子供にプログラミングを教える方法

子供の為の最高のプログラミング教育を見つけていきます

世界人口知能大会2019 アンドリュー・エン氏

中国語サイトは想像通り探しづらかったです

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前のブログでお伝えしたとおり、2019年 世界人口知能大会の内容をお伝えしたいと思います。

 

まずは、Andrew ng氏の取材です。

 

专访吴恩达:小数据是AI落地的重要挑战

 

Courseraの機械学習でお世話になっている関係もあって、お顔は拝見しており、この方がたまたま2018年の世界AI大会に出られていた記事から2019年の記事を見つけることが出来ました。ありがとう、Andrew ng氏。

 

※因みに、中国語サイトでは、

ウー・エンダ(吴恩达)

と出ていました。

 

何気に2年連続で出れるというのがすごい。

 

Andrew ng氏が今携わっているのは製造業。

 

目視検査システムを開発し、そこでの作業効率コーチングシステムも合わせて開発。労働者の作業改善を狙っています。

 

意外と?堅実な分野という印象を受けました。

 

もちろん、世界にまだ無いサービスについても、協力のオファーがきている思いますが、ここでの公開情報は製造業でした。

 

でも、逆に考えてみると、製造業でのAI化も、まだまだ対応中。実用化は限定的なのかもしれません。

 

また、ちょっと長くなるのですが、原文の翻訳のままでご紹介します。

 

インターフェースニュース:製造における人工知能の最も重要なアプリケーションシナリオは何だと思いますか?さらに、すべての人生の歩みに着陸するプロセスにおける人工知能の課題は何ですか?

Wu Enda:先週、製造業、農業、通信、金融の人々と話をしましたが、多くのCEOがAIに非常に興味を持ち、AIを持つことが非常に重要であることに気付きました。しかし同時に、多くの企業は課題に直面しており、その1つは適切なアプリケーションを見つけることです。ですから、私が多くの時間を費やしたことの1つは、さまざまな企業のマネージャーと協力して、最も価値のあるアプリケーションを体系的に見つけることでした。

AIを導入するには、適切なアプリケーションが何か?を見つけることが重要。

 

しかも海外では、CEO自らAndrew ng氏と話し合っている。

 

日本企業のどれくらいのCEOが、第一線のAI研究者とコンタクトを取ろうとしているか。

 

・・・あまり期待できないですね。

 

小学生向けにAIを教える教員、技術者はどうでしょう。

 

どちらも日々の仕事で手一杯です。

 

しかし、できることならあります。

 

日々の仕事、生活で困っていることがAIに変われないか、と自問自答し続けることです。

 

きっと、Andrew ng氏は、引く手あまたで、各企業の問題しか見えないでしょう。

 

企業から出された課題と、それの横展開ぐらいしか考える時間がないのでは。

 

その点、一般人の我々でも、日常生活を過ごす中で、AI化できないかと考えることはできるはず。

 

見つけた課題についても、機械学習させる環境は揃いつつあります。

 

AIとの親和性が高いのは、インターネット企業ではありますが、

 

製造業や農業で、少ない学習データからしかとれなくても、

 

それは小さな問題だ、と言っています。

 

私自身も小さなAI化ですが、進めようとしている件があり、力づけられました。

 

世界AI大会でAndrew ng氏に(ネット上ですが)会えるとは思っておらず、思いがけない収穫でした。

 

はてなブログをはじめて、始めて中国語サイトからの

 

情報収集も行うことができ、良い経験でした。

 

始めてよかった。はてなブログ

AIカーが子ども達を変える

これは小学生向けに活用できそう

 

robotstart.info

 

すでにAIカーというものがあるのを知らなかった。悔しい。

 

この記事では大学生が参加しているため、

 

現時点ではおそらく筐体の準備から学習させてものになるまで、

 

まだまだ難しい部分があるのでしょう。

 

でも、出来上がった筐体に対して学習させるだけであれば、

 

小学生にもできるようになるのでは、いや、したい。

 

現状でAIカーを買おうとすると、どれも敷居が高い。

 

値段も高いし、部品集めからスタートしないといけないのです。

 

例えば、筐体が完成していて、スイッチのON OFFで学習開始・終了。

 

どの学習データを残しながら学習させるかは車側のタッチパネルで取捨選択。

 

 ある程度走れるようになったら、

 

「これはどういう仕組みでできているのか見ていこうか」

 

ということで、基盤、OS、カメラ、モーター、 コントローラ、Wifi、バッテリー、タイヤ、シャーシ、etc.そして、機械学習、AI。

 

それぞれがどういう仕組みでできているのか。

 

特に機械学習やAIの部分を学ばせる

 

・・・これでも大学生レベルの授業になりそうだな

 

小学生がAIの知識をものにするためには、もう少し概要レベルに抑えつつ、

 

別なレース、シーンに活用できそうな道を作ってあげたい。

 

画像認識+モーター の組み合わせであれば、レースに限らず、

 

検品やスマートハウス、自動運転など幅広く活用できるもの。

 

実際やってみると、色々問題もわかってきて、どうすれば解決できるのかを考える。

 

実際に応用分野で実機を作るのは大学生レベルを超えそうだが、

 

仮想実験として考えてもらう分には中高生、ギリギリ小学生でもいけるかも。。。

 

 最後に、紹介されていたAIカーの、現時点の購入方法と状況を調べてみました。

 

Amazonとかでサクッと変えればよいけど、まだまだいろんな意味で買いづらい状況でした。

 

■Donkey Car(見積・問合せから)

www.unipos.net

 

AWS DeepRacer(予約注文)

aws.amazon.com

 

■JetRacer(周辺機器も買わないと)

www.switch-science.com

 

■JetBot(部品買わないと)

www.nvidia.com

 

 

世界AI大会

なにこれすごい

 

AI開発、中国に熱視線 上海で大会、米企業も参加:経済:中日新聞(CHUNICHI Web)

 

イーロン・マスクとアリババの馬会長が一緒のシーンが印象的です。

 

公式サイトはこちら

世界人工智能大会

 

でも中国語でよくわからん。

 

でもいまのAIのトレンドが見て取れそうです。

 

小学生の子ども達に、ここで行われたことを紹介するのは為になりそう。今後詳細がわかり次第、追記していきたいと思います。

AIの活用方法

 

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小学生の子供たちに、将来「AI」を使いこなして貰いたい。そのお手本になりそうなので調べてみました。

 

tech.nikkeibp.co.jp

 

AIや機械学習といえば、Googleなどの大手IT企業が開発や活用を進めている印象がありますが、まさかの航空会社がAIとは。

 

しかし、資本力のある企業が、業務改善の一環として有力な手段の一つとしてAIを選択した、と考えると納得がいきました。

 

最近だとこれもAIを活用されていました。

www.itmedia.co.jp

 

絵の制作見積もり、という非常に人間的なものを機械学習で解決しようとする着眼点というか試みが素晴らしい。

 

今回のケースでは、人間では30パーセントの誤差だったのが、機械学習だと20パーセントの誤差で見積もれた、ということなので、一定の効果がでていますが、それまでの試行錯誤は苦難の道だったでしょう。しかしこれからも大変だと思います。

 

今までの業務をAI化、機械学習化使用とすると、今までにない困難も待ち受けているでしょう。「なんでこの見積もりになるんだ!」

というクレームに対して、「うちのAIが判定しましたから」で通じる客と通じない客が出てくるでしょう。

 

実はクレームをいってくるケースは、見積もるのが人でもAIでもありえます。

問題なのは、AIが出した答えを使ってどう説明するか、です。

 

「うちのAIがちゃんと考えて出しました」なんて答ても全然納得できませんよね。

 

子供たちにも分かるように伝えようとすると、、、

 

「絵を書くみんなに、自分の絵を書く時間や難しさを聞いてみました。今回書く絵の特徴から、似たような絵をもとに、どれくらいの時間で、どれくらい難しいかを調べるとXX時間かかりXX円です」

 

こんな感じで説明することになるでしょう。下手に「AI」を出してしまうと、計算方法の妥当性や、データ自身の信頼性や精度などの理解が必要で、普通の人では説明が難しくなってしまいます。

 

それよりも、どのようなデータを集めたかを理解し、今回判定したい対象が、集めたデータとどのような関係があるかを説明したほうが、よっぽど分かりやすい説明が出来るでしょう。

 

小学生のために、AIを使えるようになってもらうための教材・教育はなかなか見つからないのですが、このような例を紹介しながら、身近なところからAIに活用できることがないか探していきたいと思います。

 

ちなみに中高生のお子様がいらっしゃる親御様であれば、こちらをご検討されてみてはいかがでしょうか。

 

ict-enews.net

小学生がプログラミング力を更に伸ばすおすすめの方法6選

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小学生の子供たちにもっとプログラミングをよりよく学んでもらうためにはどうすればよいか、考えています。

 

2020年度にプログラミング教育が小学校で必修化されるにあたり、様々なWebサイトが立ち上がってきています。

 

Scratchやcode.orgなど、無料で学べる・楽しめるサイトがありますが、あくまでプログラミングの導入部であり、逆にずっと同じサイトで勉強し続けても、逆に悪影響すらでます。

 

遊びやほかの習い事に忙しい子供の時間を効率よく使う為にも、質の良い教材や教師陣がいるサービスが欲しく、このブログを立ち上げてから色々調べ、我が子との試みを行った経験を活かして得た情報をご紹介したいと思います。

 

■プロから学ぶ

私自身はプログラミングはもちろんシステム設計や運用など、様々な業務を通してシステム開発における一通りの知識と経験があり、教えることも大好きですが、一から十まで教えることはやめました。理由は以下となります。

・効率が悪い・・・効率よく教えるには教材やカリキュラムが必要です。

         市販の教材を見たのですが満足できるものはなく、

         自分で独自の教え方も行ったのですが、まだ未完成です。

         

・土日の限られた時間しか教えられない

      ・・・土日は親子でお出かけして、

         学校以外の経験を増やしたいと考えています。

         プログラム開発の勉強は、30分、できれば1時間ほど

         まとまった時間を取り、例題、課題、復習のサイクルを

         回したいのですが時間が取れませんでした。

          ※今のところ、土日の移動中に教えています。

 

プロに学ばせるにはどうしても費用の問題がありますので、良いところで、かつ無料体験がある、など内容を事前に吟味できるところを選びました。

 

1.Tech Kids School

実は文部科学省のプログラミングに対する教育方針は「プログラミング的思考」ができるようになること、が目的であり、全員がプログラマーになって欲しいわけではありません。

よって、今後の授業では、「プログラミングを完成させること」、だけではなく、「どうやって作ったか」を先生に説明し、プログラミング的思考ができていることをアピールしなければなりません。

 

 Tech Kids Schoolでは、自分のアイデアや成果物を他の人に発表する、プレゼンテーションの機会も定期的にとっているので、プログラミング力+プレゼンテーション力を鍛えられます。

 

無料の体験レッスンがあるので、お住まいが近い方は試してみてはいかがでしょうか。

※場所:東京渋谷・秋葉原二子玉川・大阪梅田・沖縄那覇

 

サイバーエージェント監修 小学生向けプログラミングスクール

 

 

■ ロボットで学ぶ

一昔前は、プログラミングとロボットは別々に勉強し、一部の天才がプログラミンを行って自分でロボットを作り上げるイメージでしたが、今はロボットを通してプログラミングを学ぶという、なんともうらやましい環境が出来上がってきています。

 

1.レゴ マインドストームで学ぶ

プログラミング塾では、レゴ マインドストームを使ったカリキュラムを取られているところも多いです。

理由としては、やはりレゴ社の品質の高さもありますが、実はお子様1人でも取り組められるワークブックがあり、ご家庭での学習も可能です。(むしろこのワークブックの価値のほうが大きいかも。)

 

近くに良いプログラミング塾が無い場合は、自宅でレゴで勉強するほうが効率的です。

 

もしある程度自分でプログラムができるようになったら、武者修行で「アフレル スプリングカップ」に出てみても良いかもしれません(初心者向けもあり)

 

レゴ ロボットで学ぶ小学生向けプログラミング教材

  

■動画で学ぶ

1.Udemy

 アメリカでオンライン教育プラットフォームで、主に大人向けの動画教材を扱っているイメージがありましたが、子供向けの教材もあります。

特にびっくりしたのが、ベネッセ提供の教材で、冒頭にミッチェル・レズニック氏が出ています。内容を吟味すれば、質の高い教材に割安に出会うことができます。30日間は購入したコースの返金制度もあるのでお試していくつか試すことができます。

 

世界最大級のオンライン学習サイトUdemy

 

 

 2.D-SCHOOLオンライン

マインクラフト ロボット Scratchと王道を抑えつつ、「同時に英語を学びたい人向けのプログラミング教材」があります。

小学生から英語をバリバリされている方はそれほど多くないと思いますが、今後の日本の国際化の流れから、今のうちに少しずつ英語に慣れさせたい親御様にはピッタリと思います。

 

残念ながら、我が家は英語とプログラムを別々の教室で習わせ、ある程度のレベルまで行ったため、本サービスを利用できませんでしたが、今からプログラミングと英語を学ぼうとされているお子様のご家族はご検討してみればよろしいのではないでしょうか。

英語とプログラムングを同時に学べる♪【D-SCHOOLオンライン】

 

 

■ゲームが簡単に作れるサービスで学ぶ

1.moonblock

天才プログラマーと称され、現在はAI研究者で経営者である清水亮氏。清水氏の企業で開発されたビジュアルプログラミング言語。ビジュアルプログラミング言語といえばScratchを思い浮かべる方も多いと思いますが、Scratchは好きではない清水氏が開発しただけあって、そのこだわりは格別。ビジュアルプログラミングしたのに、Javascriptに変換することができます。Javascriptを見ることで、実際に何を行おうとするのか、コードの世界で追うことができます。

また、清水氏も時々、簡単な計算やプログラムであればMoonblockでやるほうが、いわゆるプログラミング言語で組むよりも、「早い」らしく、今後初級から中級、上級まで幅広く使えるサイトだと思います。

MOONBlock

 

2.プログラミングゼミ

スマホで無料で勉強するのであれば、これが最強かもしれません。

実際に学校でも授業で利用され、「逆転オセロニア」とコラボして本格的なゲーム作りも楽しめ、自分の作った作品も一般公開できる。scratchの日本版?いや、それ以上の仕上がりになっていると思います。

ビジュアルプログラミング言語のため、規模の大きな開発は難しいのですが、初心者から初中級まで、これだけで十分楽しめ、学べると思います。

 

プログラミングゼミ

 

まだまだ子供に紹介したいサイト・サービスはありますが、

プログラミングに特化すると以上のサイト・サービスを活用すれば、かなりレベルアップが図れると思います。

 

このなかで完全に無料なのは  MOONBlock プログラミングゼミ の2つです。

まずはこの辺りをやりつつ、徐々に商用サービスを利用し、さらなるレベルアップを目指してください。

電子舌から感じる今後の未来

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5感をサポートされた人間は今後どうなるのか

 

gigazine.net

 

液体を分析して、機会学習にかけて、最も似たものを探し出す、ということですが「電子舌」と聞いただけで、なにか未来を感じる気がします。

 

機械が5感を感じ、人間の5感を強化、拡張するとどうなるか?考えてみました。

 

続きを読む

AIに使い捨てされる人達から学ぶ日本の行方

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日本に関係ないとは思えませんでした。

 

jp.reuters.com

 

対価と引き替えに個人情報(パーソナルデータ?)を手に入れる手法ですね。

 

現地の人々が、簡単な仕事で報酬が得られる。データを収集する企業としても、安価に大量のデータが手に入れられる。

 

お互いwin win のような感じですが、違和感があります。

 

問題なのは、現地の継続的な雇用を生み出さないことだと思います。

 

取れるだけ取ったらもうこの地域の人々は用済みでしょう。

 

ただ、もし日本でも「バイト」として呼び掛ければ、人は集まりそうな気がします。

 

日本はまだ雇用があるので気にならないですが、本質的には同じ問題があります。

 

この一時的な「特需」を利用して、得た利益を継続的にもうける仕組みをつくり、「自分達で稼ぐ」力を身につけることができれば改善できるかもしれません。

 

でなければ、今回収集されたデータにより、「AI」が単純労働をこなせるようになり、現地の人々の仕事を「奪う」ことになるでしょう。

 

しかし、今回のケースですと、対価は「ヤカンやポット、ティーカップ」らしく、大きな利益は見込めません。

 

日本が戦後から復興したケースを参考にしようとしたのですが、朝鮮戦争に伴う「特需」のおかげであり、アメリカ軍から多量の物資・サービスの需要があり、それを生産する人は多くの対価を得たました。

 

今回は使い捨てされるだけかもしれません。

 

今後考えられる動きとしては、中国のAIの性能が良くなることと、中国のAIはそのまま日本には適用できない(恐らく顔の作りや喜怒哀楽の顔表示は日本と異なる)ので、日本向けの顔情報を取得しようとするでしょう。

 

日本にとって一番問題なのは、日本企業がこのようなパーソナルデータに絡む情報を取得しようとすると、個人情報保護の立場から反対の声が挙がる可能性があることです。

 

ヨーロッパなどは、個人情報保護の立場が強く、個人情報のデータ収集自身は行いにくい地域ですが、自国の利益に反するような動きの場合、法律で罰則を掛けるなど、国レベルの対応が得意です。

 

日本は、中国のように、個人情報取り放題でもなく、ヨーロッパのように法律で戦う意気込みをみせる政治家もいません。

 

では、これから日本が世界で戦っていくためにはどうすればよいのでしょうか。

 

個人情報に対して見合った対価を払い、国の利益も損なわない、そんな方法、、、。

上手く言えないかもしれませんが、いわゆる「養殖」の考えを流用出来ないか、と考えます。

 

ある企業が、天然魚をとることを考えます。捕ろうと思えばいくらでもとれるとしましょう。とれたことについて、自然に対して特に対価は払いません(漁業権や燃料費など諸費用は考えないことにします)。捕るだけとって、ある程度儲けがでたら、別の魚を取りに行き、同じことを繰り返すとします。

魚はただ捕られるばかりです。

 

養殖であれば、養殖業者が魚を管理し、企業も必要な分だけ購入後、養殖業者に対価を支払います。

 

人工知能の元ネタとなるパーソナルデータも、それを提供する専門の企業が、ちゃんと社員を抱え、社員たちが必要な人工知能向けデータを提供する。

 

そうすれば、立場の弱い人が搾取されるような事もなく、国益に反さない(企業として利益をあげ、雇用を創出している)ので、ヨーロッパのような厳しい法律も課せられません。

 

別な言い方をすれば、音声が欲しければ声優事務所に依頼をするイメージでしょうか。

 

そこでは、ちゃんとお互いに利益がでるような市場ができ、お互いは「使い捨て」でない関係が保てます。

 

もしかすると、今のAIのデータ入手市場は、大量データが必要なので、相対的に1情報当たりの単価が低くなってしまっているのが問題かもしれもせん。

 

少量のデータでも学習効果を上げるような技術も考案されてきており、その技術を高めつつ、今回の様なことを起こさないような取り組みを率先して行う、そんな日本になれれば、「AI先進国 日本」と呼ばれるのではないでしょうか。