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人工智能評(píng)判學(xué)生作文可靠嗎
深度學(xué)習(xí)目前最接近人類智能
要回答上述問(wèn)題，需要先了解一下人工智能在自然語(yǔ)言處理中的工作模式。
所謂自然語(yǔ)言處理，簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)，就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)人類語(yǔ)言進(jìn)行分析，以完成自動(dòng)分詞、詞性標(biāo)注、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)文摘、機(jī)器翻譯、人機(jī)對(duì)話等一系列由簡(jiǎn)到繁的語(yǔ)言任務(wù)。
在自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，經(jīng)歷了三種研發(fā)模式：
第一種是基于規(guī)則的自然語(yǔ)言處理模式，主要通過(guò)對(duì)話語(yǔ)進(jìn)行語(yǔ)法分析和語(yǔ)義分析，然后轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言的理解和表達(dá)。這種工作模式是最容易想到也是最早進(jìn)行廣泛研究的，它依賴于語(yǔ)言學(xué)家和計(jì)算機(jī)專家的通力合作。
但是，這種模式很快就遇到了無(wú)法突破的瓶頸，因?yàn)槿祟惖恼Z(yǔ)言理解過(guò)程實(shí)在太復(fù)雜，而語(yǔ)言學(xué)家對(duì)自然語(yǔ)言的分析很不充分，無(wú)法提供充足的語(yǔ)法規(guī)則和語(yǔ)義規(guī)則，計(jì)算機(jī)專家就陷入了“巧婦難為無(wú)米之炊”的窘境。
第二種是基于統(tǒng)計(jì)的自然語(yǔ)言處理模式，主要是對(duì)語(yǔ)言表達(dá)進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)。這種模式下的人工智能，不需要了解話語(yǔ)的句法結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系，只需考察它被人類說(shuō)出的可能概率就行，被說(shuō)出的概率越大，相關(guān)話語(yǔ)就越合理。而概率的計(jì)算，可以通過(guò)大語(yǔ)料庫(kù)基礎(chǔ)上的詞頻統(tǒng)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
這種工作模式不需要語(yǔ)言學(xué)家提供復(fù)雜的規(guī)則，讓計(jì)算機(jī)搞統(tǒng)計(jì)正是它最拿手的工作。統(tǒng)計(jì)模式的廣泛運(yùn)用，在語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域產(chǎn)生了革命性變化，使很多技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向了實(shí)際應(yīng)用。
第三種是深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模式。深度學(xué)習(xí)依賴的是大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是利用大量電腦處理單元對(duì)人類大腦的神經(jīng)元系統(tǒng)進(jìn)行模擬，然后讓這個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)不斷自我學(xué)習(xí)和自我調(diào)整來(lái)完成相應(yīng)的工作。
這可能是目前最接近人類智能的一種人工智能模式，目前的發(fā)展態(tài)勢(shì)驚人，全面超越“阿爾法圍棋”的“阿爾法元”利用的主要就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
把作文評(píng)分交給電腦？高利害考試中無(wú)法實(shí)施
三種工作模式下的不同人工智能能不能應(yīng)用于語(yǔ)文教育呢？我們不妨以作文評(píng)分為例來(lái)分別加以說(shuō)明。
如果讓人工智能給學(xué)生作文評(píng)分，按照基于規(guī)則的工作模式，就必須把評(píng)價(jià)一篇作文好壞的要素都找出來(lái)，如語(yǔ)言、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、思想等等。最關(guān)鍵的工作還要把這些評(píng)分因素量化，比如給一篇作文的“語(yǔ)言”項(xiàng)目打10分，你就得告訴電腦，這10分的依據(jù)是什么？是詞匯量多少，還是句子的復(fù)雜度，還是句式的不同類型？
在第二語(yǔ)言教學(xué)中，類似的評(píng)分系統(tǒng)已經(jīng)得到較為廣泛的應(yīng)用，因?yàn)閮H是“語(yǔ)言”項(xiàng)目的話還比較容易量化，但在母語(yǔ)作文評(píng)價(jià)中其可行性顯然不大。因?yàn)閷?duì)于母語(yǔ)作文評(píng)分來(lái)說(shuō)，結(jié)構(gòu)、思想等項(xiàng)目更為重要，之前人類閱卷者的評(píng)價(jià)主要依賴整體感知，但這種感覺(jué)很難分解，更無(wú)法量化。因此，基于規(guī)則的人工智能模式很難在作文評(píng)分上有用武之地。
如果是基于統(tǒng)計(jì)的工作模式，那我們就必須掌握足夠數(shù)量的作文語(yǔ)料，然后構(gòu)建大型語(yǔ)料庫(kù)，分析其中各類型作文的各種數(shù)據(jù)。
比如，優(yōu)秀作文和一般作文在詞匯量和句子結(jié)構(gòu)上有什么統(tǒng)計(jì)差異；
比如，議論文平均用幾個(gè)例子，平均引用多少句名人名言；
又比如，記敘文寫了幾個(gè)細(xì)節(jié)，每個(gè)細(xì)節(jié)平均多少字……
在統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，把每篇作文在各方面的表現(xiàn)與平均值進(jìn)行比對(duì)，然后評(píng)分?jǐn)?shù)。
顯然，基于統(tǒng)計(jì)的人工智能模式可以詳細(xì)描寫作文的各方面數(shù)據(jù)，也可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)對(duì)作文進(jìn)行等級(jí)排序，但是統(tǒng)計(jì)哪些數(shù)據(jù)、這些數(shù)據(jù)的解釋意義，這些數(shù)據(jù)與作文分?jǐn)?shù)之間的關(guān)系，仍然需要語(yǔ)文專家提供意見(jiàn)，而這方面的研究仍然非常薄弱的。
如果是深度學(xué)習(xí)的工作模式，那就需要有大量事先標(biāo)注好的作文對(duì)機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練，這些已經(jīng)精準(zhǔn)給分的學(xué)生作文，被稱為“訓(xùn)練語(yǔ)料”。
將訓(xùn)練語(yǔ)料輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由其分解為一組向量，再通過(guò)分層計(jì)算得出評(píng)分，然后將機(jī)器評(píng)分與已經(jīng)標(biāo)注好的得分相比較，得到誤差值。
再根據(jù)誤差值，調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方法和各個(gè)向量的權(quán)重，這樣反復(fù)訓(xùn)練后最后可以達(dá)到理想效果：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)分結(jié)果和事先標(biāo)注的作文分?jǐn)?shù)高度一致。
這樣，就算在訓(xùn)練語(yǔ)料的封閉環(huán)境里獲得了成功，然后就可以推向開(kāi)放環(huán)境，也就是提供沒(méi)有正確評(píng)分的陌生作文，直接由機(jī)器打分。如果經(jīng)驗(yàn)證后和人類專家的評(píng)分結(jié)果一致，那么我們就得到了一個(gè)能自動(dòng)評(píng)分的人工智能。
深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)評(píng)分在理論上是有可能獲得成功的，但是問(wèn)題也很多。
首先，即使評(píng)分結(jié)果可用，過(guò)程的可解釋性也很差。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把輸入的作文僅當(dāng)作一個(gè)數(shù)據(jù)序列，不考慮這篇作文的語(yǔ)言表現(xiàn)、思想內(nèi)容，只是通過(guò)各種復(fù)雜計(jì)算的調(diào)試獲得理想的結(jié)果。機(jī)器的分析過(guò)程是沒(méi)有理?yè)?jù)的，準(zhǔn)確地說(shuō)是和人類評(píng)價(jià)作文優(yōu)劣的理?yè)?jù)截然不同——它只是把活干了，但是它是以機(jī)器的方式干成的，人類無(wú)法理解。
其次，我們剛才對(duì)研發(fā)過(guò)程的說(shuō)明其實(shí)是過(guò)于輕描淡寫了，真正要獲得實(shí)用的理想結(jié)果，訓(xùn)練復(fù)雜度以及因此而要耗費(fèi)的精力和財(cái)力在目前技術(shù)條件下恐怕是沒(méi)法想象的。
更重要的是，這里還存在一個(gè)“智能倫理”問(wèn)題，如果把代表人類智能結(jié)晶的作文交給機(jī)器去評(píng)分，而這機(jī)器又是以人類無(wú)法理解的方式評(píng)閱的，這恐怕會(huì)大規(guī)模引發(fā)公眾的質(zhì)疑甚至恐懼，在高利害考試中是根本無(wú)法實(shí)施的。
根據(jù)以上分析，要在作文評(píng)價(jià)領(lǐng)域完全使用人工智能，不說(shuō)完全不可能，至少要走的路還很長(zhǎng)很長(zhǎng)。
作為語(yǔ)文教育的輔助工具人工智能將大有作為
那么，在語(yǔ)文教育領(lǐng)域，人工智能是否毫無(wú)作為呢？當(dāng)然不是。我們認(rèn)為，人工智能可以成為一個(gè)很好的輔助工具，在諸多領(lǐng)域大有可為。
在閱讀教學(xué)中，人工智能可以全面統(tǒng)計(jì)閱讀材料的各種表現(xiàn)，為閱讀材料的難度分級(jí)提供可量化的標(biāo)準(zhǔn)，從而為教材選文、編制課外閱讀書目等教學(xué)實(shí)踐提供有效的幫助。
在寫作教學(xué)中，人工智能可以通過(guò)自動(dòng)摘要、自動(dòng)校對(duì)等技術(shù)對(duì)學(xué)生作文進(jìn)行輔導(dǎo)，從而提升一些基本的語(yǔ)言技能和寫作技術(shù)。
在練習(xí)系統(tǒng)中，人工功能可以構(gòu)建封閉的專家系統(tǒng)，對(duì)一些有標(biāo)準(zhǔn)答案的知識(shí)自動(dòng)出題、自動(dòng)測(cè)試、自動(dòng)講解，極大提高參與性和趣味性……
在評(píng)價(jià)領(lǐng)域，我們還是以之前分析過(guò)的作文評(píng)分來(lái)詳細(xì)談?wù)勅斯ぶ悄艿目赡軕?yīng)用吧。在中考、高考這樣的高利害考試中，套題寫作是一個(gè)非常嚴(yán)峻的問(wèn)題，在實(shí)際評(píng)分時(shí)，有時(shí)難以認(rèn)定并客觀給分。
今后，如果有統(tǒng)計(jì)型的人工智能參與，那就可以找出相似度很高的作文來(lái)對(duì)比、評(píng)判，并且給出精確的重復(fù)率百分比。在記敘文評(píng)價(jià)時(shí)，甚至可以更精細(xì)地通過(guò)自動(dòng)摘要技術(shù)、關(guān)鍵詞技術(shù)找出同樣事例來(lái)一起評(píng)分。這些技術(shù)處理無(wú)疑為杜絕抄襲、套題等不良行為提供了有效的防治措施。
此外，可以通過(guò)計(jì)算作文語(yǔ)句在大數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的概率值來(lái)對(duì)作文語(yǔ)言的規(guī)范性進(jìn)行評(píng)價(jià)。作文語(yǔ)言的出現(xiàn)概率值越高，說(shuō)明其用法越常規(guī)，越符合大眾的語(yǔ)言規(guī)范。而概率值特別低則提示了兩種可能性，一個(gè)是語(yǔ)言不規(guī)范，應(yīng)給予負(fù)面評(píng)價(jià)，一個(gè)是語(yǔ)言新穎，應(yīng)給予正面評(píng)價(jià)，機(jī)器初步篩選后的具體判斷工作可以交給人類專家來(lái)執(zhí)行，從而使作文語(yǔ)言項(xiàng)目的評(píng)分更加準(zhǔn)確規(guī)范。
還有，統(tǒng)計(jì)型人工智能還可以對(duì)學(xué)生作文的整體表現(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估。通過(guò)對(duì)歷屆考試作文的統(tǒng)計(jì)分析，可以得出一系列大數(shù)據(jù)，如作文平均詞量和字量、平均句長(zhǎng)和句法復(fù)雜度、虛詞使用情況等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，為基層的作文教學(xué)提供充足的科學(xué)數(shù)據(jù)。
最后想強(qiáng)調(diào)的是，人工智能除了在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)語(yǔ)文教育有多方面的輔助作用，其開(kāi)發(fā)和研究中遇到的一些問(wèn)題也在倒逼語(yǔ)文教育工作者思考一些最基本的語(yǔ)文問(wèn)題：
要解決閱讀材料難度分級(jí)的問(wèn)題，就必須搞清楚構(gòu)成閱讀材料難度的因素有哪些；
要解決人工智能自動(dòng)命題自動(dòng)訓(xùn)練的問(wèn)題，就必須搞清楚語(yǔ)文學(xué)科必備的知識(shí)點(diǎn)有哪些；
要解決作文自動(dòng)評(píng)分的問(wèn)題，就必須搞清楚作文的可操作的評(píng)價(jià)量表是怎么樣的……
這些基本的語(yǔ)文難題以前都是含混處理掉了，這些問(wèn)題不解決，人工智能再先進(jìn)也不可能對(duì)語(yǔ)文教育產(chǎn)生決定性的影響。
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