斯坦福大學邀請148個國家 /地區的12,000名志願學生嘗試制定在線班級代碼。
斯坦福大學運營的課程在AI的幫助下為學生志願者講授了計算機編程的基礎
向學生介紹了一項新的人工智能，該學生使用了斯坦福大學的研究人員使用自動化系統點進行的同樣的測試，以實現全新的在線課程。
一方面曝光學生
根據紐約時報飛利浦·帕姆（Philips Pham）是瑞典的12,000名學生志願者之一，他在四個星期後與AI遇到了他的第一次相遇。他試圖編寫一個程序，該程序可能會沿著黑白網格吸引微小的藍色鑽石。
幾天后，他能夠收到有關他在代碼上的工作的反饋。
反饋指出，AI為他的作品表示讚賞，但也表明了他的錯誤，他說：“似乎您有一個小錯誤……也許在繪製第三波浪潮之後，您正在撞上牆。”
批評是Pham需要聽到的改進，這要藉助AI機器的幫助。
斯坦福大學研究人員部署了AI
斯坦福大學教授和AI研究人員切爾西·芬恩（Chelsea Finn）說：“我們已經將其部署在現實世界中，並且比我們預期的要好。”
他們與Finn博士和她的研究人員一起，能夠設計神經網絡的AI僅用於斯坦福的編程課程。
但是，所使用的技術可能會自動化學生反饋在其他情況下遠遠超出編程。
艾倫人工智能研究所首席執行官奧倫·埃齊奧尼（Oren Etzioni）警告說，這些技術與模仿人類教練還有很長的路要走。人工智能的批評和輔導仍然是人工智能的首選方法。
儘管如此，埃茲尼博士仍然說，斯坦福大學項目是“朝著重要方向邁出的一步”，因為擁有自動反饋總比沒有好。
斯坦福大學的AI及其缺陷的創造
這些數據是在斯坦福大學通過編程練習的十年中的中期考試的價值，並將它們全部存儲在數字記錄中。
然後將結果存儲在學生和大學的講師撰寫的代碼中。
AI可以通過查看數千張動物照片來識別貓，例如貓從聆聽中識別聲音進行舊電話，並檢查助教評估編碼測試的方法。
但是，仍然存在一個缺陷，因為它無法幫助許多學生對他們的出問題有疑問。
它只能分析過去數千個結果的數據，但不能正確地幫助學生解決未參加測試的問題。
斯坦福教授克里斯·皮切（Chris Pieche）博士說AI的目標不是要替換教師，而是向學生提供建議，以查明問題的問題，以了解考試期間錯誤的頻率。
皮奇博士說：“未來是共生的 - 老師和人工智學共同努力。”
本文由技術時報擁有
由Alec G.撰寫。
