AI教學機器人 x 區塊鏈認證分發
摘要 | 筆者認為發展AI教學機器人，以客製化的個人教學進度，能讓每個人終生都能順利學習。若再用區塊鏈將學習成果公正紀錄起來，則可以解決考招遺憾。
【文章來源：風傳媒／作者：夏肇毅】
AI教學機器人
知識有分記憶型，理解型，練習型，自由發揮還有推理型等不同分類。在先什麼知識都不教的狀態下讓大家去憑空想像，就是自由發揮型。比如繪畫，提供蠟筆與圖畫紙，然後指定題目，就讓學生自由發揮創意來畫圖。或者像是舞蹈，在一個空間裡播放音樂，讓學生隨自己的意念來擺動身體，這個就是自由創意式的舞蹈教學。而記憶性知識傳授的教學法，基本上就是講解，複習與測驗的方式。事先設定好必須記住的知識單元，然後就重複這個方法，直到所有的單元都計入學生的腦袋中為止。
教學機器人的任務就是重複執行演示，練習，複習以及測驗的基本的學習過程。之前提過人腦的小抄大腦模型「複製小抄大腦，讓金融科技搭起人工智慧塔」，這模型把這些知識片段比喻成一張小抄，小抄裡面紀錄著這個知識片段的內容。何如果讓電腦去模擬人腦的運作來了解知識及處理知識，則要把這個小抄轉變成一個知識處理器讓電腦去執行。所有的處理器連在一起後就變成和知識處理網路，希望它未來可以像人類一樣的處理知識。每一個片段的知識單元，就有一些先備知識單元當成它的輸入點。而這個知識單元輸出也有可能是其它知識單元的輸入點。將所有的知識單元全部展開，就有點像是類神經網路的架構。只是其中有許多孤島，它們不和別人連接。也可能是斷點，連到這邊就沒有了。
學習的路徑，也就是學習的次序很重要。如果你在學一個知識單元時，它的先備能力知識單元你都不會，那麼你學了之後還是一個死知識，只是硬背起來，完全不了解它裡面的涵義。相反的，如果這些先備知識單元都已經學過了，那在學這個新知識單元時，一提到先備知單元的時候，就可以連結到那邊去。運用這個先備知識單元的內容，然後再一起思考，這樣的效果是完全不一樣的。
我們要將這些知識單元，依照它的重要程度給它分數。這些分數就可以變成加強式學習裡面的報酬。未來要運用AI的方法來開發教學機器人，要研究運用加強式學習來尋找學習的次序與效果，以找出知識金字塔的最佳學習路徑。每項知識單元都有一些先備能力，前面沒弄清楚後面也會是一知半解。整體的人類知識，就如腦細胞一樣，多到數不清。這時要怎麼學就是個大學問了。如果零碎學習，那麼這些片斷知識無法連結在一起。
因此學習一定要有關連。AI教學機器人可以研究如何運用加強式學習，想辦法從各個知識單元間的關連性中找到最佳連結路徑。或者評估學習時間分配，在固定時間中學到最多單元。
人類的學習時間有限，學習的能量也隨個人的天資而有所不同。如何運用有限的學習時間，來得到最大的學習成果，就是規劃這個AI學習機器人時的需要探討的問題。
區塊鏈應用
國發會七月成立國家隊，大力推展區塊鏈應用。我們都聽過比特幣，它就是區塊鏈第一代的應用。區塊鏈是採用分散式帳本技術，也就是說會把同一個帳本複製到每一個節點上面。區塊鏈中的一個區塊，就等於是帳本裡面的一個帳頁。區塊和區塊的中間，會用特殊的函數鏈結起來以供驗證。區塊鏈網路中的每一個節點都可以修改這個帳本，那到底要聽誰的呢?這就要靠裡面的共識機制，用投票決定。在比特幣裡，它所用的共識機制是工作證明，誰的算力強，能夠產生最長鏈，那麼就聽它的。在共識機制的運作之下，除非你掌握超過51%的節點，否則你就很難去隨意竄改內容。這個就是區塊鏈到目前為止所被公認的最大優點：不可竄改性。
在區塊鏈發展的過程中，一般稱區塊鏈1.0是加密貨幣應用，區塊鏈2.0是智能合約在金融及產權上的應用。而到了區塊鏈3.0，就是將區塊鏈應用到各行各業上。當要追求的是不易竄改的安全性時，那麼建立區塊鏈網路才有價值。所以貴重，有價值，有所有權的項目才是我們尋找的目標。譬如資產的轉移，學位的授予，資格的擁有，分數的評斷等。我們把這些值得妥善保管的標的先統稱為資產。有了值得保存的目標後，通常他們的所有權會轉移。資產的轉移要經過交換的過程，看要一手交錢一手交貨，還是要先享受後付款。通常都是要拿等值的資產來交換，我們把這過程稱為交易，而參與交易的人為參與者。
要運用區塊鏈結合教學機器人發展智慧學校應用時，可以先構想一些可以轉移的資產，如學號，學分，學位。學校每年發行一定數量的學號，讓新生來取得。同時也發行不同學分讓學生來取得，同時記錄成績。最後累積一定學分後，就取得學位。之後這學號就註銷，不再作用，僅供查詢之用。智慧學校裡的教學機器人，各知識單元的學習履歷會被完整地紀錄到區塊鏈裡，一旦成績達到某個等級，就可利用智能合約自動取得學分。若想要利用到入學作業上，只要將這些成績結合各校科系的錄取標準，馬上就可粗篩出你有資格進入的學校與科系。
如果能開發出結合區塊鏈的AI教學機器人，則可以在課程的教學上，讓學生能夠自動學習，同時也可以加以測驗，看看了解的情況如何。在學習的過程中間，也會穿插實驗與練習。它可以知道你練習的結果的正確性，然後再依據正確來決定你要再更深入的學習呢，還是要重複這個主題，或者再倒退回之前的主題學習。最後再加以測驗，以了解學習者真正的程度。同時測驗的結果可以存入區塊鏈中，讓學習者的學習更有效率，學習履歷得以完整保存。之後再讓區塊鏈中的智能合約自動判斷入學條件，即可知道你能符合哪些學校的入學基本要求門檻。有了這些過程，未來的升學篩選會更容易，也可讓學生與家長不再為升學考試徬徨。
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