Чему ИИ может научить нас и как мы можем использовать ИИ для обучения других?

Я пишу программу курса веб-арта, который буду преподавать весной 2023 года. В процессе изучения тем и уроков, которые я хотел осветить, мне было любопытно посмотреть, вдохновит ли чат-бот ChatGPT с искусственным интеллектом. любые новые идеи. Я не ожидал, что он выведет всю программу или напишет полностью функциональные примеры кодирования с исчерпывающими пояснениями.

Аналогия, которую любил использовать Стив Джобс, описывая роль персональных компьютеров в развитии человечества, — это аналогия с человеком на велосипеде. Он цитирует исследование эффективности движения (калорий на грамм, на километр) ряда животных (колибри, овец, лошадей и т. д.) по сравнению с эффективностью человека с велосипедом и без него.

Идущий без посторонней помощи человек отстает от лошадей, лосося и значительно отстает от кондора (согласно Джобсу) по эффективности передвижения, но мчится впереди стаи, поддерживаемой велосипедом. Джобс заключает, что «Человек — это производитель инструментов… который строит, чтобы усилить свои врожденные способности», и что технологии — особенно компьютер — могут стать одним из наших величайших активов. Позже он продолжает, что компьютеры подобны велосипедам для ума — они оба резко повышают эффективность.

Инструменты искусственного интеллекта, такие как Deep Blue (для шахмат) от IBM, Watson (для Jeopardy) и AlphaGo (для го), освобождают наш разум от задач, несущих умственную нагрузку, включая распознавание образов, логические выводы и тактику для игрового процесса. С другой стороны, чат-бот ChatGPT с машинным обучением и обработкой естественного языка дает нам преимущества для широкого круга разговорных задач. Чат-бота можно использовать для таких задач, как ответы на вопросы, получение рекомендаций, участие в «светской беседе» и даже создание черновой основы для учебного плана — что я продемонстрирую через мгновение.

ChatGPT предшествует несколько исторически значимых чат-ботов, в том числе:

• ELIZA: Разработанный в 1960-х годах Джозефом Вейценбаумом в Массачусетском технологическом институте, ELIZA был одним из первых чат-ботов, использующих обработку естественного языка для общения с людьми, и был разработан для имитации терапевта. Вы все еще можете общаться с ELIZA через эту веб-страницу. Я настоятельно рекомендую поговорить с ней: Элиза, чат-бот-терапевт (njit.edu)
• PARRY: Разработанный в 1970-х Кеннетом Колби, PARRY был чат-ботом, предназначенным для имитации человека с шизофренией и проверки теорий о природе человеческого общения.
• ALICE: Разработанный в 1990-х годах Ричардом Уоллесом, ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) был одним из первых чат-ботов, использующих методы машинного обучения, и широко использовался в качестве платформы для тестирования и разработки новых технологий искусственного интеллекта.
• Siri: как мы, вероятно, лучше всего знакомы, был разработан Apple в 2010-х годах как один из первых виртуальных помощников, которые стали широко доступны и коммерциализированы.

Испытание ChatGPT

Когда пришло время пересмотреть программу, которую я написал для курса веб-арта, который я читал в прошлом году, я начал исследовать новые технологии, которые расцвели за последние несколько месяцев, чтобы поддерживать свою программу в актуальном состоянии. Когда я преподаю такой предмет, как веб-арт, который переплетается с новыми технологиями и развивающимися социальными структурами, я обновляю свою программу каждый семестр, чтобы уроки были как можно более свежими и актуальными. Именно в процессе этого исследования я решил посмотреть, что может предоставить ChatGPT. Как предостерегает Седрика Прайса: «Технология — это ответ, но в чем был вопрос?». Его слова подчеркивают, что важно время от времени снимать наши технические очки и распознавать, когда проблема требует технологического решения. Отбросив осторожность на мгновение, у меня был вопрос ктехнология. Я хотел попросить ChatGPT показать мне пример программы по веб-арту. Имейте в виду, что программа не ищет в Интернете учебный план, а составляет его на месте на основе модели обучения. Я подсказал ChatGPT.

Я: Создайте программу для курса веб-искусства.

(всего на экран было выведено 10 недель тем и общих результатов проекта)

Ответ ChatGPT был одновременно ошеломляющим и тусклым. Результат был мгновенным, относительно тщательным по объему и внушающим благоговейный трепет. С другой стороны, это также не тот тип учебной программы, который подойдет для моего класса веб-арта, поскольку я больше интересуюсь экспериментальными, концептуальными, историческими и социальными аспектами веб-арта, а не техническим курсом веб-разработки. (что является обязательным условием для курса веб-арта, который я также преподаю). После того, как бот ответил на мою первую подсказку, я хотел попробовать еще раз, поэтому написал еще одну подсказку.

Я: Скорректируйте программу, чтобы больше сосредоточиться на преподавании концептуальных, социальных и исторических тем, связанных с веб-артом и творческим самовыражением:

На этот раз результаты были гораздо более актуальными и близкими к тому, что я имел в виду, включая такие темы, как:

• Обзор основных движений веб-арта, таких как сетевое искусство с ошибками и постинтернет-искусство.
• Роль интернет-сообществ в создании и распространении веб-арта
• Совместные и совместные проекты веб-арта
• Изучение роли идентичности в веб-арте
• Использование веб-арта как инструмента социальной и политической активности
• Изучение передовых концепций и методов веб-арта, таких как визуализация данных, машинное обучение и искусственный интеллект.

Ценность этого инструмента неоспорима, и он предлагает достойную отправную точку или, по крайней мере, достойную ссылку для тех, кто разрабатывает курс, но он все еще нуждался в человеческом контакте. Мы не можем передать учебный план машине. Или — по крайней мере — не должны. Порог, позволяющий доверять машинам настолько, чтобы диктовать личные вопросы, еще не достигнут и, вероятно, никогда не будет достигнут. Здесь снова в игру вступает аналогия с велосипедом.

Велосипеду, как и чат-боту, требуется оператор, чтобы он функционировал должным образом и не сбивался с пути. Детали, относящиеся к учебному плану, такие как последовательность, конкретные уроки, общие темы и другие более тонкие аспекты, по-прежнему должны быть продуманы по старинке — созерцательное размышление и продуманная педагогика остаются незаменимыми. Может ли ChatGPT создать учебный план? Он может дать грубый план. Буду ли я использовать разработанную программу? Нет, но есть некоторое совпадение между тем, что я преподавал в прошлом году, и я мог бы включить несколько предложенных тем, которые я не освещал ранее. В частности, одна тема: «Изучение передовых концепций и методов веб-искусства, таких как… машинное обучение и искусственный интеллект», обязательно будет добавлена ​​в учебную программу весны 2023 года.

И все же самое большое открытие, которое я сделал в процессе, должно было произойти дальше — когда я попросил ChatGPT написать код. Именно когда я попросил ChatGPT написать примеры кода для конкретных уроков и концепций, я увидел еще большую ценность этого инструмента и большие возможности для обучения моих студентов. В частности, ChatGPT проявил себя как инструмент, с которым можно экспериментировать, генерировать код и обмениваться концепциями. Обратите внимание, что Open AI Codex лучше предназначен для вывода и предварительного просмотра кода, но ChatGPT также выводит пригодный для использования код.

Когда я попросил ChatGPT сгенерировать код для создания определенного веб-взаимодействия, он сделал это немедленно и даже включил аннотированные комментарии. Мои студенты, изучающие веб-искусство, уже знают, как читать и писать код, поэтому они, скорее всего, получат те же результаты, если им понадобится достаточно времени. Они разбивают проблему на части, отлаживают по пути и, скорее всего, делают несколько поисков в веб-документации и Stack Overflow, чтобы получить тот же результат. Все это требует много времени и усилий. И тем не менее, уроки изучения «трудного пути» бесценны, и я бы не стал у них этого отнимать. Но когда дело доходит до творческого кодирования, экспериментов и расширения своих возможностей, ChatGPT откроет гораздо больше возможностей, чтобы облегчить им преодоление препятствий и открытие новых возможностей, подобно тому, что позволяло Stack Overflow в прошлом.

Я попросил ChatGPT написать код (HTML, CSS, JS), который выводил бы шаблон в окне в зависимости от того, куда щелкает пользователь — вот что получилось:

Вы можете взаимодействовать с кодом, который выводит ChatGPT, через этот CodePen: Stamp Div (codepen.io)

Когда люди создают компьютеры и велосипеды, они создают инструменты. Когда люди и компьютеры сливаются воедино, их называют киборгами. Когда люди и компьютеры объединяют усилия для работы в команде — дуэт, популяризированный турнирами по «фристайлу», — их называют «кентаврами». (Подробнее о кентаврах можно прочитать в книге Дэвида Эпштейна «Диапазон» или в этом посте на Medium о книге «Кентавры» часто мощнее компьютеров | by Mike Beneschan | Geek Culture | Medium )

Зная, что средство часто является сообщением, и что я был бы не против стать технологическим кентавром, я закончу, добавив, что я не писал части этой статьи, а вместо этого разделы были написаны в соавторстве с определенным чат-ботом ИИ. сотрудник. Если велосипед может увезти нас далеко, представьте, куда мы можем добраться с чат-ботом. Приятного общения: Новый чат (openai.com)

Особая благодарность Джейкобу и Аманде Г., Алану С., Беле М., Каити Н. и всем тем, кто внес свой вклад или поддержал мои усилия в этом маленьком начинании. Никакая проверка орфографии или искусственный интеллект никогда не заменят вас.