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）
人工智能常见算法简介
人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？
一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning）四大类。
常见的监督学习算法包含以下几类：（1）人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（BoltzmannMachine）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）、Hopfield网络（hopfieldNetwork）、多层感知器（MultilyerPerceptron）、径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork，RBFN）、受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine）、回归神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、自组织映射（Self-organizingMap，SOM）、尖峰神经网络（SpikingNeuralNetwork）等。（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（NaiveBayes）、高斯贝叶斯（GaussianNaiveBayes）、多项朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes）、平均-依赖性评估（AveragedOne-DependenceEstimators，AODE）贝叶斯信念网络（BayesianBeliefNetwork，BBN）、贝叶斯网络（BayesianNetwork，BN）等。（3）决策树（DecisionTree）类：分类和回归树（ClassificationandRegressionTree，CART）、迭代Dichotomiser3（IterativeDichotomiser3，ID3）,C4.5算法（C4.5Algorithm）、C5.0算法（C5.0Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squaredAutomaticInteractionDetection，CHAID）、决策残端（DecisionStump）、ID3算法（ID3Algorithm）、随机森林（RandomForest）、SLIQ（SupervisedLearninginQuest）等。（4）线性分类器（LinearClassifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’sLinearDiscriminant）线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）、多项逻辑回归（MultionmialLogisticRegression）、朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）、感知（Perception）、支持向量机（SupportVectorMachine）等。
常见的无监督学习类算法包括：（1）人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）类：生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN），前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）、逻辑学习机（LogicLearningMachine）、自组织映射（Self-organizingMap）等。（2）关联规则学习（AssociationRuleLearning）类：先验算法（AprioriAlgorithm）、Eclat算法（EclatAlgorithm）、FP-Growth算法等。（3）分层聚类算法（HierarchicalClustering）：单连锁聚类（Single-linkageClustering），概念聚类（ConceptualClustering）等。（4）聚类分析（Clusteranalysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（FuzzyClustering）、K-means算法、K均值聚类（K-meansClustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。（5）异常检测（Anomalydetection）类：K最邻近（K-nearestNeighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（LocalOutlierFactor，LOF）等。
常见的半监督学习类算法包含：生成模型（GenerativeModels）、低密度分离（Low-densitySeparation）、基于图形的方法（Graph-basedMethods）、联合训练（Co-training）等。
常见的强化学习类算法包含：Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（DeepQNetwork）、策略梯度算法（PolicyGradients）、基于模型强化学习（ModelBasedRL）、时序差分学习（TemporalDifferentLearning）等。
常见的深度学习类算法包含：深度信念网络（DeepBeliefMachines）、深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks）、深度递归神经网络（DeepRecurrentNeuralNetwork）、分层时间记忆（HierarchicalTemporalMemory，HTM）、深度波尔兹曼机（DeepBoltzmannMachine，DBM）、栈式自动编码器（StackedAutoencoder）、生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）等。
二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-classClassification）、多分类算法（Multi-classClassification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（AnomalyDetection）五种。1.二分类（Two-classClassification）（1）二分类支持向量机（Two-classSVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。（2）二分类平均感知器（Two-classAveragePerceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（3）二分类逻辑回归（Two-classLogisticRegression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（4）二分类贝叶斯点机（Two-classBayesPointMachine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-classDecisionForest）：适用于训练时间短、精准的场景。（6）二分类提升决策树（Two-classBoostedDecisionTree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景（7）二分类决策丛林（Two-classDecisionJungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。（8）二分类局部深度支持向量机（Two-classLocallyDeepSVM）：适用于数据特征较多的场景。（9）二分类神经网络（Two-classNeuralNetwork）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
解决多分类问题通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。常用的算法：（1）多分类逻辑回归（MulticlassLogisticRegression）：适用训练时间短、线性模型的场景。（2）多分类神经网络（MulticlassNeuralNetwork）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（3）多分类决策森林（MulticlassDecisionForest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。（4）多分类决策丛林（MulticlassDecisionJungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。（5）“一对多”多分类（One-vs-allMulticlass）：取决于二分类器效果。
回归回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有：（1）排序回归（OrdinalRegression）：适用于对数据进行分类排序的场景。（2）泊松回归（PoissionRegression）：适用于预测事件次数的场景。（3）快速森林分位数回归（FastForestQuantileRegression）：适用于预测分布的场景。（4）线性回归（LinearRegression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）贝叶斯线性回归（BayesianLinearRegression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。（6）神经网络回归（NeuralNetworkRegression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。（7）决策森林回归（DecisionForestRegression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。（8）提升决策树回归（BoostedDecisionTreeRegression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。
聚类聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。（1）层次聚类（HierarchicalClustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。（3）模糊聚类FCM算法（FuzzyC-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。（4）SOM神经网络（Self-organizingFeatureMap，SOM）：适用于运行时间较长的场景。异常检测异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：（1）一分类支持向量机（One-classSVM）：适用于数据特征较多的场景。（2）基于PCA的异常检测（PCA-basedAnomalyDetection）：适用于训练时间短的场景。
常见的迁移学习类算法包含：归纳式迁移学习（InductiveTransferLearning）、直推式迁移学习（TransductiveTransferLearning）、无监督式迁移学习（UnsupervisedTransferLearning）、传递式迁移学习（TransitiveTransferLearning）等。
算法的适用场景：需要考虑的因素有：（1）数据量的大小、数据质量和数据本身的特点（2）机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么？（3）可以接受的计算时间是什么？（4）算法精度要求有多高？
有了算法，有了被训练的数据（经过预处理过的数据），那么多次训练（考验计算能力的时候到了）后，经过模型评估和算法人员调参后，会获得训练模型。当新的数据输入后，那么我们的训练模型就会给出结果。业务要求的最基础的功能就算实现了。
互联网产品自动化运维是趋势，因为互联网需要快速响应的特性，决定了我们对问题要快速响应、快速修复。人工智能产品也不例外。AI+自动化运维是如何工作的呢？
参考：《人工智能产品经理–AI时代PM修炼手册》作者：张竞宇