Codzienne pytania/pomysły I

Odpowiadanie na podcast | Przyszłość sztucznej inteligencji w pracy: dyskusja z Danielem Susskindem (newbooksnetwork.com) :

Kilka tygodni temu przeczytałem analizę mechanizacji w fabryce obuwia z przełomu wieków. W pracy przedstawiono metodę śledzenia, jak zmieniały się zadania w procesie mechanizacji. Muszę przyznać się do ignorancji i pokory, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, ale potrafię przewidzieć kilka różnych typów zastosowań sztucznej inteligencji na podstawie kategorii nadanych mi przez to badanie: 1) sztuczna inteligencja wykonuje zadanie, które jest bezpośrednim substytutem zadania ludzkiego , 2) AI zapewnia funkcję uzupełniającą, która pozwala pracownikowi lepiej lub wydajniej wykonać zadanie, 3) Sam proces automatyzacji tworzy nowe funkcje, które są wymagane od innych AI, oraz 4) AI wykonuje zadanie, które nie mieć analogię do zadania ludzkiego ze względu na pewne jakościowo różne zdolności do zdolności pracownika.

Pracuję w edukacji (mam praktykę korepetycji z matematyki), więc moim pierwszym ćwiczeniem umysłowym opartym na tym podcaście było rozważenie zastosowań sztucznej inteligencji w tym, co robię. Ale jeśli spróbuję rozbić zadania, które faktycznie składają się na moją pracę, nie do końca widzę opłacalną korzyść z zastąpienia sztucznej inteligencji. Jestem całkiem dobry w identyfikowaniu słabych punktów moich uczniów i znajdowaniu sposobów wyjaśniania im pojęć. Wiele innych elementów tego, co robię, w dużej mierze zależy od inteligencji społecznej i interakcji międzyludzkich. Jeśli chodzi o nauczanie szerzej, korespondowałem dzisiaj z przyjaciółką, która była zarówno nauczycielką, jak i administratorką, i podsunęłam jej kilka pomysłów do oceny. Wydawało jej się, że byłyby one przydatnymi aplikacjami AI do nauczania matematyki:

1. Zastępowanie zadań: sztuczna inteligencja, która może oceniać z częściowym zaliczeniem i identyfikować (na podstawie analizy wielu przykładów) rodzaje błędów popełnianych przez uczniów (zarówno koncepcyjnych, jak i obliczeniowych).
2. Uzupełnienie nauczyciela: podobna (lub ta sama) sztuczna inteligencja, która działa podczas wykładów, śledząc w czasie rzeczywistym postępy uczniów w rozwiązywaniu praktycznych problemów i zbierając dane na temat rodzajów błędów koncepcyjnych i obliczeniowych popełnianych przez uczniów. Mam na myśli coś mniej podobnego do IXL (który odwraca uwagę uczniów od wspólnego środowiska klasowego), a bardziej funkcję transkrypcji (konwersji pisma ręcznego na tekst cyfrowy), która następnie ocenia i analizuje proces rozwiązywania problemów przez ucznia. Jeśli duże klasy i zróżnicowane poziomy umiejętności w jednej klasie są naprawdę wszechobecne, to ten rodzaj produktu może mieć wielką wartość.