AI技術(shù)客：高考機器人為啥以1分之差沒能完虐人類？

　　幾天前，學霸君的高考機器人Aidam和6位高考狀元的場外PK又讓人工智能在教育領(lǐng)域掀起一個小高潮。最后Aidam取得134分的成績，以1分的微弱劣勢負于高考狀元（高考狀元平均分135分）。有點遺憾，人工智能沒有在高考這一年度盛事上再現(xiàn)AlphaGo完虐人類的場面。

　　高考機器人為什么沒有實現(xiàn)完虐？

　　其實在技術(shù)層面上，高考機器人是可以拿到滿分實現(xiàn)完虐的。那它為什么沒有拿到滿分？從既有的新聞報道來看，初步推測，Aidam解題分三步：

　　讀題并翻譯成形式化語言；相當于翻譯成內(nèi)部邏輯語言；

　　根據(jù)已有規(guī)則，使用內(nèi)部邏輯語言完成解題過程；

　　將解題過程或結(jié)果翻譯回來；

　　眾所周知，數(shù)學是邏輯體系最為完備的學科，題解過程中的所有邏輯均可從基本的定理和公理推導出來，因此只要讀題正確的話，解題應該沒有問題，即b步驟應該不是失分的原因。最大的失分原因，恐怕是計算機沒有理解題目的意思，或者有所偏差。目前有一點不太確認，就是Aidam是從圖片中讀取題目，還是人工錄入的方式讀題。

　　如果Aidam是以圖片的形式讀題，那么讀題的過程可以分解為兩個過程：光學字符識別（OCR）將題目圖片轉(zhuǎn)化為文字，另外就是使用NLP技術(shù)理解題目的意思。OCR技術(shù)，簡單來說，就是使用計算機識別圖片中的文本，目前廣泛應用于拍照答題和計算機視覺的其他應用。對于標準化的打印體，OCR識別的準確率非常高。因此，如果是識別試卷上的數(shù)學題，機器的識別度應該不存在問題。

　　所以，恐怕最大的問題是NLP技術(shù)有待提升。NLP技術(shù)，即自然語言處理（Natural Language Processing），指使用計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)理解、處理人類語言的技術(shù)，目前在智能客服、聊天機器人、新聞機器人等眾多領(lǐng)域廣泛應用。

　　與此相同，另一個機器人AI-MATHS失分的原因也是“讀不懂題目”。確實，自然語言處理（NLP）被譽為“人工智能皇冠上的明珠”，確實有非常大的難度。

　　機器人只能考數(shù)學嗎？是不是可以高考6門科目統(tǒng)統(tǒng)虐一遍？

　　很多人可能會問，為什么挑戰(zhàn)的是數(shù)學，其它科目是否也可以？

　　首先，選擇數(shù)學肯定是有原因的。數(shù)學邏輯完備，對于計算機來說是最容易推理的。在題庫類的產(chǎn)品中，最先整理出來的也是數(shù)學科目。

　　那挑戰(zhàn)其它科目是否也OK？學霸君的采訪中說目前在數(shù)學、理綜和英語方面已經(jīng)都有把握，不過語文還需要探索。

　　早在2013年開始，日本機器人Torobo-kun開始參加日本高考，據(jù)說物理成績不錯，但其他科目較差。今年由于理解題意太困難而放棄了參加。其實，我覺得只要有足夠的訓練材料，語文也是可以解決的。語文除了題意更加難懂外，相對于其他學科的額外難度，主要在與主觀題較多、較抽象上面。

　　事實上，機器的閱讀能力已經(jīng)有很大提升，在閱讀理解測試上目前微軟能夠達到76%的正確率。至于主觀題，也是可以嘗試解決的。目前學界已經(jīng)有很多利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）來寫古詩的，其效果看起來還不錯，甚至還可以寫藏頭詩。摘錄2首作詩機器人的作品：

　　海棠花—紅霞淡艷媚妝水，萬朵千峰映碧垂，一夜東風吹雨過，滿城春色在天輝。

　　鏡—照影金精映，釵頭角黍青，白發(fā)紅袖下，明月滿庭清。

　　這兩首詩的標題是人自由選定的詞匯，詩的內(nèi)容由作詩機器人完成。另外，國外還有很多人利用該技術(shù)作曲。

　　Ai-maths與Aidam有什么不同？

　　準星機器人AI-MATHS最終得分105，Aidam得分134，兩個機器人本身是否有高下之分？

　　從報道上看，成都準星云學科技有限公司推出的AI-MATHS與Aidam還是有一定區(qū)別的。由于AI-MATHS訓練樣本較少，并且是在斷網(wǎng)的情況下答題，因此雖然AI-MATHS分數(shù)較低，但在相同情況下，AI-MATHS能力未必低于Aidam。準星技術(shù)的設計初衷是在斷網(wǎng)的情況下，人工智能對于生活和學習的幫助，目前已經(jīng)開始幫助參加高考閱卷工作。

　　所以，可能不用太久，虐完理科狀元，高考機器人就可以完虐文科狀元。想象一下，機器人和人類PK寫天馬行空的高考作文，一起吟詩作賦還是很好玩的。人工智能技術(shù)突破的速度很快，可以實現(xiàn)的場景也將越來越多。未來，在教育領(lǐng)域的應用還會有更多更有意思的東西出現(xiàn)。

　　本文系獨家投稿，作者若弦，AI程序猿一枚。