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陶哲軒力薦,哈佛反向?qū)W習(xí)法火了:教會AI就是教會自己

人工智能
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)。

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

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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。

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Michael P. Brenner教授認(rèn)為,這一方法能夠教會學(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)。

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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)和工程中的廣泛問題,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。

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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,這部分成績不計(jì)入正式考核。

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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,并評估哪些提示更擅長或不擅長解決哪類問題;
  • 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,嘗試評估和訓(xùn)練聊天機(jī)器人解決期末試題。

過程中,他們針對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)建了一套評分標(biāo)準(zhǔn),滿分25分。

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最終,學(xué)生們構(gòu)建了一個(gè)開箱即用的數(shù)學(xué)模型,并取得了不錯(cuò)成績。(最高20分)

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課程結(jié)束后,學(xué)生們也熱情地送上了感謝:

在這種教學(xué)中轉(zhuǎn)變了思維方式。

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烹飪也能碰撞應(yīng)用科學(xué)原理

事實(shí)上,Michael P. Brenner教授也不是第一次整新活了!

他的另一門課《Science and Cooking: From Haute Cuisine to the Science of Soft Matter.》更是將烹飪與應(yīng)用科學(xué)來了個(gè)碰撞。

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課程介紹是醬嬸兒的:

頂級廚師和哈佛大學(xué)研究人員探索日常烹飪和高級美食如何闡明化學(xué)、物理和工程學(xué)的基本原理。
了解食物分子以及化學(xué)反應(yīng)如何影響食物的質(zhì)地和風(fēng)味。

簡單說,就是在學(xué)習(xí)烹飪的過程中了解科學(xué)原理,諸如分子如何影響風(fēng)味、熱量在烹飪中的作用……

而且特別強(qiáng)調(diào),做出來的東西要能吃(doge)。

這一番操作下來,也打破了學(xué)生們的固有認(rèn)知,以至于有人感慨:

笑死,一直以為烹飪是門運(yùn)氣活。

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所以,你還知道哪些學(xué)校有比較好玩的課程嗎?快來評論區(qū)讓我們眼饞一波~

參考鏈接:
[1]https://mathstodon.xyz/@tao/113058843359470529[2]https://www.youtube.com/watch?v=p3v8eFwDWnk[3]https://www.youtube.com/watch?v=om7VpIK90vE

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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