圖為高考機器人參加模擬考試。

　　新聞背景

　　2017年全國高考拉開帷幕。不過，今年的高考中會出現一位特殊“考生”——研發於成都的人工智能系統“准星數學高考機器人”，它將挑戰2017年高考數學科目。

　　這是國內首次由機器人應試高考題，它能考多少分呢？會比學霸厲害嗎？

　　挑戰2017高考數學卷

　　人工智能參考全國卷和北京卷

　　與多數人對機器人的印象不同，“准星數學高考機器人”的“身體”並非模仿人類的樣子，而是10余台服務器，其“大腦”就是服務器上承載的人工智能系統。“考場”設在成都天府新谷10號樓的一個會議室裡，屆時入場答題的實際上就是這些服務器。像考生會被切斷與外界的聯系一樣，這些服務器也會被切斷網絡連接。由公証機構和媒體出任“監考老師”。這場特殊的“高考”隻設置數學科目，將在7日下午5時之后，也就是高考數學結束之后進行，不會影響正常高考的進行。

　　“准星數學高考機器人”將挑戰哪套試卷？成都准星雲學科技有限公司CEO、清華大學蘇州研究院大數據中心主任林輝表示，高考數學結束后，公司將立即從相關部門、網絡等多渠道爭取試卷，“目前擬爭取全國卷、北京卷等幾套，但是最終能拿到哪幾套，具體幾點鐘拿到還不確定。如果拿到多套試卷，高考機器人將在2小時內同時作答多套試卷。”挑戰當天，高考機器人將在2小時內同時作答多份高考試題，之后由教師批改答卷。

　　據了解，這套人工智能系統是國家科技部863計劃（又稱“超腦計劃”）牽頭研制的機器人，依托清華大學大數據、人工智能、自然語言識別等前沿技術，已研究4年多。林輝介紹，本次挑戰是對研發成效的一次階段性檢驗，挑戰結果將運用到該公司對人工智能系統的進一步優化。

　　運算量可達2的800次方

　　曾敗給某中學文科生

　　去年5月，研發團隊宣布機器人將參加2017年高考，並預計在2017年數學科目的高考中達到重點本科的錄取水平。當時，高考機器人在模擬考中取得過115分的成績。

　　而今年的一次模擬考試，高考機器人的表現卻差強人意。2月23日，成都石室天府中學曾上演一場“人機大戰”，高考機器人首次對戰真人——43名高三文科班學生，最終以93分敗給了學生們106分的平均分，相對於150分的滿分，93分剛過及格線。好在這一成績超過2016年四川高考文科數學的平均分，通過了中期評測。

　　3個月來，高考機器人水平有所上升嗎？科研人員介紹，去年的評測，機器人也曾達到過110分以上，但並不穩定，且要看試卷的匹配度。高考機器人沒有題庫，它是通過綜合邏輯推理平台來解題，而非學習儲存題庫。一年多來，機器人在復雜邏輯推理、直覺觀察推理、計算機算法、深度學習上都進行了深入攻關。目前，高考機器人已經練習了1.2萬道題。為訓練答題速度，團隊加大了題量，目前高考機器人已有500套試題的積累。不得不承認，人工智能在運算、推理、存貯等方面都具備超強的能力，高考機器人可以學習小學到高中的7000多個考點，運算量可達2的800次方。但目前仍有一些缺陷需要不斷改進，比如，欠缺對常識的理解能力，讀不懂題目就隻能猜。

　　此外，為提高高考機器人的分數，科研人員還對系統的答題程序設置進行了一些修改，讓它在不能給出完整答案的情況下，也給出部分答案，爭取“步驟分”。高考機器人在考試中遇到會答的考題，它將會以大概20分鐘一套的速度作答，如果有它不會的考題，它將先跳過這些題目，把會答的都答完，再返回來爭取突破剩下的難題，直到解出答案或者考試時間結束。

　　解題容易理解難

　　機器人當學霸挺難的

　　其實，高考機器人並不“罕見”，幾年前日本人工智能Torobo-kun，揚言要參加東京大學入學考試，完勝人類考生，結果從一開始就表現得不盡如人意，因為它沒辦法理解人類語言的復雜關系，這也成為了機器人參加考試必須克服的一大難題。

　　這同樣是中國科研人員遇到的問題之一。畢竟，機器人在進行邏輯推理前，首先要進行讀題，也就是自然語言理解，而自然語言理解是沒有邊界的。

　　今年2月的模擬考，高考機器人“失敗”的原因主要在於應用題的解答：它不能理解題目中“投資”“理財”等社會常識。真正應用的時候，系統有時卡在一個點，或一個名詞上。如把句號弄成一個“O”，它就暈了。機器人最難點在於理解，如果題目涉及數據，技術可以抓取，而文字描述是最難的。

　　科研人員表示，研發圍棋機器人，用計算機語言描述圍棋規則相對容易，難在要讓系統在極短時間內算出每次落子后的幾十步甚至幾百步的不同局面。而研發高考機器人最大的難點在於，首先要讓系統准確理解人類語言，后面做題的步驟反而不多。人類的語言千變萬化，而且還在不斷創新，幾乎是學不完的。遇到沒學過的生詞，人類會聯系上下文去推測詞義，猜對是比較容易的事﹔而機器人卻會卡殼。

　　到底機器人考試的成績如何？和人類比還有多大差距？什麼時候考生將能和機器人同台競技？一切還是未知數。

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　　日本機器人放棄高考

　　日本研究人員2016年秋季宣布，放棄讓人工智能系統Torobo-kun參加東京大學入學考試的計劃。研究者解釋道：“人工智能系統無法理解必要的信息，閱讀和理解句子含義的能力存在局限。我們發現，現在還沒有辦法使這一系統獲得足夠的分數，使它通過東京大學的入學考試。”

　　近年來人工智能發展迅速，接連戰勝了多位圍棋世界冠軍，展現出驚人的能力，但在人類語言的閱讀理解能力上，人工智能的表現一直很不盡如人意。Torobo-kun在每個科目的閱讀理解測試中就表現得十分糟糕。例如，當它嘗試回答一個世界歷史問題：“誰是曹丕的父親？誰成為了中國三國時代魏國的第一位皇帝？”時， Torobo-kun無法給出正確的答案。盡管Torobo-kun已經知道曹丕是曹操的兒子，但它無法想到曹操就是曹丕的父親，因為它不理解父子關系。

　　有一個研究團隊接受了開發Torobo-kun英語語言能力的任務，他們第一次引入了所謂的“深度學習”方法，嘗試讓人工智能在涉及5到10個句子的閱讀能力測試中給出更多的正確答案。深度學習是一種創新技術，通過將大量的圖片和文本數據反復讀取到人工智能系統中，深化其學習能力。然而，Torobo-kun還是無法取得更高的分數，可能是因為數據不足。研究者因此放棄了深度學習方法。對一個想要通過深度學習提高答題成功率的人工智能系統來說，首先必須讀取大量的數據。參與該項目的首席科學家說：“通過東京大學的入學考試，最低要求是學習100萬套問題陳述和正確答案。准備這些數據就將耗費巨大，根本是不現實的。”

　　許多研究者依然對人工智能的開發保持樂觀。日本一家科研團隊一直在開發一個能夠寫小說的人工智能系統，並希望借此贏得一個文學獎項。該項目還有另一個目標：通過學習已逝科幻小說家小鬆左京的文風和用詞，完成后者未寫完的小說。（楊林）

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