Шестиклассница из Москвы научила компьютер диагностировать болезни глаз

Даша Рашитова. Фото: Mel.fm

«Мы научили компьютер ставить один из трех диагнозов»

Когда Даша Рашитова училась в пятом классе, на уроке информатики она проходила тему «Искусственный интеллект», сообщает портал Мел.фм В качестве практической работы ученики учили компьютер отличать кошек от собак — загружали в проект подготовленные заранее фотографии кошек и собак и прописывали тег (#кошка или #собака).

Потом они ставили программу на »быстрое обучение» (только так можно было успеть за один урок), и буквально за несколько секунд компьютер обрабатывал загруженные фотографии. В компьютере еще встроена функция «долгое обучение» — около шести часов — которая позволяет программе лучше изучить объект.

Потом дети проверяли качество обучения программы — нажимали на кнопку Quick Test и загружали тестовую фотографию кошки или собаки. Если на всех картинках животные были разные, компьютер четко определял, что это 100% кошка или собака. Но если загрузить в программу только черных кошек и только белых собак, а потом показать белую кошку, то на тестировании компьютер может c вероятностью 10% ошибиться и сказать, что это собака.

«В начале этого учебного года я узнала, что в нашей школе есть проектный кружок, и записалась вместе с одноклассницей. Елена Игоревна, руководительница кружка, предложила нам сделать проект по теме искусственного интеллекта. Мы выбрали медицинскую сферу — определение расстройства глаз. Нам надо было научить компьютер отличать больной глаз от здорового. Я загрузила в программу Custom Vision AI 20 фотографий здоровых глаз и 20 больных», — рассказывает Даша Рашитова.

Она добавляет: «Со здоровыми глазами проблем не было: я фотографировала одноклассников и загружала. А больные глаза, так как никто не ходит в школу, когда болеет, было найти проблематичнее. Поэтому я брала изображение из энциклопедий и надежных медицинских интернет-ресурсов».

Фото: Mel.fm

Потом дети решили сделать проект более сложным и разбили фотографии больных глаз на группы: конъюнктивит, ячмень (по-научному — hordeolum) и уставшие (или синдром сухого глаза) — это самое распространенное недомогание.

Чтобы компьютеру было еще сложнее, они добавили заведомо ошибочные изображения — нарисованные глаза и глаза животных

Сейчас практическая часть проекта завершена, компьютер натренирован и умеет определять один из этих трех диагнозов. Чтобы сделать программу доступной для всех, Елена Игоревна связалась со специалистом, который в следующем году поможет Даше сделать приложение для мобильного телефона, в котором программа будет работать.

«Пока я не умею делать приложения, но этот специалист, насколько я поняла, хочет провести конференцию в нашей школе и рассказать учителям и ученикам, как их создавать», — говорит Даша.

В марте 2020 года компания Microsoft запустила проект «STEM. Современные информационные технологии» — образовательную программу, которую могут использовать учителя точных наук в школах и колледжах. Причем не только на уроках информатики, но и на физике, биологии, химии. Программа стала результатом анализа интереса преподавателей и учеников к технологичным проектам, что требовало адаптации сложного материала для разработчиков под нужды и возможности школьников.

Сегодня курс STEM доступен бесплатно по ссылке и помогает учителям и их ученикам в изучении актуальных технологий: интеллектуальных чат-ботов, когнитивных сервисов, машинного обучения, больших данных и интернета вещей. Проекты Дарьи и ее одноклассников из школы № 1517 и других школ послужили поводом для разработки адаптированного академического курса.

Объяснить простым языком, как работает искусственный интеллект

Школа №1517 сотрудничает с отделом академических образовательных программ компании Microsoft с 2011 года. В частности, она участвует в программе Showсase Schools, в рамках которой проводятся летние лагеря. В 2018 году в таком лагере в Афинах несколько учеников и педагогов школы прошли полный курс по созданию чат-ботов, когнитивных технологий и машинного обучения.

В начале прошлого учебного года школа получила все необходимые технологии и использовали два сервиса, работающие на платформе Azure: Custom Vision AI и QnA Maker, чтобы показать детям, как создавать искусственный интеллект своими руками.

Елена Давыдова-Мартынова Фото: Mel.fm

«Нашей главной задачей было простым и понятным языком объяснить, как работают искусственный интеллект и когнитивные сервисы. Поскольку одно из направлений предпрофессионального образования в школе № 1517 — медицинские классы, мы стараемся подводить ребят к тому, чтобы их проекты так или иначе были связаны с медициной.

Даша, например, основываясь на знаниях, полученных в рамках курса STEM, научила машину отличать больной глаз от здорового, а больные глаза —дифференцировать. Это рабочий действующий сервис: туда можно загрузить свой глаз, и компьютер скажет, есть ли у него признаки конъюнктивита, ячменя или синдрома сухого глаза», — рассказываетучитель информатики и руководитель лаборатории и инновационных образовательных проектов школы №1517 Елена Давыдова-Мартынова.

Она добавила: «Девочка из девятого классе сделала эмо-бота, когнитивный распознаватель эмоций. А с учениками старших классов на основе инструмента QnA Maker мы создаем сейчас медицинский чат-бот. Дети сами выстраивают алгоритмические ветви для ответов и вопросов. Наш чат-бот не занимается диагностикой, но может подсказать пожилому человеку, когда померить температуру, проанализировать показатели давления, какому врачу позвонить, где найти телефон».

По словам учителя, инструменты, встроенные в облачный сервис Azure, удобны настолько, что не имеют никакого возрастного ограничения: «Все это очень интересно и нравится детям, потому что это не просто теория, а знания, которые можно применить на практике и увидеть результат».

Курс STEM содержит в себе пять модулей, каждый состоит из презентации и практического задания. Учителя могут адаптировать его под свои нужды: дать вводный модуль, а далее либо использовать отдельные модули, либо пройти курс целиком. Несколько десятков педагогов, которые вошли в пилотную группу проекта, сначала сами разобрались, как работают технологии на основе искусственного интеллекта, а потом вместе с детьми попробовали внедрить их в жизнь. Собранная по итогам работы обратная связь помогла сделать курс универсальным и максимально понятным и учителям, и ученикам.