近日，围棋高手柯洁以0:3
惜败谷歌人工智能AlphaGo2.0
人工智能系统已经可以在围棋狭窄领域
达到相当高的水平
机器人做高考题又会怎样？
数学相信是很多童鞋的心头痛就像榴莲爱ta的是着迷的喜欢嫌弃ta的是快被逼疯了
一道题先挠头挠十分钟再画上半个小时涂鸦终究！还是做不出来都！太！正！常
在今年的高考大军里出现了一个不是人的东西小科可不是骂人
不要打我哦?咳咳，它只是机器人而已
本月7日，全国高考已经结束
当日下午5时许
在成都举行了一场特别的考试：
“准星数学高考机器人”AI-MATHS
在公证机构和媒体的见证下
挑战年高考数学题
这是国内首次由机器人应试高考题
它能考多少分呢？
会比学霸厉害吗？
考场：断网答题公证机构和媒体“监考”
AI-MATHS是成都高新区一家本土人工智能企业——成都准星云学科技有限公司，依托清华大学大数据、人工智能、自然语言识别等前沿技术，研发的一款以自动解题技术为核心的人工智能系统。
（图片来源于网络）
与多数人对机器人的印象不同，即将参考的AI-MATHS其“身体”并非模仿人类的样子，而是10余台服务器，其“大脑”就是服务器上承载的人工智能系统。“考场”设在成都天府新谷10号楼的一个会议室里，入场答题的实际上就是这些服务器。像考生会被切断与外界的联系一样，这些服务器也被切断网络连接。由公证机构和媒体出任“监考老师”。
这场特殊的“高考”只设置了数学科目，在7日下午5时之后，也就是高考数学结束之后进行，不会影响正常高考的进行。
AI-MATHS具体挑战哪套试卷？
人工智能机器人AI-MATHS相继向２０１７年北京文科高考数学卷和全国二卷发起了挑战。不过，结果并不尽人意。AI-MATHS并没有像它的同类阿尔法狗虐哭柯洁一样碾压人类。
（图片来源于网络）
１８时２８分许，AI-MATHS开始解答北京文科数学卷。１８时５０分，AI-MATHS答题完毕，随即形成试卷，共用时２２分钟。
１９时１６分，评卷专家宣布AI-MATHS挑战北京卷文科试卷结果：选择题满分４０分，填空题１３、１４不能识别，解答题１７题得了零分，全卷总分１０５分。
19时19分，AI-MATHS开始解答全国二卷数学卷。19时29分，AI-MATHS完成答题。
19时45分，评卷专家现场宣布AI-MATHS挑战全国二数学卷结果：选择题得55分，填空题得20分，简答题得25分。全卷总分分。
（图片来源于网络）
应该说，AI-MATHS这两个分数相当于一个中等生的水平，个别题甚至读不懂题目。与公众认知中的人工智能所向无敌、无所不能形成了鲜明的反差。
预测：目标分今年模拟考得了93分
“成都造”高考机器人到底是什么来头？为啥要“高考”？
林辉介绍，AI-MATHS诞生于年，是依托清华大学大数据、人工智能、自然语言识别等前沿技术，研发的一款以自动解题技术为核心的人工智能系统。
（图片来源于网络）
本次挑战是对研发成效的一次阶段性检验，挑战结果将运用到该公司对AI-MATHS的技术验证中，帮助AI-MATHS早日从“学生”变成“老师”。
在此之前，AI-MATHS也像普通高考考生一样，大量“刷题”，已训练套、约1.2万道题了。
（图片来源于网络）
不过，去年5月，在宣布这款高考机器人参加考试时，团队设定的目标是分，当时其已在模拟考中取得过分的成绩。但在今年2月的一次模拟考中，AI-MATHS得到的分数是93分。
为何AI-MATHS练题增多，成绩却出现下降？林辉表示，研发团队经分析发现，问题出现在AI-MATHS对题意的理解环节，“题目中出现了AI-MATHS从未‘学习’过的生词，如：投资、理财，它以前做的练习题没出现过这些词，它不懂这些词的意思，就卡在那儿了。”
分析：最大难点准确理解题干意思
作为人工智能，AI-MATHS与谷歌阿法狗（AlphaGo）的主要区别在哪儿？
林辉表示，阿尔法狗专攻围棋，AI-MATHS专攻数学。研发围棋机器人，用计算机语言描述围棋规则相对容易，难在要让系统在极短时间内算出每次落子后的几十步甚至几百步的不同局面。而研发高考机器人最大的难点在于，首先要让系统准确理解人类语言，后面做题的步骤反而不多。
人类的语言千变万化，而且还在不断创新，几乎是学不完的。遇到没学过的生词，人类会联系上下文去推测词义，猜对是比较容易的事；而机器人却会卡壳。
比如，正切（tangent）的缩写，近年来的教材和试题里面都用的是“tan”，但早些年用过“tg”。团队在训练AI-MATHS用的题都是“tan”，最近突然让它做了一道“tg”的题，它就懵了。
（图片来源于网络）
AI-MATHS为什么读不懂题? 要理解AI-MATHS读不懂题，先要明白自动解题系统的原理。自动解题系统是人工智能领域的前沿性研究，涉及人工智能技术的多个领域，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等，其解题过程涉及到三个步骤： 首先是理解和识别人类语言，把题目变成机器人可解码、可理解的语言，即通过自然语言处理将人类语言转换为形式语言。 其次是逻辑推理，利用计算机的知识语言网络，模拟人类处理信息的方式和策略，找出最佳解题路径。 第三是用人类的语言回答问题，并给出详细的解题步骤，即将形式语言转化为自然语言。 这个过程当中，最大的难点在于让机器理解人类语言，这也是自动解题系统被公认的核心问题之一：自然语言处理中的语义分析。机器需要首先识别人类的语言，并分析其含义，其中包括各类常识、谜语等隐性的线索。但问题在于，人类语言千变万化，并且还在不断创新。人类在看题解题中会联系上下文去推测词义，但这对于人工智能而言相当难理解。比如，数学经典问题鸡兔同笼，其隐含条件是鸡有两条腿，兔有四条腿，而机器人可能并不知道这类常识，它更擅长规则下的精确计算，但人类的自然语言并不精确。
（图片来源于网络）
以今年北京高考文科数学卷第17题为例：某学习小组由学生和教师组成，人员构成同时满足以下三个条件：男学生人数多于女学生人数;女学生人数多于教师人数;教师人数的两倍多于男学生人数;若教师人数为4，则女学生人数最大值为多少?该小组人数的最小值为多少? AI-MATHS对此无法作答，有阅卷老师调侃道，AI-Maths还得提高语文成绩。显然，AI-MATHS考分不理想，问题出在机器对于自然语言的理解上。
不过，据说
AI-MATHS花了两个小时
做江苏高考卷得了十分．．．
（图片来源于网络）
这个时候人工智能是否优越小科是不知道了
小科只想心疼江苏考生一秒
江苏考生挺住！
素材来源＼成都晚报
美工＼王雪
审核＼宇文柳欢 李林霖
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