AI-modeller och plattformar

AI används för att anpassa jobbträning och utbildning

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Arbetsmarknaden kommer troligen att förändras dramatiskt av AI under de kommande åren, och medan vissa jobb kommer att försvinna, kommer andra jobb att skapas. Det är inte klart ännu hur naturen av jobbautomatisering kommer att påverka ekonomin, om fler jobb kommer att skapas än förloras, men det är uppenbart att de som arbetar i de jobb som skapas av AI kommer att behöva utbildning för att vara effektiva i dem.

Arbetare som förlorar sina jobb kommer att behöva utbildning för att arbeta i de nya AI-relaterade jobbfälten, men hur kan dessa arbetare utbildas tillräckligt snabbt för att förbli konkurrenskraftiga på arbetsmarknaden? Svaret kan vara mer AI, som kan hjälpa till att anpassa utbildning och träning.

Bryan Talebi är grundare och VD för startup-företaget Ahura AI, som syftar till att använda AI för att göra online-utbildningsprogram mer effektiva, riktade till de specifika individerna som använder dem. Talebi förklarade för SingularityHub att Ahura är i färd med att skapa en produkt som kommer att ta biometrisk data från personer som tar online-utbildningsprogram och använda denna data för att anpassa kursmaterialet till individens behov.

Medan det finns säkerhets- och integritetsproblem förknippade med inspelning och analys av en persons beteendemässiga data, skulle avkastningen vara att människor i teorin kan förvärva värdefulla färdigheter mycket snabbare. Genom att ge personlig material och instruktion till lärande, kan en lärares individuella behov och medel beaktas. Talebi förklarade att Ahura AI:s prototyp för personlig utbildning redan visar några imponerande resultat. Enligt Talebi hjälper Ahura AI:s system människor att lära sig mellan tre till fem gånger snabbare än nuvarande utbildningsmodeller tillåter.

Det AI-förbättrade lärandesystemet som utvecklats av Ahura fungerar genom en serie kameror och mikrofoner. De flesta moderna mobila enheter, surfplattor och bärbara datorer har kameror och mikrofoner, så det finns liten extra kostnad för investering för användare av plattformen. Kameran används för att spåra ansiktsrörelser hos användaren och den fångar saker som ögonrörelser, fidgeting och mikrouttryck. Samtidigt spårar mikrofonen röstsentiment, analyserar lärares ordval och ton. Idén är att dessa mått kan användas för att upptäcka när en lärande blir uttråkad/ointresserad eller frustrerad och anpassa innehållet för att hålla lärande engagerad.

Talebi förklarade att Ahura använder den insamlade informationen för att bestämma en optimal väg för att leverera materialet till varje student i kursen. Medan vissa människor kan lära sig mest lätt genom videor, kommer andra människor att lära sig mer lätt genom text, medan andra kommer att lära sig bäst genom erfarenhet. Det primära målet för Ahura är att ändra formatet på innehållet i realtid för att förbättra informationsretentionen hos lärande, vilket det gör genom att leverera innehåll som förbättrar uppmärksamheten.

Eftersom Ahura kan tolka användarens ansiktsuttryck och kroppsspråk kan det förutsäga när en användare blir uttråkad och är på väg att byta till sociala medier. Enligt Talebi kan Ahura förutsäga när någon kommer att byta till Instagram eller Facebook (META ) med en 60% konfidensintervall, tio sekunder innan de byter över. Talebi medger att det fortfarande finns mycket arbete att göra, eftersom Ahura har som mål att få metriken upp till 95% noggrannhet, men han tror att prestationen hos Ahura visar löfte.

Talebi medger också en önskan att använda samma algoritmer och designprinciper som används av Twitter, Facebook och andra sociala medier, vilket kan orsaka oro hos vissa människor eftersom dessa plattformar är utformade för att vara beroendeframkallande. Medan skapandet av en mer tilltalande utbildningsplattform är ett mer ädelt mål, finns det också en oro för att plattformen i sig kan vara beroendeframkallande. Dessutom finns det en oro för möjligheten att missbruka sådan känslig information i allmänhet. Talebi sa att Ahura är känslig för dessa problem och att de anser det otroligt viktigt att den data de samlar in aldrig missbrukas, och noterar att vissa investerare omedelbart började fråga om marknadsföringspotentialen för plattformen.

“Det är viktigt att vi inte använder den här tekniken på det sättet. Vi är medvetna om att saker kan gå snett, så vi hoppas på att sätta upp skyddsräcken för att säkerställa att vårt system hjälper och inte skadar samhället”, sade Talebi.

Talebi förklarade att företaget vill skapa en etikkommission som kan granska hur den data som företaget samlar in används. Talebi sa att kommissionen bör vara mångfaldig i tanke, kön och bakgrund, och att den bör “ha tänder”, för att hjälpa till att säkerställa att deras programvara utformas etiskt.

Ahura är för närvarande i färd med att utveckla sina alfa-prototyper, och företaget hoppas att under betatestning kommer det att vara tillgängligt för över 200 000 användare i en stor skala-test mot en kontrollgrupp. Företaget hoppas också på att öka de typer av biometrisk data som de använder för sitt system, planerar att logga data från saker som sömnmodeller, hjärtfrekvens, ansiktsrodnad och pupillutvidgning.

Blogger och programmerare med specialområden inom Machine Learning och Deep Learning ämnen. Daniel hoppas på att hjälpa andra att använda kraften från AI för socialt väl.