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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(jī)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(xí)慣和意義都各有差異。

然而，至少從中國教育目前的特點(diǎn)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(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院院長錢穎一曾在一篇演講中提及中國教育的特點(diǎn)。

他指出，中國教育的最大問題是我們對教育從認(rèn)知到實(shí)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(xué)生的通常做法”，錢穎一強(qiáng)調(diào)。

更引人擔(dān)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(xué)隊(duì)伍的培養(yǎng)當(dāng)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(fēng)財經(jīng)曾臥底某以青少年應(yīng)試教育為主營業(yè)務(wù)的課外培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行走訪調(diào)查，發(fā)現(xiàn)此類連鎖培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的師資隊(duì)伍中，存在大量非科班、兼職教學(xué)的情況。而該培訓(xùn)機(jī)構(gòu)對外的承諾則是，機(jī)構(gòu)中所有的教學(xué)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(jī)構(gòu)對其進(jìn)行的培訓(xùn)流程堪稱“高效”。以語文科目為例，培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教案編輯團(tuán)隊(duì)會編制一本特殊的教案，其中逐句逐段的標(biāo)注、注釋了教學(xué)重點(diǎn)，“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(fù)責(zé)人稱。

當(dāng)學(xué)生乃至教師都或多或少表現(xiàn)出嚴(yán)重程式化的教育人格后，人和機(jī)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(jī)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)來工作，而這種學(xué)習(xí)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(shí)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(jī)器人和考生一起參加了數(shù)學(xué)考試，其在22分鐘時間內(nèi)完成了北京文科數(shù)學(xué)試卷，得分105分（滿分150分）。而另一臺人工智能教育機(jī)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(xué)答題中，Aidam拿到了134分（滿分150分）。

在傳統(tǒng)教育機(jī)械化、競爭力普遍不強(qiáng)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(xué)”的理念提出了“因材施教”的命題。

“AI可以對孩子的知識點(diǎn)進(jìn)行掃描，知道他們的知識體量，知道應(yīng)該學(xué)多少，然后制定一些與分?jǐn)?shù)對應(yīng)的目標(biāo)計劃。還有，不同的孩子對不同的知識點(diǎn)學(xué)習(xí)的時間不一樣，學(xué)霸也有要學(xué)很久的知識點(diǎn)。既然每個孩子都有不可知的學(xué)習(xí)時間的云圖，就不應(yīng)該把所有孩子都放在45分鐘的課堂上，甚至不應(yīng)該把兩個孩子放在同一間教室中去學(xué)習(xí)”，栗浩洋如是說。

與此同時，讓人擔(dān)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(yàn)豐富的辯手分別進(jìn)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(jī)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(hù)材料，其間，辯論機(jī)器人采用獨(dú)有的自然語言處理方式、機(jī)器學(xué)習(xí)和推理技巧，在了解辯題的潛在主題的基礎(chǔ)上，將論據(jù)組織得有效且有說服力。

而在真實(shí)的辯論場景中，人類對手語速極快，并且會提出復(fù)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(jī)器的搜索模式改成了研究模式，促使機(jī)器對命題進(jìn)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(jìn)行精準(zhǔn)的抗辯，還可以遵循人類的語言邏輯開適當(dāng)?shù)耐嫘�。比如在“政府是否�?yīng)該增加空間探索的費(fèi)用”的辯題中，Debater說，“這個辯論對我來說尤其關(guān)乎我的命運(yùn)，但是我不能興奮的熱血沸騰，因?yàn)槲覜]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(jī)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(shí)上，在政策、消費(fèi)和技術(shù)的推動之下，國內(nèi)人工智能的設(shè)想和研發(fā)進(jìn)程都不斷在出現(xiàn)新的進(jìn)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(jī)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(dá)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(yīng)用場景不斷擴(kuò)展，預(yù)計2018年中國人工智能市場規(guī)模有望突破200億元，達(dá)到238．2億元，增長率達(dá)到56．6％。

當(dāng)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(xué)會上，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(rèn)為，人工智能的人才培養(yǎng)需要一個應(yīng)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(yīng)用場景做起來。

他同時強(qiáng)調(diào)，這不是一個公司可以憑一己之力完成的。

“現(xiàn)在的學(xué)校，現(xiàn)在教的東西，跟未來的時代脫節(jié)極其嚴(yán)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(yùn)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(xué)校做輔導(dǎo)員，我們需要大批的輔導(dǎo)讓學(xué)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(chǔ)的老師�！�