Sasniedzamais rezultāts:

• Zina, kas ir MI, nosauc sadzīves piemērus, kuros MI ir sastopams;
• Noteiks, vai rīks izmanto MI;
• Izskaidros, kā MI sistēmas izmanto datu kopas un algoritmus, lai no ievades nonāktu līdz prognozei, un atpazīs ikdienas ierīces un programmas, kas izmanto datu kopas

Šajā mācību modulī, kas vērsts uz mākslīgo intelektu, skolēni veido pamata izpratni par to, kas ir MI un kā tas darbojas ikdienā. Sākot ar skolēnu priekšstatu aktualizēšanu par jēdzieniem “mākslīgs” un “intelekts”, skolēni soli pa solim izzina, kā MI sistēmas palīdz atpazīt attēlus, sniegt ieteikumus un pieņemt vienkāršus lēmumus.

Skolēni analizē piemērus no savas ikdienas, lai noteiktu, kuros rīkos tiek izmantots mākslīgais intelekts, un diskutē par to, kā MI uztver informāciju, mācās no datiem un ietekmē cilvēku pieredzi. Praktiskās aktivitātēs skolēni piedzīvo, kā gan cilvēki, gan mašīnas izmanto iepriekšējo pieredzi jeb datu kopas, lai atpazītu attēlus un veidotu prognozes, piemēram, izmantojot zīmēšanas aktivitātes un Google Quick, Draw.

Moduļa laikā skolēni iepazīstas ar saikni starp datu kopām, algoritmiem un prognozēm, kā arī sāk izprast, ka MI rezultāti var būt atkarīgi no izmantotajiem datiem. Tas rosina pirmās diskusijas par aizspriedumiem un godīgumu MI darbībā.

Nodarbību laikā skolēni tiek mudināti attīstīt kritisko domāšanu par MI izmantošanu, sasaistot to ar pieciem galvenajiem MI darbības principiem: uztvere, spriešana un plānošana, mācīšanās, mijiedarbība un ietekme uz sabiedrību.

Sasniedzamais rezultāts:

• Izpratīs mākslīgā intelekta (MI) pamatprincipus un to, kā to izmanto lēmumu pieņemšanai reālās situācijās;
• Izpētīs, kā mašīnas mācās no datiem, tostarp to, kā aizspriedumi datu kopās var ietekmēt MI pieņemtos lēmumus;
• Uzzinās, kas ir datu kopas un algoritmi un kā algoritmus izmanto problēmu risināšanai;
• Izpētīs, kā algoritmu optimizēšana, cenšoties rast “labāko” risinājumu, var radīt aizspriedumus atkarībā no definētajiem veiksmīga rezultāta kritērijiem.

Šajā mācību modulī, kas vērsts uz MI, skolēni izpēta mākslīgā intelekta darbību, mašīnmācīšanos un algoritmu darbības principus. Vispirms tiek pētītas reālās MI sistēmas, piemēram, tērzēšanas roboti, pašbraucošās automašīnas un ieteikumu rīki, lai saprastu, kā MI uztver, plāno, mācās un mijiedarbojas un kā tas ietekmē sabiedrību. Skolēni arī eksperimentē ar Google Quick, Draw!, lai uzzinātu, kā MI veido prognozes. Tas savukārt rosina diskusijas par aizspriedumiem un godīgumu MI apmācību datos. Visbeidzot skolēni iesaistās praktiskās nodarbībās, kurās tiek aplūkoti algoritmi, tostarp vienkāršu problēmu risinājumu optimizēšana, lai skolēni varētu izprast, kā “labākā” risinājuma definēšana MI lēmumu pieņemšanas procesā var radīt aizspriedumus.

Šo nodarbību laikā skolēni tiek mudināti kritiski domāt par MI darbību un tā ētisko ietekmi uz pasauli, vienlaikus sasaistot to ar pieciem galvenajiem MI darbības principiem: uztvere, spriešana un plānošana, mācīšanās, mijiedarbība un ietekme.

Sasniedzamais rezultāts:

• Identificēs uzraudzīto mācīšanos kā vienu no MI mācīšanās veidiem un apgūs tās darbības principus;
• Izmantos Google Teachable Machine, lai izveidotu, apmācītu un pārbaudītu attēlos balstītu mašīnmācīšanās modeli;
• Analizēs un apspriedīs modeļa precizitāti un godīgumu, izvērtējot, kā dati ietekmē prognozes;
• Uzzinās, kas ir perspektīva un kā tā var radīt aizspriedumus MI sistēmās;
• Iepazīs algoritmisko aizspriedumu jēdzienu un noskaidros, kā tas izriet no nelīdzsvarotām vai negodīgām datu kopām;
• Apspriedīs MI ētiskos aspektus un to, kā sekmēt taisnīgas un iekļaujošas pieejas izmantošanu.

Šajā modulī skolēni izpētīs, kā mācās mašīnas, apgūstot uzraudzītās mašīnmācīšanās pamatus. Vispirms viņi noskaidros, kā datori tiek apmācīti, izmantojot datus ar apzīmējumiem. Praktiskajās nodarbībās un klases diskusijās skolēni identificēs aktuālās problēmas skolā, ko varētu risināt ar mašīnmācīšanās palīdzību. Viņi kopīgi izmantos Google Teachable Machine, lai apmācītu vienkāršu modeli, kas klasificē attēlus pēc sniegtajiem piemēriem. Šī pieredze palīdzēs viņiem saprast, kā MI sistēmas atpazīst paraugus, veido prognozes un uzlabo savu darbību, apstrādājot vairāk datu.

Pēc tam skolēni pievērsīsies izpratnei par aizspriedumiem MI sistēmās. Viņi uzzinās, kā mašīnas “perspektīvu” pilnībā nosaka saņemtie dati un kā nelīdzsvarotas vai ierobežotas datu kopas var dot netaisnīgus vai diskriminējošus rezultātus. Analizējot reālus piemērus, tostarp video par pētnieci Džoiju Buolamvini [Joy Buolamwini], skolēni apsvērs, kā algoritmu aizspriedumi var ietekmēt cilvēku dzīvi. Skolēni piedalīsies interaktīvā nodarbībā, lai atpazītu potenciālos aizspriedumus izdomātā, skolas vidē balstītā MI sistēmā, un diskutēs par veidiem, kā nodrošināt taisnīgumu.

Šis modulis ir vērsts uz MI pamatzināšanu apguvi, uzsverot gan to, kā mašīnas mācās, gan mūsu atbildību, izstrādājot godīgas un iekļaujošas MI sistēmas.

Sasniedzamais rezultāts:

• Izpratīs, kā mašīnas mācās no datiem, izmantojot dažādas mašīnmācīšanās paradigmas;
• Modelēs neironu tīklu funkciju un prognozēs rezultātus;
• Identificēs un apspriedīs aizspriedumus mi sistēmās;
• Pielietos kritisko domāšanu, analizējot reālus mi piemērus un izvērtējot taisnīguma aspektu.

Mācību blokā “Kā mācās mašīnas?” skolēni tiek iepazīstināti ar mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta (MI) pamatjēdzieniem, iesaistoties vecumam atbilstošās nodarbībās. Divu nodarbību laikā skolēni izpētīs, kā mašīnas var mācīties no datiem, modelēs neironu tīkla funkciju un kritiski izvērtēs aizspriedumu ietekmi uz MI sistēmām. Piedaloties interaktīvās nodarbībās un grupas diskusijās, skolēni iemācīsies, kā atšķirt uzraudzīto, neuzraudzīto un pastiprināto mācīšanos, modelēs datu plūsmu pa neironu tīklu un analizēs reālus aizspriedumu piemērus, kas var ietekmēt MI tehnoloģiju taisnīgumu un precizitāti.

Mācību bloka mērķis ir rosināt skolēnus kritiski domāt par MI sistēmu uzbūvi un cilvēka izvēli, kas var ietekmēt šos sistēmu sniegtos rezultātus. Nodarbības ir vērstas ne tikai uz tehniskām zināšanām, bet arī ētiskajiem aspektiem, kopīgu mācīšanos un datordomāšanas prasmju attīstību. Mācību bloka noslēgumā skolēni spēs ne tikai saprast, kā mašīnas mācās, bet arī atpazīt savu lomu tehnoloģiju veidošanā, padarot tās iekļaujošākas, atbildīgākas un taisnīgākas.

Sasniedzamais rezultāts:

• Piedalīsies praktiskās aktivitātēs, kur uzzinās, kā MI rada saturu (tekstu, attēlus u.c.);
• Analizēs un klasificēs MI piemērus, izšķirot klasificēšanas, prognozēšanas un ģenerēšanas iespējas.
• Dalīsies pārdomās par ģeneratīvā MI ētiskajām un sociālajām sekām, jo īpaši saistībā ar dziļviltojumiem;
• Identificēs dziļviltojumu radīto potenciālo kaitējumu un apspriedīs veidus, kā mazināt to negatīvo ietekmi uz sabiedrību.

Mācību modulī “Kā mašīnas rada saturu?” skolēni apgūst ģeneratīvā MI pamatus un uzzina par tā ietekmi uz mūsu pasauli. Divās nodarbībās – “Kas ir ģeneratīvais MI?” un “Dziļviltojumi” skolēni izpētīs MI tehnoloģiju radošo un sociālo ietekmi. Pirmajā nodarbībā skolēni mācīsies atšķirt MI, kas klasificē datus vai veido prognozes, no MI, kas veido jaunu saturu. Nodarbība noslēgsies ar praktisku aktivitāti, kuras mērķis ir identificēt šo iespēju piemērus.
Otrajā nodarbībā skolēni izpētīs dziļviltojumu jēdzienu, daloties pārdomās par kaitējumu, ko sabiedrībai var radīt šāds MI veidots saturs, un apzinās MI plašāku ietekmi uz sabiedrību.
Šajās nodarbībās skolēni attīstīs kritisko domāšanu, izprotot MI radošās iespējas un ētikas problēmas.

Sasniedzamais rezultāts:

• Skaidrot, kas ir ētika;
• Zināt, kas ir piecas galvenās ētikas problēmas saistībā ar MI izmantošanu;
• Pamatot, kāpēc tās ir ētikas problēmas;
• Vērtēt, kura no MI radītajām problēmām šķiet nozīmīgākā;
• Iepazīties ar MI vadlīnijām no visas pasaules, salīdzināt to mērķus un saturu;
• Izveidot savas vadlīnijas ētiskai MI izmantošanai, kas veicina cieņu, atbildību un pārredzamību tehnoloģiju izmantošanā.

Šajā patstāvīgajā nodarbībā skolēni tiek iepazīstināti ar ētikas principiem, kas nosaka atbildīgu mākslīgā intelekta (MI) izmantošanu. Pārdomās, diskusijās un kopīgi veidojot noteikumus, skolēni pēta tādas pastāvošas ētikas problēmas kā privātums, maldīgums, neobjektivitāte, taisnīgums un plaģiātisms. Pēc tam skolēni kopīgi izveido savas vadlīnijas ētiskai MI izmantošanai, kas veicina cieņu, atbildību un pārredzamību tehnoloģiju izmantošanā. Šī aktivitāte veido izpratni par ētisko domāšanu, vienlaikus veicinot sadarbību un digitālo pilsoniskumu.

Sasniedzamais rezultāts:

• Iegūs izpratni par to, kā MI rīkus var izmantot dažādās mākslas jomās (vizuālajā mākslā, mūzikā, rakstniecībā, kino un digitālajos medijos);
• Izvērtēs MI ietekmi uz māksliniekiem un mākslas nozarēm;
• Kritiski analizēs dažādas ētikas problēmas, kas saistītas ar MI radīto mākslu;
• Gūs praktisku pieredzi, izmantojot MI rīkus, lai radītu savus mākslas projektus;
• Iegūs padziļinātu izpratni par MI un mākslas attiecību attīstību, apzinoties potenciālos ieguvumus un izaicinājumus, ko tas rada.

Nodarbību sērijā “MI un radošā māksla” skolēni iepazīstas ar mākslīgā intelekta (MI) un radošuma mijiedarbību, pētot tā ietekmi uz tādām mākslas jomām kā mūzika, vizuālā māksla, rakstniecība, kino un digitālie mediji. Četrās aizraujošās nodarbībās skolēni pēta MI spēju radīt māksliniecisku saturu, analizē dažādas ētikas problēmas un eksperimentē ar MI rīkiem radošai izpausmei. Sērija sākas ar ievadu MI radītajā mākslā, rosinot skolēnus salīdzināt cilvēka un mašīnas radošumu, vienlaikus pārdomājot savas mākslinieciskās spējas. Tam seko diskusijas par ētiku, kurās skolēni kritiski izvērtē MI ietekmi uz īpašumtiesībām, autorību, maldīgumu un neobjektivitāti.

Sasniedzamais rezultāts:

• Apspriest vēlēšanu procesa mērķi;
• Iegūt pamatzināšanas par MI tehnoloģijām, kas tiek izmantotas vēlēšanās;
• Izpētīt reālus scenārijus no visas pasaules, kuros MI ietekmē vēlēšanas;
• Izprast to, kāpēc MI vēlēšanu kontekstā atšķiras no citām tehnoloģijām;
• Nākt klajā ar idejām politikas veidošanai par MI izmantošanu vēlēšanās;
• Atpazīt veidus, kā MI var parādīties vēlēšanu kampaņas materiālos;
• Pārrunāt to, kādos gadījumos būtu piemēroti izmantot MI vēlēšanu kampaņās.

Šajā tematiskajā ciklā skolēni analizē mākslīgā intelekta izmantošanu vēlēšanu procesos dažādos līmeņos, no valsts vēlēšanām līdz skolēnu domes kampaņām. Izvērtējot konkrētus piemērus, viņi identificē iespējas un riskus, tostarp dezinformāciju, vēlētāju ietekmēšanu un godīguma jautājumus. Diskusijās un grupu darbā tiek vērtēta tehnoloģiju izmantošanas atbildība, mērķi un sekas demokrātiskā kontekstā. Temats attīsta kritisko domāšanu, argumentāciju un izpratni par tehnoloģiju lomu pilsoniskajā līdzdalībā.

Day of AI mācību materiāli tiek nodrošināti bezmaksas nekomerciālai izmantošanai saskaņā ar Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0 licenci. Izmantojot vai pielāgojot materiālus, jānorāda avots (Day of AI / MIT RAISE), kā arī jebkuras izmaiņas, un atvasinātie materiāli jāizplata ar to pašu licenci. Materiālu komerciāla izmantošana nav atļauta. Plašāk par izmantošanas noteikumiem šeit.

Jautājumi par iniciatīvu “MI diena”? Neskaidrības par mācību materiāliem un  to pielietošanu? Sazinies: [email protected]