Глава образовательного отделения Google Джонатан Рошел заявил, что технологии, которые сегодня используются для обучения машин гораздо более эффективны, чем методы обучения живых студентов.
В то время, как в машины закладывают специальные алгоритмы, чтобы им было проще сортировать и структурировать знания, то обычному ребенку просто берут и запихивают в головы смесь из фактов, уравнений и теорем.
Когнитивная наука показала: чтобы стать способным взрослым, ребенку не обязательно знать дату перехода Вашингтона через Делавэр или способ вычисления площади под кривой. Дети должны развить навыки, которые позволят им синтезировать что-то из сырых исходных данных. Делать выводы и использовать ресурсы, чтобы решать проблемы в поставленных перед ними условиях.
Именно так работают современные алгоритмы. Watson от IBM такой умный, потому что постоянно получает новые данные и подстраивает их под парадигму мышления, спроектированную при его создании, а не просто накапливает хаотичным образом. При получении нового запроса он делает предположения на основе того, что ему уже было известно. А так как система хранения этих данных продумана, то нет проблем, когда требуется мгновенно синтезировать из них нужный вывод.
Хорошо, что учебные программы не статичны и могут изменяются. Программирование тоже не всегда имело алгоритмический подход. Тридцать лет назад машинное обучение во многом было похоже на сегодняшнюю педагогику. Инженеры давали своим древним машинам набор явных инструкций и информацию, которую знали. Иногда создавали интерфейс, чтобы можно было добавлять открывающиеся факты.
Google открыла в Европе подразделение для изучения машинного обучения
Технологии
Но потом разработчики поумнели в делах обучения машин — появился опыт «обучения машинного обучения».
Учителя могли бы перенять этот опыт. Нужно давать понять детям, почему определенное уравнение работает именно так, когда и где уместно его использование. Бессмысленно заставлять ученика просто заучивать формулу.
Когда обучение идет таким образом, отпадает необходимость кормить студентов какими-то готовыми «правильными» ответами. У него есть информация, из которой следует получить вывод. Это ведет к тому, что человек учится сам делать заключения и анализировать.