最近，人工智能有点忙……
继 AlphaGo战胜世界顶尖棋手后，人工智能机器人又忙着挑战高考状元！
这是一个普通的高考考场：考生就坐，准备就绪，开始答题。
但这又不是一个普通的高考考场：这里不够安静。在一个大约三百平方的大厅里，循环大声播放着一首钢琴曲，时不时还有女主持人和男性嘉宾的对话。大厅一排排的椅子上坐着兴奋而略带焦躁的观众，人们窃窃私语，似乎都对他的解题过程充满兴趣。
面对音乐和干扰，考生表现出了卓越的心理素质。他全神贯注的解题，速度与质量没有受到外界的丝毫干扰。他解开每一道题的速度为 7 到 15 秒，但据介绍，这是他放慢了六倍的结果。
他放慢的原因是：他不仅需要把题目做对，还需要给大家展示他是如何做到的。一切只能通过礼堂前部的大屏幕来展示：左边是一个由无数蓝色光点组成的大脑，每算一道题，蓝色大脑里就会跳出若干以红色、黄色、蓝色节点构建的知识链。每个节点旁边有一行白色的字，标注着这道题涉及了哪些知识。
屏幕的右边是正在演算的题目。蓝色光标在题目末端闪烁，过一段时间打出一行字：那是他给出的答案。答案闪现的飞快，一些观众想看清楚题目以跟上他思考的速度，但往往还没有把题目读完，就已经到了下一道题。
最终，他答完了题。用时 9 分 47 秒。
经过数学特级老师、奥赛教练韩兆勇的评审，他的分数最终公布：134 分。
为了衡量这个分数的价值，有三组高考状元陪他一起进行测试：状元一组得分，119分。状元二组得分，140分。状元三组得分，146分。三组高考状元平均分135分，最终结果是，他的分数以 1 分之差，惜败于最精英的人类“做题家”。
几乎在他答完题目的同时，在两千公里外的成都，另一个与它类似的考生，也已完成了题目。他们使用相似的屏幕输出，做一样的北京市高考数学卷，只不过那一位成都的考生用时要比他稍长些：22 分钟。
半小时后，成都的考生也得出了结果： 105 分。这一分数不如北京的考生一样显眼。但对他而言，无疑仍是个的进步 —— 仅四个月前，它的成绩只有93分。4个月的时间里，他就提升了12分。
这是两位特殊的考生，正是中国历史上，第一次正式参加高考的人工智能。北京的“考生”是学霸君推出的智能教育机器人 Aidam，而成都的“考生”则是由成都准星云学科技有限公司开发的人工智能系统 AI-Maths 。
在恢复高考的第四十年，TA 们来了。
为何要让人工智能参与高考？
在李世石和柯洁先后惨败于围棋AI Alphago之后，“ 人机大战 ” 成为了许多媒体在报道机器人的过程中常常出现的词语。
或许由于此，在机器人宣布参与高考之后，网民的评论也日趋两极化。有人认为，人工智能参与高考，很可能是在 “ 蹭 Alphago 的热度 ” ，认为人工智能进行高考，犹学生如计算器计算数学题，有何意义？而更多的人，即便承认人工智能参与高考有价值，也认为以高考的难度，人工智能要获取好成绩，仍属不可能。
甚至在知乎 “ 如何评价国产机器人将参加2017年高考？” 问题下，有一个高票答案断言 “ 当今人工智能的发展，机器是不可能在非西藏，新疆等省份考入一本的，在新疆西藏考文科还有个一搏，理科是会死路一条。” 对数学的估计是 “ 估计60~80比较靠谱。” 也有人认为机器必须要联网才能获得答案，否则会 “ 老师，if 断网 , 404 not found ” 。
“ 高考机器人 ” 有多方面的意义：聚集国内的一些比较顶级的研究机构和科学家，一起来攻关现在人工智能领域相关的一些重要的技术问题；替代传统测试人工智能水平的 “ 图灵测试 ” ，全方面测试和应用与人工智能相关的多个领域；最后将这些领域攻关所取得的技术成果，运用到相关行业和领域，如翻译和车载控制等。
目前 “ 高考机器人 ” 仍在开发和完善之中，要 2019 年才会正式参加考试。但今年参与考试的 “ 考生 ” 之一准星云学 AI-Maths ，与该项目有着密切关系。
资料显示，准星云学的核心团队于2015年参与了 “ 基于大数据的类人智能关键技术与系统 ” ，并主导子课题 “ 初等数学问题求解关键技术及系统 ” 。后者正是 AI-Maths 技术的重要来源。同时，准星云学还拥有智能推理解题判卷技术，即将数学知识体系全部串联成知识网，能够像人类一样逐步思考、推理，最终对解题过程进行判定。
而另一个 “ 考生 ” Aidam，则来源于学霸君。以拍照搜题为最初产品的学霸君，其产品已经有 6000 万注册用户，答题搜索次数超过 60 亿，老师在线答疑超过 500 万次。这一庞大的题库和数据积累为 Aidam 的发展打下了基础。
“我发现，原来在我们的题库里面我们记录了大量的关于状态之间可跳转、可推演、可演算、可关联的信息。” 在讲解 Aidam 的背后逻辑的时候，学霸君的首席科学家陈锐锋使用了围棋作为比喻。类似于围棋棋盘可以被分为无数横轴和纵轴。人的思维模式和解题模式也可以被具象为棋子，棋子的纵轴与横轴分别代表起始的状态和下一步的状态，这样，每一次题目的可能解法，就相当于在一个庞大思维矩阵里下棋的过程。而学霸君此前积累的庞大的题库与数据记录，恰恰类似于无数张围棋棋谱，为人工智能自主学习提供了可能性。
用检验人类智能的方式检验机器人？
不过，尽管距离人类只有“1分之隔”，但无论是 AI-Maths 还是 Aidam ，仍然有很长的路要走。
在四个月前的那次首次亮相中，AI-Maths 仅得了 93 分。事后，准星云学 CEO 林辉认为它失分的重要原因来源于“无法理解题意”，它们缺乏人类生活的常识，无法理解“投资”、“理财”这些概念。
在现场，AI-Maths 的研究人员举了一个例子：它可能能够解决复杂的数学问题，因为1-9的数字对它理解起来非常很容易。但是人工智能要理解“苹果是什么”却很难，因为一个具象苹果，需要非常多的描述。人类可以从小从生活经验里习得，而 AI 则不能。这也导致了，在语言相对更复杂，概念更多的应用题领域，AI 的难度要比人类解题大得多。
这一问题同样困扰着 Aidam 的开发者。陈锐锋简要介绍了 AI 的答题过程必须经过三步： 第一步，从自然语言转为形式语言，需要将复杂的数学题分析其中的语法结构，抽出其中的主谓宾，形成能够让AI理解的语句。第二步，从形式语言进行自我映射、自我推理，并完成最终解题过程。第三步，将解题完成后的机器语言翻译回人类的语言。仅在解决“如何将几何语言转化为机器语言”这一难题上，开发者就花费了整整一年的时间。此次的题目也是由人手工输入，在一定程度上降低了 AI 解读的难度。
从以往的技术发展进度看，人工智能从第一次走进高考考场，到最终攻克应用题和语义理解难关，获取较为优异的高考的各科分数，到最后考入清华和北大，只是时间问题。或许真正的问题是，之后人们如何与人工智能相处，乃至借助 AI 的力量，让教育变得更有质量、更个性化，也更加公平。
2017年6月8日，是中国恢复高考制度 40 周年。这 40 年，高考制度成功的打破了原有的社会壁垒，改写了无数中国人的命运。那么下一代，AI 走入教室和考场，是不是能改变人的命运？
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