在過(guò)去兩年中，公眾對(duì)構(gòu)建自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)自己的操作或經(jīng)驗(yàn)(而不是顯式編程)的復(fù)雜算法的興趣不斷增加。我們稱(chēng)之為 “ 人工智能 ” 或更好地“ 機(jī)器學(xué)習(xí) ”。事實(shí)上，這樣的工作已經(jīng)持續(xù)了數(shù)十年。
不要懷疑：機(jī)器學(xué)習(xí)是時(shí)下的熱門(mén)，而且會(huì)越來(lái)越熱。
在過(guò)去兩年中，公眾對(duì)構(gòu)建自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)自己的操作或經(jīng)驗(yàn)(而不是顯式編程)的復(fù)雜算法的興趣不斷增加。我們稱(chēng)之為 “ 人工智能 ” 或更好地“ 機(jī)器學(xué)習(xí) ”。事實(shí)上，這樣的工作已經(jīng)持續(xù)了數(shù)十年。例如，人工智能提升協(xié)會(huì)是從1979年開(kāi)始，一些想法可以回溯到希臘時(shí)代，或至少到20世紀(jì)40年代就處于可編程數(shù)字電腦時(shí)代的早期階段。
最近，Bloomberg Beta的投資者Shivon Zilis一直在建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于其他行業(yè)的景觀圖，教育為其制定了列表。一些技術(shù)人員擔(dān)心某些危險(xiǎn)，比如埃隆·馬斯克(Elon Musk)，正如紐約客所寫(xiě)的那樣，他對(duì)于結(jié)果已經(jīng)有了糟糕的預(yù)測(cè)。他在上一周與一位更加樂(lè)觀的人——馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)相遇。
但投資者仍在大步向前：本周，中國(guó)語(yǔ)言學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司——流利說(shuō)，利用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法向4500萬(wàn)中國(guó)學(xué)生教授英語(yǔ)，籌集了近1億美元來(lái)加快工作。
EdSurge 在過(guò)去一周在舊金山與 Adam Blum(OpenEd首席執(zhí)行官)、Armen Pischdotchian(IBM Watson的學(xué)術(shù)技術(shù)導(dǎo)師)、Kathy Benemann(EruditeAI的首CEO)還有 Kirill Kireyev(instaGrok的創(chuàng)始人，TextGenome和GYANT的技術(shù)負(fù)責(zé)人)進(jìn)行了會(huì)談。 EdSurge的Tony Wan主持了會(huì)議。以下是談話中的幾個(gè)摘錄：
EdSurge：人工智能有望改變下一代人的教育方式。最接近的改變程度是多少呢?與現(xiàn)在的相比有什么不同?
Benemann：數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都多。在EruditeAI，對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)比收入更珍貴。有了更好的數(shù)據(jù)，我們可以更好的訓(xùn)練我們的算法，但是有重要的一點(diǎn)一定要記住，AI的制造者最終是我們的人類(lèi)。
Pischdotchian：如果你回想起早年的教育模式，我們稱(chēng)之為工廠模式。 教師廣泛地教授所有學(xué)生同樣的學(xué)科。 這不是我們今天所說(shuō)的話。 諸如Chan Zuckerberg Initiative等組織正在尋求大修這個(gè)模式。 根據(jù)工廠模型將不能再完成學(xué)習(xí)， 因?yàn)檫@種方式是不可持續(xù)的。 工廠若要求當(dāng)下的孩子們積極開(kāi)展我們稱(chēng)之為“ 新領(lǐng) ”的工作結(jié)果又將會(huì)如何?
Kireyev：教育內(nèi)容數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，無(wú)論是針對(duì)學(xué)生還是來(lái)自學(xué)生反饋的數(shù)據(jù)， 我們想要看到學(xué)生在做什么，都要比過(guò)去快得多。 例如，當(dāng)孩子們玩Scratch時(shí)，他們的工作是基于網(wǎng)絡(luò)的;當(dāng)他們無(wú)聊時(shí)，可以看到他們什么時(shí)候開(kāi)始觀看視頻，什么時(shí)候停止。 你能從他們的行為中洞察很多的東西。 透明的數(shù)據(jù)收集是非常有價(jià)值的， 而且技術(shù)的可用性更大，是可以從字面上使用的東西。 所以更多的人正在嘗試用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)做事情。
好的，我們聽(tīng)說(shuō)過(guò)數(shù)據(jù)的爆炸，還有關(guān)于改變學(xué)校模式的必要性。 那接下來(lái)會(huì)如何發(fā)展呢?
Blum：接下來(lái)有兩個(gè)大的趨勢(shì) ，恰好我們處于剛開(kāi)始的過(guò)程中。 我們與IMS全球?qū)W習(xí)合作。第一，在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)方面，如Caliper和xAPI(或Experience API)正在起飛。 第二，在這有很多的領(lǐng)域，教育只是其中之一，但是你沒(méi)有長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)。 所以如果你想為學(xué)生挑選下一個(gè)最好的事情時(shí)，你必須使用一種不同的方法——強(qiáng)化學(xué)習(xí)法。 所以如果我沒(méi)有百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)記錄，我可以隨時(shí)去探索。 這也是Google如何解決AlphaGo挑戰(zhàn)的。
我們?cè)诮逃心芸吹侥男〢I的應(yīng)用程序? 我們是否已經(jīng)開(kāi)始使用?
Pischdotchian：這是關(guān)于如何在學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)中找到模式。 如果一個(gè)人在數(shù)學(xué)上非常強(qiáng)，系統(tǒng)該如何識(shí)別這個(gè)問(wèn)題并把它反饋給老師，以至于為學(xué)生提供更好的導(dǎo)師工作服務(wù)? IBM正在與芝麻街合作，他們正將大學(xué)作為機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的測(cè)試平臺(tái)。我們?cè)诼槭±砉W(xué)院進(jìn)行了一黑客馬拉松的測(cè)試，所有的教室都安裝了相機(jī)(學(xué)生們都知道)， 如果一位教授正在講課，他可能不會(huì)看出班上有沒(méi)有人睡著，但我們可以使用面部識(shí)別來(lái)描繪情緒(如無(wú)聊)，并發(fā)送給教授一個(gè)消息告知他。
Benemann：你看到的每一個(gè)地方，人們都在質(zhì)疑AI教育和關(guān)于它的一切。 AI應(yīng)用在教室里是什么樣的? 是否有一天會(huì)放開(kāi)使用? AI會(huì)替代老師嗎? AI會(huì)幫助老師放松自己的時(shí)間，讓他們成為學(xué)生的“指導(dǎo)”嗎? 自適應(yīng)平臺(tái)(如ALEKS或Knewton)可以幫助學(xué)生學(xué)習(xí)事實(shí)并使老師能夠指導(dǎo)嗎?
(來(lái)自Shivon Zillis的機(jī)器情報(bào)狀態(tài)3.0調(diào)查)
這是否表明，沒(méi)有AI，市場(chǎng)上的“ 適應(yīng)性 ”技術(shù)并不是真的具有適應(yīng)性?
Benemann：一些工具是適應(yīng)性的，但他們說(shuō)他們是“ AI ”。
Kireyev：Instagrok是一個(gè)視覺(jué)搜索引擎。 我們正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別重要的事實(shí)、概念、然后讓學(xué)生在任何方向上追求學(xué)習(xí)， 他們也可以合成它，組織它。 TextGeonome是另一個(gè)項(xiàng)目。 我們正在建立基礎(chǔ)設(shè)施，以深入開(kāi)展基于AI的詞匯開(kāi)發(fā)。 我們問(wèn)：給定一個(gè)學(xué)生和年級(jí)，他們需要學(xué)習(xí)什么類(lèi)型的單詞?
Blum：在ACT(獲得OpenEd)，我們專(zhuān)注于以下問(wèn)題：如果您確定了學(xué)習(xí)差距，幫助學(xué)生的最佳教學(xué)材料是什么? 不僅僅是ACT材料， 我們想給你可以找到的最好的教學(xué)資源，在這個(gè)過(guò)程中，我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)定位那些更好的資源。
在某些地區(qū)，如果您不使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)模型，那么您將會(huì)失業(yè)。如，大學(xué)招生辦公處。
當(dāng)您從統(tǒng)計(jì)評(píng)估模型轉(zhuǎn)移到深度機(jī)器學(xué)習(xí)(涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))時(shí)，沒(méi)有保持步調(diào)的是“ 可解釋性 ”。您可能有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，您無(wú)法解釋。因此，預(yù)測(cè)算法變得更好，當(dāng)您進(jìn)入多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是可解釋性下降。在一些嚴(yán)格監(jiān)管的市場(chǎng) ，例如教育和醫(yī)學(xué)方面，必須開(kāi)發(fā)更多的解釋性工具。
假設(shè)你在一所大學(xué)：他們使用統(tǒng)計(jì)模型來(lái)挑選入學(xué)課程。現(xiàn)在，如果有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或一些機(jī)器學(xué)習(xí)程序，就能更好地預(yù)測(cè)學(xué)生的成果。當(dāng)然，有大學(xué)是這樣做的，可他們不會(huì)說(shuō)，因?yàn)橘€注太高了。但是您可以確定他們正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)挑選入門(mén)課程，而我們需要一些總結(jié)工具來(lái)解釋這些選擇。即使深刻的學(xué)習(xí)很復(fù)雜，但為了讓更多人接受，我們必須提出一些解釋性的大要素：他們是如何到達(dá)的?
有人擔(dān)心像“ AI ”這樣的詞會(huì)成為用來(lái)銷(xiāo)售產(chǎn)品的標(biāo)簽。 假如說(shuō)我是一個(gè)老師，edtech公司說(shuō)“ 我的數(shù)學(xué)工具是AI支持的 ”，那我該向他詢(xún)問(wèn)哪些問(wèn)題?
Blum：這個(gè)問(wèn)題回溯到可發(fā)現(xiàn)性和可解釋性。 如果你要拍AI標(biāo)簽，那我想知道更多：你在說(shuō)監(jiān)督的象征系統(tǒng)? 自然語(yǔ)言處理? 如果你只是說(shuō)“AI”，沒(méi)有任何進(jìn)一步目標(biāo)的話則會(huì)降低你的信譽(yù)。
Benemann：供應(yīng)商應(yīng)該談?wù)剬W(xué)生成果和教師實(shí)踐。不要說(shuō)AI。這只是讓學(xué)生學(xué)習(xí)和老師練習(xí)的另一種方法。你最好去說(shuō)：因?yàn)槟闶褂眠@個(gè)產(chǎn)品，我可以做個(gè)案研究，提高效率，減少教室浪費(fèi)的時(shí)間。
在保護(hù)學(xué)生敏感性數(shù)據(jù)隱私和安全的同時(shí)，如何平衡AI工具的數(shù)據(jù)需求?
Blum：我們正處于一個(gè)沒(méi)有PII(個(gè)人識(shí)別信息)的地步。 如果你有足夠的知識(shí)，你可以解構(gòu)任何人可能是誰(shuí)。 所以需要有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。 如果我們說(shuō)“這是你可以收集和分享的東西”，“這是一個(gè)可以改善edtech開(kāi)發(fā)人員工作的領(lǐng)域“。我提出的一些事情是需要更好的隱私標(biāo)準(zhǔn)，所以如果他們遵循了標(biāo)準(zhǔn)的話是沒(méi)有人能夠起訴他們的。
Benemann：誰(shuí)擁有數(shù)據(jù)? 看看健康保健。 這是一個(gè)零碎的市場(chǎng)，但是有一種趨勢(shì)是患者越來(lái)越多的擁有自己的數(shù)據(jù)了。我想知道我們是否可以指出由學(xué)生自己(學(xué)生和他們的父母)所說(shuō)而掌握的數(shù)據(jù)，“是的，學(xué)?？梢栽L問(wèn)”。
工作自動(dòng)化是許多人擔(dān)心的威脅，它將對(duì)教師和其他職業(yè)產(chǎn)生什么樣的影響?
Kireyev：我看到教師的角色正在以美妙的方式轉(zhuǎn)換。領(lǐng)導(dǎo)力，教學(xué)指導(dǎo)...這些都是我從老師那里聽(tīng)到的令人興奮的事情。然后越來(lái)越多的教師將更深層次地轉(zhuǎn)移到孩子中來(lái)，而不僅僅是解釋方程如何工作。
Blum：為職業(yè)教育這一學(xué)習(xí)目標(biāo)已經(jīng)做了很多努力。但它還沒(méi)有被充分利用。我們需要更多前瞻性的思考... 在10年里成為一名卡車(chē)司機(jī)的意味著是什么?跨行業(yè)的供應(yīng)鏈?zhǔn)侨绾伪挥绊懙?我們需要努力使職業(yè)教育變得更好。
Pischdotchian：因此，以STEAM( 科學(xué)，技術(shù)，工程，藝術(shù)和數(shù)學(xué))替代STEM是非常重要的。因?yàn)槿斯ぶ悄芤院?，?huì)更注重藝術(shù)，創(chuàng)造力，心理學(xué)，等右腦思維的發(fā)展，而不是分析和數(shù)學(xué)的左腦思維。心理學(xué)、歷史、辯論班、幽默和戲劇，至少在我們的一生中，這些方面不是適合人工智能的。
AI能夠很好地將某些事物變得非常容易，但還有一個(gè)大家關(guān)心的問(wèn)題就是AI不能擁有和人類(lèi)一樣的思維方式和情感，在某些方面就會(huì)顯得不自然，因此，也可以說(shuō)技術(shù)的成長(zhǎng)進(jìn)步與舒適自然是不能共存的。
