看点 早在几年前，我国启动了名为“863计划”的高考机器人研发项目，来进一步推动人工智能在教育行业的应用。为什么要让机器人参加高考？在未来，人工智能将在多大程度上改变教育行业？“863计划”的牵头单位、科大讯飞轮值总裁吴晓如博士，就上述问题为我们作了详细解答。

文丨闻琛 编辑丨李臻

人工智能（AI）技术日新月异，就在前不久，Alphago刚刚战胜了柯洁，可以说已经达到围棋领域的顶尖水平。那么，如果让人工智能参加中国最大规模的选拔考试——高考，会取得什么样的成绩呢?

其实，早在几年前，我们国家就已经启动了一个名为“863计划”的高考机器人研发项目。该项目聚集了一批来自中科院、北京大学、清华大学、南京大学、成都电子科技大学等科研院所的专家学者，几年来已经取得了丰硕的成果。机器人不仅能答题，还能阅卷，在这一过程中发展成熟起来的技术也被运用到了其他领域。

为什么要让机器人参加高考，这一项目的背后有什么深远的意义? 怎样让机器参加高考?具体怎么实现？目前高考机器人的研究处于一个什么样阶段？人工智能将在多大程度上改变未来的教育行业？

“863计划”的牵头单位、国内智能语音与人工智能行业领导者——科大讯飞轮值总裁吴晓如博士，就上述问题为我们作了详细解答。

1.为什么要研发高考机器人？

A：我们人是在学校学习了十几年以后去参加高考，进而看是不是会成为受社会认可的一种人才。高考本身就是为社会选拔人才的，所以它是一种很好的，衡量人的知识水平、理解能力、推理能力等相关智能能力水平的测试工具。

而人工智能是对人类智能的一种模拟、扩展和延伸，拿它去参加测试，就是要看看机器能达到一个什么样的人工智能水平。研制高考机器人的根本目标，当然不是为了高考，而是聚集一批科学家，攻克一些人工智能的问题、产生一批成果，然后在更多领域，比如说机器翻译等涉及语言理解的任务中，去应用这些成果。

2.科研团队具体是怎么做的？

A：在设定了高考目标之后，“863计划”的30多个团队把高考试卷仔细看了一遍，发现里面蕴含了人工智能方面非常经典、也非常难的一些问题，比如题目理解、知识表现、逻辑推理，怎样用人机互助的方式获得知识，等等。

为了攻克这些难题，项目组设立了各个攻关组，有专门做知识获取和支持的、有做知识图谱构建的、有利用知识图谱去求解题目的，有专门做题意理解的，还有专门做文言文的。现在，已经有一些中间技术可以应用到一些行业里面了，比如说自动阅卷、机器翻译，等等。

3.日本的考试机器人在数学、历史等科目上表现不俗，但阅读理解能力不尽如人意，它的研究者已经放弃了让它考上东京大学的目标。作为同行，对此您怎么看？

A：日本的考试机器人Todai是2010年由日本国立情报学研究所（NII）启动的。他们的目标分为两个阶段，第一个阶段的目标是在2020年考上日本第一高等学府东京大学。

2015年，Todai考试机器人在日本高考中考取511分的成绩，可被80%的日本大学录取。这当然是很大的成绩，但是他们在最近两年努力的过程中发现，重新去参加东京大学的自主命题考试的时候，虽然在日本相对比较容易的高考上能取得比较好的成绩，但在东京大学自主命题的考试上，难度会很大。

他们选择放弃可能有两方面原因：第一，他们并没有得到国家经费的支持，更多是自发式的推进；第二，日本高考题目更多是选择题以及相对比较容易的一些题目，只要浅层的语义理解和知识表述就可以完成，这种题目他们做得很好。

而我们的高考机器人从开始的时候就已经很清楚，我们的目标就是高考，而且是中国的高考，和东京大学自主命题的考试一样，难度是非常大的。

我们一开始就是奔着这个真正有难度的任务去努力的，所以换个角度来说，中国在整个人工智能领域特别是在内容智能领域持续领先的可能性会更大。

4.有一种观点认为AI引入高考改卷，容易使得高考更加标准化，不利于考生创造力的发挥，您如何看待这种说法？

A：主观题答案的好与不好的确没有客观标尺去度量。一般情况下，我们会推选一组公认的阅卷水平比较高的专家，对一组试卷给出一个平均分，我们会把这个平均分作为一种相对标准。

机器最后测试的结果、其他测试员测试的结果都会和专家的平均分去做比较，如果机器和专家给出的平均分更接近、相关度更高，就可以认为机器评阅的结果达到了预期。

在阅卷过程中，机器也可以进行学习。一般一组专家评阅大概500到1000份试卷，机器在学习了这一种试卷的评阅模式以后形成一个模型，这种模型对其他试卷可以形成有效处理和覆盖，然后用这个模型去自动评阅大部分的试卷。

为什么说机器可以去评阅其他的大部分试卷而不是全部呢？因为还有非常有创造力的学生，写的试卷与众不同，这时候机器就会把这些试卷挑出来然后交给人工处理。

实际上机器主观题阅卷经过了很长一段时间的验证，很多教育专家，一线教师、校长一开始对这种思路都不认可，但是通过结果的现场对比，这些专家最后认可机器要比人工测试的结果更好。

机器阅卷和我们人工阅卷的方式不一样，实际上就是机器工作的原理和人工作的原理不一样，很难从传统的人工阅卷的思路上给出解释。

5.很多人关心教育公平问题，有人认为人工智能的引入可以减少对于学区房和老师的依赖，但也有人会觉得人工智能极大提高学习效率，对于那些无法用到这个产品的学生反而形成了更大的鸿沟。人工智能怎么去解决教育公平问题？

A：AI技术的引入一定可以大幅度地提升教学和学习的效率，然后提高教和学的效果。这是目前的效果，未来会越来越显著。因为人工智能可以发现学生学习中的一些突出的问题，让学生的学习越来越个性化，让老师的课堂教学能够了解一些共性的和个性的问题，从而提升教学的效率。这是第一方面，即AI技术的引入一定可以提升教学的效率。

第二，一直以来我们认为技术其实是中立的，技术到底怎么用可能和我们一系列配套的政策有很大的关系。就是说我们最后要引导技术，不要让技术去加剧这种不公平。

关于教育公平，本身技术就把我们一些优秀的一些经验和模式，把它用一些IT的方式梳理和模型化。

这个模型化的东西恰恰通过信息化可以把我们一些优秀的教和学的经验输出到教学比较薄弱的地区，或者说一个区域里面薄弱的学校，使得这些区域和学校在师资没有大幅度提升的情况下，也可以借用信息化去提高教学的水平。

6.对于教育行业，您觉得人工智能可以在哪些方面发挥更大的作用？2016年世界经济论坛上有一个报道指出，现在的小学生这一代人到他们将来工作的时候，现在65%的工作其实现在都在不存在，人工智能将如何帮助我们的孩子适应未来世界？

A：人工智能在教育行业是非常有用武之地的。

教育行业里面经常会提到一个因材施教的问题，但实际上中国教育是大班制，就是一个老师要面对很多的学生。教育应该是精细化的，人工智能可以帮助老师，为老师提供很多眼睛，让老师更好地去观察班上的学生。

另外，在中国，老师是一个很辛苦的职业，每天要批改很多的作业、试卷，还要备课。人工智能可以成为老师非常重要的教学助手，帮助老师备课、准备PPT等，降低老师工作的强度。

更重要的是，机器还可以在帮助老师做这些工作的过程中，产生大量有用的数据。我们讲教育大数据，就是原来有些作业和试卷，学生做完以后就一扔，这些东西本来是非常宝贵的，但是没有用上。

现在，人工智能可以把这些信息转换成机器可以利用的大数据，然后通过这些数据的分析，可以对学生进行画像。对于一些教学的场景进行分析，从而可以帮助老师去提高教学的效率。

现在有很多第三方的咨询机构都谈到，未来有很多工作会被人工智能所替代。不管是从技术的层面来看还是行业推动的层面来看，这个趋势是不可避免的。

其实，人工智能出现以后，我们需要的是一种人和机器更高度协同的工作模式，把工作切分并流程化：简单的、重复性的模块让机器人去做，因为一旦机器通过人工智能学会了做某一件事情，就会避免人因为各种主观因素所犯下的错误；而人则可以专注于做更高端的、有启发创新性的事。

所以现在学生在培养自己能力的时候，可能更多的需要去培养创新能力、启发式思维的能力、沟通能力和团队协作的能力等等。

同时，像我们现在做有些工作可能需要借助计算机一样，我们以后做很多事情都需要借助人工智能来提高我们生活的品质和工作的效率，所以需要从现在开始培养学生的人工智能素养。