Alphago人工智能帶給教育及職業(yè)教育領(lǐng)域的思考論文

Alphago人工智能帶給教育及職業(yè)教育領(lǐng)域的思考論文

　　今天Alphago的4∶1完勝，Alphago的最先獲三勝，讓我吃驚、震撼、失望、迷茫和極度的擔憂(yōu)。我自己從事數據預測以及數據挖掘的教學(xué)，Alphago中的蒙特卡洛樹(shù)算法我曾經(jīng)教過(guò)學(xué)生。當時(shí)，我就覺(jué)得非常有趣，但是，這些算法實(shí)際使用時(shí)會(huì )存在一個(gè)巨大的問(wèn)題，就是現實(shí)世界對結果的影響變量太多，所以這些決策算法的結果只能供決策者決策時(shí)參考。

　　經(jīng)過(guò)比較詳細研究Alphago的算法發(fā)現，它在布局階段的前20步采用人類(lèi)經(jīng)驗，之后開(kāi)始在人類(lèi)經(jīng)驗的基礎上融入了自己學(xué)習的權重，變得更加的理性以及所謂的大局觀(guān)。由于圍棋的復雜性，Alphago也不能在每步都能精確地知道當前棋盤(pán)中所有下法的勝率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以?xún)?綜合價(jià)值和勝率會(huì )超過(guò)50%的走法。從這幾點(diǎn)來(lái)看，這次的機器戰勝遠超過(guò)國際象棋中人類(lèi)被戰勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應機器的思維，發(fā)揮了機器的強項，彌補了機器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀(guān)和失望。因為，人生就是一盤(pán)棋局。如果50年后，有一個(gè)智能科技機器助手，它不能告訴你最終的未來(lái)，但是可以告訴你在幾年內的未來(lái)，你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實(shí)上，筆者在教授數據分析課程的這幾年中，一直在宿命論和未來(lái)不確定性?xún)煞N相對的觀(guān)點(diǎn)中搖擺。數據統計已經(jīng)有足夠的算法和可靠的實(shí)踐在某些方面做出人類(lèi)無(wú)法預計或預見(jiàn)的準確預測，只不過(guò)那些領(lǐng)域還很小，比如，庫存的預測、銷(xiāo)量的預測，等等。數據已經(jīng)在顯示其巨大的價(jià)值，而一旦數據預測技術(shù)能夠輸入足夠多的變量，采用類(lèi)似Alphago或更加高級的算法，進(jìn)而對你個(gè)人、你所在組織、公司、國家的短期未來(lái)甚至是長(cháng)期未來(lái)做出80%、甚至是90%的準確預測，你會(huì )怎樣去接受這樣的未來(lái)?!當然，不確定性仍會(huì )存在，這是一個(gè)好消息。在此，我對Alphago事件嘗試做一些思考分析。

　　一、Alphago戰勝人類(lèi)的幾種可能的基礎

　　1.Deepmind公司用十年的時(shí)間磨練，修改算法，雖然在算法上沒(méi)有創(chuàng )新，但是如何融合已有算、如何調整權重等多個(gè)方面，仍然是做了大量、艱苦的工作。

　　2.Google擁有超級大量的計算資源供Alphago的使用，也就是說(shuō)目前機器學(xué)習的過(guò)程非常的耗費時(shí)間以及計算資源。按照以往的經(jīng)驗，20年內，我們使用的桌面型機器就應該能夠支撐起Alphago目前所需的計算資源。從現在開(kāi)始，再過(guò)30-40年，可能Alphago這個(gè)“古老”的程序只需要幾天就能完成現在幾個(gè)月所需的機器學(xué)習時(shí)間。

　　3.在硬件上CPU和GPU的協(xié)同調度，以及分布式的運算的運用，大大加快的計算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎發(fā)展奠定的基礎。

　　4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時(shí)進(jìn)行了嚴格的保密，說(shuō)明當時(shí)Alphago團隊當時(shí)也并不是很自信能夠戰勝。事實(shí)上，我認為，在這次比賽開(kāi)始前，他們仍然沒(méi)有這個(gè)把握，仍然應該認為是一半對一半的勝率。但是，哪怕輸了，也沒(méi)有關(guān)系，反正繼續讓Alphago學(xué)習后再提升。

　　5.Alphago對戰時(shí)采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式，只不過(guò)速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的勝率，但是隨著(zhù)學(xué)習的時(shí)間不斷增加，最終會(huì )遠遠超過(guò)人類(lèi)。

　　二、Alphago圍棋人機大戰事件將會(huì )產(chǎn)生的影響：

　　1.個(gè)人，組織，公司，國家間的競爭將會(huì )更加重視人工智能的策略參考。人類(lèi)的思考開(kāi)始依賴(lài)于機器的理性，人的決策變得更加的理性，情感的因素會(huì )不斷下降，也意味著(zhù)更加沒(méi)有人情味。這必然會(huì )影響到人類(lèi)的進(jìn)化進(jìn)程。

　　2.人與機器的關(guān)系需要重新的思考，人應該如何同機器共存。

　　3. IT行業(yè)的人力資源需求將大規模增長(cháng)，而有些行業(yè)將大規模失業(yè)。

　　4.基因技術(shù)、可控核聚變、機器人技術(shù)、人工智能這些技術(shù)都將對人類(lèi)產(chǎn)生重大意義的影響，但是如何控制好這些技術(shù)將成為一個(gè)重大的問(wèn)題，否則任何一個(gè)技術(shù)都可能毀滅人類(lèi)。為了控制好這些技術(shù)，需要從現在開(kāi)始立即進(jìn)行大量的辯論及監督審查。

　　5.Alphago在最終在決定某個(gè)落子的評分中，其權重為人類(lèi)經(jīng)驗參數同左右互搏這種機器學(xué)習得來(lái)的概率參數各占50%。Alpago團隊曾經(jīng)調整過(guò)不同的權重，但是經(jīng)過(guò)實(shí)驗發(fā)現各占50%時(shí)的最終勝率最高。這一數據是否在暗示，如果要戰勝人類(lèi)就必須首先理解人類(lèi)的思考，否則就無(wú)法做到青出于藍而勝于藍。但是，在理解人類(lèi)思考的同時(shí)，也會(huì )無(wú)法避免地繼承人類(lèi)的弱點(diǎn)，這也是Alphago最終會(huì )有失敗的一局。另外，在具體的步驟中，也不是每步都是完美的�？赡苓@也許是人工智能能夠超越人類(lèi)，但是可能無(wú)法毀滅人類(lèi)的重要一點(diǎn)。因為，如果人工智能自己最終學(xué)會(huì )思考，相信人工智能最終會(huì )參透，或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類(lèi)共存，而不是消滅人類(lèi)。

　　三、Alphago圍棋事件可能對教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響

　　1.Alphago算法有較強的通用性，但也有很多的限制。首先為了更加精確，需要大樣本量的學(xué)習，Alphago為了加快學(xué)習進(jìn)度在學(xué)習現有人類(lèi)棋盤(pán)的基礎上，開(kāi)始自己與自己互博，加快學(xué)習的速度。這點(diǎn)在通用領(lǐng)域中實(shí)現有一定的難度。在教育領(lǐng)域中，目前比較適合Alphago算法快速進(jìn)入的領(lǐng)域的是在線(xiàn)課程的學(xué)習。

　　2.在線(xiàn)課程的學(xué)習目前來(lái)說(shuō)僅僅完成了內容的提供，如何編排現有的課程已達到最高的學(xué)習效率，這點(diǎn)目前還沒(méi)有引入人工智能方法。如果引入，將會(huì )對教學(xué)的方法理論產(chǎn)生一定的影響，甚至會(huì )影響到線(xiàn)下課程順序的設計安排。

　　3.多媒體材料的類(lèi)型的挖掘，不同類(lèi)型的媒體會(huì )帶來(lái)不同的教學(xué)效果，人工智能在這個(gè)領(lǐng)域有助于通過(guò)大數據分析統計出在認知不同階段采用何種類(lèi)型的教學(xué)媒體效果最好。

　　4.個(gè)性化的學(xué)習，引入Alphago算法后的人工智能，會(huì )為個(gè)性化學(xué)習帶來(lái)天翻地覆的變化。通過(guò)攝像頭對學(xué)習者情緒的監控，結合學(xué)習過(guò)程中不間斷的學(xué)習效果的評估，可以會(huì )帶來(lái)真正意義上的個(gè)性化學(xué)習。

　　5.真正意義上的個(gè)性化學(xué)習會(huì )對分層教學(xué)產(chǎn)生深遠的影響，因為學(xué)習的進(jìn)度快慢會(huì )非常容易的將不同學(xué)習能力的學(xué)習者分類(lèi)，教育會(huì )不知不覺(jué)走向過(guò)程和結果的不公平。

　　6.目前，已經(jīng)有在線(xiàn)課程網(wǎng)站同招聘網(wǎng)站結合的構想，利用在線(xiàn)學(xué)習的記錄，為雇主提供是否雇傭的參考。未來(lái)可能會(huì )更加大規模地出現該類(lèi)現象，未來(lái)各級各類(lèi)學(xué)校的升學(xué)也可能會(huì )更加依賴(lài)機器或網(wǎng)站記錄的學(xué)習過(guò)程，同時(shí)造成新的學(xué)習能力歧視。但是，這樣針對個(gè)體的不公平，卻可以帶來(lái)整個(gè)組織以及國家的利益最大化，將來(lái)如何面對這樣的不公平，會(huì )成為一個(gè)重要的討論話(huà)題。

　　7.Alphago通過(guò)在線(xiàn)教學(xué)領(lǐng)域的挖掘最終也會(huì )或多或少的影響到傳統的教學(xué)。如在教師多媒體的選擇標準、課程順序及進(jìn)度的選擇。但是，在遠遠沒(méi)有量化的教學(xué)領(lǐng)域，還有很長(cháng)的路需要走，而一旦傳統的教學(xué)領(lǐng)域被量化，如學(xué)生的表情、情緒、反應等，那么教師這個(gè)職業(yè)將同今天的圍棋一樣，不得不慎重的思考接受一個(gè)類(lèi)似上帝的理性的人工智能的建議。另外，最快掌握這一技術(shù)的組織和國家，將獲得先發(fā)的優(yōu)勢。

　　四、Alphago圍棋事件可能對職業(yè)教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響

　　1.大量的主要是重復性的工作，盡管需要一定的隨機應變能力的工作，將會(huì )在30～50年逐步被人工智能所替代。這些職業(yè)中的低層次職員將被大量地解雇。這一點(diǎn)提醒職業(yè)教育的層次需要不斷地上移，為符合人力資源市場(chǎng)的需求及保證國家的競爭力，職業(yè)教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。

　　2.工廠(chǎng)的工人將被大量的機械手臂代替，全自動(dòng)化的工廠(chǎng)將越來(lái)越多。盡管處于邁向老齡化的社會(huì )，卻并不能保證年輕人足夠的就業(yè)崗位。IT產(chǎn)業(yè)的人力需求將越來(lái)越大，各個(gè)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者都將儲存一定的人工智能的知識，以便同智能機器助手更好地共存。

　　3.職業(yè)教育的過(guò)程將更多地信息化，如教學(xué)資源庫使用將更加類(lèi)似于在線(xiàn)教學(xué)。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，教學(xué)的過(guò)程被更加地量化，實(shí)踐操作的過(guò)程中實(shí)現較高精度的量化，實(shí)踐教學(xué)的效率極大地提高。但是，工業(yè)領(lǐng)域的職業(yè)中的實(shí)踐教學(xué)的比例將大幅度下降，由于機械臂的大規模采用，實(shí)踐教學(xué)將被機械臂的操作實(shí)踐教學(xué)大規模替代。對于人工智能分析、操作以及針對不同環(huán)境進(jìn)行適應性調整的能力將成為大部分職業(yè)必修的課程。

　　4.有必要考慮培養學(xué)生的機器思維的理解能力，讓學(xué)生能夠理解人工智能的思維的方式，理解這種更加冷靜的思維方式。同時(shí)，也要讓學(xué)生明白人工智能不是萬(wàn)能，也會(huì )犯錯，需要保持警惕，不可過(guò)分依賴(lài)人工智能。

　　5.在職業(yè)道德的教育中需要充分的討論人與智能機器之間的關(guān)系，以及如何看待智能機器，應該擬物化的看待智能機器抑或是擬人化的看待?如果擬人化的看待，那么，擬人化到何種程度?如果面臨險境，是否會(huì )因為情感因素去拯救智能機器而犧牲自己?等一系列的問(wèn)題。

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