机器学习现在很热，而且只会越来越热。这两年，这两年，人们对构建机器自主“学习”、改进技术操作的复杂算法非常感兴趣，称其为“人工智能”，或者更好的“机器学习”。然而，这样的工作实际上已经持续了几十年。比如说，人工智能进步协会(AssociationforTheAdvancementofArtificialIntelligence)早在年就已成立。一些人甚至把关于人工智能的想法追溯到希腊人，或者至少追溯到20世纪40年代可编程数字计算机的早期阶段。近来，BloombergBeta机构的投资者ShivonZilis在下一盘很大的棋。他想把机器学习应用到各行各业，当然，教育行业也被他盯上了。不过，一些技术专家总在担心危险的存在。正如《纽约客》所写的那样，埃隆马斯克(ElonMusk)关于AI的预测一直都是人类会走向世界末日。而据《大西洋月刊》报道，就在上周，悲观派代表人物马斯克与乐观派代表人物马克61扎克伯格(MarkZuckerberg)怼上了。尽管如此，投资者仍然忙着攻城略地:就在上周，利用机器学习算法向万学生教授英语的英语流利说C轮融资近亿美元，以推进其工作。在教育领域应用机器学习意味着什么呢？7月下旬，EdSurge在旧金山组织召开了一次聚会。与会者包括亚当布卢姆(CEOofOpenEd)、ArmenPischdotchian(IBM沃森的学术兼技术顾问)、KathyBenemann（CEOofEruditeAI）,以及KirillKireyev（instaGrok的创始人，TextGenome和GYANT的技术主管）。以下是对这场AI教育界顶尖专家对话的部分摘录:Q:人工智能已经承诺要改变几代人的教育。这还有多远?现在出现什么不同了吗?Pischdotchian:如果你回想一下早年的教育模式，我们称之为“工厂模式”，老师们对所有学生一视同仁。当然，这不是我们今天要讨论的话题。像ChanZuckerberg（Facebook马克扎克伯格之妻）领导的团体正在寻求彻底改革这种模式的方法。教育不能再按照工厂模式来做了。这不是可持续的。对于今天的孩子来说，认清楚未来工作的需求是什么很重要。Kireyev:我们可以看到目前在线教育内容数据的爆炸式增长，数据帮助我们及时看到学生们正在做的事情，这比以前要快得多。例如，当孩子们从事Scratch（简易编程）工作时，因为他们的操作是基于网络的，所以你可以看到他们是什么时候开始观看视频，什么时候停止。因此，你可以对他们的行为保持足够的洞察力。透明的数据收集是非常有价值的。你可以直接使用智能设备来收集数据，这也是为什么越来越多的人试图使用人工智能和机器学习来做事的原因。Benemann:我们比以往任何时候都需要有更多的数据。对我们来说，数据比收入更珍贵。有了更好的数据，我们可以更好地训练算法。但要记住的重要一点是，人工智能的创造者最终是人类。Q:好的，我们已经听到了教育内容数据的爆炸式增长，以及改变学校教育模式的必要性。还会发生什么事呢?Blum:有两大趋势正在发生，我们这边也是刚刚起步。第一，我们在和IMSGlobalLearning合作，而技术标准，如Caliper、xAPI（或ExperienceAPI）也是刚刚施行。第二，教育领域没有长期的数据。所以，如果你想将机器学习应用于教育，那么必须使用另一种方法――强化学习。这样尽管你没有一百万个数据记录，也可以去探索教育领域。这也是谷歌AlphaGo提升围棋技艺的方法。Q:我们在教育中看到了哪些应用?现在已经在使用了吗?Pischdotchian:这是一道在学习场景中如何发现痛点的问题。如果一个人的数学能力很强，那么系统该如何将其识别出来，然后告诉老师，使其成为更合格的学生导师呢？IBM正在和芝麻街（一档教孩子们读书的儿童节目）合作，使其成为大学里的机器学习发展平台。此外，面部识别技术也可以成为派上用场的“教师”：我们在麻省理工学院有一个活动，每个教室都装有摄像头（学生们也知道）。如果一个教授正在讲课，他不需要再抬头数一数多少学生在睡觉，面部识别技术已经可以识别出学生的情绪（如无聊、走神），然后系统向教授发送相关信息。一份来自ShivonZillis的机器智能3.0状态的调查Q:这是否表明，没有人工智能，市场上的“自适应”技术并不是真正的自适应?Benemann:自适应技术属于这一领域。有些教育工具是自适应的，但他们自称是“人工智能”(不过，我们有自己判别的办法)。Kireyev:Instagrok是一个视觉搜索引擎。我们使用机器学习来识别重要的事实、概念，然后让学生自适应学习。学生可以重新合成、组织知识。TextGeonome是另一个项目。我们正在建设一个基础设施来做深入的基于人为操作的词汇开发。我们考虑的问题是:根据学生的年级水平，他们接下来需要学习哪些单词呢?Blum:在参加ACT(美国高考)的过程中，我们
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