Éducation à l’IA
Google ajoute la leçon de neurosciences Polar Peaks à AI Quests
L’activité du 26 octobre enseigne le développement de l’IA à travers un récit de neurosciences. Son module de formation des enseignants est prévu en novembre.
Google Research et le Stanford Accelerator for Learning ont lancé Polar Peaks le 26 octobre, ajoutant un récit de neurosciences à leur série éducative AI Quests. Les activités invitent les élèves de 11 à 14 ans à jouer le rôle de chercheurs pour découvrir comment l’intelligence artificielle est développée. Selon Google, plus de 400 000 quêtes ont été terminées dans l’ensemble de la série, adaptée en dix langues. Ce chiffre comptabilise des activités achevées, et non des élèves distincts.
Dans la nouvelle quête, des mentors présents dans le jeu accompagnent les élèves dans la numérisation et la cartographie de neurones pour enquêter sur la perte de mémoire d’un personnage. Les tâches comprennent le nettoyage de données et le test d’un modèle, ce qui intègre la vérification humaine à l’activité. Le cadre scientifique propose des décisions concrètes à examiner lorsque les élèves comparent le comportement de leur modèle avec la tâche qu’ils cherchaient à résoudre.
L’annonce distingue également l’activité destinée aux élèves de la préparation des enseignants. Les modules de formation des deux premières quêtes sont accessibles dans la Google AI Educator Series. Le module propre à Polar Peaks est prévu le mois suivant, en novembre. Google ne précise pas de jour exact pour cette publication.
Les ressources pédagogiques existantes montrent comment le programme doit trouver sa place en classe. Google for Education a publié sa page de formation Market Marshes le 1er septembre. Cette quête antérieure plonge les élèves dans une crise communautaire simulée liée à des inondations. Ils travaillent avec des données environnementales et des modèles de prévision, au lieu de considérer une prédiction comme une réponse déjà aboutie. La formation vise à aider l’enseignant à expliquer ces choix et le travail nécessaire derrière un système d’IA.
Le cours présente des diapositives et un guide pédagogique utilisables pour les discussions, puis une courte évaluation permettant d’obtenir un badge de fin de formation. Des crédits facultatifs de développement professionnel sont présentés séparément des ressources de base. Ce sont les caractéristiques d’un programme existant de formation des enseignants, et non des mesures de ce que les élèves apprennent grâce à la nouvelle quête de neurosciences. Elles expliquent aussi pourquoi l’ajout d’un jeu et la préparation de son accompagnement en classe peuvent suivre des calendriers différents.
La science derrière le nouveau récit possède sa propre chronologie. Le 3 septembre, Google Research et ses collaborateurs ont décrit une carte complète du système nerveux central d’une mouche du vinaigre mâle, comprenant le cerveau et la chaîne nerveuse ventrale. Elle contient plus de 166 000 neurones et 125 millions de connexions synaptiques. Les travaux ont été dirigés par HHMI Janelia avec des chercheurs de Cambridge et d’autres collaborateurs, fournissant un schéma de câblage biologique que les scientifiques peuvent examiner et comparer à d’autres cartes.
Le processus de recherche commence par de fines coupes de tissu et des images de microscopie électronique. L’informatique et l’IA aident à assembler ces images planes pour reconstruire les cellules en trois dimensions. Des spécialistes de HHMI Janelia ont vérifié et annoté les structures obtenues. Le jeu de données peut être exploré avec Neuroglancer, l’outil de visualisation libre de Google, reliant ainsi la reconstruction automatisée à l’inspection par les chercheurs.
La présentation de Google de septembre compare cette échelle aux quelque 86 milliards de neurones d’un cerveau humain. Les chercheurs utilisent des organismes plus petits pour étudier les systèmes nerveux et comparent les cartes de mouches mâles et femelles afin de repérer leurs différences et leurs structures communes. Polar Peaks s’inspire de cet effort de recherche de longue durée, en transformant certaines étapes du processus en activité pour élèves, sans reproduire toute une reconstruction scientifique dans une salle de classe.