Pokud se v oboru trochu pohybujete, možná už jste narazili na Teachable Machine od Google. Skvělá věc. Je to webové rozhraní, kde si lze bez předchozích znalostí vytrénovat model. To v praxi znamená, že naučím „počítač“ rozeznávat například kočku od psa tím, že vyfotím hodně obrázků koček a psů, pak je rozdělím do tzv. tříd (classes), které nazvu třeba „kocka“ a „pes“. Takhle vytrénovanému modelu ukážu na kameru svou kočku a s trochou štěstí model zvíře rozpozná. K tomu ještě sdělí, s kolika procentní pravděpodobností. Je s tím legrace. My jsme se synkem natrénovali model na rozpoznávání prasat a tygrů. Jeden z nás měl radost, když jsem dala modelu rozpoznat můj obličej. 

Nástroj Machine Learning for Kids jde ale mnohem dál. O co jde? Vytvořil ho softwarový architekt ve společnosti IBM Dale Lane. Jde o projektově založený úvod do podoblasti umělé inteligence — strojového učení. Koncipován je tak, aby mu porozuměly děti cca od 6. třídy základní školy. Obsahuje webové rozhraní pro trénování modelů, ale ještě je díky modulu ve Scratch umožňuje reálně použít. Co to znamená a proč si myslím, že to je tak super, velmi obecně nastíním na konci textu (detailnější popis chystám v dalším článku na tomto blogu). Teď chci ale napsat, jak jsem se k AI dostala já. Tenhle příspěvek je zas možná TL-DR styl. Já si asi nemůžu pomoct 🙂 

Co mě k AI přivedlo (i když jsem lama) a proč si myslím, že patří do výuky už na základkách

Před cca 3 roky jsem celkem prožívala takové to WOW AI! období. Hype a tak. Ale věděla jsem o tom doslova kulový. A tak mě dost potěšilo, když se ke mě dostal Elements of AI, což někdo možná zná jako „Finský kurz AI“ (vznikl na Helsinské univerzitě). Byl v angličtině, zvládla jsem ho do půlky, pak přišel covid, zabiják koníčků pro lidi s dětma. Jenže v nvias, se kterými se pracovně potkáváme na různých projektech, tohle téma už fungovalo. Pořádali projektové dny AI Discovery na středních školách a mě to přišlo strašně cool. Říkala jsem si, tyjo, jak by to asi fungovalo na základkách? Stejný dotaz jsem položila Pavlu Königovi z nvias a ten měl za to, že dobře 🙂 Dodělala jsem si Elements of AI (mezitím vyšel v češtině díky iniciativě prg.ai) a nastavila si rutinu — každý den alespoň jedna nová informace o AI.

V nvias vytvořili prototyp super gadgetu: Raspberry Pi, k němuž je připojená kamera, displej, battery pack a jedno velké, hezké tlačítko. To vše usazené v 3D tištěné krabičce. Používá Teachable Machine, kde se natrénuje model. Pak s tím libovolně chodíte po venku, mačkáte tlačítko, díky kameře se to vyfotí, obrázek se prožene Teachable Machine a na displeji se vypíše třída modelu (kočka, pes…)  a pravděpodobnost. Prostě takové malé rozpoznávátko.

Na tomhle jsme u nás v ZŠ Vitae postavili týdenní příměšťák. Účastnily se děti 4.—7. třída. Celý gadget si sami sestavily, vytiskly si na 3D tiskárnách krabičku, natrénovaly si modely a pak testovaly. Měli jsme 2 týmy. Jedni se rozhodli pro rozpoznávání dopravních značek, druzí zkoušeli kytky na školní zahradě a vlajky států. Jasně, že jim to moc nefungovalo. Aby model rozpoznával něco pořádně, je třeba nalít do datasetu mraky položek, což nebylo reálné v rámci týdenního příměšťáku. Ale my jsme s Ondrou (druhý lektor) a dětmi stejně končili týden úplně nadšení. Osobně jsem prožívala obrovskou euforii z toho, že něco, co já sama sotva pochopila, dávají děti na základce bez mrknutí oka. 

Z celého toho procesu mi vyšlo tohle: 

— AI na základky patří,
— učitel toho nemusí moc vědět, je hlavní dát prostor tématu a děti ho pochopí samy,
— už současnost je silně formovaná AI a jestli připravit děti dobře na budoucnost, tak by neměla chybět ve výuce.

Načež nastala moje osobní AI winter. Chtěla jsem dostat umělou inteligenci do škol(y) víc, ale nevěděla jsem jak. Gadget z nvias super, ale říkala jsem si, jak se s tím popere informatik na běžné základce? Sestaví si ho, vytiskne si krabičku? Rozchodí script? A co troubleshooting? Kdo to bude řešit? Spíš no-go.

Jaro přišlo s mým velkým objevem a tím byl právě Machine Learning for Kids od Dale Lanea. Je to úplně hotová, komplexní věc. Nástroj včetně výborně zpracované metodiky. Hned jsem si knihu objednala na Amazonu a při jejím pročítání jsem si připadala, jako bych běhala s jednorožcema po rozkvetlé louce. Za slunečného počasí samozřejmě. Dokonce duha tam byla. I když předtím ani nekáplo.

A (nejen) na základě tohohle objevu se daly do pohybu věci. Založili jsme iniciativu AI dětem. Naším cílem je pomoci českým základním školám s implementací umělé inteligence do výuky. V rámci iniciativy teď intenzivně pracujeme metodických materiálech pro učitele. V příštím školním roce budeme zdarma ve školách pořádat projektové dny a školení. Už máme svůj web. Chcete se zapojit? Ozvěte se 🙂

Takže co to je Machine Learning for Kids — úplně v krátkosti a obecně

Jak již bylo řečeno, je to komplexní bezplatný nástroj k pochopení strojového učení. Slouží dětem na 2. stupni ZŠ. Jeho síla je v možnosti reálně uplatnit natrénovaný model a hned vidět, co to dělá. K tomu nástroj využívá platformu Scratch. Po natrénování modelu se děti překliknou rovnou do něj, vytvoří třeba hru nebo jednoduché rozhraní pro chatbota a okamžitě testují. Následně se zas mohou vrátit k modelu, jednoduše ho upravit a znovu testovat provedené změny ve Scratchi. Je s tím být fakt legrace a zároveň je to intuitivní.

Učitele může potěšit možnost vytvořit účet pro svou třídu, do níž může přizvat až 30 studentů, z nichž každý může pracovat až na 3 projektech o celkovém obsahu až 3 000 položek v datasetech. Celé je to zdarma.

Dale Lane poprvé zpřístupnil ML4Kids v roce 2017 a teď jej používají tisíce škol po celém světě (jak se na webu píše). Nedivím se.

Toť k takovému všeobecnému přehledu. V dalším článku, který připravuju na můj blog, sepisuju, jak se s nástrojem pracuje konkrétně. Stay tuned, lásce a technologiím zdar <3