Joseph Quallsにとって、それはすべてビデオゲームから始まりました。
それによって彼は「AIプログラムをいじくり回し」、最終的にメンフィス大学で電気工学とコンピューター工学の博士号を取得しました。 その後まもなく、彼はRenderMatrixと呼ばれる彼自身の会社を立ち上げました。RenderMatrixは、AIを使用して人々の意思決定を支援することに焦点を当てました。
会社の仕事の多くは、特にイラクとアフガニスタンでの戦争中に国防総省で行われました。軍隊がセンサーを使用し、敵を訓練するためにAIを使用する方法をAIがどのように使用できるかを見てきました、なじみのない環境。
Quallsは現在、アイダホ大学工学部の臨床助教授および研究者であり、AIが現代生活の多くの側面を変える可能性への興味を失っていません。 軍隊はAIの適用で最先端を走っています（パターンを認識し、データを分類し、ミスを調整することで機械が学習する）一方で、企業の世界は追いつくのに苦労しています。 このテクノロジーは教育への侵入を減らしましたが、Quollsは、AIが子供たちの学習方法の大きな部分を占めるのは時間の問題だと考えています。
各生徒は、それぞれの興味や能力に基づいて独自のミニカリキュラムに従うという、パーソナライズされた教育の概念の重要な要素であるとよく見られます。 AIは、子供たちが成功する可能性が最も高い分野に焦点を合わせるのを助けるだけでなく、他の何千人もの学生からのデータに基づいて、個々の学生が学習する最も効果的な方法を教師が形作るのにも役立ちます。
Smithsonian.comは最近、Quallsに、AIが教育に大きな影響を与える可能性があること、およびAIが直面する大きな課題のいくつかについて話しました。
それでは、子供の学習方法に影響を与える人工知能をどのように見ていますか？
人々はすでに個別化医療について聞いています。 それはAIによって推進されています。 まあ、同じようなことがパーソナライズされた教育で起こるでしょう。 大学レベルでそれを見るとは思わない。 しかし、人々が非常に若いときにAIとやり取りし始めるのを見ますか。 それはテディベアの形であなたのプロフィールを作り始め、そのプロフィールはあなたがあなたの人生を通して学ぶ方法を導くのに役立ちます。 プロファイルから、AIはより良い教育体験を構築するのに役立ちます。 私はこれが今後10年から20年に渡って行くと思うところです。
あなたには非常に若い娘がいます。 AIは彼女の教育にどのように影響すると予測しますか？
人々はそれらを完全に異なる2つの分野と考えているため興味深いのですが、AIと心理学は現在本質的にリンクされています。 AIの出番は、人間の心理学の分析を開始することです。 そして、ここにレンチを投げます。 心理学もAIの心理学を分析し始めています。 現在取り組んでいるほとんどのプロジェクトには本格的な心理学チームがあり、「AIがこの決定を下したのはなぜですか」などの質問をしている。
しかし、娘に戻ります。 AIがやろうとしていることは、彼女の心理プロファイルを把握しようとすることです。 静的ではありません。 時間とともに変化します。 しかし、彼女がどのように変化するかがわかるように、AIは私の娘からのデータに基づいて予測を行うことができますが、同じ背景を持つ同じ年齢の他の約10, 000人の女の子からも予測できます。 そして、「あなたは本当にアーティストですか、それとも数学的に傾いていますか？」
非常に複雑なシステムになる場合があります。 これは本当にパイインザスカイの人工知能です。 それは、あなたが個人として誰であり、時間の経過とともにどのように変化するかを理解しようとすることです。
今後数年間でますます多くのAIベースのシステムが利用できるようになり、娘はこれまでにない優れた教育を受けられるようになります。 私の娘は、自分のペースでアイディアに素早くさらされ、常に彼女を引き付け、間接的に自分の教育に影響を与えることができます。
AIを使用して教育をパーソナライズすることについて、どのような懸念がありますか？
人工知能が現在直面している最大の問題は、「なぜAIは決定を下したのか？」という質問です。 AIは間違いを犯す可能性があります。 大きな画像を見逃す可能性があります。 学生に関しては、AIは学生に数学的な適性がないと判断し、その学生をより高い数学の概念にさらさないように決定する場合があります。 それは、彼らが得意ではないかもしれないエリアにそれらを鳩の巣にすることができました。 興味深いことに、これは伝統的な教育における大きな問題です。 学生は取り残されているか、大学卒業後の結果に満足していません。 何かが失われました。
パーソナライズされた教育では、上記のような多くの問題を解決するために協力して多くの異なる分野が必要になります。 現在私たちが研究と学問で抱えている問題は、科学、工学、医療、芸術などの複数の分野のAIに関する共同研究が不足していることです。 真に強力なAIを実現するには、すべての分野を連携させる必要があります。
だから、AIは間違いを犯すことができますか？
間違っている可能性があります。 人間は間違いを犯すことを知っています。 AIがミスを犯すことに慣れていません。
AIが特定の決定を下した理由を人々に伝えるのに十分な苦労があります。 次に、AIがミスを犯した理由を説明する必要があります。 あなたは本当にその根性に取りかかります。 AIは単なる確率統計マシンです。
言う、それは私の子供が非常に数学的に指向する傾向があることを教えてくれますが、彼女はまた描画の適性を示しています。 所有するデータに基づいて、マシンはこの人物に関する特定のものに重みを適用します。 そして、なぜそれが何をするのかを本当に説明することはできません。 だから、私は常に、人を閉じ込めない方法でこのシステムを構築しなければならないことを人々に伝えています。
軍隊のために私たちが行っていたことに戻ると、私たちは人が野外の兵士に対する脅威であるかどうかを分析できるようにしようとしていました。 1人がAK-47を持ち、もう1人がレーキを持っているとします。 彼らのリスクの違いは何ですか？
それは非常に簡単に思えます。 しかし、あなたはより深い質問をしなければなりません。 熊手を運んでいる男がテロリストになる可能性は何ですか？ 家族の背景などを見始める必要があります。
ですから、「AIが間違っているとしたらどうでしょう？」という質問をする必要があります。 それはどこでもAIが直面する最大の問題です。
それはどれほど大きな挑戦ですか？
現在、エンジニアリングの大きな課題の1つは、人間の脳のリバースエンジニアリングです。 入ると、脳がどれほど複雑かがわかります。 エンジニアとして、その仕組みを見ると、人間の脳の近くにまで届くAIシステムは存在せず、何ができるのかを認識し始めます。
私たちは人間の脳を見て、なぜ人間が意思決定をするのかを尋ねて、AIが確率行列に基づいて意思決定を行う理由を理解するのに役立つかどうかを確認しています。 そして、私たちはまだ近づいていません。
実際、脳のリバースエンジニアリングとAIのパーソナライズを推進するのは学界での研究ではなく、弁護士がやって来て「AIがなぜこれらの決定を下すのか？」 訴えられたくないからです
過去1年間、私が取り組んできたプロジェクトのほとんどで、チームには心理学者とともに1〜2人の弁護士がいました。 「その背後にある倫理とは何か」などの質問をする人が増えています。 尋ねられるもう1つの大きな質問は、「誰の責任ですか？」です。
それはあなたに関係がありますか？
現在、AI研究の最大の部分は、人々が「なぜ？」という質問をしていることです。 以前は、その質問はコンピューターサイエンスの学術ホールに委ねられていました。 現在、AIの研究はすべての領域と分野に分岐しています。 これは私を大いに興奮させます。 AIの研究と開発に携わる人が多いほど、懸念を和らげる可能性が高くなり、さらに重要なのは恐怖です。
パーソナライズされた教育に戻ります。 これは教師にどのように影響しますか？
教育、これから何が起こるか、あなたはまだ監視するつもりです。 データを監視する教師がいます。 AIを理解し、学生の学習方法に関するデータを評価できるデータサイエンティストになります。
データを見て、学生を見る専門家が必要になります。 しばらく、おそらく少なくとも20年間は、ループに人間がいる必要があります。 しかし、私は完全に間違っている可能性があります。 技術は最近非常に速く動きます。
AIの世界では本当に魅力的な時間であり、より速く加速するだけだと思います。 私たちは機械をプログラミングすることから、機械が何をすべきかを把握できるようになりました。 それがすべてを変えます。 私は、人々がAIに関して抱えている懸念を確かに理解しています。 しかし、人々がそれらの恐怖の多くを押し付けるとき、それは人々を追い払う傾向があります。 あなたは研究の機会を失い始めます。
AIがどのように物事を変えるかについての対話を推進することの方が重要です。 問題は何ですか？ そして、私たちはどのように前進しますか？
