技术赋能于人

邢星

吴晓如，毕业于中国科学技术大学，信息与通信工程博士。科大讯飞联合创始人，现任科大讯飞执行总裁、公司董事。目前致力于推动人工智能技术在教育、汽车和金融等行业的融合创新和产业化。

技术首先是工具，人工智能是辅助教育的工具

《人民教育》：“人工智能”“大数据”概念很热，以技术专业视角来看，到底什么是人工智能，什么是大数据？它们在教育中最适宜的应用场景是什么？

吴晓如：现在对人工智能的论述已经比较多了，实际上就是用机器去模拟人的各种能力。人工智能通常可以分为三个阶段：最早是计算智能阶段，就是让计算机快速运算;然后是感知智能阶段，就是让计算机能够像人一样“看”和“听”，应用在教育上，比如字符识别可以实现自动阅卷，语音识别可以把教师上课的语音智能转写成结构化的文字课件，这些技术目前已经比较成熟;再进一步是认知智能阶段，就是让计算机“看懂”和“听懂”，可以对结构化数据进行分析和判断，比如作文的智能批改，通过知识图谱、能力图谱等的构建对学生进行综合评价、生涯规划等，目前这类技术处于快速进步的状态，在应用中还面临很多挑战。

教育大数据是在教与学过程中技术应用自然而然产生的数据，这些数据原来是以简单的数字化形式去存储，是非结构化的;现在我们强调把它转化成结构化的大数据，未来可以分析。非结构化数据用起来比较困难，比如40分钟的录播课学生很难从头看到尾，现在可以通过技术把这个40分钟的视频按照知识点划分成每段3-4分钟的“微课”，还可以自动生成文字版提纲并链接到各段“微课”视频，供快速浏览和检索——数据从非结构化走向结构化，很多信息会被“激活”，比如可以用来分析某个学生知识点掌握得怎么样，考查学生学科能力，助力精准教学和教研等。

人工智能、大数据，原来是科研界谈得比较多，现在是能用起来，这是一个关键。

《人民教育》：如果一所学校信息化建设经费有限，应该把新技术优先应用在哪个教育环节？

吴晓如：我认为，首先要满足“教”，让教师先使用起来。技术设备投入下去，如果教师不用，它就是“死”的。据我了解，一些地方建了计算机教室却基本上不使用，因为跟大部分学科教师的教学没有产生关联。怎么能够让教师用起来？一方面，一定要让技术在基础性的教学活动中能够帮助到教师，首先是减负，然后是提效，最后是创新，让教师愿意去用。另一方面，教师培训要进一步跟上，让更多教师不是通过参加一次会议、一个讲座这样偶然的机会了解新技术，而是通过常规性培训，通过教育教学实际场景中的训练应用新技术。注重“实战”，这对于学校技术应用，尤其是偏远薄弱地区学校的技术应用会更有效。

当然，“教”的目的是“学”，我们的人工智能和大数据技术聚焦精准教学，是为了推动因材施教，实现学生的个性化学习。而评价是教与学中间的一座桥梁，现在人工智能在評价方面也发挥着越来越重要的作用，我个人认为，认知智能和感知智能在教育中的应用，评价其实是一个非常重要的抓手。所以，技术在教学、评价、管理、教研这些场景中的应用实际上是相互融合的。

《人民教育》：现在信息技术高速发展，广泛地渗透到社会生活的方方面面，而谈到技术与教育的深度融合总是会多一份慎重，您怎样看待教育领域的特殊性？学校应该怎么面对新技术？

吴晓如：技术首先是一个工具，就是说它的工具属性比较强。我们经常讲，技术公司做的是“智慧环境”，但是“智慧环境”绝不等于“智慧教育”。教书育人，教育首先是与“人”打交道。是“AI+教育”还是“教育+AI”？我认为肯定是“教育+AI”，教育为主，人工智能是一种辅助。

教育信息化支撑和引领教育现代化，这是一个普遍共识。技术应用不是强迫性的，而是引领性的，要循序渐进地吸引越来越多的教师、学校去用，它一定是一个比较慢的过程，这应该就是教育与其他行业不一样的地方。

人工智能与未来：还需要教师吗？还需要学习吗？

《人民教育》：新技术将给学校教育带来哪些重大改变？比如在教育教学中，教师的哪部分工作很可能由人工智能来替代，哪部分工作是人工智能无法替代的？

吴晓如：有这样一种说法，人工智能绝不会替代教师，但是掌握人工智能的教师会替代没有掌握人工智能的教师，这是有可能的。技术是把教师从一些重复性的基础性工作中解放出来，比如批改作业、单纯的知识传授等。然后教师该做什么呢？重要的是引导学生学习，发掘学生兴趣，让学生学会交流与合作……人工智能时代，其实对教师的要求更高了，教师职业的定位应该也会发生一些变化。

教师应该是一个领导者、一个“孩子王”，不仅仅领导课堂上的知识教学，还要引导课堂氛围，引导学生处理情感、矛盾、问题。学校是把孩子放在一个群体中去学习如何解决问题，在人际交往过程中学习怎么寻求帮助、怎么给别人帮助，学习知识以后怎么用……我们可以把学校看作一个“小社会”，教师是在培养学生适应社会、走向社会的能力。人工智能介入以后，就像给教师配了很多双眼睛和耳朵，让他们可以更细致地观察每一个学生。

《人民教育》：去年，您曾提到“我们以后该不该学英语”的问题，认为“五年之后，英语作为一种功能性需求，可能不太需要学习了”，因为“可能有95%的人的英语应用水平不见得能赶上机器”，这个判断现在有变化吗？人工智能最终会给人类文明带来哪些颠覆性影响，尤其是在人性、学习、知识等方面？

吴晓如：我现在还是这么想，2020-2022年，英语的功能性学习可能就不太需要了，这个判断基于智能翻译技术的发展。单纯用语言进行交流，这是我所讲的功能性，在这方面智能翻译现在可以超过90%的人，可能两三年以后将超过99%的人;但是人与人的交流不仅有语言，还有情感交流。这会对英语学科学习带来什么样的变化，我很难预判。是不是以后就分层学习了？或者像古汉语学习一样，已经不是一种简单的功能性学习需求，而是一种更高层次的学习需求。

人工智能还在快速地往前走，它应该是一个赋能性的技术，这个趋势已经开始出现。未来，它可能会在每个人的工作和生活中出现，作为一个虚拟助手：早上起来，它帮你安排日程，排出待办事项的优先级;上课或者开会，它帮你记录;它甚至比你自己更了解你的身体健康情况。从社会层面来说，社会生产力又上了一个台阶，人在工作中花的时间应该会更少。有人类学家担心，这会产生大批“无用人群”，但是从好的一面来说，人类可以花很多时间进行情感交流，投入到艺术领域，或者享受生活，才有可能把更丰富的人性释放出来。

《人民教育》：新技术高速发展也带来了新的伦理挑战和思考，比如隐私保护、数据安全等方面，尤其是涉及未成年人。

吴晓如：对，肯定是这样。现在各个行业都高度重视数据安全问题，立法层面已经开始在做，对致力于教育信息化的企业来说，数据的安全和保密应该是一道红线，这是第一;第二，关于数据分析结果怎么用，要制定规范。举例来说，如果通过数据分析给一个学生贴上了数学能力差的标签，这会进一步打击学生学习数学的信心和兴趣，可能使其终身受影响，我们通常把这种情况称为“大数据暴力”，因此要制定相关规则防止这个数据分析结果被滥用。从实际来看，目前还没有这样一个强制性的教育行业规范，所以相关企业要进行自我约束，做教育要有敬畏之心。

新技术背景下的人才培养

《人民教育》：其实，现在有很多学校已经在使用“大数据分析”技术进行学生评价，您认为，数据规模多大或者要收集多久才能形成有效评价，受学段等因素影响吗？如何避免大数据预测对人的可能性的局限？

吴晓如：数据量多大才有效呢？当然是越多越好，但一般来说，我认为连续跟踪一年左右应该就可以作出一个比较靠谱的判断。我们现在主要是做初中和高中，是在学生学的知识点慢慢增多、形成一定体系之后。

大数据分析的本质是概率和相关性分析，不可能百分之百準确，它能提供的是改进性建议。举例来说，我们现在在做生涯规划，这个事情国外非常重视，我们国家考试招生制度改革也在倒逼它。学生选哪门课，将来选哪个专业，以后想从事什么工作？首先，我们会根据学生过去的成绩数据作出一些判断;然后，还要分析学生的学科潜能，这与学科基本素养和能力相关，比如同样考80分，错题的难易程度、对应的知识点不同，学科潜能是不同的;最后，我们还要进行心理学量表测试，通过分析学生喜欢看什么书、偶像是谁等偏好，把学生深埋在心底甚至自己都还不明确的想法慢慢挖出来。这些事情如果没有大数据，生涯规划教师一对一指导工作量会非常大，现在技术可以起到很大的辅助作用。

《人民教育》：技术发展确实已经开始深刻影响教育，从形式到内容，目前创客、机器人、编程等科技类活动和课程非常火热，能否结合您个人学习成长经历和企业人才需求，谈谈如何提升学生科学技术素养？

吴晓如：其实，现在学生学习一些这方面的知识和技能是很有必要的。对于基础教育阶段学生来说，应该了解一些简单、基本的编程方法和思想，依托人工智能实验室等进行综合性、项目性学习，关键是引导兴趣。

借助人工智能，以后知识学习的效率会有很大提升，我们就可以快速学好基础知识，了解专业知识，把更多的时间留给知识的应用。

知识应用就是要用知识解决问题。对于企业来讲，我们不是盯在技术细节上，而是放眼于解决什么问题，综合性地做一个东西。对于教育来讲，要慢慢培养专业复合型人才，就是具有复合应用知识的能力，能够跨领域解决问题。

我们读书的时候，人工智能技术水平还比较低，我是从语音识别这个分支一步一步做起来的。那时候很难，我们怎么可能知道2010年以后语音识别会突然有一个很大的进步。技术发展很难预判，所以从国家层面来讲，基础研究需要进一步重视和改进。对于我个人来说，从读书时开始做这件事是因为兴趣;而且你要相信自己，只有相信这件事情你才能坚持;还有就是要相信团队，是大家一起把这件事情坚持下去——其实生活中很多事情都是这样。