讓人工智能(AI)去做SAT(學術能力評估測驗，俗稱“美國高考”)數學題，“世界冠軍”能拿幾分?2月6日，上海腦中心/張江實驗室認知智能組與科大訊飛及復旦大學的合作團隊，奪得了SAT數學問題自動答題競賽世界冠軍，成績約合360分。即滿分800分的考題，綜合準確率為45%。

相較于申請美國名校的中國考生700分以上的高分，AI的表現似乎有些“孱弱”。對此，上海參賽團隊負責人之一、上海腦中心研究員周熠表示，解答SAT試題，尤其是綜合題，需要突破人工智能中自然語言和圖像理解、知識表示和深度推理等多重難關，這對于目前的弱人工智能而言，仍是難以完成的挑戰。“如果能讓人工智能取得SAT高分，將對這項技術的發展產生重要影響。”

對人工智能而言，參加高難度學業測試遠比下圍棋困難

2016年，“初級圍棋”(AlphaGo)讓人類棋手鎩羽而歸時，不少人驚呼：人工智能要超越并替代人類了!其實，早在2011年，IBM沃森機器人就在智力問答競賽中擊敗人類，贏得冠軍，成為人工智能發展史上的一個里程碑。

然而，要應付SAT這類高難度學業測試，不僅需要強大的計算能力，更需要理解人類思考和信息處理的過程——如果能順利通過SAT，將為人工智能技術發展樹起新的里程碑。

2011年前后，日本開始嘗試研發相關人工智能系統，目標是讓機器人考上東京大學。可惜2015年、2016年人工智能兩次都未能考出理想成績，研究者最終選擇放棄，因為他們看不到系統提升的希望——要突破其中的技術難點，實在太困難了!

周熠告訴記者，解答SAT或高考試卷主要有兩大步驟——首先要理解題意，其次是推理和答題。這對人類來說，難度并不太大，可對計算機而言，卻是極度困難的任務，每一步都埋伏著重大挑戰，需要理論上的突破以及強大的工程能力作為支撐。

從眾多現有技術看，比如百度搜索，僅能從語法層面匹配字符串，并不能從語義層面理解字符串背后的含義。而在推理層面，當前人工智能在應用上獲得成功的主要技術，比如深度學習和知識圖譜等，只能進行非常簡單的淺層推理，而解答SAT或高考綜合題，往往需要多達20步推理步驟。

理論上有突破，答題準確率遙遙領先其他團隊

根據機器語義理解方向的當前學術難點和熱點，人工智能權威組織之一——國際語義評測研討會每年會遴選舉辦數項國際賽事。去年，機器人考試競賽首次入選。

“之所以選擇SAT，是因為它對目前的人工智能技術提出了重要挑戰，這些挑戰涵蓋人工智能的很多方面，包括知識表示與推理、機器學習、自然語言理解與圖像理解等。”周熠介紹，自2015年起，在863項目支持下，我國也開始研發考試人工智能系統。此次奪冠的人工智能“選手”就是幾年攻關的成果。

據了解，這次比賽共有來自全球各地的132支隊伍參賽，全部采取匿名形式。去年秋季報名后，每支團隊都收到了一份答題規范和訓練題集，然后利用這些資料開始編寫程序。直至今年1月底各團隊提交參賽程序后，就靜候結果。

2月6日，競賽成績揭榜，上海腦中心/張江實驗室與科大訊飛、復旦大學聯合團隊斬獲此次比賽的冠軍——答題綜合準確率達45%，比第三名的21%高出兩倍多。

為何上海人工智能團隊能以明顯優勢領跑賽事?周熠說，主要有三方面原因。

首先，團隊用自主創新的“斷言邏輯”替代傳統數理邏輯來表示數學知識。斷言邏輯不僅表述更簡單、表達能力更強，而且更便于深度推理。

其次，在題意理解方面，團隊結合基于神經網絡的深度學習和基于符號計算的專家系統這兩類迥然不同的人工智能方法。

最后，科大訊飛強大的工程實現能力為本次比賽提供了強有力的護航。

研發考試機器人蘊含顛覆創新機遇，應用空間廣闊

研發考試機器人，將推進人工智能知識表示與推理、機器學習、自然語言理解、圖像理解、搜索等諸多領域最前沿技術的發展與融合。而且，一旦獲得成功，這些技術將很快在實際生活中得到廣泛應用，包括智能客服系統、問答系統、對話系統、智能輔助、企業知識庫、信息抽取等。

“‘初級圍棋’作為棋類應用場景，運用范圍十分狹窄，而與考試機器人相關的技術應用和商業價值則要廣闊得多。”周熠透露，他們正在開發能夠自由組合知識點和規則的新一代考試機器人。未來，團隊希望在考試機器人中引入數學方法，比如反證、歸納、分情況討論等，這將是一個重大前沿突破。科大訊飛正在將此類技術融合到智慧教育系統中，并已取得不錯的進展。

“不過，即使實現了突破，這也僅僅是弱人工智能通向強人工智能路上的小小一步。”周熠特別強調，這些點上的突破尚無法完全解決自然語言理解、常識問題、自動知識獲取等人工智能領域的重大科學問題。

相關鏈接

SAT數學問題自動答題競賽

SAT數學問題自動答題競賽是由國際語義評測研討會組織、面向SAT數學科目的機器自動答題國際競賽。該比賽覆蓋SAT數學科目的所有類型題目，難度與真實考試水平完全一致，訓練集合來自歷年SAT數學科目的真題，主要有代數、應用、幾何三種題型。

關鍵詞：