수험생들에게 가장 행복한 일은 마주치는 문제를 다 알고, 모르는 문제의 답도 이미 외웠다는 점인데... 그런데 정말 이런 좋은 일이 일어날 수 있을까요?
어제 한 웨이보 블로거는 일주일 전에 올렸던 영상을 다시 올려 "2022년 대학 입시 논술 문제를 AI로 예측했고, 전국 대학 입시 에세이 7개 중 4개에 걸었습니다. 에세이"라고 밝혔습니다.
AI가 대학 입시 논술 문제를 예측한다. 과학인가, 형이상학인가?
Sina Technology는 위에서 언급한 블로거 Fat Hu와 접촉했습니다. AI 시스템의 수석 알고리즘 전문가인 그는 팀이 제작한 크롤러가 인민일보, 인민일보 온라인 등 공식 매체에 게시된 댓글을 캡처했다고 말했습니다. 1년 동안 AI 시스템을 구축한 후 가장 가능성 있는 7가지 제안 방향을 예측했습니다.
그러나 일부 네티즌들은 이런 AI 예측의 방향이 거시적이라는 의문을 제기했다. "신뢰할 수 있는 중국 선생님들이 방향을 그려주는데 모두 거시적이다. 이런 식으로 보면 모두가 예측의 왕이라고 할 수 있다."
AI가 대학 입시 논술 문제를 예측하는 기술적 원리를 이해하려면 먼저 대학 입시 논술 문제의 성격을 이해해야 합니다.
6월 1일 공개된 2022년 대학 입시 논술 문제의 AI 예측 결과를 발표하는 영상에서 블로거는 이 AI 시스템의 기술적 원리를 소개했습니다. - 대학 입시 논술은 시험인 것 같지만 실제로는 가족과 국가에 대한 인식에 따라 인생에 대한 가치관과 전망이 결정되며, 이 규칙은 대학 입시 에세이의 점수를 결정합니다.
그러므로 "대학 입시의 본질은 의식을 반영하는 이념적, 정치적 과제"이며, 이는 대학 입시 구성을 예측하는 기본 원칙이기도 합니다.
기본적으로 에세이 제안의 아이디어는 봄 축제 갈라 스케치 리뷰의 아이디어와 동일하며 본질적으로 차이가 없습니다. 이에 정통한 발의팀은 지난해 국제행사, 국가정책, 회의문서, 지침, 공식보고서 등에서 매우 중요하고 좁은 주제들을 선별해 최종적으로 이전대학을 선정하게 된다. 대학 입시에 한 번도 나온 적이 없고 올해 과제에 가장 적합한 입시 에세이 문제입니다.
AI는 대규모 데이터에서 패턴을 가장 잘 추출하는 중요한 도구입니다. 더 많은 데이터를 수집하고 분포가 합리적일수록 최종 결과를 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
위의 생각을 바탕으로 Panghu와 그의 팀은 특별히 크롤러 세트를 작성했습니다. 이 크롤러 세트는 인민일보, 인민일보 온라인, CCTV 뉴스 및 기타 공식 미디어에서 발행한 고위급 회의의 기사, 저널, 신문 및 중요 문서를 1년 이내에 캡처했습니다.
그런 다음 자연어 처리의 사전 학습 모델과 주제 모델링 알고리즘을 통해 중국 뉴스와 기사를 이해할 수 있는 AI 시스템을 구축했으며, 지난 몇 년간 대학 입시 에세이 문제 아이디어를 AI 시스템이 학습하도록 했습니다. 2022년 대학 입시에서 가장 유력한 7가지 명제 방향이 예측된다.
6월 1일 발표한 예측 발표에서 Fat Tiger와 그의 팀이 발표한 7가지 주요 제안 방향은 "어려움과 희망, 투쟁과 자기 개선, 탐구와 꿈, 혁신과 발전, 투쟁과 가치"입니다. ", 공정성과 도덕 교육, 아름다움과 환경." 각 명제의 핵심 단어 뒤에는 예측 모델과 확장 및 확장에 사용할 수 있는 "모델 표현"도 있습니다.
"어려움과 희망"의 예측 방향을 예로 들면, AI 시스템은 주로 학생들이 명제를 이해하는 과정에서 모델 표현을 기반으로 예측 주제와 핵심 단어를 추출합니다. 예상 주제는 작문 내용을 이해하는 방향으로, 모델 표현을 통해 제공되는 서문을 기사에 사례 참조로 삽입할 수 있는 주요 내용으로 사용할 수 있습니다.
상단의 핵심어 "어려움과 희망"은 작문 제목의 주요 명제 참고 방향으로 활용될 수 있습니다.
AI 시스템이 제안한 베팅 결과가 나왔습니다. 그렇다면 예측 결과가 정확할까요?
2022년 전국대학 입학시험 A, 국립대학 B, 전국 신대학 입학시험 II, 전국 신대학 입학시험 I, 북경지, 천진지, 절강지 등 7개 세트에 따르면 6월 7일 공식 발표됐다. 대학 입시 에세이 문제는 이전에 Fat Tiger 팀이 발표한 제안과 어느 정도 일치했습니다.
예를 들어 2022년 대학 입시 2권에서는 '선택·창조·미래'라는 주제로 에세이를 작성해야 하며, '과학자, 과학 연구, 베이더우 내비게이션 시스템'과 ' 새로운 방법, "생각, 새로운 지식"과 같은 새로운 단어.
"탐험과 꿈"을 주제로 AI 시스템이 제시하는 명제 방향에서 베이두, 칩 등 과학용어가 프롬프트 모델을 대표하게 되었고, 주제 방향도 대학의 명제에 가깝다. 입시 에세이.
신입학 시험 I과 국가 논문 A 외에도 AI가 예측한 명제 방향도 비교적 가까운 주제 방향에 맞았습니다. 하지만 이 AI 시스템이 통계적 관점에서 도출한 매우 일반적인 제안 방향이 실제로 응시자가 시험을 준비하는 데 도움이 될 수 있을까요? 현재 외부에서는 이번 결과에 대해 엇갈린 평가를 하고 있는 것으로 보인다.
일부 네티즌들은 "대박! CET-4, CET-6 시험을 예측할 수 있나요?"라고 감탄했습니다.
또 다른 네티즌들은 "말도 안 되는 AI 운세는 좀 더 믿을 수 있는 중국어 선생님이 할 수 있다"고 의문을 제기했다.
이번 에세이 4문제에서 우승한 AI 시스템 개발자인 팻타이거 역시 "올해 대학 입시 에세이는 여러 곳에서 나온 뜨거운 주제와 더 많은 명제를 결합해 AI 시스템이 4가지 명제에 베팅할 수 있게 됐다. 하지만 예년의 문제들은 대체적으로 핫한 주제에 직접 초점을 맞추지 않았고, 그런데 옆에서 설명하고 소소한 의견을 사용했어요. 빅, 이번에 히트작이 많아져서 특별해요.”
일부에서는 대학 입시 구성에 중점을 두고 있지만, 대학 입시 주제 선택에 대한 AI 예측은 아직 학생들의 대학 입시 준비를 직접 지도하거나 교사를 교체하는 수준에는 도달하지 못했습니다.
AI가 제시하는 제안 방향이 상대적으로 거시적이고 구체적이지 않다는 점에 대해 Pang Hu는 또한 “AI 시스템은 대학 입시 에세이를 예측하는 데 더 많은 것이 AI가 많은 일을 할 수 있다는 것을 외부 세계에 알리기 위한 것입니다”라고 지적했습니다. , 그러나 수년에 걸쳐 더 많은 대학 입시 에세이가 있습니다. 여전히 학생들의 지식 보유량과 언어 유연성에 대한 테스트입니다. AI 예측의 방향은 보조 참조로만 사용할 수 있습니다. 대학 입시 에세이는 AI 기술 활용에 대한 문턱이 낮아지고 기술의 지속적인 대중화로 인해 농업, 농업, 산업, 기업 상업 등의 분야에서 점점 더 확산되고 있다. AI 기술을 기반으로 비즈니스 프로세스 최적화 및 비즈니스 예측을 촉진합니다. 이러한 예측과 판단은 AI 과학이나 형이상학에 기반을 두고 있습니까?
팡후는 “데이터 분류, 예측 작업 등의 분야에서 일부 AI의 예측 정확도는 일반인의 예측 정확도를 훨씬 뛰어넘었다”고 믿습니다. 이제 지능형 음성 기술과 얼굴 인식 기술이 공공 생활에 널리 통합되면서 AI는 우리 생활 속에 자주 찾아오는 사람이 된 지 오래고, AI와 빅데이터 통계를 기반으로 한 결과 예측은 더 이상 형이상학이 아닙니다.
위 내용은 AI는 대학 입시 에세이 문제인 과학, 형이상학 또는 과대 광고에 베팅하고 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!