AIは教育の問題を解決できないが、メンターツールにはなり得る

今、これまで以上に、教師たちは助けを必要としています。数週間のうちにすべての授業をオンラインに移行する必要があった前例のない危機に直面し、誰もが 21 世紀の新しい授業教材を模索していました。これは AI と教育です。AI は教育の問題を解決することはできませんが、役立つことはできます。

[[326396]]

ビデオチャット、オンラインクイズ、リモートワークに加えて、議論されたトピックの1つは人工知能でした。実際、AI が今日の教師をどのように支援できるかを詳しく検討する時期が来ています。しかし、問題は AI を理解している人がほとんどいないことです。

AIを理解していますか？

AI を動かすコンピューター言語やアルゴリズムを理解できる人がほとんどいないと言っているわけではありませんが、多くの人がそうであるのは事実です。 「人工知能」が人間にとってどのような意味を持つのかをマクロ的な意味で理解している人はほとんどいません。

AI のように将来にとって非常に重要なものを理解しないと、結果が生じます。これらの影響は、すべてのビジネス分野、投資、テクノロジー、メディアに浸透し、これらの分野が誇大宣伝サイクルに収束するか、未知の世界に陥ったときに初めて明らかになります。

私たちは AI は確かなものだと考えています。

私たちは AI をコンクリートの建物のような堅固なものと考える傾向があります。私たちは物事を AI であると考えるか、AI ではないと考えるかのどちらかです。しかし、歴史はそうではないことを示しています。私たちがその日どこにいるかによって、AI は進化するターゲットとなります。

人類初の月面着陸からちょうど 50 周年を迎えた今、当時、世界の偉大な科学者たちが宇宙で懸命に研究していたことを思い出すのは有益です。ロケットを誘導するために必要な高度な三角法や微積分を実行する機械は「人工知能」でなければならないと私たちは考えています。

一般的に、私たちは「この計算は難しい、これを行うには本当に頭が良くなければならない」と考え、この作業を行う機械は知能があり、思考する機械であると想定します。

コンピューターが人間よりも速く、より優れた計算を行えるようになると、私たちはそれをもはや人工知能とは見なさなくなります。コンピュータが行うことは高度な数字処理だけだと人々は考えています。

1970 年代と 1980 年代には、多くの賢明な人々が、コンピューターはチェスの戦略的思考と創造的思考を習得できないと信じていました。かつて私たちはチェスが究極の知恵であると信じていました。

チェスを理解できるコンピュータは知的であるに違いない。 1990 年代には、コンピューターが世界最高のチェス名人を定期的に打ち負かすようになりました。知性だけではチェスのゲームに勝てないという事実を私たちは受け入れています。コンピュータがチェスで優位に立っているのは、人間よりもはるかに速く、より多くの潜在的な動きを循環させることができるからです。

突然、チェスで勝てる機械は人工知能ではなく、特別なアルゴリズムであることが判明しました。

同様に、Siri、Alexa、Google が音声認識を携帯電話や家庭に導入する前は、人間の会話の複雑さはおそらく機械の手の届かないところにあった。誰かが「アレクサ、ピザを注文して」と言うと、ピザが家に届くというアイデアは、理解して従うことができる人工知能コンピュータによって実現される必要があります。

しかし、今では、音声認識は単に音波をテキストに変換し、その後、プロセスのどこにも「考える」ことなく、いくつかの簡単なルールを使用してテキストを処理するだけであることがわかっています。それを受け入れたので、私たちはそれを無視して、AIターゲットを再び移動させました。

AIを流体として理解する

重要なのは、AI が確実な出発点ではないということです。今日、すべてが全く違って見えます。この「オブジェクト」とその機能を理解し、受け入れて理解すれば、私たちはそれを AI とは考えなくなり、インテリジェント マシンという次の目標へと進むことになります。

歴史が私たちに教えてくれることは、私たちが「そう、それが AI だ」と言える場所にたどり着くことは決してないかもしれないということです。

人間の知能や推論を模倣、あるいはそれを上回る機械が登場するまで、私たちは AI が何であるかを認識することができません。私たちはこの深さと広さを「人工汎用知能」と呼んでいます。これが起こるのはほぼ確実ですが、まだ長い道のりが残っています。

これは、複雑な問題に対する説得力のある解決策を開発しないという意味ではありません。複雑な問題から生まれた革新的な製品は、多くの場合、私たちの生活を向上させます。今後、このようなことはたくさん起こるでしょうし、おそらく今は加速しているでしょう。私が働いている教育における AI の分野は、素晴らしい例です。

AIソフトウェア。

私たちは現在、回答を分類し、教師が筆記コースに迅速かつ大量に成績を付けられるようにするソフトウェアを開発しています。

私たちは、指導、学習、コースワークを継続的に改善しています。 AI は、特に生徒と直接会えないときに役立つツールです。他の企業は、特定のトピックに関する質問に答えることができるコンピューターチューターを開発しました。これらのコンピューターは、最も役立つ学習リソースを提案することもできます。

生徒が実際の教室にいないときに質問に答えるのは非常に役立ちます。特定のスペースに物理的に座っていない場合は、手を挙げたり、クラスメートに質問したりすることはできません。

人工知能製品。

AI 製品は、基本的に教育における特定の人間の活動を補います。しかし、ロボットは人間と同じことを行うので、人工的、あるいは AI 駆動型であると考えられます。しかし、チェスのそれと同様に、AI 対応の家庭教師や自動採点者は実際には人間のようには考えません。

人工知能の家庭教師。

これらの AI チューターはデータを精査し、パターンや類似点を探し、それに応じてアクションを実行します。ある日、私たちはついにこれらの AI 対応ツールが一般に受け入れられる技術的活動として見られるようになるでしょう。私たちは、チェス AI について考えるのと同じように、スコアリング AI を、何かをより良く、より効率的に行うためのツールとして考え始めます。

人工知能はツールである

AI がツールであることを知ると、AI に関する別の懸念が生じます。それはツールであり、意思決定者ではありません。 「スマート」なコンピューターは、人間よりも速く、正確に経路を計算して追跡することができます。しかし、AIは月に行くべきかどうかを決めることはできません。

同様に、教育の分野でも、生徒をより良い人間に育てるために生徒同士を結びつけ、刺激を与え、導く能力を持つ教師が AI に取って代わられることはありません。代わりに、50年前にNASAの航空エンジニアがやったように、AIは多くの作業をより簡単かつ迅速にするでしょう。

人工知能はここにある

重要なのは、AI は私たちが待ち望んでいたものではないということです。なぜなら、AI はすでにここに存在し、常に次の角を曲がったところにあるからです。私たちは、複雑または困難であると認識している物事に対して、近道や解決策を期待できますし、期待すべきです。しかし、これはテクノロジーであり、AIではありません。

私たちはテクノロジーを手に入れます。テクノロジーは私たちが見て、体験するものであり、私たちが作り、投資できるものなのです。望むならそれを AI と呼ぶこともできます。長い間、私たちはそれをそう呼ばないかもしれません。