Mladý informatik robí v Zürichu ambiciózny výskum, ktorý má pomôcť žiakom aj učiteľom. Rodák z Ilavy Jakub Mačina, člen rebríčka Forbes 30 pod 30, skúma vo Švajčiarsku umelú inteligenciu a jazykové modely ako ChatGPT. Ako pomôže zlepšiť vzdelávanie na školách?
„Predstavte si, že si žiak láme hlavu nad príkladom z matematiky, nevie ho vyriešiť. My sa snažíme, aby jazykový model dokázal študentovi položiť takú sériu otázok, ktoré mu pomôžu prepracovať sa k správnemu riešeniu,“ vysvetľuje informatik.
Ako doktorand na Švajčiarskom federálnom technologickom inštitúte (ETH) totiž skúma, ako zabezpečiť, aby modely ako GPT generovali korektné a pedagogicky aj logicky konzistentné odpovede. A ako použiť umelú inteligenciu pre zlepšenie vzdelávania.
Predtým pracoval v spoločnosti Exponea, kde vyvíjal algoritmy na odporúčanie produktov a predikciu správania zákazníkov. Založil aj startup Spine Hero – aplikáciu, ktorá monitoruje ľudí pracujúcich za počítačom a upozorní ich v prípade, že sedia nesprávne alebo príliš dlho bez prestávky.
Spomínali ste, že vás odmalička bavili šport a počítače. Ako sa to prejavovalo, mám na mysli hlavne vašu záľubu v počítačoch?
Vždy ma bavilo „vŕtať“ sa v počítačoch, môj prvý bol trošku netradične Macintosh II. Programovať som sa však naučil až na gymnáziu vďaka skvelej učiteľke informatiky, ktorá nás motivovala vytvárať si vlastné hry. K štúdiu umelej inteligencie ma to ťahalo prirodzene, pretože na rozdiel od bežného programovania mi to pripadalo kreatívnejšie.
Mojou základnou motiváciou je mať pozitívny dopad na spoločnosť. Konkrétne je to vízia, aby každý človek mohol mať vlastného personalizovaného kouča kedykoľvek a stále so sebou.
Kedy ste si povedali, že predmetom vášho štúdia bude práve umelá inteligencia (AI)?
Finálne som sa rozhodol pre AI počas výmenného pobytu na univerzite v Belgicku. Keďže pracujem ako výskumník, každý môj deň je rôznorodý. A to ma na tom baví – od určovania výskumných tém, vymýšľania experimentov a programovania až po komunikáciu nášho interdisciplinárneho výskumu.
Málo peňazí vo vede a vzdelávaní
Pôsobíte na prestížnej univerzite ETH v Zürichu. Aké hlavné rozdiely vnímate medzi švajčiarskym a slovenským akademickým prostredím?
Študoval som na STU v Bratislave, takže som si zažil aj to, aké je to robiť výskum v slovenskom akademickom prostredí. Veľký rozdiel je v tom, že Švajčiarsko dáva do vedy a výskumu oveľa viacej zdrojov a dokonca je bežné, že na vedu a výskum prispievajú aj bežní ľudia.
Vo Švajčiarsku existuje silné povedomie o tom, že keď nebudú vedu a výskum podporovať, bude to v neprospech ľudí a celej krajiny. V tomto sú Švajčiari veľmi uvedomelí. Na Slovensku ide do vedy a vzdelávania stále málo zdrojov.
Jakub v pracovnej diskusii s kolegyňami. Foto: archív Jakuba Mačinu
Čím to je?
Veda je oblasť, kde vám nikto vopred nezaručí, že z daného výskumu niečo konkrétne „vypadne“. Možno dosiahnete výsledky, niečo sa zlepší, ale je to dlhodobý proces s neistým výsledkom. Ale to je súčasť vedeckého bádania.
Aké ďalšie rozdiely ste zaregistrovali?
Spomínané švajčiarske nastavenie priťahuje do krajiny talentovaných ľudí. Pracuje tam veľa vedcov z Ázie, Ameriky aj krajín Európy s rôznymi špecializáciami. S nimi môžete diskutovať, odhaľovať nové aspekty vo vašom výskume. A aj v ETH AI Center, kde pracujem, je kladený veľký dôraz na interdisciplinárny výskum.
Osobný kouč pre každého
Venujete sa oblasti umelej inteligencie, konkrétne spracovaniu textu (natural language processing, NLP) a vzdelávania. O čo presne sa snažíte vo svojom výskume? V
Mojou základnou motiváciou je mať pozitívny dopad na spoločnosť. Konkrétne je to vízia, aby každý človek mohol mať vlastného personalizovaného kouča kedykoľvek a stále so sebou. Na to potrebujeme, aby AI bola spoľahlivá, korektná a logicky konzistentná.
Ako sa to dá dosiahnuť?
V prvom rade sa snažíme vylepšovať jazykové modely GPT tak, aby boli použiteľnejšie alebo vhodnejšie na rôzne činnosti. V prostredí vzdelávania je napríklad problém, že učiteľ má v triede 30 žiakov, pričom každý z nich je určitým spôsobom iný. Učiteľ sa nemôže venovať každému jednotlivo… Môže sa na hodine spýtať troch-štyroch, ako by riešili daný problém, ale nevie komunikovať úplne so všetkými.
Náš konečný cieľ je to, aby každý študent v triede mohol mať interakciu s niekým, kto figuruje ako jeho tútor, ktorý mu bude pomáhať premýšľať nad problémami a správne ich riešiť.
Predpokladám, že práve tu vzniká priestor pre AI?
Presne tak. Predstavte si, že si žiak láme hlavu nad príkladom z matematiky, nevie ho vyriešiť. My sa snažíme, aby jazykový model dokázal študentovi položiť takú sériu otázok, ktoré mu pomôžu prepracovať sa k správnemu riešeniu. Voláme to Socratic questioning podľa starogréckeho filozofa Socrata.
Efektívnejšie učenie sa
Využívate teda pedagogický prístup, v ktorom učiteľ navedie žiaka otázkami, aby k riešeniu prišiel sám. V tomto prípade to však nebude učiteľ, ale umelá inteligencia…
Presne tak, lebo my nechceme, aby študentovi povedal správnu odpoveď, ale aby ho na správne riešenie naviedol. Aby na to študent prišiel sám, pretože vtedy sa človek najefektívnejšie učí.
REBRÍČEK 30 POD 30 2023
Spoznajte tváre rebríčka 30 pod 30 2023. Kto má aj napriek mladému veku potenciál dobyť svet? Dozviete sa na tomto odkaze.
Cieľom teda je, aby tento systém bol jedného dňa využívaný v školstve?
Áno, ale v žiadnom prípade sa nesnažíme nahradiť učiteľov. Je to pomôcka pre pedagógov, aby mohli od každého žiaka zistiť, čo si o nejakom probléme myslí a ako by ho riešil. A tiež, aby sa mohli viac venovať tým, ktorí majú najväčší problém pochopiť danú látku.
Modely nerozumejú číslam a matematike
Model s ktorým pracujete je váš vlastný, alebo staviate na modeloch GPT, ktoré sú už dostupné bežnej verejnosti?
Ten, ktorý sa pýta študentov otázky, je náš vlastný, natrénovali sme si ho v rámci nášho výskumu.
Spomínali ste, že modely, ktoré už sú pre širokú verejnosť dostupné, stále nie sú až také dobré v matematike a v logickom uvažovaní. Čím to je?
Spôsobené je to hlavne tým, že dostupné modely ešte nevedia dosť dobre chápať čísla. Ide totiž o jazykové modely, ktoré všetko vnímajú a vyhodnocujú ako postupnosti slov, ktoré za sebou typicky nasledujú. Chápu, že jedna a dva sú iné slová, ale nevedia rozlíšiť, že dva je vlastne jedna plus jedna. Ten matematický koncept nerozoznávajú. Aj to je dôvod, prečo sa u nás venujeme hlavne matematike.
Kedy si poviete, že výskum ste ukončili a ste spokojní?
Náš konečný cieľ je to, aby každý študent v triede mohol mať interakciu s niekým, kto figuruje ako jeho tútor, ktorý mu bude pomáhať premýšľať nad problémami a správne ich riešiť.
Na ETH v Zürichu ste nastúpili v roku 2021. Aké ťažké bolo dostať sa na takú prestížnu univerzitu?
Z celkového počtu prihlásených brali okolo 2-3 percent. Bolo to dosť kompetitívne. Musel som odprezentovať svoj predošlý výskum, absolvovať pohovory s profesormi, s ktorými dnes pracujem.
Prečo sa (ne)báť AI
O umelej inteligencii sa dnes veľa hovorí a často počúvame hlavne o obavách v tejto súvislosti – nielen zo strany bežných ľudí, ale aj niektorých vedcov. Je podľa vás dôvod, aby sme sa báli umelej inteligencie?
Tak ďaleko, aby sme sa museli niečoho obávať, ešte naozaj nie sme. Napríklad v matematických problémoch súčasné jazykové modely ešte stále robia často až elementárne chyby.
Ale čo ak sa niekto rozhodne AI využiť na nekalé ciele? Je v systémoch táto možnosť nejako ošetrená?
Určite áno. Už teraz máte v GPT od OpenAI rôzne filtre, ktoré odfiltrujú to, čo je považované za nemorálne, alebo neetické. A tých kontrolných filtrov by malo časom pribúdať.
Nedávno bol zverejnený list, v ktorom odborníci aj podnikatelia žiadali o zastavenie vývoja AI na pol roka. V kontexte toho, o čom sme hovorili to vnímate ako? Máme byť skeptickí a chápať to len tak, že chcú iba získať čas na dobehnutie konkurencie?
Môže to byť jeden z dôvodov. Ale chápem aj to, že niekto má záujem viesť vo väčšej miere diskusiu o etickosti či riešiť, čo je lepšie z nejakého filozofického pohľadu. Avšak to, čo žiadajú, nevidím ako reálne – výskum a vývoj neviete len tak na povel zastaviť.
V čom nám podľa vás môže AI pomôcť alebo poškodiť?
Už teraz nám AI umožňuje robiť prácu efektívnejšie. Napríklad ja by som nejaký program napísal za hodinu, ale s použitím GPT to stihnem dvakrát rýchlejšie. Príkladov, ako nám AI môže ušetriť čas, sa dá nájsť mnoho.
Nie sú potom predsa len oprávnené obavy ľudí, že pre „stroje“ môžu prísť o prácu? Čo napríklad takí autori textov alebo ľudia pracujúci v call centrách?
Pri intelektuálnej práci je to niečo, čo nám umožní robiť prácu efektívnejšie, ale stále tam bude potrebný ľudský vklad. Lebo AI nepozná celý kontext nášho sveta a ľudský element je preto stále potrebný.
Tiež by som poukázal na to, že ľudia, ktorí pracujú fyzicky, sa vôbec nemusia obávať. Osobne si však myslím, že súčasnosť, ale aj budúcnosť je v spolupráci človeka a umelej inteligencie.
