Od jasnog pravila do učenja iz primera
Zamislite igru u kojoj lik dobija bod svaki put kada dodirne zvezdu. Programer je napisao pravilo, pa računar proverava uslov i izvršava naredbu. Sada zamislite zadatak da računar razvrsta različite dečje crteže. Teže je unapred nabrojati sve oblike i kombinacije linija.
U mašinskom učenju, jednoj oblasti AI-ja, pripremamo primere iz kojih se podešava model. Model zatim daje procenu za novi primer. To nije isto što i ljudsko razumevanje niti znači da će prepoznati sve što mu pokažemo. I program sa pravilima i model mogu da greše, ali uzroci greške mogu biti različiti.
Četiri reči koje dete može da pokaže na primeru
Podaci su primeri koje koristimo. Oznaka kaže kojoj grupi primer pripada. Treniranje je postupak u kome se model podešava na osnovu primera. Testiranje je provera na novim primerima koje nismo koristili za treniranje.
Ako su svi crteži prve grupe na plavom papiru, a druge na belom, model može da se osloni na boju pozadine umesto na osobinu koju smo želeli. Zato ne brojimo samo tačne odgovore: pitamo se šta je model mogao da nauči i šta još treba proveriti.
Mali ogled bez naloga i bez ekrana
Nacrtajte dve izmišljene vrste čudovišta. U prvoj neka preovlađuju rogovi, a u drugoj antene. Pokažite detetu nekoliko crteža sa oznakama, pa nove crteže bez oznaka. Neka objasni kako ih razvrstava i kod kojih nije sigurno. Ovo je analogija za razgovor o primerima; ljudsko razvrstavanje nije isto što i treniranje računarskog modela.
- Odvojite deo crteža pre pokazivanja primera — to je test skup.
- Dodajte neobičan crtež koji ima i rogove i antene.
- Razgovarajte o tome da li kategorije treba bolje definisati.
- Zapišite jednu pretpostavku i način da je proverite.
A gde se uklapaju četbotovi?
Generativni AI proizvodi sadržaj, na primer tekst ili sliku, na osnovu obrasca naučenog tokom treniranja i unetog zahteva. Uverljiv odgovor nije dokaz tačnosti. Za dete je koristan zadatak da odvoji ideju koju može kreativno da menja od tvrdnje koju mora da proveri.
AI nije samo četbot. U našem programu učenik najpre istražuje podatke i procene, pa ih povezuje sa Scratch projektom. Generativni AI može biti vođena demonstracija predavača, bez obaveznog ličnog naloga deteta.
Kako znati da je dete razumelo?
Zamolite dete da objasni razliku između pravila u igri i procene modela, da pokaže primer greške i predloži sledeći test. To govori više od pamćenja naziva alata. Ne očekujemo stručnu terminologiju: dovoljno je jasno objašnjenje svojim rečima.
U AI školi Digitalni stvaraoci ove ideje razvijamo kroz 16 susreta. Scratch i aplikacije daju praktičan oblik eksperimentima, dok dete zadržava autorstvo nad projektom.
Izvori i dodatno čitanje
Pravila digitalnih alata mogu se menjati. Pre korišćenja proverite aktuelna pravila uzrasta i privatnosti na sajtu alata.
Od čitanja do projekta
Pogledajte povezani program i materijale ili upoznajte glavnog predavača Aleksandra Jovanovića.
Prijava za probni čas ↗