Шестиклассница из Москвы научила компьютер диагностировать болезни глаз
| Даша Рашитова. Фото: Mel.fm |
"Мы научили компьютер ставить один из трех диагнозов"
Когда Даша Рашитова училась в пятом классе, на уроке информатики она проходила тему "Искусственный интеллект", сообщает портал Мел.фм В качестве практической работы ученики учили компьютер отличать кошек от собак - загружали в проект подготовленные заранее фотографии кошек и собак и прописывали тег (#кошка или #собака).
Потом они ставили программу на "быстрое обучение" (только так можно было успеть за один урок), и буквально за несколько секунд компьютер обрабатывал загруженные фотографии. В компьютере еще встроена функция "долгое обучение" - около шести часов - которая позволяет программе лучше изучить объект.
Потом дети проверяли качество обучения программы - нажимали на кнопку Quick Test и загружали тестовую фотографию кошки или собаки. Если на всех картинках животные были разные, компьютер четко определял, что это 100% кошка или собака. Но если загрузить в программу только черных кошек и только белых собак, а потом показать белую кошку, то на тестировании компьютер может c вероятностью 10% ошибиться и сказать, что это собака.
"В начале этого учебного года я узнала, что в нашей школе есть проектный кружок, и записалась вместе с одноклассницей. Елена Игоревна, руководительница кружка, предложила нам сделать проект по теме искусственного интеллекта. Мы выбрали медицинскую сферу - определение расстройства глаз. Нам надо было научить компьютер отличать больной глаз от здорового. Я загрузила в программу Custom Vision AI 20 фотографий здоровых глаз и 20 больных", - рассказывает Даша Рашитова.
Она добавляет: "Со здоровыми глазами проблем не было: я фотографировала одноклассников и загружала. А больные глаза, так как никто не ходит в школу, когда болеет, было найти проблематичнее. Поэтому я брала изображение из энциклопедий и надежных медицинских интернет-ресурсов".
| Фото: Mel.fm |
Потом дети решили сделать проект более сложным и разбили фотографии больных глаз на группы: конъюнктивит, ячмень (по-научному - hordeolum) и уставшие (или синдром сухого глаза) - это самое распространенное недомогание.
Чтобы компьютеру было еще сложнее, они добавили заведомо ошибочные изображения - нарисованные глаза и глаза животных
Сейчас практическая часть проекта завершена, компьютер натренирован и умеет определять один из этих трех диагнозов. Чтобы сделать программу доступной для всех, Елена Игоревна связалась со специалистом, который в следующем году поможет Даше сделать приложение для мобильного телефона, в котором программа будет работать.
"Пока я не умею делать приложения, но этот специалист, насколько я поняла, хочет провести конференцию в нашей школе и рассказать учителям и ученикам, как их создавать", - говорит Даша.
В марте 2020 года компания Microsoft запустила проект "STEM. Современные информационные технологии" - образовательную программу, которую могут использовать учителя точных наук в школах и колледжах. Причем не только на уроках информатики, но и на физике, биологии, химии. Программа стала результатом анализа интереса преподавателей и учеников к технологичным проектам, что требовало адаптации сложного материала для разработчиков под нужды и возможности школьников.
Сегодня курс STEM доступен бесплатно по ссылке и помогает учителям и их ученикам в изучении актуальных технологий: интеллектуальных чат-ботов, когнитивных сервисов, машинного обучения, больших данных и интернета вещей. Проекты Дарьи и ее одноклассников из школы № 1517 и других школ послужили поводом для разработки адаптированного академического курса.
Объяснить простым языком, как работает искусственный интеллект
Школа №1517 сотрудничает с отделом академических образовательных программ компании Microsoft с 2011 года. В частности, она участвует в программе Showсase Schools, в рамках которой проводятся летние лагеря. В 2018 году в таком лагере в Афинах несколько учеников и педагогов школы прошли полный курс по созданию чат-ботов, когнитивных технологий и машинного обучения.
В начале прошлого учебного года школа получила все необходимые технологии и использовали два сервиса, работающие на платформе Azure: Custom Vision AI и QnA Maker, чтобы показать детям, как создавать искусственный интеллект своими руками.
| Елена Давыдова-Мартынова Фото: Mel.fm |
"Нашей главной задачей было простым и понятным языком объяснить, как работают искусственный интеллект и когнитивные сервисы. Поскольку одно из направлений предпрофессионального образования в школе № 1517 - медицинские классы, мы стараемся подводить ребят к тому, чтобы их проекты так или иначе были связаны с медициной.
Даша, например, основываясь на знаниях, полученных в рамках курса STEM, научила машину отличать больной глаз от здорового, а больные глаза -дифференцировать. Это рабочий действующий сервис: туда можно загрузить свой глаз, и компьютер скажет, есть ли у него признаки конъюнктивита, ячменя или синдрома сухого глаза", - рассказываетучитель информатики и руководитель лаборатории и инновационных образовательных проектов школы №1517 Елена Давыдова-Мартынова.
Она добавила: "Девочка из девятого классе сделала эмо-бота, когнитивный распознаватель эмоций. А с учениками старших классов на основе инструмента QnA Maker мы создаем сейчас медицинский чат-бот. Дети сами выстраивают алгоритмические ветви для ответов и вопросов. Наш чат-бот не занимается диагностикой, но может подсказать пожилому человеку, когда померить температуру, проанализировать показатели давления, какому врачу позвонить, где найти телефон".
По словам учителя, инструменты, встроенные в облачный сервис Azure, удобны настолько, что не имеют никакого возрастного ограничения: "Все это очень интересно и нравится детям, потому что это не просто теория, а знания, которые можно применить на практике и увидеть результат".
Курс STEM содержит в себе пять модулей, каждый состоит из презентации и практического задания. Учителя могут адаптировать его под свои нужды: дать вводный модуль, а далее либо использовать отдельные модули, либо пройти курс целиком. Несколько десятков педагогов, которые вошли в пилотную группу проекта, сначала сами разобрались, как работают технологии на основе искусственного интеллекта, а потом вместе с детьми попробовали внедрить их в жизнь. Собранная по итогам работы обратная связь помогла сделать курс универсальным и максимально понятным и учителям, и ученикам.