淺談人工智能技術發展歷程及其在教育考試中的發展應用

一、人工智能發展開端

1950年，英國計算機科學家、數學家、邏輯學家、“人工智能之父\"圖靈發表了題為\"ComputingMachineryandIntelligence\"的著名論文，提出“圖靈測試\"概念，首次引發人們對“機器思維\"這一跨時代概念的思考。最早的神經網絡模型一般指1943年由McCulloch與Pitts兩位科學家提出的人工神經元模型。該模型通過簡單模擬人類大腦神經元間的相互連接模式，對不同神經元狀態的變化進行數字表示。1949年，加拿大科學家、心理學家Hebb發表了具有里程碑意義的赫布學習法則，該法則證明神經元間的連接強度與神經元的活躍度密切相關，且隨神經元活躍度的變化而變化，為神經元模型在可變連接權重的結構設計上提供了關鍵科學依據和理論基礎。1959年，美國科學家Samuel發表了人工智能領域的著名論文“Some Studies in Machine Learning Using theGameofCheckers”，該論文被認為是人類歷史上首次使用\"機器學習\"這一理念，主要介紹了如何利用計算機代碼編寫跳棋程序，該程序能通過不斷調試學習優化下棋策略，并于1962年成功戰勝美國跳棋冠軍，在人工智能和計算機領域引發轟動。

1957年，美國科學家Rosenblatt首次提出“感知機”概念。感知機的提出標志著人工神經網絡與機器學習的首次有機結合，它由單層神經元結構和閾值激活函數約束條件兩個關鍵部分組成，通過赫布學習法則實現權重更新，進而實現神經元間連接權重的自主調節，完成從數據輸入到期望輸出的人工神經網絡建模過程。隨后，研究者針對感知機無法進行非線性運算的不足進行模型改進，加拿大科學家Hinton提出多層感知機模型。該模型在原始感知機模型基礎上添加多層隱式結構取代傳統單層神經元結構，被認為是人工智能歷史上最早的深度學習網絡原型。多層感知機從結構設計上解決了復雜非線性運算的可用性問題，但復雜的隱層結構使人工神經網絡的參數呈指數級暴增，需要進一步開展多層感知機的建模優化及對應訓練策略的研究。因此，Rumelhart和Hinton等人于1986年提出具有開創性的誤差反向傳播算法。該算法的核心思想是對神經網絡中各隱層的參數傳遞關系進行基于梯度的表示與計算，利用Sigmoid函數進行非線性映射，顯著降低了多層神經網絡的訓練復雜度，減少了模型訓練過程的計算量，為后續人工智能模型訓練過程奠定了重要理論基礎，并被沿用至今。另外，1989年LeCun等人在當時主流的全連接神經網絡模型基礎上，提出著名的局部連接人工神經網絡模型。與全連接神經網絡模型相比，采用局部連接模式的人工神經網絡模型在保持各神經元間有效連接的前提下，顯著減少了不必要的神經元連接，大幅降低了人工神經網絡模型的復雜度。

二、人工智能發展里程碑

1991年，人工神經網絡與機器學習的熱度呈現此消彼長態勢。人工智能領域的研究者在論證人工神經網絡訓練過程時，發現網絡存在梯度消失問題，即誤差在反向傳播計算過程中以乘性方式傳播到前一層，經Sigmoid函數變換后，誤差數值大幅度減小，甚至近乎為零，導致研究者無法對更復雜的神經網絡進行有效前饋訓練。因此，在后來的十余年間，人工神經網絡的研究熱度大幅降低，而基于統計學習的機器學習模型的研究熱度逐年上升。1960年，蘇聯研究者Vapnik提出經典的支持向量機（SVM）的主要理論框架，其核心是解決和優化最大邊界問題。1990年，美國科學家Boser等人提出SVM的核函數概念，將SVM模型應用到人工智能相關問題的研究中。SVM的核心理念是利用核函數對輸入的信息進行高維空間映射，提升輸入信息的特征區分度，常見核函數主要有線性核函數、多項式核函數、高斯核函數等。另外，研究者于1986年首次提出“決策樹\"這一經典機器學習代表性模型。決策樹通過樹狀主干與枝葉結構建模，對目標對象的屬性特征與數值進行基于關系表征的關聯映射。從各對象對應的決策樹節點出發，各分支路徑表示某一潛在的屬性特征，各葉子節點表示連接根節點與葉子節點的分支路徑對象數值。作為統計學習模型的常用方法之一，決策樹在各領域均有廣泛應用。與決策樹采用的基于遞歸的數據集劃分與模型構建過程相比，SVM模型通過高維空間映射對數據集進行超平面劃分，不依賴于數據遞歸過程。Breiman等人于2001年提出隨機森林模型，其核心是將多個決策樹模型進行基于集成學習的組合建模，通過投票機制實現模式識別結果的最優輸出。該方法既能提升模型對數據集噪聲的適應能力，又能減少模型對冗余特征的依賴性。隨機森林在建模過程中遵循隨機性原則，涵蓋數據選取的隨機性和特征選取的隨機性：數據選取的隨機性體現在模型基于有放回抽取樣本來構建數據子集，各子集中樣本可重復，因此每個樣本都可能被選中多次，各子集所包含的樣本豐富多樣;特征選取的隨機性體現在各決策樹在構建過程中對候選特征進行隨機選取，通過不同的候選特征構建出不同的決策樹，進而提升隨機森林的內在多樣性，增強模型的魯棒性。隨機森林作為經典機器學習模型中最為常用的方法之一，已在農業、工業及商業等不同領域的模式識別與分類問題上得到廣泛應用。

2006年是人工神經網絡研究中具有里程碑意義的一年。這一年，計算機領域著名學者、加拿大科學家Hinton教授帶領研究團隊在Science上發表了題目為“Reducing the Dimensionality of Data with Neural"Networks\"的著名文章，提出“深度置信網絡\"模型。該模型通過貪心算法對深度神經網絡模型進行逐層訓練，解決了深層網絡模型無法有效訓練的問題。2010年，加拿大科學家Nair等人提出ReLU激活函數，旨在減輕網絡模型訓練過程中的梯度消失問題，這極大地提升了研究者對深度神經網絡模型的關注度與研究興趣。2012年，美國谷歌研究團隊的Hinton等人在參加Imagenet國際圖像識別競賽時，開創性地提出AlexNet模型。該模型首次將ReLU函數引入深度神經網絡模型，并采用基于有監督學習的模型訓練機制。最終，AlexNet模型在這次競賽中展現出遠超經典機器學習方法SVM模型的圖像識別性能，從此深度學習成為機器學習研究領域的重要熱點方向之一。2015年，Bengi、Hinton、LeCun等人證明可通過人為可控的模型訓練方法有效解決深度學習模型訓練過程中存在的局部極值問題，推動了深度學習模型研究的進一步升溫。2016年，來自美國谷歌的DeepMind研究團隊提出AlphaGo算法，挑戰并擊敗多位著名圍棋選手，受到研究者和各界學者的廣泛關注。2020年，美國谷歌研究團隊進一步提出適用于海量數據的模型訓練優化策略，為促進深度學習模型的有效訓練提供了全新思路。2024年，中國研究者創新性地提出DeepSeek大模型，在國內外引起強烈反響。

三、人工智能發展前沿與其在教育考試領域的潛在應用場景

人工智能的飛速發展離不開與各個應用領域的緊密結合。教育考試是進行人才選拔和培養的重要途徑。將前沿的人工智能技術引人傳統教育考試領域，不僅能提高教育考試各環節的有效性與效率，降低人工成本，為教師和學生減負，還能為人工智能技術的進一步發展提供更豐富的應用環境，促進人工智能與教育考試的有機結合。

人工智能技術主要以數據驅動為主。在教育考試中，常見的數據主要包括兩大類，即以傳統紙質文字記錄為主的課本、試卷等文本資料，以及數字新媒體時代背景下的慕課、網課等音視頻資料。人工智能技術在涉及上述文本、音視頻資料的分析領域已積累諸多研究成果，能為下一步提升教育考試的智能化水平提供關鍵技術支撐。具體而言，人工智能的研究與應用過程主要以特征設計與模型構建兩個核心任務為主，當前針對這兩個核心任務的研究熱點主要包括語義學習、小樣本學習等方向。以下分別對這兩個典型的人工智能發展前沿技術進行闡述。

首先，語義學習是人工智能模型的熱門研究方向之一。在早期，語義學習通過對語句文本中的字符出現頻率進行統計，識別文本所表達的語義。隨著音視頻影像技術的發展，語義學習開始在圖像、視頻等多源數據中開展相關識別研究與應用。語義學習主要包含語義分割和語義融合兩類研究。語義分割研究主要關注基于語義的圖像分區問題，將圖像中不同內容的區域進行有效劃分。如Strudel等人提出基于上下文語義的分割模型，在室外場景的圖像目標識別中展現出良好性能。基于語義融合的人工智能模型關注同一個或同一類對象在不同圖像中的差異化表達問題，通過將對象在不同圖像中的信息進行有效融合，獲取更完整、準確的內容信息。Zhang等人提出考慮語義和空間分辨率差異的語義融合模型，通過多級特征提取提升模型在圖像語義理解應用上的性能；Zheng等人提出基于編碼器模式的語義融合模型，通過加入編碼層提升模型對圖像內容識別的精度。另外，以DeepSeek為代表的語義大模型不斷涌現，其對輸入文字的語義理解能力遠超早期的同類深度學習模型。

其次，小樣本學習是人工智能領域的另一個研究熱點。基于人工智能技術的深度學習模型往往需要海量數據與標注樣本，且要求不同類型的對象樣本量盡可能均衡。然而，現實中受限于不同待分析目標的出現頻率與發生概率，其對應的數據往往難以滿足數據量均衡的要求，數據集通常存在樣本量不平衡的問題。此外，由于數據標注通常需要在具有相關專業知識的專家指導下進行，數據標注成本很高，可供使用的數據標注樣本極為有限，存在海量數據樣本量與稀缺標注真值量相矛盾的問題。目前，小樣本學習主要包括基于度量的小樣本學習方法、基于模型的小樣本學習方法、基于過程優化的小樣本學習方法三大類。基于度量的小樣本學習方法的核心思想是在基于人工智能的深度學習模型訓練過程中加入特征空間的度量過程，通過對有限樣本進行預處理，提升基于有限樣本的深度學習模型訓練效果。如Vinyals等人提出MatchingNet小樣本深度學習網絡框架，通過對樣本集進行子集劃分，提升模型的收斂速度與效果。基于模型的小樣本學習方法的核心理念是針對小樣本特點改進模型設計，強化稀缺的數據與標注真值間的關聯性。如Yue等人提出基于規則干預的小樣本學習模型，通過建立樣本與真值間的因果干預規則，提升模型在小樣本數據集上的性能。基于優化的小樣本學習方法采用改進模型訓練策略的思路，促進模型在小樣本條件下的收斂有效性。如Wang等人提出面向稀缺樣本條件的回歸核函數MetaNTK，通過改進網絡神經元的傳遞機制，提升模型的收斂效率。

針對上述人工智能模型技術理念，教育考試的相關研究者已開展廣泛研究工作。在教育考試的信息化能力提升方面，鐘茂生等人論述了當前教育考試命題工作與人工智能技術相結合的多個關鍵環節，為進一步提升考試命題的智能化水平提供了思路參考；翟思羽等人梳理了教育考試數字化轉型過程中面臨的潛在挑戰，并闡述了人工智能技術在教育考試的“教、學、評\"三個關鍵環節的重要作用。在教育考試的硬件設備方面，丁麗等人基于人工智能模型，對考試教室的室內影像進行智能分析，實現了教室照明系統的自動化調節控制；史萌等人針對當前傳統教師在教學過程中存在的硬件運行痛點，探索了如何利用人工智能硬件提升課堂教學互動的有效性。在教育考試的無紙化備案與閱卷方面，理予等人基于構建的人工智能網絡模型，提出面向考試資格認定的證件核驗方案，提升了人證在線審核的效率；王冠等人基于人工智能大模型，構建了面向教育考試的自動化閱卷模型，提升了電子化閱卷的效率。

四、結語

人工智能技術自20世紀被首次提出以來，已歷經多個里程碑式的發展過程，并演化出面向不同領域、不同應用場景的大數據分析模型。教育考試作為新時代育人體系的核心組成部分，通過在教育考試的不同關鍵環節引入更先進、更安全的人工智能技術，將極大提升教育考試的智能化水平與工作效率，更好地服務于國家的教書育人新方針，推動我國教育事業不斷邁向新高度。

參考文獻：

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[3]丁麗.基于圖像識別的教室照明節能控制系統設計[J].中國照明電器，2024（10）：72-74.

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