Ценные кадры валяются прямо на помойке 😎
Нашли этого рыжего малыша на помойке. Не смогли пройти мимо и забрали к себе. Он оказался невероятно игривым и пушистым, буквально как маленькое рыжее облако.
Имя придумали сами, без помощи нейросетей — назвали Маркиз (а сокращенно и по-домашнему — Изя). Конечно, потом рассказал о выборе Gemini – он подтвердил, что имя отличное (а это, на мой взгляд, самая умная ИИшка).
Теперь в команде новый Junior Fluff Engineer (Джуниор-инженер по пушистости).
Этот канал про ИИ, e-Learning и всякое цифровое. Но весь этот сумасшедший хаос и суету, которые Изя устроил в квартире за первые пару часов, отлично напоминают: лучшие эмоции все равно происходят в офлайне.
В общем, Изя официально вступил в должность и выглядит счастливым, а я очень рад ❤️
Нашли этого рыжего малыша на помойке. Не смогли пройти мимо и забрали к себе. Он оказался невероятно игривым и пушистым, буквально как маленькое рыжее облако.
Имя придумали сами, без помощи нейросетей — назвали Маркиз (а сокращенно и по-домашнему — Изя). Конечно, потом рассказал о выборе Gemini – он подтвердил, что имя отличное (а это, на мой взгляд, самая умная ИИшка).
Теперь в команде новый Junior Fluff Engineer (Джуниор-инженер по пушистости).
Этот канал про ИИ, e-Learning и всякое цифровое. Но весь этот сумасшедший хаос и суету, которые Изя устроил в квартире за первые пару часов, отлично напоминают: лучшие эмоции все равно происходят в офлайне.
В общем, Изя официально вступил в должность и выглядит счастливым, а я очень рад ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤20🥰6🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Не можешь победить техническое ограничение — сделай его фичей: ностальгия из 90-х против «зловещей долины» 📼
(пост шуточный, в видео есть ненормативная лексика)
Года три назад, собирая первый тренажер на GPT-3.5 со встроенной озвучкой браузера, я столкнулся с ужасно деревянным голосом и долгими ответами от ИИ.
Решение нашлось в сеттинге: сделал собеседника роботом-экзаменатором. Деревянный голос стал логичным, а анимация загрузки перестала снижала раздражения от ожидания и делала процесс ожидания логичным.
В прошлом посте я признал эксперимент с видео-аватарами неудачным — мультяшные герои, все еще долгое ожидание, непопадание голоса в эмоции и рассинхрон губ доставляли больше дискомфорта, чем визуализация давала плюсов. Но идея сделать живой визуал не давала покоя, и я снова решил зайти через сеттинг.
Режим «Авторский перевод из 90-х» (VHS Edition) 🎬
В чем суть:
• Берем пак видео с реалистичным персонажем (генерировал, как и в прошлый раз, в Grok).
• Озвучку оставляем, делаем на иностранном языке и пускаем тихим фоном.
• Поверх накладываем невозмутимый гнусавый ИИ-голос, который переводит реплику в легендарном стиле эпохи VHS — немного грубо, прямолинейно и нелепо (тут на смену стандартному OpenAI пришел SteosVoice).
Почему это работает?
В переводах 90-х голос принципиально не попадает в губы. Рассинхрон перестает резать глаз. Фирменный VHS-голосов полностью лишен эмоций. Так и должно быть.
Эффект «зловещей долины» отключается полностью!
Это уже не недоработка, а стилизация.
Понятно, что если вы придете к бизнесу и захотите реализовать такое у себя, с вероятностью 100% вам ответят: «Это не подходит под наш корпоративный tone of voice, мать твою!» 😄
Если серьезно: Конечно, не обязательно использовать гнусавый голос и экзотическую лексику. Если взять нормальную нейтральную озвучку и пустить ее поверх тихого иноязычного оригинала, мы получаем абсолютно рабочий и легальный рабочий паттерн для корпоративных тренажеров: живые эмоции + динамический текст + отсутствие эффекта «зловещей долины». И все это может работать внутри контура и без затрат на дорогой потоковый рендер.
(пост шуточный, в видео есть ненормативная лексика)
Года три назад, собирая первый тренажер на GPT-3.5 со встроенной озвучкой браузера, я столкнулся с ужасно деревянным голосом и долгими ответами от ИИ.
Решение нашлось в сеттинге: сделал собеседника роботом-экзаменатором. Деревянный голос стал логичным, а анимация загрузки перестала снижала раздражения от ожидания и делала процесс ожидания логичным.
В прошлом посте я признал эксперимент с видео-аватарами неудачным — мультяшные герои, все еще долгое ожидание, непопадание голоса в эмоции и рассинхрон губ доставляли больше дискомфорта, чем визуализация давала плюсов. Но идея сделать живой визуал не давала покоя, и я снова решил зайти через сеттинг.
Дисклеймер: этот пост — шутка, но для единичных кейсов и определенной ЦА идея может стать абсолютной вау-фишкой. Я пересмотрел ролик раз двадцать, у меня он вызывает восторг и ностальгию.
Режим «Авторский перевод из 90-х» (VHS Edition) 🎬
В чем суть:
• Берем пак видео с реалистичным персонажем (генерировал, как и в прошлый раз, в Grok).
• Озвучку оставляем, делаем на иностранном языке и пускаем тихим фоном.
• Поверх накладываем невозмутимый гнусавый ИИ-голос, который переводит реплику в легендарном стиле эпохи VHS — немного грубо, прямолинейно и нелепо (тут на смену стандартному OpenAI пришел SteosVoice).
Почему это работает?
В переводах 90-х голос принципиально не попадает в губы. Рассинхрон перестает резать глаз. Фирменный VHS-голосов полностью лишен эмоций. Так и должно быть.
Эффект «зловещей долины» отключается полностью!
Это уже не недоработка, а стилизация.
Понятно, что если вы придете к бизнесу и захотите реализовать такое у себя, с вероятностью 100% вам ответят: «Это не подходит под наш корпоративный tone of voice, мать твою!» 😄
Если серьезно: Конечно, не обязательно использовать гнусавый голос и экзотическую лексику. Если взять нормальную нейтральную озвучку и пустить ее поверх тихого иноязычного оригинала, мы получаем абсолютно рабочий и легальный рабочий паттерн для корпоративных тренажеров: живые эмоции + динамический текст + отсутствие эффекта «зловещей долины». И все это может работать внутри контура и без затрат на дорогой потоковый рендер.
🔥9😁6❤4
Друзья!
В сентябре, уже традиционно, буду выступать на ИИ.Elements.
Тема, как не удивительно, связана с диалоговыми AI-тренажерами. Расскажу про свой опыт, подходы, подводные камни и роль методолога в этом процессе.
Буду рад со всеми встретиться в онлайне😊
Ниже анонс от организаторов.
ИИ - не про то, чтобы делать за нас. А про то, чтобы делать вместе. Корпоративное обучение не исключение.
16-17 сентября пройдёт конференция «ИИ.Elements» - практическое событие о разумном внедрении искусственного интеллекта в корпоративное обучение. Формат онлайн, поэтому присоединиться можно из любой точки.
Мы делаем конференции для специалистов по обучению уже больше 18 лет. Сами погружены в тему и отбираем спикеров так, чтобы было действительно качественно и интересно.
В программе реальные кейсы и инструменты: что уже работает у коллег, что можно забрать в работу завтра. Особое внимание балансу: где ИИ помогает, а где эффективнее использовать традиционные методы.
Стоимость: от 2 900 рублей.
Детали и билеты: https://elearningelements.ru/ii
Приходите, чтобы быть рядом с теми, кто не стоит на месте. Кто идёт дальше, открыт к новому и не боится менять правила игры!
👍10❤6🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИгры, часть 1: Suck Up! Социальная инженерия в вампирском сеттинге
Больше года назад писал о первых попытках запихнуть LLM в игры. Тогда это были простенькие текстовые прототипы или кривые демо. Прошел год — и хотя это все еще мелкие инди-проекты, глубина проработки механик однозначно выросла.
Начинаю мини-серию разборов игр, которые используют LLM как основную механику. И первая на очереди — Suck Up!
Суть и сеттинг:
Вы играете за вампира. По законам вампирского лора вы не можете напасть на человека и войти в дом без явного приглашения хозяина. Ваша задача — любой ценой заставить жителя произнести «заходи». Ситуация усложняется тем, что на дворе 3 часа ночи (вампиры же боятся света). Стучаться к незнакомцам в такое время и так подозрительно. Тут нужно быть невероятно убедительным.
Как работает механика:
• Бегаешь по городу и стучишься в двери к местным жителям.
• У каждого жителя свой системный промпт (характер, уровень паранойи, жизненный опыт, интересы).
• Игра использует внешний контекст: вы можете переодеваться в костюмы (полицейский, сантехник, курьер, сосед). Ваш образ передается в контекст. Если вы оделись сантехником, ваши слова об экстренном ремонте труб будут звучать убедительнее. Аргументы должны строго соответствовать роли. Скажешь что-то невпопад — уровень тревоги NPC поднимется, и приглашения ждать не стоит.
• Получили приглашение войти – задача выполнена (потом можно переодеться в побежденного персонажа и в его обличии напрашиваться к соседям).
В чем фишка:
Полная свобода отработки возражений и социальной инженерии. Можно импровизировать, льстить, запугивать, строить сложные схемы обмана или симулировать экстренную ситуацию.
Что взять в e-learning?
Разные характеры персонажей — это уже базовый стандарт. А вот работа с внешним и пространственным контекстом в корпоративных тренажерах пока не встречается (вроде), хотя играет важную роль.
Как этот подход можно перенести в обучение:
В тренажерах с интерактивными объектами ИИ может считывать, с чем ты работаешь и где находишься в данный момент. В VR можно считывать жесты и позу. А если подключить камеру — еще и эмоции.
Одна и та же реплика менеджера сработает по-разному в зависимости от того, где происходит диалог. Например, при продаже авто фразы для первого знакомства в шоуруме будут выглядеть странно, если вы уже сидите за рулем на тест-драйве. Глупо презентовать вместительность багажника, стоя у капота и не открыв этот самый багажник. Или рассказывать про мягкий пластик панели, находясь в противоположном конце зала.
Когда ИИ реагирует на физические действия обучаемого (открыл буклет, подошел к стенду, показал планшет), реализм увеличивается и мы прокачиваем еще и невербалику.
Как итог:
Да, кажется, что это история только для дорогих VR-тренажеров. Но суть механики — не в графике, а в передаче контекста модельке. Если приложить смекалку, аналогичный подход с внешними переменными можно реализовать и в обычных текстовых или 2D-симуляциях без космических бюджетов.
Геймплей можно посмотреть ТУТ
Больше года назад писал о первых попытках запихнуть LLM в игры. Тогда это были простенькие текстовые прототипы или кривые демо. Прошел год — и хотя это все еще мелкие инди-проекты, глубина проработки механик однозначно выросла.
Начинаю мини-серию разборов игр, которые используют LLM как основную механику. И первая на очереди — Suck Up!
Зачем это e-learning специалисту? Простые механики взаимодействия с LLM можно переосмыслить и использовать в обучении.
Суть и сеттинг:
Вы играете за вампира. По законам вампирского лора вы не можете напасть на человека и войти в дом без явного приглашения хозяина. Ваша задача — любой ценой заставить жителя произнести «заходи». Ситуация усложняется тем, что на дворе 3 часа ночи (вампиры же боятся света). Стучаться к незнакомцам в такое время и так подозрительно. Тут нужно быть невероятно убедительным.
Как работает механика:
• Бегаешь по городу и стучишься в двери к местным жителям.
• У каждого жителя свой системный промпт (характер, уровень паранойи, жизненный опыт, интересы).
• Игра использует внешний контекст: вы можете переодеваться в костюмы (полицейский, сантехник, курьер, сосед). Ваш образ передается в контекст. Если вы оделись сантехником, ваши слова об экстренном ремонте труб будут звучать убедительнее. Аргументы должны строго соответствовать роли. Скажешь что-то невпопад — уровень тревоги NPC поднимется, и приглашения ждать не стоит.
• Получили приглашение войти – задача выполнена (потом можно переодеться в побежденного персонажа и в его обличии напрашиваться к соседям).
В чем фишка:
Полная свобода отработки возражений и социальной инженерии. Можно импровизировать, льстить, запугивать, строить сложные схемы обмана или симулировать экстренную ситуацию.
Что взять в e-learning?
Разные характеры персонажей — это уже базовый стандарт. А вот работа с внешним и пространственным контекстом в корпоративных тренажерах пока не встречается (вроде), хотя играет важную роль.
Как этот подход можно перенести в обучение:
В тренажерах с интерактивными объектами ИИ может считывать, с чем ты работаешь и где находишься в данный момент. В VR можно считывать жесты и позу. А если подключить камеру — еще и эмоции.
Одна и та же реплика менеджера сработает по-разному в зависимости от того, где происходит диалог. Например, при продаже авто фразы для первого знакомства в шоуруме будут выглядеть странно, если вы уже сидите за рулем на тест-драйве. Глупо презентовать вместительность багажника, стоя у капота и не открыв этот самый багажник. Или рассказывать про мягкий пластик панели, находясь в противоположном конце зала.
Когда ИИ реагирует на физические действия обучаемого (открыл буклет, подошел к стенду, показал планшет), реализм увеличивается и мы прокачиваем еще и невербалику.
Как итог:
Да, кажется, что это история только для дорогих VR-тренажеров. Но суть механики — не в графике, а в передаче контекста модельке. Если приложить смекалку, аналогичный подход с внешними переменными можно реализовать и в обычных текстовых или 2D-симуляциях без космических бюджетов.
Геймплей можно посмотреть ТУТ
👍5🔥5❤2👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИгры, часть 2: Yandere AI — как оживить диалог через реакцию на предметы и действия 🔪❤️
Продолжаем (и, на данный момент, заканчиваем) разбирать игры, где языковые модели — это не просто текстовый чат-бот, а главная игровая механика. Сегодня на очереди — Yandere AI Girlfriend Simulator.
Суть и сеттинг
Вы просыпаетесь в запертой квартире с девушкой-яндере* (одержимой и опасной). Дверь заперта, цель — выбраться. Инструмент — разговор. Ошибка в диалоге или подозрительный шаг приведут к смерти.
*Яндере (от японских yanderu — «быть психически нездоровым» и deredere — «влюбленный») — архетип из японской поп-культуры: внешне милая девушка, чья любовь из-за ревности перерастает в опасную одержимость. Да, я тоже услышал это слово в первый раз.
Как работают механики:
• Одержимое внимание и цена ошибки:
Девушка ходит за вами по пятам и постоянно инициирует общение сама. Долгое игнорирование, неловкая фраза или подозрительный ответ мгновенно приводят к «летальному исходу».
• Общий мир и физические действия:
В квартире несколько комнат и куча предметов. Ключевая фишка — с окружением на равных взаимодействуете и вы, и ИИ. Персонаж не просто «сидит в чате», он видит ваши действия, ориентируется во времени и перемещается по комнатам.
• Управление вниманием через действия:
Попытка залезть в ее компьютер у нее на глазах приведет девушку в ярость. Чтобы выиграть время, ИИ нужно отвлечь — например, попросить приготовить ужин. Персонаж реально уйдет на кухню, и вы сможете заниматься взломом, пока ИИ не видит.
В чем фишка:
Диалог тесно связан с объектами вокруг. При этом перемещаться в пространстве и взаимодействовать с объектами может не только игрок, но и сам ИИ.
Что взять в e-learning?
В геймдеве пытаются делать сложные системы, где ИИ на лету собирает цепочки из десятков микро-действий (прописано не одно большое действие, а много маленьких, из которых можно сложить что-то сложное). Но для этого нужен полноценный движок и сложная логика — на коленке такое не собрать.
А вот механика из Yandere AI — простая: есть несколько базовых действий (приготовить еду, открыть дверь, включить оборудование), которые запускаются в зависимости от контекста. Повторить это в корп. обучении гораздо проще.
Как применить это в компании:
Аватары и «коробочные» действия
Пару недель назад писал пост про подход с видео-аватаром, где ИИ включал нужный фрагмент под контекст. Выглядит интересно, но довести качество тренажера до рабочего состояния сложно. Если заменить видео на фото-аватар с эмоциями, процесс станет проще и предсказуемее:
• Клиент протягивает документы — показываем соответствующую карточку.
• Клиент злится — переключаем на фото сердитого клиента.
Да, не так интересно, зато принципиально проще и стабильнее.
Сложные симуляторы ПО
ИИ-персонаж может реагировать не только на реплики в чате, но и «видеть» действия сотрудника в интерфейсе:
• Отправили клиенту СМС в CRM — она ему реально пришла.
• Плохо проконсультировали — ИИ-клиент через минуту перезванивает и говорит, что инструкция не сработала, нужно исправлять.
Да, такие сложности нужны не так часто, но в некоторых кейсах именно эти маленькие моменты играют важное значение.
Геймплей можно посмотреть ТУТ и ТУТ
Продолжаем (и, на данный момент, заканчиваем) разбирать игры, где языковые модели — это не просто текстовый чат-бот, а главная игровая механика. Сегодня на очереди — Yandere AI Girlfriend Simulator.
Суть и сеттинг
Вы просыпаетесь в запертой квартире с девушкой-яндере* (одержимой и опасной). Дверь заперта, цель — выбраться. Инструмент — разговор. Ошибка в диалоге или подозрительный шаг приведут к смерти.
*Яндере (от японских yanderu — «быть психически нездоровым» и deredere — «влюбленный») — архетип из японской поп-культуры: внешне милая девушка, чья любовь из-за ревности перерастает в опасную одержимость. Да, я тоже услышал это слово в первый раз.
Как работают механики:
• Одержимое внимание и цена ошибки:
Девушка ходит за вами по пятам и постоянно инициирует общение сама. Долгое игнорирование, неловкая фраза или подозрительный ответ мгновенно приводят к «летальному исходу».
• Общий мир и физические действия:
В квартире несколько комнат и куча предметов. Ключевая фишка — с окружением на равных взаимодействуете и вы, и ИИ. Персонаж не просто «сидит в чате», он видит ваши действия, ориентируется во времени и перемещается по комнатам.
• Управление вниманием через действия:
Попытка залезть в ее компьютер у нее на глазах приведет девушку в ярость. Чтобы выиграть время, ИИ нужно отвлечь — например, попросить приготовить ужин. Персонаж реально уйдет на кухню, и вы сможете заниматься взломом, пока ИИ не видит.
В чем фишка:
Диалог тесно связан с объектами вокруг. При этом перемещаться в пространстве и взаимодействовать с объектами может не только игрок, но и сам ИИ.
Что взять в e-learning?
В геймдеве пытаются делать сложные системы, где ИИ на лету собирает цепочки из десятков микро-действий (прописано не одно большое действие, а много маленьких, из которых можно сложить что-то сложное). Но для этого нужен полноценный движок и сложная логика — на коленке такое не собрать.
А вот механика из Yandere AI — простая: есть несколько базовых действий (приготовить еду, открыть дверь, включить оборудование), которые запускаются в зависимости от контекста. Повторить это в корп. обучении гораздо проще.
Как применить это в компании:
Аватары и «коробочные» действия
Пару недель назад писал пост про подход с видео-аватаром, где ИИ включал нужный фрагмент под контекст. Выглядит интересно, но довести качество тренажера до рабочего состояния сложно. Если заменить видео на фото-аватар с эмоциями, процесс станет проще и предсказуемее:
• Клиент протягивает документы — показываем соответствующую карточку.
• Клиент злится — переключаем на фото сердитого клиента.
Да, не так интересно, зато принципиально проще и стабильнее.
Сложные симуляторы ПО
ИИ-персонаж может реагировать не только на реплики в чате, но и «видеть» действия сотрудника в интерфейсе:
• Отправили клиенту СМС в CRM — она ему реально пришла.
• Плохо проконсультировали — ИИ-клиент через минуту перезванивает и говорит, что инструкция не сработала, нужно исправлять.
Да, такие сложности нужны не так часто, но в некоторых кейсах именно эти маленькие моменты играют важное значение.
Геймплей можно посмотреть ТУТ и ТУТ
👍7🔥4🎉2
Понедельничный пост (хоть сегодня и пятница)
Как прошли ваши выходные? У меня они выдались совсем не простыми (собственно, в этом и причина понедельничного поста в пятницу).
В субботу ходили по делам, а когда вернулись домой, заметили, что с Изей что-то не так. Сначала думали, что просто устал за день и спит. Игрушки разбросаны, покрывало на полу — день явно был продуктивным.
Прошло несколько часов, а кот все так же лежит пластом, совсем вялый. На глажку никак не реагирует и не мурлыкает. Еще и дышит странно, как-то часто и тяжело. Есть и пить не хочет (а хочет он обычно всегда).
Полночь. Кот совсем никакой. Поняли, что ждать утра нельзя, вызвали такси и поехали в ветклинику.
Хорошо, что есть круглосуточные.
Кстати, очень прикольное табло с очередью: написана фамилия владельца и имя животного. Миляев Маркиз 😊
Выяснилось, что у кота высокая температура (но все другие показатели в норме). Ему поставили капельницу, под которой он просидел целый час.
Как коту хватило выдержки — понятия не имею. Но сразу после капельницы у него проснулся просто зверский аппетит — это был первый хороший знак.
Домой мы вернулись только к четырем утра (в клинике были огромные очереди). Но так как УЗИ ночью не работало, пришлось поспать пару часов и уже к 9 утра снова ехать на обследование.
Главное — по итогам УЗИ и анализов с котом все хорошо, он быстро пошел на поправку и уже вернулся к своему привычному ритму. Что с ним было — непонятно.
Честно говоря, перенервничали мы сильно.
От этих джуниор сотрудников, конечно, вреда больше, чем пользы ❤️
Как прошли ваши выходные? У меня они выдались совсем не простыми (собственно, в этом и причина понедельничного поста в пятницу).
В субботу ходили по делам, а когда вернулись домой, заметили, что с Изей что-то не так. Сначала думали, что просто устал за день и спит. Игрушки разбросаны, покрывало на полу — день явно был продуктивным.
Прошло несколько часов, а кот все так же лежит пластом, совсем вялый. На глажку никак не реагирует и не мурлыкает. Еще и дышит странно, как-то часто и тяжело. Есть и пить не хочет (а хочет он обычно всегда).
Полночь. Кот совсем никакой. Поняли, что ждать утра нельзя, вызвали такси и поехали в ветклинику.
Хорошо, что есть круглосуточные.
Кстати, очень прикольное табло с очередью: написана фамилия владельца и имя животного. Миляев Маркиз 😊
Выяснилось, что у кота высокая температура (но все другие показатели в норме). Ему поставили капельницу, под которой он просидел целый час.
Как коту хватило выдержки — понятия не имею. Но сразу после капельницы у него проснулся просто зверский аппетит — это был первый хороший знак.
Домой мы вернулись только к четырем утра (в клинике были огромные очереди). Но так как УЗИ ночью не работало, пришлось поспать пару часов и уже к 9 утра снова ехать на обследование.
Главное — по итогам УЗИ и анализов с котом все хорошо, он быстро пошел на поправку и уже вернулся к своему привычному ритму. Что с ним было — непонятно.
Честно говоря, перенервничали мы сильно.
От этих джуниор сотрудников, конечно, вреда больше, чем пользы ❤️
💔9❤8🥰4
Gauth, Seedance и нейрослоп на службе школьного образования
Gauth — это ИИ-сервис для помощи школьникам от ByteDance (компания-владелец TikTok).
Изначально сервис задумывался как умный подсказчик по математике. Школьник фотографирует задачу (система распознает рукописный текст на большинстве языков), и ИИ выдает решение с пошаговым объяснением. Т.е. это не решебник, который позволяет получить пятерку не напрягая голову, а скорее ИИ-репетитор.
Сервис обрел популярность, и количество доступных предметов расширили. Сейчас в нем есть все основные предметы из школьной программы.
Плюс дали школьникам возможность исследовать темы через интерактивные карты. Написал тему — получил инфографику. При клике на любую область ИИ понимает, что там изображено, дает пояснения и генерирует детализирующую картинку (например, кликаешь на рыцаря на карте Средневековья — и ИИ рисует его доспехи в разрезе с пояснениями).
Получается интерактивный учебник с кучей «точек интереса».
Также в сервисе работает UGC-модель*: созданные карты доступны другим пользователям платформы.
*UGC — User-Generated Content, контент, создаваемый самими пользователями.
В недавнем обновлении разработчики подключили к сервису Seedance (ИИ для генерации видео).
Идея в том, чтобы генерировать такие же интерактивные уроки, но в формате коротких роликов. Пока обычным пользователям эта функция недоступна, а контент на платформе собирается нанятыми преподавателями.
Я посмотрел несколько таких исторических роликов. Первая мысль: «Ужас, целый склад нейрослопа низкого качества!» Но... ролик я досмотрел. Потом включил второй. И только на третьем силы все это терпеть меня покинули 😁
И тут возникает вопрос: зачем вообще нужны такие специализированные сервисы, если тот же ChatGPT уже умеет генерировать картинки, инфографику, объяснения, тесты — да практически любой учебный контент?
Причем зачастую даже функциональнее. Можно попросить объяснить проще, задать уточняющий вопрос, привести аналогию или перестроить программу под себя.
Но в этом одновременно и преимущество, и недостаток универсального ИИ.
Открытая система требует самому понимать, чего ты хочешь. Самому формулировать запросы, выстраивать программу обучения и решать, куда двигаться дальше.
А здесь достаточно написать тему, в которой хочешь разобраться и получить готовый образовательный опыт. Дальше просто тыкаешь пальцем в то, что тебе интересно.
И, возможно, это вообще одна из главных причин популярности таких сервисов. Люди любят путь наименьшего сопротивления. Нам нравится, когда за нас уже выбрали что делать дальше, и не нужно лишний раз думать, искать, сравнивать и принимать решения.
ИИ может дать невероятную свободу. Но, возможно, большинству людей в первую очередь нужен не выбор из тысячи возможностей, а одна понятная кнопка «начать».
Я не знаю, хорошо это или плохо. Но это факт, с которым придется считаться. Если мы хотим, чтобы ИИ-инструменты действительно работали в образовании, их нужно упаковывать не как «безграничный космос возможностей», а как понятный маршрут (но, если стало интересно — покажи пальчиком, что именно).
Gauth — это ИИ-сервис для помощи школьникам от ByteDance (компания-владелец TikTok).
Изначально сервис задумывался как умный подсказчик по математике. Школьник фотографирует задачу (система распознает рукописный текст на большинстве языков), и ИИ выдает решение с пошаговым объяснением. Т.е. это не решебник, который позволяет получить пятерку не напрягая голову, а скорее ИИ-репетитор.
Сервис обрел популярность, и количество доступных предметов расширили. Сейчас в нем есть все основные предметы из школьной программы.
Плюс дали школьникам возможность исследовать темы через интерактивные карты. Написал тему — получил инфографику. При клике на любую область ИИ понимает, что там изображено, дает пояснения и генерирует детализирующую картинку (например, кликаешь на рыцаря на карте Средневековья — и ИИ рисует его доспехи в разрезе с пояснениями).
Получается интерактивный учебник с кучей «точек интереса».
Также в сервисе работает UGC-модель*: созданные карты доступны другим пользователям платформы.
*UGC — User-Generated Content, контент, создаваемый самими пользователями.
Конечно, это ИИ — ошибки неизбежны. Опечатки в тексте на картинках встречаются регулярно (ИИ пока не научился писать идеально), но это мелочи.
Cтрашнее — фактические ошибки. Но тут разработчики подстраховались: ИИ опирается на несколько проверенных источников (насколько «проверенная» Википедия — вопрос отдельный, но все же). Это снижает риск галлюцинаций.
В недавнем обновлении разработчики подключили к сервису Seedance (ИИ для генерации видео).
Идея в том, чтобы генерировать такие же интерактивные уроки, но в формате коротких роликов. Пока обычным пользователям эта функция недоступна, а контент на платформе собирается нанятыми преподавателями.
Я посмотрел несколько таких исторических роликов. Первая мысль: «Ужас, целый склад нейрослопа низкого качества!» Но... ролик я досмотрел. Потом включил второй. И только на третьем силы все это терпеть меня покинули 😁
И тут возникает вопрос: зачем вообще нужны такие специализированные сервисы, если тот же ChatGPT уже умеет генерировать картинки, инфографику, объяснения, тесты — да практически любой учебный контент?
Причем зачастую даже функциональнее. Можно попросить объяснить проще, задать уточняющий вопрос, привести аналогию или перестроить программу под себя.
Но в этом одновременно и преимущество, и недостаток универсального ИИ.
Открытая система требует самому понимать, чего ты хочешь. Самому формулировать запросы, выстраивать программу обучения и решать, куда двигаться дальше.
А здесь достаточно написать тему, в которой хочешь разобраться и получить готовый образовательный опыт. Дальше просто тыкаешь пальцем в то, что тебе интересно.
И, возможно, это вообще одна из главных причин популярности таких сервисов. Люди любят путь наименьшего сопротивления. Нам нравится, когда за нас уже выбрали что делать дальше, и не нужно лишний раз думать, искать, сравнивать и принимать решения.
ИИ может дать невероятную свободу. Но, возможно, большинству людей в первую очередь нужен не выбор из тысячи возможностей, а одна понятная кнопка «начать».
Я не знаю, хорошо это или плохо. Но это факт, с которым придется считаться. Если мы хотим, чтобы ИИ-инструменты действительно работали в образовании, их нужно упаковывать не как «безграничный космос возможностей», а как понятный маршрут (но, если стало интересно — покажи пальчиком, что именно).
👍6🔥3❤2