Program uči osebje ameriških zračnih sil osnov umetne inteligence

Namen novega akademskega programa, razvitega na MIT, je naučiti osebje ameriških zračnih in vesoljskih sil razumevanja in uporabe tehnologij umetne inteligence. V nedavnem strokovno pregledna študija, so raziskovalci programa ugotovili, da je bil ta pristop učinkovit in da so ga zaposleni z različnimi ozadji in poklicnimi vlogami dobro sprejeli.

Projekt, ki ga je financiral Oddelek letalskih sil – MIT Artificial Intelligence Accelerator, želi prispevati k izobraževalnim raziskavam umetne inteligence, zlasti glede načinov za povečanje učnih rezultatov v velikem obsegu za ljudi iz različnih izobraževalnih okolij.

Strokovnjaki MIT Open Learning so zgradili kurikulum za tri splošne vrste vojaškega osebja – voditelje, razvijalce in uporabnike – z uporabo obstoječih izobraževalnih gradiv in virov MIT. Ustvarili so tudi nove, bolj eksperimentalne tečaje, ki so bili namenjeni voditeljem zračnih in vesoljskih sil.

Nato so znanstveniki MIT vodili raziskovalno študijo, da bi analizirali vsebino, ocenili izkušnje in rezultate posameznih učencev med 18-mesečnim pilotnim projektom ter predlagali inovacije in vpoglede, ki bi omogočili, da se program sčasoma poveča.

Uporabili so intervjuje in več vprašalnikov, ki so bili ponujeni tako udeležencem programa kot osebju, da bi ocenili, kako je 230 osebja zračnih in vesoljskih sil komuniciralo z gradivom tečaja. Sodelovali so tudi s fakulteto MIT, da bi izvedli analizo vrzeli v vsebini in ugotovili, kako bi lahko kurikulum še izboljšali, da bi obravnaval želene veščine, znanje in miselnost.

Končno so raziskovalci ugotovili, da se je vojaško osebje pozitivno odzvalo na praktično učenje; cenijo asinhrone, časovno učinkovite učne izkušnje, ki se prilegajo njihovim natrpanim urnikom; in močno je cenil timsko izkušnjo učenja skozi ustvarjanje, vendar je iskal vsebino, ki je vključevala več strokovnih in mehkih veščin. Učenci so prav tako želeli videti, kako se umetna inteligenca neposredno uporablja pri njihovem vsakodnevnem delu in širšem poslanstvu zračnih in vesoljskih sil. Zanimalo jih je tudi več priložnosti za sodelovanje z drugimi, vključno z vrstniki, inštruktorji in strokovnjaki za umetno inteligenco.

Na podlagi teh ugotovitev, ki so jih raziskovalci programa nedavno delili na konferenci IEEE Frontiers in Education, ekipa dopolnjuje izobraževalno vsebino in portalu dodaja nove tehnične funkcije za naslednjo ponovitev študije, ki trenutno poteka in bo trajala do leta 2023.

»Kopamo globlje v širitev tega, kar mislimo, da so priložnosti za učenje, ki jih vodijo naša raziskovalna vprašanja, pa tudi razumevanje znanosti učenja o tovrstnem obsegu in kompleksnosti projekta. Konec koncev pa skušamo letalskim silam in Ministrstvu za obrambo zagotoviti nekaj prave prevodne vrednosti. To delo jim daje vpliv v resničnem svetu in to je res vznemirljivo,« pravi glavna raziskovalka Cynthia Breazeal, ki je dekanja MIT za digitalno učenje, direktorica MIT RAISE (Odgovorna umetna inteligenca za socialno opolnomočenje in izobraževanje) in vodja raziskovalne skupine Personal Robots Media Laba.

Gradnja učnih poti

Na začetku projekta so letalske sile programski skupini dale nabor profilov, ki so zajemali izobrazbo in delovne funkcije šestih osnovnih kategorij osebja letalskih sil. Ekipa je nato ustvarila tri arhetipe, ki jih je uporabila za izgradnjo »učnih poti« – vrsto programov usposabljanja, zasnovanih za prenos nabora veščin AI za vsak profil.

Arhetip Lead-Drive je posameznik, ki sprejema strateške odločitve; arhetip Create-Embed je tehnični delavec, ki implementira rešitve AI; in arhetip Facilitate-Employ je končni uporabnik orodij, razširjenih z AI.

Prednostna naloga je bila prepričati arhetip Lead-Drive o pomembnosti tega programa, pravi glavni avtor Andrés Felipe Salazar-Gomez, raziskovalec pri MIT Open Learning.

»Celo znotraj Ministrstva za obrambo so se voditelji spraševali, ali se usposabljanje na področju umetne inteligence splača ali ne,« pojasnjuje. »Najprej smo morali spremeniti miselnost vodij, da bodo dovolili drugim učencem, razvijalcem in uporabnikom, da gredo skozi to usposabljanje. Na koncu pilota smo ugotovili, da so sprejeli to usposabljanje. Imeli so drugačno miselnost.”

Tri učna potovanja, ki so trajala od šest do dvanajst mesecev, so vključevala kombinacijo obstoječih tečajev AI in materialov MIT Horizon, MIT Lincoln Laboratory, MIT Sloan School of Management, Laboratorija za računalništvo in umetno inteligenco (CSAIL), Media Lab , in programi MITx MicroMasters. Večina izobraževalnih modulov je bila v celoti na voljo na spletu, sinhrono ali asinhrono.

Vsako učno potovanje je vključevalo različne vsebine in oblike glede na potrebe uporabnikov. Na primer, potovanje Create-Embed je vključevalo petdnevni, osebni, praktični tečaj, ki ga je poučeval raziskovalec Lincolnovega laboratorija in je ponudil globok potop v tehnično gradivo AI, medtem ko je potovanje Facilitate-Employ vključevalo samostojni, asinhrone učne izkušnje, ki temeljijo predvsem na materialih MIT Horizon, ki so zasnovani za širšo publiko.

Raziskovalci so ustvarili tudi dva nova tečaja za kohorto Lead-Drive. Prvi, sinhroni spletni tečaj z naslovom The Future of Leadership: Human and AI Collaboration in the Workforce, razvit v sodelovanju z Esme Learning, je temeljil na želji vodij po več usposabljanja o etiki in oblikovanju umetne inteligence, osredotočenem na človeka, ter več vsebine o sodelovanju med človekom in umetno inteligenco v delovni sili. Raziskovalci so izdelali tudi eksperimentalni, tridnevni osebni tečaj z naslovom Learning Machines: Computation, Ethics, and Policy, ki je voditelje potopil v učno izkušnjo v slogu konstrukcije, kjer so ekipe sodelovale pri nizu praktičnih dejavnosti z avtonomnimi roboti. ki je doseglo vrhunec v tekmovanju v slogu sobe pobega, ki je združilo vse.

Tečaj o učnih strojih je bil izjemno uspešen, pravi Breazeal.

»Na MIT se učimo z ustvarjanjem in timskim delom. Pomislili smo, kaj če vodstvenim delavcem omogočimo, da se na ta način učijo o AI?« pojasnjuje. »Ugotovili smo, da je sodelovanje veliko globlje in pridobili so močnejšo intuicijo o tem, zakaj te tehnologije delujejo in kaj je potrebno za njihovo odgovorno in robustno implementacijo. Mislim, da bo to močno vplivalo na naše razmišljanje o izobraževanju vodstvenih kadrov za tovrstne prelomne tehnologije v prihodnosti.«

Zbiranje povratnih informacij, izboljšanje vsebine

Ves čas študije so raziskovalci MIT preverjali učence z uporabo vprašalnikov, da bi pridobili njihove povratne informacije o uporabljeni vsebini, pedagogiki in tehnologijah. Prav tako so profesorji MIT analizirali vsako učno pot, da bi ugotovili vrzeli v izobraževanju.

Na splošno so raziskovalci ugotovili, da so učenci želeli več priložnosti za sodelovanje, bodisi s svojimi vrstniki prek skupinskih dejavnosti ali s fakulteto in strokovnjaki prek sinhronih komponent spletnih tečajev. In medtem ko se je večini osebja vsebina zdela zanimiva, so želeli videti več primerov, ki bi bili neposredno uporabni pri njihovem vsakodnevnem delu.

Zdaj v drugi ponovitvi študije raziskovalci te povratne informacije uporabljajo za izboljšanje učnih poti. Oblikujejo preverjanja znanja, ki bodo del samostojnih, asinhronih tečajev, da bodo učencem pomagali vključiti se v vsebino. Dodajajo tudi nova orodja za podporo dogodkom z vprašanji in odgovori v živo s strokovnjaki za umetno inteligenco in pomagajo zgraditi več skupnosti med učenci.

Ekipa prav tako želi dodati posebne primere Ministrstva za obrambo v izobraževalne module in vključiti delavnico, ki temelji na scenarijih.

»Kako nadgraditi 680,000 zaposlenih v različnih delovnih vlogah, na vseh ravneh in v velikem obsegu? To je problem velikosti MIT in izkoriščamo delo svetovnega razreda, ki ga MIT Open Learning izvaja od leta 2013 – demokratizacijo izobraževanja v svetovnem merilu,« pravi major John Radovan, namestnik direktorja DAF-MIT AI. Pospeševalnik. »Z izkoriščanjem našega raziskovalnega partnerstva z MIT lahko prek osredotočenih pilotov raziskujemo optimalno pedagogiko naše delovne sile. Nato lahko hitro podvojimo nepričakovane pozitivne rezultate in se osredotočimo na pridobljena spoznanja. Tako pospešite pozitivne spremembe za naše letalce in skrbnike.”

Ko študija napreduje, se programska ekipa osredotoča na to, kako lahko omogoči, da ta program usposabljanja doseže večji obseg.

»Ministrstvo ZDA za obrambo je največji delodajalec na svetu. Ko gre za AI, je zelo pomembno, da njihovi zaposleni govorijo isti jezik,« pravi Kathleen Kennedy, višja direktorica MIT Horizon in izvršna direktorica Centra za kolektivno inteligenco MIT. »Toda zdaj je izziv povečati to tako, da učenci, ki so posamezniki, dobijo, kar potrebujejo, in ostanejo vključeni. In to bo zagotovo pomagalo pri informiranju o tem, kako se lahko različne platforme MIT uporabljajo z drugimi vrstami velikih skupin.«

<!–
->

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://blockchainconsultants.io/program-teaches-us-air-force-personnel-the-fundamentals-of-ai/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=program-teaches-us-air-force-personnel-the-fundamentals-of-ai