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知識社会学理論応用研究
| 令和２年度以降入学者 | 知識社会学理論応用研究 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 犬飼裕一 | ||||
| 単位数 | 2 | 課程 | 前期課程 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 社会学専攻 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 選択必修 | ||
| 授業の形態 | zoomを用いた遠隔授業で実施します。 犬飼裕一 日本大学文理学部社会学科のパーソナルミーティングルーム Zoomミーティングに参加する https://chs-nihon-u.zoom.us/j/3151953432 ミーティングID: 315 195 3432 Blackboard は利用しません |
|---|---|
| 授業概要 | AI（人工知能）時代の知識の在り方と社会学：AIが学術に与える影響と、学術がAI科学・AI技術に対して果たしうる貢献の相互関係を考えていく。これまでの学術の常識では理解困難な諸問題の特定し、その意義を知識社会学的な方法で明らかにする。 |
| 授業のねらい・到達目標 | 日常生活から国際社会に至る現代社会の多層性と多様性を理解し，グローバル化する現代社会が抱える矛盾について，社会学における専門領域の観点から説明することができる。 |
| 授業の方法 | 授業の形式：【演習】 知識社会学を確立した古典的文献や現代の文献を読みながら、同時にAI分野の各界の専門家の参加を交えて立体的な討論を行いながら授業課題についての理解を深めていく。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
知識社会学とは何か：知識社会学の先行者
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 2 |
知識社会学とは何か：哲学の問題
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 3 |
知識社会学とは何か：歴史と技術
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習2 （2時間） |
| 4 |
AIの知：根拠、評価、説明
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 5 |
AIの知：スーパーコンピュータ＋クラウ２０
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 6 |
AIの知：映像と自然言語の相互関係
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 7 |
AIの知：大規模知識理解
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 8 |
AIの知：翻訳とAI
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 9 |
AIの知：意識の探究
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 10 |
AIの知：「学習済み」問題とAI
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 11 |
AIの知：プログラム、拡張子、分析方法、識別子コード
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） 【事後学習】指定テキストと配布資料の復習 （2時間） |
| 12 |
人工知能(AI)時代の生き方：インフォメーションからインテリジェンスへ
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） |
| 13 |
人工知能(AI)時代の生き方：共感を得る、公人として暮らす
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） |
| 14 |
人工知能(AI)時代の生き方：知識を広く深く曖昧に
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） |
| 15 |
人工知能(AI)時代の生き方：拡張知能
【事前学習】指定テキストの予習 （2時間） |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 教科書『AI社会学』は現在作成中です。 |
| 参考書 | 逸木裕 『虹を待つ彼女 （角川文庫）』 角川書店 2019年 第1版 新井紀子 『AI vs.教科書が読めない子どもたち』 東洋経済新報社 2018年 第1版 一点目は、AI技術者出身の作家がAI技術の現状をふまえながら、人間と人工知能の間の「恋愛」についての物語を書いています。社会学のような社会科学がまだ追い付いていない「理解」を文学がいち早く取り扱っている点で貴重な本で、しかも小説なのですぐに通読することができます。二点目は、先端を走る科学者が主に数学の視点からAIをめぐるさまざまな誤解を解き、いうならば「正しく恐れること」の大切さを主張しています。AI研究のこれまでの展開もわかりやすく説明されています。 |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業内テスト(20%)、授業参画度(80%) 課題の提出をもって授業参画度（80％）とみなし、提出された課題の質をもって授業内テスト（20％）とみなし、双方で評価を行います。 |
| オフィスアワー | 基本的にzoomで行います。メールにて日時とzoomアカウントを問い合わせてください。 |