NVIDIA の共同創設者兼 CEOのジェンスン・フアン：「子供たちが将来何を学ぶべきか」
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Rael Maitreya
日本語字幕がついています：
"Don't Learn to Code, But Study This Instead..." says NVIDIA CEO Jensen Huang (youtube.com)
話されている内容を書き出したものです：
「コーディングを学ぶのではなく、代わりにこれを勉強してください...」と NVIDIA の CEO である Jensen Huang・ ジェンスン・フアン氏は言います
AI 革命の中心企業である NVIDIA の共同創設者兼 CEO である Jensen Huang 氏は最近、子供たちが将来何を学ぶべきかについてコメントしました。
ネタバレをさせてください。
それはコンピューター サイエンスでもプログラミングでもありません。
私が言うことは、人々が感じていることとはまったく逆のことになるでしょう。
おそらく覚えていらっしゃると思いますが、この 10 年、15 年の間に、このようなステージに座っているほぼ全員が、子供たちがコンピューター サイエンスを学ぶことは非常に重要だと言っています。
ええと、誰もがプログラミングを学ぶべきです。
実際、それはほぼ正反対です。
私たちの仕事は、誰もプログラミングしなくてもよいコンピューティング技術を作成することです。
そして、プログラミング言語は人間です。
私が共同設立者であるフル サービスの AI エージェンシー Synthminds では、NVIDIA と緊密な関係を築いています。
このビデオの後半で、Jensen の発言のクリップを紹介します。
人々は学ぶべきです。
これもまた、私たちがチームを拡大し、人材を増やしている理由です。
医療業界出身のエイミー・ゾロトウのような人たちです。
私たちは、現時点で合計で約 20,000 人をトレーニングし、指導してきました。
私のチャンネルを購読しているあらゆる年齢層や職業の人々から、ゼネラル・エレクトロニクスやクラフト・ハインツなどの企業の素晴らしいチームまで、さらに私たちは、スタンフォード大学やイェシバ大学などの大学向けのAI 教育資料を開発し、Uplimit のコースを開発してきました。
これは、プロンプト エンジニアリングに関する認識が高まっていること、そして AI ツールの使い方をもっとよく知っていれば、組織やチームにどのような影響を与えることができるかを示していると思います。
インターネット上の女性がプロンプトは新しいプログラミング言語だと言うのは理解できますが、それはそれでいいと思います。
しかし、NVIDIA の CEO が世界政府サミットのステージに立って、声に出して言うことで、より多くの人々がメッセージを受け取るのを見るのは本当にうれしいです。
世界中の誰もが今やプログラマーです。
これは奇跡です。
これは人工知能の奇跡です。
初めて、私たちはギャップを埋めました。
テクノロジーの格差は完全に埋まりました。
これが、非常に多くの人が
人工知能を活用できる理由です。
これが、今日、あらゆる
政府、あらゆる産業
会議、あらゆる企業が
人工知能について話している理由です。
なぜなら、初めて、社内の全員が
技術者であると想像できるからです。
これは、皆さんが
テクノロジーの格差が埋まったことを認識する素晴らしい時です。
もっと多くの人々や企業が
これを警鐘として受け止め、
この問題を真剣に検討し始めることを願っています。
また、コンピューティングの歴史上、今が AI を活用するのがはるかに簡単であることに気付くことも必要です。
全員のスキルアップが不可欠です
90%の人にとって、プロンプトは
ますます簡単になりつつあります。
それに
十分な理由があります。それは、スマートな
AI エンジニアとプロンプト エンジニアがバックグラウンドで作業し、
チャット インターフェイスを最適化しているからです。
そのため、いくつかのあいまいな単語が取得され、
はるかに大きくて広範なプロンプト、または
別の AI モデル全体で処理されます。
すべての最適化が
最終的なプロンプトに結合され、AI モデルに送信されます。
そのため、DALLE-3 や Copilot のような
素晴らしい結果が得られます。
これは、アプリでのプロンプトから始まります。
Copilot は、グラウンディングと呼ばれるアプローチを使用してプロンプトを前処理します。
簡単に言えば、グラウンディングによってプロンプトの品質が向上し、関連性があり実用的な回答が得られます。
グラウンディングの最も重要な部分の 1 つは、Microsoft Graph を呼び出してビジネス コンテンツとコンテキストを取得することです。
Copilot は、グラフからのこのユーザー データを他の入力と組み合わせてプロンプトを改善します。
次に、変更されたプロンプトを LLM に送信します。
Copilot は LLM からの応答を受け取り、後処理します。
この後処理には、グラフへの追加のグラウンディング呼び出し、責任ある AI チェック、セキュリティ、コンプライアンス、プライバシーのレビュー、およびコマンド生成が含まれます。
最後に、Copilot はユーザーに応答を送信し、アプリにコマンドを返します。
具体的でなく、ただ探索しているだけなら素晴らしいです。
しかし、一部のコントロールも失われます。
なぜなら、これらのチャットボットは最適化されすぎて、ひどくおかしくなることがあるからです。
Google の Gemini は、まったく間違った理由で話題になりました。
白人や白人以外の人を生成することを拒否し、包括性のために最適化し、ステレオタイプと言えるかもしれませんが、驚異的です。
ステレオタイプになりました。
NVIDIA の CEO がこのようなホットな意見を述べたことが、どのような影響を与えるのか、本当に興味があります。
しかし、行間を読めば、サム・アルトマンでさえこの未来をほのめかしています。
コーディングは今後も重要になると思います。
少し、あるいは大きく変わるだけです。
私が将来について最も自信を持って予測していることの 1 つです。
過去よりもはるかに速く
起こるでしょう。
そして、ご存知のとおり、若い人たちは
常にそれに適応するのが一番得意ですが、
今はそれがさらに価値あるものになるでしょう。
私はこのフレームワークに非常に同意します。
新しいテクノロジーに適応する方法を学ぶことと一致すると感じるスキルやクラス、アクティビティを選択できるときはいつでも、
確実にそれを選ぶべきだと思います。
しかし、具体的には、ソフトウェアは実際に構築すべき非常に重要なスキルだと私は今でも思っています。
そして、その一部は、仕組みやプログラミング言語の詳細ではなく、根本的には、コンピューターに意図したとおりに動作させることです。
それが私たちが向かっている世界であり、それがどのように機能するかの低レベルの詳細を理解することが、出発点です。
そして、ご存知のように、これまでコードを書いたことがないのに、最高の AI アプリケーションを構築した人もいます。
これは実際に新しいことですよね?
実際にコンピューターに何かをやらせることができるのです。
このように、機械に合わせて体を曲げる必要はありません。
現状では、誰でも AI を操作でき、誰でも AI に指示できます。
数年前、AI モデルと対話するこの能力は研究者と実際の開発者にしか利用できなかったと想像できますか?
誰でも利用でき、簡単に使えるようになったからといって、人々がそれを最善の方法で、または最も効果的に使用しているとは限りません。
私が物事について考える方法は、
一方の側にはスペクトルのようなものがあり、
プロンプトエンジニアリングは、
どのスペクトルでも、ああ、それは問題ではない、という感じです。
プログラミングは依然として存在し、
それは確かなスキルであり、私たちのチームでは、
物事を見る方法は、
もう少し平準化されています。
はい、プロンプトエンジニアリングは重要です。
これも変わります。
10年という期間で考えてみると、
私たち全員がニューラルリンクチップを頭に入れて歩けば、
すべてが再び変化するでしょう。
そしてその後。
ジェンセンからの
他のスペクトル全体についての声明があります。
プログラマーは評価されていない、重要ではない、コンピュータサイエンスを勉強しろ、などと考える人たちがいるでしょう。
そして、これも間違っていると思います。なぜなら、
プログラミングやコンピュータサイエンスは実践的なスキルですが、
それが人々に教えるのは問題解決です。
そして、それは難しいスキルであり、
すぐには絶対的なものにはなりません。
絶対ないと言いたいですが、
創造性がおそらく最後になるだろうとも言いました。
うーん、AI の影響は完全に逆の結果になりました。
とにかく、中間の立場で、プロンプト エンジニアリング、AI の使い方、仕組み、倫理的な使用法について学びましょう。ただし、コンピューター サイエンスやコンピューターの一般的な仕組みについても学び、プログラミングでより深い問題解決能力と批判的思考能力を身に付けることができれば、害にはなりません。
私自身も、プロンプト エンジニアリングについて話しますが、プログラミングに関してのギャップを埋めるために、CS50 コースも受講することにしました。
面白いことに、Jensen のビデオが公開される 1 か月前に、AI ツールを使用する際にはドメインの専門知識が非常に重要になるというビデオを作成しました。
プロンプトに関しては、1 つの普遍的な真実があります。
ユーザーであるあなたは、ドメインの専門知識を持ち、特定の言語を使用して AI モデルを調整し、その応答を正しい方向に導く必要があります。
自分のことをよく知っていれば、それをうまく説明して明確な指示を出すことができるだけでなく、幻覚を検出することもできるからです。
国、デジタル生物学、若者の教育、製造業、農業など、特定の分野の問題を解決する方法を理解している人々、特定の分野の専門知識を理解している人々は、テクノロジーを活用できます。
それはすぐに利用できます。
今や、あなたが指示したことを実行するコンピュータが手に入りました。
あなたの仕事を自動化するのに役立ちます。
あなたの生産性を高めます。
あなたをより効率的にします。
ですから、これは
素晴らしい時代だと思います。
そして、
その質問に戻ります。
子供たちは将来何を勉強すべきか
これはジェンセンが言ったことです。
もし私が最初からやり直すとしたら、
ええと、1つのことに気づくでしょう。
科学の最も複雑な分野の1つは
生物学、人間の生物学を理解することです。
複雑であるのは、それが非常に多様で、複雑で、理解するのが非常に難しいからだけではありません。
それは信じられないほど影響力があります。
複雑な技術、複雑な科学。
信じられないほど影響力があります。
そして覚えておいてください、私たちはこの分野を生命科学と呼び、創薬、発見と呼びます。
宇宙をさまよっていると、突然、おい、何を発見したか見てみろ、と。
コンピューターサイエンスの人、コンピューターの人、
今日非常に大きな従来の産業の人、誰も車の発見とは言いません。
コンピューターの発見とは言いません。
ソフトウェアの発見とは言いません。
私たちは家に帰って、「ねえ、今日見つけたものを見てよ」とは言いません。
このソフトウェアです。
私たちはそれをエンジニアリングと呼んでいます。
そして毎年、私たちのコンピュータ
サイエンス、私たちのソフトウェアは
前年よりも良くなっています。
毎年、チップは良くなっています。
毎年、私たちのインフラは良くなっています。
しかし、生命科学は散発的です。
もし今もう一度やり直せるなら、生命科学を生命工学に変える技術が私たちの目の前に来ていることに気づくでしょう。
そして、デジタル生物学は科学の分野ではなく、工学の分野になるでしょう。
もちろん、科学は今後も存在し続けるでしょうが、将来的には科学だけの分野にはなりません。
ですから、これが新しい世代の始まりとなることを願っています。
アルバート・アインシュタイン医学部は授業料が無料になります。
タンパク質や化学物質、酵素を扱うことを楽しむ人たちの集まりです。
そして、材料とエンジニアリング
これらはエネルギー効率が高く、軽量で、より強く、より持続可能な素晴らしいものです。
将来、これらすべての発明は
科学的な発見ではなく、エンジニアリングの一部になるでしょう。
しかし、勉強が自分には向いていないのに
AI に参入したり、その使い方を学びたいのであれば
他の人と一緒に探索を始めることをお勧めします。
そうすれば、アイデアやツールを交換できます。
オンラインには
間違いなく活用できるリソースがたくさんあります。
ええと、ノイズもたくさんあります。私が共同創設者で教育者のジョーから学んだのは、人間の学習方法には科学がたくさんあるということです。これが、私たちが Uplimit とのパートナーシップを本当に楽しんでいる理由です。
1 つはライブなので、説明責任があり、仕事、ビジネス、自分自身のために実際のプロジェクトを実行する必要があるからです。そして、
ピア コミュニティ全体もあります。
Uplimit のコースをぜひチェックしてください。画像、データ分析、AI、ChatGPT など、誰でも受講できるコースと、上級コースがあります。
はい、私たちはさらに多くのことに取り組んでいます。
通常であれば、アルゴリズムが満足するように、私の別のビデオを見るように言います。
しかし、実際には今回は本当に
あなたに質問したいのです。
プログラミング、プロンプトエンジニアリング全体についてどう思いますか?
あなたの立場は?
2023 年の経験と旅はどのようなものでしたか?
2024 年のアプローチは何ですか?
そしていつものように、視聴していただき、お付き合いいただきありがとうございます。
個人的な問題を抱えていますが、
より一貫してビデオをアップロードすることをお約束したいと思います。
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