Lapsed õpetavad AI-d Cognimates'iga pisut inimlikkust

Autor Stefania Druga, grupp Isiklikud robotid

Intelligentsed mänguasjad ja vestluskaaslased on lastekodudes olemas - enam kui 47,5 miljonit täiskasvanut kasutab juba ainuüksi USA-s nutikaid abilisi (näiteks Amazoni Alexa). See tekitab küsimusi AI mõju kohta laste käitumisele. MIT Media Labi rühmas Isiklikud robotid töötades oli minu uurimistöö eesmärk selle AI-ga kasvavate laste põlvkonna parem mõistmine, et kaitsta ja soodustada positiivset arengut. Lõin Cognimates'i 7–14-aastastele lastele mõeldud AI-kirjaoskuse avatud lähtekoodiga platvormi. Kuigi koolid ja vanemad on hakanud kodeerimist tunnistama lastele üheks vajalikuks kirjaoskuseks, usun, et on oluline tutvustada ka noortele AI ja masinõppe mõisteid praktiliste projektide kaudu, et nad saaksid teadlikumalt ja kriitilisemalt kasutada neid tehnoloogiaid.

Cognimates'i platvormi eesmärk on seda saavutada, võimaldades lastel programmeerida ja kohandada kehastatavaid intelligentseid seadmeid, nagu näiteks Alexa ja nutikas robot Cozmo. Lapsed saavad platvormi abil treenida ka oma AI mudeleid, õppida, kuidas ehitada mängu, mis läheb paremini, kui aja jooksul nendega Rock Rock Kääridega mängida, või luua installatsiooni, kus terve tuba reageerib nende unistuste kirjeldamise viisile. Cognimates tugineb avatud lähtekoodiga platvormi Scratch mitmele osale (sealhulgas visuaalne programmeerimiskeel), mille on loonud MIT Media Labi elukestva lasteaia rühm. Cognimates platvormi peamine eesmärk on laiendada kodeerimist AI haridusele ja kirjaoskusele.

Kõigepealt armastab: näpistamine, õppimine ja õpetamine
Nagu paljud Media Labi tudengid, pole ka minu tee olnud kaugeltki lineaarne, kuid ühendav teema on alati olnud minu armastus õppimise vastu, mida on ajendanud sügav uudishimu. Olen sündinud Maneciu-Ungurenis, väikeses linnas Transilvaanias, Rumeenias. Mu ema on õpetaja ja isa on elektriinsener. Kasvades sain avastada ja jagada nende kirgi. Koos isaga õppisin, kuidas kujundada ja ehitada ükskõik mida, alates minu toas olevast mööblist ja lõpetades laatadelt ostetud vanade autoosadega. Koos emaga avastasin, kui palju võiks hea õpetaja puudutada oma õpilaste elu. Sain näha, kuidas mu ema oli kogukonna hing väikeses külas, kus ta õpetas. Ta mitte ainult ei aita õpilasi nende akadeemiliste probleemide lahendamisel, vaid kuulab ka nende isiklikke võitlusi ja abistab neid hetkega. Juba varasest noorusest sain aru, kui palju positiivset mõju võivad head õpetajad oma kogukonnas avaldada ja miks on oluline inimestega suhelda ja nendega isiklikul tasandil koostööd teha.

Hackidemia STEAMi töötuba peredele Singapuris 2014. Krediit: Hackidemia STEAMi töötuba peredele Singapuris 2014

Lõpuks ühendan oma ema armastuse õpetamise vastu oma isa kirega oma elutöö tegemise järele. Asutasin 2012. aastal STEM-i mittetulundusühingu Hackidemia. Teenisin oma esimese magistrikraadi meediatehnika hariduses ja töötasin aasta Dublinis Google'i otsingukvaliteedi meeskonnas, enne kui otsustasin, et tahan oma kirge jätkata. haridusele ja sellel on vahetum mõju. Lahkusin Google'ist ja läksin Kambodžasse, et vabatahtlikult käia neli kuud Phnom-Penhi pealinnas asuvas lastekodus. Siin töötasin igas vanuses lastega, õpetades neile kõike, mida suutsin: matemaatikat, inglise keelt, kirjandust, arvutite ja Interneti kasutamist, fotografeerimist, asjade parandamist. Vanemad lapsed annaksid siis oma teadmisi noorematele lastele edasi õpetades.

Just selle kogemuse ajal avastasin, kui võimas on võimaldada lastel õpetamise teel õppida ja töötada nende kohalike kogukondade jaoks oluliste praktiliste projektide kallal. Pärast liitumist Pariisi Descartesi ülikooli interdistsiplinaarse eluteaduse uurimisrühmaga CRI otsustasin hakata sarnaseid töötubasid pidama ka Prantsuse koolides. Kui ma CRI-s doktorikraadi taotlesin, rääkis üks mu sõber mulle NASA sotsiaalse mõju suveprogrammist Singularity University (SU). SU-l kohtusin ka ühe inimesega, kes inspireeris mind unistuste elluviimisel kõige rohkem, robotist ja endist astronauti Dan Barryt. Dan üritas astronaudiks saada kümme korda, enne kui see lõpuks õnnestus. Kui ma temaga kohtusin, juhtis ta SU riistvaralaborit ja oli endiselt nii rõõmus ja elevil kui laps iga kord, kui ta sai võimaluse riistvara häkkimiseks.

Vasakult paremale: Stefania Druga, Dan Barry, Libby Falk GSP12 SU programmis. Krediit: TJ Rak 2012

Dan julgustas mind alustama riistvara prototüüpide töötubade juhendamist ja õpetas mulle esimest korda mikrokontrollerite jootmist ja programmeerimist. Programmi lõpus pakuti mulle väga ahvatlevat tööd, millest ma keeldusin, et luua oma organisatsioon. Mäletan siiani Dani nõuannet: "Mõelge, kuhu soovite nüüd 10 aastat jõuda, ja veenduge, et pühendaksite iga päev, iga minuti sinna jõudmiseks ja mitte segadusse minnes."

SU-programmi ajal, kui õppisime robootikat, nanotootmist või sünteetilist bioloogiat, ei osanud ma mõelda, kui palju oleksin nooremana tahtnud nende kõigi tehnoloogiate kohta õppida. Otsustasin Hackideemia välja töötada, et tutvustada lastele põnevamaid tehnoloogiaid ja uurimisküsimusi rakendatud ja lõbusal viisil. Rahvusvaheliste tudengite ja mentorite SU võrgustiku abil alustasime töötubade pidamist ja STEM-i ürituste korraldamist kogu maailmas. Neli aastat hiljem oli meil 40 rahvusvahelise Hackidemia peatükki, mitu pikaajalist projekti nagu Afrimakers, MakerCamp ja meil õnnestus koolitada enam kui 400 mentorit, 2000 õpilast ja 10 000 last. Sel hetkel sai mulle ilmseks, et hakkasime rohujuuretasandil tegutseva organisatsioonina oma mõju maksimaalselt ära kasutama.

Hackidemia töötuba lastele ja õpetajatele Budapestis 2015. Krediit: Hackidemia 2015

Tagasi kooli: samad kired, uued oskused Meedialaboris
See oli siis, kui hakkasin mõtlema, mida peaksin järgmisena tegema, et võtta enda ülesandeks muuta laste õppeviisi järgmisele tasemele. Tahtsin saada juhendamist, õppida uusi oskusi ja töötada inimestega, kes jagavad minu väärtusi ja sõidavad. Ma teadsin Media Labist, kuna olin lastega töötubades kasutanud paljusid Labi projekte, näiteks Makey-Makey ja Scratch, ning mul oli isegi võimalus külastada ja tutvustada Hackidemiat elukestva lasteaia rühmas. Otsustasin, et tahan töötada kohas, kus teadusuuringuid rakendatakse reaalses maailmas ja kus inimesed väärtustavad ja julgustavad interdistsiplinaarset lähenemist.

Mul ei olnud konkreetset projekti meeles, kui mind Media Labi magistriprogrammi võeti, kuid teadsin, et tahan jätkata tööd lastele uute loovate õppekogemuste kavandamise ja selle toetamiseks vajalike tööriistade loomisega. Esimese semestri jooksul võtsin osa laiast klassist, alates “Kuidas teha peaaegu kõike” kuni Human Machine Symbiosis. Hakkasin ehitama igasuguseid veidraid ja funky projekte - hiiglaslikku kaarhalli, programmeeritavate kerepikenduste juurde ja 5-teljelist papist masinat vahtlõikamiseks, kui nimetada vaid mõnda.

Näidisprojekt poppy Ergo Jr robotile, mida saab demonstratsiooni abil programmeerida joonistamiseks autori väljatöötatud kriimustuslaiendiga. Autor: Stefania Druga

Minu esimene AI kodeerimise projekt
Otsides oma kehapikendustele täiturmehhanisme, sattusin kokku avatud lähtekoodiga 3D-prinditava robotiga Poppy Ergo Jr, mille on välja töötanud Lillede Grupp Prantsusmaal Inria Bordeaux'is (http://www.poppy-project.org). Eriti meeldis mulle, kuidas see robot oli kodeerinud ajamid, mis suutsid salvestada ja korrata mis tahes liikumist. Hakkasin kohe ette kujutama, kuidas lapsed saavad sellist robotit demonstreerimise teel õpetada (nt tehke seda, kuidas koera joonistada või liigutada).

Otsustasin selle roboti jaoks Scratch Extension ehitada. See oli esimene Scratchi pikendus, mille ehitasin koos oma alama astme praktikandi Eesh Likhithiga 2017. aasta alguses. Pärast oma esimese robotipikenduse ehitamist arvasin, et oleks tore, kui lapsed saaksid selle arvutinägemisega ühendada. Õppimisstsenaarium, mida ma pidasin silmas, oli see, et lapsed näitaksid roboti veebikaamerale mingit objekti ja robot prooviks seda joonistada objektide põhjal, mida ta juba teab joonistada. Selle eesmärgi ja Eeshi vahelise interaktsiooni prototüüpimiseks asusime töötama uue arvutinägemise Scratchi laienduse kallal, mis kasutas pildi tuvastamiseks avalikku Clarifai API-d. Dokumenteerisime ja avaldasime need kaks laiendust ScratchX platvormil.

AI hariduse ukse avamine
Minu esimesed robotite ja objektide tuvastamise kodeerimise laiendused avasid ukse AI haridusele. Hakkasin tegema koostööd isiklike robotite rühma abituriendi Randi Williamsiga, kes oli huvitatud koolieelse AI haridusest. Professor Cynthia Breazealil on pikk ajalugu nii lastele haridustehnoloogiate kui ka sotsiaalsete robotite tööriistakomplektide väljatöötamisel, mis aitavad lastel õppida kodeerimist robotite õpetamise teel. Randi ja mina üritasime välja selgitada, kes veel selles valdkonnas töötavad. Pärast seda, kui avastasime, et muid asjakohaseid uuringuid pole, otsustasime korraldada töötubade sarja ja jälgida, kuidas lapsed ja vanemad suhtlevad AI-seadmete ja mänguasjadega ning neid tajuvad. Analüüsisime ja jagasime oma järeldusi ajakirjade ja ajaveebi postituste seerias.

Näide Cognimates Teach AI platvorm, kus lapsed saavad koolitada oma klassifikaatorit piltide ja tekstiga. Krediit: Stefania Druga 2018

Selle protsessi käigus mõistsin, kui oluline on demüstifitseerida, kuidas AI tehnoloogia töötab, ja võimaldada lastel end positsioneerida AI loojate, mitte ainult tarbijatena.

Cognimates'iga laste loodud kohandatud nägemise klassifikaator kivipaberikääride mängimiseks. Autor: Stefania Druga

Kognimaatide loomine oli selle eeluuringu tulemus. Minuga liitus selles projektis uskumatult andekas tudengite meeskond: Sarah T. Vu, Tammy Qiu, Clemente Ocejo, Eesh Likith ja Lauren Oh. Nad andsid oma panuse nii platvormi tehnilistesse aspektidesse kui ka teadusuuringutesse, mida tegime koolides ja rahvamajades.

Nimetasin platvormi austusavaldusena Edith Ackermanni uurimistööle ja tööle teemal „Animaadid” või „Mängi asju, mis teevad asju.” Edith koos Sherry Turklega olid esimesed, kes uurisid, kuidas lapsed 1980ndatel ja 90ndatel nutikate mänguasjadega tegelevad ja nendega suhtlevad. . Edithi raamistik mänguasja “AniMateks” pidamise võimaldamise kindlakstegemiseks oli juhiseks ja inspiratsiooniks Cognimates'i platvormi kujundamisel. Selle projekti ja minu uurimistöö eesmärk on tugineda nende tarkusele ja paljastada, millised on uued juhtpõhimõtted selle põlvkonna jaoks, kes kasvab AI-ga, õppevahendeid ja -vahendeid kavandades.

Mis on tunnetus?
Algselt oli tunnetus kehastatud arukas agent, mida lapsed said programmeerida ja õpetada. Agent oleks ühtaegu sõbralik kaaslane (mängukaaslane) ja objekt, kellega koos mõelda ja koos õppida. Cynthia Breazeal ja tema õpilased rühmas Isiklikud robotid olid juba uurinud seda programmeerimise kui õpetamise paradigmat SoRo (sotsiaalse roboti tööriistakomplekt) abil ning arendanud sotsiaalseid roboteid eakaaslastest õppekaaslastena juba mitu aastat. Nii oli Cognimates selle uurimisrühma loomulik jätk sellele traditsioonile.

Idee oli ka kujundada platvorm, mis võimaldaks lastel ühendada mitu arvutuslikku objekti ja paneks nad omavahel suhtlema. Lõputöö käigus mõistsime, et lapsed viitavad digitaalsetele märkidele (kooditabeli sprittidele) ka tunnetusena. Rääkides nende tehtud projektidest ja õpitud kontseptsioonidest, viitaksid nad pigem projektile “Tee Nary õnnelikuks”, mitte “tunnete tuvastamise” või “tundeanalüüsi” projektile. Kuigi paljud AI-süsteemide ja nutikate agentide kontseptsioonid ja sisemised toimingud olid lastele liiga abstraktsed, said nad kiiresti aru, kuidas masin õpib, kui seda tegevust kehastab tegelane, lugu või mäng.

Füüsilise tunnetuse tegelaskujude näited: koos lastega töötati välja Ogre ja konnavürster loominguliseks jutuvestmiseks koos koodiprojektiga. Autor: Stefania Druga

See julgustas meid looma veel palju tegelasi ja käivitusprojekte, mis võiksid kehastada ja näidata, mida erinevad AI teenused pakuvad. Mõni tegelane, näiteks Nary, võiks väljendada erinevaid emotsioone, kui arvuti tuvastaks õnneliku või kurva sõnumi. Muud märgid muudaksid värvi, et näidata arvuti tuvastatud värvi; tegime nägemislaiendile ka hiiglasliku silma, et näidata, mida arvuti tunneb ära või kui see läheb segamini. Kui lapsed programmeerivad kognitiivse teenusega, näitab digitaalne tunnetus ja näitab selle teenuse toimimist (nt õpib nägema või rääkima). Nende tegelaste eesmärk on luua võimsaid analooge ja kontseptuaalseid sildu, võimaldades lastel neid kasutada relatiivsetes lugudes.

Näide Tunnistab stardiprojekti, kus Nary reageerib teie poolt talle saadetud sõnumitele. Autor: Stefania DrugaTunnistab tegelast, kelle Nary reageerib teile saadetud sõnumite tunnetele. Krediit: Kujundaja Mircea Dragoi, Lateral 2018

Tunnetuse teistsugusus, kunstlikkus, usutavus, sõbralikkus ja programmeeritavus võivad põhjustada väga rikkalikke psühholoogilisi mõtisklusi, näiteks esindatus ja identiteet, ning kontrolli- ja kommunikatsiooniprobleeme, mis aitaksid lastel mõista, kuidas programmeerimine ja AI toimivad.

Tunnistab Somerville'is Elizabeth Peabody kogukonnakeskuses toimuvat töötuba koos UROP meeskonnaga (vasakult paremale) Lauren Oh, Sarah T. Vu, Tammy Qiu. Autor: Stefania Druga.

Lõputöö uurimise lõpuks avastasin, kuidas 107 lapsest (7–14-aastased) neljast riigist arenes AI-kontseptsioonidest paremini aru ja muudeti nende ettekujutust nutikatest agentidest, programmeerides ja õpetades neid Cognimates'i platvormi abil. Pärast ühekuulist AI-agentide kodeerimist ja koolitamist meie platvormiga said lapsed selgeks AI-tehnoloogiad ja hakkasid neid vabalt kasutama. Koostöö- ja suhtlemisoskusel oli oluline roll selles, kui kiiresti said lapsed aru erinevatest masinõppe kontseptsioonidest nagu arvuti nägemine, sentimentaalianalüüs ja juhendatud õpe.

Selle valmistamine
Nooremateadlasena on nii põnev, kuid siiski kuidagi hirmutav asuda tööle teadusuuringute valdkonnas, mida ei ole veel loodud. Kui Sherry Turkle, Edith Ackermann, Michael Scaife ja Mike Duuren tegid eelmistel aastakümnetel mitu lastele mõeldud nutikate mänguasjade uuringut, siis tollane tehnoloogia polnud nii arenenud kui praegu ja nutiseadmeid polnud nii laialt levinud lastekodud ja koolid sellised, nagu nad on täna. Sellega seoses leidsin, et mul on vaja kujundada ja kohandada uurimismetoodikaid erinevatest valdkondadest nagu inimrobootika interaktsioon, kognitiivne teadus, pedagoogika ja psühholoogia, püüdes samal ajal empiiriliste vaatluste abil mõista, kuidas lapsed kasvavad tänapäeval AI-ga.

Cognimates platvormi kujundamisel proovisin ühendada seda, mida pidasin varasemate kodeerimisrakenduste olulisimateks omadusteks: intuitiivsed plokid, juurdepääs mobiilseadmetele, ühendus füüsilise maailmaga ja riistvaraseadmed. Lisasin lisaks intuitiivsetele AI treenimisvõimalustele ka kognitiivsete teenuste moodulkodeerimise pluginad. Need on spetsiaalselt loodud AI hariduse jaoks. Lapsed kaasati disainipartneritena protsessi kõigisse etappidesse.

Digitaalse tunnetuse jäljendite tegemine laste tagasiside põhjal. Krediit: Kujundaja: Mircea Dragoi, Lateral 2018

Nagu Allison Druin osutab, “on lastel elus nii vähe kogemusi, kus nad saavad oma arvamust avaldada ja näha, et täiskasvanud võtavad neid tõsiselt.” Ta väidab, et sellised kogemused võivad luua usalduse laste vastu nii akadeemilises kui ka sotsiaalses plaanis ja toota „disaini“ -keskselt õppimine. ”Sellise õppimise jõu kogemine ning laste ja laste jaoks koos kavandamise ja ehitamise rõõm olid selle projekti üks minu lemmikosi. Pean seda kriitiliseks protsessiks kõigi uute ja uurimata tehnoloogiate kavandamisel, mis toetavad laste arengut.

Klassiõpilaste tasakaalustamise akt
Ma olen väga aus ja ütlen, et ma ei usu, et tasakaalustasin oma koormust ja elu alati parimal võimalikul viisil, mille tulemusel töötasin suurema osa ajast väga pikkade tundide ja nädalavahetustega. Media Lab'is on tavaline probleem proovida liiga teha, sest labor pakub nii palju võimalusi ja väga raske on õppida, kuidas öelda "ei". Aja jooksul, kui ma hakkasin üha enam selle platvormi arendamisele keskenduma, õppisin, kuidas kõiki muid oma kohustusi, näiteks tundide läbiviimist, demosid ja Labi liikmesettevõtetega koostööd teha, suunata nii, et see alati panustaks ja edendaks Tunnistab projekti mingil moel.

Samuti oli ülioluline õppida praktikantide meeskonda (UROP), kes saaks projekti usaldusväärselt toetada koolides õpinguid korraldades või demosid tehes. Proovisin kirjutada ajaveebi postitusi ja ajakirjandusega rääkida iga kord, kui avaldasime uue uuringu. Minu jaoks oli oluline jagada oma uurimistööd ja kaasata kõik erinevad vanemad, õpetajad, tehnoloogiadisainerid ja poliitikakujundajad, kes võiksid aidata selle AI-kirjaoskuse valdkonda edasi viia.

Cognimates'i kaart kogu maailmas, 816 unikaalset kasutajat,
2063 seanssi, keskmine seansi aeg 30 min. Krediit: Stefania Druga 2018

Olen tõeliselt alati üllatunud ja inspireeritud asjadest, millega lapsed kokku puutuvad, kui neile antakse vabadus, tööriistad ja ruumi väljendamiseks ja avastamiseks. Kui ma koolides õppisin ja see oli administratiivsete tõkete või suure töö mahu tõttu raske, ammutaksin alati energiat, et jätkata nägemusega, kui palju lapsed ise väljakutseid esitavad ja õpivad. Lõputööd kirjutades ja takerdunud kvantitatiivsesse andmeanalüüsi või sellega seotud tööde uurimisse, tahaksin tagasi lugeda laste vestluste ja intervjuude ärakirju. See paneks mu naeratuse näole, see tuletaks mulle meelde, miks ma surun ennast nii palju selle töö tegemiseks ja jätkan.

Cognimates'i, laste ja AI tulevik
Arvan, et oleme hariduse omandamisel võidurelvastumises tehnoloogia arendamisega ning enne laste ja nende perede käitumisharjumuste paikapanemist peame mõtlema AI-kirjaoskuse üle. Ma ühendasin Hackidemia mittetulundusühinguna ja selle osana jätkan Cognimates'iga tehtud tööd täieliku avatud lähtekoodiga õppekava väljatöötamiseks AI haridusele (kidsteach.ai), tehes samal ajal koostööd akadeemiliste ja tööstuspartneritega. Eesmärk on levitada juurdepääsu meie AI-kirjaoskuse platvormile ja õppematerjalidele erinevates USA ja rahvusvaheliste koolide rajoonides, muuseumides ja raamatukogudes, töötades samal ajal ka õpetajate ja perekoolituse ning teavitustegevuse alal.

Tunnistab demo Kanada peaministri Justin Trudeau visiidi ajal MIT-is. Vasakult paremale: Cynthia Breazeal, Justin Trudeau, Stefania Druga. Krediit: AP Press.

Soovin, et minu töö jätkuks teadusuuringute kaudu ja pakuks õpilastele võimalusi kaasa lüüa, seetõttu olen hakanud tegema koostööd erinevate uurimisrühmadega MIT-is, Harvardi hariduskoolis, NYU ITP-s ja Penni ülikoolis. Lapsed õpetavad AI-algatuste kõige olulisem eesmärk jätkata AI-d ümbritsevate konstruktiivsete vestluste võimaluste edendamist, ühendades erinevaid kogukondi, võimaldades samal ajal lastel meid õpetada ja innustada meid, kuidas AI-d 21. sajandil kõige paremini kasutada.

Arvan, et üks suurimaid süsteemseid väljakutseid, millega silmitsi seisin, oli täiskasvanute veenmine lapsi kuulama ja neist õppima. Püüdsin pakkuda võimalusi vanematele ja õpetajatele suunamiseks ja lastega vestluses osalemiseks ilma seda domineerides. Ma arvan, et selle pikaajalise protsessi esimene samm on tegelikult näidata, et lapsed saavad AI-ga hakkama ja miks on oluline, et nad sellest aru saaksid. Järgmine samm on hõlbustada vanematel ja õpetajatel osalemist selle tehnoloogiaga seotud ühises õppeprotsessis. Kuigi noored inimesed, kes on digitaalsed põliselanikud, omandavad uute tehniliste oskuste omandamise väga kiiresti, pole neil alati küpsust õigete otsuste tegemiseks ning perede ja haridustöötajate jaoks on oluline sinna sisse astuda.

Muud ressursid

  • Kasvamine koos AI-ga. Tunnistab: kodeerimisest õpetamismasinateni, Stefania Druga. MIT magistritöö 2018 (pdf)
  • Hei Google, kas ma sööksin sind hästi ?: Esialgsed uurimised lapseagendi suhtlemisel. Stefania Druga, Randi Williams, Cynthia Breazeal ja Mitchel Resnick. IDC 2017 (pdf)
  • Kui nutikad on nutikad mänguasjad? Laste ja vanemate intelligentsuse omistamine arvutusobjektidele, Stefania Druga, Randi Williams, Hae Won Park, Cynthia Breazeal. IDC 2018 (pdf)
  • Minu nukk ütleb, et see on OK: häälega sisse lülitatud mänguasi mõjutab laste moraalseid otsuseid, Randi Williams, Christian Vazquez, Stefania Druga, Pattie Maes, Cynthia Breazeal. IDC 2018 (pdf)

See postitus avaldati algselt Media Labi veebisaidil.