顶尖AI科学家签约中国企业 以计算机视觉获取人类无法感知信息

近日，人工智能领域知名科学家、卡内基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell教授，正式宣布加入了中国一家教育创业公司——松鼠AI，出任首席人工智能科学家。

11月22日，宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系终身教授Jianbo Shi(史建波)加盟国内自动驾驶公司驭势科技，担任首席科学家。

人工智能正以加速度浸入自动驾驶、家居、医疗、教育等行业。“现在，中国有独一无二的优势，能够在AI教育方面成为世界的领先者，就是中国有庞大的学生数量。中国的教育部门也开展了一些非常有趣的项目，中国很有可能成为世界上首个展示如何用从学生当中获得的数据来改善教育的国家。”Tom Mitchell在近日举行的全球AI+智适应教育峰会上说。峰会由雷锋网、乂学教育松鼠AI、IEEE(美国电气电子工程师学会)教育工程和自适应教育标准工作组共同举办。

在11月22日举行的2018学业水平考试学术研讨会上，上海市教育考试院院长郑方贤透露，下一步新高考将围绕“教、考、招”深化改革，应用信息技术、人工智能技术，探索更为有效的纸笔或机考模式，提升考试组织的效率与安全性。

这在国外也已开始探索应用。2018年，美国高考在国际考场推行的机考模式已经是计算机自适应测试(Computerized Adaptive Testing，简称CAT)。

作为一种非常热门的测验形式，CAT会根据每位学生不同的情况设置不同的考题，每一位考生在同一考场面对不同的试卷和不同的考题。在考试的过程中，出题顺序和题目内容将根据考生对上道题的作答情况决定，计算机根据考生的情况对下一道出现的题目进行适应性的调整。

更多的AI+教育是应用在教学环节。据公开报道，近两年来，国内50多家教育机构提出了“AI+”的发展目标。“AI+教育”到底可以做什么，场景也逐一清晰，目前已经被体验到的就包括——智能测评、拍照搜题、智能排课、表情识别、语音识别等。

各类研究机构也在相继设立。11月20日，浙江大学教育学院、浙江大学计算机科学与技术学院、网易教育事业部宣布联合成立智能教育研究中心，以更好地应对人工智能快速发展给传统教育带来的挑战，研究人工智能时代下STEAM教育的发展和未来。

“超人式的AI(The Artificial Intelligence)事实上现在并没有出现，我们还有很长的一段路要走。过去的40多年间，真正发生的是IA(Intelligence Augmentation)，也就是智能增强。”加州大学伯克利分校教授Michael。 Jordan在峰会上说。

他介绍，这包括数据处理、数据分析、搜索引擎、自然语言的翻译、推荐系统等。Michael。 Jordan在去年10月，成为阿里达摩院学术委员会首批10名成员之一。

AI的基础是数据。“松鼠AI把每个学科拆分成知识点，掌握所有知识点对任何一个老师来说是不可能的，就比如即使是一个老司机，也不可能记住北京市每一条小街巷、每一个理发店，但人工智能可以。它可以掌握所有的细节的纳米级的知识点，而且它知道这些知识点间海量的关联度。”乂学教育松鼠AI创始人栗浩洋在全球 AI+智适应教育峰会上说。

栗浩洋介绍，比如关于一元二次方程，ALEKS拆解为了13个知识点，而松鼠AI团队拆解为了107个；初中英语听力知识点拆分为了8000多个。

除了知识数据，AI更需要收集学生的学习数据。

“现在最难的是怎么样收集这些数据：如何描述教育过程中学生的状态、什么样的知识点是学生用最大的力度去学习的、如何通过大数据分析指导学生学到合适的知识点。这些数据的模型是怎么样的，我们现在还不清楚，还没有一个统一的认识。”华中师大国家数字化学习工程技术研究中心教授余新国在峰会上说。

“长期以来，我们发现了不同类型的数据，比如学生在做一道题上花的时间和点鼠标的次数，还有环境式的数据，比如教室里的摄像头、话筒、智能手表和智能椅子等，有这些环境数据我们可以更好了解学习者的状态。”Tom Mitchell说。

这些数据将决定AI算法的优化程度。“搜集了几万个孩子的几百万个错因之后，我们发现每一个用户的知识画像都不一样，所以必须通过解决每个人特有的错误原因，才能解决他未来学习的问题。如果没有AI的无穷算力，这是不可能的。”栗浩洋说。

但仅以应用程度最高的语音和图像识别技术为例，AI的进化仍只是开始。Tom Mitchell认为，语音识别和计算机视觉在不断接近人类的水平，而不能算是趋于成熟。

他认为计算机视觉和听觉将继续超越人类。比如，有一些高分辨率的摄像头已经能够观察到角落里的塑料袋，发现塑料袋在振动，可以用计算机视觉观察震动当时，并据此判断(附近)人说话的内容。

“计算机视觉不会止步于人类的水平，它会超越人类视觉，我们将把它作为一种感应设备来获取人类无法感知的信息。”Tom Mitchell说。