L'AIRE est un groupe d'experts de Stanford qui se consacre à la recherche des meilleures approches pour repenser les systèmes éducatifs afin de les adapter à l'ère prochaine de la robotique et de l'intelligence artificielle. Selon Li Jiang, Directeur du programme AIRE, les systèmes éducatifs sont restés stagnants au fil des ans, et si aucun changement n'est prévu dans les 10 à 20 ans à venir, il se pourrait bien que les étudiants formés n'aient que peu de perspectives d'emploi à la fin de leurs études.
Si un travail peut être effectué par un humain et qu'il coûte 1 000 dollars, étant donné qu'on ne peut pas vraiment calculer plus vite que les machines, alors vous laissez le robot le faire. Il ne coûtera alors qu'environ 200 dollars. L'IA fera disparaître de nombreux emplois à l'avenir.
Combien d'informations les enfants reçoivent-ils de nos jours ? Les choses sont complètement différentes aujourd'hui, alors que nous utilisons toujours la même méthode pour les enseigner. Et plus j'y pense, plus j'ai le sentiment que nous devons faire pression pour changer cela.
Je m'appelle Li Jiang. Je suis le directeur du programme AIRE de Stanford.
Vous savez, l'ère de l'IA est dans un futur proche. Je dirais même qu'elle a déjà commencé.
J'essaie passionnément de trouver la bonne façon d'enseigner à la prochaine génération à l'ère de l'IA et de la robotique.
Connaître la pensée IA
Beaucoup de gens ont peur de l'IA et essaient donc de l'éviter. Ils se disent : "Oh, je veux rester loin de ça", mais c'est probablement l'un des outils les plus puissants que nous ayons jamais inventés et si vous n'utilisez pas ces outils, vous ne pouvez pas vraiment rivaliser avec les autres.
Je pense qu'il y a plusieurs choses que nous devons changer. Tout d'abord, nous devons commencer à enseigner la pensée IA le plus tôt possible. La pensée IA leur permettra de faire la différence entre l'humain et l'IA. La partie "humain" est en fait la partie consacrée à l'innovation de 0 à 1. C'est là où l'IA ne peut pas faire du bon travail et nous devons nous concentrer sur ce point.
Les 3 éléments de la pensée IA
Il y a trois choses importantes à propos de la pensée IA. Tout d'abord, il faut avoir une compréhension générale du fonctionnement de l'IA. Dans le passé, l'IA était essentiellement basée sur les règles ou les algorithmes spécifiques que nous écrivions sur un ordinateur. C'étaient les humains qui fixaient les règles.
Aujourd'hui, nous avons développé des algorithmes différents, comme l'apprentissage profond ou l'apprentissage par renforcement, parce que nous avons des ordinateurs beaucoup plus puissants qui peuvent traiter un nombre beaucoup plus important de données. Et plus il y a de données, meilleure sera la solution.
Si vous faites l'effort de la première étape, la seconde étape est que vous gagnerez la faculté de différencier la capacité humaine de la capacité de la machine ou de l'IA.
Je pense que la plupart des participants ne savent pas qu'il existe un domaine de recherche scientifique appelé biologie structurelle. Les scientifiques de ce domaine étudient la structure d'une protéine. Les protéines sont si importantes pour toutes les créatures vivantes et le monde, dans sa globalité, compte entre 100 et 200 millions de protéines.
Dans ce domaine de recherche, les scientifiques sont nombreux à se concentrer sur la détermination de la structure des protéines. Nous, les humains, ne trouvons qu'un très petit nombre de ces protéines, ainsi que leurs structures, à peine moins de 1 %. Cependant, une IA dénommée AlphaFold provenant de DeepMind a prédit, au cours des deux dernières années, la structure de presque toutes les protéines du monde et l'a mise dans une base de données ouverte en ligne. Donc, une fois que les machines peuvent le faire, il faut laisser les machines le faire et ensuite se concentrer sur la partie humaine.
Une fois les deux premières étapes franchies, la troisième étape vous permettra de travailler avec l'IA et de l'utiliser pour vous aider à accomplir d'autres tâches.
La partie critique est celle consacrée à l'innovation de 0 à 1, ce qui signifie que nous inventons quelque chose qui n'existe pas encore et nous pouvons probablement faire mieux de 0 à 1 grâce à l'IA qui fournit beaucoup d'informations ainsi que d'autres choses similaires. Nous devrions donc préparer nos enfants à apprendre à innover, à générer de nouvelles idées, à utiliser l'IA pour nous aider, ce genre de choses.
Comment inventer de nouvelles choses ?
La créativité, c'est quelque chose de très difficile à enseigner, et certaines personnes pensent même que la créativité ne peut pas être transmise par un enseignement. Mais comment enseigner la créativité aux gens ? Cette question a été abordée par la méthode Design Thinking de Stanford.
Nous pouvons utiliser cette méthode pour vous apprendre à innover de manière systématique. Le Design Thinking est une méthodologie que nous utilisons ici à Stanford pour enseigner aux gens comment faire des innovations. Nous ne vous rendons pas aussi innovant ou créatif que Steve Jobs ou Elon Musk, mais nous pouvons utiliser cette méthodologie pour vous rendre plus créatif ou innovant que vous ne l'êtes déjà. Le Design Thinking propose donc plusieurs étapes que vous pouvez suivre.
Les 5 étapes du Design Thinking
La première étape du Design Thinking est l'"Empathie". Vous devez tout d'abord comprendre pour qui vous inventez. Est-ce que vous inventez pour vos parents ou pour les enfants qui étudient à l'école ? Vous devez comprendre qui sont les utilisateurs. Ensuite, il faut faire preuve d'empathie à leur égard, en particulier en ce qui concerne leurs émotions.
Ensuite, vous passez à la deuxième étape, qui s'appelle "Définir". Beaucoup de gens n'ont pas la bonne définition du problème au départ. Il faut donc définir clairement ce problème, puis passer à la troisième étape, celle de l'"Idéation", qui consiste à utiliser le brainstorming pour générer un grand nombre d'idées. A partir de là, on récupère les réactions des utilisateurs et on choisit les bonnes pour en faire un prototype. Après le prototypage, qui correspond à la quatrième étape, on teste avec l'utilisateur et on reçoit un retour d'information. Les réactions peuvent être soit positives ou négatives, mais il faut systématiquement revoir la conception ou reconcevoir. Nous avons une expression qui dit que toute conception est une reconception. Si l'on se rend compte que l'on n'a pas bien défini le problème, on revient à l'étape 2 et on procède par itérations. Vous finirez éventuellement par avoir de très belles inventions.
Mais quand vous lisez des livres ou que vous écoutez des conférences, peu importe, une fois que vous avez terminé, il se peut que n'ayez pas encore tout compris. Vous devez alors vous y prendre à plusieurs reprises pour vraiment tout cerner. Permettez-moi de vous donner un exemple d'un cours dispensé à Stanford.
Ce projet porte essentiellement sur la manière d'obtenir de bons incubateurs, d'obtenir plus d'incubateurs pour le Népal. Au début, beaucoup de gens ont essayé de dire qu'il suffisait de concevoir le projet en Californie. Mais ensuite, nous leur avons dit qu'il fallait faire preuve d'empathie. Vous devez vous rendre sur place. Si vous n'êtes jamais allé au Népal, comment pouvez-vous concevoir un projet pour ce pays ?
Ils ont pris l'avion pour le Népal, sont allés dans les montagnes et, à leur grande surprise, ils ont constaté un grand nombre d'incubateurs coûteux dans les centres médicaux qui s'y trouvaient. En réalité, ils ne manquaient pas de ces machines mais étaient plutôt incapables de les utiliser. Le problème était mal défini et ils devaient le redéfinir. Ils sont alors retournés dans ces villages et ont discuté avec les agriculteurs.
"Nous avons besoin de ces choses, mais pas dans ces centres médicaux. Nous en avons besoin chez nous. Nous avons besoin de produits bon marché."
C'est ainsi qu'ils ont conçu un appareil très bon marché, fonctionnant en quelque sorte comme une couveuse pour bébé, et qu'ils ont eu beaucoup de succès.
C'est un bon exemple de problème qui a été mal défini dès le départ. Puis ils se sont lancés dans ce processus de "Design Thinking" et ont trouvé un moyen de redéfinir le problème et ils ont ensuite résolu le bon problème.
Je laisse mes étudiants utiliser ChatGPT
La chose la plus intéressante à propos de l'IA et de la robotique, et il y en a plusieurs, est ChatGPT, parce que c'est probablement une surprise pour beaucoup de gens que l'IA puisse discuter d'une manière aussi naturelle. Et elle peut non seulement discuter avec vous, mais aussi écrire du code pour vous. Il semble qu'elle en sache beaucoup et qu'elle soit plus intelligente que beaucoup de gens, c'est ce qui a surpris les gens.
Il est certain que cela va changer l'éducation, car les enfants peuvent désormais utiliser ChatGPT pour rédiger des dissertations et faire leurs devoirs. Les enseignants doivent donc réfléchir à la manière de gérer cette situation.
En fait, j'ai donné un devoir à un étudiant hier. Je lui ai demandé de rédiger une dissertation. Je lui ai dit : "Vous savez quoi ? Nous venons de parler de ChatGPT en classe. Maintenant, je vais vous demander d'écrire un essai avec l'aide de ChatGPT. Je ne vous demande pas vraiment de ne pas l'utiliser. Je vous demande de l'utiliser. Après le cours, j'aurai de brèves discussions avec chacun d'entre vous et vous me direz comment vous l'utilisez. Comment le ressentez-vous ?"
Je pense que les progrès de la technologie, vous ne pouvez pas essayer de les ignorer ou essayer de l'éviter, c'est en train de se produire et c'est comme l'eau, vous ne pouvez pas la bloquer. Il faut suivre le mouvement.
En ce qui me concerne, je veux comprendre comment ChatGPT va influencer notre système éducatif et je veux travailler avec nos étudiants pour mieux comprendre cela. C'est pourquoi j'ai donné ce devoir à mes étudiants.
Je suis un grand fan des Autobots, des Transformers, j'ai grandi avec ces dessins animés, et j'en suis un grand fan, même maintenant, je suis toujours un grand fan d'Optimus Prime. Et cela m'a vraiment inspiré, car j'ai toujours voulu fabriquer des robots cool quand j'étais petit. Je pense que la plupart des enfants ont un rêve quand ils sont jeunes. Il est plus facile d'inspirer un rêve quand on est jeune. Une fois que les gens ont grandi, ils perdent en quelque sorte leur intérêt, ils perdent leur rêve, ils ne savent pas quoi faire. En fait, il est extrêmement important pour ces jeunes esprits d'avoir des rêves.
Mon but ultime est de trouver le système d'éducation idéal pour l'avenir. La part de l'éducation est vraiment importante, elle a un impact profond sur l'avenir de la prochaine génération, et c'est mon but ultime.
Combien d'informations les enfants reçoivent-ils de nos jours ? Les choses sont complètement différentes aujourd'hui, alors que nous utilisons toujours la même méthode pour les enseigner. Et plus j'y pense, plus j'ai le sentiment que nous devons faire pression pour changer cela.
Je m'appelle Li Jiang. Je suis le directeur du programme AIRE de Stanford.
Vous savez, l'ère de l'IA est dans un futur proche. Je dirais même qu'elle a déjà commencé.
J'essaie passionnément de trouver la bonne façon d'enseigner à la prochaine génération à l'ère de l'IA et de la robotique.
Connaître la pensée IA
Beaucoup de gens ont peur de l'IA et essaient donc de l'éviter. Ils se disent : "Oh, je veux rester loin de ça", mais c'est probablement l'un des outils les plus puissants que nous ayons jamais inventés et si vous n'utilisez pas ces outils, vous ne pouvez pas vraiment rivaliser avec les autres.
Je pense qu'il y a plusieurs choses que nous devons changer. Tout d'abord, nous devons commencer à enseigner la pensée IA le plus tôt possible. La pensée IA leur permettra de faire la différence entre l'humain et l'IA. La partie "humain" est en fait la partie consacrée à l'innovation de 0 à 1. C'est là où l'IA ne peut pas faire du bon travail et nous devons nous concentrer sur ce point.
Les 3 éléments de la pensée IA
Il y a trois choses importantes à propos de la pensée IA. Tout d'abord, il faut avoir une compréhension générale du fonctionnement de l'IA. Dans le passé, l'IA était essentiellement basée sur les règles ou les algorithmes spécifiques que nous écrivions sur un ordinateur. C'étaient les humains qui fixaient les règles.
Aujourd'hui, nous avons développé des algorithmes différents, comme l'apprentissage profond ou l'apprentissage par renforcement, parce que nous avons des ordinateurs beaucoup plus puissants qui peuvent traiter un nombre beaucoup plus important de données. Et plus il y a de données, meilleure sera la solution.
Si vous faites l'effort de la première étape, la seconde étape est que vous gagnerez la faculté de différencier la capacité humaine de la capacité de la machine ou de l'IA.
Je pense que la plupart des participants ne savent pas qu'il existe un domaine de recherche scientifique appelé biologie structurelle. Les scientifiques de ce domaine étudient la structure d'une protéine. Les protéines sont si importantes pour toutes les créatures vivantes et le monde, dans sa globalité, compte entre 100 et 200 millions de protéines.
Dans ce domaine de recherche, les scientifiques sont nombreux à se concentrer sur la détermination de la structure des protéines. Nous, les humains, ne trouvons qu'un très petit nombre de ces protéines, ainsi que leurs structures, à peine moins de 1 %. Cependant, une IA dénommée AlphaFold provenant de DeepMind a prédit, au cours des deux dernières années, la structure de presque toutes les protéines du monde et l'a mise dans une base de données ouverte en ligne. Donc, une fois que les machines peuvent le faire, il faut laisser les machines le faire et ensuite se concentrer sur la partie humaine.
Une fois les deux premières étapes franchies, la troisième étape vous permettra de travailler avec l'IA et de l'utiliser pour vous aider à accomplir d'autres tâches.
La partie critique est celle consacrée à l'innovation de 0 à 1, ce qui signifie que nous inventons quelque chose qui n'existe pas encore et nous pouvons probablement faire mieux de 0 à 1 grâce à l'IA qui fournit beaucoup d'informations ainsi que d'autres choses similaires. Nous devrions donc préparer nos enfants à apprendre à innover, à générer de nouvelles idées, à utiliser l'IA pour nous aider, ce genre de choses.
Comment inventer de nouvelles choses ?
La créativité, c'est quelque chose de très difficile à enseigner, et certaines personnes pensent même que la créativité ne peut pas être transmise par un enseignement. Mais comment enseigner la créativité aux gens ? Cette question a été abordée par la méthode Design Thinking de Stanford.
Nous pouvons utiliser cette méthode pour vous apprendre à innover de manière systématique. Le Design Thinking est une méthodologie que nous utilisons ici à Stanford pour enseigner aux gens comment faire des innovations. Nous ne vous rendons pas aussi innovant ou créatif que Steve Jobs ou Elon Musk, mais nous pouvons utiliser cette méthodologie pour vous rendre plus créatif ou innovant que vous ne l'êtes déjà. Le Design Thinking propose donc plusieurs étapes que vous pouvez suivre.
Les 5 étapes du Design Thinking
La première étape du Design Thinking est l'"Empathie". Vous devez tout d'abord comprendre pour qui vous inventez. Est-ce que vous inventez pour vos parents ou pour les enfants qui étudient à l'école ? Vous devez comprendre qui sont les utilisateurs. Ensuite, il faut faire preuve d'empathie à leur égard, en particulier en ce qui concerne leurs émotions.
Ensuite, vous passez à la deuxième étape, qui s'appelle "Définir". Beaucoup de gens n'ont pas la bonne définition du problème au départ. Il faut donc définir clairement ce problème, puis passer à la troisième étape, celle de l'"Idéation", qui consiste à utiliser le brainstorming pour générer un grand nombre d'idées. A partir de là, on récupère les réactions des utilisateurs et on choisit les bonnes pour en faire un prototype. Après le prototypage, qui correspond à la quatrième étape, on teste avec l'utilisateur et on reçoit un retour d'information. Les réactions peuvent être soit positives ou négatives, mais il faut systématiquement revoir la conception ou reconcevoir. Nous avons une expression qui dit que toute conception est une reconception. Si l'on se rend compte que l'on n'a pas bien défini le problème, on revient à l'étape 2 et on procède par itérations. Vous finirez éventuellement par avoir de très belles inventions.
Mais quand vous lisez des livres ou que vous écoutez des conférences, peu importe, une fois que vous avez terminé, il se peut que n'ayez pas encore tout compris. Vous devez alors vous y prendre à plusieurs reprises pour vraiment tout cerner. Permettez-moi de vous donner un exemple d'un cours dispensé à Stanford.
Ce projet porte essentiellement sur la manière d'obtenir de bons incubateurs, d'obtenir plus d'incubateurs pour le Népal. Au début, beaucoup de gens ont essayé de dire qu'il suffisait de concevoir le projet en Californie. Mais ensuite, nous leur avons dit qu'il fallait faire preuve d'empathie. Vous devez vous rendre sur place. Si vous n'êtes jamais allé au Népal, comment pouvez-vous concevoir un projet pour ce pays ?
Ils ont pris l'avion pour le Népal, sont allés dans les montagnes et, à leur grande surprise, ils ont constaté un grand nombre d'incubateurs coûteux dans les centres médicaux qui s'y trouvaient. En réalité, ils ne manquaient pas de ces machines mais étaient plutôt incapables de les utiliser. Le problème était mal défini et ils devaient le redéfinir. Ils sont alors retournés dans ces villages et ont discuté avec les agriculteurs.
"Nous avons besoin de ces choses, mais pas dans ces centres médicaux. Nous en avons besoin chez nous. Nous avons besoin de produits bon marché."
C'est ainsi qu'ils ont conçu un appareil très bon marché, fonctionnant en quelque sorte comme une couveuse pour bébé, et qu'ils ont eu beaucoup de succès.
C'est un bon exemple de problème qui a été mal défini dès le départ. Puis ils se sont lancés dans ce processus de "Design Thinking" et ont trouvé un moyen de redéfinir le problème et ils ont ensuite résolu le bon problème.
Je laisse mes étudiants utiliser ChatGPT
La chose la plus intéressante à propos de l'IA et de la robotique, et il y en a plusieurs, est ChatGPT, parce que c'est probablement une surprise pour beaucoup de gens que l'IA puisse discuter d'une manière aussi naturelle. Et elle peut non seulement discuter avec vous, mais aussi écrire du code pour vous. Il semble qu'elle en sache beaucoup et qu'elle soit plus intelligente que beaucoup de gens, c'est ce qui a surpris les gens.
Il est certain que cela va changer l'éducation, car les enfants peuvent désormais utiliser ChatGPT pour rédiger des dissertations et faire leurs devoirs. Les enseignants doivent donc réfléchir à la manière de gérer cette situation.
En fait, j'ai donné un devoir à un étudiant hier. Je lui ai demandé de rédiger une dissertation. Je lui ai dit : "Vous savez quoi ? Nous venons de parler de ChatGPT en classe. Maintenant, je vais vous demander d'écrire un essai avec l'aide de ChatGPT. Je ne vous demande pas vraiment de ne pas l'utiliser. Je vous demande de l'utiliser. Après le cours, j'aurai de brèves discussions avec chacun d'entre vous et vous me direz comment vous l'utilisez. Comment le ressentez-vous ?"
Je pense que les progrès de la technologie, vous ne pouvez pas essayer de les ignorer ou essayer de l'éviter, c'est en train de se produire et c'est comme l'eau, vous ne pouvez pas la bloquer. Il faut suivre le mouvement.
En ce qui me concerne, je veux comprendre comment ChatGPT va influencer notre système éducatif et je veux travailler avec nos étudiants pour mieux comprendre cela. C'est pourquoi j'ai donné ce devoir à mes étudiants.
Je suis un grand fan des Autobots, des Transformers, j'ai grandi avec ces dessins animés, et j'en suis un grand fan, même maintenant, je suis toujours un grand fan d'Optimus Prime. Et cela m'a vraiment inspiré, car j'ai toujours voulu fabriquer des robots cool quand j'étais petit. Je pense que la plupart des enfants ont un rêve quand ils sont jeunes. Il est plus facile d'inspirer un rêve quand on est jeune. Une fois que les gens ont grandi, ils perdent en quelque sorte leur intérêt, ils perdent leur rêve, ils ne savent pas quoi faire. En fait, il est extrêmement important pour ces jeunes esprits d'avoir des rêves.
Mon but ultime est de trouver le système d'éducation idéal pour l'avenir. La part de l'éducation est vraiment importante, elle a un impact profond sur l'avenir de la prochaine génération, et c'est mon but ultime.
Et vous ?
Que pensez-vous de l'approche proposée par M. Jiang pour survivre à l'ère de l'IA ? Trouvez-vous qu'elle est pertinente ? Pensez-vous que des initiatives similaires à celles de l'AIRE devraient être encouragées au niveau des établissements d'enseignement ?Voir aussi
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