Искусственный интеллект как средство воспитания индивидуума

В настоящее время концепция искусственного интеллекта все больше и больше завладевает умами. Это и неудивительно – слишком технологично время, в котором мы живем. Само понятие искусственного интеллекта, или, как сейчас принято сокращать – ИИ, весьма неоднозначно. «Специфичность сложившейся ситуации при рассуждении о возможностях, перспективах и угрозах ИИ, кроме открытого вопроса о природе сознания и сущности интеллекта, придаёт отсутствие валидной диагностической базы, при помощи которой можно было бы объективно утверждать наличие у ИИ сознания» [7, c.35]. Собственно, даже единой общепринятой концепции ИИ не существует. Например, ИИ можно рассматривать как «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека» [6, с.7]. «Другой достаточно распространенный подход — представление об ИИ как о совокупности базовых (системообразующих) технологий ИИ: компьютерного зрения; распознавания и синтеза речи; обработки и интеллектуального анализа естественных языков; поддержки принятия решений» [6, c.8-9].

Не пытаясь у углубляться в теоретические дебри, попробуем, тем не менее, рассмотреть, какую опасность для образовательного и воспитательного процесса представляет ИИ как таковой. И возможно ли применение этого самого ИИ, так сказать, в мирных целях? Воспитательных и образовательных.

В качестве примера мы можем взять столь полюбившиеся всем в последнее время нейросети, также называемые искусственные нейронные сети или ИНС, и пробовать построить свои выводы на основе их анализа.

Прежде всего оговоримся, что нейросети, которые пользуются такой популярностью, не являются собственно ИИ, это всего лишь один из инструментов гипотетического ИИ. Но, даже в этом случае, и на этом примере, мы можем рассмотреть некие типичные черты, нас интересующие.

Главное отличие нейросетей от других вычислительных систем заключатся в том, что нейросеть является самообучающейся системой, способной учиться на примерах и выводить аналогии на основе подобия. То есть, по совокупности заданных параметров, изобразит, например, картинку, изображение, подобные уже существующим. «Этой способностью к обучению нейронные сети и отличаются от традиционных алгоритмов, у которых есть четкий порядок вычислений, наличие формул и т. д.». [9, с.79]. К этому моменту мы еще вернемся, он очень важен для наших дальнейших выводов.

Условно все проблемы, связанные с нейросетями, можно разделить на две группы.

Первая группа — это проблемы чисто технического характера.

Здесь можно выделить следующее:

1. Пропускная способность нейросетей. Когда пропускная способность, а следовательно, и скорость анализа нейросети, напрямую зависит от технических мощностей и каналов связи. Это, как мы уже отметили в начале, проблема чисто техническая. То есть нам просто необходимо «учитывать потребление трафика сети и пропускную способность» [12, с.908].

2. Мощность нейросетей. У различных нейросетей она различная. Это напрямую зависит от оборудования, использованного при создании конкретной нейросети, от задействованных вычислительных мощностей и т. п. Проблема эта вполне решаемая, тем более что уже сегодня «экспоненциальный рост вычислительных мощностей <...> обеспечил возможность приемлемой длительности обучения весьма сложных нейросетей». [8, с.17].

3. Ошибки при работе нейросети. Здесь все немного сложнее. Ошибки могут быть связаны как с несовершенной методикой обучением нейросетей, так и с проблемами архитектуры конкретной нейросети, ее особенностями. То есть ошибки можно условно разделить на две большие группы – технические и смысловые. Технические лечатся усовершенствованием функциональных способностей. Тут «следует принимать во внимание, что типы дефектов ИНС существенно зависят от вида ее аппаратной реализации». [13, с.66]. С ошибками смысловыми все намного сложнее, поскольку с ними можно бороться только двумя способами – либо понадеяться на то, что нейросеть путем перебора вариантов придет к пониманию ошибок, то есть количество перейдет в качество, что, собственно, и происходит при процессе обучения нейросетей, либо необходимо совершенствовать саму методику обучения, что тоже является задачей весьма нетривиальной.

4. Вырождение сетей. Вырождение сетей — это тоже проблема двоякая.

Она зависит:

Во-первых, от несовершенства самих нейросетей, склонности любой упорядоченной системы скатываться в состояние энтропии. Впрочем, вырождению нейросетей или, как их еще называют - деградации сейчас уделяется большое внимание. Так, например считается, что «исследование надежности нейронных сетей, степени их постепенной деградации практически невозможно без моделирования дефектов нейрокомпонентов» [13, с.65].

Во-вторых, это связано с собственно информационным контентом. Если описать проблему в двух словах, то в какой-то момент базы банных доступные для использования нейросетью будут в значительной степени состоять из информации, созданной другими нейросетями. А поскольку нейросеть не способна к полностью самостоятельному процессу создания нового контента, то это приводит (если очень упростить ситуацию, разумеется) к созданию подобий, созданных на основе подобий, которые в свою очередь имеют в основе предыдущую версию подобий. Или, если привести пример из области типографского дела – каждая последующая копия становится хуже предыдущей.

Таковы, если вкратце, характерные особенности нейросетей. Конечно, мы здесь не пытаемся охватить весь комплекс проблем, связанных с использованием нейросетей вообще, речь идет лишь о том, чтобы наметить пунктиром основные моменты, могущие пригодится в дальнейшем для решения стоящих перед нами задач.

Итак, предположим, что мы смирились с неизбежными, приняли нейросети как одну из реалий нашей жизни и задаемся вопросом: а что же дальше? Как можем мы использовать этот инструмент в образовательных и, что не менее важно, воспитательных целях?

И здесь нам на помощь может прийти совершенно неожиданный способ обучения, давно и прочно покинувший образовательную систему. А именно - схоластика.

В самом деле, если мы внимательно присмотримся к нейросетям к методу их работы, мы увидим несомненное сходство.

1. И в схоластике, и в нейросетях используется один и то же принцип подобия. Как схоластическая система была построена на максимально точном копировании, запоминании классических образцов, с возможностью последующей компиляции на основе полученных знаний новых текстов и или изображений, так же и нейросеть выдает конечный результат на основе уже имеющихся образцов. То есть здесь мы сталкиваемся с тем самым «ведущим принципом схоластического метода, а именно – чтение источника, истолкование, обсуждение». [1, c. 34].

2. Схоластическая система обучения лучше всего работает в условиях жестких догм, нравственных ограничений, задающих вектор исследования, изучения. Вообще, в своем классическом виде «схоластика включила в себя историческую органичность, традиционность и преемственность» [1, c. 35]. Так же и нейросеть лучше всего функционирует при ограниченном спектре понятий, изображений, задающих пространство возможного поиска.

3. Схоластика стремиться максимально приблизиться при создании произведения к некоему заданному образцу, любая свобода мысли, вольное трактование канонов представляется в схоластической системе образования ненужным и даже вредным. Нейросеть, как ни парадоксально это на первый взгляд прозвучит, вынужденно тяготеет к тому же самому. Поясню эту мысль. Возьмем изображение. Существуют определенные понятия, каноны красоты, стандарты, золотое сечение, наконец симметрия, так любимая человеческим глазом. И, чем ближе к этим заданным параметрам оказывается порожденный нейросетью результат, там больше доволен пользователь – «нейросеть сделала, как он хотел».

А теперь попробуем представить себя на месте учителя, воспитателя. Можно ли использовать подобный нейросхоластический подход в образовательном и – шире – воспитательном процессе? Вполне можно.

Возьмем простейший пример – нейросети (по критериям, сформулированными рядовыми пользователями) наполнили информационное пространство изображениями не самого лучшего толка – вульгарными, пошловатыми и лишенными живой души. Оно и понятно – инстинкты, примитивизм мышления сопровождает человечество на протяжении всей его истории. И, в то время как зодчие Древнего Рима создавали величественные акведуки и храмы, простые обыватели покрывали эти самые сооружения весьма незамысловатым граффити, порой довольно скабрезного содержания. Этим славилось и гражданское и начисление и, возможно в большей степени, военные. «Замкнутый и пронизанный дисциплиной и иерархией мужской армейский коллектив испокон веков «грешил» одной и той же темой - женщиной как предметом обожания и вожделения. По-разному лишь воплощался и эстетизировался объект этих желаний, что напрямую зависело от общей культуры социума» [10, с. 251]. Да, да, даже в нашей отечественной истории такие вещи были вполне в порядке вещей – уставшие солдаты на посту, прихожане в храме во время скучной проповеди, коротали время, процарапывая близкие им по духу надписи и изображения. И археологам не раз случалось обнаруживать и вполне «банальные рисунки «казарменного характера», изображающие обнаженных женщин» [10, с. 255].

Тем не менее уже в древности было отлично известно о воспитательной роли изображения. Воспитывающие мужественность скульптуры Древней Греции, те же скульптуры, воспевающие красоту женского тела. Циклы религиозных по своему содержанию фресок, покрывающих стены домонгольских храмов Руси, несли в условиях дефицита книг те же самые – образовательные и воспитательные функции. «Роспись является «книгой», из которой человек узнает важные вещи, получает пищу для ума и сердца». [4, c. 217].

Посмотрим, что получается: если задать нейросети правильный алгоритм, то нейросеть на основе наших данных сгенерирует правильные, канонически верные изображения, лишенные пошлости и содержащие в себе правильный эмоциональный посыл. Таким образом засилью бессмысленных и часто пошлых или откровенно разрушительных для сознания информационных пластов будет противопоставлен прогнозируемой и позитивный пласт информации. Вот в чем сила схоластки – в каноне. Мне могут, конечно, возразить – каким образом правильный канон может оказаться более привлекательным, чем некое примитивное потребительство? Неискушенный пользователь может ведь предпочесть то, что что ему более доступно, понятно. И какую информацию, какой контент мы должны предложить, чтобы пользователь предпочел обратиться именно к нему?

Чтобы решить этот вопрос, предоставленная пользователю информация должна обладать тремя значимыми свойствами:

1. Она должна быть более качественной, нежели обычный уровень потребляемого пользователем контента.

2. Она должна быть эмоционально привлекательной для пользователя, когда даже самый неискушенный ум сможет зацепиться за слово, образ, музыкальную тему.

3. Контент должен содержать достоверную информацию, в идеале содержащую еще и образовательно-воспитательную функцию.

Подчеркну еще раз: мы не утверждаем, что нейросеть станет сама выполнять образовательные функции, мы говорим о том, что она может стать инструментом в руках педагога, помогающим ему менять мировоззрение своих подопечных.

Итак:

1. Что касается качества. Попробуем немного углубиться в историю культуры, посмотреть на проблему ретроспективно.  Известно, что схоластические изображения, тексты, несли в своей основе мощный религиозный заряд, их воздействие на разум аудитории было во многом завязано на всеобщую религиозность. И в то время это отлично работало. Но, как только наступил Ренессанс, и возродился культ человеческого тела, схоластический подход стал буксовать. Новые времена требовали новых подходов. Рамки существующих парадигм стали ломаться. Живопись Джотто, Рафаэля, Микеланджело подняла искусство на совершенно иной уровень. Все это верно. Но важно другое: все эти мастера имели в своем окружении учеников, которые писали вместо них менее значимые части картин, фресок, это была всеобщая практика. Например, хорошо известно, что «Рафаэль ценил и развивал способности своих учеников, умело используя их в общей работе». [5, с. 188.]. Да и вообще, «Ренессансная мысль о взаимодействии художника и его ученика безусловно находилась в русле гуманистической педагогики». [5, с. 183.]. Нейросеть и должна стать таким учеником – пусть не художником, а рисовальщиком, тянущимся за мастером, следующим его нравственным и творческим путем.

И вот тут-то мы и подходим к первой части ответа на вопрос почему неискушённый пользователь предпочтет правильные тексты и изображения. Именно потому, что они будут изначально качественными и более идейно продуманными, нежели обычный поток информации. Рамки, которые мы зададим нейросети, алгоритм поиска, высокая планка требований к материалу и приведет в тому, что полученное изображение, текст, музыкальная композиция станет более предпочтительной, нежели бытующие и информационном пространстве эрзац-аналоги. «Простыми словами, контент – это содержание информационной среды. <…> Это информационный поток, воздействующий на все органы чувств индивида. В результате его воздействия в сознании индивида формируется картина мира…» [3, с. 100.] «Таким образом, можно сделать вывод, что между качеством контента в информационной среде <…> и гражданской позицией индивида прямая зависимость». [3, с. 103.]

2. Эмоциональная привлекательность информации. Известно, что лучше всего усваивается та информация, которая несет в себе эмоциональный заряд. «Очевидно, что чем выше степень эмоциональной окраски контента, тем большее внимание со стороны потребителей к предоставляемым ресурсам». [11, с. 99.]. Нас привлекает мерный шаг римских легионов, рыцарские турниры, прекрасные женщины. На этом и необходимо сыграть. Дайте аудитории то, что она ждет – хлеба и зрелищ, но лишь в таком формате, который даст пищу для ума и души. Вы любите войну – пожалуйста. Только мы покажем вам не кровавую баню боев, а македонскую фалангу в движении или кавалерийскую конную лаву, несущуюся по полю. Вы хотите откровенных изображений? А как насчет прекрасных фресок Древнего Крита, культуры, в которой обнаженность достигала степени высокого искусства и никак не была связана с насилием? Вам нравятся бои, поединки? Да сколько угодно: вот вам отличная подборка рыцарских поединков, фехтование на мечах или на шпагах, не несущее в себе кровавого посыла, а содержащее лишь радость победы над своими слабостями, совершенствование своих спортивных навыков.

Необходимо вложить в контент тот эмоциональный посыл, который найдет отклик у пользователя. Пусть инстинкты работают на воспитательный процесс, но в позитивном ключе. Непростая задача, верно. Но вполне реализуемая.

3. Наконец третья задача чисто информационная. Но несущая правильный образовательно-воспитательный заряд. Скажем, если мы приводим изображение египтянки периода Нового Царства, то на основе строжайшей реконструкции, никаких фантазий в одежде и обуви, возможен даже акцент на каких-то элементах декора. Если вооружение той или иной армии мира, то строго достоверное для данной эпохи, созданное на основе сохранившихся аналогов. Важно помнить, что «достоверность как критерий важности и первостепенное свойство информации должна иметь четкие границы, поскольку отражает условия реальной действительности и зависит от них». [2, с. 113.].

Итак, соединив в конечном продукте нейросети три вышеперечисленных фактора, а именно – качество, эмоциональную привлекательность и достоверность, мы и достигнем того, что нейросеть, как один из инструментов ИИ станет служить целям образования и воспитания.

Конечно, на этом пути нас ждут многочисленные трудности. Возможно, нейросети понадобятся кураторы, менторы, могущие задать правильное направление. Здесь в плотной связке должны работать программисты высочайшего уровня и люди творческих профессий – историки, культурологи, литераторы и конечно профессиональные педагоги.

1. Баринова С. Г. Схоластика как систематическая европейская философия периода средних веков // Социодинамика. – 2022. – № 7., c. 33-40.
2. Блинова М. Д., Соломин В. Е. Комплексный подход к оценке достоверности. // Виртуальная коммуникация и социальные сети, 2022 Том 1, № 3, с. 107-113.
3. Борзилова, Л. В. Влияние качества контента информационной среды на формирование гражданской позиции // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2019, стр. 99-104.
4. Гребенникова Д. А. Монументальная живопись в пространстве православного храма // Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова, № 3, 2008, c. 214-218.
5. Дунина М. В. Римские живописные мастерские эпохи Ренессанса и гуманистическое воспитание. // Вестник Московского университета. Серия 8. История, 2020. № 6, с. 181-191.
6. Забежайло М. И., Борисов В. В. Об интерпретациях понятия «искусственный интеллект». // Речевые технологии / Speech technology 1/2022, с. 5-18.
7. Колесникова Г. И. Искусственный интеллект: проблемы и перспективы. // Видеонаука №2(10) 2018, c. 34-39.
8. Макаренко А. В. Глубокие нейронные сети: зарождение, становление, современное состояние. // Проблемы управления, № 2, 2020, с.3-19.
9. Малыгина Ю. П. Нейронные сети: особенности, тенденции, перспективы развития. // Молодой исследователь Дона №5(14) 2018, с.79-82.
10. Мусин А.Е. Milites Christi Древней Руси. Воинская культура русского Средневековья в контексте религиозного менталитета. – СПб, 2005, – 368 с.
11. Свердлов M. Ю. Эмоциональная составляющая информации и оценка еe объема. // Библиосфера, 2017, № 2, с. 97-100.
12. Ушаков Ю.А, Полежаев П. Н., Шухман А. Е., Ушакова М. В. Вертикальное распределение нейронной сети между мобильным устройством и сервисами облачной инфраструктуры. // Современные информационные технологии и ИТ-образование, Том 14 № 4 (2018), с.903-910.
13. Фахти В. А., Маршаков Д. В., Галушка В.В. Исследование моделей дефектов искусственных нейронных сетей. // Вестник ДГТУ. 2012. № 3 (64), с.65-71.