Ohjelma opettaa Yhdysvaltain ilmavoimien henkilöstölle tekoälyn perusteet

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

MIT:ssä kehitetyn uuden akateemisen ohjelman tavoitteena on opettaa Yhdysvaltain ilma- ja avaruusvoimien henkilöstöä ymmärtämään ja hyödyntämään tekoälyteknologiaa. Tuoreessa vertaisarvioitu tutkimus, ohjelman tutkijat havaitsivat, että tämä lähestymistapa oli tehokas ja eritaustaisia ja ammatillisia rooleja omaavien työntekijöiden hyvin vastaan.

Ilmavoimien osasto – MIT Artificial Intelligence Accelerator -hankkeen rahoittama projekti pyrkii edistämään tekoälyn koulutustutkimusta, erityisesti tapoja maksimoida oppimistulokset eri koulutustaustoista tuleville ihmisille.

MIT Open Learningin asiantuntijat rakensivat opetussuunnitelman kolmelle yleiselle sotilashenkilötyypille – johtajille, kehittäjille ja käyttäjille – käyttämällä olemassa olevia MIT-opetusmateriaaleja ja -resursseja. He loivat myös uusia, kokeellisempia kursseja, jotka oli suunnattu ilma- ja avaruusvoimien johtajille.

Sitten MIT:n tutkijat johtivat tutkimusta, jossa analysoitiin sisältöä, arvioitiin yksittäisten oppijoiden kokemuksia ja tuloksia 18 kuukautta kestäneen pilotin aikana ja ehdotettiin innovaatioita ja oivalluksia, jotka mahdollistaisivat ohjelman laajenemisen lopulta.

He käyttivät haastatteluja ja useita kyselylomakkeita, joita tarjottiin sekä ohjelman opiskelijoille että henkilökunnalle arvioidakseen, kuinka 230 ilma- ja avaruusvoimien henkilöstöä oli vuorovaikutuksessa kurssimateriaalin kanssa. He tekivät myös yhteistyötä MIT:n tiedekunnan kanssa tehdäkseen sisältövajeanalyysin ja selvittääkseen, kuinka opetussuunnitelmaa voitaisiin edelleen parantaa vastaamaan haluttuja taitoja, tietoja ja ajattelutapoja.

Lopulta tutkijat havaitsivat, että sotilashenkilöstö reagoi positiivisesti käytännön oppimiseen; arvostivat asynkronisia, aikaa säästäviä oppimiskokemuksia, jotka sopivat heidän kiireisiin aikatauluihinsa; ja arvostivat voimakkaasti tiimipohjaista, oppimisen kautta tapahtuvaa kokemusta, mutta etsivät sisältöä, joka sisälsi enemmän ammatillisia ja pehmeitä taitoja. Oppilaat halusivat myös nähdä, kuinka tekoäly soveltuu suoraan heidän päivittäiseen työhönsä ja ilma- ja avaruusvoimien laajempaan tehtävään. He olivat myös kiinnostuneita uusista mahdollisuuksista olla tekemisissä muiden kanssa, mukaan lukien ikätoverinsa, ohjaajiensa ja tekoälyasiantuntijoiden kanssa.

Näiden havaintojen perusteella, jotka ohjelman tutkijat äskettäin jaettu IEEE Frontiers in Education -konferenssissa, tiimi täydentää koulutussisältöä ja lisää uusia teknisiä ominaisuuksia portaaliin seuraavaa tutkimuksen iteraatiota varten, joka on parhaillaan käynnissä ja jatkuu vuoteen 2023 asti.

”Kaiveemme syvemmälle laajentamaan sitä, mitä ajattelemme oppimismahdollisuuksiksi, jotka perustuvat tutkimuskysymyksiimme, mutta myös oppimisen tieteen ymmärtämiseen tällaisen mittakaavan ja projektin monimutkaisuudesta. Mutta viime kädessä yritämme myös tarjota todellista translaatioarvoa ilmavoimille ja puolustusministeriölle. Tämä työ johtaa heihin todellisiin vaikutuksiin, ja se on todella jännittävää", sanoo johtava tutkija Cynthia Breazeal, joka on MIT:n digitaalisen oppimisen dekaani, MIT RAISEn (Responsible AI for Social Empowerment and Education) johtaja ja johtaja. Media Labin Personal Robots -tutkimusryhmästä.

Oppimismatkojen rakentaminen

Projektin alussa ilmavoimat antoivat ohjelmatiimille profiileja, jotka kuvasivat kuuden ilmavoimien henkilöstön perusluokan koulutustaustat ja työtehtävät. Tämän jälkeen tiimi loi kolme arkkityyppiä, joita se käytti "oppimismatkojen" rakentamiseen - sarjan koulutusohjelmia, jotka oli suunniteltu antamaan jokaiselle profiilille joukko tekoälytaitoja.

Lead-Drive-arkkityyppi on yksilö, joka tekee strategisia päätöksiä; Create-Embed-arkkityyppi on tekninen työntekijä, joka toteuttaa tekoälyratkaisuja; ja Facilitate-Employ-arkkityyppi on tekoälyn lisättyjen työkalujen loppukäyttäjä.

Ensisijaisena tavoitteena oli vakuuttaa Lead-Drive-arkkityyppi tämän ohjelman tärkeydestä, sanoo johtava kirjailija Andrés Felipe Salazar-Gomez, MIT Open Learningin tutkija.

"Jopa puolustusministeriön sisällä johtajat kyseenalaistivat, onko tekoälyn harjoittelu sen arvoista vai ei", hän selittää. ”Meidän oli ensin muutettava johtajien ajattelutapaa, jotta he antavat muiden oppijoiden, kehittäjien ja käyttäjien käydä läpi tämän koulutuksen. Pilotin lopussa huomasimme, että he omaksuivat tämän koulutuksen. Heillä oli erilainen ajattelutapa."

Kolme oppimismatkaa, jotka vaihtelivat kuudesta 12 kuukauteen, sisälsivät yhdistelmän olemassa olevia tekoälykursseja ja materiaaleja MIT Horizonilta, MIT Lincoln Laboratorylta, MIT Sloan School of Managementilta, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratorylta (CSAIL) ja Media Labilta. ja MITx MicroMasters -ohjelmia. Useimmat koulutusmoduulit tarjottiin kokonaan verkossa, joko synkronisesti tai asynkronisesti.

Jokainen oppimismatka sisälsi erilaisia sisältöjä ja formaatteja käyttäjien tarpeiden mukaan. Esimerkiksi Create-Embed-matka sisälsi viisipäiväisen henkilökohtaisen käytännönläheisen kurssin, jonka piti Lincoln Laboratoryn tutkija, joka tarjosi syvän sukellustekniseen tekoälymateriaaliin, kun taas Facilitate-Employ -matka koostui omasta tahdista, asynkroniset oppimiskokemukset, jotka perustuvat ensisijaisesti MIT Horizon -materiaaliin, jotka on suunniteltu yleisemmälle yleisölle.

Tutkijat loivat myös kaksi uutta kurssia Lead-Drive-kohortille. Yksi, synkroninen verkkokurssi nimeltä The Future of Leadership: Human and AI Collaboration in the Workforce, kehitetty yhteistyössä Esme Learningin kanssa, perustui johtajien toiveeseen saada lisää koulutusta etiikasta ja ihmiskeskeisestä tekoälysuunnittelusta sekä enemmän sisältöä ihmisten ja tekoälyn välisestä yhteistyöstä työvoimassa. Tutkijat loivat myös kokeellisen, kolmipäiväisen henkilökohtaisen kurssin nimeltä Learning Machines: Computation, Ethics and Policy, joka upposi johtajat konstruktionistiseen oppimiskokemukseen, jossa tiimit työskentelivät yhdessä sarjan käytännön toimintoja itsenäisten robottien kanssa. joka huipentui pakohuonetyyppiseen huippukivikilpailuun, joka toi kaiken yhteen.

Learning Machines -kurssi oli villin menestys, Breazeal sanoo.

”MIT:ssä opimme tekemällä ja ryhmätyön kautta. Ajattelimme, mitä jos antaisimme johtajien oppia tekoälystä tällä tavalla? hän selittää. "Huomasimme, että sitoutuminen on paljon syvempää, ja he saivat vahvemman intuition siitä, mikä saa nämä tekniikat toimimaan ja mitä niiden vastuullinen ja vankka käyttöönotto edellyttää. Uskon, että tämä antaa syvällistä tietoa siitä, miten ajattelemme johtajien koulutusta tämänkaltaisille häiritseville teknologioille tulevaisuudessa."

Palautteen kerääminen, sisällön parantaminen

Koko tutkimuksen ajan MIT-tutkijat kirjautuivat opiskelijoiden kanssa kyselylomakkeilla saadakseen palautetta käytetystä sisällöstä, pedagogiikasta ja teknologioista. He myös pyysivät MIT:n tiedekunnan analysoimaan jokaisen oppimismatkan tunnistaakseen koulutuspuutteita.

Kaiken kaikkiaan tutkijat havaitsivat, että oppijat halusivat enemmän mahdollisuuksia olla tekemisissä joko vertaistensa kanssa tiimipohjaisen toiminnan kautta tai opettajien ja asiantuntijoiden kanssa verkkokurssien synkronisten osien kautta. Ja vaikka suurin osa henkilöstöstä piti sisältöä mielenkiintoisena, he halusivat nähdä lisää esimerkkejä, jotka soveltuvat suoraan heidän päivittäiseen työhönsä.

Nyt tutkimuksen toisessa iteraatiossa tutkijat käyttävät tätä palautetta oppimismatkojen tehostamiseen. He suunnittelevat tiedontarkastuksia, jotka ovat osa omatahtiisia, asynkronisia kursseja auttaakseen oppijoita osallistumaan sisältöön. He lisäävät myös uusia työkaluja, jotka tukevat suoria Q&A-tapahtumia tekoälyasiantuntijoiden kanssa ja auttavat rakentamaan enemmän yhteisöllisyyttä oppijoiden kesken.

Tiimi aikoo myös lisätä erityisiä puolustusministeriön esimerkkejä koulutusmoduuleihin ja sisällyttää skenaariopohjaisen työpajan.

”Kuinka 680,000 2013 työntekijän ammattitaitoa kehitetään erilaisissa työtehtävissä, kaikilla tasoilla ja mittakaavassa? Tämä on MIT-kokoinen ongelma, ja hyödynnämme maailmanluokan työtä, jota MIT Open Learning on tehnyt vuodesta XNUMX lähtien – koulutuksen demokratisoimista globaalissa mittakaavassa”, sanoo majuri John Radovan, DAF-MIT AI:n apulaisjohtaja. Kiihdytin. ”Hyödyntämällä tutkimuskumppanuuttamme MIT:n kanssa pystymme tutkimaan työvoimamme optimaalista pedagogiikkaa kohdistettujen pilottien avulla. Pystymme sitten nopeasti tuplaamaan odottamattomia positiivisia tuloksia ja hyödyntämään opittuja asioita. Näin kiihdyttelet positiivista muutosta lentomiehillemme ja huoltajillemme.”

Tutkimuksen edetessä ohjelmatiimi keskittyy entistä enemmän siihen, miten tämä koulutusohjelma voi saada laajemman mittakaavan.

"Yhdysvaltain puolustusministeriö on maailman suurin työnantaja. Tekoälyn suhteen on todella tärkeää, että heidän työntekijänsä puhuvat samaa kieltä", sanoo Kathleen Kennedy, MIT Horizonin vanhempi johtaja ja MIT Center for Collective Intelligence -keskuksen johtaja. "Mutta nyt haasteena on skaalata tämä niin, että opiskelijat, jotka ovat yksilöllisiä ihmisiä, saavat tarvitsemansa ja pysyvät sitoutuneina. Ja tämä varmasti auttaa kertomaan, kuinka erilaisia MIT-alustoja voidaan käyttää muuntyyppisten suurten ryhmien kanssa.

<!-
->