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AI人工智能教育要面临什么挑战呢?

AI人工智能教育要面临什么挑战呢?

发布日期:2019-08-09 作者: 点击:

  AI人工智能应用于教育行业,必定也要遭受一些挑战和困境,那么AI人工智能教育要面临什么挑战呢?

  某先生表示,“现阶段仍处于‘雷声大雨点小’的阶段。深度学习要在一个行业跑通,需要大量高质量数据和强大的计算能力作为前提,而在教育行业,需要对学生数据进行采集、处理,进而训练数据模型,提出解决方案。但目前来说,数据采集还是问题。”

  教育行业虽然公司众多,但大多数属于中小型企业,真正能够收集到大量数据的公司少之又少。而人工智能的核心前提便是高质量数据,只有这样才能训练合适的模型。就目前的教育行业AI产品来说,即使大家都打出了人工智能的标签,但能否真正达到自适应学习,还是要打个问号。

  据业内人士透露,目前大部分产品主要是利用大数据做穷举运算(鲸媒体注:当然,也有观点认为这样概括不太严谨),事先将各种可能的情况以及对应的解决办法输入到系统中,然后系统在接收到信息后会在数据库中查找映射内容,提取内容并返回。这种方式的“人工智能”是很受限制的,机器中所有的内容都是基于人类所知范围内,无法做到应对多变的情况,所以无法达到真正的“因材施教”。

  

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  对于AI人工智能教育如何突破?某先生则表示,“数据是一个必须条件,只有具备足够的数据,对机器学习的理解,跨界人才的加入,才能实现真正突破。在‘AI+教育’上,不能单单依靠外部技术能力,或者教育公司的数据,而需要教育数据与技术的完美融合,只有两股力量能够很好的交互在一起才能真正实现发展。”

  除数据外,人工智能在教育行业催生的需求还体现在人才上。

  创新工场执行董事张丽君在接受鲸媒体采访时曾阐述了她对此的看法:人工智能人才会分为几个层次。高层次是大学里研究人工智能的专家、教授,这是金字塔的顶层,这类人才数量偏少;第二层是能懂、会做算法、模型的人才;第三层是工程应用型的人才,具体而言是把算法变成在某些场景下工程化应用,这类人才的数量会多一些;第四层是能将这些应用写成API或结构化模块的人才;再往下就是常见的会写代码的人才,这层的人才数量相对来说很多,且可以批量化培养。

  有AI业内科学家表示,当前国内需要高精尖的人工智能人才,但缺口可能并不是很大。人工智能人才需要具备这样三个能力:搭建框架、调节参数、把握应用方向。

  人工智能数据涉及到迁移学习,例如国外英文方面的语义研究并不能很好地迁移到国内中文语义环境下。一个公司搭建框架实现AI的过程看上去很简单,实则很麻烦。在迁移过程中,框架可以搭建,硬件可以用资金购买,但难的是调节参数。调节参数不受人数多少影响,它需要一个漫长的过程,反复经过对比、训练、调节等环节来实现。

  而国内AI高端人才主要在国家实验室和一些巨头科技公司如BAT。“高校培养AI人才有难度,需要做漫长的AI项目,硕士阶段是无法解决问题的。那意味着要找专门做人工智能的博士,这个数量国内是有限的,更别说参与过项目运作。”而企业本身如果拥有AI人才,也会采取防御战略,留住人才,让AI人才的获取更加困难。

  AI人工智能教育是必然事件,人工智能的加入将为教育行业注入新的活力,日后也将深刻地改变和影响教育行业。如何不浅浮于表,触及深度学习,实现真正的人工智能且获得相应人才,也是有意布局AI的教育机构在追逐热度之余,必须要考虑的问题。


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