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【中國智能制造網 名家論談】每年一度的高考都是數百萬考生人生中的重要時刻。現在，除了人類考生，人工智能也參與到了高考中來，許多AI公司都躍躍欲試，想要打造一款“高考”機器人。
6月7日-8日兩天，對于中國絕大多數考生來說，是將要改變他們人生的日子。
不過，今年的考生有些不同。除了人類以外，還有新的一類考生：AI，今年日本人工智能 Torobo-kun參加東京大學入學考試，已經有學霸君及四川的準星云學兩家公司宣布將要以自己制作的 AI 挑戰數學高考。未來，還有更多的 AI 公司準備躍躍欲試，準備做高考界的 “Alphago ”。
不過，在這個 AI 挑戰高考的熱潮中，有一些問題仍然值得人們思考：為什么要讓 AI 參加高考？AI 能夠考到多少分？AI 會如何參與高考閱卷，尤其是主觀題和作文？AI 會如何顛覆和改變現有的教育？
昨日，科大訊飛輪值總裁吳曉如與硅谷前沿技術教育平臺 Udacity 中國區的負責人 Robert，昨天通過斗魚直播平臺進行 “人工智能顛覆高考” 的尖峰對談。以下是其中部分的摘錄。
Robert：到現在人工智能的技術有什么樣的一些變化？現在高考機器人已經可以做出來了嗎？
吳曉如：應該說就是在過去的一段時間里，大家可能是在做學科領域的知識圖譜的構建。就是要讓機器懂數學。什么叫懂數學？因為機器不是人，它要有一種它的表征的方式，所以我們要為這個機器構建各種知識的知識圖譜。第二個實際上要在自然語言的理解上下功夫，這其實不是一件很容易的事情，要做很多工作。
現在在數學這個學科上，機器已經能夠做對很多的數學題目。但高考不是我們的核心，我們真正的目的是在這個過程中，能夠實現一系列技術的突破。這些技術突破要在應用界形成一些反彈應用，叫“沿途下蛋”。比如，現在在電話客服里面，可以作為一個機器接線員可以幫助人工接很多的電話，可能虛擬的機器人可以走到老師的身邊，可以變成老師的一個AI的助手，幫助老師處理很多教學中的事件。
我們中間有一些研究成果，實際上已經進入到社會里面，成為大眾應用。在今年全國人大的時候，我們慶峰董事長給我們總理演示了一段我們的機器翻譯系統，就是口語對口語的翻譯系統，其實這個也是我們整個項目中間的一個(應用)因為在英語考試的時候本身就要做各種翻譯。再比如我們現在在高考的閱卷上，可以幫助老師去更有效率的或者越更準確的去閱卷。
Robert：那你覺得現在我們這個訊飛的高考機器人就是在我們高考能考多少分？我們還有多遠要走？
吳曉如：實際上這是比較復雜的一個話題。，現在我們這個機器人能考多少分？我還真不能說，因為個高考是一個比較嚴謹的事情。第二個我大概先要講一下訊飛在整個863這個項目里面我們的定位和角色，其實這個項目聚集了國內大概是七八家國內當時的一些單位，包含我們中科院、北京大學、清華大學，我的印象中可能還有南京大學、成都電子科技大學，包含了的一些研究機構，訊飛是這個研究機構里面的牽頭單位，我們叫牽頭項目源單位，我們執行總裁胡郁是這個項目里面的科學家。訊飛還有一個角色，就是我們是這個項目的測試單位，測試單位就是比如說做語文的、做數學的，我們提供一些底層的平臺技術給大家分享，但是比如說有專門去做語文的、做數學的，他們做的后的這個結果怎么樣？要測試。
其實這個測試不是一件很容易的事情，舉個例子，我現在拿一套題目，這套題目已經已經在網上能找到了，那我通過簡單的搜索手段，我也能把這些題目很好地解答出來，那這個算不算機器能夠解答這些問題？肯定不算是。所以我們在測試的時候還要提出一系列的測試的方法，要保障機器是通過真正的后臺知識的本體積累和推理分析，能夠就像人一樣把一個題目進行解答，所以訊飛做的測試機構，現在因為還沒有對我們各個試卷在公開公正的情況下進行一個全面的測試，所以你講多少分？可能在大家在場的情況下還不能說這件事。
從另外一個方面來說，現在我為什么說這個事情比較復雜呢？就是說個技術在不斷的進步，但是高考本身命題也在不斷的進步，我們經常在學習的時候，我們講的高考是為國家選拔人才，我們在學習的過程中講各種知識要活學活用，其實現在高考的題目越來越靈活，越來越綜合性，所以這些題目的處理對機器來說越來越困難，所以假定我們當時是在2013年和2014年，我們在這個課題的時候，把2014年作為一個靜態的點來看，我覺得我們到2019年的時候通過2013年的高考沒有問題，但是我們現在也和有一些考試機構的專家在一起溝通，發現他們在出這個題目的過程中，很多的題目就必須包含你人都有很多的一些理解，你要做很多中間一些邏輯性的轉換，才把一個題目能做得好。所以我覺得從這兩個動態的變化，技術在動態的變化，考試的題目也在動態的變化，機器要到2019年或2020年的時候機器人通過那個時候的考試，實際上我覺得還是有一定的挑戰，這個就是要我們這個項目組里面大家要做更多的努力。
還有從一方面來說，就從整個未來高考為社會選拔人才的角度。我們講社會進入到了一個人工智能的時代，因為人工智能在高速發展，現在講人工智能都會下圍棋了，他還可以干很多事情。我今天舉了例子，還可以做翻譯，以后可以做那種速記，可以做電話接線員。從一般邏輯來說，以后通過高考的大學生們，他應該不只是會做機器會做的事情。
當時我們做高考機器人時候，其實美國也有一個高考機器人，華盛頓大學的圖靈研究中心，他們希望他們的機器要通過美國的生物考試。據說日本也有一個同樣的計劃，希望他們的這個機器是能夠通過東京大學的考試。東京大學(在日本)是好的學校，盡管他的機器已經能夠相當于日本國內的排名前百分之30的水平，但是講它要通過東京大學(的標準)我也覺得(目前)基本不可能，因為東京大學是比較的學校。當然就是從技術的發展的角度來說，我們覺得達到前 20% 還是比較有信心的。高考的壓力還是不僅在孩子身上，還要在這個機器人身上。
Robert：這個機器人我看到他還能閱卷，包括識別大家寫的主觀題，作文，對吧？吳總能不能介紹一下，就是這個開發作文閱卷的機器人難點是在哪里？技術上來看。
吳曉如：實際上我們今天看到這個閱卷，是對作文的閱卷，實際上作文的閱卷它是一種主觀的，整個我們在考試中，它實際上是有客觀題和主觀題客觀題，比如說ABCD，你選了以后他是不會評分，是不會有差異的，但是作文題你即使安排兩個水平比較高的老師，組學生的作文進行評閱的話，肯定還是有差異的，所以在這個評閱過程中，需要在從很多不同的一些維度，對這篇作文的水平進行評判。
整個主觀題的自動評閱技術，實際上訊飛一條線走過來，走了很長的時間。我們在早切入這個技術的時候是從口語開始，我不知道你有沒有參加過中國的普通話考試，在中國你要當老師的話，或者記者、公務員有些窗口型的行業要通過普通話考試，早的時候普通話考試它也是一種主觀性的，需要你朗讀一些句子，說一些話題。
我們當時次因為早訊飛是做語音識別，我們是通過這個評分來逐步的進入到了教育相關的行業里面，講起來比較有意思。有一次，一個我們教育領域的一個主管的領導到訊飛來，我們給他介紹了相關一些技術語音識別的技術。他看了以后，當時就產生了一個聯想，因為他是那時候是主管普通話考試的。所以當時就是說這個技術我們很需要在中國考普通話的應用上。
(考普通話的應用)實際上以前是一件很麻煩的事，大部分需要測普通話的都是大學生。我給你舉個例子，比如說像北京的首都師范大學，大概有六七千學生以上，那你這六七千學生要都要考普通話，每個考普通話的考生需要2到3個，那時候叫測試員，測試員2到3個老師花10到15分鐘給一個人測，那你就可以想象到要把六七千學生測完是一個多浩大的工作量，所以那時候他跟我說了：你們能不能去解決這個問題？
(我們)后來到一些師范大學去調研，就發現幾件事情，件事情是發現整個考試組織難度非常大，就是把一棟非常大的樓封起來，要考好幾天才能把這些學生考完，我就覺得這個事情技術是有用武之地。第二個就是測試，(我們)當時就問，一個學生或一個老師給(學生)測就行了嗎？為什么要兩個老師給他測，三個老師給它測？他講因為這是主觀評分，一個老師經常測試的時候可能是會有不準的地方。那我就在想，機器該怎么去測？后是采用機器學習的方式去測的。
我們當時是怎么做的呢？個，我們要選定一個學習的對象，但是請國內各個方面的語言專家給我們推薦哪些人是在語言測試上比較牛的。后找了一組的專家，我們請這組專家給我們留下了很多的測試樣本，以這些測試樣本作為我們機器學習的對象。(相當于用)機器建立一個模型，用這個模型來測試。在測試普通話的時候，我們在這個技術上花了很長時間。我們當時研究團隊里面有一個同事有天跟我講，他做了幾次試驗都覺得應該差不多了。但我們怎么來評估他講差不多？我們怎么表明我這個技術可用了？當時，我們就在現場考試，我們就把機器當成是一個測試員，當時現場考試是有兩百個考生在考，同樣我們也是一樣的，請了一組高水平的專家對這兩百個考生進行了評分，評分完了以后把這一組專家評分的平均分作為標準，當時現場是有20個老師在給這200個學生在測，機器當成第21個人來測，后來測試成績出來以后，我們講兩個指標，個21個人和機器結果都和專家的平均分去比，絲毫不差。第二個比我們叫相關度，就是對一組學生排序，專家有一組排序，我們機器有一種排序，結果(專家的)名，(機器)排序高。
當然，對整個普通話測試來說相對來講，因為它是有一個規范的，所以難度比這個作文稍微小一些。但其實沿用的是同樣的思路。
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