Може ли вештачка интелигенција да замени наставнике?

У последње време много се пише и прича о вештачкој интелигенцији – од злослутних предвиђања водећих стручњака као што су Стивен Хокинг и Илон Маск до панике која се појавила у вези са вештачком интелигенцијом коју развија компанија „Фејсбук“, а која може да развије сопствени језик. Према недавном извештају Глобалног института „Маккинси“, отприлике половину данашњих радних места преузеће роботи до 2055. године. Да ли би и радно место наставника могло да се нађе на том попису? Организација „Свет образовања“ (енгл. Education World) испитује данашњу природу вештачке интелигенције у области образовања, укључујући и предвиђања о томе куда се креће образовање. Наиме, није све баш тако црно.

Дигитализација учионице

До сада се ситуација у учионици врло добро прилагодила подучавању на мрежи и адаптивном софтверу. Вештачка интелигенција Академије „Кан“ препознаје слабости ученика и пропусте у учењу и према томе припрема и садржај подучавања. Програми адаптивне процене напредовања као што су МАП и СБАЦ све више се користе да би помогли у одређивању школског обласног плана и програма. Софтвери као што су Макгроу-Хил и Аплиа омогућавају наставницима да управљају програмом предмета за велики број ученика истовремено.  Разни други програми за учење на мрежи истичу своју способност да допру до ученика онако као се до њих не може допрети у традиционалној учионици. И поред свих наведених предности, нека истраживања показују да су резултати курсева на мрежи потпомогнути вештачком интелигенцијом као и програми за процену савладаности градива нешто лошији него код наставника на које смо навикли. Помислили бисте да ће их алатке које студенти користе свакодневно за све од друштвених мрежа да забаве, лако привући и ангажовати.

Претпоставили бисте да ће нагласак на вештинама рачунарске писмености као суштински важном делу радне снаге у 21. веку учинити интеракцију са вештачком интелигенцијом још неопходнијом. Могли бисте да претпоставите да би ограничена способност људског ума могла да постане помало застарела због непрегледне количине знања коју рачунари могу да похране. Ипак, из неког разлога студенти генерално не реагују на исти начин на изворе подучавања који се заснивају на вештачкој интелигенцији. 

Шта вештачка интелигенција не може да уради?

Пре него што кренете у потрагу за новим звањем, размотрите улогу неурона огледала у људском учењу. Неурони огледала су врста можданих ћелија које реагују на исти начин кад обављамо неку активност и кад посматрамо док исту ту активност обавља неко други. Укратко, важан аспект у учењу код примата је посматрање и подражавање. Људска бића најбоље уче кад имитирају и вежбају са осталим људским бићима. Наставник у учионици је људски модел стручњака за одређену област који има вештине и вредности које су само људске – због тога се ученик једноставно неће повезати са вештачком интелигенцијом довољно чврсто. Пошто ученици знају да њихов наставник није људско биће, то врши снажан притисак на њихову способност да се поистовете са наставником и да себе замисле како савладавају садржај и вештине које им се налазе на дохват руке. Рачунар је рачунар. Рачунари су способни за такве нивое израчунавања које ми ни у сну не бисмо могли да обавимо користећи наш ум. Ипак, прави наставник је способан на открије користи оног што се учи – и индиректно докаже не само да то може бити обављено, већ да је то и нешто чему треба тежити – и много је вероватније да ће ученици бити инспирисани да марљивије уче и напредују.

У ствари, неки тврде да нас роботи једноставно не могу тако инспирисати јер се са њима не можемо повезати на исти начин као са правим наставником. Председница „Курсере“ Дафни Колер наводи да су наставници од непроцењиве вредности првенствено због тога што креирају садржај који ће се учити и подучавати. Сматра да је исто тако важно да постоји неко у учионици ко ће моћи да одговори на заиста тешка питања кад се у том садржају заглавите. Спомиње и уобичајени случај кад људи кажу да је једно од најинспиративнијих искустава које су имали, оно које је обликовало њихов живот у ствари неко ко је био врло инспиративан наставник. Инспирација је производ емпатије. Кад наставник може да се повеже са учеником јер је увек спреман да му помогне, инспирише ученике да уче, стварају и напредују. Чак и најразвијенија вештачка интелигенција данашњице не може да користи све наведене променљиве.

Понекад, потпуно неоправдано, занемарујемо вредност емпатије у образовном процесу. Упркос невероватном напретку у вештачкој интелигенцији, то јој је главни недостатак. Основни изазов са којим се суочавају стручњаци који се баве улогом вештачке интелигенције у њеној примени на реалан свет је, и даље, како да научимо рачунар да стекне интуицију и препозна контекст. Замислимо, на пример, наставника, у потпуности хуманоидног робота кога покреће вештачка интелигенција, пред ученицима. Наравно, сасвим је немогуће да ће такав наставник правити грешке јер ће моћи да приступи невероватној количини информација за трен ока. Могао би да слуша и одговара на питања. Могао би ускоро да чита изразе лица ученика и одговарајуће реагује. Ми такву технологију поседујемо и она се свакодневно шири.

Оно што вештачка интелигенција неће моћи да уради је комбиновање поменутих елемената са хиљадама других људских варијабли да би створила значење. Кад се ученик у учионици снужди, прави наставник може да комбинује поменуте елементе. Може да прочита израз лица ученика, његов говор тела, изглед и многе друге информације да би закључио у каквом се менталном стању налази ученик. Може те закључке да повезује са контекстом: како ученик уобичајено реагује на часовима, шта се дешава код куће, шта примећује у општој друштвеној динамици у разреду, да ли се посвађао са најбољим пријатељем тог јутра кад је дошао у школу, да ли је доручковао, да ли је добро спавао, да ли се јуче појавила нова видео-игрица, да ли је у просторији необично влажан ваздух, шта се дешава у школи, да ли је ученик имао тестове цео дан, да ли се појављују елементи депресије или страха или ученик само има лош дан. Чак би и најразвијенија вештачка интелигенција имала проблема да се избори са исправном анализом комплексних потреба и непосредних сигнала који се јављају у учионици пуној ученика. Контекст у коме наставник познаје сваког појединачног ученика са холистичког становишта, у комбинацији са интуитивном проценом богатства и сложености тренутка у учионици једноставно је ван домашаја вештачке интелигенције.

Учионица у будућности

Дакле, сви су изгледи да вам је посао сигуран бар у блиској будућности, али и то ће се променити. Вештачкој интелигенцији недостаје емпатија, али тај недостатак надокнађује чистом рачунарском способношћу, једноставношћу интерфејса и способношћу похрањивања огромне количине података. Иако нас роботи неће истерати из клупа, ипак нам ће се ускоро придружити и то као помоћници. Таква ситуација се већ виђа у областима банкарства, медицине и права. IBM Вотсон помаже лекарима да утврде праву дијагнозу и правилно протумаче снимке магнетне резонанце. Неке друге платформе помажу адвокатима да среде гомиле докумената за трен ока. Неке треће помажу инвеститорима да донесу исправне одлуке. У наведеним случајевима, вештачка интелигенција је искоришћена за обављање неких досадних послова у краћем временском периоду. Ако било ког наставника питате шта би му било потребно да би био ефикаснији у свом послу, рећи ће вам да му је потребно више времена.

Како бисмо, дакле, могли да искористимо технологију у нашим свакодневним задацима? Недавно је професор на Технолошком универзитету у Џорџији направио асистента (вештачки интелигентног) за своју учионицу, што му је омогућило да много боље управља својим студентима, а има их 400 широм света. Његов асистент одговара на рутинске захтеве, што му омогућава да се сам позабави комплекснијим питањима. Многобројни хуманоидни роботи се користе у Јужној Кореји и Јапану за допунску наставу у савладавању страних језика. Ученици могу да вежбају конверзацију у разним приликама, а вештачка интелигенција може да прати грешке и изговор. У ствари, такви програм могу да реше проблеме као што су стидљивост, недостатак самопоуздања и трема. Понављање истих задатака са роботом је много једноставније јер се робот неће уморити без обзира на то колико грешака ученик направи.

То ће бити учионица у будућности. Замислите робота асистента (може се слободно кретати по учионици, а и не мора) који одговара на нека важна али и даље техничка питања која се односе на неки задатак. Вештачка интелигенција која слуша (Ехо или Алекса) могла би брзо да има приступ огромној бази података и подели информације у току разговора. Роботи би могли да буду програмирани да надгледају административније послове као што је прикупљање домаћих задатака и да одмах обавесте родитеље о пропусту. Могли би да прикупљају податке о тестирању и представе их у прегледном облику. Могли би да држе допунску наставу појединачним ученицима која би се састојала од обављања задатака који се понављају. Све то би наставнику – саосећајном креатору и иноватору – да уради више и да буде дуже у учионици.

Изненађује то што Запад много више оклева да у наставни процес интегрише роботе и вештачку интелигенцију, али изгледа да се прилике мењају. Треба ли да се пакујете и размишљате и промени професије? Никако. Суштински, те врсте технологије много боље раде кад су у пару са активним људским бићем, али свакако вам олакшавају посао и због тога вам повећавају ефикасност. Изгледа да ће вештачка интелигенција ускоро бити најбољи пријатељ наставника.

Рачунарски факултет Рачунарски факултет 011-33-48-079