Pierwszy eksperymentalny wykład wygenerowany i poprowadzony przez AI w WAT
W Wojskowej Akademii Technicznej 16 -17 kwietnia odbył się Certyfikowany Program Edukacyjny „Sztuczna Inteligencja i Cyberbezpieczeństwo w nowoczesnych Siłach Zbrojnych” zorganizowany przez Wojskowe Ogólnokształcące Liceum Informatyczne im. Polskich Kryptologów. W trakcie dwóch dni zajęć licealiści poznali wiele pojęć z obszaru AI i cyberbezpieczeństwa. Podczas kursu odbył się po raz pierwszy w WAT eksperymentalny wykład wygenerowany przez narzędzie wykorzystujące AI opracowane przez KZC.
Wykłady prowadzili wykwalifikowani wykładowcy z WAT: gen. bryg. dr inż. Mariusz Chmielewski, dr inż. Grzegorz Bliźniuk, prof. WAT, dr inż. Paweł Moszczyński oraz zaproszony dr nauk prawnych Robert Lizak. Szkolenie kończyło się wydaniem certyfikatu podpisanego przez Rektora WAT, Dowódcę Komponentu Wojsk Obrony Cyberprzestrzeni i Dyrektor Liceum WOLI.
AI wchodzi na wykłady
Podczas kursu odbył się po raz pierwszy w Wojskowej Akademii Technicznej eksperymentalny wykład wygenerowany przez narzędzie wykorzystujące AI. Celem przeprowadzonego eksperymentu było zbadanie zależności wyników testu wiedzy od rodzaju materiału dydaktycznego – wykładów wygenerowanych w sposób ogólny (ogólna tematyka, bez możliwości zadawania pytań) oraz szczegółowy na podstawie listy zagadnień oraz dodatkowego kontekstu dostarczanego przez użytkownika, takiego jak szczegółowe pytania lub zadania. W eksperymencie wykorzystano narzędzie do automatycznego generowania treści wykładowych opracowane przez zespół z Koła Zainteresowań Cybernetycznych Wojskowej Akademii Technicznej w składzie Szymon Rosowski, Paweł Hołownia i Maciej Wiśniewski, którego opiekunem naukowym jest Paweł Moszczyński.
Tworzenie krótkich, kilkuminutowych filmów wykładowych z wykorzystaniem modeli językowych oraz bazy danych typu RAG to niezwykle efektywny sposób gromadzenia i przekazywania wiedzy – zarówno w edukacji, jak i w środowisku pracy. Dla organizacji, które swoją przewagę konkurencyjną budują na wiedzy, to narzędzie o ogromnym znaczeniu. Umożliwia szybki dostęp do konkretnych informacji – bez potrzeby przeszukiwania dokumentów czy wielogodzinnych szkoleń. A ponadto jeśli baza RAG jest dobrze przygotowana, to taki system pomaga nowej osobie szybko rozwiązać skomplikowane problemy rozwiązywane wcześniej w organizacji. Tego typu materiały oddziałują wielokanałowo – poprzez obraz, dźwięk i tekst – a co najważniejsze, odpowiadają dokładnie na zdefiniowane potrzeby użytkownika. Dzięki temu wiedza w organizacji staje się naprawdę dostępna – dokładnie wtedy, gdy jest potrzebna. Możliwość wprowadzenia kontroli dostępu do określonych rekordów bazy RAG oraz odporność wiedzy organizacji na eliminacje poszczególnych pracowników czyni system szczególnie interesujący dla Sił Zbrojnych.
– podsumował zalety narzędzia dr inż. Paweł Moszczyński opiekun naukowy KZC.
RAG – sekret błyskawicznego dostępu do wiedzy
Narzędzie opracowane opiera się na najnowszych modelach językowych i wykorzystuje mechanizm RAG (Retrieval-Augmented Generation), umożliwiając generowanie gotowych prezentacji z prostych poleceń tekstowych. Tworzone materiały wyróżniają się wysoką jakością - mogą zawierać wygenerowane wykresy oraz równania. Co ważne, to nie tylko odczyt na głos treści slajdów - narzędzie generuje również dodatkowy komentarz głosowy, który uzupełnia prezentację o wartościowy kontekst i rozszerzone informacje. Narzędzie to pozwala generować wykłady na podstawie treści zawartych w bazie RAG, która może być uzupełniana o własne, niedostępne publicznie źródła wiedzy, takie jak firmowe dokumenty, materiały szkoleniowe czy też specjalistyczne opracowania.
Test wiedzy: tradycja kontra innowacja
W badaniu przeprowadzono dwa testy wiedzy na dwóch grupach uczniów z Wojskowego Ogólnokształcącego Liceum Informatycznego w Warszawie. Jedna grupa rozwiązywała pierwszy test na podstawie wykładu o charakterze ogólnym, a drugi test korzystając z wykładu, wygenerowanego przez narzędzie, które otrzymało w kontekście treść zadań. Natomiast druga grupa była w odwrotnej sytuacji.
Pierwszy test dotyczył podstaw działania i analizy prostych sieci neuronowych, obejmujących takie zagadnienia jak: architektura, funkcje aktywacji, parametry oraz zdolność do reprezentacji funkcji (test znajduje się w załączniku, a linki do wykładów wygenerowanych przez AI poniżej).
Drugi test dotyczył podstaw działania i uczenia prostych sieci neuronowych, a w szczególności: obliczania błędu kwadratowego, wyznaczania gradientu błędu względem wag, aktualizacji wag z wykorzystaniem algorytmu spadku gradientu oraz roli funkcji aktywacji w sieciach w pełni połączonych (test znajduje się w załączniku, a linki do wykładów wygenerowanych przez AI poniżej).
Dwa testy, dwa podejścia, wyraźne wyniki
Warto podkreślić, że dla licealistów to były zupełnie nowe zagadnienia, a zadania wymagały wykonania szeregu obliczeń. W każdym teście były zadania zarówno otwarte jak i testowe, a maksymalnie można było zdobyć 5 punktów. Dla pierwszego testu średni wynik wynosił 2,23 w pierwszej grupie i 3,24 w drugiej. Natomiast dla drugiego testu średni wynik to 4,10 w pierwszej grupie i 1,54 w drugiej.
Wyniki eksperymentu zostały poddane analizie pod kątem uzyskanych punktów w zależności od sposobu generowanego wykładu. Ciekawą prawidłowością jest fakt, że mimo wyraźnych różnic między poziomem licealistów w obu grupach (w pierwszej grupie było więcej uczniów z starszych klas) to w obu testach lepiej wypadła grupa, która miała możliwość uszczegółowienia wykładu. Pokazuje to, że kluczowym czynnikiem była treść przekazana w wykładzie i „prompt” na podstawie, którego został wygenerowany.
Wyniki eksperymentu pokazują więc, że narzędzie stworzone przez KZC WAT ma pewną przewagę nad ogólnodostępnymi wykładami dostępnymi w Internecie czy czatami AI. Po pierwsze brak interakcji, czyli brak możliwości zadawania pytań i uszczegółowiania zagadnień sprawił, że mimo bardzo dobrze merytorycznie wygenerowanej prezentacji wyniki testu były gorsze niż w grupie mającej takie możliwości. Po drugie, narzędzie KZC WAT wykorzystuje trzy kanały komunikacji – tekst, obraz i dźwięk – co odróżnia je od klasycznych czatów ograniczonych jedynie do komunikacji tekstowej. Podwyższając tym sposobem zaangażowanie użytkownika i poprawiając przyswajanie przez niego wiedzy.
Czy AI zastąpi nauczyciela?
Można zadać pytanie: czy w takim razie AI może zastąpić nauczycieli? Nie, zdecydowanie nie, ponieważ w trakcie analizy wyników pierwszego testu w zadaniu trzecim oraz czwartym narzędzie nie udzieliło pełnej odpowiedzi przez co duża część uczniów nie wykonała do końca poprawnie tych dwóch zadań, co skutkowało utratą dwóch punktów. Widać tu, więc, że nadal w pewnych przypadkach jest potrzeba kontroli merytorycznej człowieka nad materiałami wygenerowanymi przez AI.
"Warto zwrócić uwagę, że mamy do czynienia z jednej strony z niebywałym przyśpieszeniem rozwoju modeli i metod sztucznej inteligencji ale z drugiej strony mamy do czynienia z niespotykaną adaptacją i wykorzystaniem sztucznej inteligencji w każdej przestrzeni funkcjonowania człowieka. Mamy więc naukę o AI (ang. Artificial Intelligence) ale mamy również AI w nauce, AI w wojsku, AI w medycynie, AI w dydaktyce, itp. itd. Prezentowane wykłady generowane przez AI są właśnie doskonałym przykładem współczesnego kierunku zmian z jakimi będziemy mieli do czynienia na każdym poziomie nauczania. Musimy zdać sobie sprawę, że należy na nowo zdefiniować rolę nauczyciela w procesie kształcenia. Nie jest jasne czy AI będzie lepsze od nauczyciela (człowieka z krwi i kości) ale z pewnością nauczyciel wsparty AI będzie lepszy od nauczyciela bez AI.
Obecny poziom rozwoju AI pozwala patrzeć na tę technologię już nie tylko jak na narzędzie ale również jak na obietnicę nowego "myślącego" bytu. AI wydaje się być więc często genialna w różnych dziedzinach ale jedno dobrze podane oszustwo zmienia AI w bezradną marionetkę. Moim zdaniem największym sukcesem AI nie będzie to, że nauczy się myśleć jak człowieka ale że pokaże nam jak nasze myślenie może się zmienić, jak nasze myślenie może zostać wzmocnione, co pozwoli na jakościową zmianę zdolności człowieka do pokonywania kolejnych barier."
– zastępca dziekana Wydziału Cybernetyki, opiekun sekcji AI KZC płk dr inż. Rafał Kasprzyk.
Opracowane narzędzie może w przyszłości pełnić rolę asystenta nauczyciela, który odciąży jego pracę. W firmach może wspierać budowanie wiedzy organizacji oraz ułatwiać wdrażanie nowych pracowników, którzy szybko uzyskają odpowiedzi na nurtujące ich pytania, bez konieczności przeszukiwania obszernej dokumentacji. Bardzo ważną cechą narzędzia jest jego zdolność do pozyskiwania wiedzy z wewnętrznych źródeł informacji, interakcji z użytkownikiem oraz oddziaływania na trzy kanały komunikacji.
Wykształcić i zachęcić do dalszego poszerzania wiedzy
Certyfikowany Program Edukacyjny „Sztuczna Inteligencja i Cyberbezpieczeństwo w nowoczesnych Siłach Zbrojnych” dostarczył licealistom solidnych podstaw z zakresu AI i cyberbezpieczeństwa oraz zachęcił do dalszego rozwijania wiedzy. Zajęcia prowadzone były przez doświadczonych wykładowców i wzbogacone o eksperymentalny wykład wygenerowany przez sztuczną inteligencję, co umożliwiło uczestnikom naukę w nowoczesnej, interaktywnej formie.
Fot. Alicja Karwowska
