當(dāng)下最熱的話題，高考算一個(gè)！人工智能也能挑戰(zhàn)高考了！今年5月，柯潔大戰(zhàn)AlphaGo的新聞在國內(nèi)引起了一陣嘩然，人們的關(guān)注點(diǎn)一再聚焦于人工智能。如今人工智能已經(jīng)進(jìn)入發(fā)展與應(yīng)用階段，谷歌研發(fā)的AlphaGo聚焦于圍棋領(lǐng)域；放眼國內(nèi)的人工智能企業(yè)將在教育領(lǐng)域發(fā)起挑戰(zhàn)。
“準(zhǔn)星數(shù)學(xué)高考機(jī)器人” AI-MATHS，將在公證機(jī)構(gòu)和媒體的見證下，與940萬考生共同參加今年的高考，挑戰(zhàn)2017年高考數(shù)學(xué)題。
AI-MATH的創(chuàng)始人林輝表示這款機(jī)器人是根據(jù)清華大學(xué)的數(shù)據(jù)、人工智能、自然語言識(shí)別等技術(shù)研發(fā)的以自動(dòng)解題技術(shù)為核心的人工智能系統(tǒng)。這次考試將在7日高考數(shù)學(xué)結(jié)束后，通過輸入電子版試卷，然后機(jī)器人通過內(nèi)部服務(wù)器計(jì)算，顯示答題結(jié)果，并且在挑戰(zhàn)當(dāng)天，在兩小時(shí)內(nèi)考完多份答卷，然后交由老師批改試卷。
其實(shí)除了中國之外，日本也有類似的項(xiàng)目。2011年，日本國立信息研究所開始了“人造大腦項(xiàng)目”，他們希望研制出一款人工智能，可以挑戰(zhàn)東京的大學(xué)入學(xué)考試，并定下目標(biāo)：2021年之前考進(jìn)東京大學(xué)。
AI-MATHS，模擬考成績不理想，高考目標(biāo)突破110。
今年2月份，處于“備考”狀態(tài)的AI-MATHS僅靠100套試題的訓(xùn)練量，取得了93分的成績（滿分150分）低于該次學(xué)生平均分106分。試后，為了訓(xùn)練AI-MATHS的答題速度，團(tuán)隊(duì)加大了題量，目前AI-MATHS已有500套試題的積累。據(jù)悉，挑戰(zhàn)當(dāng)天，AI-MATHS將在2小時(shí)內(nèi)同時(shí)作答多份高考試題，其目標(biāo)是110分。
所以機(jī)器人在學(xué)習(xí)的能力上比較突出，但是目前技術(shù)也存在一些問題。在研發(fā)團(tuán)隊(duì)對AI-MATHS的升級(jí)中還是有BUG需要不斷改進(jìn)，比如AI-MATHS對常識(shí)的理解能力較低，很多時(shí)候讀不懂題目只能靠猜。
（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)）
AI做題的最大難點(diǎn)在于準(zhǔn)確理解題干意思
以人工智能參賽圍棋舉例，用計(jì)算機(jī)語言描述圍棋規(guī)則相對容易，難在要讓系統(tǒng)在極短時(shí)間內(nèi)算出每次落子后的幾十步甚至幾百步的不同局面。而研發(fā)人工智能用于參加高考的最大的難點(diǎn)在于，要讓系統(tǒng)準(zhǔn)確理解人類語言，準(zhǔn)確理解了題干意思后面的解題步驟反而容易。
人類的語言千變?nèi)f化，而且還在不斷創(chuàng)新，幾乎是學(xué)不完的。學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中遇到?jīng)]學(xué)過的生詞，會(huì)聯(lián)系上下文去推測詞義，但這一點(diǎn)對于人工智能而言相當(dāng)困難。比如，正切（tangent）的縮寫，AI-MATHS團(tuán)隊(duì)在訓(xùn)練它時(shí)用的題都是tan，但如果題目中的tan替換成tg的話，AI-MATHS就無法正確識(shí)別了。對此，研發(fā)團(tuán)隊(duì)除了讓AI-MATHS練更多題，讓它理解更多詞匯的意思外，還對系統(tǒng)的答題程序設(shè)置進(jìn)行了一些修改，讓它在不能給出完整答案的情況下，也給出部分答案，爭取“步驟分”。
難道也要死記硬背？人工智能到底怎么學(xué)習(xí)？
當(dāng)小編得知AI 即將參加考試的時(shí)候，突然想起那些年被高考支配的恐懼。單詞、公式、文言文，每天都是寫寫寫、背背背，提起高考就不寒而栗。但其實(shí)人工智能和人類學(xué)習(xí)的方法完全不同，它到底是怎樣學(xué)習(xí)的呢？
AI怎樣實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)？
根據(jù)國外作者M(jìn)ichael Copeland的觀點(diǎn)，他提出機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法是使用算法來解析數(shù)據(jù)、并從中學(xué)習(xí)，然后對真實(shí)世界中的時(shí)間做出判斷、決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的編碼程序不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是通過大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)的，通過算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。
機(jī)器學(xué)習(xí)最成功的應(yīng)用領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺，這項(xiàng)工程也需要大量的手工編碼來完成，需要人工為人工智能編寫分類器、邊緣檢測濾波器，以便讓程序感知外物，識(shí)別物體從哪里開始，到哪里結(jié)束。比如，通過編寫程序形狀檢測程序來判斷外界物體是不是五邊形；通過寫分類器來識(shí)別交通指示牌上的“S-T-O-P”。但是目前實(shí)現(xiàn)“強(qiáng)人工智能”的技術(shù)還尚未完善，如果外部條件不夠好，人工智能就無法有效執(zhí)行任務(wù)，比如遇到云霧天，標(biāo)志牌變得不是那么清晰，或者被樹遮擋的話，算法就難以成功了。這就是為什么，計(jì)算機(jī)視覺的性能一直無法接近到人的能力，因?yàn)槠渫扑憬Y(jié)果太容易受到外界影響。
在最開始的 1950 年代，人工智能的發(fā)展緊緊圍繞著思考機(jī)器和焦點(diǎn)人物比如艾倫·圖靈、馮·諾伊曼，迎來了其第一次春天。經(jīng)過數(shù)十年的繁榮與衰敗，以及難以置信的高期望，人工智能及其先驅(qū)們再次攜手來到一個(gè)新境界?，F(xiàn)在，人工智能正展現(xiàn)著其真正的潛力，深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，且不乏應(yīng)用指向。
應(yīng)用于教育場景的人工智能不是一個(gè)實(shí)體，而是一個(gè)以深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和自然語言理解為核心的復(fù)雜系統(tǒng)。人工智能雖然在運(yùn)算、推理、存儲(chǔ)等方面都具備超強(qiáng)的能力，但突破在于具備了自我深度學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化能力。
從教育產(chǎn)業(yè)來看人工智能有哪些機(jī)遇
教育AI技術(shù)供應(yīng)商Cognii創(chuàng)始人兼CEO卡內(nèi)基亞（Dee Kanejiya）此前撰文預(yù)測了AI技術(shù)在2017年教育領(lǐng)域可能產(chǎn)生的進(jìn)展。文中他提出以下幾個(gè)主要觀點(diǎn)：1.AI技術(shù)將在在作業(yè)批改、答疑、輔導(dǎo)、實(shí)踐學(xué)習(xí)等領(lǐng)域取得突破。2.ETS此前曾實(shí)驗(yàn)利用AI技術(shù)取代判卷官，成功批閱了GRE和SAT寫作答題，證明AI技術(shù)可以被“訓(xùn)練”做到精準(zhǔn)分析和評判學(xué)生的答題。3.AI技術(shù)同樣將在形成性評估領(lǐng)域發(fā)揮更大作用，它可以通過對學(xué)生提出問題－提供答案－提供反饋的形式來形成輔導(dǎo)課程。
如今人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)了跨越般的發(fā)展，并且隨著學(xué)校和大學(xué)在不斷開發(fā)在線戰(zhàn)略、尋求降低成本和改善產(chǎn)出的機(jī)會(huì)，AI在教育中的應(yīng)用度將繼續(xù)上升。AI將惠及教育生態(tài)系統(tǒng)的所有利益相關(guān)者：學(xué)生能夠通過即時(shí)反饋和指導(dǎo)學(xué)得更好；教師將獲得豐富的教學(xué)資源和敏銳視角來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)；家長通過一種實(shí)惠的方式可以看到孩子更加明朗的職業(yè)前景。
最后：在此預(yù)祝940萬考生考出好成績！AI-MATHS在高考中的表現(xiàn)將如何？值得期待！
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