陶哲軒力薦，哈佛反向?qū)W習(xí)法火了：教會(huì)AI就是教會(huì)自己

一水 2024-09-02 12:49:44 來源：量子位

AI期末還要參加考試

數(shù)學(xué)大佬陶哲軒力薦，哈佛反向?qū)W習(xí)法火了：教會(huì)AI就是教會(huì)自己。

他最新分享了哈佛應(yīng)用數(shù)學(xué)和應(yīng)用物理學(xué)教授Michael P. Brenner的一個(gè)教學(xué)方法——

利用提示工程，讓學(xué)生嘗試教AI完成平時(shí)數(shù)學(xué)作業(yè)（不納入正式考核），期末再讓這些AI參加考試。

好嘛，相當(dāng)于學(xué)生再把AI當(dāng)學(xué)生，俄羅斯套娃有。

Michael P. Brenner教授認(rèn)為，這一方法能夠教會(huì)學(xué)生拆解問題，并深度掌握提示詞工程技術(shù)。

學(xué)生在教AI時(shí)需要自己理解問題，他們將問題分解為小步驟的過程本身就是一項(xiàng)極好的鍛煉。
而且，學(xué)會(huì)提問在AI應(yīng)用中也非常具有挑戰(zhàn)性，這一教學(xué)方法可以幫助學(xué)生掌握提示詞工程技術(shù)。

教AI解數(shù)學(xué)題，期末還要考試

提出這項(xiàng)創(chuàng)新教學(xué)方法的Michael P. Brenner，是一名美國應(yīng)用數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家。

他曾獲得賓夕法尼亞大學(xué)物理和數(shù)學(xué)學(xué)位，并在芝加哥大學(xué)獲得物理學(xué)博士學(xué)位。

從2001年至今，他在哈佛大學(xué)擔(dān)任教授，此前還在麻省理工擔(dān)任應(yīng)用數(shù)學(xué)助理和副教授。

他的研究方向是，使用應(yīng)用數(shù)學(xué)方法來解決科學(xué)和工程中的廣泛?jiǎn)栴}，特別是與流體力學(xué)和材料科學(xué)相關(guān)的問題。

接觸AI后，他對(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)來促進(jìn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)尤為感興趣。

在哈佛，他面向研一開設(shè)了一門叫做“Applied Math 201”的課程，主要教授解決硬科學(xué)問題（通常指自然科學(xué)和工程學(xué)）的數(shù)學(xué)方法。

由于他對(duì)構(gòu)建可以解決復(fù)雜問題的模型和聊天機(jī)器人的想法非常感興趣，于是想出了一個(gè)新招：

在平時(shí)作業(yè)的最后，新增一個(gè)AI板塊，鼓勵(lì)學(xué)生使用哈佛的生成式AI工具箱中的聊天機(jī)器人來解決問題，并通過構(gòu)建提示（prompts）來教授這些機(jī)器人。

當(dāng)然，Brenner教授貼心表示，這部分成績(jī)不計(jì)入正式考核。

不過學(xué)生在平時(shí)作業(yè)中需積累提示詞經(jīng)驗(yàn)，并提交那些效果比較好的提示詞。

到了期末，學(xué)生們需要共同完成一項(xiàng)最終研究，并檢驗(yàn)AI的學(xué)習(xí)成果——能否完成期末考試。

據(jù)Brenner教授介紹，有15位同學(xué)參與了研究，他們被分成三組：

第1組負(fù)責(zé)提示工程，收集整理大家整個(gè)學(xué)期提交的提示詞，并評(píng)估哪些提示更擅長(zhǎng)或不擅長(zhǎng)解決哪類問題；
第2組負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集生成，構(gòu)建一系列包含問題和解決方案的數(shù)據(jù)，且需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成；
第3組負(fù)責(zé)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，將提示和數(shù)據(jù)集放在一起，嘗試評(píng)估和訓(xùn)練聊天機(jī)器人解決期末試題。

過程中，他們針對(duì)不同類型的問題繪制了圖（不同提示下解決方案能得多少分），并創(chuàng)建了一套評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，滿分25分。