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Artificial intelligence (AI) is a new, general-purpose technology that will impact most, if not all, aspects of both our society and our personal every day life.AI technology has enabled applications such as speech interfaces, vision-based object recognition, and machine translation. AI technology also makes recommendations about music, books, and movies for you, decides whether you will get a bank loan, and controls what posts you see on social media, all of which can have a major impact on your life. It is clear that AI technology will play a central role for most aspects of our pro fessional and private lives, as well as society at large. Kevin Kelly predicts, “The business plans of the next 10,000 startups are easy to forecast: Take X and add AI” (2016). Andrew Ng says that AI is the new electricity—it is a fundamental part of almost all things (Lynch 2017).
人工知能（AI）は、私たちの社会と個人の日常生活のすべてとは言わないまでも、ほとんどの側面に影響を与える新しい汎用技術です。AI技術は、音声インターフェース、視覚に基づく物体認識、機械翻訳などのアプリケーションを実現しています。また、AI技術は、音楽、本、映画のレコメンドを作成したり、銀行融資をするかどうかを判断したり、ソーシャルメディアでの投稿をコントロールしたりします。これらはすべて、皆さんの人生に大きな影響を与える可能性があります。AI技術が、私たちの職業人生や私生活、さらには社会全体のほとんどの側面で中心的な役割を果たすことは明らかです。 Kevin Kelly は、「次の10,000のスタートアップのビジネスプランは簡単に簡単に予測できる：Xを取り去り、AIを追加する」(2016年) と予測しています。Andrew Ngは、AIは新しい「electricity—it」であり、ほとんどすべての物事の基本的な部分であると述べています（Lynch 2017）。
Considering its expected impact, raising the awareness of what AI is and what it is not, as well as understanding some of the ramifications, are very important. Taking an educational perspective, it raises questions such as these: What does this mean for the need for competences, and what demands does it put on education? How can education retake its position as a positive force to provide individuals with the knowledge, skills, and attitudes they need to be constructive and critical actors in the major transformation that we are in? What competences are needed to effectively be able to use AI as the powerful tool it is?
AIがもたらすインパクトを考慮に入れると、「AIとは何であり、何でないか」についての認識を高めるのみならずその予期しない結果のいくつかを理解することは、非常に重要なことです。教育的な観点で言えば、次のような疑問が湧いてきます：このことはコンピテンシーのニーズにとって何を意味しているのか、どんな需要が教育にあるのか？ 私たちが直面している大きな変革の中で、肯定的な力としての地位を取り戻して、建設的かつ重要な役割を担うのに必要な知識、スキル、および態度を、個々人にもたらすために、教育はどうすればよいのか? AIを強力なツールとして効果的に活用できるようにするために、どんなコンピテンシーが必要とされるのか?
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The starting point is that people and AI complement each other. It is humans and AI, not humans or AI. It is clear that computers are significantly better than we are at well-defined tasks such as mathematical calculations, remembering huge numbers of facts, and repeating precise instruction over and over again exactly the same way. It is equally clear that people are significantly better than computers at understanding social interactions, making decisions from a holistic perspective, and dealing with vague or ambiguous situations. What is not clear is whether the progress of AI will eventually make computers better than humans at all these things. For the conceivable future, it is likely that humans will be better at some things and computers will be better at other things, and most things can be done better in collaboration than in isolation.
人間とAIが補完し合うというのが出発点です。人間とAIであって、人間やAIではありません。数学的な計算、膨大な数の事実を記憶すること、正確な指示を何度も全く同じように繰り返すことなど、明確に定義されたタスクでは、コンピュータが人間よりもはるかに優れていることは明らかです。また、ソーシャル・インタラクションの理解、全体的な視点で意思決定、漠然で曖昧な状況の対応では、人間がコンピュータよりも圧倒的に優れていることも同様に明らかです。AIの進歩によって、これらすべての点で、最終的にコンピュータが人間よりも優れた能力を持つようになるのかどうかは、明らかになっていません。考えられる未来は、人間が得意なことがあったり、コンピュータが得意なことがあったり、また、ほとんどのことは、単独でやるより協調して行う方がうまくいくでしょう。
This means that we need to become better at solving problems together with computers powered by AI technology. Those who know how to do this effectively will have the best opportunities. The single most important competence to achieve this will most likely be computational thinking (CT): solving problems using concepts and techniques from computer science in such a way that computers can assist (Wing 2006).
つまり、AI技術を搭載したコンピュータと一緒に問題を解決することができるようになることが必要なのです。これを効果的に行う方法を知っている人が、最高の機会を得ることができるのです。これを達成するための唯一の最も重要な能力は、計算論的思考 (CT) である可能性が最も高いでしょう：コンピュータが支援可能な方法で、コンピュータサイエンスの概念やテクニックを使って問題解決すること (Wing 2006)。
AI and CT can actually be seen as duals with respect to problem solving by computers and humans. AI is about providing computers with the ability to think like humans, while computational thinking is about improving the problem-solving capability of humans by leveraging the way a computer “thinks” when it solves problems.
AIとCTは、コンピュータと人間による問題解決に関して、実は二元論（訳注：duals、背反する二つの原理や基本的要素から構成される）として捉えることができます。AIとは、人間のように考える能力をコンピューターに与えることであり、一方、計算論的思考とは、コンピューターが問題を解決するときに「考える」方法を活用することによって、人間の問題解決能力を向上させることです。
Humans have developed increasingly powerful tools. Artificial intel ligence is the latest—perhaps the ultimate—tool. AI is about understanding what intelligence would be sufficient to create intelligence in a computer or robot. A major challenge with this definition is that there is no commonly accepted definition of human intelligence (Legg and Hut ter 2007). A computer can often do things that we assume requires intel ligence without any effort, like solving difficult mathematical problems. At the same time, computers often are very poor when it comes to doing what appears to be really simple things, like learning a new concept from abstract descriptions, for example, the idea that a zebra is a horse with black-and-white-striped hair.
人間はますます強力なツールを開発してきました。人工知能はおそらく最新の究極のツールです。AIとは、**コンピュータやロボットに知能を持たせるためには、どのような知能があれば十分なのかを理解することです。**この定義の大きな課題は、一般的に受け入れられている人間の知能の定義がないことです(Legg and Hutter 2007)。数学の難問を解くなど、私たちが知能を必要とすると思い込んでいることを、コンピュータは多くの場合、何の努力もせずにやってのけることができます。同時に、例えば「シマウマは白黒の縞模様のある馬である」という抽象的な記述から新しい概念を学習するような、一見とてもシンプルなことを行うには、コンピュータは非常に不得手であることが多いのです。
AI can also be described as systems taking input, analyzing the data, making decisions, and then acting based on these decisions. This approach is often called the Sense-Plan-Act approach (Russell and Norvig 2016). In many cases these systems learn to improve their performance over time from data collected (or given). These systems are often called agents, as they have a sense of agency that differentiates them from other computer programs. This also gives rise to a cognitive and social view on computation.
AIは、インプットを受け取り、データを分析し、判断を下し、その判断に基に行動するシステムとも言えます。このアプローチは、しばしば**「Sense-Plan-Actアプローチ」**と呼ばれています（Russell and Norvig 2016）。多くの場合、これらのシステムは、収集された（あるいは与えられた）データから、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることを学習します。このようなシステムは、他のコンピュータ・プログラムとは一線を画すエージェンシーの感覚（訳注：自分自身の意欲的な行動を開始し、実行し、制御するという主観的な認識）を持っているため、しばしばエージェントと呼ばれます。これはまた、計算（原文：computation）に対する認知的見解や社会的見解を生み出します。
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