不用懷疑：機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在越來越流行了。
過去兩年內(nèi)，人們對(duì)自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法和提高自己的學(xué)習(xí)體驗(yàn)愈發(fā)感興趣，并稱之為人工智能或是機(jī)器學(xué)習(xí)。其實(shí)人工智能已經(jīng)誕生數(shù)十年了。（人工智能發(fā)展協(xié)會(huì)在1979年成立；有些人將該趨勢(shì)回溯到古希臘，或者是早期可編程計(jì)算機(jī)早期發(fā)展的1940年代）。
最近，Bloomberg Beta的一位投資人Shivon Zilis一直在布局各行各業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)，教育行業(yè)也是其中之一。有些專家擔(dān)心這樣做會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)。例如，億隆馬斯克一直提醒大家注意他的末日預(yù)測(cè)，正如《紐約人》寫的那樣，而他過去幾周一直在和更樂觀的馬克扎克伯格待在一起。
毫無疑問，現(xiàn)在投資人都在追逐AI潮流，中國(guó)語言學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司“流利說”——一家一直在用機(jī)器學(xué)習(xí)算法向全中國(guó)4500萬人教授英語的公司，近期募集了1億美金
為了探索教育領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力，EdSurge上周在舊金山和Adam Blum (OnpenEd的CEO)，Armen Pischdotchian(IBM Watson的學(xué)術(shù)技術(shù)導(dǎo)師)，Kathy Benemann(EruditeAI的CEO)和Kirill Kireyev(instaGrok的創(chuàng)始人)安排了一次會(huì)面。Edsurge的Tony Wan主持了這次會(huì)面。下面是一些摘錄對(duì)話：
EdSurge:人工智能在數(shù)十年來都被認(rèn)為很有可能會(huì)改變教育，現(xiàn)在有多接近呢？又有什么不同？
Benemann：現(xiàn)在是數(shù)據(jù)爆炸的年代。對(duì)于我們EruditeAI的人來說，數(shù)據(jù)比收入更重要。有了好的數(shù)據(jù)，我們也能夠更好地調(diào)整算法。但是更重要的是，我們需要認(rèn)識(shí)到我們?nèi)祟愂茿I的創(chuàng)造者。
Pischdotchian：如果你回顧早年教育模式，我們會(huì)稱之為工廠模式。老師們對(duì)所有學(xué)生的教學(xué)模式都是一樣的。然而今天事情卻改變了。像Chan Zuckerberg Initiative這樣的機(jī)構(gòu)一直想拋棄這種模式。學(xué)習(xí)不能通過工廠模式，這不是可持續(xù)發(fā)展之路?，F(xiàn)在教育行業(yè)需要的是“新領(lǐng)工作”。
Kireyev：我們見證了教育行業(yè)內(nèi)容上的數(shù)據(jù)爆炸。我們可以比過去更快知道學(xué)生在干什么。當(dāng)孩子們?cè)赟cratch上學(xué)習(xí)時(shí)，他們所有的活動(dòng)都在網(wǎng)上完成：你可以看他們什么時(shí)候看視頻，什么時(shí)候停止，什么時(shí)候感到無聊。你可以分析他們的行為。這些數(shù)據(jù)都極具價(jià)值。而且未來數(shù)據(jù)和科技的價(jià)值更大，所以現(xiàn)在很多人都想從事AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的事情。
現(xiàn)在我們知道了數(shù)據(jù)爆炸和學(xué)校模式需要改變，還有什么新內(nèi)容呢？
Blum：目前有兩大趨勢(shì)，而且我們才剛起步。我們和IMS全球?qū)W習(xí)一起合作，一些技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，如Caliper和xAPI，才剛起步。其次，很多行業(yè)都缺乏長(zhǎng)期數(shù)據(jù)，包括教育行業(yè)。所以如果你想知道學(xué)生們面臨的下一個(gè)難題，那么你必須用一種叫做強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新途徑。所以即使我沒有很多數(shù)據(jù)，我們也能邊探索邊發(fā)展。這也是Google是如何解決AlphaGo的難題的。
目前AI在教育的應(yīng)用有哪些？我們已經(jīng)在使用了嗎？
Pischdotchian：我們要在學(xué)習(xí)體驗(yàn)中找到模式。我們可以說，如果一個(gè)人擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)，系統(tǒng)該如何識(shí)別學(xué)習(xí)中的難題，并且讓教師了解從而利于他們的教學(xué)？IBM和芝麻街就在這方面進(jìn)行嘗試，他們?cè)诖髮W(xué)里探索機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展。教師也能夠用上這個(gè)系統(tǒng)：我們?cè)诼槭±砉W(xué)院有一個(gè)編程團(tuán)隊(duì)，并且所有的教室都有攝像頭（學(xué)生們也知道）。如果教授在講課而且注意不到是不是半個(gè)班級(jí)都在睡覺，我們可以用一個(gè)面部識(shí)別系統(tǒng)來探測(cè)（學(xué)生）情緒（如無聊）并給教授發(fā)信息。
Benemann：現(xiàn)在人們都在問，教育的哪些領(lǐng)域可以應(yīng)用AI？AI在教室會(huì)是什么樣的？AI會(huì)取代老師嗎？AI能夠解放老師嗎？自適應(yīng)平臺(tái)能夠幫助學(xué)生學(xué)習(xí)嗎？
?。C(jī)器智能3.0狀況調(diào)查）
這是否意味著，如果沒有AI，市場(chǎng)上的自適應(yīng)科技并不能做到真的自適應(yīng)？
Benemann：有些工具是自適應(yīng)的，它們也自稱是AI（但仍有很長(zhǎng)的路要走）。
Kireyev：Instagrok是一個(gè)可視化搜索引擎。我們都在利用機(jī)器去識(shí)別哪些是重要的概念，并且讓學(xué)生按照規(guī)定的路徑學(xué)習(xí)，它們可以集成、組織這些概念。TextGeonome是另一個(gè)項(xiàng)目。我們正在開發(fā)一個(gè)以深度AI為基礎(chǔ)的詞匯開發(fā)結(jié)構(gòu)。我們要解決的問題是：給學(xué)生定一個(gè)水平，他們接下來需要學(xué)習(xí)什么單詞？
Blum：在ACT考試中，我們聚焦的點(diǎn)是：如果你認(rèn)知到了學(xué)習(xí)的瓶頸，那么最能幫助學(xué)生的材料是什么？不只是ACT考試；我們也希望機(jī)器學(xué)習(xí)能夠給學(xué)生最好的學(xué)習(xí)資源。
在某些領(lǐng)域，如果你不能理解機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模式，你就落后了。例如大學(xué)招生辦。
當(dāng)你從數(shù)據(jù)評(píng)估模式轉(zhuǎn)向深度機(jī)器學(xué)習(xí)模式（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的時(shí)候，大概可解釋性是落后的。你可能有一個(gè)你無法解釋的神經(jīng)元。所以一個(gè)重要的問題是，當(dāng)預(yù)測(cè)性算法變得更好時(shí)，你的解釋力會(huì)變?nèi)?。在某些?yán)格管制的市場(chǎng)，如教育和醫(yī)療市場(chǎng)，會(huì)有更多解釋性工具被開發(fā)出來。
想象你在大學(xué)內(nèi)：他們用統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)來挑選即將入學(xué)的學(xué)生?，F(xiàn)在，假設(shè)你有一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目能夠更好地預(yù)測(cè)學(xué)生的成績(jī)。當(dāng)然，已經(jīng)有大學(xué)在做這件事情了，只是風(fēng)險(xiǎn)太高，他們還沒有披露。但可以肯定的是，他們正在用機(jī)器學(xué)習(xí)來挑選學(xué)生。我們還需要一些總結(jié)性工具來解釋這些選擇。盡管深度學(xué)習(xí)很復(fù)雜，對(duì)于那些能夠入學(xué)的學(xué)生來說，我們還需要能解釋他們?yōu)槭裁幢讳浫 ?/div>
也有些人擔(dān)心AI這樣的詞匯逐漸變成產(chǎn)品的噱頭。如果我是一名老師，一個(gè)公司告訴我，“我的數(shù)學(xué)工具是以AI為基礎(chǔ)的”，我應(yīng)該問什么問題呢？
Blum：AI的問題現(xiàn)在是發(fā)現(xiàn)和解釋。如果你用了AI的標(biāo)簽，我想知道：你說的是符號(hào)監(jiān)督系統(tǒng)？還是自然語言處理？如果你只說了AI，那么你的可信度會(huì)降低。如果你只是用了AI的標(biāo)簽，那么就是希望我們能聊聊AI背后的產(chǎn)品了。
Benemann：銷售應(yīng)該只談?wù)搶W(xué)生成績(jī)和教師教學(xué)，最好不要談?wù)揂I。畢竟AI也只是幫助學(xué)生學(xué)習(xí)和教師教學(xué)的一種途徑。最好的說法是，我們可以做一個(gè)關(guān)于產(chǎn)品的案例研究，展示該產(chǎn)品是如何提高效率，減少時(shí)間浪費(fèi)的。
你是如何平衡AI工具和保護(hù)學(xué)生敏感隱私數(shù)據(jù)的？
Blum：我們現(xiàn)在其實(shí)是沒有個(gè)人身份信息的。如果你有足夠的信息，你大概可以知道這個(gè)人是誰。所以需要有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。如果有標(biāo)準(zhǔn)，在線教育開發(fā)者也可以做的更好，比如我們說，“這是允許你分享和保存的東西、”我也提出了現(xiàn)在需要更好的隱私標(biāo)準(zhǔn)，如有標(biāo)準(zhǔn)可循，也不會(huì)給人起訴的機(jī)會(huì)。
Benemann：誰能擁有數(shù)據(jù)？看看醫(yī)保系統(tǒng)。醫(yī)療市場(chǎng)是一個(gè)分裂的市場(chǎng)，但是現(xiàn)在的趨勢(shì)是病人們能擁有自己的數(shù)據(jù)。我很好奇，我們未來是否也可以讓學(xué)生們擁有自己的數(shù)據(jù)，并決定是否準(zhǔn)許學(xué)校使用自己的數(shù)據(jù)
很多人都擔(dān)心自己的工作被自動(dòng)化取代。這會(huì)影響到老師和其它職業(yè)的人嗎？
Kireyev：我發(fā)現(xiàn)教師的角色一直在變。領(lǐng)導(dǎo)者，指導(dǎo)者……這是我從教師身上發(fā)現(xiàn)的令我興奮的地方。越來越多的老師和學(xué)生們接觸更深入，而不僅僅是解釋公式的應(yīng)用。
Blum：現(xiàn)在我們也在對(duì)職業(yè)技術(shù)教育做出一些改變，但還沒有被充分利用。我們需要讓思維稍稍超前……未來十年，做卡車司機(jī)意味著什么？會(huì)怎樣影響到跨行業(yè)的供應(yīng)鏈？我們需要讓職業(yè)教育變得更好。
Pischdotchian：現(xiàn)在STEAM（科學(xué)，技術(shù)，工程，藝術(shù)和數(shù)學(xué)）比STEM（科技，技術(shù)，工程，數(shù)學(xué)）更重要。右腦負(fù)責(zé)的藝術(shù)、創(chuàng)造性、心理學(xué)會(huì)比分析、數(shù)學(xué)更加重要。心理學(xué)、歷史、辯論、幽默與戲劇，這些元素在我們的生活中也會(huì)更重要，而這些并非AI擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。
AI已經(jīng)為我們生活帶來了便利，但也有它的問題。畢竟人類并非那么勤于思考。成長(zhǎng)和舒適往往不能共存。
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