子どもたちが将来のスタートラインで勝てるようにするには:人工知能の思考を学ぶ

子どもたちが将来のスタートラインで勝てるようにするには:人工知能の思考を学ぶ

今日は、子供たちにプログラミングを教えるということについての私たちの考えをいくつか共有したいと思います。今日は、最初の共有でもある 3 番目のポイントについて議論します。

今日のトピックは次のとおりです。

なぜ子供たちに人工知能の思考を教えるべきなのでしょうか?

まず、人工知能が何を考えているのかを区別する必要があります。

人工知能思考は、日本の教育専門家が最近提唱した概念です。2045年には、人工知能が人間の知能を超え、クラウドに保存された「バイオニック大脳皮質」が人間の大脳皮質に「接続」されます。世界は新しい文明の時代を迎え、「シンギュラリティ」が到来します。その時私たちは誰だったのでしょうか?私たちって何?  

[[247377]]

2045年、知能社会の到来

インテリジェント マシンの能力がこの臨界点を超えると、人間の知識単位、リンクの数、思考能力は、即座に目が回るような加速噴火状態に入ります。つまり、従来の慣習的な認識、概念、常識はすべて存在しなくなり、望ましいインテリジェント デバイスと新しい人間と機械の複合体はすべて「覚醒」状態に入ります。

インターネットが登場する前は、人々は互いにコミュニケーションをとることはできましたが、物とコミュニケーションをとることはできませんでした。インターネット時代の到来により、人々の間のコミュニケーションの効率が向上しました。

人工知能の時代は、人間と万物とのコミュニケーションの問題を根本的に解決し、「万物の覚醒」を可能にしました。

人工知能は第四次産業革命の重要な原動力です。ヘルスケア、輸送、販売と消費、金融サービス、メディアとエンターテイメント、生産と製造、エネルギー、石油、農業、政府など、あらゆる垂直産業は人工知能技術の発展により変化を余儀なくされるでしょう。

この傾向は明らかに次のことを示しています。

プログラミング思考と人工知能思考を学ぶべき理由。

分かりやすい例を挙げると、人類の交通手段は馬車から自動車、飛行機へと進化してきましたが、馬車時代の考え方をそのまま維持していては、新しい時代に適応できるのでしょうか。新しい交通時代には、馬車時代の考え方を完全に捨て去らなければなりません!

人間のコミュニケーションは、手紙や郵便配達の時代からインターネットの時代へと発展してきました。古い時代の技術や考え方を維持し続けていたら、新しい時代に適応できるでしょうか?誰もが電話、衛星、リアルタイムビデオなどを使って情報を交換しています。それでも手紙で情報を交換するのが好きな人や、手紙で情報を交換することにこだわる人は、手紙が遅れるだけでなく、不運も伴います。  

[[247378]]

馬車と車

例えば、2 つの企業が競争しており、一方の企業が積極的に新しい技術や新しい考え方を取り入れて顧客を開拓し、市場を拡大しているのに対し、もう一方の企業が古い考え方や古い設備に固執しているとしたら、間違いなく淘汰されるでしょう。

将来を見据えると、知能のトレンドは不可逆的です。

未来社会の発展の傾向は不可逆的に知能化に向かっており、人工知能技術が広く使用されるようになるでしょう。人工知能の思考がなければ、新しい社会事業モデルを理解し、使用し、適応することは不可能であり、創造、革新、開発のために新しい技術を柔軟に使用することは不可能になります。

過去の例を挙げて、技術進歩が業界の発展と個人のスキル育成に与えた影響を説明しましょう。10年前、買い物といえば、人々は買い物に行くしかありませんでした。しかし、インターネット技術の発展に伴い、バーチャルeコマースが野火のように世界を席巻し、すべての人の買い物習慣は驚異的な変化を遂げ、物流業界の活発な発展を促進しました。これらは業界への影響です。元来のショッピングモールの販売員が、技術発展の脈動をタイムリーに把握し、eコマースに必要な操作、市場開発、顧客管理などの技術を積極的に学ぶことができれば、時代の急行列車に遅れずについていくことができ、業界の混乱に巻き込まれないだけでなく、急行に乗って自分自身のために新しい世界を作ることができるかもしれません。

[[247379]]

人工知能の思考

現在の歴史的地点に立って過去を振り返ると、突然の啓蒙を感じます。私たちは未来に向けて、時代の流れに遅れないように、人工知能思考やビッグデータ思考を積極的に学ぶことができるでしょうか?

私たちはよく、子どもたちにはスタートラインで勝たせるべきだと言います。21 世紀にとって、スタートラインとは、知識を暗記することではなく、思考力を鍛え、能力を向上させることを意味します。

[[247380]]

スタートラインで勝つ

<<:  中国では普及していない無人コンビニが、なぜアメリカでは人気があるのか​​?

>>:  不正行為防止スパムテキスト認識のためのZhihuのディープラーニング実践の詳細な説明

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

年末コレクション!アンドリュー・ンが2020年に最も注目されたAIイベントをレビュー

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

...

なぜ「ハイエンド」アルゴリズムエンジニアはデータ移民労働者になったのでしょうか?

まず、Zhihu の「アルゴリズム エンジニアになるのはどんな感じか」という質問に対する私の回答を共...

Google が 11 の言語をカバーする TyDi QA コーパスをリリース

[[315942]]多言語の質問応答技術の研究を促進するために、Google は 11 種類の言語を...

...

Daguan Data が自社開発の OCR と NLP 技術を統合し、インテリジェント RPA をリリース<

2019年7月26日、人工知能企業Daguan Dataは北京で「大道知建」をテーマにした製品発表...

車チームは解散です!アップルの自動車製造の8年間の夢がまたも打ち砕かれる

Apple Carはまた失敗するのでしょうか?最近、著名なアナリストのミンチー・クオ氏が自身のツイッ...

人工知能産業は各地で花開いています。この7つのロボットがあなたに近づいてきます!

現在、中国の製造業、農業、飲食業、企業、機関はすべて、自動化からインテリジェンス化、デジタル化への変...

...

自動車AI市場は2027年までに70億ドルに達する

世界の自動車人工知能市場規模は、2022年の23億米ドルから2027年には70億米ドルに成長すると予...

...

デザイナーのための人工知能ガイド: 基本概念

Google が開発した AlphaGo が囲碁の名人に勝利したとき、シンシナティ大学の Psibe...

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「キュー」

[[386219]]基本的な紹介キューは、配列またはリンク リストを使用して実装できる順序付きリス...

ディープラーニングがインターネットにパーソナライゼーションをもたらす仕組み

[[195601]]ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、さまざまな方法を使用して人工知能...

...