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觀點丨李德毅:基於人工智慧背景對未來高考的猜想

本文根據李德毅院士10月19日在首都師範大學的講座《人工智慧對教育的挑戰》進行整理, 有刪減。

當今社會, 機器人將成為人類認知自然與社會、擴展智力、走向智慧生活的重要伴侶, 引發了人人聯網、物物聯網的嶄新形態, 也改變著人們人類的生產活動、經濟活動和社會生活。 智慧已經提升到國家戰略的高度, 智慧科學技術對經濟繁榮、國家安全、人口健康、生態環境和生活品質, 對整個人類社會發展都會起到加速器的作用。

值得注意的是, 當智慧工具崛起的同時, 我們身邊的很多行業將受到人工智慧的巨大衝擊,

教育是其中之一。

卷積神經網路演算法, 借助成千上萬台的CPU+GPU伺服器架構的超計算能力, 超過大量資料樣本做混合的大規模深度學習訓練, 可確定人工神經網路模型中的幾十億個參數, 這樣製作的智慧晶片用於語言識別、人臉識別獲得了顯著成效。 證明了機器智慧獲取人類已有知識的速度, 會遠大于生物智慧。 機智過人。 死記硬背、大量做題, 機器做得比人好, 各科高考機器人遲早勝過考生。 這就挑戰我們的高等教育, 挑戰我們整個教育體制。

所以我們怎麼看待知識?知識就是力量嗎?我們怎麼看教育?

有人認為教育就是知識的累加, 用公式來說, 就是∑知識=教師傳授知識+學生掌握知識+評價“考知識”,

我們的年輕人在25歲之前都被這個瓶頸禁錮, 你們當好學生, 考上了名校, 因為你們會考會記, 懂得這種技巧。 但你們跟機器人比, 尤其是群體智慧都放進一個機器人裡, 人可能比不過他。 所以對這個公式得打個問號。 要質疑這個公式, 質疑我們當前的教育, 尤其我們的教育學院, 如果還用這種理念, 我覺得出了問題。 那麼這個公式怎麼改?我也給個公式, 拿出來請大家和我們一起來碰撞。

給出我這個公式前我先講一個理念, 人腦中的存量知識, 既有利於發展好奇心和想像力, 也制約了好奇心和想像力的發展。 前面這句話是別人講的, 後面的這句話是我講的。 框框太多創新就很難, 因為你可能被那些所謂的真理固化了。

愛因斯坦1905年提出相對論。 1915年提出廣義相對論, 1955年愛因斯坦去世, 但他已經預言到引力波的存在, 對牛頓提出質疑, 對經典物理學提出質疑。 2015年全世界證明引力波的存在, 2017年引力波獲得諾貝爾獎。

我們是要知識性的函數、方程、規律呢?還是要實際解決問題的東西呢?

所以我個人認為, 教育=培養學生獲取知識的能力×決策的能力×創新的能力。 培養三個能力是我們教育的根本。

什麼是獲取知識的能力?知識的獲取應該是主動地、積極的、生長的, 你說讓我記π, 是記小數點後100位好, 還是讓機器告訴我小數點後101位好, 所以不一定要死記硬背, 但是獲取知識的能力你一定要有。 獲取知識的能力比一個人的知識存項還重要。 第二, 培養學生的決策能力,

第三培養學習的創新能力。 創新能力、決策能力體現了一個人的鑒賞力、判斷力和思想力。

因此我在這裡大膽地憧憬一下人工智慧引發的高考革命。 高考不需要像現在這樣考, 搞得大家都很操心, 能不能這樣考:

第一步, 以後的高考通過網路, 考生對話自己感興趣的高校, 提交個人的中學學習情況。 一年12個月隨時可以報, 不一定哪一天是高考。

第二步, 當被確定為候選人後, 機器人對考生進行遊戲式交互, 全面確認考生具備的學科知識和能力。

第三步, 考生被線上面試, 機器人分析考生的特質和潛力。

第四步, 考生通過虛擬實境, 沉浸在該校該專業裡學習和生活一段時間, 暢談感受, 然後決定是否錄取。

把高考變成一個生活很平常的事情多好。 各行各業人才選拔都可以這樣做, 這就是人工智慧對教育的變革。 對教育的評價做一個補充, 這個補充也許比你正兒八經的考試更有用。

雲計算、大資料和人工智慧成就了慕課、微課、反轉課堂和個性化教學等交互認知手段逐漸把教師轉型為教練, 今後的大學裡會出現更多的教練機器人, 替代人類教師。

我們講替代不是說把人全部代替。 比如移動客服機器人, 把100個人換成80個機器人, 留下20個人處理意外。 將來學校裡可能有一些教練機器人, 但是還是要有一定的教師, 對這些教師會有更高的要求, 不是簡單的教學, 要把機器人管理好, 要把意外情況處理好, 教師更有用武之地。

也無需多慮人的失業問題。人類的發展史,就是人類學會製造工具、運用工具和發明機器的歷史。機器使人類更強大。未來雖有很多工作崗位會被機器人取代,但同時會有更多新的工作順應而生。尤其是調教機器人和研發新機器人,肯定是一個更好的工作。

智慧教育應回歸本科。我國普通高校2596所,其中普通本科高校1273所,全國普通本科高校招生規模405萬人,在校生1613萬人,普通本科高校畢業生規模374萬人,本科畢業生已經成為我國智力資源的主力軍,成為智慧經濟發展的最強大的發動機,教育紅利是中國人口紅利中的最大紅利,是中國2030年成為人工智慧強國的基礎所在。

為實現“2030年中國成為全球人工智慧高地“的國家發展規劃,要以改革的精神先行培養人才,在全球率先成立一批機器人學院、人工智慧學院和智慧科學和技術學院。中國人工智慧學會將結合新工科建設,在2018年組織這些在建學院(系)的院長論壇,探學院的學生招生、課程設置、學院科研、教學改革等,提升我國智慧教育的國際競爭力和中國特色話語權。

李德毅,中國工程院院士、歐亞科學院院士,指揮自動化和人工智慧專家。現任總參第61研究所研究員,中國指揮和控制學會名譽理事長,中國人工智慧學會理事長。

也無需多慮人的失業問題。人類的發展史,就是人類學會製造工具、運用工具和發明機器的歷史。機器使人類更強大。未來雖有很多工作崗位會被機器人取代,但同時會有更多新的工作順應而生。尤其是調教機器人和研發新機器人,肯定是一個更好的工作。

智慧教育應回歸本科。我國普通高校2596所,其中普通本科高校1273所,全國普通本科高校招生規模405萬人,在校生1613萬人,普通本科高校畢業生規模374萬人,本科畢業生已經成為我國智力資源的主力軍,成為智慧經濟發展的最強大的發動機,教育紅利是中國人口紅利中的最大紅利,是中國2030年成為人工智慧強國的基礎所在。

為實現“2030年中國成為全球人工智慧高地“的國家發展規劃,要以改革的精神先行培養人才,在全球率先成立一批機器人學院、人工智慧學院和智慧科學和技術學院。中國人工智慧學會將結合新工科建設,在2018年組織這些在建學院(系)的院長論壇,探學院的學生招生、課程設置、學院科研、教學改革等,提升我國智慧教育的國際競爭力和中國特色話語權。

李德毅,中國工程院院士、歐亞科學院院士,指揮自動化和人工智慧專家。現任總參第61研究所研究員,中國指揮和控制學會名譽理事長,中國人工智慧學會理事長。

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