人工知能がどのように高等教育を変えることができるか| イノベーション| スミソニアン - 記事、イノベーション、イノベーター

当日、カリフォルニア州のパロアルトでセバスチャン・スランと出会い、自動運転車を合法化した。ジェリーブラウン知事は、会社のコンピューター制御プリウスの1つでGoogleキャンパスに到着し、法案に署名しました。「カリフォルニアは大したことだ」とグーグルの自動運転車プログラムの創設者であるスランは言った。「ここでは法律を制定するのが難しい傾向があるからだ」

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2012年のアメリカの創意賞の受賞者が、高等教育は基本的な人権であるべきだと考える理由

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Thrunのロボットの1つのモデルであるMinervaは、アメリカ歴史博物館でのガイド付きツアーです。（ケンアンドレイヨ）

Sebastian Thrunは、人工知能の専門知識を人間に変えています。（イーサンヒル/合成画像：NASA; Google; Udacity）

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セバスチャン・スラン

彼はそれを典型的な控えめな表現で言った。 10年前に技術的な初期段階にあったアイデアは、Thrunと彼の同僚が砂漠のテストコースで数マイル以上走ることができる車両を開発するために競い合っていたときに、国の最も人口の多い州によって公式に認可されました。 ThrunはGoogleのLarry Pageを引用しています。彼はメンターの1人と呼んでいます。「大きく考えなければ、大きなことはしません。大きな問題であろうと小さな問題であろうと、私は同じ時間を費やします。そのため、社会を本当に前進させる大きな問題に取り組むこともできます。」

スランは、マンダリン語コース、ヘアカットバン、オドワラの冷蔵庫を備えた広大なGoogleキャンパスではなく、パロアルトのにぎやかな商業地区の雑然とした会議室でこれを言っています。オフィスは、スタートアップ101のように見えます。ホワイトボードの熱狂記法、従業員のワークステーションでのNerfブラスター、休憩室に並ぶシリアルボックスの宝庫、会社のロゴ入りのTシャツ。

これは「21世紀の大学」と名付けられたUdacityの本部であり、Thrunは次の大きな問題である教育において次の大きな亀裂を取っています。彼は相変わらずグーグルで週に1日を過ごし、スタンフォード大学の無給の研究教授（妻のペトラディアケススランは比較文学の教授）ですが、Udacityは45- 1歳のドイツ生まれのロボット工学者が家に電話をかけます。

Udacityは、2011年に彼とPeter Norvigがスタンフォード大学で教えていたコース「人工知能の紹介」をインターネット経由で世界に公開したときに、Thrunが経験したことにルーツがあります。「反応の数にショックを受けました」と彼は言います。クラスは数か月後にNew York Timesを作成し、登録数は58, 000から160, 000に急増しました。「当時、レディー・ガガのコンサートに行って、「あなたのコンサートに参加するよりも多くの生徒がクラスにいる」と思ったことを覚えています」とスランは言います。しかし、それは単なる数字ではなく、授業を受けたのは誰でしたか。商売人、高校生、退職者、透析患者など、あらゆる層の人々でした。Thrun、その態度は、大陸のサンフロイドとシリコンバレーの陽気の融合です（予想される正確なスピーチを実現します）「スーパー」や「めちゃくちゃ」などのインテンシファイアを備えたドイツのロボット工学者から）、「私は、「わあ、本当に助けが必要な人に手を差し伸べている」と気づきました。」」

最後の火付け役は、元ヘッジファンドのアナリストであるサルマン・カーンによるTEDトークでした。サルマン・カーンのカーンアカデミーのビデオ「201, 849, 203レッスン」では、三角関数の使用からマークロスコのペイントテクニックまで、すべての指導を行いました。「私を動かしたのは、1人のインストラクターが何百万人もの人々に到達できることでした。これはインストラクターではないかもしれませんが、元財務担当者でした。」

チャールズリバーベンチャーズからの資金援助と、デビッドスタベンズのような元スタンフォードAIの同僚の助けを借りて、今年2月にスランは、MOOCと呼ばれる「大規模なオープンオンラインコース」を提供するUdacityを立ち上げました。 udacity.comにアクセスすると、わずか数分でThrunの統計101に登録できます。ベイジアン確率の問題に戸惑い、授業料は不要です。すべて無料のコースは、学者だけでなく、Redditの創設者であるSteve Huffmanや連続起業家のSteve Blankなどのシリコンバレーの重鎮によっても教えられています。 NvidiaやGoogleなどの企業は、スポンサーとしてだけでなく、潜在的に、Udacityコースを修了する学生の将来の雇用主としても署名しています。コースを修了した後、学生は、教育試験会社Pearson VUEが実施する試験を有料で受けることにより、雇用主を示す資格を取得できます。

スランは、ますます人口が増えている分野の新人であることを認めています。彼の元スタンフォード大学の同僚であるアンドリュー・ングとダフネ・コラーは、数十の大学と提携するコースラを開始しましたが、多くの大学がオンラインで提供を開始しました。 10年前に資料をオンラインで公開し始めたMITは、edXのハーバード大学と最近提携しました。「フェニックス大学では、1989年から学位プログラムを実施しています」とスランは指摘します。しかし、彼が見ているように、オンライン教育には新しい思考、つまり教育媒体としてのインターネットの可能性を最大化する情報を提示する新しい方法が必要です。デューク大学の英語教授であり、マッカーサー財団のデジタルメディアおよびラーニングコンペティションの共同ディレクターであるキャシーデイビッドソンは、Thrunの企業をオンライン学習のリエンジニアリングの触媒としてより広く見ています。彼女は彼を「真の先見の明」と呼び、「つまり、彼は現実主義者だ」と付け加えた。

現在、ほとんどのMOOCは基本的にインターネットに投稿された講義で構成されています。「非常に退屈でインスピレーションに欠けます」とスランは言います。彼は状況を映画などのあらゆる媒体の夜明けと比較します。「最初のフル機能の映画は、フィジカルプレイの録画でした。 Udacityは台本を書き直しています。話をする頭ではなく、Thrunの手がホワイトボードに書いています（「手を偶然に手に入れた」と彼は言います、「しかし、人々はそれを愛していました」）; 1週間後のクイズではなく、その場での問題解決がレッスンに盛り込まれています。 Udacityを従来の教育機関から、そしてオンラインの前身から区別するのは、問題の特定と解決に重点が置かれていることです。「学習は、人々が考え、働くときに起こると固く信じています」とスランは言います。 UdacityのWebサイトは、「成績に関するものではありません。ある満足した学生は、Udacityが大学のコースをオンラインにすることとオンラインの大学のコースを作成することの違いを定義したと書いています。

Thrunが自動運転車のジーウィズテクノロジーの背後にあるより大きな社会的輸入について確信しているように、「命を救うことができ、都市の外観を変えることができ、人々が車を共有するのを助け、盲人や高齢者を助けることができます」 —彼はUdacityの大きな約束に情熱を傾けています。カリフォルニアだけでも、コミュニティカレッジに入学するのを待っている学生は470, 000人を超えています。「政府には、支出を賄う資金がありません」とスランは言います。「教育は本当に危機にinしています。」

彼は、Udacityで、仕事、子供、住宅ローンを持つ人々が教育を利用できるようにしたいと考えています。ホワイトボードのテーブルで、彼は書き始めます。「人生がどのように配置されているかを見ると、今は遊びであり、幼稚園から高校まで学習し、高等教育まで、それが仕事で、それが休息です」と彼は言います。これらは私たちのフェーズであり、連続しています。彼は、「学習」が「仕事」と「休息」の下にあるように、一瞬の言葉を書き留めて言います。なぜ大学の後に学習をあきらめるのですか？そして、なぜ大学を去るとき、大学は学生に教えることをあきらめるのですか、と彼は尋ねます。「私のHMOは、必要に応じて生涯の取引を提供してくれるので、なぜ私の大学ではありませんか？」

MOOCは、従来の大学の学位よりも、高等教育をより利用しやすく、手頃な価格で、雇用主のニーズに即応する可能性を提供します。しかし、元教育長官ウィリアム・ベネットが示唆したように、彼らは教育における「アテネのようなルネッサンス」の発足を助けるでしょうか？ CourseraのNgは、オンライン教育は従来の大学に取って代わるのではなく、影響を与える可能性があると述べています。「コンテンツは、好きかどうかにかかわらず、ウェブ上でますます無料になります」と彼は言います。 MOOCs augurは、いわゆる「反転教室」であり、学生は前週にオンラインでクラスを見て、「講義を受けるのではなく」積極的に授業に参加します。

Thrunは、オンライン教育は10年前の自動運転車と同じような過渡期にあると考えています。これは、彼自身の問題を特定する力になります。 Googleの自動運転車プログラムのエンジニアリングヘッドであるChris Urmsonは、Thrunを「何かが起こる必要があるかを知る洞察力を持っている」が、「純粋に先見の明ではなく、実際に行って実行する意志と実行力がある」と説明していますそれ。（1人で2つのミックスを見るのはまれです。）（彼の運転する車では、Thrunの二重の性質を見ることができます。シボレーボルト、静かで左脳効率の真髄、そしてポルシェ、エゴの冒険的なエンブレム、そして、Udacityは別のThrunの強迫観念に語ります。「私にとって、規模は常に魅力でした。小さなものを大きくする方法。社会の問題はしばしばそこにあると思います。良いアイデアを取り、それを多くの人々に合わせて拡張してください。」

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スランは、大規模で複雑な問題に取り組む前に、ドイツのハノーバーに近い小さな町でティーンエイジャーとして小さな複雑な問題に取り組みました。彼は両親からの贈り物であるNorthstar Horizonコンピューターで、ルービックキューブを解くためのプログラムを書いてみました。ボードゲームのペグソリティアをプレイする別のプログラムでは、数学で「NP困難問題」として知られているものを使用しました。各ステップで、解決時間は指数関数的に増加します。「私はプログラムを開始し、1週間待ちましたが、何の進展もありませんでした」と彼は言います。「私は、わからない、深い、深く、何かが理解できないことに気付きました。プログラムは何千年も実行できることを。高校生として、それはあなたの概念ではありません。」

ボン大学で機械学習を学びましたが、心理学に手を出しました。「当時の私の情熱は人間であり、人間の知性を理解していました」。1991年、カーネギーメロンでAIの先駆者ハーバートサイモンとアレン・ニューウェル、小さなロボットを構築し、機械学習に関する彼の理論をテストします。しかし、それでも、彼は研究室を超えて考えていました。「ロボットを本当に賢くしたかったので、すぐに科学者に感銘を与えるのではなく、社会の人々を本当に助けることができるほど賢くしたかった」と彼は言います。

彼は実際にピッツバーグの高齢者介護施設でロボット看護師を養成しながら、看護の非常勤教授になりました。別の初期の取り組みであるミネルバというロボットは、スミソニアン国立アメリカ歴史博物館への訪問者を歓迎する「ツアーガイド」でした。それは、学習体験であったとThrunは言います。「実際に人の間にロボットを置いたらどうなりますか？たとえば、訪問者はロボットの能力をテストしようとしました。「ある時点で、人々は壁のように並んで、ロボットが近くのカフェテリアのように操作方法がわからないエリアに運転することを望みました」と彼は言います。「そしてロボットはそうしました。」

2001年、スランはスタンフォードに行き、そこでシリコンバレーの精神が啓示のように彼を襲った。「ドイツでは、あなたが尋ねることが許されない質問がたくさんあります」と彼は言います。「そして、私にとって、イノベーションの核心は非常に賢い人々が質問をすることです。」「信じられないほどの欲求」、「どこにでも行って何かを宣言するだけではない」という質問をします。彼は、「シリコンバレーはワシントンDCから2, 500マイル離れていなかった」と言います。その社会革新は技術革新に追いつくことができます。「問題から抜け出す方法を規制することはできません」と彼は主張します、「私たちは抜け道を革新する必要があります。」

その精神で、彼は最終的にグーグルに向かう車の初期バージョンの仕事に没頭しました。 2007年、彼はGoogleの360度マッピング機能であるStreetviewの開発を支援するためにスタンフォードから1年の休暇を取りました。「当時、これまでで最大の写真データベースである驚くべき操作になりました。」その後、彼はAIドリームチームを編成して自動運転車を実現しました（2005年の無人車両のDARPAグランドチャレンジで優勝したスタンレーという名前のバージョン）、アメリカ歴史博物館が開催）、拡張現実「Googleメガネ」などの製品を開発するためのスカンクワークとしてGoogle Xを設立しました。

Udacityは、Thrunにとってはむしろ出発のように思えるかもしれませんが、彼のGoogleの同僚であるUrmsonは、「純粋に技術的な軸」では異なりますが、他の作品と「この変革的な影響を与える機会」を共有していると言います。 Thrunは、運転をハッキングしたのと同じ方法で教育をハッキングし、それを構成部品にドリルダウンし、テストと再テストを行うつもりです。「私たちは多くのA / Bテストを行っています」と彼は言います。シリコンバレーで人気のあるWebページの2つの異なるバージョンを比較して、どちらがより効果的かを確認する手法について説明します。「大量のデータがあります。彼は、4歳の息子に科学的なテストを実施したことさえあると冗談を言っています。「初日にキャンディに無限にアクセスできるようにしました。2日目は突然、それが気に入らなくなりました。もう。」）

彼の統計コースでは、時折「非常に難しい」定理を発表します。しかし、彼はどれだけの人が努力するかを見たいと思っています（60％、判明）。彼のコースは学生に無限のチャンスを与えるので簡単すぎると不満を言う人もいますが、彼はカーンの考え方は異なる学生が異なる速度で学ぶという考えに触発されたと言います。「初めは、私は典型的な教授でした。あなたはちょうど1つのチャンスを得ると言っていました」と彼は言います。「多くの学生が不満を言いました。「なぜこれをするのですか？私が実際に成功している瞬間になぜあなたは奪うのですか？」

今回、彼は、彼がそれを間違えているのかもしれないと気づきました。「ゼロから始めています」と彼は言います。「私は、私たちがそれを正しく行う方法を理解していないことに気付いた最初の人です。彼は、教育における「この奇妙な不均衡」を、「支払った価値と提供するサービスの間」で是正したいと考えています。

Norvigが主張するように、「あなたが4年間学校に通って、それで終わりだというこの考えは、それを減らすつもりはない。今から10年後、あなたは大学で訓練されていない何かをすることになります。それは10年前に存在したキャリアではないからです。彼は現在Udacityで教えています。

Google Thrunでは、Streetviewのようなプロジェクトに取り組む余裕とお金がありました。そこでは、「それが何がいいのか、それがちょっとクールだったということ以外は、本当にわかりませんでした」と彼は言います。彼のUdacityへの投資はより個人的なものです。 DARPAの元ヘッドであるRegina Duganの言葉を引用するのが好きです。「失敗しないとわかったらどうしますか？」