将来の知能社会に向けた人工知能の基礎教育の強化

人工知能の基礎教育を強化することは、将来の社会の発展に備えるための避けられない選択であり、要件です。教育の質の高い発展を推進する過程で、人工知能は、科学知識とコアテクノロジーのコンテンツキャリアとツールと方法を提供する「技術」としてだけでなく、「道」としても使用され、概念やアイデア、思考認識を提供し、「人間の自由の実現」と「人々の全面的な発展の促進」に役立ちます。

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人工知能は第4次産業革命や教育革命に影響を与える画期的な技術とみなされており、人工知能の基礎教育の重要性は社会的コンセンサスとなっている。教育部は「次世代人工知能発展計画」の公布に伴い、小中学生の必修科目や大学入試政策に関連プログラミング教育を組み込むことを相次いで提案し、北京や広州など5都市でパイロットプロジェクトを実施した。これは一般的に、基礎教育における人工知能の発展を促進するのに役立つと考えられています。

資本と教育競争の不安という「誇大宣伝」に駆り立てられ、人工知能の基礎教育における混乱は無視できない。

例えば、人工知能がプログラミングとして狭く捉えられていること、義務教育における国家カリキュラム基準が欠如していること、専任教員の専門性が低いこと、カリキュラム教科書などの資源配分の質が不均一であること、学校教育が校外研修に圧迫されながら校外勢力に大きく依存していること、学校教育が集団化、ニッチ化、選択化していく傾向が深刻であること、地域格差、都市と農村格差、学校間格差、男女格差が大きいこと、画一的な教育評価と功利主義的競争が共存していることなどが問題点を浮き彫りにしていることなどが挙げられる。人工知能の基礎教育の重要性が高まるにつれて、それはますます道具化され、資本化され、階層化され、功利主義的になり、これは明らかに人工知能の基礎教育の本来の意図や科学技術の善のための価値概念に反しています。

人工知能は、知能の本質を理解し、人間の知能と同様に反応できる新しいインテリジェントマシンを生み出そうとするコンピュータサイエンスの一分野です。この分野の研究には、ロボット工学、音声認識、画像認識、自然言語処理、エキスパートシステムなどがあります。人工知能は誕生以来、その理論と技術がますます成熟し、その応用分野も拡大し続けており、将来、人工知能がもたらす技術製品は人類の英知の「器」となることが想像できます。人工知能は人間の意識や思考の情報処理をシミュレートすることができます。人工知能は人間の知能ではありませんが、人間のように考えることができ、人間の知能を超える可能性もあります。

人工知能の基礎教育を強化することは、将来の社会の発展に備えるための避けられない選択であり、要件です。教育の質の高い発展を推進する過程で、人工知能は、科学知識とコアテクノロジーのコンテンツキャリアとツールと方法を提供する「技術」としてだけでなく、「道」としても使用され、概念やアイデア、思考認識を提供し、「人間の自由の実現」と「人々の全面的な発展の促進」に役立ちます。

基礎教育は職業教育や高等教育とは異なり、専門的な技能を養成したり、深い知識を習得したりすることを目的としているのではなく、子どもたちの将来の身体の発達、人格の発達、学問の発達、社会の発達の基礎を築くことを目的としています。科学的品質と科学的リテラシーは、現代社会における基本的な資質と不可欠な資質となっています。将来のインテリジェント社会では、コンピューターサイエンスやその他の分野が必然的にコア科学のカテゴリーに含まれることが予測されます。

人工知能は、コンピューターを使用して人間の特定の思考プロセスと知的行動（学習、推論、思考、計画など）をシミュレートする方法を研究する分野です。主に、コンピューターが知能を実現する原理と、人間の脳の知能に似たコンピューターを作成して、コンピューターがより高度なアプリケーションを実現できるようにする方法が含まれます。人工知能には、コンピューターサイエンス、心理学、哲学、言語学などの分野が関わります。自然科学と社会科学のほぼすべての分野を網羅しており、その範囲はコンピュータサイエンスの範囲をはるかに超えていると言えます。人工知能と思考科学の関係は、実践と理論の関係です。人工知能は思考科学の技術応用レベルにあり、その応用分野の1つです。思考の観点から見ると、人工知能は論理的思考に限定されません。人工知能の画期的な発展を促進するには、比喩的思考とインスピレーション思考を考慮する必要があります。数学は多くの分野の基礎科学であると考えられています。数学は言語と思考の分野にも入り込んでいます。人工知能の分野も数学的なツールを借りなければなりません。数学は標準論理、ファジー数学などの役割を果たすだけでなく、人工知能の分野にも入り込んでいます。それらは互いに促進し合い、より速く発展します。

小中学生にプログラミングを教えるということは、コードを暗記させたり、計算させたり、プログラムを書かせたりすることではありません。学習のコンテンツキャリアとパス形式としての人工知能の究極の目標は、学生が基本原理、問題解決のアイデアと方法を習得し、批判的思考と学習への興味という科学的精神を養うことであるべきです。現在、プログラミング、情報科学など、あらゆるレベルと種類の競争インセンティブが早期に導入され、悪質な競争とエリート選抜のメカニズムが形成されており、人工知能の基礎教育の可能性と公平性も阻害されています。今後は、競争の仕組みや機能をさらに最適化していく必要があります。同時に、しっかりとした基礎を築き、実践を重視し、思考力を強化し、イノベーションを追求するなど、人工知能の基礎教育の中核目標に対する人々の関心と理解を高めるために、さまざまな手段を通じて人々を導く必要があります。