2014 年秋季，斯坦福大學(xué)邀請不同研究機(jī)構(gòu)的著名科學(xué)家啟動人工智能百年研究（One Hundred Year Study）項目。（www.ai100.stanford.edu）該項目的是為了研究和預(yù)測人工智能在100年的范圍內(nèi)對我們工作,、生活和游戲的各個方面的影響,。這項研究包含使用人工智能計算系統(tǒng)的科學(xué),、工程和應(yīng)用實現(xiàn),。作為該項目的主要研究內(nèi)容,，該項目組建了一個研究小組（Study Panel）,，該小組每隔五年對人工智能所處的狀態(tài)進(jìn)行一次評估一次,。

在 2015 年的暑期成立的研究小組任命得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的Peter Stone教授擔(dān)任該小組的主席,。這個包含了 17 名成員的研究小組由人工智能學(xué)術(shù)界,、公司實驗室以及產(chǎn)業(yè)界的專家與了解人工智能的法律、政治科學(xué),、政治以及經(jīng)濟(jì)方面的學(xué)者組成,。參與者代表著不同的專業(yè),、地區(qū),、性別以及職業(yè)階段,。研究小組廣泛討論了人工智能最近的發(fā)展與在工作,、環(huán)境,、運輸,、公共安全,、醫(yī)療,、社區(qū)參與以及政府的潛在社會影響,。

本文聚焦于教育方面的討論：

在過去的十五年已經(jīng)開始看到AI在教育領(lǐng)域的優(yōu)勢,。今天從基礎(chǔ)教育階段到高校教育階段的教師和學(xué)生都在廣泛的使用相關(guān)的應(yīng)用軟件,。盡管教育質(zhì)量通常依賴于人類教師的積極參與，AI能夠在教育每個層面都提供幫助,，特別是在個性化教學(xué)的層面,。與健康領(lǐng)域類似,，如何將AI技術(shù)以最佳的方式同人類的交互和面對面的教學(xué)整合起來，是AI技術(shù)面臨發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn),。

機(jī)器人很早就作為受歡迎的教學(xué)設(shè)備,，如上世紀(jì)80年由MIT媒體實驗室（MIT Media Lab）研發(fā)的樂高頭腦風(fēng)暴學(xué)習(xí)套件（Lego Mindstroms kits）。智能教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent Tutoring System,ITS)為學(xué)生在學(xué)習(xí)科學(xué)、數(shù)學(xué),、語言和其他學(xué)科過程中，提供交互式的引導(dǎo)。自然語言識別,，機(jī)器學(xué)習(xí)和眾包正在激活在線學(xué)習(xí)以及幫助高等教育的教師成倍的擴(kuò)大他們的教室的同時,，能夠照顧到每一個學(xué)生的需要和其獨特的學(xué)習(xí)方法,，也就是提供個性化教學(xué)。大規(guī)模在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)集作為高速成長的學(xué)習(xí)分析的基礎(chǔ)。（標(biāo)注數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)會被人工加入好,，不好等評價標(biāo)簽,。在這些標(biāo)注數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這樣機(jī)器會自動讀取數(shù)據(jù)以及對于該數(shù)據(jù)的評價）,。

由于缺少資金資助和確鑿的證據(jù)證明AI技術(shù)能夠幫助學(xué)生達(dá)成學(xué)習(xí)目標(biāo),，因此現(xiàn)階段學(xué)校和大學(xué)引入AI技術(shù)的速度比較緩慢。預(yù)計在未來的十五年,，為協(xié)助教師服務(wù)的基于AI技術(shù)的智能教學(xué)和其他AI技術(shù)很可能會在教室和家庭中獲得廣泛的應(yīng)用。但是基于計算機(jī)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)不太可能完全的代替學(xué)校中的人類教師。

教學(xué)機(jī)器人

為K12（幼兒園到高中）階段開發(fā)的機(jī)器人套件越來越多的復(fù)雜并且愈加豐富,。這些套件的開發(fā)公司在套件中增加了最新的支持不同語言的可編程傳感技術(shù),。Ozobot是一個可編程的機(jī)器人，通過它可以教授學(xué)生如何讓其借助自身的色彩傳感器,，通過不同的彩色編碼的模式,，實現(xiàn)機(jī)器人的跳舞和表演。而實現(xiàn)機(jī)器的跳舞和表演的過程,，需要學(xué)生最終能夠自己完成程序的源代碼和建立相應(yīng)的邏輯關(guān)系,。Cubetes套件通過包含不同功能和傳感器的小立方體，在搭建能夠獨立思考,、行動或感知的機(jī)器人過程中,，幫助孩子們學(xué)習(xí)邏輯思維。Wonder Workshop公司開發(fā)的Dash和Dot機(jī)器人有助于孩子們學(xué)習(xí)大量的編程能力,。八歲以上的孩子能夠通過該公司開發(fā)的可視化的編程語言Blockly，或者是通過C語言和Java語言編寫蘋果iOS和安卓移動操作系統(tǒng)上運行的應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)對機(jī)器人的簡單控制。PLEO rb是一個機(jī)器寵物恐龍,，通過機(jī)器寵物恐龍對不同環(huán)境的反應(yīng)可以幫助孩子們學(xué)習(xí)相關(guān)的生物學(xué)知識,。盡管這些機(jī)器人套件非常有趣和可愛,，但是如果要獲得更廣泛的推廣,，還需要更多令人信服的證據(jù)能夠證明機(jī)器人套件的確是能提高學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。

智能教學(xué)系統(tǒng)（Intelligent Tutoring Systems (ITS)）和在線教育

智能教學(xué)系統(tǒng)（ITS）已經(jīng)開發(fā)了多個測試項目，如早期開發(fā)的Why-2 Atlas采用對話式的方式解決物理問題,。智能教學(xué)系統(tǒng)從實驗室測試階段走向?qū)嶋H使用的過程是令人吃驚的,?？上螺d的軟件和在線系統(tǒng),，如卡內(nèi)基語音（Carnegie Speech）或多鄰國（Duolingo）提供了一種外國語言的訓(xùn)練系統(tǒng),，這個系統(tǒng)通過使用自動語音識別Automatic Speech Recognition (ASR)技術(shù)和自然語言處理NLP技術(shù)去識別使用者語言中的錯誤并幫助使用者改正這些錯誤,。類似卡內(nèi)基識別向?qū)В–arnegie Cognitive Tutor）的助理教學(xué)系統(tǒng)已經(jīng)在美國高中幫助學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué),。識別向?qū)褂密浖砟M人類優(yōu)秀輔導(dǎo)教師,，比如當(dāng)學(xué)生碰到數(shù)學(xué)難題時,，為學(xué)生提供提示,，幫助學(xué)生克服困難?；趯W(xué)生獲得的不同層級的提示和回答,，向?qū)到y(tǒng)能夠根據(jù)當(dāng)時的教學(xué)情境進(jìn)行個性化的反饋。

在高等教育中的相關(guān)應(yīng)用也在不斷增加,。例如,，美國空軍的技師正在通過一個叫做夏洛克（SHERLOCK）的智能教學(xué)系統(tǒng)學(xué)習(xí)飛機(jī)電子系統(tǒng)故障的診斷,。又如,，南加州大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院開發(fā)了更為先進(jìn)的基于角色的訓(xùn)練系統(tǒng),，以幫助訓(xùn)練駐扎在海外的軍隊人員能夠在與不同文化背景的當(dāng)居民交流時有正確的行為。新的算法更加關(guān)注個性化的教學(xué),，如貝葉斯知識跟蹤系統(tǒng)（Bayesian Knowledge Tracing），提供個性化的知識學(xué)習(xí)和解決問題的次序,。

最令人吃驚的是幕課的爆發(fā)和各種層次的在線學(xué)習(xí)模式，這些學(xué)習(xí)模式包括使用類似維基百科和可汗學(xué)院這樣的工具，也包括使用構(gòu)建在同步或異步教育基礎(chǔ)上的學(xué)習(xí)管理與自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),。從上個實際90年代起,，為了實現(xiàn)自動評估評估標(biāo)準(zhǔn)化考試中的作文成績，美國教育考試服務(wù)中心（Educational Testing Service）和皮爾森這樣的公司就已經(jīng)開始持續(xù)開發(fā)自然語言處理評估工具,。許多幕課公司,，如著名的EdX，Coursera和Udacity都在使用自然語言處理技術(shù),、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和眾包技術(shù)用以對簡短回答,、作文問題和編程作業(yè)進(jìn)行自動評分。符合學(xué)校畢業(yè)要求的專業(yè)性學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)的在線教學(xué)系統(tǒng)也獲得廣泛應(yīng)用,。因為在專業(yè)性工作的學(xué)習(xí)和職業(yè)轉(zhuǎn)崗的學(xué)習(xí)中,，對于面對面互動的互動需求重要性沒有傳統(tǒng)教育系統(tǒng)中的要求高，因此在這個領(lǐng)域中的幕課系統(tǒng)有很大的希望,。盡管幕課等在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域不是以AI技術(shù)為支持的學(xué)習(xí)系統(tǒng)和應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)者，但是,，它們將是最早應(yīng)用相關(guān)AI技術(shù)和測試其有效性的領(lǐng)域,。

一些人認(rèn)為特別是在高等教育中，運用AI技術(shù)是教師實現(xiàn)大規(guī)模班級教學(xué)的秘訣之一,，這樣的大規(guī)模班級通常都能達(dá)到上萬人,。為了能夠持續(xù)性的在大規(guī)模班級中獲得學(xué)生的教學(xué)反饋，自動生成問題的系統(tǒng)也已經(jīng)開發(fā)出來,，比如有些系統(tǒng)利用電子資源如WordNet,，維基百科（Wikipedia）和在線的共享知識庫等為基礎(chǔ)，設(shè)計評估學(xué)生的詞匯量問題,，或是測試wh（誰,、什么、何事,、何地,、為何）問題，以及多選問題,。隨著在線課程的爆炸性成長，在線教育渴望盡快采用相關(guān)的技術(shù),。盡管類似系統(tǒng)的長期影響仍不明晰,，但是AI社區(qū)已經(jīng)很快從中學(xué)習(xí)到很多,。

學(xué)習(xí)分析技術(shù)

從幕課到可汗學(xué)院,，也包括一些從小規(guī)模的在線教育課程,，它們不斷采集的數(shù)據(jù)正在構(gòu)成大規(guī)模在線教育系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集,。這些數(shù)據(jù)集成為學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域的基礎(chǔ)。在線課程并不僅僅適合更廣泛的傳播,，也是天然的搜集數(shù)據(jù)和測試工具的平臺,。通過對這些數(shù)據(jù)的搜集和分析,，有助于教育科學(xué)研究和推動教學(xué)的質(zhì)量,。通過社會學(xué)習(xí)分析研究（Society for Learning Analytics Research (SOLAR)）以及包含學(xué)習(xí)分析知識的會議,，以及美國計算機(jī)學(xué)會的年度每年舉辦的大規(guī)模教學(xué)會議（Learning at Scale Conference (Learning@Scale)）這樣的組織可以了解這個領(lǐng)域當(dāng)中的最新趨勢,。這些社區(qū)正在應(yīng)用深度學(xué)習(xí),，自然語言處理和其他的AI技術(shù)分析學(xué)生在教學(xué)中的參與程度、教學(xué)行為和學(xué)習(xí)成果,。當(dāng)前的主要項目正在尋找學(xué)生普遍的錯誤概念,，預(yù)測哪些學(xué)生存在學(xué)習(xí)失敗的風(fēng)險和提供與學(xué)習(xí)成果相關(guān)的實時動態(tài)的學(xué)生反饋,。學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域最近的研究工作也在關(guān)注與理解認(rèn)知過程包括領(lǐng)悟、協(xié)作,，知識習(xí)得和記憶,，以及通過開發(fā)和測試教育技術(shù)將這些理解應(yīng)用到教育實踐中,。

未來在中小學(xué),、高校中AI技術(shù)的應(yīng)用將越來越復(fù)雜,。但是現(xiàn)在AI技術(shù)并未在教育體系中獲得廣泛的應(yīng)用,，也許是由于缺少資金支持和缺乏有效的構(gòu)建數(shù)據(jù)的技術(shù),。盡管應(yīng)用AI技術(shù)的轉(zhuǎn)變過程很慢,，但是這些問題正越來越受到重視，由私人基金提供了大量的面向中小學(xué)教師的培訓(xùn)課程。正如AI在其他領(lǐng)域中情況,，對于幕課過高的期望意味著常常會超出實際的情況,。如同圣何塞州立大學(xué)同Udacity合作的實驗,，高校中應(yīng)用的經(jīng)驗正在對這項新教育技術(shù)的潛力做更加真實的評估,。

在接下來的15年內(nèi),，人類教師很可能將會在教室和家庭中的師生互動方面獲得AI技術(shù)的幫助。我們（Study Panel人工智能研究小組）預(yù)測更加通用和更加復(fù)雜的沉浸式虛擬現(xiàn)實場景將被開發(fā)出來，這樣學(xué)習(xí)場景主題可能來源于所有的學(xué)科,。AI研究者同人類學(xué)和社會科學(xué)的研究者越來越多的展開合作,，比如斯坦福大學(xué)的伽利略合作項目（Galileo Correspondence Project）和哥倫比亞大學(xué)的學(xué)習(xí)知識項目（Making and Knowing Project）,。這些跨學(xué)科的努力創(chuàng)造了同歷史資料交互式的經(jīng)驗,，同時通過應(yīng)用虛擬現(xiàn)實技術(shù)去交互式的著名的建筑。虛擬現(xiàn)實技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在自然科學(xué),，如生物學(xué),、解剖學(xué)和天文學(xué)中。虛擬現(xiàn)實能夠創(chuàng)建現(xiàn)實世界中很難觀察到的環(huán)境和物體,，學(xué)生可以在這樣的虛擬現(xiàn)實教學(xué)情境中交互式的學(xué)習(xí),。虛擬現(xiàn)實中創(chuàng)建的歷史場景和科幻場景將在藝術(shù)和其他科學(xué)的學(xué)習(xí)中獲得廣泛的應(yīng)用。

人工智能技術(shù)的發(fā)展將有助于基于課堂的學(xué)校教育和個性化的學(xué)習(xí)整合在一起,。因為為更多學(xué)生服務(wù)的成本壓力和促進(jìn)學(xué)生更快的完成學(xué)業(yè)壓力,，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)正在成為高等教育的教學(xué)過程核心,。然而,，學(xué)校正規(guī)教育并不會消失,，我們相信幕課和其他形式的在線教育將同正規(guī)教育深度融合。無論是從K12教育還是到大學(xué)教育,，正規(guī)教育都將同在線教育整合，并獲得一個融合的課堂,。融合課堂的開發(fā)將有助于提供更加個性化的學(xué)習(xí)方法,，借助于教育技術(shù),，學(xué)生可以按照自己最佳的學(xué)習(xí)進(jìn)度學(xué)習(xí)知識。在線教育系統(tǒng)也將不斷學(xué)習(xí),，幫助我們更加快速和深入的理解學(xué)習(xí)的過程。反過來,，學(xué)習(xí)分析技術(shù)在分析學(xué)生學(xué)習(xí)過程中所總結(jié)出的經(jīng)驗也將加速個性化教育工具的開發(fā),。

書本的形式正在轉(zhuǎn)化為數(shù)字式和包含聲音和文本的多媒體，這種轉(zhuǎn)化也正在教育領(lǐng)域流行起來,。數(shù)字閱讀設(shè)備也將更加“聰明”，它們將為學(xué)生提供更加容易的方式獲取所學(xué)知識的相關(guān)信息,。麻省理工學(xué)院的機(jī)器翻譯（Machine Translation (MT)）技術(shù)也將更加容易的將教學(xué)內(nèi)容翻譯為不同的語言,，比如翻譯技術(shù)操作手冊,。目前教科書的翻譯服務(wù)必須依賴與人工翻譯,。在未來,，人工翻譯將同自動翻譯相結(jié)合以提高翻譯的速度并滿足教材翻譯的需求。在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)也將為在職人員提供更多繼續(xù)進(jìn)修的機(jī)會,。特別是在某些快速變化的領(lǐng)域中,，為在職人員增強(qiáng)專業(yè)性知識和技能或是為轉(zhuǎn)崗就業(yè)重新學(xué)習(xí)新領(lǐng)域中的知識提供幫助,。這將要求未來在線教育能開發(fā)出在線專業(yè)學(xué)位和基于在線課程的專業(yè)性資格證書,。

在那些難以建立面向大規(guī)模人口教育系統(tǒng)的國家，如果需要接受教育的人們能夠訪問在線教學(xué)資源,，那么這些在線教學(xué)資源將起到積極影響,。在線教育資源的開發(fā)將有助于支持國際化的教育項目。這些國際化的教育項目通過提供工具和相應(yīng)的使用培訓(xùn),，進(jìn)而達(dá)到提供有質(zhì)量的教育的目標(biāo),。國際化的教育項目在我們生活很常見,，比如iPad中大量的教育類應(yīng)用程序app,，其中很多也是免費提供的。在線教育也有消極的一面,，越來越多的學(xué)生正在將自己的社交在線化,，并且浪費了大量時間在在線課程的交互中,，缺少人與人之間的交流。如果教育過程也越來越多的網(wǎng)絡(luò)化,、在線化,，那么這將對缺少日常的面對面的接觸的學(xué)生自身社交能力產(chǎn)生何種影響？一些技術(shù)已經(jīng)指出這將引起神經(jīng)及邏輯方面的副作用,。另一方面,，自閉癥孩子也可以借助于AI系統(tǒng)獲得提高和進(jìn)步。