今年の HackerNoon Contributor of the Year として認められて興奮しています - MATHEMATICS

ハッカーの皆さん！ AI 愛好家で EdTech 起業家の Sharad Sundararajan です ( Merlyn Mindの共同創設者でありソフトウェアのリーダーです)。

Merlyn は教師のデジタル アシスタントであり、ワークフローを自動化し、教室の前から解放することで、教師に時間を与えるために構築されたマルチモーダルソリューションです。

最初に、ノミネートされたHackerNoonコミュニティに感謝します。また、HackerNoon Contributor of the Year - MATHEMATICS の勝者として投票し、私を認めてくれたすべての読者に心から感謝します。

HackerNoon Reporter: このタイトルを獲得したことは、あなたにとってどのような意味がありますか?

論理と数学における AI のトピック、特にAutomated Theorem Proving (ATP)の可視性が向上しました。この分野は長く豊かな歴史を持っていますが、(たとえば) コンピュータ ビジョン、音声認識、NLP ほど主流の注目を集めていません。または自動運転車かもしれません。

ATP の多くの進歩は、ハードウェアとソフトウェアの両方での正式な検証 (例: 宇宙船の制御、RSA 暗号化など) などの実際のアプリケーションに起因する可能性がありますが、まだまだ先は長いです。

The Ramanujan Machineを新しい数式を生成できる AI として記述した最近のNature の記事で、数学者の 1 人である George Andrews が ATP の状態を適切に捉えています。

「…コンピューターは数学的なステートメントを考え出し、人間の介入なしにそれらが真実であることを証明することさえできるかもしれませんが、彼らが深遠で興味深いステートメントと単に技術的に正しいステートメントを区別できるかどうかは不明です. **

「AI に十分に発達した『数学的味覚』を検出できるようになるまでは、AI の役割は、独立した発見者としてではなく、重要な補助ツールとしての役割になると期待しています。」

現在、OpenAI が ATP のトランスフォーマー ベースの言語モデルを調査している GPT-f のような人気を集めている取り組みがありますが、それが方向性を持って意味のある推論ステップを生成するかどうかについては、まだ審査が行われていません。 ATP は依然として AI の難解なニッチであるように思われ、これがより多くの聴衆の関心を引くことを望んでいます。

個人的には、アマチュアの ATP 愛好家として、技術コミュニティから継続するよう促されることは励みになります。

あなたまたはあなたの会社は、2022 年にこのタイトルの責任をどのように受け入れるつもりですか?

私たちMerlyn Mindは、マルチモーダル インタラクション (音声、タッチ、リモート コントロールなど) と AI (音声、NLP、知識表現など) が交差する主要な進歩に非常に近い状態を維持してきましたが、教師の生活を楽にすることに揺るぎなく焦点を当てています教室。

AI を実世界のアプリケーションに適用する方法は、私たちの使命の中核であり、これは、教育、数学、および数学教育における AI の追求を後押しするものだと考えています。

2022 年に達成することを楽しみにしている目標は何ですか?

教師は、教育的アプローチ、教室管理、テクノロジー、課題など、さまざまなトピックについて 1 日に複数の決定を下さなければならないことで過負荷になっています。

意思決定の負荷を軽減し、ストレスを軽減し、燃え尽き症候群を回避するために私たちができることはすべて、大いに役立ちます。したがって、2022 年の目標の 1 つは、Merlyn (デジタル アシスタント) をより多くの教師に提供して、彼らが最善を尽くし、教え、すべての生徒に火を灯して、より良い未来を築くことを支援することです。

個人的な面では、ケンタウロスの定理証明に関するシリーズの第 3 部と最終部を今年中に完成させたいと考えています。

身の回りのさまざまな気になるトレンドを見て、どのような解決策を思いつきますか? 3 つの傾向と 3 つの解決策を挙げてください。必要に応じて簡潔または詳細にします。

傾向に関する 3 つの事項:

1. 世界中の教員養成におけるギャップ。
2. (D/M)はお知らせです。
3. デジタルデバイド。

教員研修のギャップ

国連の SDG-4 (持続可能な開発目標-4) は、「すべての人に包括的で公平な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する」と述べています。

そして教師は、SDG-4 の目標を達成するための鍵です。しかし、全員が同じように仕事に備えるわけではありません。

ユネスコのこの 2021 年世界教師の日のファクト シート(図 1 ) に示されているように、一部の地域 (特にサハラ以南のアフリカ) での教師の資格の格差は深刻な懸念事項です。

上記のソースからのいくつかの統計は、非常にわかりやすいものです:

• 「世界的に、初等教員の 83% と中等教員の同じ割合が最低限必要な資格を保持しています。初等教育では、この割合は東南アジアの 98% からサブサハラ アフリカの 67% までの範囲であり、中等教育では、中央アジアの 97% からサブサハラ アフリカの 61% までの範囲です。」

  
  

• 「サハラ以南のアフリカでは、2000 年以降、最低限必要な資格を持っている教師の割合が、初等教育の 84%、中等教育の 79% から減少しています。これは、私立/コミュニティ教育提供者の数の増加、契約教師の採用、および予算の制約のためです。 」

関連する傾向として、教師は燃え尽き症候群と低賃金のために職業から逃げています。

たとえば、Teach for Americaでは、教師の登録数が 15 年ぶりに減少しています。 (図-2 出典は、米国の教育ニュースを扱う非営利団体 Chalkbeat です)

すべての問題を解決するための特効薬はないかもしれませんが、投資する必要があるいくつかの重要な方向性は次のとおりです。

• 意識を高め、教員養成のための国内資金と国際援助の両方を改善する。関連する取り組みについては、2030 年教育のための教師に関する国際タスクフォースを参照してください。

  
  

• 効果的な専門能力開発(PD) プログラム。教師の時間、エネルギー、注意力を奪い合う複数の目標と優先順位が常に存在するため、 PD を教師のワークフローに慎重に統合し、教師が PD を監視できるフィードバック ループを使用して実践的な学習を可能にするために、より多くの努力が必要です。

  
  

• PD の AI 。これは、Merlyn Mind 自身のモットーである「より良い未来を構築する人々のための AI 」と方向性が非常に一致しています。 Merlyn を使用すると、教師はテクノロジー (ハードウェアとソフトウェアの両方) へのアクセスを損なうことなく教室内を移動できます。

  
  

  教師は、マルチモーダル入力 (AI ハブでの遠距離音声、近距離音声入力によるリモート コントロール、エア マウス、方向パッドなど) を使用して、部屋の正面にあるディスプレイと自分のラップトップの両方を制御できます。しかし、Merlyn の最も重要な機能の 1 つは、教師のワークフローをマイクロ自動化して時間と労力を節約できるようにすることです。

  
  

  そのため、教師はクリックや音声コマンドでディスプレイを切り替えるのと同じくらい簡単に、ラップトップの教育用アプリケーションに直接ジャンプして、クラス全体で教材を共有できます。

  
  

  しかし、教師の目標に合わせてコンテンツをパーソナライズしようとするEdthena の AI コーチなど、PD 向けの AI に焦点を当てた取り組みがいくつかあります。コーチング サイクルの一環として、教師は教室で変更を試し、重要なフィードバック ループである自分の PD を監視します。

  
  

  デジタル アシスタントは未来であり、教師のトレーニングにおけるギャップを埋めることを加速するために、デジタル アシスタントを採用し、PD のための AI にさらに投資する必要があります。

(Dis/Mis)情報

もう 1 つの懸念される傾向はフェイク ニュースです。つまり、意図的または意図的でない虚偽情報の拡散です。

散発的な取り組みが、最悪の場合、国全体に混乱をもたらす可能性のある偽情報キャンペーンにつながる体系的に組織化されたものに変わる場合、これは特に厄介です.

図 3は、新聞が「フェイク ニュース」という言葉を発する頻度が年々増加していることを示しており、このPNAS ジャーナルの記事「科学の聴衆、誤報、フェイク ニュース」は、「間違いなく、より身近なものになっているため、より信憑性が高い」と述べています。 —その誤った意味合い。

Nature は 2020 年に、「 COVID-19 ソーシャル メディア インフォデミック」というタイトルのこの記事を掲載しました。この記事では、COVID-19 緊急事態中の 5 つの異なるソーシャル メディア プラットフォームでのユーザーの活動を比較分析しました。

著者は、疑わしい投稿とエンゲージメントと信頼できる投稿の比率 (回帰係数) をグラフ化しました。情報源の 1 つ (Gab) では、疑わしい投稿の量は信頼できる投稿の約 70% にすぎませんでしたが、疑わしい投稿のエンゲージメントの量は、信頼できる投稿の量の 3 倍近くありました。

著者たちは、Gab が誤った情報の流布に最も影響を受けやすい環境であることを示唆しています。彼らの分析はまた、「情報の拡散は、特定のソーシャル メディアによって課せられた相互作用のパラダイム、またはトピックに関与しているユーザー グループの特定の相互作用パターンによって引き起こされる」ことを示唆しています。

彼らは、情報拡散の主な推進力は、各プラットフォームの特定の特性に関連しており、そのトピックに従事している個人のグループダイナミクスに依存していると結論付けています.

ディープフェイク

2017 年、「deepfakes」という名前の Reddit ユーザーが、ディープ ラーニングを使用して有名人の顔を不適切な動画と入れ替え、オンラインに投稿しました。 Google トレンドで「ディープフェイク」という単語を世界中で検索すると、次の傾向が得られます。

ディープフェイクに関する出版物が急増しています。

1 つは国土安全保障省の合成メディアに関する出版物からのもので、もう 1 つはData & Society 誌からのもので、本物と偽物の違いを識別するためにツールを再検討する必要があります。

ますます見分けがつきにくくなっています。

ディープフェイクがどのように作成されるかについて詳しく知りたい場合は、ジョージア工科大学の優れた包括的な調査をご覧ください。著者らは、いくつかの基本的なニューラル ネットワーク構造 (図 9 ) を組み合わせてディープフェイクを検出し、作成する方法を示しています (図 10 )。

また、その調査から、著者は、真のニュースと偽のニュースを考えるのに役立つフレームワークを提供する情報トラスト チャート(図 11 ) を提示します。

当たり前のことを言うリスクはありますが、まず第一に、常識を使用し、より警戒し、反論や並行した議論などのより論理的な手段を使用して不条理を明らかにする必要があります。

しかし、偽情報攻撃の巧妙さを考えると、次のような多面的なアプローチが必要です (ただし、これらに限定されません)。

• テクノロジー企業がこれと戦うための行動を呼びかけます。良い例は、メディア (写真、ビデオ) が人為的に操作されている度合いの信頼度スコアを返すMicrosoft Video Authenticatorです。

  
  

• 分散型コンセンサスを得るためにループ内の人間と AI/アルゴリズムのファクト チェッカー。

デジタルデバイド

デジタル デバイドは、パンデミック時ほど顕著ではありませんでした。このとき、k-12 教育は、インターネット接続とコンピューターの可用性が不十分なために混乱しました。

デジタル・デバイドについて議論するときは可用性が最優先事項ですが、手頃な価格 (コスト、アクセスに支払われる収入の割合)、サービスの質 (アップロード/ダウンロード速度)、性別 (統計を参照) など、デジタル・デバイドを特徴付ける他の側面もありますITUおよびジェンダー デジタル ディバイド インデックス)、セキュリティ、相互接続性、またはデジタル リテラシー。

2022 Global Digital Overview Reportのこの画像は、世界中のインターネット導入の格差を示しています。

これは別のビュー ( Figure-13 ) で、開発途上国では先進国ほど採用が進んでいない傾向を示しています。

図 14は、先進国の中でも都市部と農村部の人口の格差をさらに明らかにしています。

デジタル デバイドを埋めるための素晴らしい取り組みがすでにいくつか行われていることは間違いありません。

ラスト マイルをカバーするプライベート LTE のような取り組みや、特に十分なサービスを受けていないコミュニティ向けのMetamesh (最初の非営利の Wi-Fi の取り組みの 1 つ) のようなコミュニティ ネットワークを含めることで、アクセスを拡大するためのより全体的なアプローチが見られるのは良いことです。

2022 年のデバイス所有データ(図 15)を見ると、モバイル学習体験の進歩に注目する必要があります。また、デバイス アクセスの継続性を維持するために、サプライ チェーンの遅延を回避する必要もあります。

名誉ある (そして潜在的に非常に高価な) 言及は、ランサムウェアの被害コストが増加するという非常に厄介な傾向です.

これは、2031 年までにランサムウェアの被害額が 2,650 億ドルに達すると予測している Cybersecurity Ventures のスナップショットです。

世界のサイバー犯罪のコストは、2025 年までに 6 兆ドルに達すると予想されています。

この旅に参加した後、 HackerNoonチームに知っておいてほしいことはありますか?

皆さんは、技術愛好家がコミュニティに参加して関与することを奨励する素晴らしい仕事をしています.

あなたやあなたの会社について、これまで適切に共有する機会がほとんどなかったが、本当に共有したいと思っていた特別なことは何ですか? (よく考えてみてください。そうでない場合はわかります!)

Merlyn Mindについて私が言える最も特別なことは、人々です。社内には、ミッションに突き動かされた素晴らしい才能のあるチームがいます。

私たちのエンド ユーザー (教育者、IT 管理者/ディレクター、パートナー) も同様に特別です。

個人的には、私はスパイシーな食べ物が好きで、多くの人が知っているかもしれません.あまり知られていないかもしれないのは、私が誇らしげに宣伝している「疑わしい判断」に対して取得した証明書です (私を夢中にさせます)。

Adam Richman の Man Vs Food のファンとして、私は彼の偉業の 1 つであるPhall Curry チャレンジに挑戦することにしました。

料理人は何種類かの唐辛子を使っているそうで、ガスマスクをつけて料理をするんです！そうです、疑わしいのは正しいです。

左側 (図 18)は、シェズワーン料理を提供していた中国のレストランからの (Phaal とは) 関係のない写真です。クレイジーな部分は、上に浮かんでいるものはすべて唐辛子であり、美味しかったということです。

現在楽しんでいる曲または音楽アルバムは何ですか?

最近では、さまざまなステーションで Pandora をオンにして、その選択肢をマシンにオフロードしています。

人々にもっと知ってもらいたい概念は何ですか?

人々がすでに知っている概念はわかりませんが、私に役立ったいくつかの概念について言及することができます.これらはいずれもオリジナルではありませんが、私の考え方に影響を与えていることに注意してください。

1. 双子のアイデア:計算上の優しさと計算上のストイシズム。
2. 複数の考え方としての複数の表現

双子のアイデア

私は、Brian Christian と Tom Griffiths の著書「 Algorithms to live by」でこれらのアイデアに初めて出会いました。定義は次のとおりです。

「 Computational Kindnessは、コンピューター サイエンスを使用して、一見単純なタスクが、そのタスクを実行しなければならない人々に多くの複雑な作業をもたらす領域を特定し、それらのオーバーヘッドを削減するための措置を講じる設計原則です。」

「コンピューテーショナル ストイシズムとは、コンピューター サイエンスを使用して、私たち全員が人生の中で下さなければならない難しい決断の確実性の限界を特定し、これらの分野で実際に可能な限り確実にできるように支援することです。より懸命に努力することで、より確かなことが見出せるかどうか疑問に思うことから生じる疑いです。」

機械は、複雑さの多くを吸収することで、計算に優しくしようとします。これは人間にも同様に当てはまり、他の人が私たちの考えや言葉を消費するのを (単純化することによって) 簡単にすることができます。それを怠ると、計算上不親切になります。

複数の表現

20 年近くもの間、私が心に留めている表現という言葉の多くの定義の 1 つは、存在論的コミットメントです。

世界/システムを表現またはモデル化することを選択した瞬間に、私たちはそれについての1つの理解、1つの機能的または構造的可能性にコミットします.

しかし、世界全体を理解するには、できるだけ多くのツールを使って世界を調査し、利用可能な限り多くの言語と抽象化レベルを使用し、世界のさまざまな現象を説明するのに役立つ理論をできるだけ多く生成する必要があります。

図 19 の力学問題の物理学の例を見てみましょう。

エレベーターが減速するという同じ考えは、定性的な方法で表現できます。ベクトルを使用した半定性的な方法で問題を概念的に記述し、シンボルと方程式を使用した定量的な方法で、抽象化、規則、理論をすべて体系化します。現実世界の問題を解決します。それぞれが異なるレベルの表現力を提供します。

10 年以上前の Bret Victor による関連する素晴らしいアイデアは、1 つの表現を変更すると他の表現に影響を与えるExplorable Explanationsです。学習者にとって、これは非常に強力なツールです。読者の皆様には、こちらをご覧いただくことをお勧めします。アイデアを美しく説明する彼の著作の抜粋:

「このようなインタラクティブなウィジェットの目新しさに感銘を受けたくなりますが、インタラクティブ性自体は重要ではありません。この例の主なポイント - 私が「探索可能な説明」と呼ぶ理由 - は微妙です。探索可能なものが説明と統合されています」 - ブレット・ビクター

同じトピックについて、George Polya (数学者) からのシンプルでありながら力強い引用を残しておきたいと思います。

「5 つの異なる問題を 1 つの方法で解決するよりも、1 つの問題を 5 つの異なる方法で解決する方がよい」

いつもありがとうございます！ – HackerNoonチーム。

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