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2019年1月15日 星期二

Jia Li: Machine learning and artificial intelligence could transform health care and education

來源起风财经

雖然「人工智慧+教育」(AIED)僅在行業中,有一個模糊的概念,但相信多數人對它的理解,基本是「機器人教學」。


你相信機器人能代替真人老師授課嗎?
如果你不相信,理由或許是這樣的——
首先,從現有的技術條件來看,人工智慧技術遠沒有達到成熟狀態;

其二,人工智慧只能進行海量的學習和模仿,卻很難擁有超越知識的創造力,更加無法擁有人類的意識和情感,這決定了人類對其始終擁有掌控力。

此外,從現階段的產業環境來看,至少在亞洲,儘管行業和資本層面,皆對人工智慧抱有極大的熱忱,但的確與目前的學術理論,和技術研發水平之間,存在著巨大的溫差。

但是不得不承認,從打敗象棋冠軍的「深藍」,到攻克圍棋領域的「Alpha go」,再到打敗人類辯論選手的「Debater」,人工智慧在挑戰人類智識和想像力層面的爆發力,從來沒讓人失望過。

從事「人工智慧+教育」的松鼠AI CEO栗浩洋在11月24日的媒體活動上更是直言,藝術、想像力等,人類最後躲藏的堡壘和洞穴,終有一天會被人工智慧技術所解構。而當機器可以復刻好奇心、創造力等意識層面的能力,那就意味著它可以對真人老師,進行全方位的替代。

或許關於人工智慧+教育的邊界,越來越值得我們有更多的思考。

為什麼AI能在創造力上超越人類。
栗浩洋認為,「創造力」表現在四個維度——


第一個維度是知識廣博,沒有知識的鋪墊,就不能創造出與眾不同的東西。毫無疑問,人工智慧的知識儲備,必定比人類要廣博。IBM的超級電腦「沃森」(Watson)早在2011年初,就已經在益智類綜藝節目《危險邊緣》(Jeopardy!)中打敗了最高獎金得主布拉德·魯特爾,和連勝紀錄保持者肯·詹寧斯,最終贏得100萬美元的獎金。

「這一點也不稀奇,也不令人恐懼,它就是搜索引擎,對於任何知識,都可以直接在網上搜索後進行反饋,就好像挖掘機用蠻力,戰勝了人類的鐵鏟一樣」,栗浩洋評論稱。

應用於教育領域,栗浩洋稱,在當前的科技水平之下,人工智慧可以做出,每一個人類大腦中的「知識地圖」,其中包含幾千萬的知識點、題目、用戶畫像,以及它們之間的關聯性,而人類老師卻不可能做到窮盡所有的知識。「當一個孩子的知識畫像被AI獲知,它就可以幫孩子做出創造性的事」。


創造力的第二個維度是好奇心。
「好奇心是人類改變世界的動力,愛因斯坦發明狹義相對論,是源於兒時對於,如果人比光快會怎麼樣的幻想,這似乎也是人和任何機器不一樣的地方」,栗浩洋說。但他進一步指出,對機器來說,好奇心也是可以被學習的。

典型案例是AI對經典遊戲《Montezuma's》的攻克。

一般而言,AI會透過「強化學習」的訓練方法在遊戲中通關。在這種訓練中,AI會因為某些結果而獲得獎勵(如得分),或是受到懲罰(如掉血)。因此,AI能在遊戲中經過大量試驗後,找到「得到獎勵」的最佳策略,從而得到高分。

然而《Montezuma's Revenge》的特殊性在於,它不能為AI提供獎勵,在這款益智遊戲中,玩家必須不斷探索、收集才能步步為營,這顯然不符合AI的學習方式。

後來,專家開始教AI如何擁有「好奇心」,簡單來說,告訴AI不僅是跨越障礙可以得分,無目的的探索也可以。最終,AI取得了在9次闖關中,平均得分一萬分的成績,而人類的平均得分只有4000分。

值得一提的是,在AI進行「好奇心」學習以前,它的得分是0分。

AI在《Montezuma's Revenge》中截然不同的表現,與「功利主義」和「自由主義」的對立很相像。「當學會好奇心的AI在遊戲中開始不以勝利為目的,它就會進行不斷的玩樂和挑逗,因為它知道自己必勝,因而求勝變得沒有意思」,栗浩洋評論稱,「現在來看,教育最致命的問題就是功利。

教育應該徜徉、幻想、浪費時間。沒有實際的獎勵和目標,黑暗中的探索,或許才會發現智慧」。


創造力的第三個維度是發散思維。
栗浩洋舉例稱,機器人「能寫會畫」已經不是新鮮事。微軟機器人「小冰」,在學習了近百年來519位詩人的詩之後,已經形成了獨特的風格、偏好和行文技巧,並透過1億用戶的情感融通,做出了一本詩集。

「機器人不是一流的詩人,但是至少可以超過9成的詩人。而且它的作品具有很高的原創性,它曾匿名往北京晨報、長江商報等眾多主流刊物投稿並大量獲選」,栗浩洋稱。

同樣回歸教育領域,按照栗浩洋的說法,人工智慧可以透過把控人的發散思維,然後再對人進行教授。

「當我們能精準的測試人的思維能力的時候,就能幫他舉一反三,就能訓練各種思維能力」,栗浩洋如是說。


創造力的第四個維度是邏輯歸納。
同樣是IBM的沃森研究中心,其開發了一種算法可供研究170萬種香水配方,然後將其成分與其他數據集進行比對。目前,IBM已經與香水公司Symrise合作,向巴西第二大化妝品商店出售了兩款人工智慧研發的香水。

Symrise高管Achim Daub表示,這兩種香水都得到了焦點小組的熱烈響應,即使在與其他受巴西千禧一代歡迎的香水,進行測試時也能獲得最佳效果。

栗浩洋稱,AI總會不斷「冷血」的分析、計算最高的概率,並不斷的彌補缺點。「當AI變得沒有缺點,就不可戰勝」。栗浩洋認為,「AI老師」進行創造力教育的遠景或許是,透過掌握所有的創造能力,在老師問孩子問題時,能用系統激勵他們更多的想像力,並且無論孩子做任何回答,都能有足夠的語料庫與其進行互動,「不要囿於一個答案,而是充滿幻想」。


AI讓「傳統式教育」的優勢蕩然無存
即使以上「AI能在創造力上超越(大部分)人類」的技術命題為真,或許還不足以證明機器人能在需要「即興交互」的授課場景中做到完美,況且教育之於不同地區,和人的習慣和意義,都各有差異。

然而,至少從傳統教育目前的特點來看,AI的出現至少已經在教育思路上,對現行的教育狀態發起了挑戰。

對岸清華大學經濟管理學院院長錢穎一,曾在一篇演講中提及傳統教育的特點。

他指出,傳統教育的最大問題,是我們對教育從認知到實踐,都存在一種系統性偏差,「這個偏差就是我們把教育等同於知識,並局限於知識。大學入學考也是考知識,所以知識就幾乎成了教育的全部內容」。

「而死記硬背、大量做題正是我們目前培養學生的通常做法」,錢穎一強調。

更引人擔憂的是,原本被社會大眾殷切的賦予個性化、創造力期望的知識教授者們,目前在教學隊伍的培養當中,也局部呈現出一種「流水線生產式」的生產態勢。

起風財經曾臥底,某以青少年應試教育,為主營業務的課外培訓機構進行走訪調查,發現此類連鎖培訓機構的師資隊伍中,存在大量非科班、兼職教學的情況。而該培訓機構對外的承諾則是,機構中所有的教學人員,皆為資質過硬的在職教師。

為了安排此類非科班出身的兼職老師盡快「上手」,機構對其進行的培訓流程堪稱「高效」。以語文科目為例,培訓機構的教案編輯團隊,會編製一本特殊的教案,其中逐句逐段的標注、注釋了教學重點,「我們老闆的要求是,任何人一看,不用備課就能講出東西來」,該負責人稱。

當學生乃至教師,都或多或少表現出,嚴重程式化的教育人格後,人和機器的邊界開始變得模糊。

錢穎一指出,人工智慧本身就是透過機器,進行深度學習來工作,而這種學習過程,恰是在大量地辨識,和記憶已有的知識累積。從這個角度出發,人工智慧可以替代,甚至超越那些透過死記硬背、大量做題而掌握知識的人腦。

而且事實證明,人工智慧在和傳統特色「填鴨教育」的契合度上,早已取得了不錯的表現。

2017年高考第一天,一台名為「Al-Maths」的人工智慧機器人和考生一起參加了數學考試,其在22分鐘時間內完成了北京文科數學試卷,得分105分(滿分150分)。而另一台人工智慧教育機器人Aidam,則對陣了6名來自不同地區的前文理科狀元,在數學答題中,Aidam拿到了134分(滿分150分)。

在傳統教育機械化、競爭力普遍不強的情況下,AI的固有儲備優勢已經初步顯現,並且已經通過「一對一AI教學」的理念提出了「因材施教」的命題。

「AI可以對孩子的知識點進行掃描,知道他們的知識體量,知道應該學多少,然後制訂一些與分數對應的目標計劃。還有,不同的孩子對不同的知識點,學習的時間不一樣,學霸也有要學很久的知識點。

既然每個孩子都有不可知的學習時間的雲圖,就不應該把所有孩子都放在45分鐘的課堂上,甚至不應該把兩個孩子,放在同一間教室中去學習」,栗浩洋如是說。


與此同時,讓人擔憂的還有AI的交互和輸出能力。
2018年6月,IBM人工智慧產品「Project Debater」,與兩位經驗豐富的辯手,分別進行較量,最終在兩場由觀眾投票的辯論中,贏得了其中一場。

根據IBM人工智慧研發人員的分析,機器人接到辯題之後,首先會努力理解辯題的意義,然後掃描幾億篇文章,找到潛在的論據,用來構成辯護材料,其間,辯論機器人採用獨有的自然語言處理方式、機器學習和推理技巧,在瞭解辯題的潛在主題的基礎上,將論據組織得有效且有說服力。

而在真實的辯論場景中,人類對手語速極快,並且會提出複雜的論據;這時候人工智慧不僅要充分理解對手的核心思想,還要根據聽到的內容組織駁辯。

對此,IBM的研發人員把機器的搜索模式,改成了研究模式,促使機器對命題進行研究,從而比搜索更深一個層次。「搜索一個主題會搜出一個清單,如果以研究的方式,去處理一個主題,就能得出正反兩方的論據」。

讓人驚喜的是,Debater除了可以進行精準的抗辯,還可以遵循人類的語言邏輯,開適當的玩笑。比如在「政府是否應該增加空間探索的費用」的辯題中,Debater說,「這個辯論對我來說尤其關乎我的命運,但是我不能興奮的熱血沸騰,因為我沒有血」。

可以說,從辯論的表現來看,人工智慧在語言理解和交互能力方面,已經展現出更多可能。

「改變整個教育體系,這不是哪一個公司能做到的」

AI機器人代替人類老師,並沒有成為既定結果,但的確存在技術上的可期,甚至價值上的啓發。事實上,在政策、消費和技術的推動之下,人工智慧的設想和研發進程,都不斷在出現新的進展。

據此前《2018-2023年中國人工智能行業市場前景及投資機會研究報告》數據顯示,2017年對岸中國人工智慧投資事件數達到353次,投資金額為RMB582億元,後者與2016年相比成長65.34%。此外,隨著人工智慧技術的逐漸成熟,科技、製造業等業界巨頭佈局的深入,應用場景不斷擴展,預計2018年中國人工智慧市場規模有望突破200億元,達到238.2億元,成長率達到56.6%。

當然,人工智慧和所有產業的發展一樣,都無法倚靠單一力量一蹴而就。

在今年6月的IEEE SMC學會上,對岸中國科學院自動化研究所王飛躍在接受媒體採訪時表示,人工智慧最核心的是人才問題。據不完全統計,目前美中兩國的人工智慧的人才比例約為13 : 1

王飛躍認為,人工智慧的人才培養,需要一個應用場景和一個平台來推動,然後立即轉到行業開發中去、把各種各樣的應用場景做起來。

他同時強調,這不是一個公司可以憑一己之力完成的。

「現在的學校,現在教的東西,跟未來的時代脫節極其嚴重,這需要改變整個教育體系,這不是哪一個公司能做到的,將來會是一個社會運動」,王飛躍稱。

提到「人工智慧+教育」,王飛躍直言,「我們現在的老師一定程度上,只能在未來的學校做輔導員,我們需要大批的輔導讓學生克服這種心理上、文化上的障礙。我們需要新的老師,能教智慧產業、給智慧產業提供基礎的老師。」




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