ИИ используется для персонализации профессионального обучения и образования

Ландшафт рабочих мест, вероятно, резко изменится благодаря ИИ в ближайшие годы, и хотя некоторые рабочие места уйдут на второй план, другие рабочие места будут созданы. Пока неясно, как характер автоматизации рабочих мест повлияет на экономику, будет ли создано больше рабочих мест, чем перемещено, но очевидно, что тем, кто работает на должностях, созданных ИИ, потребуется обучение, чтобы эффективно работать на них. .

Перемещенные рабочие им понадобится обучение для работы в новых сферах деятельности, связанных с ИИ, но как этих работников можно обучить достаточно быстро, чтобы оставаться конкурентоспособными на рабочем месте? Ответ может заключаться в большем количестве ИИ, который может помочь персонализировать обучение и обучение.

Брайан Талеби — основатель и генеральный директор стартапа Ahura AI, целью которого является использование ИИ для повышения эффективности программ онлайн-обучения, ориентируя их на конкретных людей, которые их используют. Талеби объяснил СингулярностьХаб что Ahura находится в процессе создания продукта, который будет собирать биометрические данные людей, проходящих онлайн-образовательные программы, и использовать эти данные для адаптации материалов курса к индивидуальным потребностям.

Хотя существуют проблемы безопасности и конфиденциальности, связанные с записью и анализом данных о поведении человека, компромиссом будет то, что теоретически люди будут приобретать ценные навыки гораздо быстрее. Предоставляя учащимся персонализированные материалы и инструкции, можно учитывать индивидуальные потребности и средства учащегося. Талеби объяснил, что прототип персонализированной образовательной системы Ahura AI уже показывает впечатляющие результаты. По словам Талеби, система Ahura AI помогает людям учиться в три-пять раз быстрее, чем позволяют современные модели образования.

Система обучения с улучшенным искусственным интеллектом, разработанная Ahura, работает через ряд камер и микрофонов. Большинство современных мобильных устройств, планшетов и ноутбуков оснащены камерами и микрофонами, поэтому для пользователей платформы требуются небольшие дополнительные инвестиции. Камера используется для отслеживания движений лица пользователя и фиксирует такие вещи, как движения глаз, ерзание и микровыражения. Между тем, микрофон отслеживает тон голоса, анализируя использование слов и тон учащегося. Идея состоит в том, что эти метрики можно использовать для определения того, когда учащемуся становится скучно/неинтересно или он расстроен, и корректировать содержание, чтобы поддерживать интерес учащегося.

Талеби объяснил, что Ahura использует собранную информацию для определения оптимального способа доставки материала каждому слушателю курса. В то время как некоторым людям легче всего учиться с помощью видео, другим людям легче учиться с помощью текста, в то время как другие лучше всего учатся на собственном опыте. Основная цель Ahura — изменить формат контента в режиме реального времени, чтобы улучшить удержание информации учащимся, что достигается за счет предоставления контента, улучшающего внимание.

Поскольку Ahura может интерпретировать выражения лица и язык тела пользователя, она может предсказать, когда пользователю становится скучно и он собирается переключиться на социальные сети. По словам Талеби, Ahura способна предсказать, когда кто-то переключится на Instagram или Facebook с доверительным интервалом 60%, за десять секунд до момента переключения. Талеби признает, что предстоит еще много работы, поскольку у Ahura есть цель повысить точность метрики до 95%. Однако он считает, что производительность Ahura обнадеживает.

Талеби также признает желание использовать те же алгоритмы и принципы дизайна, которые используются в Twitter, Facebook и других платформах социальных сетей, что может беспокоить некоторых людей, поскольку эти платформы созданы для того, чтобы вызывать привыкание. Хотя создание более привлекательной образовательной платформы, возможно, является более благородной целью, существует также проблема, связанная с тем, что сама платформа может вызывать привыкание. Кроме того, есть опасения по поводу возможности неправомерного использования такой конфиденциальной информации в целом. Талеби сказал, что Ahura чувствительна к этим опасениям, поскольку они считают невероятно важным, чтобы собираемые ими данные никогда не использовались не по назначению, отметив, что некоторые инвесторы сразу же начали интересоваться маркетинговым потенциалом платформы.

«Важно, чтобы мы не использовали эту технологию таким образом. Мы понимаем, что все может пойти не так, поэтому мы надеемся установить барьеры, чтобы наша система помогала, а не вредила обществу». — сказал Талеби.

Талеби объяснил, что компания хочет создать совет по этике, который мог бы проверять, как используются данные, которые собирает компания. Талеби сказал, что правление должно быть разнообразным по взглядам, полу и опыту, и что оно должно «иметь зубы», чтобы гарантировать, что их программное обеспечение разрабатывается с соблюдением этических норм.

В настоящее время Ahura находится в процессе разработки своих альфа-прототипов, и компания надеется, что во время бета-тестирования она будет доступна более чем 200,000 XNUMX пользователей в крупномасштабном испытании против контрольной группы. Компания также надеется увеличить количество видов биометрических данных, которые они используют для своей системы, планируя регистрировать данные о таких вещах, как режим сна, частота сердечных сокращений, покраснение лица и расширение зрачков.