如何面對人工智能的衝擊?

踏入21世紀,學校和學生在全面擁抱人工智能的同時,也必須思考如何不被AI全面取代,這有賴人工智能教育的規劃,避免再過分偏重知識認知和器具操控。

2017年,Google研發的人工智能系統AlphaGo,利用海量圍棋資料進行深度學習後,連續擊敗韓、中世界頂級棋王李世石及柯潔,震撼全球科技界,也讓人工智能研究,在過去60多年數次起伏後,重拾信心,重新火熱。一時之間,人臉識別、語音助理、自動駕駛汽車、醫療助手、智能機械人、大數據營銷等技術,好像突飛猛進,AI變成萬能,很快有望解決不少生活問題。而在藝術與表演領域,也出現AI畫家開畫展、數據信息多媒體沉浸空間設計、虛擬新聞主播角色、虛擬網紅產業等新生事物,引起不少職場界別的危機思考。科技界甚至提出,2017可說是人工智能應用元年,一切原有發展,都會因人工智能的引入而改頭換面。

在教育的科技應用上,中國大陸自2015年開始,已強調要發展「互聯網+教育」策略,2019年又加料發展「5G+教育」方案,而面對新一波人工智能的衝擊,無論對人工智能科技認知的準備,或是未來學以致用的配對規劃,都需要重新部署各學段課程。一如本系列以前文稿介紹過,不同國家都加強中央課程的科技內容,大力發展STEM教育,甚或從初少階段便開始將編程(coding)學習作為不同年級延伸必修課程,以應對人工智能的核心知識學習。當時,無論是科技企業或培訓機構,都不約而同提出「未來已來」的口號,表現出教育範疇對人工智能世代來臨的關注和準備。

筆者也曾在內地一個藝術教育論壇,以「未來已來,以變應變」的主題,分享科技如何賦能現代美術教育?如何在人工智能世代做好創意與創新教學?回應馬雲大師所言,讓學生未來「有飯吃」。事實上,中國大陸也不敢怠慢,2019年已開始規劃中小學的人工智能核心素養課程,除了編程學習外,也包括機器學習、大數據應用、圖像識別、演算法與算力等人工智能科技內容。目前坊間已有研究機構、教育出版社、科技企業等分別研發的四、五套人工智能課程和教材。

人工智能核心技術是什麼?

今天所有人在談未來世界、未來教育,都會從人工智能未來應用場景去考量,彷彿無事不AI。我們可以先了解一下人工智能的核心技術是什麼?如何變成科技萬能Key。稍後再介紹AI可能引起的教育變革,以及AI概念和科技應用如何賦能現代美術教育。

人工智能亦可叫做機器智能,是指由人製造出來的機器或操作系統所表現出來的智能活動、反應,一般通過普通電腦程式編寫手段實現類人智能的技術。簡單理解,人工智能是讓不同形態的機器或程式系統具備智能表現的科學技術,也就是說希望讓機器或操作系統像人一樣能思、會想,自學、自主。從技術發展層面而言,人工智能最底層的技術支撐是20世紀已初步成熟的數理邏輯研究,例如布林(George Boole)、弗雷格(Frege)、希爾伯特(David Hilbert)等數學家的貢獻。把邏輯推理過程用符號表示,進而轉化成符號演算,為人工智能起步奠定了第一塊基石,這也是多國以編程或運算思維(Computational Thinking)作為人工智能教育基礎課程的原因。關於運算的應用,科技界公認得力於英國科學家圖靈(Turing)所做的證明:基於簡單的讀寫操作,就有能力處理非常複雜的計算,包括邏輯演算。第一台電腦,又可稱為「圖靈機」,誕生於1945年6月,為人工智能拓展奠定了第二塊基石。

當時圖靈提出一種檢測智能型機器的方法,在測試中圖靈設想將一個人和一台電腦隔離開,分別通過打字和測試者進行交流。如果在測試結束後,機器有30%以上的可能騙過測試者,讓他/她誤以為是人類表現的行為,則可說明計算機具有「智能」。圖靈測試(Turing Test)標準一直延續至今,但還沒有一台電腦可以確定無疑地完全通過這一看似簡單的測試。而AI研究的開端可算起於1956年,計算機科學家麥卡錫(John McCarthy)當年召集哈佛大學、麻省理工學院、IBM公司、貝爾實驗室的研究人員召開達特茅斯會議,提出了「人工智能」這個概念。他們在會議上討論了:自動電腦、電腦程式設計、神經網路、計算規模理論、自我改造、抽象、隨機性與創造性等研發方向成為第三塊基石,並預言經過一代人的努力,與人類具有同等智能水準的機器將會出現。但事實上,人工智能的發展沒有他們想的那麼快速。專家指出,目前的AI技術仍屬「弱智能」水平,就是只能根據對環境的感知,做出預期的行動,並獲得最大表現效益的程式運算。

AI未來有哪些應用場景?

目前,基於算力、算法、數據而發展的AI 感知技術大致有文字識別、語音識別、圖像識別和影像識別。這幾方面美國比較先研發,實力稍強,但中國基於應用比較廣泛,技術優化做得更好,例如引以自豪的移動支付、人臉識別。再者由於最新的通訊技術——5G制式的出現,而中國也有自主研發的產權技術及制式設定,讓5G+AI的融合技術及應用方案,更處於全球領先地位。特別是5G制式低延時傳輸的優勢,像XR混合虛擬實景的雲平台、車聯網、智慧城市、個人AI輔助、遙距問診、零庫存定製智能生產(M2C)等等項目,已在中國逐步發展,成為獨特的風景。其中不少技術都可轉移到教育創新,以及藝術創新的應用,而系列文稿早前介紹過的3D打印、VR、機械人、無人機、互聯網和電玩、電競等科技,都包含人工智能核心技術,當中也提及在教育新及藝術創意表現可以借用的例子,有興趣了解可以回讀。

另外,因為中國教育市場龐大,政府及機構支持人工智能教育,所以在教育科技、學習科學、自學促進和表現評價等範疇,都已遍地開花,在進行研究和優化。例如不少大型上市教育企業及科網集團,都在線上教學、智能輔導(陪學機械人)、沉浸學習(VR模擬情境)、自適應學習(個性化課程)、課堂學習評估(情緒分析:或許大家還記得去年有科普企業向學校推介生理狀態偵測頭環,有學校集團要求學生在課堂佩帶,以了解學習「投入」情況,引起不少批評)、自動測評(海量題庫),以及數據分析和配套方案(專家系統)等AI應用層面,發展出自己的校本課程和支援系統。但是在全面擁抱人工智能的同時,也必須思考如何不被AI全面取代,這有賴人工智能教育的規劃,避免再過分偏重知識認知和器具操控,要在探究學習過程,突顯認識人、機差異的各種優勢。否則,會不幸中了馬老師的魔咒:科技正在努力把機器變成人,而學校卻在拼命把人變成機器。

現代「人工智能科技」學習(上)——《亞太創藝談》24

本系列文章:

  1. 主要學習領域的中國元素
  2. 藝術學習空間優化的思考
  3. STEM+“A”
  4. 藝術創意教育
  5. 現代科技如何為美術教育賦能
  6. 美術教育如何有效應對科技革新?
  7. 面對創新科技時代,傳統美術創作如何變革?
  8. 美術課堂的創新科技應用
  9. 開展學校教育變革與規劃,促進數碼美術教育創新
  10. 科技賦能現代美術教育的途徑(一)
  11. 科技賦能現代美術教育的途徑(二)
  12. 3D-Printing在現代美術教育的應用
  13. 現代美術教育的「虛擬實境VR」科技學習
  14. 現代美術教育的機械人Robot科技學習
  15. 機械人形態與技術應用演進
  16. 現代美術教育的無人機科技學習
  17. 現代美術教育的「編程」科技學
  18. 編程市場混戰 或會出現教育偏差
  19. 編程的技術應用與學習表現
  20. 現代美術教育的網絡科技學習
  21. 現代美術教育的「移動網絡」學習
  22. 現代美術教育的電玩科技學習
  23. 如何讓學生沉迷學習?

林桂光