AIN.UA
Сем Фріш, провідний R&D інженер у SoftServe, у своїй колонці для AIN.UA ділиться думками про те, як штучний інтелект може стати нашим союзником у навчанні, допомагаючи утримувати фокус та повертатися до незавершених завдань.
Згідно з дослідженням Університету Північної Кароліни, учні середньої та старшої школи витрачають приблизно третину навчального дня на смартфони. Постійна перевірка сповіщень, скролінг соцмереж та перемикання уваги суттєво знижують концентрацію, самоконтроль та здатність глибоко занурюватися в одне завдання.
Не дивно, що багато країн прагнуть обмежити використання смартфонів у школах. У Великій Британії вже обговорюють повну заборону, а подібний законопроєкт зареєстровано й в Україні.
Але чи може цифрова система не розсіювати увагу, а навпаки — допомагати людині зосереджуватися та повертатися до справи?
З мого досвіду роботи з інтерактивними технологіями та цифровими аватарами протягом понад десяти років, а також під час дослідження інтерактивного ШІ в освітньому контексті в American University Kyiv, я бачу величезний потенціал. У цій колонці я спробую пояснити сутність інтерактивного ШІ на прикладах з освіти, адже саме тут найяскравіше проявляється його ключова відмінність: звичайний ШІ часто просто дає відповідь, тоді як інтерактивний ШІ спонукає ставити запитання та самостійно шукати шляхи до знання.
Що таке інтерактивний ШІ
Спочатку штучний інтелект навчився розпізнавати зображення, текст та голос. Згодом з’явився генеративний ШІ, здатний створювати контент. Інтерактивний ШІ виходить за рамки простої генерації результату: він активно взаємодіє з користувачем у процесі, допомагає зрозуміти завдання, не загубитися у процесі, виявити помилки та зробити наступний крок. У бізнес- та технологічних колах інтерактивний ШІ розглядається як логічний наступний етап після генеративного ШІ.
Інтерактивний ШІ: Людський підхід
Якщо звичайні чатботи спілкуються текстовими повідомленнями, інтерактивний ШІ може взаємодіяти через віртуальних аватарів. У наших прототипах, створених за допомогою платформ Inworld AI та Convai, ми тестували сценарії, де ШІ-аватар не лише відповідав на запитання, але й активно співпрацював з користувачем у віртуальному середовищі. Наприклад, допомагав під час виконання лабораторної роботи, пропонуючи потрібні інструменти чи реагуючи на дії студента в реальному часі.
У найновіших експериментах ми досліджуємо, як додати до текстової та голосової взаємодії слабкі сигнали через нейрокомп’ютерний інтерфейс (Brain-Computer Interface, BCI). У цьому контексті BCI не передбачає зчитування думок чи прямого керування, а розглядається як потенційний майбутній шар для більш тонкої адаптації системи до стану користувача.
Ілюстрації надані автором
Основні принципи роботи інтерактивного ШІ
Важливо розуміти, що ШІ-агенти не мають емоцій у людському розумінні. Йдеться про моделювання реакцій: система запам’ятовує контекст, відстежує події та коригує свою поведінку відповідно до заданого сценарію.
Аватар з моделюванням реакцій може посилити цей процес. Проте ключовим є не зовнішній вигляд персонажа, а його функціональна роль. Такі агенти можуть виступати партнерами у спільній діяльності: помічниками у навчанні, лаборантами у віртуальній лабораторії, пацієнтами у медичних симуляціях, співрозмовниками для мовної практики або консультантами на курсах програмування.
Де вже використовується інтерактивний ШІ
Підхід з інтерактивним ШІ вже проходить перевірку як у наукових дослідженнях, так і в практичних освітніх продуктах.
У дослідженні Socratic AI Tutor 65 студентів педагогічних програм у Німеччині взаємодіяли зі ШІ, налаштованим як сократичний наставник. Він ставив уточнюючі запитання, допомагав перевіряти гіпотези, формулювати дослідницькі питання та аналізувати власну логіку. Як результат, студенти відзначили вищий рівень підтримки критичного, самостійного та рефлексивного мислення порівняно з роботою зі звичайним ШІ-чатботом.
Іншим прикладом є Tutor CoPilot — експериментальний проєкт Стенфорду та його партнерів. Тут ШІ допомагав викладачам під час занять, підказуючи, як краще поставити навідне запитання, як реагувати на помилки учня та як не надавати готову відповідь надто швидко. Це призвело до того, що учні краще засвоювали матеріал.
Схожі принципи вже втілюються і в комерційних рішеннях. Khanmigo від Khan Academy функціонує як наставник, який проводить учня через етапи розуміння матеріалу, визначає помилки та пропонує наступні кроки. Carnegie Learning розвиває адаптивні математичні тренажери, як-от MATHia, де система відстежує процес розв’язання задачі учнем крок за кроком, надає контекстні підказки та підбирає наступні завдання, враховуючи індивідуальні прогалини у знаннях.
Поточний етап розвитку інтерактивного ШІ
За прогнозами, до 2027 року генеративний ШІ досягне свого піку популярності та буде широко використовуватися. Натомість агентний та інтерактивний ШІ досі вважаються передовими технологіями, і їх широкого впровадження очікують у період з 2026 по 2030 рік.
З мого досвіду роботи зі штучним інтелектом, я бачу, що прогрес полягає не лише у створенні досконаліших моделей, а й у покращенні взаємодії з ними.
Порада від Шефа:
Ключ до ефективної взаємодії з інтерактивним ШІ — це усвідомлення його ролі як інструменту для навчання, а не заміни людської думки. Ставте йому відкриті запитання, використовуйте його для дослідження різних точок зору та аналізу власних роздумів. Пам’ятайте, що справжнє навчання відбувається тоді, коли ви активно залучені у процес, а ШІ — це ваш найпотужніший партнер у цьому дослідженні.
Джерело новини: ain.ua