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人工智能来了，教育应该如何准备?
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摘要：编者按: 新一代人工智能产业正在加速发展,准确把握新一代人工智能发展规律,推动人工智能与教育深度融合,已经被写入国家战略。根据最新的高考内容搜索大数据统计,人工智能成为今
编者按:
新一代人工智能产业正在加速发展,准确把握新一代人工智能发展规律,推动人工智能与教育深度融合,已经被写入国家战略。根据最新的高考内容搜索大数据统计,人工智能成为今年"十大网络热搜专业"排行榜第一名。
随着时代和社会发展,人们对人工智能的关注与日俱增,但同时也有人提出担心和疑问,人工智能的继续发展对人类社会生活是否存在隐患?技术的突破会给教育带来怎样的改变?我们是否已经为即将到来的人工智能时代做好了足够的特别是人才培养方面的准备?
人工智能作为一种革命性的技术已经引发了全球的高度关注。人工智能不仅是一个科学技术问题,也成为教育研究关注的热点话题。它不仅正在改变着教育的生态,而且影响着未来人才培养的目标、要求与方式。世界各国纷纷将人工智能上升到国家战略层面加以部署,并作为参与未来国际竞争的重要支柱产业,也积极应对目前人工智能人才普遍短缺等关键问题。
短期内
它不会戏剧性地改变世界
在不久的将来,人工智能的使用将主要是补充,而不是取代人类或他们的智力。但不可否认,人工智能是一种颠覆性的技术,它将显著影响未来世界经济社会发展的方方面面。
AI(ArtificialIntelligence),简单的定义就是通过计算机模拟人类智能,主要是指机器学习。简而言之,机器学习是一种数据分析形式,在这种分析中,系统以自动化的方式识别模式并基于数据作出决策。
与公众的期望和很多科幻作品中的描绘相反,人工智能在短期内还不会戏剧性地改变世界。这是因为目前的人工智能程序仅限于执行人类所设计的特定任务---也就是说,它们是"狭义"的人工智能。例如,我们设计一个用于下国际象棋的人工智能程序,人类可能无法在国际象棋中打败这个程序,但这个程序还是无法执行我们每天生产生活的其他任务,比如计算出最佳的上班路线或总结一篇文章的内容。人工智能本身并不独立存在,而是像今天所使用的那样,应用于现有硬件或服务的程序,以最大限度地提高它们的效率,使现有产品和服务更快捷更高效。
与狭义人工智能相对的是人工总体智能(ArtificialGeneralIntelligence),就是一种能够执行人类能够执行的任何任务的系统,也就是"广义"的人工智能。那么我们什么时候能够看到第一个人工总体智能?根据《人工智能和机器人技术》的作者马丁·福特向23位领域权威专家所作的调查,其中18位回复者得出的平均结论时间是2099年。所以,至少在不久的将来,人工智能的使用将主要是补充,而不是取代人类或他们的智力。
但不可否认,人工智能是一种颠覆性的技术,它将显著影响未来世界经济社会发展的方方面面。根据普华永道2017年的一份报告显示,预计到2030年,人工智能将为全球国内生产总值(GDP)带来15.7万亿美元的增长,特别是对于具有技术能力的高收入发达国家来说,人工智能将带来提高生产率的绝佳机会。面对这样的时代形势,世界各国都已经达成共识,将人工智能发展提高到前所未有的国家战略高度,支持各自的人工智能研究和产业,以利用人工智能带来的经济发展机遇,增强国家的综合竞争力。
2017年7月,国务院发布了《下一代人工智能发展计划》,作为纲领性战略文件,《下一代人工智能发展计划》概述了中国的基本目标--到2030年成为人工智能发展和应用领域的世界领导者,在人才获取、资金分配、安全等方面建立全面框架、实现技术标准化及解决伦理、法律和社会问题。随后,工业和信息化部发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,为地方政府、产业单位和其他利益相关者制定了更直接的指导方针。该行动计划强调了学术研究和创业对建立发展基础人工智能产业的重要性,并明确了人工智能目标产品,如自动驾驶汽车、医疗图像诊断系统、视频和语音识别系统、智能家居产品和智能翻译系统。值得一提的是,根据国家部署,由科技部指定百度、阿里巴巴、腾讯和科大讯飞等科技巨头领导企业发展人工智能的特定领域和产品,以期在这些关键领域开发"开放式创新平台",从而为每个行业设定标准。例如,百度负责自动驾驶,阿里巴巴负责智能城市,腾讯负责医疗保健,科大讯飞负责语音识别。根据三年行动计划,预计到2020年,全国各地方人工智能产业集成总规模将达到4290亿元人民币。除了经济产业的发展,中国人工智能的学术研究在国际上也获得更大的影响力,AAAI人工智能发展协会(人工智能领域的最著名的学术组织之一)中来自中国研究人员的论文数量翻倍式增长。仅在2012到2017年间,中国的人工智能论文数量从10%翻倍增长到23%。
文章来源：《继续教育研究》 网址: http://www.jxjyyj.cn/zonghexinwen/2020/0729/457.html