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看起來很美好的“AI+教育”,究竟是人工智能還是人工智障?
作者:佚名 | 來源:鯨媒體
2019-07-01
“AI+教育”火熱的同時,也時不時給行業澆冷水。

 

與其說人工智能,不如說人工智障

去年開始熱起來的AI偽直播細分賽道自一出道,就受到不少人的質疑。因其不自然的交互的性質而遭到很多人的吐槽,“與其是說人工智能,不如說人工智障”。教育行業資深從業人士告訴鯨媒體:“AI偽真人直播以后只能往課件化方向發展,而AI在中間所起的作用并不大,它只能在有限的邊界里做有限的提升與發展。”

目前的人工智能技術尚未發展到代替真人老師的階段,同樣地,AI教師只能完成簡單的任務,更多的是扮演老師助教、學生教練的角色,一定程度上減輕真人教師的重復勞動工作,但是在語義理解、語言交流、情感交互等方面仍有不足之處。

不光是AI偽真人直播技術在實際應用中為人逅病。而今現在所謂的“AI+教育”產品多數不成熟,甚至有一些公司凡是涉及到類似測評或者識別功能,就自稱為一家從事人工智能的教育公司。

如今在“AI+教育”賽道上,各類教育機構紛紛開發自己的人工智能教育應用產品,從語言類口語考試、智能閱卷到自適應學習、虛擬學習助手等等。

怎樣類型的教育產品容易被標上“人工智障”的標簽?據鯨媒體采訪梳理,一類是自稱可以用偽AI真人老師取代真正教師的產品;另一類是對話智能機器人。

對此有業內人士告訴鯨媒體,對話智能機器人智能只能限定于固定的應用場景,現今還無法做到基于任何場景與機器人訓練對話。

不淪落為“人工智障”

人工智能技術在教育領域的應用看似很熱,但是在實際落地過程中遇到的挑戰不少。如果不能在實際應用中發揮實際效果,則有可能會落入“人工智障”的險坑。怎樣才能不讓人工智能教育應用產品往“人工智障”方向發展?諸多業內人士都認為,數據與設計目的尤為重要。

盒子魚CEO黎小說認為,要做好人工智能與教育的結合,要打好兩個基礎,即設計與數據。第一需要明確人工智能產品的設計模型,明確人工智能技術應用的出發點與產品路徑;第二需要多維度、大量的數據采集以及訓練數據。

“以智能批改為例,人工智能技術所起的作用及目的究竟是識別還是打分,這兩者有完全不同的評價標準,而明確產品設計目的很大程度上決定了企業能做到怎樣的程度。”黎小說直言,“現在大多數偏向人工智障的企業很可能根本不知道到底想做什么,既不了解設計,也沒有數據支撐。”

核桃編程CTO王宇航則認為,人工智能技術在教育行業的應用不能簡單看成是為了技術而強調技術,最終目的要回歸教育本身,在某種程度上提高學生的學習效率。他認為,目前一些利用人工智能技術去規劃學生學習路徑,都會取得非常好的進展。“例如類似于拍照搜題的應用,從更細分的教育場景出發,利用人工智能技術提升效率。”

不過他更愿意將人工智能技術在教育領域的應用理解為對局部服務的優化或者是替代。在他看來,真正有發展空間的“AI+教育”應用,究其最終目的是要讓學生產生學習效果,愿意讓學生主動思考與主動理解問題,潛在提升空間帶來的作用要遠遠大于人工智能技術本身。

王宇航從人工智能在編程教育的應用過程中體會到了兩點挑戰。一是如何利用人工智能技術,以達到讓學生學得更好的目的;二是摸索大數據的結構化應用,以及如何構建有效的算法模型,推進人工智能技術與編程教育的深度融合。

你對AI一無所知,想象空間還很大

即便教育行業有諸多觀點都認為,人工智能技術在教育行業的應用絕大多數更像是“人工智能”,也有人大膽質疑,“這其實是對AI一無所知,才會產生這種觀點”。乂學教育、松鼠AI創始人栗浩洋認為,目前通用AI在很多領域的應用都還無法令人滿意。正如AI老師的出現,并不是讓AI老師跟學生直接進行對話,而是通過智適應系統給到像今日頭條一樣千人千面的教育內容,這些內容不是AI自產,而是由專家和特級老師編寫而成。

他將人工智能技術分為三類,一類是已經完全成熟且大規模使用的技術,例如人臉識別、語音識別等;第二類是并不算是很成熟的技術,至少會有80%的可能在五年內趨于成熟,例如同傳技術、自動駕駛以及AI醫療;第三類便是通用AI技術。

“AI能夠做到的改變是,通過算法檢測到學生在哪里犯了錯誤,哪里需要協助,并幫助他們持續提升表現。”栗浩洋說。

不過他提到未來人工智能在教育行業最大的挑戰在于兩點。第一是要克服社會對人工智能教育的認知難度;第二是讓人工智能系統變得更加智能,包括表面上人機對話的技術和能力,以及更深層的能力。至于以后是否會發展成為達芬奇+蘇格拉底+愛因斯坦這樣的超級老師還有待觀察。

人工智能在教育里的應用最好的狀態是與人的神經融為一體。但現在人工智能在教育里的應用只做到了初級神經的狀態。“最多從珊瑚變成魚,但要變成靈長動物還比較遠。”

責任編輯:何周重

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