дает дефицит в 14 млн и увеличивает на 2% уровень безработицы. И здесь речь только о профессиях, с которыми традиционно человек справлялся лучше машины; однако с развитием ИИ компьютеры начали превосходить homo sapiens в выполнении определенных функций.
Синергия человека и машины переходит на новый уровень, в ранее не задействованную плоскость. Использование машин там, где традиционно требовались сила и ловкость (например, при сборке автомобилей на конвейере или сортировке почты), не сильно изменится, в первую очередь потому, что в этой области машины и так выполняли достаточно работы. Однако то, что считалось ранее уникальным для человека (рассуждение, общение, координация деятельности группы, принятие решений на основе данных, синтез и анализ неоднородной информации), так или иначе будет автоматизировано. Ниже мы рассмотрим некоторые аспекты подобной автоматизации, но пока немного пофантазируем об эволюции роли машины.
В период 2023–2030 годов ожидается, что 75% компаний, принимавших участие в исследовании, будут использовать искусственный интеллект. Следующий большой этап, когда бы он ни начался, — роботизация и передача машине некоторых деликатных физических функций. Однако уже сегодня, согласно отчету Международного экономического форума, наиболее вероятные смещения ожидаются в банковой сфере, автоматизации точек продаж, функций секретаря и аналитики, бухгалтерской и финансовой отчетности. Машина работает с подобными данными значительно быстрее и аккуратнее, особенно в условиях, когда возникает необходимость соотносить текстовые значения с цифрами и графиками. Тем не менее полностью отдать на аутсорсинг эти функции машине не получится — необходим контроль.
На компьютер в первую очередь возлагается тяжелый, рутинный труд, чтобы освободить человека, который гораздо лучше способен думать. Машина проводит исследование и анализ данных, мы проверяем за ней и выполняем обратное исследование. Получив ответ от нее, недостаточно скопировать его и отправить, требуется определенный набор навыков, позволяющих проводить проверку созданного машиной. Это относительно новая концепция, суть которой заключается в изучении созданного нейронной сетью, поиске подтверждения представленных данных, соотнесении источников информации и фактов, подтверждающих выданный результат. И здесь перед человеком встает очередная проблема: необходимость переобучения.
Согласно тому же отчету, ожидается, что до 50% используемых профессионалом навыков претерпят изменения во всех областях деятельности. Иначе говоря, каждый работающий человек должен будет пересмотреть и обновить свои умения, которые используются им каждый день. Компании, принимавшие участие в опросе, подчеркнули растущую потребность в навыках, которые условно можно поделить на следующие подкатегории:
• Когнитивные навыки (креативное, аналитическое и системное мышление).
• Навыки самообразования (любопытство, постоянное обучение, устойчивость к изменениям, гибкость и мобильность).
• Технические навыки (технологическая грамотность, умение работать с умными машинами и большими данными).
В наибольшем дефиците сегодня навыки мышления и построения межличностных отношений вместе с умением понимать сложные интеллектуальные машины и работать с ними. Именно это, а не физическая выносливость, ловкость, умение делать что-то руками определит профессиональную востребованность в мире искусственного интеллекта, умных машин и бесконечно бурного потока информации.
Именно необходимость повышения качества мышления и тренировки навыков самообразования подтолкнула нас к изучению трех областей, в которых применение ИИ может принести наибольшие плоды: образования, медицины и аналитики данных. Далее на страницах этой книги мы рассмотрим, какие проблемы машина может решить во всех трех областях. И начнем с образования.
Так случилось, что ваш покорный слуга, автор этих строк, не только исследователь, но еще и педагог. Преподает в школе, университете, автор воркшопов и курсов. Поэтому наш взгляд на ИИ в обучении, возможно, получится наиболее глубоким.
Мы, конечно, приведем примеры использования искусственного интеллекта в классе или аудитории — и учеником и учителем. Но прежде чем показывать примеры и предлагать сценарии использования, необходимо обрисовать проблему образования в целом. Способы применения ИИ в данной области полностью обусловлены проблематикой. Технолуддиты часто используют тезис, что ИИ подорвет доверие к образованию, однако мы предлагаем немного другую перспективу — техноевангелистическую.
Что случится с образованием, если каждому ученику на планете предоставить доступ к умному цифровому репетитору, а учителю — к работающему на нейронной сети ассистенту, который помогает в подготовке и проведении уроков? На наш взгляд, произойдет взрывной рост качества обученности и скорости освоения базовых и продвинутых областей знаний. Математика, основы грамматики русского языка, гуманитарные, точные и естественные науки приобретут необходимый инструментарий, чтобы дотянуться до каждого ученика на планете, станут в какой-то мере универсальными.
Противоречивое предположение о том, что важно
Зачем мы ходим в эту школу/университет? С какой целью записались на курсы или повышаем квалификацию? Ответы породят еще больше вопросов, но самый интересный звучит так: что станет востребовано в будущем? К чему должны готовить нас школа и корпоративный университет? Попробуйте задать любой из этих вопросов профессиональному педагогу. Вряд ли вы услышите, что университет и школа должна научить нас работать с дробями или брать интегралы, потому что это важно в будущем. Или то, что знание произведений Чехова и Уайлда поможет устроиться на работу. Роль митохондрий в теле человека тоже обычно не озвучивается учителями, когда их спрашивают, к чему должно готовить образовательное учреждение — хоть государственное, хоть корпоративное.
Каждый учитель без исключения назовет наиболее важные навыки, которые станут востребованы в будущем:
• Быстро и достаточно глубоко погрузиться в новую область.
• Думать системно и критично.
• Выражать себя логично и понятно.
• Быть этичным.
• Уметь работать в команде.
Есть еще множество других навыков, которые в традиционном образовании не преподаются или преподаются весьма посредственно. Отсюда, на наш взгляд, возникает конфликт целей и средств обучения. Иными словами, проблема не в образовании, а в подходах, применяемых в обучении. Чтобы рассмотреть проблему максимально всесторонне, стоит сформулировать определение того, что такое обучение.
Образование сегодня имеет множество форм: от традиционного, получаемого за партой, до профессионального. Но мы хотим выйти за данные рамки и рассуждать об обучении как о системе со множеством тесно связанных подсистем. Еще в 1990 году Барри Ричмонд предположил, что обучение происходит на пересечении образовательного процесса, дидактических инструментов и парадигмы мышления.
Роль учителя в образовательном процессе
Очевидно, что образовательный процесс вбирает в себя множество элементов: от методических подходов, активирующих в той или иной мере внимание, память, интерес учащихся, до способа взаимодействия с учеником. На последнем и остановимся. На протяжении всей истории педагогики роль учителя заключалась в передаче знаний; об этом говорит буквально все: слова, произносимые во время урока и перемены, комментарии, включая шуточные, отпускаемые в сторону ученика, организация пространства класса. Учитель — источник знаний. Он их передает, а ученики вбирают по мере возможности и заинтересованности. Задача одного — передать максимум за 45 минут, второго — запомнить или записать информацию максимум за 45 минут.
Учитель работает первым номером, наполняя класс материалом и требуя от учеников через какое-то время повторить изложенное. Если они смогли написать тест или пересказать наиболее полно, значит справились с задачей; если нет — это их проблема, которую нужно решить, по большей части самостоятельно. Когда учитель работает первым номером, предполагается, что учащимся нечего привнести в образовательный процесс: они не могут поделиться ни опытом, ни знанием, ни мнением, за исключением редких случаев. Даже организация пространства класса подразумевает это: ученик видит либо учителя, либо затылок впереди сидящего.
Как нам кажется, роль и место учителя в современном классе эволюционировали. Он прошел этап «говорящей головы» достаточно давно, но от старых привычек так просто не избавиться, а новые модели поведения еще не культивировались. Слишком мало времени прошло. Однако первый шаг, который поможет запустить процесс, — перестать воспринимать себя как единственный источник мудрости и знаний. Знания в XXI веке слишком быстро устаревают — не фундаментальные, а в первую очередь понимание мира, характера взаимодействий. Однако это не означает, что фундаментальные дисциплины невозможно преподносить иначе. Например, так, чтобы ученик не только узнавал, что такое радиус и диаметр, но и понимал, как эти параметры используются за пределами искусственной среды класса, например при выборе колеса для автомобиля. Алексей Савватеев в своей работе крайне эмоционально, но от этого еще прекраснее передал весь спектр чувств от подобной проблемы.
Всем участникам образовательного процесса следует изменить убеждение, будто знания получаются через усвоение материала, преподносимого кем-то. Мы считаем, что знания синтезируются в рамках тесного взаимодействия ученика и учителя. Усвоение материала, преподнесенного в классе, перестало быть важным в условиях развития информационных технологий и взрывного роста информации.
Учитель перестал быть «знаниераздатчиком», а ученик — «знаниеполучателем». Оба превратились в «знаниесоздателей» в разной степени. В современном информационном обществе процесс познания происходит в момент деятельности, совместного решения проблем, обсуждения и обучения. Здесь есть существенное отличие от фронтального обучения: ведущим становится ученик, а не учитель. Именно он задает направление исследования — естественно, под контролем учителя, который помогает и направляет, конструирует опыт и определяет деятельность в заданных рамках.