Новый курс знакомит аспирантов гуманитарных и социальных наук с машинным обучением

Sep 03, 2023

Клэр Деннис, аспирантка Принстонской школы общественных и международных отношений, этой весной погружается в математику и компьютерное программирование. Хотя она планирует войти в мир политики, а не в мир алгоритмов и компьютерного программирования, она считает важным ознакомиться с тем, как технологии меняют способы обработки знаний.

«Мы наблюдаем бурный рост технологий, и последствия для политики огромны», — сказала Деннис, которая готовится получить степень магистра в области связей с общественностью в мае. «Я много раз слышал, что между политиками и инженерами существует огромный разрыв, и очень мало людей говорят на обоих языках».

Деннис, которая планирует продолжить карьеру в области технологической политики, восполняет свой пробел в знаниях с помощью нового курса для аспирантов «Машинное обучение: практическое введение для гуманитариев и социологов». Курс, читаемый Сарой-Джейн Лесли, профессором философии 1943 года, предлагает аспирантам основы «глубокого обучения».

В классе предполагается, что у учащихся нет обширных знаний в области математического анализа или линейной алгебры, а также опыта программирования. К концу семестра студенты смогли сами программировать различные модели, в том числе модели распознавания языка и изображений, и получили понимание использования машинного обучения, в частности, в гуманитарных и социальных науках. Последние две недели курса были посвящены пониманию того, как работают сложные языковые модели, такие как ChatGPT.

«Для меня этот курс действительно лучшая возможность не стать программистом, а ознакомиться с моделями, с проблемами в этих моделях, общими противоречиями или компромиссами и быть в состоянии быть таким посредником настолько хорошо, насколько я могу. будет, когда я закончу учебу», — сказал Деннис. «Это становится все более актуальным с каждым днем».

Рэйчел Мецгар (слева), аспирантка факультета психологии, обсуждает применение машинного обучения в своих собственных исследованиях с Сарой-Джейн Лесли (справа), профессором философии 1943 года, которая этой весной предложила курс по глубокому обучению.

Лесли, которая работала деканом аспирантуры с 2018 по 2021 год, задумала этот курс вскоре после того, как ушла с этой должности, когда думала о том, как использовать машинное обучение в своих собственных исследованиях. Курс снова будет проводиться следующей весной.

«Это невероятно захватывающий рубеж, который открывает новые возможности для исследований в различных дисциплинах, и происходит это невероятно быстрыми темпами», — сказал Лесли. Лесли особенно вдохновила работа Марины Растоу, профессора еврейской цивилизации на Ближнем Востоке Хедури А. Зилха и профессора ближневосточных исследований и истории.который использует глубокое обучение и компьютерное зрение для идентификации и расшифровки сокровищницы древних документов в рамках Принстонского проекта Гениза.

«Даже в области, которая, казалось бы, далека от машинного обучения, вы можете использовать эти методы для проведения научных исследований, которые никогда раньше не проводились», — сказал Лесли.

Лесли подсчитала, что на курс присоединятся, возможно, 10 студентов, а их число было ограничено 25. Вместо этого она набрала 35 студентов из всех четырех академических подразделений университета. Среди слушателей — докторанты в области сравнительной литературы, ближневосточных исследований, истории, политики, психологии, нейробиологии, гражданской и экологической инженерии, а также машиностроения и аэрокосмической техники.

Четверо студентов, включая Денниса, являются аспирантами Школы общественных и международных отношений.

«Обычно, особенно на уровне аспирантуры, требуются довольно серьезные предпосылки для прохождения курса по машинному обучению, поэтому задача, которую я поставил перед собой, заключалась в том, чтобы попытаться преподавать этот курс, не требуя какого-либо опыта программирования или каких-либо математических знаний на уровне колледжа. », — сказала Лесли. «Я думаю об этом как о курсе от нуля до героя».

Студенты разных специальностей вместе работают над домашними заданиями по машинному обучению во время перерыва. На переднем плане: Нэнси Тан (справа), аспирантка политического факультета, и Джейми Чиу (слева), психология. На втором плане: Жоау Карвалью (справа) и Тедди Беккер-Джейкоб (слева), оба аспиранты философии.