人工知能が教育に力を与え、「ゼロポイント革命」が到来

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中国共産党第19回全国代表大会の最新報告は、教育の近代化と教育の情報化の流れに対応して、オンライン教育の発展を加速するというスローガンを提唱した。その後、教育省は「教育情報化2.0」行動計画を明らかにし、人工知能が「ゼロ点革命」を引き起こすと具体的に指摘した。

「ゼロポイント革命」は第四次産業革命でも第二次機械革命でもなく、新たな革命の出発点です。 「ゼロアワー革命」では、教育の在り方は1世紀ぶりの大変革を迎えることになる。

AI+教育: 学習方法から教育モデルへの根本的な変革

現在、教育における人工知能の応用には、主に、コンピュータ支援教育から開発されたインテリジェント教育システムと、ビッグデータと学習分析技術を使用してさまざまな生徒のデータを収集および分析し、教師が生徒を理解し、個別化された教育と学習を実現できるようにする学習分析が含まれます。

知識移転のためのディープラーニング

神経生物学者のフーバー氏とヴィーゼル氏は、視覚システムにおける信号処理が階層的であることを発見しました。これは、ディープラーニングニューラルネットワークの階層構造の生物学的基礎となります。これを踏まえると、ディープラーニングは「センサーによるデータの取得、前処理、特徴の抽出、特徴の選択、推論、予測または認識」という正確な細分化プロセスを含むことを除いて、人工ニューラルネットワークを通じて人間の脳を模倣し、人間の学習活動を行うことができます。

このプロセスにおいて、ディープラーニングは人間の学習と多くの類似点を持っています。例えば、「情報は層ごとに失われる」というディープラーニングの考え方は、「情報は伝達中に歪む」という人間の教育の考え方と一致します。そのため、教育と学習の観点から見ると、ディープラーニングは知識の移転を実現でき、人間も「機械ディープラーニング」を模倣して「ディープラーニング」を行うことができます。

実際、2000年以上も前に『礼記：中庸の教義』は、「広く学問を身につけ、注意深く探究し、思慮深く考え、明確に区別し、熱心に実践せよ」と提唱していました。これは実際にはディープラーニングのプロセスです。機械のディープラーニングを模倣することで、人間は探索学習やプロジェクトベースの学習を学習方法として利用することができ、学習結果の面では、認知、自己、人間と機械の高度な能力を発揮することができます。学習参加の面では、人間のニューラルネットワークはディープラーニングを模倣し、入力層、隠れ層、出力層に分割され、人間はより多くの隠れ層に「トレーニング」への参加を促すことができます。

人工知能は教育の指導方法に変化をもたらします。学習プロセスを細分化し、学習効率と知識の応用能力を向上させることができます。

有名教師を必要とせずに教育の公平性を実現する

現在、中国では、名門大学に入学するためには、基礎として極めて質の高い教育資源を備えていなければなりません。このような質の高い教育資源には、有名な教師や教育設備などの人的資源、物的資源、財政的資源が含まれますが、これらは経済的に発展した地域でしか利用できないことが多いです。そのため、現段階では、中国では東部と西部、都市部と農村部、山岳部と平野部の間で教育に違いが生じています。

しかし、わが国は依然として不均衡で不十分な発展段階にあるため、教育資源の不均衡の問題は短期間で解決することはできません。したがって、人工知能を活用した教育は、経済格差によって引き起こされる教育格差を大幅に削減できるため、中国の教育にとってまさに恵みです。

このような実験は米国で行われた。ジョージア工科大学のロボットティーチングアシスタントが、学生に気づかれることなくオンラインで学生とコミュニケーションをとる際に、人間のティーチングアシスタントに取って代わった。これは、人工知能がある程度まで人間の教師の役割を果たすことができることを示している。

インテリジェント ティーチング システムは、この例の具体的な実装です。インテリジェント教育システムとは、人間の教師を模倣して、学習者が特定の科目、分野、または知識ポイントを学習できるように支援するインテリジェント システムを指します。通常、教師、生徒、教育、対話の 4 つの主要セクションが含まれます。

教師セクションでは、生成表現などの表現方法を使用して科目知識を保存します。生徒セクションでは、生徒の認知・感情状態や学習スタイルなどの情報が反映されます。教授セクションでは、認知主義や構成主義などのさまざまな教授理論と方法を実装します。対話セクションでは、自然言語対話、仮想現実などのテクノロジーを使用して、学習者とシステム間のヒューマンコンピューターインタラクションを実現します。

生活の中で、子どもたちは質問バンクを使って習得していない知識ポイントを強化したり、読書ペンを使って単語を認識して読んだりしています。これらはすべて人工知能の応用です。四川省では、涼山の子どもたちが綿陽に留学させられることが多いが、AIが教育に力を与えるようになると、都市部と山間部の子どもたちが同じAIリソースを利用できるようになり、有名教師などの教育リソースの違いによって生じる学力の差をある程度補えるようになる。

人工知能を活用した教育の深化と普及に伴い、教育界における悪名高い教師の現象はますます顕著になり、我が国の的を絞った貧困削減と教育の公平性の推進の実現に大きく貢献するだろう。

パーソナライズされた教育管理と指導を実現

我が国の現在の学校教育のほとんどは、最小で20～30人、最大で50～60人の生徒による大規模クラス教育モデルを採用しています。クラス制においては、生徒はそれぞれが何らかの違いを持つ独立した個人であり、生徒一人ひとりをよく知るクラス担任であっても、必ずしも生徒一人ひとりの状況を把握し、差別化された個別指導を実施できるとは限りません。

しかし、AIベースのソフトウェアを使用することで、生徒のデータをマイニングして分析し、「詰め込み型」からカスタマイズされた個別指導への変革を実現し、大規模クラス指導の問題点を解決することができます。

大学の学生管理の面では、人工知能は学生の日常生活や仕事の状況を理解し、シナリオ、図書館訪問、食事のパターンを測定し、学生の現在の状況を推測することができます。たとえば、一定期間にわたって生徒の消費を監視し、一部の女子生徒がほとんど消費していないことがわかった場合、これらの女子生徒は貧しい家庭出身であるか、体重を減らす必要がある可能性があると分析できます。学校側は状況を把握することで、奨学金の支給や学生への正しい減量指導などを適切に行うことができるようになります。

パーソナライズされた教育管理と指導を実現することで、教育はより本質的な価値を反映し、学生の人格はより完成され、知識はより包括的になり、能力はより傑出し、心身はより健康になり、経験はより豊かになり、より強い独立した革新能力を獲得できるようになります。

可能性と必然性：弱い人工知能段階における教師の代替不可能性

AI を活用した教育には多くの利点がありますが、技術的な欠陥により、上記の教育改革は現段階では完了できません。この未来の教育モデルは、10 年後、20 年後、または 30 年後まで実現されない可能性があります。この点において、人工知能はまだ弱い人工知能の段階にあることを認めなければならず、急いでその発展を強制してはならず、それが業界の無秩序な成長につながることは避けなければなりません。

人工知能の発展は、ガートナーの技術成熟度曲線と一致しています。いわゆるガートナー技術成熟曲線は、技術誕生の促進期、過大な期待のピーク、バブルの谷間、着実な上昇の輝かしい時期、実際の生産のピーク期という、技術成熟の 5 つの段階を指します。

近年の人工知能の過度なマーケティングにより、多くの人工知能製品が期待に応えられず、さらに政府は無秩序に成長する市場を取り締まり、人工知能を谷底に陥れました。しかし、2019年の人工知能は徐々に谷底から抜け出し、着実に上昇するでしょう。

有名な物理学者スティーブン・ホーキングは2015年に人工知能脅威論を提唱しました。人工知能技術が成熟すると、有名な教師を排除する現象が顕著になるでしょう。人工知能による教育は伝統的な教師に取って代わるのでしょうか？

答えは間違いなくノーです。海外の人工知能の職業代替可能性に関する調査によると、一部の職業の代替度は90％、一部の職業の代替度は60％です。教育は最も置き換えが難しく、代替度はわずか0.4％です。

これは主に教育の性質によって決まります。教育は単に「教え、教育し、疑問を解決する」ことではなく、人を育てる活動です。また、生徒を導き、教え、良い人間になり、人格を形成するには、教師の感情的な投資と思想的な力が必要です。有名なドイツの哲学者ヤスパースはかつてこう言いました。「教育とは精神的なプロジェクトであり、一本の木を使って別の木を揺さぶり、一つの雲を使って別の雲を動かし、一つの心を使って別の心を目覚めさせるものである。」感情、知恵、想像力、創造力に富んだ人間は人工知能とは比べものにならないほど優れており、人間の教師はかけがえのない存在です。

まとめると、短期的には人工知能技術の発展を心配する必要はありません。技術が成熟しすぎることを恐れるのではなく、技術が未熟であることを恐れているのです。しかし、人工知能技術の急速な発展と人工知能人材の質の高い育成をどのように実現するのでしょうか?

AIと企業：相互利益の有機的な組み合わせ

最新のニュースでは、中国の35の大学が人工知能専攻を開設する予定であり、国が人工知能を重視していることがうかがえる。しかし、私の意見では、人工知能の未来は大学ではなく企業にあります。今年2月、国務院は「産業と教育の融合の深化に関する若干の意見」を発表し、「企業の教育への導入」を提案し、大学の教育部門への企業資源の導入を奨励して、産業、教育、研究の融合を実現するとした。

現在、企業では人工知能に関する徹底的な研究が行われています。例えば、Megvii Technologyには国家レベルのポスドク移動ステーションがあり、TAL Education Groupにも国家レベルのポスドク移動ステーションがあります。もちろん、我が国が人工知能にもっと注目するにつれて、大学における人工知能研究の規模はますます大きくなり、研究の深さはますます高まり、研究資金もますます増えていくでしょう。

しかし、企業と比較すると、まだ差があります。研究資金に関して言えば、2018年に研究資金が10億元を超える大学は93校のみだった。今年時点で、研究資金が100億元を超えるのは清華大学、浙江大学、上海交通大学のみで、それぞれ153億7,500万元、130億9,800万元、108億1,500万元となっている。さらに、他のプロジェクトのための科学研究資金を削減すると、人工知能に残る資金はほとんどなくなります。

対照的に、ファーウェイの2017年の研究資金は103億6,300万ユーロ、アリババは23億2,900万ユーロで、2017年の中国のトップ30大学の年間研究資金総額はファーウェイ単独の資金より少なかった。早くも2016年には、百度は人工知能だけに101億5,000万元を投資していた。

人工知能の人材を育成するには、求められる環境とハードルが高く、国内の大学にとっては比較的困難です。十分な資金援助がなければ、研究の困難さはさらに大きくなります。

人工知能は市場から生まれ、企業と相互作用し、相互に補完し合っています。人工知能の「特異点」の鍵は依然として企業にあります。

将来の教育は人工知能と切り離すことはできず、その結果、前例のない変化をもたらすことになるでしょう。