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人工智能是21世纪最重要的技术之一。今天，人工智能的身影无处不在——无论是在家看Netflix还是开车上班的路上。
然而，目前在某些行业里仍然缺乏必要的技术创新，尤其是那些至关重要却又十分脆弱的行业，比如医疗和教育。
如何才能解决这一问题呢？德米特里·佩斯科夫（Dmitry Peskov）给出了他的答案。佩斯科夫的工作与人工智能紧密相关，他长期致力于应用人工智能技术来解决教育领域的问题。
佩斯科夫坚信，人工智能必将引领未来。并且对于目前高等教育所存在的问题，他也一直想要找到一种创新的方式来解决，于是提出了“University 20.35”项目。以下的对话内容是他对于未来人工智能与高等教育的思考。
Q: 在实现基于人工智能的高等教育这一理念时，你做了些什么呢？
首先我觉得，要为未来的数字经济训练各行各业的专业人士，这一任务极具挑战性。当我们开始着手解决这一问题时，发现当前的教学方式和教育模式与私营公司和政府的需求之间存在偏差。在现在这个日新月异的时代，各种新兴职业不断涌现，与此同时对于传统行业的需求也日益增长。因此我们意识到，可以通过应用人工智能技术来创建一个灵活且由数据驱动的个性化教育平台。
Q: 在计算学生的发展轨迹上，人工智能的准确度怎么样呢？
这完全取决于我们输入系统中的数据质量。人工智能系统可以储存大量的数据，但如果要从中获取到最有用的信息，那么当然需要另外的帮助。比如我之前也提到过，人工智能会帮助分析学生上传的各种多媒体材料。
但是如果要从数据中得出切实的结论，输入的数据就必须与教育过程相关。要是你拍一张膝盖的照片，然后把它导入系统，那么这一条数据毫无意义。实验表明，学生们能很快适应与人工智能的交流，尤其是在他们开始获得有用的反馈后，并且这一交流过程也富有成效。
当然，未来人工智能将能更加独立自主地工作，因为在不断的训练之下，人工智能将能有效过滤冗余信息。但是就现在而言，它依旧像一个小孩子一样，需要我们教它学很多。
总体上看来，人工智能在计算学生的发展轨迹时，准确度非常高，因为它能分析大量的输入数据。这也是基于之前提到的数字足迹。因此，只要收集到的准确数据越多，推荐的发展路径也就会越精准。
与此同时，学生们也有机会作出自己的选择，因为他们在进行某些教学活动时，可以选择他们认为对自己最重要的活动。
Q: 数字足迹能够显示学生的能力吗？这又是一种怎样的信息呢？
实际上，数字足迹包括我们能够囊括的所有学生活动。具体来说，主要涉及任务完成情况和具体成就。人工智能会记录参与者之间进行的所有交流过程，无论是在现实生活中（我们会查询他们的地理位置以及活动情况）还是在虚拟的网络社群中。
此外，人工智能也会对学生自己上传到系统的多媒体材料进行分析。这些材料可能包括课堂展示、图片、视频和音频，并且我们还会分析他们的生物特征数据。我们相信，未来的大学一定会，并且也必须要依据学生的身心状况来分配任务，因为它会直接影响到以后课堂材料的采用。
这就是数据驱动的教育，也是未来教育模式的特色和优势。人工智能之所以能够作出高度个性化的推荐，也正是得益于大数据的应用。在训练过程中，基于学生的数字足迹，系统能够生成每个学生的数字档案。并且与简历相比，通过数字足迹来分析每个学生的长处和短处会更加的客观。
图为Island 10-22上的大数据管理中心。在这里，人工智能技术能够帮助处理参与者的“数字足迹”，并且对教育过程进行线上控制。
Q: 在没有老师参与的情况下，教育型人工智能如何才能有效创建学习环境呢？
就目前而言，要想完全脱离老师或者讲师仍无法实现，只能说老师的功能与以前有点不一样了。此外，人工智能也能让我们更加客观地对学生和老师进行评估。目前，我们正在开发这种评估机制。
未来将会建立起一个“教师云端”，里面汇集了各大高校的老师。根据学生的教育轨迹，人工智能将能够给学生作出相关推荐。顺便说一下，我们不只是在谈论老师，其实还有线上课程、黑客马拉松，以及各种训练活动。最后，所有的结果都会在学生的个人数字档案中展示出来。
Q: 在教学环境中，人工智能的表现真的能超越人类教师吗？
人工智能并不能完全取代老师。但是它能够带来更加大众化、个性化的教育模式，因为没有哪个老师能够分析如此多的数据。除此之外，由于许多结论都不明显，只有通过人工智能才能得以解决。
在当今这个时代，我们身边充斥着各种各样的信息，要想选择到正确的信息也变得愈加艰难。为了以后在市场上更有竞争力，我们应该选择学习什么技能呢？如何学习并且到哪去学习呢？在这个时候，人工智能就可以成为你的导师和数字教练。
Q: 人工智能能够帮助解决教育领域的一些大问题吗？
当然可以。对于某个人来说，什么才是重要的并且他也会感兴趣的事物呢？对于这一问题人工智能就可以作出极其准确的评估。如果学生能够学习他们自己感兴趣的东西，那么学习效果也会好得多。毋庸置疑，如果一个人能清楚地知道自己想要什么，以及如何实现它，那么他的职业生涯一定会一片光明。但是，这一切的前提是每个学生都有其独特的教育方式。
Q: 顺便问一下，人工智能也进行语音分析，并且分析结果也会记录到参与者的数字足迹中吗？
语义分析的主要优点是，它能够帮助我们重新对每个个体以及他们的教育结果进行更加客观的评测。这主要是对于认知方式的评测，因此是普通测试、论文或其他类型的考试都无法实现的。实际上，考试是极其残忍的，因为如果某个人考试状态不是很好，那就可能会不及格。
生物特征数据能够更加客观地评估参与者目前的学业压力以及认知能力。
Q: 能够在任务期间就直接分析参与者的生物特征数据吗？
2018年在Island 10-21的首次强化课程中，我们就开始收集生物特征数据。当时，我们通过特制的手环来记录他们整节课过程中的各种指数。这次，我们决定不用手环，并且建立了一个单独的实验室来记录和分析各种生物特征以及神经生理数据。在白天，我们记录了参与者的各种指数，并分析其变化趋势。我们还使用了各种模拟装置，并且在生理层面上分析了参与者如何处理各种测试和任务。
如果要想让教育的过程变得更加灵活和个性化，那么就必须收集学生的生物特征数据。目前，这仍然处于实验阶段。但是在未来，每个学生的课程和工作量的强度都应该根据他们的身心状态来决定。如果第一天晚上过于劳累，那么第二天就可以选择参与一些运动或者文化活动。
如果一个人或者一个团队拥有了丰富的学习资源，那么他们就能更加快速而高效地学习和处理各种复杂问题。目前，我们也正在朝这个方向努力。
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