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I普惠人类为何变得很重要时?

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-07-28 09:34:02  浏览次数:22
核心提示:钛媒体T-EDGE X全球连线科技月正在进行中。7月25日起,由钛媒体 T-EDGE X 与中国领先的AI教育公司松鼠Ai联合举办了为期四天的人工智能全球峰会。在7月25日当天,

钛媒体T-EDGE X全球连线科技月正在进行中。7月25日起,由钛媒体 T-EDGE X 与中国领先的AI教育公司松鼠Ai联合举办了为期四天的人工智能全球峰会。

在7月25日当天,全球机器学习“教父”、前CMU计算机学院院长兼松鼠Ai首席人工智能科学家的Tom Mitchell教授发表主题演讲。分享他在机器学习之于人工智能教育(Machine Learning for AI Education)的议题上的最新思考成果。

Tom Mitchell教授认为,过去十年人工智能(AI)技术发展迅猛。在包括AI语音识别、计算机视觉技术、文本语义理解以及强化学习技术上,都取得了非常大的进步。得益于人工智能技术环境的普及,他期待未来十年,AI将至少与我们过去十年所看到的变化速度类似,人工智能会发挥重要作用。


在语音识别方面,Tom Mitchell教授表示,AI不仅可以进行语音文字转录,而且还能进行简短的对话,这是非常的进步。即便技术存在一些限制或者是改进的空间,但我们也可以清楚看到,AI在语音方面的技术进步已经变得更加关键,更加有用。

Tom Mitchell教授认为,对比十年前的计算机视觉技术,如今已经变得更加有趣,更加强大。如今利用该技术,人们可以很好的识别物体和照片,并以帧速率实时跟踪面部。如果对方正在讲话,技术人员还应该分析他们的音频,根据面部表情来绘制人类情绪状态的实时地图。

在文本语义理解方面,他认为过去十年里最大成就,就是谷歌AI团队的BERT模型系统,通过机器,可以预处理一些语句,让整个教育体系发生了变化。在孩子学习过程中,可以实现个性化的思考能力。

对于机器学习,Tom Mitchell教授非常肯定强化学习方法的表现能力,他认为这是一个巨大的进步。但他同时认为,在孩子和机器教学互动过程中,不仅要利用技术进行运用,而且还要与老师进行长期互动,AI技术还必须要解决数据标准和隐私问题,这样才会让AI技术变得更加强大,让孩子能够得到个性化的教学目标。

今年5月,刚刚加盟钛媒体的“英语国际传播第一人”、前央视国际频道著名主持人杨锐也在AI峰会开幕演讲之前,与Tom Mitchell 教授,和松鼠Ai首席架构师、IEEE教育技术标准委员会主席Richard Tong进行了对话。

当被问及AI普惠人类为何变得很重要时,Tom Mitchell教授表示,世界面临着许多困难、问题和挑战,而AI可以提供更大的潜力,发挥更关键的作用。在包括医疗健康、教育、智慧城市和高效农业等领域,目前人工智能可以像医生一样准确检查、观察患者皮肤上的瑕疵,可以判断是否患有疾病,并且需要治疗,可以有效缓解医疗不足条件下一些问题。

Richard Tong则指出,在疫情期间我们看到很多孩子处于限制中,利用AI技术以及机器学习算法,孩子将在线上可以获得个性化学习的解决方案,不仅远程连线老师一起学习,同时可以精准的学习,从而提升孩子的学习效率和知识水平能力。

以下为钛媒体T-EDGE X 全球科技月全球AI峰会Tom Mitchell教授演讲内容整理,经钛媒体编辑后发布:

过去几年,人工智能(AI)技术的进步,以及现在面临的机遇和挑战给我留下了深刻的印象。

实际上,数十年来我们一直希望AI能够达到对教育产生重大影响的阶段。在我看来,最近AI也开始突飞猛进起来了,并仍将继续发展。顺便说一句,我期待AI的下一个十年将取得新的进步,至少与我们过去十年所看到的(变化)速度相似。如果将其与基于计算机(机器)学习环境日益普及结合起来,这是未来十年,我们将看到人工智能的终极变化和重大影响。

举例来说,与十年前相比,今天AI技术的最大变化之一,是我们已经在语音识别方面取得了巨大的进步。现在熟悉的电话通话内容,可以完美无瑕的转录为文本,并且准确性做的很好。实际上,我们甚至可以进行语音识别反馈,做简短的对话。比如您可以询问家里的Google Home,或是Amazon(亚马逊)Echo,问它天气如何,然后会达到回应。

因此,我对AI(机器)充满信心,尤其是我们至少可以进行一定的简单对话。

那么,这对教育系统有什么影响?实际上,我们已经开始看到像Art Graesser研发的对话式AutoTutor智能辅导系统,该系统以对话的方式,专注于对成人进行认知辅导。我强调一下,对话可能受到一定的(技术)限制,但即使失败,我们也可以看到,这种技术已经开始使用,这是非常关键的。

试想一下,一位学生和计算机系统讲师进行对话,机器使用Amazon Echo系统中的远场语音识别技术,而计算机会解决(处理)一些数学问题来帮助学生。这将是当今技术发展的一次重要会面,使用机器处理一些人类难以解决的问题。

除此之外,在未来几年中,我们可能会看到更复杂的对话系统。您可以想象为,人机交互是在学生与老师之间打开了全新的渠道,通过大数据建立有趣的统计模型,让会话帮助学生摆脱难题和困境,从而发挥最大的作用。


另一方面,计算机视觉是我们看到AI进步的第二个领域。对比今天的计算机视觉系统,十年前它的能力并不强大。如今利用该技术可以很好的识别物体和照片,以帧速率实时跟踪面部。如果对方正在讲话,还应该分析他们的音频,根据面部表情来绘制人类情绪状态的实时地图。因此,这类系统开始为我们提供了一种区分人是否无聊、愤怒、快乐的技术。

同时,这类系统将为我们提供构建教育工具的机会。例如当学生在计算机上工作时,教师可以确定学生是否参与其中,通过屏幕上的动作进行交互,机器对学生和周围环境进行感知,甚至教师会关注屏幕的一举一动。因此,教师不再使用自身的语音和视觉观察学生,这超出了他们的工作范围,而机器将取代这一想法。

结合使用计算机视觉、语音识别以及通过文字理解观看学生正在做的实验,聆听他们的对话过程,从而展示AI技术将使之成为现实。

尽管愿景和其他技术仍存在一定的局限性,但随着时代发展,技术变革,时机成熟,这类学习技术环境将变得越来越可行。

实际上,文字理解是过去十年中我们看到AI取得巨大进步的另一个领域。早在2018年,谷歌AI团队就发布了一个名为BERT的模型系统,该系统是开源的,经过预先训练的神经网络,目前已经对超过20亿个单词的文本进行了训练。BERT所做的是,可以通过任何文本段落来喂它,将以高效的方式预处理文本。这在语音识别领域是最为先进的技术,并对语言建模等方面进行了改进。这意味着,机器可以轻松提取下一个句子中的单词,并从句子中提取不同类型的信息。

因此,这确实是文本理解领域的一个重要里程碑。BERT模型的发现,导致AI的发展进入了一个新高度。举例来说,位于西雅图的著名实验室艾伦人工智能研究所,曾利用该模型推出了一个Aristo系统,进行科学的AI技术挑战,在八年级科学测试中获得90分。

准确来说,他们仅将问题限制为文本问题。省略了图解问题,但即使在文字占90%的问题上,AI通过了八年级科学考试,这是一项了不起的成就。这显示了当前AI文本理解系统从来源中提取信息的能力,以及理解问题本身和适当推理的能力。

再强调一次,这是一项技术。在过去的十年中,我们已经看到了非常多、非常重要技术进步。就像所以大型互联网公司一样,他们在改进测试分析算法方面进行了大量投资,这是所有人看到AI的发展。与对话系统结合使用,让更广泛的技术资源以及AI教育环境,能够有效地识别学生的问题,将学生编入适当的段落或说明中,以符合当前的需求。

最后,我们聊聊机器学习。

如今,我们看到有越来越多的AI模型深入到学生当中进行测试,并且实现了超过1000万名学生的培训数据。这给我们提供了更多经验,使计算机可以观察学生,以及学生对机器所使用的不同教学步骤进行反馈。在一百年的职业生涯中,人类比机器拥有更多的经验,而机器可以帮助人类进行学习。

如果有了数据,那么该如何处理呢?过去十年中,取得巨大进展之一的是强化学习。例如,利用这一学习方法让AlphaGo击败人类围棋大师,得到冠军;让自动驾驶汽车有序训练,获得新的响应模式。在我看来,这种机器学习方式特别适合在教学当中使用。

 
 
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