盛典嘉宾 | 蒋里:AI会让中国教育的优势荡然无存

原标题:盛典嘉宾 | 蒋里:AI会让中国教育的优势荡然无存

看点:由搜狐网、搜狐教育共同主办的“教育 看见更大的世界”2019搜狐教育年度盛典12月10日在北京举行,我们将与国内外最重磅的教育大家、校长、学者、机构大咖一起,对教育的精神再审视,对教育的本真再探讨,对教育的持续生长再给予洞见。

美国斯坦福大学人工智能,机器人和未来教育项目的执行主任蒋里博士将作为圆桌论坛嘉宾出席2019搜狐教育年度盛典。

作为美国斯坦福大学人工智能,机器人和未来教育项目的执行主任,蒋里博士用生动鲜活的故事和数据为我们回答了三个备受世人关注的问题——人工智能机器人会成为人类的终结者吗?目前的教育体系是否能适应 AI 时代的发展需求?面对未来教育,我们要怎么办?他说,人的智能和人工智能有本质的区别,可以互补,Human+AI才是未来教育的发展趋势。

以下为蒋里博士在一刻talks演讲:

大家好,我是一刻talks 的讲者蒋里。我在斯坦福大学从事人工智能机器人和未来教育方面的研究,我专门开了一门这方面的课程。机器人、人工智能这个领域以及相关的领域,在过去的几年非常红火,在未来也会对我们生活的方方面面产生巨大的冲击,其中就包括教育。

我们在斯坦福大学成立了一个 Program(项目),叫做 AI Roboticsand Future Education(人工智能机器人与未来教育),缩写叫 AIRE,就像空气一样。我们汇集了各个方面的顶级专家,包括机器人、人工智能、创新设计、教育还有神经学。我们要解决的一个问题就是在未来的智能时代教育该如何发展。人工智能时代教育如何对应未来?

首先我想给大家提一个问题,谁知道这个词是什么意思?

我想这个问题很简单,computer 就是计算机的意思。第一次使用这个单词是什么时候?1613 年,是 404 年前,也就是中国的万历年间。那时候这个词是表示计算机吗?不是的,它是 a person performing mathematical calculations 用中文讲叫做从事计算的人。

后来我们为了区别于电子计算机,我们给了它一个名字叫做人类计算机。我们什么时候把 computer 这个词指代一个机器呢?是在 1950 年到 1960 年那一段时间。 computer 这个词被我们用了 400 年,其中有 350 年是指人的,只有五六十年是指机器。而我们现在几乎所有的人,都已经忘记了这个事情。

我为什么提这个故事呢?因为很多人会问我这样一个问题,人工智能机器人会不会和人竞争?它未来会不会大面积的替代我们人类的工作?我讲了前面那个故事,答案其实是不言而喻的。

我经常被问到人工智能机器人是不是人类的终结者?因为最近这两年,发生了好多事情,其中很有名的阿尔法狗击败了李世石,又击败了柯洁。

现在我放的这个叫 AlphaGO Zero,它自己跟自己下,不需要任何人类的先验知识,用 3 天击败了打败李世石的那个版本,用 21 天击败了打败柯洁的那个版本。所以跟它比,我们人类的围棋技艺好像落到了尘埃里,我们的自信心受到了极大的冲击,我们觉得好像人工智能要颠覆一切了。

再看另外一个,波士顿动力的 Atlas 机器人。在 2016 年初他们放出了一个版本,是可以在坑坑洼洼的雪地上面行走自如。而在今年的 11 月份,它能做 360 度的后空翻。我想问一下在座的各位谁能够做后空翻?反正我是不行了。这个机器人像极了终结者。

所以大家经常问人工智能机器人是不是我们人类的终结者,要回答这个问题,我们要看两个概念。一个是弱人工智能,一个是强人工智能。

什么是弱人工智能呢?就是只能完成一项单一任务的智能叫弱人工智能。能够完成人类能完成的所有任务的智能,叫强人工智能。我们现在所有的智能都是弱人工智能。而真正要成为人类终结者的,它一定是强人工智能。

有一些有名的人在鼓吹一个概念说奇点临近,机器人会成为人的终结者。但是这个事情是不靠谱的,我们其实离强人工智能还非常的远。

AlphaGo Zero 的学习速度

我这里引用两个人工智能泰斗级的人物说的话。第一个是深度学习之父 Geoffrey Hinton 他说,I am in the camp that is hopeless,也就是说我们现在还没有摸到强人工智能的门。

另外一个 Andrew Ng,也是斯坦福的professor(教授) ,他说,Worrying about general AI is like worrying about over population on Mars,我们现在担心强人工智能,就像是在担心我们人类的人口在火星上失去控制。

这是不是就意味着我们可以把心揣回肚子里,一点都不需要担心了呢?也不是。因为弱人工智能很强,我们现在做的弱人工智能非常的强,在未来的十到二十年里面,具有弱人工智能的机器人,会大面积的代替人类的工作。

根据牛津大学的一份调查报告,现在美国市面上的工作有 47%会在未来的十到二十年被替代。这个数据在中国是 77%,非常的吓人!

我们看哪些工作会比较危险?我在这里给大家一个比较简单的判断方法,就是任何简单重复的体力和脑力劳动都会被代替掉。

上面我们谈了好多人工智能机器人,下面我们来谈未来的教育所面临的问题。

我们现在在小学、初中、高中里面学习的学生,在未来的十到二十年他们就进入社会了。他们有可能成为第一代一入社会就被代替掉的一代,这是很恐怖的一件事情。

我们再看一下,人类最近的一百年,科技进步很快。我们看现在的一个手机是这个样子的,全面屏,一百年前的电话是长这个样子的。现在的一个汽车是这个样子,而一百年前的汽车是这个样子的。

我们再看,现在的课堂是这个样子的,一百年前的课堂是这个样子的。看清楚了吗?没有多大区别,一百年了。

全世界都流行这个系统,六年的小学,六年的中学,然后进大学。这个模式是什么时候建立起来的呢?它是 1892 年在美国有一个十人委员会 The Committee of Ten。当时为什么建立这个系统?是因为第二次工业革命发生了,我们需要很多很多的工人,他们具备知识才能操作这些机器,于是建立了这样一套系统。

1982—10人委员会

再看知识爆炸,在 1900 年之前我们人类积累知识的速度,大概是每一百多年翻一倍。到 1950 年的时候,我们已经加速很多了,25 年翻一倍。到 2017 年现在是一年翻一倍。再往后我们可能是十个月翻一倍,八个月翻一倍,六个月翻一倍。

我们算一算 20 年以后人类的知识会翻多少倍。这是一个简单的数学问题,就是 2 的 20 次方等于多少?你们用计算器按一下,等于 100 万。

电影《hidden figures》 人类计算机—程序员

而我们人类的大脑能不能处理这么多信息?其实是不行的,因为我们人类的大脑是千百万年进化过来的。而我们在千百万年的进化里边,从来没有任何一个时候需要处理这么大的数据量。所以我们的基因里边不带这个,我们搞不定这个事情。

现在还有一个问题就是互联网、人工智能都来了,它们处理问题的速度比我们快很多,所以这个时候就出现一个问题,以知识积累为目的的教育已经过时了。我们伟大的物理学家爱因斯坦很早之前就说过这样一句话,叫做 The true intelligence is not Knowledge, but imagination,他在很多年前就已经看到了这个问题。

我们的教育系统 125 年了,年纪挺大了,而另外一边是知识爆炸。我们很幸运,因为人工智能给我们带来了新的机遇。所以我们的 Solution(解决方案)一定是 Human 加上 AI,才是最后的出路。因为人的智能和人工智能是有本质的区别,这是两种不同的智能,是非常互补的。

首先我先画两个圈,这表示我们的工作范围。现在我们所有的人工智能都是弱人工智能,所以它都是单点突破的。比如说它有一个点,往下转一点,那么有的地方它转的很深,比如说像 AlphaGo。它就是到处打,像钻井一样,这就是人工智能的特点。

我们人的智能是什么特点呢?我们是一个面,我们什么事都能做,但是我们不一定所有的都能做那么好。你看一看这两种智能是互补的。

人工智能最擅长的是什么?就是知识积累,计算能力很强,解决封闭式问题的能力很强。当你把一个开放式的问题变成了一个封闭式的数学问题的时候,这个机器就能搞定了。再看人的智能,我们的想象力、创造力、共情力、解决开放式问题的能力,是人工智能搞不定的。

这是一个 MRI 核磁共振仪,这个人叫 Doug Dietz,他是一个医生。他遇到了一个问题,一直解决不掉。后来他跑到斯坦福的 Deisgn progrom(设计课程)上了一些创新课,这个问题解决了。它是什么问题呢?就是在美国所有的小孩做 MRI,有 90%的人需要打全身麻醉。因为小孩办法保持整个这个过程不动。但是打全麻对小孩是有危害的一件事情。他一直觉得这个事情很痛心。

最后在斯坦福跟这些学生、老师一起碰撞的时候产生了这样一个 idea,他把核磁共振全部重新刷了一遍漆,变成了一个海盗船,然后所有到他那儿去做核磁共振的小孩,都不用穿医院的衣服。穿的是海盗服,他给小孩说“你今天过来是来玩游戏的,你有一个任务,要通过中间的这个孔进入这艘海盗船,这艘海盗船会发出各种各样奇怪的声音,但是你不要怕,也千万不要动,一动就会被海盗发现,所以你的任务就是呆在那儿不动,然后你就成功了”。

由于做了这个改动,医疗检查就变成了一个娱乐项目,所以打全麻的小孩的比例,从 90%降到了 10%。这就是设计的力量,是创新的力量。作为两个孩子的父亲,我第一次知道这个事的时候感动得哭了!我觉得这个创意太伟大了。

人工智能其实给我们提供了一个契机,人的智能和人工智能是两种完全不同的智能,是很互补的,所以我们需要把这两者结合起来。培养孩子的想象力、创造力、共情力和解决开放式问题的能力,这才是我们人类和机器最大的区别。谢谢大家。返回搜狐,查看更多

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