中国におけるAI人材の格差はどれほど大きいのか？教育省の学習基準では高校生にAIを学ぶことを義務付けている

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1956 年、ダートマス大学で開催された会議で、コンピューターの専門家であるジョン・マッカーシーが「人工知能」という用語を作り出しました。それ以来、人工知能は正式に誕生し、波乱に満ちた人生が始まりました。

人工知能の発展は当然ながらAI人材と切り離せないものであり、この点で各国はK12（6～18歳の青少年）段階でのAI教育に注目し始めている。 2013年9月、英国は世界で初めて学校でのコンピュータプログラミングを必修化した国となった。 2016年、米国政府は「すべての人のためのコンピュータサイエンス教育」計画を提案し、K12プログラミング教育に40億ドルを投資すると発表しました。今年1月、我が国の教育省も、AI、アルゴリズム、オープンソースハードウェアなどを新しい国家高等学校のカリキュラム基準に含めるべきだと述べました。

高校生もAIを学ばなければなりません。我が国のAI人材教育は幼少期から始めなければならないようです。

高校ではAIについて何を学ぶのですか？

文部科学省は今年１月１６日、新しい学習指導要領を発表する記者会見を開いた。 「新カリキュラム基準」改革では、人工知能、モノのインターネット、ビッグデータ処理、アルゴリズム、オープンソースハードウェアプロジェクト設計などが正式に新カリキュラム基準に含まれています。今秋学期より実施されます。

改訂版では、高等学校の学習内容を必修科目、選択必修科目、選択科目に分けた。

高校の必修情報技術コースには、「データとコンピューティング」と「情報システムと社会」の 2 つのモジュールが含まれます。その中で、「データとコンピューティング」では、データのエンコーディングを理解して収集する方法を学ぶこと、データを分析して視覚化すること、プログラミング言語を学び、そのプログラミング言語を使用して簡単なアルゴリズムを完成させること、人工知能の重要性を理解することを提案しています。

高校情報技術の選択必修科目は、生徒のさらなる学習と個人的な発達のニーズに合わせて設計されており、「データとデータ構造」、「ネットワークの基礎」、「データ管理と分析」、「人工知能入門」、「3D設計と創造性」、「オープンソースハードウェアプロジェクト設計」の6つのモジュールが含まれています。

高等学校の情報技術選択科目には、「アルゴリズム入門」、「モバイルアプリケーション設計」、および各高等学校が提供する学校ベースの情報技術科目が含まれます。

その中で、一般技術の選択必修科目では、ロボットの設計と製作モジュールを設けており、ロボットの構造と伝達機構、ロボットの知覚と通信、ロボットコントローラ、ロボット制御戦略の4つのユニットで構成されています。

人工知能部分のコース内容は、人工知能の基礎、簡単な人工知能アプリケーションモジュールの開発、人工知能技術の開発と応用の 3 つの部分から構成されています。カリキュラム標準では、教育の実施中に、教師は状況シミュレーションや実生活の観察を通じて、人工知能が社会の発展に与える影響を学生に体験させるべきであると示唆している。人工知能が知能競技や画像記憶チャレンジで優勝し、トップクラスの人間のチェスプレイヤーに勝ったという出来事について議論することで、教師は学生が人工知能技術を深く理解できるように導くべきである。

2003年版の学習指導要領と比較すると、「新学習指導要領」では、基本的なソフトウェアの使用要件が大幅に削減される一方で、プログラミング、計算思考、アルゴリズムに関する思考要件、および人工知能、オープンソースハードウェア、サイバースペースセキュリティなどに関する知識要件が大幅に増加しています。

この改革は、大学がプログラマーやAI人材を育成するための事前準備ともいえる。

AI教育は良いが、「試験重視」教育の落とし穴を回避できるのか？

人工知能、モノのインターネット、ビッグデータ処理などに関するコンテンツは数多く追加されているものの、国内外の教育機関における人工知能教育の現状から判断すると、K12（6～18歳の青少年）向けの人工知能教育は、絶対的な意味ではまだ人工知能コースには属しておらず、むしろより広範囲で普遍的なコンピュータサイエンスに属しています。コンピュータサイエンスのコースを設ける最終的な目標は、学生のコンピュータ思考能力を高め、大学の授業とのつながりを深めることです。

これまでの理系・情報技術系のコースは、基本的なソフトウェアや科学知識の指導に重点が置かれ、コース内容も比較的シンプルで、専門的なプログラミング知識や時代の最先端に沿った新興技術への配慮は薄かった。

人工知能などの情報科学技術の急速な発展により、ハイエンドの人材のサポートがますます必要になってきています。この要件は、大学から大学に併設された高校へと徐々に広がっています。

新学習指導要領に関する記者会見で、教育部副部長兼教科書局長の鄭夫志氏は、このようなコース区分は、6択3択の新大学入試に制度的な取り決めを作ったとも述べた。学習、指導、テスト、評価を含む教育と教授の全プロセスが完全につながり、高い一貫性が保たれる。コース構造の最適化は、大学入試の選択的ニーズを満たすためでもあります。

私の国ではAI人材に大きなギャップがあり、AI教育は幼少期から始めるべきだ

AIは高校のカリキュラム基準に組み込まれており、大学がAI人材を事前に育成するのに役立っています。これはいいことのように聞こえますが、注目すべきは、我が国が直面している AI 人材の大きなギャップです。

著名な経済学者の呉暁波氏は、人工知能は現在非常に人気があるものの、十分なAI人材がいなければ、すべては単なる空論に過ぎないと考えている。グローバルワークプレイスプラットフォームであるLinkedInのテクノロジー担当副社長である王迪氏も、現在世界には190万人以上のディープラーニングとデータマイニングの人材がおり、そのうち85万人が米国に、中国にはわずか5万人、そして14万人が中国の人材であると述べた。中国が人工知能の分野で前進を続けるにつれ、中国企業は人材にとってますます魅力的になってきていますが、企業の人事部門がどこでどのように人材を採用するかは依然として難しい問題です。人民日報の以前の報道によると、わが国の人工知能人材不足は500万人を超え、需給比率は1:10に達している。

大きな人材ギャップに直面している今、学校での AI 人材教育は欠かせないものとなっています。

大学レベルでは、2016年に北京協和大学が国内で初めてロボット工学大学を設立し、全国から学生を募集しました。その後、湖南大学、中国科学院大学、国立国防科学技術大学もロボット工学や人工知能の大学を設立しました。現在、中国には人工知能研究の専攻を開設している大学が20校以上あるが、米国の168校と比べると、まだ大きな差がある。

この点に関して、国務院は2017年8月に「新世代人工知能発展計画」を公布し、国家レベルの知能教育プロジェクトを実施し、小中学校に人工知能関連のコースを設け、プログラミング教育を徐々に推進し、社会勢力が娯楽性のあるプログラミング教育ソフトウェアやゲームの開発と推進に参加することを奨励することを明確に提案した。また、当社は人工知能の発展においてハイエンドの人材チームの構築を最優先課題と位置付け、人工知能教育システムを改善しています。

人工知能が急成長を遂げる中、人材育成は極めて重要です。高校の授業にAIが導入され始めたとはいえ、授業内容や教員、遠隔地の設備やネットワークなどの問題には依然として注意を払う必要がある。高校や大学で人工知能の人材を育成するには、まだ長い道のりが残っています。