人類語文老師穩贏:人工智能教作文,只寫出二類文_風聞
谭婧在充电-谭婧在充电官方账号-偏爱人工智能(数据、算法、算力、场景)。-2019-10-06 10:51
2019年《計算機學報》上發表了一篇關於高考作文的研究論文,哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院的科研團隊利用人工智能的深度學習技術,生成高考作文。隨後,機器寫的作文得到了北京市一批專業的語文老師評分。最終,得到了二類中的平均分數(滿分 50 分,論文中使用人工智能技術獲得的平均分為37.5 分),科研團隊將此視作一項科技突破。但是,這恰恰證明,套作所能達到的最高水平也不過如此了。想得到一類作文高分,還是得找具有足夠思想能力的人類老師來指導。
所謂套作,就是在高考語文作文中出現的宿構、默寫、套用情況嚴重,模板化、程式化與假大空的現象最為常見,千篇一律,大同小異,這就是所謂的應試作文“高考體”。
人工智能深度學習技術的主要“寫作方法”無法使用“感情”,論文解決了僅僅使用語義抽取帶來的語義狹窄的問題。
高考作為有多難這個問題因為高考考生寫作文的能力不同,因人而異。從人工智能科研人員的視角,也就是對人工智能而言,高考作文屬於“高難度動作”。
首先,高考作文的寫作難度超過了“吟詩一首”,其次超過了體育新聞。
“寫高考作文”在研究人員眼中顯然比“作首古詩”更有難度。因為從技術角度理解,他們認為“自然語言生成(NLG)是自然語言領域中重要並具有挑戰性的任務。相比自然語言生成領域裏古詩文生成、回覆生成等比較熱門的任務,高考作文的生成無疑更具有挑戰性。在古詩文生成以及回覆生成任務中,生成的信息相對較少,而在高考作文生成任務中,我們需要生成較多的信息。不僅如此,相比於古詩文生成,高考作文生成中的語句對連貫度、語義清晰度的要求更高,類似於詩歌中比較朦朧的語言是不可行的,而相比於回覆生成任務,高考作文中的語句無疑更加豐富,形式更加多變,更加富有文采。”
“留給中國隊的時間不多了”是老生常談,因為關於體育賽事的表達一般不會有太多新玩法。這被歸納為“寫高考作文”也比“寫體育新聞”難。研究人員認為,“在基於抽取式的文本生成研究領域中,以抽取為基礎的體育新聞生成模型,但其任務在給定的實況評論中抽取完成,有時序作為依據,且生成的內容風格較為固定,因而生成難度相比高考作文要低。”早在里約奧運會上,今日頭條的一個名叫“張小明”的人工智能新聞機器人就能2秒鐘寫稿,擬人化語言,智能配圖……
“體育新聞撰稿人張小明”是今日頭條媒體實驗室同北京大學計算機所萬小軍團隊共同研製。其工作原理是結合最新的自然語言處理、機器學習和視覺圖像處理等人工智能的技術之後,通過語法合成與排序學習生成新聞。不過説實話,體育新聞一般資訊類稿件的寫作難度確實不大,主要以速度快為核心競爭力。
第一、研究人員分析“對於一篇高考作文,其段落內部的語句雖然都是圍繞着某一個主題來展開,但是這些語句有豐富的語義層次感,並不僅僅侷限在主題上,而普通的基於語義的抽取方法,會使得抽取的句子集中在某一個狹窄的語義上,使得這些句子本身語義不夠豐富。如果使用這樣的句子集合來生成作文,會顯得作文是同一個語義的句子的堆砌。”
第二、研究人員還強調“在一篇高考作文中,開頭段落與結尾段落和文章中的其他段落的語言形式有較大不同,因而 對於開頭段落或結尾段落我們進行針對性處理。” 著名作家高爾基説:“開頭第一句是最難的,好像音樂裏的定調一樣,往往要費好長時間才能找到它。”
這種分析讓人聯想到了高中課堂上語文老師的諄諄教誨,“很多同學一個題目拿到手,卻總是動筆艱難……”。這些學生和人工智能都需要面對的問題,科研人員也在幫助人工智能克服。
畢業於北京大學中文系古典文獻學博士馬昕有着十年高考教學經驗,他認為:“語文要面對的能力層級非常豐富,包含知識積累、邏輯推理能力、對複雜情況的綜合分析能力、發散思維及與之相關的聯想能力、情感能力。”
他還認為,“不需要情感啓發與共鳴的部分,以及知識性比較強的部分容易被人工智能取代。”
華為公司的高層徐文偉認為:“人工智能不是技術門檻,而是人人可用的工具。”科大訊飛的語音輸入法APP和微信智聆團隊在語音轉文字這一日常聊天應用中均使用到了人工智能技術。未來,人工智能技術還會慢慢向生活各個方面滲透,自然也會取代一些教學任務。馬昕老師對人工智能取代語文老師的態度非常豁達:“共情能力是人類心理活動的高級層次。如果能解決情感啓發與共鳴的問題,那麼AI所能做的事情,早已不限於語文教學了,比如可以跟真人談戀愛。”
有朝一日,如果人工智能能夠取代“戀人”,那麼也可以取代“老師”。聯合國教科文組織AI主席John Shawe-Taylor在接受FT採訪時表示:“我不認同霍金對於AI的悲觀預測。”他告訴人們要勇於面對人工智能(AI)的不確定性。
文學是人類感情的最豐富、最生動的表達,文學的方式主要是訴諸人的情感和精神世界。這是文學區別於其他人文學科的重要特徵和規定性。記憶裏上學的時候,《語文》課本總有一項作業是,“有感情地朗讀全文。”而今天看來這是一項人類有別於機器的高級技能。(完)
出品:譚婧
美編:黃楠