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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2025/04/08 現在/As of 2025/04/08 |
開講科目名 /Course |
自然?環境?人間2(AI?数理データサイエンスを読み解くb)/NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY2(READINGS IN AI AND DATA SCIENCE (B)) |
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開講所属 /Course Offered by |
大学全カリ総合科目/ |
ターム?学期 /Term?Semester |
2025年度/2025 Academic Year 秋学期/FALL SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
木2/Thu 2 |
開講区分 /semester offered |
秋学期/Fall |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
1,2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
野澤 聡 |
遠隔授業科目 /Online Course |
本科目は遠隔授業科目です。/ONLINE COURSE |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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野澤 聡 | 言語文化学科/INTERDISCIPLINARY STUDIES |
授業の目的?内容 /Course Objectives |
この授業では、『大規模言語モデルは新たな知能か:ChatGPTが変えた世界』という文献の読解を通じて、近年急速に普及しつつある生成AIが内包する問題点と可能性を学ぶとともに、知識や常識に疑問をもって挑戦する批判的思考(critical thinking)によって、AIとの関わり方?向き合い方を深化させることを目的としている。 AI(Artificial Intelligence:人工知能)の実用化が進むにつれて、AIの可能性や問題点についての議論も活発になりつつある。とくに現在爆発的に普及しつつある生成AIには、学習や業務?趣味など多方面に大きな変革をもたらす可能性を感じさせる。一方で、現状の生成AIには、ハルシネーション(幻覚)などさまざまな問題が発生していることも知られている。『大規模言語モデルは新たな知能か』は、ChatGPTなどの生成AIで用いられている「大規模言語モデル」について、数式を用いずに分かりやすく説明しつつ、生成AIの問題点と可能性を探求している。 ChatGPTなどの生成AIの普及によって、文献をきちんと読まなくても、知識が簡単に得られると思われがちだが、そうではない。生成AIを使いこなすためにも、文献を精密かつ批判的に読み解く読解力の必要性は、ますます高まっているのである。 授業では、『大規模言語モデルは新たな知能か』の読解を軸としつつ、そこで扱われている事柄について、参加者間のディスカッションを通じて各自の理解を深めることによって、知識や常識に挑戦する批判的思考を働かせて、AIとの関わり方?向き合い方を深化させることを目指す。 |
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授業の形式?方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
?授業は、対面、または、Zoomを利用した遠隔授業で実施される ?授業内容の確認のため、授業内に、簡単な小テストを毎回実施する ?授業に関する告知、資料の公開、授業に関する質問の受付、授業へのフィードバック、および、課題の提出などは、manabaを通じて行う ?第2回の授業では、教員が文献内容の要約報告を担当するとともに、第3回以降の文献の要約報告の割り当てを開始する (事前?事後学修、および、評価方法の項目も参照) ?第3回以降の授業では、60分程度、担当する学生が文献の要約報告をおこなった後、教員も含めた出席者全員で内容に関する質疑応答とディスカッションをおこなって理解を深める ?批判的思考の基礎固めとして、テキスト『大規模言語モデルは新たな知能か』の中で、各自が関心をもった授業1回分の内容を選んで要約する ?批判的思考を深めるために、上記で要約した内容に関連する事柄について各自でテーマを設定し、文献調査に基づく論述をおこなう ?いまや社会インフラであるPCやインターネットについてのリテラシーを自然に身に着け、スキル向上を図るために、Zoom、manabaなどのオンラインツールを積極的に活用した授業運営をおこなう 【注意】 ?履修には、テキスト『大規模言語モデルは新たな知能か』の購入が必須である。遅くとも第2回の授業までに、かならず購入しておくこと。 |
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事前?事後学修の内容 /Before After Study |
?第2回以降の授業では、『大規模言語モデルは新たな知能か』の授業で扱う範囲をかならず事前に目を通しておく(1時間程度) ?要約報告担当者は、授業日の前日までに、担当箇所の報告資料(レジュメ)を作成?提出する(10-20時間程度) ?授業後、manabaに授業へのフィードバックをおこなう(毎回1時間程度) ?テキスト『大規模言語モデルは新たな知能か』の中で、各自が関心をもった授業1回分のテキストを選んで要約する(6-12時間程度) ?上記の要約を出発点として、関連するテーマを各自で設定して文献調査に基づく論述を作成する(20-30時間程度) (補足) ?期末レポートは、上記の要約と、文献調査に基づく論述から構成される ?期末レポートの作成の仕方は、授業の中で説明する |
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テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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