Теоретическая база и понимание технологии

Эпохи технологических изменений

Разделение истории технологий на эпохи можно рассмотреть через призму ключевых событий и инноваций, которые изменили общество и его взаимодействие с информацией и устройствами. Не будем останавливаться на том, что было давно - так много всего случилось в последние 50 лет.

1. Появление персональных компьютеров

• Ключевые события: в 1975 году был выпущен Altair 8800, который стал первым массовым персональным компьютером. В 1977 году Apple представила Apple II, а в 1981 году IBM выпустила свой первый ПК. Эти устройства сделали компьютеры доступными для широкой аудитории.
• Влияние: персональные компьютеры изменили подход к работе с информацией, позволив пользователям обрабатывать данные и выполнять задачи самостоятельно, что способствовало росту компьютерной грамотности.

2. Появление интернета (1990-е годы)

• Ключевые события: В начале 1990-х годов интернет объединил существующие сети и стал доступным для широкой публики. В 1991 году была запущена первая веб-страница.
• Влияние: Интернет кардинально изменил способы коммуникации, доступа к информации и ведения бизнеса, создав новую эру глобального взаимодействия.

3. Появление автоматизированной бытовой техники (конец 20 века)

• Ключевые события: в 1980-х годах начали массово появляться устройства, такие как стиральные машины с автоматическим управлением и микроволновые печи. Эти устройства использовали электронику для упрощения домашних задач.
• Влияние: автоматизация бытовых процессов освободила время для людей и повысила комфорт жизни.

4. Появление смартфонов (2000-е годы)

• Ключевые события: в 2007 году Apple представила iPhone, который объединил функции телефона, компьютера и мультимедийного устройства в одном гаджете. Это стало началом эры смартфонов.
• Влияние: смартфоны изменили способы общения и доступа к информации, сделав их более мобильными и доступными в любое время.

5. Появление искусственного интеллекта (2010-е годы и далее)

• Ключевые события: развитие алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей привело к значительным успехам в области ИИ. Применение ИИ стало распространенным в различных сферах: от медицины до финансов.
• Влияние: искусственный интеллект начал активно использоваться для анализа данных, автоматизации процессов и создания новых продуктов и услуг, что изменяет рынок труда и повседневную жизнь.

Интеллект: естественный и искусственный

Интеллект — это способность человека или животного решать задачи, адаптироваться к новым условиям, учиться на опыте и применять знания для достижения целей.

Интеллект можно рассматривать как набор навыков, которые позволяют индивидууму анализировать информацию и принимать обоснованные решения.

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта.

ИИ стремится имитировать интеллектуальные процессы человека, используя алгоритмы и модели, такие как искусственные нейронные сети, которые являются математическими моделями, вдохновленными структурой человеческого мозга.

История развития искусственного интеллекта

Краткий обзор этапов развития искусственного интеллекта

1. Зарождение идей (1940-е – 1950-е годы)
• Теоретические основы: работы Алан Тьюринга и концепция вычислимой машины.
• Первые нейронные сети: модель, предложенная Мак-Коллоком и Питтсом.
2. Первые программы ИИ (1956 – 1970-е годы)
• Конференция в Дартмут (1956): введение термина "искусственный интеллект".
• Успешные программы: "Logic Theorist" для решения математических задач.
3. Эра экспертных систем (1970-е – 1980-е годы)
• Создание систем, использующих знания экспертов для решения сложных задач.
• Спад интереса из-за технологических ограничений.
4. Возрождение ИИ (1990-е годы)
• Возвращение к нейронным сетям благодаря росту вычислительных мощностей.
• Победа IBM Deep Blue над чемпионом мира по шахматам в 1997 году.
5. Современные достижения (2000-е – наши дни)
• Широкое применение ИИ в медицине, автономных автомобилях и других областях.
• Прорывы в глубоких нейронных сетях, повышающие эффективность и точность систем.

Машинное обучение и нейронные сети

Сегодня учёные и инженеры не только задаются вопросом, как ИИ повлияет на будущее, но и обсуждают возможность наступления технологической сингулярности — момента, когда машины превзойдут человеческий разум.

Беседы о искусственном интеллекте

https://clck.ru/3CneoN - Искусственный интеллект. Беседы со школьниками

https://clck.ru/3CnerH - Машинное обучение для детей

https://урокцифры.рф/ - с 2019 по 2024 год

https://vk.com/video/playlist/74783439_49997470 - ML4K

https://vk.com/video/playlist/74783439_49997471 - TeachibleMashine

Искусственный интеллект в образовании

Генеративный искусственный интеллект  в образовании

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) представляет собой технологию искусственного интеллекта, которая автоматически создает контент в ответ на запросы, формулируемые в диалоговых интерфейсах на естественном языке.

https://clck.ru/3E73aE - руководство по использованию генеративного ИИ в образовании и науке

Почему ИИ важен для образования?
Персонализация обучения: ИИ позволяет адаптировать учебный процесс под индивидуальные потребности каждого студента, учитывая его темп обучения, стиль познания и уровень знаний.

Автоматизация рутинных задач: ИИ может взять на себя выполнение многих рутинных задач преподавателя, таких как проверка заданий, составление расписаний, предоставление обратной связи, освобождая время для более творческой работы.

Повышение эффективности обучения: ИИ позволяет анализировать большие объемы данных об обучении студентов, выявлять пробелы в знаниях и разрабатывать эффективные стратегии обучения.

Новые возможности для обучения: ИИ открывает новые возможности для создания интерактивных учебных материалов, виртуальных лабораторий и симуляторов, что делает обучение более увлекательным и эффективным.

Промптинг

Общение пользователя и генеративной модели напоминает диалог между людьми. Чем точнее собеседники выражают свои мысли, тем легче им понять друг друга. В основе такого общения лежат промпты - запросы к нейросети.​

Промты (Prompts) — это текстовые запросы к нейросетям.

Это короткие предложения или фразы, которые содержат вводную информацию для ИИ, на основе которой модель может начать генерировать ответ. От промта или формулировки запроса зависит то, насколько качественным будет результат.

Промпт (от англ. prompt — «подсказка») — это запрос, который пользователь отправляет искусственному интеллекту. Чем подробнее сформулирован промпт, тем лучше будет результат.

Промпт может быть в виде:

• текстового запроса;
• изображения;
• формулы, которую необходимо решить;
• аудиозаписи, которую нужно транскрибировать;
• данных, которые нужно проанализировать.

Промпт может включать разные элементы, но не обязательно все сразу:

• Инструкцию — это условие или задача, которую модель должна выполнить.
• Контекст — дополнительная информация от пользователя, она поможет модели меньше галлюцинировать.
• Входные данные — вопрос, на который человек ищет ответ.
• Индикатор вывода — формат, в котором модель должна выдать результат.

Нет универсального промта, который подходил бы под любую ситуацию. В зависимости от задачи можно добавлять в запрос информацию, задавать стиль ответа или ограничения.

Один из примеров, как может выглядеть формула промта:

Действие +Вид текста +Тема +Аудитория +Ограничения

Промпты могут быть негативными и позитивными. В позитивных указывают элементы, которые нейросеть должна включить в генерируемый текст, изображение, видео, презентацию. В негативных указывают то, что нейросеть должна пропустить при генерации или убрать из уже полученного результата.

Промт-инжиниринг — это работа с нейросетями, которая заключается в переводе конкретной задачи клиента в текстовый запрос для нейронной сети с целью получения конкретного требуемого результата.

Работа промт-инженера включает в себя несколько этапов:

1. Анализ проблемы или задачи, которую нужно решить или выполнить с помощью нейросети.
2. Исследование данных и источников, которые относятся к проблеме или задаче.
3. Проектирование и тестирование разных промптов, которые могут произвести ожидаемые выводы нейросети.
4. Оценка и улучшение качества и надежности выводов, сгенерированных нейросетью.
5. Коммуникация и представление результатов и выводов, полученных от нейросети.

Нет универсального промта, который подходил бы под любую ситуацию. В зависимости от задачи можно добавлять в запрос информацию, задавать стиль ответа или ограничения.

Один из примеров, как может выглядеть формула промта:

Промпты могут быть негативными и позитивными. В позитивных указывают элементы, которые нейросеть должна включить в генерируемый текст, изображение, видео, презентацию. В негативных указывают то, что нейросеть должна пропустить при генерации или убрать из уже полученного результата.

Полезные ресурсы и инструменты для текстового контента

Рассмотрим работающие практические инструменты, которую облегчат ваш нелегкий труд преподавателя. Каждый день появляются и исчезают сотни новых инструментов, охватить и рассмотреть их все просто невозможно! Мы с вами постараемся взять для себя самую основу, заложить фундамент вашего использования ИИ в образовании, а вот полезные в разных аспектах деятельности инструменты вы уже сможете потом найти сами. Большинство ресурсов о ИИ англоязычные, во многих из них урезан функционал или количество запросов в бесплатной версии, однако это не делает их менее полезными. Для перевода сайтов на русский язык, если вы не в достаточной мере владеете английским, можно воспользоваться автопереводом страницы в вашем браузере, см. рисунок ниже.

Чат-боты

Бум развития искусственного интеллекта в образовании начался с появления языковых моделей, способных генерировать текст. Диплом или доклад, написанный искусственным интеллектом, это уже не область фантастики, а наша действительность. Существует большое количество различных чат-ботов, которые можно использовать для создания текстового контента. Мы будем рассматривать только те, которые доступны в нашей стране без использования VPN.

GigaChat (https://giga.chat/)— это мультимодальная модель, которую Сбер анонсировал в конце апреля 2023 года.

Она может отвечать на вопросы, вести диалог, писать код, придумывать планы презентаций, сочинять стихи, писать школьные эссе и выполнять другие текстовые задачи.

Нейросеть отвечает как на русском, так и на английском языках.

GigaChat также умеет генерировать картинки по текстовому описанию с помощью нейросетей ruCLIP и Kandinsky. Сервис создаёт изображения преимущественно по коротким запросам.

Интерфейс у GigaChat — это текстовый чат с возможностью создавать несколько диалогов. Во время разговора нейросеть может использовать информацию из предыдущих запросов, чтобы делать уточнения и корректировать ответы.

YandexGPT (YaLM 3.0) — языковая модель, которую разработали и обучили на миллионах текстов из интернета, а также на ответах, составленных AI-тренерами. Она отвечает на запросы пользователей текстом или голосом — в зависимости от способов взаимодействия.

У YandexGPT нет доступа к интернету и актуальным данным. База данных, на которых обучали нейросеть, ограничена мартом 2023 года. Это значит, что YandexGPT не расскажет свежие новости и не выйдет за пользователя в интернет. Похожая ситуация в ChatGPT, только там база ограничена осенью 2021 года. Другие же конкуренты — например, Bing AI и Google Bard — обращаются в интернет за актуальной информацией.

На старте YandexGPT не запоминала контекст беседы. Это значит, что она не могла вести внятный диалог, потому что «забывала» тему предыдущей переписки и собственные ответы. С июня 2023 YandexGPT запоминает контекст беседы и может отвечать на уточняющие вопросы — до 1000 символов в одном диалоге. Для каждого нового вопроса не придется давать полный контекст: можно уточнять запросы, не повторяя их целиком.

Уже сейчас YandexGPT интегрирована с Алисой и «Яндекс-браузером». В будущем нейросеть собираются добавить в другие продукты компании. Например, в «Яндекс-маркете» YandexGPT уже анализирует пользовательские отзывы на товары и составляет из них краткий список плюсов и минусов.

Чтобы воспользоваться YandexGPT надо перейти по ссылке: https://alice.yandex.ru/ или найти в поисковике "чат с Алисой".

Perplexity AI — это современный поисковик и чат-бот, который использует технологии машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) для предоставления точных и актуальных ответов на запросы пользователей. Он был разработан для того, чтобы облегчить поиск информации в Интернете, предоставляя пользователям возможность задавать вопросы и получать ответы с ссылками на источники.

Генераторы мультимедийного контента

На сегодняшний день существует множество инструментов, позволяющих генерировать иллюстрации, анимации и видео, презентации, сайты.

Вот некоторые из них:

Kandinsky 3.1

Гигачат

RecraftAI

AI Image Generator

"Бобер на лосе в космосе"

Генерация музыкального сопровождения

SUNO

Другие инструменты: https://www.udio.com/

Дополнительные подсказки ищите в вики: SunoWiki

Редактирование и оживление фотографий

https://ai.nero.com/

https://www.turbotext.ru/photo_ai/create?yclid=6667814535306412031

Трехмерные объекты

lumalabs.ai

avaturn.me

Специальные платформы, ресурсы и сервисы для педагогов

Таких ресурсов также очень много. Ниже, вы можете видеть примеры подобных ресурсов.

Ассистент преподавателя (https://edu-assist.me/)

«Ассистент преподавателя» — это сервис на основе искусственного интеллекта, разработанный компанией «СберОбразование».

Он способен автоматически переводить аудиозапись урока в текст, анализировать и предоставлять детальные отчёты урока в виде его различных характеристик, например, распределение времени на уроке, использование разных приёмов общения, скорость речи преподавателя.

Сервис создан на базе модели распознавания приёмов общения от лаборатории искусственного интеллекта «Сбербанка», нейросетевой модели GigaChat и платформы речевых технологий SaluteSpeech.

«Ассистент преподавателя» основан на этнографическом исследовании результативных преподавательских практик и прошёл апробацию среди ряда учителей российских школ.

MagicSchool.ai — это платформа, разработанная для поддержки учителей в выполнении рутинных и трудоёмких задач.

С помощью более 70 инструментов на основе искусственного интеллекта платформа помогает автоматизировать такие процессы, как:

• адаптация учебных материалов;
• создание оценок;
• написание индивидуальных образовательных программ (IEP) и многое другое.

MagicSchool.ai позволяет учителям сэкономить до 10 часов в неделю, что даёт им возможность сосредоточиться на главном — обучении студентов.

Инструменты платформы легко настраиваются под нужды конкретного ученика, класса или школы.

Вот некоторые ключевые особенности и возможности MagicSchool AI :

1. Конвертация содержания. Сервис позволяет конвертировать существующие образовательные материалы (например, тексты, презентации, видео) в интерактивные и адаптивные форматы, которые могут быть использованы на различных устройствах и платформах.

2. Автоматическое создание тестов и заданий. MagicSchool AI может автоматически генерировать тесты, викторины и другие типы заданий на основе предоставленного содержания, что экономит время преподавателям и позволяет им сосредоточиться на других аспектах обучения.

3. Персонализация обучения. Сервис использует технологии ИИ для создания персонализированного плана обучения для каждого ученика, основанного на его индивидуальных потребностях, уровне подготовки и темпераменте.

4. Аналитика и отчетность. MagicSchool AI предоставляет подробную аналитику и отчеты о прогрессе учеников, что позволяет преподавателям отслеживать эффективность обучения и корректировать свой подход при необходимости.

5. Интеграция с другими инструментами. Сервис может быть интегрирован с различными Learning Management Systems (LMS) и другими образовательными платформами, что облегчает его использование в существующих образовательных средах.

6. Мобильная доступность. MagicSchool AI обеспечивает доступ к образовательному контенту через мобильные устройства, что позволяет ученикам учиться в любом месте и в любое время.