高校生たちは皆ニューラルネットワークを勉強しており、教師である私は圧倒されています

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この記事はAI新メディアQuantum Bit（公開アカウントID：QbitAI）より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

「最近は高校生が5について話すのではなく、大学院生の機械学習プロジェクトをつかみに来るんです。」

昨日、アメリカの高校教師が助けを求める投稿がRedditで話題になった。

彼の生徒の一人が機械学習に関するプロジェクトに取り組んでおり、彼に助けを求めました。

しかし、これは彼の能力を完全に超えているため、教師は AI の専門家が子供に何らかの指導を与えてくれることを期待しています。

この高校生のブログを読んで、多くのネットユーザーが彼を「天才高校生」と称賛した。

彼の研究は多くの大学院生よりも優れており、彼の将来は無限であると言う人もいました...

アメリカの高校生は「天才」と称賛されるほどAIをどの程度勉強しているのだろうか？

アメリカの高校生の野望

アイザック・クレメンツォフという名のこの高校生は、米国バーモント州にある州内でトップクラスの公立高校であるシャンプレーン・バレー・ユニオン高校に通っています。

アイザックは現在12年生で、私の国では高校3年生に相当します。

今年 9 月、アイザックは機械学習に関する初の研究プロジェクトを開始し、研究ノートを記録するための特別なブログを開設しました。

過去 3 か月間で、彼は何万語ものメモを蓄積してきました。それらは論理的に一貫しており、最も単純なものから最も複雑なものまで多岐にわたります。そこには、最初のプロジェクトの設定や研究の目的から、遭遇した問題や専門家の回答を求めるまでのあらゆるプロセスが詳細に記録されています。

プロジェクトの標準化と全体的な枠組みから判断すると、アイザックの機械学習プロジェクトは確かに大成功です。彼の献身、真剣さ、執筆のアイデアは、普通の高校生のそれを上回っています。

Reddit の一部のユーザーは、彼の文章力は多くの大学院生を凌駕していると称賛した。

しかし、文章のスタイルがどれだけ優れていても、枠組みがどれだけ明確であっても、研究自体の価値を説明することはできません。

アイザックはどんなプロジェクトに取り組みましたか?

このプロジェクトに関する彼の最初のブログ投稿の説明によると、彼が行っているのは、AIを使用して現実世界の動く物体を芸術的に処理して再現することであり、それによってAIの創造物が芸術と呼べるかどうかを議論している。

簡単に言えば、ビデオスタイルの転送を実現することです。

この目標を達成するために、Project Isaac では 3 つの異なるアルゴリズムを使用します。

1 つ目は、時間に依存する物理プロセス (水の流れ、弾道の軌道など) をシミュレートする機械学習アルゴリズムです。物理プロセスは微分方程式によってモデル化されます。

2 番目のアルゴリズムはアニメーション アルゴリズムで、動き中の光と影の効果を処理するために使用されます。

3 番目は、結果のスタイルを転送するために使用される芸術的なスタイル アルゴリズムです。

これを基に、彼は最終的なプログラム アーキテクチャ図を作成しました。

上記の仕事はどれも簡単ではなく、微積分、コンピュータグラフィックス、流体力学などのコースが含まれ、しっかりとしたコンピュータの基礎とプログラミングの経験が必要です。高校生がこれらのスキルを完全に習得できるとは想像しがたいです。

アイザックの説明から、彼は高度な数学とコンピューターに関する一定の基礎知識を持っていることがわかります。たとえば、彼は高速フーリエ変換を使用して微分方程式を解く方法を知っています。

しかし、SciPy の FFT パッケージを発見するまで、アルゴリズムの実装に困難が生じました。

プログラミングに関しては、アイザックは最も基本的なスキルを習得できます。

しかし、複雑な CNN および GAN​​ アルゴリズムの原理は、まだ高校生の範囲を超えています。

これまで彼が使用したアルゴリズムは、CNN であれ GAN であれ、すべて TensorFlow の無料チュートリアルからのものです。Isaac の仕事は主に、実際の測定結果や大学の研究者への訪問を通じて、アルゴリズムのフレームワークと機能モジュールを理解することです。

ニューラル ネットワークの数学的原理や構築方法、またニューラル ネットワークのトレーニング方法については、アイザックはあまり知りませんでした。

たとえば、彼はかつてモデルトレーニングデータの収集について心配していましたが、大学の研究者から Kaggle には多くのデータセットが用意されていると聞き、自分のノートブックではなく Google Colab を使用してモデルをトレーニングすることを提案されました。

彼は本当に天才なのでしょうか？

ここまでくれば、いわゆる「天才高校生」というのは誇張であるということは皆さんもおわかりいただけると思います。

提案された研究目標は野心的で、幅広い知識を必要とします。この研究の作業負荷を完了するには、チームメンバーの努力が必要になる可能性があります。

しかし、彼には関連する確かな専門知識が欠けており、機械学習の分野における基本的な常識さえも理解していませんでした。彼にとって、これほど大規模なプロジェクトを一度に処理するのはやや困難でした。

このため、Isaac の最新のブログ (12 月 4 日) では、引き続き GAN の基本的なトレーニング方法に慣れることについて取り上げています。

このブログ記事では、大きなピクセルの画像を処理する際に GAN ジェネレータが崩壊する問題を発見し、NVIDIA のソリューションから学び、GAN にスタイル マッピング ネットワークを追加してこの問題を解決することを提案しました。

アイザックは、基礎となる原則よりもフレームワークの部分に多大な労力を費やしており、彼の理解は比較的正確です。ニューラル ネットワーク自体に対して軽い最適化を実行することもできます。

ネットユーザーたちは、アイザック氏の研究成果や進歩よりも、むしろ彼の真剣で厳格な姿勢、そして現象から疑問を提起し、解決策を見つけようと努める探究心を評価した。

落ち着いた声

アイザック君の先生は投稿の中で、彼がこの分野で成功するだろうと疑いはないと述べている。

しかし、彼はアイザックが今尋ねている質問に答えることができず、彼を正しい方向に導くことができないのではないかと心配していました。

コメント欄ではアイザックさんが賞賛されただけでなく、生徒を大切にする素晴らしい先生がいることを羨ましがる人もたくさんいました。

しかし、投稿自体に疑問を呈する人々もいる。彼らは、過度の賞賛や注目を招く投稿は学生にとって良くないことであり、若者は学生に自分の興味を追求するよう促す方法について注意を払うべきだと考えている。

ジェダイの騎士にもルールと制約があります。

教師の懸念については、一部のネットユーザーは次のようにアドバイスした。

あまり心配するよりも、生徒が興味のあるトピックを自分で探求できるようにし、挫折してもストレスを感じないようにする方がよいでしょう。教師が生徒を導くために「正しい」道を確立する必要はありません。

このいわゆるアメリカの「天才」高校生の行動は宣伝する価値があるのだろうか？