国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

“人工智能與未來教育”筆談(上)

2017-02-24 15:03朱永新徐子望魯白褚君浩蒲戈光鄒昊吳曉如
關鍵詞:人工智能教育

朱永新 徐子望 魯白 褚君浩 蒲戈光 鄒昊 吳曉如

?

“人工智能與未來教育”筆談(上)

朱永新 徐子望 魯白 褚君浩 蒲戈光 鄒昊 吳曉如

人工智能正以超出人們預想的速度發(fā)展。2017年“兩會”首次將人工智能寫入政府工作報告,人工智能發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。人工智能如何引領各行各業(yè)發(fā)展趨勢?在教育領域將產(chǎn)生怎樣的影響?將給未來教育帶來怎樣的挑戰(zhàn)和機遇?由華東師范大學、中國教育三十人論壇聯(lián)合主辦,華東師范大學校友會、教育學部、學報(教科版)及“知識分子”微信公眾號共同承辦的“人工智能與未來教育”大型公益論壇,5月13日在華東師范大學中山北路校區(qū)舉行。在本次論壇中,海內外相關領域的學術專家、行業(yè)精英共聚一堂,跨界研討人工智能在未來教育中的應用與發(fā)展?!度A東師范大學學報》(教育科學版)根據(jù)現(xiàn)場發(fā)言整理出文字稿,并經(jīng)過演講者本人的審核,現(xiàn)以筆談形式分上下篇發(fā)布,以饗讀者。筆談按論壇演講順序排列。

朱永新(蘇州大學教授,中國教育學會副會長,新教育實驗發(fā)起人)

未來學習中心構想

現(xiàn)在的學校制度是大工業(yè)時代的產(chǎn)物。從它誕生開始,尤其是進入上個世紀開始,對于它的批評就從來沒有中斷過。早在20世紀60年代,國外就有學者提出了所謂的“學校消亡論”。我們的教育已經(jīng)無法適應一個高度信息化、智能化、個性化的時代?,F(xiàn)在,商業(yè)被顛覆了,金融被顛覆了,工業(yè)也走向智能化了。教育怎么辦?我認為,傳統(tǒng)的學校正在走向消亡,替代它的將是“未來學習中心”。

未來學習中心將有十個基本特征。從學習中心的內在本質來說,它會走向個性化。從學習中心的外在形式來說,它會走向豐富化。從學習中心的時間來說,它會走向彈性化。從學習中心的內容來說,它會走向定制化。從學習中心的方式來說,它會走向混合化。從學習中心的教師來說,它會走向多元化。從學習中心的費用來說,它會走向雙軌化。從學習中心的評價來說,它會走向過程化。從學習中心的機構來說,它會走向開放化。從學習中心的目標來說,它會走向幸福化。

第一,從學習中心的內在本質來看,個性化是基本方向。過去整個教育是以教師為中心的,是以教為中心的。所以是教師控制著整個教育的流程,控制著整個學習的過程。但是未來絕對不是如此,教師不可能再控制學習過程。誰來控制?學生自我控制。所以由“教”走向“學”,將是未來教育的基本特點?!皩W習中心”毫無疑問會打破傳統(tǒng)的統(tǒng)一的教材等,去標準化、個性化、定制化將會成為未來的學習方向。每個人制定自己的課程、學習計劃,評價也是針對個人的,同時也不會把他與其他人進行比較。國家仍然會有基本的課程與教育標準,但是未來的國家標準會進一步人性化,整體的學習難度會進一步降低;而每個個體可能會完全不一樣,他會選擇更適合自己的東西。

第二,從學習的外在形式來說,學習中心不再是一個獨立的孤島?,F(xiàn)在每一所學校都是一個封閉的閉環(huán)或者說相對封閉的王國,但是未來的學習中心,彼此之間將會是互通的。真正意義上的學習共同體會出現(xiàn)。比如,現(xiàn)在我們在全國有3000多所新教育實驗學校,未來我們會有一個總的學習中心。這個學習中心會選擇不同的學習中心進行合作,一個學生可以在不同的學習中心進行學習,這樣就共同構成一個學習社區(qū)。學生可以在不同的學習中心選擇課程,教師也可以跨越學習中心進行指導。這樣一種開放的、互聯(lián)的學習中心將成為發(fā)展的趨勢。

第三,未來學習中心的學習時間是彈性化的。學習中心全天候開放、沒有暑假和寒假、沒有雙休日,學生可以根據(jù)自己的需要安排學習時間。這樣學校的設施和校舍將會得到最大程度的利用。現(xiàn)在學校的利用率大概不到1/2,甚至只有1/3。未來暑假、寒假、周末、夜晚等時間都可以充分使用校舍,所以整個教育資源會進一步集約化。未來教育的周期也會彈性化。這兩年以莫言先生為代表的政協(xié)委員在呼吁“縮短學制”。我認為只有突破學制來思考中國未來的學制,才是解決中國學制問題的方向?,F(xiàn)在的學生七周歲入學,少一天都不行。每天早上八點上課,晚一分鐘就是遲到。未來學習中心將更加彈性化,每個人可以選擇自己“什么時候上學”。學生可以根據(jù)自己的身心發(fā)展特點和父母的工作特點,來安排自己的學習時間和學習周期,也沒有留級的概念,因為,學不好可以反復地學。未來,學制將更加靈活多樣。

第四,未來學習中心的學習內容會進一步定制化。對教育,國家必須有一個基本的標準。義務教育的出現(xiàn)就是和大工業(yè)時代國家對于勞動者素質的基本要求有關的。目前國家課程標準的學業(yè)要求標準太高,學習的相當一部分東西在未來社會派不上用處。怎么才能把最有用的東西教給我們的孩子?這是一個很值得研究的問題。要根據(jù)學生的天賦、潛能、個性和興趣來設計個性化的課程。從補短教育,走向揚長教育。現(xiàn)在的教育很大程度上是補短的,讓每個人都很痛苦,不斷地發(fā)現(xiàn)自己的不足。揚長教育會讓一個人不斷地挖掘自己的潛能,讓自己變得更加自信。教育應該讓人變得更幸福,而更幸福的前提應該是在學習上更加自信。有人擔心降低學習難度會影響國民素質,其實完全沒必要。因為這樣才能騰出最大的空間讓學生學習與他們的生活與生命關系更加密切的知識與技能,而那些天才學生也可以通過個性化學習,定制自己的課程。

教育是什么?教育是為生命存在的。我們把人的生命分成自然生命、社會生命和精神生命。我們覺得這是整個教育的大廈,但是現(xiàn)在我們的教育中對這個板塊似乎是不夠重視的。所以未來的學習課程,我們認為會更加關注生命和生活,會更加關注讓學生珍愛生命、熱愛生活、成就人生。所以,拓展生命的長寬高,培養(yǎng)生命的真善美,是未來學習中心的一個重要任務。

第五,未來學習中心里,混合學習與合作學習將成為主要模式?,F(xiàn)在我們已經(jīng)進入到借助于智能設備而生存與發(fā)展的時代,未來人機結合的學習方式會發(fā)揮更大作用,認知外包的現(xiàn)象會讓個人更加注重方法論的學習。未來社會,除了做科學研究以及其他一些創(chuàng)造性的領域還需要學習外,很多東西電腦幫你學了,人工智能幫你學了,機器幫你學了。未來,純粹記憶的東西是不需要學了?,F(xiàn)在還有多少百度里有的東西,我們課堂里還在教呢?其實沒有必要了,因為更重要的是方法論。

未來學習中心要重新界定我們的學習內容與方法。人和機器一起來學習,會幫助人變得更強大。機器不可能取代人的思考,但是機器人可以幫助我們思考得更好。所以,未來的學習是混合式的學習。當然,還有一個很重要的特點,就是未來的學習方式。過去我們是知識的消費者,但是未來每個學習者同時也是知識的創(chuàng)造者,他通過學習來創(chuàng)造。研究型的學習,將成為未來學習的主要方式。就未來學習中心的學習方式而言,利用網(wǎng)絡將會成為一個非常重要的特征。國家應該建立一個最高水平的“國家網(wǎng)絡教育資源平臺”,采購全世界最優(yōu)秀的課程資源,免費為所有的學習者提供多重標準的教育資源,同時提供考試和評價等基本公共服務。未來學習中心將會研發(fā)自己獨立的具有個性的課程資源并和國家的課程資源結合起來,通過網(wǎng)絡來指導學生。

第六,未來學習中心的教師將更加開放多元。溫伯格曾經(jīng)說過,在知識網(wǎng)絡化以后,房間里面最聰明的絕對不是站在講臺前給你上課的老師,而是所有人加起來的智慧。也就是說,未來的學習中心將不再僅僅依靠傳統(tǒng)教師。學習中心會擁有一部分自己的自聘教師,他們擁有這個學習中心的優(yōu)勢課程。但是大部分的課程可以購買,人們可以跨學習中心來調用教育資源。所以,F(xiàn)acebook創(chuàng)始人所提出的“教師將成為自由職業(yè)者”這一預言,將不再是神話。未來的各種培訓機構也將轉型為新的學習中心或者課程公司。但是不管怎么樣,教師這個職業(yè)是不會消失的,只不過他的角色會發(fā)生變化,他可能會從過去的主導者,變成一個陪伴者、指導者和學習伙伴。

第七,未來學習中心將采取政府學習券與個人付費相結合的方式。未來學習中心可以由政府舉辦也可以由民間舉辦。政府為基本的學習內容買單,個性化的內容需要學習者自己付費。WISE(世界教育創(chuàng)新峰會)在前年做了一次調查,大部分教育家認為“未來私人為教育所支付的經(jīng)費會有大的增長”。所以,課程外包和政府采購,將會成為一個很重要的特點。

第八,未來學習中心的考試將會走向描述、診斷、咨詢。大數(shù)據(jù)、人工智能一個很重要的特點,就是會跟蹤記錄學生的所有學習過程,會發(fā)現(xiàn)你學習的歷程和學習的難點、重點在什么地方,幫助你及時地去調節(jié)學習過程,幫助你取得更好的學習效果,而不再是幫你進行簡單的評價,給你一個簡單的分數(shù)。所以在未來的學校,課程證書的意義和價值會遠遠大于文憑的意義和價值。未來你在什么地方修的什么課程可能更重要,因為不同學習中心、不同學校的課程的含金量是不一樣的。一個大學不可能所有的課程都很棒,所以不同大學里面最優(yōu)秀的課程的組合將會使一個人變得更卓越和更優(yōu)秀。對學生的評價,最終不是看他考了多少分,而是看他分享了什么、建構了什么、創(chuàng)造了什么,等等。

第九,未來學習中心將打破學校教育與社會教育、普通教育與職業(yè)教育的壁壘,為學生的終身學習提供服務。未來學習中心不會專門為老年人辦個老年大學,為幼兒辦個幼兒園,它可能為所有人去服務?;忑g學習將成為重要的特點。這樣,所有的訓練機構都可能轉成以它自己為特色的學習中心,不同的人可以尋找適合自己的學習中心?,F(xiàn)在的學生很痛苦,在學校里學數(shù)學,離開學校還要到一些補習機構再學數(shù)學;在學校里學外語,一放學還要再到一些培訓機構繼續(xù)學外語。未來政府的教育券可以流通,哪里教得好就可以到哪里學習。

第十,未來學習中心的理想和宗旨是過一種幸福完整的教育生活。這也是新教育實驗的理想與宗旨。新教育實驗是從2000年發(fā)端的一個教育變革,是一種以教師成長為起點,以營造書香校園等十大行動為途徑,以幫助新教育共同體的師生過一種幸福完整的教育生活為目的的教育探索,現(xiàn)在已經(jīng)有120個縣級教育局跟我們在合作,3000多所學校、350余萬師生參與了實驗。

我們認為,教育總有變與不變的東西。如果沒有把握住“不變”的東西,我們就永遠把握不了教育真正的本性,也永遠跟不上變化的步伐。什么才是教育不變的東西?這就是,過一種幸福、完整的教育生活?!靶腋!辈粌H僅是教育的目標,更是人類最終極的目標。發(fā)展經(jīng)濟也好,生態(tài)建設也好,最重要的是讓人獲得幸福感,讓人真正地能夠享受他的生活。幸福教育是幸福人生的基礎。讓每個人能夠真正快樂地、自主地學習,讓每一個人能夠真正地享受學習生活、享受教育生活,讓每個人能夠發(fā)現(xiàn)自己的潛能與天賦,讓每個人在和偉大事物遭遇的過程中發(fā)現(xiàn)自我、成就自我,就是教育的目的。教育本來就是增進幸福的重要途徑。挑戰(zhàn)未知,合作學習,本來應該就是非常幸福的。

教育還有一個很重要的使命,就是幫助人成為他自己?,F(xiàn)在教育的一個很大的問題,就是用統(tǒng)一的考試、統(tǒng)一的大綱、統(tǒng)一的評價。這樣的做法最多把所有的短補齊了,把所有的人變成一樣了,卻無法揚每個人的長。人什么時候最幸福?當一個人實現(xiàn)自己夢想的時候,當一個人發(fā)現(xiàn)自己才華的時候,當一個人找到自己值得為之付出一生努力的目標的時候,當一個人能夠非常癡迷地在做一件事情的時候,才是最幸福和快樂的時候。這就是新教育所說的“完整”。所以,教育就是應該讓我們的學習中心成為匯聚美好事物的中心,讓所有的人在學習中心能夠找到自己、發(fā)現(xiàn)自己、成為自己。

未來不是我們要去的地方,而是我們正在創(chuàng)造的地方。方向比努力更加重要,這次論壇一個很重要的目的,就是讓我們能夠看清方向。我們希望在不遠的將來,能夠建設出中國的未來學習中心。中國的教育就像中國的商業(yè)一樣,完全可以彎道超車。讓我們一起來努力。

徐子望(上海外國語大學西外外國語學校共同創(chuàng)辦人)

如果世界發(fā)展真的臨近奇點,問教育之變與不變

這個題目很大。我是帶著這個問題來的,我沒有答案。今年10月我們會在玉龍雪山腳下的一個村莊里討論這個問題。我們每年討論一個題目,然后定下一年的題目。這個題目是去年7月份決定的?,F(xiàn)在大家既興奮又焦慮,是因為我們看到了一個巨大的變化、巨大的革命,但是我們對此沒有答案。

我們是辦學校的人,面臨這個變化,我們就要問一系列的問題。所以我今天來分享我想問的問題,因為我覺得現(xiàn)在只有可能去問問題?,F(xiàn)在是一個多問問題的時候。有了好的問題、有了正確的問題,有更多的好問題、更多正確的問題,我們可能離“好的答案”就更近了一步。所以我今天是來問問題的。

“奇點”很吸引人。如今已是谷歌的首席未來科學家的作者在《奇點臨近》中講了很多東西,這本書可能比任何一本書都要全面,都要令人興奮?!捌纥c”,我的印象當中主要有幾個特點。其中一個是科技的指數(shù)級增長。對此你根本擋不住,其中包括很多,比如,Nano到我們的腦袋里、血管里,把我們的基因修改了,然后引出了我們的長生不老。還有就是人工智能、非生物的智能或者是無機的智能要超過有機的智能。我有一個朋友講了很有意思的話:“這個東西很吸引人,它不像原子彈。我們人一造出來原子彈就知道這是壞東西,萬不得已的時候才能用。奇點臨近、科技發(fā)展、人工智能卻很有吸引力?!彼躁P于人工智能等科技的發(fā)展,現(xiàn)在世界上其實有兩大主要的思潮。一派是擁護,他們覺得這也是人類無法阻擋的。有一派會認為,我們人類可能因此而走向終結。

這兩天,很多“幼升小的面試”外包給人工智能系統(tǒng)的現(xiàn)象,使得群情激憤。保守地講,今年上學的孩子,等到他大學畢業(yè)的時候,65%的工作可能已經(jīng)不存在了。你叫他學什么?你教他什么?所以這個是很大的問題。學習什么?我們回答不了。但可能更重要的問題是:什么是學習?什么是教育?一個人的學習能力,尤其是終身學習的能力怎么形成?怎么讓人機共存,讓自己成為一個幸福的人?更嚴重的問題是,到底將來人工智能是我們的老板,我們是它的寵物,還是怎么樣?這個還太遙遠,我也沒答案。但是在我們成為AI的寵物之前,我們應該認識到,人不只是一個動物的人,還是一個社會的人。在這方面,AI會對我們有很多的幫助。同時,我們還是一個精神的人,這個“精神的人”怎么成長,怎么獲得滿足?我們的基因里面有我們所有精神的人的信息嗎?未必。這就是說,我們的靈魂跟我們的肉體不完全是相結合的——這是另外一個話題。

我們到底是誰?我們的智能到底是什么智能?我們的意識是什么?去年四五月份Alpha Go把李世石打敗了。在李世石跟Alpha Go下圍棋之前,大家都輕敵。因為圍棋大師不了解AI是什么,他們認為人工智能就是電腦或機器人。他們當初很自信,說Alpha Go根本不行。他們根據(jù)它當初跟歐洲六段下的情況,說李世石不是5:0勝就是給它面子了。結果第一盤棋下了之后,我們的棋圣聶衛(wèi)平就說 “末日來臨”了。其實把這些圍棋大師打敗的人工智能很簡單,跟我們現(xiàn)在高考準備題海戰(zhàn)是一樣的。什么叫“深度學習”?就是高考的題海戰(zhàn)。差別在哪里?我們的孩子可能要花五六年來完成,而它可能一天就完成了。一個好的國家級的圍棋選手,一生只能下20萬局棋。Alpha Go一天就可以下一百萬,甚至于更多,這就叫深度學習。“深度學習”把我們的圍棋高手打敗了,但圍棋本來就是一門藝術、一種修行,人還可以繼續(xù)玩圍棋,還可以與AI一起玩。也就是說,雖然圍棋被Alpha Go打敗了,但是圍棋作為人性的修養(yǎng),作為休閑娛樂的這個意義還在。所以我在想,人工智能還會帶來更多的革命性的變化。但我們可以思考,我們的教育本身,它的本質,它的目的,它的已經(jīng)存在千年的基本的原因,有什么是不變的。

大家都知道,亞馬遜的創(chuàng)始人杰夫·貝索斯,是用互聯(lián)網(wǎng)零售把傳統(tǒng)的沃爾瑪打敗的。但他做的事情跟我們看到的其實是不一樣的。他最早問自己的一個問題是:“互聯(lián)網(wǎng)來了,商業(yè)本身、零售本身,不管你有沒有互聯(lián)網(wǎng),哪幾條是不變的?”他是從賣書開始的,他當初得出三條原則:1.書一定要多,品種要多,我比你書店還要多;2.要便宜,一定比你書店便宜;3.送達快。亞馬遜后來的發(fā)展就圍繞著零售的這三條不變的本質,并不斷用互聯(lián)網(wǎng)去滿足它們。另外還有一個很有名的例子,就是可汗學院。他們制作個性化的視頻,通過互聯(lián)網(wǎng)顛覆了課堂教育?!斗D課堂的可汗學院》整本書探討的都是“為什么正確的教育規(guī)律不能被運用”這一問題,主張教育要符合人的學習規(guī)律。

人工智能來了、學習中心來了,教育有什么是不變的?我覺得第一個不變,可能就是“無教自教”。今年3月份我參觀了松下幸之助的政經(jīng)所。他每次的第一堂課就說:“我告訴你,我不給你介紹工作,我沒有教材。教育的真諦、找到答案的真諦就是自學?!蔽艺J為,自學是最大的因材施教,自學是最高的個性化教育。比爾·蓋茨的數(shù)學算好的了,但是他的孩子就是學不好數(shù)學。后來他的孩子看可汗的教學視頻,數(shù)學就上去了。比爾·蓋茨發(fā)現(xiàn)后,就來找可汗。可汗其實是這樣出名的。但是他的真諦是,每個人的速度是不一樣的,每個人的知識點都是不一樣的,應該讓他自己學習。另外,在未來的學習中,可能老師和學生誰也不是中心。最近,斯坦福大學提出了“開環(huán)式大學”的概念。這個概念本質上就是混班制。學生在一生當中任何六年時間里完成學業(yè),你就可以拿到該校的本科學位。有的人可能是四年,有的人可能選擇中間出去兩年,有些人可能一生當中很多年進進出出。這就會造成不同年齡階段的人在一起,它不像現(xiàn)在的大學,基本上同齡人在一起擠壓、競爭。將來,很可能是老、中、青在一起,這會是一個很有意思的群體。我們古代的私塾不就是這樣的嗎?

還有我覺得可能不會變的,就是所謂“溫故而知新”的實踐。大家去看“可汗教育”,它就是根據(jù)每個人的學習狀況自主設計學習的進程。以學數(shù)學為例,它覺得你連續(xù)做對十道題,你腦袋里的這個“知識孔”就被填了。如果你做對了三道,然后錯了兩道,接著又繼續(xù)做對,人工智能會根據(jù)你的狀況自動生成題目,讓你把“知識孔”給填了。還有一個例子,20世紀20年代,在美國芝加哥一個很富的小鎮(zhèn),有一個人搞了一個“溫內卡特鎮(zhèn)教育計劃”,當初叫“精熟教育”。這個很成功,此人成了英雄。于是這一計劃在全美國推廣,但推廣不了,因為他要因材施教,而事實上每個地區(qū)的財力、人力、教師的培訓都不一樣。我后來在想,中國的基礎教育很好,我們把它搞成功了。但是我們動用了大量的資源,而現(xiàn)在,可汗用互聯(lián)網(wǎng)就可以輕松實現(xiàn)這一點,所以要擁抱技術發(fā)展。

最后一個問題,如果有一天AI能發(fā)展到只要1%的人生產(chǎn),99%的人消費,那個時候,教育將會怎樣?我認為,因材施教、因愛而學,可能是對付將來人工智能突飛猛進的一個共存之道。過去我們希望“補短”。補短是求全,但今后人不要那么全面,要揚長,而揚長就是求缺,展天性。我們現(xiàn)在求得太多、求得太快、求得太滿,要太聰明,而這些方面我們都會比不過AI。一個人與生俱來的“長”是什么?這一方面,可能每一個人都不一樣。充分發(fā)揮自己的“長”,可能正是將來你跟人工智能這個未來的老板共同生存下去的王道。你把你與生俱來的東西發(fā)揮得好,或許就可以不被替代。

魯白(清華大學醫(yī)學院教授,“知識分子”主編)

人工智能與未來學校、未來教育

我跟北京大學的饒毅和普林斯頓大學的謝宇教授共同主辦了“知識分子”雜志?!爸R分子”非常關注“人工智能與教育”這個話題。我個人是研究“腦”的,與人工智能沒有直接關系。最近人工智能很火,但很多人老是把機器腦跟人腦搞到一起。在我看來,人腦跟機器腦一點關系都沒有。其實人工智能不是我的專業(yè),我也沒有太多想說的。我是來學習的,今天借此機會,談一下我的思考:人工智能與教育的關系,對教育的影響。

我主要想談以下三個方面:一、人工智能會對我們的教育產(chǎn)生什么樣的沖擊?二、人工智能如何應用于教育?三、教育以及我們每個人如何應對人工智能大時代的到來?

我的兩個孩子都是在美國上的常春藤大學。美國高中畢業(yè)生一般會被很多個大學同時錄取。四月份的時候,被錄取的考生和他們的家長都會有機會走訪各個大學,了解學校有什么特殊的教學方案來讓他們在這里很好地學習、成長,最后選一個最適合自己的學校入學。當時我們去考察各個大學時,都會問大學校長、系主任這樣一個問題:假如未來有一個新的學科(譬如人工智能),你們學校打算如何應對?每個學校的回答都不一樣,這反映了不同學校的教育理念。普林斯頓大學表示,當一個新興學科出現(xiàn)的時候,我們一定找到最好的教授,請他們來給學校的學生上課。我接著會反問一句:要是這個學科沒有教授怎么辦?因為在我看來,一個新興學科往往是年輕人做出來的,這些學科往往沒有教授。

哥倫比亞大學給出一個完全不一樣的回答,他們說會請這個學科里面最年輕、在最前沿工作的人到學校來上課。舉例子來說,那個時候華爾街出現(xiàn)了一個新的策略,就是不惜工本地把市值不高而價值不錯的公司強制買過來,這叫“強行購置(aggressive takeover)”。哥大曾經(jīng)把一個擅長強行購置的投資家請到學校給學生上課。那人給學生布置了作業(yè):去看市場上有哪些公司市值遠遠小于它的實際價值。結果他把很多學生的作業(yè),也就是他們的研究成果,用來給自己的公司做強行購置的參考。這也成了一個很大的丑聞。

斯坦福大學對這個問題思考得比較深。他們不是簡單地把社會上的能人請來學校上課,而是設立“咨詢教授(consulting professor)”系列,把比較有思想、善總結的專家有計劃地納入教育體系,與他們一起策劃新興學科的教學。著名投資人彼得·蒂爾(Peter Thiel)在斯坦福開設的課程就是一個很好的例子。它不僅有實例,有技術,還有觀點,有思想,并且最后還提升到一整套理論體系。根據(jù)其講義出版的名叫《從0到1》的書,在全世界都很有影響力。清華大學也曾把蒂爾請過來給清華大學的學生上課,那一次課程我也去了,我們還一起探討了中國的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與美國的不同。

上面講的是大學。中學怎么辦?小學怎么辦?你怎么來應對人工智能時代的到來?

第一個問題,人工智能對教育有什么沖擊呢?關于這個問題,我是從三個方面來看的。1.對教師,主要是教學方法的沖擊。任何體現(xiàn)重復性的需要、有大量數(shù)據(jù)積淀的事情,都可以被人工智能取代。當重復性的教育被AI取代的時候,教師怎么辦?當AI可以隨時隨地用更精準、更有效的方法來教學的時候,老師還有什么用?所以我覺得“老師”這個職業(yè),或者“教授”這種人,現(xiàn)在要開始思考:我們是不是會被取代?我們怎么來抵抗人工智能來把我們的工作取代?2.對學生,主要是學習方法的沖擊。現(xiàn)在,我們的時間是碎片化的,知識來源也是非常多元化的。學生為什么要在課堂里聽兩個小時或者一個小時來獲得他可以通過各種各樣其他方式能夠獲得的知識?每個人的基因不一樣,每個人的成長環(huán)境不一樣,他接受知識、接受信息的能力也不一樣。所以,人工智能會給學生的學習帶來新的可能。3.對學校,主要是教育體制的沖擊。很多職業(yè)將來可能就不會存在了,學校還是要為就業(yè)做準備嗎?很多學校的專業(yè)設置是為未來的職業(yè)做準備的,這些職業(yè)要是不存在了,我們的學校怎么來存在?關于這一切,我們在清華大學有一次比較大的全校范圍內的討論,我們最后得出了一個共識,就是所謂的“三位一體”的教學模式。我們認為,學校的價值不是單純的傳授知識,也不是單純的“能力的培養(yǎng)”,它還包括了“價值觀的塑造”。價值觀的塑造和能力的培養(yǎng),往往不是在教室里面能夠實現(xiàn)的。我們的教育目的是要培養(yǎng)具有健全人格、有創(chuàng)新思維、有全球視野、有社會責任感的新一代人才。關于這樣的一個目的,AI可能是給我們一個服務、一個幫助,而不是形成一個對壘。所以我們的定位必須要準。

第二個問題,人工智能如何應用于教育?這個問題我沒有答案。我做過一點點實踐,這個東西可能與今天的會議有些關系。我去年在清華大學開了一門課,叫《腦科學與人工智能》。我是想通過這個課,自己也來學一些東西。在互聯(lián)網(wǎng)時代,我們想實現(xiàn)一種所謂的“翻轉課堂”:課前讓學生通過閱讀,看視頻,了解了基本知識,上課主要是請專家講解最前沿的研究,以及學生跟講課者的互動。我們可以像斯坦福那樣把企業(yè)請到校園的課堂里面來。跟其他領域不太一樣,AI領域做得好的很多人是在企業(yè)里面的,因此我們請了很多工業(yè)界里面的人工智能領域的領軍人物,來給學生上課。有不少人還是很有思想的,并且擅長思考總結,如搜狗的CEO王小川。這是新的嘗試,我們的目的就是培養(yǎng)下一代以后能夠有完全不一樣的視野。我們在“知識分子”上面組織網(wǎng)絡報名,除了30位學生之外,還對社會公開,讓社會上有興趣的人也參加到大學課堂里面來。這是我們的一種嘗試。

人工智能到底怎么樣應用于教育?人工智能為什么今天會有這么大的發(fā)展?其實,李開復等人工智能的大咖都說了多次了,一個是因為深度學習,一個是因為有高質量的大數(shù)據(jù)的存在,另外一個,是因為我們高性能計算能力的存在。為什么教育里面還沒有很好的應用?教育里面有沒有高質量的大數(shù)據(jù)?這個可能是問題的關鍵。是從學校(大學、中學、小學)入口,還是從技術入口(比如語音識別、圖像識別)?我個人比較看好的是社交網(wǎng)絡(像微信)。另外,我們進入教育,可能也要有一種模式的創(chuàng)新。幾年前嘀嘀打車是怎么進入我們生活的?通過大規(guī)模的給司機補貼、給乘客補貼,它一下子就把一個本來是由完全國資的大眾出租車占領的市場,變成了現(xiàn)在這樣,好像沒有嘀嘀大家就不能過日子。這是一種模式的創(chuàng)新,也許在教育里面我們也希望有這樣的創(chuàng)新出現(xiàn)。但是教育有它的特殊性。教育有一個特點,就是被教育者的年齡是不斷變化的。我們教育最終是要有一個東西跟人工智能不一樣的,我們人是具有想象力、創(chuàng)造性的。怎樣通過教育把人的想象力發(fā)揚光大,然后來創(chuàng)造新的東西?這是值得思考的問題。

第三個問題,教育如何應對人工智能時代的到來?我們每一個人如何應對人工智能時代的到來?我很擔憂我們的下一代。事實上,我們整個中國都處于一個巨變的時代。就這些問題,清華大學做過全校討論,也請了麥肯錫公司進行分析,曾經(jīng)總結出四個點。1.全球化。當前,人才的流通、資本的流通,各方面的連接非常緊密、交流非???。我們需要什么樣的人才呢?我們需要的是有表達能力、有社交能力、有全球視野和國際競爭力的人才。所以我們的教育要注意這個方面。2.人類社會深刻轉型。我們現(xiàn)在一方面出現(xiàn)了科技的進步,另一方面,環(huán)境污染、資源約束、貧富差別等問題也不斷發(fā)展。新的領域層出不窮,決定了我們對人才的需求,以及人才的成長方式都會有改變。3.中國的崛起。中國的崛起對于我們未來的領軍人才有特殊的要求,需要他們有新的價值觀和新的能力,有新的知識結構。在人工智能到來的全新的時代,我們要用好人工智能,來解決中國的問題。4.科技革命。這個是顯而易見的。我們需要有創(chuàng)造性、有想象力的科技領軍人才,而且需要他們有企業(yè)家的精神。這是最近人們在人工智能、腦科學的一系列討論中得到的一個重要的共識。想象力和創(chuàng)造性,是人腦跟機器腦的最大差別。我們的教育如何來應對科技革命,應對人工智能的到來呢?我們每一個人都要學會如何在人工智能的時代生活。

當然,以上談到的只是技術層面。我們從一個大學,從一個教授、學者的角度看,一個時代真正的崛起,一定會伴隨新的文化和新的思想。一個有趣的問題是,人機之間有沒有倫理?今年在博鰲論壇,我們參加了“騰訊”組織的一個非常有趣的討論:“想象2045年報紙的頭條會登什么樣的新聞”。其中有一條,就是一個女孩她要跟一個機器人結婚,中關村法院判決“不能結婚”,因為法律中沒有人可以與機器結婚這一條。這就是人機倫理的問題。還有就是社交性。與過去的社交不同,我們現(xiàn)在可以同時跟很多人社交。我們該如何來應對社交文化的改變?我們現(xiàn)在面臨著的是第四次工業(yè)革命,第四次工業(yè)革命一定有伴隨它的文化及思想,這將會沖擊著我們的價值觀和人生哲學。

褚君浩(中國科學院院士,華東師范大學信息科學技術學院院長)

迎接智能時代

我的演講主要分為三個部分。

一、歷次工業(yè)革命的回顧

18世紀,蒸汽機的發(fā)明導致了機械化,英國引領了第一次工業(yè)革命。第二次工業(yè)革命是19世紀,電磁學規(guī)律和能量守恒轉換定律的發(fā)現(xiàn)導致了電氣化。20世紀初,量子力學和相對論的提出開始引導發(fā)生第三次工業(yè)革命,特點就是信息化。我們現(xiàn)在就處在信息化的后期。我們現(xiàn)在用的手機、用的所有的信息產(chǎn)品,實際上都是信息化的產(chǎn)物。而信息化的產(chǎn)生是由量子力學這個理論的發(fā)現(xiàn)引起的。第一次工業(yè)革命的特點是從技術發(fā)明到科學規(guī)律的研究再到技術水平的提升;第二次工業(yè)革命首先是科學發(fā)現(xiàn),然后再是到技術發(fā)明,如發(fā)電機、電動機,然后再到科學規(guī)律的深入研究。所以工業(yè)革命的特點,一定是科學跟技術的互相促進。如果沒有科學跟技術交換的互相推動,就不是工業(yè)革命。

那么,我們現(xiàn)在新工業(yè)革命的驅動力是什么呢?其中之一是能源環(huán)境問題。南美洲有一個地方,由于氣候變化,冰雪在這里融化,非常壯觀,變成了一個旅游景點。但是,假如格陵蘭島的冰雪全部融化,海平面將上升7.2米。上海的海平面大概是1米多,如果海平面上升7.2米,我們這個禮堂肯定在水里面。所以這是非常嚴峻的問題。人類面臨著能源、環(huán)境問題,面臨著可持續(xù)發(fā)展的問題。對人類面臨的這些問題的解決,促進和驅動著當代新的一次工業(yè)革命的發(fā)生。另外,信息技術本身還在飛快發(fā)展,人類也會不斷追求更加美好的生活,所有這些都是新工業(yè)革命的驅動力。現(xiàn)在科技發(fā)展有一些明顯的特點。最顯著的是信息技術深入各類技術和生產(chǎn)生活的方方面面,甚至深入到教育當中。概括地說,主要有以下幾點:(1)信息技術與各類技術深度融合;(2)科學發(fā)現(xiàn)到技術發(fā)明,技術發(fā)明到產(chǎn)業(yè)應用的轉化周期愈益縮短;(3)科學和技術密切結合,相互促進;(4)科學技術對生產(chǎn)方式、生活方式和思維方式產(chǎn)生了新的影響。

那么,第四次產(chǎn)業(yè)革命到底是什么內容?到底是量子技術、納米技術、新能源技術,還是其他什么呢?這些問題大家都在探討。第一次產(chǎn)業(yè)革命是機械化,如果我們也用一個“什么什么化”來描述它,那么我們怎么樣描述第四次工業(yè)革命呢?

我們現(xiàn)在先看一看科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的狀況。信息技術本身還在進一步深化發(fā)展,還有量子信息技術也在發(fā)展。許許多多領域的發(fā)現(xiàn)和發(fā)明,不是單純一個什么蒸汽機、也不是單純一個什么電動機,而是很多領域都出現(xiàn)新發(fā)現(xiàn)、新發(fā)明,它們多軌并行、交叉推動。信息技術和多領域技術的深度融合發(fā)展,使發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、產(chǎn)業(yè)轉化的周期縮短。我們看到,信息技術沒有停止前進,信息技術還在往前走。同時,基礎研究在蓬勃發(fā)展?,F(xiàn)在,信息化的源頭是量子力學,因為有量子力學,所以有固體能帶理論、有半導體科學技術、有晶體管和大規(guī)模集成電路、有電子計算機、有現(xiàn)在的手機??梢哉f,沒有量子力學,就沒有今天的一切。所以李政道說:“沒有昨天的基礎科學,就沒有今天的技術革命?!毙畔⒓夹g的發(fā)展,基礎研究和技術發(fā)明的發(fā)展,信息技術和能源、制造、材料等領域技術的發(fā)展,正在進行深度融合。這就是當前科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深厚背景。

新工業(yè)革命的核心是智能化。具體來說它涵蓋以下方面:(1)智能化分布式新能源系統(tǒng);(2)智能化復雜體系(智慧城市、機器人、人工智能);(3)智能制造和新材料;(4)信息生命科學和大健康產(chǎn)業(yè)。

二、迎接智能時代

智能化里面最重要的特點,就是智慧融入到一個物理系統(tǒng)中。這個物理系統(tǒng)可以是一個能源系統(tǒng),可以是一個學校,可以是一個教育的場景,可以是一個家庭,可以是一臺機器,也可以是一個其他什么系統(tǒng)。智能化的系統(tǒng),一定包含信息的實時獲取。獲取信息以后則要有一個實時智慧分析,然后要做出判斷。所以,“分析”也是核心。這里面有兩個核心技術:(1)實時得到信息;(2)智慧分析。所以傳感器特別重要,大腦特別重要,傳感器代替人的五官,實時地得到信息,大腦在得到信息以后加以分析。

我這里帶了一個傳感器,是一個紅外傳感器,它可以拍物體的紅外照片。人是一個有溫度的物體,會發(fā)射紅外光,這個傳感器就能實時獲取信息。在iPhone上面套一個紅外傳感器,就能實時獲取紅外圖像。一個蘋果,可見光看出來是好蘋果,用短波紅外一看是爛蘋果。用可見光在海上面看不見東西,用短波紅外就可以看見海面上的目標。我們最近發(fā)明了一種新型THz傳感器,就有它的新的原理。傳感器非常重要,在建筑物柱子里面如果裝了壓力傳感器,就可以實時報告柱子內應力情況,經(jīng)過分析事先就可以知道這個建筑物有沒有危險。在人身上貼上心臟傳感器,它可以實時報告心臟情況,經(jīng)過分析就知道人的心臟有沒有嚴重的非正常情況。

智慧地球=互聯(lián)網(wǎng)+物聯(lián)網(wǎng)+智慧識別和控制。首先是傳感器,然后是智慧識別。所以就有下圍棋的機器人,就有無人汽車、無人飛機。智能化系統(tǒng)有三要素:動態(tài)感知、智慧識別、自動反應。這里面需要傳感器,需要物理模型,需要大數(shù)據(jù)。

三、人工智能與未來教育

我們現(xiàn)在有服務機器人、醫(yī)療機器人、工業(yè)機器人、快遞機器人等很多機器人。工業(yè)機器人很厲害,我前年在寶馬的工廠里面看到,5000個人中就有1000個機器人。它們非常智能,非常強大,尤其是噴油漆的地方,我們人根本不能在那種環(huán)境里工作,機器人卻毫無影響。

機器人重要的是要有感官,然后是大腦識別、分析,然后是實時采取行動。機器人一定要有感官、有大腦、有實施,所以,智慧系統(tǒng)也是要一步一步來做的。校園也是一個區(qū)域,那么,校園里面哪些方面做到智慧了?你可以說這個“校園”里面智慧的“什么方面”。所以,我們說智慧地球,實際上指的就是一個個系統(tǒng)都能獲取信息,然后是分析,并做出判斷。這個概念擴展以后,就是智慧的食品、智慧的醫(yī)療、智慧的零售、智慧的城市、智慧的貨運、智慧的交通。智慧的交通大家現(xiàn)在已經(jīng)可以看到,但這是信息化的交通?,F(xiàn)在,我們看到馬路上的路況指示牌是橙色時,就知道改道行駛,這就是信息化。如果無人汽車上去的話,自動改道,那么它就是智能的了。

我們智慧的教育是什么?我覺得首先是智慧校園。我們要建設智慧校園。比如:智能化的物流、智能化的安全系統(tǒng)(如果實驗室有火災,馬上就有東西來滅火,這也是智能化)。我們也要構建智慧教育與教學。聽一聽老師的報告,然后百度搜索你講得對還是不對,這其實是信息化技術的應用。出一張卷子考學生,從學生回答情況,分析出學生對于哪個知識點沒有掌握好,也是智慧教育的一個方面。有個比特實驗室也做了些實踐探討。智慧的教育到底包含哪些方面?怎么來發(fā)揮它的作用?這些問題值得探討。我們還應該有智能教學機器人?,F(xiàn)在還沒有,但是應該會有的。智慧可以融入物理系統(tǒng),我們可以把很多人的智慧融入到機器人的大腦里面,所以它的分析判斷能力會超過一個人。為什么Alpha Go會贏?因為它里面輸入的不是某一個棋手的智慧,而是好多棋手的智慧。將來機器人老師能否應用于具體的教學工作?我認為是可以的。因為人們可以把好多老師的經(jīng)驗匯聚到機器人老師這里來進行教學。但是機器人耗能量非常厲害,它在做事的時候,所有的可能性都要發(fā)生計算。所以與機器人下棋的時候,人類棋手吃一兩塊面包這個棋就下掉了,但是機器人所耗費的是不得了的能量。為什么?它在做這個事情時,所有的可能都要計算,然后再找到一條路。人是有精神的,是有情感的,是有哲學頭腦的。人的精神情感、哲學加起來,使得這個人可以用最小的能量來做出最好的事情。所以,我們現(xiàn)在要培育學生的潛能,讓他們有健康的體魄和心靈,要他們汲取外界養(yǎng)料,修煉內在素質,凝聚驅動力量。所有這些,都是我們“人”區(qū)別于機器的重要方面。

機器在目前還不能夠把情感、哲學放進去。愛因斯坦的腦子里面各種思考都有,諾貝爾獎得主們也都有非常特殊的方面。人有精神,有一種驅動,有哲學來指導他,所以使他能夠做出很好的成績。大學是培養(yǎng)人才的地方,我們要培養(yǎng)學生具有科學的素養(yǎng)、善于發(fā)現(xiàn)的眼睛、扎實的基礎知識、濃厚的研究興趣、出眾的動手能力、堅韌的做事態(tài)度。機器人老師能做到嗎?我認為還是做不到的。所以,智慧教育的內涵是什么,這是一個值得探討的命題。要建設智慧的校園,也要發(fā)展智能化教學機器人。但是,培養(yǎng)一流師資隊伍,仍是最重要的事情。

蒲戈光(華東師范大學計算機科學與軟件工程學院教授、副院長,上海市高可信計算重點實驗室副主任)

教育的銀彈:人工智能環(huán)境下未來教育的有效手段

歷史學家尤瓦爾·赫拉利在其暢銷著作《人類簡史》中把人類社會的發(fā)展總結為三大革命:認知革命、農(nóng)業(yè)革命與科學革命。五百年前開始的科學革命,起源于人類承認自己的無知,并用科學技術探索現(xiàn)實世界。哲學家培根的名言“知識就是力量”影響至今。六十年之前,美國達特茅斯小鎮(zhèn),一群數(shù)學家,包括了如今被稱為人工智能之父的麥卡錫,他們開會討論:機器能否像人的心智一樣去思考?“人工智能”這一術語也在那次會議上被明確提出。因此,我們認為這標志著智能革命的開端。

人工智能是自動化的感知、學習、思考與決策系統(tǒng)。最近Google公司的Alpha Go連續(xù)擊敗世界圍棋冠軍李世石與柯潔,展現(xiàn)了人工智能深入影響現(xiàn)實世界的可能性。早在1999年,IBM深藍機器人戰(zhàn)勝了當時的象棋世界冠軍卡斯帕洛夫也轟動一時,如今深藍發(fā)展為IBM的沃森機器人。2013年,IBM沃森機器人參加美國的智力問答賽并拿了冠軍,這也是人工智能史上一個非常重大的事件。這意味著機器人能夠理解人類的問題,并且能夠找到這個問題的答案。

這的確是一場革命,而革命的對象就是我們人類。人工智能技術的進步使得知識工作者等價于體力工作者。我們接受大學教育,想成為律師、醫(yī)生、交易員等。但等到大學畢業(yè)我們發(fā)現(xiàn),智能機器人都能做律師、醫(yī)生與交易員所從事的工作。也就是說,我們知識工作者所做的事情,機器人未來也能做甚至做得更好,這就是這場革命最具沖擊力的地方。

人工智能革命的本質是什么?人工智能領域誕生了很多概念,如算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等。而我所理解的人工智能革命的本質,從計算的觀點看,就是機器在對于知識的處理方面取得了巨大的進步。知識可以被存儲、傳播、創(chuàng)造、破壞、檢索與執(zhí)行。我們以Alpha Go為例。Alpha Go學習了很多棋譜,它把原先的知識做了存儲,它可能掌握有幾百萬個、幾億個棋譜。同時,它還可以通過互聯(lián)網(wǎng)把棋譜傳遞到后臺的服務器進行計算,即知識可以通過互聯(lián)網(wǎng)媒介進行傳播。Alpha Go與人類的對弈過程,其實就是它對知識檢索的過程。甚至在對弈之前,Alpha Go自己就對所有的棋譜進行了整理、歸類、模擬,然后把新的知識存儲下來,以加速棋譜檢索的效率。這就是Alpha Go學習的過程。對弈過程中,Alpha Go下一步棋的時候,就做了一個決策,該決策使它在后續(xù)過程中可能會占優(yōu)勢,這就是知識的執(zhí)行。

知識的操作還有兩方面:一是知識的創(chuàng)造,另一個是知識的破壞。我們覺得就目前來看,人工智能在這兩方面可能很難取得突破。比如,你只能給Alpha Go一個正確的棋譜,如果你給它錯誤的棋譜,可能它就學錯了,這就會干擾它的決定。我們不知道人類創(chuàng)造知識與破壞知識的生理機制(無法刻畫與分析靈感如何產(chǎn)生),更無法將這一機制教給機器人,這就是為什么人類在知識創(chuàng)造與破壞方面會碾壓機器的原因。從哲學上講,知識破壞就是所謂的“證偽主義”。人類歷史發(fā)展過程中,有很多知識被發(fā)現(xiàn)是錯誤的(比如人們以前認為地球是平的,后來發(fā)現(xiàn)海平面遠方的船并非是整體出現(xiàn)的),于是人們開始質疑,這就是舊知識被破壞的過程。借用經(jīng)濟學的術語可將其稱為破壞性的創(chuàng)新,即首先要把舊知識破壞掉,然后再提出一個新的知識。所以我認為,這場人工智能革命的本質,是機器在知識的存儲、傳播、執(zhí)行和檢索方面取得了巨大的優(yōu)勢;但人類的優(yōu)勢,就在于破壞舊知識和創(chuàng)造新知識。

因此,人工智能環(huán)境下未來教育是要培養(yǎng)學生創(chuàng)造知識和破壞知識的能力。為了論證這個命題,我們先看一下“進化”的概念。我們會從未來行業(yè)的進化、未來社會關系的進化、未來知識工作者的進化三個方面展開討論。

首先,行業(yè)進化的觀點是,智能機器人將會取代人類成為知識的執(zhí)行者。未來警察必定是機器人充當,因為警察最終是知識的執(zhí)行者。交通法規(guī)知識只要給機器人,它就能判定執(zhí)行。司機本身就是知識的執(zhí)行者,如果機器人能夠比司機看得更清楚、反應更快,顯然司機這個行業(yè)會走向消亡。再看醫(yī)生行業(yè)。我們知道目前很多微創(chuàng)手術需要依靠智能機械。對于醫(yī)生來講,他既是知識的儲備者也是執(zhí)行者。醫(yī)生看了很多病例、學習了很多醫(yī)學知識,然后去做手術。如果智能機械同樣能學很多案例,而它做手術的時候,刀拿得比醫(yī)生穩(wěn)、速度又快還準確,為什么不讓機器做呢?

其次,我們再來看社會關系的進化。我們的觀點是智能機器將成為社會關系的界面。人類的社會分工與階級分層將緊緊圍繞智能機器展開??偟膩碚f,可以分類四類:(1)智能機器的制造者,未來會處于整個社會關系的高級階層,如科幻電影《鋼鐵俠》中的科學家。(2)被智能機器服務者,未來80%的人類將處于該類。最簡單的服務是端茶送水,高級別的服務是智能法律顧問與智能理財師等。但這是一個危險的信號,有可能出現(xiàn)《駭客帝國》中的場景,被服務者成為了機器的燃料電池。(3)服務智能機器者,智能機器在未來社會中還是需要人類的幫助,如給它擰緊螺絲部件、給它充電等。(4)遠離智能機器者,社會中一定會有一部分人覺得科技的進步并不是好事情,他們崇尚自然,拒絕智能機器帶來的便利,主張回歸自然的田園生活。

然后,我們要討論未來知識工作者的進化。我覺得研究型人才是未來行業(yè)進化的核心,并在未來社會關系中處于優(yōu)勢地位。醫(yī)生這個行業(yè)將會繼續(xù),但是醫(yī)生主要從事研究工作,研究疾病產(chǎn)生的原理,設計解決方法,制造更好的藥物,而這些工作正需要創(chuàng)造知識與破壞知識的能力。同樣,律師行業(yè)也會繼續(xù)存在并將持續(xù)進化,他們的主要工作是研究如何設計好的法律法規(guī),研究在人機共存的環(huán)境中法律應該以什么樣的形式展現(xiàn)。在法律判決方面,智能機器可能會更加客觀。在信息技術領域,程序員也將持續(xù)進化。編寫普通應用程序的程序員職業(yè)將會消亡。未來的程序員同樣需要做研究,他們會編寫智能機器人的程序,甚至是編寫編程機器人的程序。因此,所有的行業(yè)將以研究性人才為核心驅動力。

大學教育應該如何接受未來的挑戰(zhàn)?第一個是培養(yǎng)什么樣的人的問題。顯然,我們需要培養(yǎng)研究型人才、設計型人才,同時我相信人文科學將會強勢回歸。研究型人才與設計型人才毋庸置疑。為什么是人文科學?人文科學的一個重要特征是始終以創(chuàng)造知識為己任。它不像理工科,有一個明確的答案。人文科學如美學、藝術、人文、社會、哲學等都在研究與人相關的領域,而人正是最大的不確定性。所以在認知科學取得突破性的進展之前,智能機器人無法勝任人文科學的研究工作。

第二個問題是教育與就業(yè)的關系問題。如今,很多大學把就業(yè)率作為大學教育是否合格的重要指標。在未來,如果教育的目標仍然是為某個具體行業(yè)培養(yǎng)人,就會發(fā)現(xiàn)畢業(yè)即失業(yè)。因此,未來教育將回歸本源。大學教育的本質是培養(yǎng)思考者,即培養(yǎng)學生的批判思維能力、表達能力與創(chuàng)造能力。我們要有批判思維,要不斷地質疑原先的知識,然后創(chuàng)造新的知識,并把它表達出來。從商業(yè)的角度看,傳統(tǒng)的吃、穿、住、行中跟人文生活相關的行業(yè)會持續(xù)進化。像服務業(yè),基本上會是以智能機器為主導的行業(yè)。這促使大學去培養(yǎng)更多的思考者,以對未來商業(yè)社會與未來社會關系等進行積極有效的思考。

最后,大學教育將成為社會關系重塑的關鍵。接受大學教育,成為研究型人才,必然會在社會關系中處于有利位置。未來學家甚至擔憂:未來社會可能出現(xiàn)無用階級。他們什么都不用做,也無法為社會做什么,他們的生活就是睡覺與游戲人生。無用階級是否會出現(xiàn),值得大家去討論。在這里,我們要問另一個問題,未來沒有機會接受大學教育的年輕人怎么辦?我認為,他們的發(fā)展可能有兩條途徑。一是終生學習。社會上可能會出現(xiàn)分布式學習中心,年輕人不一定去大學學習知識,而在這里面學習。未來學習中心的觀點來自中國教育學會副會長朱永新。另一條途徑是成為詩人。遠離智能機器人,過一種田園式的平凡生活。

鄒昊(機器學習與量化金融專家,硅谷Abundy科技公司創(chuàng)始人)

人工智能改變人類未來的教育與生活

非常高興來到華東師范大學與大家交流分享。我高中是華東師大二附中的學生,廣義上也是華東師范大學的校友。我?guī)滋烨安诺綆煷笮@內的二附中的老校址去看一看,一切都生機盎然,分外親切。

我偏技術出身,在斯坦福大學拿了工科博士學位,之后在金融界做量化投資方面的工作,接觸機器學習和人工智能非常多。為什么最近人工智能掀起了新的一波熱潮,并且在多個領域改變著行業(yè)和社會的發(fā)展?在這里我分享一些個人的看法。

現(xiàn)在大家在熱議人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度神經(jīng)網(wǎng)絡。實際上,人工智能已經(jīng)有七十多年的歷史了。關于人工智能的最早研究起源于20世紀60年代。在斯坦福大學讀書的時候,我有幸結識了一位從1960年代就開始研究人工智能的鼻祖Bernard Widrow教授,從他那兒了解到很多最早期研究人工智能的事情。那時,人工智能是非常原始的,主要研究怎樣用計算機或模擬電路的方式來模擬生物的一個神經(jīng)元。那時,誰也不敢相信人工智能能走到今天,并且發(fā)生了如此多的變化。

人工智能的最新興起與大數(shù)據(jù),大規(guī)模的計算能力,以及新的軟件架構產(chǎn)生的深度學習架構有關。首先,我們看一下深藍和Alpha Go兩個系統(tǒng)的不同。在Alpha Go之前,上世紀90年代時,IBM已經(jīng)有深藍了。那個時候人工智能非常火爆,但卻是曇花一現(xiàn),這也跟互聯(lián)網(wǎng)的泡沫破裂有關。而這一次的Alpha Go與之前的深藍有著很多架構和技術的不同。

深藍的一個主要技術是決策樹的技術。為了訓練深藍這個系統(tǒng),IBM開始研究象棋走棋的規(guī)則,并找了一大群國際象棋的專家,根據(jù)象棋大師的對弈生成決策樹。這個架構導致一個問題,要更改里面任何一個細節(jié)都非常復雜,而且人類專家團隊水平很大程度限制了機器智能所能達到的程度。因此,深藍剛剛打敗國際象棋大師卡斯帕羅夫的時候,卡斯帕羅夫還曾想要再戰(zhàn)幾場,但IBM馬上讓深藍終身退役了,他們怕國際象棋大師又重新把它打敗。

現(xiàn)在,Alpha Go超越了圍棋大師,它的學習方法是,通過一個固定的規(guī)則,通過反復的訓練來探索最優(yōu)的策略網(wǎng)絡和價值網(wǎng)絡。Alpha Go團隊中圍棋棋力最高的黃博士只是業(yè)余六段,但是系統(tǒng)訓練出來的Alpha Go超越了九段的水平。這個時候已經(jīng)沒有九段棋手教它究竟哪個棋路是最優(yōu)的,而是它通過自己的歸納、演繹學習出了一個系統(tǒng)。Alpha Go有著與深藍完全不同的整體架構。

總體而言,新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡和人腦類似。為什么這個架構這么火呢?一方面,數(shù)據(jù)特別多;另一方面,我們的計算能力和算法有了大大的提升。以前,我們訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,計算機里面訓練三四層已經(jīng)達到了極限。但隨著我們的GPU和并行集塊系統(tǒng)性能的提升,現(xiàn)在的最新網(wǎng)絡可以達到上百層甚至幾百層。通過大量的數(shù)據(jù)庫的建立,當它看到百萬張或者更多圖片的時候,便可以自動像人腦一樣調整整個神經(jīng)網(wǎng)絡里面的參數(shù),同時在不同層形成一個相當于自我的初步認知。當然,這也是人工智能的一個初級階段。但是在未來,這些發(fā)展會越來越快,它的進化速度會越來越快地超越人類。所以現(xiàn)在大家開始擔心,“奇點臨近”或者計算機超越人腦的時候人到底能干什么。

對包括教育領域在內的各種人工智能研究領域來說,我們目前還是在討論它的智能程度或認知計算的能力,Artificial Intelligence(人工智能)也是基于Intelligence(智能)范圍來講的。按照目前人工智能發(fā)展的趨勢來說,在現(xiàn)在和不遠的今后提升計算機的認知計算能力以達到或超越人類的水平(尤其在一些專家系統(tǒng)和在一些特定的計算領域里),已經(jīng)有了比較清晰的路線。

另外一個研究的前沿是如何把情感賦予到人工智能系統(tǒng)里。之前,我做過一些金融市場的研究。在金融市場中,有時會出現(xiàn)大范圍的恐慌或者追漲殺跌的情況。如何在一個人工智能系統(tǒng)或者是計算機系統(tǒng)中加入情感,使其能夠模擬市場情感?在國外很多大型機構中,這一研究其實已經(jīng)進行了很多年。但是進一步做下去,人們可能會將情感做到機器里面,使其能跟人交流。比如一個機器人可以在跟兒童或者是少年對話的時候,了解他們的情感和需求。所以,計算技術的下一步發(fā)展,可能是情感技術,這種技術主要關注如何將人工情感加入到我們未來的學習系統(tǒng)里面去,從而更好跟我們要服務的對象對話。

到目前為止,人工智能研究的主要支撐是大數(shù)據(jù)和高性能計算。但是,這其實也算是比較初級的人工智能。讓計算機去看一只貓、一朵花,可以讓它看百萬、千萬遍。相對而言,這里數(shù)據(jù)的利用率不是特別高。人類小時候學步、認知,識別哪個是貓、哪個是狗、哪個是花,不需要看一百萬遍。而現(xiàn)在的計算機需要看一百萬遍,因為它的認知水平還沒有達到人類的水平。

怎么樣把樣本的數(shù)據(jù)量給降下來?現(xiàn)在做的人工智能需要大數(shù)據(jù)的支撐,到下一階段,人工智能的技術可能就不需要大數(shù)據(jù)的支撐了。這是現(xiàn)在國際上比較熱門的一個研究領域。以前,想要讓計算機了解一件事,要給它看至少幾十萬遍,現(xiàn)在只給它看一遍就行了。比如,出現(xiàn)一個新的物品,通過算法讓它歸納衍生,發(fā)現(xiàn)它和之前看到的物品的區(qū)別,即可直接做出判斷。在學習的基礎上,告訴它幾個描述性的特征,不需圖象,它便可以在完全沒有之前經(jīng)驗的情況下,把物品識別出來。這是一個已經(jīng)在研究,并且已獲得不少突破的方向。也就是說,今后,人工智能不需要大數(shù)據(jù)支撐,而且學習和歸納能力可能跟人類非常類似。目前,計算機做的都是重復性的工作,但是到了未來幾十年,它完全可能進行創(chuàng)造性的工作。

我還想談一談人工智能和人類的進化?,F(xiàn)在的人工智能技術雖然還比較初級,但是已經(jīng)非常非常像人腦了。人工智能包括神經(jīng)元的數(shù)量和算力一直在指數(shù)性地增長,并且在最新的熱點浪潮中有可能加速。按照現(xiàn)在的速度,本世界中葉神經(jīng)元的計算就可能達到和超越人的水平,到那時,機器人能夠學習和完成包括創(chuàng)造性工作在內的很多工作。

如今,醫(yī)療技術非常發(fā)達,人的壽命也比較長?,F(xiàn)在的年輕一代到了中老年時,人的平均壽命很可能超過一百歲。我們以前的教育模式是把所有的學習都放在人的前半生。隨著人的壽命越來越長,未來,人類需要重新規(guī)劃人生教育,在不斷被人工智能顛覆的各個行業(yè)中,找到體現(xiàn)人類的特殊優(yōu)勢和特殊存在的位置。

人工智能必將在未來大幅改變人類的教育和生活。人類需要深入思考和探索機器智能與人類智能的關系,學會與人工智能共存共處,也需要深入思考和探索人工智能背景下人的學習、人的存在。

吳曉如(科大訊飛副總裁,中國科學技術大學電子工程博士,高級工程師)

人工智能驅動下的個性化教學

隨著Alpha Go戰(zhàn)勝圍棋冠軍,隨著語音輸入和人臉識別等技術走向大眾應用,越來越多的人開始對人工智能技術產(chǎn)生興趣,越來越多的企業(yè)宣告要把人工智能作為自己企業(yè)未來的核心發(fā)展方向。教育是最受社會關注的領域,那么,人工智能技術將和教育碰撞出什么樣的火花,人工智能技術是否可以解決教學中諸如提升教師效率、實現(xiàn)學生個性化學習等核心問題?不僅人工智能技術領域,更多的教育專家也開始在思考和探討類似的問題。下面就通過對人工智能在教育領域應用的Why、What、How、When四個關鍵詞來談談我們的看法。

第一,為什么教育需要人工智能?

教育信息化已經(jīng)進入到一個新的階段。如果對中國K12領域的教育信息化應用有所了解的話,會發(fā)現(xiàn)中國的教育信息化正在從硬件走向軟件。很多較大規(guī)模的投資未來一段時間將放在應用而不是硬件上,因為大家都在考慮怎么把教育實踐活動和IT技術更多地融合起來,讓它實實在在產(chǎn)生價值。中國的教育信息化已經(jīng)進入到了關鍵的階段。就信息化在教育中的應用而言,在過去,技術起一種“支持性”的作用,是一個輔助性的工具。人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)出現(xiàn)以后,教育信息化就不再僅僅是一種簡單的技術支撐,而是和教育本身形成了深度融合,成為了核心教學行為不可分割的部分。

為何現(xiàn)在信息化更多起到的只是支撐作用?主要原因在于三個方面:(1)以前大部分信息化技術沒有深入體制內教與學的真實場景,技術對一些教學的核心問題沒有提供有效的解決手段。(2)課堂和作業(yè)等傳統(tǒng)教學模式存在巨大慣性,如不能解決老師提升教學效率和效果的核心問題,這種多年形成的慣性很難改變。(3)沒有形成教與學、教與管的實質性互動。如果沒有一種手段把教與學、教與管的互動打造成一個閉環(huán),比如說通過實時評價形成教與學的及時互動,那么信息化就不能在教育行業(yè)中形成大規(guī)模應用。所以我將從以下幾個方面闡述人工智能和教育結合的必要性。

(1)教育信息化缺乏智能閉環(huán)。教育信息化沒有形成大規(guī)模深入應用的原因在于,沒有形成一個智能的閉環(huán)?;ヂ?lián)網(wǎng)在連接教育各種場景的過程中,產(chǎn)生了大量的信息。當老師沒有那么多的時間和能力處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時,就形成了信息過載,這些數(shù)據(jù)對老師的教學行為不能產(chǎn)生及時有效的指導,甚至還成為了負擔。盡管有時信息化手段實現(xiàn)了教學過程的連接,但是不能形成閉環(huán),不能提升教學效率,所以師生還是不愿意用。這時就需要一種新技術手段,使教和學、教和管之間不僅能實現(xiàn)隨時連接,還能形成互動中數(shù)據(jù)的實時處理和信息反饋,而這就是人工智能必須要去破解的問題。

(2)破解大班制教學的個體關注缺失問題?,F(xiàn)在很多學校中,一個班級少則四五十學生,多則五六十,甚至更多。老師只能了解前幾名和后幾名學生,對大部分學生的學業(yè)情況是不了解的。怎么讓老師更好、更精確地及時評價每一個學生,怎么更有效地發(fā)現(xiàn)每個學生的潛能?這就需要老師有更多雙眼睛和耳朵,需要有技術手段輔助老師更好地關注每個學生。這也是需要依賴人工智能去解決的。

(3)數(shù)據(jù)驅動的教學治理。在學校管理中,很多校長對教師日常的教學活動、學生的學習情況和學校的綜合情況等很難做到客觀精確的認識,因為他們更多地是憑借經(jīng)驗做出判斷,并且視角也相對局限。如何把這種完全憑經(jīng)驗的管理方式,變成“經(jīng)驗+數(shù)據(jù)”型的管理方式?這就需要我們的教學過程中要有數(shù)據(jù),并且這些數(shù)據(jù)得是可分析的。我們可以通過客觀真實的數(shù)據(jù)實現(xiàn)對教學行為的精細化管理。

(4)采集和挖掘教育大數(shù)據(jù)。教育的大數(shù)據(jù)只有從實際教學行為中產(chǎn)生并被記錄下來才能產(chǎn)生價值。有些觀點認為,課堂實錄已經(jīng)保存下來了,試卷已經(jīng)掃描下來了,但是這只是實現(xiàn)了教學過程中信息的數(shù)字化。這些都是非結構化的數(shù)據(jù),并沒有形成可處理、可分析的數(shù)據(jù)。我們需要用技術把大規(guī)模的數(shù)字化信息轉換成為可以分析的結構化數(shù)據(jù)信息,只有這么做才能讓信息轉變?yōu)閷逃袔椭倪^程化數(shù)據(jù)。同時,人工智能還需要與大數(shù)據(jù)、云計算結合起來,以共同助力教育信息化。互聯(lián)網(wǎng)將各種場景連接起來,云計算則提供各種資源、各種數(shù)據(jù)服務,人工智能在中間起到穿針引線的作用,可以進行輔助性或決策性的分析。

第二,什么是人工智能?

人工智能是對人類獨有智能的一種模擬,可以分為運算智能、感知智能和認知智能。運算智能就是讓計算機具有更大的存儲和運算能力。過去幾十年運算智能有了飛躍式發(fā)展。尤其是云計算出現(xiàn)后,運算智能已經(jīng)不再是信息處理上的限制。這幾年受到科技界更大關注的是感知智能和認知智能。

感知智能讓機器像人的眼睛和耳朵一樣,可以感知周圍的世界,甚至可以讓機器比我們聽得更加準確、比我們看得更加清楚。目前這個技術已經(jīng)有了實質性突破,并到了大規(guī)??捎秒A段了。

現(xiàn)在人工智能里面最需要突破的就是認知智能,它讓機器可以像人類一樣理解信息和思考問題??萍冀缒壳罢谶@個領域進行大規(guī)模投入,也取得了很多可喜的進展,相信未來幾年還會有更大進步。

和教育相關的人工智能技術包括以下幾種:語音識別、語音合成、智能閱卷、機器翻譯和知識推理。目前我國在這些技術上都處于國際領先水平。在語音識別方面,國際語音識別大賽(CHiME)組委會在Google揭曉了2016年的比賽結果,科大訊飛包攬了本屆CHiME賽事全部三個項目的最好成績,目前語音識別技術已經(jīng)進入了實用。在語音合成方面,科大訊飛自2006至2016年連續(xù)多年在國際語音合成大賽(Blizzard Challenge)中獲得第一,并首次實現(xiàn)英文合成自然度突破4.0分,已經(jīng)跨過了實用門檻。在智能閱卷方面,機器學習500篇范文就可以對其他文章實現(xiàn)準確的評閱,相關技術已經(jīng)開始應用在語文和數(shù)學的作文評閱上。在機器翻譯方面,科大訊飛分別在2014和2015年獲得國際口語機器翻譯評測大賽以及國際機器翻譯評測大賽冠軍,目前已經(jīng)達到了六級英語的水平。在知識推理方面,科大訊飛于2016年獲得Winograd Schema Challenge 第一名。通過多年的積累和創(chuàng)新,科大訊飛在人工智能領域已經(jīng)取得了諸多成績。這些突破可以為更好服務于教育提供很好的技術手段。

第三、人工智能如何助力教育?

(1)降低信息化的使用門檻。教師不是信息化的專家,所以一定要讓信息化使用的門檻非常低。要依托很好的信息化技術,讓教師在課堂上實現(xiàn)和學生的多種形式互動,并可以在云端將最好的資源調取出來以提升教學效果。要使得技術使用的門檻比老師從粉筆盒拿一只粉筆更加簡單,這樣老師才愿意用。從實際過程中看,目前技術易用性問題的解決已經(jīng)讓越來越多的學校在推廣使用信息化技術。

(2)提升師生的使用意愿。教師的日常工作比較繁重,因為除了教學之外,還有諸如作業(yè)試卷批閱和課外輔導等任務。因此,降低教師的工作強度才是提升教師使用意愿的關鍵。而現(xiàn)在的技術已經(jīng)可以實現(xiàn)試卷的自動批閱和遠程教學,這大大減輕了教師的工作負擔。只有師生認為技術真正幫助了他們,提升了他們的教學效率,才會接受技術,技術也才可以實現(xiàn)大規(guī)模的應用,而只有應用才可能產(chǎn)生教學大數(shù)據(jù)。

(3)從過程化應用中采集數(shù)據(jù)。在教師和學生普遍應用新技術的情況下,大量的數(shù)據(jù)就會產(chǎn)生,比如作業(yè)、考試、口語等數(shù)據(jù)。我們要將這些數(shù)據(jù)采集起來,并形成以學生和教師為中心的數(shù)據(jù)管理,這樣才可以指導今后的教和學。但目前的問題是,學校在信息化建設中沒有意識到數(shù)據(jù)的重要性,同時各種系統(tǒng)相對割裂,往往也難以形成有效的數(shù)據(jù)積累。

(4)促進資源與應用良性互動。優(yōu)質的資源是當前教師和學生都非常希望得到的。但優(yōu)質資源的產(chǎn)生并不是一蹴而就的,而是在日常的應用過程中經(jīng)過反復的篩選最終留存下來的。因此,應用和資源需要良好的互動,在應用中產(chǎn)生資源,資源又在應用中得到優(yōu)化。這種通過選擇產(chǎn)生的資源才會更有生命力,才對師生更有幫助。

(5)技術驅動的專題課堂。部分教學需求憑現(xiàn)有的模式很難推進。比如,北、上、廣、深的很多地方都已經(jīng)有了智能口語測試,因為口語測試單憑人工是非常困難的,老師想同時指導班上50個學生學習口語也不現(xiàn)實。而通過人工智能技術就可以很好地實現(xiàn)這一點,每一個學生都可以有一個虛擬的AI助手,指出他們聽說過程中的問題并和他們進行學習互動,以構造傳統(tǒng)模式下難以實現(xiàn)的教學環(huán)境。

(6)信息化和教學實踐的融合創(chuàng)新。在提供了人工智能教學助手以后,教師依然可以發(fā)揮自身的主觀能動性,在教學模式上進行創(chuàng)新。例如,在北師大二附中,學生把作業(yè)做完以后,老師就拿到統(tǒng)一的報告,報告中會呈現(xiàn)知識的群體性黑洞,這樣老師就可以實現(xiàn)精準講解。另外,教師在課中也可以給學生提供個性化的訓練題目。原來可能一個班一堂課做10道題目,大家都一樣?,F(xiàn)在每個學生做的題都不一樣,難度系數(shù)和每個人可以很好地匹配。課后學生可以繼續(xù)得到一些優(yōu)質的資源,這就實現(xiàn)了連接教和學的精準講解,從而大幅度地提高課堂效率。

(7)數(shù)據(jù)驅動助力科學管理。教學管理者可以通過數(shù)據(jù)采集和分析,了解到設施的使用情況、資源的利用情況、教師的教學情況、學生的學習情況等。這些數(shù)據(jù)可以通過一個簡單的儀表盤來呈現(xiàn),這就把教和學的行為,教學和管理的行為很好地連接在一起了。

第四,何時能夠實現(xiàn)教育智能化?

這是一個長期的過程,但這個過程已經(jīng)開始了,而且發(fā)展的速度超出想象?,F(xiàn)在很多學校實際的教學中已經(jīng)用到不同程度的智能化教學產(chǎn)品。隨著應用的深入,教學數(shù)據(jù)越來越多,整個學校的智慧系統(tǒng)會隨之越來越強大。同時我們也看到了政策上的支持。教育部正式提出,下一步教育信息化的重點是信息化和教育技術的深度融合。這樣一來,學校不再像以前那樣僅僅是買計算機等設備,而是把經(jīng)費和時間放在推動技術和教學實踐深度的融合方面。同時,現(xiàn)在技術已經(jīng)可以解決很多剛需性的問題,剛需應用問題的解決提升了師生使用的意愿,師生的大規(guī)模使用產(chǎn)生了教學大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)又可以指導老師針對性地教、學生個性化地學和教育的數(shù)據(jù)治理,這樣就實現(xiàn)了技術和應用的融合發(fā)展??梢灶A見,一個學校越早開始使用教育信息化產(chǎn)品,越早關注教育大數(shù)據(jù),并形成教育技術和教育實踐的融合,就會在未來發(fā)展中占據(jù)越大的優(yōu)勢。

人類已經(jīng)進入了人工智能時代。在互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)技術的支撐下,人工智能技術未來數(shù)年還會飛速發(fā)展。在智能時代中,不僅很多職業(yè)會被人工智能技術所替代,而且任何人未來的工作和生活也都將離不開人工智能,未來每個人都要考慮自己和人工智能的協(xié)同工作。同樣,人工智能時代的教育也會發(fā)生巨大變化,智能時代對人才的個性化需要對因材施教提出了迫切的要求。因此每個老師和學習者都應該關注教育中人工智能的應用,在人工智能幫助下更好發(fā)掘自己的潛能,讓自己的工作和學習更有效率,讓自己能更好面對未來社會的挑戰(zhàn)。

本刊2017年第5期將刊登《“人工智能與未來教育”筆談(下)》。下篇包括:伏彩瑞(滬江網(wǎng)創(chuàng)始人、知名青年企業(yè)家),《人工智能,打造個性化定制化教育》;關新(寬資本創(chuàng)始人、董事長,奇點大學投資人),《人工智能時代的教育:精準教育與終身學習》;朱華勇(睿易研究院院長、原國防科技大學無人系統(tǒng)研究所所長),《人工智能與人是走向對立還是趨于共融》;湯敏(國務院參事、友成企業(yè)家扶貧基金會常務副理事長),《人工智能與新師徒制》;項賢明(南京師范大學教育科學學院教授,博士生導師),《人工智能與未來教育的任務》;張逸中(美國計算機協(xié)會專家,美國麻省理工學院林肯實驗室為表彰其杰出成績將21825號小行星命名為“張逸中”星),《認知未知世界的STEM教育革命》;庫逸軒(華東師范大學心理與認知科學學院副教授,博士生導師),《記憶解碼與未來教育》;袁振國(華東師范大學教授、教育學部主任,中國教育學會副會長),《人工智能的時代,依然會有詩和遠方》。

(責任編輯 胡 巖)

10.16382/j.cnki.1000-5560.2017.04.002

猜你喜歡
人工智能教育
國外教育奇趣
我校新增“人工智能”本科專業(yè)
題解教育『三問』
軟件工程教育與教學改革
什么是“好的教育”?
教育有道——關于閩派教育的一點思考
2019:人工智能
人工智能與就業(yè)
辦好人民滿意的首都教育
數(shù)讀人工智能
哈巴河县| 浑源县| 莒南县| 屏东市| 延安市| 犍为县| 肥东县| 江源县| 康马县| 天镇县| 大新县| 华池县| 菏泽市| 长宁县| 陆河县| 汕头市| 东兰县| 阳朔县| 建德市| 杭锦后旗| 太湖县| 肃宁县| 久治县| 志丹县| 西乡县| 岳阳市| 梅州市| 常熟市| 文安县| 呈贡县| 福安市| 皮山县| 龙海市| 海南省| 罗城| 新安县| 和龙市| 婺源县| 德惠市| 赣榆县| 肃北|