无人驾驶汽车、电脑游戏和更精确的医疗诊断在21世纪10年代成为了头条新闻。所有这些都是由人工智能这一强大的发展手段实现的。
人工智能(AI)的广义定义是，使用机器执行通常由人类完成的任务，无论是挑战人类下国际象棋、自动过滤收件箱中的垃圾邮件，还是解读医疗图像以获得准确的病人护理。大多数应用程序需要创建更复杂的算法，以使计算机运行更快、更精确——这一领域在过去十年中得到了爆炸性的发展。
匹兹堡大学电子和计算机工程副教授、专门研究智能系统的欧文·塞迪奇说:“我们在这个高级科学领域取得的进展真是令人吃惊。”
最近，随着多家公司对自动驾驶汽车的测试，创新实验室里的智能机器人，以及来自大学本身的医学和教育等领域的研究，皮特在匹兹堡市人工智能测试中一直处于领先地位。
Sejdic目前的研究方向是人工智能的医学应用，其中一项研究是他与人合著的，该研究使用人工智能来解释吞咽时舌骨的传感器定位和运动。这种非侵入性跟踪可以用于治疗和康复患者吞咽困难，由于受伤或疾病。
尽管有这些进步，Sejdic相信未来十年将会出现一个“人工智能的冬天”，因为现实生活中的应用程序将会赶上新技术和算法的强大力量。
“现在有太多的炒作，许多研究人员、科学家和工程师会离开这个领域，因为他们意识到人工智能的真正力量在于数据和应用，”他说。“如果不彻底了解各种应用程序的实际需求，就很难创建更多的算法和解决方案。那些一直从事人工智能、数据科学和机器学习研究的人将依然存在，但目前在这个世界上工作的许多人将很快转向下一个主题。”
Sejdic认为，“真正的力量”在于任务的自动化。
“如果你是一名放射科医生，人工智能被用来识别肺部的癌变点，你可以专注于其他任务，比如为患者确定最佳治疗方案。这将改善每个人的工作环境，”他说。
计算与信息学院教授、学习研究与发展中心(LRDC)的资深科学家Diane Litman对此表示赞同，尤其是在教育领域。
“人工智能有很多令人兴奋的地方。一个误解是，人们想用人工智能来取代教师和其他工作人员，但这根本不是这项研究的方向。”
相反，利特曼说，未来取决于如何将人工智能与教师结合起来，让计算机能够更快、更容易地完成任务。这样一来，老师们就可以把时间花在更复杂的工作上，比如指导课堂讨论，或者确保学生在课堂上得到公平的学习机会。
她说，人们对使用人工智能开发支持个性化教育的系统很感兴趣，比如为学生的工作提供更个性化的反馈。
LRDC中心助理、教育学院教授Amanda Godley说:“除了看到更多的学生论文反馈，我们还将看到更多的基于计算机的工具来帮助学生进行学术写作。”“这意味着学生将得到更多的反馈，因为他们不仅依赖于他们的导师。”
虽然计算机程序不能自己给论文评分，但它可以处理特定学生的写作中语法错误或逻辑推理的模式，比如，让老师来指导作者处理这些问题。
Litman和Godley从2012年开始合作研究人工智能在教育中的应用。他们最近的合作重点是帮助教师了解自己教室里的情况。
在2019年10月，Godley和Litman从国家科学基金会获得了一笔拨款，用于为英语教师开发一个计算机驱动的界面，以测试他们的课堂讨论(Godley称之为课堂谈话)对学生学习的有效性。该技术通过学生语言的特殊性、他们的论点结构和讨论的协作性来衡量这一点。
“好的课堂谈话与学生的学习有这样的联系，”戈德利说。在未来的几年里，她说期望课堂上的反馈更准确、更频繁，这对老师和学生都有好处。
“老师和学生可以看着数据然后想:我需要更多地解释我的想法吗?哪里有机会让我可以更频繁地向同学提问，或者提出更多开放式的问题?”
尽管人工智能的发展给许多不同研究领域的未来带来了希望，Litman说挑战将随之而来。
利特曼说:“对人工智能来说，现在另一个突出的领域是，总的来说，是认识到这些系统中有很多内置的偏见，因此人们对伦理问题更感兴趣。”“我们收集的数据及其使用方式存在很大的隐私问题，因此这带来了技术上的挑战。”
除了对隐私的担忧外，Godley说教育工作者了解人工智能的极限也很重要。“例如，我们开发了一个计算机驱动的界面，用于对教师的谈话提供反馈，它可以检测教师在五到六堂课上提出开放式问题的频率，准确度很高，但无法检测到一个问题或一节课。”因此，教师和研究人员不应该仅仅用它来获得反馈或评估一个课堂。”
虽然有些人担心人工智能将取代人类，导致就业岗位减少，但塞吉迪奇预测，人工智能创造的就业岗位将超过它消灭的就业岗位。他说，对能够编程和调整机器的熟练工人的需求不断增长，这实际上意味着更多的工作和教育机会。
他说:“即使在一个对人工智能友好的未来，人类仍然会有需求。”
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