快乐十分开奖直播下载:CMU計算機學院院長Tom Mitchell:教育領域中,全球的合作和協作非常重要 | AIAED全球AI智適應教育峰會

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原標題:CMU計算機學院院長Tom Mitchell:教育領域中,全球的合作和協作非常重要 | AIAED全球AI智適應教育峰會

2019年5月24-25日,第三屆AIAED全球AI智適應教育峰會召開?!叭斯ぶ悄?”這兩年快速興起,其中人工智能和教育因為其天然的結合基礎,獲得了快速融合發展。為了更好地推動人工智能教育產業的發展,打通行業信息流動通道,推動全球的科研機構、投資機構、教育機構形成合力,36氪聯合乂學教育-松鼠AI等產業鏈頭部機構舉辦第三屆AIAED全球AI智適應教育峰會,旨在“在全球普及人工智能教育,推動人工智能技術對教育的改變和發展,為了人類更好的教育公平性和教育成果做出貢獻”。

教育是一個存在已久,且可以穿越牛熊的行業。經濟寒冬之中,教育作為剛需行業依然被許多人看好。在新的時代背景下,教育行業做了怎樣的升級?教育和AI的結合,會為這個行業注入怎樣的活力?第三屆AIAED主席、CMU計算機學院院長Tom Mitchell教授認為,教育行業需要更廣泛的覆蓋多個場景,并且行業資源需要更加協調,才能實現全行業的高速增長。

以下是經整理后的演講全文:

Tom Mitchell:大家好。今天我要給大家簡單說一個提綱挈領的內容——AI,以及我個人是如何看AI的,以及AI的發展如何影響到教育。總而言之,我個人的看法,就是未來的十年將會是AI影響教育的十年。我在AI領域當中已經工作了幾十年了,而且我也做了很多的應用,包括機器、信息采集、醫療等等,但是在看到未來十年發展的時候,我感到最興奮的就是將AI技術放在教育上應用,這里有三個原因想和大家分享。

第一個原因,我們知道對學生個性化指導可以帶來重大的益處。個性化的指導和對照組相比,分數能提高90%以上,所以這是一個非常重要的個性化指導益處。

第二個原因,我們已經知道電腦的個性化指導可以帶來很大的改變。今年已經是2019年了,我們現在有很多的公司能夠提供各種各樣的電腦驅動指導,而且他們也可以提供各種各樣的課程。我們用電腦來做這種指導,也可以在學科當中得分得到極大的提升。我們還是有很大的提升空間,這也是我們為什么有動機和動力來到這里。

第三個原因也是非常重要的一點,就是在過去的十年當中,AI技術發展得非???,而且至少我認為在未來的十年當中,這還會是同樣的趨勢,因此電腦可以幫助我們更好地去識別圖象,以及把語言轉化成為文字,而且也可以幫助我們識別人臉、自動駕駛。

AI確實發展得非???,三點加在一起,就能夠讓我們學生的分數提高很多,這就能夠說明為什么我把時間花在AI技術與教育上。

其中一個重要的問題是——新的技術如何進一步改善才能適應這種教學需求。我們一般說到教學,有幾種不同的模式,比如學生模式,以及不同的學科的知識領域,還有就是導師模式,以及其他的模式。然后看一下這幾種技術,問哪一種技術更可能成為適合這個智適應教育的重要技術。今天我們只有這種簡單的對話系統,比如說阿里巴巴和亞馬遜,都有非常簡單的對話模式。但隨著科技的發展,它會有很大的進步。它們會成為教學模式的一部分,老師和同學可以有更開放的討論。腦科學是另外一種非常重要的技術,它能夠影響智適應教學?;褂寫竽猿上竦募際?,能夠去檢測腦電波,顯示大腦的活動。預計是能夠非常靈敏的檢測大腦的情緒,并且追蹤學生的情感狀態?;餮昂托檳庀質凳橇磽庖恢址淺V匾募際?,現在目前已經對智適應教學的未來有非常重要的影響。

怎么在智適應上影響教學?

第一個是機器學習。在宏觀層面,學生要完成這些不同的學習任務,再進行下一個,但是在每個任務當中,還有一些小步驟,學生也要完成這些小的學習任務。當大家談到智適應教學的時候,不管是在宏觀層面,還是在微觀層面都能夠選擇學生的學習軌道。同時也能夠了解學生的情感狀態,這就是我們所說的智適應的意義所在。

我想如果在智適應教育當中,機器學習應該在每一個領域都有一個功能,去了解學生現在的狀態,機器學習就是能夠發現這個功能是什么,我們可以用機器學習來不斷的修改它,這是機器學習在其中的核心作用。

那么我們怎么做呢?

當我想到機器學習應用的時候,我總是會問一個問題,我們要學習什么東西?我們要學習這些智適應功能,對于現在的學生狀態選擇學習的內容,看它怎么代表這個學習的功能。

同時,我們想知道功能會決定我們怎么去選擇下一個任務,這取決于現在學生狀態。我們可以發明一個獎勵,比如說學生每做出一個正確的答案,給他一個什么獎勵,可能在接下來做對兩到三個問題又給什么樣的獎勵,下周如果回來還記得這一周學習的問題,又給他們多少獎勵。因此我們可以完全根據學生情況來設計,根據我們的學習目標來決定。現在我們還沒有太多來自學生的數據,如果我們把這個系統規?;?,我們就能夠從數百萬學生中獲得他們的數據。并且還有一個好消息,現在已經有非常多的研究來強化學習。它已經不需要這么多的訓練數據了,這些算法大多數都是由機器人應用開發的,我們讓機器人學習,來做不同的任務。但是我們也能夠用它來開發強化學習的算法,不那么依賴于人類的數據。

另外一個問題,就是把機器學習應用到新的領域當中,我們訓練機器學習系統學習什么樣的功能呢?第一個就是教學政策,建議下一個任務目標的功能,但是還有其他的一些功能,可能也能用到機器學習,比如說去預測學生的知識了解狀態,他們是否了解到一個特定的概念,還有他們最近的一些行為和其他因素的功能。這是我們嘗試的功能,我的答案是所有的都試一試,我們可以去訓練一個神經網絡,了解學生變化的情感狀態,把所有這些功能都輸入系統,比如說去預測老師應該采取什么樣的行動,同時也去預測其他的學生學習概率。

還有一個領域也有非常深遠的影響,就是實時感知人類狀態的功能。這是我同事在CMU做的一個實驗,有一個體系能夠追蹤人的面部表情。大家可以看到我們所有的面部表情都得到了追蹤,并且可以看到這些面部表情的特點,我們的機器學習也是得到了訓練,把所有的這些激勵全都給記錄下來的,所以能更好識別這些表情。我想說這個研究,其實還是比較初級的研究,主要還是想要把實時感情監測放在教學上,以及和面部表情相結合起來,但是我認為這樣一個技術過了十年之后,將會進一步得到開發和發展,現在還是一些比較粗淺的嘗試。

我們不單只是看面部表情,還要看學生身體的動作,肢體語言就可以告訴我們有些學生是認真的,有些學生在開小差。這些人在跳舞,然后一幀一幀,這些姿勢全都給捕捉下來了,所以這個系統是能夠非常細節,實時地把這些動作全都給捕捉下來。如果說一個學生在電腦面前學習,并且和電腦進行互動,這些技術就會顯得非常重要。它們可以幫助我們更好的去觀察這些學生,從而來看智適應學習是不是讓學生從中獲益。

在未來,我們最大的障礙是什么?

其實我并不知道這個答案是什么,但是我希望大家能夠進行討論。我認為最大的一個缺陷,就是現在我們并沒有太多的觀察能力,也就是說我們現在的能力沒有太全面,沒有辦法特別好的進行學習者的觀察,沒有辦法說明或者觀察出來他們到底學習狀態是什么樣子,這在未來是非常重要的。所以我們學習用不同的圖象,以及圖象的分析來解決這個問題。

再就是沒有足夠的數據幫助我們選擇最佳的輔導政策和策略。

另外,當我們和電腦進行交互的時候,其實比較低效,和人類交互相比更是如此。所以是不是電腦指導會有一個上限,這些都是需要我們回答的問題,我也希望通過把這些問題提出來,讓大家進一步的討論。

最后我想說,在未來有兩個非常重要的方向,第一個是更廣泛,第二個是更協調。說到更廣泛,就是我們有很多不同的學科,可以在這個領域當中扮演非常重要的角色,幫助我們實現智適應的學習和教育,意味著我們必須要把所有領域的專家全部給邀請進來。

更協調是什么意思?就是我們會有更多的機遇,不單單只是做單項的研究,而是進行更多信息和數據的分享,其實現在我們開始努力這么做了,比如說在開源軟件的分享上,這些其實都是為我們實現智適應教學而提供的一些重要資源。在我看來,教育其實是一個非常清晰的概念,在這個領域當中,全球的合作和協作是非常重要的,也是唯一理性解決的辦法。我們所有人之所以會參加這個會議,就是進一步提升全球教育的質量。我們提升的速度越快,以及共同努力的速度越快,那我們實現的目標速度就會越快。

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