劉志剛

人工智能是當(dāng)今科技領(lǐng)域不可避免的話題。人工智能技術(shù)一度被認(rèn)為是繼“互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代”開啟下一個(gè)“人工智能時(shí)代”的鑰匙。隨著人工智能的發(fā)展和普及，人工智能技術(shù)已經(jīng)慢慢滲透到了諸多傳統(tǒng)行業(yè)中去。其中，教育作為近幾年最火熱的行業(yè)。也是人工智能落地的一個(gè)絕佳場景。越來越多的企業(yè)和學(xué)校也在嘗試將人工智能技術(shù)賦能到傳統(tǒng)教育模式中去，這也將更快推動(dòng)人工智能在教育行業(yè)的發(fā)展和完善。

實(shí)現(xiàn)知識(shí)遷移的深度學(xué)習(xí)

神經(jīng)生物學(xué)家休伯爾和維瑟爾研究發(fā)現(xiàn)，視覺系統(tǒng)的信號(hào)處理是分級(jí)的，這為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分層結(jié)構(gòu)提供了生物學(xué)基礎(chǔ)。基于此，深度學(xué)習(xí)就能夠通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模仿人類大腦來進(jìn)行人類的學(xué)習(xí)活動(dòng)，只不過它包含著“傳感器獲取數(shù)據(jù)，預(yù)處理、特征提取、特征選擇，推理、預(yù)測或識(shí)別”的準(zhǔn)確細(xì)分過程。而在這個(gè)過程中，深度學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)具有很多的相似之處。例如，深度學(xué)習(xí)的“信息逐層丟失”理念與人類教育“信息在傳播過程中失真”的理念相吻合。于是，從教與學(xué)的角度來看，深度學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)知識(shí)遷移，人類也能模仿“機(jī)器的深度學(xué)習(xí)”進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”。

其實(shí)，早在兩千多年以前，《禮記·中庸》就提出：博學(xué)之，審問之，慎思之，明辨之，篤行之。這其實(shí)就是進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的過程。模仿機(jī)器的深度學(xué)習(xí)，人類在學(xué)習(xí)方法上可以有探究學(xué)習(xí)、項(xiàng)目學(xué)習(xí);在學(xué)習(xí)結(jié)果上表現(xiàn)為認(rèn)知、自我、人機(jī)三方面的高階能力;在學(xué)習(xí)參與上，人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可模仿深度學(xué)習(xí)劃分為輸入層、隱藏層和輸出層，人類可以促使更多層數(shù)的隱藏層參與“訓(xùn)練”。而人工智能帶給教育在學(xué)習(xí)方式的改變，能夠細(xì)分學(xué)習(xí)過程，提高學(xué)習(xí)效率與知識(shí)運(yùn)用的能力。實(shí)現(xiàn)去名師化的教育公平

目前，在中國要想考上名校，必須以極為優(yōu)質(zhì)的教育資源為基礎(chǔ)。這樣的優(yōu)質(zhì)教育資源包括名師、教學(xué)儀器等人力、物力和財(cái)力資源，而這往往只有在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)才能提供。因此，現(xiàn)階段中國的教育存在東部地區(qū)與西部地區(qū)的差異、城市地區(qū)與鄉(xiāng)村地區(qū)的差異、山區(qū)與平原的差異。由于我國還處在不平衡不充分的發(fā)展階段，短時(shí)間內(nèi)尚不能解決教育資源傾斜的問題，因此人工智能賦能教育實(shí)為中國教育的福音，它能夠大大縮小因經(jīng)濟(jì)差異而帶來的教育不公平。

曾經(jīng)在美國有過這樣的試驗(yàn)，美國佐治亞理工大學(xué)的機(jī)器人助教代替人類助教與學(xué)生在線溝通交流竟沒有學(xué)生發(fā)現(xiàn)，這就說明了人工智能在一定程度上能夠起到人類教師的作用。智能教學(xué)系統(tǒng)就是該例子的具體實(shí)現(xiàn)。智能教學(xué)系統(tǒng)是指一個(gè)能夠模仿人類教師來幫助學(xué)習(xí)者進(jìn)行某個(gè)學(xué)科、領(lǐng)域或者知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)的智能系統(tǒng)，通常包括教師、學(xué)生、教學(xué)和交互四大板塊。

在教師板塊運(yùn)用產(chǎn)生式表示法等表示法來存儲(chǔ)學(xué)科知識(shí)，在學(xué)生板塊反映學(xué)生認(rèn)知和情感狀態(tài)、學(xué)習(xí)風(fēng)格等信息，在教學(xué)板塊實(shí)現(xiàn)認(rèn)知主義、建構(gòu)主義等各種教學(xué)理論和方法，在交互板塊采用自然語言對(duì)話、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者和系統(tǒng)之間的人機(jī)交互。在生活中，孩子們利用題庫來加強(qiáng)自己未能掌握的知識(shí)點(diǎn)，利用點(diǎn)讀筆來認(rèn)字閱讀等，這些都是人工智能的運(yùn)用。在四川，經(jīng)常會(huì)有家在涼山的孩子送到綿陽去讀書的情況，但在人工智能賦能教育后，城里的孩子和山區(qū)的孩子會(huì)擁有同樣的人工智能資源，這就在一定程度彌補(bǔ)了名師等教育資源的差異而帶來的學(xué)習(xí)成績的差異。

隨著人工智能賦能教育的深入與普及，去名師化的教育現(xiàn)象會(huì)越來越突出這就為我國實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧、促進(jìn)教育公平做出了巨大的貢獻(xiàn)。

實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教育管理與教學(xué)

我國現(xiàn)在的學(xué)校教育大部分都是采用大班教學(xué)的模式，少則二三十人，多則五六十人。一個(gè)班級(jí)系統(tǒng)中，每一個(gè)學(xué)生都是一個(gè)獨(dú)立的個(gè)人，存在著這樣或那樣的區(qū)別，即使是熟悉了解每個(gè)學(xué)生的班主任也無法隨時(shí)掌握每個(gè)學(xué)生的狀態(tài)和實(shí)現(xiàn)差異化、個(gè)性化教學(xué)。但利用一些以人工智能為基礎(chǔ)的軟件就能夠?qū)W(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)從“滿堂灌”到按需定制的個(gè)性化教學(xué)轉(zhuǎn)變，解決大班教學(xué)中存在的痛點(diǎn)。

在學(xué)生管理方面，人工智能可以監(jiān)測學(xué)生每天生活工作的情況，進(jìn)而分析學(xué)生的現(xiàn)狀。比如，通過監(jiān)測學(xué)生一個(gè)階段的消費(fèi)情況，如果發(fā)現(xiàn)一些學(xué)生消費(fèi)很少，就能夠分析這些女生可能是家庭貧困或是減肥需要，推測學(xué)生所處情況。了解情況后，學(xué)校就能夠精確發(fā)放助學(xué)金或給予學(xué)生正確的減肥指導(dǎo)。

實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教育管理與教學(xué)能夠幫助教育體現(xiàn)更為本質(zhì)的價(jià)值，使學(xué)生人格更完整、知識(shí)更全面、能力更突出、身心更健康、閱歷更豐富以及獲得更強(qiáng)的獨(dú)立創(chuàng)新能力。

可能與必然：弱人工智能階段教師的不可替代性

雖然人工智能賦能教育擁有諸多優(yōu)點(diǎn)，但是由于技術(shù)的缺陷，現(xiàn)階段尚不能完成上述的教育變革，這種模式的未來教育可能在10年之后也可能在20年、30年之后才能實(shí)現(xiàn)。對(duì)此，我們必須承認(rèn)人工智能現(xiàn)在還處于弱人工智能階段，不能因操之過急而揠苗助長，繼而引發(fā)行業(yè)的無序生長。

人工智能的發(fā)展是與“加德納技術(shù)成熟度曲線”相適應(yīng)的?！凹拥录{技術(shù)成熟度曲線”指出，技術(shù)成熟必將經(jīng)過5個(gè)階段：科技誕生的促動(dòng)期、過高期望的峰值、泡沫化的低谷期、穩(wěn)步爬升的光明期和實(shí)質(zhì)生產(chǎn)的高峰期。由于近年來的人工智能的過渡營銷，許多人工智能產(chǎn)品未能達(dá)到預(yù)期，加之政府重拳出擊雜亂生長的市場，人工智能陷入低谷期，不過2019年的人工智能會(huì)漸漸走出低谷穩(wěn)步爬升。

著名物理學(xué)家史蒂芬·霍金在2015年就拋出了人工智能威脅論，所以當(dāng)人工智能技術(shù)成熟之后，去名師化現(xiàn)象突出，人工智能教學(xué)會(huì)取代傳統(tǒng)教師嗎？答案是必然不會(huì)。據(jù)國外關(guān)于人工智能對(duì)不同職業(yè)的可替代性調(diào)查，有些職業(yè)的可替代程度為90%，有些職業(yè)的可替代程度為60%，教育最難被替代，被替代程度只有0.4%。這主要是由教育的本質(zhì)所決定的，教育是培養(yǎng)人的活動(dòng)，而不僅僅是“傳道授業(yè)解惑”，它還需要通過教師的感情投入和思想力來引導(dǎo)教會(huì)學(xué)生做人、塑造學(xué)生品質(zhì)。富于情感和智慧、想象力和創(chuàng)造力的人類是人工智能所無法比擬的，人類教師具有非常強(qiáng)的不可替代性。

AI與企業(yè)：互通有無的有機(jī)組合

人工智能技術(shù)的發(fā)展短期是沒有后顧之憂的，不怕技術(shù)太成熟就怕技術(shù)不成熟。但如何實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展以及人工智能人才的高質(zhì)量培養(yǎng)呢？

有數(shù)據(jù)表明，中國35所大學(xué)將開設(shè)人工智能專業(yè)，可見高校對(duì)于人工智能的重視。但依筆者所見，人工智能的未來在企業(yè)而不在高校。就目前情況來看，人工智能的深度研究是在企業(yè)，如曠視科技設(shè)有全國博士后流動(dòng)站，好未來設(shè)有全國博士后流動(dòng)站。當(dāng)然，隨著我國對(duì)人工智能的重視，高校的人工智能研究規(guī)模會(huì)越來越大、研究深度會(huì)越來越高、研究資金會(huì)越來越多。但是，相對(duì)企業(yè)來說，還是有所差距。從研究經(jīng)費(fèi)上來說，2018年科研經(jīng)費(fèi)超過10億元的大學(xué)只有93所，至今年也只有清華、浙大、上交大擁有過百億的科研經(jīng)費(fèi)，分別是153.75億元、130.98億元和108.15億元。而且，去除其他項(xiàng)目的科研經(jīng)費(fèi)后，留給人工智能的所剩無幾。反觀企業(yè)，華為2017年在科研方面的經(jīng)費(fèi)為103.63億歐元，阿里巴巴為23_29億歐元，而在2017年中國高校年度科研經(jīng)費(fèi)的前三十名之和還不如華為一家公司多，早在201 6年百度單人工智能方面就投入101.5億人民幣。培養(yǎng)人工智能人才要求的環(huán)境和門檻之高，對(duì)國內(nèi)高校來說是比較困難的，沒有足夠多的經(jīng)費(fèi)支持，相對(duì)來說研究困難也就越大。

人工智能因市場而生，并且與企業(yè)互通有無、相輔相成，所以人工智能的“奇點(diǎn)時(shí)刻”關(guān)鍵還是在于企業(yè)。

寫在最后

從目前來看，由于各種原因人工智能賦能教育的實(shí)際效果并沒有達(dá)到人們心目中的預(yù)期，但是這并不代表人工智能賦能教育的路線是錯(cuò)誤的。世界各大科技企業(yè)和高校依然在人工智能技術(shù)這條路上深耕，人工智能技術(shù)遲早會(huì)深入到我們生活的各個(gè)方面，這只是時(shí)間問題。而教育作為我們生活的一個(gè)重要方面，必然不開人工智能，傳統(tǒng)教育也必將在這場洪流中迎來前所未有的巨大變革。