导语
期待已久的《异形契约》终于成功登陆，心满意足的观影完毕后，对于其中诸多片段沉迷不已。影片结尾，主人公Daniels问‘Walter’，如果到了目的地，是否愿意在湖边一起搭个木屋，面无表情的‘Walter’让她意识到，这是可怕的David。但是一切为时已晚，电影也在这个惊悚的反转下戛然而止。
不得不说，拥有创造能力的生化人David是我们对于人工智能的一种终极畅想，他所体现的人性远远超越了他的智能所带来的惊讶。Daniels的最终提问揭开了影片最大的谜团，也掀起了最后一波高潮。不知为何，这个问题会让我联想到图灵测试或者是Searle的中文屋，虽然侧重点完全不同，却都有种如果不触及关键问题就无法区分真伪、辨析事实的雷同感。也许有一天人工智能会发展到与真人相差无几，直到你问出这个关键问题，但是在那一天到来之前，不能简单的把人工智能看作“人形智能”，而更多的是以人工方式实现智能功能的这些方法。
影片中的另一个片段也十分意味深长：Walter只用了短短几分钟就学会了如何吹奏竖笛，这种强大的学习能力不仅是人赋予人工智能的特性，其实也是人类对于自身学习能力的一种向往。联想到今年5月AlphaGo与柯洁在围棋这个需要大量知识储备、算力与心态的领域，进行了一场看似平静实则血雨腥风的较量，并最终完胜了柯洁。AlphaGo背后是一整个团队，对于深度卷积神经网络、无监督学习和增强学习等诸多技术的集中开发，最终这个团队的成功证明了人工智能完全有可能在某一领域达到单个人类无法达到的高度。AlphaGo的自我学习过程其实和电影中两代生化人的交流学习过程很相似，但是人工智能对于学习的应用是否只局限于这些高端领域而与日常生活无关呢？其实并不然，笔者认为人工智能早已如同David取代Walter一般悄无声息的融入日常学习中。
曾经我们认为学习能力是人类专属，然而行为主义的研究告诉我们，基于条件反射原理，简单的激励机制就能进行基础学习，如猫、狗、猩猩甚至海豚这样公认“聪明”的动物都能进行简单的学习。曾经我们认为只有生物才能学习，然而达特茅斯会议之后，我们创造了人工智能一词，开始了机器学习的探索。曾经我们谈论学习是指学习书本上的静态知识，学习老师教授的知识，现在的学习包含多种手段营造的虚拟体验知识，经由大数据分析精炼后更实时更合心意的动态知识等等等等。于是这就引发了下一个问题，也是笔者更为关注的问题。
人工智能是否改变或者影响了以学习为核心的教育？答案是肯定的。
人工智能早已潜移默化的渗透入教育的方方面面。但是因为这种改变过于顺理成章，以至于我们在很多时候觉得司空见惯，而忽略了其中科技飞跃式的进步。以下两个案例足以说明人工智能对于教育润物细无声的渗透。
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案例一：从“搜题”到“解题”
曾经笔者是百度知道上的大神，有过整个假期沉溺于解答各种神奇问题的经历。当时的知道可以说是寒假暑假作业的汇集地，五花八门的题目描述方式，各种清晰不清晰的照片手绘图曾是我们求助他人的唯一手段。这是人工智能在问答解题上第一阶段的应用，主要集中在问题的解读和收集上，对于图片手书的识别，对于相关联问题之间的归类，以及满足用户的一般模糊搜索。
当大量题目和解答在网络上流动时，庞大的数据决定了解题类网站的下一个形态——应有尽有的题库。这个阶段人工智能的应用上升到了专家系统，只需要输入关键词，就能在已有的知识库中找到自己关注的问题，这种便利的直接主动的“搜题”方式又在人们进一步的需求中悄悄发生变化。如果能够不用自己找题就好了，如果把题目拍个照片就可以自动生成答案就好了，如果…如果…于是，小猿搜题、学霸君、阿凡题等一系列搭配手机软件的解题网站应运而生。这个全新的阶段有赖于深度学习机制，除了识别上传的题目，进而调用对比已有的库信息给出答案之外，人工智能解题可以通过对于库信息的学习掌握解题方法，从而给出经由自己计算后的答案和解题过程。人工智能解题模式弥补了专家系统不完备的空缺，不知不觉中开启了从“搜题”到“解题”的转型之路。
完全可以想象的是，在不远的将来，解题类系统将进一步升级，如题目的录入手段将综合使用图片识别，文字识别甚至语音识别，然后基于语义化的搜索，以及深大的学习能力，不仅给出答案，也能完整地给出可供选择的各种思路及其解题过程。
如果说这个案例主要体现了人工智能在基础教育上的一种进入方式，那么下面这个案例将进一步揭示人工智能完全有可能悄然进入高等教育中去。
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案例二：从未谋面的“助教”
进了大学的课堂，就不再享受义务教育中老师们对于学生全方位的关照和手把手的教学了，硕大的阶梯教室，拉开了授课老师和学生的距离。一般来说，如果对于课程或者作业考试有什么疑惑，最好的方式之一是请教这门课的助教。作为过来人和差不多的年轻人，助教们往往可以不拘泥于沟通形式，线上线下的给予学生帮助。美国一大学的计算机科学教授就做过这样一个尝试，他在自己的网络课程中，将一款基于IBM沃森技术的人工智能Jill安排为自己的助教，回答学生们的问题。由于有大量的过去开设课程积攒下来的问题和解答作为信息来源，Jill总能从其中提炼出有用的知识作为解答的依据。即使遇到完全没有借鉴的新问题，Jill也可以尝试解答或者转给真正的人类助教。
“机器学习”给高等教育甚至是更复杂的研究性学习一种新的思路，将一些基于有限公式、方法的推衍过程留给人工智能，而将更多创造性天马行空的时间留给研究者们。
对于人工智能助教在高等教育中的实际应用还给笔者带来了这样一种思考：研究性学习其实是非常个性化的，但是导师很难平均分配自己的精力去关注每一个学生的研究进度。此时人工智能助手的介入实际上使得每个人都能接受个性化和单独的辅导，如果具备这种功能的聊天机器人，其学习和知识储备能力足够，对于高等教育的促进意义是很可观的。
无论上述这两个案例是否让你觉得惊讶或者感慨，都只是人工智能在教育中的冰山一角。仅就笔者眼前的手机和电脑，就能看到还有诸如各类词典、学习软件，在线翻译等应用于教育的人工智能产物。只不过现阶段，人工智能还面临很多问题。比如我们期待它能够提供个性化的教育，因为它能够拥有大量的资源并且只针对单一个体服务，但是目前的深度学习算法使得机器学习的周期冗长并且耗能巨大，并不能在短时间内建立起有效的个性化教学体验。所幸笔者非常乐观地相信，在突破这些技术瓶颈以后，人工智能终将引发教育界的另一次革命。
也许某一天它将化名Walter针对个人用户开设某个领域的网课而令人无法察觉，也可能你社交网络中某一个名为David的同学只是服务器中的一串数据和代码，而进入这个迷人的世界除了期待未来，你还可以选择参与集智AI学院推出的重磅课程《打造你自己的聊天机器人》，让香港理工大学女神李嫣然带你领略真正的人工智能新科技。
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