很高兴被公认为 HackerNoon 年度贡献者 - 数学经过@neighborhoodoftruth
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很高兴被公认为 HackerNoon 年度贡献者 - 数学

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太長; 讀書

嘿,黑客!我是 Sharad Sundararajan,一位 AI 爱好者和 EdTech 企业家(Merlyn Mind 的联合创始人和领先软件)。 Merlyn 是教师的数字助理,这是一种多模式解决方案,旨在通过自动化他们的工作流程并将他们从教室前面解放出来,为教师节省时间。 我首先要感谢 HackerNoon 社区的提名,并非常感谢所有读者投票并承认我是 HackerNoon 年度贡献者 - 数学的获胜者。

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欢迎来到HackerNoon写作提示!如果您是某个奖项的真正赢家,或者只是觉得今天是赢家,那么该模板的链接是这里

嘿,黑客!我是 Sharad Sundararajan,一位 AI 爱好者和 EdTech 企业家( Merlyn Mind的联合创始人和领先软件)。

Merlyn 是教师的数字助理,这是一种多模式解决方案,旨在通过自动化他们的工作流程并将他们从教室前面解放出来,为教师节省时间。

我首先要感谢HackerNoon社区的提名,并非常感谢所有的读者投票并承认我是HackerNoon 年度贡献者 - 数学的赢家。

HackerNoon记者:获得这个冠军对你来说意味着什么?

人工智能在逻辑和数学领域的更多可见性,特别是自动定理证明(ATP),这是一个有着悠久而丰富历史的领域,但仍然没有像(例如)计算机视觉、语音识别、NLP 那样受到主流关注或者自动驾驶汽车可能。

ATP 的许多进展可以归功于现实世界的应用,例如硬件和软件中的形式验证(例如航天器控制、RSA 加密……),但还有很长的路要走。

在最近的一篇自然文章中将拉马努金机器描述为一种可以生成新数学公式的人工智能,其中一位数学家乔治安德鲁斯恰当地捕捉到了 ATP 的状态:

“……尽管计算机或许能够提出数学陈述,甚至证明它们是真实的,但无需人工干预,但尚不清楚它们是否能够**区分深刻、有趣的陈述与仅在技术上正确的陈述。 **

“在我能够在人工智能中发现一种成熟的‘数学品味’之前,我希望它的角色是一个重要的辅助工具,而不是独立发现者。”

现在有一些努力越来越受欢迎,比如 GPT-f,OpenAI 正在为 ATP 探索基于转换器的语言模型,但对于它是否会在方向上产生有意义的推理步骤,尚无定论。 ATP 似乎仍然是人工智能的一个深奥领域,我希望这能激起更广泛受众的兴趣。

就个人而言,作为一名业余 ATP 爱好者,从技术界获得推动以坚持下去是令人鼓舞的。

您或您的公司打算如何在 2022 年承担起这个头衔的责任?

我们Merlyn Mind非常接近多模式交互(语音、触摸、远程控制……)和 AI(语音、NLP、知识表示……)交叉点的关键进步,但坚定不移地致力于让教师的生活更轻松教室。

如何将 AI 应用于实际应用是我们使命的核心,我认为这是对我们在教育、数学和数学教育中追求 AI 的又一推动力。

您期待在 2022 年实现哪些目标(无论是通过公司计划还是您的个人旅程)?

教师们每天不得不就各种主题做出多项决定,包括但不限于他们的教学方法、课堂管理、技术或作业,这让教师们不堪重负。

我们可以做的任何事情来减轻一些决策,减轻他们的压力并避免倦怠将有很长的路要走。因此,2022 年的目标之一是让 Merlyn(数字助理)为更多教师提供帮助,帮助他们做他们最擅长的事情,教授并点燃所有学生的热情,以建设更美好的未来。

在个人方面,我想在今年完成 Centaur Theorem Provers 系列的第三部分,也是最后一部分。

当您观察周围世界的各种令人担忧的趋势时,您能想到哪些解决方案?说出三个趋势和三个解决方案。尽可能简短或详细。

三个有关趋势:

  1. 全球教师培训的差距。
  2. (D/M) 是信息。
  3. 数字划分。

教师培训差距

联合国的 SDG-4(可持续发展目标 4)规定“确保包容和公平的优质教育,促进所有人的终身学习机会”

教师是实现 SDG-4 目标的关键。然而,并非所有人都为这份工作做好了同样的准备。

正如联合国教科文组织的这份 2021 年世界教师日情况说明书(图 1 )所示,某些地区(尤其是撒哈拉以南非洲)的教师资格差距令人严重担忧。

图 1:2021 年世界教师日情况说明书。来源(https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379187)

图 1:2021 年世界教师日情况说明书。来源(https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379187)

来自上述来源的一些统计数据非常有说服力:

  • “在全球范围内,83% 的小学教师和相同比例的中学教师拥有最低要求的资格。在小学,这一比例从东南亚的 98% 到撒哈拉以南非洲的 67% 不等,而在中学,这一比例从中亚的 97% 到撒哈拉以南非洲的 61% 不等。”

  • “自 2000 年以来,在撒哈拉以南非洲,由于私立/社区教育提供者数量的增加、合同教师的招聘和预算的限制,具有最低要求资格的教师比例从小学的 84% 和中学的 79% 开始下降。 ”

一个相关的趋势是教师因职业倦怠和低薪而逃离该行业。

例如, Teach for America的教师入学率是 15 年来的最低点。 (图 2 来源为美国非营利性教育新闻报道 Chalkbeat

图 2:来源(https://www.chalkbeat.org/2022/3/8/22966304/teach-for-america-declines-pandemic-teacher-preparation)

图 2:来源(https://www.chalkbeat.org/2022/3/8/22966304/teach-for-america-declines-pandemic-teacher-preparation)

可能没有解决所有问题的灵丹妙药,但我们确实需要投资的几个关键方向是:

  • 提高认识并改善对教师培训的国内资金和国际援助。有关相关工作,请参见2030 年教师教育国际工作组

  • 有效的专业发展(PD) 计划。总是有多个目标和优先事项在争夺教师的时间、精力和注意力,因此需要更多的努力将 PD 仔细整合到教师工作流程中,并通过反馈循环实现动手学习,教师可以监控他们的 PD。

  • 用于 PD 的人工智能。从方向上看,这非常符合 Merlyn Mind 自己的座右铭“人工智能为人们创造更美好的未来”。 Merlyn 允许教师在教室中走动,而不会影响他们对技术(硬件和软件)的访问。

    教师可以使用多模式输入(AI 集线器上的远场语音、带近场语音输入的遥控器、空中鼠标、方向键等)控制教室前面的显示器和他们自己的笔记本电脑。但 Merlyn 最关键的功能之一是启用教师工作流程的微自动化,以节省他们的时间和精力。

    因此,教师可以轻松地直接跳转到笔记本电脑上的教育应用程序并与全班共享材料,就像他们可以通过单击或语音命令切换显示一样。

    但也有一些专注于 PD 人工智能的努力,例如Edthena 的人工智能教练,它试图根据教师的目标个性化内容。作为辅导周期的一部分,教师可以在课堂上尝试改变并监控他们自己的 PD,这是一个重要的反馈循环。

    数字助理是未来,我们需要拥抱它,并在人工智能方面投入更多资金,以加速弥合教师培训方面的差距。

(Dis/Mis) 信息

另一个令人担忧的趋势是假新闻,即有意或无意地传播虚假信息。

当零星的努力变成系统组织的努力导致虚假信息宣传活动时,这一点尤其令人不安,在最坏的情况下可能对整个国家造成破坏。

图 3显示了报纸发表“假新闻”这一短语的年度频率有所增加,正如PNAS 期刊这篇题为“科学观众、错误信息和假新闻”的文章所说的那样,“可以说让人们更熟悉——因此也更可信” ——它的错误内涵。”

图 3:来源(https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1805871115)

图 3:来源(https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1805871115)

Nature 在 2020 年发表了一篇题为“ COVID-19 社交媒体信息流行病”的文章,其中对 COVID-19 紧急情况期间用户在五个不同社交媒体平台上的活动进行了比较分析。

作者绘制了有问题的帖子和参与度与可靠帖子和参与度的比率(回归系数)。在其中一个来源(Gab)中,可疑帖子的数量仅为可靠帖子数量的 70% 左右,但可疑帖子的参与量接近可靠帖子数量的 3 倍!

作者认为,Gab 是一个最容易受到错误信息传播的环境。他们的分析还表明,“信息传播是由特定社交媒体施加的交互范式或/和参与该主题的用户群体的特定交互模式驱动的。”

他们得出的结论是,信息传播的主要驱动力与每个平台的特定特性有关,并取决于参与该主题的个人的群体动态。

图 4:来源(https://www.nature.com/articles/s41598-020-73510-5)

图 4:来源(https://www.nature.com/articles/s41598-020-73510-5)

深假货

2017 年,一位名为“deepfakes”的 Reddit 用户使用深度学习将名人的面孔与不当视频交换,并将其发布到网上。在全球 Google 趋势中搜索“deepfake”一词会产生以下趋势:

图 5:来源(https://trends.google.com/trends/explore?date=all&q=deepfake)

图 5:来源(https://trends.google.com/trends/explore?date=all&q=deepfake)

有关 deepfakes 的出版物激增。

图 6:来源(https://app.dimensions.ai/discover/publication?search_mode=content&search_text=deepfake&search_type=kws&search_field=full_search)

图 6:来源(https://app.dimensions.ai/discover/publication?search_mode=content&search_text=deepfake&search_type=kws&search_field=full_search)

以下是一些时间表,一个来自国土安全部的合成媒体出版物,另一个来自《 数据与社会》杂志,它们应该让我们重新审视我们的工具,以辨别真假之间的区别。

越来越难以区分。

图 7:来源(https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/increasing_threats_of_deepfake_identities_0.pdf)

图 7:来源(https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/increasing_threats_of_deepfake_identities_0.pdf)

图 8:来源(https://datasociety.net/wp-content/uploads/2019/09/DS_Deepfakes_Cheap_FakesFinal-1-1.pdf)

图 8:来源(https://datasociety.net/wp-content/uploads/2019/09/DS_Deepfakes_Cheap_FakesFinal-1-1.pdf)

如果您有兴趣深入了解如何创建 deepfake,请参阅佐治亚理工学院的一项出色的综合调查。作者展示了如何结合几个基本的神经网络结构(图 9 )来检测和创建深度伪造(图 10 )。

图 9:来源(https://arxiv.org/pdf/2004.11138.pdf)

图 9:来源(https://arxiv.org/pdf/2004.11138.pdf)

图 10:来源(https://arxiv.org/pdf/2004.11138.pdf)

图 10:来源(https://arxiv.org/pdf/2004.11138.pdf)

同样从该调查中,作者提供了一个信息信任图图 11 ),它提供了一个有用的框架来思考真假新闻。

图 11:来源(https://arxiv.org/pdf/2004.11138.pdf)

图 11:来源(https://arxiv.org/pdf/2004.11138.pdf)

冒着陈述显而易见的风险,对于初学者来说,我们只需要使用我们的常识并更加警惕,使用更多的逻辑工具,如反驳和平行论证来揭露荒谬。

但鉴于虚假信息攻击的复杂性,我们确实需要一种多管齐下的方法,包括(但不限于):

  • 呼吁科技公司采取行动与之抗争。一个很好的例子是Microsoft Video Authenticator ,它返回有关媒体(照片、视频)被人为操纵的程度的置信度分数。

  • 人工智能/算法事实检查员与人类在循环中获得分布式共识。

数字划分

数字鸿沟并不像大流行期间那样明显,当时 k-12 教育因互联网连接和计算机可用性差而被颠覆。

虽然在我们讨论数字鸿沟时,可用性是首要考虑因素,但还有其他表征鸿沟的维度,例如可负担性(成本、访问所支付收入的百分比)、服务质量(上传/下载速度)、性别(参见来自国际电联性别数字鸿沟指数)、安全性、互连性或数字素养。

这张来自2022 年全球数字概览报告的图片显示了全球互联网采用率的差异。

图 12:来源(https://datareportal.com/reports/digital-2022-global-overview-report)

图 12:来源(https://datareportal.com/reports/digital-2022-global-overview-report)

这是另一个视图(图 13 ),显示了发展中国家在采用率方面的增长速度不如发达国家快的趋势。

图 13:来源(https://en.wikipedia.org/wiki/Global_digital_divide#/media/File:Internet_users_per_100_inhabitants_ITU.svg)

图 13:来源(https://en.wikipedia.org/wiki/Global_digital_divide#/media/File:Internet_users_per_100_inhabitants_ITU.svg)

图 14进一步揭示了即使在发达国家内部,城市和农村人口之间的差距。

图 14:来源(https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/FactsFigures2021.pdf)

图 14:来源(https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/FactsFigures2021.pdf)

毫无疑问,为了弥合数字鸿沟,已经做出了几项出色的努力。

很高兴看到一种更全面的方法来扩大接入,包括像私有 LTE 覆盖最后一英里和像Metamesh (第一个非营利 wifi 努力之一)这样的社区网络,特别是对于服务不足的社区。

查看 2022 年的设备所有权数据图 15) ,我们应该着眼于推进移动学习体验。我们还需要解决供应链延迟问题,以保持设备访问的连续性。

图 15:来源(https://datareportal.com/reports/digital-2022-global-overview-report)

图 15:来源(https://datareportal.com/reports/digital-2022-global-overview-report)

一个荣誉(并且可能非常昂贵)提到的是勒索软件损害成本增加的非常令人不安的趋势。

这是 Cybersecurity Ventures 的快照,预测到 2031 年勒索软件损害成本将达到 2650 亿美元。

图 16:来源(https://cybersecurityventures.com/global-ransomware-damage-costs-predicted-to-reach-250-billion-usd-by-2031/)

图 16:来源(https://cybersecurityventures.com/global-ransomware-damage-costs-predicted-to-reach-250-billion-usd-by-2031/)

2025 年,全球网络犯罪成本预计将达到惊人的 6 万亿美元

图 17:来源 (https://cybersecurityventures.com/cybercrime-damages-6-trillion-by-2021/)

图 17:来源 (https://cybersecurityventures.com/cybercrime-damages-6-trillion-by-2021/)

参与这次旅程后,您有什么想让HackerNoon团队知道的吗?

你们在鼓励技术爱好者参与和参与社区方面做得非常出色。

您或您的公司有什么特别之处,您很少有机会适当地分享,但真的很想分享? (给这个适当的想法,我会知道你是否没有!)

关于Merlyn Mind ,我能说的最特别的是人。在内部,我们拥有一支由使命驱动的惊人而才华横溢的团队。

同样特别的是我们的最终用户(教育者、IT 管理员/主管、合作伙伴),我们相信他们是我们在这个旅程中的扩展团队和合作者!

在个人方面,我喜欢吃辣的食物,这可能很多人都知道。可能鲜为人知的是我为我的“可疑判断”获得的证书(让我发疯)奇怪的是,我自豪地宣传!

作为亚当·里奇曼的人与食物的粉丝,我决定尝试他的一项壮举 - Phall Curry 挑战,并成功完成了挑战并登上了“P”名人堂!

厨师做饭时戴着防毒面具,因为他们显然使用了几种不同类型的辣椒!所以,是的,怀疑是对的。

左边(图 18)是一张与 Phaal 无关的图片,来自中国一家供应 Schezwan 食物的餐厅。最疯狂的是,漂浮在上面的所有东西都是辣椒,而且很好吃。

图 18

图 18

您目前正在欣赏什么歌曲或音乐专辑?

这些天来,我让 Pandora 在不同的站点上运行,并将选择卸载到机器上。

您希望人们更多地了解哪些概念?

我不知道人们已经知道哪些概念,但我可以提一些对我有用的概念。请注意,这些都不是原创的,但它们影响了我的想法。

  1. 孪生思想:计算善良和计算坚忍。
  2. 多重表示作为多种思维方式

双子理念

我第一次遇到这些想法是在 Brian Christian 和 Tom Griffiths 的著作《赖以生存的算法》中。以下是定义

计算友好是一种设计原则,它使用计算机科学来识别看似简单的任务为必须承担这些任务的人带来大量复杂工作的领域,并采取措施减少这些开销。”

计算斯多葛主义是使用计算机科学来确定我们在生活中必须做出的艰难决定中确定性的限度,并帮助我们在这些领域尽可能地确定——同时放开自我——怀疑来自于我们是否可以通过更加努力地找到更多的确定性。”

机器试图通过吸收大部分复杂性来进行计算。这同样适用于人类,我们可以让其他人更容易(通过简化)消费我们的思想和文字。当我们没有做到这一点时,我们就是在计算上不友善。

多重表示

近二十年来一直困扰着我的关于表示一词的众多定义之一是Ontological Commitment

在我们选择代表或建模世界/系统的那一刻,我们承诺对它的一种理解,一种功能或结构的可能性。

但要全面了解世界,就需要使用尽可能多的工具来探索它,使用尽可能多的语言和抽象级别,并产生尽可能多的理论来帮助解释世界上的不同现象。

让我们以图 19 中动力学问题的这个物理示例为例

电梯在上升过程中减速的相同想法可以用定性的方式来表示,用向量的半定性的方式在概念上描述问题,用符号和方程的定量方式来编码抽象、规则和理论。解决现实世界中的问题。每个都提供了不同级别的表现力。

图 19:来源(https://apcentral.collegeboard.org/pdf/physics-multiple-representations-knowledge-sf.pdf?course=ap-physics-2)

图 19:来源(https://apcentral.collegeboard.org/pdf/physics-multiple-representations-knowledge-sf.pdf?course=ap-physics-2)

十多年前 Bret Victor 提出的一个相关但绝妙的想法是Explorable Explanations ,其中改变一种表示会影响其他表示。对于学习者来说,这是一个非常强大的工具。我鼓励读者在这里查看。他的著作中的一个片段很好地解释了这个想法:

“像这样的交互式小部件的新颖性很容易给人留下深刻印象,但交互性本身并不是重点。这个例子的主要点——我称之为“可探索的解释”的原因——是微妙之处探索与解释相结合”——布雷特维克多

图 20:来源 (http://worrydream.com/ExplorableExplanations/)

图 20:来源 (http://worrydream.com/ExplorableExplanations/)

我想给你留下乔治波利亚(数学家)关于同一主题的简单而有力的引用:

“用五种不同的方法解决一个问题,比用一种方法解决五个不同的问题要好”

谢谢你所做的一切! – HackerNoon团队。


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