第1章コンピューターサイエンス入門
Labs実習
1. Explore the Parable of the Polygons (https://openstax.org/r/76polygons). How does computer science contribute to the simulation? What does the simulation suggest is needed in the world? What are the limitations of the simulation as a model of the much more complicated real world?
英語のヒント
1. 『Parable of the Polygons』（https://openstax.org/r/76polygons）を試しなさい。このシミュレーションに、コンピューターサイエンスはどのように貢献しているか。このシミュレーションは、世界に何が必要だと示唆しているか。はるかに複雑な現実世界のモデルとして、このシミュレーションにはどのような限界があるか。
2. Explore the Anatomy of an AI System (https://openstax.org/r/76AIanatomy) that breaks down the “human, labor, data and planetary resources” behind an Amazon Echo device. What parts surprised you? Based on your understanding of computer science, what parts are emphasized in the public conscience? What parts are downplayed or minimized? Then, select one surprising aspect and investigate it further.
英語のヒント
2. Amazon Echoという機器の背後にある「人間、労働、データ、地球の資源」を分解して示した『Anatomy of an AI System』（https://openstax.org/r/76AIanatomy）を調べなさい。驚いたのはどの部分か。コンピューターサイエンスについての自分の理解を踏まえると、社会一般の意識の中で、どの部分が重視されているか。どの部分が軽く扱われたり、過小評価されたりしているか。そのうえで、意外だった点を一つ選び、さらに調べなさい。
3. Explore DALL-E (https://openstax.org/r/76DALL-E), a very large neural network created by OpenAI “that creates images from text captions for a wide range of concepts expressible in natural language.” If the neural network is learning from English language images and captions on the Internet, what are some of the social risks of this system? How might it encode problematic ideas about marginalized people in society?
英語のヒント
3. OpenAIが作成した非常に大規模なニューラルネットワーク、DALL-E（https://openstax.org/r/76DALL-E）を試しなさい。DALL-Eは「自然言語で表現できる幅広い概念について、テキストの説明から画像を作る」ものである。このニューラルネットワークが、インターネット上の英語による画像や説明文から学んでいるとすれば、このシステムにはどのような社会的リスクがあるか。社会で周縁化されている人々についての問題のある考えを、どのように組み込んでしまう可能性があるか。