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斯坦福蔣里:未來人們應(yīng)像認知“電”一樣認識人工智能

作者:肥狗 發(fā)布時間:

斯坦福蔣里:未來人們應(yīng)像認知“電”一樣認識人工智能

作者:肥狗 發(fā)布時間:

摘要:人工智能只是工具。


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(智慧教育現(xiàn)場)

芥末堆7月31日文,智慧教育的關(guān)鍵是什么?何為人工智能思維?昨日,在深圳市物聯(lián)網(wǎng)協(xié)會主辦的智慧教育發(fā)展論壇上,多位業(yè)界人士和學(xué)者對智慧教育的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人工智能教育的發(fā)展趨勢等問題進行了探討。其中,人工智能思維、智慧課堂被反復(fù)提及,也被認為是未來教育的發(fā)展重點。

落實智慧課堂最關(guān)鍵,也最難

會上,深圳蜂群物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用研究院執(zhí)行院長張曉峰展示了關(guān)于“智慧教育產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與趨勢”的大圖景。

張曉峰認為,智慧教育的總體架構(gòu)可大致分為智慧課堂、智能分析、智慧管理、智慧校園和虛擬化管理的數(shù)據(jù)中心五大板塊。其中,智慧課堂是最關(guān)鍵的環(huán)節(jié),也是難度最大的環(huán)節(jié)。

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智慧課堂即通過互動課堂、VR/AR課堂、全息課堂等手段,為學(xué)生提供個性化、沉浸式、強互動的學(xué)習(xí)環(huán)境。在張曉峰看來,我國智慧化技術(shù)發(fā)展普遍還不成熟,如全息技術(shù)、AR/VR等教學(xué)片源較弱,是智慧化教育的軟肋。而且,如何教學(xué)、設(shè)計內(nèi)容也很難,這要求老師既能夠吃透知識的生成原理,也要了解人的成長認知規(guī)律。相較之下,教務(wù)、后勤、安全等標準化程度較高且更容易,智慧校園、智慧管理已基本能夠?qū)崿F(xiàn)。張曉峰還指出,智慧教育的成本是制約應(yīng)用場景推廣的主要因素。

張曉峰認為,未來教育的主要形式將是開放性的虛擬學(xué)校+實體學(xué)校,學(xué)校將實現(xiàn)知識生成中心化的加強和知識傳播渠道的去中心化,虛擬學(xué)??梢酝ㄟ^技術(shù)手段和學(xué)校對接,這對不便于在校學(xué)習(xí)的人群是一個福音。

“教育的本質(zhì)是人的教育?!睆垥苑鍙娬{(diào)。人的教育包括人文歷史、自然科學(xué)、體育教育三大方面,教育智慧化主要側(cè)重自然科學(xué)部分,更多地體現(xiàn)其工具輔助價值,不能用教育的工具化替代教育的本質(zhì),這個屬性必須堅持。自我覺醒是科技化手段代替不了的。

人工智能思維是未來社會常識

人工智能學(xué)習(xí)的速度有多快?美國斯坦福大學(xué)人工智能、機器人與未來教育中心主任蔣里舉了幾個例子。第一個例子是,只用兩年半的時間,著名的人形機器人Atlas實現(xiàn)了從“笨蛋機器人”到“后空翻機器人”的蛻變:剛“出世”時,僅僅是完成開門這個動作,Atlas就要耗費一個多小時,因為它要計算門把手在哪里;兩年半后,它可以靈活地完成跳躍、轉(zhuǎn)身、甚至360度后空翻的動作。第二個例子是,讓機器人畫出下面的畫作,只需要訓(xùn)練7000次。

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圖A和圖D是機器畫的

那人類該怎樣應(yīng)對人工智能帶來的挑戰(zhàn)?蔣里認為,不要與機器人在它擅長的領(lǐng)域競爭,不要把學(xué)生當(dāng)機器人訓(xùn)練,而是要學(xué)會人工智能思維。

何為人工智能思維(AI Thinking)?第一,了解人工智能的運行方式。其內(nèi)涵遠遠不止是學(xué)會寫代碼程序,而是指了解其背后的運行邏輯。第二,把自己和人工智能機器人區(qū)分開的能力。第三,與人工智能機器人協(xié)作的能力,因為人工智能就是工具。

掌握人工智能思維有什么作用?蔣里認為,人工智能思維最終指向的是創(chuàng)造性的腦力活動,這包括:創(chuàng)造力、提出問題的能力和解決開放性實際問題的能力。目前的機器能力能夠達到完成重復(fù)性腦力勞動的要求,而未來的人工智能教育必將指向更高級的腦力活動。

維示泰克有限公司董事長陳文娟也認同蔣里的觀點。她認為,教育和科技的融合會經(jīng)歷從概念、工具到思維的三個階段?,F(xiàn)在很多做AI教育的公司,是把AI技術(shù)用到K12教育中來提分,處于工具階段。陳文娟不否認,這也有助于優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和機制,有好過無。而且,教育與科技的融合也是漸進的,人的創(chuàng)造力需要合適的工具來支持,繼而才可能成為習(xí)慣和思考模式,到達下一個思維階段。

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來源: 芥末堆
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