что в рюкзаке у робота ученика
Дети учат робота писать
Часто возникают дискуссии о том, способствуют ли новые технологии повышению успеваемости детей в школе или лишь отвлекают их от процесса познания. Вопрос более сложен, чем может показаться. Ведь дело не только в том, чтобы ребенок учился. Важно, чтобы он хотел учиться. А для этого ему должно быть интересно. Порой бывает так, что ученик не может освоить какой-то навык и навсегда теряет интерес к этому предмету. К примеру, не удается ему красиво писать. Помочь ему может умный робот, которого ребенок научит писать красиво и в процессе научится сам. Если против планшетов в школьном классе существует пять аргументов, то что можно сказать об использовании робота в качестве «учителя»?
Впрочем, в данном случае роботу отведена скорее роль «ученика». Показывая роботу, как писать буквы, дети совершенствуют свои навыки письма и развивают уверенность в себе, сообщает ресурс ScienceDaily. Маленькая девочка обводит пластиковые буквы с QR-кодами. Небольшой робот не может воспроизвести их на планшете. Особенно ему не удается буква «p». Девочка старается научить робота выводить буквы. Она выступает в роли учителя, но в процессе сама учится. Такая возможность обеспечивается новым обучающим инструментом CoWriter, представленным EPFL на конференции, посвященной взаимодействию людей и роботов, «Conference on Human-Robot Interaction (HRI)» в Портленде, США.
В рамках данной программы обучаемый сам выступает в роли учителя. Когда детям трудно писать, они могут утратить уверенность в себе и постепенно потерять интерес к учебе. Когда ученик сам становится учителем, у него возрастает самоуважение и повышается мотивация.
Результатом слабой успеваемости может стать нежелание ученика и дальше совершенствовать свои знания. Он может перестать видеть смысл в том, чтобы продолжать бесполезные усилия.
Идея исследователей состоит в том, что робот играет роль нуждающегося в помощи ученика. В классе оказывается ученик, который с еще худшей успеваемостью, чем у самого слабого из учащихся.
Учеными были разработаны прогрессивные алгоритмы письма, и они были воплощены в модели 58-сантиметрового робота-гуманоида. Руководствуясь этими алгоритмами, робот сначала пишет плохо, а потом его способности к письму улучшаются. Для этого используется обширная база данных почерков, позволяющая воспроизвести распространенные ошибки, которые делают маленькие дети, обучаясь письму. Возможна также программа, в рамках которой робот испытывает те же затруднения, что и ученик. Например, плохо пишет букву «P». Со временем форма буквы становится все более аккуратной.
Система CoWriter в настоящее время находится в стадии прототипа, но уже может использоваться для обучения детей в возрасте от шести до восьми лет, а также индивидуально с шестилетними детьми по часу в неделю в рамках месячного курса.
Исследователи проводят дальнейшую работу. В будущем подобный робот сможет использоваться для терапии нарушений произношения.
Все чаще становится вопрос о том, что высокие технологии могут заменить учителей. На самом деле новые инструменты, планшеты и даже роботы используются в классе под руководством учителя. Это обучающая игра. В данном случае ученик осваивает новые для себя навыки, обучая им робота, которому искусство письма дается еще труднее, чем самому ребенку.
Так ли уж необходимо в эпоху, когда даже в университете можно получить специальность геймера, уметь красиво писать от руки? Какие самые перспективные направления применения высоких технологий в образовании? А где лучше обойтись проверенными веками методами обучения?
Новости, статьи и анонсы публикаций
Свободное общение и обсуждение материалов
От хронической бессонницы помогают аудиокниги, подкасты и снотворное. Если загрузить книг на всю ночь, они будут постепенно проникать в сны. И что самое заба…
В научной фантастике любят изображать роботов в виде автономных машин, способных принимать собственные решения и даже демонстрировать проявления личности. Те…
Хотя до Нового Года еще далеко, но многие готовы круглый год готовиться к любимому празднику, постигая заодно новые знания. И вновь возвращаемся к теме выращ…
Зачем ребенку заниматься робототехникой? Чему детей учит робототехника?
Записаться на бесплатное пробное занятие
Пока ребенок под опекой родителей, они думают, чем бы занять свое чадо в часы, свободные от школы и школьных занятий. Хороший выход из ситуации спорт. Как вы знаете, дети полны энергии. Её можно потратить на полезные спортивные занятия, чтобы стать сильнее и выносливее. Однако дети еще и любознательные. Поэтому хорошей альтернативой спорту является робототехника либо их совмещение.
Робототехника и программирование
Итак, зачем ребенку нужна робототехника?
Это перспективное направление в ближайшем будущем. Хотя уже сейчас есть много открытий в сфере робототехники. Наука стремительно развивается, и эта область обретает все большую популярность во всем мире. За примерами не надо далеко ходить.
Уже сейчас существуют:
С каждым годом роботы становятся все более совершенными и «умными». Вот зачем нужна роботехника, и почему данная сфера науки будет интересна и полезна детям.
Польза робототехники
Плюсов от занятий робототехникой много. Вспомните разработки компании ЛЕГО. Именно она представила в далеком 1998 году первого робота, а с 2002 года в РФ проводятся соревнования по робототехнике с применением LEGO конструктора. Популярность и польза заключается в наглядном обучении.
Дополнительное образование
Ребенок, увлекшись роботехникой, получит дополнительное образование. К тому же, это будут не нудные уроки, как в школе, а увлекательные эксперименты. Дети будут самостоятельно создавать необычную и интересную технику. В таких кружках они сумеют развить свой потенциал. Если ребенок не почувствует тягу к технике, ничего страшного. Не каждое же увлечение становится делом жизни. Если – почувствует, может создавать роботов даже во взрослой жизни.
Выработка некоторых факторов
Посещая кружки роботехники, дети выработают:
Если с последним фактором у детей нет проблем (компьютерные игры, мультики, фильмы), то первых двух им явно не хватает.
Отвлечение от непродуктивных занятий
Социальные сети пользуются огромной популярностью. В жизни современных детей они занимают огромное место. Однако это непродуктивные занятия, как и многочасовые игры на компьютере. Нельзя ограничивать досуг только интернетом и просмотрами фильмов. Нужно расширять кругозор и получать обширные знания. Этому может поспособствовать школа робототехники и программирования для детей.
Знания из разных областей
Занимаясь в кружке, ребенок получит знания из различных сфер:
Опытные школьные педагоги всегда отмечают, что самое скучное для школьников – что-то учить. Просто так. В кружках робототехники они увидят результат того, что изучали. Дети получают наглядный пример! Поэтому ребенок развивается разносторонне, гармонично и у него не будет проблем с точными науками.
Работа в команде
Чуть выше мы уже говорили о соцсетях и их популярности. Однако они снижают у детей и подростков коммуникативные навыки и умения командной работы. А ведь при трудоустройстве важным аспектом является коммуникация. Поэтому возможны проблемы в будущем при реальном общении.
Занимаясь в кружках роботехники, можно научиться:
Кроме того, серьезное увлечение роботехникой – это отличные перспективы в будущем. Закончив школу, можно легко поступить в технические ВУЗы, создав технику, — привлечь внимание солидных компаний.
Школа Roboschool
Теперь посмотрим, чему учит детей и подростков в СПб школа программирования на Scratch, Python, Minecraft и робототехники Робоскул.
В школе создаются группы. Численность детей не превышает 12 человек. Ребята обучаются в классах, оснащенных необходимым оборудованием для качественной подготовки. К услугам детей:
Поэтому дети быстро и хорошо усваивают материал, применяя знания на практике. Опытные преподаватели способны быстро найти подход к детям, применяя в обучении игровые и интерактивные методы.
В школе дети изучают законы математики/физики на практике и основы:
Стоимость обучения зависит от конкретного курса (смотрите ниже). Диапазон цен колеблется в пределах 2 800 — 4 500 рублей. Количество занятий от 16.
Первый урок полноценный (60 минут), но носит ознакомительный характер. Родители могут не платить. Занятие пройдет в онлайн режиме. За это время ребенок сможет собрать
первого робота либо создаст полноценную программу!
Преподаватели на первом пробном бесплатном уроке:
Для проведения первого урока надо оставить заявку на сайте Roboschool Pro. Менеджер компании позвонит и можно будет договориться о времени проведения первого урока.
Курсы школы Roboschool и их стоимость
Roboschool предлагает в СПб обучение для детей и подростков в возрасте 5-17 лет.
Самые маленькие дети (5-8 лет) могут изучать курсы:
В возрасте 8-12 лет можно записаться на курсы:
Начиная с 10 лет и до завершения школы (17 лет), разрешается совершенствоваться на курсах Python.
Надо отметить, что занятия могут проводиться как дистанционно, так и в офисах компании.
Заключение или преимущества школы Робоскул
Подведем итог и соберем вместе преимущества школы Робоскул:
Теперь вы знаете, зачем нужны для детей курсы робототехники. Стоит ли им посещать их, решать вам, уважаемые родители!
Дети и роботы: кто кого и чему может научить
Сегодняшние дошкольники и учащиеся младших классов растут в окружении технологий, причем технологий вполне продвинутых, в том числе и разных видов роботов: дружелюбных, обучающих, человекоподобных или похожих на домашних животных. И как следствие, такое взаимодействие с технологиями с раннего возраста может в определенном смысле смутить и запутать в вопросах самоидентификации «человек-робот» еще только формирующуюся личность.
В частности, положительное отношение ребенка к роботам, которые выполняют на ряду с людьми схожие задачи, или например копируют поведение людей, может привести к тому что дети будут считать их «живыми», не с физической точки зрения, а в концептуальном смысле, что в свою очередь создаст эмоциональную привязанность к роботу.
В Массачусетском технологическом институте было проведено исследование, которое показало, что дети начинают перенимать паттерны поведения своих родителей, в том числе и по отношению к технологиям в целом и к роботам в частности, но не ранее чем к 8 годам. Именно поэтому, родителям необходимо уделять достаточно внимания к выбору игрушек для своих детей, а также к манере и принципам игры детей с высокотехнологичными игрушками, ведь современные игрушки мало того что становятся похожими и перенимают поведение людей или животных, но они еще и формируют привязанность к себе у детей.
Таким образом, выбирать роботизированные игрушки следует максимально осмысленно, уделяя внимание ряду факторов, таким как внешний вид робота, причисление его к определенному полу, или его очеловечивание, вне зависимости от его физиологической схожести, тем самым не размывая для формирующейся личности ребенка грань понимания, что эти игрушки не являются живыми, не обладают человеческим интеллектом, и не являются самостоятельными.
Детям с малых лет следует разъяснять принцип работы роботов. Разумеется они интуитивно понимают что роботы не живые, они не едят, не спят и не дышат, но в то же время при взаимодействии с ними они видят их способность думать (так может восприниматься их способность выполнять задачи, пусть и запрограммированные в их паттерны поведения), могут выражать эмоции (также как результат имеющейся программы), а также могут чувствовать прикосновения (ряд роботов-игрушек имеют такую функцию), что в определенной степени может ввести их в заблуждение.
Нынешнее поколение несовершеннолетних — это первое поколение детей, которое может вырасти в окружении друзей-роботов. Культивирование необходимости покупки и взаимодействия с такими роботизированными игрушками является частью новых образовательных технологий, которые нацелены на ускорение процесса обучения. Обратная сторона такого подхода как раз заключается в том, что у детей создается впечатление того, что эти роботизированные игрушки, и как следствие роботы в принципе, являются умнее людей, раз они их чему-то учат, или наделяют их некими волшебными способностями, раз они знают то, что дети на знали до общения с ними. Как отмечают профильные специалисты в сфере обучения и психологии, детям необходимо объяснять и подчеркивать разницу между их собственными возможностями и программой таких роботов.
Но, как говориться, есть и положительные новости. Такую доступность технологий также можно использовать для того, чтобы нивелировать возможные последствия синдрома боязни технологий. Так, например, люди старшего поколения могут испытывать опасения по поводу того, что роботизированные системы, особенно системы с искусственным интеллектом, могут их заменить, в следствие чего они потеряют свою работу.
При этом, как показывают разные исследования, роботы и роботизированные системы скорее не заменят специалистов, а наоборот, будут выступать помощниками и способствовать более оперативному и качественному выполнению задач этими специалистами. И соответственно, детей проще обучить правильной трактовке данной ситуации, в рамках которой роботизация и применение ИИ будут восприниматься не врагами и конкурентами, а скорее помощниками.
10 вещей, которым сложно научить роботов
Быть человеком куда проще, чем создать человека. Возьмите, к примеру, процесс игры в мяч в детстве с другом. Если разложить эту деятельность на отдельные биологические функции, игра перестанет быть простой. Вам нужны датчики, передатчики и эффекторы. Вам нужно рассчитывать, как сильно бить по мячу, чтобы он сократил дистанцию между вами и вашим компаньоном. Вам нужно учитывать солнечные блики, скорость ветра и все, что может отвлечь. Нужно определить, как вращается мяч и как нужно его принимать. И остается пространство для посторонних сценариев: что, если мяч пролетит над головой? Перелетит через забор? Выбьет окно соседу?
Эти вопросы демонстрируют некоторые из наиболее острых проблем робототехники, а также закладывают основу для нашего обратного отсчета. Перед вами список из десяти самых сложных вещей, которым нужно научить роботов. Эту десятку мы должны победить, если когда-нибудь хотим реализовать обещания, сделанные Брэдбери, Диком, Азимовым, Кларком и другими фантастами, которые видели воображаемые миры, где машины ведут себя как люди.
Проложить путь
Робототехники решают первую проблему, вооружая свои машины массивом датчиков, сканеров, камер и других высокотехнологичных инструментов, которые помогают роботам оценить свое окружение. Лазерные сканеры становятся все более популярными, хотя их нельзя использовать в водной среде из-за того, что свет серьезно искажается в воде. Технология сонара кажется жизнеспособной альтернативой для подводных роботов, но в наземных условиях она куда менее точна. Кроме того, «видеть» свой пейзаж роботу помогает система технического зрения, состоящая из набора интегрированных стереоскопических камер.
Собрать данные об окружающей среде — это только полдела. Куда более сложной задачей будет обработка этих данных и использование их для принятия решений. Многие разработчики управляют своими роботами, используя предопределенную карту или составляя ее на лету. В робототехнике это известно как SLAM — метод одновременной навигации и составления карты. Составление карты здесь означает то, как робот преобразует информацию, полученную датчиками, в определенную форму. Навигация же подразумевает то, как робот позиционирует себя относительно карты. На практике эти два процесса должны протекать одновременно, в форме «курицы и яйца», что выполнимо только при использовании мощных компьютеров и продвинутых алгоритмов, вычисляющих положение на основе вероятностей.
Продемонстрировать ловкость
Этим навыкам робота крайне сложно обучить. Обычно ученые вообще не обучают роботов прикосновениям, программируя их на провал, если они вступают в контакт с другим объектом. Однако за последние пять лет или около того были достигнуты значительные успехи в совмещении податливых роботов и искусственной кожи. Податливость относится к уровню гибкости робота. Гибкие машины более податливы, жесткие — менее.
В 2013 году исследователи из Georgia Tech создали роботизированный манипулятор с пружинными суставами, которые позволяют манипулятору сгибаться и взаимодействовать с предметами, подобно человеческой руке. Затем они покрыли все это «кожей», способной распознавать давление или прикосновение. Некоторые виды кожи роботов содержат шестигранные микросхемы, каждая из которых оснащена инфракрасным сенсором, который регистрирует любое приближение ближе чем на сантиметр. Другие оснащаются электронными «отпечатками пальцев» — ребристой и шероховатой поверхностью, которая улучшает сцепление и облегчает обработку сигнала.
Объедините эти высокотехнологичные манипуляторы с продвинутой системой зрения — и вы получите робота, который может сделать нежный массаж или перебрать папку с документами, выбрав нужный из огромной коллекции.
Поддержать беседу
Первоначально ученые думали, что повторить это будет так же просто, как подключить правила грамматики к памяти машины. Но попытка запрограммировать грамматические примеры для каждого отдельного языка попросту провалилась. Даже определить значения отдельных слов оказалось весьма сложно (ведь есть такое явление, как омонимы — ключ от двери и ключ скрипичный, например). Люди научились определять значения этих слов в контексте, опираясь на свои умственные способности, развитые за многие годы эволюции, но разбить их снова на строгие правила, которые можно положить на код, оказалось просто невозможно.
В результате многие роботы сегодня обрабатывают язык, основываясь на статистике. Ученые скармливают им огромные тексты, известные как корпусы, а затем позволяют компьютерам разбивать длинные тексты на куски, чтобы выяснить, какие слова часто идут вместе и в каком порядке. Это позволяет роботу «учить» язык, основываясь на статистическом анализе.
Научиться новому
Робототехники сталкиваются с определенными проблемами, когда пытаются построить автономную машину, способную обучаться новым навыкам. Один из подходов, как в случае с гольфом, заключается в том, чтобы разбить активность на точные шаги, а затем запрограммировать их в мозге робота. Это предполагает, что каждый аспект активности нужно разделить, описать и закодировать, что не всегда-то и легко сделать. Существуют определенные аспекты в размахивании клюшкой для гольфа, которые и словами-то сложно описать. Например, взаимодействие запястья и локтя. Эти тонкие детали легче показать, чем описать.
За последние годы ученые добились определенного успеха в обучении роботов имитировать человека-оператора. Они называют это имитационным обучением, или обучением по демонстрации (методика LfD). Как они это делают? Вооружают машины массивами широкоугольных и масштабирующих камер. Это оборудование позволяет роботу «видеть» учителя, выполняющего определенные активные процессы. Обучающие алгоритмы обрабатывают эти данные для создания математической карты функций, которая объединяет визуальный ввод и желаемые действия. Конечно, роботы LfD должны уметь игнорировать определенные аспекты поведения своего учителя — вроде зуда или насморка — и справляться с похожими проблемами, которые рождаются из-за разницы в анатомии робота и человека.
Обманывать
Роботам же научиться обманывать людей или других роботов может быть невероятно сложно (и, возможно, хорошо для нас с вами). Обман требует наличия воображения — способности формировать идеи или образы внешних объектов, не связанных с чувствами — а у машины его, как правило, нет. Они сильны в прямой обработке данных с датчиков, камер и сканеров, но не могут формировать концепции, которые выходят за пределы сенсорных данных.
С другой стороны, роботы будущего могут лучше разбираться в обмане. Ученые Georgia Tech смогли передать некоторые навыки обмана белок роботам в лаборатории. Сначала они изучали хитрых грызунов, которые защищают свои тайники с пищей, заманивая конкурентов в старые и неиспользуемые хранилища. Затем закодировали это поведение в простые правила и загрузили в мозги своих роботов. Машины смогли использовать эти алгоритмы для определения, когда обман может быть полезным в конкретной ситуации. Следовательно, могли обмануть своего компаньона, заманив его в другое место, в котором нет ничего ценного.
Предвидеть действия человека
Как и обман, предвосхищение человеческих действий требует от робота представления будущего состояния. Он должен быть в состоянии сказать: «Если я вижу, что человек делает А, значит, как я могу предположить на основе прошлого опыта, скорее всего, он сделает Б». В робототехнике этот пункт был крайне сложным, но люди делают определенный прогресс. Команда Корнелльского университета разработала автономного робота, который мог реагировать на основе того, как компаньон взаимодействует с объектами окружающей среды. Для этого он использует пару 3D-камер, чтобы получить изображение окружения. Затем алгоритм определяет ключевые объекты в комнате и выделяет их на фоне остальных. Затем, используя огромное количество информации, полученной в результате предыдущих тренировок, робот вырабатывает набор определенных ожиданий движений от персоны и объектов, которые она трогает. Робот делает выводы относительно того, что будет дальше, и действует соответственно.
Иногда Корнелльские роботы ошибаются, но довольно уверенно продвигаются вперед, в том числе и по мере того, как улучшаются технологии камер.
Координировать деятельность с другими роботами
Возникает ряд проблем. Робот, работающий в команде, должен уметь хорошо себя позиционировать в связи с товарищами и быть в состоянии эффективно общаться — с другими машинами и оператором-человеком. Для решения этих проблем ученые обратились к миру насекомых, которые используют сложное роевое поведение для поиска еды и решают задачи, которые приносят пользу всей колонии. Например, изучая муравьев, ученые поняли, что отдельные особи используют феромоны для связи друг с другом.
Роботы могут использовать эту же «феромонову логику», только полагаться на свет, а не на химические вещества, при общении. Работает это так: группа крошечных роботов рассредоточена в ограниченном пространстве. Сначала они исследуют эту область случайным образом, пока один не натыкается на световой след, оставленный другим ботом. Он знает, что нужно идти по следу, и идет, оставляя собственный след. По мере того как следы сливаются в один, все больше и больше роботов следуют друг за другом гуськом.
Самокопироваться
Что примечательно, роботы могут и не брать людей за пример репродуктивной модели. Возможно, вы заметили, что мы не делимся на две одинаковые части. Простейшие, однако, делают это постоянно. Родственники медуз — гидры — практикуют форму бесполого размножения, известную как бутонизацию: небольшой шарик отделяется от тела родителя, а затем отрывается, чтобы стать новым, генетически идентичным индивидуумом.
Ученые работают над роботами, которые смогут выполнять такую же простую процедуру клонирования. Многие из этих роботов построены из повторяющихся элементов, как правило кубов, которые сделаны по образу и подобию одного куба, а также содержат программу саморепликации. У кубиков есть магниты на поверхности, поэтому они могут присоединяться и отсоединяться от других кубов поблизости. Каждый кубик делится на две части по диагонали, поэтому каждая половина может существовать независимо. Весь же робот содержит несколько кубиков, собранных в определенную фигуру.
Действовать из принципа
Но как и в случае с языком, закодировать этическое поведение крайне сложно главным образом потому, что единого набора общепринятых этических принципов не существует. В разных странах существуют разные правила поведения и разные системы законов. Даже в отдельных культурах региональные различия могут повлиять на то, как люди оценивают и измеряют свои действия и действия окружающих. Попытка написать глобальную и подходящую всем роботам этику оказывается практически невозможной.
Именно поэтому ученые решили создавать роботов, ограничивая масштабы этической проблемы. Например, если машина будет работать в определенной среде — на кухне, скажем, или в палате пациента — у нее будет гораздо меньше правил поведения и меньше законов для принятия этически обоснованных решений. Для достижения этой цели инженеры-робототехники вводят основанный на этике выбор в алгоритм обучения машины. Выбор этот основывается на трех гибких критериях: к чему хорошему приведет действие, какой вред оно нанесет и мере справедливости. Используя этот тип искусственного интеллекта, ваш будущий домашний робот сможет точно определить, кто в семье должен мыть посуду, а кому достанется пульт от телевизора на ночь.
Чувствовать эмоции
«Вот мой секрет, он очень прост: зорко одно лишь сердце. Самого главного глазами не увидишь».
Если это замечание Лиса из «Маленького принца» Антуана де Сент-Экзюпери верно, то роботы не увидят самого прекрасного и лучшего в этом мире. В конце концов, они отлично зондируют мир вокруг, но не могут превращать сенсорные данные в конкретные эмоции. Они не могут увидеть улыбку любимого человека и почувствовать радость, или же зафиксировать гневную гримасу незнакомца и задрожать от страха.
Именно это, больше чем что-либо другое в нашем списке, отделяет человека от машины. Как научить робота влюбляться? Как запрограммировать разочарование, отвращение, удивление или жалость? Стоит ли вообще пытаться?
Некоторые думают, что стоит. Они считают, что роботы будущего будут совмещать когнитивные и эмоциональные системы, а значит, лучше работать, быстрее учиться и эффективнее взаимодействовать с людьми. Верьте или нет, прототипы таких роботов уже существуют, и они могут выражать ограниченный диапазон человеческих эмоций. Nao, робот, разработанный европейскими учеными, обладает эмоциональными качествами годовалого ребенка. Он может выражать счастье, злость, страх и гордость, сопровождая эмоции жестами. И это только начало.