中國科學(xué)院院士、南方科技大學(xué)副校長湯濤：人工智能最難代替的領(lǐng)域是教育

雷鋒網(wǎng)消息，9月7日，2019嶺南大數(shù)據(jù)國際論壇在珠海橫琴國際會展中心隆重開幕。在當(dāng)天的論壇中，除了干貨滿滿的圓桌討論，還迎來了多場來自享譽全球的院士的精彩演講。其中，中國科學(xué)院院士、計算數(shù)學(xué)家、南方科技大學(xué)副校長湯濤發(fā)表了《大數(shù)據(jù)、人工智能與智慧教育》的演講。

湯濤院士

湯濤院士表示大數(shù)據(jù)與智慧教育已經(jīng)密不可分。湯濤教授探討了大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術(shù)如何推進(jìn)智慧教育的發(fā)展問題。其中，在智慧教室方面，湯教授重點強調(diào)了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，包括學(xué)生體質(zhì)健康監(jiān)測、教學(xué)設(shè)備管理、學(xué)習(xí)情境數(shù)據(jù)采集、教育安全監(jiān)控與危機快速處理、擴展課外教學(xué)等。

另外，他也強調(diào)了泛在網(wǎng)絡(luò)的概念，也就是通信網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的高度協(xié)同的和融合，將實現(xiàn)跨網(wǎng)絡(luò)、跨行業(yè)、跨應(yīng)用、異構(gòu)多技術(shù)的融合與協(xié)同。他還表示，具體在智慧教育場景中，泛在網(wǎng)絡(luò)將實現(xiàn)三方聯(lián)通，包括：學(xué)習(xí)、生活與工作的連通；學(xué)校教育、家庭教育和社會教育的連通；手機、平板、PC、學(xué)習(xí)機、電視等各種終端設(shè)備的連通。

以下是湯濤院士在大會上的分享內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)對其進(jìn)行了不改變原意的編輯整理：

各位院士、領(lǐng)導(dǎo)、同事，大家上午好。關(guān)于人工智能的介紹這部分，我先不講了，剛才幾位院士已經(jīng)講了，我就直接直奔主題吧。

智能駕駛這塊我想講下。我在南方科技大學(xué)做過五年的工作，在那邊也管了很多學(xué)校的發(fā)展方面的事務(wù)，有一塊我覺得很有意思，就是人工智能。我們在南方科技大學(xué)做了深圳市公共汽車的無人駕駛，我們覺得這件事情有意思的是應(yīng)該帶到珠海來。

無人駕駛很重要的一點是汽車知道一個固定的路線，尤其是小孩比較多的地方，比如在游樂場（可以應(yīng)用）。南方科技大學(xué)在這方面研究了一年多，并且和深圳的公交合作的非常成功，就智慧城市的話，我覺得南方科技大學(xué)的技術(shù)可以推動過來。

大數(shù)據(jù)與智慧教育

我們珠海很有特色的一個地方是唐家灣，那里有很多的大學(xué)、學(xué)校，也有很多的學(xué)生。作為一個智慧城市來說，我覺得智慧教育也是非常重要的，尤其是珠海是如此的重視教育，珠海的在校大學(xué)生據(jù)說是有10萬人，我覺得這是一個非常大的群體。

所以大數(shù)據(jù)、智能技術(shù)對智能教育方面可能起到很重要的作用。最早提出大數(shù)據(jù)時代的到來是全球著名的咨詢公司麥肯錫。

大數(shù)據(jù)，我們做科學(xué)的話，數(shù)學(xué)、物理、生物、環(huán)境等很多都有應(yīng)用，但在教育方面也可以起到很大的作用。大數(shù)據(jù)基本上不是說等同于收集數(shù)據(jù) ，我們要把大數(shù)據(jù)湊在一起，大數(shù)據(jù)很重要的是要跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)交差融合，我后面講到教育這塊也是一樣的。

我們計算機的發(fā)展，數(shù)學(xué)的發(fā)展，剛才許院士說了，我們現(xiàn)在有那個neural network、數(shù)學(xué)上有個叫做變換，非線性變換，使我們?nèi)斯ぶ悄苣軌蚩吹靡娒弥Ｄ敲磾?shù)學(xué)的發(fā)展，包括教育的發(fā)展，實際上對于大數(shù)據(jù)的推動是非重要的。

實際上智慧教育基本上是說，我們要把教育云平臺做起來。我們優(yōu)質(zhì)的教育資源，不僅局限于我們UIC本身或中山大學(xué)珠海校區(qū)這一個地方，而是說我們有共享的可能，共同的利用大數(shù)據(jù)、人工智能，深度融合信息技術(shù)，從而對教育起到一個很好的服務(wù)作用。

那么什么是智慧教育？智慧教育，是在信息化基礎(chǔ)上，建構(gòu)信息時代的教育新秩序，是信息時代的教育新形態(tài)，教育的“新常態(tài)”。我們把信息化元素充分融入教育以后，信息化+教育，在時代的催化劑下，產(chǎn)生智慧教育。我們這個智慧教育，包括小學(xué)教育、中學(xué)教育、大學(xué)教育、還有持續(xù)教育，都可以通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時代實現(xiàn)升華。

比如說我們的智慧教育體系，要有智慧教師、智慧管理、智慧學(xué)習(xí)者及智慧學(xué)習(xí)、智慧課程、智慧教學(xué)和智慧教育資源，然后還有包括智慧評價、智慧服務(wù)、智慧教室、智慧校園、智慧平臺和智慧教育方式。

智慧教育的基本特征是說，信息技術(shù)與學(xué)科教學(xué)深度融合，不光是信息技術(shù)，我們學(xué)科也要發(fā)展。很多人在問現(xiàn)在是人工智能時代，是不是過了很多年，我們教育也不需要人了，老師被機器代替了，我們很多行業(yè)都是被機器代替了。但是我覺得最難代替的事情就是教育，因為教育的信息技術(shù)是需要和我們?nèi)耍覀兊穆斆鞑胖牵覀儗W(xué)科的深度融合才能做的好。

全球教育資源無縫整合共享，我們能夠享受全球最優(yōu)質(zhì)的教育資源，我們要有無處不在的開放、按需學(xué)習(xí)，基于大數(shù)據(jù)的科學(xué)分析、推薦和評估，還要有綠色高效的教育管理。

智能技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用

智能教育最早的一件事情，差不多是十幾年前，美國一位年輕人可汗做了一個可汗學(xué)院，一開始他是義務(wù)幫助親戚的孩子補習(xí)數(shù)學(xué)、物理，最后他通過在YouTube上錄像，把這些視頻共享給大家，最后他發(fā)現(xiàn)這是一個非常成功的學(xué)習(xí)模式。

2011年可汗本人也在TED上發(fā)表了題為《讓我們用視頻重造教育》演講。當(dāng)時只是一個開端，現(xiàn)在我們有了微課、翻轉(zhuǎn)課堂、慕課等很多很多資源。

從數(shù)字化教學(xué)走向智慧教學(xué)。傳統(tǒng)我們很多老師講課，主要以PPT投影，網(wǎng)絡(luò)資源搜索，加上課本，在線討論和測試等形式為主，仍需老師花費大量時間備課、課堂觀察、批改作業(yè)、操作設(shè)備。智慧教室是一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集智慧教學(xué)、人員考勤、資產(chǎn)管理、環(huán)境智慧調(diào)節(jié)、視頻監(jiān)控及遠(yuǎn)程控制于一體的智能化教學(xué)環(huán)境。

數(shù)字化以后，智慧教學(xué)，我們有很多很多手段，包括剛才說的慕課、翻轉(zhuǎn)課堂、微課。到底這些大數(shù)據(jù)、知識，哪些是能留下來的，哪些是真正的能把它組合起來，然后推薦給我們的老師，甚至有些知識推薦給中學(xué)老師或小學(xué)老師。

智慧教育現(xiàn)在在中國也是一個非常熱門的話題，也是很多人想投資的一件事情，但真正做好的，不像我們AI能做個人臉識別，這種看得見摸得著的，那么智慧教育到底怎么做，怎么做的好，實際上是一個非常有吸引力的話題，也是一個非常有挑戰(zhàn)的話題。

如果從物質(zhì)準(zhǔn)備方面說，要有物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)，物聯(lián)網(wǎng)在智慧教育方面會起到非常多的作用。我們已經(jīng)接待好幾撥人跟我們談怎么做智慧校園，怎么做學(xué)校物聯(lián)網(wǎng)的鋪設(shè)，所以物聯(lián)網(wǎng)在教學(xué)設(shè)備方面能起到很多作用。如果我們只是說一種概念、教學(xué)、課程，沒有物聯(lián)網(wǎng)的支持，當(dāng)然我們也很難做的非常成功。

那么這個物聯(lián)網(wǎng)可以把三方面聯(lián)通起來，學(xué)習(xí)、生活與工作的聯(lián)通，學(xué)校教育、家庭教育和社會教育的聯(lián)通，還有我們現(xiàn)在的手機、平板、PC、學(xué)習(xí)機等各種終端設(shè)備的聯(lián)通，都是在現(xiàn)階段可以實現(xiàn)的。

在課堂信息化的演變過程中，大家看傳統(tǒng)的教室，就像我們今天開會這樣一排排桌椅，那么我們怎么能夠做到讓大家互動的機會多一點，討論也多一點。我們未來可能更多的會用到那些虛擬的技術(shù)，用來交流，并且可以及時互動的，這是教室的變化。

那么這個智慧教室的功能也是非常多的了。在課堂上，很重要的一點，我們很多的課收集上來的東西，我們怎么利用數(shù)據(jù)非常重要，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)，開放式的學(xué)習(xí)，可以使很多人受益于我們優(yōu)質(zhì)的教學(xué)，就像許院士講的，怎么能把很多人精華的內(nèi)容推薦出去。

智慧課堂的價值在于，在課堂中可以利用數(shù)據(jù)和觀點，利用開放式的學(xué)工具對資源社區(qū)進(jìn)行管理，可以降低成本，提高可靠性、利用性和產(chǎn)出。最后還可以加上一些分析和推薦，可以有一種更好的知識的可靠性。

現(xiàn)在智慧課教學(xué)重要的一點是希望能夠做到個性化教學(xué)。以前我們教微積分，大家都被灌輸一樣的東西，那么現(xiàn)在怎么能夠?qū)崿F(xiàn)個性化的教學(xué)。有的學(xué)生知識準(zhǔn)備非常不錯，有的學(xué)生欠缺，我們怎么告訴同學(xué)他的弱點在哪。尤其是班級比較大的時候，老師根本做不到這一點。怎么通過機器對學(xué)生知識點進(jìn)行分析，包括智能批閱、分析和推薦，這些是我們智慧教學(xué)和智能教學(xué)很重要的方面。

智慧學(xué)習(xí)是在智慧環(huán)境中展開的完全以學(xué)習(xí)者為最新的學(xué)習(xí)活動。

我們學(xué)習(xí)者怎么獲取自己所需的資源、信息，怎么享受個性化定制的資源和服務(wù)，怎么挖掘自己的興趣愛好、挖掘自己的潛能、讓學(xué)習(xí)的過程更加輕松高效，這是非常重要的。我們很多家長鼓勵孩子學(xué)專業(yè)，覺得金融很重要了就讓孩子學(xué)金融，現(xiàn)在計算機重要了又讓孩子學(xué)計算機，但實際上每個人最重要的是他自己的水平、智能或者潛能在什么地方，怎么把這些信息挖掘出來。

智慧學(xué)習(xí)的基本特征有：個性化、高效率、沉浸性、持續(xù)性和自性，要培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知、創(chuàng)造、內(nèi)省和交際技能。

技術(shù)方面，在智慧學(xué)習(xí)這個框架里面，我們可以看到大數(shù)據(jù)起到一個非常重要的作用，我們有大數(shù)據(jù)，就可以儲存起來，進(jìn)行分析，在網(wǎng)絡(luò)方面我們可以做一些推薦。

智能教育評估

最后，我可以講講我們智能教育的一些評估。

機器學(xué)習(xí)這塊，我們有些歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)上我們怎么歸納。比如說Supervised Learning，很多時候數(shù)據(jù)來了，我們怎么用貝葉斯公式，怎么做數(shù)據(jù)方面的優(yōu)化。

實際上最近這幾年，數(shù)學(xué)最重要的是這一塊，我們怎樣建立neural network，怎么優(yōu)化我們的一個函數(shù)。這個函數(shù)最早是高斯提出來的，最小二乘法，怎么把目標(biāo)、我們的數(shù)據(jù)，用最小二乘法擬合起來，然后怎么找出一個好的函數(shù)。

包括我們現(xiàn)在數(shù)學(xué)上也有很多人工智能的研究，就是我們之前做反問題，很多參數(shù)我們不知道，很多數(shù)據(jù)不知道，很多幾何形狀不知道，我們怎么通過數(shù)據(jù)反演這些東西，反演的主要的東西我們叫方程1，這個方程1在數(shù)學(xué)上就是怎么優(yōu)化我們的目標(biāo)函數(shù)。

我們神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，最主要是我們用最簡單的一些非線性變換，把他們多層的變換起來，以前很多線性的東西，現(xiàn)在是非線性，就可以把我們?nèi)四X里很多東西做出來。你看最底下的那個函數(shù)，看起來非常簡單，左邊是0，右邊是一個直線，這個不是線性的。如果左邊不是0是一個直線，這個是線性變換。這個迭代多了以后，我們?nèi)祟愃伎嫉臇|西，都能用這個函數(shù)來表達(dá)出來。

 我們有很多數(shù)據(jù)、很多數(shù)學(xué)方法、統(tǒng)計方法、概率方法，怎么能夠作用于分析上來，我們怎么用統(tǒng)計學(xué)，例如我們UIC的教授很多年前就知道從數(shù)據(jù)中提取知識，提取我們需要的智能。

教育人工智能，實際上我們要做的事情，就是要把數(shù)據(jù)拿出來。比如我們珠海的教育數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)狀況，怎么樣能夠通過我們的統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)，通過數(shù)據(jù)挖掘和AI，體驗到一些真正的內(nèi)在聯(lián)系。比如提出一種可解釋的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，理解學(xué)生數(shù)學(xué)素養(yǎng)的潛在多層次因素，例如數(shù)學(xué)自信心、內(nèi)在動機、外在動機、數(shù)學(xué)焦慮和家庭影響等，我們把很多因素給分析出來，那么我們就可以對學(xué)生進(jìn)行一些個性化的教學(xué)。

教學(xué)評估有一些傳統(tǒng)的評估方法，例如傳統(tǒng)的心理測量法、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘。那么怎么把這些傳統(tǒng)的評估方法轉(zhuǎn)變到現(xiàn)代的機器學(xué)習(xí)和人工智能上來，從傳統(tǒng)的邏輯回歸模型逐步切換到有機器監(jiān)督的算法，算法這件事非常重要，現(xiàn)在有矩陣分解、過濾算法、自適應(yīng)的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)。最終目的是達(dá)到個性化學(xué)習(xí)，為每位學(xué)習(xí)者定做不同于別人的學(xué)習(xí)策略和學(xué)習(xí)方法。（雷鋒網(wǎng)）

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