新しいコースが人文社会科学の大学院生に機械学習を教え込む

Jan 16, 2024

プリンストン公共国際問題大学院の大学院生であるクレア・デニスは、この春から数学とコンピューター コードに没頭しています。 彼女は、アルゴリズムやコンピューター プログラミングの世界ではなく、政策の世界に参入するつもりですが、テクノロジーが知識の処理方法をどのように変えているかをよく理解することが重要だと感じていました。

「私たちはテクノロジーの爆発的な発展を目の当たりにしており、政策への影響は非常に大きいです」と、5月に公共関係の修士号を取得する準備をしているデニスさんは語った。 「政策立案者と技術者の間には大きな溝があり、両方の言語を話せる人はほとんどいないという話を何度も聞いてきました。」

技術政策の分野でのキャリアを追求する予定のデニスは、新しい大学院コース「機械学習: 人文主義者と社会科学者のための実践的入門」を通じて自分自身の知識のギャップを埋めようとしています。 このコースは、1943 年卒業生の哲学教授サラ・ジェーン・レスリーによって教えられ、大学院生向けに「深層学習」に関する入門書を提供します。

このクラスは、学生が微積分や線形代数に関する広範な知識を持たず、コーディングの経験もないことを前提としています。 学期の終わりまでに、学生は言語や画像認識モデルを含むさまざまなモデルを自分でコーディングできるようになり、特に人文科学や社会科学における機械学習の使用に対する認識を深めました。 コースの最後の 2 週間は、ChatGPT などの複雑な言語モデルがどのように機能するかを理解することに重点を置きました。

「このコースは、私にとってプログラマーになるのではなく、モデル、モデルの課題、一般的な緊張やトレードオフに詳しくなり、できる限りその仲介者になれるようにするための最高の機会です。卒業するときはそうだよ」とデニスは語った。 「それは日に日に関連性が高まっています。」

心理学の大学院生であるレイチェル・メッツガーさん（左）は、自分の研究への機械学習の応用について、今春深層学習に関するコースを提供した1943年卒業哲学教授サラ・ジェーン・レスリーさん（右）と話し合っている。

2018年から2021年まで同大学院の学部長を務めたレスリー氏は、その職を退いた直後、自身の研究で機械学習を活用する方法を考え、このコースを考案した。 このクラスは来春にも開講される予定です。

「これは、分野を越えて新たな研究の可能性を切り開く、信じられないほどエキサイティングなフロンティアであり、それが信じられないほどのスピードで進んでいる」とレスリー氏は語った。 レスリーは特に、近東ユダヤ文明のケドゥリ・A・ジルカ教授であり、近東研究と歴史の教授であるマリーナ・ラストウの研究にインスピレーションを受けました。プリンストン ジェニザ プロジェクトを通じてディープ ラーニングとコンピューター ビジョンを使用して古文書の宝庫を特定し、転写した人物です。

「機械学習からは遠く離れているように見える分野でも、これらのテクニックを活用して、これまでに行われたことのない研究を行うことができます」とレスリー氏は言う。

レスリー氏は、このコースにはおそらく 10 人の学生が参加するだろうと見積もっていましたが、定員は 25 人でした。代わりに、大学の 4 つの学術部門すべてから 35 人の学生を登録しました。 このクラスを受講する人の中には、比較文学、近東研究、歴史、政治、心理学、神経科学、土木・環境工学、機械・航空宇宙工学の博士課程の学生もいます。

デニスを含む 4 人の学生は公共国際関係学部の大学院生です。

「通常、特に大学院レベルでは、機械学習のクラスを受講するにはかなり厳しい前提条件が必要になるため、私が自分自身に課した課題は、コーディングの背景や大学レベルの数学を必要とせずにこのコースを教えようとすることでした」とレスリーは言いました。 「私はそれをゼロからヒーローへのコースだと考えています。」

さまざまな分野の学生が休憩中に機械学習の宿題に一緒に取り組みます。 前景: 政治学の大学院生、ナンシー・タン氏（右）と心理学のジェイミー・チウ氏（左）。 背景: João Carvalho (右) と Teddy Becker-Jacob (左)、どちらも哲学の大学院生。

レスリーは機械学習の経験のない学生に教えることを計画していたため、学生がテクノロジーとその用途について迅速かつ実質的な理解を得ることができる何らかの方法を開発する必要がありました。

彼女は、機械学習で使用されるプログラミング言語である Python の短期集中コースでクラスを開始しました。 初期のセッションの多くで、彼女はクラスの生徒に見せるためにコンピューター画面を投影しながらコードを書く方法をデモンストレーションし、各行を構成しながらすべてのステップをナレーションしました。 彼女は時々、潜在的な罠、バグ、エラー メッセージとそれらへの対応方法を強調し、生徒が彼女の思考プロセスに従うことができるようにします。

レスリーは、学生にコードの書き方を教えることに加えて、機械学習を可能にする核となる数学的演算や、コンピューター ビジョンや最先端の​​自然言語処理の中核となる概念についても、徹底的な議論を主導してきました。 彼女は全体を通して、ChatGPT などの人工知能を学生が実際にどのように学習して動作するかを理解できるように支援することで、その謎を解き明かすことを目指しました。

デニスさんは、このコースは政策の授業とは異なる意味で魅力的でやりがいのあるものだが、苦労していると感じるほど難しいものではないと語った。 「まったく知識のない私が、これまでずっと続けてきたことに少し驚いたような気がします」と彼女は語った。

比較文学を専攻する大学院生のチェルシー・クラークさんは、昨秋デジタル・ヒューマニティーセンター（CDH）でレスリー氏の講演を聞いてから、このコースのコンセプトに興味をそそられたと語った。

「デジタル・ヒューマニティーセンターでは、大規模な言語モデルに関して非常に多くの議論が行われてきました」とクラーク氏は語った。 「おそらくそれが私にとって最大の動機でした。これらのモデルを十分に流暢に理解して、文脈に沿ってモデルについて話せるようになりたいということです。」

クラークさんは、博士号を取得した後のキャリアについても考えています。 「私はテクノロジー関連のキャリアや、テニュアトラック以外のキャリアにも目を向けている」と彼女は語った。 「CDH のリサーチ ソフトウェア エンジニアの人に、独学で学んだ人を採用するか、それともコースを受講した人を採用するか尋ねました。すると、たとえすべてを知っていなくても、コースを受講した人を採用したいと言いました。 、彼らは学習のどこにギャップがあるかを知っています。」

クラーク氏は、少なくとも機械学習に関するリテラシーとその応用と利用法を理解した状態でクラスを離れるつもりだと語った。

レスリーさんは、このコースを通じて生徒たちがより流暢な共同作業者になれるようになりたい、というのが彼女の希望の一つだと語った。

「私自身の研究キャリアには、かなりの学際的なコラボレーションが含まれていました。私の経験では、お互いの研究について何も知らない二人が協力して生産的に研究できるという幻想を抱きやすいのです」と彼女は語った。 「非常に多くの場合、少なくともどちらかが相手の専門分野にある程度流暢である必要があります。」

「学生たちがこのコースを終点ではなく出発点として捉えてくれることを願っています」と彼女は付け加えた。 「初日に私は彼らに言いました。私が何よりも望んでいたのは、外に出て機械学習についてもっと学ぶという自己効力感を感じてもらい、この急成長する領域を乗り切ることができると感じてもらうことです。」

ゴードン・YS・ウー工学部教授のピーター・ラマッジ氏は、特に人工知能が急速に進化しているため、機械学習の専門知識を身につけるために必要な数学および理論指向のコースを多数の学生に受講させるのは難しいだろうと述べた。 、電気およびコンピュータ工学の教授、統計および機械学習センターの所長。

「サラ・ジェーンがやっているのは、機械学習の池の外で暮らしている人々に機械学習をもたらし、袖をまくってここで実践的な演習をして、すべてがどのように機能するかを見てみましょう、と言っていることだと思います」 」とラマッジ氏は語った。 「そして、その過程で Python でプログラムする方法を学ぶことができます。これは、最近のすべての人にとって良いことだと思います。願わくば、人々が『ああ、これは私が思っていたほど神秘的ではない、そして私は』と理解してくれることを願っています」 「もっと知りたいです。」

哲学教授で学部長のベンジャミン・モリソン氏は、レスリー教授が最初にこのコースのアイデアを提案したとき、実際的な利点だけでなく、大学院生のスキルセットを広げる方法としても興奮したと述べ、大学院生がより魅力的な将来を期待できると語った。将来の雇用主へ。

また、言語学、論理学、数学など、隣接する分野の専門知識を持つ哲学者の長い伝統を考慮すると、このようなコースを哲学教員が教えることも理にかなっていると同氏は述べた。 「哲学者は、それらの専門知識について考えるためのレンズとして哲学を使用し、哲学は他の領域の知識を糧にして、それらの領域の知識の性質が何であるかをじっくり考えることができるようにする」とモリソン氏は語った。

「これは、生徒たちが AI を取り巻くさまざまな問題について進歩したいのであれば、これらのテクノロジーを実際に理解する必要があるというサラ・ジェーンの言葉に本当に触発されたものだと思いました」とモリソン氏は付け加えた。 「そしてもちろん、それは彼女のセミナーに参加している他の人文学者やそれ以外の人文学者にも当てはまります。彼ら全員がこれらの問題で進歩しようとするなら、基本を知っておく必要があります。」