CC BY
0УДК 004.9
НЕИЗБЕЖНОСТЬ ТРАНСФОРМАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ВСЛЕДСТВИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИНГУЛЯРНОСТИ
Ильясов А., студент
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: [email protected] Богомолов А.И., к.э.н., доцент
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
E-mail: [email protected]
Аннотация. В статье рассматривается ситуация в образовательном процессе с точки зрения необходимости его трансформации вследствие наступления точки технологической сингулярности, обусловленной взрывным характером развития искусственного интеллекта. Приведены примеры использования ChatGPT в образовательном процессе по отдельным учебным дисциплинам, сделаны выводы и рекомендации.
Ключевые слова.-ChatGPT, образовательный процесс, искусственный интеллект
INEVITABILITY OF TRANSFORMATION OF THE EDUCATIONAL PROCESS DUE TO THE TECHNOLOGICAL SINGULARITY
Ilyasov A., student
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: [email protected] Bogomolov A.I., Candidate of Economics, Associate Professor
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
E-mail: [email protected]
Annotation. The article discusses the situation in the educational process from the point of view of the need for its transformation as a result of the onset of the technological singularity point, due to the explosive nature of the development of artificial intelligence. Examples of the use of ChatGPT in the educational process in individual academic disciplines are given, conclusions and recommendations are made.
Keywords: ChatGPT, educational process, artificial intelligence
Весь мир, и Россия в том числе, проходят точку технологической сингулярности. Далее идёт цитата из Википедии. Технологическая сингулярность (англ. technological singularity) — гипотетический момент в будущем, когдатехнологическое развитие становится в принципе неуправляемым и необратимым, что порождает радикальные изменения характера человеческой цивилизации [1-3].
Согласно одной из наиболее популярных версий гипотезы технологической
сингулярности, именуемой «интеллектуальным
взрывом» (эту концепцию выдвинул, в частности, британский математик и космолог Ирвинг Гуд[4]), обновляемыйинтеллектуальный агент(например, компьютер с сильным искусственным интеллектом) в конечном итоге может войти в «безудержную реакцию» циклов самосовершенствования, при этом каждое новое поколение искусственного интеллекта будет появляться всё быстрее, порождая своего рода «интеллектуальный взрыв» и создав в конечном счёте супер интеллект, превосходящий интеллект всего человечества (рис. 1).
Рис. 1. Уменьшение промежутка времени между эволюционнымисобытиями (биологическая, затем—
технологическая эволюция)
Впервые понятие «сингулярность» в технологическом контексте упомянул американский математик Джон фон Нейман[5]. Участник Манхэттенского проекта, польско-американский математик Станислав Уламв своей статье 1958 года описывает дискуссию по этому вопросу с фон Нейманом, «посвящённую ускоренному прогрессу технологийи изменениям в образе жизни человека, что создаёт видимость приближения к некоторой существенной необычности в истории человечества, после которой человеческое бытие в известном нам виде не сможет продолжаться»[6]. Ряд видных учёных в последующем поддержал эту точку зрения [3,7].
В последние дни наблюдается всплеск публикаций в информационном пространстве, посвящённый появлению и возможностям платформ на базе искусственного интеллекта -ИИ, в частности, СИмОРТ. Даже его теперешняя ранняя версия, способна перевернуть основы образовательного процесса. Пока это ещё бета-версия, чат на базе ИИ допускает ошибки, но его возможности растут экспоненциально. Даже сейчас тестирование его по математике школьного курса даёт его оценку 75 баллов из 100. Есть и будут появляться и другие платформы
с ИИ. Платформа Whisper представляет собой примерно то же самое, что и ChartGPT, только работает она не исключительно с текстом. ИИ предназначен для преобразования речи в текст и способен понимать 99 языков.Google также создает собственный искусственный интеллект для кодирования, и у них тоже неплохо получается.
Использование платформ с элементами ИИ в высшей школе вызывает проблемы. Практически любая задача, задаваемая преподавателем на семинарах и решаемая студентами, может быть ими выполнена с помощью GPT. Ниже приведён пример решения студентами с помощью GPT задачи из дисциплины «Математические модели макро- и микроэкономики».
Задание 1. Известно, что в стране B ежемесячно теряют работу 4% занятых и приблизительно 16% безработных ежемесячно находят работу. Также известно, что в этой стране уровень безработицы составляет 12%. Как бы Вы оценили уровень недопроизводства в этой стране? Как бы Вы оценили среднюю продолжительность нахождения в числе безработных и в числе занятых в данной стране?
Для оценки уровня недопроизводства можно использовать данные о количестве людей, теряющих
работу ежемесячно. Из предоставленной информации следует, что 4% занятых теряют работу каждый месяц, что насчитывает 0,48% от общей численности населения страны B в год. Это означает, что в стране B имеется потеря продуктивности в размере 0,48% годовой численности населения.
Чтобы оценить среднюю продолжительность нахождения в числе безработных и в числе занятых в данной стране, необходимо предположить, что они находятся в этих группах равномерно и без сезонности. Следовательно, можно рассчитать среднее время пребывания в каждой из групп, используя формулу:
Среднее время пребывания = 1 /Вероятность перехода
Для занятых вероятность потерять работу за месяц составляет 4%, следовательно, среднее время пребывания в этой группе составляет: 1/0,04 = 25 месяцев Для безработных вероятность найти работу за месяц - 16%, поэтому среднее время пребывания в этой группе составляет:
1/0,16 = 6,25 месяцев Следовательно, в среднем занятые в стране B остаются работать около 25 месяцев, а безработные остаются в этом статусе в среднем около 6 месяцев. Эти оценки могут помочь правительству страны B подготовить соответствующие программы, направленные на поддержание полной занятости и сокращение недопроизводства.
Ниже приведен пример решение кейсовой задачи по макроэкономике "Разработка программ для исследования модели "затраты - выпуск" Леонтьева)".
Задание 2. Рассмотрите модель Солоу с производственной функцией Д(к)=к0,5, где k -подушевой капитал, а Д(к) - выпуск на одного
рабочего. Пусть норма сбережения составляет 30%, темп роста населения равен 1%, а норма амортизации 2%. Найдите капитал и выпуск в расчёте на единицу эффективного труда в устойчивом состоянии экономики.
Для модели Солоу с производственной функцией = к0,5 уравнение для установившегося уровня капитала на одного работника будет выглядеть следующим образом:
S * У / k = (П + d), где s - норма сбережения, у - выпуск на одного работника, k - капитал на одного работника, п - темп роста населения и d - норма амортизации.
Перепишем это уравнение в терминах эффективного труда, поделив обе части на AL (где A - технологический прогресс, L - трудовые ресурсы):
S*f(k) = (П + d + ^, где g - темп роста технологического прогресса
Приравняем темп роста выпуска на одного работника к темпу роста эффективного труда, чтобы получить выражение для выпуска на единицу эффективного труда:
т^ = у/т = (1+П+^/(1+П)л,
где мы использовали формулу для роста эффективного труда.
Подставляя производственную функцию f(k)=k0•5, получаем:
К0-5^ = (1 + 0,01)/(1 + 0,02 + 0,01) * 0,3, где мы использовали данные о норме сбережения = 0,3), темпе роста населения (п = 0,01) и норме амортизации ^ = 0,02).
Отсюда находим капитал на одного эффективного работника:
Ш = (0,3*1,01)/0,032 * (1/Ь2), где L2 - уровень эффективного труда в устойчивом состоянии экономики
Ш2 = (0,3*1,01)/0,032 * (1/Ь), где мы заменили L2 на L, так как в устойчивом состоянии экономики они равны._
кд
@
Ты можешь написать программу, решающую задачу Межотраслевого баланса (Input-output model)?
Пример задачи:
Экономическая система состоит из трех отраслей, для которых матрица прямых затрат А и вектор конечного продукта Y известны. Матрица А = [[0.3, 0.1, 0.4], [0.2, 0.5, 0.0], [0.3, 0.1, 0.2]] Вектор Y " [200,100, 300]
Конечно, я могу помочь с написанием программы для решения задачи ¿Ь ^ Межотраслевого баланса.
Задача Межотраслевого баланса (Input-output model) заключается в нахождении вектора конечного спроса на продукцию каждой отрасли при заданной матрице прямых затрат между отраслями.
Рис. 2. Фрагмент диалога с GPT
1 Матрица А Вектор Y
2 0.3 0.1 0.4 200
3 0.2 0.5 0 100
4 0.3 0.1 0.2 300
5
6 Матрица £ Вектор X
7 1 0 0 775,5102
8 0 1 0 510.2041
9 13 0 1 729,5918
10
11 Матрица Е-А Транспонированный вектор X
12 0,7 -0.1 -0,4 1 775.51021 510,2041 729.5918
13 -0,2 0.5 0
14 -0.3 -0.1 0.8
15
16 Матрица В
17 2,040816 0,612245 1,020408
18 0,816327 2,244898 0,408163
19 0,867347 0,510204 1.683673
20
21 Межотраслевые поставки
22 232.6531 51,02041 291,8367
23 155.102 255,102 0
24 232.6531 51,02041 145,9184
« Код
С:\и5ег&\Пе<1\АррОэТа\1.оса1\Ргодгэтз\Ругьоп\Ру1Ьоп310\ру Матрица пряных затрат: _ [[0.3 0.1 0.41 = [0.2 0.5 0. I I [0.3 0.1 0.2]] ■ Вектор конечного продукта: | [260 100 300]
Матрица коэффициентов полных материальных затрат В: [[2.04081633 0.6122449 1.02040816] [0.81632653 2.24489796 0.40816327] [0.86734694 0.51020408 1.68367347]] Матрица А продуктивна. Вектор валового выпуска X: [775.51020408 510.20408163 729.59181673] Межотраслевые поставки продукции хЦ: [[232.65306122 51.02040816 291.83673469] [155.10204082 255.10204082 0. ]
[232.65306122 51.02040816 145.91836735П
Нажмите либую кнопку для выхода...
Рис.3. Сравнение решения задачи в Excel (слева) и GPT (справа). Результаты одинаковые
Результаты решения в Excel и ChatGPT одинаковые. Задания были выполнены студентами за 10 мин с помощью ChatGPT, который уже интегрирован в браузеры и ТелетраммMicrosofi ужевнедрила языковую модель GPT непосредственно в Windows 11в последнем обновлении.
Студенты могут с помощью GPT выполнять и ДЗ, КР, курсовые и даже дипломы, оставаясь при этом неучами втой профессии, по которой они якобы обучаются. Студенты с помощью ChatGPT могут писать программы для исследования экономико-математических моделей.
Встаёт вопрос содержания дисциплин, посвящённых изучению студентами языков программирования (R, Python и др.). Ведь те относительно несложные программы, которые после изучения целый семестр могут писать студенты, ChatGPT напишет за 5-7 минут. Лучше посвятить этот семестр изучению ChatGPT, так как потребность в таких специалистах растёт с каждым кварталом в геометрической прогрессии. Разработаны платформы и для нахождения ошибок в программах и их оптимизации.
Генеральный директор Nvidia господин Хуанг заявил, что искусственный интеллект позволит любому стать программистом[8]. Под этим Хуанг подразумевает, что он может переводить человеческий язык в компьютерный код. «Пользователь может попросить что-то на обычном языке, а ChatGPT напишет код на языке
Python или даже на Cobol, язык, который мало кто даже помнит», — сказал он. «Итак, это программа, которая пишет код для другой программы».
Написание программ — это, безусловно, интересная идея, которая заставит компании задуматься о том, чтобы отказаться от программистов. Хуанг объяснил, что в этом сценарии человеческий язык является новым языком программирования «Теперь мы понимаем — мир теперь понимает, что, возможно, человеческий язык — это очень хороший язык компьютерного программирования», — сказал генеральный директор Nvidia. Он считает, что ИИ с большой языковой моделью позволит любому писать код. «Мы демократизировали компьютерное программирование для всех, почти для всех, кто сможет объяснить на человеческом языке конкретную задачу, которую необходимо выполнить».
В своём интервью он сказал, что эта «новая эра вычислений» будет «совершенно
революционной» для всего мира. «Все, кто разрабатывает программное обеспечение, либо предупреждены, либо шокированы, либо активно работают над чем-то вроде ChatGPT, который нужно интегрировать в их приложение или интегрировать в их службу», — сказал он, отметив, что этот спрос является глобальным. Хуанг говорит, что уровень активности,
связанный с его собственными продуктами ИИ, за последние 60 дней «зашкалил».
Совсем недавно ИИ уже помог создать 100 новых полупроводниковых проектов [9]. Однако еще предстоит продемонстрировать, что ChatGPT или его конкуренты могут выдавать код по запросу человека без инженерного образования.
Кстати, Nvidia уже рассматривается как лидер в новой "гонке вооружений" в области искусственного интеллекта. Другие
информационные кампании также включились в эту гонку. Так, израильский стартап наделил ChatGPT лицом и голосом, общение с ботом становится ещё более естественным.
В России также разрабатываются аналогичные системы на базе нейронных сетей. Ведущими компаниями выступают Сбербанк и Яндекс. Их продукты
могут выполнять аналогичные функции, в том числе по текстовым запросам генерировать рисунки и презентации. В качестве примера ниже приведен рисунок, который модель Kandinsky 2.1 Сбербанка нарисовала по запросу "Кот на луне " (рис. 4).
Рис. 4. Рисунок, сгенерированный по запросу "Кот на Луне"
Заключение. Многие университеты в Гонконге. Европе и США запретили студентам и преподавателям использовать ОРТв
образовательном процессе, прировняв его использование к плагиату. Запретить использование ОРТ в образовательном процессе -неправильное решение. ОРТ - это эффективный инструмент и отказываться от него нельзя. Он будет широко использоваться в экономике и надо научить студентов его правильному и эффективному использованию.
Использованные литературные источники
1. Cadwalladr, Carole (2014). «Are the robots about to rise? Google's new director of engineering thinks so...Архивнаякопияот 4 октября 2018 raWayback Machine» The Guardian. Guardian News and Media Limited.
2. Collection of sources defining "singularity". - URL: https: singularitysymposium.com. (Датаобращения: 17 апреля 2023).
3. Eden, Amnon H.; Moor, James H. Singularity hypotheses: A Scientific and Philosophical Assessments^). — Dordrecht: Springer, 2012. — P.1-2. ISBN 9783642325601.
4. Vinge, Vernor. «The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era»Архивнаякопияот 10 апреля 2018 raWayback Machine, in Vision-21: Interdisciplinary Science and Engineering in the Era of Cyberspace, G. A. Landis, ed., NASA Publication CP-10129, pp. 11-22, 1993.
5. The Technological Singularityby Murray Shanahan, (MIT Press, 2015), page 233
6. Ulam, Stanislaw. Tribute to John von Neumann(неопр.). — Bulletin of the American Mathematical Society, 1958. May (т. 64, #3, part 2). — С. 5. Архивировано15 февраля 2021 г.
7. Chalmers, David. The singularity: a philosophical analysis (англ.) //Journal of Consciousness Studies^ra.) — 2010. Vol. 17, NO. 9—10. —P. 765.
8. URL:
https://overclockers.ru/blog/Fantoci/show/86780/gene
ralnyj-direktor-nvidia-zayavil-chto-iskusstvennyj-
intellekt-pozvolit-ljubomu-stat-programmistom
9. URL:
https://overclockers.ru/blog/Fantoci/show/85481/iskus
stvennyj-intellekt-pomog-inzheneram-v-razrabotke-
novyh-100-chipov
10. URL: https://3dnews.ru/1083078/s-pomoshchyu-vebprilogeniya-izrailskogo-startapa-iibot-chatgpt-poluchil-litso-i-golos
V V =
