Il programma insegna al personale dell'aeronautica americana i fondamenti dell'intelligenza artificiale

Ripubblicato da Platone

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Un nuovo programma accademico sviluppato al MIT mira a insegnare al personale delle forze aeree e spaziali statunitensi a comprendere e utilizzare le tecnologie di intelligenza artificiale. In un recente studio peer-reviewed, i ricercatori del programma hanno scoperto che questo approccio era efficace e ben accolto dai dipendenti con background e ruoli professionali diversi.

Il progetto, che è stato finanziato dal Department of the Air Force-MIT Artificial Intelligence Accelerator, cerca di contribuire alla ricerca educativa sull'IA, in particolare per quanto riguarda i modi per massimizzare i risultati dell'apprendimento su larga scala per le persone provenienti da una varietà di contesti educativi.

Gli esperti di MIT Open Learning hanno creato un curriculum per tre tipi generali di personale militare - leader, sviluppatori e utenti - utilizzando i materiali e le risorse educative esistenti del MIT. Hanno anche creato nuovi corsi più sperimentali destinati ai leader delle forze aeree e spaziali.

Quindi, gli scienziati del MIT hanno condotto uno studio di ricerca per analizzare il contenuto, valutare le esperienze e i risultati dei singoli studenti durante il progetto pilota di 18 mesi e proporre innovazioni e approfondimenti che avrebbero consentito al programma di espandersi.

Hanno utilizzato interviste e diversi questionari, offerti sia agli studenti del programma che al personale, per valutare come 230 membri del personale delle forze aeree e spaziali hanno interagito con il materiale del corso. Hanno anche collaborato con la facoltà del MIT per condurre un'analisi delle lacune nei contenuti e identificare come il curriculum potrebbe essere ulteriormente migliorato per affrontare le competenze, le conoscenze e le mentalità desiderate.

Alla fine, i ricercatori hanno scoperto che il personale militare ha risposto positivamente all'apprendimento pratico; apprezzato esperienze di apprendimento asincrone ed efficienti in termini di tempo per adattarsi ai loro impegni; e ha fortemente apprezzato un'esperienza basata sull'apprendimento attraverso il lavoro di squadra, ma ha cercato contenuti che includessero competenze più professionali e trasversali. Gli studenti volevano anche vedere come l'IA si applicasse direttamente al loro lavoro quotidiano e alla missione più ampia delle forze aeree e spaziali. Erano anche interessati a maggiori opportunità di interagire con gli altri, inclusi i loro colleghi, istruttori ed esperti di intelligenza artificiale.

Sulla base di questi risultati, che i ricercatori del programma hanno recentemente condiviso alla IEEE Frontiers in Education Conference, il team sta aumentando il contenuto educativo e aggiungendo nuove funzionalità tecniche al portale per la prossima iterazione dello studio, che è attualmente in corso e si estenderà fino al 2023.

“Stiamo scavando più a fondo per espandere ciò che pensiamo siano le opportunità di apprendimento, che sono guidate dalle nostre domande di ricerca ma anche dalla comprensione della scienza dell'apprendimento su questo tipo di scala e complessità di un progetto. Ma alla fine stiamo anche cercando di fornire un reale valore di traduzione all'Air Force e al Dipartimento della Difesa. Questo lavoro sta portando a un impatto nel mondo reale per loro, ed è davvero entusiasmante", afferma Cynthia Breazeal, ricercatrice principale, che è preside del MIT per l'apprendimento digitale, direttrice del MIT RAISE (Responsible AI for Social Empowerment and Education) e capo del gruppo di ricerca sui robot personali del Media Lab.

Costruire percorsi di apprendimento

All'inizio del progetto, l'Air Force ha fornito al team del programma una serie di profili che catturavano i background educativi e le funzioni lavorative di sei categorie di base del personale dell'Air Force. Il team ha quindi creato tre archetipi che ha utilizzato per costruire "viaggi di apprendimento", una serie di programmi di formazione progettati per impartire una serie di abilità di intelligenza artificiale per ciascun profilo.

L'archetipo Lead-Drive è un individuo che prende decisioni strategiche; l'archetipo Create-Embed è un lavoratore tecnico che sta implementando soluzioni AI; e l'archetipo Facilitate-Employ è un utente finale di strumenti potenziati dall'intelligenza artificiale.

Era una priorità convincere l'archetipo Lead-Drive dell'importanza di questo programma, afferma l'autore principale Andrés Felipe Salazar-Gomez, ricercatore presso il MIT Open Learning.

"Anche all'interno del Dipartimento della Difesa, i leader si chiedevano se l'addestramento nell'IA valesse o meno", spiega. “Prima dovevamo cambiare la mentalità dei leader in modo che consentissero agli altri studenti, sviluppatori e utenti di seguire questa formazione. Alla fine del pilota abbiamo scoperto che hanno abbracciato questa formazione. Avevano una mentalità diversa”.

I tre viaggi di apprendimento, che andavano da sei a 12 mesi, includevano una combinazione di corsi e materiali di intelligenza artificiale esistenti del MIT Horizon, del MIT Lincoln Laboratory, del MIT Sloan School of Management, del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), del Media Lab e programmi MITx MicroMasters. La maggior parte dei moduli educativi è stata offerta interamente online, in modo sincrono o asincrono.

Ogni percorso di apprendimento includeva contenuti e formati diversi in base alle esigenze degli utenti. Ad esempio, il percorso Create-Embed includeva un corso pratico di cinque giorni, di persona, tenuto da uno scienziato ricercatore del Lincoln Laboratory che offriva un'immersione profonda nel materiale tecnico dell'IA, mentre il percorso Facilitate-Employ comprendeva autoapprendimento, esperienze di apprendimento asincrone, attingendo principalmente ai materiali MIT Horizon progettati per un pubblico più generale.

I ricercatori hanno anche creato due nuovi corsi per la coorte Lead-Drive. Uno, un corso online sincrono chiamato The Future of Leadership: Human and AI Collaboration in the Workforce, sviluppato in collaborazione con Esme Learning, si basava sul desiderio dei leader di una maggiore formazione sull'etica e sulla progettazione di IA incentrata sull'uomo e su più contenuti sulla collaborazione uomo-IA nella forza lavoro. I ricercatori hanno anche creato un corso sperimentale di tre giorni chiamato Learning Machines: Computation, Ethics, and Policy che ha immerso i leader in un'esperienza di apprendimento in stile costruzionista in cui i team hanno lavorato insieme su una serie di attività pratiche con robot autonomi che è culminato in una gara di capstone in stile escape room che ha riunito tutto.

Il corso Learning Machines ha avuto un enorme successo, afferma Breazeal.

“Al MIT impariamo facendo e attraverso il lavoro di squadra. Abbiamo pensato, e se permettessimo ai dirigenti di conoscere l'intelligenza artificiale in questo modo? spiega. “Abbiamo scoperto che il coinvolgimento è molto più profondo e hanno acquisito intuizioni più forti su ciò che fa funzionare queste tecnologie e su cosa serve per implementarle in modo responsabile e solido. Penso che questo influenzerà profondamente il modo in cui pensiamo alla formazione dei dirigenti per questo tipo di tecnologie dirompenti in futuro.

Raccolta di feedback, miglioramento dei contenuti

Durante lo studio, i ricercatori del MIT si sono confrontati con gli studenti utilizzando questionari per ottenere il loro feedback sui contenuti, le pedagogie e le tecnologie utilizzate. Hanno anche chiesto ai docenti del MIT di analizzare ogni percorso di apprendimento per identificare le lacune educative.

Nel complesso, i ricercatori hanno scoperto che gli studenti desideravano maggiori opportunità di coinvolgimento, sia con i loro coetanei attraverso attività di gruppo che con docenti ed esperti attraverso componenti sincrone di corsi online. E mentre la maggior parte del personale ha trovato il contenuto interessante, desiderava vedere più esempi direttamente applicabili al proprio lavoro quotidiano.

Ora, nella seconda iterazione dello studio, i ricercatori stanno utilizzando quel feedback per migliorare i viaggi di apprendimento. Stanno progettando verifiche delle conoscenze che faranno parte dei corsi asincroni di autoapprendimento per aiutare gli studenti a interagire con il contenuto. Stanno inoltre aggiungendo nuovi strumenti per supportare eventi di domande e risposte dal vivo con esperti di intelligenza artificiale e aiutare a creare più comunità tra gli studenti.

Il team sta anche cercando di aggiungere esempi specifici del Dipartimento della Difesa in tutti i moduli educativi e includere un seminario basato su scenari.

"Come migliorare le competenze di una forza lavoro di 680,000 persone in diversi ruoli lavorativi, a tutti i livelli e su larga scala? Questo è un problema delle dimensioni del MIT e stiamo attingendo al lavoro di livello mondiale che il MIT Open Learning ha svolto dal 2013, democratizzando l'istruzione su scala globale", afferma il maggiore John Radovan, vicedirettore del DAF-MIT AI Acceleratore. “Sfruttando la nostra partnership di ricerca con il MIT, siamo in grado di ricercare la pedagogia ottimale della nostra forza lavoro attraverso progetti pilota mirati. Siamo quindi in grado di raddoppiare rapidamente i risultati positivi inaspettati e fare perno sulle lezioni apprese. È così che acceleri un cambiamento positivo per i nostri aviatori e tutori”.

Man mano che lo studio procede, il team del programma sta concentrando la propria attenzione su come consentire a questo programma di formazione di raggiungere una scala più ampia.

“Il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti è il più grande datore di lavoro al mondo. Quando si tratta di intelligenza artificiale, è davvero importante che i loro dipendenti parlino tutti la stessa lingua", afferma Kathleen Kennedy, direttore senior del MIT Horizon e direttore esecutivo del MIT Center for Collective Intelligence. “Ma la sfida ora è ridimensionare questo in modo che gli studenti che sono persone individuali ottengano ciò di cui hanno bisogno e rimangano coinvolti. E questo aiuterà sicuramente a informare su come diverse piattaforme del MIT possono essere utilizzate con altri tipi di grandi gruppi".

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