1樓：xf原點
2023年，ibm 沃森在智力問答競賽中擊敗人類，贏得冠軍，成為人工智慧史上乙個里程碑。此後，ibm沃森向醫療、法律等領域拓展，轉型成為智慧型醫療系統，以及如果高考機械人考上清華北大，也許會成為另乙個里程碑。
會思考的高考機械人
與 alphago一樣，高考機械人並沒有實體，而是乙個能自動解題的人工智慧系統。據介紹，跟以影象識別和匹配為主的拍照搜題技術不同，通過提前學習和訓練，高考機械人能夠解答從未出現過的新題目，並給出詳細的解題步驟。
圖為日本高考機械人torobo-kun
為什麼選擇參加高考？日本高考機械人 torobo-kun的研發團隊曾對此作出過解釋，計算機擅長計算，因此，它能夠輕易在專業象棋、將棋等對弈遊戲擊敗職業選手，但高考是人類社會的一項高難度測試，對計算機來說，答高考題需不僅僅需要強大的計算能力，更重要的是理解人類的思考過程，以及處理資訊的過程。如果通過高考，也代表著人工智慧領域的新突破。
學霸君創始人張凱磊稱，希望通過此次 pk展示人工智慧在教育領域的進展，他對這場特殊的高考充滿信心，「在學習了幾千萬道題目之後，機器已經能夠像人一樣思考知識點，並一步一步輸出解題過程，而不是簡單的暴力計算」。
據了解，ai-maths學習了小學到高中的 7000多個考點，運算量可達到 2的 800次方，其研發團隊準星雲學的創始人林輝認為，跟 alphago相比，高考機械人的研發難度更大，原因在於，用計算機語言描述圍棋規則相對容易，但研發高考機械人，首先需要讓系統理解人類語言。「比如遇到沒學過的生詞，人類會聯絡上下文去推測詞義，猜對是比較容易的事；而機械人卻會卡殼。」他解釋說。
這正是日本高考機械人 torobo-kun放棄高考的原因。自 2023年起，torobo-kun每年都會參加日本高考，它的目標是考入東京大學，在此前的多次考試中，其物理成績不錯，但受制於語言處理能力，在其他科目的成績並不理想。日本高考機械人的研發負責人 noriko arai教授表示，在目前的技術條件下，考上東大很難，她解釋道：
「人工智慧系統無法理解必要的資訊，閱讀和理解句子含義的能力存在侷限。」接下來，放棄高考的 torobo-kun會被應用到資料分析領域。
ai如何自動解題？
自動解題系統是人工智慧領域的前沿性研究，涉及到人工智慧技術的多個領域，包括影象識別、語音識別、自然語言處理等，據學霸君的首席科學家陳銳鋒介紹，其解題過程涉及到三個步驟：
一是理解和識別人類語言，把題目變成機械人可解碼、可理解的語言，即通過自然語言處理將人類語言轉換為形式語言。
二是邏輯推理，利用計算機的知識語言網路，模擬人類處理資訊的方式和策略，找出最佳解題路徑。
三是用人類的語言回答問題，並給出詳細的解題步驟，即將形式語言轉化為自然語言。
其中最大的難點在於讓機器理解人類語言，這也是自動解題系統被公認的核心問題之一：自然語言處理中的語義分析。機器需要首先識別人類的語言，並分析其含義，其中包括各類常識、謎語等隱性的線索，比如數學經典問題雞兔同籠，其隱含條件是雞有兩條腿，兔有四條腿，而計算機可能並不知道這類常識，它更擅長規則下的精確計算，但人類的自然語言並不精確。
比如在物理解題過程中，假設忽視物體的大小，以及假設摩擦為零之類的思考方式，計算機並不能理解。
ai-maths同樣遇到了這樣的情況，當題目中出現機械人從未「學習」過的生詞，比如投資、理財等，它會由於無法理解而卡住。
另外一點則是邏輯推理能力，不同國家的高考機械人研究團隊發現同乙個問題：在不同科目的嘗試中，機械人在文科解題中表現更好。原因在於，理科強調邏輯理解和推理能力，而機器學習在這個領域還未取得重大進展，目前更強調記憶、計算等能力。
因此，數學自動解題
高考機械人如何改變教育？
正如研發 ibm 沃森並不僅僅是為了參加智力答題競賽，高考機械人也並不是人工智慧系統研發的最終目的。從學術上來講，高考機械人可以檢驗人工智慧在多大程度上能夠模擬人類的思考和理解過程，就實際應用而言，則是要利用技術進一步提公升老師和學生教與學的效率與效果。
2023年，科技部啟動 863專案「基於大資料的類人智慧型關鍵技術與系統」，訊飛研究院副院長王士進表示，三年來取得了很多進展，包括認知推理解題、語文學科自動作文寫作、地理學科基於知識圖譜自動知識抽取的主觀題答題、歷史學科基於深度學習的推理解題、基於 ocr手寫文字識別的多維度智慧型答題評閱等。
這些技術在教育領域都有其應用場景。
智慧型助教
可以為學生提供實時答疑服務。ibm waston在教育領域推出了jill watson應用，試圖成為課堂裡面的新助教，負責為學生提供實時反饋和答疑服務。2023年，該應用在喬治亞理工等學校投入使用。
經過研究團隊的除錯，jill能達到 97%的正確率。
自動批改、閱卷
自適應教學系統
此外，人工智慧的發展為教育從業者提出了乙個新的問題：在人工智慧時代，我們需要什麼樣的教育？日本的noriko arai教授表示了自己的擔憂：
「乙個沒有閱讀和理解能力的機械人，成績居然超過絕大多數高中生，而大多數學生只是填鴨式學習，並沒有真正理解知識，相較而言，ai在記憶方面做得更好，因此我們需要新型的教育。」
據說現在高考要考機械人程式設計題了，是真的？
2樓：褪z藠蕞o芷綯
部分省市確實已經把
bai程式設計納入了高du考的科目當中
zhi，但目前還沒有全面普及，dao不過遲早都是要考內的，避免不了，容畢竟人工智慧時代機械人教育已經成為乙個趨勢了，我侄女他們學校小學就有機械人相關的科學教育課程了，要是年級還小的話建議你去報個機械人教育的培訓班學習一下吧，現在還來得及，比如樂高機械人、壹號全腦機械人等等，這些機構貌似做的還不錯~
3樓：匿名使用者
你好，中學階段還沒有學習機械人程式設計，高考如何會考，不要聽信謠言
機械人參加高考的效果怎麼樣？
4樓：可愛的靚哥哥
在6月7日高考第一天裡，有一位特殊的「考生」開始了它的高考「首秀」。它就是人工智慧機械人「ai-maths」。在斷網斷題庫的環境下，ai-maths用時22分鐘完成了北京卷文科數學高考題，成績為105分(總分150分)。
之後，ai-maths挑戰全國二卷數學卷，用時10分鐘，成績為100分(總分150分)。
與此同時，在北京，另乙個人工智慧機械人aidam與6名往屆高考狀元了一場「北京卷文科數學」的人機大戰，最終aidam的成績僅與高考狀元的平均分相差1分。
人工智慧機械人高考「首秀」：斷網斷庫
6月7日18時10分許，一場特別的高考模擬在成都高新區天府新谷園區10號樓舉行，考生是人工智慧機械人「ai-maths」。
ai-maths誕生於2023年，是成都準星雲學科技****依託清華大學大資料、人工智慧、自然語言識別等技術，研發的一款以自動解題技術為核心的人工智慧系統。
ai-maths是乙個黑色的大機箱，被安排在一間完全斷網的房間內，並用警戒線圍起，黑色的伺服器機箱中有11臺伺服器負責解題。為保證考試公正，考試現場沒有人可以操作這些伺服器。房間門外貼有「所有裝置斷網段庫」的標識。
所謂斷網斷庫意味著，模仿考生封閉環境的閉卷考試;測試複雜邏輯推理能力與聯想能力;斷絕一切可能的外界支援，包括專家系統庫。這也是人工智慧技術的核心——斷網斷庫場景下的綜合邏輯推理能力。
斷網斷庫小樣本訓練是國家863類人解題專案的要求。由此來驗證系統是否能自主形成學習複雜邏輯推理和數理思維，鍛鍊系統超越人類力所能及的思維能力以及類人的舉一反三聯想推理能力，為跨行業應用做物美價廉的技術支撐。
高考機械人最大的問題：讀不懂題
「ai-maths」分別挑戰了北京卷文科數學以及全國二卷文科數學的考試，分別用時22分鐘和10分鐘，得分為105分和100分。這個成績接近於此前研究人員為它設定的110分的目標。
兩次考試具體得分如下：
北京文科數學卷，選擇題滿分、填空題20分、解答題45分，全卷105分;
全國卷二選擇題55分、填空題20分，解答題25，全卷100分。
在選擇題和填空題上，「ai-maths」表現十分亮眼。丟分環節主要是解答題，有些題目甚至是0分。
這相當於中等成績水平的高中畢業生。
由於高考數學成績尚未出爐，人們還無法判斷ai-maths和人類考生相比到底處在什麼水平。不過，閱卷老師現場評估認為，
「看不懂題。」研發高考機械人最大的難點在於，要讓系統準確理解人類語言。
作為「家長」——成都準星雲學科技****ceo、清華大學蘇州研究院大資料中心主任林輝指出了「自家孩子」在答題時的乙個弱點，
林輝說，「直接用數學語言表述的應用題它可以輕鬆解答，但它最大的弱項是不能理解考題裡場景式的描述語言，它會讀不懂題目。」
高考數學機械人為何會讀不懂題目?對於這個問題，林輝打了個比方，如果題目是10-1=?人工智慧系統可以輕鬆作答。
但如果題目用了場景描寫將其表述為「小明有10個蘋果，小麗吃了乙個，請問還有幾個蘋果?」面對這樣的情況，人工智慧系統就「傻」了，「它不理解小明是什麼、小麗是什麼、吃又是什麼意思。」
實際上，為了「ai-maths」迅速克服這解題的弱點，準星雲學科研團隊此前對「ai-maths」已進行了500套試卷、12000道題目的魔鬼式訓練。
研究人員表示，ai-maths在自然語言識別方面還有待提高。用參與閱卷的數學老師的話說，ai-maths要考好數學，還得先學好語文。
研究人員相信，經過更多的訓練和學習以後，未來ai-maths會取得更好的成績。
6名往屆高考狀元1分險勝智慧型機械人
而與此同時，在北京，一場高考的人機大戰也打響了。
由中小學智慧型化教育公司「學霸君」自主研發的智慧型教育機械人aidam，首次與6名高考理科狀元在北京同台pk，解答2023年高考文科數學試卷。
最終，aidam僅用9分47秒就答題結束，成績為134分。6名高考狀元的答題時間是55分鐘，成績平均分為135分。
據「學霸君」創始人張凱磊介紹，為了便於展示，aidam答題放慢了速度，平時每道題完成時間應該在7~15秒。
據了解，「學霸君」投入數年時間，集200多位技術人員之力進行智慧型教育機械人的研發。資深教師和工程師在7000萬道題目之上構建了推理引擎和龐雜的知識元，機器在所有的解題路徑中探索出最簡明的一種。
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