« Qu’est-ce que cela signifie lorsque les enfants se considèrent comme des développeurs de technologies d’IA et pas seulement comme des utilisateurs ? » » se demanda Shruti Dhariwal. Elle est chercheuse au MIT Media Lab. Avec Manuj Dhariwal, elle a étudié cette question et développé l’application d’IA Little Language Models. L’objectif est d’aider les enfants à comprendre le fonctionnement des modèles d’IA en créant eux-mêmes de petites versions.
Luca, dix ans, est l’un des premiers testeurs du logiciel. “Cette nouvelle technologie d’IA est très intéressante pour apprendre comment elle fonctionne et mieux la comprendre”, conclut-il jusqu’à présent.
Du grand au petit : les LLM pour les plus jeunes
Le programme est destiné à introduire les concepts complexes sans donner de cours sur la théorie des modèles. Au lieu de cela, les enfants peuvent expérimenter les concepts et mieux les comprendre grâce à la visualisation.
Voici comment cela fonctionne : Le programme commence par utiliser une paire de dés pour démontrer le raisonnement probabiliste, un système de prise de décision qui prend en compte l’incertitude. Le raisonnement probabiliste est à la base des grands modèles linguistiques (LLM) actuels, qui prédisent le mot suivant le plus probable dans une phrase. En enseignant un tel concept, le programme peut aider à démystifier le fonctionnement des LLM pour les enfants et les aider à comprendre que parfois les décisions du modèle ne sont pas parfaites, mais le résultat d’un ensemble de probabilités.
Montrer les réalités de l’IA
Les élèves peuvent attribuer à chaque côté du cube n’importe quelle variable. Et puis, ils peuvent modifier la probabilité que chaque côté apparaît lors du lancement des dés. Luca pense que c’est “vraiment cool” d’incorporer cette fonctionnalité dans la conception d’un jeu de type Pokémon sur lequel il travaille actuellement. Mais cela peut également révéler certaines réalités cruciales concernant l’IA.
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Supposons qu’un enseignant veuille expliquer à ses élèves comment les biais apparaissent dans les modèles d’IA. On pourrait demander aux enfants de créer quelques dés puis de placer chaque face sur une main d’une couleur de peau différente.
Premièrement, ils pourraient fixer la probabilité d’avoir une main blanche à 100 %, reflétant une situation hypothétique dans laquelle l’ensemble de données ne contient que des images de personnes blanches. Lorsqu’on demande à l’IA de générer une image, elle ne produit que des mains blanches.
Créez des mains avec différentes couleurs de peau
L’enseignant peut ensuite demander aux enfants d’augmenter le pourcentage d’autres couleurs de peau pour simuler un ensemble de données plus diversifié. Le modèle IA crée désormais des mains avec différentes couleurs de peau.
“C’était intéressant d’utiliser des Little Language Models car cela fait de l’IA quelque chose de petit qui [die Schüler] «Nous pouvons le comprendre», déclare Helen Mastico, bibliothécaire d’un collège de Quincy, dans le Massachusetts, qui a enseigné à un groupe d’élèves de huitième année comment utiliser le programme.
“Vous commencez à comprendre comment les préjugés s’insinuent”, explique Shruti. “Cela fournit un contexte riche dans lequel les éducateurs peuvent commencer à parler de ce sujet et dans lequel les enfants peuvent imaginer l’impact de ces choses à des niveaux très importants.”
Sons, images, arrière-plans : les enfants peuvent télécharger leurs propres données d’entraînement
Ils prévoient d’utiliser l’outil dans le monde entier. Les étudiants peuvent télécharger leurs propres données, qui seront surveillées par leur professeur. “[Schüler] peuvent également ajouter leurs propres sons, images et arrière-plans qui représentent leur culture », explique Manuj.
Les Dhariwal ont également mis en place un outil qui permet aux enfants d’expérimenter des concepts plus avancés comme les chaînes de Markov, dans lesquelles une variable précédente influence ce qui la suit. Par exemple, un enfant pourrait construire une IA qui crée des maisons aléatoires à partir de briques Lego. L’enfant peut choisir que le pourcentage de pièces jaunes utilisées ensuite soit beaucoup plus élevé si l’IA utilise d’abord une pièce rouge.
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« Soutenir les enfants en tant qu’apprenants créatifs »
« La meilleure façon de soutenir les jeunes en tant qu’apprenants créatifs est de les aider à travailler sur des projets basés sur leurs passions », explique le conseiller doctoral des Dhariwal, Mitch Resnick, co-développeur de Scratch, le programme le plus populaire au monde. avec lequel les enfants peuvent apprendre la programmation. « Et c’est exactement ce que fait Little Language Models. Cela permet aux enfants de mettre en œuvre ces nouvelles idées de manière créative.
Les petits modèles linguistiques pourraient combler une lacune dans le paysage éducatif actuel. “Il y a un réel manque de ressources et d’outils ludiques qui enseignent de manière créative aux enfants la maîtrise des données et les concepts d’IA”, déclare Emma Callow, une conceptrice d’expériences d’apprentissage qui travaille avec des éducateurs et des écoles pour mettre en œuvre de nouvelles façons d’introduire la technologie aux enfants. « Les écoles sont plus préoccupées par la sécurité que par la possibilité d’utiliser l’IA. Mais l’IA arrive dans les écoles et les gens commencent à l’utiliser », dit-elle. “Il y a de la place pour du changement dans l’éducation.”
Little Language Models démarre à la mi-novembre
Les Little Language Models seront disponibles sur la plateforme d’éducation en ligne à la mi-novembre coco.build des Dhariwals et testés dans diverses écoles au cours du mois suivant.
La mère de Luca, Diana, espère que l’opportunité de l’expérimenter lui sera bénéfique. « Ce sont des expériences comme celles-ci qui l’instruisent sur l’IA dès son plus jeune âge et l’aident à l’utiliser plus judicieusement », dit-elle.
L’auteur du texte est Scott J. Mulligan. Il est journaliste pour l’édition américaine du MIT Technology Review.
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