AI讓“中國式教育”的優(yōu)勢蕩然無存

即使以上“AI能在創(chuàng)造力上超越（大部分）人類”的技術(shù)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，況且教育之于不同地區(qū)和人的習慣和意義都各有差異。

然而，至少從中國教育目前的特點來看，AI的出現(xiàn)至少已經(jīng)在教育思路上對現(xiàn)行的教育狀態(tài)發(fā)起了挑戰(zhàn)。

清華大學經(jīng)濟管理學院院長錢穎一曾在一篇演講中提及中國教育的特點。

他指出，中國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(tǒng)性偏差，“這個偏差就是我們把教育等同于知識，并局限于知識。高考也是考知識，所以知識就幾乎成了教育的全部內(nèi)容”。

“而死記硬背、大量做題正是我們目前培養(yǎng)學生的通常做法”，錢穎一強調(diào)。

更引人擔憂的是，原本被社會大眾殷切的賦予個性化、創(chuàng)造力期望的知識教授者們，目前在教學隊伍的培養(yǎng)當中也局部呈現(xiàn)出一種“流水線生產(chǎn)式”的生產(chǎn)態(tài)勢。

起風財經(jīng)曾臥底某以青少年應試教育為主營業(yè)務的課外培訓機構(gòu)進行走訪調(diào)查，發(fā)現(xiàn)此類連鎖培訓機構(gòu)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(gòu)對外的承諾則是，機構(gòu)中所有的教學人員皆為資質(zhì)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(gòu)對其進行的培訓流程堪稱“高效”。以語文科目為例，培訓機構(gòu)的教案編輯團隊會編制一本特殊的教案，其中逐句逐段的標注、注釋了教學重點，“我們老板的要求是，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(xiàn)出嚴重程式化的教育人格后，人和機器的邊界開始變得模糊。

錢穎一指出，人工智能本身就是通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識別和記憶已有的知識積累。從這個角度出發(fā)，人工智能可以替代甚至超越那些通過死記硬背、大量做題而掌握知識的人腦。

而且事實證明，人工智能在和中國特色“填鴨教育”的契合度上早已取得了不錯的表現(xiàn)。

2017年高考第一天，一臺名為“Al－Maths”的人工智能機器人和考生一起參加了數(shù)學考試，其在22分鐘時間內(nèi)完成了北京文科數(shù)學試卷，得分105分（滿分150分）。而另一臺人工智能教育機器人Aidam則對陣了6名來自不同地區(qū)的前文理科狀元，在數(shù)學答題中，Aidam拿到了134分（滿分150分）。

在傳統(tǒng)教育機械化、競爭力普遍不強的情況下，AI的固有儲備優(yōu)勢已經(jīng)初步顯現(xiàn)，并且已經(jīng)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，然后制定一些與分數(shù)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云圖，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人工智能產(chǎn)品“Project Debater”與兩位經(jīng)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(jù)IBM人工智能研發(fā)人員的分析，機器人接到辯題之后首先會努力理解辯題的意義，然后掃描幾億篇文章找到潛在的論據(jù)用來構(gòu)成辯護材料，其間，辯論機器人采用獨有的自然語言處理方式、機器學習和推理技巧，在了解辯題的潛在主題的基礎上，將論據(jù)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，并且會提出復雜的論據(jù)；這時候人工智能不僅要充分理解對手的核心思想，還要根據(jù)聽到的內(nèi)容組織駁辯。

對此，IBM的研發(fā)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�！八阉饕粋�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(jù)”。

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?shù)耐嫘Α１热缭凇罢�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(guān)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(xiàn)來看，人工智能在語言理解和交互能力方面已經(jīng)展現(xiàn)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并沒有成為既定結(jié)果，但的確存在技術(shù)上的可期，甚至價值上的啟發(fā)。事實上，在政策、消費和技術(shù)的推動之下，國內(nèi)人工智能的設想和研發(fā)進程都不斷在出現(xiàn)新的進展。

據(jù)此前《2018－2023年中國人工智能行業(yè)市場前景及投資機會研究報告》數(shù)據(jù)顯示，2017年中國人工智能投資事件數(shù)達到353次，投資金額為582億元，后者與2016年相比增長65．34％。此外，隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭布局的深入，應用場景不斷擴展，預計2018年中國人工智能市場規(guī)模有望突破200億元，達到238．2億元，增長率達到56．6％。

當然，人工智能和所有產(chǎn)業(yè)的發(fā)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，中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍在接受媒體采訪時表示，人工智能最核心的是人才問題。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前美中兩國的人工智能的人才比例約為13 ： 1。

王飛躍認為，人工智能的人才培養(yǎng)需要一個應用場景和一個平臺來推動，然后立即轉(zhuǎn)到行業(yè)開發(fā)中去、把各種各樣的應用場景做起來。

他同時強調(diào)，這不是一個公司可以憑一己之力完成的。

“現(xiàn)在的學校，現(xiàn)在教的東西，跟未來的時代脫節(jié)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“人工智能＋教育”，王飛躍直言，“我們現(xiàn)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，能教智能產(chǎn)業(yè)、給智能產(chǎn)業(yè)提供基礎的老師�！�