Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта

Исследователи кафедры информатики Йельского университета совместно с психологами изучали возможности использования роботов-персонажей для вовлечения детей в интерактивные повествовательные сценарии. Взаимодействие в группе показало, что подобное применение роботов имеет определенный потенциал и помогает детям распознавать эмоции и применять социальные навыки. Во время другого эксперимента пушистый робот Dragon-Bot рассказывал детям о питании, когда они готовили для него еду. Таким образом, робот и ребенок менялись ролями учителя и ученика, способствуя вовлеченности ребенка в процесс. Такой подход основан не только на знаниях, но и на уверенности и самостоятельности.

Почему обучение при помощи роботов, подобное этим примерам, дает положительный эффект? Здесь мы можем вернуться к тому, что люди – крайне социальный вид, и такой подход позволяет нам делать то, к чему мы приспособились в ходе эволюции. Если от роботов будут исходить правильные эмоциональные сигналы, наша реакция на них будет абсолютно такой же, как на людей.

Эмоциональное программирование может изменить подход ко всему образовательному процессу – от раннего обнаружения аутизма до планирования поэтапного обучения самых одаренных учеников.

Например, исследование, проведенное в Техническом университете Дельфта в Нидерландах, показало, что выражения лица и язык тела человекоподобного робота могут влиять на настроение наблюдающих за ним людей. В одном эксперименте обучающий робот прочел одну и ту же лекцию двум разным группам учащихся магистратуры. На одной лекции язык тела робота сообщал позитивный настрой. На второй настрой робота был негативным. Лекция с позитивным настроем не только подняла учащимся настроение, они набрали по объясняемой теме высокие баллы. Хотя студенты второй группы аплодировали роботу, когда лекция закончилась, они набрали низкие баллы по теме. Причем материал лекции для обеих групп был полностью идентичным. Способность так легко влиять на настроение студентов и восприятие предмета предполагает множество возможностей для применения.

Разумеется, есть и другие способы использовать искусственный интеллект в преподавании. В мае 2016 года в «Wall Street Journal» появилась история о помощнике преподавателя, читавшего курс искусственного интеллекта в Технологическом институте Джорджии⁹. Джилл Уотсон была одним из девяти помощников на более чем три сотни студентов. Она была общительной, компетентной и эффективной. А еще она была искусственным интеллектом, который разработал профессор информатики Ашок Гойль. Джилл работает на платформе IBM Watson и функционирует со степенью надежности в 97 %¹⁰. По оценкам Гойля в течение года Джилл может ответить на 40 % всех вопросов студентов, заданных онлайн. И хотя в нынешней форме у Джилл нет эмоционального канала, ей удалось провести студентов Гойля, потому что выполняемые функции не требовали от ИИ эмоциональной грамотности. Однако по мере развития технологии и добавления новых функций подобные цифровые помощники станут более приятными и интересными.

Многие из этих идей можно применить в обучающих онлайн-системах и МОДК (массовых открытых дистанционных курсах). Во многих отношениях они могли бы усовершенствовать дистанционные курсы и прочие системы дистанционного образования. Они могли бы восполнить недостаток социального взаимодействия и мотивации, которым онлайн-курсы отличаются от традиционных образовательных систем.

В случае с методами удаленного наблюдения, такими как визуальное распознавание выражений лиц, должна появиться возможность определять все большее количество эмоциональных состояний студентов в реальном времени. Затем, когда будет создана обширная база данных, можно будет изменять планы занятий, подходы и упражнения, чтобы привести студента в состояние, оптимальное для обучения. Персональный подход к обучению позволит каждому учащемуся сохранять энтузиазм, сосредоточиться на учебе, выполнять задачи, которые ему по силам, не доводить студента до эмоциональной перегрузки и отсутствия восприимчивости.