斯坦福大学邀请148个国家 /地区的12,000名志愿学生尝试制定在线班级代码。
斯坦福大学运营的课程在AI的帮助下为学生志愿者讲授了计算机编程的基础
向学生介绍了一项新的人工智能，该学生使用了斯坦福大学的研究人员使用自动化系统点进行的同样的测试，以实现全新的在线课程。
一方面曝光学生
根据纽约时报飞利浦·帕姆（Philips Pham）是瑞典的12,000名学生志愿者之一，他在四个星期后与AI遇到了他的第一次相遇。他试图编写一个程序，该程序可能会沿着黑白网格吸引微小的蓝色钻石。
几天后，他能够收到有关他在代码上的工作的反馈。
反馈指出，AI为他的作品表示赞赏，但也表明了他的错误，他说：“似乎您有一个小错误……也许在绘制第三波浪潮之后，您正在撞上墙。”
批评是Pham需要听到的改进，这要借助AI机器的帮助。
斯坦福大学研究人员部署了AI
斯坦福大学教授和AI研究人员切尔西·芬恩（Chelsea Finn）说：“我们已经将其部署在现实世界中，并且比我们预期的要好。”
他们与Finn博士和她的研究人员一起，能够设计神经网络的AI仅用于斯坦福的编程课程。
但是，所使用的技术可能会自动化学生反馈在其他情况下远远超出编程。
艾伦人工智能研究所首席执行官奥伦·埃齐奥尼（Oren Etzioni）警告说，这些技术与模仿人类教练还有很长的路要走。人工智能的批评和辅导仍然是人工智能的首选方法。
尽管如此，埃兹尼博士仍然说，斯坦福大学项目是“朝着重要方向迈出的一步”，因为拥有自动反馈总比没有好。
斯坦福大学的AI及其缺陷的创造
这些数据是在斯坦福大学通过编程练习的十年中的中期考试的价值，并将它们全部存储在数字记录中。
然后将结果存储在学生和大学的讲师撰写的代码中。
AI可以通过查看数千张动物照片来识别猫，例如猫从聆听中识别声音进行旧电话，并检查助教评估编码测试的方法。
但是，仍然存在一个缺陷，因为它无法帮助许多学生对他们的出问题有疑问。
它只能分析过去数千个结果的数据，但不能正确地帮助学生解决未参加测试的问题。
斯坦福教授克里斯·皮切（Chris Pieche）博士说AI的目标不是要替换教师，而是向学生提供建议，以查明问题的问题，以了解考试期间错误的频率。
皮奇博士说：“未来是共生的 - 老师和人工智学共同努力。”
本文由技术时报拥有
由Alec G.撰写。
