AI無法解決教育問題 但可以成為導師工具

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現在，我們的老師比以往任何時候都需要幫助。面對前所未有的危機，必須在幾周内将所有說明轉移到網上，每個人都在弄清楚21世紀用于教學的新題材。這就是人工智能和教育-人工智能不會解決教育問題，但可以提供幫助。

除了視訊聊天，線上測驗和遠端之外，讨論的主題之一是人工智能。确實，是時候仔細研究一下AI如何為當今的教師提供幫助。但是，問題在于很少有人了解AI。

你懂AI嗎?

我并不是說很少有人能了解驅動人工智能的計算機語言和算法，盡管對許多人來說确實如此。很少有人從宏觀意義上了解“人工智能”對人類的意義。

不了解像人工智能一樣對未來至關重要的事物會産生後果。這些後果将遍及所有業務部門，投資，技術，媒體，并且當這些部門在炒作周期中融合或陷入未知狀态時，這些後果将首先顯現出來。

我們認為AI是一件可靠的事情。

我們傾向于認為AI是像混凝土建築一樣堅固的東西。我們認為事物要麼是AI，要麼不是AI。但是曆史證明那不是它的運作方式。根據我們在任何一天的位置，人工智能是一個不斷發展的目标。

剛度過第一次登月50周年，記住那時世界上很偉大的科學家正在努力進行太空工作是很有幫助的。我們認為，執行引導火箭所需的重三角和微積分的機器必須是“人工智能的”。

總的來說，我們認為：“這個數學很難，你必須非常聰明才能做到這一點，”是以我們推測從事這項工作的機器是智能的，思考的機器。

一旦計算機比人類更快，更好地完成數學運算，我們就不再認為它們是人工智能。人們認為計算機所做的隻是對數字進行進階處理。

在1970年代和1980年代，許多聰明人認為計算機無法掌握國際象棋的戰略和創造性思維。我們曾經相信國際象棋是最終的明智之舉。

能夠了解國際象棋的計算機必須是智能的。在1990年代，計算機開始定期擊敗地球上比較好的國際象棋大師。我們接受了一個事實，那就是情報并不能赢得國際象棋比賽。計算機在國際象棋中占主導地位，因為它們可以循環進行更多潛在的動作，遠比任何人都要快。

突然，可以在國際象棋上獲勝的機器是一種特殊的算法，而不是人工智能。

同樣，在Siri，Alexa和Google将語音識别引入我們的電話和家庭之前，人類語音的複雜性可能超出了機器的範圍。有人會說“ Alexa，訂購披薩”然後披薩進入您家的想法必須由能夠了解和服從的人工智能計算機提供支援。

但是現在我們看到語音識别隻是從聲波轉換為文本，然後使用一些簡單規則處理文本，并且在此過程中的任何地方都沒有“思考”。随着我們接受這一點，我們對其進行了折價并再次移動了AI目标。

将AI了解為流動的

關鍵是AI并不是一個堅實的起點。而今天，一切看起來已經大不相同了。一旦我們了解了這個“對象”及其作用，一旦我們接受并了解了它，我們就不會再将其視為AI了，我們将繼續邁向智能機械的下一個目标。

如果曆史教給我們任何東西，我們可能永遠都不會到達一個說“好吧，那是AI”的地方。

除非我們擁有模仿或超越人類智能和推理的機器，否則我們将無法識别什麼是AI。我們将這種深度和廣度稱為“人工通用情報”。盡管這種情況幾乎可以肯定會發生-但還有很長的路要走。

這并不意味着我們不會針對複雜問題開發引人注目的解決方案。來自複雜問題的創新産品通常會改善我們的生活。我們将有很多這樣的東西，現在可能正在加速。我在教育領域工作的AI領域提供了很好的例子。

AI軟體。

目前，我們正在開發可以對答案進行分類的軟體，并可以幫助教師快速，大量地為書面課程配置設定成績。

我們正在不斷改進教學，學習和課程工作。人工智能作為一種工具很有用，特别是當您無法與學生見面時。其他公司也開發了計算機輔導員，可以回答有關某些主題的問題。這些計算機還可以建議最有用的學習資源。

當學生不在實體教室時，回答問題非常有幫助。他們不能舉手，也不能問同學們是否不在身體上坐在一個特定的空間。

人工智能産品。

AI産品從根本上填補了教學中的某些人類活動。但是，它們所做的事情是人們可以做到的，是以我們認為它們是人為的或由AI驅動的。但是像他們的國際象棋一樣，具有AI功能的導師和自動分級機實際上不會像人類那樣思考。

人工智能導師。

這些AI導師會梳理資料，尋找模式和相似之處，并采取相應的行動。有一天，我們最終會将這些支援AI的工具視為普遍接受的技術活動。我們将開始考慮以對國際象棋AI的思考方式對AI進行評分，這是一種幫助我們更好地做事或更有效地做某事的工具。

人工智能是一種工具

知道人工智能是一種工具，會使我們陷入關于人工智能的另一個困擾。這是一種工具，而不是決策者。“智能”計算機可以比人更快，更準确地計算和跟蹤其路徑。但是，人工智能無法決定我們是否應該登月。

同樣，在教育中，人工智能不會取代老師，因為他們具有聯系，啟發和引導學生成為更好的人的能力。取而代之的是，人工智能将像50年前對NASA飛行工程師所做的那樣使許多任務變得更加輕松快捷。

人工智能就在這裡

關鍵是，人工智能不是我們一直在等待的東西，因為它已經存在并且永久地存在于下一個角落。我們可以并且應該期待我們認為複雜或困難的事物的捷徑和解決方案。但這是技術，而不是人工智能。

我們得到技術。技術是我們看到，體驗到的東西–我們可以制造和投資的東西。如果需要，我們可以将其稱為AI。我們可能很長一段時間都不會這樣稱呼它。

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原文釋出時間：2020-05-18

本文作者：AI國際站

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