あ 人工知能 (AI) 人間の生活の中でますますスペースを獲得しています。 この分野の新技術は、数年前には不可能だった能力を実証しています。
その可能性で際立っているAIツールの1つは、 Generative Pre-trained Transformer (GPT)、さまざまな種類の情報を生成し、多くの分野からのさまざまな質問に答えることができるアルゴリズム。
GPT-3 モデルは、人間が作成したテキスト作品と混同される可能性のあるテキストを書くことができます。
人工知能とは？
あ 人工知能 インテリジェントと見なされる特定のタスクを実行する機械の能力として定義できます。
つまり、このタスクを実行するには、情報を分析して決定を下す必要があります。 情報、博士博士を概念化します。 連邦大学の人工知能コースのコーディネーター、アンダーソン・ソアレス氏 ゴイアスから (UFG).
AI の世界には、 機械学習. これは、データから学習するプロセスです。 アンダーソン教授は例を挙げています。犬が何であるかを機械に教えるには、犬を表すさまざまな画像を機械に見せる必要があります。
GPT-3 モデル
アンダーソン・ソアレスによると、それまでの人工知能ツールの主な機能の 1 つは、オブジェクトを分類することでした。 GPT-3 モデルでは、アルゴリズムから情報を生成して生成することができました。
博士博士 セルジッペ連邦大学のパウロ・ボア・ソルテ (UFS）、GPT とは何か、およびその仕組みについては、以下のビデオで説明しています。
あ GPTを担当する会社はOpenAIです イーロン・マスクが所有しています。 の人工知能研究機関です。 私たち.
GPT には 3 つのバージョンがあります。 最初は 2008 年、2 番目は 2019 年、3 番目は 2020 年にリリースされました。
最新バージョンである GPT-3 は、 プログラミング構造内の 1,750 億のパラメーター. 2 番目のバージョンには 15 億のパラメーターがありました。
これらのパラメーターは、プログラミングの変数に関連していると Paulo 教授は説明します。 「たとえば、機械がリンゴが何であるかを学習するには、赤いリンゴと緑のリンゴなど、すべての可能性について学習する必要があります。 これらの変数は、人工知能の機械学習パラメーターに関連しています」と教育者は言います。
アイデアを得るには、 人間の脳 100 兆個のシナプスを実行する能力があり、GPT-3 モデルの 570 倍の可能性があります。
これらのツールは飛躍的に進歩しました。 専門家は、数年以内に人間の脳の可能性に到達するか、それを超えることさえできると指摘しています。
いくつかチェックしてください GPT-3 の機能:
さまざまなトピックについて完全なテキストを書きます。
詩や歌を書きます。
インターフェイスを作成します。
メールを書く;
スケジュール;
テキストを翻訳します。
「パンってなんでふわふわなの？」などの疑問にお答えします。
2022 年 11 月に開始された ChatGPT は、「最も多様なトピックについて非常に迅速に対話するロボットのように機能し、より人間的に聞こえます」と Paulo は説明します。
「GPT-3 書き込みアルゴリズムの世界に新しい次元を提示します、拡張された規模のデータベースのおかげで、さまざまなテキストのジャンルと語彙をカバーしているためです。 さらに、このアルゴリズムは引用を参照する可能性をもたらしますが、これには、他の学術的な作品と同様に、いくつかの反省と細心の注意が必要です」 - 教授. 博士 ポール・グッド・ラック。
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人工知能と教育
人工知能技術の開発と改善は、人間の現実、ひいては教育の分野を横断する要因です。
博士博士 Paulo Boa Sorte は、UFS の TECLA (Technologies, Education and Applied Linguistics) 研究グループを調整しています。
Paulo は、このグループで行われた調査で、GPT が「創造性、知的財産、著作権などの概念を再考させる」ことが判明したと報告しています。
「この意味で、これらのテキストが誰のものであり、どのような文脈で使用することが許可されているかを尋ねる価値があります 文学的および学術的なテキスト、操作マニュアルなどを作成できるアルゴリズムモデル." - 教授 博士 パウロの幸運
パウロによると、すでにいくつかの議論が生まれており、彼の観点から議論するためのスペースが必要です。 「私たちはこれまで以上に話し合う必要があります 盗作、著作権、文化財へのアクセス"、強化します。
GPT-3 の良い面の中で、Paulo は翻訳などの特定のタスクの実行について言及しています。 マイナス面については」大きな課題には倫理的問題が含まれる、特に話すとき 盗作とフェイクニュースの拡散. ネットワーク上に存在するものからデータが収集されるため、アルゴリズムは人種差別主義者、性差別主義者、LGBT 恐怖症、非倫理的なコンテンツなどを再現できます」と彼は主張します。
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アンダーソン・ソアレス氏によると、教育界における AI の実装はいまだに恥ずかしがり屋で、古典的で保守的です。
クレジット: 個人コレクション
アンダーソン教授は、デジタル技術の出現により、コンテンツ教育の時代はすでに脅かされていたと考えています。 彼の見解では、教育者の役割は、ファシリテーター、刺激者として、現実に応じて再定義されるでしょう。 彼は、教師と生徒の関係に大きな変化があると信じています。
「他のツールと同様に、これは良いことにも悪いことにも使用できます。 音声複製ツールや写真合成、人工映像などを一般の人が利用できるようになる時代に備える必要があります。 社会は、誤った情報とテクノロジーの使用に関して、より教育と訓練を受け、何が彼らに届くかについてより精巧な批判的思考を持たなければなりません。」
博士博士 アンダーソン・ソアレス。
に関しては 教育および学習プロセスにおける AI 技術の貢献、パウロ ボア ソルテ教授のハイライト:
"先生へ、私は官僚的なプロセスの自動化を大きな貢献として挙げることができます. 学校の官僚的な側面の世話に費やす時間が減り、何に専念できるようになります。 授業の準備、生徒への配慮、学習上の困難の可能性など、非常に重要です。 学ぶ。"
学生のために、仮想現実、拡張現実、複合現実 (私のグループがセルジペの州ネットワークの教師と一緒に開発した別のプロジェクト)、クラウド コンピューティング、ゲーミフィケーションなどのトレンドがあります。」
教授 博士 パウロの幸運
UFS の研究者は、ブラジルの現実には、学校での AI の実装には 2 つの大きな課題があると考えています。
〇 リソースと資料へのアクセス. 1 つ目については、ProInfo や UCA (学生 1 人に 1 台のコンピューター) プログラムなど、政府によるテクノロジのイニシアチブがあるため、彼は既に進歩が見られていると考えています。
Paulo の意見では、克服するのがより難しいもう 1 つの課題は、 これらのテクノロジーを使用する教師のトレーニング. 「学校に設備を整えたり、技術以上のトレーニングを提供したりしても意味がありません。 紙とペンで簡単にできることをキャンバスに移しても意味がありません。 パンデミック時の私たちの教育活動のやり方がそれを証明しています」と教育者は言います。
クレジット: シャッターストック
Paulo Boa Sorte 氏は、GPT や ChatGPT などの AI 技術は、 「それらによって提供されるすべてのデータは、すでに存在し、私たちが ネットワーク。 つまり、機械が新しいことを考えたり、質問したり、発見したりする方法がないということです。」
この意味で、AI は、大学や研究機関の研究者によって行われる科学的イニシアチブのように革新的ではないと教授を擁護します。
「教育では、質問をすることでのみ進歩します。 古いことわざにあるように、質問は世界を動かすものであり、AI がそれを行うのを見るにはほど遠いと思います」と Paulo は締めくくります。
今やめないで... 宣伝の後にもっとあります;）
方法をチェックしてください 人工知能の高等教育:
ルーカス・アフォンソ
ジャーナリスト
