人工智能时代学生如何学习
韩国围棋世界冠军李世石被人工智能打败后，很多人开始担心，人类如何抗衡人工智能。诺贝尔文学奖获得者莫言在回答高中生的提问“人工智能对世界的影响”时，幽默地说：“你们要好好学习，未来还是你们的，不是机器人的。”
“学习”的确是人们面对人工智能首先要采取的姿态。
人工智能等数字科技重塑人脑
“在计算机擅长的领域中，人类绞尽脑汁来战胜人工智能是不明智的。与其在这个领域中和机器较劲，不如把精力放在自己擅长的领域，比如创造与想象。充分发挥自己的专长，并且利用好机器的专长，岂不是更加美好？”华东师范大学教授祝智庭说。
德国波鸿市鲁尔大学的一项研究表明，大脑在学习新东西以后的3个小时内便会改变结构。人工智能支持的个性学习、协同学习、体验学习和探究学习等学习方式，对脑结构的改变会更加明显。特别是人工智能支持的深度体验与探究学习，会多方面深度激活不同脑神经区域，也就是说人类的大脑正不断地被智能科技重新塑造。
“当人工智能帮助人类处理规则确定性、动作机械性、过程重复性的日常事务后，人们将会有更多的时间和精力去处理富有情感性和创造性的活动。”祝智庭说。
那么，被人工智能重塑的大脑应该学习什么以迎接新生活呢？
“在人工智能时代，在更‘黑’的‘黑科技’时代，人怎么活着、为什么学习、怎样学习等，才是更本质的问题。”北京景山学校计算机教师吴俊杰说。新的时代，又重复起古老的命题，认识你自己，认识个人与社会的关系，即认识群体。
清华大学数学系教授、清华大学附中校长王殿军认为，在学校引入人工智能，让孩子通过研究机器人更好地理解智能和人类自身，让孩子学会如何和机器人打交道。
“从‘认识你自己’出发，学生要学会提高自我效能感。否则，在人工智能时代，你很容易被机器‘饲养’起来。所以要把自己的天赋发挥出来，在不断的正反馈中，创新成瘾。”吴俊杰说，“从‘认识群体’出发，学生要学会适应和热爱群体化创新。在人工智能时代，特别需要通过群体化方式去共同解决一些问题。”
人工智能时代需转换学习方式
我国“863超脑计划”在开发高考机器人，期望到2020年能够达到清华、北大考生的水平。在祝智庭看来，这是随着人工智能深度学习技术的发展，教育技术正在出现的第六种范式——机器自主学习。其他5种范式包括计算机辅助教学、智能教学系统、Logo-as-Latin（让儿童用LOGO语言来教计算机，以此发展儿童思维能力）、计算机支持的协作学习（CSCL）和新出现的个性化适性学习。
“到了那时，人们才会清醒地意识到，既然基于算法的机器人能够轻易超越人的逻辑思维能力，教育为什么不让学生转向审辩思维、创造思维发展呢？高考为什么不多用一些面向本真问题解决的综合能力测试题呢？这是技术促进教育变革的真正意义所在。”祝智庭说。
清华大学附小五年级的穆子雯最近在老师指导下完成了一项北京地铁空间中PM2.5及PM10的调查研究，起因是重度雾霾使她连续3天都要戴口罩。2017年7月至10月，她选择西直门、西单等7个典型车站，测试晴天、雾霾、大风和下雨等典型天气下的PM2.5和PM10的数值，积累了数百组、上千个数据，对地铁公司提出了绿色出行的建议。像穆子雯这样的学习方式，正是在人工智能背景下比较典型的学习方式。
吴俊杰认为，按照现代学习理论，根据学习中智能匹配的不同方式，可以分为基于问题的学习、基于项目的学习和基于产品的学习三种形式。
“基于问题的学习，倾向于产生知识。它适合所有学校已知的科目，主要是在校园里解决的。基于项目的学习产生的是一个方案，一定要有甲方、乙方，可以超越校园，更加接近真实生活。还有一种新的学习模式叫基于产品的学习，这种学习更倾向于真实的环境，从使用产品到设计产品，甚至将产品转化成全人类的共同财富。基于产品的学习在现在流行的创客教育中慢慢流行开来，教育不仅引导大家适应现在的生活，而且号召我们主动构建未来的生活。”
人工智能创造新的学习文化
在北京景山学校初一年级的计算机课上，学生李雨嘉演示了自己编程设计的爱心卡，按下爱心卡的一个按键，可以显示自己的名字；按两下，可以显示好朋友的名字；按三下，可以显示一颗爱心。
这样的编程看似简单，却是未来社会常见的甚至是必需的技能，编程语言可能成为人类必须掌握的新语言。“人工智能时代，需要掀起一场‘新识字运动’，所有人都要学会重新学会‘写字’，这场运动的主角是编程、创客、机器人。”吴俊杰说。只有这样，人工智能才会为人类开创一种新的文明形态。
这是迥异于传统语言文字的“语言”，代表着学习形态的变化，代表着一种新的学习文化。
南京大学教授桑新民自20世纪90年代就开始在课堂教学中研究信息时代学习理论与技术，他认为人工智能对教育的价值，正在于不断替代师生的低水平重复性教学活动，让课堂充满生命活力。这种对教育的挑战，恰恰是教育的福音和教育的未来。
这种新的学习文化，具有丰富的内涵。在祝智庭看来，人工智能使得学习者可以在任何时间、任何地点通过多种渠道接入学习，获取知识不再局限于学校教育阶段。此外，人工智能使得认知不仅发生在头脑中，还发生在人与智能工具的交互过程中。在教育关系方面，人工智能打破了教育的知识传播平衡，加强了“以学生为中心”的关系。而虚拟导师、虚拟学伴、虚拟团队、虚拟教练、虚拟班友等，是对人脑智能的延伸、强化和补充，改变了以往学习主体之间、学习主体与环境之间的交互作用，改变了学习生态。“但是无论如何变化，教育发展的总趋向是让学生从学会到会学与会创。”祝智庭说。
在这种新的学习文化中，教师也变了一个样。未来，教师不可能被人工智能所取代。但祝智庭认为，教师角色必须转变，从知识传播者变为学习促进者；教师的能力结构也必须改变，不懂技术的教师将被懂技术的教师所替代；人与机器之间必须合理分工、协同工作。
“君子不器。不要把自己变成一个物品，变成一个工具，变成一个只有一样功能的人。人工智能时代帮助教师变成智者。”吴俊杰说。
学生也同样如此。（本报记者杨桂青）
人工智能的十大应用
导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。
作者：王健宗何安珣李泽远
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
01 无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。
2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。
2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。
近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。
但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。
02 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他；
2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。
03机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
04声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。
05智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。
智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
06智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定（征求意见稿）》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。
07智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术（TextToSpeech，TTS）技术。
在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
08个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
09医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10 图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。
何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。
李泽远，某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。
本文摘编自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版方授权发布。
延伸阅读《金融智能》
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推荐语：这是一部讲解如何用AI技术解决银行、保险、证券行业的核心痛点并帮助它们实现数智化转型的著作。作者从金融智能一线从业者的视角，深入剖析了传统金融行业的痛点与局限，以及金融智能的特点与优势，阐明了人工智能等技术在金融业的必要性，并针对金融智能在银行、保险和证券业的诸多应用场景，给出了具体解决方案。
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