AI 教育がアメリカの高校の授業に導入: 普遍的な AI 学習までどのくらいの距離があるのでしょうか?

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AI技術が社会に広く応用されるにつれ、優秀なAI人材と市場の需要の間に深刻な不均衡が生じています。こうした中、米国では小中学生向けのAI教育政策が策定され始めており、一部の大学でも授業にAIの授業を取り入れる動きが出ている。これにより、若者に必要な知識、スキル、倫理的思考が提供されるだけでなく、より多くの AI リーダーが育成されます。

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AIと社会の現状

エイダン・ウェンは米国の高校生です。これまで2学期連続で機械学習のコースを受講し、人工知能分野でのキャリアを目指すことを決意しています。昨年の夏、彼は肺のX線写真から肺炎の兆候を検出するのに役立つモデルを作成するコンテストに参加した。最優秀のMLモデルには北米放射線学会がスポンサーとなって1万2000ドルの賞金が贈られる予定だった。今年、彼は音声ファイルを使用して地震を予測するシステムを構築するという別のコンテストに参加し、次にNLPに目を向けました。

ウェンさん以外にも、多くの高校生が、実践的な AI 体験を提供するこれらの新しいコースの恩恵を受けています。このようなコースの開設は、若者に必要な知識、スキル、倫理的思考を提供するだけでなく、次世代の AI リーダーに刺激を与え、AI 人材に対する高まる需要に応え、AI がますます浸透する世界でより大きな役割を果たせるようにします。

しかし、求人検索サイト「Indeed」のデータによると、AI関連の仕事に対する現在の需要の伸びは、興味や能力のある求職者の増加をはるかに上回っています。最近の O'Reilly の調査によると、企業のほぼ半数が AI 活用の障害の 1 つとして技術者の不足を挙げており、AI 関連の概念と基本的な運用スキルの評価が重要であると考えていることがわかりました。

一方で、高校のAIコースはまだ非常に少なく、そのようなコースの開発はまだ初期段階にあります。この問題に対処するため、カーネギーメロン大学のコンピューターサイエンス教授であり、K-12教育AIイニシアチブの創設者であるDavid Touretzky氏は、教育者、研究者、業界の専門家を集め、小中学生向けのAI教育に関する国家ガイドラインを策定しました。

このガイドラインは、データから学習するためのコンピューターのトレーニング、AI と人間の自然なやり取りに伴う課題、AI が社会に与えるプラスとマイナスの影響など、いくつかの重要な AI の考え方に基づいています。トゥーレツキー氏は「人々に社会の発展の現状を理解してもらい、技術革新として技術開発に参加してもらいたい」と語った。ガイドラインはまだ作成中だが、一部の学校ではすでに対応するAIコースを開設している。

AI教育のリーダー

ウェンさんは私立大学のヌエバ・カレッジで機械学習のコースを学んでいます。 2016 年以降、Nueva では、必須科目と選択科目のコンピュータサイエンスコースに加えて、2 学期の機械学習コースも提供しています。

同校のコンピューターサイエンス教師、ジェン・セルビー氏は、機械学習コースは当初、生徒の好奇心を満たすために設計されたが、生徒のグループが機械学習を使用して自主学習プロジェクト用の複雑なスペルチェッカーを構築した後、より専門的な環境で生徒に学習ツールを提供する必要性を感じたと語った。「たとえアルゴリズムを書いているのがあなたでなくても、少なくともこれがどのように機能するかをある程度理解しておくことは非常に重要です」とセルビー氏は言う。「なぜなら、将来そのチームの一員になるかもしれないし、そのアルゴリズムの影響を受けるかもしれないからです。」

当時、約30人の学生がそのコースに申し込みました。セルビー氏はまた、非営利団体や独立系開発者からのオープンソースデータを活用して、自身のコースで常に機械学習の最新の研究成果を学生に提供できるようにしています。しかし、AI の最新のアイデアに関する知識では、彼女の生徒たちが彼女より優れていることもあります。

昨年春に機械学習モデルのトレーニング方法に関する単元で、彼女は、Atari の Breakout のようなビデオゲームをプレイするように AI モデルをトレーニングする最良の方法は、アクションに対する報酬に基づく強化学習アプローチを使用することだと述べました。しかし、学生の一人は、Uber AI Labs のブログ記事を読んで、Atari ゲームでの実験で「強化学習」とは異なる「進化的トレーニング」という比較的効果的な方法が見つかったという異なる意見を持っていました。

AIコースについて

機械学習アルゴリズムにおけるバイアスの可能性などの倫理的問題も、AI コースの重要な部分です。ノースカロライナ大学理数学部のコンピュータサイエンス講師であるシャーロット・ダンガン氏は、AI 設計においてアルゴリズムの偏りがどのように生じるのかを研究するコンピュータサイエンスの単元を教えています。

AI が偏った結果を生み出す可能性があることを示すために、学生たちは「Guess Who」と呼ばれるカードゲームをプレイするように求められました。ゲーム中、プレイヤーのペアはさまざまな漫画の顔を描いたカードを受け取ります。プレイヤーは 20 の質問 (「あなたの顔は男性ですか?」) を使って相手のカードの顔を正しく推測しようとします。学生はゲームのルールに基づいて最適な答えを得るためのアルゴリズムを開発するよう求められます。彼らはすぐに、黒と茶色の面を持つカードは数が非常に少ないため推測が最も簡単であることに気付きました。これは、データセット、つまりカードのデッキに偏りがあることを示唆しています。「学生たちは、黒人少女のカードを欲しがる人は誰もいないことにすぐに気づいた」とダンガン氏は語った。

NCSSM は、ノースカロライナ大学システムに属する公立の 2 年制寄宿学校です。同社は最近、PrecisionLenderソフトウェアの創設者であり卒業生のCarl Ryden氏から200万ドルの資金提供を受け、AIプログラムを正式に開始した。同校は、この助成金を利用して、来年からキャンパス内で機械学習コースやAIに関するその他のインタラクティブなビデオコースを提供する予定だ。

AI教室のより深い意味

高校に AI コースを提供することで、より多くの女子、有色人種、その他のテクノロジー分野で過小評価されているグループをこの分野に引き入れることも期待しています。 AI4ALL はサンフランシスコを拠点とする非営利団体で、アメリカのトップ 11 大学の学生に機械学習サマーキャンプを提供しています。 2 週間の集中プログラム中、主催者はロボット工学、医療、ソーシャルワーク、メディア、公共政策の分野で AI 研究プロジェクトに取り組む大学院生を支援します。

この団体は卒業生にさらなる研究を進めるための奨学金を提供しています。もう一つの目的は、参加者が地域社会の問題に AI を適用する方法を見つけることを奨励することです。 AI4ALLの卒業生で、現在カリフォルニア州サンノゼのハーカースクールの3年生であるアールズ・グプタさんは、キャンプ卒業生のリリ・サンさんと一緒に完成させた独立したプロジェクトを支援するために、2018年に奨学金を受け取りました。 2017年に北カリフォルニアで発生した壊滅的なタブス山火事にヒントを得て、2人の女子学生はドローンと機械学習を組み合わせたAIモデルを構築し、自然災害に対応して山火事をできるだけ早く検知できるようにした。

アーズ氏とリリ氏は、工場やキャンプファイヤーの煙の写真を含む 1,400 枚の煙画像のデータセットをまとめ、それを使用して 3 つの機械学習モデルのトレーニングを行いました。最も成功したのは、多層パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークで、山火事の煙画像を 93.8% の精度で正確に識別することができました。 2人はまた、昨年の深刻な山火事シーズンの画像を使用してこの夏にデータセットを拡張する予定であり、単に「これは山火事か？」という疑問を解くのではなく、各画像を火事の強さと種類に応じて分類できるようにモデルを改良したいと考えている。「市販のドローンで概念実証ができれば素晴らしいと思います」とリリ氏は付け加えた。

AI4ALLは今春の終わりまでに公開AIコースをリリースする予定だと、同団体の最高経営責任者テス・ポズナー氏は語った。このコースはサマーキャンプの内容をベースにしており、プログラミング言語Pythonの紹介などの技術的なトピックや、AIが社会に与える影響などの社会問題も取り上げられ、大学の教員や一般の人が視聴して学ぶことができます。ポズナー氏はまた、「世界中から何千ものコースのリクエストを受け取っており、この問題は非常に緊急です」とも述べた。彼らのAIコースのビデオは、まもなくインターネットで見られるようになるだろう。