Preview

Информатика в школе

Расширенный поиск

Что обычный человек должен понимать в работе генеративного искусственного интеллекта? Материалы конкурса «ТРИЗформашка-2024»

https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-4-44-57

Аннотация

В статье обсуждаются три базовые момента работы генеративных нейросетевых моделей (генеративного искусственного интеллекта): понятие ≪токен≫, вероятностный характер генерируемого ответа и понятие ≪большая модель≫, размер которой обеспечивает псевдоразумное поведение нейросетевых чат-ботов. Принципиально не обсуждаются вопросы реализации генеративных моделей, области и способы их применения.

Приводятся материалы конкурса ≪ТРИЗформашка-2024≫, который был посвящен нейросетевым моделям. Демонстрируется факт псевдоразумности генеративных моделей. Оказывается, модель, обученная на одной-единственной фразе ≪мама мыла раму≫ и использующая для генерации контекст из одной-единственной буквы, может иногда вести себя так, как будто она знает правила склонения в русском языке и способна изменять слово по падежам!

Понятие ≪токен≫ рассматривается применительно к генерации текстов, картинок и паролей. На базе ≪токенов≫ выстраивается практически полезная методика генерации паролей, сложных для разгадывания, но простых для воспроизведения (сложных для забывания).

Понятие ≪большая модель≫ представляется наглядно и доходчиво за счет ≪визуализации≫ его путем сопоставления с физи ческими величинами. (Если бы один параметр нейросети весил один грамм, то для ее перевозки потребовалось бы 200 грузовых поездов. Если бы он имел длину в один миллиметр, то нейросеть оборачивалась ба вокруг Земли по экватору 25 раз. Если бы на обучение по одному параметру требовалась одна секунда, то начинать обучать современную нейросеть надо было бы во времена кроманьонцев.)

Материалы будут полезны для изучения генеративного искусственного интеллекта в любом возрасте.

Об авторе

М. А. Плаксин
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Пермский филиал); Пермский государственный национальный исследовательский университет
Россия

Плаксин Михаил Александрович, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры информационных технологий в бизнесе; доцент кафедры математического обеспечения вычислительных систем

614070, г. Пермь, ул. Студенческая, д. 38

614990, г. Пермь, ул. Букирева, д. 15



Список литературы

1. 16 способов использовать ChatGPT и другие нейросети на уроках в школе // Мел. https://mel.fm/vospitaniye/sovety/2387014-16-sposobov-ispolzovat-chatgpt-i-drugiyeneyroseti-na-urokakh-v-shkole-da-tak-mozhno-bylo

2. Богданова А. Н., Федорова Г. А. Чат-боты как компонент содержания обучения основам искусственного интеллекта в школе // Информатика в школе. 2022. № 2. С. 39–45. EDN: VSVSRL. DOI: 10.32517/2221-1993-2022-21-2-39-45.

3. Глотова М. Ю., Самохвалова Е. А., Мухлынина О. А. Обучение цифровым образовательным технологиям на основе систем с элементами искусственного интеллекта (чатбот) // Наука и школа. 2022. № 6. С. 205–215. EDN: INLAGZ. DOI: 10.31862/1819-463X-2022-6-205-215.

4. Глотова М. Ю., Самохвалова Е. А., Мухлынина О. А. Развитие навыков в области нейросетевых технологий для будущих педагогов: возможности и преимущества // Наука и школа. 2023. № 5. С. 162–172. EDN: NHOTUQ. DOI: 10.31862/1819-463X-2023-5-162-172.

5. Казаченок В. В. Применение нейронных сетей в обучении // Информатика и образование. 2020. № 2 (311). С. 41–47. EDN: CEYGED. DOI: 10.32517/0234-0453-2020-35-2-41-47

6. Карманова Е. В., Медведева П. И. Подготовка школьников старших классов к решению олимпиадных заданий по интеллектуальному анализу данных // Информатика в школе. 2022. № 2. С. 49–57. EDN: YRQREE. DOI: 10.32517/2221-1993-2022-21-2-49-57.

7. Лабораторный практикум по ИИ. Приложение к учебно-методическому комплексу. https://www.lbai.ru/

8. Левченко И. В., Меренкова П. А. Формирование содержательных модулей для обучения искусственному интеллекту в основной школе // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2021. Т. 18. № 3. С. 227–237. EDN: UOMFOA. DOI: 10.22363/2312-8631-2021-18-3-227-237.

9. Левченко И. В., Садыкова А. Р., Абушкин Д. Б., Карташова Л. И., Кондратьева В. А., Меренкова П. А. Методические рекомендации по обучению искусственному интеллекту в основной школе: учебно-методическое пособие. М.: Образование и Информатика, 2021. 48 с.

10. Некрасова И. И., Розов К. В., Шрайнер Б. А. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего и общего образования // Сибирский педагогический журнал. 2021. № 3. С. 20–27. EDN: XYAKGN. DOI: 10.15293/1813-4718.2103.02.

11. Пантюхин Д. В. Учебно-методические материалы мастер-класса «Состязательные атаки на нейронные сети распознавания изображений» для студентов и школьников // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 1. С. 55–63. EDN: LVKCUV. DOI: 10.32517/0234-0453-2023-38-1-55-63.

12. Паравина А.С. Использование нейросети в работе учителя информатики // Информатика в школе. 2023. № 4. С. 34–42. EDN: PANELY. DOI: 10.32517/2221-1993-2023-22-4-34-42.

13. Плаксин М. А. ТРИЗформатика — метапредмет, объединяющий компьютерные и интеллектуальные технологии работы с информацией (ответ на вызов информационного общества) // Программирование. 2011. № 6. С. 26–32. EDN: OKMOAT.

14. Плаксин М. А., Иванова Н. Г., Русакова О. Л. Информатика: учебник для 3 класса. В 2 ч. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2019.

15. Плаксин М. А., Иванова Н. Г., Русакова О. Л. Информатика: учебник для 4 класса. В 2 ч. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2019.

16. Розов К. В. О необходимости изменения содержания профессиональной подготовки будущего учителя информатики в области искусственного интеллекта // Информатика и образование. 2020. № 4 (313). С. 12–26. EDN: WQHBLC. DOI: 10.32517/0234-0453-2020-35-4-12-26.

17. Рыжова Н. И., Трубина И. И. Актуализация изучения этических проблем искусственного интеллекта современными школьниками // Информатика в школе. 2022. № 5. С. 26–31. EDN: VIZMRZ. DOI: 10.32517/2221-1993-2022-21-5-26-31.

18. Рыжова Н. И., Трубина И. И., Королева Н. Ю., Филимонова Е. В. Искусственный интеллект как актуальный тренд содержания обучения информатике в условиях цифровизации // Преподаватель ХХI век. 2022. № 2-1. С. 11–22. EDN: ZGIENM. DOI: 10.31862/2073-9613-2022-2-11-22.

19. Самохвалова Е. А. Разработка модели интеграции технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс вуза // Педагогическая информатика. 2023. № 4. С. 459–471. EDN: LXBUOT.

20. Самохвалова Е. А. Применение чат-бота с элементами искусственного интеллекта для изучения темы «Работа с табличными процессорами» // Информатика в школе. 2024. Т. 23. № 1. С. 60–69. EDN: AKHOMJ. DOI: 10.32517/2221-1993-2024-23-1-60-69.

21. Самылкина Н. Н., Калинин И. А., Салахова А. А. Практикум по искусственному интеллекту для учащихся 9–11 классов. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2020. 154 с.

22. Самылкина Н. Н., Салахова А. А. Обучение основам искусственного интеллекта и анализа данных в курсе информатики на уровне среднего общего образования: монография. М.: МПГУ, 2022. 242 с. EDN: BACMCW. DOI: 10.31862/9785426310643.

23. Урок цифры. Искусственный интеллект в отраслях. Искусственный интеллект в стартапах. Искусственный интеллект в образовании. https://урокцифры.рф/lessons

24. Шамсутдинова Т. М. Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в сфере образования // Открытое образование. 2022. Т. 26. № 6. С. 4–10. EDN: UVOFLM. DOI: 10.21686/1818-4243-2022-6-4-10.

25. AI-ACADEMY Академия искусственного интеллекта для школьников. https://ai-academy.ru/


Рецензия

Для цитирования:


Плаксин М.А. Что обычный человек должен понимать в работе генеративного искусственного интеллекта? Материалы конкурса «ТРИЗформашка-2024». Информатика в школе. 2024;(4):44-57. https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-4-44-57

For citation:


Plaksin M.A. What should an ordinary person understand about the work of generative artificial intelligence? Proceedings of the competition "TRIZformashka-2024". Informatics in school. 2024;(4):44-57. (In Russ.) https://doi.org/10.32517/2221-1993-2024-23-4-44-57

Просмотров: 163


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2221-1993 (Print)