人工智慧時代,我們需要怎樣的教育

從發展趨勢來看,今後教育活動中勢必會有越來越多人工智慧的身影:它可以作為助教或家教老師,為孩子們提供實時反饋和答疑服務,有不會的問題,請直接問;在教學中,人工智慧已具備圖像識別和語義分析技術,或許過不了多久就能幫老師批改作業和答卷,減輕老師的負擔;如果想得再遠一點,人工智慧或許有助於增加優質教育資源的供給,讓更多孩子享受「名師」服務。
以上這些還只是「術」的層面,那「道」呢?會不會影響教育理念、教學規律?比如說,「高考機器人」在「刷題」數量不多、無法准確理解人類語言的情況下,獲得的分數就已經超過了大多數高中生。所以,相比「題海戰術」,讓學生真正理解知識、真正知其所以然更為重要。在這方面,今後人工智慧或許能針對學生的薄弱環節,定製、推送知識點,幫孩子們告別「題海」。

② 人工智慧時代的來臨,你最期待的是什麼

出門上班時,無人駕駛汽車會自動來接你,走進辦公室,智能桌子會立刻為你打開郵箱和一天的工作日程表,這一切已經不再被認為是科幻小說,現在就已經有一半成為了現實。

③ 人工智慧時代真的來臨了嗎

AI時代即將來臨?

人工智慧(AI)的發展路程
艾倫·麥席森·圖靈,計算機邏輯的奠基者,被譽為」人工智慧之父「。在1950年,他通過一篇名為《計算機與智能》的論文中,提出了自此以後60年甚至乃至我們未來數百年,諸多科學家們不斷奮斗的目標:圖靈測試。

圖靈測試是什麼?

簡單的來說,就是當我們通過打字聊天的方式長時間的和一個計算機進行提問,如果計算機給出的回答可以讓30%以上的人類判斷不出和自己進行對話的是計算機,那麼它就通過了圖靈測試。

「圖靈測試」作為對AI與否提供了一個重要的衡量標准,如果有機器能夠通過圖靈測試,那它就是一個完全意義上的智能機,和人沒有區別,可以被稱作「他」或者「她」了。

在圖靈測試誕生後的第6年,達特茅斯的 AI 會議正式召開並開創了人工智慧 Artificial Intelligence 這個詞之後,無數計算機科學家、電子科學家、語言學家、神經科學家、心理學家等等匯聚在這面大旗下,嘗試推動智能系統、計算理論、生物智慧、仿人類智慧系統設計的研究,不過一如大家所見,太多的問題和概念都一股腦裝在了「人工智慧」這個大筐里,普通民眾也養成了用「機器夠不夠像人」和「機器和人誰厲害」評價技術成果的壞習慣。

在六七十年代,人工智慧持續是一個很重要的議題,那個時代有很多重要的演算法涌現出來,但是隨後人工智慧迎來了他的第一個低潮,那麼原因是什麼?

因為當時很多的工程師、科學家發現,當時的演算法和人工智慧只能解決比較狹窄領域的問題,那麼問題在哪兒?

實際上是在於計算機的算力是不夠的。

在80年代的時候,人工智慧出現了第二波的浪潮。

比如出現了人工神經網路、專家系統等領先的演算法。當時算力也同步有了提升,有很多像IBM這種大型的計算機的出現,使得一些實際問題可以應用和解決。

然而,在80年代人工智慧又迎來了第二波低谷,當時個人電腦漸漸的開始普及,但是像大型專業計算機資源,造價和成本依然非常高。漸漸地,像美國政府,開始縮減對於這方面的預算、資源,帶來了這一波的低谷。

最後,眾所周知的人工智慧第三個浪潮,也就是我們現在經歷的這個時代。

從20世紀初開始,我們迎來了深度學習的演算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技術的創新。算力、數據資源爆炸式的增長,使得演算法有了一個大幅的提升。

以前計算機不能解決的問題,比如語音識別、圖像識別,包括現在的自然原處理等這些領域,都有了非常大幅的提升。

剛才說的是人工智慧的發展浪潮,其實大家可以注意到,演算法的提升和整個智能技術的提升是分不開的,同時也跟算力基礎、計算的基礎設施以及數據量,也是密不可分的。

信息化、大數據化、然後才是智能化
我提出一個概念,在智能化的時代,我們實際上是需要經歷幾個步驟:首先是信息化,然後是大數據化,最後才是智能化。

我們可以看一下我們了解的行業大概處於一個什麼樣的階段?
我們以醫療行業為例,比如大家覺得醫療行業目前是處於什麼階段吶?
答案是:信息化。

尤其是在中國,有些比較大型的三甲醫院,比如協和、301或者北大醫院,目前是在從信息化慢慢向大數據提升的階段。

有一個最簡單的例子,之前我們去接觸一個老中醫,然後這個中醫院的院長說:「我們想做大數據,我們有10萬個病人的數據。」我們聽了以後挺高興的,數據量也不小了。接著,這個老中醫就拿出厚厚的一大疊病歷本,他有一百個大本,每個本上一頁是一個病人的手寫記錄,每一本有一千個病人,所以加起來有10萬個病人。當時就非常傻眼了,這個我們怎麼分析?

以醫療行業為例,我們所說的信息化,實際上是包括病例的電子化,醫院的信息系統、圖像管理系統等。而在目前這個階段,這些系統的數據資源是沒有打通的,所以還沒有達到大數據化的階段。

如果把這些數據資源打通,才可以實現以一個病人為中心,可以看到他入院的記錄、診斷記錄、住院記錄,也可以看到他的影像數據,才可以形成一個全方位的數據。而且,從時間軸上來說,這樣的數據記錄,才可以形成大數據,並且通過智能演算法,來幫助醫生來決策需要什麼樣的治療,需要在什麼樣的階段做一些輔助。

而這個對醫葯醫療行業來說,是需要一個持續的發展的一個過程。

④ 未來進入人工智慧時代,我們會做什麼工作

感覺肯定會搶人類飯碗,這幾乎是趨勢。
但人類可以做其它工作,很多工作是人工智慧做不了的。。
而且五年不太現實吧,普及的時間都不夠
技術統一,測試和試用的時間感覺都不只五年

⑤ 人工智慧時代,哪個方向最有前景

場景應用了,比如說AI養豬比常規養豬,輕松,投入產出比高,你可以承包一個養豬內場,布局AI養豬,或者大棚種容植,AI控制溫度,營養元素等,比常規大棚輕松,投入產出比高,你就可以去試試,AI+農業我想真正到了可以應用的時候,國家應該還會有扶持的,可能免稅啊什麼的。

⑥ 人工智慧時代的到來,人工智慧未來有發展狀況嗎

隨著深度學習技術的成熟,AI人工智慧正在逐步從尖端技術慢慢變得普及。AlphaGo和人類的對弈,並不是我們以往所理解的電子游戲,電子游戲的水平永遠不會提升,而AlphaGo則具備了人工智慧最關鍵的「深度學習」功能。AlphaGo中有兩個深度神經網路,Value Networks(價值網路)和 Policy Networks(策略網路)。其中Value Networks評估棋盤選點位置,Policy Networks選擇落子。這些神經網路模型通過一種新的方法訓練,結合人類專家比賽中學到的棋譜,以及在自己和自己下棋(Self-Play)中進行強化學習。也就是說,人工智慧的存在,能夠讓AlphaGo的圍棋水平在學習中不斷上升。
人工智慧的技術應用主要是在以下幾個方面:
自然語言處理(包括語音和語義識別、自動翻譯)、計算機視覺(圖像識別)、知識表示、自動推理(包括規劃和決策)、機器學習和機器人學。按照技術類別來分,可以分成感知輸入和學習與訓練兩種。計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理感測等方式,獲得音視頻的感知輸入,然後從大數據中進行學習,得到一個有決策和創造能力的大腦。
從上世紀八九十年代的PC時代,進入到互聯網時代後,給我們帶來的是信息的爆炸和信息載體的去中心化。而網路信息獲取渠道從PC轉移到移動端後,萬物互聯成為趨勢,但技術的限制導致移動互聯網難以催生出更多的新應用和商業模式。而如今,人工智慧已經成為這個時代最激動人心、最值得期待的技術,將成為未來10年乃至更長時間內IT產業發展的焦點。
人工智慧概念其實在上世紀80年代就已經炒得火熱,但是軟硬體兩方面的技術局限使其沉迷了很長一段時間。而現在,大規模並行計算、大數據、深度學習演算法和人腦晶元這四大催化劑的發展,以及計算成本的降低,使得人工智慧技術突飛猛進。

⑦ 人工智慧時代求職的挑戰

這個框比較大而遠,可度娘「類人哲學」!