Государственное автономное общеобразовательное учреждение Саратовской области «Образовательный центр №1 имени Героя Советского Союза К.А.Рябова»

Искусственный интеллект в образовании: Польза или вред

Выполнили:

Жабров Илья Алексеевич

Мамаджонова Фарзина Аминжоновна

Сабура Елизавета Алексеевна

Ходжиев Умеджон Фаррухович

Щенников Михаил Антонович

Руководитель: Чекалина Ольга Константиновна,

учитель информатики и физики

Оглавление

1. Введение 2
1.1. Актуальность исследования 3
1.2. Проблема исследования 4
1.3. Объект и предмет исследования 4
1.4. Гипотеза 4
1.5. Цели и задачи исследования 4
1.6. Методы исследования 4
1. Теоретическая часть 4
1.1. Определение искусственного интеллекта (ИИ) и его составляющие 4
1.2. Виды ИИ 5
1.3. Составляющие ИИ 5
1.4.  История ИИ 6
1.5. Применения Искусственного интеллекта в сфере образования 6
2. Практическая часть 8
Заключение 13
Список литературы 14

1. Введение

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой направление в компьютерной науке, занимающееся разработкой интеллектуальных систем, способных решать задачи, для которых обычно требуется человеческое мышление. Сегодня технологии ИИ находят активное применение во многих областях, в том числе в сфере образования.

Внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс даёт ряд существенных преимуществ. Прежде всего, ИИ позволяет персонализировать учебные программы и методики — подстраивать их под потребности каждого учащегося. Благодаря этому ученики могут осваивать материал в индивидуальном темпе и уделять особое внимание темам, вызывающим затруднения.

Помимо этого, искусственный интеллект открывает новые возможности для интерактивного обучения. Виртуальные ассистенты и роботизированные преподаватели способны помогать учащимся в изучении новых тем и оперативно отвечать на возникающие вопросы, что способствует созданию более продуктивной и мотивирующей образовательной среды.

Ещё одно важное направление применения ИИ в образовании — автоматизация административных задач. Например, система может самостоятельно проверять учебные работы, отслеживать прогресс учащихся и предоставлять педагогам детальную аналитику. Это помогает учителям эффективнее выстраивать образовательный процесс.

Вместе с тем использование ИИ в образовании сопряжено с рядом вызовов и проблем. Вызывает беспокойство потенциальная замена учителей интеллектуальными системами и, как следствие, сокращение рабочих мест. Кроме того, существует угроза утечки персональных данных учащихся и их неправомерного использования третьими лицами.

Таким образом, применение искусственного интеллекта в образовании открывает широкие перспективы для повышения эффективности и интерактивности обучения. Однако для защиты интересов педагогов и учащихся крайне важно детально проработать этические и безопасности аспекты таких решений.

1.1. Актуальность исследования

Применение искусственного интеллекта в сфере образования приобретает особую значимость в современных условиях. Это обусловлено несколькими ключевыми факторами:

1. Персонализация обучения. ИИ даёт возможность разрабатывать индивидуальные образовательные траектории для каждого ученика с учётом его способностей и потребностей, что помогает добиваться более высоких учебных результатов.

1. Оптимизация учебного процесса. Автоматизация рутинных задач — проверки заданий, мониторинга успеваемости, формирования отчётности — освобождает время педагогов. Учителя могут сосредоточиться на творческой работе: интерактивных занятиях и персональной поддержке учащихся.

1. Повышение качества образования. Благодаря ИИ студенты получают доступ к обширным образовательным ресурсам и дополнительной поддержке: пояснениям, рекомендациям и консультациям по изучаемым дисциплинам. Это напрямую влияет на качество обучения и академические достижения.

1. Подготовка к будущему. Искусственный интеллект — одна из ведущих технологий грядущих десятилетий. Знакомство с ИИ уже в школе позволяет учащимся развивать востребованные навыки, повышает их конкурентоспособность на рынке труда и открывает перспективы карьеры в высокотехнологичных отраслях.

1. Доступность образования. Технологии ИИ помогают создавать онлайн-платформы и цифровые ресурсы, доступные широкому кругу пользователей вне зависимости от их местоположения и социально-экономического статуса. Это способствует преодолению географических и финансовых барьеров и обеспечивает равные образовательные возможности.

Итак, внедрение искусственного интеллекта в образование — важный шаг к повышению эффективности обучения, рационализации учебного процесса и подготовке учащихся к вызовам будущего.

1.2. Проблема исследования

Ключевая проблема заключается в том, что сегодня не все люди имеют возможность получать образование традиционным способом из-за проблем со здоровьем либо неблагоприятных природных или политических условий в регионе проживания.

1.3. Объект и предмет исследования

• Объект: искусственный интеллект.

• Предмет: применение ИИ в сфере образования.

1.4. Гипотеза

Предполагается, что современные технологии искусственного интеллекта способны оптимизировать и усовершенствовать образовательный процесс.

1.5. Цели и задачи исследования

Цель исследования: проанализировать потенциал нейронных сетей и оценить целесообразность их внедрения в сферу образования.

Задачи исследования:

• изучить сущность и принципы работы искусственного интеллекта;

• исследовать существующие ИИ-системы, применимые в современном образовательном процессе, и провести оценку их преимуществ и недостатков;

• сформулировать выводы о перспективах использования ИИ в образовании.

1.6. Методы исследования

• анализ научной литературы и интернет-ресурсов;

• изучение образовательных платформ с потенциалом применения в учебном процессе.

1. Теоретическая часть

1.1. Определение искусственного интеллекта (ИИ) и его составляющие

Интеллект (от лат. intellectus —«восприятие», «понимание», «рассудок») или ум представляет собой свойство психики, которое включает:

• способность адаптироваться к новым ситуациям;

• умение обучаться и запоминать на основе опыта;

• понимание абстрактных концепций;

• применение знаний для взаимодействия с окружающим миром.

Это комплексная способность к познанию и решению задач, объединяющая такие когнитивные функции, как ощущение, восприятие, память, мышление и воображение.

Согласно концепции психолога Рэймонда Кэттелла, выделяют два типа интеллекта:

• подвижный — отвечает за логическое мышление, анализ и решение нестандартных задач;

• кристаллизовавшийся — базируется на накопленных знаниях и навыках.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial Intelligence, AI) — это научная и технологическая дисциплина, занимающаяся разработкой интеллектуальных машин и программ. Хотя ИИ связан с моделированием человеческого мышления, он не ограничивается биологическими принципами.

Сегодня термин «искусственный интеллект» используют для обозначения систем, выполняющих сложные задачи, ранее доступные только человеку, — например, онлайн-обслуживание клиентов или игру в шахматы. Часто его смешивают с родственными понятиями, такими как машинное и глубокое обучение.

Проще говоря, ИИ -это система, способная имитировать человеческое поведение, выполнять задачи и совершенствоваться на основе получаемых данных. Иными словами, это всё, что позволяет машинам действовать «разумно».

Современный интернет обеспечивает быстрый доступ к колоссальным объёмам информации. Распределённые вычисления привели к накоплению огромных массивов данных, преимущественно неструктурированных. Augmented Intelligence (расширенный интеллект) помогает фильтровать и верифицировать данные в конкретных областях, облегчая принятие обоснованных решений — при этом рутинную работу берут на себя машины.

1.2. Виды ИИ

Современные системы ИИ делят на три категории:

1. Ограниченный (прикладной) ИИ — работает в заданной области, выполняет конкретные задачи на основе алгоритмов и обучающих данных, но не осваивает новые. Примеры: языковые переводчики, виртуальные ассистенты, самоуправляемые автомобили, поисковые системы, спам-фильтры.

1. Сильный (обобщённый) ИИ — способен решать широкий спектр разноплановых задач, самостоятельно изучать новые проблемы и вырабатывать стратегии. В отдельных случаях достигает уровня человеческого интеллекта.

1. Супер-ИИ (сознательный ИИ) — гипотетическая система с самосознанием, аналогичная человеческому. На текущий момент не существует и вряд ли появится в обозримом будущем.

Поскольку многие задачи (особенно связанные с моралью и этикой) выходят за рамки возможностей первых двух типов, ИИ может лишь частично заменить человека в любой сфере деятельности.

1.3. Составляющие ИИ

Основа ИИ — алгоритмическое моделирование и имитация человеческого мышления. Обычно такие системы:

• обрабатывают большие объёмы размеченных данных;

• выявляют корреляции и закономерности;

• используют их для прогнозирования.

Например, чат-бот, обученный на диалогах, учится вести реалистичные беседы, а система распознавания изображений — идентифицировать объекты после анализа миллионов примеров.

Программирование ИИ фокусируется на трёх когнитивных навыках:

• Обучение — сбор данных и разработка алгоритмов (правил) для их преобразования в полезную информацию. Например, нейронная сеть обучается распознавать изображения, анализируя множество помеченных примеров.

• Рассуждение — выбор оптимального алгоритма для достижения цели.

• Самокоррекция — непрерывная настройка алгоритмов для повышения точности результатов.

1.4.  История ИИ

История ИИ началась в 1950-х годах с теста Тьюринга, предложенного Аланом Тьюрингом для оценки способности машины демонстрировать интеллект, неотличимый от человеческого. Это стало отправной точкой развития направления.

Ранние примеры ИИ:

• «Логический теоретик» (1955) — программа Аллена Ньюэлла и Герберта Саймона, решавшая задачи с помощью логических правил;

• «Эксперт» (1965) — система с базой знаний для принятия решений в узких областях.

В 1990-х произошёл резкий скачок развития ИИ благодаря:

• усовершенствованию алгоритмов машинного обучения;

• росту вычислительной мощности компьютеров;

• разработкам в области генетического программирования (например, работы Гарри Колберта).

Сегодня ИИ применяется в самых разных сферах:

• медицина — точная и быстрая диагностика заболеваний;

• автомобилестроение — системы автопилота для безопасного движения;

• образование — персонализация обучения и повышение его эффективности.

1.5. Применения Искусственного интеллекта в сфере образования

Возможностей много уже сейчас, и их число будет только расти — программы и сервисы, способные самообучаться, помогают людям решать самые разные задачи.

Для автоматизации рутинных процессов

Внедрение ИИ в образование позволит делегировать часть задач учителя(множество раз отвечать на один и тот же вопрос, подсчитывать баллы, оценивать успеваемость, проверять работы) машине — и освободить таким образом ресурсы для эксперимента и творчества.

ИИ в сфере образования в России занял уже вполне официальное место: так, с 2023 года письменные работы школьников по гуманитарным предметам в рамках пилотного проекта проверяет нейросеть. Создатели проекта обучили машину искать грамматические, пунктуационные ошибки и даже смысловые погрешности.

Уже начиная с 2024 года сочинения, написанные школьниками в рамках ЕГЭ, будут централизованно проверяться с помощью нейросети — о таких планах сообщил руководитель Рособрнадзора Анзор Музаев (источник). Цель использования ИИ в данном случае — проверка добросовестности учащихся. Планируется, что машина будет расставлять в работах учащихся метки, выделяя подозрительные места. Но итоговое решение о том, списывал ученик или нет, пользовался ли он шпаргалками, всё-таки будет принимать живой человек — модератор.

Для персонализации и создания индивидуальных обучающих треков

Темп обучения для каждого человека и характер усвоения новой информации глубоко индивидуальны. Однако в условиях массового обучения учесть все эти нюансы сложно. Адаптивное обучение построено на потребностях конкретного ученика. Сформировать индивидуальный обучающий трек возможно с помощью искусственного интеллекта. А ещё использование ИИ в образовании позволит найти проблемные места в составе обучающих курсов — разделы и задания, в которых ученики допускают больше всего ошибок. Это очень удобно для преподавателя — он может уделить больше внимания именно этим аспектам, например, дополнительно проработав сложную тему.

Для генерации контента

Эта область использования ИИ для нас — самая привычная. Полученные изображения могут пригодиться, например, для иллюстраций творческих работ или презентаций. Преимущества использования технологии ИИ в данном случае очевидны — креативная задача решится намного быстрее, чем без помощника-машины.

Сети, которые пишут тексты, тоже можно использовать как вспомогательный инструмент для учёбы, а ещё ИИ помогает разобраться с домашними заданиями. Например, нейросеть от Сбера GigaChat можно попросить подготовить текст для небольшого описания — бот охотно соберёт и скомпонует данные. А еще он может помочь, например, разобраться с грамматическими заданиями.

В России уже был один зарегистрированный случай написания дипломной работы с помощью нейросети (источник). Этические аспекты применения искусственного интеллекта в работе с образовательным контентом пока еще только разрабатываются. Но российские программисты уже продумали алгоритмы, которые ограничивают «опасные» запросы.

А вот содействовать педагогу нейросеть согласна. Например, с её помощью можно за пару секунд составить вполне рабочий план урока. Но конечно, использование ИИ имеет ограничения: наполнение каждого блока всё-таки должен продумывать сам специалист.

В перспективе посредством ИИ можно будет создавать и более сложные образовательные продукты, например серии курсов и обучающие приложения. Кроме того, с помощью нейросетей можно автоматизировать процесс превращения лекций в конспекты — технология автоматически распознаёт звучащую речь и переводит её в письменный текст.

Для развития гибких навыков

Один из важнейших гибких навыков — коллаборативность, способность людей объединяться в команды и совместно выполнять различные задачи — казалось бы, не терпит вмешательства машинных технологий. Но и здесь искусственный интеллект, как оказалось, может быть полезен. В рамках акселератора Национальной технологической инициативы ученые использовали технологии ИИ для подбора людей в команды. Это должны были быть максимально эффективные коллективы — такие, которые смогут создавать успешные стартапы.

На основе данных, полученных в ходе предварительной диагностики, было выделено пять ключевых характеристик («гармоний»): знания, роли, личностные качества, ценности и интересы. После обработки общего списка удалось скомпоновать команды, в каждой из которых у участников присутствовал нужный набор мягких и профессиональных навыков.

Как сейчас применяется искусственный интеллект в образовании

В России сейчас реализуются десятки проектов с интегрированным ИИ, которые призваны сделать образование более доступным, комфортным и эффективным. Яркий пример — виртуальный помощник «Кеша» на базе чат-бота GPT4, которым пользуется образовательный сервис Skyeng. «Кеша» позволяет моделировать и отрабатывать диалоги, получая от собеседника обратную связь с выделенными ошибками.

Например, беседуя с «Кешей», можно смоделировать ситуацию покупки сувениров — чат-бот будет вести себя как настоящий продавец-консультант и задавать вопросы, на которые нужно отвечать.

2. Практическая часть

В результате проведенного опроса 83 % обучающихся используют ИИ при подготовке домашнего задания, 44 % педагогов используют ИИ в своей профессиональной деятельности.

Так же в результате опроса было выделено несколько платформ ИИ, которые используют обучающиеся и педагоги.

1. Платформы

RuGTP-3

Является русским аналогом нейросети ChatGTP-3. Для обучения нейросети разработчики составили массив данных на 600Гб из русской литературы, новостных порталов, страниц русско и англоязычной Википедии. Да, ruGPT-3 может немного печатать на английском, но только короткие малоосмысленные предложения. RuGTP-3 способно писать тексты и сообщения в зависимости от запроса.

Kandinsky

Нейросеть способна создавать изображения с нуля на основе текстовых описаний от пользователей. Важным моментом является то, что Kandinsky 2.1 может обрабатывать запросы на русском языке, а также на еще 101 языке. Этот проект был реализован в сотрудничестве с учеными Института искусственного интеллекта AIRI (Москва).

Перспективы развития данной технологии огромны, и это может привести к возникновению новых возможностей в области графического дизайна и многих других отраслях.

Голосовой помощник Алиса

Отечественная альтернатива виртуальным ассистентам Apple Siri, Google Assistant и Amazon Alexa, впервые представленная широкой публике в октябре 2017 года. За время своего развития

«Алиса» научилась многим вещам и приобрела новые навыки: она отлично владеет русским языком, умеет давать быстрые ответы на вопросы и прокладывать маршруты, рассказывать сказки детям, вызывать такси, совершать покупки в интернет-магазинах, играть в различные игры, распознавать фотографии, рисовать картины, управлять «умным» домом, а также выполнять прочие действия.

Gamma AI

Gamma AI — хорошая нейросеть для создания презентаций. Работает на движке GPT-4. Они выглядят очень интересно и сдержанно. Нейросеть сама добавляет на слайды инфографику, таблицы и картинки.

Explain Me Like I’m Five

Explain Me Like I’m Five — нейросеть, которая может помочь в объяснении сложных вещей так, чтобы их могли понять даже дети. Она использует глубокое обучение, чтобы понимать сложные концепции и идеи.

MathGPT

MathGPT — это нейросеть, которая может помочь в решении математических задач. Она использует глубокое обучение для того,

чтобы понимать математические формулы и решать сложные задачи.

С ее помощью можно быстро и легко решать математические задачи различной сложности.

Яндекс Учебник

Платформа называется «ЕГЭ по информатике с Яндекс Учебником» и включает в себя методические материалы, задания по программированию, актуальные версии вариантов ЕГЭ по предмету и помощника на базе искусственного интеллекта (ИИ-помощника). С помощью платформы школьники смогут готовиться к экзамену по информатике в своём темпе, использовать объяснения нейросети, вспомогательные материалы от методистов Яндекс Учебника, встроенный редактор кода и актуальные задания от ФИПИ и ведущих авторов. Дети также смогут проверить свою готовность к ЕГЭ: потренироваться решать варианты в условиях, приближенных к реальному экзамену.

Gradescope

Gradescope — веб-приложение, которое упрощает процесс проведения и оценки тестов для преподавателей. Оно помогает сократить время, затрачиваемое на весь образовательный процесс, выставление оценок, и дает более точное представление об успехах учащихся.

Teacherbot

Чтобы помочь преподавателям в разработке материалов для своих уроков, Teacherbot дает быстрый ответ на вопрос, какой контент они хотят создать. Учителя могут применять сервис для генерации заданий, упражнений и составления планов уроков для любого класса.

Twee

Twee — это искусственный интеллект, ориентированный на учителей английского языка. Преподаватели могут создавать все, от вопросов и бесед до историй, писем, статей и тестов с несколькими вариантами ответов или с вариантами «верно/неверно» за считанные секунды! Можно использовать этот инструмент, генерируя вопросы для обсуждения, фактов и цитат известных людей, связанных с темой, и мозгового штурма, словарного запаса.

Каким образом можно внедрить нейросети в процесс обучения

Можно выделить два важных момента, которые нейросети помогут улучшить в процессе обучения:

• Во-первых, нейросети избавят сферу от излишнего консерватизма и неповоротливости — ИИ становится хорошим стимулом для изучения и использования новых технологий.

• Во-вторых, ИИ может ускорить слишком долгий процесс создания образовательных продуктов. Нередко курсы устаревают еще в процессе разработки, поэтому скорость имеет большое значение. Сокращение сроков подготовки контента сделает обучение актуальнее и своевременнее.

При внедрении в сферу образования у ИИ две основных задачи:

• Генерация изображений и текстов. Искусственный интеллект способен помочь в составлении задач, учебных материалов, иллюстраций к текстам. Главное — не забывать, что искусственный интеллект — это все-таки не эксперт, и достоверность создаваемого им контента всегда нуждается в проверке. Поэтому, разрабатывая учебные курсы с помощью нейросетей нужно быть предельно внимательными.

• Работа со звуком и видео. Виртуальные помощники помогают создавать необычные видеоэффекты для вовлечения в процесс обучения. Кроме того, есть инструменты для создания говорящих персонажей. Нейросети умеют улучшать качество и разрешение видеороликов, обрабатывать звуковые дорожки и генерировать уникальную фоновую музыку, подходящую под курс. Один из частых случаев применения нейросети в обучающих курсах — озвучка роботом. Не нужно тратить время на поиск диктора, запись в студии. Можно просто написать текст, а нейросеть его озвучит. Причем сделает это вполне естественным голосом. ИИ вполне хорошо понимает русский текст, ударения, нюансы произношения.

Тем не менее, на данном этапе развития нейросетей им ещё нельзя поручать некоторые задачи:

• Особенно аккуратно нужно подходить к автоматизации оценок и проверке домашних заданий. Искусственный интеллект может выдумать любой ответ и опираться потом на него. Поэтому система контроля за ним должна быть очень четко продумана.

• Формировать учебную траекторию и индивидуальные программы обучения тоже лучше лично, ведь нейросеть не берет на себя ответственность за результат обучения.

• Не рекомендуется доверять ИИ составление списков литературы, так как в них могут появиться несуществующие книги, сайты и другие источники.

• Не стоит также поручать нейросети писать сценарий по работе с каким-то уникальным оборудованием или программным

обеспечением, так как она может взять информацию не только из доступной документации, но и придумать ее.

Плюсы и минусы ИИ

ИИ предлагает множество преимуществ, но также имеет и некоторые недостатки. Давайте рассмотрим их более подробно: Плюсы:

• Автоматизация рутинных задач: ИИ может выполнять рутинные задачи, такие как проверка заданий и оценка тестов, освобождая время для преподавателей, чтобы они могли больше времени уделить индивидуальному взаимодействию со студентами.

• Индивидуализация обучения: ИИ позволяет создавать персонализированные программы обучения, адаптированные к уровню и потребностям каждого студента. Он может анализировать данные о прогрессе учащихся и предлагать оптимальные материалы и методы обучения.

• Доступность и удобство: ИИ может предоставить образование виртуально, что особенно полезно для студентов, которые не могут присутствовать на занятиях лично. Также ИИ может быть доступен в любое время и место, что облегчает обучение для всех.

Минусы:

• Отсутствие человеческого взаимодействия: Одним из главных недостатков искусственного интеллекта в образовании является

отсутствие эмоциональной и социальной составляющей, которую может предоставить реальный преподаватель. Взаимодействие с учителем и другими студентами играет важную роль в обучении, помогая развивать навыки коммуникации, сотрудничества и критического мышления.

• Ограниченность адаптивности: Искусственный интеллект вряд ли сможет полностью адаптироваться к индивидуальным потребностям каждого студента. В отличие от человеческого преподавателя, который может адаптировать учебный план, объяснить материал по-разному и предоставить дополнительные объяснения, ИИ может быть ограничен в способности персонализировать образовательный процесс.

• Отсутствие эмоционального интеллекта: Искусственный интеллект не обладает эмоциональным интеллектом, который является важной составляющей взаимодействия с учениками. Человеческий преподаватель может распознать эмоциональное состояние студента, поддержать его и помочь справиться с трудностями, тогда как ИИ не способен на это.

• Недостаток предсказуемости: Искусственный интеллект работает на основе алгоритмов и данных, что делает его предсказуемым и ограниченным. В образовательной сфере может возникнуть проблема, если ИИ не сможет адекватно реагировать нанестандартные ситуации или вопросы, не вписывающиеся в установленные рамки.

Нейросети: польза или вред?

Искусственный интеллект, безусловно, революционизирует процесс обучения, он сможет повысить эффективность образования и заинтересовать учеников. Тем не менее, у искусственных есть много минусов и проблем, которые стоит предвидеть.

Искусственный интеллект — это быстроразвивающееся направление и оно постоянно меняется. Мы не сможем чётко сделать вердикт о полезности нейросетей в образовании, пока они не будут интегрированы в процесс обучения.

Заключение

В заключение, можно сказать, что внедрение искусственного интеллекта в сферу образования является очень важным и перспективным шагом. Эта технология обладает потенциалом для значительного улучшения качества образования и обеспечения более эффективного обучения. Использование искусственного интеллекта позволяет создавать индивидуализированные образовательные программы, оптимизировать учебный процесс, улучшать доступность образования и развивать навыки будущего. Однако, внедрение ИИ также необходимо сопровождать соответствующей инфраструктурой, обучением учителей и обеспечением этического использования технологии. В целом, использование искусственного интеллекта в образовании основано на потенциале технологий и может стать ключевым фактором для достижения прогресса и совершенствования образовательной системы.

Список литературы

1. Статья «Интеллект» в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/Интеллект

1. Статья «Искусственный интеллект в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект

1. Регулирование ИИ в мире и России. https://ict.moscow/news/2022-ai-regulation/

1. Artificial Intelligence Index Report 2022.

https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2022/03/2022-AI- Index-Report_Master.pdf

1. Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using an artificial intelligence output detector, plagiarism detector, and blinded human reviewers. C. A. Gao, F. M. Howard, N.

S. Markov, E. C. Dyer, S. R. Y. Luo, A. T. Pearson. bioRxiv 2022.12.23.521610; doi: https://doi.org/10.1101/2022.12.23.52 1610Pause Giant AI Experiments: An Open Letter. https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

1. What is artificial intelligence? John McCarthy. Computer Science Department of Stanford University. 2007. http://www- formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html

1. Introduction to Artificial Intelligence (AI). IBM Skills Network. Course 1 of 6 in the IBM & Darden Digital Strategy Specialization. https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai/home

1. Статья «ChatGPT» в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/ChatGPT

1. История

создания чат-ботов: от идеи до использования чат-ботов в бизнесе. https://www.jivo.ru/blog/tutorials-jivo/chat-bot- history.html

1. Платформ

а Aimylogic https://help.aimylogic.com/docs/ru/

Государственное автономное общеобразовательное учреждение Саратовской области «Образовательный центр №1 имени Героя Советского Союза К.А.Рябова»

Искусственный интеллект в образовании: Польза или вред

Выполнили:

Жабров Илья Алексеевич

Мамаджонова Фарзина Аминжоновна

Сабура Елизавета Алексеевна

Ходжиев Умеджон Фаррухович

Щенников Михаил Антонович

Руководитель: Чекалина Ольга Константиновна,

учитель информатики и физики

Оглавление

1. Введение 2
1.1. Актуальность исследования 3
1.2. Проблема исследования 4
1.3. Объект и предмет исследования 4
1.4. Гипотеза 4
1.5. Цели и задачи исследования 4
1.6. Методы исследования 4
1. Теоретическая часть 4
1.1. Определение искусственного интеллекта (ИИ) и его составляющие 4
1.2. Виды ИИ 5
1.3. Составляющие ИИ 5
1.4.  История ИИ 6
1.5. Применения Искусственного интеллекта в сфере образования 6
2. Практическая часть 8
Заключение 13
Список литературы 14

1. Введение

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой направление в компьютерной науке, занимающееся разработкой интеллектуальных систем, способных решать задачи, для которых обычно требуется человеческое мышление. Сегодня технологии ИИ находят активное применение во многих областях, в том числе в сфере образования.

Внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс даёт ряд существенных преимуществ. Прежде всего, ИИ позволяет персонализировать учебные программы и методики — подстраивать их под потребности каждого учащегося. Благодаря этому ученики могут осваивать материал в индивидуальном темпе и уделять особое внимание темам, вызывающим затруднения.

Помимо этого, искусственный интеллект открывает новые возможности для интерактивного обучения. Виртуальные ассистенты и роботизированные преподаватели способны помогать учащимся в изучении новых тем и оперативно отвечать на возникающие вопросы, что способствует созданию более продуктивной и мотивирующей образовательной среды.

Ещё одно важное направление применения ИИ в образовании — автоматизация административных задач. Например, система может самостоятельно проверять учебные работы, отслеживать прогресс учащихся и предоставлять педагогам детальную аналитику. Это помогает учителям эффективнее выстраивать образовательный процесс.

Вместе с тем использование ИИ в образовании сопряжено с рядом вызовов и проблем. Вызывает беспокойство потенциальная замена учителей интеллектуальными системами и, как следствие, сокращение рабочих мест. Кроме того, существует угроза утечки персональных данных учащихся и их неправомерного использования третьими лицами.

Таким образом, применение искусственного интеллекта в образовании открывает широкие перспективы для повышения эффективности и интерактивности обучения. Однако для защиты интересов педагогов и учащихся крайне важно детально проработать этические и безопасности аспекты таких решений.

1.1. Актуальность исследования

Применение искусственного интеллекта в сфере образования приобретает особую значимость в современных условиях. Это обусловлено несколькими ключевыми факторами:

1. Персонализация обучения. ИИ даёт возможность разрабатывать индивидуальные образовательные траектории для каждого ученика с учётом его способностей и потребностей, что помогает добиваться более высоких учебных результатов.

1. Оптимизация учебного процесса. Автоматизация рутинных задач — проверки заданий, мониторинга успеваемости, формирования отчётности — освобождает время педагогов. Учителя могут сосредоточиться на творческой работе: интерактивных занятиях и персональной поддержке учащихся.

1. Повышение качества образования. Благодаря ИИ студенты получают доступ к обширным образовательным ресурсам и дополнительной поддержке: пояснениям, рекомендациям и консультациям по изучаемым дисциплинам. Это напрямую влияет на качество обучения и академические достижения.

1. Подготовка к будущему. Искусственный интеллект — одна из ведущих технологий грядущих десятилетий. Знакомство с ИИ уже в школе позволяет учащимся развивать востребованные навыки, повышает их конкурентоспособность на рынке труда и открывает перспективы карьеры в высокотехнологичных отраслях.

1. Доступность образования. Технологии ИИ помогают создавать онлайн-платформы и цифровые ресурсы, доступные широкому кругу пользователей вне зависимости от их местоположения и социально-экономического статуса. Это способствует преодолению географических и финансовых барьеров и обеспечивает равные образовательные возможности.

Итак, внедрение искусственного интеллекта в образование — важный шаг к повышению эффективности обучения, рационализации учебного процесса и подготовке учащихся к вызовам будущего.

1.2. Проблема исследования

Ключевая проблема заключается в том, что сегодня не все люди имеют возможность получать образование традиционным способом из-за проблем со здоровьем либо неблагоприятных природных или политических условий в регионе проживания.

1.3. Объект и предмет исследования

• Объект: искусственный интеллект.

• Предмет: применение ИИ в сфере образования.

1.4. Гипотеза

Предполагается, что современные технологии искусственного интеллекта способны оптимизировать и усовершенствовать образовательный процесс.

1.5. Цели и задачи исследования

Цель исследования: проанализировать потенциал нейронных сетей и оценить целесообразность их внедрения в сферу образования.

Задачи исследования:

• изучить сущность и принципы работы искусственного интеллекта;

• исследовать существующие ИИ-системы, применимые в современном образовательном процессе, и провести оценку их преимуществ и недостатков;

• сформулировать выводы о перспективах использования ИИ в образовании.

1.6. Методы исследования

• анализ научной литературы и интернет-ресурсов;

• изучение образовательных платформ с потенциалом применения в учебном процессе.

1. Теоретическая часть

1.1. Определение искусственного интеллекта (ИИ) и его составляющие

Интеллект (от лат. intellectus —«восприятие», «понимание», «рассудок») или ум представляет собой свойство психики, которое включает:

• способность адаптироваться к новым ситуациям;

• умение обучаться и запоминать на основе опыта;

• понимание абстрактных концепций;

• применение знаний для взаимодействия с окружающим миром.

Это комплексная способность к познанию и решению задач, объединяющая такие когнитивные функции, как ощущение, восприятие, память, мышление и воображение.

Согласно концепции психолога Рэймонда Кэттелла, выделяют два типа интеллекта:

• подвижный — отвечает за логическое мышление, анализ и решение нестандартных задач;

• кристаллизовавшийся — базируется на накопленных знаниях и навыках.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial Intelligence, AI) — это научная и технологическая дисциплина, занимающаяся разработкой интеллектуальных машин и программ. Хотя ИИ связан с моделированием человеческого мышления, он не ограничивается биологическими принципами.

Сегодня термин «искусственный интеллект» используют для обозначения систем, выполняющих сложные задачи, ранее доступные только человеку, — например, онлайн-обслуживание клиентов или игру в шахматы. Часто его смешивают с родственными понятиями, такими как машинное и глубокое обучение.

Проще говоря, ИИ -это система, способная имитировать человеческое поведение, выполнять задачи и совершенствоваться на основе получаемых данных. Иными словами, это всё, что позволяет машинам действовать «разумно».

Современный интернет обеспечивает быстрый доступ к колоссальным объёмам информации. Распределённые вычисления привели к накоплению огромных массивов данных, преимущественно неструктурированных. Augmented Intelligence (расширенный интеллект) помогает фильтровать и верифицировать данные в конкретных областях, облегчая принятие обоснованных решений — при этом рутинную работу берут на себя машины.

1.2. Виды ИИ

Современные системы ИИ делят на три категории:

1. Ограниченный (прикладной) ИИ — работает в заданной области, выполняет конкретные задачи на основе алгоритмов и обучающих данных, но не осваивает новые. Примеры: языковые переводчики, виртуальные ассистенты, самоуправляемые автомобили, поисковые системы, спам-фильтры.

1. Сильный (обобщённый) ИИ — способен решать широкий спектр разноплановых задач, самостоятельно изучать новые проблемы и вырабатывать стратегии. В отдельных случаях достигает уровня человеческого интеллекта.

1. Супер-ИИ (сознательный ИИ) — гипотетическая система с самосознанием, аналогичная человеческому. На текущий момент не существует и вряд ли появится в обозримом будущем.

Поскольку многие задачи (особенно связанные с моралью и этикой) выходят за рамки возможностей первых двух типов, ИИ может лишь частично заменить человека в любой сфере деятельности.

1.3. Составляющие ИИ

Основа ИИ — алгоритмическое моделирование и имитация человеческого мышления. Обычно такие системы:

• обрабатывают большие объёмы размеченных данных;

• выявляют корреляции и закономерности;

• используют их для прогнозирования.

Например, чат-бот, обученный на диалогах, учится вести реалистичные беседы, а система распознавания изображений — идентифицировать объекты после анализа миллионов примеров.

Программирование ИИ фокусируется на трёх когнитивных навыках:

• Обучение — сбор данных и разработка алгоритмов (правил) для их преобразования в полезную информацию. Например, нейронная сеть обучается распознавать изображения, анализируя множество помеченных примеров.

• Рассуждение — выбор оптимального алгоритма для достижения цели.

• Самокоррекция — непрерывная настройка алгоритмов для повышения точности результатов.

1.4.  История ИИ

История ИИ началась в 1950-х годах с теста Тьюринга, предложенного Аланом Тьюрингом для оценки способности машины демонстрировать интеллект, неотличимый от человеческого. Это стало отправной точкой развития направления.

Ранние примеры ИИ:

• «Логический теоретик» (1955) — программа Аллена Ньюэлла и Герберта Саймона, решавшая задачи с помощью логических правил;

• «Эксперт» (1965) — система с базой знаний для принятия решений в узких областях.

В 1990-х произошёл резкий скачок развития ИИ благодаря:

• усовершенствованию алгоритмов машинного обучения;

• росту вычислительной мощности компьютеров;

• разработкам в области генетического программирования (например, работы Гарри Колберта).

Сегодня ИИ применяется в самых разных сферах:

• медицина — точная и быстрая диагностика заболеваний;

• автомобилестроение — системы автопилота для безопасного движения;

• образование — персонализация обучения и повышение его эффективности.

1.5. Применения Искусственного интеллекта в сфере образования

Возможностей много уже сейчас, и их число будет только расти — программы и сервисы, способные самообучаться, помогают людям решать самые разные задачи.

Для автоматизации рутинных процессов

Внедрение ИИ в образование позволит делегировать часть задач учителя(множество раз отвечать на один и тот же вопрос, подсчитывать баллы, оценивать успеваемость, проверять работы) машине — и освободить таким образом ресурсы для эксперимента и творчества.

ИИ в сфере образования в России занял уже вполне официальное место: так, с 2023 года письменные работы школьников по гуманитарным предметам в рамках пилотного проекта проверяет нейросеть. Создатели проекта обучили машину искать грамматические, пунктуационные ошибки и даже смысловые погрешности.

Уже начиная с 2024 года сочинения, написанные школьниками в рамках ЕГЭ, будут централизованно проверяться с помощью нейросети — о таких планах сообщил руководитель Рособрнадзора Анзор Музаев (источник). Цель использования ИИ в данном случае — проверка добросовестности учащихся. Планируется, что машина будет расставлять в работах учащихся метки, выделяя подозрительные места. Но итоговое решение о том, списывал ученик или нет, пользовался ли он шпаргалками, всё-таки будет принимать живой человек — модератор.

Для персонализации и создания индивидуальных обучающих треков

Темп обучения для каждого человека и характер усвоения новой информации глубоко индивидуальны. Однако в условиях массового обучения учесть все эти нюансы сложно. Адаптивное обучение построено на потребностях конкретного ученика. Сформировать индивидуальный обучающий трек возможно с помощью искусственного интеллекта. А ещё использование ИИ в образовании позволит найти проблемные места в составе обучающих курсов — разделы и задания, в которых ученики допускают больше всего ошибок. Это очень удобно для преподавателя — он может уделить больше внимания именно этим аспектам, например, дополнительно проработав сложную тему.

Для генерации контента

Эта область использования ИИ для нас — самая привычная. Полученные изображения могут пригодиться, например, для иллюстраций творческих работ или презентаций. Преимущества использования технологии ИИ в данном случае очевидны — креативная задача решится намного быстрее, чем без помощника-машины.

Сети, которые пишут тексты, тоже можно использовать как вспомогательный инструмент для учёбы, а ещё ИИ помогает разобраться с домашними заданиями. Например, нейросеть от Сбера GigaChat можно попросить подготовить текст для небольшого описания — бот охотно соберёт и скомпонует данные. А еще он может помочь, например, разобраться с грамматическими заданиями.

В России уже был один зарегистрированный случай написания дипломной работы с помощью нейросети (источник). Этические аспекты применения искусственного интеллекта в работе с образовательным контентом пока еще только разрабатываются. Но российские программисты уже продумали алгоритмы, которые ограничивают «опасные» запросы.

А вот содействовать педагогу нейросеть согласна. Например, с её помощью можно за пару секунд составить вполне рабочий план урока. Но конечно, использование ИИ имеет ограничения: наполнение каждого блока всё-таки должен продумывать сам специалист.

В перспективе посредством ИИ можно будет создавать и более сложные образовательные продукты, например серии курсов и обучающие приложения. Кроме того, с помощью нейросетей можно автоматизировать процесс превращения лекций в конспекты — технология автоматически распознаёт звучащую речь и переводит её в письменный текст.

Для развития гибких навыков

Один из важнейших гибких навыков — коллаборативность, способность людей объединяться в команды и совместно выполнять различные задачи — казалось бы, не терпит вмешательства машинных технологий. Но и здесь искусственный интеллект, как оказалось, может быть полезен. В рамках акселератора Национальной технологической инициативы ученые использовали технологии ИИ для подбора людей в команды. Это должны были быть максимально эффективные коллективы — такие, которые смогут создавать успешные стартапы.

На основе данных, полученных в ходе предварительной диагностики, было выделено пять ключевых характеристик («гармоний»): знания, роли, личностные качества, ценности и интересы. После обработки общего списка удалось скомпоновать команды, в каждой из которых у участников присутствовал нужный набор мягких и профессиональных навыков.

Как сейчас применяется искусственный интеллект в образовании

В России сейчас реализуются десятки проектов с интегрированным ИИ, которые призваны сделать образование более доступным, комфортным и эффективным. Яркий пример — виртуальный помощник «Кеша» на базе чат-бота GPT4, которым пользуется образовательный сервис Skyeng. «Кеша» позволяет моделировать и отрабатывать диалоги, получая от собеседника обратную связь с выделенными ошибками.

Например, беседуя с «Кешей», можно смоделировать ситуацию покупки сувениров — чат-бот будет вести себя как настоящий продавец-консультант и задавать вопросы, на которые нужно отвечать.

2. Практическая часть

В результате проведенного опроса 83 % обучающихся используют ИИ при подготовке домашнего задания, 44 % педагогов используют ИИ в своей профессиональной деятельности.

Так же в результате опроса было выделено несколько платформ ИИ, которые используют обучающиеся и педагоги.

1. Платформы

RuGTP-3

Является русским аналогом нейросети ChatGTP-3. Для обучения нейросети разработчики составили массив данных на 600Гб из русской литературы, новостных порталов, страниц русско и англоязычной Википедии. Да, ruGPT-3 может немного печатать на английском, но только короткие малоосмысленные предложения. RuGTP-3 способно писать тексты и сообщения в зависимости от запроса.

Kandinsky

Нейросеть способна создавать изображения с нуля на основе текстовых описаний от пользователей. Важным моментом является то, что Kandinsky 2.1 может обрабатывать запросы на русском языке, а также на еще 101 языке. Этот проект был реализован в сотрудничестве с учеными Института искусственного интеллекта AIRI (Москва).

Перспективы развития данной технологии огромны, и это может привести к возникновению новых возможностей в области графического дизайна и многих других отраслях.

Голосовой помощник Алиса

Отечественная альтернатива виртуальным ассистентам Apple Siri, Google Assistant и Amazon Alexa, впервые представленная широкой публике в октябре 2017 года. За время своего развития

«Алиса» научилась многим вещам и приобрела новые навыки: она отлично владеет русским языком, умеет давать быстрые ответы на вопросы и прокладывать маршруты, рассказывать сказки детям, вызывать такси, совершать покупки в интернет-магазинах, играть в различные игры, распознавать фотографии, рисовать картины, управлять «умным» домом, а также выполнять прочие действия.

Gamma AI

Gamma AI — хорошая нейросеть для создания презентаций. Работает на движке GPT-4. Они выглядят очень интересно и сдержанно. Нейросеть сама добавляет на слайды инфографику, таблицы и картинки.

Explain Me Like I’m Five

Explain Me Like I’m Five — нейросеть, которая может помочь в объяснении сложных вещей так, чтобы их могли понять даже дети. Она использует глубокое обучение, чтобы понимать сложные концепции и идеи.

MathGPT

MathGPT — это нейросеть, которая может помочь в решении математических задач. Она использует глубокое обучение для того,

чтобы понимать математические формулы и решать сложные задачи.

С ее помощью можно быстро и легко решать математические задачи различной сложности.

Яндекс Учебник

Платформа называется «ЕГЭ по информатике с Яндекс Учебником» и включает в себя методические материалы, задания по программированию, актуальные версии вариантов ЕГЭ по предмету и помощника на базе искусственного интеллекта (ИИ-помощника). С помощью платформы школьники смогут готовиться к экзамену по информатике в своём темпе, использовать объяснения нейросети, вспомогательные материалы от методистов Яндекс Учебника, встроенный редактор кода и актуальные задания от ФИПИ и ведущих авторов. Дети также смогут проверить свою готовность к ЕГЭ: потренироваться решать варианты в условиях, приближенных к реальному экзамену.

Gradescope

Gradescope — веб-приложение, которое упрощает процесс проведения и оценки тестов для преподавателей. Оно помогает сократить время, затрачиваемое на весь образовательный процесс, выставление оценок, и дает более точное представление об успехах учащихся.

Teacherbot

Чтобы помочь преподавателям в разработке материалов для своих уроков, Teacherbot дает быстрый ответ на вопрос, какой контент они хотят создать. Учителя могут применять сервис для генерации заданий, упражнений и составления планов уроков для любого класса.

Twee

Twee — это искусственный интеллект, ориентированный на учителей английского языка. Преподаватели могут создавать все, от вопросов и бесед до историй, писем, статей и тестов с несколькими вариантами ответов или с вариантами «верно/неверно» за считанные секунды! Можно использовать этот инструмент, генерируя вопросы для обсуждения, фактов и цитат известных людей, связанных с темой, и мозгового штурма, словарного запаса.

Каким образом можно внедрить нейросети в процесс обучения

Можно выделить два важных момента, которые нейросети помогут улучшить в процессе обучения:

• Во-первых, нейросети избавят сферу от излишнего консерватизма и неповоротливости — ИИ становится хорошим стимулом для изучения и использования новых технологий.

• Во-вторых, ИИ может ускорить слишком долгий процесс создания образовательных продуктов. Нередко курсы устаревают еще в процессе разработки, поэтому скорость имеет большое значение. Сокращение сроков подготовки контента сделает обучение актуальнее и своевременнее.

При внедрении в сферу образования у ИИ две основных задачи:

• Генерация изображений и текстов. Искусственный интеллект способен помочь в составлении задач, учебных материалов, иллюстраций к текстам. Главное — не забывать, что искусственный интеллект — это все-таки не эксперт, и достоверность создаваемого им контента всегда нуждается в проверке. Поэтому, разрабатывая учебные курсы с помощью нейросетей нужно быть предельно внимательными.

• Работа со звуком и видео. Виртуальные помощники помогают создавать необычные видеоэффекты для вовлечения в процесс обучения. Кроме того, есть инструменты для создания говорящих персонажей. Нейросети умеют улучшать качество и разрешение видеороликов, обрабатывать звуковые дорожки и генерировать уникальную фоновую музыку, подходящую под курс. Один из частых случаев применения нейросети в обучающих курсах — озвучка роботом. Не нужно тратить время на поиск диктора, запись в студии. Можно просто написать текст, а нейросеть его озвучит. Причем сделает это вполне естественным голосом. ИИ вполне хорошо понимает русский текст, ударения, нюансы произношения.

Тем не менее, на данном этапе развития нейросетей им ещё нельзя поручать некоторые задачи:

• Особенно аккуратно нужно подходить к автоматизации оценок и проверке домашних заданий. Искусственный интеллект может выдумать любой ответ и опираться потом на него. Поэтому система контроля за ним должна быть очень четко продумана.

• Формировать учебную траекторию и индивидуальные программы обучения тоже лучше лично, ведь нейросеть не берет на себя ответственность за результат обучения.

• Не рекомендуется доверять ИИ составление списков литературы, так как в них могут появиться несуществующие книги, сайты и другие источники.

• Не стоит также поручать нейросети писать сценарий по работе с каким-то уникальным оборудованием или программным

обеспечением, так как она может взять информацию не только из доступной документации, но и придумать ее.

Плюсы и минусы ИИ

ИИ предлагает множество преимуществ, но также имеет и некоторые недостатки. Давайте рассмотрим их более подробно: Плюсы:

• Автоматизация рутинных задач: ИИ может выполнять рутинные задачи, такие как проверка заданий и оценка тестов, освобождая время для преподавателей, чтобы они могли больше времени уделить индивидуальному взаимодействию со студентами.

• Индивидуализация обучения: ИИ позволяет создавать персонализированные программы обучения, адаптированные к уровню и потребностям каждого студента. Он может анализировать данные о прогрессе учащихся и предлагать оптимальные материалы и методы обучения.

• Доступность и удобство: ИИ может предоставить образование виртуально, что особенно полезно для студентов, которые не могут присутствовать на занятиях лично. Также ИИ может быть доступен в любое время и место, что облегчает обучение для всех.

Минусы:

• Отсутствие человеческого взаимодействия: Одним из главных недостатков искусственного интеллекта в образовании является

отсутствие эмоциональной и социальной составляющей, которую может предоставить реальный преподаватель. Взаимодействие с учителем и другими студентами играет важную роль в обучении, помогая развивать навыки коммуникации, сотрудничества и критического мышления.

• Ограниченность адаптивности: Искусственный интеллект вряд ли сможет полностью адаптироваться к индивидуальным потребностям каждого студента. В отличие от человеческого преподавателя, который может адаптировать учебный план, объяснить материал по-разному и предоставить дополнительные объяснения, ИИ может быть ограничен в способности персонализировать образовательный процесс.

• Отсутствие эмоционального интеллекта: Искусственный интеллект не обладает эмоциональным интеллектом, который является важной составляющей взаимодействия с учениками. Человеческий преподаватель может распознать эмоциональное состояние студента, поддержать его и помочь справиться с трудностями, тогда как ИИ не способен на это.

• Недостаток предсказуемости: Искусственный интеллект работает на основе алгоритмов и данных, что делает его предсказуемым и ограниченным. В образовательной сфере может возникнуть проблема, если ИИ не сможет адекватно реагировать нанестандартные ситуации или вопросы, не вписывающиеся в установленные рамки.

Нейросети: польза или вред?

Искусственный интеллект, безусловно, революционизирует процесс обучения, он сможет повысить эффективность образования и заинтересовать учеников. Тем не менее, у искусственных есть много минусов и проблем, которые стоит предвидеть.

Искусственный интеллект — это быстроразвивающееся направление и оно постоянно меняется. Мы не сможем чётко сделать вердикт о полезности нейросетей в образовании, пока они не будут интегрированы в процесс обучения.

Заключение

В заключение, можно сказать, что внедрение искусственного интеллекта в сферу образования является очень важным и перспективным шагом. Эта технология обладает потенциалом для значительного улучшения качества образования и обеспечения более эффективного обучения. Использование искусственного интеллекта позволяет создавать индивидуализированные образовательные программы, оптимизировать учебный процесс, улучшать доступность образования и развивать навыки будущего. Однако, внедрение ИИ также необходимо сопровождать соответствующей инфраструктурой, обучением учителей и обеспечением этического использования технологии. В целом, использование искусственного интеллекта в образовании основано на потенциале технологий и может стать ключевым фактором для достижения прогресса и совершенствования образовательной системы.

Список литературы

1. Статья «Интеллект» в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/Интеллект

1. Статья «Искусственный интеллект в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект

1. Регулирование ИИ в мире и России. https://ict.moscow/news/2022-ai-regulation/

1. Artificial Intelligence Index Report 2022.

https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2022/03/2022-AI- Index-Report_Master.pdf

1. Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using an artificial intelligence output detector, plagiarism detector, and blinded human reviewers. C. A. Gao, F. M. Howard, N.

S. Markov, E. C. Dyer, S. R. Y. Luo, A. T. Pearson. bioRxiv 2022.12.23.521610; doi: https://doi.org/10.1101/2022.12.23.52 1610Pause Giant AI Experiments: An Open Letter. https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

1. What is artificial intelligence? John McCarthy. Computer Science Department of Stanford University. 2007. http://www- formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html

1. Introduction to Artificial Intelligence (AI). IBM Skills Network. Course 1 of 6 in the IBM & Darden Digital Strategy Specialization. https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai/home

1. Статья «ChatGPT» в Википедии. https://ru.wikipedia.org/wiki/ChatGPT

1. История

создания чат-ботов: от идеи до использования чат-ботов в бизнесе. https://www.jivo.ru/blog/tutorials-jivo/chat-bot- history.html

1. Платформ

а Aimylogic https://help.aimylogic.com/docs/ru/