Специалисты из Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) создали и запустили нейронную сеть, которая анализирует записи человека в социальных сетях и подсказывает, стоит ли приглашать его в магистратуру.
Электронный "ловец человеков" ищет среди пользователей соцсетей тех, кого преподаватели были бы рады видеть в числе магистрантов Школы цифровой экономики (ШЦЭ) ДВФУ.
Строго говоря, потенциальный магистрант не получает персонального приглашения. Как объяснил заместитель проректора ДВФУ по учебной и воспитательной работе Василий Иванов, вуз всего лишь заботиться о том, чтобы перспективный кандидат несколько раз увидел таргетированную рекламу. Она должна подтолкнуть "избранного" к поступлению в магистратуру ШЦЭ.
За четыре месяца работы искусственный интеллект отобрал уже около сотни кандидатов, которым была показана такая реклама. Уже ближайшая приёмная кампания, которая стартует в июле 2019 года, возможно, приведёт этих людей в вуз.
Директор ШЦЭ Илья Мирин рассказал корреспонденту проекта "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru), как работает компьютерный эксперт. Система анализирует публикации человека в социальных сетях: программа отслеживает ключевые слова и фразы, источники репостов и так далее.
Часть маркеров касается интересов кандидата, которые должны иметь отношение к тематике магистратуры. Другая часть относится к тому, насколько прилежно он учился в бакалавриате.
Разработчики дали своей системе звучное имя "Вася". Теперь на вопрос "Там что, какой-то Вася сидит и решает, кому эту рекламу показывать?" можно смело отвечать утвердительно.
Нейронная сеть была обучена на выборке из почти 14 тысяч абитуриентов. Эти кандидаты в 2009–2019 годах поступали на гуманитарные факультеты ДВФУ или трёх вузов, в дальнейшем вошедших в его состав: Дальневосточного государственного университета, Дальневосточного государственного технического университета и Тихоокеанского государственного экономического университета.
После обучения система была опробована примерно на трёх тысячах человек, не входивших в обучающую выборку. Это были бывшие студенты, о которых эксперты уже могли сказать, было ли их обучение успешным. Исследователи заставили нейронную сеть анализировать контент, который создавали эти лица в годы перед поступлением. После этого система озвучивала свой прогноз, будет ли такой человек перспективным магистрантом. Поскольку в действительности эти люди уже отучились в вузе, можно было понять, насколько компьютерный разум лучше кофейной гущи.
Оказалось, что искусственный интеллект в целом определяет будущее кандидата довольно точно. По словам Мирина, примерно 85% успешных магистрантов получили "добро" на поступление от электронного оракула. И наоборот, около 85% кандидатов, одобренных системой, действительно оставили у преподавателей благоприятное впечатление.
Высокая результативность и позволила поручить "Васе" такое ответственное дело: решать, до кого в первую очередь нужно донести рекламу магистратуры ШЦЭ.
Как подчёркивают в вузе, кандидаты, получившие одобрение нейронной сети, будут поступать в магистратуру на общих основаниях. Никаких преференций им делаться не будет. И наоборот, потенциальные магистранты, не попавшие в избранники к компьютерному разуму, не получат никаких "минусов в карму".
Поясним, что поступление в магистратуру ДВФУ – это конкурс портфолио, проводимый по полностью прозрачным критериям. Участие искусственного интеллекта сводится к выбору тех, кому в первую очередь будет показана реклама этой магистратуры.
Пока проект ограничивается ШЦЭ. Вопрос о распространении этой практики на другие факультеты (школы) ДВФУ остаётся открытым. Экспертам нужно оценить, какой процент получивших "персональное предложение" поступит в университет, и какие успехи эти люди продемонстрируют. Как отмечает Иванов, в ДВФУ будут рады, если поступят хотя бы 10% отобранных, но при этом они окажутся действительно успешными магистрантами.
К слову, ранее "Вести.Наука" писали о том, как искусственному интеллекту доверили защиту психического здоровья детей. Также мы рассказывали о нейронных сетях, выявляющих обманщиков по текстовым сообщениям и прогнозирующих результаты политических дебатов.