姍姍來遲的專家助教

最新 03-08

【導語】

即將到來的人工智慧應用，將很有機會解決教育資源不足和配置不合理等問題，作為一個教育需求龐大的人口大國，我們迫切期待人工智慧這位姍姍來遲的專家助教，早日進入教學一線，讓教育得到一次新的解放。

一、人工智慧發展的簡單介紹

1、為什麼談論教育，需要談論科技。

教育的發展，一直是和科技的發展有著密切的關係。教與學，主要就是一個信息傳遞的過程，科技的進步讓信息傳遞的媒介一直都在發生轉變。

從一隻粉筆，一塊黑板，到膠片式幻燈片投影機，到激光投影機，液晶顯示器，從算盤到計算機，整個教室教學環境的變遷，彰顯著科技對於教育的直接影響。科技和教育的結合，重要的目的，就是提升教學信息的傳遞效率，效率的提高，直接帶來就是教學資源的豐富和教育規模的擴大，教育在全世界變得普及。技術發展促進資源豐富的這個特點，在信息可以便捷製造和傳輸的互聯網時期，得到了充分的體現，整個人類教育的規模也迅速大眾化，多元化。

但教育資源在互聯網時代極大化之後，卻遇到了另外一個瓶頸，就是人力資源的不足，簡單說來，就是教學的內容很多了，但是能合理高效使用資源的教師卻嚴重不足。一方面教師的數量跟不上數字化時代信息爆炸帶來的資源產生速度，另一方面，即使有大量的教師，也無法保證這些教師具備合理利用這些資源的能力。

這導致的直接後果，就是教學資源平台重複建設情況嚴重，實際利用率低下，大量的數字資源被沉澱下來，卻沒有辦法好好利用。

如何處理這些大量的教育數據，按目前傳統計算機處理的方式，並沒有找到可靠的解決辦法，還好，人工智慧技術獲得了突破。

2、30年了，你終於要來了。

目前這一波由阿爾法狗下圍棋帶起來的人工智慧高潮，最直接的源頭是一個叫做 Geoffrey Hinton （傑弗里·辛頓）的加拿大多倫多大學的教授。這一波人工智慧的代表性技術是「深度學習」，而他就是人工智慧深度學習的開創者。

在Geoffrey Hinton首次開始研究使用「深度學習」的方法來提升計算機的人工智慧時，是在80年代初，到現在用「深度學習」加持，法力大增的阿爾法狗戰勝圍棋世界冠軍，已經過去30多年了。

科技的發展不是一蹴而就的，還好大家沒有白白等待。有了人工智慧，前面說的大數據處理和分析，就變得容易多了。

3、是專家，但不是萬能。

可能有人依然有疑問，人工智慧會不會非常厲害，很快就全面超越人類？到時候還需要人類教師嗎？

請看施老師的標題，人工智慧是助教，這個定位在短期內不會變化。

這裡有幾個原因：

（1）目前人工智慧的技術，除了計算力和演算法外，需要大數據作為糧食去餵養，就像養一個孩子，你給它吃什麼數據，它就可能會慢慢成長相關領域的專家。雖然開始的時候，人工智慧被人吐槽像「人工智障」，但人工智慧跟孩子一樣有一個成長過程，你越多用數據訓練它，它就越聰明。但這個孩子不可能同時吃所有領域的數據，妄圖成為通才，這會消化不了的。

（2）人類教師的情感交流能力，人工智慧替代不了。雖然在情感認知方面，人工智慧已經有了相關的進展，但還遠遠達不到人類情感交流的能力，目前已經有了充分的證據表明，人類在交流中獲取信息的狀況，是會受到表情，語氣，肢體語言等情感信息影響的。從這一點來看，人類教師的地位是無可替代的。

但是人工智慧作為一位專家級的助教，幫助人類教師開展教育工作，已經近在眼前。

4、人工智慧工具化

隨著人工智慧技術漸進成熟，國內外的科技巨頭已經開發了人工智慧開發的平台，例如谷歌的 Tensorflow 平台，國內的BAT，科大訊飛，都有各自的AI服務平台，都面向外界開放。有了這些開放平台，人工智慧的應用開發者可以像使用水、電那樣「即開即有、按需取用」，在很短時間內構建出「能聽會說」的特色人工智慧應用了。

人工智慧將會是一件人人可用的基礎設施，就像一件工具，不用或者晚用的人，可能會在未來處於落後的位置。

二、人工智慧在教育領域應用的簡單展望

人工智慧在逐漸基礎設施化了之後，在教育領域的應用非常的廣泛，幾乎在教學所有的環節和情景，都可以有「人工智慧+"的想像空間。

目前在人工智慧+教育的賽道上，已經有了不少選手，施老師選擇部分有代表性來簡單說說。

1、個性化教學。

從古至今，教育界都有著「因材施教」的理念和構想，希望每一個學生都可以根據自己個人情況來接受到最適合的教育，滿足學生的個性化需求。但實際上個性化教學非常難以做到，所以有大量教育類的課題，都是圍繞著這個點在做研究、嘗試和突破。

真要做到個性化的學習，目前最大的兩個制約，一個是數據採集的制約，學情難以準確把握和數據化。另一個數據分析和數據反饋的制約，教師的精力和能力有限，沒辦法科學分析數據，並對學生進行及時反饋，這屬於數據分析和數據反饋的制約。

而上面兩點恰恰都是人工智慧的優勢。首先人工智慧可以通過在對學生個人背景、學習行為等與學習相關數據的分析，來獲得準確的學情數據，其次人工智慧不會累，而且有一整套科學的演算法，可以根據採集來的數據，及時的將適合該學生的學習資料，用更適合的辦法推送給他。並且人工智慧可以在採集數據，數據分析，數據反饋大循環可以不斷優化自己的推薦。

比如國內某培訓機構研發的自適應學習系統，就是一套根據人工智慧來推送相應的學習內容給學生，來提升學習成績的。在不久前的一次公開的對比測試中，該系統獲得了比較好的提分效果。

雖然這套系統還有很多有待完善的地方，實驗的環境也不算特別的科學嚴謹，但在初步的應用過程中，大部分參與學習的孩子都能明顯感受到學習的內容，是根據自己的學習情況來進行針對性推薦的。

其實作為成年人，我們偶爾也能有這樣的體會。比如說廣告的推送，如果你曾經在網上搜索過一款產品，那麼很可能你在接下來上網的時候，在某些頁面看到這個類別產品的廣告。當然，如果我們要把這樣的系統應用到學習上來。肯定要有更複雜的演算法。因為學習相對於廣告來說是更嚴肅更複雜的事情。

如果人工智慧可以分析我們的學習行為，並給我們最合適的教學內容，並且對自己進行優化，我們在人工智慧的輔助下可以進行更有效率的學習，那麼以後人類的學習也將會有一個很大的變化。

2、交互方式變化。

前面提到了「人工智慧+」可以把很多教學場景都用人工智慧相結合，來產生新的應用提升我們的教學效率。如果在網路的環境下，人工智慧可以默默地在後台對我們施加影響，那麼在線下人工智慧的入口在哪裡呢？

在目前看來，語音是人工智慧的第一入口。

們知道人與人之間的交流，語言的交談是最自然的一種方式。施老師給自己家買了一個天貓精靈智能音響，家裡不怎麼會用智能手機的母親，只在短短几分鐘之內就學會了和這個音箱聊天，並且在體驗了點歌和提醒功能後，由衷地說——這個智能音箱比自己的兒子還聽話。

由此可見，他兒子平時多麼不聽話，以及人工智慧的語音交互是多麼地自然。

我個人也覺得如果你走進一個房間，拿出手機打開App，然後點擊按鈕打開燈，是一件比較傻的行為。但如果你走進房間說一句開燈，燈就亮了，就會顯得很順暢。這才是人工智慧正確的打開方式。

人工智慧的語音入口重要表現方式，就目前市場看來有兩個：一個是智能音箱，另一個是機器人。

語音互動的智能向市場上，已經有了很多巨頭們都已經完成了布局，並且開始激烈的廝殺。最典型的就是谷歌、亞馬遜和遲到者蘋果的三國殺。國內的天貓精靈，小愛同學，叮咚音箱等也是一片混戰。語音互動的機器人在一些科技的商店裡擺放了不少，其中用於娛樂和早教的智能機器人比較多。

在教學情境里，如果語音的交互可以迅速的鋪開，將會解放我們的雙手和雙腳，降低重複勞動，對老師來說，有了一位盡職的助教，對學生來說，多了一位學習夥伴，這會讓整個教學更加地流暢，生動，給人更好的交互體驗。比如校園裡的人工智慧設備，可以讓老師控制所有的設備調用所有的網路資源，可以回答學生關於教學的一些簡單提問，可以為到訪校園的家長指引道路和諮詢等。

三、國家戰略讓人工智慧應用落地加快。

現在科技普及的速度越來越快。當初互聯網發展的時候，中國在初期落在了世界的後面，但在後來逐漸發力，慢慢迎頭趕上。等到移動互聯網時期，甚至有後來居上之勢，誕生了讓世界友人都羨慕的移動支付社會。

而人工智慧這一輪技術革命，中國不但只是想跟上世界的腳步，甚至想一開始就走在世界的前列。中國發展人工智慧的國家戰略和決心，已經吸引的很多外媒的注意，相關報道屢屢見諸媒體頭條。各大風投在國內人工智慧領域的投資，也是水漲船高。