狮刀：今天它替你考试，明天它抢你饭碗

■ 文 | 狮刀

成都高新区一款名为AI-MATHS的人工智能系统作为“数学高考机器人”向全国高考生发起了挑战，而且断网已不再是威胁，因为AI-MATHS就是在断网的情况下答题的。据称，AI-MATHS将单独在一个关闭外部网络的房间内，由专业公证人员监考，靠输入试卷电子版来“读题”，然后通过内部服务器的计算，显示出答案。（说明断电还是可以的）

其实，今年2月份AI-MATHS就进行过模拟考试，并取得了93分（满分150分）的成绩。当时跟它一起考试的43名高三文科生的均分是106分。但是，当时AI-MATHS只有100套试题的训练量，现在它已有500套试题的积累，这次获得了105分（2017年北京数学卷）也在意料之中。

其实，AI解题的困难不在于计算量，也不在于公式的背诵，而是对于题干的理解。目前，各个人工智能系统普遍做理科题比文科题分数更低，原因是目前机器学习更多强调的是对记忆、计算等相关内容的储存和运用，而对于逻辑理解和推理这一模块还没有很好地解决。

什么意思呢？举个例子，如果你问AI：

X+Y=35

2X+4Y=94

求x=? y=?

它可能只需要0.0001秒就能解出来了，毫无压力是不是？

但如果你换个方式问它：今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问雉兔各几何？它肯定就懵逼了。

这是为什么呢？因为数学解题需要多种层次的自然语言理解。例如鸡兔同笼的问题，虽然本质一样，但表达方式却截然不同，那么AI需要知道的就是如何把以上问题抽象成两个对象相加，这就涉及到所谓的自然语言理解。

事实上，抽取题目中各个概念变量的关系也十分具有难度。数学题要求的是精确，如果题目中变换了一个词，变量之间的关系可能就会改变，那么整个解法也会不一样。

就像“追及问题”，一个“相对而开”，一个“相向而开”，真是一字之差，谬之千里。

看不懂题目的第二个难点在于，AI也需要具有一定的现实世界常识，才能理解得了自然语言中一些隐式的指代。比如，圆周率约等于3.14，再比如，鸡兔同笼的问题中，鸡有两条腿、兔有四条腿就是隐藏条件，只有知道这些常识才能正确解题。

AI参加高考，不是为了抨击应试教育制度，也不是为了故意秀智商，根据研发人员所说，这一次的挑战主要是为了测试其理论体系是否完善，从而为其他领域的应用做准备。

比如说，在线教育。近几年，一些中小学生学习平台备受学生欢迎。这些平台让学生对准题目拍照，或者以文字、语音方式来输入数学题，然后学习平台识别题目并给出解题思路。通过早期的积累，平台中存储了相当庞大的题库，因此可以通过识别匹配题目来实现解题功能。但是，这些平台中的所有题目的解答都需要人工预设思路，题库的扩展存在一定约束，因而成本居高不下。成功解决人工智能数学解题的限制，就会提升此类平台的效能。

但是，这同时也意味着，机器人不仅可以取代机械化的蓝领工作，对于一些传统上认为它们不能取代、需要人与人互动的白领工作，一些需要“理性思维”的任务，它也可以轻松实现。

再比如说，智能投顾。智能投顾，又被称作机器人理财顾问，它是通过互联网，运用算法向客户提供定制化的投资证券组合。

在智能投顾诞生之前，人们想要获得投资的相关建议，只能以付出一部分本金作为管理费用的方式，从传统的投资组合经理和理财顾问中获得。但理财顾问也是人类，他们根本没有精力应对广泛投资者各种各样的需求，只能选择性地为高净值人群服务。而智能投顾的诞生，解决了效率与普惠问题，不论何时何地，不论你是怎样的投资者，都能及时、有效地获取自己需要的信息。

毕马威会计事务所在一份报告中表示，到2030年，银行业的人工服务都可能“消失”，类似于Siri的人工助手将接管客户的金融服务。如此一来，传统银行的多数部门或将消失，而专业的服务则将获得更大发展。在报告中，毕马威设想了一种类似于Siri的人工助手EVA，通过获得用户的健康数据、支付习惯、偏好倾向、社交媒体等数据，并在用户闲暇时与其沟通，提供符合用户品味的商品、推荐短期现金的最佳管理方式等，以解决客户的金融问题。

尽管AI看似越来越强大，但归根结底还都只是“模仿性智商”。

人工智能只能在程序设定的框架内运行和学习，也无法感受人类的情感和思想。而像巴赫的曲子、爱因斯坦的相对论这样的人类顶级智慧结晶，机器目前仍难以复制。

可以说，现有人工智能系统，有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会算计。人工智能必须接受指令、接受训练，还无法真正创造新事物，其作为“工具”的本质仍然无法改变。

技术本身并无善恶，全在于人类如何利用。在我看来，人类的尊严在于其制定普遍法则的能力，但前提条件是，我们自己必须遵守自己所制定的法则。只有这样，“友善”才能成为机器永远对待人类的态度。

狮刀曰：说不定在很多人都没有独立思想的情况下，机器已经有了独立思想。

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