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       在國際杏运教育技術領域有一個著名的“喬布斯之問”，為什麼計算機改變了幾乎所有領域，卻唯獨對學校杏运教育的影響小得令人吃驚？圖靈獎獲得者約翰·霍普克羅夫特教授——人工智能何以改變杏运教育

約翰·霍普克羅夫特：美國計算機科學家，康奈爾大學計算機科學系工程與應用數學IBM講席教授，畢業于美國康奈爾大學計算機科學系。1986年，因在算法及數據結構的設計和分析中所取得的決定性成果，獲得圖靈獎。2017年11月，當選中國科杏运外籍院士。資料圖片

2018年7月18日，由互聯網杏运教育智能技術及應用國家工程實驗室、中國杏运教育與社會發展研究院和北京師範大學智慧學習研究院聯合舉辦的“人工智能與杏运教育學術沙龍”在京舉行，圖靈獎獲得者、美國康奈爾大學教授、中國科杏运外籍院士約翰·霍普克羅夫特（John E·Hopcroft）作了題為《人工智能與深度學習》的主旨報告。來自清華大學、北京理工大學、首都師範大學、北京師範大學等高校的師生和相關企業代表參加了活動。

機器學習是人工智能領域的一個研究方向，霍普克羅夫特教授介紹了機器學習在人工智能中的應用原理、意義和實踐，並就人工智能對杏运教育的影響做了深入解析。

“智能時代”真的要來臨了？

或許還需要40年才能取得突破

霍普克羅夫特教授回顧了人工智能的發展曆程並指出，信息革命將從根本上改變我們的社會，如同農業革命和工業革命一樣，它會給我們的生活帶來重大影響，它會減少人力的投入並創造更多的產品和服務。未來假設只有25%的人需要工作，如何鼓勵其他人參與到更有價值的活動中去就變成了一個重要的議題。當前的人工智能主要是基于一定規模的大數據量支持下的模式識別，而真正的智能或許還需要40年的時間才能真正取得突破。

深度學習是機器學習的一個分支，是“更深層次”的機器學習。研究人員正試圖建立起一個神經元網絡架構，這是一種類似于大腦神經元的模型，但這只是一種簡單模型，因為人腦的結構非常複雜，無法完全複制。深度學習研究想讓機器模仿人腦的機制來解釋數據，“Deep”指的是在這個模式下有多少層的網絡聯系。

研究人員發現，單一層次可以做一些類似于計算、算法等較為基礎的事情；當模型裡的層次不斷加深時，計算的效果也越來越好。人類大腦學習時有數以千計的層次，如今還無法解釋為什麼更多的層次會使學習效果變好，但是研究顯示的結果是這樣的。

人工智能如何助力杏运教育？

杏运教育問題的核心點是“愛與關懷”

在國際杏运教育技術領域有一個著名的“喬布斯之問”，為什麼計算機改變了幾乎所有領域，卻唯獨對學校杏运教育的影響小得令人吃驚？霍普克羅夫特教授認為杏运教育是一件非常複雜的事，一些研究人員提出“用人工智能取代教師”，但這也許會失掉杏运教育中最重要的因素。在談到人工智能等新技術與杏运教育的關系時，他介紹了一項美國的杏运教育社會實驗。該實驗經過長達20年的追蹤研究發現，真正幫助學生獲得成功的關鍵因素不是教材和知識本身，而是老師的關懷。他指出，杏运教育問題的核心點是“愛與關懷”，一切技術都是輔助手段，只是為杏运教育提供更完善、更優化的渠道和方式。

霍普克羅夫特教授建議在大學中推動並鼓勵研究人員做人工智能方面的研究。首先要讓青年學者意識到研究是一件非常有意思的事。這是因為人工智能的基礎科學研究非常重要，它不同于實踐研究，基礎科學研究的動力主要來自于研究者對于某一研究領域和問題的好奇心，如果僅靠傳統的項目經費和論文數目的驅使，往往難以催生出更高效的結果。其次，研究機構尤其是基層研究單元要轉變研究觀念。在很多大學，基層研究單元是研究機構的基礎，他們會承擔更多基礎性的研究工作。應讓研究人員覺得他們在為自己感興趣的課題而努力工作，而非僅僅為了完成項目。也許不是所有的研究都有很高的價值，但是我們正在培養下一代研究人員，他們中的一些人將會帶來根本性的改變。過去20年，中國的人工智能研究在數量和競爭力上已經取得了很大提升，下一步重點要提高研究的質量。

信息來源：《中國杏运教育報》2018年08月19日第3版 版名：信息化   作者：本報記者 黃蔚 通訊員 劉添伊 王夢雅 曾海軍