Тревожит, что искусственный интеллект вот-вот решит за нас всё — от домашних заданий до «самореализации» в профессиях. Неужели мы разучимся думать сами? Как в этой реальности учить и воспитывать детей? Виталина Дюкина — молодой педагог Центра дополнительного цифрового образования «IT-КУБ. Верхняя Пышма». Виталина работает со школьниками от 8 до 17 лет, помогая им осваивать язык программирования Python и обращаться с искусственным интеллектом.
Мы поговорили об обучении детей ИИ, о перспективах IT-профессий, и о том, кто – кого? Главный вывод нашей беседы: проблема не в том, что искусственный интеллект победит человека, а в том, что человек сам позволит ему себя победить.
От «программиста» к экосистеме: десятки профессий будущего
Виталина, что из себя представляет ваш предмет? Признаемся, мы в этом мало что понимаем.
— Мы центр дополнительного образования, и наша задача поддерживать школьные проекты и расширять знания в IT-сфере. У нас шесть основных направлений — отсюда и «куб», шесть граней. Но сейчас мы активно расширяемся, стараемся затронуть более узкие области, чтобы показать ребятам максимум тонкостей IT.
Раньше говорили просто «программист», а сейчас это далеко не так. Один только Python открывает дорогу в десятки профессий, не пересчитать. Программист сегодня — это не просто человек, который пишет код. Это может быть специалист по автоматизации процессов, аналитик данных и так далее. IT-сфера стала гораздо шире. Айтишник — не обязательно тот, кто может всё. Здесь тоже есть свои узкие специализации.
Получается, слово «программист» как общее обозначение профессии уже устарело?
— В каком-то смысле да. Но тут важно понимать тонкости. Это как с педагогами: учитель математики не сможет так же легко преподавать русский язык. То же и в IT.
Кто-то специализируется на «железе» — сборке компьютеров, настройке. Кто-то глубоко погружён в 3D-моделирование, печать. Туда же можно отнести и VR — это тоже отдельное большое направление. Есть сфера кодинга, но и она разная: мобильные приложения, сайты, автоматизация процессов... А ещё — искусственный интеллект.
Я уверена, что не каждый программист, который пишет код для приложений, сможет, например, обучить нейросеть распознавать объекты на видео. Вот такие нюансы.
print (“Привет, мир!”) или первое слово в новом языке
А конкретно вы чем занимаетесь?
Я показываю ребятам основы. У нас программирование на Python — это курс первого года, и мы начинаем буквально с самых азов. На первом же занятии изучаем две основные функции, чтобы, когда мы что-то вводим, это хотя бы вывелось на экран в другом окошке. Мы стартуем с самых базовых вещей, а потом уже раскручиваемся.
Представьте, что человек впервые знакомится с понятием «Python». Что вы расскажете? Как вводите в тему?
Знаете, на занятиях этого делать обычно не приходится, потому что ребята приходят уже с пониманием, что такое программирование и для чего нужны языки. На первом же занятии я всегда спрашиваю: «А какова ваша цель? Зачем вам это?» Кто-то хочет в будущем писать игры, кто-то — заниматься искусственным интеллектом или автоматизацией процессов. У ребят уже есть какое-то представление, куда они хотят двигаться. И начинать с основ — это здорово. Если знаешь один язык программирования, как по мне, потом проще выучить другие. Останавливаться на одном, мне кажется, даже не нужно.
И Python один из популярных языков. За счет чего?
Да, конечно, он один из самых популярных. Хотя даже среди педагогов есть споры, какой язык круче. Но, как представитель Python, я скажу: он очень понятный и простой. Это как будто мы разговариваем с компьютером на английском. Даже когда кодишь что-то для искусственного интеллекта, многие функции называются так же, как звучит это слово на английском. Или условия: «если A больше B» — мы так буквально и пишем. «Принт» — это вывод, от слова «принтер». Мы с ребятами проводим такие аналогии, вспоминаем основные функции. Принтер печатает, а «print» выводит значение на экран. Конечно, помогает знание английского, но многие вещи работают по аналогии. В принципе, логика достаточно простая. Главное — почувствовать этот момент один раз, и потом у ребят всё начинает получаться.
Дотанцеваться до ИИ или суперсила любопытства
У вас прямо глаза горят, когда вы говорите о работе с ребятами. Вы чувствуете себя на своём месте?
Да, мне очень нравится с ними работать, особенно когда видишь, как у них самих горят глаза. Грех тогда и мне в ответ не загореться. Тем более, я с детства мечтала стать педагогом. Только научилась писать в школе, как мне сразу купили доску. Я дома рассаживала игрушки и играла в школу, дурачилась. Я всегда хотела работать с ребятами. Просто приоритеты менялись: какое конкретное направление мне будет интересно преподавать.
Я очень много времени занималась танцами, думала уйти в хореографию. Потом в начальных классах понравился русский язык, думала — всё, с русским пойду. Потом выбор был между математикой и английским. Учителя в школе ещё предлагали идти на физику. Но так сложилось, что я всё-таки пошла на математику.
В университете, в котором я до сих пор учусь (нахожусь на последнем курсе), было только два профиля: «Математика» и «Информатика». И вот так случилось, что в итоге я на информатике. Хотя изначально думала, что буду работать в школе учителем математики.
У вас очень разнонаправленные интересы. Танцы — это абсолютно творческая стихия. Русский язык — филологическая, словесность. И математика. То есть вы вообще, судя по всему, очень способный человек.
Просто всё интересно. И везде видишь какое-то своё искусство, закономерности. Простроить связи — это же здорово. И всё это очень интересно изучить, пощупать. Хотя бы поверхностно с чем-то ознакомиться, чтобы потом знать: оп, в этой области есть такая тема, пойду туда копать. А здесь — раз! — и что-то тоже встретится, и ты уже знаешь, в каком направлении искать. В общем, для широкого кругозора полезно всё время узнавать что-то новое.
Тем более, когда работаешь с ИИ. Очень много задач можно решать с его помощью — из биологии, медицины, финансов, экономики. Так что моё любопытство всегда пригождается.
Можно сказать, ваш личный подход к миру очень удачно воплощается именно в выбранной сфере, в IT, в ИИ, который захватывает всё больше областей?
Да, именно начав работать здесь, я смогла собрать воедино все свои интересы и то любопытство, которое было у меня ещё с подросткового периода. Я была отличницей, мне нужны были все пятёрочки, пыталась участвовать во всём: в проектах, математических боях. Но из-за того, что я не могла определиться, что же мне интересно конкретно, было тяжко. Всё такое разное, выбор сделать сложно. Хочется всего!
Когда input (ввод) дал неожиданный print (вывод)
А было ли что-то, чего вы боялись? Ведь у каждого школьника или студента есть предмет, на который он идёт неохотно?
Парадокс, но единственное, чего я очень сильно боялась, — это была информатика! Ну, в школе более-менее просто изучали базовые навыки. Даётся задание: надо такие-то темы усвоить, такие-то навыки приобрести. Я дома позанимаюсь, прихожу, сдаю, получаю оценку и дальше живу. Никогда не думала, что жизнь меня с этим свяжет, честно.
И даже когда я поступила в университет на математику (а второй профиль там был информатика), я очень сильно испугалась. Как так? Я же с информатикой вообще ничего. Умею компьютер только включить-выключить, ладно, ещё папочки создать — умения офисного работника. А тут информатика! Это же явно надо будет что-то кодировать, что-то делать... Ну как?
Но нет. Даже больше скажу: у меня были большие успехи именно в программировании в университете, хотя мои школьные знания заканчивались на двух первых функциях, которые мы проходим здесь на первом занятии, — input и print (ввод и вывод). Всё, больше я ничего не знала. А в университете начали преподавать с тех же азов, мы это разбирали. И в один момент я прочувствовала, как всё это работает.
Фантазия — главный инструмент в IT?
Слушайте, а может ли гуманитарный человек зайти в эту область и добиться успеха? Скажем, не математик.
Знаете, я и себя технарём в полном смысле не считаю. Был такой момент: я перешла после начальных классов в математический (сейчас он называется инженерным). И моя первая учительница даже боялась, что я математику не потяну. А у меня действительно были проблемы с задачами — очень тяжело шли. Пытаешься, но не понимаешь, как. И всё.
Но потом, с седьмого класса, математика вдруг пошла настолько легко… Не знаю, что-то в голове щёлкнуло. Я дошла до математических боёв, ездила в обучающие лагеря, занималась с другими педагогами. Просто в какой-то момент я увидела в этой точной науке... творчество. Потому что математическая задача — это же тоже творчество на самом деле. Правильный ответ один, это факт. Но как ты к нему придёшь? А тут уже насколько фантазии хватит, так и придёшь.
Но ведь есть набор правил, теоремы, формулы?
Но какую именно формулу ты здесь видишь? Это как в шахматах. Увидела один ход и думаешь: если применю его, куда это меня приведёт? В тупик? О, вроде нет, продолжаем. А если попробовать вот сюда? Что будет? И в голове рождается своя стратегия. Работаешь чисто на азарте: «А если так? А если этак?» И пошёл, пошёл, пошёл.
Когда я начала так экспериментировать, пробовать проявлять творческие навыки, всё и пошло — чисто на любопытстве и интересе. И когда приходишь к правильному ответу, то ты такой: «О, получилось! Сработало!» Даже сейчас, когда мы делаем проекты, я сама радуюсь вместе с детьми, что у нас что-то работает. Мы делаем такие сложные вещи на позитиве, потому что это получается у моих ребят. Вместе со мной. Это просто чудо. Ставить себе такие галочки и потихоньку подниматься — это здорово.
То есть, получается, что человек с творческим, пытливым, образным мышлением может добиться больших успехов даже в такой строго упорядоченной сфере, как программирование. Недаром древние философы считали математику величайшей из наук и связывали её с космическим устройством мира...
Да, в принципе, если взять даже гуманитарные предметы... Когда мы пишем, например, произведение, там тоже есть набор определённых правил: стилистика, структура. Мы работаем внутри каких-то условных границ, принятых заранее. То есть и в гуманитарных направлениях есть свои правила, понятия, внутри которых мы существуем и творим. Так же и здесь. Только здесь это теоремы, законы, функции (если про программирование говорить), методы. Но главное — как ты увидишь это решение.
Контрольная работа для компьютера
Давайте поговорим про ИИ. Как вам кажется, что это за явление? Это математика или что-то большее? Может, это уже социальная история?
Ой, это для меня очень глобальная тема. По сути, всё это построено на математике. Вот эти нейроны, нейронная сеть — это же как у нас в голове: нейроны и связи между ними. Здесь то же самое. «Нейроны» в сети — это заранее прописанные, готовые элементы, а в основе заложена математика.
Ещё в прошлом веке учёные придумали, как спроецировать работу нашего мозга на математические законы. Просто тогда это не получило такого развития, потому что не было аппаратуры, способной выдержать такую напряжённую работу. А когда появились более мощные и выносливые компьютеры, тему начали активно развивать. Так что да, всё это прописано на математике.
Но удивительность вот в чём. Если мы говорим о традиционном программировании, то мы должны заранее всё предугадать, расписать для компьютера каждый шаг: если случится вот это, делай так; если вот это — делай этак. Нужно рассмотреть все варианты, чтобы программа не выдала ошибку и не прекратила работу.
А вот всё, что связано с искусственным интеллектом — или, проще говоря, с машинным обучением, — устроено иначе. Мы подаём на вход какие-то конкретные данные. Это работает точь-в-точь как школьные задачники по математике. У нас есть задача, а в конце учебника ответы. Мы знаем: вот задача, а вот правильные ответы. Всё.
Мы подаём это в компьютер и говорим: «Вот твои задачки. Можешь свериться — вот ответы». Компьютер что-то порешал сам, что-то для себя понял (как именно — мы пока сказать не можем). Дальше — контрольная работа. Я люблю проводить эту аналогию со школой, когда объясняю.
Итак, контрольная: мы подаём уже новую задачу, но ответ не сообщаем. И машина должна сама предсказать результат. Чаще всего это и есть предсказание, прогнозирование. Мы с ребятами решаем пока самые начальные этапы изучения ИИ. Надо, чтобы модель предсказала. И мы смотрим, насколько её ответ близок к правильному. Если нет — пытаемся доработать, «накидать» ещё задач с ответами.
Но мы уже не расписываем, как прийти к ответу. Машина должна сама понять, как эти ответы получить. Поэтому существует очень много моделей машинного обучения. И наша задача как специалистов — подобрать правильную модель, которую нужно взять за основу.
2+2=5 или ошибка слепого доверия
Сегодня в мире идёт мощная дискуссия об опасностях ИИ. Многие считают его угрозой: люди перестают думать, человек вытесняется из профессий, ИИ берёт на себя даже творческие задачи. Мы видим на примерах: «писатели», выдающие за своё сгенерированный текст, музыканты, опасающиеся, что саунд-дизайн заменит композиторов, и так далее.
А на идеологическом уровне звучит и вовсе тревожный прогноз: что человеческая цивилизация деградирует, люди становятся мыслящими рабами машин и в итоге ИИ победит человека.
Как вы прокомментируете это?
— Как по мне, проблема выстраивается не в том, что искусственный интеллект победит человека, а в том, что человек сам позволит ему себя победить.
Потому что то, как люди с ним взаимодействуют, иногда даже удивляет! Если в общении между людьми доверие — это нечто ценное и хрупкое, что нужно беречь и выращивать, чтобы были хорошие отношения, дружба, любовь... То почему-то с появлением ИИ человек сразу такой: «О, всё, я буду доверять полностью! Давай, делай!» Но мы же не доверяем первому встречному все свои секреты? Откуда тут эта готовность? Вот для меня это удивительно.
Изначально, когда всё это началось, меня это пугало. Что-то тревожное. Ну как же: сидеть по часу, а то и больше, искать в браузере, перебирать кучу ссылок... А тут — на тебе, всё выдал! Но откуда информация? Можно ли ей точно доверять? Почему-то, когда общаешься с человеком, мы обращаем внимание: что говорит, как говорит. А тут сразу резко всё «окей».
Поэтому искусственный интеллект — тот же ChatGPT и множество других — это прежде всего инструмент. Как инструмент, как помощник невероятно полезная вещь. Правда, с его помощью не нужно перерывать кучу сайтов, он всё выдаст. Ты можешь вести с ним диалог, уточнять что-то, и он будет отвечать, учитывая предыдущие реплики, докручивать и пытаться объяснить дальше.
Но он также ошибается, галлюцинирует вообще...
— Однозначно! Чем сложнее задача, тем выше вероятность ошибки. Его сильная сторона в другом: он очень хорошо пишет алгоритмы действий, которые нужно сделать.
Например, я обращалась к нему за помощью, когда в университете изучала высшую математику и не могла решить задачу. Скидываю: «Помоги решить». Он выдаёт решение. Я смотрю и понимаю: алгоритм примерно верный, я согласна, откуда что берётся... Но в подсчётах он ошибается! Грубо говоря, он говорит, что 2 + 2 = 5. Сидишь и думаешь... Ну, понятное дело, там формула посложнее, но всё равно.
Как по мне, машине проще посчитать, чем выдать целый связный текст или сочинение. Мне почему-то так кажется. С точки зрения традиционного программирования, арифметику запрограммировать проще.
Так что да. Это инструмент. Он может ошибаться, его надо проверять. С ним надо взаимодействовать, а не слепо доверять.
Ставить ИИ на службу мысли — навык важнее кода
Вы работаете со школьниками, у которых еще недостаточно сформированы «фильтры» — критическое мышление, анализ. Сейчас повсеместно в школах, в вузах работы делаются с ИИ, а не самостоятельно. Преподавателям печально это проверять, мягко говоря. Как вы объясняете детям эти границы?
— Конечно, приходится объяснять. У нас в центре даже есть идея сделать отдельный курс. Чтобы показать детям, как работать с разными искусственными интеллектами, и донести главное: это в первую очередь инструмент.
Навык грамотного пользования им, как мне кажется, очень полезен в жизни. Ведь, по сути, это те же базовые исследовательские действия: сравнение, анализ, синтез. Когда учишь использовать ИИ как инструмент, они сразу включаются. Учишь думать: «Точно ли это так?» Учишь идеи разворачивать, докручивать. Полноценно работать с информацией, вести диалог, нацеленный на результат.
Ты не позволяешь сделать всё за себя, а берёшь под конкретный контроль.
Брать результат «под копирку» не всегда правильно, хотя зависит от задачи. Например, для какого-то технического описания или проекта он может сгенерировать хороший код. Можно просто скопировать — и вроде работает, уже хорошо. Фактически, даже не нужно кодить самому.
Но здесь главное — суметь правильно поставить задачу, чтобы ИИ тебя понял, а потом ещё и проконтролировать результат. Поэтому навыки программирования всё равно остаются полезны, они нужны для этого контроля.
А вот с точки зрения текстовых работ уже сложнее. Он любит начать красиво, продолжить красиво... Но, если задуматься: одна вода. Увы, он часто пишет обо всём и ни о чём одновременно.
Корень тревоги именно в этом: мы убеждаем себя, что управляем ИИ, но не иллюзия ли это? В масштабах общества инструмент начинает упрощать и подменять мышление. Илон Маск на Давосе заявил, что ИИ может превзойти человечество по интеллекту уже к концу 2030-х. Граница между ведущим и ведомым стирается быстрее, чем мы думаем.
Если ИИ становится таким доступным помощником, как не скатиться в бездумное потребление его подсказок? Как воспитать в детях умение самостоятельно мыслить и творить, используя технологию?
— А мы как раз учим ребят именно этому — осознанному использованию, а не бездумности. Вот, например, на занятиях по геймдеву я целенаправленно прошу: используй ИИ-сервис, чтобы спроектировать изображение или видяшку для персонажа. Но не для того, чтобы просто скопировать, а чтобы взять за основу. Потом ребёнок сам развивает этот образ, доводит его, чтобы создать уже свою игру.
В этом весь смысл: не просто стоять перед пустым листом, а получить точку старта. ИИ помогает начать, увидеть какой-то образ. А дальше ты сам думаешь: «Здесь я хочу вот это добавить, тут изменить, а здесь голову сделать больше». Так и рождается самостоятельная работа.
Этот инструмент сильно повышает продуктивность. Но только если человек думает вместе с ним, выстраивает диалог, а не просто пассивно принимает готовое. Моя собственная продуктивность и кругозор очень выросли с тех пор, как я начала так работать.
Поэтому мы и говорим ребятам: «Да, используй для долгих, муторных задач, чтобы освободить время. Но не просто копируй. Хоть пару слов допиши сам. Внеси своё». Так мы и показываем грань: инструмент — для помощи, а ядро, решение, творчество всегда остаётся за тобой.
IT в промышленном регионе
В Екатеринбурге и Верхней Пышме, городах с сильной промышленной традицией, какое место, на ваш взгляд, отведено IT-будущему? Кем могут работать ваши ученики?
— У нас здесь очень много IT-компаний. Есть Сбер-хаб, «Т-банк», где сидят разработчики — мы с ребятами ездим к ним на экскурсии. Есть «Контур», есть свои игровые студии. Филиалы крупных компаний есть по всей России, так что можно начать здесь, а потом при желании перевестись в другой город.
Если же говорить именно о нашей промышленной специфике — а я прямо из окна вижу УГМК, — то здесь огромный потенциал для IT в сфере автоматизации. Очень много процессов ещё не автоматизировано. А теперь к этому добавляется искусственный интеллект, который может сделать автоматизацию ещё более «самостоятельной».
Конечно, человека мы не заменим, без него не обойтись. Кто-то должен контролировать, чтобы система не дала сбой. Потребуется меньше работников на конвейере, их заменят роботы. Но контролировать всё равно придётся.
А если человек не хочет уезжать или идти в офис, есть удалёнка. IT как раз даёт такую возможность — работать из своего города над проектами со всей страны и мира.
Где-то убудет, где-то прибудет
Вы говорите, что без человека не обойтись, но количество необходимых людей на производстве сокращается. Что в таком случае делать тем, чьи места займут роботы? Как это может решиться в будущем?
— Это очень интересный вопрос. Думаю, что по мере сокращения одних кадров будут появляться совершенно новые профессии в тех сферах, которые откроет технологический прогресс. Где-то убудет, где-то прибудет.
Уже сейчас возникают профессии, о которых ещё не все знают: AI-инженер, ML-специалист (Machine Learning — машинное обучение), тренер искусственного интеллекта. Это реальные, востребованные специальности.
И тут важный момент: такие специалисты могут работать не только в штате компании, но и как независимые эксперты, на проектной основе. Представьте: у завода есть конкретная задача — внедрить ИИ в конвейер. Им необязательно держать такого специалиста постоянно, они могут обратиться в профильную компанию или к фрилансеру для разового проекта. Это как нанять бригаду для ремонта — сделали работу, получили результат.
Сейчас такие проекты очень высоко ценятся, это новая и перспективная ниша. Конечно, пока не все предприятия осознают эту необходимость и готовы вкладываться — мы в переходном периоде. Но тренд очевиден.
Что касается нас, то мы с ребятами как раз пробуем делать такие «приближённые к реальности» проекты. Например, мы взаимодействуем с одним из цехов УГМК и собираем для них прототип конвейера. Буквально скоро у меня как раз начнётся такое занятие.
Портфолио школьника: проект для гиганта
Успеете рассказать про проекты, в которых участвуют ваши ученики?
— Наша деятельность в основном проектная, и цель — профориентация. Мы хотим дать ребятам «пощупать» сложные профессии, понять, подходят они им или нет. Это помогает избежать ситуации, когда человек поступает в вуз, а потом осознаёт, что ошибся с выбором.
Что касается конкретных проектов, мы активно сотрудничаем с реальными заказчиками. Например, с УГМК мы делаем конвейер с внедрением ИИ и компьютерного зрения. Дети печатают детали на 3D-принтере, собирают и программируют его. Этот проект мы готовим для конкурса «Инженериада», где в феврале отборочный этап, а в марте надеемся выйти в финал.
С библиотекой мы создаём чат-бота. В конце февраля планируем передать готовый продукт.
Такие проекты дают ребятам не просто опыт, а реальное портфолио — подтверждение, что они создавали работающий продукт для настоящего заказчика. Это может стать отличным стартом.
Для меня это тоже вызов и новый опыт — мы с учениками осваиваем многое вместе. Вот буквально сегодня на занятии будем разбираться, как настроить камеру для распознавания объектов. Иногда я выступаю не только как педагог, но и как такой же исследователь.
«Навернуть кружочек»: счастье по-верхнепышмински
Почему вы решили остаться жить и работать именно в Верхней Пышме? Не возникало желания уехать, например, в более крупный город?
— Не скрою, такие мысли были. Я даже подавала документы в вузы Санкт-Петербурга и Москвы, когда поступала. Подала и в наш педагогический в Екатеринбурге — от Верхней Пышмы это недалеко, можно было остаться дома, хоть и ездить каждый день. По баллам я проходила везде. То есть могла спокойно уехать и в Питер, и в Москву. Но в итоге не захотелось. Я очень домашний человек, привыкла к своему пространству. Для меня самым большим страхом была перспектива жить в общежитии. Я люблю дома, в тишине, посидеть за компьютером, позаниматься, поучиться.
Прогуляемся по Верхней Пышме? Расскажите о любимых местах…
— Конечно, Манин парк. Его реконструировали, и это стало точкой притяжения — с кафе, новыми площадками и тропинками. Там постоянно что-то происходит: мастер-классы, концерты, праздники. Мы сами летом проводили там свой IT-мастер-класс. Ещё есть парк УГМК, где на Новый год строят ледовые фигуры и горки. Ну и, конечно, наш музейный комплекс — один из крупнейших в стране, с уникальной техникой, в него постоянно вкладываются и развивают.
Но мое самое любимое — просто «навернуть кружочек» по городу. Он становится всё современнее, появляются новые дома, классные кофейни. Гулять по нему — одно удовольствие. Я в группе в университете одна из Верхней Пышмы, но знаю, что некоторые мои одногруппники из области даже думают сюда переехать: город тихий, зелёный. Здесь есть своя динамика, но после 11 вечера полный покой. Поэтому наш город называют семейным.