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当教育碰上AI 一个能自动解题的人工智能系统

本文来源:新浪IT 2017-06-19 11:25

  来源:IT时报

  人工智能机器人挑落围棋冠军之后,再战高考数学题

  IT时报记者 潘少颖

  一直被称为“千军万马过独木桥”。在今年的高考中,有两位特殊的“考生”也要试着过一过这独木桥,一位名为AI-MATHS,它的来头不小,被列入国家“863超脑计划”的“数学智能解题机器人项目”,由成都准星云学科技公司研发;另一位叫Aidam,是由智能化教育品牌“学霸君”自主研发的智能教育机器人。两个机器人分别在成都和北京迎战高考数学试卷,Aidam 挑战的是全国卷二文科数学卷,取得 134 分的成绩;AI-MATHS 先后向北京高考数学文科卷、全国卷二文科数学卷等多张试卷发起挑战,分别获得 105 分和 100 分的成绩。

  刚刚送走围棋机器人Alpha Go,又迎来了高考机器人,这是AI人工智能第一次走进高考考场。当教育碰上AI,未来会产生怎么样的变化?

  每天做几万道题

  与Alpha Go一样,高考机器人并没有实体,而是一个能自动解题的人工智能系统。比如AI-MATHS,它由11台小服务器组成一台大型服务器,每个小服务器都有独立运算能力,在一个封闭网络的房间内,内部计算解答工作人员录入试题,AI-MATHS进行解题,之后由现场教师批改答卷,解题时间22分钟。

  对于105分这个成绩,准星云学CEO林辉的评价是“正常发挥,几个月的书没有白读”。“本来准备根据高考时间进行测试,但考虑到这次挑战面向公众,因此压缩了时间,要求AI-MATHS尽快给出结果,如果时间再宽裕一点,或许成绩会好一点。”林辉向《IT时报》记者透露说,在内部测试时,最慢的时候,AI-MATHS解一道数学题用了70分钟,快的时候,一分钟不到。

  和学生们平时不断地做练习卷一样,AI-MATHS在此之前也经历了“题海训练”,500套试卷、1.2万道题是它的训练量。但如果与Aidam相比,AI-MATHS的“学习量”还算相对轻松的,据学霸君CEO张凯磊向《IT时报》记者介绍,Aidam每天要训练30~50万道题目。之所以可以承受那么大的训练量,是因为在Aidam的背后有400台至强十二核64G内存的服务器加上1000台左右的辅助服务器,用张凯磊的话来说,这400台基本都是“()”。

  对于Aidam 的“魔鬼训练”,林辉不置可否,他认为,科研开发也是要考虑成本的。更为关键的是,AI的最终目的是产生接近人脑的思维方式,而不是单纯地靠大数据取胜,“系统应该具备举一反三的能力,训练1万道题能做3万道题,才称得上成功。”

  还没能力考语文

  对于计算,AI有着人类所不可比拟的优势,这也是这次两个机器人不约而同选择做数学试卷的原因。据学霸君首席科学家陈锐锋解释,Aidam的解题步骤是先通过句法解构、算式解构和主谓宾解构,将高考数学题转译为机器能看懂的语言;然后再激活神经元之间的连接,机器通过自动证明和推理,得出解题结果;第三步是将解题步骤和结果翻译为人类语言,展示出来。

  考试机器人的弱项也很明显。以AI-MATHS为例,在选择题和填空题上,它表现得十分亮眼,丢分环节主要是解答题,核心就是“看不懂题”。“如果题目是10-1=?,AI可以轻松作答。但如果题目用了场景描写,将其表述为‘小明有10个,他吃了一个,还有几个苹果’,那AI就‘傻眼’了。这是考试机器人的通病,不能理解考题里场景式的描述语言。”林辉坦言。

  对此,张凯磊也表示认同,他说,像语文、历史等没有标准且唯一答案的题目,就需要包括题目理解、知识表现、逻辑推理等技术,还要让机器学会表达。

  另据记者了解,2014年,科大讯飞推出“超脑”计划,“超脑”计划的高考机器人项目包括两个独立的人工智能程序,分别主攻语文和文综。对比来看,数学是其中相对技术成熟的,语文和文综涉及的主观题部分对AI来说存在一定挑战,尤其是情绪、情感以及意识形态,对高考机器人来说都极有难度。因此,原本想和AI-MATHS一起亮相的语文高考机器人和文综高考机器人都缺席了。

  工程师要会教学 老师要会写代码

  在科大讯飞公司轮值总裁吴晓如看来,让AI去参加测试的主要目的就是要看看AI能达到一个什么样的水平,高考可以作为衡量人的知识水平、理解能力、推理能力的测试工具。

  在张凯磊看来,和国外相比,国内研究考试机器人的一大优势就是有海量的无需版权的试题,国外很多试题都有版权,题库并不多,而海量的试题是训练机器人的基础,因此,在技术上目前国内和国外并无太大差异。而更起到推波助澜作用的是,作为新兴的前瞻性行业,考试机器人受到了资本的关注和热捧,因此并不缺钱。

  目前,学霸君在安徽的五十多所学校中部署了此类机器人。张凯磊表示,这个系统的成本大约是每个班级几十万,研发考试机器人的目的是要向教育机构推广,进行商业化。“AI只会成为老师的助手,而不是取代老师。它不能代替老师讲解这道题为什么对,为什么错,而是分析学生的情况,告诉老师哪个知识点薄弱,需要加强。”而要达到这个水平,机器人要拥有的核心技术,其一是解题,其二是手写识别。

  在机器人商业化的过程中,张凯磊面临的两大问题就是人才和观念。“研发过程中,需要工程师和老师一起参与,并且要求工程师会教学,老师会写代码,这样两全的人才很少,尤其需要能适应这种变化的教育人才。因此,现在做教育机器人的很多,但专做考试机器人的企业很少。此外,这套系统落地,需要老师、学生人手一个平板,不少家长恐惧互联网,觉得数码产品会影响学习。但实际上,未来教育也会有高技术的门槛。”

  在林辉看来,考试机器人除了向批阅试卷转移外,还要有更多的业务场景,才能有更大的空间,从教育领域向金融、医疗、交通等众多领域迁移。“这个行业需要数学、计算机语言方面的人才,提高AI对自然语言的理解能力。我预计,到2020年左右,考试机器人就可以达到应用级别,可以批改作文、写出有思想性的文章。”

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