Trẻ em dạy AI một chút nhân tính với Cognimates

Bởi Stefania Druga, nhóm Robot cá nhân

Đồ chơi thông minh và các tác nhân đàm thoại có mặt trong nhà của trẻ em, với hơn 47,5 triệu người lớn đã sử dụng trợ lý thông minh (chẳng hạn như Amazon Tìm Alexa) chỉ riêng ở Mỹ. Điều này đặt ra câu hỏi về tác động của AI đối với hành vi của trẻ con. Trong thời gian tôi ở trong nhóm Robot cá nhân tại MIT Media Lab, trọng tâm nghiên cứu của tôi là hiểu rõ hơn về thế hệ trẻ em lớn lên với AI này để bảo vệ và khuyến khích sự phát triển tích cực. Tôi đã tạo ra Cognimates như một nền tảng nguồn mở để biết đọc biết viết cho trẻ em 7 tuổi14. Mặc dù các trường học và phụ huynh bắt đầu nhận ra mã hóa là một trong những kiến ​​thức cần thiết cho trẻ em, tôi tin rằng cũng cần giới thiệu cho giới trẻ về các khái niệm về AI và học máy thông qua các dự án thực hành để họ có thể sử dụng nhiều thông tin và quan trọng hơn những công nghệ này.

Nền tảng Cognimates nhằm mục đích đạt được điều đó bằng cách cho phép trẻ em lập trình và tùy chỉnh các thiết bị thông minh được thể hiện, như Alexa và robot thông minh Cozmo. Trẻ em cũng có thể sử dụng nền tảng để huấn luyện các mô hình AI của riêng mình, học cách xây dựng một trò chơi trở nên tốt hơn khi chơi Rock Paper Kéo với chúng theo thời gian hoặc tạo ra một bản cài đặt trong đó toàn bộ căn phòng phản ứng với cách chúng mô tả giấc mơ của chúng. Nhận thức được xây dựng trên nhiều phần (bao gồm ngôn ngữ lập trình trực quan) của nền tảng nguồn mở Scratch, được tạo bởi nhóm Mẫu giáo trọn đời tại Phòng thí nghiệm Truyền thông MIT. Mục tiêu chính của nền tảng Cognimates là mở rộng mã hóa sang giáo dục và xóa mù chữ AI.

Tình yêu đầu tiên: mày mò, học hỏi và giảng dạy
Giống như nhiều sinh viên Media Lab, con đường của tôi không phải là tuyến tính, nhưng chủ đề thống nhất luôn là tình yêu của tôi đối với việc học do sự tò mò sâu sắc. Tôi sinh ra ở Maneciu-Ungureni, một thị trấn nhỏ ở Transylvania, Romania. Mẹ tôi là một giáo viên và bố tôi là một kỹ sư điện. Lớn lên tôi phải khám phá và chia sẻ những đam mê của họ. Cùng với cha tôi, tôi đã học được cách thiết kế và xây dựng bất cứ thứ gì, từ đồ nội thất trong phòng cho đến những thứ chúng tôi mua lại từ các bộ phận xe hơi cũ mà chúng tôi đã mua tại các hội chợ. Với mẹ, tôi phát hiện ra một giáo viên giỏi có thể chạm đến cuộc sống của học sinh đến mức nào. Tôi đã thấy mẹ tôi là linh hồn của cộng đồng trong ngôi làng nhỏ nơi bà đang dạy học. Cô ấy sẽ không chỉ giúp đỡ các sinh viên với các vấn đề học tập của họ, mà còn lắng nghe các cuộc đấu tranh cá nhân của họ và hỗ trợ họ và gia đình của họ tại một thời điểm thông báo. Ngay từ khi còn nhỏ, tôi đã hiểu được những giáo viên giỏi có thể có tác động tích cực đến mức nào trong cộng đồng của họ và tại sao điều quan trọng là kết nối và làm việc với mọi người ở cấp độ cá nhân.

Hội thảo Hackidemia STEAM cho các gia đình ở Singapore 2014. Tín dụng: Hội thảo về HackAMemia cho các gia đình ở Singapore 2014

Cuối cùng tôi sẽ tiếp tục kết hợp tình yêu dạy học của mẹ tôi với cha tôi, niềm đam mê dạy học thực hành trong cuộc sống của tôi. Tôi đã thành lập Hackidemia, một tổ chức giáo dục STEM phi lợi nhuận, vào năm 2012. Tôi đã nhận được bằng thạc sĩ đầu tiên về Kỹ thuật truyền thông cho Giáo dục và làm việc cho Nhóm Chất lượng Tìm kiếm của Google ở ​​Dublin trong một năm, trước khi quyết định tôi muốn tiếp tục theo đuổi đam mê của mình cho giáo dục và có tác động ngay lập tức hơn. Tôi rời Google và sang Campuchia tình nguyện ở một trại trẻ mồ côi bên ngoài thủ đô Phnom Penh trong bốn tháng. Ở đây, tôi đã làm việc với trẻ em ở mọi lứa tuổi, dạy chúng mọi thứ tôi có thể: toán, tiếng Anh, văn học, cách sử dụng máy tính và Internet, chụp ảnh, sửa chữa mọi thứ. Những đứa trẻ lớn hơn sẽ truyền lại kiến ​​thức của chúng bằng cách dạy cho những đứa trẻ nhỏ hơn.

Chính trong trải nghiệm này, tôi đã khám phá ra sức mạnh của việc cho phép trẻ em học hỏi bằng cách dạy và thực hiện các dự án thực hành có liên quan trong cộng đồng địa phương của chúng. Sau khi gia nhập CRI, một nhóm nghiên cứu khoa học đời sống liên ngành tại Đại học Paris Descartes, tôi quyết định bắt đầu điều hành các hội thảo tương tự tại các trường học ở Pháp. Trong khi tôi đang trong quá trình xin học tiến sĩ tại CRI, một trong những người bạn của tôi đã kể cho tôi về một chương trình mùa hè để tác động xã hội tại NASA, được gọi là Đại học Singularity (SU). Tại SU, tôi cũng đã gặp một trong những người truyền cảm hứng cho tôi nhiều nhất trong việc theo đuổi giấc mơ của tôi, người máy và cựu phi hành gia Dan Barry. Dan đã cố gắng trở thành phi hành gia 10 lần trước khi cuối cùng anh ta thành công. Khi tôi gặp anh ta, anh ta phụ trách phòng thí nghiệm phần cứng tại SU và vẫn vui vẻ và phấn khích như trẻ con mỗi khi anh ta có cơ hội hack phần cứng.

Từ trái sang phải: Stefania Druga, Dan Barry, Libby Falk tại Chương trình GSP12 SU. Tín dụng: TJ Rak 2012

Dan khuyến khích tôi bắt đầu chạy các xưởng tạo mẫu phần cứng và lần đầu tiên dạy tôi cách hàn và lập trình vi điều khiển. Vào cuối chương trình, tôi đã nhận được một công việc rất hấp dẫn, cuối cùng tôi đã từ chối để xây dựng tổ chức của riêng mình. Tôi vẫn còn nhớ lời khuyên Dan Dan: Hãy nghĩ rằng bạn muốn ở đâu sau 10 năm nữa và chắc chắn rằng bạn sẽ cống hiến từng ngày, từng phút để đến đó và không bị phân tâm trên đường đi.

Trong chương trình SU, khi chúng tôi đang học về robot, chế tạo nano hoặc sinh học tổng hợp, tôi không thể giúp đỡ nhưng nghĩ rằng tôi muốn tìm hiểu về tất cả các công nghệ này khi tôi còn trẻ như thế nào. Tôi quyết định phát triển Hackidemia để giới thiệu cho trẻ em những công nghệ và câu hỏi nghiên cứu thú vị nhất theo cách ứng dụng và thú vị. Với sự giúp đỡ của mạng lưới SU sinh viên và cố vấn quốc tế, chúng tôi bắt đầu điều hành các hội thảo và tổ chức các sự kiện STEM trên toàn thế giới. Bốn năm sau, chúng tôi đã có 40 chương Hackidemia quốc tế, một số dự án dài hạn dưới vành đai của chúng tôi như Afrimakers, MakerCamp và quản lý để đào tạo hơn 400 cố vấn, 2.000 sinh viên và 10.000 trẻ em. Tại thời điểm này, tôi thấy rõ rằng chúng tôi đã bắt đầu phát huy tối đa tác động của mình với tư cách là một tổ chức cơ sở.

Hội thảo về bệnh thiếu máu cho trẻ em và giáo viên tại Budapest 2015. Tín dụng: Hackidemia 2015

Trở lại trường học: Cùng đam mê, kỹ năng mới tại Media Lab
Đây là khi tôi bắt đầu nghĩ về những gì tôi nên làm tiếp theo, để thực hiện sứ mệnh thay đổi cách trẻ em học lên cấp độ tiếp theo. Tôi muốn được hướng dẫn, học các kỹ năng mới và làm việc với những người chia sẻ giá trị và động lực của tôi. Tôi biết về Media Lab vì tôi đã sử dụng nhiều dự án Lab, như Makey-Makey và Scratch, trong các hội thảo của tôi với trẻ em và thậm chí có cơ hội đến thăm và giới thiệu Hackidemia cho nhóm Mẫu giáo trọn đời trước đó. Tôi quyết định tôi muốn làm việc ở một nơi mà nghiên cứu được triển khai trong thế giới thực và nơi mọi người coi trọng và khuyến khích các phương pháp liên ngành.

Tôi đã có một dự án cụ thể khi tôi được nhận vào chương trình thạc sĩ Media Lab, nhưng tôi biết tôi muốn tiếp tục thiết kế trải nghiệm học tập sáng tạo mới cho trẻ em và xây dựng các công cụ để hỗ trợ điều đó. Trong học kỳ đầu tiên của tôi, tôi đã tham gia một loạt các lớp học, từ cách Làm thế nào để tạo ra hầu hết mọi thứ, cho đến sự cộng sinh của con người. Tôi bắt đầu xây dựng tất cả các loại dự án kỳ lạ và thú vị - một trò chơi điện tử khổng lồ, để mở rộng cơ thể có thể lập trình và một máy các tông 5 trục để cắt bọt, để kể tên một số.

Dự án ví dụ cho robot Poppy Ergo Jr có thể được lập trình bằng cách trình diễn để vẽ bằng Phần mở rộng Scratch do tác giả phát triển. Tín dụng: Stefania Druga

Dự án mã hóa AI đầu tiên của tôi
Trong khi tìm kiếm thiết bị truyền động cho phần mở rộng cơ thể của mình, tôi đã bắt gặp một robot có thể in 3D nguồn mở, Poppy Ergo Jr., được phát triển bởi Tập đoàn Hoa tại Inria Bordeaux ở Pháp (http://www.poppy-project.org). Tôi đặc biệt thích cách robot này đã mã hóa bộ truyền động có thể ghi lại và phát lại bất kỳ chuyển động nào. Tôi ngay lập tức bắt đầu tưởng tượng làm thế nào trẻ em có thể dạy một robot như vậy bằng cách trình diễn (ví dụ: công nghệ làm thế nào để vẽ hoặc di chuyển như một con chó).

Tôi quyết định xây dựng một phần mở rộng Scratch cho robot này. Đây là tiện ích mở rộng Scratch đầu tiên tôi xây dựng vào đầu năm 2017, cùng với thực tập sinh chưa tốt nghiệp của tôi, Eesh Likhith. Sau khi xây dựng phần mở rộng robot đầu tiên của mình, tôi nghĩ sẽ thật tuyệt nếu trẻ em có thể kết hợp nó với thị giác máy tính. Kịch bản học tập mà tôi có trong đầu là trẻ em sẽ cho một đối tượng vào webcam Robot robot và robot sẽ cố vẽ nó dựa trên các đối tượng mà nó đã biết vẽ. Để tạo mẫu tương tác này cùng với Eesh, chúng tôi đã bắt đầu làm việc trên một tiện ích mở rộng Scratch mới cho tầm nhìn máy tính sử dụng API Clarifai công khai để nhận dạng hình ảnh. Chúng tôi đã ghi lại và xuất bản hai phần mở rộng này trên nền tảng ScratchX.

Mở cửa cho giáo dục AI
Các phần mở rộng mã hóa nhận dạng robot và đối tượng đầu tiên của tôi đã mở ra cánh cửa cho giáo dục AI. Tôi bắt đầu hợp tác với Randi Williams, một sinh viên tốt nghiệp từ nhóm Robot cá nhân, người quan tâm đến giáo dục AI mầm non. Giáo sư Cynthia Breazeal có một lịch sử lâu dài về phát triển các công nghệ giáo dục cho trẻ em cũng như các bộ công cụ robot xã hội để giúp trẻ học về mã hóa bằng cách dạy robot. Randi và tôi đã cố gắng tìm ra ai khác đang làm việc trong lĩnh vực này. Sau khi chúng tôi phát hiện ra không có nghiên cứu nào khác, chúng tôi quyết định điều hành một loạt các hội thảo và quan sát cách trẻ em và cha mẹ tương tác và nhận thức các thiết bị và đồ chơi AI. Chúng tôi đã phân tích và chia sẻ những phát hiện của chúng tôi trong một loạt các bài viết và bài đăng trên blog.

Ví dụ Nhận thức Dạy nền tảng AI nơi trẻ em có thể huấn luyện các trình phân loại của riêng mình bằng hình ảnh và văn bản. Tín dụng: Stefania Druga 2018

Trong quá trình này, tôi nhận ra tầm quan trọng của việc làm sáng tỏ cách thức hoạt động của công nghệ AI và cho phép trẻ em tự định vị mình là người tạo ra AI, không chỉ là người tiêu dùng.

Phân loại tầm nhìn tùy chỉnh được tạo bởi trẻ em với Cognimates để chơi Rock Paper Kéo. Tín dụng: Stefania Druga

Tạo ra nhận thức là kết quả của nghiên cứu sơ bộ này. Tôi đã được tham gia vào dự án này bởi một nhóm sinh viên vô cùng tài năng: Sarah T. Vu, Tammy Qiu, Clemente Ocejo, Eesh Likith và Lauren Oh. Họ đã đóng góp cả về khía cạnh kỹ thuật của nền tảng và cho nghiên cứu hành động chúng tôi đã làm trong các trường học và trung tâm cộng đồng.

Tôi đặt tên cho nền tảng này như một sự tôn vinh cho nghiên cứu và làm việc của Edith Ackermann trên các hoạt hình, hoạt hình hay các trò chơi của Edith Ackermann, đó là những người đầu tiên khám phá cách trẻ em tham gia và tương tác với đồ chơi thông minh trong những năm 1980 và 90 . Khung Edith sườn để thiết lập những gì cho phép một món đồ chơi được coi là một chiếc AniMate 'được coi là kim chỉ nam và nguồn cảm hứng cho cách tôi thiết kế nền tảng Cognimates. Mục tiêu của dự án này và nghiên cứu của tôi là xây dựng dựa trên trí tuệ của họ và tiết lộ những nguyên tắc hướng dẫn mới khi thiết kế các công cụ và thiết bị học tập cho thế hệ này đang phát triển với AI.

Nhận thức là gì?
Ban đầu đối với tôi, một nhận thức là tác nhân thông minh được thể hiện mà trẻ em có thể lập trình và dạy. Tác nhân sẽ vừa là người bạn đồng hành thân thiện (bạn cùng chơi) vừa là đối tượng để Nghĩ cùng với và học với (nhận thức). Cynthia Breazeal và các sinh viên của cô trong nhóm Robot cá nhân đã khám phá mô hình lập trình này khi dạy Dạy với SoRo (Bộ công cụ Robot xã hội), cũng như phát triển robot xã hội như những người bạn học giống như bạn bè trong nhiều năm. Vì vậy, Cognimates là một phần mở rộng tự nhiên của truyền thống này trong nhóm nghiên cứu của cô.

Ý tưởng cũng là thiết kế một nền tảng cho phép trẻ em kết nối nhiều đối tượng tính toán và khiến chúng tương tác với nhau. Trong quá trình nghiên cứu luận án của tôi, chúng tôi nhận ra rằng trẻ em sẽ đề cập đến các ký tự kỹ thuật số (codelab spites) như là một Nhận thức. Khi nói về các dự án họ đã làm và các khái niệm mà họ đã học được, họ sẽ đề cập đến dự án làm cho Nary hạnh phúc, thay vì dự án phát hiện cảm xúc của Cameron, hay phân tích tình cảm. Mặc dù nhiều khái niệm và hoạt động bên trong của hệ thống AI và tác nhân thông minh ban đầu quá trừu tượng đối với trẻ em, nhưng chúng có thể nhanh chóng hiểu cách một cỗ máy học nếu hành động đó được thể hiện bởi một nhân vật, một câu chuyện hoặc một trò chơi.

Ví dụ về các nhân vật nhận thức vật lý: một con Ogre và một hoàng tử ếch được phát triển cùng với những đứa trẻ để kể chuyện sáng tạo với dự án mã. Tín dụng: Stefania Druga

Điều này khuyến khích chúng tôi tạo ra nhiều nhân vật và các dự án khởi động hơn có thể thể hiện và thể hiện những gì các dịch vụ AI khác nhau làm. Một số nhân vật, như Nary, có thể thể hiện những cảm xúc khác nhau nếu máy tính phát hiện một tin nhắn vui hay buồn. Các nhân vật khác sẽ thay đổi màu sắc để hiển thị máy tính nhận ra một màu cụ thể; chúng tôi cũng đã thực hiện một con mắt khổng lồ cho phần mở rộng tầm nhìn để hiển thị những gì máy tính đang nhận ra hoặc nếu nó bị nhầm lẫn. Khi trẻ em đang lập trình với một dịch vụ nhận thức, nhận thức kỹ thuật số biểu hiện và chứng minh cách dịch vụ này hoạt động (ví dụ: học cách nhìn hoặc nói). Những nhân vật này nhằm tạo ra sự tương đồng mạnh mẽ và những cây cầu khái niệm trong khi cho phép trẻ em sử dụng chúng trong những câu chuyện có thể giải thích được.

Ví dụ Dự án khởi động nhận thức trong đó Nary đang phản ứng với cảm xúc của các tin nhắn bạn gửi nó. Tín dụng: Stefania DrugaNhận dạng nhân vật Nary đang phản ứng với cảm xúc của các tin nhắn bạn gửi nó. Tín dụng: Nhà thiết kế Mircea Dragoi, Lateral 2018

Sự khác biệt của người Viking, tính nhân tạo, sự đáng tin cậy, thân thiện và khả năng lập trình của Nhận thức có thể dẫn đến những phản ánh tâm lý rất phong phú, như cơ quan và bản sắc, và các vấn đề về kiểm soát và giao tiếp ngoài việc giúp trẻ hiểu cách lập trình và AI hoạt động.

Hội thảo nhận thức tại Trung tâm cộng đồng Elizabeth Peabody ở Somerville với nhóm UROP (từ trái sang phải) Lauren Oh, Sarah T. Vu, Tammy Qiu. Tín dụng: Stefania Druga.

Khi kết thúc nghiên cứu luận án của mình, I Hóad đã phát hiện ra 107 trẻ em (7 tuổi14) từ bốn quốc gia đã phát triển sự hiểu biết tốt hơn về các khái niệm AI và thay đổi nhận thức của chúng về các tác nhân thông minh bằng cách lập trình và dạy chúng với nền tảng Cognimates. Sau một tháng mã hóa và đào tạo các đại lý AI với nền tảng của chúng tôi, trẻ em đã phát triển sự hiểu biết mạnh mẽ về các công nghệ AI và trở nên thông thạo sử dụng chúng. Kỹ năng hợp tác và giao tiếp đóng một vai trò quan trọng trong việc trẻ em có thể hiểu các khái niệm học máy khác nhau như thị giác máy tính, phân tích tình cảm và học tập có giám sát nhanh như thế nào.

Làm cho nó lên
Là một nhà nghiên cứu cơ sở, điều đó vừa thú vị, vừa đáng sợ bằng cách nào đó bắt tay vào một lĩnh vực nghiên cứu chưa được thành lập. Trong khi Sherry Turkle, Edith Ackermann, Michael Scaife và Mike Duuren đã thực hiện một số nghiên cứu về đồ chơi thông minh cho trẻ em trong những thập kỷ trước, thì công nghệ thời đó không phát triển như ngày nay và các thiết bị thông minh không có mặt rộng rãi trong nhà và trường học của trẻ em như ngày nay. Trong bối cảnh này, tôi thấy mình phải thiết kế và điều chỉnh các phương pháp nghiên cứu từ các lĩnh vực khác nhau như tương tác robot của con người, khoa học nhận thức, sư phạm và tâm lý học trong khi cố gắng hiểu trẻ em lớn lên như thế nào trong thời đại ngày nay thông qua quan sát thực nghiệm.

Trong thiết kế của nền tảng Cognimates, tôi đã cố gắng kết hợp những gì tôi coi là tính năng quan trọng nhất của các ứng dụng mã hóa trước đây: khối trực quan, truy cập trên thiết bị di động, kết nối với thế giới vật lý và thiết bị phần cứng. Tôi cũng đã thêm các plugin mã hóa mô-đun cho các dịch vụ nhận thức bên cạnh khả năng đào tạo AI trực quan. Chúng được thiết kế đặc biệt cho giáo dục AI. Trẻ em được tham gia với tư cách là đối tác thiết kế trong tất cả các bước của quy trình.

Lặp lại các ký tự nhận dạng kỹ thuật số dựa trên phản hồi của trẻ con. Tín dụng: Nhà thiết kế: Mircea Dragoi, Lateral 2018

Như Allison Druin chỉ ra, trẻ em có rất ít kinh nghiệm trong cuộc sống, nơi chúng có thể đóng góp ý kiến ​​của mình và thấy rằng chúng được người lớn nghiêm túc quan tâm. Cô cho rằng những trải nghiệm đó có thể tạo niềm tin cho trẻ em cả về mặt học thuật và xã hội và tạo ra thiết kế Học tập trung tâm. Trải nghiệm sức mạnh của loại hình học tập này, và niềm vui của việc đồng thiết kế và xây dựng cho và với trẻ em, là một trong những phần yêu thích của tôi trong dự án này. Tôi coi đó là một quá trình quan trọng trong việc thiết kế tất cả các công nghệ mới và chưa được khám phá để hỗ trợ sự phát triển của trẻ em.

Học sinh cân bằng hành động
Tôi sẽ rất thành thật và nói rằng tôi không nghĩ rằng tôi luôn cân bằng khối lượng công việc và cuộc sống của mình theo cách tốt nhất có thể, điều đó dẫn đến việc tôi làm việc rất nhiều giờ và cuối tuần hầu hết thời gian. Đó là một vấn đề phổ biến tại Media Lab khi cố gắng làm quá nhiều vì Lab cung cấp rất nhiều cơ hội và rất khó để học cách nói không. Theo thời gian, khi tôi ngày càng tập trung hơn vào việc phát triển nền tảng này, tôi đã học được cách chuyển tất cả các trách nhiệm khác của mình như tham gia các lớp học, làm demo và hợp tác với các công ty thành viên Lab để nó luôn đóng góp và thúc đẩy Nhận thức dự án theo một cách nào đó.

Học cách phát triển và đào tạo một nhóm thực tập sinh (UROP) có thể hỗ trợ dự án một cách đáng tin cậy bằng cách điều hành các nghiên cứu trong trường học hoặc làm các bản demo cũng rất quan trọng. Tôi đã cố gắng viết bài đăng trên blog và nói chuyện với báo chí mỗi khi chúng tôi công bố một nghiên cứu mới. Đối với tôi, điều quan trọng là chia sẻ nghiên cứu của tôi và thu hút tất cả các cộng đồng phụ huynh, giáo viên, nhà thiết kế công nghệ và nhà hoạch định chính sách khác nhau có thể giúp thúc đẩy lĩnh vực hiểu biết về AI này.

Bản đồ người dùng nhận thức trên toàn thế giới, 816 người dùng duy nhất,
2063 phiên, thời gian phiên trung bình 30 phút. Tín dụng: Stefania Druga 2018

Tôi thực sự luôn luôn ngạc nhiên và được truyền cảm hứng bởi những điều trẻ em nghĩ ra khi được tự do, công cụ và không gian để thể hiện và khám phá. Khi tôi đang học ở trường và thật khó khăn vì những trở ngại hành chính hoặc vì khối lượng công việc quá lớn, tôi sẽ luôn lấy năng lượng để tiếp tục nhìn thấy những đứa trẻ đang thử thách bản thân và học hỏi như thế nào. Khi viết luận án của tôi và bị mắc kẹt trong phân tích dữ liệu định lượng hoặc trong nghiên cứu công việc liên quan, tôi sẽ quay lại để đọc bảng điểm từ các cuộc thảo luận và phỏng vấn trẻ em. Điều đó sẽ đặt một nụ cười trên khuôn mặt của tôi, nó sẽ nhắc nhở tôi tại sao tôi thúc đẩy bản thân mình quá nhiều để làm công việc này và tiếp tục.

Tương lai của Cognimates, trẻ em và AI
Tôi nghĩ rằng chúng ta đang trong một cuộc chạy đua vũ trang trong giáo dục với sự tiến bộ của công nghệ và chúng ta cần bắt đầu suy nghĩ về việc biết chữ AI trước khi các mô hình hành vi cho trẻ em và gia đình của chúng ổn định. Tôi đã kết hợp Hackidemia với tư cách là một tổ chức phi lợi nhuận và là một phần của nó, tôi sẽ tiếp tục công việc tôi đã làm với Cognimates để phát triển một chương trình giảng dạy mã nguồn mở đầy đủ cho giáo dục AI (kidsteach.ai) trong khi hợp tác với các đối tác học thuật và công nghiệp. Mục tiêu là phân phối quyền truy cập vào nền tảng kiến ​​thức AI và tài nguyên học tập của chúng tôi ở các khu vực trường học, bảo tàng và thư viện khác nhau ở Hoa Kỳ và quốc tế đồng thời làm việc về đào tạo và tiếp cận giáo viên và gia đình.

Nhận thức bản demo cho Thủ tướng Canada Justin Trudeau trong chuyến thăm MIT. Từ trái sang phải: Cynthia Breazeal, Justin Trudeau, Stefania Druga. Tín dụng: Báo chí AP.

Tôi muốn công việc của mình tiếp tục được thông báo bởi nghiên cứu và đưa ra các cơ hội cho sinh viên tham gia, vì vậy tôi đã bắt đầu hợp tác với nhiều nhóm nghiên cứu khác nhau tại MIT, Trường Giáo dục Harvard, NYU ITP và Đại học Penn. Mục tiêu quan trọng nhất để Trẻ em dạy các sáng kiến ​​AI tiếp tục thúc đẩy các cơ hội cho các cuộc trò chuyện mang tính xây dựng xung quanh AI, tập hợp các cộng đồng khác nhau trong khi cho phép trẻ em dạy chúng ta và truyền cảm hứng cho chúng ta cách sử dụng AI tốt nhất trong thế kỷ 21.

Tôi nghĩ rằng một trong những thách thức hệ thống lớn nhất mà tôi gặp phải là thuyết phục người lớn lắng nghe và học hỏi từ trẻ em. Tôi cố gắng cung cấp cách để phụ huynh và giáo viên hướng dẫn và là một phần của cuộc trò chuyện với trẻ em mà không chi phối nó. Tôi nghĩ rằng bước đầu tiên trong quá trình dài hạn này là thực sự cho thấy nhiều trẻ em có thể làm gì với AI và tại sao điều quan trọng là chúng phải hiểu nó. Bước tiếp theo là giúp phụ huynh và giáo viên dễ dàng tham gia vào quá trình học tập hợp tác xung quanh công nghệ này. Mặc dù những người trẻ tuổi là người bản địa kỹ thuật số rất nhanh nhạy trong việc tiếp thu các kỹ năng kỹ thuật mới, nhưng họ không có sự trưởng thành để đưa ra quyết định đúng đắn và đó là điều quan trọng đối với các gia đình và các nhà giáo dục.

Thêm tài nguyên

  • Lớn lên với AI. Nhận thức: từ mã hóa đến máy móc giảng dạy, Stefania Druga. Luận văn thạc sĩ MIT 2018 (pdf)
  • Này Google có ổn không nếu tôi ăn bạn?: Những khám phá ban đầu về tương tác giữa các tác nhân trẻ em. Stefania Druga, Randi Williams, Cynthia Breazeal và Mitchel Resnick. IDC 2017 (pdf)
  • Làm thế nào thông minh là đồ chơi thông minh? Trẻ em từ cha mẹ và bố mẹ của chúng là những người thông minh cho các đối tượng tính toán, Stefania Druga, Randi Williams, Hae Won Park, Cynthia Breazeal. IDC 2018 (pdf)
  • Con búp bê của tôi nói điều đó OK: Ảnh hưởng đến đồ chơi bằng giọng nói Trẻ em Quyết định đạo đức, Randi Williams, Christian Vazquez, Stefania Druga, Pattie Maes, Cynthia Breazeal. IDC 2018 (pdf)

Bài đăng này ban đầu được xuất bản trên trang web Media Lab.