从Alphago看人工智能在教育领域应用前景

2021-08-25 03:49

  3月15日晚谷歌的人工智能机器人alphago与世界围棋冠军韩国人李世石完成最后一局较量,最终AlphaGo以4:1胜李世石。这几天关于人机大战的新闻与讨论不断,其中关于人工智能的科普贴也很多。本人不是科技男,但因为兴趣使然,对此事件也持续关注了几天,期间还不务正业的看了一些这方面的烧脑文章,对人工智能有了个基本的认识,同时作为教育培训行业从业者,对人工智能在教育领域的应用作了一些了解与思考。

  2、人工智能技术的发展日益成熟,产业应用越来越深入广泛。尤其是在移动互联网时代,在中国政府互联网+战略背景下,人们对科技、互联网、大数据、人工智能等领域的创业、投资和技术创新都非常关注,谷歌的事件引发了科技界的兴趣,甚至人工智能概念股也表现抢眼。

  3、人机对弈具有社会普适性,也具有娱乐性,记得当年中国蛟龙号下海,也是高精尖技术,但并非像alphago这样吸引眼球,主要是一方面政府主导的核心技术民间难应用,二事件不够社会化,跟大众紧密关系不是太强,比如问你,杨利伟首次搭神六到太空后,现在中国神舟宇宙飞船发展到神几了?不像下围棋,非常生活化的应用场景。

  1、随着一方面核心算法、尤其是深度神经网络的各种算法创新。另一方面移动互联网、云计算、大数据配套技术成型,过去几年人工智能发展风起云涌。

  2、本次人机围棋较量中,与几年前的IBM“深蓝”人机对弈相比,技术上有了非常大的进步,有个通俗的说法是从过去的暴力计算到现在的基于神经网络的深度学习能力发展。网上有技术帖,大家可阅,核心是暴力计算采取的方法是穷尽所有路径,你怎么下,我都能采取绝对最佳网络路径方案。而围棋的复杂性,如果穷尽需要10的171次方的可能,目前计算机水平还达不到,所以alphago采取范围内最优方案,就是学习思考后的择优选择,一定程度上具备了类似人的思维水平。具体见《华院数据科学家尹相志:浅谈Alphago所涉及的深度学习技术》(此文相当烧脑,可提前准备两罐红牛)

  “AlphaGo很了不起,为在全球普及人工智能的概念,激发创业者和年轻人投身人工智能行业起到了非常重要的作用。但是,它后台的深度神经网络技术并不是遥不可及的,虽然围棋是最复杂的棋类游戏,但它毕竟有相对清晰的标准。AlphaGo在行业中的知名度是最大的,但是在研究深度上它并不代表最顶尖的水平。”

  日常生活中的智能硬件与智能家居等应用可能还算不上最高状态的人工智能,因为人工智能的发展有三个阶段:

  即快速计算和记忆存储能力。十多年前,IBM深蓝计算机战胜了国际象棋大师,靠的就是超强的记忆的能力运算速度,能够预测到十几步以后的结果甚至更多,这就属于计算智能,这些技术对现在的计算机来说易如反掌。

  即视觉、听觉、触觉等感知能力。人类和动物就是通过各种智能感知能力与自然界进行交互,请注意,此处最难的在于交互,交互强调输入与输出,如果第一个阶段计算智能阶段也有交互,那么输入端更多的是键盘与鼠标,那么感知智能的交互就会是多样化的,大家最熟知的是人与感知智能方面最大众的项目就是无人驾驶汽车。像智能语音技术如“百度机器人”和科大讯飞智能语音都偏向于这个阶段。但是,大家都希望在目前的机器的“能听会说”基础上,未来能够让机器“能理解会思考”。

  李彦宏在后来接受采访时都说自己当时都紧张得冒汗,因为你不知道机器人是否能识别,能够很准备的判断并输入有针对性的答案。

  此处的交互是语音交互,突然想到西游记里孙悟空与妖怪银角各拿一只葫芦的对话:妖怪,俺老孙叫你一声,你敢答应吗?结果把妖怪给收了,若通过语音交互后发生神奇的效果那是更高级别的应用。再如现在的语音技术,如你问苹果siri,如我想吃烧烤,他马上搜索出附近烧烤店地址,供你参考。不信你再问他:我帅吗?siri的回答不超过以下5种:

  这些对话除了后台数据处理与检索技术和程式化的反映外,并未有多少太强的思考与理解能力。假如,你问了三遍“我帅吗”后,他开始发彪了,回答你:“你Y有病是吧”那又是不一样的境界了,到那时,你再将手机放枕头底下可能会觉得怪怪的。

  通俗说就是机器“能理解会思考”。如通过语言与图像等的交互让机器能够深度思考、有推理,甚至有世界观等等。假如未来医疗领域的门诊诊断机器人摸着一个美女的脉博抑扬顿挫的说:恭喜您,您有喜了!这就牛X了。

  再如众多科幻影片中看到的智能机器人,能跟人类毫无障碍地沟通,能够自己学习,甚至具备自己的“喜怒哀乐”,如电影《超能查派》的查派:

  查派就是一个“能思考,有感觉”的AI机器人,他像小孩子一般的自我成长和不断学习。该片中的查派不是一个由程序所设定的,一丝不苟、不动感情的机器人,他从开始的软弱自私、小奸小坏再到后来的惩恶扬善的思想变化,已接近于人类本身,这就是认知智能的未来,但这还比较遥远。

  教育的本质是启发与引导,关注个性的发展,马云说中国的教育问题出在育,教是全球领先,育方面不行,育方面培养孩子的情商、素养、艺术与创新能力至关重要。这方面如果人类自身都还没有做好,指望人工智能应该更难,尤其是育方面又属于人工智能认知智能领域要解决的问题。

  教育的互联网+,互联网技术、大数据、云计算的应用已不再新鲜,像国内的在线教育领域好未来算是一员、其它跟题库相关、Mooc相关的基本都沾边,但真正以科技驱动的教育企业为数不多,其实在教育领域人式智能的应用,最重要也是最难解决的是交互,并且是个性化的交互,此方面如果技术不能突破,势必需要人工运营的方面来弥补,如果运营成本过高,企业也无法坚守个性化。

  那么在教育应用的技术上,以语音技术为核心的应用领域还是有很多发挥空间的,科大讯飞号称自己在此领域的技术已经是全球领先,其有3亿用户,每天5000万人在使用科大讯飞语音软件,后台可识别处理6亿多不同口音,通过机器自动训练,应用达到90%以上的准确率。在教育领域他们有以下的应用:

  1、机器人高考阅卷,尤其是高考语文中的作文评分,先通过OCR误别输入作文稿件,再通过后来的智能处理评分,经测试,比人工老师评分效2、率与准确率要高。

  3、四六级英语考试口语评分,号称英语口语发音比美国人要好,甩美国人几条华尔街。

  4、老师课堂讲解的内容可以转变为教育大数据,经过后台人工智能分析,把学生的作业、单元测试、考试的相关知识全部汇聚到后台,数据将可以精准分析学生对知识的掌握程度,掌握的知识不用重复,个别没掌握的课后或单独辅导,通过后台人工智能够真正实现因材施教。

  这次两会期间,科大讯飞说可以做到会场讲发言人远距离的收录并输出文字(那以后会议现场速记的是不是要下岗了),这项功能以后在教育领域可想象的空间很大。可能应证了科大讯飞董事长杨庆峰所说的,语音技术将成为所有穿戴设备的标准。

  人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)等等问题。

  人工智能是计算机学科的一个分支,被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。学科范畴属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。并涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论等。

  奇点大学人工智能项目负责人、美国国防部及NASA顾问NeilJacobstein所说,我们要大胆而负责地创造未来,而可持续的人类智慧需要的是数学素养、道德素养和生态素养。

  看到这,大家应该从内心佩服那些顶尖的科技公司与科学研究人员了,同时也觉得能在此领域扎下去学习并从业的话,待遇肯定不错哈,李开复就说了他在硅谷的所见所闻。:“做深度学习的人工智能博士生一毕业就能拿到200万至300万美元年收入的岗位邀请。

  先看网上的一些热文,大致都将观点集中在讨论机器与人类的关系上,有人担忧,有人乐观,上升到一种哲学上讨论。

  一方面人工智能的发展与应用还处于萌芽时期,因为可应用的领域还很多,如谷歌母公司Alphabet董事长埃里克·施密特说:“我并不认为,有什么领域是这一技术不适用的。”他列举了谷歌传统的搜索和广告业务、无人驾驶汽车,以及医疗健康部门Verily。“对我而言,这一技术将会被用在Alphabet的每家公司中。”这些还需要时间。

  另一方面,本次棋王的落败,与其说是人的存在受到了机器的威胁,不如说是人机合作探索的起点。从取长补短、互补合作的思路重新来设定人机关系,便可显出更高应用空间。未来就不能像动画片中的,动不动就“人机合体”消除一切困难险阻吗?

  最后再期待未来的alphago们有良好的表现,套用下马丁.路德金的名言:我希望昔日的机器人与人类不会是敌人,我梦想有一天,在八达岭的长城上,昔日alphago的儿子(下一个版本)将能够和昔日人类的儿子坐在一起,共叙兄弟情谊。他们不仅有精湛的棋艺,还能够画“向日葵”,更能唱出那美妙的“五环之歌”。