授業の概要・目的

生成AIの時代が到来し、人工知能（AI）は未来社会を形作る上で、万人にとっての基礎教養となりつつある。本授業では、一回生から全学の学部生が、AIの背景にある考え方、技術の基礎、関連する哲学的な問い、そして社会への多岐にわたる影響に関して、それぞれの視点から体系的な知識を持つことを目的とする。具体的には、講義では、初回のイントロダクションに続き、「総合」「技術」「哲学」「社会」の4つの視点からまとめられたテキストを用い、リレー講義形式で体系的に学ぶ 。 演習については、6つのテーマに分かれた演習を7週ずつ、同じ内容で2回繰り返して実施し、受講者は前半7週と後半7週に異なるテーマで2つの演習を受講できるようにする 。

到達目標

人工知能（AI）の背景、技術の基礎、哲学的な問い、社会への影響について、多角的な視点から体系的に理解する 。また、特に演習での実践的な取り組みを通じて、今後の本学での学習や未来社会を生きる上での指針を得るとともに、大学での学びに必要なアカデミックスキルの一部を体得する。

授業計画と内容

◆講義 （曜時限・教室：金曜4）
第1回 [総合 1] 社会の中のAI (担当: 谷口)
第2回 [総合 2] AIとは何か？ (担当: 谷口)
第3回 [総合 3] 記号的AIと計算機 (担当: Chu)
第4回 [技術 1] パターン認識と機械学習 (担当: Chu)
第5回 [技術 2] ニューラルネットワークと深層学習 (担当: Chu)
第6回 [技術 3] 大規模言語モデルと生成AI (担当: Chu)
第7回 [技術 4] ロボティクス (担当: 谷口)
第8回 [哲学 1] AIから認知科学へ (担当: 楠見)
第9回 [哲学 2] AIは意識を持てるか？ (担当: 楠見)
第10回 [哲学 3] AIは感情を持てるか？ (担当: 出口)
第11回 [哲学 4] AIは人間になれるか？ (担当: 出口)
第12回 [社会 1] AIガバナンス (担当: 稲谷・来住南)
第13回 [社会 2] 未来のAI社会 (担当: 稲谷・来住南)
第14回 [社会 3] 私たちとAI (担当: 稲谷・来住南)
第15回 （総合討論・フィードバック）

* 実習C班 「生成AIの活用とプログラミング」 (金5、担当: 藤井、明石)
[授業の概要・目的]
大規模言語モデル(LLM)はその性能と汎用性の高さから、社会と科学のあらゆる領域に不可逆的に浸透している。今日、LLMとの協働は、あらゆる領域の専門家にとって業務効率化と専門領域拡張という観点で欠かせないものとなっている。この演習では、LLMの利用法やその限界を学ぶとともに、データ分析や所望の動作を行うアプリケーションの開発を通じて、LLM活用の基本的な技術の理解と修得を目的とする。
[到達目標]
・LLMの使い方と機能、その限界を理解する。
・PythonからLLMを実行することで、拡張性の高いLLMの使用法を修得する。
・LLMを援用したデータ分析やプログラミング(バイブコーディング)を経験する
[授業計画と内容]
(1) LLM とハルシネーション
(2) 演習環境の説明・構築 (Google Colaboratory, Python)
(3) データ分析１（教師あり学習の基本）
(4) データ分析２（教師なし学習の基本）
(5) Local LLMの説明、基本的な動作確認
(6) Local LLMの応用的な使用方法 (短期記憶、構造化出力、RAG)
(7) バイブコーディングによるチャットアプリ開発
[成績評価の方法・観点]
講義ならびに実習における平常点（出席と参加の状況，70点）と実習・討論への積極的な参加（30点）により評価する．

履修要件

特になし

教科書

谷口忠大、鈴木貴之、丸山隆一「現代社会を生きるための　AI✕哲学」　（講談社）　(ISBN)未定　（2026年2月頃発売予定）