Электронное обучение

Готов к труду и оборонеДля школьников создается мультимедийная обучающая среда. Система электронного обучения включает в себя программное и аппаратное решения.В процессе электронного обучения используются интерактивные электронные средства доставки информации. Она предполагает наличие специальной базы данных, где содержится учебный контент и системы мониторинга обучения.

«Департамент образования на днях выдал первые шесть грантов в размере 100 тысяч рублей тем учителям, которые с прошлого года активно участвуют в разработке электронных учебных материалов и сценариев для школ», - подчеркнул Белозеров в интервью телеканалу «Москва-24».

Он напомнил также, что разработкой программного обеспечения для электронных учебников и дневников занимаются российские компании.

«Благодаря платформе электронных образовательных материалов у учителей появилась возможность использовать электронные сценарии уроков, включающие разные формы электронного контента», - заявил заместитель руководителя ДИТ.

Он напомнил, что педагоги могут редактировать существующие сценарии, создавать собственные, используя вспомогательные материалы.

В настоящее время проект «Московская электронная школа» внедрен в шести школах столицы в разных округах: здесь установлено необходимое оборудование, педагоги прошли обучение.

В наше время уже искусственный интеллект в некоторых случаях превосходит людей по результатам тестов интеллектуальных способностей.

Группа исследователей из Северо-Западного университета (Northwestern University) разработала новую модель для систем искусственного интеллекта, которая превосходит средний человеческий уровень по результатам стандартных тестов проверки уровня интеллекта (IQ). Данная модель является значительным шагом на пути к созданию более сложных систем, которые воспринимают и понимают окружающий мир в точности так, как это делают люди.

"Результаты, демонстрируемые нашей моделью в стандартных тестах на IQ, превосходят результаты людей в 75 процентах случаев. Это указывает на то, что интеллектуальные способности нашей системы превосходят способности среднестатистического человека" - рассказывает Кен Форбус (Ken Forbus), один из разработчиков новой модели, - "Проблемы, являющиеся сложными для людей, вызывают затруднения и у искусственного интеллекта. Это и некоторые другие свидетельства указывают на то, что процесс познания окружающего мира у модели не сильно отличается от процесса познания мира людьми".

Новая вычислительная модель основана на платформе систем искусственного интеллекта CogSketch, разработанной специалистами лаборатории Кена Форбуса. Эта платформа способна распознавать визуальную информацию, даже представленную в виде примитивных эскизов и набросков, связывая ее с известными ей реальными вещами и явлениями. В эту модель также заложены алгоритмы проведения аналогий, основанные на теории, разработанной профессором психологии Дедрой Гентнера (Dedre Gentner).

Разработанная модель искусственного интеллекта была проверена при помощи специализированного теста Raven's Progressive Matrices, теста, требующего наличия у тестируемого достаточно развитого абстрактного мышления. Все задания в этом тесте состоят из упорядоченных особым образом наборов, в которых отсутствует одно изображение. Тестируемому предлагается сделать выбор одного из шести-восьми вариантов изображений, которое послужит завершением неполного набора. И новая модель при таком тестировании показала результаты, превосходящие результаты среднего человека.

"Тест Рэйвена является лучшей на сегодняшний день проверкой способностей гибкости и абстрактности мышления. Для правильного выбора испытуемым требуется рассуждать и мыслить абстрактными категориями, идентифицировать образы, определять взаимоотношения и решать связанные с этим проблемы" - рассказывает Эндрю Ловетт (Andrew Lovett), бывший студент Северо-Западного университета, являющийся сейчас сотрудником Военно-морской Научно-исследовательской лаборатории (US Naval Research Laboratory).

Развитие способности понимания и использования сложных относительных представлений является ключевым моментом к созданию интеллекта с возможностью познания высшего порядка. Относительные представления соединяют различные предметы, категории, явления и идеи, к примеру, "часы, висящие над дверью" или "факт того, что перепад давления заставляет течь воду". Такие типы сравнения важны для создания и понимания аналогий, которые используются людьми для решения проблем, преодоления моральных дилемм и описания окружающего нас мира.

"Большинство создаваемых сейчас систем искусственного интеллекта нацелены на распознавании и идентификации того, что находится в окружающем пространстве" - рассказывает Форбус, - "Но распознавание и идентификация полезны лишь тогда, когда за ними следуют рассуждения, касающиеся идентифицированных объектов. Системы искусственного интеллекта следующего поколения должны будут иметь возможность рассуждать об увиденном. Только тогда их возможности начнут приближаться, а то и превзойдут возможности людей, обладающих самым высоким уровнем интеллекта".

Играющие в покер компьютерные программы, так называемы "боты", уже давно не являются чем-то новым, с ними достаточно часто приходится сталкиваться посетителям различных онлайн-казино и покер-клубов. Однако, две исследовательские группы независимо друг от друга решили поднять планку "автоматизации покера" еще выше. В настоящее время они проводят обучение и испытание разработанных ими систем искусственного интеллекта, которые в будущем смогут стать достойными противниками профессиональным игрокам в покер мирового класса.

Группа исследователей из университета Альберты (University of Alberta), университета Чарльза (Charles University) и чешского Технического университета (Czech Technical University) разработала систему DeepStack AI, которая, с их слов, "является первой компьютерной программой, способной победить профессиональных игроков в Техасский холдем". Для справки, Техасский холдем (Texas hold'em) является одним из самых распространенных видов покера, в котором практически нет никаких ограничений.

Следует отметить, что игра в Техасский холдем без ограничений гораздо более сложна, нежели другие виды покера, в которых присутствуют сужающие вариативность игры ограничения. И некоторые специалисты в области искусственного интеллекта прогнозировали то, что создание системы, эффективно играющей в этот вид покера, пока еще попросту невозможно.

В ходе испытаний система DeepStack AI сыграла 44 852 сдачи против 33 опытных игроков, являющихся членами Международной федерации покера (International Federation of Poker). "Во всех играх система DeepStack AI продемонстрировала показатель успешности в 492 mbb/g (milli-big-blinds per game), превысив в четыре раза нормальное отклонение" - пишут разработчики системы DeepStack, - "Опытные профессиональные игроки считают показатель уже в 50 mbb/g значительным успехом".

Можно считать совпадением, что в практически тоже самое время, когда были опубликованы результаты испытаний системы DeepStack AI, группа исследователей из университета Карнеги-Мелоун (Carnegie Mellon University) начала подготовку к испытаниям своей собственной системы искусственного интеллекта. Эта система, получившая название Libratus, была разработана практически с нуля группой профессора Туомаса Сэндхолма (Tuomas Sandholm). Данная система сейчас разворачивается в одном из казино Питсбурга, где она проведет следующие 20 дней, играя порядка 120 тысяч раздач против четверки опытных игроков.

Если и "выступление" системы Libratus закончится таким же успехом, как и "выступление" системы DeepStack AI, это послужит еще одним доказательством превосходства искусственного интеллекта над людьми. Но последствия этого могут быть более серьезными, нежели последствия победы системы DeepMind AlphaGo над чемпионом мира Ли Седолем, ведь система искусственного интеллекта, играющая в покер практически безупречно, сможет достаточно быстро опустошить бумажник азартного человека, посетившего одно из многочисленных онлайн-казино.

Искусственный интеллект DeepMind AlphaGo тайно продолжает сокрушать людей-игроков в онлайн-режиме. Оказывается, что система искусственного интеллекта DeepMind AlphaGo, предназначенная для игры в древнюю китайскую игру Го, не "сошла со сцены" после того, как в прошлом году она победила лучшего в мире человека-игрока, шестикратного Чемпиона Мира Ли Седоля. Несколько месяцев назад на онлайн-платформе Tygem игры Го появился игрок с ником "Master", который начал крушить всех подряд. "Master" дважды победил даже Ки Джи (Ke Jie), первого номера на Tygem, и выиграл в 50 играх из 51 игры, в которых он принимал участие. Да и эта одна игра не была выиграна из-за проблем с подключением к Интернету.

В течение этих нескольких месяцев у многих людей возникли подозрения, что позади аккаунта Master-а стоит система искусственного интеллекта. Но что это за система и кто является ее разработчиками оставалось под покровом тайны до недавнего времени. И только на прошлой неделе Демис Хассабис (Demis Hassabis), один из основателей проекта DeepMind, признался в своем твите, что за Master-ом скрывается очередная версия системы искусственного интеллекта AlphaGo.

"Мы все это время работали над совершенствованием системы AlphaGo и тайно проверяли ее новые возможности на нескольких онлайн-сервисах" - рассказывает Демис Хассабис, - "И сейчас мы полностью удовлетворены результатами нашей работы".

Напомним нашим читателям, что появление системы AlphaGo стало причиной сенсации после того, как она в матче из пяти игр победила со счетом 4:1 Ли Седоля, лучшего игрока в Го в мире. Эта система стала первой в истории машиной, способной победить игрока-профессионала уровня 9-го дана в игре Го.

Нейронная сеть искусственного интеллекта прошла процесс первоначального обучения на базе данных, содержащей записи о 30 миллионах ходов, сделанных в матчах с участием самых лучших людей-игроков. Затем система начала оттачивать свои навыки, тысячи раз кряду играя сама против себя. Приобретенный в ходе всего этого опыт система использовала для выработки наилучшей стратегии и прогнозирования результата, к которому в долгосрочной перспективе может привести тот или иной ход.

Но все, что было сказано чуть выше, было заложено в систему AlphaGo еще в прошлом году. К сожалению, представители подразделения компании Google DeepMind еще не поделились с общественностью всеми новыми функциями и возможностями системы, которыми они наделили ее за последнее время.

Согласно информации из Твиттера Демиса Хассабиса, в этом году планируется проведение нескольких публичных выступлений обновленной системы AlphaGo, в которых она снова будет сражаться с живыми людьми. "Теперь, когда этап неофициального тестирования пройден, мы планируем организовать несколько официальных соревнований" - пишет Демис Хассабис, - "Мы надеемся привлечь к этому делу организации, связанные с игрой Го, и людей-экспертов в этой области".
Источник: dailytechinfo.org