人工知能は暗記学習を「終わらせる」ことはない

人工知能に代表される新技術は、知識記憶を主眼とする中国の教育モデルの優位性を覆すことになるのだろうか？

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実際、勉強時間と宿題の量の両方において、中国の学生は世界の平均をはるかに上回っています。習得した基礎知識の量という点では、中国の学生は他のほとんどの国の学生に比べて一定の優位性を持っています。しかし、イノベーション能力という点では、中国の学生と先進国の学生の間にはまだ一定の差があります。

なぜなら、蓄積された知識の量はイノベーションの基本的な側面に過ぎないからです。イノベーションは、好奇心、想像力、論理的思考などの他の側面にも関連しています。基礎知識の暗記に時間をかけすぎたり、好奇心を抑えたり、想像や思考の時間を犠牲にしたり、興味のためのスペースを圧迫したり、独立した思考や想像力の検証を欠いたりすると、イノベーション能力は大幅に低下します。

人工知能技術の発展は機械知能に新たな革命をもたらしました。機械は繰り返し学習することで学習、記憶、推論する能力を獲得し、中国の現在の教育発展に新たな視点をもたらすでしょう。基礎知識をたくさん覚えることは確かに意味のあることですが、人間の時間とエネルギーには限りがあることを考えると、いかに時間をうまく配分し、好奇心と想像力を維持し、深く考え、より大きな価値を生み出すかが、制約下での最適化問題になります。現在、人工知能技術は、基礎知識の習得時間という制約の 1 つに変化をもたらします。元々は暗記する必要があった知識の一部を人工知能の知識システムに組み込むことで、創造的思考に費やす時間を増やすことができます。天体物理学の問題を考えるときに宇宙速度の値を使用する必要があるとします。第一宇宙速度や第二宇宙速度などの基本的な知識ポイントを覚えるのに多くの時間を費やす必要があるかもしれません。人工知能技術は人間の記憶をある程度外部化することができます。専門知識システムはこれらの質問に正確に答えることができます。この値を使用すると、人工知能知識システムからすぐに取得できます。

イノベーションの基本要素として学習し記憶する必要がある基礎知識はどれか、人工知能知識システムへの即時利用と外部化に適した知識はどれか。これは、教育、神経生物学、心理学、人工知能などの総合的な分野が関わる複雑で包括的な問題です。現時点では、この点に関して成熟した研究と結論はなく、継続的な仮説検証が必要です。しかし、理論と実践の相互検証を通じて、必ず最適点が見つかると信じています。最適点を見つける道筋においても、現在の教育モデルに新たな考え方がもたらされるでしょう。

人工知能知識システムがどのような形式でどれだけの知識を蓄積し、どのように効果的な人間とコンピュータの相互作用を行って機械の支援や人間とコンピュータのコラボレーションの機能を実現するかは、技術的な問題である。人工知能技術の活発な発展に基づき、明確な定義と標準化されたタスクの条件下では、近い将来、人工知能電子アシスタント、さらには電子エキスパートが、ある程度の基礎知識の記憶、さらには基礎知識に基づく多段階の推論を実現し、人々を自分自身に戻し、世界の細部を観察し、宇宙の広大さを想像し、世界を変える方法を模索し、人生の意味を追求することに多くの時間を費やすことができるようになる。

中国は古来より教育を重視する優れた伝統を有しており、現在では人工知能技術に対する深い理解と先見性、行政システムの優位性、そして大規模な人口基盤を有しています。このような発展の黄金期において、中国は教育と学習パラダイムと組み合わせた人工知能技術の探求において世界の最前線に立つ可能性が非常に高いです。