人工智能时代需要怎样的教师
“我的工作会被机器人取代吗？”人工智能的迅猛发展，让越来越多的人开始担心自己的“饭碗”。而随着人工智能进军教育领域，许多教师也开始忧虑起来：“机器人会让我失业吗？”
实际上，这种担心并非空穴来风。2016年5月，美国佐治亚理工学院计算机科学教授艾休克·戈尔，在自己的网络课程中，将一款聊天机器人安排为自己的助教。这一聊天机器人在后台回答问题的功能非常强大，学生们根本没有注意到自己的聊天对象是机器人。人工智能会取代教师吗？
教师被人工智能替代的几率为0.4%
“如果你的工作包含以下三类要求，那么你被机器人取代的可能性非常小：社交能力、协商能力以及人情练达的艺术；同情心以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。”北京师范大学教育学部副部长余胜泉说，“反之，如果你的工作符合以下特征，那么被机器人取代的可能性就非常大：无需天赋，经由训练即可掌握的技能；大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。”
余胜泉告诉记者，英国广播公司（BBC）基于剑桥大学研究者的数据体系，分析了365种职业未来的“被淘汰概率”。其中，电话推销员、打字员、银行职员等职业，分别以99.0%、98.5%、96.8%概率，被列为可被人工智能取代的职业；而艺术家、心理医生、教师等职业，分别以3.8%、0.7%、0.4%的概率，被列为最不可能被人工智能取代的职业。
“BBC分析认为，教师被机器人替代的概率只有0.4%，但英国教育专家AnthonySeldon则预测现在离人类教师消失只剩下3000天。孰是孰非呢？”《华东师范大学学报（教育科学版）》主编杨九诠说，“我想不可能有也不应该有肯定的答案。但值得注意的是，此‘教师’已非彼‘教师’。在未来新的社会样态、教育样态、知识样态和学习样态中，教师的思想观念、心智结构、生活方式和角色意识等，以及教师与社会、组织、学生、同行的关系，都可能发生颠覆性的全新变化。”
“传道、授业、解惑，是教师的主要职责。随着人工智能的出现，智能机器人可以代替教师传授知识、解疑答难、展示方法、考试阅卷，但在‘传道’这一块是替代不了的。”新疆呼图壁县教科局局长朱新宇说。
“目前的智能教学系统还是对优秀教师的模拟，建立教师模型、学生模型、教学法模型和交互模型等。所以说，人工智能远远谈不上对教师、特别是优秀教师的直接威胁。我们可以将人类智慧编码输入电脑，但不可能将电脑芯片植入一个健康的大脑。”北京大学教育学院教育技术系教授贾积有说。
人工智能将是教师的得力助手
“人工智能不可能取代教师，而是要成为师生的强大助手，可大幅提升教与学的效率和效果，所以学校应积极拥抱人工智能。”科大讯飞轮值总裁吴晓如说。贾积有也表示，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比具有比较显著的正面影响。
贾积有介绍，数据挖掘技术应用到教育上，可以实现教育决策和管理的民主化及科学化；学习分析技术可以帮助教育者更好地实施个性化和适应性教学活动，也可以帮助学习者更准确地认识自己，开展针对性学习，改进学习效果，提高学习效益；模式识别技术如情感识别等可以自动识别学生的情感状态，以便实施适应性教学；自然语言处理技术一方面可以作为辅助工具应用到语言教学上,促进学生听说读写译各个方面的发展，另一方面作为人机交互手段应用到智能教学系统上，实现自动答疑。
余胜泉也认为，人工智能在教育未来的许多方面，如自动出题与批阅、学习障碍诊断与及时反馈、问题解决能力测评、学生心理素质测评与改进、青少年体质健康实时监测、学生成长发展指导、智能学习伴侣、个性化智能教学、综合素质评价报告等方面，都可以承担起教师的角色。
“人工智能将引发现代教与学的革命，众多语音图像识别、可穿戴设备、虚拟现实成像技术渗入课堂，使得现行的教学媒介、师生评价反馈、深度学习等都发生改变，学生个性化、任务单式的学习，团队项目式的学习，多学科的统整融合实践等，都将在智能设备的支持下变得更便捷。”广东省深圳市南山区后海小学校长蒋和勇说。
“人要驾驭机器，而不能被机器奴役。”北京市第十八中学校长管杰表示，有了人工智能的辅助，教师可以腾出更多的时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。教师就不再仅仅是知识的传授者，还是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问，成为学生学习的陪伴者、动力的激发者、情感的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。
不会使用人工智能的教师有可能被淘汰
“显然，未来的优秀教师将是那些善于使用人工智能的教师，教师要主动拥抱人工智能。”教育部基础教育课程教材发展中心主任田慧生说，“我们应该积极面对人工智能带来的挑战，同时提高自身的自主学习能力，培养创造力。创新思维的培养，就是要呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现问题。”
“人工智能不能取代教师，但是使用人工智能的教师却能取代不使用人工智能的教师。”余胜泉说，未来的教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势是提高教育生产力的关键，人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。
朱新宇认为，在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。
“最基础的教育，将不再需要教师；而‘更好教育’的需求以及市场选择中不同的支付渠道和交换方式，将大大提升教师的薪资水平和社会地位。”杨九诠认为，“教师将成为未来社会不同类型、不同规模的学习中心重要的共同规划者和运行者，从而成为社会与教育的协同创生力量；在工作性质和社会筛选的相互作用下，教师的道德水平将提升到新的境界，甚至可以想象，未来教师的薪资中将可能包含社会供养的成分。”
教育部教师工作司司长、北京外国语大学党委书记王定华说，教师要不断增长本领，善用人工智能，提高教学效果，扩展知识疆域，调动学生兴趣，不能对其漠然置之、不屑一顾。同时，教师也要体现主体地位，永做学校主人，关注学生成长。人不仅是学习知识的认知体，更是有血有肉的生命体。教师职业必将长期存在，人工智能则发挥必要辅助。
“面对信息技术和人工智能的日新月异，有关大学和中小学应加快教师发展信息化步伐，主动拥抱人工智能，进一步推动信息技术在教育教学、教育管理、教育服务过程中的应用，利用智能技术支撑人才培养模式的创新，支撑教学方法的改革，持续不断地造就一批又一批掌握信息技术、具有创新思维的教师。”王定华说。（本报记者苏令）
【科普】人工智能全面介绍
本文主要内容
一、人工智能是什么？
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
三、人工智能的岗位有哪些？
四、人工智能学习哪些内容？
五、适合哪些人学习？
六、学出来对不同岗位有什么帮助？
一、人工智能是什么？
人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
例如：人工智能的图像识别，模拟的是人的视觉能力，语音识别模拟的是人的语言表达能力····，“人工智能”并不属于一门单独的技术，属于交叉学科，同时可以跟各个行业进行结合。
大家在网站上所看到的像自动驾驶、工业机器人、智能翻译、人脸识别的门禁等属于AI的应用场景，已经结合了产品后完成的AI应用。
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
上图为人工智能的产业结构图。
第一，应用层：属于场景行业+AI，如智能医疗、智能安防、智慧教育，智能工厂智能家居等，可以将AI应用到所在行业，同时应用层也是产品经理和项目经理的主战场；
第二，技术层：AI的技术层，主要研究通用技术，如图像识别、语音识别、文本识别、自然语言处理等通用技术；其中AI的通用技术离不开机器学习（ML）和深度学习（DL），下文有关于机器学习和深度学习的详细介绍；
第三，基础层：主要做芯片、云计算、框架等方向。
从人工智能的底层平台需求出发，构建完整的从人工智能计算平台的硬件单元研发、数据治理、AI建模再到平台部署的人工智能的“基础设施”，基础层主要布局一些PaaS形态的基础计算平台和算法平台供其他公司直接调用，减少其他公司的人工智能研发成本和周期。
三、人工智能的岗位有哪些？
根据人工智能的产业结构，所以不同层都会有不同的岗位，具体如下：
第一，应用层岗位：AI项目经理、AI产品经理、AI售前解决方案工程师、智能硬件解决方案工程师、AI产品销售、传统制造，电力，化工燃气等行业+AI······
应用层属于PM岗的主战场，普遍薪资在25-50w之间，比普通PM岗位普遍高出30%-50%左右薪资。
第二，技术岗位：机器学习算法工程师、深度学习算法工程师、推荐算法工程师、自动驾驶算法工程师、语音识别工程师、图像识别工程师、NLP自然语言处理工程师、AI技术管理、AI高级研发工程师等······
技术层岗位起步薪资30-60w之间，且对年龄没有限制。
第三，基础层：属于岗位+AI，例如当下大数据开发工程师是要求懂AI机器学习算法，高级数据分析要求懂AI的机器学习，智慧IC，智能芯片等相关岗位······
第四，衍生岗位，即人工智能行业发展后衍生出来的以往从未有过的行业，像机器人训练营，智能手臂工程师，工业机器人系统操作员，服务机器人应用技术员等，是这两年新出现的岗位，大部分岗位对学历要求不高，同时一二线城市甚至三四线城市都会有。
四、人工智能学习哪些内容？
（1）Python提到人工智能就一定会提到Python，python是一门编程语言，在AI算法实现当中扮演中工具的角色，如果你本身有其他的编程语言也会有优势的。（2）数学主要教授的大学期间的高数，线性代数，数学需要配合着项目来学习，不然你会觉得比较枯燥，像人脸识别的产品，单独开发出来这个AI人脸识别的产品，精准度89%和99%所用的算法模型和数学公式就有不同，所以需要配合着场景来学习（3）机器学习机器学习（MachineLearning，ML），机器学习在公司当中处理的是结构化数据，（结构化数据也就是有行列序列之分的，比较容易能找到规律）是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。简单来讲：机器学习是类似于教孩子认字，第一次见不了解，但是大批量的这个字长得一样，我逐渐就认识这个字了。（4）深度学习深度学习（DeepLearning）是机器学习的一种新方法，深度学习在公司当中处理的是非结构化数据，（非结构化数据也就是不容易找到规律的数据，例如图片、音频等）它使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理器（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。其机动在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音，文本。深度学习的过程分为训练和推理（即评估）两个过程，通过训练过程来获得数据模型，然后用于评估新的数据。简单来讲：深度学习就是模拟的人的大脑，让机器有自主学习的意识了。
以上是关于机器学习和深度学习相关的介绍。
五、适合哪些人学习？
第一，突破薪资发展，在保持原有岗位上的业务能力的同时突破瓶颈薪资，普遍能上涨30%-50%的薪资；
第二，岗位转型，从传统软件开发岗位、PM岗位、技术管理岗位转型成为AI的PM岗位、AI的算法工程师，以及人工智能的团队管理；
第三，数字化转型公司，目前所面临的公司转型的现况，学习AI可以解决原有行业当中的痛点问题，借力AI做降本增效等问题；
第四，入职就业，面对疫情后内卷的市场，公司中对于技术人员要求更高了，学习后会有专业的就业老师进行简历指导内推企业，增加入职企业成功率。
六、学出来对不同人有什么帮助？
（一）技术管理岗位年薪30w上涨到50w，负责AI技术团队；
（二）技术岗位转型AI算法，年薪60w；
（三）PM转型AI项目经理、AI产品经理，年薪40w；
（四）失业零基础学员提升AI转行就业，月薪18k
（五）数据分析岗位提升AI，上涨7k月薪
（六）刚毕业学生学习AI，就业年薪30w
不同的行业和不同岗位学习AI的需求是不同的，自己的岗位结合AI后具体的薪资可以一键三连查询！
人工智能基础——推理的基本概念
推理的基本概念推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向正向推理逆向推理混合推理双向推理冲突消解策略自然演绎推理推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向正向推理逆向推理混合推理双向推理冲突消解策略自然演绎推理推理：人们在对各种事物进行分析、综合并最后做出决策时，通常是从已知的事实出发，通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实，或归纳出新的事实，这一过程通常称为推理。即，从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程。
推理的方式：从推出结论的过程来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理。演绎推理是从全称判断推导出单称判断的过程。演绎推理有多种形式，经常用的是三段论式。首先来一个例子：大前提：足球运动员的身体都是强壮的。小前提：高波是一名足球运动员。结论：高波的身体是强壮的。
由上面的例子我们可以归纳出三段论的基本形式：大前提：已知的一般性知识或假设。小前提：关于所研究的具体情况或个别事实的判断。结论：由大前提推出的适合于小前提所示情况的新判断。
归纳推理是从足够多的事例中总结出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理。从事例选取的广泛性来划分：完全归纳推理，在推理时考虑了相应事物的全部对象，并根据这些对象是否具有某种属性，从而推出这个事物是否具有这种属性。不完全归纳推理出的结论不具有必然性，属于非必然性推理，而完全归纳推理是必然性推理。但由于要考察事物的所有对象通常都比较困难，因而大多数归纳推理都是不完全归纳推理。
默认推理又称为缺省推理，是指在条件不完备的情况下假设某些条件已经成立，然后进行推理。例如，在条件A已经成立的情况下，如果不知道B是否已经成立，那么就假设B成立，并在这个假设的前提下进行推理，推导出某个结论。
在推理的过程中，如果发现结果与事实不符合，那么就要撤销掉所做的默认以及由此默认推出的所有结论，回到原来的地方重新进行推理。
按推理时所用的知识来划分，推理可分为确定性推理和不确定性推理。确定性推理是指所用的知识与证据都是确定的，那么推出的结论也是确定的。不确定性推理是指所用的知识与证据不都是确定的，自然推出的结论也是不确定的。
按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来划分，可分为单调推理和非单调推理。
单调推理就是在推理过程中随着推理向前推进以及新知识的加入，推出的结论会越来越接近最终目标。非单调推理就是在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面的某一步，然后重新开始。例如，当知道X是一只鸟时，一般认为X会飞，但之后知道X是企鹅，而企鹅是不会飞的，则取消直接家兔的X能飞的结论，而加入X是不会飞的结论。
按推理过程中是否运用与推理有关的启发性知识来划分，分为启发式推理和非启发式推理**启发性知识：**是指与问题有关，且能够加速推理的过程的知识。例如，推理的目标是要在脑膜炎，肺炎，流感这三种疾病中选择一个，又有r1,r2,r3这三条产生式可用，其中r1推出的是脑膜炎，r2推出的是肺炎，r3推出的是流感。如果知道本地区正在盛行流感，则应该优先考虑r3这个产生式，“本地区正在盛行流感”就是与问题求解有关的启发性知识。
推理的方向：正向推理是以已知的事实为出发点的一种推理。逆向推理基本思想是：首先选定一个目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能够找到，则说明假设成立。混合推理：正向和逆向相结合。混合推理可分为两种情况：第一种是，先进行正向推理，帮助选择某个目标，即从已知事实演绎出部分结果，然后再用逆向推理证实该目标或提高其可信度；另一种情况是先假设一个目标进行逆向推理，然后再利用逆向推理中得到的信息进行正向推理，以推出更多的结论。
双向推理基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不推到最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得到的中间结论恰好是逆向推理此时所需要的证据。
冲突消解策略一个事实匹配了多个知识的时候，称这种情况为冲突，此时需要按一定的策略解决冲突，以便从中挑出一个知识用于当前的推理，这一解决冲突的过程称为冲突消解。解决冲突时所用的方法称为冲突消解策略。
目前已有多种消解冲突策略，其基本思想就是对知识进行排序。1.按规则的针对性排序。如果产生式r1和r2同时被选取，r1包含了r2中的全部条件，并且还包含了别的条件，那么我们说产生式r1具有更大的针对性，r2具有更大的通用性，选用r1，因为要求较多，结论更接近于目标，可缩短推理过程。
2.按已知事实的新鲜性排序。人们把数据库中后生成的事实称为新鲜的事实，优先用新推出的事实。
3.按匹配度排序在不确定性推理中，如果从KB中选取的知识有多条与事实的匹配度都达到了阈值，那么就选择匹配度最大的那条产生式进行推理。
4.按条件个数排序如果多条产生式推出的结论相同，那么用条件最少的那个。
自然演绎推理基本推理规则：P规则：任何证明可引入前提。T规则：任何中间结论都可以用作后继证明的前提。假言推理：P,P->Q=>Q.拒取式推理：P->Q,#Q=>#P.(#在这里表示逻辑运算符”非“）。