論文の概要: Artificial General Intelligence (AGI) for Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12479v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 22:31:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 22:26:04.579168
- Title: Artificial General Intelligence (AGI) for Education
- Title（参考訳）: 教育のための人工知能(agi)
- Authors: Ehsan Latif, Gengchen Mai, Matthew Nyaaba, Xuansheng Wu, Ninghao Liu,
Guoyu Lu, Sheng Li, Tianming Liu, and Xiaoming Zhai
- Abstract要約: 人工知能(AGI)は将来の技術としてグローバルに認知されている。
AGIはコンピュータシステムを通じて人間の知性を再現することを目的としている。
この研究は、将来の教育におけるAGIの重要概念、能力、範囲、可能性についてレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.95986348441658
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial general intelligence (AGI) has gained global recognition as a
future technology due to the emergence of breakthrough large language models
and chatbots such as GPT-4 and ChatGPT, respectively. AGI aims to replicate
human intelligence through computer systems, which is one of the critical
technologies having the potential to revolutionize the field of education.
Compared to conventional AI models, typically designed for a limited range of
tasks, demand significant amounts of domain-specific data for training and may
not always consider intricate interpersonal dynamics in education. AGI, driven
by the recent large pre-trained models, represents a significant leap in the
capability of machines to perform tasks that require human-level intelligence,
such as reasoning, problem-solving, decision-making, and even understanding
human emotions and social interactions. This work reviews AGI's key concepts,
capabilities, scope, and potential within future education, including setting
educational goals, designing pedagogy and curriculum, and performing
assessments. We also provide rich discussions over various ethical issues in
education faced by AGI and how AGI will affect human educators. The development
of AGI necessitates interdisciplinary collaborations between educators and AI
engineers to advance research and application efforts.
- Abstract（参考訳）: 人工知能 (AGI) は, GPT-4 や ChatGPT といった大規模言語モデルやチャットボットの出現により, 将来の技術としてグローバルに認識されるようになった。
agiは、教育分野に革命を起こす可能性のある重要な技術の1つであるコンピュータシステムを通じて、人間の知能を再現することを目指している。
通常、限られた範囲のタスク用に設計された従来のaiモデルと比較すると、トレーニングのためにかなりの量のドメイン固有のデータを必要とし、教育における複雑な対人ダイナミクスを考えるとは限らない。
最近の大規模な事前学習モデルによって駆動されるAGIは、推論、問題解決、意思決定、さらには人間の感情や社会的相互作用を理解することなど、人間レベルの知性を必要とするタスクを実行する機械の能力において、大きな飛躍を示している。
この研究は、AGIの教育目標の設定、教育とカリキュラムの設計、評価の実行など、将来の教育における重要な概念、能力、範囲、潜在能力についてレビューする。
また、AGIが直面する教育における様々な倫理的問題や、AGIが人間の教育者に与える影響について、豊富な議論を行っている。
AGIの開発は、研究と応用活動を進めるために、教育者とAIエンジニアの学際的なコラボレーションを必要とする。
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