В России создали первый ИИ с мышлением ребёнка

Российские программисты создали искусственный интеллект, способный адаптироваться к мышлению ребёнка для помощи в обучении по школьной программе. Для этого разработчики объединили собственный ИИ-алгоритм и ИИ-ассистентов, адаптированных под каждый школьный предмет. В результате было создано, по сути, полноценное образовательное учреждение — ИИ «Препод».

Можно ли экономить на DDR5 для Ryzen? Сравниваем дешёвую память с дорогой

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Больше кадров — больше лага: тестирование латентности с генерацией кадров DLSS и FSR

Компьютер месяца — май 2026 года

Источник изображения: Copilot

Архитектура платформы предусматривает наличие ассистента-психолога, методистов и других профильных специалистов. Такой подход позволил организовать мультидисциплинарную экосистему ИИ «Препод» для поддержки учебного процесса. В настоящее время на платформе доступно свыше 500 уникальных ИИ-помощников — это значительно больше, чем количество учителей в обычной школе. Объём знаний ИИ-помощников позволяет находить подход к детям разного возраста, а также учитывать их особенности психологического развития и склонности к различным предметам.

Найти общий язык с детьми разного возраста ИИ-помощнику помогает знание не только школьных предметов, но и огромного массива другой информации, включая детскую литературу, мультфильмы, фильмы, мемы и компьютерные игры. Такой подход позволяет детям обучаться как с использованием формального «школьного языка», так и с применением понятных возрасту шуток, цитат и других элементов культуры. Специализированные ИИ-помощники в процессе работы с ребёнком проводят глубокую оценку его знаний и действуют как узконаправленные специалисты в конкретных областях. За счёт этого достигается качество образования, максимально приближенное к школьной системе.

ИИ «Препод» создан на основе Python/Django с интегрированными специализированными ИИ-алгоритмами. В основе платформы лежит ИИ-модуль, который отсеивает петабайты ненужной информации, отбирая важные данные в условиях Big Data на распределённых вычислительных кластерах. Система самообучалась в течение восьми месяцев, при этом особое внимание уделялось выбору оптимальной обучающей парадигмы нейросетей.