❑ Отримати розуміння чим відрізняється сильний штучний інтелект від слабкого.
❑ Ознайомитись з історією зародження галузі ШІ та основними поняттями.
❑ Зрозуміти місце машинного навчання в області слабкого штучного інтелекту.
Штучний інтелект та машинне навчання.
Штучний інтелект - визначення. Короткий екскурс в історію.
Сильний та слабкий штучний інтелект. Тест Тюрінга, Китайська кімната.
Машинне навчання: основні інгредієнти (дані, навчальні алгоритми, обчислювальні ресурси).
Місце машинного навчання в області штучного інтелекту.
Попередній перегляд (за моделлю перевернутого класу)
Спільний перегляд у класі
Представлення вчителем основних тез
Опрацювання матеріалу як домашнє завдання
Аналітика даних і штучний інтелект - очікування та можливості. Розглянуті приклади застосування технологій штучного інтелекту.
https://www.youtube.com/watch?v=jr4PC6JOZNA
Відео з освітнього серіалу “Штучний інтелект для школярів”.
https://osvita.diia.gov.ua/courses/artificial-intelligence-for-schoolchildren
Сильний та слабкий штучний інтелект, різниця між штучним інтелектом та машинним навчанням, коротка історія розвитку штучного інтелекту. Тест Тюрінґа.
Фасилітоване обговорення у спільній чи малих групах
❖ Що взагалі таке інтелект?
❖ Які ви знаєте приклади “розумних програм”?
❖ Якщо програма пройде тест Тюрінга, чи можна вважати її розумною?
Практична робота учнів з веб-ресурсами
Завдання 1
Акінатор/чат-бот https://en.akinator.com/ .
Потрібно задумати будь-якого персонажа і відповідати на питання, що задає Акінатор. Через орієнтовно 10-20 питань, він розпізнає кого ви задумали.
Варто організувати дискусію про те, яким чином відбувається “вгадування”. Можна зробити експеримент і спробувати давати неправильні відповіді - подивитися на результат розпізнавання у такому разі, і висловити припущення - чому так відбувається.
Завдання 2
Переглянути відео: як машинки вчаться їздити за допомогою нейронних мереж та генетичних алгоритмів https://www.youtube.com/watch?v=Aut32pR5PQA
Скільки треба спроб (генерацій), щоб успішно проїхати траєкторію?
Завдання 3
Переглянути відео про те, як програма вчиться грати в гру Маріо.
Зліва вгорі показано як програма бачить світ (зображення справа).
Зліва внизу показана нейронна мережа, яка навчається за допомогою генетичного алгоритму https://www.youtube.com/watch?v=CI3FRsSAa_U
Самооцінювання результатів заняття. Рефлексія
Після цього заняття, я можу/вмію:
❑ пояснити відмінність машинного навчання від штучного інтелекту;
❑ навести приклади сильного та слабкого ШІ;
❑ пояснити суть тесту Тюрінга;
❑ пояснити, що таке генетичні алгоритми.
Прочитайте статтю «Що таке інтелект?» https://osaulenko-vm.medium.com/що-таке-інтелект-a3ec1307d0c3
Чому програму, що грає в шахи не можна назвати надто інтелектуальною?
Яка візуальна ілюзія згадувалася в статті?
Чому, на вашу думку, робити передбачення майбутнього - ключова властивість інтелекту?
Знайдіть інформацію про генетичні алгоритми та їх застосування в штучному інтелекті. Складіть два питання для обговорення на уроці.