柯清超   华南师范大学教授，博士生导师，华南师范大学教育技术研究所副所长，中国人工智能学会计算机辅助教育专业委员会常务理事，广东省高等学校教育技术专业教学指导委员会秘书长。

■人工智能助力人类学习
 

一、人工智能的提出与发展
 

众所周知，技术能够辅助教育，却不能解决教育的一切问题。在人类的不同历史时期，我们在推动教育的发展和改革的进程中都有不同的侧重点。例如，在过去，很多技术都是从宏观的理论政策和心理学的角度去推动；而在今天这样一个技术急剧变化、大量新科技不断涌现的时代，这些创新科技便成为推动教育发展和改革的主要驱动力。

早在1950年，第一个人工智能概念——图灵测试就已出现。从那以后，人类便对人工智能的发展有了很高的期待值，但每一次却又很失望。网上流传着一幅有关“人工智能发展成熟度曲线”（如图1）的漫画，形象地说明了人们对人工智能由期待到失望的心理落差。科技对教育的改变同样如此。每一轮新的科技到来我们都期待它能够改变教育，但当我们实践了一段时间之后发现，它并没有带给我们期望中的效果，于是我们便开始期待更新的科技来推动教育。

尽管如此，人工智能还是不断地向前发展着，而且已经发展到了一个非常“可怕”的地步。在2018年的谷歌 I/O开发者大会上，新一代“谷歌助手”已经可以像人类一样打电话。在现场，“谷歌助手”模拟人类打电话到美发沙龙进行预约服务，与工作人员进行对话，其音色、讲话逻辑已十分逼近人类，甚至难以分辨哪个是人，哪个是机器。（扫描二维码观看视频）而我国的人工智能发展也十分迅速。某社交视频软件已经可以实现动态瘦身、美颜功能，不再是“有图有真相”的年代。
 

如今，人工智能已经发展到了一个全新的阶段。早期的人工智能实际上是一种运算智能，重点在于运算、储存信息和答案。而今天以谷歌公司开发的AlphaGo为代表的新一代人工智能阶段已经到来，机器学会了向人类学习。我们认为，人工智能未来也许是一种仿人脑的认知计算，人类的智能跟机器的智能也许会融合在一起。对人工智能的发展，美国的一些媒体也表示了担忧。他们描述，人类以后也许会发展到一个阶段：满大街都是一些沦为无用阶层的乞丐，和机器人一起趾高气扬地逛来逛去。那么，如此“聪明”的机器是源于什么呢？无疑是网络普及下的大数据资源。
 

例如机器翻译，谷歌、百度的中英文翻译已经做得非常好，它是如何做到的？它把所有人类翻译过的中英文材料全部收集起来，当你想要搜索中文“三通两平台”一词的翻译时，它会搜索其储备的几十万、几百万份过往翻译的英文材料，最终发现样本中有99.9%的材料都将“三通两平台”译为“Three links and two platforms”，因此，它将这一答案呈现给你。语音识别也是同样的原理。
 

又如谷歌公司的无人驾驶技术，也是依靠大数据完成的。谷歌的无人驾驶技术看似非常智能的背后，其实是一套非常简单的逻辑——数据模型。之所以能够实现无人驾驶，首先需要有人驾驶汽车在规定的路线中扫描道路情况，例如道路的宽度、限速以及障碍物等，形成一套精确的数据模型，然后才能够实现无人驾驶。所以，尽管我国各大汽车企业都在探索无人驾驶，但其普及还需要很长一段时间。
 

再如，随着人工智能的发展，社会上诞生了一个新的职业——人工智能训练师。最近有一款“识花神器”——形色App。当我们想要识别一朵玫瑰，人工智能训练师便会找到若干朵玫瑰的图片作为样本。使用者拍摄玫瑰照片的时候，后台便将其图片与样本进行匹配，相似度达到99%，软件就会告诉使用者这是玫瑰。但如果哪种花还没有这样的样本，软件就识别不出来。
 

二、人工智能助力教育体系变革

在人工智能的背景下，需要有大量的人工智能训练师进行数据收集，从而“教”会机器像人一样识别东西。那么我们把机器“教”完之后，能不能让机器来帮我们教活人呢？我认为肯定是有这种可能的。人工智能和人类智能这两者不是矛盾体，不是对立的。人工智能是按很简单的逻辑、很粗暴的大数据去获得一些理解和认知，而我们人类有更高层次的思维，这两者是可以形成互补的。我设想，未来人工智能与人类智能会是一种协作的关系，在协作好的情况下，可能会出现很多不可预测的教育模型。

但在我国当前的教育环境中，我们还无法建立一个庞大的、智能的教育体系，还没有一个真正意义上的教育大数据，更没有一套完善的数据整理、标注、分析系统。但我相信，未来，我们通过收集课前备课、课堂互动反馈、课后评测、个性化学习、教研等数据，并对其进行标注处理，一定可以实现用机器给师生进行画像，分析出集体化的班级教学状况，个体的认知水平，等等。这都是未来教育信息化所要做的工作。我们当前的教育信息化，不应该仅仅停留在买设备、做课件等过往一个时代所做的事情，而是要建立一个大数据平台，并对其进行分析、归类、关联，从而能够对不同的学习者提出具有指导性的智慧处理。我们在使用这样一个平台的过程中，通过教育的数据获得知识，体验到好的学习方式，而后得到一种创新的输出，输出后又变成新的教育数据，从而形成一种不间断的良性循环。
 

基于大数据，我一直有一个梦想——智能分发。很多学生一进课堂就讨厌上课的教师，为什么？这不是学生的问题，也不是教师的问题，而是教师授课的风格可能真的不适合学生。如果我们用大数据将学生的喜好和教师的授课风格分析出来，并将其进行匹配，我们就会收获事半功倍的教学效果。

总之，在这样一个时代，人工智能采用了一种全新的思维推动社会的发展。与其说人工智能是新的技术，不如说是一种新的突破性思维，它把过往几十年一定要用逻辑推理的办法去解决的问题，变成了用数据统计的方法——数据驱动的方法来解决，给我们提供了一个新的视角。未来的人类社会，包括教育，一定是一种人类智能和人工智能相互结合、相互学习、相互促进的局面。因此，与其我们今天半推半就，还不如尽快去拥抱这些能给我们带来更好体验的人工智能。

■人工智能当前研究现状
 

一、人工智能的分类
 

第一类是运算智能，比如美国IBM公司生产的国际象棋电脑“深蓝”，运算速度非常快，算法优化非常厉害。

第二类是现在发展最快的感知智能，比如云识别。正如形色App，软件自动识别告诉我们这是玫瑰花，那是百合花；又如无人驾驶技术，它能感知周围是否有障碍物，是否为马路，等等。当然，这种感知也会出错。谷歌无人驾驶汽车有一次跟在一个大大的、车厢涂成白色的大货车后面，结果撞上了，为什么？那是因为识别系统将前面白白的一片识别成天空中的白云，没有识别出前面是一辆车，无人驾驶汽车就撞过去了。我们现阶段所接触的大部分为感知智能。
 

第三类是人工智能的最高阶段——认知智能，它能够像我们人类一样能理解、会思考。

二、感知智能推动脑科学研究

现阶段我们所接触的人工智能绝大部分为感知智能，其对我们的教学有非常大的帮助。我们过往对教育只能测量一些外在的因素，但要测量那些内隐的要素时，比如学生的思维结构、注意力、内在动机等，是没办法的。利用今天的科技，这些内隐的因素慢慢变得可以测量。
 

2014年6月12日，第20届世界杯足球赛揭幕战在巴西圣保罗科林蒂安球场打响。在球迷的狂欢声中，身患截瘫的28岁巴西青年朱利亚诺·平托身着一套“外骨骼机器衣”来到场边，象征性地为这届世界杯赛开球。在平托为世界杯开球的过程中，首先，头盔设备检测他大脑发出指令时的脑电波活动，即大脑神经信号。这些神经信号被无线发送到外骨骼机器衣内的电脑上，再由电脑把脑电波指令转换成数字化指令，指挥假肢行走并踢球。外骨骼机器衣首先稳住“球员”的身体，而后在300毫秒后，大脑信号就会命令假肢（机械脚）踢球，甚至可以用巴西式的踢法，将球勾起，向上抛出。平托的机械腿触球的一刹那不仅温馨感人，而且酷感十足，展现了当今高科技时代的前沿技术——脑机对接的神奇效果。这一技术就是脑机结合的感知智能，它能够测量出大脑的脑电波，识别出你大脑脑电波在想什么。这种脑科学技术的研究对教育也是非常有帮助的。（扫描二维码观看现场视频）

（未完待续）

本文根据2018年智慧教育交流与展示暨“互联网+教育”创新发展培训活动专家录音整理，有删减