1樓：大大大電貓
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高考機器人，是噱頭？還是人工智慧教育的崛起
2樓：xf原點
2023年，ibm 沃森在智力問答競賽中擊敗人類，贏得冠軍，成為人工智慧史上一個里程碑。此後，ibm沃森向醫療、法律等領域拓展，轉型成為智慧醫療系統，以及如果高考機器人考上清華北大，也許會成為另一個里程碑。
會思考的高考機器人
與 alphago一樣，高考機器人並沒有實體，而是一個能自動解題的人工智慧系統。據介紹，跟以影象識別和匹配為主的拍照搜題技術不同，通過提前學習和訓練，高考機器人能夠解答從未出現過的新題目，並給出詳細的解題步驟。
圖為日本高考機器人torobo-kun
為什麼選擇參加高考？日本高考機器人 torobo-kun的研發團隊曾對此作出過解釋，計算機擅長計算，因此，它能夠輕易在專業象棋、將棋等對弈遊戲擊敗職業選手，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，以及處理資訊的過程。如果通過高考，也代表著人工智慧領域的新突破。
學霸君創始人張凱磊稱，希望通過此次 pk展示人工智慧在教育領域的進展，他對這場特殊的高考充滿信心，“在學習了幾千萬道題目之後，機器已經能夠像人一樣思考知識點，並一步一步輸出解題過程，而不是簡單的暴力計算”。
據瞭解，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，其研發團隊準星雲學的創始人林輝認為，跟 alphago相比，高考機器人的研發難度更大，原因在於，用計算機語言描述圍棋規則相對容易，但研發高考機器人，首先需要讓系統理解人類語言。“比如遇到沒學過的生詞，人類會聯絡上下文去推測詞義，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 2023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，但受制於語言處理能力，在其他科目的成績並不理想。日本高考機器人的研發負責人 noriko arai教授表示，在目前的技術條件下，考上東大很難，她解釋道：
“人工智慧系統無法理解必要的資訊，閱讀和理解句子含義的能力存在侷限。”接下來，放棄高考的 torobo-kun會被應用到資料分析領域。
ai如何自動解題？
自動解題系統是人工智慧領域的前沿性研究，涉及到人工智慧技術的多個領域，包括影象識別、語音識別、自然語言處理等，據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換為形式語言。
二是邏輯推理，利用計算機的知識語言網路，模擬人類處理資訊的方式和策略，找出最佳解題路徑。
三是用人類的語言回答問題，並給出詳細的解題步驟，即將形式語言轉化為自然語言。
其中最大的難點在於讓機器理解人類語言，這也是自動解題系統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，並分析其含義，其中包括各類常識、謎語等隱性的線索，比如數學經典問題雞兔同籠，其隱含條件是雞有兩條腿，兔有四條腿，而計算機可能並不知道這類常識，它更擅長規則下的精確計算，但人類的自然語言並不精確。
比如在物理解題過程中，假設忽視物體的大小，以及假設摩擦為零之類的思考方式，計算機並不能理解。
ai-maths同樣遇到了這樣的情況，當題目**現機器人從未“學習”過的生詞，比如投資、理財等，它會由於無法理解而卡住。
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現同一個問題：在不同科目的嘗試中，機器人在文科解題中表現更好。原因在於，理科強調邏輯理解和推理能力，而機器學習在這個領域還未取得重大進展，目前更強調記憶、計算等能力。
因此，數學自動解題
高考機器人如何改變教育？
正如研發 ibm 沃森並不僅僅是為了參加智力答題競賽，高考機器人也並不是人工智慧系統研發的最終目的。從學術上來講，高考機器人可以檢驗人工智慧在多大程度上能夠模擬人類的思考和理解過程，就實際應用而言，則是要利用技術進一步提升老師和學生教與學的效率與效果。
2023年，科技部啟動 863專案“基於大資料的類人智慧關鍵技術與系統”，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、地理學科基於知識圖譜自動知識抽取的主觀題答題、歷史學科基於深度學習的推理解題、基於 ocr手寫文字識別的多維度智慧答題評閱等。
這些技術在教育領域都有其應用場景。
智慧助教
可以為學生提供實時答疑服務。ibm waston在教育領域推出了jill watson應用，試圖成為課堂裡面的新助教，負責為學生提供實時反饋和答疑服務。2023年，該應用在佐治亞理工等學校投入使用。
經過研究團隊的除錯，jill能達到 97%的正確率。
自動批改、閱卷
自適應教學系統
此外，人工智慧的發展為教育從業者提出了一個新的問題：在人工智慧時代，我們需要什麼樣的教育？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高中生，而大多數學生只是填鴨式學習，並沒有真正理解知識，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。”
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如果我們允許機器自己做出所有的決策，人類的命運那時就全憑機器發落了。人們也許會反駁，人類決不會愚蠢到把全部權力都交給機器。但我們既不是說人類會有意將權力交給機器，也不是說機器會存心奪權。我們實際上說的是，人類可能會輕易地讓自己淪落到一個完全依賴機器的位置，淪落到不能做出任何實際選擇，只能接受機器的所...