人工智能技术近年来像火一般迅速在教育行业“烧”起来,很多教育企业纷纷押注AI,丝毫不想放过任何机会。“AI+教育”火热的同时,也时不时给行业浇冷水,人工智能技术在教育行业的应用究竟扮演的是怎样的角色?看起来很美好的“AI+教育”,究竟是人工智能还是人工智障?
与其说人工智能,不如说人工智障
去年开始热起来的AI伪直播细分赛道自一出道,就受到不少人的质疑。因其不自然的交互的性质而遭到很多人的吐槽,“与其是说人工智能,不如说人工智障”。教育行业资深从业人士告诉鲸媒体:“AI伪真人直播以后只能往课件化方向发展,而AI在中间所起的作用并不大,它只能在有限的边界里做有限的提升与发展。”
目前的人工智能技术尚未发展到代替真人老师的阶段,同样地,AI教师只能完成简单的任务,更多的是扮演老师助教、学生教练的角色,一定程度上减轻真人教师的重复劳动工作,但是在语义理解、语言交流、情感交互等方面仍有不足之处。
不光是AI伪真人直播技术在实际应用中为人逅病。而今现在所谓的“AI+教育”产品多数不成熟,甚至有一些公司凡是涉及到类似测评或者识别功能,就自称为一家从事人工智能的教育公司。
如今在“AI+教育”赛道上,各类教育机构纷纷开发自己的人工智能教育应用产品,从语言类口语考试、智能阅卷到自适应学习、虚拟学习助手等等。
怎样类型的教育产品容易被标上“人工智障”的标签?据鲸媒体采访梳理,一类是自称可以用伪AI真人老师取代真正教师的产品;另一类是对话智能机器人。
对此有业内人士告诉鲸媒体,对话智能机器人智能只能限定于固定的应用场景,现今还无法做到基于任何场景与机器人训练对话。
不沦落为“人工智障”
人工智能技术在教育领域的应用看似很热,但是在实际落地过程中遇到的挑战不少。如果不能在实际应用中发挥实际效果,则有可能会落入“人工智障”的险坑。怎样才能不让人工智能教育应用产品往“人工智障”方向发展?诸多业内人士都认为,数据与设计目的尤为重要。
盒子鱼CEO黎小说认为,要做好人工智能与教育的结合,要打好两个基础,即设计与数据。第一需要明确人工智能产品的设计模型,明确人工智能技术应用的出发点与产品路径;第二需要多维度、大量的数据采集以及训练数据。
“以智能批改为例,人工智能技术所起的作用及目的究竟是识别还是打分,这两者有完全不同的评价标准,而明确产品设计目的很大程度上决定了企业能做到怎样的程度。”黎小说直言,“现在大多数偏向人工智障的企业很可能根本不知道到底想做什么,既不了解设计,也没有数据支撑。”
核桃编程CTO王宇航则认为,人工智能技术在教育行业的应用不能简单看成是为了技术而强调技术,最终目的要回归教育本身,在某种程度上提高学生的学习效率。他认为,目前一些利用人工智能技术去规划学生学习路径,都会取得非常好的进展。“例如类似于拍照搜题的应用,从更细分的教育场景出发,利用人工智能技术提升效率。”
不过他更愿意将人工智能技术在教育领域的应用理解为对局部服务的优化或者是替代。在他看来,真正有发展空间的“AI+教育”应用,究其最终目的是要让学生产生学习效果,愿意让学生主动思考与主动理解问题,潜在提升空间带来的作用要远远大于人工智能技术本身。
王宇航从人工智能在编程教育的应用过程中体会到了两点挑战。一是如何利用人工智能技术,以达到让学生学得更好的目的;二是摸索大数据的结构化应用,以及如何构建有效的算法模型,推进人工智能技术与编程教育的深度融合。
你对AI一无所知,想象空间还很大
即便教育行业有诸多观点都认为,人工智能技术在教育行业的应用绝大多数更像是“人工智能”,也有人大胆质疑,“这其实是对AI一无所知,才会产生这种观点”。乂学教育、松鼠AI创始人栗浩洋认为,目前通用AI在很多领域的应用都还无法令人满意。正如AI老师的出现,并不是让AI老师跟学生直接进行对话,而是通过智适应系统给到像今日头条一样千人千面的教育内容,这些内容不是AI自产,而是由专家和特级老师编写而成。
他将人工智能技术分为三类,一类是已经完全成熟且大规模使用的技术,例如人脸识别、语音识别等;第二类是并不算是很成熟的技术,至少会有80%的可能在五年内趋于成熟,例如同传技术、自动驾驶以及AI医疗;第三类便是通用AI技术。
“AI能够做到的改变是,通过算法检测到学生在哪里犯了错误,哪里需要协助,并帮助他们持续提升表现。”栗浩洋说。
不过他提到未来人工智能在教育行业最大的挑战在于两点。第一是要克服社会对人工智能教育的认知难度;第二是让人工智能系统变得更加智能,包括表面上人机对话的技术和能力,以及更深层的能力。至于以后是否会发展成为达芬奇+苏格拉底+爱因斯坦这样的超级老师还有待观察。
人工智能在教育里的应用最好的状态是与人的神经融为一体。但现在人工智能在教育里的应用只做到了初级神经的状态。“最多从珊瑚变成鱼,但要变成灵长动物还比较远。”
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