CS50 2024年秋学期 人工知能の魔法を解き明かす
ハーバード大学のファミリーウィークエンドで、デイビッド・J・マラン教授がCS50の人工知能に関する特別講義を行い、AIの実演とインタラクティブな体験を提供しました。
講義では、CS50独自のAIアシスタントの紹介があり、単に答えを与えるのではなく、学生の批判的思考を促す教育ツールとしての活用方法が示されました。
生成AI、機械学習、ディープラーニングなどの概念をわかりやすく説明し、AIの可能性と限界の両方について議論が行われ、教育分野におけるAIの役割について深い洞察が提供されました。
今年のハーバード大学ファミリーウィークエンドは、特にAI（人工知能）に関するCS50のライブ未編集講義に参加した人々にとって、まさに魔法のような体験となりました。常に魅力的なデイビッド・J・マラン教授が率いる講義では、教育とインタラクティブな楽しさを組み合わせながら、AI の世界について深く掘り下げました。
CS50のAIエクスペリエンスへようこそ
照明が暗くなると、講義ホールには明らかな興奮が満ちていました。マラン教授は壇上に立ち、「魔法をお見せしましょう」と約束しました。そして実際に魔法を見せてくれました―幻想ではなく、複雑なAIの世界を解き明かすことによってです。
ラバーダック・デバッギングの伝統
CS50の魅力的な伝統の一つは、学生たちにゴム製のアヒルを配布することです。これらは単なるかわいい机の装飾品ではありません。問題解決のためのツールなのです。考え方はシンプルですが効果的です：学生たちがコーディングの問題で行き詰まった時、アヒルに向かって説明するのです。この言語化の行為が、しばしばブレークスルーにつながります。
しかし、CS50らしく、この伝統は進化しました。ゴムのアヒルはバーチャルになり、コースのプログラミングインターフェース内でAI搭載チャットボットとなりました。学生たちは今では、クエリを入力してガイダンスを受けることができます―単なるガーガー鳴く音だけではありません。この変化は、教育におけるAIの変革的な影響を強調しています。
生成AI：話題の的
マラン教授は、テキスト、画像、動画などのコンテンツを作成する AI のサブセットである生成 AI に焦点を移しました。先ほど全員に「挨拶した」トム・クルーズが実はディープフェイクだったことを冗談めかして明かし、AIの驚くべき能力と潜在的な誤用を強調しました。
インタラクティブな聴衆参加
AIの進歩を示すため、参加者はライブ投票に参加しました。2枚の画像が並べて表示されました―1枚はAIが生成したもの、もう1枚は実際の写真です。聴衆はスマートフォンを使って、どちらの画像がAIによって生成されたと思うかを投票しました。この演習は単に魅力的だっただけでなく、AIが生成するコンテンツがいかに洗練され、現実と見分けがつかないものになっているかを強調しました。
同様の演習がテキストコンテンツでも行われました。2つのエッセイが提示されました―1つは小学5年生が書いたもの、もう1つはAIが書いたものです。ここでも違いは微妙で、人間の文章スタイルを模倣するAIの熟練度が強調されました。
CS50のAI活用
ChatGPTのようなツールの台頭を認識し、マラン教授はCS50のAIへのアプローチについて議論しました。既製のAIツールが「親切すぎる」可能性があり、学生に直接答えを提供して学習プロセスをバイパスする可能性があることを認識しつつ、CS50は独自のAIベースのソフトウェアを開発しました。
バーチャル・ティーチング・アシスタント
コースのAIアシスタントは、答えを与えるのではなく、導くように設計されています。解決策に導く質問を投げかけることで、批判的思考を促します。例えば、学生がコードが動作しない理由を尋ねた場合、AIは「入力が返すデータ型は何で、それが加算にどのような影響を与える可能性がありますか？」のように応答するかもしれません。このアプローチは、より深い理解を促進します。
内部の仕組みを覗く
マラン教授は、このAIアシスタントの仕組みについての洞察を提供しました。ステージ上でライブコーディングを実演し、プロンプトエンジニアリングがAIの応答をどのように形作るかを示しました。AIに「フレンドリーで支援的な教育アシスタント」として振る舞うよう指示するなど、特定のパラメータを設定することで、ツールはCS50の教育目標に合わせて調整されます。
AIの広範な展望
CS50を超えて、講義は私たちの生活におけるAIの浸透した役割に踏み込みました：
日常のAI： メールのスパムフィルターからストリーミングサービスのパーソナライズされたレコメンデーションまで、AIは日常のテクノロジーに深く組み込まれています。
ゲームAI： PongやBreakoutのような初期のゲームを使用して、AIがどのように学習し決定を下すかを説明し、決定木やミニマックスアルゴリズムなどの概念を紹介しました。
機械学習： ボランティアがパンケーキをひっくり返すという楽しいデモンストレーションを通じて、マラン教授は強化学習―アルゴリズムが試行錯誤を通じて最適な行動を学習する機械学習の一種―を説明しました。
ディープラーニングとニューラルネットワーク： 議論はニューラルネットワークと、それらが人間の脳の相互接続されたニューロンをどのように模倣するかに進みました。このセグメントは、AIが複雑なデータ入力を処理して正確な出力を生成する方法に光を当てました。
AIの課題と未来
AIの能力は印象的ですが、マラン教授はその限界についても率直に語りました。AIの「ハルシネーション」―AIが自信を持って誤った情報を提供する事例―について議論しました。これは、AIが強力であっても万能ではないことを思い出させる機会となりました。
考えさせられる結論
締めくくりとして、マラン教授はシェル・シルバースタインの詩「The Homework Machine（宿題マシン）」を共有し、詩のテーマと今日のAIの状況との類似点を描きました。不思議さと批判的な省察のバランスを取った講義にふさわしい終わり方でした。
CS50を自分で体験してみませんか？
CS50はハーバードの学生だけのものではありません。親であれ、兄弟姉妹であれ、コンピュータサイエンスに情熱を持つ人であれ、cs50.harvard.eduでコース教材を探索することができます。