Плюшевый нейрон делает ИИ доступным и упрощает нейронные сети для учащихся средних школ

Команда из Университета Карнеги-Меллона помогает детям понять искусственный интеллект с помощью мягкой нейронной сети со светодиодной подсветкой.

«Каждый, даже учащийся средней школы, должен немного знать об этих строительных блоках искусственный интеллект«Так же важно знать основы того, как работает электричество или что такое молекула», — сказал профессор кафедры компьютерных наук Дэйв Турецкий. «Но эти молодые ученики еще даже не изучали алгебру — так как мы можем помочь им понять вычислительные возможности этих сложных сетей?»

В течение многих лет Турецкий исследовал образование в области искусственного интеллекта для школ до 12 классов, исследуя эффективные способы обучения молодых учащихся технологиям искусственного интеллекта на доступном для них уровне. Теперь, благодаря возможностям и опыту сети Integrative Design, Arts and Technology (IDEATe), он и его команда сотрудников, преподавателей и студентов воплотили Plush Neuron в жизнь. Эти 3-футовые яркие интерактивные вычислительные устройства позволяют учащимся средних школ на собственном опыте испытать и повлиять на то, как ИИ принимает решения.

Идея

Plush Neuron был разработан, чтобы помочь учащимся визуализировать основные элементы нейронная сеть технология — модель машинного обучения, которая лежит в основе большей части современного искусственного интеллекта. Это физический аналог Нейронная песочницаинструмент на основе браузера, созданный Турецким, который позволяет учащимся следить за рядом все более сложных задач и визуализировать, как компьютер приходит к решению.

Турецкий запрограммировал программное обеспечение нейрона, а технический специалист IDeATe Коди Соска разработал его электронное оборудование, работая инженером-конструктором проекта в рамках своей аспирантуры.

«Этот проект — настоящий пример того, как звезды объединились, чтобы сделать что-то действительно крутое в сфере образования в области искусственного интеллекта. Он междисциплинарный на всех уровнях», — сказал Соска. Между его электроникой и кодом Турецкого вскоре возникла основа для плюшевого нейрона, готовая к следующему этапу производства.

Изготовление нейрона

После завершения рабочего прототипа к команде присоединился старший специалист Колледжа гуманитарных и социальных наук Дитриха Зармонд Гудман, который работает старшим техническим консультантом в IDeATe. Как фильм и визуальные медиа основная второстепенная роль в физических вычислениях и искусстве, роль Гудмана заключалась в том, чтобы воспроизвести дизайн Соски и собрать из частей 10 отдельные нейроны.

«Возможность работать над таким проектом — это воплощение того, почему IDeATe — это круто», — сказали они. «Мне удалось по-разному объединить свои интересы — и все это время я работал вместе с людьми, на которых я равнялся с тех пор, как начал участвовать в IDeATe в свой первый год в CMU».

Гудман следил за тем, как Соска знакомил их с проектом, а затем взялся за пайку компонентов. Они помогли и с другими аспектами, включая съемку и монтаж демо-видео демонстрация нейрона.

«На создание этих нейронов ушли сотни часов, и Зармонд сыграл важную роль в завершении проекта», — сказал Соска. «Их работа действительно сделала все это возможным».

Затем Соска наняла профессора-преподавателя Оливию Робинсон, которая возглавляет факультет мягких технологий IDeATe, вместе с преподавателем мягких технологий Натальей Пинчук. Команде понадобился их опыт работы с тканями, чтобы создать окончательную форму нейрона: что-то яркое, тактильное и привлекательное для детей.

Плюшевое тело нейрона должно было достичь трех целей. Во-первых, он должен был быть мягким, чтобы прокладывать провода и другие электронные компоненты, и ощущаться мягким при обращении. В то же время необходимо было поддерживать стабильность электронных компонентов, а ручки и дисплеи, встроенные в поверхность, сохраняли свое положение внутри нейрона. Наконец, он должен был сохранять свою форму, не допуская провисания при поднятии в воздух.

«Одной из наших самых больших задач была разработка обтекаемой формы, которая могла бы вместить электронику объемом в большую коробку из-под обуви», — вспоминает Робинсон. «Под цельным и ярким внешним видом тело плюшевого плюша построено из слоев пены и специальной «корректирующей одежды», которую мы сделали, чтобы удерживать все на месте и придавать форму внешним материалам. Мне до сих пор приятно собирать все это вместе и вспоминать все изобретательные решения, которые появлялись на этом пути».

Пинчук согласился.

«Идея заключалась в том, чтобы предоставить детям инструмент обучения, который был бы тактильным, интерактивным и увлекательным. Текстиль уникально подходит для этой цели, предлагая сенсорный опыт, который побуждает к прикосновениям и взаимодействию», — добавил Пинчук. «Плюшевая форма передает ощущение игры, комфорта, безопасности и тихого волшебства детства — качества, которые делают процесс обучения более доступным, запоминающимся и эмоционально резонансным».

Нейрон в действии

Готовый Plush Neuron — это упрощенная версия того, как работают настоящие нейронные сети, созданная для маленьких рук и больших вопросов.

Нейрон имеет три входа на одном конце, называемые «дендриты», которые имеют кнопки, которые можно нажимать для отправки взвешенных значений. входные сигналы (регулируется поворотным переключателем). Светодиодный дисплей дендрита показывает текущее значение веса, которое может находиться в диапазоне от -4 (светится красными светодиодами) до +4 (светится зелеными светодиодами).

Затем входные данные передаются в тело, или «сому», где они суммируются и сравниваются с пороговым значением, отображаемым на другой светодиодной матрице. Если входные данные превышают пороговое значение, длинный аксон на другом конце мигает и воспроизводит звук, сообщающий пользователю, что нейрон «срабатывает».

Веса и пороговые значения могут быть скорректированы для решения множества простых задач принятия решений. «Нейрон иллюстрирует этику ИИ, показывая важность взвешивания решений», — объяснил Соска. «С его помощью вы можете писать и решать полномасштабные логические задачи, используя ту же вычислительную логику, которую использует ИИ — как он принимает решения и как вводится предвзятость».

От симпозиумов до классов средней школы, Plush Neuron уже вызывает интерес у преподавателей по всей стране. Проект дебютировал в марте этого года на EAAI-25, 15-м симпозиуме по достижениям в области образования в области искусственного интеллекта. В июне команда отправилась с ним в Атланту на семинар по учебной программе AI4MiddleSchools Cohort, где его впервые использовали для обучения учителей. Затем, в августе, Соска выступила на Международном симпозиуме по академическим мейкерским пространствам (ISAM), проходившем в Калифорнийском университете в Беркли.

Этой осенью команда отправила готовые нейроны Кристине Гарднер-МакКьюн, профессору Университета Флориды, которая возглавляет проект AI4MiddleSchools; Эмбер Джонс, консультант по образованию в области информатики и бывшая учительница средней школы в Атланте; и Уилл Ханна, учитель информатики в средней школе округа Томас в Джорджии. Эти первые партнеры, которые ранее вместе с Турецким выступали за образование в области искусственного интеллекта в рамках Искусственный интеллект для Грузии (AI4GA) проект будет первым, кто испытает Plush Neuron в полевых условиях.