«Дети хотят в это играть, и родители хотят, чтобы они в это играли»
Основатель компании-разработчика обучающих симуляторов – о том, когда образование станет игровым
В последние годы изменения в образовании тесно связаны с развитием технологий. С появлением айпада на новый уровень вышла интерактивность, параллельно расцвета достигли онлайн-университеты и образовательные проекты (Coursera, Arzamas, «Постнаука»). Следующая ступень — геймификация с помощью виртуальной реальности. Что если вместо диплома молодые студенты начнут предъявлять достижения из тематических обучающих симуляторов? О том, как скоро игры заменят привычные пары в университете и долгую стажировку в офисах, мы поговорили с Олегом Чумаковым, основателем компании Luden.io, которая выпускает экспериментальные образовательные игры-тренажеры.
– Как вы решили делать образовательные игры с применением VR?
– Идея зародилась в R&D-департаменте Nival (один из старейших российских независимых разработчиков компьютерных игр. – Republic). Мы искали возможность применить накопленный в индустрии опыт. Ощущение, что игры имеют гораздо большее предназначение, чем просто развлекать, витало в воздухе давно. Эволюционно игры – это самая естественная форма обучения. Причем игра это интерактивная симуляция, то есть опыт без каких-то серьезных последствий для здоровья, жизни или бюджета. Почему бы не попробовать покопать в эту сторону?
В тот момент Google еще даже не закрыла Glass (проект Google по созданию очков для дополненной реальности. – Republic), виртуальная реальность только-только появилась, но в целом по ней были неплохие прогнозы. И мы решили: «давайте эти два тренда совместим» – нашу идею про полезность игр и набирающий тренд виртуальной реальности. Так мы выделились в отдельную компанию
Первая наша игра – InMind – была про путешествие в мозге человека, как в фильме с Биллом Мюрреем («Осмосис Джонс». – Republic), когда зрителю показывают процесс лечения изнутри организма. Честно, прогнозы были – ну так себе. Как-нибудь запустимся, посмотрим. И дальше понеслось. Она получила гораздо больше откликов, чем мы планировали, т.е. у нас были дни, когда мы получали 50 тысяч установок в день, органически, без рекламы.
– Вас вдохновляли проекты зарубежных разработчиков?
– Игры, которые чему-то учат человека – это в целом идея, конечно, не новая. Более того, игры так и появились – из процесса обучения и подготовки детей к взрослой жизни. Но, стереотипы сложились к тому времени так: если на игре написано, что она образовательная, то жди, что там тебя будут учить складывать четыре ярких гусеницы с пятью яркими жуками. То есть она совсем детская.
Второй подход: берется знаменитый игровой бренд, например Сivilization (культовая пошаговая стратегия. – Republic), и к нему добавляется отдельная образовательная версия, она называлась CivilizationEDU. MinecraftEDU такая же была. Эти игры имели дополнительные функции – к примеру, учителя централизованно получали успеваемость всех учеников по игровым заданиям. Учитель вместе с детьми оказывается в игровом мире, они что-то в нем создают, играют и т.д.
– Ну а если конкретно с виртуальной реальностью?
– С виртуальной реальностью тогда еще было не очень, потому что никто не понимал, какой будет рынок, какие на нем правила и что вообще будет происходить. Точно были идеи у людей делать что-то про здоровье. Мы не были единственными. Безусловно, в первые же несколько месяцев появились проекты про космос: посмотри на огромные планеты и т.д. Сразу были – окажись в теле человека, вот тебе атлас кровеносной системы, например. И были мы, которые говорили: мы не просто делаем визуализацию, мы делаем игру с правилами, с игровым конфликтом, его надо разрешить, там есть интерактив.
Так мы перешли к анализу, условно назовем, мистифицированных областей – искусственный интеллект, блокчейн, антибиотики, генная инженерия, ГМО. Об этом пишут очень много, но мало кто знает, как это работает. Особенно в силу множества наших прошлых экспериментов, нам понравилась тема искусственного интеллекта. А как этот самый искусственный интеллект работает и что он из себя собственно представляет – если мы сейчас попробуем загуглить простое объяснение, то скорее всего, не найдем ответа.
Мы решили: так как эта область обещает огромное количество рабочих мест и порог входа туда чудовищно высок сейчас, то, скостив этот порог входа, мы в целом сделаем доброе, полезное дело.
Кроме того, у нас всегда побочной целью было решение конфликта отцов и детей. Дети хотят играть, а родители не хотят, чтобы дети играли, потому что, по их мнению, это пустая и бесполезная трата времени. А дети не хотят учиться, потому что скучно. Мы стараемся делать игры так, чтобы даже без скидки на образовательность они были конкурентными с другими играми, которые дети просят купить. Поэтому в итоге получается, что и дети хотят в это играть, и родители хотят, чтобы они в это играли. И конфликт исчезает.
Справка
VR-проекты Luden.io Первой была InMind, вышедшая в 2015 году. Игра представляет собой интерактивное путешествие по человеческому мозгу. Находясь в небольшом шаттле, игрок шаг за шагом детально изучает структуру мыслительного органа — видео. Спустя два года вышло ее продолжение – InMind 2. Игрок вновь попадает в человеческий мозг, но на этот раз нужно принимать решения и контроллировать эмоции мальчика Джона. Смысл игры напоминает мультфильм «Головоломка», где главными героями были эмоции 11-летней школьницы. Геймплей же базируется на Кубе эмоций Лёвхейма – модели ученого Хьюго Лёвхейма, которая объясняет отношения нейромедиаторов с испытываемыми эмоциями. В случае с InMind 2, Luden.io выпустила игру на большем количестве платформ (Cardbord, iOS, Vive, OSVR, Samsung Gear VR). Первый проект выходил только для Oculus. После этого вышла игра InCell, действие которой разворачивается внутри человеческой клетки. Нужyо бороться с вирусами, которые постепенно уничтожают организм — видео.
– Давайте поговорим про ваш симулятор специалиста по машинному обучению. Как это работает?
– While True: learn() – это симулятор, в котором вы играете за специалиста по машинному обучению. Суть игры – зарабатывать себе и своему коту на жизнь. Персонаж игры живет с котом, как и многие уважающие себя программисты (смеется).
Игровой процесс – простой, максимально близкий к реальному. Вы – фрилансер, вам надо зарабатывать, чтобы на что-то жить. Вам приходят письма от разных внутриигровых заказчиков. Игрок берет заказы, создает систему с помощью визуального программирования, соединяет и добавляет логические блоки.
В игре все задачи выстроены по хронологии развития машинного обучения в реальной жизни. Т.е. мы начинаем с 50-х, с перцептрона Розенблатта, с самого простого и заканчивая нашим временем, мы постепенно игроку даем такие задачи, для решения которых нужны все новые и новые блоки из машинного обучения. Мы стараемся сделать так, чтобы эту игру можно было использовать в школах, что сейчас, кстати, активно происходит в Екатеринбургской гимназии №210. Есть «Университет НТИ “20.35”», у них планируется интенсив Остров 10–21 – про анализ данных и искусственный интеллект, и нужно совершить отбор: кто сможет принять участие в этом интенсиве. Мы делаем так: бесплатно раздаем специальную версию игры всем желающим. Они играют, организаторы отсортировывают их по рейтингу и берут лучших игроков, которые потом едут на интенсив, и мы точно знаем, что эти студенты уже замотивированы, знакомы с основами и готовы самостоятельно разбираться и думать.
– Сколько занимает игровой процесс в while True: learn()? Сколько у меня, человека, который немного разбирается в предмете, уйдет времени на полное прохождение?
– Чтобы пройти всю игру, зная все ответы и принципы, можно и за пять часов пробежать. Если ответов вообще не знать, часов за десять, но если ты довольно хорошо соображаешь. Иногда, увлекшись механикой внутриигровых стартапов, люди наигрывают и двадцать, и тридцать часов.
– Какой вы получили фидбэк от первых игроков, чего им не хватало?
– Самое первое – люди хотели бы, чтобы про машинное обучение в игре было еще больше и глубже. Мы эту проблему решили следующим образом – в каждый логический блок мы добавили по две ссылки, на объясняющий его ютуб-ролик и на хорошую научно-популярную статью, написанную понятным языком.
– То есть, поиграл, а потом, если хочешь, смотри и читай по теме?
– Да. Во-вторых, в игру пришло две категории людей. Одни пришли, их все устраивает, им здорово. А вторая пришла, и им показываешь, что данные можно разделить на две группы, они говорят: да я 20 лет назад был программистом, я и так это знаю, дайте мне машинное обучение, я вот его не знаю. И нам пришлось нарисовать большое дерево заданий. Теперь у нас есть основной ствол дерева с заданиями, где каждый узел – хронологический этап развития технологий машинного обучения вплоть до сегодняшнего дня. Ветви – дополнительные задания.
Сейчас у нас уже пять языков. Еще три выходят совсем скоро. Следующий этап в игре, который мы добавим – беспилотные машины, хотим сделать все этапы их построения.
– Сколько человек насчитывает игровое комьюнити while True: learn()?
– Мы постепенно приближаемся к отметке в 20 тысяч человек.
Справка
VR-проекты других разработчиков Cleanopolis VR – симулятор городского эколога. Игрок должен заботиться об окружающей среде и следить за тем, что город не погряз в проблемах с мусором, выхлопными газами и другими угрозами. Говоря о симуляторах, нельзя не вспомнить о проекте канадских разработчиков, который помогает хирургам готовиться к операциям. VR помогает лучше спланировать операцию, если у хирурга перед глазами будет объемная и подробная модель органа. Этот симулятор максимально похож на подход Luden.io – в нем обеспечивается максимальная детализация виртуальной среды, чтобы она не сильно отличалась от реальной жизни. Есть и проект vTime – это прототип социальной сети в виртуальной реальности. Игроки создают профиль, продумывают свою модель в игре, общаются с другими игроками и ищут новых друзей. В игре можно переписываться, обмениваться файлами, транслировать на внешний мир свое общение через специальную платформу vCast.
– В каких еще областях вы планируете запускать обучающие игры?
– Во-первых, это создание продаж в интернете – интернет-маркетинг. Там много всего интересного, и это гораздо ближе к аудитории, все пользуются интернет-магазинами и видят рекламу в интернете. Искусственный интеллект – все-таки футуризм, и он не настолько бытовой и массовый.
– То ли дело торговля?
– Да, торговля всегда рядом с нами, она понятная, ведь все знают, что такое магазины. В детстве дети играют в магазин. Вторая область, которую мы еще не очень глубоко изучили, но она определенно очень мистифицированна, это блокчейн. Можно уже сейчас сказать, что далеко не все, кто о нем говорит, понимают принципы его работы. Кроме того, блокчейн безумно контринтуитивен. То есть, искусственный интеллект хоть как-то люди понимают благодаря фантастам: фильмам, книгам, играм. Блокчейн – другое дело, и там будет очень тяжело.
– Какие у вас планы до конца 2018 года?
– Центральная задача – выпуск проекта на планшетах. Потому что все дети уже не в компьютерах, а в планшетах. Очень хотелось бы подключить больше университетов и школ, потому что мы видим, как наши проекты помогают людям. Это то, ради чего мы это все начинали делать, и такое сотрудничество от нас не требует почти никаких дополнительных действий. То есть мы создали такую платформу, которая позволяет и университетам, и школам улучшать решения своих задач.
– У вас есть какая-то статистика, условно говоря, конверсия людей, которые после вашей игры продолжили заниматься машинным обучением, пошли учиться по этой специальности или даже работать?
– Мы проводим опросы среди игроков, и то только если они готовы дать нам ответ. Картина не полна, но, условно говоря, 5% точно после игры интересуются темой и идут дальше на Coursera или на другие курсы.
– Правильно ли я понимаю, что игры, такие как проекты Luden.io, в будущем могут кардинально изменить системы образования и трудоустройства? Скажем, вместо классического требования «опыт работы от трех лет и диплом специалиста» можно будет приносить сертификат с игровыми достижениями в какой-либо области? Насколько мы далеко от этого?
– Я верю в такой вариант развития событий. В течение следующих пяти лет мы сможем точно увидеть следующую ситуацию: мы с вами организовали компанию и нам нужен хороший экономист со знаниями по машинному обучению. Мы берем молодого специалиста без опыта, даем ему игру, оставляем и говорим: «наиграешь 20 часов – приходи». Стажер играет 20 часов, и спустя это время мы уже получаем человека с таким контекстом и пониманием, словно он два года отработал в нашей сфере. Это кардинально упростит не только прием на работу, но и стажировки как таковые.
Источник: https://republic.ru/posts/91078