前不久高考結束之際，兩場AI機器人與學生的答題較量也在北京展開，不同機構研發的AI-Maths、Aidam均參加了“高考”，人工智能已經初步展現了在教育領域的用途。
據悉，機器人AI-Maths是在斷網的情況解答高考數學試卷，而機器人Aidam則是聯網與6位高考狀元進行比賽，最終AI-Maths全國卷用時22分鐘成績105分，而Aidam用時約10分鐘得分134略低于學霸平均成績。
這兩款機器人答題成績顯然Aidam優于AI-Maths，而且前者答題速度也比后者快了一倍。這倒不是說明兩款機器人在技術水平上存在差異，而是Aidam機器人答題時連接互聯網，這導致其在答題過程中可以利用網絡上的海量數據，而AI-Maths處于封閉狀態僅能依靠之前積累的數據，相當于前者進行開卷考試而后者進行閉卷考試。兩款機器人的不同表現恰恰說明一個問題，互聯網對人工智能的研發有重要影響，人工智能未來的發展水平很可能取決于互聯網的大數據積累量。
相比較而言，在封閉斷網狀態下進行考試，更接近與普通學生的考試狀態。值得注意的是，AI-Maths的數學題訓練量并不大，遠低于一個普通高三考生的題目積累量。但AI-Maths不能理解某些題目題意的情況下，仍能取得還算不錯的考試成績，說明傳統備考模式下的題海戰術并不科學，學生其實可以做更少的題而達到同樣的效果。隨著人工智能答題技術的不斷完善，未來或可以讓學生更有效率的掌握知識，而且能根據學生具體情況因材施教個性化學習。
筆者認為，現階段人工智能答題最大的難點在于自然語言的理解，很可能因為不了解一些名詞含義而無法答題，所以相當長的時間里人工智能只能解答理科計算類題目。長期來看，隨著人工智能技術的不斷發展，未來將能改變傳統的教育教學模式，促進教育行業的革命性發展。
