人工智慧參加高考，有什麼意義！

前段時間的AlphaGo迎戰柯潔，在取得3比0的勝跡後，柯潔坦率的表示了AlphaGo在圍棋界的「無敵」；而近日，人工智慧又開始在高考圈搞事，科大訊飛牽頭的863國家高考答題機器人AI-MATHS分別用時22分鐘和10分鐘完成兩份高考答卷，分別獲得了105分和100分的成績。而由學霸君自主研發的機器人Aidam與六名高考狀元同台PK高考數學科目中，其花了10分鐘就完成答題，獲得了134分，而分為3組的六名高考狀元花了1個小時分別得分為：146分、140分和119分。

也許眾多看官老爺會認為：電腦參加考試不獲得滿分或者將近滿分說不過去吧。而其實機器人在答卷的時候是非聯網狀態，依託的也不是數據題海的戰術，而是靠深度學習論證的方法進行解答（AlphaGo也是靠的這種演算法，需知圍棋理論上講，圍棋由181枚黑子和180枚白子組成，棋盤由縱橫19道線形成的361個交叉點組成。每一個點都可能處出現下黑子、下白子或空著不擺子三種情況。那麼，361個交叉點，就有3的361次方變化的可能，即圍棋的著數變化是10的172次方。但是，變化絕不止這些，考慮到打劫，提子撲空，雙活等複雜因素，實際上是無解的，所以說千古無同局），電腦又是讀不懂文字的，比如一道題目：中國在兵乓球和足球的領域，一個是誰都贏不了，另一個是誰都贏不了。在我們看來是兩種意思，而在電腦看來就是同個意思。所以此次數學高考中，機器人失分也是在沒讀懂題意的情況下造成失分。

在數學領域中，因為涉及到的多的是數字類型，怎麼考都離不開演算法和公式，所以在數學領域人工智慧肯定能夠獨樹一幟。而其他領域呢？高考中分別有理綜，文綜，語數英。理綜與數學方法類似，找到公式即可解答。而文綜依託記憶庫，也能很好的解答。英語更不用說了，目前的英語換成中文的話相當於初中的題目，關鍵在於翻譯，而現在的編程語言幾乎都是英文。

這樣看來，只有語文這種最後需要情感的科目才能「收拾」人工智慧。

事實是如此嗎？來看一條新聞，微軟小冰依託人工智慧系統，竟寫出了一本純為「電腦作出來的詩集」，在上線之初還在各文學網發放，竟無人發現是電腦作的詩。

而將人工智慧靈活運用到高考上有什麼意義呢？

小匯認為有三點：

1.題目靈活分析。機器人天馬行空但又不是偏頗的思路在很多領域得以證明。而在訓練中，一般需要相當數據量的題目進行訓練，並告知其這道題應當按照何種步驟與思路進行解答，機器人在做到一定量時，可將相同思路與步驟的題目匯總，減少訓練量。（這樣考生以後就不用題海戰術，只需要學習幾道關鍵題目即可。）

2.教育資源平衡。現在學區房房價如此高，很大一部分原因是因為教師資源的不平衡，好學校一般都有好老師。而人工智慧可以很大程度上彌補教育資源的不平衡，尤其是在偏遠山區。人工智慧累積的習題與解題方法可以說沒一個老師能夠比得上，關鍵還是人工智慧的授課能力與學生的接受程度。

3.報考院校分析。這是最關鍵的一點，每年都有多少考生因為錯估分數或者報錯學校而與夢想的高校失之交臂。而人工智慧可以整合多年的各院校分數線與投檔人員進行匯總，再根據考生的分數進行分析判斷，可以以最精準的投檔令考生進入夢想的高校。

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以上幾點就是小匯個人認為人工智慧參加高考的好處，有興趣的朋友可以與小匯深入討論哦，歡迎批評。

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