目前，人工智能核心技术的进展有两条路径：第一条是以被麻省理工学院列入2017年全球十大突破性进展技术的深度神经网络为代表。自2006年深度神经网络被提出后，我们在英语的语音合成技术方面有了不小的突破，改变了国际翻译上汉英和英汉原来由美国和日本控制的格局。第二条路径是脑科学，通过对神经元传导机制的分析，来进行人工智能的解码，尽管还存在不确定性，但医疗领域、脑科学领域的专家依然对未来20年的进展持乐观态度。

大数据帮助机器人学会“批改”

如今，以深度神经网络为路径的人工智能技术可以通过学习顶尖专家的水平，从而超过90%的专业人士，接近或者达到一流水准，如谷歌的阿尔法狗。除了围棋，从教育医疗到智慧城市的公共服务，再到金融、汽车、电子玩具等。今年是人工智能在各个应用领域的落地年，把最顶尖的算法、行业大数据、行业专家这3个要素对接起来，人工智能就可以给很多领域带来惊喜。

国家“863”计划中的“基于大数据的类人智能关键技术与系统”这一课题，就是依托大数据，研究教育中类人智能的应用。从全球范围来看，机器人解答数学、物理等学科相对来说容易些，尤其是填空题和选择题；困难的是与自然语言理解相关的，比如对于计算题、问答题等题目意思的理解，还有作文中语义的理解。因此，从考试阅卷方面切入开展高考机器人的研究是合适的。

机器人参加高考并非“天方夜谭”

去年两会之后，人工智能“讯飞超脑”开始学习“批改”四、六级英语作文试卷。先由人工专家组联合评选出已批改好的500份卷子，然后由机器来学习。如今，机器阅卷的水平已经超过了人工评阅的水平。同样在去年，我们在一些省的高考语文作文评改中也进行了相同测试，结果机器人的批改效果也超过了人工。

现在，我们与全国1万多所学校合作，收集学生的过程化学习数据，从而精准地分析学生的知识掌握状况，进行有针对性的指导。将来通过智能系统，可以使教师课堂的教学时间减少30%，大幅提升课堂效率。通过人工智能的应用，能够把无效的重复训练时间大幅减少，每个学生将来的学习训练都不一样，系统可以精准地根据个人不同需要来布置训练。在考试阅卷和日常的个性化学习，国内已经取得很好的研究成效。

在此基础上，我们跟教育部考试中心共同建立了联合实验室，用最新的人工智能技术推动高考的改革。那“高考机器人”什么时候能参加高考？我们认为，差不多是跟日本的高考机器人相同时间，也就是在2021年左右。日本当时定的目标是考上东京大学，而我们的目标是上一本，未来也许能上清华、北大或者中科大。最近的相关研究成果表明，机器人还有可能会在一些专业考试如司法考试中出现。