Le programme enseigne au personnel de l'US Air Force les principes fondamentaux de l'IA

Republié par Platon

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Un nouveau programme académique développé au MIT vise à enseigner au personnel des forces aériennes et spatiales américaines à comprendre et à utiliser les technologies d'intelligence artificielle. Dans un récent étude avec comité de lecture, les chercheurs du programme ont constaté que cette approche était efficace et bien accueillie par les employés ayant des antécédents et des rôles professionnels divers.

Le projet, qui a été financé par le Department of the Air Force-MIT Artificial Intelligence Accelerator, vise à contribuer à la recherche pédagogique sur l'IA, en particulier en ce qui concerne les moyens de maximiser les résultats d'apprentissage à grande échelle pour les personnes issues de divers milieux éducatifs.

Les experts de l'apprentissage ouvert du MIT ont élaboré un programme pour trois types généraux de personnel militaire - les dirigeants, les développeurs et les utilisateurs - en utilisant le matériel et les ressources pédagogiques existants du MIT. Ils ont également créé de nouveaux cours plus expérimentaux destinés aux dirigeants des forces aériennes et spatiales.

Ensuite, les scientifiques du MIT ont mené une étude de recherche pour analyser le contenu, évaluer les expériences et les résultats des apprenants individuels au cours du projet pilote de 18 mois, et proposer des innovations et des idées qui permettraient éventuellement au programme de se développer.

Ils ont utilisé des entretiens et plusieurs questionnaires, proposés aux apprenants du programme et au personnel, pour évaluer comment 230 membres du personnel des Forces aériennes et spatiales ont interagi avec le matériel de cours. Ils ont également collaboré avec les professeurs du MIT pour effectuer une analyse des lacunes dans le contenu et identifier comment le programme pourrait être encore amélioré pour répondre aux compétences, connaissances et mentalités souhaitées.

En fin de compte, les chercheurs ont constaté que le personnel militaire répondait positivement à l'apprentissage pratique ; apprécié les expériences d'apprentissage asynchrones et rapides pour s'adapter à leurs horaires chargés ; et appréciaient fortement une expérience d'apprentissage par la création en équipe, mais recherchaient un contenu qui comprenait des compétences plus professionnelles et non techniques. Les apprenants voulaient également voir comment l'IA s'appliquait directement à leur travail quotidien et à la mission plus large des forces aériennes et spatiales. Ils étaient également intéressés par davantage d'opportunités de s'engager avec d'autres, y compris leurs pairs, les instructeurs et les experts en IA.

Sur la base de ces résultats, que les chercheurs du programme ont récemment partagé à la conférence IEEE Frontiers in Education, l'équipe augmente le contenu pédagogique et ajoute de nouvelles fonctionnalités techniques au portail pour la prochaine itération de l'étude, qui est actuellement en cours et se poursuivra jusqu'en 2023.

« Nous approfondissons nos recherches pour élargir ce que nous pensons être les opportunités d'apprentissage, qui sont motivées par nos questions de recherche, mais aussi par la compréhension de la science de l'apprentissage de ce type d'échelle et de complexité d'un projet. Mais en fin de compte, nous essayons également de fournir une réelle valeur translationnelle à l'armée de l'air et au ministère de la Défense. Ce travail a un impact réel pour eux, et c'est vraiment excitant », déclare la chercheuse principale Cynthia Breazeal, doyenne du MIT pour l'apprentissage numérique, directrice de MIT RAISE (Responsible AI for Social Empowerment and Education) et chef du groupe de recherche sur les robots personnels du Media Lab.

Construire des parcours d'apprentissage

Au début du projet, l'Air Force a donné à l'équipe du programme un ensemble de profils qui capturaient les antécédents scolaires et les fonctions professionnelles de six catégories de base du personnel de l'Air Force. L'équipe a ensuite créé trois archétypes qu'elle a utilisés pour construire des "parcours d'apprentissage" - une série de programmes de formation conçus pour transmettre un ensemble de compétences en IA pour chaque profil.

L'archétype Lead-Drive est un individu qui prend des décisions stratégiques; l'archétype Create-Embed est un travailleur technique qui met en œuvre des solutions d'IA ; et l'archétype Facilitate-Employ est un utilisateur final d'outils augmentés par l'IA.

Il était prioritaire de convaincre l'archétype Lead-Drive de l'importance de ce programme, explique l'auteur principal Andrés Felipe Salazar-Gomez, chercheur au MIT Open Learning.

"Même au sein du ministère de la Défense, les dirigeants se demandaient si la formation en IA en valait la peine ou non", explique-t-il. "Nous devions d'abord changer l'état d'esprit des dirigeants afin qu'ils permettent aux autres apprenants, développeurs et utilisateurs de suivre cette formation. À la fin du projet pilote, nous avons constaté qu'ils avaient adopté cette formation. Ils avaient un état d'esprit différent. »

Les trois parcours d'apprentissage, qui ont duré de six à 12 mois, comprenaient une combinaison de cours et de matériel d'IA existants du MIT Horizon, du MIT Lincoln Laboratory, de la MIT Sloan School of Management, du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), du Media Lab et les programmes MITx MicroMasters. La plupart des modules pédagogiques étaient proposés entièrement en ligne, de manière synchrone ou asynchrone.

Chaque parcours d'apprentissage comprenait différents contenus et formats en fonction des besoins des utilisateurs. Par exemple, le parcours Create-Embed comprenait un cours pratique de cinq jours, en personne, dispensé par un chercheur scientifique du Lincoln Laboratory qui offrait une plongée approfondie dans le matériel technique d'IA, tandis que le parcours Facilitate-Employ comprenait un cours à votre rythme, expériences d'apprentissage asynchrones, s'appuyant principalement sur des matériaux MIT Horizon conçus pour un public plus général.

Les chercheurs ont également créé deux nouveaux cours pour la cohorte Lead-Drive. Premièrement, un cours en ligne synchrone intitulé The Future of Leadership: Human and AI Collaboration in the Workforce, développé en collaboration avec Esme Learning, était basé sur le désir des dirigeants d'avoir plus de formation sur l'éthique et la conception d'IA centrée sur l'humain et plus de contenu sur la collaboration homme-IA au sein de la main-d'œuvre. Les chercheurs ont également conçu un cours expérimental de trois jours en personne appelé Learning Machines: Computation, Ethics, and Policy qui a plongé les dirigeants dans une expérience d'apprentissage de style constructionniste où les équipes ont travaillé ensemble sur une série d'activités pratiques avec des robots autonomes. qui a abouti à une compétition de synthèse de style escape room qui a tout réuni.

Le cours Learning Machines a connu un succès retentissant, déclare Breazeal.

« Au MIT, nous apprenons en fabriquant et grâce au travail d'équipe. Nous avons pensé, et si nous laissions les cadres découvrir l'IA de cette façon ? » elle explique. "Nous avons constaté que l'engagement est beaucoup plus profond, et ils ont acquis des intuitions plus fortes sur ce qui fait fonctionner ces technologies et ce qu'il faut pour les mettre en œuvre de manière responsable et robuste. Je pense que cela va profondément éclairer notre réflexion sur la formation des cadres pour ce type de technologies perturbatrices à l'avenir.

Recueillir des commentaires, améliorer le contenu

Tout au long de l'étude, les chercheurs du MIT se sont entretenus avec les apprenants à l'aide de questionnaires pour obtenir leurs commentaires sur le contenu, les pédagogies et les technologies utilisées. Ils ont également demandé aux professeurs du MIT d'analyser chaque parcours d'apprentissage pour identifier les lacunes en matière d'éducation.

Dans l'ensemble, les chercheurs ont constaté que les apprenants souhaitaient davantage d'opportunités de s'engager, soit avec leurs pairs via des activités en équipe, soit avec des professeurs et des experts via des composants synchrones de cours en ligne. Et bien que la plupart des employés aient trouvé le contenu intéressant, ils voulaient voir plus d'exemples directement applicables à leur travail quotidien.

Maintenant, dans la deuxième itération de l'étude, les chercheurs utilisent ces commentaires pour améliorer les parcours d'apprentissage. Ils conçoivent des vérifications des connaissances qui feront partie des cours asynchrones à rythme libre pour aider les apprenants à s'engager dans le contenu. Ils ajoutent également de nouveaux outils pour prendre en charge les événements de questions-réponses en direct avec des experts en IA et aider à créer plus de communauté parmi les apprenants.

L'équipe cherche également à ajouter des exemples spécifiques du ministère de la Défense dans les modules éducatifs et à inclure un atelier basé sur des scénarios.

« Comment perfectionner une main-d'œuvre de 680,000 2013 personnes dans divers rôles professionnels, à tous les échelons et à grande échelle ? Il s'agit d'un problème de taille MIT, et nous nous appuyons sur le travail de classe mondiale que MIT Open Learning fait depuis XNUMX - démocratiser l'éducation à l'échelle mondiale », déclare le major John Radovan, directeur adjoint du DAF-MIT AI. Accélérateur. « En tirant parti de notre partenariat de recherche avec le MIT, nous sommes en mesure de rechercher la pédagogie optimale de notre main-d'œuvre grâce à des pilotes ciblés. Nous sommes alors en mesure de doubler rapidement les résultats positifs inattendus et de pivoter sur les leçons apprises. C'est ainsi que vous accélérez le changement positif pour nos aviateurs et gardiens.

Au fur et à mesure que l'étude progresse, l'équipe du programme se concentre sur la manière dont elle peut permettre à ce programme de formation d'atteindre une plus grande échelle.

« Le département américain de la Défense est le plus grand employeur au monde. En ce qui concerne l'IA, il est vraiment important que leurs employés parlent tous le même langage », déclare Kathleen Kennedy, directrice principale de MIT Horizon et directrice exécutive du MIT Center for Collective Intelligence. «Mais le défi consiste maintenant à faire évoluer cela afin que les apprenants qui sont des individus obtiennent ce dont ils ont besoin et restent engagés. Et cela aidera certainement à savoir comment différentes plates-formes MIT peuvent être utilisées avec d'autres types de grands groupes.

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