1.技术背景 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。人工智能是计算机科学的一个分支，AI这个概念，最早是由加拿大多伦多大学提出, 它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 技术背景 杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton): 加拿大多伦多大学计算机科学系教授,人称“深度学习”之父，AI教父，是他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，使人工智能发展到今天这般炙手可热。 80年代早期，他就参与了一个雄心勃勃的关于使用计算机的软硬件来模拟大脑的研究，这形成了早期的AI技术研究分支，也就是我们现在所说的“深度学习”。1986年，杰弗里·辛顿联合两位同事，发表了一篇突破性的论文，详细介绍了一种叫作“反向传播”（backpropagation）的技术。通过推导人工神经网络的计算方式，反向传播可以纠正很多深度学习模型在训练时产生的计算错误。 2012 年，计算机硬件的性能大幅提高，计算资源也越来越多，他的理论终于能在实践中充分发展。 2013年，在吴恩达的牵头下，杰弗里·辛顿与其他多伦多大学的研究人员加盟了Google ，Google正在用神经网络来帮助识别Android手机上的语音命令和Google+网络上标记的图像，加盟原因之一就是能借力谷歌的优势资源把深度学习研究做进一步的推进。 许跃生教授 中组部首批国家千人计划入选者（创新型）、长江学者、中科院百人计划入选者许跃生教授 1982年入读中山大学计算机系硕士研究生， 1986年留学美国， 1989年博士毕业后在美国高校任教，从任助理教授一直到杰出教授。是国际计算数学领域著名专家，在图像处理、医学成像、高性能计算等领域做出国际领先的成果。回国前为美国雪城大学终身教授。主持美国国家基金会、美国航天部、美国能源部等科研项目数十项，曾任哈佛医学院访问教授， 1996年入选德国洪堡学者，被德国总统接见。 中央党校首批国家千人计划培训班学员。 广东省首批引进创新团队—计算科学创新团队带头人。 1999年至2011年任美国著名出版社Springer的权威学术期刊《计算数学进展》执行主编，担任另外七个国际学术期刊编委。十几次担任美国国家科学基金会评委，多次担任中央组织部千人计划评委、顾问组成员。 2015年任中国科协推荐中科院数理学部院士候选人委员会委员。 现任中国计算数学学会副理事长，广东省计算数学学会理事长，国家863项目“建设广州超算中心”课题组副组长，为国家和广东省、广州市等地方科技发展、经济建设出谋划策，提供咨询。 应用需求 人工智能技术在近几年已经得到了巨大的发展，尤其是在2016年AlphaGo击败人类围棋世界冠军李世石以后，人们对人工智能技术的研究和应用进入了全面拥抱的阶段。不仅仅是科技领域，在金融业、制造业等传统行业领域中也兴起了一股AI热潮，纷纷将AI技术作为本行业的发展方向。 在教育领域中，目前的人工智能技术还没有得到很好的应用。就在2018年的1月20日，中共中央和国务院发布的《关于全面深化新时代教师队伍建设的改革意见中》就明确要求：“到2035年……教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学。”可见在中央层面上，已经深刻认识到了人工智能是未来社会的发展趋势，教育行业作为社会人才培养的摇篮，目前迫切需要引入人工智能技术来改变教育的现状，以适应社会的发展，未来还将要为人工智能的发展培育更多的人才。 一直以来广州教育系统的信息化水平都是处于全国领先的地位，中共广州市委、市政府《关于实施“智慧广州”战略建设国家中心城市的意见》中明确提出.“构建生态型智慧教育体系。因此广州具备了探索人工智能在教育行业应用的良好基础，在教育中引入人工智能，既在全国乃至全球的教育系统都具有开创性的意义，既符合中央在2035规划中的趋势，也呼应了广州市提出的”智慧广州“大战略。 AI学考系统的特点 在教育之中，考试是一个重要的测评手段，目前针对主观题需要大量的人力物力去出题和批改，而每个孩子在K12阶段都离不开主观题。以中考和高考为例，在考前准备、评卷、统计、考后分析等环节都费时费力。 现阶段通过AI技术，完全可以通过深度学习，人工智能组成题库，将主观题考试的知识点设定，通过互联网的数据自动生成考试题目，学生的答案通过AI技术进行分析，如语法错误、中心内容等知识点达标即评分。 3.创新点分析 智能生成题库 AI系统可以通过深度学习，按照设定的知识点进行自动生成题库，并引入当前最新的信息，同时又可以通过设定关键字的形式，规避敏感信息。 智能批改试卷 AI系统可是根据设定的知识点，根据系统模拟人工对主观题的答案进行分析，判定答题分数。具有改卷的标准统一，客观公正的特点。 跟踪学生成长 AI考学应用系统，可以跟踪每名学生的学习考试情况，根据每次测验和考试的情况，了解学生对知识的掌握程度，能全面的了解学生的学习情况。 订制个化教育 根据每个学生的学习状况和知识了解程度分析后，可以有针对性的对每个学生订制个性化的教育方案，让其能够充分全面的掌握教学大纲要求的知识点。 AI考学考系统所具有的五大特点 创新性：目前在全国都还没有成功熟的AI学考系统，一旦成功将成为行业的标杆. 公平性：统一的测评标准，避免了人工改卷存在的主关因素。 安全性：通过对AI的设定，可以避免在教学和考试的过程中混入不良信息造成的严重后果。 效益性：由AI替代人工去出考题和评卷，节省了大量的人力和费用，具有良好的经济效益和 社会效益。 影响性：作为智慧广州的一部分，以广州为起点，辐射全省，影响全国。 4.预期效益 社会效益 1. 推动教育改革 2. 提升教育质量 3. 实现教育公平 经济效益 1. 节约考试成本 2. 打造AI产业 3. 创造就业机会 节省教育经费 使用AI系统以前 以广州的中考为例，每年中考的人数约为10万人，考六门课程，正式考试加上三次模拟考，一共需要出24套试题。其中中考的人工改卷每卷需要三人评卷，共需要2000人次的教师参与。单中考一个考试的费用就高达四、五百万元，并且前后需要三个月的时间。 使用AI系统后 通过AI系统自动出题系统，可以同时出若干套题目，只需要一个审核组对题目进行审核即可完成出题。而考试后的评卷全部有系统完成，只需要每科成立一个人工组对特殊情况的考卷进行人工复核即可，可以做到短期高效的完成评卷。同时一旦大规模的应用，费用将会比传统的考试模式降低至少50%，可将宝贵的教育经费用于更有需要的地方。 创造经济效益 据统计，广州目前有K12阶段的学校1555家，从一年级到高三（含中职）的在校学生约为161万人。 如果全部应用上AI智能学考系统，按照平均每家学校需要2.5人进行服务于维护，将创造接近3900人的就业机会。 按照161万学生，平均每人每年的教育考试成本为50元算，将产生8000万元的收入。如果通过个性化订制服务，再产生每人每年20元私人购买服务费收入，将产生3200万元的收入。两项合计，一年接近1.13亿元的收入。按服务业6.72%的增值税税负计算，每年将产生800万元的增值税。 1.就业：1555*2.5人=3888人 2.收入：161万*50元=8050万元 161万*20元=3220万元 8050万元+3220万元=1.127亿元 3. 税收： 1.127亿元*（1-6%）*6%*(1+12%） =8057万元