技術賦能于人

邢星

吳曉如，畢業于中國科學技術大學，信息與通信工程博士。科大訊飛聯合創始人，現任科大訊飛執行總裁、公司董事。目前致力于推動人工智能技術在教育、汽車和金融等行業的融合創新和產業化。

技術首先是工具，人工智能是輔助教育的工具

《人民教育》：“人工智能”“大數據”概念很熱，以技術專業視角來看，到底什么是人工智能，什么是大數據？它們在教育中最適宜的應用場景是什么？

吳曉如：現在對人工智能的論述已經比較多了，實際上就是用機器去模擬人的各種能力。人工智能通常可以分為三個階段：最早是計算智能階段，就是讓計算機快速運算;然后是感知智能階段，就是讓計算機能夠像人一樣“看”和“聽”，應用在教育上，比如字符識別可以實現自動閱卷，語音識別可以把教師上課的語音智能轉寫成結構化的文字課件，這些技術目前已經比較成熟;再進一步是認知智能階段，就是讓計算機“看懂”和“聽懂”，可以對結構化數據進行分析和判斷，比如作文的智能批改，通過知識圖譜、能力圖譜等的構建對學生進行綜合評價、生涯規劃等，目前這類技術處于快速進步的狀態，在應用中還面臨很多挑戰。

教育大數據是在教與學過程中技術應用自然而然產生的數據，這些數據原來是以簡單的數字化形式去存儲，是非結構化的;現在我們強調把它轉化成結構化的大數據，未來可以分析。非結構化數據用起來比較困難，比如40分鐘的錄播課學生很難從頭看到尾，現在可以通過技術把這個40分鐘的視頻按照知識點劃分成每段3-4分鐘的“微課”，還可以自動生成文字版提綱并鏈接到各段“微課”視頻，供快速瀏覽和檢索——數據從非結構化走向結構化，很多信息會被“激活”，比如可以用來分析某個學生知識點掌握得怎么樣，考查學生學科能力，助力精準教學和教研等。

人工智能、大數據，原來是科研界談得比較多，現在是能用起來，這是一個關鍵。

《人民教育》：如果一所學校信息化建設經費有限，應該把新技術優先應用在哪個教育環節？

吳曉如：我認為，首先要滿足“教”，讓教師先使用起來。技術設備投入下去，如果教師不用，它就是“死”的。據我了解，一些地方建了計算機教室卻基本上不使用，因為跟大部分學科教師的教學沒有產生關聯。怎么能夠讓教師用起來？一方面，一定要讓技術在基礎性的教學活動中能夠幫助到教師，首先是減負，然后是提效，最后是創新，讓教師愿意去用。另一方面，教師培訓要進一步跟上，讓更多教師不是通過參加一次會議、一個講座這樣偶然的機會了解新技術，而是通過常規性培訓，通過教育教學實際場景中的訓練應用新技術。注重“實戰”，這對于學校技術應用，尤其是偏遠薄弱地區學校的技術應用會更有效。

當然，“教”的目的是“學”，我們的人工智能和大數據技術聚焦精準教學，是為了推動因材施教，實現學生的個性化學習。而評價是教與學中間的一座橋梁，現在人工智能在評價方面也發揮著越來越重要的作用，我個人認為，認知智能和感知智能在教育中的應用，評價其實是一個非常重要的抓手。所以，技術在教學、評價、管理、教研這些場景中的應用實際上是相互融合的。

《人民教育》：現在信息技術高速發展，廣泛地滲透到社會生活的方方面面，而談到技術與教育的深度融合總是會多一份慎重，您怎樣看待教育領域的特殊性？學校應該怎么面對新技術？

吳曉如：技術首先是一個工具，就是說它的工具屬性比較強。我們經常講，技術公司做的是“智慧環境”，但是“智慧環境”絕不等于“智慧教育”。教書育人，教育首先是與“人”打交道。是“AI+教育”還是“教育+AI”？我認為肯定是“教育+AI”，教育為主，人工智能是一種輔助。

教育信息化支撐和引領教育現代化，這是一個普遍共識。技術應用不是強迫性的，而是引領性的，要循序漸進地吸引越來越多的教師、學校去用，它一定是一個比較慢的過程，這應該就是教育與其他行業不一樣的地方。

人工智能與未來：還需要教師嗎？還需要學習嗎？

《人民教育》：新技術將給學校教育帶來哪些重大改變？比如在教育教學中，教師的哪部分工作很可能由人工智能來替代，哪部分工作是人工智能無法替代的？

吳曉如：有這樣一種說法，人工智能絕不會替代教師，但是掌握人工智能的教師會替代沒有掌握人工智能的教師，這是有可能的。技術是把教師從一些重復性的基礎性工作中解放出來，比如批改作業、單純的知識傳授等。然后教師該做什么呢？重要的是引導學生學習，發掘學生興趣，讓學生學會交流與合作……人工智能時代，其實對教師的要求更高了，教師職業的定位應該也會發生一些變化。

教師應該是一個領導者、一個“孩子王”，不僅僅領導課堂上的知識教學，還要引導課堂氛圍，引導學生處理情感、矛盾、問題。學校是把孩子放在一個群體中去學習如何解決問題，在人際交往過程中學習怎么尋求幫助、怎么給別人幫助，學習知識以后怎么用……我們可以把學校看作一個“小社會”，教師是在培養學生適應社會、走向社會的能力。人工智能介入以后，就像給教師配了很多雙眼睛和耳朵，讓他們可以更細致地觀察每一個學生。

《人民教育》：去年，您曾提到“我們以后該不該學英語”的問題，認為“五年之后，英語作為一種功能性需求，可能不太需要學習了”，因為“可能有95%的人的英語應用水平不見得能趕上機器”，這個判斷現在有變化嗎？人工智能最終會給人類文明帶來哪些顛覆性影響，尤其是在人性、學習、知識等方面？

吳曉如：我現在還是這么想，2020-2022年，英語的功能性學習可能就不太需要了，這個判斷基于智能翻譯技術的發展。單純用語言進行交流，這是我所講的功能性，在這方面智能翻譯現在可以超過90%的人，可能兩三年以后將超過99%的人;但是人與人的交流不僅有語言，還有情感交流。這會對英語學科學習帶來什么樣的變化，我很難預判。是不是以后就分層學習了？或者像古漢語學習一樣，已經不是一種簡單的功能性學習需求，而是一種更高層次的學習需求。

人工智能還在快速地往前走，它應該是一個賦能性的技術，這個趨勢已經開始出現。未來，它可能會在每個人的工作和生活中出現，作為一個虛擬助手：早上起來，它幫你安排日程，排出待辦事項的優先級;上課或者開會，它幫你記錄;它甚至比你自己更了解你的身體健康情況。從社會層面來說，社會生產力又上了一個臺階，人在工作中花的時間應該會更少。有人類學家擔心，這會產生大批“無用人群”，但是從好的一面來說，人類可以花很多時間進行情感交流，投入到藝術領域，或者享受生活，才有可能把更豐富的人性釋放出來。

《人民教育》：新技術高速發展也帶來了新的倫理挑戰和思考，比如隱私保護、數據安全等方面，尤其是涉及未成年人。

吳曉如：對，肯定是這樣。現在各個行業都高度重視數據安全問題，立法層面已經開始在做，對致力于教育信息化的企業來說，數據的安全和保密應該是一道紅線，這是第一;第二，關于數據分析結果怎么用，要制定規范。舉例來說，如果通過數據分析給一個學生貼上了數學能力差的標簽，這會進一步打擊學生學習數學的信心和興趣，可能使其終身受影響，我們通常把這種情況稱為“大數據暴力”，因此要制定相關規則防止這個數據分析結果被濫用。從實際來看，目前還沒有這樣一個強制性的教育行業規范，所以相關企業要進行自我約束，做教育要有敬畏之心。

新技術背景下的人才培養

《人民教育》：其實，現在有很多學校已經在使用“大數據分析”技術進行學生評價，您認為，數據規模多大或者要收集多久才能形成有效評價，受學段等因素影響嗎？如何避免大數據預測對人的可能性的局限？

吳曉如：數據量多大才有效呢？當然是越多越好，但一般來說，我認為連續跟蹤一年左右應該就可以作出一個比較靠譜的判斷。我們現在主要是做初中和高中，是在學生學的知識點慢慢增多、形成一定體系之后。

大數據分析的本質是概率和相關性分析，不可能百分之百準確，它能提供的是改進性建議。舉例來說，我們現在在做生涯規劃，這個事情國外非常重視，我們國家考試招生制度改革也在倒逼它。學生選哪門課，將來選哪個專業，以后想從事什么工作？首先，我們會根據學生過去的成績數據作出一些判斷;然后，還要分析學生的學科潛能，這與學科基本素養和能力相關，比如同樣考80分，錯題的難易程度、對應的知識點不同，學科潛能是不同的;最后，我們還要進行心理學量表測試，通過分析學生喜歡看什么書、偶像是誰等偏好，把學生深埋在心底甚至自己都還不明確的想法慢慢挖出來。這些事情如果沒有大數據，生涯規劃教師一對一指導工作量會非常大，現在技術可以起到很大的輔助作用。

《人民教育》：技術發展確實已經開始深刻影響教育，從形式到內容，目前創客、機器人、編程等科技類活動和課程非常火熱，能否結合您個人學習成長經歷和企業人才需求，談談如何提升學生科學技術素養？

吳曉如：其實，現在學生學習一些這方面的知識和技能是很有必要的。對于基礎教育階段學生來說，應該了解一些簡單、基本的編程方法和思想，依托人工智能實驗室等進行綜合性、項目性學習，關鍵是引導興趣。

借助人工智能，以后知識學習的效率會有很大提升，我們就可以快速學好基礎知識，了解專業知識，把更多的時間留給知識的應用。

知識應用就是要用知識解決問題。對于企業來講，我們不是盯在技術細節上，而是放眼于解決什么問題，綜合性地做一個東西。對于教育來講，要慢慢培養專業復合型人才，就是具有復合應用知識的能力，能夠跨領域解決問題。

我們讀書的時候，人工智能技術水平還比較低，我是從語音識別這個分支一步一步做起來的。那時候很難，我們怎么可能知道2010年以后語音識別會突然有一個很大的進步。技術發展很難預判，所以從國家層面來講，基礎研究需要進一步重視和改進。對于我個人來說，從讀書時開始做這件事是因為興趣;而且你要相信自己，只有相信這件事情你才能堅持;還有就是要相信團隊，是大家一起把這件事情堅持下去——其實生活中很多事情都是這樣。