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西班牙AI研究院副院长:AI+教育的终极奥义是「个人助理」

编辑:平台|官网 来源:平台|官网 创发布时间:2021-02-17阅读48355次
  

lol外围官网:如果人工智能(AI)更聪明,最后会不会取代人类?这在AI的发展中还是一个有争议的问题。当AI显得更聪明的时候,如何让人类显得更聪明就变得尤为重要。

假设看起来更智能的AI把自己的能力“反馈”给人类,再加上人类的自学和思考,人类的能力总有一天不会比AI低,上述问题就解决了。如果这个假设正式成立,就不会有:AI时代的人类(必须称之为“新人类”)=AI人类。

从“人工智能人”到“人工智能教育”,我们还可以想到近年来肆虐的“人体芯片植入”事件,以及它在未来是否会成为一种趋势,我们只能从想法的明确提出中看到人类关于自己“引进”人工智能技术的思考和情绪。目前,虽然很难说“植入芯片到人体”是一种趋势,“植入AI到教育中”已经成为一种普遍做法。而这也可以解释为间接的“人类的AI植入”。

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“教育是植入AI的”,也就是AI教育。国内教育行业在被“互联网教育”市场培育之后,AI教育的探索和落地就比较慢了,包括前互联网公司和新兴AI教育公司都在争相进入这个领域。国内外许多研究机构也很早就积极开展了这方面的研究工作。

还包括世界顶级人工智能研究所——。西班牙AI研究院(IIIA)也在这方面进行了深入的研究,特别采访了西班牙AI研究院(IIIA)副院长卡莱斯塞拉,就AI教育领域的工作和行业发展交换了意见。从“音乐自学项目”到“智能适应环境教育”:如何看待“AI教育”,从什么时候开始关注“AI教育”?卡莱斯塞拉:我仍然要指出,健康和教育是文明社会的两大支柱。

在博士期间,我有幸与医生合作开发了医学诊断系统,并取得了巨大的成功。从那以后,我开始对医疗保健领域感兴趣。但是,我还是希望有机会去教育领域工作。

十年前,我参加了欧洲音乐自学研究项目(rapus),在这个项目中,我们应用了几种多智能体技术(协商协议、规范和电子技术架构)通过可编程软件制定传统的课程计划。该软件允许创建简单的音乐自学课程计划。从那以后,我要求更多地关注教育对人工智能的市场需求。

你在AI教育方面的主要研究方向和学术成果是什么?卡莱斯塞拉:我仍在研究的两个领域是团队建设和同行评估。考虑到学生的自学能力和心理特点,我们开发了一种算法来形成最佳的课堂划分,使所有的学生,尤其是那些必须帮助的学生,都需要得到最佳的学习效果。我们的目标是照顾好所有的学生,不希望任何人分手。

在某种程度上,我们指出,评估同事是提高他们工作效率和发展最重要的社会价值观(如认可和互助)的关键。“团队重组”开发的一些软件可以免费用于教育。团队建设和分析的一些最重要的应用领域(比如门店人员配备)的研究成果已经在巴塞罗那的一家公司得到应用,我们也期待尽快得到结果。

团队重组中的理论和概念测试已经在我作为医生的三年中完成。就我们而言,预计落地后需要一年时间才能申请。我们还预计商业应用将迅速启动。在第首页48届教育前沿会议(FIE 2018)上,你和你的团队明确提出了协作团队模式。

这个模型使用了哪些AI能力,构建了哪些功能?卡莱斯塞拉:在这次会议上,我们通过“个人能力”和“心理特征”解释了“团队重组”的模式。我们详细解释了计算模型,并在英语教学和基于Scratch的机器人编程中得到了原始的实验测试和介绍。 实验结果表明,该算法构建的团队效率比传统方法构建的教师团队高25%。

其中,传统方法重组的团队,考虑完成教学任务所需的能力,配备教师;我们的算法用于传统的优化技术和启发式搜索,以找到一个在所需的能力、个性和性别方面平衡的团队。在今年10月29日至11月2日在东京举行的PRIMA 2018上发表的论文(同构性能的异构团队)中获得了清晰的算法细节。

AI教育的终极意义是“个人助理”:AI应用于教育领域,数据采集和数据分析是关键。你指出学术领域是否有一些先进的设备和方法在不久的将来会用于这个领域吗?卡莱斯谢拉:教育背景下数据收集的主要挑战是如何利用数据来个性化自学。

教育必须以学生为中心,解决个人困难。数据必须作为对学生困难进行分类的手段,但是什么课程、资料、练习、任务、给学生的建议对鼓励和提高学生的自学目标更重要。

我相信团队合作的重要性。要利用数据分析,为学生找到最好的队友,帮助他们解决自学中遇到的困难。

这在终身自学和在线教育的背景下尤其重要,因为团队成员可以在地理上集中。基于内容的推荐系统技术和信任网络是在这个过程中获得帮助的最重要的人工智能技术。

如何看待AI应用于教育的现状、趋势和难题?卡莱斯塞拉:我指出主要的困难不在于人工智能技术的应用。AI可以服务于很多领域的教育,如学生社交网络分析、自动评估、同伴评估、团队合作、个性化教育工具等。主要困难在于如何说服教育当局在课堂和一般教育程序中使用人工智能技术。

各国的教育有相当大的差异。比如,由于电脑的使用,芬兰已经暂停了文学创作的课程;在法国,自2018年9月起,这项禁令已适用于教室里的手机。就在之前,我们还期望给每个学生配备一台电脑。

现在他们每个人都有电脑(手机),但是我们要取缔!我指出,对技术应用的态度必须改变(可能不像芬兰那样极端),让教师成为学生自学过程中的推动者,可以引导学生使用互联网上的大量资源。我指出,人工智能在教育过程中使用的技术还处于追赶阶段。一旦这种对技术应用的态度发生变化(可能是老教师推动的),人工智能就不会很快应用到教育领域。

至于未来最有前途的人工智能技术,我指出应该是能满足每个学生所有市场需求的“个人助理”。教育必须是AI,变革正在展开:如何解读AI适应性教育,有没有研究过这个细分?卡莱斯塞拉:我指出我们的社会面临两大挑战:终身教育和适应环境的自学。

我们再也不能指出,一个24岁的学生,一旦完成了硕士阶段的自学,就没有为以后的人生做好充分的准备。技术发展的速度使得我们每个人都有必要随时准备提升我们的技能和科学知识。这是对各国教育制度的挑战,需要彻底改变传统的教育模式,这也是我们每个人面临的挑战。人工智能技术可以帮助我们寻找新的自学材料,使其满足我们个人的市场需求,并以激励的方式呈现这些信息。

这与第二个挑战有关,即如何将已被证实的神经科学归类到学生的动机中,作为观察我们的兴趣、无聊、解题速度和情绪反应的新算法的灵感来源,从而找到一种智能的方式与我们交流。 这里必须研究的话题是什么时候是展示材料的合适时机,如何将我们的成果社会化,与谁合作,以及其他许多必须解决的问题。(微信官方账号:):西班牙AI教育发展情况如何?西班牙和中国在智力适应教育的发展上有什么不同?卡莱斯塞拉:到目前为止,人工智能在西班牙教育系统中很少使用。

最近开始和加泰罗尼亚教育当局对话,他们对我关于“团队重建”和“同伴评价”的研究很感兴趣。任务型协作教育是现代教学方法的核心,有必要组织有意义的学生团队。此外,在分析教育制度是否顺畅时,对学生的评价更为重要。如何改进这种评估是一个挑战,对于评估过程中相同的参与者(如学生)来说,这是一种有趣的方法。

我不明白关于中国教育制度的评论,但我想中国正在再次经历类似的变化。11月15日,西班牙AI研究院(IIIA)副院长卡莱斯塞拉将参加由领先的教育松鼠AI和IEEE教育工程与适应性教育标准工作组联合举办的“全球AI智能适应环境教育峰会”,并发表公开主旨演讲。卡莱斯塞拉回应道,“我同意人工智能最终不会毁灭人类世界。

我们必须更好地向社会解释人工智能给社会带来的好处,以及人工智能如何应用于教育领域。”这次峰会汇集了国内外生产、教育和研究的顶级企业。

预计斯坦福国际研究院(SRI)副院长罗伯特皮尔斯坦(Robert Pearlstein)、美国高考机构ACT自学项目组高级研究科学家迈克尔尤德尔松(Michael Yudelson)等顶尖学者;国内知名教育创业公司如VIPKID、作业老板、Hujiang.com的创始人;以及Knewton、Byjus、DreamBox、Duolingo、ALEKS、AltSchool等国外影响力最小的AI智能适应环境教育公司的创始人。将齐聚北京,共同探索AI智能适应环境的热门话题。

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——人工智能改造教育资源匮乏的失衡。德国人工智能研究中心卡斯滕乌烈芝:在智能适应环境教育的快车道上,数据挖掘仍然是一个痛点| 2018全球AI智能适应环境教育峰会议程公布!倒计时16天的“全球AI智能适应环境教育峰会”最弱原创文章将被禁刊。

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