AI は大学受験の作文を次のように書きました。熟練した手も熟練した手も普通の手もすべて手に属し、コピーする手もまた手に属します...-AI-php.cn

昨日、大学受験中国語講座が終了してから、小論文の話題が微博のホット検索を独占しています。何年も前に卒業した多くの学生は、エッセイを書くには紅楼夢についてもっと読むだけでなく、囲碁の知識もある程度必要であると嘆いています。

早くも 1 週間前、Bilibili up のオーナーである @turling の猫が、AI モデルを使用して 2022 年の大学入学試験の小論文のテーマを予測したと述べたビデオを投稿しました。本人によると、彼はAIシステムの上級アルゴリズム専門家であり、彼のチームが制作したクローラーは1年以内にさまざまなメディアから情報を取得してAIシステムを構築し、今年の大学入試に最適な構成を予測したとのことです。提案の方向性。

AI クイズは本質的には人間と同じで、経験に基づいています

6 月 1 日公開動画内2022年の大学入試の小論文問題のAI予測結果を発表し、アップオーナーはこのAIシステムの技術原理を紹介しました：大学入試の小論文は試験のように見えますが、実際には価値観や見通しの指導です。人生と家族と国への意識このルールが大学入試の小論文の得点を決定します。したがって、大学入試の本質は国家の意思を反映する思想的・政治的課題であり、これが大学入試構成を予測する基本原則でもある。

これに精通した提案チームは、過去 1 年間の国際的な出来事、国家政策、会議文書、指導意見、公式報告書から多くの重要な問題を選択します。 . ハイレベルなテーマから小テーマまで、そして最後にこれまで大学入試に出なかった今年の課題に最適な大学入試小論文問題を厳選。 AI は、大規模なデータからパターンをマイニングすることに優れた重要なツールであり、取得するデータが増え、分布がより合理的になるほど、最終結果をより正確に予測できます。

AI は大学受験の作文を次のように書きました。熟練した手も熟練した手も普通の手もすべて手に属し、コピーする手もまた手に属します...

上記の考えに基づいて、up オーナーと彼のチームは特別にクローラーのセットを作成しました。この一連のクローラーは、1 年以内に人民日報、人民日報オンライン、CCTV ニュース、その他の公式メディアによって発行された記事、雑誌、新聞、およびハイレベル会議の重要文書をキャプチャしました。そして、自然言語処理における事前学習モデルとトピックモデリングアルゴリズムを通じて、中国のニュースや記事を理解できるAIシステムを確立し、過去数年間の大学入試の小論文問題のアイデアをAIシステムに学習させました。、最後に予想 2022年の大学入試で最も可能性の高い命題の方向性7つを掲載しています。

「困難と希望」を例にとると、予測結果では、AI システムは主にモデル表現に基づいて予測トピックとコアワードを抽出し、その過程でテーマは、作文の執筆内容を理解するための主な方向として使用でき、モデル表現によって提供される導入部分は、事例引用として記事に埋め込むことができます。上部の「困難と希望」という核となる言葉は、作品タイトルの主要な命題の参照方向として使用できます。

AI は大学受験の作文を次のように書きました。熟練した手も熟練した手も普通の手もすべて手に属し、コピーする手もまた手に属します...

大学受験の中国語が終わりましたが、AIの予想はどれくらい正確なのでしょうか？

アップマスターが設計したAIモデルが予測する7つの命題の方向性は、困難と希望、努力と自己改善、探求と夢、革新と発展、闘争です。と価値、公平と道徳教育、美と環境。今年の大学入学試験第Ⅱ巻では、「選択・創造・未来」をテーマに作文することが求められており、「科学者、科学研究、北斗ナビゲーションシステム」や「新しい方法、新しい考え方、新しい知識」についても言及されています。」などの言葉。「探検と夢」をテーマとしたAIシステムが与える命題の方向性では、北斗やチップなどの科学用語がモデル表現となっており、そのテーマの方向性も大学受験の小論文の命題に近いものとなっています。

全体的に見て、今年の大学入試作文は 4 つの作文テーマに AI が「賭けた」が、筆者も客観的に「今年の大学入試作文はホットな作文が組み合わされていた」と指摘している。多くの命題があったため、AI システムは 4 つの正解を獲得しました。ただし、例年は、問題は一般に、ホットなトピックに直接基づくものではなく、側面から説明され、大きな問題は小さな問題から見られました。

「賭ける」問題は簡単ではありませんが、高得点の小論文を書けるということはさらに強力です。

大学入試の小論文など長文を書くには、論理的な一貫性や明確なテーマだけでなく、高い可読性や創造性が求められます。近年、大学入試の小論文作成にAIモデルを活用する試みが盛んに行われており、今年も例外ではないが、その作文レベルはむしろとんでもない「0点小論文」だ。

昨日ネット上で話題になった大学入学共通テストⅠの小論文「優秀・専門・一般」を例に挙げると、AIが生成した小論文の内容の一部は以下の通りです。

「ベーシックハンド、エキスパートハンド、普通ハンド」はすべて「ハンド」に属し、同様にコピーハンドもハンドに属します。四川省の有名な模倣品、どうやって作るの？編集者もとても興味津々です。一般的には、皮と豚肉を自分で準備し、指示に従って手を作る必要があります。炊き上がったら赤ごま油を加え、刻みネギを散らして出来上がり。美味しい赤油餃子はこうして作られるので詳しくは省きますが、食べに行ってきました。

北京編の「稲妻のように」という命題のマイクロライティングでは、AI は「または、または、または、または、または、または」という答えさえ与えました。独自のルールには従わない」「ライトニングインターフェース」は周杰倫の歌を模倣した文章。

明らかに、上記の AI モデルは質問の意味を実際には理解しておらず、データを表面的に処理しているだけです。しかし、こうした「ゼロ点小論文」とは別に、昨日の大学入試の作文作成に個人的に参加した「デジタル受験生」もいた。

Baidu が立ち上げたデジタルパーソナリティの Xiaoxiao さんも、全国大学入学試験の第 1 問で「優れたスキル、専門スキル、共通スキル」というタイトルの論述エッセイに回答しました。かつて北京大学入学試験の中国語採点チームのリーダーを務めたシェン・イー教師は、この論文は「テーマに忠実であり、明確な意図があり、完全な内容である」と信じていた。「構成が優れていて、流暢な言葉遣いが特徴です。古典の引用や修辞技法の使用も上手です」と彼女は本作に 48 点のスコアを付けました。報告書によると、過去数年間に基づくと、作文で48点以上を獲得した受験者は25％未満に過ぎず、言い換えれば、デジタルパーソナリティの杜暁暁さんの作文の得点は、大学入学試験受験者の約75％に追いついたという。

AI は大学受験の作文を次のように書きました。熟練した手も熟練した手も普通の手もすべて手に属し、コピーする手もまた手に属します...

(レベルについてどう思いますか?)

高品質に加えて、合成出力、デジタル担当者の合成出力効率も非常に印象的です。デジタルパーソナリティのDu Xiaoxiaoは、エッセイのトピックに基づいてわずか40秒で40以上の記事を作成できると報告されていますが、その主な理由は、彼がBaidu Wenxinの大型モデルの祝福を受けているためです。 Baidu が新たに発売したこの ERNIE 3.0 Zeus 1,000 億モデルは、平たく言えば、与えられたエッセイのテーマを理解し、目的に合ったものを選択できる、知識豊富な「優等生」または「学問の達人」のようなものです。は、冒頭の導入から最後の本題まで、完全に構成されており、本題から外れることはありません。さらに、Baidu Wenxin の大型モデルでは、大規模な知識と膨大な学習データも統合されており、広範で快適な「古典からの引用」を実現し、「多読」後の高品質の構成コンテンツを出力できます。

満点の解答用紙はいつ提出できますか?

AI は、大学入試の作文だけでなく、大学入試の数学の問題にも何度も解答に参加しています。。 2017年、人工知能ロボット「Zi Xing AI-MATHS」が初めて大学入試数学に公的に挑戦し、北京教養数学論文と教養国家数学論文IIに解答することで、問題バンクを完全に遮断した12 台のサーバーでは、スコア 105 と 100 を達成するのにそれぞれ 22 分と 10 分かかりました。

この結果は明らかに非常に良好です。減点の理由を分析すると、モデルが応用問題の意味を理解していないことがわかり、本質的に問題があったことがわかりました。文章の理解に問題がある。人工知能の分野では、NLP は常に「手のひらの中の宝石」と呼ばれてきました。マシンビジョンはすでに大きな進歩を遂げ、その効果は人間の効果をはるかに上回っていますが、AI と人間のパフォーマンスの差は依然として大きくあります。さまざまなテキスト関連のタスクに適しています。

したがって、人工知能が大学入学試験でトップのスコアを獲得したい場合、継続的な知識の蓄積に加えて、依然として焦点は、関連する NLP テクノロジーの開発に依存しています。意味理解、どの段階。もちろん、AI分野における技術の反復更新速度は非常に速く、数年以内にさらなる高スコアが達成される可能性があります。

しかし、AIが大学入試に挑み続けるためには、最終的な高得点は二の次であり、AIの問題解決能力を大規模に再現し促進することがより重要な意味を持ちます。この能力は指導と添削を支援するために使用され、この能力は他の試験にも応用できます。現在人気の「解釈可能 AI」を通じて生徒の思考を刺激することもでき、生徒は非効率な質問の連続戦略に別れを告げることができます。まさにマスター学習法。