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中国工程院院士潘云鹤:人工智能 2.0与教育发展

发布时间:2018-05-22  文章来源:《在线学习》杂志  作 者:刘增辉

  潘云鹤院士在第三届中美智慧教育大会上讲到,中国工程院提出人工智能正在从1.0走向2.0,新一代人工智能对教育提出五个方面的挑战。目前,产业和各个领域的人工智能应用已经开始大踏步前进,我们的科研教育也需要及时推进。
 
人工智能正在走向2.0
 
  人工智能概念是1956年,也就是62年前,在美国举行的达特茅斯会议上提出的,意为让计算机像人一样思考、学习、认知,也就是用计算机来模拟人的智能。
  从上世纪70年代开始,人工智能开始形成比较稳定的研究领域和应用领域,有机器定义证明、机器翻译、专家系统、博弈、模式识别、学习、机器人等。这些都是模拟人或专业工作者,比如他们的逻辑和推理能力、自然语言理解能力、问题求解和知识表达能力、搜索能力等等。
  到了2015年,中国工程院在研究智慧城市、智慧医疗、智能制造的过程中,发现所有问题最后都聚焦到人工智能的发展。如果人工智能没有新发展,就没有办法解决遇到的问题。因此,我们就向国家提出,中国应该关注人工智能的一大变化,这个变化就是人工智能不仅会有个大发展,还会升级。我们提出,人工智能正在从1.0走向2.0。提出的原因有三点:
  1.社会有了新需求。
  出现了智能城市、智能医疗、智能交通建设,还有智能游戏、无人驾驶、智能制造、智慧学习。所有这些都需要人工智能去解决,而这些内容,大部分并不包含在之前的人工智能中。
  2.信息环境发生了巨大变化。
  现在有互联网、移动计算、超级计算、穿戴设备、云计算、网上数据、万维网、搜索引擎等等,在此基础上,应该产生新的人工智能。所以,人工智能不仅仅是让计算机变得更聪明,还是让信息环境变得更聪明。
  3.人工智能的基础和目标变了。
  人工智能的基础是数据驱动,而现在有各种各样的新数据,如大数据、多媒体数据、传感器网数据、AI/VR数据。很多人工智能专家认为,计算机可以变得很“聪明”,甚至在很多地方超过人,AlphaGo就证明了这一点。但计算机的聪明和人的聪明不一样,这是两类不同的聪明,技术和人的智能功能有许多重合和不重合的地方。因此,把人的智能和机器的智能结合在一起,就可以产生更大的智能、更好的智能、更优秀的智能来为人类服务,这就是群体智能。
  从这三个方面来看,人工智能必定会迈向新一代,也就是迈向人工智能2.0。
  中国的党政领导人很支持中国工程院的想法。中国政府在去年7月发布了《新一代人工智能发展规划》。我们认为,新一代人工智能的五个基础研究方向是大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统。
 
人工智能2.0技术已经初露锋芒
 
  人工智能2.0技术已经初露锋芒,具体来说有五大端倪。
  端倪一,大数据的深度学习+自我锻炼的综合进化技术。与传统博弈知识不同,AlphaGo深度学习不仅能“直觉感知(下一步在哪)”和“棋局推理(全局获胜机会如何)”,还能将学习人类棋局和自我博弈积累棋局相结合,做到“新颖落子(想人所不敢想)”。目前,象棋也已经有了这样的计算机软件程序。
  端倪二,基于网络的群体智能已经出现萌芽。《Science》2016年1月1日发表的论文《群智之力量》认为,群体智能计算的方式按难易程度可分为以下三种:实现任务分配的众包模式(Crowdsourcing),较复杂支持工作流模式的群智(Complex workflows),最复杂的协同求解问题的生态系统模式(Problem solving ecosystem)。例如,普林斯顿大学在做脑科学实验时,动用了全球145个国家的16万名科学家参与成像分析,成为人类历史上对视神经最系统的一次分类。
  端倪三,人机一体化的混合智能出现。如增强手臂力量的外骨骼系统等,未来,更多的发展将出现在穿戴设备上,实现人和计算机的无隙连接。不过,最激动人心的计算机同人脑的结合还有一定距离。
  端倪四:跨媒体推理已经兴起。现在计算机可以很好地处理图像、声音、文字的信息,但这些信息是分开处理的。人在解决一个问题的时候,是同时运用这些信息解决问题。以前的计算机并没有完全解决这个问题,现在,中国科学家和世界的科学家正一起沿着这个方向努力,今后的人工智能2.0,应该会在这方面取得重大进展。
  端倪五,无人系统迅速发展。回顾历史,机器人发展最快的并不是类人型机器人,而是对机器进行的智能化、自主化改造,如无人系统。因为,类人或类动物的机器人研发往往不如对机械进行智能化和自主化升级来得高效。
 
人工智能2.0对教育的挑战
 
  人工智能2.0给教育带来的挑战同样表现在五个方面。
  第一,基于大数据的个性化教育。
  大数据智能为个性化教育提供了极大的支持。每个学生都不一样,应该受到个性化的教育,但我们现在没有办法,教师只能对大家进行一致性教育。学习者在学习过程中留下很多学习数据,例如做题正确率、考试情况、历年学习成绩、听课专注度、平时兴趣等。拥有这些数据,智能技术未来一定可以做到为每个学生画像,清晰掌握每个学生的认知特点和层次,从而制定个性化的教育方案,并随时根据大数据的更新进行调整。
  第二,跨媒体学习。
  人类形成基本概念和判断是依赖多种形式的信息综合,如文字、视觉、图表、声音、触觉、味觉等。因此,教材除文字外,配以插图,还要进行讲解、参观、实验等等,其目的是形成跨媒体知识。然而,到目前为止,计算机仍在分别处理多媒体信息,教材也基本是按照单种媒体编写的,这方面还存在许多不足之处。跨媒体教学将成为提高教学效率的有效武器,对幼儿教育尤为如此。融入超文本课本、AR(增强现实)等技术的新教材将变得越来越重要。
  第三,终身学习将得到智能化的支持。
  未来,从内容到形式,终身学习将变得越来越重要。终身学习不同于学校的系统式学习,学习者带着各自在现实生活中遇到的问题参加学习,例如工作、形势变化、理财、爱好、维修等,学校教材并不适用于终身学习。终身学习是“自主驾驶式”的学习,根据学习者的知识基础、问题、目标,形成一条适合自己的学习途径。人工智能可以在知识库的基础上为其提供规划和相应的教学内容,以及有关知识点的综合。
  第四,图书馆变成智能图书馆。
  目前,我国正在把图书馆变成数字图书馆,中国工程院正在把数字图书馆变成知识库。图书馆内的图书都是由几十乃至几百个知识点组成的,这个系统对学校的学生是合适的,但对终身教育系统并不合适。因此,发展智能图书馆尤为必要。智能图书馆出借的不是一本书,而是根据借阅者的需求临时整合的一系列相关知识点。人工智能可以在此基础上为每个人量身定做学习计划,提供相应的学习内容。
  第五,在新一代人工智能战略实施过程中,队伍组织和人才培育极为关键。
  新一代人工智能在教育领域的应用是改造人类学习的宏大工程,迫切需要人工智能、认知心理学、教育学,图书馆学等多个领域的科学家进行联合攻关,要在全国形成一支政府、企业和学校结合起来的人工智能攻关力量。但现在的问题是,全国学习人工智能的学生,包括本科生、博士生、研究生,尤其是博士生和研究生太少了。因此,为了加大人工智能人才培养力度和学科建设力度,我们建议,中国要选择10所到20所高水平大学作为人工智能研发人才培养中心,每校每年专门设置博士生、研究生的名额,这样若干年以后,中国人工智能研发人才每年就可增加1000名,这是一支重大的力量。
  此外,我建议,在有关省市建立一批新一代人工智能研究中心,推动人工智能各个方面的应用。中国要主动和国际合作,建立合作平台,和全球的科技人员携手,共同应对各种挑战,共同推动人类走向更美好的明天。
  中国的信息化从上世纪最后10年开始发展,实际沿着三个阶段在推进。第一阶段是数字化,第二阶段是网络化,第三阶段是智能化。产业和应用已经开始大踏步前进,我们的科研教育也需要及时推进。
 
(根据第三届中美智慧教育大会速记整理,未经本人审阅。)
 
本文来源:《在线学习》杂志    首席记者刘增辉 北京报道
 

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