科目の概要
深層学習に代表されるAI技術は、我々の日常や社会生活だけでなく、今後の科学のあり方をも大きく変えていくことが予想される。本授業では、近代科学の根底にある「合理的で、客観的で、万人にとって有用である」という理念の成り立ちを確認した上で、来るべきAI駆動科学が従来のこうした科学観にどのような影響を与えていくか、ということを考える。
科目情報
履修想定年次
3年次
単位数
2単位
開講Q
3-4Q
科目区分
選択
授業の方法
演習科目
評価方法
レポート70%、グループワーク30%
前提推奨科目
前提必須科目
後継推奨科目
科目コード
HUM-3-C3-0034-006
到達目標
合理性、客観性、公共性という理念が、現代我々が「科学」と呼ぶものの成立にどのように関わってきたのかを理解する。また現代において、AIがどのように科学に応用されているのかを知り、そうした融合が今後の科学のあり方にどのような影響を及ぼすかを、グループワークやディスカッション等を通じ主体的に考えることができるようになる。
教科書・参考書
- 【教科書】必要に応じて担当教員が指定する【参考書】『人工知能とどうつきあうか』(鈴木貴之編/勁草書房、2023年)
授業時間外の学修
各回の学習内容について、あらかじめ不明な単語や前提となる知識をWebなどで調べ、二時間ほど予習を行う。予習用に配られた資料がある場合、必ず目を通す。
特記事項
順次公開予定
授業計画
第1回オリエンテーション:本授業の狙い
第1回
オリエンテーション:本授業の狙い
第2回科学と合理性
第2回
科学と合理性
第3回科学と客観性
第3回
科学と客観性
第4回科学と公共性
第4回
科学と公共性
第5回発表とディスカッション
第5回
発表とディスカッション
第6回科学における統計学の役割
第6回
科学における統計学の役割
第7回90分で理解する深層学習
第7回
90分で理解する深層学習
第8回深層学習の問題
第8回
深層学習の問題
第9回深層学習の認識論
第9回
深層学習の認識論
第10回発表とディスカッション
第10回
発表とディスカッション
第11回深層学習は科学をどう変えるのか?
第11回
深層学習は科学をどう変えるのか?
第12回AI駆動科学と合理性
第12回
AI駆動科学と合理性
第13回AI駆動科学と客観性
第13回
AI駆動科学と客観性
第14回AI駆動科学と公共性
第14回
AI駆動科学と公共性
第15回全体ディスカッション
第15回
全体ディスカッション