目前，人工智能核心技術的進展有兩條路徑：第一條是以被麻省理工學院列入2017年全球十大突破性進展技術的深度神經(jīng)網(wǎng)絡為代表。自2006年深度神經(jīng)網(wǎng)絡被提出后，我們在英語的語音合成技術方面有了不小的突破，改變了國際翻譯上漢英和英漢原來由美國和日本控制的格局。第二條路徑是腦科學，通過對神經(jīng)元傳導機制的分析，來進行人工智能的解碼，盡管還存在不確定性，但醫(yī)療領域、腦科學領域的專家依然對未來20年的進展持樂觀態(tài)度。
大數(shù)據(jù)幫助機器人學會“批改”
如今，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為路徑的人工智能技術可以通過學習頂尖專家的水平，從而超過90%的專業(yè)人士，接近或者達到一流水準，如谷歌的阿爾法狗。除了圍棋，從教育醫(yī)療到智慧城市的公共服務，再到金融、汽車、電子玩具等。今年是人工智能在各個應用領域的落地年，把最頂尖的算法、行業(yè)大數(shù)據(jù)、行業(yè)專家這3個要素對接起來，人工智能就可以給很多領域帶來驚喜。
國家“863”計劃中的“基于大數(shù)據(jù)的類人智能關鍵技術與系統(tǒng)”這一課題，就是依托大數(shù)據(jù)，研究教育中類人智能的應用。從全球范圍來看，機器人解答數(shù)學、物理等學科相對來說容易些，尤其是填空題和選擇題；困難的是與自然語言理解相關的，比如對于計算題、問答題等題目意思的理解，還有作文中語義的理解。因此，從考試閱卷方面切入開展高考機器人的研究是合適的。
機器人參加高考并非“天方夜譚”
去年兩會之后，人工智能“訊飛超腦”開始學習“批改”四、六級英語作文試卷。先由人工專家組聯(lián)合評選出已批改好的500份卷子，然后由機器來學習。如今，機器閱卷的水平已經(jīng)超過了人工評閱的水平。同樣在去年，我們在一些省的高考語文作文評改中也進行了相同測試，結(jié)果機器人的批改效果也超過了人工。
現(xiàn)在，我們與全國1萬多所學校合作，收集學生的過程化學習數(shù)據(jù)，從而精準地分析學生的知識掌握狀況，進行有針對性的指導。將來通過智能系統(tǒng)，可以使教師課堂的教學時間減少30%，大幅提升課堂效率。通過人工智能的應用，能夠把無效的重復訓練時間大幅減少，每個學生將來的學習訓練都不一樣，系統(tǒng)可以精準地根據(jù)個人不同需要來布置訓練。在考試閱卷和日常的個性化學習，國內(nèi)已經(jīng)取得很好的研究成效。
在此基礎上，我們跟教育部考試中心共同建立了聯(lián)合實驗室，用最新的人工智能技術推動高考的改革。那“高考機器人”什么時候能參加高考？我們認為，差不多是跟日本的高考機器人相同時間，也就是在2021年左右。日本當時定的目標是考上東京大學，而我們的目標是上一本，未來也許能上清華、北大或者中科大。最近的相關研究成果表明，機器人還有可能會在一些專業(yè)考試如司法考試中出現(xiàn)。
