Il nuovo corso introduce gli studenti laureati in scienze umane e sociali nell'apprendimento automatico

Claire Dennis, una studentessa laureata alla Princeton School of Public and International Affairs, questa primavera si immergerà in matematica e codici informatici. Anche se ha intenzione di entrare nel mondo della politica – e non in quello degli algoritmi e della programmazione informatica – ha ritenuto importante familiarizzare con il modo in cui la tecnologia sta trasformando il modo in cui elaboriamo la conoscenza.

"Stiamo assistendo all'esplosione della tecnologia e le implicazioni per la politica sono enormi", ha affermato Dennis, che si sta preparando a ricevere il suo master in affari pubblici a maggio. "Ho sentito così tante volte che c'è questa enorme disconnessione tra politici e ingegneri, e ci sono pochissime persone che parlano entrambe le lingue."

Dennis, che intende intraprendere una carriera nella politica tecnologica, sta colmando il proprio divario di conoscenze attraverso un nuovo corso di laurea, "Apprendimento automatico: un'introduzione pratica per umanisti e scienziati sociali". Il corso, tenuto da Sarah-Jane Leslie, professoressa di filosofia della classe del 1943, offre un'introduzione all'"apprendimento profondo" per gli studenti laureati.

Il corso presuppone che gli studenti non abbiano una conoscenza approfondita del calcolo infinitesimale o dell'algebra lineare, né alcuna esperienza precedente con la programmazione. Entro la fine del semestre, gli studenti erano in grado di codificare da soli una varietà di modelli, inclusi modelli di riconoscimento del linguaggio e delle immagini, e hanno acquisito un apprezzamento per gli usi dell’apprendimento automatico nelle scienze umanistiche e sociali, in particolare. Le ultime due settimane del corso si sono concentrate sulla comprensione di come funzionano modelli linguistici complessi come ChatGPT.

"Questo corso è davvero la migliore opportunità per me non per diventare un programmatore, ma per acquisire familiarità con i modelli, con le sfide in questi modelli, le tensioni o i compromessi comuni e per poter essere quell'intermediario nel miglior modo possibile sarà quando mi laureerò", ha detto Dennis. "Sta diventando ogni giorno sempre più rilevante."

Rachel Metzgar (a sinistra), una studentessa laureata in psicologia, discute le applicazioni dell'apprendimento automatico alla sua ricerca con Sarah-Jane Leslie (a destra), professoressa di filosofia della classe del 1943, che questa primavera ha offerto un corso sull'apprendimento profondo.

Leslie, preside della Graduate School dal 2018 al 2021, ha ideato il corso poco dopo essersi dimessa da quel ruolo mentre pensava a come sfruttare l'apprendimento automatico nella sua ricerca. Il corso verrà offerto, nuovamente, la prossima primavera.

"È una frontiera incredibilmente entusiasmante che sta aprendo nuove possibilità di ricerca in tutte le discipline, e lo fa a un ritmo incredibilmente veloce", ha affermato Leslie. Leslie è stata particolarmente ispirata dal lavoro di Marina Rustow, professoressa di civiltà ebraica nel Vicino Oriente Khedouri A. Zilkha e professoressa di studi e storia del Vicino Oriente,che utilizza il deep learning e la visione artificiale per identificare e trascrivere un tesoro di documenti antichi attraverso il Princeton Geniza Project.

"Anche in un'area apparentemente lontana dall'apprendimento automatico, è possibile sfruttare queste tecniche per realizzare borse di studio mai realizzate prima", ha affermato Leslie.

Leslie stimò che forse 10 studenti avrebbero partecipato al corso, che era limitato a 25. Invece, iscrisse 35 studenti da tutte e quattro le divisioni accademiche dell'Università. Tra i partecipanti al corso figurano dottorandi in letteratura comparata, studi del Vicino Oriente, storia, politica, psicologia, neuroscienze, ingegneria civile e ambientale, ingegneria meccanica e aerospaziale.

Quattro studenti, tra cui Dennis, sono studenti laureati della School of Public and International Affairs.

"In genere, soprattutto a livello universitario, ci sono prerequisiti piuttosto elevati per frequentare un corso di machine learning, quindi la sfida che mi sono posto è stata quella di provare a insegnare questo corso senza richiedere alcuna conoscenza di programmazione o matematica a livello universitario. ", ha detto Leslie. "Lo considero un corso da zero a eroi."

Studenti di varie discipline lavorano insieme sui problemi dei compiti di machine learning durante una pausa. In primo piano: Nancy Tang (a destra), una studentessa laureata in politica, e Jamie Chiu (a sinistra), psicologia. Background: João Carvalho (a destra) e Teddy Becker-Jacob (a sinistra), entrambi studenti laureati in filosofia.