AI押中高考作文題:科學、玄學還是炒作?
對於高考學子而言,最高興的事情莫過於——遇到的問題全會,而不會的問題,也早已背過了答案……然而,這樣的好事真的能發生嗎?
就在昨天,一名微博博主轉發了一周前發布的視頻稱,自稱“自己此前用AI預測了2022年高考作文的題目,7張全國各地高考卷中押中了其中4套的作文題。」
AI預測高考作文題,到底是科學還是玄學?
新浪科技與上述部落客胖虎取得聯繫,作為AI系統的資深演算法專家,他表示團隊製作的爬蟲抓取了一年內人民日報、人民網等官媒發表的言論,建立了一套AI系統,才預測了最可能出現的7個命題方向。
但也有網友質疑,這種AI預測方向都偏宏觀,「可靠的語文老師都會劃定方向,也都是宏觀的,如此說來大家都能叫押題王」。
AI預測作文題是如何實現的?
想要理解AI預測高考作文題的技術原理,首先得理解高考作文出題的本質是什麼。
在6月1日發布的2022年高考作文題AI預測結果公佈影片中,該部落客介紹了這套AI系統實現的技術原理——高考作文看似是考試,其實是價值觀、人生觀和家國意識的引導,這個規則決定著一篇高考作文的得分高低。
因此,「高考的本質是思政任務,反映了意識。」而這,也正是預測高考作文的根本原理。
本質上,作文命題的想法和春晚小品的評審一樣,本質上是沒有任何區別的。深諳此道的命題組,也會從近一年的國際事件、國家政策、會議文件、指導意見和官方報告中,篩選出一批重要度高、範圍較小的主題,並最終選出之前高考沒有出現過的,且最適合今年任務的高考作文題。
而AI作為最擅長從大規模資料中挖掘規律的重要工具,其所獲得的資料越多,分佈越合理,也就能夠更準確地預測到最終的結果。
基於上述思考,胖虎及其團隊專門寫了一套爬蟲。這套爬蟲抓取了一年內人民日報、人民網、央視新聞等官媒發表的文章、期刊、報紙以及高層會議的重要文件。
接著再透過自然語言處理中的預訓練模型和主題建模演算法,建立了一套可以理解中文新聞與文章的AI系統,並讓AI系統學習了過去幾年的高考作文出題思路,最終預測出了2022年高考最可能出現的7個命題方向。
在6月1日發布的預報公告中,胖虎及其團隊公佈的七大命題方向分別是,「困難與希望、拼搏與自強、探索與夢想、創新與發展、奮鬥與價值、公平與德育、美與環境。」在每一個命題核心詞的背後,同時有配有預測模型與供給做拓展延伸之用的「模型表徵」。
以「困難與希望」這個預測方向為例,在預測結果中,AI系統主要基於模型表徵提煉出預測主題和核心詞,而在學生理解命題的過程中,預測主題可以作為作文主要的寫作內容理解方向,模型表徵提供的介紹可以作為案例引用植入文章。
而最上面的「困難、希望」核心詞,則可以作為作文標題的主要命題參考方向。
預測準確度如何?
AI系統押注的命題結果出來了,那麼,預測的結果準確嗎?
根據新浪科技統計6月7日正式揭曉的2022年高考全國甲卷、全國乙卷、全國新高考II卷、全國新高考I卷、北京卷、天津卷以及浙江卷7套考卷發現,7套高考作文題中,確實在某層面上與先前胖虎團隊公佈的命題方向一致。
例如,在2022年全國新高考II卷中,作文要求以“選擇·創造·未來”為主題開展作文寫作,同時提及了“科學家、科學攻關、北斗導航系統”以及“新方法、新思維、新知識」等字眼。
而在AI系統給出的以「探索、夢想」為主題的命題方向中,北斗、晶片等科技名詞成為了提示模型表徵,主題方向與高考作文命題也有所接近。
在除了新高考I捲和全國甲卷之外的其他幾份試卷中,AI預測的命題方向也命中了比較接近的主題方向。只不過對於這種AI系統從統計學角度得出的高度概括性命題方向,真的能幫助考生準備學習嗎?目前看來外界對這樣的結果評價不一。
一部分網友驚嘆:「牛!能不能預測一下四、六級考試」。
而另一部分網友則質疑道,「笑死的AI算命,靠譜點的語文老師都行。」
作為此次押中4道作文題的AI系統開發人員,胖虎也客觀地指出,「今年各地高考作文結合熱點進行命題較多,這才讓AI系統押對了4個命題,但往年的題目一般不會直接從熱點進行出題,而是側面描寫和以小見大,這次命中較多也很特殊。」
未來AI能指導考生取代老師?
雖然局部押中高考作文,但AI預測高考選題,仍並未達到直接指導學生高考備考或取代老師的地步。
對於AI給出的命題方向比較宏觀不具體明確一事,胖虎也進一步指出,「AI系統預測高考作文,更多地是為了告訴外界AI已經可以做很多事情,但歷年高考作文更多的還是考驗學生的知識儲備和語言靈活運用能力,AI預測的方向只能作為一種輔助參考。」
AI預測高考作文之外,隨著AI技術使用門檻的降低和技術的不斷普及,在醫療、農業、工業以及企業商務等領域,基於AI技術推進業務流程優化和商業預測等行為,也變得越來越為廣泛。這些基於AI而進行的預測與判斷,究竟是科學還是玄學?
胖虎認為,「在資料分類預測任務等領域,目前部分AI的預測準確率,已經遠遠超越了普通人。」在智慧語音技術和人臉辨識技術已經普遍融入大眾生活的當下,AI早已成為了我們生活中的常客,而基於AI和大數據統計得出的結果預判,也不再是玄學。
以上是AI押中高考作文題:科學、玄學還是炒作?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

使用C 中的chrono庫可以讓你更加精確地控制時間和時間間隔,讓我們來探討一下這個庫的魅力所在吧。 C 的chrono庫是標準庫的一部分,它提供了一種現代化的方式來處理時間和時間間隔。對於那些曾經飽受time.h和ctime折磨的程序員來說,chrono無疑是一個福音。它不僅提高了代碼的可讀性和可維護性,還提供了更高的精度和靈活性。讓我們從基礎開始,chrono庫主要包括以下幾個關鍵組件:std::chrono::system_clock:表示系統時鐘,用於獲取當前時間。 std::chron

DMA在C 中是指DirectMemoryAccess,直接內存訪問技術,允許硬件設備直接與內存進行數據傳輸,不需要CPU干預。 1)DMA操作高度依賴於硬件設備和驅動程序,實現方式因係統而異。 2)直接訪問內存可能帶來安全風險,需確保代碼的正確性和安全性。 3)DMA可提高性能,但使用不當可能導致系統性能下降。通過實踐和學習,可以掌握DMA的使用技巧,在高速數據傳輸和實時信號處理等場景中發揮其最大效能。

在C 中處理高DPI顯示可以通過以下步驟實現:1)理解DPI和縮放,使用操作系統API獲取DPI信息並調整圖形輸出;2)處理跨平台兼容性,使用如SDL或Qt的跨平台圖形庫;3)進行性能優化,通過緩存、硬件加速和動態調整細節級別來提升性能;4)解決常見問題,如模糊文本和界面元素過小,通過正確應用DPI縮放來解決。

C 在實時操作系統(RTOS)編程中表現出色,提供了高效的執行效率和精確的時間管理。 1)C 通過直接操作硬件資源和高效的內存管理滿足RTOS的需求。 2)利用面向對象特性,C 可以設計靈活的任務調度系統。 3)C 支持高效的中斷處理,但需避免動態內存分配和異常處理以保證實時性。 4)模板編程和內聯函數有助於性能優化。 5)實際應用中,C 可用於實現高效的日誌系統。

在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。

交易所內置量化工具包括:1. Binance(幣安):提供Binance Futures量化模塊,低手續費,支持AI輔助交易。 2. OKX(歐易):支持多賬戶管理和智能訂單路由,提供機構級風控。獨立量化策略平台有:3. 3Commas:拖拽式策略生成器,適用於多平台對沖套利。 4. Quadency:專業級算法策略庫,支持自定義風險閾值。 5. Pionex:內置16 預設策略,低交易手續費。垂直領域工具包括:6. Cryptohopper:雲端量化平台,支持150 技術指標。 7. Bitsgap:

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,刪除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段時,需指定位置以優化查詢性能和數據結構;刪除字段前需確認操作不可逆;使用在線DDL、備份數據、測試環境和低負載時間段修改表結構是性能優化和最佳實踐。

C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
