تعلم MIT الأطفال كيفية بناء نماذج الذكاء الصناعي

في بيان صحفي نُشر اليوم، كشفت معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا عن أداة تعليمية جديدة طورها باحثو MIT، مانوج وشروتي دهاريوال.

يدعو تطبيقهما، النماذج اللغوية الصغيرة، الأطفال لاستكشاف كيفية عمل الذكاء الصناعي من خلال السماح لهم بإنشاء نماذج مصغرة ومبسطة. يوفر هذا النهج العملي بديلاً عن مقدمات الذكاء الصناعي المتعارف عليها، التي تكون غالبا مجردة أو مبنية على المحاضرات، مما يجعل المفاهيم متاحة من خلال التعلم التفاعلي.

يبدأ البرنامج بالاستعانة بزوج من النرد لتقديم التفكير الاحتمالي – واحدة من المفاهيم الأساسية وراء نماذج اللغة (LLMs). في الذكاء الصناعي، يتيح التفكير الاحتمالي للنموذج التنبؤ بالكلمة التالية الأكثر احتمالية في الجملة، مع مراعاة الشك واتخاذ القرارات بناءً على الاحتمالات، كما تلاحظ مراجعة MIT.

من خلال ضبط النرد لتصور هذه العملية، يمكن للطلاب فهم أن الناتج الناتج عن النموذج ليس دائمًا خالياً من الأخطاء، ولكنه يعتمد على الاحتمالات. مع نماذج اللغة الصغيرة، يمكن للأطفال تعديل كل جانب من جوانب النرد لتمثيل متغيرات مختلفة وضبط احتمال ظهور كل جانب، مما يحاكي عملية اتخاذ القرارات وراء النماذج الذكاء الصناعي.

من خلال القيام بذلك، يمكن للطلاب رؤية كيف تؤدي الظروف المختلفة إلى نتائج مختلفة، مما يساعد في توضيح أن نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل تجربتهم بالنرد، تعتمد على التفكير الاحتمالي بدلاً من القواعد الحتمية.

بالإضافة إلى توضيح أساسيات الذكاء الاصطناعي، يتناول البرنامج أيضًا تحيز التعلم الآلي. يمكن للمعلمين استخدام الأداة لشرح كيف يمكن أن يظهر التحيز في الذكاء الاصطناعي عن طريق جعل الطلاب يعينون ألوانًا لكل جانب من جوانب النرد لتمثيل الألوان المختلفة للبشرة.

في البداية، قد يضبط الطلاب احتمالية وجود يد بيضاء بنسبة 100٪ – سيناريو يهدف إلى تمثيل مجموعة بيانات غير متوازنة تحتوي فقط على صور لأيدي بيضاء. ردا على ذلك، يولد النموذج الذكاء الاصطناعي أيدي بيضاء فقط عندما يتم تحفيزه.

بعد ذلك، يمكن للطلاب ضبط الاحتمالات لتشمل مجموعة أكثر تنوعا من ألوان البشرة، محاكاة لمجموعة بيانات متوازنة. يساعد هذا على توضيح كيف يؤثر تنوع البيانات على نتائج الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن التخفيف من التحيزات من خلال تمثيل البيانات بشكل أفضل.

تأتي هذه الميزة في الوقت المناسب خاصة مع ارتفاع أهمية أخلاقيات الذكاء الصناعي والشفافية كقضايا رئيسية في تعليم التكنولوجيا. من خلال تعريف الأطفال بهذه المفاهيم في وقت مبكر، يأمل الداريوال في تنشئة جيل من الأفراد الذين يفهمون التكنولوجيا ويدركون ما هي قوة الذكاء الصناعي وما هي حدوده.

أشادت إيما كالو، مصممة تجارب التعلم التي تتعاون مع المدارس في دمج التكنولوجيا الجديدة في المناهج الدراسية، بنهج البرنامج. “هناك نقص حقيقي في الموارد والأدوات المبتكرة والمرحة التي تعلم الأطفال عن معرفة البيانات وعن مفاهيم الذكاء الصناعي بطريقة مبتكرة”، كما أوضحت كالو.

“المدارس أكثر قلقاً حول السلامة بدلاً من القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي. لكنه يتقدم في المدارس، والناس بدأوا في استخدامه بشكل ما. هناك مجال لتغيير التعليم،” أضافت.

سيتم إطلاق نماذج اللغة الصغيرة على منصة التعليم عبر الإنترنت لـ Dhariwals، coco.build، في منتصف نوفمبر. سيتم أيضا تجربة البرنامج في مدارس مختلفة خلال الشهر القادم، مما يوفر للمعلمين تعليقات مبكرة وفرص للتحسين، كما أشارت MIT Review.