相信很多大家對陶哲軒力薦，哈佛反向?qū)W習(xí)法火了：教會AI就是教會自己還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

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。

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的一個教學(xué)方法——

利用提示工程，讓學(xué)生嘗試教AI完成平時數(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，這一方法能夠教會學(xué)生拆解問題，并深度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。

在哈佛，他面向研一開設(shè)了一門叫做“Applied Math201”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，于是想出了一個新招:

當(dāng)然，Brenner教授貼心表示，這部分成績不計入正式考核。

不過學(xué)生在平時作業(yè)中需積累提示詞經(jīng)驗，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最終研究，并檢驗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。

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

課程結(jié)束后，學(xué)生們也熱情地送上了感謝:

烹飪也能碰撞應(yīng)用科學(xué)原理

事實上，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)來了個碰撞。

課程介紹是醬嬸兒的:

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:

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

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