Emlékszünk még a végeláthatatlanul hosszú iskolai napokra, a szintén végeláthatatlanul hosszúnak tűnő magyarázatokkal a szikes talaj jellemzőiről, a kovalens kötésekről vagy a délkelet-ázsiai országok fő mezőgazdasági exportcikkeiről? A jövő diákjainak ilyen nosztalgikus élményben már nem lesz része, az oktatásban is egyre gyakrabban használt mesterséges intelligencia, illetve az arcfelismerő rendszer, mely az MI segítségével elemzi ki az emberek mimikáját, ezt a problémát egy életre megoldhatja. A tanítók és professzorok sokszor az anyag leadásával vannak elfoglalva, és hamar kénytelenek megszokni, hogy a hátsó padsorokban rendetlenkednek a diákok, a kérdésekre kevesen válaszolnak, a feleletetés pedig szükséges rosszként jelenik meg, magyarán az interaktivitás kevéssé kiemelt aspektusa az órának.

Pedig az interaktivitás, a részvétel a lényege a tudás valódi integrálásának.

Ha viszont a diákokat arcfelismerő rendszerrel rendelkező kamerák figyelik, eltárolva és kielemezve a mimikájukat és testbeszédüket, a tanároknak nem marad más dolga, mint ellenőrizni a statisztikákat: mikor érte el a kellő hatást az előadás, mikor ért a csúcspontra az érdeklődés és mikor csapott át érdektelenségbe a magyarázat.

Ezután, az információk alapján már pontosabban meg tudják ítélni, hogyan változtassanak a tanrend menetén a nagyobb hatékonyság eléréséhez.

Ez az utópisztikusnak hangzó elképzelés azonban néhány aprócska akadályba ütközik a jelen technológiai feltételei között.

Egyfelől, ahogy arról már írtunk, a mesterséges intelligencia fekete doboz-szerű működése (mikor az input és az output közötti információ feldolgozási folyamat nem látható és így nehezen ellenőrizhető módon zajlik le) gyakran még a rendszert kiépítő szakembereket is zavarba hozza, nem egyszerű megmondani, hogy a deep learning folyamat során pontosan mit hogyan hoz egymással összefüggésbe az algoritmus. A MI jelenleg még sok hibát vét, a mimika több értelmezésre is lehetőséget adó elemeit rendszerint nem képes megkülönböztetni egymástól. Ennek tipikus példája a szemöldökráncolás, amely jelenhet haragot, de koncentrációt is.

“Hogy megoldjuk ezt a problémát, új érzelmi kategóriákat kell bevezetnünk, átcímkézni az információkat és újra betanítani a modellt.” - mondta Huamnin Qu, a Hong Kong Tudományos és Technológia Egyetem kutatója, annak  a tudóscsapatnak a vezetője, mely a rendszert tesztelte, először egy csoport óvodáson Japánban, majd hong kongi egyetemistákon.
Másfelől a rendszer használata képzettséget és időt igényel a tanítók részéről, akik már így is túl vannak terhelve a kötelező tananyaggal és a sok adminisztratív feladattal. Richard Tong, az IEEE Learning Technology Standard Committee elnöke így más megközelítésből viszonyul az MI alkalmazásához.

Szerinte a jövőben a tanító maga a mesterséges intelligencia lehetne, a humán tanárok pedig mintegy főnökként, felügyelő szervként vehetnének részt az órákon.

Ez meggyorsítaná a mimika kielemzésének, értelmezésének és a rá adott reakciónak folyamatát. Az algoritmus detektálja az unalmat, abbahagyja a pitagorasz tétel magyarázatát és inkább feltesz egy kérdést, amivel újra bevonja a diákokat az óra menetébe. Elviekben jól hangzik, de itt a harmadik bökkenő: vajon mennyire hatásos folyamatos megfigyelésnek kitenni a tanulókat az előadások közben? Vajon nem fogja e maga a kamera elvonni a figyelmüket a tananyagról? Ha igaz, hogy a megfigyelés megváltoztatja a megfigyelés tárgyának működését, nem fog e ez a tézis életbe lépni az órákon is?

“Ez elvonhatja a diákok és tanárok figyelmét is és ártalmas lehet a tanulási folyamatra, mivel nem biztos, hogy szabadon ki merik majd fejezni a véleményüket.”

- mondta Qu - “A magánélet védelmének ügye nagyon fontos mindenki számára és alapos körültekintést igényel.”
A jelek arra utalnak, hogy a közeljövőben még nem kell számítani Algoritmus Professzor felbukkanására a tantermekben, de az biztos, hogy a modern technika lassan beszivárog a tradicionálisabb rendszerekbe is.

Félnünk kéne tőle, hogy a robotok elveszik a tanárok munkáját? Paul McKean, a brit Jisc vállalat Education 4.0 projektjének vezetője szerint pont ellenkezőleg. “A tanári kar tagjai gyakran panaszkodnak arról, hogy elvesztették a valódi érdeklődést a munkájuk iránt. Azzal kezdik a tanári karrierjük, hogy tanítani akarnak, de maga alá temeti őket a bürokrácia. Az automatizálás valódi célja, hogy felszabadítsa a pedagógusokat az adminisztráció alól[...] Lehet, hogy a tanári állás egyike a magasan veszélyeztetett munkahelyeknek, melyeket automatizálhatnak a jövőben, de ez nem azt jelenti, hogy kevesebb oktatóra lesz szükség, inkább azt, hogy a munka körülbelül ötödét átvállalhatják a gépek, így a gyakorlatban fókuszálhatnak az értelmezői és empatikus részére az oktatásnak.”

A kérdés tehát az marad, hogy ki lesz a főnök a jövőbeli gép-ember kapcsolatban, és ha a robotok, algoritmusok, mesterséges intelligenciák valódi célja az életünk megkönnyítése és felszabadítása a monoton, fárasztó tennivalók alól, hol húzódik a határ a kötelező és kreatív munka között. Ahogy Karel Čapek írta az első robotokról szóló regényben: “Igen, az embereknek nem lesz munkája, de addigra nem is marad munka, amit el kéne végezni. Mindent az élő gépek fognak megcsinálni. Az emberek csak azzal foglalkoznak majd, amit élveznek. Azért fognak élni, hogy tökéletesítsék magukat.”

(Fotó: Pixino, Flickr/eager, Pixabay, iimf.marines.mil)