Umetna inteligenca (UI) je tehnologija, ki spreminja tok zgodovine. Z njo bomo lahko pisali svetlo prihodnost, vendar le, če jo bomo poznali. Osnovni koncepti UI so relativno preprosti. Z njimi bi lahko seznanjali že osnovnošolce in srednješolce, poudarjata Blaž Zupan in Janez Demšar z ljubljanske fakultete za računalništvo in informatiko (UL FRI).

»Na področju izobraževanja o UI je lahko Slovenija prva na svetu. Postane lahko zgled, kako tako izobraževanje uvesti. Za sistemsko spremembo pa je potreben pogum, morda tudi tako, da se prilagodi kakšen šolski kurikul,« pravi prof. dr. Blaž Zupan.

Znanje, kako bi lahko že na primer v četrtem razredu otrokom predstavili, kako deluje UI, imamo, pravita sogovornika, vendar sta tu ključni politična volja in tudi javna podpora. Tako Svet za razvoj pri SAZU na pobudo dr. Zupana jutri pripravlja posvet, na katerem bodo skušali prepoznati ključne korake vključevanja izobraževanja o UI v šolski kurikul.

Na mladih svet stoji

»Če bomo že otroke učili o osnovnih konceptih UI in njeni uporabi, bo Slovenija ostala na inovacijskem valu. Morda bodo ti otroci vrhunski inženirji, odlični družboslovci, menedžerji, odločevalci. Velika prednost bi bila, da vedo, kaj je UI in kako deluje. Zdaj postajamo porabniki programov in produktov, ki jih izdelujejo velike, pretežno ameriške in kitajske korporacije, vendar o njihovem delovanju vemo bore malo. Umetna inteligenca je že danes vsepovsod okoli nas, Evropa pa zaostaja v njenem izkoriščanju in raje hiti z idejami, kako bi jo regulirala. Nepoznavanje vodi v nezaupanje, ki lahko zavre razvoj. Včasih je kar boleče gledati neznanje ključnih odločevalcev na tem področju. Splošno poznavanje UI je nujno, da bomo sploh vedeli, o čem se pogovarjamo,« opozarja Zupan.

Splošno poznavanje UI je nujno, poudarjata Blaž Zupan (levo) in Janez Demšar. FOTO: Jože Suhadolnik  

»Brati in pisati sicer ne začnemo v vrtcu, vendar že takrat pripravljamo otroke z urjenjem motoričnih spretnosti, risanjem in slikanjem. Podobno je z UI. Gre za način razmišljanja, na katerega jih je moč napeljati s primernimi aktivnostmi,« razloži prof. dr. Janez Demšar in doda: »Koliko človeškega kapitala zapravimo s tem, ko v šolskem sistemu zanemarjamo inženirska področja, kot sta algoritmično razmišljanje in delo s podatki!«

»Zavedava se nevarnosti zlorabe UI in na to je treba opozarjati. Sam denimo popolnoma nič ne zaupam omrežju X, na katerem ima najbogatejši Zemljan potenciometer, ki ga lahko nastavlja v smer, v katero želi obrniti javno mnenje. Zato se mi zdi pomembno, da ljudje razumejo, kako preprosto je to narediti, ne pa da govorimo samo o regulaciji, ki tega niti ne more dejansko preprečiti. Gre za tehnologijo, ki jo skoraj vsi uporabljajo in skoraj nihče ne razume. Ta prepad je treba zmanjšati,« nadaljuje Zupan, ki meni, da bi lahko precej hitro vključili poučevanje uporabe UI v šole, če bo le volja za to.

Treba je razmišljati, katere so tehnologije prihodnosti in kakšno znanje potrebujemo. »Slovenija bo čez 20, 30 let živela od tega, kar bodo znali otroci, ki so pred tremi tedni šli v prvi razred,« opomni Demšar.

Umetna inteligenca je samo orodje, kot kladivo

Zabavno, brez prehude teorije

Predpostavka dr. Zupana in dr. Demšarja je, da so koncepti UI tako nezapleteni, da jih je možno komurkoli predstaviti na preprost in tudi zabaven način. Zupan med pogovorom vzame list papirja, nanj nariše skupini križcev in krožcev in zastavi vprašanje, kako jih ločiti med sabo. »Treba je potegniti črto med križci in krožci. Potegnem jo po sredini. Temu se strokovno reče logistična regresija. Lahko vam izpeljem enačbe, kako računalnik poišče najboljšo lego črte, vendar govorimo o konceptu, ki je čisto preprost – pač potegnemo črto med križci in krožci. Podobno deluje nevronska mreža, le da ta vsebuje na tisoče, milijone ali pa milijarde enot za risanje črt. Imamo tehnologijo, ki je v osnovi silno intuitivna, kjer so križci in krožci pravzaprav vhodni podatki, črte ločnice pa napovedni modeli. Te koncepte je možno preprosto razložiti na praktičnih primerih. Recimo tako, da zgradimo modele, ki živali na podlagi njihovih lastnosti razvrstijo v živalsko skupino, iz slike lista uganejo drevesno vrsto, iz besedila pa njegovega avtorja.«

»Sprva je seznanjanje z UI dovolj učiti brez poglabljanja v teorijo,« poudari tudi Demšar.

Janez Demšar FOTO: Jože Suhadolnik

»Zelo lep primer je učenje algoritmičnega razmišljanja z igrivim Računalništvom brez računalnika, ki ga je na podlagi novozelandske predloge za Slovenijo priredil kolega Demšar. Ali bi morali imeti računalništvo kot samostojni obvezni predmet? Mislim, da to ni pravo vprašanje, saj lahko, vsaj na začetku, z uporabo UI obogatimo zdajšnje predmete. O UI se lahko učimo pri zgodovini, slovenščini, biologiji, kjerkoli bi lahko imeli opravka s podatki, naj bodo to statistični podatki, slike, besedila, zvok. Kurikula morda niti ne bi bilo treba spreminjati,« razloži Zupan. Demšar pri tem ugovarja, da bi bili to lahko »zgolj zanimivi izleti. Če bi želeli, da vodijo v globlje razumevanje, bi se morali zgledovati po drugih državah, na primer Slovakih, ki že od tretjega razreda osnovne šole računalništvu in algoritmičnemu razmišljanju namenjajo poseben predmet.«

Kot pravita, bo to – ali uvedemo ločen predmet ali pa izobraževanje po delih uvajamo pri različnih predmetih – odločitev politike, sta pa s sodelavci v projektu Pumice pripravila vsebine, s katerimi bi popestrili učne ure pri različnih predmetih. Pri tem uporabljajo podatke, povezane z učno snovjo, in jih raziskujejo s pristopi umetne inteligence in strojnega učenja. V sodelovanju z učitelji so pripravili učne predloge in razlago ozadja za učitelje in učence. Gre predvsem za praktične naloge, saj se želijo izogniti predavanjem o teoriji in suhoparnim predstavitvam, s katerimi lahko v trenutku izgubijo pozornost učencev. Učne urice pri aktivnostih uporabljajo program Orange, ki so ga razvili v njuni skupini. Program Orange intuitivno združuje strojno učenje in vizualizacijo podatkov, zato ga za poučevanje umetne inteligence uporablja več kot 500 univerz po svetu.

»Učitelje različnih predmetov že danes pripravljamo za tovrstno poučevanje. Delavnic, ki smo si jih v okviru projekta zamislili s sodelavci Univerze v Mariboru in Zavoda Antona Martina Slomška, se je do danes udeležilo že 500 učiteljev. Maja smo pripravili izziv Priimkoslovje iz uporabe strojnega učenja, v katerem je sodelovalo skoraj tisoč učencev z več kot 40 šol,« pove Demšar.

Umetna inteligenca zahteva izobraženega in kritičnega uporabnika

Na hitro predstavita učno uro o slovenskih priimkih, ki bi bila lahko uporabna pri pouku zemljepisa, zgodovine ali slovenščine. Podatke o priimkih lahko analiziramo na različne načine in iščemo odgovore na vprašanje, kateri so najpogostejši priimki in kako so geografsko razporejeni. Med drugim pridemo do zabavne ugotovitve, da Gorenci živijo na Dolenjskem in Dolenci povsod, le na Dolenjskem ne. »To lekcijo smo oblikovali, ker vsebuje veliko različnih elementov UI. Učenci spoznajo načine predstavitve podatkov, merjenja razlik med občinami, gručenje, vizualizacijo rezultatov na zemljevidu in v dendrogramih. Podobno kot s priimki lahko pokažemo, kako opišemo države sveta, jih razdelimo na podlagi socioekonomskih podatkov ali kako iz podatkov o temperaturah krajev izluščimo podnebne pasove, ki so celo malce drugačni, kot jih poznamo iz učbenikov,« našteje Zupan.

Demšar doda: »V četrtem razredu sem dobljene gruče samo pokazal, v devetem razredu smo jih razbrali iz grafične predstavitve gručenja, v srednjih šolah pa sem že pojasnil celotni algoritem. Zanimivo je bilo, da so otroci že v četrtem razredu dojeli univerzalnost teh metod. Z metodami strojnega učenja smo tako sestavili model, ki zna iz lastnosti živali povedati, ali gre za sesalca, ptiča, žuželko ali dvoživko. Nato smo skupaj ugotovili, da lahko na povsem enak način, iz podatkov, katere jedi so neki osebi všeč in katere ne, napovemo, ali ji bo všeč tudi današnje šolsko kosilo s polento in golažem.« Kot še nadaljuje Demšar, so otroci na konkretnih primerih videli tudi, da se program lahko zmoti in da se s podatki lahko poigrajo, tudi tako, da strojno učenje namerno zavedejo. »To je pravzaprav najbolj važno, da razumejo, da modeli izhajajo iz podatkov: če so ti napačni ali pristranski, bodo taki tudi modeli. Otroci lahko že po tako preprostem uvodu začutijo, da podobne napake delajo tudi bolj zapleteni modeli, kot je chatGPT, ki prav tako izhajajo iz podatkov.«

Odprto je vprašanje, ali že četrtošolce pri teh vsebinah posesti za računalnike. »Brez težav lahko učitelji te vsebine predstavijo frontalno, saj je tako preprosteje in nič manj zanimivo. V višjih razredih, sploh pa v srednjih šolah, pa lahko učenci in dijaki hitro usvojijo osnove programa Orange in nato delajo samostojno,« razloži Demšar.

Blaž Zupan FOTO: Jože Suhadolnik  

Blaž Zupan: »Metod UI ne bomo mogli regulirati, ukvarjati se moramo z izvorom in lastništvom podatkov, na katerih temeljijo modeli, ki jih za UI gradi strojno učenje. Ko so podatki zbrani, je pot do modelov relativno preprosta. Z algoritmi strojnega učenja lahko zgradimo pogovornega robota ali pa razvrščevalnik, kdo bo kupil dirkalno kolo, koga zaposliti ali pa kako se bo prodajal neki slovenski izdelek na nemškem trgu. Pristop gradnje modelov s strojnim učenjem je univerzalen. ChatGPT pravzaprav le sestavlja stavke, ki so najbolj verjetni v določenem kontekstu. Googlov DeepMind iz podatkov o učinkih znanih genskih mutacij lahko napove, ali bo neka nova mutacija povzročila bolezen. Njegov sorodnik AlphaFold, zgrajen iz znanih modelov proteinov, lahko napove strukturo nove proteinske molekule. Dejstvo pa je, da ta tehnologija ni popolna in da se lahko zmoti. Smiselno je, da šolarji to začutijo na preprostih, šolskih primerih in spoznajo tako prednosti uporabe tovrstne tehnologije kot tudi njene pasti. Ker vse izhaja iz podatkov, se lahko potem že v šolah začnemo pogovarjati o tem, ali je za demokracijo in življenje sicer dobro, da ima celoten človeški podatkovni kapital v rokah nekaj zasebnih podjetij.«

Je chatgpt pot do superinteligence

Izobraženi kader

Uvajanje poučevanja umetne inteligence v šole zahteva pomoč učiteljev in sodelovanje z njimi. »Mi, ki se ukvarjamo z UI in jo raziskujemo, moramo v sodelovanju z učitelji pripraviti primerno gradivo za uporabo v šolah. To pri projektu Pumice pomeni, da pripravimo učne scenarije, poiščemo primerne podatke, pripravimo pisna in video učna gradiva za učitelje in učence. Pri tem je bistveno sodelovanje z učitelji, saj le oni vedo, kaj potrebujejo in kaj je primerno za njihove učence. Poučevanje uporabe tehnik UI želimo zapakirati v paket, ki je zabaven, poteši radovednost in s katerim je možna intuitivna razlaga sicer matematično kompleksnih konceptov,« poudari Zupan in, nepovezano z UI, doda: »Predvsem pa moramo poskrbeti, da bo poklic učitelja cenjen, da bo eden najbolj spoštovanih in zaželenih.«