AI は大学入学試験の小論文問題に賭けています: 科学、形而上学、それとも誇大広告?

大学受験生にとって一番幸せなことは、出てくる問題にすべて出会うことであり、知らない問題は答えを暗記している...しかし、そんな良いことが本当に起こるだろうか。 ?

つい昨日、あるWeiboブロガーが1週間前に投稿した動画をリツイートし、「AIを使って2022年の大学入試の小論文のテーマを予測したところ、7つの大学入試の小論文で的中した」と述べた。 「その中には、論述問題が4セットあります。」

AIが大学入試の小論文問題を予測。それは科学か形而上学か？

Sina Technology は、AI システムの上級アルゴリズム専門家である前述のブロガー Fat Hu 氏と連絡を取り、チームが作成したクローラーが人民日報や人民日報などの公式メディアが掲載したコメントをキャプチャしたと述べました。 1 年以内に人民日報オンラインに掲載され、最も可能性の高い 7 つの提案の方向性を予測する AI システムが確立されました。

しかし、一部のネチズンは、この種のAI予測の方向性が巨視的であることに疑問を呈し、「信頼できる中国人教師が方向性を導き出し、それらはすべて巨視的です。このように、誰もが予測の王と呼ぶことができます。」 」

AI はエッセイの問題をどのように予測するのでしょうか?

AI が大学入試の小論文問題を予測する技術原理を理解したい場合は、まず大学入試の小論文問題の性質を理解する必要があります。

6月1日に公開された2022年大学入試の小論文問題のAI予測結果を発表する動画で、ブロガーはこのAIシステムの技術原理を紹介した――大学入試の小論文は試験のようだ, しかし実際には、価値観、人生観、家族や国に対する意識によって導かれ、このルールが大学入学試験の小論文の得点を決定します。

したがって、「大学入試の本質は、意識を反映した思想的・政治的課題である。」そして、これが大学入試構成を予測する基本原則となる。

本質的には、論文命題の考え方は春節祝賀スケッチレビューの考え方と同じであり、本質的には違いはありません。これに精通した提案チームは、過去 1 年間の国際的な出来事、国家政策、会議文書、ガイダンス、公式報告書から非常に重要かつ狭いトピックのグループを選別し、最終的に以前のトピックを選択します。大学入試にこれまで出たことがなく、今年の課題に最適な入試小論文問題。

AI は、大規模なデータからパターンをマイニングすることに優れた重要なツールであり、より多くのデータを取得し、その分布がより合理的であるほど、最終結果をより正確に予測できます。

上記の考えに基づいて、Panghu と彼のチームは特別にクローラーのセットを作成しました。この一連のクローラーは、1 年以内に人民日報、人民日報オンライン、CCTV ニュース、その他の公式メディアによって発行された記事、雑誌、新聞、およびハイレベル会議の重要文書をキャプチャしました。

次に、自然言語処理の事前トレーニング モデルとトピック モデリング アルゴリズムを通じて、中国のニュースと記事を理解できる AI システムを確立し、その AI システムに中国の大学入試の小論文を学習させました。質問のアイデアを出し、最終的に 2022 年の大学入試で最も可能性の高い 7 つの出題方向を予測しました。

6月1日に発表された予測発表で、ファット・タイガーと彼のチームが発表した7大命題の方向性は、「困難と希望、努力と自己改善、探検と夢、革新と開発、闘争と価値、公平性と道徳教育、美と環境」 各命題の中核となる言葉の背後には、拡張と拡張に使用できる予測モデルと「モデル表現」もあります。

「困難と希望」の予測方向を例にとると、予測結果では主に AI システムがモデル表現に基づいて予測トピックとコアワードを抽出します。提案、予測されるトピックは、作文の執筆内容を理解する主な方向として、モデル表現によって提供される導入部分を事例参照として記事に埋め込むことができます。

上部の核となる単語「困難と希望」は、作品タイトルの主要な命題の参照方向として使用できます。

#予測はどの程度正確ですか?

AIシステムによる賭けの結果が出ましたが、その予測結果は正しいのでしょうか？

新浪技術統計によると、2022 年度全国大学入学試験論文 A、全国論文 B、全国大学入学試験論文 II、全国大学入学試験論文 I、北京論文、天津論文、および全国大学入学試験論文の 7 セット浙江省論文は6月7日に正式に発表された 試験論文では、大学入学試験の論文問題7セットのうち、ファット・タイガー・チームが以前に発表した命題と確かにある程度一致していることが判明した。

たとえば、2022 年大学入学試験第 2 巻では、「選択・創造・未来」をテーマにした作文が求められており、「科学者、科学研究、北斗ナビゲーション」についても言及されています。システム」や「新しい方法、新しい考え方、新しい知識」などの言葉。

「探検と夢」をテーマとしたAIシステムが与える命題の方向性では、北斗やチップなどの科学用語がプロンプトモデルの表現となっており、テーマの方向性も命題に近いものとなっています。大学受験の小論文。

新大学入試論文Iや全国論文Aに加え、AIが予測した命題方向も比較的近い主題方向を的中しました。しかし、統計的な観点からこの AI システムによって導き出された非常に一般的な命題の方向性は、受験者の試験準備に本当に役立つのでしょうか?現時点では、この結果に対する外部の評価は賛否両論あるようだ。

一部のネチズンは「すごいですね! CET-4 と CET-6 試験を予測できますか?」と叫びました。

別のネチズンのグループは、「とんでもなく面白い AI 占い師が、より信頼できる中国人の先生がいれば何でもできるのではないか」と疑問を呈しました。小論文問題4問正解したAIシステムの開発者も「今年は各地の大学入試の小論文で話題と組み合わされた命題が増え、AIシステムの活用が可能になった」と客観的に指摘した。 」

将来、AI は候補者を教師の代わりに導くことができるでしょうか?

大学入試の作文に注目する人もいるが、大学入試の出題選択のAI予測は、生徒の大学受験準備を直接指導したり、教師を代替したりする段階にはまだ至っていない。

AIが与える命題の方向性が比較的マクロ的で具体的ではないという事実について、パン・フー氏はさらに「AIシステムによる大学入試の小論文の予測は、むしろ外の世界に伝えるためのものである」と指摘した。 「AI はすでに多くのことができるようになっていますが、これまでの大学入試では、作文は学生の知識の蓄えと言語を柔軟に使用する能力を試すものでした。AI の予測の方向性は補助的な参考としてのみ使用できます。」

AIによる大学入試作文予測に加え、AI技術活用の敷居が下がる医療、農業、工業、企業商業などの分野では、技術・テクノロジーの普及が進み、 AI技術に基づいたビジネスプロセスの最適化とビジネス予測をさらに普及させるために。これらの予測や判断はAI科学や形而上学に基づいているのでしょうか？

Panghu 氏は、「データ分類や予測タスクなどの分野において、一部の AI の予測精度は一般人の予測精度をはるかに上回っている。」と考えています。インテリジェントな音声テクノロジーと顔認識テクノロジーは、公共の生活に広く組み込まれています。今日、AI は私たちの生活に頻繁に登場するようになって久しく、AI とビッグデータ統計に基づく結果の予測はもはや形而上学ではありません。

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