幼少期から始める：AIを学ぶのに最適な時期は中学生

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

人工知能革命が世界を席巻しています。人工知能と機械学習の学習は、もはやコンピュータサイエンスの専門家だけの領域ではありません。さまざまな分野の大学院生や高校生までもがこの分野を研究しています。ここから根本的な疑問が生まれます。人工知能について学び始めるのに適した時期はいつでしょうか?

私たちの推測では、学生たちは幼い頃から、特に中学生の頃から AI を学ぶのが最善だろうと思います。この夏、AI/ML 入門コースを教えた後、少し注意が必要な点がいくつかある一方で、中学生でも AI/ML を理解できることがわかりました。

まず、ほとんどの中学生がすでに学習している知識を紹介します。コーディングに関しては、6 年生から 8 年生の生徒の中には、Scratch などのブロック コーディングであれ、Java などの実際の言語であれ、コーディングの基本原則を理解している生徒がいます。運が良ければ、Python を知っている生徒もいます。

ループや if 文などの基本的なコーディングの概念を理解できれば、表面的に AI を学ぶのに高度なコーディング スキルは必要ないため、学生は AI の概念を学ぶことができます。

数学では、ほとんどの生徒は、事前に学習していない限り、基本的な代数概念を学ぶ必要があります。ほとんどの生徒は、xy 軸や傾斜などの座標平面についてはよく知っているので、ここから教え始めるのが最適です。しかし、これは損失関数や勾配降下法など、これらの概念の背後にある実際の理論を教えることができないことを意味します。私たちは、全体的なトピックをわかりやすく説明し、それを現実世界でどのように適用するかを示すことに全力を尽くします。

ほとんどの中学生の全体的な数学レベル | 出典: 著者、Desmos 経由

教育哲学

肯定的な強化と励ましは、若い生徒のやる気を維持し、概念を理解していることを認識させる最も効果的な方法です。

中学生に人工知能を紹介するには、最も基本的な知識から始めなければなりません。まず、AI は完全に独立して動作できる恐ろしいロボットであるという考えを払拭する必要があります。私たちの経験から言うと、ほとんどの学生は AI は「アベンジャーズ/エイジ・オブ・ウルトロン」に出てくるものだと考えています。まず、人工知能とは何かを明確にし、正確で正確な例を挙げる必要があります。

私たちは、Amazon Alexa から Netflix のおすすめ機能まで、AI が彼らの生活にどのように浸透しているかを取り上げ、AI とは何かをより深く理解できるようにしました。

最も重要なのは、生徒の関心を維持するために、AI が学習にとってなぜ重要であるかを理解してもらうことです。将来の仕事のほとんどに AI が関わるようになることを理解する必要があり、今これらの概念を学んでおくと高校や大学で有利になります。医学や経済学など、実用的な AI へと向かっている分野を例に挙げることで、さまざまな興味を持つ学生の関心を引き付けることができます。

人工知能は、人間の知能をシミュレートするタイプの機械です。これらの機械は、人間のように考え、行動するようにプログラムされています。

中学生が人工知能や機械学習を理解できるようにするには、教えるトピックが非常にシンプルで直感的である必要があります。私たちの説明では、機械は自身の結果から学習し、何千ものテストを実行して自分自身を改善します。

しかし、中学生にとっては、次の例の方が理解しやすいでしょう。AI は、正方形と三角形の違いがわかるまで、正方形と三角形を何度も見せられる小さな赤ちゃんです。モデル学習のためのデータとラベルの提供に関する基本的な概念をわかりやすく説明しました。

これは教えるべきではないことだ | 画像ソース: KDnuggets

AI と機械学習を区別しようとするよりも、両者は非常に似ており、本質的に同じものであると単純に言う方が適切です。両者を区別しようとすると、すでに混乱している中学生がさらに混乱するだけです。これは、小学生に 0 が最小の数であると教え、大きくなってから負の数の存在を教えるのと同じ戦略です。

ディープラーニングと標準的な機械学習

確かに、ディープラーニングを教えることは最も効率的なアプローチではありません。線形回帰やロジスティック回帰などの標準的な機械学習アルゴリズムの基礎から始めることで、学生は圧倒されることなく概念を簡単に理解できるようになります。学生が代数を学習し、基本的な線形方程式 (y=mx+b) を理解していれば、線形回帰がどのように機能するかを理解できます。同様に、肯定的な強化は生徒のやる気を維持します。

ディープラーニングとニューラル ネットワークを教えなければならない場合は、シンプルにしておきましょう。ニューラル ネットワークを説明すると、これは ƒ(x) のような関数であり、ƒ はネットワーク、x はデータです。この関数の目的は、出力をデータの実際のラベルにできるだけ近づけることです。トレーニング プロセス中、正しい出力を得るために方程式が継続的に改善されます。これにより、ディープラーニングは中学生でも理解しやすい基本的な代数関数のように見えます。

人工知能、機械学習、ディープラーニングを説明する最も簡単な方法 | 出典: Edureka

プロジェクトと課題

繰り返しになりますが、対象グループは若者であるため、主な目標は彼らのやる気と興味を維持することです。プロジェクトを実行することがより良いアプローチであることに疑いの余地はありません。これらのプロジェクトのコーディングから得られた実践的な経験は、各部分がどのように組み合わさっているかを理解するのに非常に役立ちました。

これはまた、これらのプロジェクトが可能な限りシンプルで楽しいものであるべきであることを意味します。たとえば、乳がんの分類プロジェクトは、多くの学生が「がんを治している」と信じ、大きな動機付けとなったため、非常に人気がありました。

多くの場合、コードには実際のモデル以上のもの、たとえば構文やデータの前処理が含まれます。覚えておいてください。目標は実際のモデルに焦点を当てることです。つまり、他の多くのコンテンツは、学生に機械学習を教えるという目標とは無関係です。最も重要なことは、教師がプロジェクトの過程で生徒に実践的な機械学習の知識を教える必要があることです。

シンプルで効果的なプロジェクトを始める | 画像出典: 著者のノート

結論

中学生にとって本当に大切なのは、興味を育んであげることです。十分な情熱があれば、誰でも後から高度な概念を学ぶことができます。

経験から言うと、中学生に AI や機械学習を教え、できるだけ早くインスピレーションの種をまくことは完全に可能です。しかし、まだ発達段階にある数学やコーディングのスキルを教え、怠けないようにすることが重要です。

中学生に人工知能について教えるとき、あなたの目標は彼らに会社を設立させたり研究を行わせることではありません。短期的にはより多くのことを学んでいるように見えるかもしれませんが、この考え方は長期的には彼らの成長を妨げることになります。私たちの目標は、次世代に AI 分野への興味を喚起し、それがいかに面白く重要であるかを広めることです。状況が複雑すぎると、生徒は怖気づき、威圧感を覚えてしまう可能性があります。

より多くの AI エンジニアが将来の発展の鍵となります。この分野にもっと多くの学生を引き付けるためには、学生がこれらの厳密な概念についてしっかりとした基礎を身に付けていることを保証することが非常に重要です。中学生にとって本当に大切なことは、彼らの興味を伸ばすことです。若いうちに興味と理解を伸ばすことは、間違いなく彼らをさらに前進させることになるでしょう。