論文の概要: AI from concrete to abstract: demystifying artificial intelligence to
the general public
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04013v6
- Date: Mon, 13 Jun 2022 02:10:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 09:12:36.378895
- Title: AI from concrete to abstract: demystifying artificial intelligence to
the general public
- Title（参考訳）: コンクリートから抽象的なAI:人工知能を一般大衆に普及させる
- Authors: Rubens Lacerda Queiroz, F\'abio Ferrentini Sampaio, Cabral Lima and
Priscila Machado Vieira Lima
- Abstract要約: 本稿では,コンクリートから抽象的(AIcon2abs)への新たな方法論,AIについて述べる。
主な戦略は、人工知能のデミスティフィケーションを促進することである。
WiSARDの軽量化により、トレーニングタスクと分類タスクの視覚化と理解が容易になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) has been adopted in a wide range of domains.
This shows the imperative need to develop means to endow common people with a
minimum understanding of what AI means. Combining visual programming and WiSARD
weightless artificial neural networks, this article presents a new methodology,
AI from concrete to abstract (AIcon2abs), to enable general people (including
children) to achieve this goal. The main strategy adopted by is to promote a
demystification of artificial intelligence via practical activities related to
the development of learning machines, as well as through the observation of
their learning process. Thus, it is possible to provide subjects with skills
that contributes to making them insightful actors in debates and decisions
involving the adoption of artificial intelligence mechanisms. Currently,
existing approaches to the teaching of basic AI concepts through programming
treat machine intelligence as an external element/module. After being trained,
that external module is coupled to the main application being developed by the
learners. In the methodology herein presented, both training and classification
tasks are blocks that compose the main program, just as the other programming
constructs. As a beneficial side effect of AIcon2abs, the difference between a
program capable of learning from data and a conventional computer program
becomes more evident. In addition, the simplicity of the WiSARD weightless
artificial neural network model enables easy visualization and understanding of
training and classification tasks internal realization.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は幅広い領域で採用されている。
これは、aiの意味を最小限の理解で一般の人々に与える手段を開発することの必要性を示しています。
本稿では、ビジュアルプログラミングとWiSARD重みのない人工ニューラルネットワークを組み合わせることで、一般の人々(子供を含む)がこの目標を達成するために、コンクリートから抽象的(AIcon2abs)へのAIという新しい方法論を提案する。
本研究の主な戦略は,学習機械の開発に関連する実践的活動を通じて,学習過程の観察を通じて,人工知能の脱ミステリゼーションを促進することである。
したがって、人工知能のメカニズムの採用に関わる議論や決定において、被験者に洞察力のある俳優に寄与するスキルを提供することができる。
現在、プログラミングを通じて基本的なai概念を教える既存のアプローチは、マシンインテリジェンスを外部要素/モジュールとして扱う。
トレーニングを受けた後、その外部モジュールは学習者が開発するメインアプリケーションに結合される。
この方法論では、トレーニングタスクと分類タスクの両方が、他のプログラミング構成と同様に、メインプログラムを構成するブロックである。
aicon2absの有益な副作用として、データから学習可能なプログラムと従来のコンピュータプログラムとの差がより顕著になる。
さらに、WiSARDの重みのない人工知能ニューラルネットワークモデルの単純さにより、トレーニングや分類タスクの内部実現の可視化と理解が容易になる。
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