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）
皮埃罗·斯加鲁菲所理解的人工智能是怎样的
以下为皮埃罗·斯加鲁菲演讲实录：（经创客猫编辑，有所删减）
皮埃罗.斯加鲁菲：感谢大家今天来参加这个活动，我写了很多书，《硅谷百年史》是我第一部翻译成中文的书。《智能的本质》是我新书，因为从1987年开始我就开始从事人工智能的相关工作了。我希望我的面貌没有太多的改变。
首先书中简单的介绍了一下人工智能的历史，今天我的演讲中有三张PPT涉及到这些内容，如果大家想了解更多的话，可以读我的书。机器会学习吗？很多人担心机器会从人那里抢走工作。在书中我也说了，我为什么不这样认为。在书中很大的篇幅，也介绍了现在人工智能的具体现状，现在对这个技术夸张的成分是比较多的。我在书中也介绍了为什么人工智能没有那么厉害，因为并没有常识。我也介绍了优越于人类的智能，就是超人类智能。这本书刚开始的时候有一些枯燥，因为开篇的时候介绍了很多哲学上的问题。但是我认为这本书有一个很皆大欢喜的结局，因为我最后说了为什么我不害怕人工智能的到来。
刚才我简单的介绍了一下书中的内容，这是最早的计算机，在最开始的时候，计算机被称为电子大脑。我非常喜欢这张图片，因为你可以发现最早的操作计算机的都是女性。但是这个故事太长了，我有时间再向大家介绍吧。早期关于电脑的报道，都会把它作为电子大脑来叙述，我们可以看到PPT上面的相关介绍。这是第一部关于软件的著作，书名叫做《巨形大脑》。
实际上第一部电脑的诞生也就意味着人工智能的诞生。请看一下上个世纪60年代的这篇文章，上面提到了真的会思考吗？在一个会议上，这个人首次提议了人工智能，这也是第一次人工智能的叫法被流传开来。人工智能有两个不同的学派，第一个学派就是知识学派，也叫做符号学派。同时存在的还有另一个学派，叫神经网络学派。他们两个学派几乎是同时开始的。但是符号学派在人工智能领域长期是占上风。为什么会造成这种局面呢？因为神经网络在当时的计算机的条件下，是非常难以实现的。但是改变这一局面的就是摩尔定律。计算机性能越来越强大，速度越来越快，价格也越来越便宜。神经网络也变得可以实施了。我们进入了深度学习时代。
首先神经网络成为了现实，再进一步就是深度学习，深度学习是在很多层的神经网络。许多人对于深度学习的学科有很大的贡献，这里面我提到了几位杰出的贡献者。这张PPT上的贡献非常杰出，其中有两个现在是在硅谷的公司工作。很多人认为，2006年是深度学习的初生之年，因为2006年发现了多层的深度学习网络。2012年深度学习的网络取得了非常大的成就，就是这个图像的识别。接下来每一年深度学习网络都有特别重大的突破。现在我们看到的是深度学习对于识别音频和语言的最前沿的成果。
这是一个非常有趣的花絮，很多们认为深度学习是美国特有的产物，但是我们可以看到，深度学习领域的这些明星级的专家，他们都不是美国人。当然许多人他们现在在为硅谷的公司工作，但是他们实际上并不是出生于美国。在我看来，这个问题很好解释，因为美国他们在符号这一块，还是更加的流行，更加的占上风。
我们现在生活的这个时代，人机对话非常盛行。图片识别的技术也日新月异，越来越准确。2012年，神经网络学会了去识别猫，但是请大家注意一下，当时他们是一共用了16000个处理器才完成的这个任务。这也是现在人工智能的一个奥秘所在，大家可以看一下下面的这个GPU，这么小的一个体积，但是性能是非常强大的。
现在机器翻译的质量也是越来越高，所以现在许多大公司都向人工智能的初创公司进行投资。AI的初创公司的估价现在都很高。去年有一个很大的新闻，就是一个叫阿尔法狗的软件打败了人类的围棋大师。虽然这并不是第一次机器打败人类，但是因为这件事是由谷歌下面的一个公司做的，所以有很多的媒体对此进行了大篇幅的报道。前面我列举的这些，原来人机大战的时候取得的一些成就，后面就是2016年媒体所报道的这一场比赛。
因为现在AI的性能真的是很强大，有许多人对于AI心有忌惮。比如说有个人在旧金山成立了一个组织，希望可以将AI用到有益的地位，而不是对人类有害的地方。机器人也取得了同样的进步，甚至人工智能也涉及到了艺术领域。去年有一个非常著名的神经网络的艺术创作者，就是展出了一些人工智能化的一些画。神经网络首先学会了人类艺术家的画风，你给它任何一个图片，都可以转化成这个风格的图画。
以上这些成果的确也令人叹为观止，我也很理解为什么人们对于人工智能有一些恐惧。但是接下来让我们看一下现实中人工智能的一些真实的用处。
我们现在经常说机器人和无人驾驶汽车，但是他们只能在结构化程度非常高下进行工作。我们必须制造一个环境，明确的告诉他们什么可以做，什么不可以做。在那样的环境中，即使智商很低的人也可以开车。所以在那样结构化程度很高的环境中，汽车也可以自己驾驶，就是无人驾驶。能做到这一点的秘诀在于结构化环境，无人驾驶汽车在一些美国的城市或者是拉丁美洲很难去成为现实，因为环境特别的混乱。机器能识别一只猫，让人觉得特别的印象深刻。但是别忘了任何一只老鼠也可以识别猫。老鼠也并不需要16000台电脑的帮助去识别一只猫。
阿尔法狗取得的成绩非常令人惊叹，但是也看一下背后所支持的那些技术。它有一个很庞大的数据集，里面包含了15万场比赛。而且很重要的一个事实就是机器强大的运算能力。阿尔法狗只可以干一件事情，就是下围棋。我做了一个非常简单的运算，阿尔法狗需要消耗440千瓦的能量才能完成一件事情。人类的大脑只需要用20瓦的能量。也许阿尔法狗真的是让人非常的惊讶，但是440千瓦的能量，你看一下旁边的普通的人，20瓦，究竟谁更加的智能？
还有一个很重要的事实，就是神经智能只有在很大的数据集的前提下才可以工作。我做了一个这样的数据的列举，这些是神经网络背后的数据级的量级。如果说你读到一个新人说神经网络取得了什么样的进步，你一定要注意在这个成就取得的许多年前，肯定有人已经建立了一个相关的庞大数据集。有人就建立了这个逻辑数据集，希望神经网络可以去学习。
大家别忘了，神经网络是依靠计算机的速度越来越快而实现的，如果说计算机的发展终止了以后，神经网络将去往何处呢？下场将如何呢？在这个过程中要看到人工智能的有限。
接下来我带大家看一下非人类智能的发展。我觉得我们周围充满了非人工智能。我说的不是上帝，我说的是动物。我们以蝙蝠为例，它可以在黑暗中飞行，也可以躲避物体，还可以捕捉昆虫，甚至是可以倒挂在天花板上。你能做到这一点吗？这就是非人类智能，听起来吓人吗？至少我听起来不害怕。
实际上我们发明了很多物品，可以做到人类不能做的事情。我最喜欢举的一个例子就是钟表。钟表发明于1000年以前，可以干一件人类不能干的事情。你也可以举一些例子，还有很多这样的例子，机器可以做到人类不能做的事情。人们害怕机器人，因为在好莱坞的电影中，机器人都是来势汹汹，把人类消灭掉。下一次你坐飞机的时候，一定要自己提醒一下自己，飞机就是机器人。现在天空上就有成千上万架飞机在飞行，它并没有杀死任何一个人。
上面所说的这些其实就是想大家知道，人工智能并不可怕，只是一种技术，是有进步，但是也有自己的局限性。我们需要机器吗？当然，答案是肯定的。我们现在在生活中就有这些机器人可以帮我们做一些简单的工作。他们并不会伤害别人，他们可以做一些简单的事情，但是对人来说是非常有用的。
现在也有一些家用机器人活跃在厨房中，但是更重要的是一些工业用的机器人，是在工厂中。工厂就是一个机器人用处的很好的例子，因为现在的工业机器人实际上性能是非常的精密，非常复杂的。为什么呢？因为工厂拥有结构化程度很高的环境，这个图片中的就是亚马逊的Kiva机器人，他们是智能的吗？当然了。但是在这个工厂中没有孩子在四处跑跑去的去玩耍。这个环境是结构化程度非常高的。很多国家，比如说日本、欧洲，他们现在人口老龄化的问题越来越突出，他们需要机器人的帮助。机器人就可以解决这个问题。机器人也可以从事一些危险的工作，这是我最喜欢的机器人的应用的场景，就是医疗方面的，他非常的有用。
有一次我去采访飞利浦的时候，飞利浦的健康中心告诉我，每一年有1350亿个医疗图像产生。你知道现在的医疗图像拍的时候只是针对一个问题，而且只有一个医生能看到这个图像。可能这个图像中也包含了一些其他的医生没有发现的一些问题。医疗的人工智能可以每一天同时看1350亿个图像，拍这个片子是因为可能有人在胸腔里有一些什么样的问题，也有可能这个图像中也反映了这个人可能有心脏的问题，我下面想告诉大家两个最新的医疗方面的AI的进展。斯坦福大学最近开发了一个可以诊断皮肤癌的应用，诊断的精确率跟一个皮肤癌专家的准确率是一样的。这一周在英国也开发了一个神经网络，是可以发现医疗图像中的心脏病。每一年有两千万人因为心脏病而离开这个世界。这个神经网络就可以很大的预防这样的疾病。
我们需要人工智能，我们需要机器人，人工智能还是有很大的局限性。前面的这个PPT说了很多的研究的课题，但是下面的这个就是其中的一个，关系到常识的问题，我不能相信没有常识的机器，这张图片中有什么不妥之处吗？没有常识的机器肯定就没有任何的结论，就会识别这是什么，那是什么。常识是非常重要的，我们每一天都用到常识。我们今天举的案例是非常近期的案例，人是不需要读大学，不需要有学位就可以都有常识的。
这个是去年在英国发生的一件事，当时警方的直升机在天空中飞行，在追捕盗贼。地面上有一些孩子想帮助警方。孩子在面上不能向直升机喊话，但是又想帮助警察，他们怎么做才能让警察知道逃犯往哪个方向跑呢？他们组成了一个人肉的箭头。没有人教这些孩子，他们就是自己想到了这个办法，他们组成了一个箭头，去告诉警察，盗贼往哪个方向跑了。我们现今的时代，真的是生活处处可以看到机器，机器人已经来到了。我的观点是我们需要人工智能，而且这个人工智能所打造的社会将会为我们创造现在无法想到的工作机会，所以不用害怕机器人的到来。
（以上为创客猫现场报道，如有转载请注明真实来源）返回搜狐，查看更多
人工智能在日常生活中的12个例子
在下面的文章中，您可以查看我们日常生活中出现的12个人工智能示例。
人工智能(AI)越来越受欢迎，不难看出原因。人工智能有可能以多种不同的方式应用，从烹饪到医疗保健。
虽然人工智能在今天可能是一个流行词，但在明天，它可能会成为我们日常生活的标准一部分。事实上，它已经在这里了。
1.自动驾驶汽车
他们通过使用大量传感器数据、学习如何处理交通和做出实时决策来工作并继续前进。这些汽车也被称为自动驾驶汽车，使用人工智能技术和机器学习来移动，而乘客无需随时控制。
2.智能助手
让我们从真正无处不在的东西开始——智能数字助理。在这里，我们谈论的是Siri、GoogleAssistant、Alexa和Cortana。
我们将它们包含在我们的列表中是因为它们基本上可以倾听然后响应您的命令，将它们转化为行动。
所以，你打开Siri，给她一个命令，比如“给朋友打电话”，她会分析你所说的话，筛选出围绕你讲话的所有背景噪音，解释你的命令，然后实际执行，这一切只需要几个秒。
这里最好的部分是这些助手变得越来越聪明，改进了我们上面提到的命令过程的每个阶段。您不必像几年前那样对命令进行具体化。
此外，虚拟助手在从你的实际命令中过滤无用的背景噪音方面变得越来越好。3.微软项目InnerEye
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
4.抄袭
大学生的(或者是教授的)？)噩梦。无论你是内容经理还是给论文评分的老师，你都有同样的问题——互联网让抄袭变得更容易。
那里有几乎无限量的信息和数据，不太谨慎的学生和员工很容易利用这一点。
事实上，没有人能够将某人的文章与所有的数据进行比较和对比。人工智能是一种完全不同的东西。
它们可以筛选数量惊人的信息，与相关文本进行比较，看是否有匹配。
此外，由于这一领域的进步和发展，一些工具实际上可以检查外语来源，以及图像和音频。
5.推荐
你可能已经注意到，某些平台上的媒体推荐越来越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三个例子。这要感谢人工智能和机器学习。
我们提到的三个平台都考虑了你已经看到和喜欢的内容。这是容易的部分。然后，他们将其与成千上万的媒体进行比较和对比。他们主要从您提供的数据中学习，然后使用自己的数据库为您提供最适合您需要的内容。
让我们为YouTube简化这个过程，只是作为一个例子。
该平台使用标签等数据，年龄或性别等人口统计数据，以及消费者使用其他媒体的相同数据。然后，它混合和匹配，给你建议。
6.银行业务
如今，许多较大的银行都给你提供了通过智能手机存入支票的选项。你不用真的走到银行，只需轻点几下就可以了。
除了通过手机访问银行账户的明显安全措施外，支票还需要你的签名。
现在银行使用AIs和机器学习软件来读取你的笔迹，与你之前给银行的签名进行比较，并安全地使用它来批准一张支票。
总的来说，机器学习和人工智能技术加快了银行软件完成的大多数操作。这一切都有助于更高效地执行任务，减少等待时间和成本。
7.信用和欺诈
既然我们谈到了银行业，那就让我们稍微谈一下欺诈。银行每天处理大量的交易。追踪所有这些，分析，对一个普通人来说是不可能的。
此外，欺诈交易的形式每天都在变化。有了人工智能和机器学习算法，你可以在一秒钟内分析成千上万的交易。此外，您还可以让他们学习，弄清楚有问题的事务可能是什么样子，并为未来的问题做好准备。
接下来，无论何时你申请贷款或者申请信用卡，银行都需要检查你的申请。
考虑到多种因素，比如你的信用评分，你的金融历史，所有这些现在都可以通过软件来处理。这缩短了审批等待时间，降低了出错率。
8.聊天机器人
许多企业正在使用人工智能，特别是聊天机器人，作为他们的客户与他们互动的方式。
聊天机器人通常被用作公司的客户服务选项，这些公司在任何给定时间都没有足够的员工来回答问题或回应询问。
通过使用聊天机器人，这些公司可以在从客户那里获得重要信息的同时，将员工的时间腾出来做其他事情。
在交通拥挤的时候，像黑色星期五或网络星期一，这些是天赐之物。它们可以让你的公司免于被问题淹没，让你更好地为客户服务。
9.让您远离垃圾邮件
现在，我们都应该感谢垃圾邮件过滤器。
典型的垃圾邮件过滤器有许多规则和算法，可以最大限度地减少垃圾邮件的数量。这不仅能让你免受烦人的广告和尼日利亚王子的骚扰，还能帮助你抵御信用卡欺诈、身份盗窃和恶意软件。
现在，让一个好的垃圾邮件过滤器有效的是运行它的人工智能。过滤器背后的AI使用电子邮件元数据；它关注特定的单词或短语，它关注一些信号，所有这些都是为了过滤掉垃圾邮件。
10.视频摘要
这种日常人工智能在网飞变得非常流行。
也就是说，你可能已经注意到，网站和某些流媒体应用程序上的许多缩略图已经被短视频取代。这变得如此流行的一个主要原因是人工智能和机器学习。
人工智能会为你做这些，而不是让编辑们花费数百个小时来缩短、过滤和切割较长的视频，变成三秒钟的视频。它分析数百小时的内容，然后成功地将其总结成一小段媒体。
11.食谱和烹饪
人工智能在更多意想不到的领域也有潜力，比如烹饪。
一家名为Rasa的公司开发了一种人工智能系统，该系统可以分析食物，然后根据您冰箱和储藏室中的食物推荐食谱。对于喜欢烹饪但又不想花太多时间提前计划膳食的人来说，这种类型的人工智能是一种很好的方式。
12.人脸识别
关于人工智能和机器学习，如果我们可以说一件事，那就是它们使他们接触到的每一项技术都更加有效和强大。面部识别也不例外。现在有许多应用程序使用人工智能来满足他们的面部识别需求。例如，Snapchat使用AI技术通过实际识别呈现为人脸的视觉信息来应用面部过滤器。
Facebook现在可以识别特定照片中的面孔，并邀请人们标记自己或他们的朋友。
而且，当然，考虑用你的脸解锁你的手机。好吧，它需要人工智能和机器学习才能发挥作用。
让我们以AppleFaceID为例。当你设置它的时候，它会扫描你的脸，然后在上面放大约3万个DoS。它使用这些圆点作为标记，帮助它从多个不同的角度识别你的脸。
这使您可以在许多不同的情况和照明环境中用脸部解锁手机，同时防止其他人做同样的事情。
结论
未来就是现在。人工智能技术只会继续发展、壮大，并对每个行业和我们日常生活的几乎每个方面变得越来越重要。如果以上例子是可信的，这只是个时间问题。
未来，人工智能将继续发展，并出现在我们生活的新领域。随着更多创新应用的问世，我们将看到更多人工智能让我们的生活变得更轻松、更有效率的方式！