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又一款人工智能來了。成都高新區(qū)一科技公司研發(fā)的一款人工智能AI-MATHS將作為“數(shù)學高考機器人”，將挑戰(zhàn)6月7日的2017高考數(shù)學卷。
此款高考機器人是依托清華大學大數(shù)據(jù)、人工智能、自運純指褲兄然語言識別等前沿技術(shù)研發(fā)的一款以自動解題技術(shù)為核心的人工智能，其研發(fā)團隊來自成都高新區(qū)一家本土人工智能研發(fā)公司。
6月2日，該研發(fā)團隊的相關(guān)人士李先生告訴澎湃新聞，7日下午高考數(shù)學科目完成后，“高考機器人”將單獨在一個關(guān)閉外部網(wǎng)絡(luò)的房間內(nèi)，由專業(yè)公證人員監(jiān)考，輸入試卷電子版試卷來“讀題”，通過內(nèi)部服務(wù)器的計算，顯示出答案。挑戰(zhàn)當天，AI-MATHS將在2小時內(nèi)同時作答多份高考試題，之后由教師批改答卷。
AI-MATHS是國家科技部863計劃（又稱“超腦計劃”）牽頭研制的機器人，已研究4年多。清華大學蘇州研究院大數(shù)據(jù)中心主任林輝擔任該科技公司的CEO。他介紹，公司核心團隊參與并主導了國家863課題《基于大數(shù)據(jù)的類人智能關(guān)鍵技術(shù)與》中的子課題《初等數(shù)學問題求解關(guān)鍵技術(shù)及》(即數(shù)學高考機器人)。
高考機器人AI-MATHS誕生于2014年。2016年5月，其研發(fā)團隊宣布AI-MATHS將參加2017年高考。
2017年2月，僅靠100套試題、1.2萬道題的訓練量，AI-MATHS取得了高考數(shù)學模擬卷93分的成績，超過2016年四川高考文科數(shù)學的平均分，通過了中期評測。
為訓練答題速度，團隊加大了題量，目前AI-MATHS已有500套試題的積累。旁配
不過，人工智能雖然在運算、推理、存貯等方面都具備超強的能力，但突破在于具備了自我深度學習、自我優(yōu)化能力。林輝介紹，AI-MATHS是通過綜合邏輯推理來解題，而非學習儲存題庫。“它可以學習小學到高中的7000多個考點，運算量可達2的800次方。”
近1年多來，研發(fā)團隊在復(fù)雜邏輯推理、直覺觀察推理、計算機算法、深度學習上，對這款高考機器人進行深入攻關(guān)，但目前仍有一些bug需要不斷改進，比如，AI-MATHS欠缺對常識的理解能力，“讀不懂題目就只能猜”。
而此次公開挑戰(zhàn)高考數(shù)學卷，是高考機器人首次面向公眾的一次展示。
繼AlphaGo與眾多圍棋高手對戰(zhàn)之后，人工智能挑戰(zhàn)中國高考成為新的熱點：兩款數(shù)學高機器人將參加今年的高考，包括由國家科技部 863計劃牽頭研制的機器人 AI-MATHS，以及 K12 在線教育公司學霸君旗下的 Aidam。今天，它們將在斷網(wǎng)環(huán)境下做數(shù)學高考題。
2011年，IBM 沃森在智力問答競賽中擊敗人類，贏得冠軍，成為人工智能史上一個里程碑。此后，IBM沃森向醫(yī)療、法律等領(lǐng)域拓展，轉(zhuǎn)型成為智能醫(yī)療，以及如果高考機器人考上清華北鏈茄肢大，也許會成為另一個里程碑。
會思考的高考機器人
與AlphaGo一樣，高考機器人并沒有實體，而是一個能自動解題的人工智能。據(jù)介紹，跟以圖像識別和匹配為主的拍照搜題技術(shù)不同，通過提前學習和訓練，高考機器人能夠解答從未出現(xiàn)過的新題目，并給出詳細的解題步驟。
圖為日本高考機器人Torobo-kun
為什么選擇參加高考？日本高考機器人Torobo-kun的研發(fā)團隊曾對此作出過解釋，計算機擅長計算，因此，它能夠輕易在專業(yè)象棋、將棋等對弈游戲擊敗職業(yè)選手，但高考是人類社會的一項高難度測試，對計算機來說，答高考題需不僅僅需要強大的計算能力，更重要的是理解人類的思考過程，以及處理信息的過程。如果通過高考，也代表著人工智能領(lǐng)域的新突破。
學霸君創(chuàng)始人張凱磊稱，希望通過此次PK展示人工智能在教育領(lǐng)域的進展，他對這場特殊的高考充滿信心，“在學習了幾千萬道題目之后，機器已經(jīng)能夠像人一樣思考知識點，并一步一步輸出解題過程，而不是簡單的暴力計算”。
據(jù)了解，AI-MATHS學習了小學到高中的 7000多個考點，運算量可達到 2的 800次方，其研發(fā)團隊準星云學的創(chuàng)始人林輝認為，跟 AlphaGo相比，高考機器人的研發(fā)難度更大，原因在于，用計算機語言描述圍棋規(guī)則相對容易，但研發(fā)高考機器人，首先需要讓理解人類語言。“比如遇到?jīng)]學過的生詞，人類會聯(lián)系上下文去推測詞義，猜對是比較容易的事；而機器人卻會卡殼。”他解釋說。
這正是日本高考機器人Torobo-kun放棄高考的原因。自 2013年起，Torobo-kun每年都會參加日本高考，它的目標是考入東京大學，在此前的多次考試中，其物理成績不錯，但受制于語言處理能力，在其他科目的成績并不理想。日本高考機器人的研發(fā)負責人 Noriko Arai教授表示，在目前的技術(shù)條件下，考上東大很難，她解釋道：“人工智能無法理解必要的信息，閱讀和理解句子含義的能力存在局限。”接下來，放棄高考的 Torobo-kun會被應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。
其實，早在高考機器人的概念成為熱門關(guān)鍵詞之前，針對各個專業(yè)領(lǐng)域知識處理的自動問答的研發(fā)，全球頂尖的研究機構(gòu)已經(jīng)有各類嘗試。比如1984年啟動的塞克(Cyc)工程，其目標是建立一個龐大的人類常識知識庫，用于回答和解決一系列的科學和技術(shù)難題。2002年啟動的 Project Halo則是要研發(fā)一個科學知識庫，用于回答學生或?qū)I(yè)人員提出的復(fù)雜科學問題，Project Aristo則致力于解答標準化考試問題。
AI如何自動解題？
自動解題是人工智能領(lǐng)域的前沿性研究，涉及到人工智能技術(shù)的多個領(lǐng)域，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等，據(jù)學霸君的首席科學家陳銳鋒介紹，其解題過程涉及到三個步驟：
一是理解和識別人類語言，把題目變成機器人可解碼、可理解的語言，即通過自然語言處理將人類語言轉(zhuǎn)換為形式語言。
二是邏輯推理，利用計算機的知識語言網(wǎng)絡(luò)，模擬人類處理信息的方式和策略，找出最佳解題路徑。
三是用人類的語言回答問題納明，并給出詳細的解題步驟，即將形式語言轉(zhuǎn)化為自然語言。
其中最大的難點在于讓機器理解人類語言，這也是自動解題被公認的核心問題之一：自然語言處理中的語義分析。機器需要首先識別人類的語言，并分析其含義，其中包括各類常識、謎語等隱性的線索，比如數(shù)學經(jīng)典問題雞兔同籠，其隱棚世含條件是雞有兩條腿，兔有四條腿，而計算機可能并不知道這類常識，它更擅長規(guī)則下的精確計算，但人類的自然語言并不精確。比如在物理解題過程中，假設(shè)忽視物體的大小，以及假設(shè)摩擦為零之類的思考方式，計算機并不能理解。
AI-MATHS同樣遇到了這樣的情況，當題目中出現(xiàn)機器人從未“學習”過的生詞，比如投資、理財?shù)龋鼤捎跓o法理解而卡住。
另外一點則是邏輯推理能力，不同國家的高考機器人研究團隊發(fā)現(xiàn)同一個問題：在不同科目的嘗試中，機器人在文科解題中表現(xiàn)更好。原因在于，理科強調(diào)邏輯理解和推理能力，而機器學習在這個領(lǐng)域還未取得重大進展，目前更強調(diào)記憶、計算等能力。因此，數(shù)學自動解題
高考機器人如何改變教育？
正如研發(fā)IBM 沃森并不僅僅是為了參加智力答題競賽，高考機器人也并不是人工智能研發(fā)的最終目的。從學術(shù)上來講，高考機器人可以檢驗人工智能在多大程度上能夠模擬人類的思考和理解過程，就實際應(yīng)用而言，則是要利用技術(shù)進一步提升老師和學生教與學的效率與效果。
2014年，科技部啟動 863項目“基于大數(shù)據(jù)的類人智能關(guān)鍵技術(shù)與”，訊飛研究院副院長王士進表示，三年來取得了很多進展，包括認知推理解題、語文學科自動作文寫作、地理學科基于知識圖譜自動知識抽取的主觀題答題、歷史學科基于深度學習的推理解題、基于 OCR手寫文字識別的多維度智能答題評閱等。
這些技術(shù)在教育領(lǐng)域都有其應(yīng)用場景。
智能助教
可以為學生提供實時答疑服務(wù)。IBM Waston在教育領(lǐng)域推出了Jill Watson應(yīng)用，試圖成為課堂里面的新助教，負責為學生提供實時反饋和答疑服務(wù)。2014年，該應(yīng)用在佐治亞理工等學校投入使用。經(jīng)過研究團隊的調(diào)試，Jill能達到 97%的正確率。
自動批改、閱卷
借助圖像識別和語義分析技術(shù)的融合，實現(xiàn)主觀題的自動批改以及評分，減輕老師的教學負擔，同時能夠加速在線教學數(shù)據(jù)的搜集。
自適應(yīng)教學
搜集學生的學習行為數(shù)據(jù)，基于人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)做出診斷和分析，幫助老師更好地了解學生的學習情況，為其下一步的教學活動提供參考，同時，課后為學生推薦適合的學習材料，在學生遇到困難時為其提供解題思路，以此達到個性化學習的效果。文章來源：機器人家
此外，人工智能的發(fā)展為教育從業(yè)者提出了一個新的問題：在人工智能時代，我們需要什么樣的教育？日本的Noriko Arai教授表示了自己的擔憂：“一個沒有閱讀和理解能力的機器人，成績居然超過絕大多數(shù)高中生，而大多數(shù)學生只是填鴨式學習，并沒有真正理解知識，相較而言，AI在記憶方面做得更好，因此我們需要新型的教育。”
機器人挑戰(zhàn)高考
繼人工智能在圍棋大賽中多次擊敗人類后，人工智能又開始在高考中向人類“挑戰(zhàn)”。
2017年高考數(shù)學科目的考試結(jié)束后，北京學霸君公司開發(fā)的機器人Aidam用9分47秒做完高考數(shù)學考卷，考分為134分。與此同時，成都一家科技公司研發(fā)的高考機器人AI—MATHS用22分鐘完成了北京文科數(shù)學卷，得分105分，隨后挑戰(zhàn)全國Ⅱ卷數(shù)學卷則獲100分，用時10分鐘。
據(jù)了解，“高考答題機器人”AI—MATHS幾年前就已啟動，國內(nèi)有多家科研單位和企業(yè)參與春襲宴，聚集了目前國內(nèi)人工智能研究的一批優(yōu)秀人才。
同樣，在走上考場之前，機器人Aidam也經(jīng)過了一番“苦練”。技術(shù)人員為機器人做過拍照搜題類應(yīng)用，在后臺積累了7000萬道題目，為了參加數(shù)學高考，Aidam每天要訓練30萬到50萬道題目。
“高考機器人是人工智能在教育領(lǐng)域的一個樞紐點，涉及自然語言識別、圖像識別、邏輯推理、符號處理等技術(shù)。”Aidam研發(fā)者、學霸君創(chuàng)始人張凱磊介紹，一旦技術(shù)成熟，用機器人進行判題、個性化指導、學生管理、家校溝通、教案改進都將變?yōu)榭赡堋Ｍ瑫r，如果機器人具備了自動解題和手寫識別的兩大能力，自動批改作業(yè)也將不再遙遠。
張凱磊的描述，是在呈現(xiàn)人工智能深度影響教育領(lǐng)域之后的情景。
這樣的情景在百度公司的人工智能規(guī)劃中，得到部分印證。
同樣在2017年高考前后，百度教育推出了多款將人工智能應(yīng)用于教育行業(yè)場景的產(chǎn)品。如“AR知識點解析”，教學過程中，當學生對著教科書上的一張二維的圖掃描，手機上就會呈現(xiàn)一張清晰的立體機構(gòu)圖。如教科書上是一張人體結(jié)構(gòu)平面圖，掃描后，學生就可以看到立體的人體結(jié)構(gòu)，點擊任何一個人體部位，都會有語音對其名稱、功能進行講解，滑動屏幕還可將人體進行360度旋轉(zhuǎn)。同時，基于大數(shù)據(jù)挖掘的“知識圖譜”概念也被運用于教學過程，基于數(shù)據(jù)分析，通過一個知識點找到其他相關(guān)知識點，并進行梳理，從而將原本分散、無序、海量的信息變?yōu)榫酆稀⒔Y(jié)構(gòu)化的知識，給學生以清晰的知識脈絡(luò)。
盡管對禪渣于人工智能的討論已經(jīng)在較長時間內(nèi)保持著較高熱度，有關(guān)人工智能影響教育教學乃至考試評價等環(huán)節(jié)的討論也不絕于耳，但，人工智能的優(yōu)勢到底如何，究竟能多大程度上影響和改變教育生態(tài)？
前不久，在由華東師范大學和中國教育三十人論壇主辦的“人工智能與未來教育”高峰論壇上，曾有專家表示，任何重復(fù)性的需要、有大量數(shù)據(jù)積淀的事情，可以被人工智能取代，也就是說，海量數(shù)據(jù)記錄與分析、“不知疲倦”地工作，是人工智能擅長的事情。
同時，未來隨著教育過程高質(zhì)量數(shù)據(jù)的記錄和積累，還將帶來更深刻的教學方法改進，以及教育評測技術(shù)的變化。此前，猿輔導發(fā)布了“英語作文智能批改”，學生將自己手寫的英語作文手機拍照上傳，即可自動識別，并對語法、單詞等錯誤和亮點進行一一批注，最終顯示作文評分，從而為老師騰出更多時間和精力從事教學。上海閔行區(qū)的一些學校也正在試點“錄播評課研訓一體化”，即通過對整個課程進行數(shù)據(jù)采集的分析，包括學生舉手率、抬頭率以及教師的行為方式等等，有針對性地改進教學。
“不過，在教育領(lǐng)域，人工智能注定只能起到輔助作用，而不會代替人類。”正如百度教育事業(yè)部總經(jīng)理張高所說，人是教育教學的主體，教育的本質(zhì)是幫助人去學習去提升。人工智能在教育上的扒銀應(yīng)用，應(yīng)該是如何更好地服務(wù)人，提高教育和學習的效率，而不是去代替人。
人是不可代替的
據(jù)了解，高考答題機器人的做題邏輯是按照由技術(shù)人員為機器人做過拍照搜題類應(yīng)用，在后臺積累了大量的高考畝衫題目，機器人為了參加高考，要進行大量高考大量題目的錄入，這樣才能拿到分數(shù)。
根據(jù)了解，北京學霸君公司開發(fā)的機器人Aidam用9分47秒做完高考數(shù)學考卷，考分為134分。與此同時，友耐豎成都一家科技公司研發(fā)的高考機器人AI—MATHS用22分鐘完成了北京文科數(shù)學卷，得分105分，隨后挑戰(zhàn)全國Ⅱ卷數(shù)學卷則獲100分，用時10分鐘。
這個的背后，也離不開技術(shù)人員的不懈努力。人工智能也在逐步開發(fā)，相信會有一個好的未來。
所以，機器人做高考的題目的話，技術(shù)人才的話非常費事的，但對于擁有大量題庫機器人似乎又很輕松。
希望我的回好大答對你有幫助，再見
