Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ? Le processus de développement de l’IA dépend beaucoup de la façon dont nous, les humains, définissons ce que c’est, déclare le professeur adjoint Shiyan Jiang

Une technologie comme l’intelligence artificielle (IA) peut sembler mystifiante pour beaucoup, mais Shiyan Jiang, professeur adjoint de conception et de technologie d’apprentissage au NC States College of Education, estime que l’apprentissage de la technologie peut aider les étudiants à développer des compétences importantes même s’ils ne poursuivent pas un Métier STEM.

L’IA est souvent considérée comme une technologie sophistiquée de haut niveau. Cependant, Jiang, dont les recherches se concentrent sur l’élargissement de l’accès aux STEM dans des domaines tels que l’intelligence artificielle, la science des données et l’informatique, affirme qu’il est vraiment très axé sur l’humain.

Par exemple, dans le sous-domaine de l’intelligence artificielle connu sous le nom d’apprentissage automatique, l’ordinateur apprend des modèles à partir de données d’entraînement collectées et générées par des humains, puis utilise ces modèles pour faire des prédictions basées sur les connaissances acquises à partir de l’ensemble de données.

Beaucoup d’entre nous pourraient penser que l’intelligence artificielle est un mystère qui peut faire de la magie, mais ce n’est pas le cas. Le processus de développement de l’IA dépend beaucoup de la façon dont nous, les humains, définissons ce qu’elle est, a-t-elle déclaré. Je veux que les étudiants qui sortiront et joueront avec ces technologies, dès le début, ne la voient pas comme de la magie ou un mystère, mais la voient comme une expérience très humaine, voient les décisions que les humains doivent prendre, et je veux qu’ils voient même les biais que nous aurions pu mettre dans ces technologies d’IA.

Amener la diversité sur le terrain

Les biais dans la technologie de l’IA, a déclaré Jiang, ne sont peut-être pas intentionnels, mais peuvent provenir d’un manque de diversité dans le domaine et avoir des impacts négatifs sur ceux qui utilisent la technologie.

Par exemple, des études montrent que la technologie d’IA de reconnaissance faciale sur la plupart des smartphones fonctionne plus souvent et avec plus de succès pour les hommes blancs que pour les personnes d’autres origines raciales. Ceci est le résultat des données de formation qui contenaient un nombre disproportionné d’images d’hommes blancs qui ont été utilisées pour développer le modèle d’IA.

Au début, nous n’étions pas toujours conscients de ces problèmes lorsque nous développions une technologie qui, selon nous, améliorerait notre vie, mais, à la fin, nous découvrons qu’il y a des problèmes car seules certaines personnes peuvent utiliser la fonction, pas tout le monde Jiang a dit .

Il est crucial d’encourager les étudiants issus de milieux historiquement sous-représentés à envisager la possibilité d’une carrière dans l’IA, car le fait d’avoir une variété de voix et de perspectives différentes peut remettre en question les hypothèses qui auraient pu être faites lors du développement des technologies d’IA. Les personnes ayant des expériences de vie différentes, a-t-elle dit, pourraient trouver des problèmes dans les ensembles de données utilisés pour créer des modèles d’IA ou des problèmes avec des variables qu’une personne d’un milieu différent n’aurait peut-être pas pris en compte.

Pour apporter la diversité nécessaire au domaine, Jiang pense qu’il est important de donner aux lycéens de tous horizons l’opportunité de se voir dans une profession d’IA.

En tant qu’éducateurs, nous voulons que plus d’étudiants puissent explorer leur potentiel et ne pas voir certains domaines aussi éloignés de leur portée, et à la fin, s’ils ne deviennent pas ingénieur ou scientifique en IA, ils peuvent voir que j’ai des options ici, et c’est quelque chose que je peux faire, dit-elle. Le but n’est pas de dire que je veux préparer tout le monde à être un ingénieur en IA ou un scientifique en IA, mais je veux qu’ils voient leur potentiel et, après l’inspiration, ils puissent décider dans quel type de carrière ils veulent se lancer. .

Fusion de l’IA et de l’ELA

Exposer même les étudiants qui ne manifestent pas d’intérêt à poursuivre une carrière liée à l’intelligence artificielle est bénéfique, a déclaré Jiang, car ils peuvent acquérir des compétences liées à l’utilisation efficace de la technologie et à la réflexion critique sur le moment où les technologies avancées doivent et ne doivent pas être utilisées.

Ils doivent avoir une perspective critique sur la façon d’utiliser la technologie dans le domaine qui les intéresse, a-t-elle déclaré.

Jiang aide à exposer les élèves du secondaire à l’intelligence artificielle grâce à son travail sur le projet Narrative Modeling with StoryQ: Integrating Mathematics, Language Arts, and Computing to Create Pathways to Artificial Intelligence Careers, qui a débuté en 2020.

Le projet StoryQ permet aux étudiants de s’engager dans le processus de développement de modèles de classification de tests et de se demander comment les décisions qu’ils prennent en cours de route affectent l’apparence des modèles. Ils doivent également réfléchir aux objectifs qu’ils ont pour leurs modèles et déterminer qui serait impacté par leur modèle d’IA.

Nous voulons ouvrir la boîte noire de l’IA pour qu’ils en fassent l’expérience eux-mêmes en tant que décideurs et pour qu’ils voient le type de décisions qui affecteront l’apparence du modèle, a déclaré Jiang.

StoryQ est unique en ce qu’il introduit l’IA à travers une intégration de différentes disciplines et est destiné à être utilisé dans une classe d’anglais. Parce que les cours d’anglais sont obligatoires pour tous les étudiants, l’utilisation de l’IA dans cette discipline signifie que chaque étudiant aura l’occasion de se familiariser avec la technologie, ce qui n’est pas le cas dans un cours d’informatique souvent facultatif.

Les élèves peuvent écrire des histoires en utilisant leurs propres récits, perspectives et expériences comme ensemble de données pour les modèles d’IA. Parce qu’ils utilisent leurs propres mots comme ensemble de données, ils sont capables de découvrir et d’argumenter quand le modèle d’IA fait une erreur en interprétant mal ce qu’ils avaient l’intention de dire, puis de comprendre comment améliorer le fonctionnement du modèle.

L’utilisation de différentes perspectives peut également apporter plus de diversité aux modèles d’IA, car la langue peut être différente selon les régions, les cultures et les communautés.

StoryQ attire naturellement les étudiants et les aide à accéder à l’IA parce que [through] texte ou langue, nous avons tous quelque chose à dire. Ce n’est pas comme les mathématiques ou l’informatique qui ont souvent une barrière, a déclaré Jiang. Nous avons vu qu’ils sont engagés dans le processus de construction de modèles de classification de texte et voient comment la langue est utilisée dans différents contextes tout en apportant leurs propres perspectives. Le texte est un espace riche pour créer ce type de conversation avec l’IA.

En plus d’exposer les étudiants à l’IA et aux concepts de science des données dans un nouveau contexte, l’utilisation de StoryQ dans les salles de classe ELA, a déclaré Jiang, a permis aux étudiants de s’investir davantage dans leur cours d’anglais et ont déclaré voir leur professeur ELA comme un modèle.

L’apprentissage n’est pas qu’une question de contenu; il s’agit également d’établir des relations, et nous avons vu que les élèves voient que leur professeur d’ELA qui aime l’écriture, l’alphabétisation et la poésie peut également enseigner l’IA de manière efficace et se retrouver à vouloir en savoir plus sur le sujet, a-t-elle déclaré.