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人工智能教育学术会议主席:数据隐私是“人工智能+教育”的核心矛盾

提问者: 浏览: 21 2019-05-28

“每个人都已经提到了人工智能与人类未来的关系。我记得《纽约客》上的一些文章说我们必须重新考虑未来。人工智能或机器会取代它吗?未来会被人工智能控制吗?

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推荐于:2019/5/28 21:55:42
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  人工智能教育学术会议主席:数据隐私是“人工智能+教育”的核心矛盾

  “每个人都已经提到了人工智能与人类未来的关系。我记得《纽约客》上的一些文章说我们必须重新考虑未来。人工智能或机器会取代它吗?未来会被人工智能控制吗?

  5月28日下午,英国《金融时报》中文网总裁张燕在AIAID全球人工智能适应教育峰会上提出了最后一个问题。

  “如果我们选择正确的道路,我们肯定不会(被人工智能控制),但我们必须确保我们不会犯错。”伦敦大学教授、AIED主席罗斯·卢金回答说。

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  在浓雾中行驶

  “作为教育工作者、培训师或人工智能研究员,这是第四次工业革命。就像在浓雾中驾驶,你看不到自己在哪里,也不知道周围的路况,”罗斯·卢金说。在这种情况下,传统地图不起作用,需要开发新的更有用的地图;刹车和导航也需要。一辆可靠的汽车;一个能看得清楚、驾驶不疲劳的司机。把它投射到教育领域,汽车和司机分别对应于人工智能和人工智能。

  对于二者之间的关系,罗斯·卢克金认为,人们需要开始思考人类如何运作和使用他们的智能,然后在未来使用人工智能建立和补充人类智能。同时,人工智能也可以帮助人们重新审视人类的智力。

  这是改变世界和基于人工智能的工作场所的关键之一。RoseLuckin引用了普华永道的一份报告,称许多地区容易受到自动化的影响。尽管教育领域不像其他领域那么脆弱,但现在是时候开始准备预测哪些领域将发生更多变化,哪些工作将失去更多工作了。她认为,这些领域的从业人员需要重新接受相关的教育,以确保他们的工作的重要性,实现他们自己的价值。

  她在《机器学习与人类智能:21世纪教育的未来》一书中指出,如果我们不希望我们的孩子和他们的老师成为机器人,我们必须从根本上重新定义智能。她提倡使用人工智能帮助开发和检验人类智能,以便更好地满足未来的学习和工作场景。

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  正在定义人类智能

  Rose Luckin认为儿童未来成长需要七个智力因素:跨学科的学术智力、社会智力、元认知、元认知、元执行智力和准确的自我认知。

  她解释说,知识学习是跨学科的,理解不同学科之间的内在联系可以帮助他们解决今天的复杂问题。学生需要良好的认知能力、技能和知识来理解自己的认知。同时,我们需要情绪智力来了解自己和他人的情绪状态,这样才能有良好的合作能力,实现高效的合作。

  关键是准确的自我感知。罗丝·卢金说:“因为它可以帮助我们实现我们的目标并发现它们。例如,在知道完成了什么、没有完成什么、获得了什么知识和技能的过程中。

  行为心理学家和经济学家反复证明,人们在自我预测方面表现不佳,往往过于自信或有其他形式的偏见。罗斯·卢金认为,作为人类,我们应该更深入地发展自我效能感的元智能,而人工智能可以帮助我们。

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  “相当于智慧层面上的超我”

  在会上,罗丝·卢金解释了智能自适应学习的概念。

  RoseLuckin说,学生们将共同努力解决问题,从动手、动眼和技术交流中收集所有数据。然后分析这些数据,找出它们中有多少人在相互作用时合作在一起,以及它们内部的相似性和差异如何影响整体合作。最后,根据实验结果调整教学方法或教材的质量,提出更具适应性的学习策略,使其元智能得到更有效的发展。

  在网络环境的帮助下,无论是导师还是学生,我们都可以知道学生的自我指导何时得到了很大的改善,以及背后的原因。RoseLuckin说,他们的目标是建立一个适应系统,帮助他们逐步提高认知能力。

  “这就像智慧层面上的超我。弗洛伊德谈到了自我,本我和超我,”罗丝·卢金告诉人工智能前哨站。通过人工智能,学生可以了解自己的学习状态,达到超我状态。

  Rose Luckin说,该系统可以提供类似于学习报告的反馈,使每个学生的智慧知识都能提升到一个新的水平,从而促进他们的学习。

  数据隐私是核心矛盾

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  然而,人工智能在英国教育领域的应用仍然面临着相当大的挑战。RoseLuckin承认数据隐私是核心矛盾。

  Rose Luckin说,如果技术项目的功能是持续评估儿童的智力水平,那么就有必要持续收集与个人优缺点相关的数据。人工智能跟踪学生的表现可能会引起对数据隐私的重大关注。此外,此类课程还可用于对学生进行分类或否认其未来潜力。

  今年4月,欧盟发布了《人工智能伦理准则》,对人工智能的监督管理、技术稳健性和安全性、隐私和数据管理、透明度、多元化、环境和社会福祉和可靠性提出了要求。

  事实上,欧盟上个月发布的人工智能伦理准则非常严格。Rose Luckin说,所有接触到数据或正在收集数据的人都应该对数据的处理、保存和使用有清楚的了解;收集数据之前的信息应该写得非常清楚。同时,她说,英国使用的数据标准比国内生产总值R更严格,英国非常重视人工智能应用中数据的道德和保护。

  “我们非常欢迎国内生产总值R和相关的道德标准,”Rose Luckin说,他发起了第一个英国人工智能教育伦理机构,以保护相关数据,并教人们更好地理解人工智能和安全应用人工智能。

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