机器人能够取得高考好成绩意味着什么?

日本的人工智能团队对能够通过东京大学入学考试的机器人的开发已经很多年了。最近在Ted Talk上有一个视频,“Noriko Arai: Can a robot pass a university entrance exam?”,说,目前在数学(Top 1%)、作文等方面的表现已经很好,在某些强烈依赖于上下文和生活常识的其他地方,可能尚有欠缺,不过整体成绩来看已经是Top 20%的了。

这个项目一方面,当然,展示了人工智能的进展,机器推理,符号计算、自然语言处理、题库检索等各种方法在求解问题上的进展。但是,这个项目团队一直有一个梦想或者说目标:看一看完全不理解在做什么的机器人是不是能够和人的学习的成果相比。实际上,这个项目就发现,在所有的事实性知识的表现上,机器人远远超过人类,并且考试中考察这样的知识的问题(或者经过简单变化就可以变成事实性知识的问题)很多。

其实,我有另外一个非常类似的问题:拿过一门大学课程的考试题,让没有学过这门课程的学生来做题,可以运用书本和网络,如果成绩和学过的学生差不多,则证明这门课程不值得去学,基本上就是事实性知识,或者已经成为事实性知识的曾经可能需要创造性来解决的问题(后者稍微复杂一点,如果好好用这样的例子,让学生来体会当时的困难和创造性的过程,那么,也是值得学习的一门课)。这个日本机器人高考的项目,其实就相当于用人工智能来代替了我想用的没有学习过但是能够运用教材和网络的学生。

随着技术的进步,没准,以后,这样的而机器人会能够进入总成绩的Top 1%。如果是这样,我们是应该庆祝人工智能技术的进步呢,还是应该为人类学习悲伤呢?我认为,不应该庆祝,而应该悲伤,为人了学习的目标只不过是一个AI机器人而悲伤。看看视频最后主讲人和主持人的说法,

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那么,到底哪些东西是事实性的知识,考试中多大的比例是事实性知识?关于这个问题还可以见我关于“钢琴一个八度之内有几个黑键”的讨论。这样的统计分析是有意义的。甚至,我们还可以分析一下一本教科书中这样的比例有多少。

对比中国的所谓Aidam的操作:主要强调可以很快(比学生快很多)的完成高考试卷,强调分数还不错,来展示自己的AI技术很牛,就可以发现,这完全就不是一个层次的工作。其他人仔细研究Aidam的答案以后发现过程错了答案对了,这些细节够不说了。能够考试中战胜人类学习者的人工智能的卖点固然可以是人工智能很牛,但是,更重要是事情是,在这个基础上,人类学习者应该学什么,应该做什么?难道还要和机器比事实性知识吗?参加知识竞赛的Watson的表现,还有参加日本高考的Todai Robot的表现,以及足以使我们烦死和警惕:对人类学习者来说,要教什么,学什么,做什么,要怎么教,要怎么学,要怎么考?

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