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            廣東教育網 - 廣東省教育信息網

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            西安交通大學副校長鄭慶華:人工智能賦能網絡教

            作者: 采集俠 更新時間: 2020年05月12日 16:49:27 游覽量: 126

            西安交通大學副校長鄭慶華:人工智能賦能網絡教


            西安交通大學副校長 鄭慶華

              機遇和挑戰并存

              當今社會機遇與挑戰并存。首先,世界在正經歷百年未有之大變局。習近平總書記站在歷史唯物主義和科技創新驅動人類未來發展的角度,提出重要論斷:“世界正面臨百年未有之大變局。”我們經常引用這句話,但很少去思考為什么總書記在特定時期、特定時間段提出這個重要論斷。這個問題非常值得我們思考。

              人類過去數億年的進化遵循有機化學規律,自從有了計算機和互聯網以后,人類發展就從過去單純依賴有機化學規律,朝著有機演化+無機智慧化并存發展。互聯網和計算機對教育,乃至對整個人類社會發展的影響是革命性的。過去,我們身處兩元世界,即物理空間+人類社會。今天,在兩元世界基礎上又增加了網電空間。網電空間能量之大、演化之快,遠遠超越傳統技術。人工智能、大數據正在挑戰和改變著我們的教育方式。從數據量來看,《四庫全書》約1023,000,000頁,連在一起足夠繞地球赤道一圈有余,但信息量只有2GB,一個U盤就可以存儲。我們每年出版的學術著作超過3300,000篇,這個數據量在過去是難以想象的,但對于互聯網、云計算來說,都是小兒科。如何應對與日俱增的海量資源?在大數據面前,人類的教育和學習都面臨重大挑戰。

              其次,第四次工業革命對思維和教育產生重大影響。前三次工業革命提出了一個基本邏輯——人造物,物幫人。從瓦特發明蒸汽機實現機械化到電力大規模應用實現電器化,再到計算機技術促進生產自動化,這三次革命從本質來說都是利用先進科學技術制造出先進的設備,解決體力問題。今天的人工智能超越了這一點,它在繼續減少我們的體力勞作的同時,不斷拓展人類的智慧,使機器也能做過去由人來做的事情。我們看到的僅僅是表象,事實上背后還有深層邏輯,無論是牛頓的三大定律還是愛因斯坦的相對論,以及電磁學等等,都是建立在實驗歸納、邏輯推理、仿真模擬的精確因果關系之上,但智能化革命建立在大數據分析、概率不確定、整體因果論等非確定性分析之上。

              建立新思維模式要從過去精確的數學模型走向關聯率,從因果率走向關聯率。這種轉變是創新型人才培養非常重要的思維轉變,如果我們依然沿用老方法去做,很難培養出創新型人才。

              再次,人工智能影響未來職業:2017年7月,國務院《新一代人工智能發展規劃》提出,人工智能2.0的五大核心技術是大數據智能、跨媒體智能、群體智能、人機混合智能和無人機系統。人工智能從1.0到2.0產生了五大變革:從專家知識表示到大數據驅動自主學習,從“個體智能”到“網絡群體智能”,從單一數據到跨媒體綜合認知,從“智能機器”到“人機混合智能”,從機器人到自主智能系統。

              BBC基于劍橋大學研究者Michael Osborne 和 Carl Frey 的數據體系,分析了365個職業未來“被淘汰概率”。銀行前臺柜臺人員、打字員、電話推銷員等職業未來很可能被人工智能替代,這不以我們的意志為轉移。教師被替代的概率只有0.4%,是因為教育行業需要人的情感、情懷和愛心,而非知識不能被替代。這對大學的管理、專業設置、教學設計都是非常重要的警示和預測。

              人工智能賦能教育創新發展

              教育的本質是喚醒、賦能和傳承。從技術角度來看,人工智能如何賦能教育?本質上,人工智能賦能教育是從歷史的、大眾的各類大數據中挖掘出事物發展演化的規律,形成規則和方法,并開發為軟件、工具,實際上就是把歷史的、經驗的、高手的工作能力用軟件、工具固定下來,并分享給普通人使用,賦予普通用戶更高的工作能力。

              人工智能未來從三個方面賦能教育創新發展。第一,方法與手段。創建更加沉浸化、能為學習者提供高效知識的手段和方法,包括智慧導學、按需供給、利用增強現實和混合現實技術等,創造更加生動活潑、形象生動的教學場景。第二,管理與服務。實現教育教學智能化,精細化,個性化。第三,評價與測試。為用戶提供全息畫像,提供詢癥把脈,提供更加科學有效的、反映學生創新思維和個性能力的評測方法。

              人工智能驅動從資源到知識的自動化

              據不完全統計,全世界已經開發各類MOOC課程63,000多門次,這是一個龐大的數據量,也體現了互聯網教育行業對人類社會教育事業的重大貢獻。但我們要思考的是,人腦有30億個腦細胞,記憶容量是1.25TB,分析、處理能力有限,由此造成了嚴重的“認知過載”挑戰。怎么利用人工智能破解從資源到知識轉化的難題?針對這個難題,我們做了一些基本工作。

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