В мае 1997 года Deep Blue, искусственный интеллект, разработанный IBM, победил Гарри Каспарова — чемпиона мира по шахматам. Эта победа стала символом, ознаменовавшим значительный прогресс в развитии компьютерных технологий. Deep Blue совершил этот подвиг с помощью грубой силы, используя алгоритм, позволивший ему просчитать тысячи возможных ходов и выбрать те из них, которые способны привести к победе.

Совсем недавно перед ИИ была поставлена задача добиться аналогичного успеха в китайской настольной игре Го. В отличие от шахмат, которые имеют четкие параметры игры, Го — это неограниченная по времени игра всего с несколькими правилами и широким выбором стратегий. Метод грубой силы оказался неэффективным, поэтому программисты начали использовать нейронные сети, чтобы ИИ, в данной ситуации AlphaGo, мог самообучаться и самостоятельно формировать выигрышные стратегии. AlphaGo прошел десятки миллионов игр, что позволило ему в марте 2016 года победить Ли Седоля — многократного победителя самых престижных соревнований по игре в Го.

Победа над великими мастерами в некоторых из самых старых и сложных интеллектуальных игр человечества подняла престиж ИИ. Однако специалисты пытаются найти для этой технологии более практические способы применения. Например, в медицине ИИ сегодня может диагностировать некоторые заболевания гораздо быстрее и точнее врачей. А пара чат-ботов, разработанных компанией Facebook для ведения переговоров друг с другом, быстро создала непонятный кодовый язык общения.

Так как искусственный интеллект представляет собой относительно новую технологию, до момента раскрытия его полных возможностей еще очень далеко. По мере совершенствования ИИ и повышения степени его доступности будет появляться все большее количество способов его применения в рамках онлайн-образования и информационных продуктов. Вот лишь некоторые из них.

1. ИИ поможет преподавателям создавать захватывающие сценарии для уроков и лекций

В настоящее время одна из самых больших проблем ветвящихся сценариев в онлайн-обучении — количество и сложность вариантов растут экспоненциально по мере развития сценария. Хотя подобные сценарии с возможностью выбора чрезвычайно полезны для учащихся, их создание связано с множеством трудностей. ИИ может помочь преподавателям, генерируя динамические решения в рамках заданного сценария. Вместо того чтобы следовать заранее составленному плану, ИИ способен принимать во внимание большее число факторов, создавая более реалистичную среду обучения. Например, условия сценария могут измениться, если ученику требуется дополнительное время для решения конкретной задачи.

2. Учащимся будут доступны персонализированные занятия

Онлайн-образование наделило авторов и школы онлайн обучения массой преимуществ, например, позволило создавать уроки, которые десятки раз могут использоваться в различных онлайн-курсах. Это освобождает время, которое преподаватель может посвятить созданию дополнительных материалов, маркетинговому продвижению своей программы или общению с учащимися.

Хотя способность автоматически доставлять контент огромному числу студентов обладает очевидными преимуществами для бизнеса, такой подход не всегда выгоден учащимся. Существуют физические ограничения на количество личного внимания, которое преподаватель может уделить отдельному студенту. И чем обширнее курс, тем быстрее истекает этот лимит. ИИ не сможет в ближайшее время заменить настоящего наставника, но облегчить нагрузку он вполне способен. Например, ИИ может определять отстающих учеников и разрабатывать наиболее эффективные стратегии их поддержки в рамках образовательного процесса. Сегодня уже существуют продвинутые чат-боты для обработки звонков в службу поддержки клиентов, так почему бы не создать аналогичные программы для помощи в изучении иностранного языка?

3. Автоматические системы станут еще умнее

Мы продолжаем искать эффективные способы автоматизации общих задач. Повторяющиеся обязанности, например, отправка напоминаний по электронной почте или оценка тестов с множественным выбором, уже отлично обрабатываются специально созданными программами. Но некоторые автоматические процессы слишком сложны и содержат множество переменных, например, еще никто не смог разработать ИИ, способный точно оценивать качество курсовых работ. Но согласно прогнозам в ближайшем будущем ИИ сможет успешно оценивать короткие и длинные ответы на различные тесты, сравнивая их с собранной в интернете информацией для проверки точности. Подобная автоматизация позволила бы преподавателям школы sharewood создавать более эффективные проверочные тесты, при этом не перегружая себя работой по их оценке.

4. Более целенаправленный и менее навязчивый маркетинг

Развитый ИИ может предоставлять аудитории целевые рекламные и маркетинговые материалы без необходимости получения большого количества личных данных от клиентов. Многие компании, ориентированные на большие данные, собирают гораздо больше информации, чем тот ее объем, с которым они действительно способны справиться. Так как они не знают, что делать с этими неупорядоченными данными, то просто обращаются к среднему значению и отправляют пользователям сообщения, соответствующие интересам лишь небольшой части аудитории. Искусственный же интеллект обладает способностью отбирать лишь релевантные данные, отбрасывая ненужную информацию. Чтобы определить интерес отдельного пользователя к языковым курсам, необязательно иметь доступ к списку его друзей в социальных сетях.