Untuk Joseph Qualls, semuanya bermula dengan permainan video.
Itu menjadikannya "mengganggu dengan program AI, " dan akhirnya membawa kepada PhD dalam kejuruteraan elektrik dan komputer dari University of Memphis. Tidak lama selepas itu, beliau memulakan syarikatnya sendiri, yang dikenali sebagai RenderMatrix, yang memberi tumpuan kepada penggunaan AI untuk membantu orang membuat keputusan.
Kebanyakan kerja syarikat itu adalah dengan Jabatan Pertahanan, terutamanya semasa peperangan di Iraq dan Afghanistan, ketika tentera berada di tahap paling canggih dalam penggunaan sensor dan melihat bagaimana AI dapat digunakan untuk membantu melatih tentera untuk berfungsi dengan bermusuhan, persekitaran yang tidak dikenali.
Qualls kini merupakan seorang penolong profesor klinikal dan penyelidik di kolej kejuruteraan University of Idaho, dan dia tidak kehilangan sebarang keazamannya dengan potensi AI untuk mengubah banyak aspek kehidupan moden. Walaupun tentera telah menjadi peneraju dalam penerapan AI-di mana mesin belajar dengan mengenali corak, mengklasifikasikan data, dan menyesuaikan diri dengan kesilapan yang mereka buat-dunia korporat kini berusaha keras untuk mengejar. Teknologi ini telah membuat sedikit peningkatan dalam pendidikan, tetapi Qualls percaya ia hanya menjadi masalah masa sebelum AI menjadi sebahagian besar bagaimana pembelajaran kanak-kanak.
Ia sering dilihat sebagai komponen penting dalam konsep pendidikan peribadi, di mana setiap pelajar mengikuti kurikulum mini yang unik berdasarkan minat dan kebolehan tertentu. AI, pemikiran itu, bukan sahaja dapat membantu kanak-kanak sifar dalam bidang yang mereka mungkin berjaya, tetapi juga akan berdasarkan data dari ribuan pelajar lain, membantu guru membentuk cara yang paling berkesan untuk pelajar belajar.
Smithsonian.com baru-baru ini bercakap kepada Qualls tentang bagaimana AI dapat menjejaskan pendidikan, dan juga beberapa cabaran besar yang dihadapi.
Jadi, bagaimana anda melihat kecerdasan buatan yang mempengaruhi bagaimana anak-anak belajar?
Orang telah mendengar mengenai ubat yang disesuaikan. Itu didorong oleh AI. Nah, perkara yang sama akan berlaku dengan pendidikan peribadi. Saya tidak fikir anda akan melihatnya di peringkat universiti. Tetapi adakah saya melihat orang mula berinteraksi dengan AI ketika mereka masih muda? Ia boleh dalam bentuk beruang teddy yang mula membina profil anda, dan profil itu boleh membantu membimbing bagaimana anda belajar sepanjang hidup anda. Dari profil, AI dapat membantu membina pengalaman pendidikan yang lebih baik. Itu benar-benar di mana saya fikir ini akan berlaku dalam tempoh 10 hingga 20 tahun akan datang.
Anda mempunyai anak perempuan yang sangat muda. Bagaimanakah anda menjangkakan AI mempengaruhi pendidikannya?
Ia menarik kerana orang berfikir tentang mereka sebagai dua bidang yang berbeza, tetapi AI dan psikologi dikaitkan dengannya sekarang. Di mana AI datang adalah ia akan mula menganalisis psikologi manusia. Dan saya akan buang sepana di sini. Psikologi juga mula menganalisis psikologi AI. Kebanyakan projek yang saya kerjakan sekarang mempunyai pasukan psikologi penuh dan mereka bertanya seperti 'Mengapa AI membuat keputusan ini?'
Tetapi kembali kepada anak perempuan saya. Apa yang akan dilakukan AI adalah cuba mencari profil psikologinya. Ia tidak statik; ia akan berubah dari masa ke masa. Tetapi kerana ia melihat bagaimana dia akan berubah, AI boleh membuat ramalan berdasarkan data daripada anak perempuan saya, tetapi juga dari kira-kira 10, 000 gadis lain yang sama umurnya, dengan latar belakang yang sama. Dan, ia mula melihat perkara-perkara seperti "Adakah anda benar-benar seorang artis atau anda lebih cenderung secara matematik?"
Ia boleh menjadi sistem yang sangat kompleks. Ini benar-benar kecerdasan buatan pie-in-the-sky. Ia benar-benar mengenai cuba memahami siapa anda sebagai individu dan bagaimana anda berubah dari semasa ke semasa.
Semakin banyak sistem berasaskan AI akan menjadi tersedia dalam tahun-tahun akan datang, memberi anak perempuan saya akses yang lebih cepat ke pendidikan yang jauh lebih baik daripada apa yang pernah kita miliki. Anak perempuan saya akan terdedah kepada idea-idea yang lebih cepat, dan pada tahap yang diperibadikan, sentiasa menjaga dia terlibat dan membenarkannya secara tidak langsung mempengaruhi pendidikannya sendiri.
Apakah kebimbangan yang anda boleh menggunakan AI untuk memperibadikan pendidikan ?
Isu terbesar yang dihadapi kecerdasan buatan sekarang adalah persoalan 'Mengapa AI membuat keputusan?' AI boleh membuat kesilapan. Ia boleh terlepas gambaran yang lebih besar. Dari segi pelajar, AI boleh memutuskan bahawa pelajar tidak mempunyai bakat matematik dan tidak pernah mula mendedahkan pelajar itu ke konsep matematik yang lebih tinggi. Itu boleh menjejaskan mereka ke kawasan yang mungkin tidak cemerlang. Menariknya, ini adalah masalah besar dalam pendidikan tradisional. Pelajar tertinggal atau tidak berpuas hati dengan keputusan selepas universiti. Sesuatu telah hilang.
Pendidikan peribadi akan memerlukan banyak disiplin yang berlainan untuk bekerja sama untuk menyelesaikan banyak masalah seperti yang di atas. Masalah yang kita ada sekarang dalam penyelidikan dan akademik adalah kurangnya penyelidikan kerjasama mengenai AI dari pelbagai bidang-sains, kejuruteraan, perubatan, seni. AI yang benar-benar berkuasa akan memerlukan semua disiplin bekerja bersama-sama.
Jadi, AI boleh membuat kesilapan?
Ia boleh menjadi salah. Kita tahu manusia membuat kesilapan. Kami tidak terbiasa dengan AI membuat kesilapan.
Kami mempunyai masa yang sukar untuk memberitahu orang mengapa AI membuat keputusan tertentu. Sekarang kita perlu cuba menjelaskan mengapa AI membuat kesilapan. Anda benar-benar mendapat keberanian itu. AI hanyalah mesin statistik kebarangkalian.
Katakanlah, ia memberitahu saya anak saya mempunyai kecenderungan untuk berorientasikan secara matematik, tetapi dia juga menunjukkan kebolehan untuk melukis. Berdasarkan pada data yang ada, mesin tersebut memohon berat kepada perkara-perkara tertentu mengenai orang ini. Dan, kita tidak dapat menjelaskan mengapa ia melakukan apa yang dilakukannya. Itulah sebabnya saya selalu memberitahu orang ramai bahawa kita perlu membina sistem ini dengan cara ia tidak memasukkan orang dalam.
Jika anda kembali kepada apa yang kami lakukan untuk tentera, kami berusaha untuk menganalisis jika seseorang menjadi ancaman kepada seorang askar di lapangan. Katakan satu orang membawa AK-47 dan yang lain membawa rake. Apakah perbezaan risiko mereka?
Itu kelihatan agak mudah. Tetapi anda perlu bertanya lebih mendalam. Apakah kemungkinan lelaki yang membawa rake itu menjadi pengganas? Anda perlu mula melihat latar belakang keluarga, dsb.
Jadi, anda masih perlu bertanya, 'Bagaimana jika AI salah?' Itulah masalah terbesar yang dihadapi AI di mana-mana.
Berapa besarnya cabaran itu?
Salah satu cabaran kejuruteraan yang hebat sekarang ialah kejuruteraan terbalik dalam otak manusia. Anda masuk dan kemudian anda melihat betapa kompleksnya otak. Sebagai jurutera, apabila kita melihat mekanik itu, kita mula menyedari bahawa tidak ada sistem AI yang bahkan mendekati otak manusia dan apa yang boleh dilakukannya.
Kami melihat otak manusia dan bertanya mengapa manusia membuat keputusan yang mereka lakukan untuk melihat apakah itu dapat membantu kita memahami mengapa AI membuat keputusan berdasarkan matriks kebarangkalian. Dan kita masih tidak dekat.
Sebenarnya, apa yang mendorong kejuruteraan terbalik dari otak dan keperibadian AI bukan penyelidikan di akademik, lebih banyak peguam datang dan bertanya 'Mengapa AI membuat keputusan ini?' kerana mereka tidak mahu disaman.
Pada tahun lalu, sebahagian besar projek yang saya kerjakan, kami mempunyai satu atau dua peguam, bersama ahli psikologi, dalam pasukan. Lebih ramai orang bertanya seperti 'Apa etika di sebalik itu?' Satu lagi soalan besar yang ditanya ialah 'Siapa yang bertanggungjawab?'
Adakah itu membimbangkan anda?
Sebahagian besar penyelidikan AI sekarang adalah bahawa orang kini bertanya soalan 'Kenapa?' Sebelum itu, soalan itu diturunkan ke dewan akademik sains komputer. Sekarang, penyelidikan AI bercabang ke semua domain dan disiplin. Ini sangat menggembirakan saya. Semakin banyak orang yang terlibat dalam penyelidikan dan pembangunan AI, peluang yang lebih baik kita dapat mengatasi masalah kita dan lebih penting lagi, ketakutan kita.
Kembali ke pendidikan peribadi. Bagaimanakah ini mempengaruhi guru?
Dengan pendidikan, apa yang akan berlaku, anda masih akan memantau. Anda akan mempunyai guru yang akan memantau data. Mereka akan menjadi lebih banyak saintis data yang memahami AI dan dapat menilai data tentang bagaimana pelajar belajar.
Anda akan memerlukan seseorang yang pakar menonton data dan menonton pelajar. Perlu ada manusia dalam gelung untuk beberapa waktu, mungkin sekurang-kurangnya 20 tahun. Tetapi saya boleh benar-benar salah. Teknologi bergerak begitu pantas pada hari-hari ini.
Ia benar-benar merupakan masa yang menarik di dunia AI, dan saya fikir ia hanya akan mempercepatkan lebih cepat. Kami telah pergi dari mesin pengaturcaraan untuk melakukan perkara-perkara untuk membiarkan mesin memikirkan apa yang perlu dilakukan. Itu mengubah segala-galanya. Saya pasti memahami kebimbangan yang ada pada orang tentang AI. Tetapi apabila orang menolak banyak ketakutan, ia cenderung untuk mengusir orang. Anda mula kehilangan peluang penyelidikan.
Ia harus lebih lanjut mengenai menolak dialog tentang bagaimana AI akan mengubah perkara. Apa masalahnya? Dan, bagaimana kita akan terus maju?
