Джилл Ватсон (Jill Watson) ассистент преподаватель онлайн-курсов Технологического института Джорджии до момента своего «разоблачения» успела помочь в работе над проектами по дизайну программ более чем 300 американским аспирантам. В ее компетенции был довольно широкий круг задач – от рассылки вопросов и напоминаний о сроках сдачи выполненных заданий – до активного участия в обсуждении острых вопросов на специализированных студенческих форумах, где студенты обмениваются мнениями и знаниями, связанными с курсовыми работами и прочими проектами.

Поскольку общение в рамках проводимого эксперимента проходило исключительно онлайн, увидеть Джилл воочию никому из студентов не удавалось, однако по манере общения и используемому сленгу большинство студенческой аудитории представляло ее общительной дружелюбной девушкой с чувством юмора двадцати с лишним лет, активно работающей над докторской диссертацией. И практически никто из опрошенных до последнего момента не предполагал, что общается с роботизированным комплексом. Между тем, намек на происхождение Джилл скрывался в ее фамилии – Watson, знакомой всем нам аналитической платформы, разработанной концерном IBM и доработанной в соответствии с особенностями обучающего процесса в лаборатории института Джорджии.

Согласно данным журналистского опроса нашлось немало студентов, выразивших желание проголосовать за Джилл как за одного из лучших ассистентов курса. Здесь администрации института пришлось раскрыть аспирантам истинное происхождение ассистентки Джилл Ватсон. Когда правда стала достоянием студенческого сообщества, кое-кто из аспирантов все же согласился, что кое-какие сомнения по поводу Джилл все же имелись – слишком уж быстро и точно отвечала она на вопросы в сообщениях, причем вне зависимости от их сложности.

Популярность онлайн-обучения, предоставляющего миллионам заинтересованных абитуриентов возможность получить качественное, а главное, доступное по цене образование растет с каждым годом, как растет и аудитория желающих обучиться онлайн не выходя из дома. Но то, что для студентов благо, для инструкторов на определенном этапе превращается в проблему в связи с лавиной вопросов, задаваемых студентами и требующих оперативного ответа. Подсчитано, что в среднем за семестр ассистенту-преподавателю приходится отвечать на более чем 10 тысяч (!) вопросов в текстовых сообщениях. И здесь передача рутинных функций роботу видится как лучший выход из положения, что убедительно доказал пример Джилл Ватсон.

Разумеется, «роботессу» мисс Ватсон пока трудно назвать идеалом, как и альтернативные роботизированные решения справляющиеся с аналогичными задачами. И тем не менее, специалисты аналитического отдела института подсчитали, что Джилл удалось ответить на 40% рутинных вопросов, оставляя при этом в компетенции “живого” преподавателя прежде неоднозначные вопросы с философским подтекстом и такие, которые были связаны с индивидуальной личностной оценкой.

В компании IBM знают о разработке обучающего робота на базе их программного комплекса, но сами специалисты компании в работе лаборантов Технологического института участия не принимали. Разрабатывая программные алгоритмы Джилл специалисты института проанализировали в общей сложности порядка 40 000 сообщений на форуме Piazza и обучили систему классифицировать вопросы. При этом, как упоминают создатели Джилл Ватсон, их система значительно опередила «в развитии» существующих обучающих чат ботов и генерирует ответ только в том случае, когда не ниже чем на 97% «уверена» в его истинности и правильности классификации.

Эксперимент в несколько видоизмененном формате продолжится в следующем году. На этот раз студентов предупредят, что один из ассистентов робот, но не более того. Окончательный вердикт им все же придется выносить самостоятельно.

Если апробированная технология приживется в образовательной сфере, эффект ее применения будет сложно переоценить. Уже сегодня ясно, что это, в первую очередь, новые возможности для экспоненциального расширения онлайн аудитории и более чем доступные цены.

С учетом стремительного развития систем ИИ, прежде всего связанных с обработкой и анализом больших объемов информации, а также необходимостью формирования на их основе статистических выводов не сложно предположить дальнейшее расширение сфер их применения. Уже сегодня интеллект «Watson» задействован в ряде онкологических центров в процессе диагностике рака, где требуется сверка колоссального объема архивной информации с той, которую предоставляет для диагностики конкретный пациент. И уже сегодня результаты диагностики, подготовленные с использованием ИИ, зачастую оказываются точнее чем те, которые получены традиционным способом, с использованием знаний и опыта узкопрофильных специалистов.

Источник: geektimes.ru/company/dronk/blog/276126/