LearnLM هي عائلة Google الجديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي للتعليم
تقول Google إنها طورت عائلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية “المضبوطة بدقة” للتعلم: LearnLM.
تقول Google إنه تعاون بين قسم أبحاث DeepMind AI في Google وGoogle Research، حيث تم تصميم نماذج LearnLM – المبنية على أعلى نماذج Gemini من Google – لتعليم الطلاب “بالمحادثة” في مجموعة من المواضيع.
تعمل LearnLM بالفعل على تشغيل الميزات عبر منتجات Google، بما في ذلك YouTube وتطبيقات Google Gemini وبحث Google وGoogle Classroom.
“يرتكز برنامج LearnLM على الأبحاث التعليمية، مما يجعل تجارب التعلم أكثر شخصية وجاذبية،” كما يقول Jقال أميس مانيكا، نائب الرئيس الأول للأبحاث والتكنولوجيا والمجتمع في Google Research، على خشبة المسرح خلال كلمة رئيسية في مؤتمر Google I/O للمطورين يوم الثلاثاء.
تقول Google إنها، من خلال برنامج تجريبي في Google Classroom، تعمل مع المعلمين لمعرفة كيف يمكن لـ LearnLM تبسيط عملية تخطيط الدروس وتحسينها. تقول Google إن LearnLM يمكن أن يساعد المعلمين على اكتشاف أفكار ومحتوى وأنشطة جديدة، أو العثور على مواد مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات مجموعات معينة من الطلاب.
وفي مكان آخر، يقوم LearnLM بتشغيل Circle to Search على Android، وهي ميزة تساعد في حل المشكلات الأساسية في الرياضيات والفيزياء – والتي ستفهم قريبًا المشكلات بما في ذلك الصيغ الرمزية والرسوم البيانية والرسوم البيانية. ويدعم LearnLM أداة على YouTube (فقط على Android في الولايات المتحدة في الوقت الحالي) تتيح للمستخدمين الذين يشاهدون مقاطع الفيديو الأكاديمية طرح أسئلة توضيحية أو الحصول على تفسيرات أو إجراء اختبار بناءً على ما يشاهدونه.
في تطبيقات Google Gemini في الأشهر المقبلة، سيسمح LearnLM للمستخدمين بإنشاء روبوتات دردشة مخصصة يمكنها العمل كخبراء في الموضوع. تقول جوجل إن روبوتات الدردشة هذه ستوفر إرشادات دراسية وأنشطة تدريبية مثل الاختبارات والألعاب، وستحترم التفضيلات الفردية لكل متعلم.
تخطط Google أيضًا للدخول في شراكة مع منظمات بما في ذلك كلية كولومبيا للمعلمين، وجامعة ولاية أريزونا، وجامعة نيويورك تيش، وأكاديمية خان لمعرفة كيف يمكن توسيع نطاق LearnLM إلى ما هو أبعد من منتجاتها الخاصة.
“يمثل اليوم فصلًا جديدًا للتعلم والتعليم في Google” قال مانيكا. “يفتح الذكاء الاصطناعي التوليدي طرقًا جديدة لنا لجعل المعلومات والمعرفة في العالم متاحة ومفيدة عالميًا.”
من المؤكد أن LearnLM عمل مثير للاهتمام. لكن ورقة فنية تشرح بالتفصيل تطور النموذج تكشف أنه يعاني من بعض المشاكل نفسها التي تعاني منها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى.
على سبيل المثال، لا يتحدث LearnLM بنبرة “مشجعة” للغاية ويواجه صعوبة في تحديد الوقت الذي يجيب فيه الطلاب على أسئلة التدريب بشكل صحيح مقارنة بأحد نماذج Vanilla Gemini (Gemini 1.0)، على الرغم من أنه أفضل في اكتشاف أخطاء. وهو ليس محصنًا ضد الهلوسة، أو اختلاق الحقائق والأرقام استجابةً للمطالبات التي يغذيها.
لهذه الأسباب، يحذر المؤلفون المشاركون في الورقة من استخدام LearnLM في التطبيقات “دون مزيد من التقييم والتحليل للأضرار الخاصة بالتطبيقات”. [the apps]”- بينما يشير في نفس الوقت إلى أن Google أجرت مثل هذه التقييمات والتحليلات لتطبيقاتها. ومن أجل الطلاب والمعلمين، دعونا نأمل أن يكون هذا صحيحا.
