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新基建下的AI+教育:教育蟲洞是AI坍塌的終路

 2020-04-20 11:40  來源: 智能相對論  我來投稿 撤稿糾錯

  域名預(yù)訂/競價,好“米”不錯過

好未來“用科技推動教育”輕課業(yè)務(wù)被曝數(shù)據(jù)造假;AI伴學(xué)的明兮語文在疫情流量的大風(fēng)口下無奈關(guān)店;宣稱“AI賦能”的優(yōu)勝教育長沙一校區(qū)突然跑路……

在很多人看來,雖然AI在教育行業(yè)的進軍被稱之為“AIED(Artificial intelligence in education)的金礦”。但近期AI+教育行業(yè)一系列的“地雷”引爆讓公眾對“AI+教育”的內(nèi)核重新產(chǎn)生了懷疑,AI對于教育來說,到底是真需求還是偽概念?“黃金礦工”為何變成了“掃雷”游戲?

“90%的人工智能項目都是偽AI。” 阿里前CEO嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲,2017年和原斯坦福教授,現(xiàn)Google人工智能負責(zé)人之一李飛飛教授,溝通后有感而發(fā)。

2020年的“AI+教育”大抵也是如此?

在新基建開始大規(guī)模鋪設(shè)的今天,處于人工智能領(lǐng)域中的AI+教育能否借著這股東風(fēng),去“偽”存真,為“AI+教育”重新正名?

“算命”換皮后,躲在AI招牌后的“人”

去年央視曾點名批評了“AI算命”的網(wǎng)絡(luò)騙局,說的是只需上傳一張照片,“AI”便可以解碼你的未來命運。命運贈送的禮物有沒有在暗中標(biāo)上價格暫且不知,但你的命運被套上了模版卻是實錘。打著AI的招牌,背后卻是一套隨機的模版。其背后唯一支撐的科學(xué)原理來自于人類的的心理自我暗示。

那么,“AI算命”和很多教培機構(gòu)通過問卷回答的方式為學(xué)生定制“AI個性化課程”有無異曲同工之處呢?

有AI方面的專家對此表示:“在底層數(shù)據(jù)沉淀和AI技術(shù)發(fā)展的前期,‘AI個性化課程’定制的方式并無不妥,也有一定的作用。其本質(zhì)就是用機器模擬老師和學(xué)生的交流,是一個搜集信息的過程,只是當(dāng)前的技術(shù)遠遠無法還原人腦立體活動,深度學(xué)習(xí)程度不夠,其結(jié)果就是準(zhǔn)確度就不夠。”

另一名在AI領(lǐng)域深耕八年的程序員稱:“這類算法可大可小,底層數(shù)據(jù)足夠大,就可以看起來足夠智能。如果打的標(biāo)簽少,運行的算法少,問題涉及的維度窄,那么最后結(jié)果的準(zhǔn)確性就要打個問號。”該程序員認為,如今的技術(shù)水平尚不足以支撐讓機器來分析人的性格,只是通過學(xué)生的回答和日?;顒訕?biāo)注的標(biāo)簽,組合生成一個報告,完全去人為化是不可能的,“很多教培機構(gòu)沒有開發(fā)團隊的,總共就用了幾個模型幾個框,不管回答怎么樣都往里一套,我們常說的偽AI也就誕生了。”

除了“偽AI”,還有偽需求。

2019年10月腦機接口公司BrainCo推出教育產(chǎn)品“智能頭環(huán)”不但被人民網(wǎng)點評批評,在社會也引發(fā)了廣泛爭議。

通過采集大腦中的生物體征信號,然后用計算機對信號進行解讀,從而實現(xiàn)專注力評分。公眾討論的焦點集中在科技所帶來的隱私問題和人工智能應(yīng)用落地的紅線問題,即在教育領(lǐng)域,到底需不需要這樣的AI技術(shù)?

上述兩個案例實際上是目前“AI+教育”在市場層面“各自為政”“獨自美麗”現(xiàn)狀的冰山一角。在這個似是而非的灰色地段,抓不到躲在招牌后的人。首先從AI和教育的搭配、到技術(shù)和道德界限,這些問題沒有統(tǒng)一的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),由于概念混亂,因此AI+教育始終無法發(fā)揮出最大的效益。

從數(shù)據(jù)到AI,教育機構(gòu)們愛在心頭口難開

“智能相對論”認為,AI+教育概念的混亂,一方面是由于技術(shù)門檻過高,許多管理者本身并不懂“AI”,只是風(fēng)口到了,便順著概念而上。 例如,目前市面上著眼于“自適應(yīng)”的教育企業(yè)就非常多,工作原理主要是通過評估學(xué)生對知識、課本的掌握程度進行個性化推薦,可以看作“教育屆的抖音自動推薦”理解。這一類公司對外便一直宣稱自己是“AI+教育”,并獲得了一定的認可度。

另一方面也不能怪機構(gòu)自封“AI”。因為概念本身就有重疊,且基于民眾認知和媒體宣傳的影響,諸如“自適應(yīng)”“機器學(xué)習(xí)”等諸多數(shù)據(jù)處理技術(shù)都“被”和人工智能畫上了等號。 因此機構(gòu)在自我宣傳造勢方面,也頗有些無奈。在采訪中就有某中小教育企業(yè)創(chuàng)始人自嘲:“不要說什么人工智能,其實現(xiàn)在都還是人工智障,去人工化就不可能,我們自己都知道。”

Stack Overflow的數(shù)據(jù)科學(xué)家David Robinson就曾提出了一個簡單差異定義:數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生見解、機器學(xué)習(xí)產(chǎn)生預(yù)測,而人工智能產(chǎn)生行為。

數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生見解很容易理解,杰夫·李克(Jeff Leek)曾在Types of Data Science Questions對數(shù)據(jù)科學(xué)提供的見解類型進行定義,包括描述性(學(xué)生做題)、探索性(不同的學(xué)生做題有不同正確率)、因果性(課后習(xí)題表明學(xué)生A正確率比學(xué)生B正確率高),但在這其中人是不可或缺的角色。例如,因為技術(shù)團隊缺失,一些培訓(xùn)機構(gòu)的線上做題系統(tǒng)便是停留在這一步,下一步還需要老師根據(jù)其數(shù)據(jù)人工進行分析。 這一類應(yīng)用,“智能相對論”Shellie統(tǒng)一將其歸為“簡單工具”,還不能邁入AI之門。但如果做題閱卷后,還可以針對結(jié)果勘錯或推薦同考點的題目,那么則向AI又邁進一步。

因此有技術(shù)方面優(yōu)勢的機構(gòu)就更進一步,走到了數(shù)據(jù)科學(xué)和能產(chǎn)生預(yù)測的機器學(xué)習(xí)相結(jié)合的進階階段。 這里的機器學(xué)習(xí)可以看作是一個黑盒模型,生長在“智能”與“工具”的夾縫中。例如各搜題軟件:小猿搜題、作業(yè)幫、阿凡題等,搜題后提供答題解析的同時,還可舉一反三自動推送相似題目、點評、考點等相關(guān)信息,利用技術(shù)進一步提高學(xué)生學(xué)習(xí)的互動性、積極性。 并可以借此將搜題的用戶導(dǎo)流到自己的題庫中,增加用戶留存。

“小猿搜題”路徑

相似題目的推送,知識點與課程、題目的關(guān)聯(lián),則都需要投入大量的標(biāo)注工作量,標(biāo)注越多才被“訓(xùn)練”得越“聰明”。這樣的“學(xué)習(xí)”還出現(xiàn)在許多“養(yǎng)成系”的聊天機器人(小愛同學(xué))、口語測試(羊駝教育PTE模擬考)、語音識別系統(tǒng)(科大訊飛語音識別)等知識圖譜算法中。

但完全去人為化的人工智能定義則存在諸多爭議,所代表的更多是一個技術(shù)愿望。 在如今的技術(shù)層面上,我們無法達到這個高度,對機構(gòu)提出如此高的要求屬實是難為了。目前多是在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)的協(xié)同下,從工具不斷努力無限趨近于智能。但畢竟不論白貓黑貓,能幫助人類提高工作效率的就是“好貓”,將其在易理解的考慮上,將這一類統(tǒng)稱為“AI”也無不可。

業(yè)內(nèi)知識圖譜算法程序員李博士解釋:“目前很多機構(gòu)的技術(shù)就是一個巧妙的集成。 ”他舉了幾個例子,例如拍照線上解題,用的文字識別、題庫抓取等技術(shù);注意力監(jiān)測,是人臉識別、知識圖譜等技術(shù);口語測試,是語音識別、集成數(shù)據(jù)經(jīng)驗算法、知識圖譜等技術(shù)......“機器知其然,并不知其所以然。它本身仍不懂知識點是什么專注是什么,只是由于曾經(jīng)被人為標(biāo)注,因此識別了這個標(biāo)注,按照算法走了人類早前做好的路徑,推薦了同類標(biāo)注內(nèi)容。”他解釋道。

咨詢的多個AI專家也都表示:“目前強行追求技術(shù)愿望并不實際,更多的則需要關(guān)注AI在不同場景中的表現(xiàn)。 ”事實上,僅僅只是在機器學(xué)習(xí)層面,大量標(biāo)注工作、高門檻的技術(shù)含量算法開發(fā),都不是一個中小型機構(gòu)可以承擔(dān)的。于是許多中小型機構(gòu)或分公司,便另辟蹊徑往小而美的細分領(lǐng)域開發(fā)方向,不斷在場景中挖掘亮點。

例如在線培訓(xùn)機構(gòu)羊駝教育研發(fā)的語言測試AI打分系統(tǒng),解決了口音對語言測試的影響、一對一口語培訓(xùn)費用昂貴、不同教師對學(xué)生要求的差異化等問題;小猿搜題等解題軟件,解決了學(xué)生搜題難、家長輔導(dǎo)難、知識點對應(yīng)題庫難等課后習(xí)題問題。這些都是利用機器節(jié)省人力成本,且概念輕方便使用,采取的新教育概念又廣受家長青睞。

而只有科研資金和技術(shù)團隊足夠雄厚的頭部機構(gòu),才能配合國之重器不斷豪擲資本,不斷在此方向深耕、研發(fā),形成自己的技術(shù)壁壘。技術(shù)的不斷前進,才是從招牌后揪出偽AI去偽存真的最佳方式。因此,“AI+教育”方向的新基建就顯得尤為重要。

新基建,將AI坍塌成教育蟲洞

宇宙中可能存在的連接兩個不同時空的狹窄隧道,被稱作蟲洞,過蟲洞可以做瞬時的空間轉(zhuǎn)移或時間旅行。

目前優(yōu)質(zhì)的教育資源集中在大城市、發(fā)達地區(qū),導(dǎo)致強者越強,弱者越弱。新基建在此節(jié)點上,有將AI坍塌成教育蟲洞,溝通兩頭教育資源,同時承擔(dān)一定程度的教育公平和個性化教育兩大痛點的指導(dǎo)責(zé)任。早在2019年 2月,中共中央、國務(wù)院印發(fā)《中國教育現(xiàn)代化2035》,便提出面向人人、因材施教、共建共享等基本理念。從政府方面加強現(xiàn)代化教育宏觀調(diào)控,已經(jīng)開始落在了實踐意義上,于2012年開始建設(shè)的“三通兩平臺”成為其重要抓手。

“智能相對論”Shellie認為,如今新基建走在發(fā)展的高速路上,5G已經(jīng)開始被廣泛鋪設(shè)溝通,教育大數(shù)據(jù)中心建設(shè)游刃有余。在未來,以5G溝通大數(shù)據(jù)和人工智能的信息時代,K12教育還將將繼續(xù)深化未來學(xué)校的改革和實踐,在辦學(xué)體系和教學(xué)結(jié)構(gòu)等頂層設(shè)計上進行深層次優(yōu)化。

例如騰訊教育推出的智慧校園,便是通過多樣化的數(shù)字工具和產(chǎn)品的應(yīng)用場景支持,構(gòu)建覆蓋智慧管理、智慧教學(xué)、智慧家校、智慧辦公、智慧環(huán)境、智慧評價、智慧數(shù)據(jù)等校園全場景的智慧生態(tài)圈解決方案。整個系統(tǒng)依賴于騰訊云大數(shù)據(jù)系統(tǒng),實現(xiàn)了教育廳局、學(xué)校、班級、家庭四級的打通與聯(lián)動,并通過“統(tǒng)一服務(wù)門戶”、“統(tǒng)一身份鑒權(quán)體系”、“統(tǒng)一應(yīng)用接入平臺”、“統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理平臺”,打破了系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)孤島,讓管理者可以統(tǒng)一規(guī)劃和治理,讓學(xué)習(xí)者可以獲得更好、更具個性化的學(xué)習(xí)體驗。目前,騰訊智慧校園已為多地教育局和學(xué)校師生提供高效的管理服務(wù)、更便捷的生活體驗和更智慧的教學(xué)體驗。

可以預(yù)見,未來在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)無縫配合之下,數(shù)據(jù)搜集、判斷更高效化,政府可以更好的從宏觀層面上優(yōu)化教育政策設(shè)計,根據(jù)大數(shù)據(jù)調(diào)整考試大綱,通過政策施壓倒逼“AI+教育”市場更加標(biāo)準(zhǔn)化、流程化。同時,溝通發(fā)達地區(qū)與落后地區(qū)教育資源、考試資源,達到知識無地界。并出臺“因材施教”的標(biāo)準(zhǔn),規(guī)范化流程化地進行個性化教育、素質(zhì)教育。

科大訊飛高級副總裁杜蘭博士在2019年第二屆中國(廣東)人工智能發(fā)展高峰論壇上就宣布,科大訊飛探索實踐了智慧教育大數(shù)據(jù)平臺項目,通過大數(shù)據(jù)重塑粵港澳大灣區(qū)教育教學(xué)、教育管理、教育決策流程, 從而打造粵港澳大灣區(qū)智慧教育區(qū)級樣板。

騰訊智慧教育產(chǎn)品研發(fā)總監(jiān)付金懋也表示:“基于新基建的教育信息化,目前智慧校園產(chǎn)品正廣泛應(yīng)用。并且在理念先進的地區(qū),已經(jīng)開始嘗試通過對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中各類數(shù)據(jù)的沉淀建立模型分析,對個人的個性化學(xué)習(xí)和教學(xué)質(zhì)量均衡起到促進作用。 從用戶的反饋上顯示對提分有一定效果,但提分并不是最終目的。我們更希望推動教育從‘教’到‘育’的前進。從簡單的分數(shù)分析、錯題分析,向模擬人腦的多維分析完善,促進素質(zhì)教育和個性化教育。”

位于北美的教育集團PEARSON EDUCATION LTD也與英美澳等眾多高校合作率先推出了“AI”標(biāo)準(zhǔn)化出國留學(xué)移民類英語語言能力考試,也就是留學(xué)生較為熟悉的PTE考試,分數(shù)被全球數(shù)千所大學(xué)和院校、專業(yè)組織和政府機構(gòu)認可。其中的機器打分,雖一直有“倫理”方面爭議,但因其避免地域、膚色和口音歧視、保持絕對評分公平,因此仍廣有市場。 該集團還參與了美國眾多課程的共建工作,發(fā)布了“工具類”應(yīng)用網(wǎng)站。無論你身在何地,只要在書本上獲取驗證碼,便可直接在網(wǎng)頁上做該學(xué)科的基礎(chǔ)知識題,并獲得評分。雖工具較為簡單,但在教育公平、考試公平的層面上,仍有一定積極意義。

合作的學(xué)科

評分頁面

在談?wù)摰叫禄赡軒淼奈磥頃r,羊駝教育的創(chuàng)始人劉雅麗表示:“在新基建完成后,知識大家都能很輕易拿到,也許就變得不再那么‘值錢’。我們培訓(xùn)機構(gòu)未來更多的可能扮演的是健身房里私人教練的角色。根據(jù)教育的要求,規(guī)范地引導(dǎo)、督促、鼓勵學(xué)生學(xué)習(xí),并將結(jié)果數(shù)據(jù)反饋給學(xué)校、家庭。學(xué)校和家庭的數(shù)據(jù)也能按流程規(guī)范地共享給培訓(xùn)機構(gòu),達成互相促進的共通閉環(huán)。”

雖然還只是停留在想象中的未來,但技術(shù)不斷進步的過程,也就是不斷將AI壓縮坍塌的過程,教育蟲洞也將依賴于新基建帶來的頂層設(shè)計不斷優(yōu)化而逐漸形成。

也許,我們很快能看到一個新世界。

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文|Shellie

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