目前，人工智能核心技術(shù)的進(jìn)展有兩條路徑：第一條是以被麻省理工學(xué)院列入2017年全球十大突破性進(jìn)展技術(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表。自2006年深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出后，我們?cè)谟⒄Z(yǔ)的語(yǔ)音合成技術(shù)方面有了不小的突破，改變了國(guó)際翻譯上漢英和英漢原來(lái)由美國(guó)和日本控制的格局。第二條路徑是腦科學(xué)，通過(guò)對(duì)神經(jīng)元傳導(dǎo)機(jī)制的分析，來(lái)進(jìn)行人工智能的解碼，盡管還存在不確定性，但醫(yī)療領(lǐng)域、腦科學(xué)領(lǐng)域的專家依然對(duì)未來(lái)20年的進(jìn)展持樂(lè)觀態(tài)度。
大數(shù)據(jù)幫助機(jī)器人學(xué)會(huì)“批改”
如今，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為路徑的人工智能技術(shù)可以通過(guò)學(xué)習(xí)頂尖專家的水平，從而超過(guò)90%的專業(yè)人士，接近或者達(dá)到一流水準(zhǔn)，如谷歌的阿爾法狗。除了圍棋，從教育醫(yī)療到智慧城市的公共服務(wù)，再到金融、汽車、電子玩具等。今年是人工智能在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的落地年，把最頂尖的算法、行業(yè)大數(shù)據(jù)、行業(yè)專家這3個(gè)要素對(duì)接起來(lái)，人工智能就可以給很多領(lǐng)域帶來(lái)驚喜。
國(guó)家“863”計(jì)劃中的“基于大數(shù)據(jù)的類人智能關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)”這一課題，就是依托大數(shù)據(jù)，研究教育中類人智能的應(yīng)用。從全球范圍來(lái)看，機(jī)器人解答數(shù)學(xué)、物理等學(xué)科相對(duì)來(lái)說(shuō)容易些，尤其是填空題和選擇題；困難的是與自然語(yǔ)言理解相關(guān)的，比如對(duì)于計(jì)算題、問(wèn)答題等題目意思的理解，還有作文中語(yǔ)義的理解。因此，從考試閱卷方面切入開(kāi)展高考機(jī)器人的研究是合適的。
機(jī)器人參加高考并非“天方夜譚”
去年兩會(huì)之后，人工智能“訊飛超腦”開(kāi)始學(xué)習(xí)“批改”四、六級(jí)英語(yǔ)作文試卷。先由人工專家組聯(lián)合評(píng)選出已批改好的500份卷子，然后由機(jī)器來(lái)學(xué)習(xí)。如今，機(jī)器閱卷的水平已經(jīng)超過(guò)了人工評(píng)閱的水平。同樣在去年，我們?cè)谝恍┦〉母呖颊Z(yǔ)文作文評(píng)改中也進(jìn)行了相同測(cè)試，結(jié)果機(jī)器人的批改效果也超過(guò)了人工。
現(xiàn)在，我們與全國(guó)1萬(wàn)多所學(xué)校合作，收集學(xué)生的過(guò)程化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，從而精準(zhǔn)地分析學(xué)生的知識(shí)掌握狀況，進(jìn)行有針對(duì)性的指導(dǎo)。將來(lái)通過(guò)智能系統(tǒng)，可以使教師課堂的教學(xué)時(shí)間減少30%，大幅提升課堂效率。通過(guò)人工智能的應(yīng)用，能夠把無(wú)效的重復(fù)訓(xùn)練時(shí)間大幅減少，每個(gè)學(xué)生將來(lái)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練都不一樣，系統(tǒng)可以精準(zhǔn)地根據(jù)個(gè)人不同需要來(lái)布置訓(xùn)練。在考試閱卷和日常的個(gè)性化學(xué)習(xí)，國(guó)內(nèi)已經(jīng)取得很好的研究成效。
在此基礎(chǔ)上，我們跟教育部考試中心共同建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，用最新的人工智能技術(shù)推動(dòng)高考的改革。那“高考機(jī)器人”什么時(shí)候能參加高考？我們認(rèn)為，差不多是跟日本的高考機(jī)器人相同時(shí)間，也就是在2021年左右。日本當(dāng)時(shí)定的目標(biāo)是考上東京大學(xué)，而我們的目標(biāo)是上一本，未來(lái)也許能上清華、北大或者中科大。最近的相關(guān)研究成果表明，機(jī)器人還有可能會(huì)在一些專業(yè)考試如司法考試中出現(xiàn)。
