Блог для родителей
Словарь ИИ для родителей: 10 терминов на примере проекта
Родителю хватит десяти слов: модель, обучающие данные, токен, генеративный ИИ, промпт, контекст, галлюцинация, предвзятость, прототип и итерация. Они описывают, как устроен инструмент, как с ним работают, что в результате проверяют и как движется проект. Зная эти слова, проще спросить ребёнка, что именно он поручил модели, что проверил и какую правку внёс сам.
Термины о моделях объясняем простыми словами по глоссарию машинного обучения Google. Для работы над проектом добавили два рабочих понятия: прототип и итерация. Примеры относятся к вымышленному учебному проекту редакции: это не работа ученика и не программа курса.
Проект такой: подросток делает прототип мини-гида по выдуманному городу будущего. Гид подсказывает, куда сходить в городе. На нём покажем все десять терминов.
Как пользоваться словарём
Термины разбиты на четыре группы: как устроена модель, как с ней работают, что приходится проверять и как движется проект. Заучивать всё сразу не нужно.
Удобнее взять одно слово и спросить ребёнка, где оно встретилось в его работе. Если он может показать пример, слово понято. Общее объяснение того, что такое ИИ, мы разбирали отдельно: как объяснить ребёнку, что такое ИИ.
Как устроена модель
Модель
Простыми словами: программа, которая по входным данным выдаёт результат. Её поведение задают параметры, подобранные во время обучения.
В проекте: модель получает вопрос «куда сходить вечером» и строит вариант ответа для гида.
Обучающие данные
Простыми словами: набор примеров, на которых модель обучали. От них зависит, какие закономерности она усвоила.
В проекте: выдуманного города нет в обучающих данных, поэтому модель ничего о нём не знает. Описание города ребёнок даёт сам.
Токен
Простыми словами: мелкая единица, с которой работает языковая модель. Это может быть слово, часть слова или знак.
В проекте: длинное описание города занимает много токенов. Ребёнок сокращает его до главного, чтобы оно не мешало задаче.
Как с моделью работают
Генеративный ИИ
Простыми словами: модели, которые создают новый текст, изображения или другой контент на основе усвоенных закономерностей.
В проекте: модель предлагает три названия для парка. Ни одно из них не обязано быть удачным, выбирает ребёнок.
Промпт
Простыми словами: текст запроса к модели. В нём есть задача, контекст и ограничения. Хороший промпт повышает шансы на полезный ответ, но не гарантирует его.
Было: Придумай места для города.
Стало: Придумай три места для семьи с малышом в городе, где все ездят на канатной дороге. Опиши каждое одним предложением.
Контекст
Простыми словами: сведения, которые модель получает вместе с задачей: описание проекта, прошлые сообщения в разговоре, условия.
В проекте: ребёнок вставляет в начало разговора короткое описание города. Без этого модель предлагает места из обычного города.
Что приходится проверять
Галлюцинация
Простыми словами: правдоподобный, но фактически неверный результат генеративной модели. Звучит уверенно, а на деле ошибка.
В проекте: для сравнения ребёнок добавил в гид настоящий музей. Модель уверенно назвала часы работы, которые не совпали с расписанием на официальном сайте музея.
Предвзятость
Простыми словами: систематический перекос в результатах, например стереотип, перенятый из данных.
В проекте: все инженеры в описаниях города получились мужчинами. Ребёнок это заметил и поправил текст сам.
Как движется проект
Прототип
Простыми словами: черновая рабочая версия, на которой проверяют идею до большой работы.
В проекте: первый мини-гид умещается на трёх бумажных карточках: город, список мест, подсказка.
Итерация
Простыми словами: в проекте это один круг «сделал, проверил, поправил». В машинном обучении так называют ещё и один шаг обучения модели, поэтому смысл зависит от разговора.
В проекте: на второй итерации ребёнок убрал лишние места и добавил раздел «для малышей».
Шпаргалка: десять слов в одной таблице
| Термин | Коротко | Вопрос ребёнку |
|---|---|---|
| Модель | Программа, которая выдаёт результат | Что модель делает в твоём проекте? |
| Обучающие данные | Примеры, на которых модель обучали | Чего модель точно не может знать? |
| Токен | Кусочек текста для модели | Можно ли сократить описание? |
| Генеративный ИИ | Создаёт новый текст или картинку | Какой вариант ты выбрал и почему? |
| Промпт | Запрос с задачей и условиями | Что ты попросил? |
| Контекст | Сведения, которые модель получила вместе с задачей | Что ты рассказал модели о проекте? |
| Галлюцинация | Уверенная, но неверная информация | Какие факты ты проверил? |
| Предвзятость | Перекос или стереотип в ответе | Было ли в ответе что-то несправедливое? |
| Прототип | Черновая рабочая версия | Что уже можно попробовать? |
| Итерация | Круг доработки | Что изменилось с прошлой версии? |
Как обсуждать термины дома
Слова полезны, когда помогают задать точный вопрос. Вопрос о конкретной правке помогает обсудить саму работу.
Было: Тебе нейросеть всё сделала?
Стало: Какой промпт ты дал и что поменял в ответе сам?
На второй вопрос ребёнок отвечает про свой выбор. Так видно, где его вклад: об этом подробнее в статье как доработать проект после первого ответа ИИ. Как разбирать подозрительные ответы модели, описано в статье как проверить ответ нейросети.
Этот же подход лежит в методике UONO: ИИ предлагает варианты, ребёнок решает и объясняет.
Вопросы и ответы
Чем промпт отличается от контекста?
Промпт описывает, что нужно сделать сейчас. Контекст включает всё, что модель получила вместе с задачей: описание проекта, прошлые сообщения, условия. Промпт сам может содержать контекст.
Галлюцинация нейросети означает, что она сломалась?
Нет. Так называют правдоподобный, но фактически неверный результат. Он может появиться и у исправно работающей модели, поэтому факты в ответе проверяют по надёжным источникам.
Зачем родителю знать слово «токен»?
Оно объясняет, почему очень длинные описания и разговоры работают хуже: модель обрабатывает текст кусочками, и объём не бесконечен. Ребёнку полезно учиться сокращать задачу до главного.
Нужно ли ребёнку учить эти термины наизусть?
Нет. Важнее, чтобы он мог показать пример из своей работы: где был промпт, что он проверил, какая итерация что изменила.
Начните с бесплатного урока
50 минут ребёнок работает над своим проектом с преподавателем онлайн, затем примерно 15 минут преподаватель разговаривает с родителем. Запланируйте около 65 минут.
Читайте также
Что такое ИИ: как объяснить ребёнку простыми словами
Как объяснить ребёнку, что такое искусственный интеллект: простое определение, две задачи для примера — узнать и создать, игры без компьютера.
Как доработать проект после первого ответа ИИ
Что делать после первого ответа нейросети: сохранить черновик, выбрать свои правки, сравнить версии и объяснить выбор. Учебный пример для родителей.
Как проверить ответ нейросети: разбор примера и пять шагов
Как ребёнку проверить ответ ИИ: почему нейросеть может уверенно ошибаться, чем ответ модели отличается от источника, пример с ошибкой и пять шагов.