For Joseph Qualls startet det hele med videospill.
Det fikk ham til å “rote med et AI-program”, og førte til slutt til en doktorgrad i elektro- og datateknikk fra University of Memphis. Like etter startet han sitt eget selskap, kalt RenderMatrix, som fokuserte på å bruke AI for å hjelpe folk med å ta beslutninger.
Mye av selskapets arbeid har vært med forsvarsdepartementet, spesielt under krigene i Irak og Afghanistan, da militæret var i forkant med bruk av sensorer og så hvordan AI kunne brukes til å hjelpe opplæring av soldater til å fungere i et fiendtlig, ukjent miljø.
Qualls er nå en klinisk assistentprofessor og forsker ved University of Idahos ingeniørhøgskole, og han har ikke mistet noe av sin fascinasjon for AIs potensial for å endre mange aspekter av det moderne livet. Mens militæret har vært i forkant med å anvende AI - der maskiner lærer ved å gjenkjenne mønstre, klassifisere data og tilpasse seg feil de gjør - presser nå bedriftsverdenen hardt for å ta igjen. Teknologien har gjort færre innbrudd i utdanning, men Qualls mener det bare er et spørsmål om tid før AI blir en stor del av hvordan barn lærer.
Det blir ofte sett på som en nøkkelkomponent i begrepet personlig utdanning, der hver student følger en unik minilæreplan basert på hans eller hennes spesielle interesser og evner. AI, tenkningen går, kan ikke bare hjelpe barn med null i områder der de mest sannsynlig vil lykkes, men vil også, basert på data fra tusenvis av andre elever, hjelpe lærere å forme den mest effektive måten for enkeltelever å lære.
Smithsonian.com snakket nylig med Qualls om hvordan AI kunne påvirke utdannelsen dypt, og også noen av de store utfordringene det står overfor.
Så, hvordan ser du kunstig intelligens påvirke hvordan barna lærer?
Folk har allerede hørt om personlig medisin. Det er drevet av AI. Vel, den samme typen ting vil skje med personlig utdanning. Jeg tror ikke du kommer til å se det like mye på universitetsnivå. Men ser jeg folk begynner å samhandle med AI når de er veldig unge. Det kan være i form av en bamse som begynner å bygge en profil av deg, og den profilen kan hjelpe deg med å lære hvordan du lærer gjennom livet. Fra profilen kunne AI bidra til å bygge en bedre pedagogisk opplevelse. Det er virkelig der jeg tror dette kommer til å gå i løpet av de neste 10 til 20 årene.
Du har en veldig ung datter. Hvordan ville du forutse at AI påvirker utdannelsen hennes?
Det er interessant fordi folk tenker på dem som to helt forskjellige felt, men AI og psykologi er iboende koblet nå. Hvor AI kommer inn er at den vil begynne å analysere psykologien til mennesker. Og jeg skal kaste en skiftenøkkel her inne. Psykologi begynner også å analysere psykologien til AI. De fleste prosjektene jeg jobber med nå har et fullverdig psykologteam, og de stiller spørsmål som 'Hvorfor tok AI denne avgjørelsen?'
Men å komme tilbake til datteren min. Det AI ville begynne å gjøre er å prøve å finne ut av psykologiprofilen hennes. Det er ikke statisk; det vil endre seg over tid. Men når det ser hvordan hun kommer til å endre seg, kunne AI komme med spådommer basert på data fra datteren min, men også fra rundt 10.000 andre jenter på samme alder, med samme bakgrunn. Og det begynner å se på ting som "Er du virkelig en kunstner eller er du mer matematisk tilbøyelig?"
Det kan være et veldig komplekst system. Dette er virkelig pie-in-the-sky kunstig intelligens. Det handler egentlig om å prøve å forstå hvem du er som individ og hvordan du endrer seg over tid.
Flere og flere AI-baserte systemer vil bli tilgjengelige i løpet av de kommende årene, noe som gir datteren min raskere tilgang til en langt overlegen utdanning enn noen gang vi har hatt. Datteren min vil bli utsatt for ideer raskere, og i hennes personlige tempo, og alltid holde henne engasjert og la henne indirekte påvirke sin egen utdanning.
Hvilke bekymringer kan du ha for å bruke AI til å tilpasse utdanning ?
Det største problemet med kunstig intelligens akkurat nå er spørsmålet om "Hvorfor tok AI en beslutning?" AI kan gjøre feil. Det kan savne det større bildet. Når det gjelder en student, kan en AI bestemme at en student ikke har en matematisk evne og aldri begynner å utsette den studenten for høyere matematikkbegreper. Det kan due dem inn i et område der de kanskje ikke utmerker seg. Interessant nok er dette et enormt problem i tradisjonell utdanning. Studentene blir etterlatt eller er ikke fornøyd med resultatet etter universitetet. Noe gikk tapt.
Personlig utdanning vil kreve mange forskjellige fagområder som samarbeider for å løse mange problemer som den ovenfor. Problemet vi har nå innen forskning og akademia er mangelen på samarbeid om AI fra flere felt - vitenskap, ingeniørvitenskap, medisinsk, kunst. Virkelig kraftig AI vil kreve at alle fagfelt jobber sammen.
Så kan AI gjøre feil?
Det kan være feil. Vi vet at mennesker gjør feil. Vi er ikke vant til at AI gjør feil.
Vi har vanskelig nok for å fortelle folk hvorfor AI tok en bestemt beslutning. Nå må vi prøve å forklare hvorfor AI gjorde en feil. Du kommer virkelig til tarmene i det. AI er bare en sannsynlighetsstatistikkmaskin.
Si, det forteller meg at barnet mitt har en tendens til å være veldig matematisk orientert, men hun viser også en evne til å tegne. Basert på dataene den har, bruker maskinen en vekt på visse ting om denne personen. Og vi kan virkelig ikke forklare hvorfor den gjør det den gjør. Derfor forteller jeg alltid folk at vi må bygge dette systemet på en måte som det ikke bokser inn en person på.
Hvis du går tilbake til det vi gjorde for militæret, prøvde vi å kunne analysere om en person var en trussel mot en soldat ute i feltet. Si at en person har en AK-47 og en annen bærer en rake. Hva er forskjellen i risikoen?
Det virker ganske enkelt. Men du må stille dypere spørsmål. Hva er sannsynligheten for at fyren som bærer riven blir terrorist? Du må begynne å se på familiebakgrunn osv.
Så du må fremdeles stille spørsmålet, 'Hva hvis AI er galt?' Det er det største problemet overfor AI overalt.
Hvor stor utfordring er det?
En av de store ingeniørutfordringene nå er omvendt prosjektering av menneskets hjerne. Du kommer inn og så ser du hvor kompleks hjernen er. Når vi ser på mekanikerne i det, begynner vi å innse at det ikke er noe AI-system som til og med kommer nær den menneskelige hjernen og hva den kan gjøre.
Vi ser på den menneskelige hjernen og spør hvorfor mennesker tar beslutningene de gjør for å se om det kan hjelpe oss å forstå hvorfor AI tar en beslutning basert på en sannsynlighetsmatrise. Og vi er fortsatt ikke nærmere.
Det som driver omvendt prosjektering av hjernen og personaliseringen av AI er faktisk ikke forskning i akademia, det er mer advokatene som kommer inn og spør "Hvorfor tar AI disse beslutningene?" fordi de ikke vil bli saksøkt.
Det siste året har de fleste prosjektene jeg har jobbet med hatt en eller to advokater, sammen med psykologer, på laget. Flere stiller spørsmål som 'Hva er etikken bak?' Et annet stort spørsmål som blir stilt er "Hvem er ansvarlig?"
Angår det deg?
Den største delen av AI-forskningen nå er at folk nå stiller spørsmålet 'Hvorfor?' Før dreide det spørsmålet seg om de faglige hallene i informatikk. Nå forgrener AI-forskning seg til alle domener og fagområder. Dette begeistrer meg veldig. Jo flere mennesker som er involvert i AI-forskning og -utvikling, jo større sjanse har vi for å lindre bekymringene våre, og enda viktigere er frykten vår.
Komme tilbake til personlig utdanning. Hvordan påvirker dette lærere?
Med utdanning, hva som kommer til å skje, vil du fremdeles ha overvåking. Du kommer til å ha lærere som skal overvåke data. De vil bli flere dataforskere som forstår AI og kan evaluere dataene om hvordan studentene lærer.
Du trenger noen som er en ekspert som ser på dataene og ser på studenten. Det vil trenge å være et menneske i løkken i noen tid, kanskje i minst 20 år. Men jeg kunne tatt helt feil. Teknologien beveger seg så raskt i disse dager.
Det er virkelig en fascinerende tid i AI-verdenen, og jeg tror den bare kommer til å akselerere raskere. Vi har gått fra å programmere maskiner til å gjøre ting til å la maskinene finne ut hva de skal gjøre. Det endrer alt. Jeg forstår absolutt bekymringene folk har om AI. Men når folk skyver mye av den frykten, pleier det å fjerne folk. Du begynner å miste forskningsmuligheter.
Det burde handle mer om å presse en dialog om hvordan AI skal endre ting. Hva er problemene? Og hvordan skal vi komme videre?
