我们需要怎样的人工智能基础教育
加强人工智能基础教育,是未雨绸缪应对未来社会发展的必然选择和要求。在促进教育高质量发展的过程中,人工智能不仅要被作为“术”,即提供科学知识与核心技术的内容载体和工具方法,更要被作为“道”,提供观念理念与思维认知,助力“实现人的自由”“促进人的全面发展”。
人工智能被视为影响第四次工业革命和教育革命的标志性技术,人工智能基础教育的重要性也已成为社会共识。随着《新一代人工智能发展规划》的颁布,教育部先后提出将有关编程教育纳入中小学生必修课程及高考等政策,并在北京、广州等5个城市进行试点。这被普遍认为有利于推动人工智能在基础教育阶段的发展。
尽管不少学生将编程列入校外学习清单,高中生对信息学奥赛的参与度也大热,但据《开发者技能报告》数据显示,中国学校的编程教育渗透率仅为0.96%,美国和英国则分别为44.8%、9.31%。此外,在资本的驱动和教育竞争焦虑的“哄抬”下,人工智能基础教育出现的一些乱象,不可不察。
比如,人工智能被窄化理解为编程,国家义务教育阶段课程标准付之阙如,专任教师队伍专业化程度较低,课程教材等资源配置质量良莠不齐;学校教育受到校外培训挤压的同时又严重依赖于校外力量,学校教育社团化、小众化、择优化倾向严重;区域差异、城乡差异、校际差异及性别差异较大;教学评价单一化与竞赛功利化并存等问题凸显,等等。人工智能基础教育随着其重要性的提升,愈发呈现工具化、资本化、分层化和功利化倾向,这显然与人工智能基础教育的初心和科技向善的价值理念相违背。
加强人工智能基础教育,是未雨绸缪应对未来社会发展的必然选择和要求。在促进教育高质量发展的过程中,人工智能不仅要被作为“术”,即提供科学知识与核心技术的内容载体和工具方法,更要被作为“道”,提供观念理念与思维认知,助力“实现人的自由”“促进人的全面发展”。
基础教育不同于职业教育和高等教育,不是为了培养受教育者专业的技能、习得精深的知识,而是旨在为儿童打下未来身体发展、人格发展、学力发展和社会发展的基础。科学素质、科学素养已是现代社会的基本素质和必备素养,可以预见的是,面向未来智能社会,计算机科学等必将纳入核心科学的范畴。那么,我们究竟需要怎样的人工智能基础教育?
计算机科学作为一门真正要深入到中小学教育中的科学,被赋予了促进公平的更多责任和期待。从教育对象的全纳性出发,作为计算机科学分支的人工智能,应贯穿从小学到高中的连续学校教育过程。以科学或信息技术课为载体的人工智能教育,不应只是部分学生的“特长”、部分学校的“增光项目”、部分地区的“优先权”,而应是面向所有学生的普及教育、扎根于日常课堂教学中的基本素养和必修学科,注重可教性、可学性与可获得性。越是欠发达地区,越应落实课程的普及化开设和差异化教学,并将其作为促进公平、提高学校吸引力的抓手。
学校教育的知识传授目标之本在于“传道”,之末在于“授业”。知识的增加是一种外显的行为变化,而知识随着技术发展与社会更迭会不断发展和变化,知识的学习也是无法穷尽的。人工智能的发展正在重新定义人类知识和能力的价值,强化对知识机械记忆的教育将越来越没有价值,而学校教育和课本教材的更新速度也远不及科技知识发展的速度。况且学校教育的时间非常有限,知识的传授并不是越多越好,通过知识的学习来培养学生的能力和素养才是内隐的核心。
有必要指出,教中小学生编程,不是为了让他们会背代码、算数学、写程序,人工智能作为学习的内容载体和路径形式,最终的目标应是让学生掌握基本原理、问题解决的思路与方法、培养批判性思维的科学精神及学习兴趣。当前,各级各类的编程类、信息学等竞赛激励过早介入,形成了恶性竞争和拔尖筛选机制,同样扼杀了人工智能基础教育的可能性和公平性。未来,有必要进一步优化竞赛机制和功能。同时,也应通过多种方式的引导,增强人们对人工智能基础教育厚基础、重实践、强思维、求创新这些核心目标的关注和理解。
(作者:王学男,系中国教育科学研究院博士、助理研究员)
《光明日报》(2021年02月03日02版)
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人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人,它们执行各种任务的能力都有了相对的增长,人类已经可以开发出计算机系统的很多功能,涉及各种工作领域,人工智能的定义,简单来说,就是要通过智能的机器,达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么?
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念(AI)
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法,它是“制造智能机器的科学与工程,特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机,计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式,其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习,决定和工作,然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时,人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗?”
因此,人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中,我们处理的是大量的数据,人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化,我们需要研究AI,因为它可以从数据中学习,并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学,因为数据本身不断变化,并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的,因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力,AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下,AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI,可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念,以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中,但是它们正在交叉发展中,很多的未知的领域处在研究之中,并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学,形成一个完整的科学体系。
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什么是人工智能 (AI)
哪些因素在阻碍企业释放AI潜力?尽管AI具有广阔的前景,但许多公司仍然无法充分发挥机器学习和其他AI功能的潜力。其原因在于,然而,讽刺的是,这一问题在很大程度上是人自己造成的,正是低效的工作流阻碍了公司充分发挥AI的价值。
例如,数据科学家有时无法获得构建机器学习模型所需的资源和数据,无法与同事有效开展协作,需要管理许多不同的开源工具。而应用开发人员有时需要对数据科学家开发的模型进行完全重新编码,然后才能将这些模型嵌入到其应用中。
此外,随着开源AI工具不断涌现,IT团队要花费更多的时间来持续更新工作环境,以此为数据科学团队提供支持。在很多情况下,由于数据科学团队工作方式不够标准化,这个问题还会变得更加复杂。
最终,高管层可能无法看到AI投资的价值,自然也就不会提供充足的支持和资源来构建AI成功所需要的协作和集成式生态系统。