人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。
人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。
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术语
人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。
在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)。在继续之前，让我们先了解这些。
机器学习(ML)涉及通过大数据为例向机器教学有关重要概念的知识，大数据需要被构造(以机器语言)以便机器理解。这些都是通过向他们提供正确的算法来完成的。
深度学习(DeepLearning)比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许自动翻译人类语言数据，并使两个使用不同语言的实体(计算机和人类)进行交互。
现在您已经掌握了术语，让我们深入研究人工智能的示例及其工作方式。
8个人工智能的例子
以下列出了您每天可能会遇到的八个人工智能示例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1.谷歌地图和打车应用
地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。
通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该应用程序已被教会理解和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于AI的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，通过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时，它都是这样工作的。
2.人脸检测与识别
当我们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智能的两个应用，现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。
这是如何运作的?
智能机器经常匹配，有时甚至超越的能力。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)在允许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
同样，优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常，我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制算法提供数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列，以获得最佳用户体验。
由于搜索引擎由代码组成，因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后，机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5.聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如，是/否问题)。他们可以回答需要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智能的另一个例子，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正，以确保最大的客户满意度。
6.数字助理
当我们全力以赴时，我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类语言，并集成了高级NLP和ML。他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。他们具有自适应能力，可以分析您的喜好、时间表和习惯。这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类快。通过他们以不同语言识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。这些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智能的一个很好的例子，它也能够理解用户产生共鸣的内容并向他们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们通过自动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并自动清除垃圾邮件或不需要的邮件。智能回复是用户可以享受的另一个功能。
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智能通过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8.电子支付
银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。
通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如，算法知道用户X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时，系统会立即提醒用户X。
总结
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源，而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。
人工智能在日常生活中的十大应用
随着经济和社会发展，技术变得越来越复杂，用人工智能来提升决策效率极大地减轻了人类的负担。因此，世界经济论坛将人工智能描述为第四次工业革命的关键驱动力。
在新冠肺炎疫苗开发过程中，人工智能发挥了关键作用。但你可能还没有意识到，很多习以为常的事物同样依赖人工智能。从过滤垃圾邮件到帮助火车准点运行，日常生活的背后随处可见人工智能的影子。
下面编者将为大家盘点日常生活中常见的十大AI应用。
1.电子邮件
一般来说，电子邮件供应商会使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全球77%的电子邮件都是垃圾邮件，这是非常有效的。谷歌表示，只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。此外，电子邮件营销人员会利用人工智能追踪谁在何时打开邮件，以及他们对此如何回应。谷歌的AI工具会在云存储中读取文档，以便将最合适的材料呈现给用户。不过也有人因此质疑，通过阅读内容来瞄准广告的算法正在侵犯我们的隐私。
2.手机
人工智能将智能手机上的许多功能都自动化了，从文本常用关联词到声控个人助理都是非常典型的例子。甚至于手机屏幕适应周遭光线的方式、电池寿命的优化等等也取决于人工智能。但也有一些批评人士担心这其中隐藏的风险。比如，无论你是否在打电话，声控助理都会学习并试图理解你说的所有话，不管目的是否是否善意，这就为监视监听创造了机会。
3.银行
在世界各地，网上银行极为普遍，基于人工智能的应用也屡见不鲜：客服接待、核验用户身份、打击欺诈、评估客人信誉并据此做出贷款决定等等。
人工智能可以监控交易，人工智能聊天机器人可以回答你与账户相关的问题。在SAS研究所最近的一项调查中，超过三分之二的银行表示，它们使用人工智能聊天机器人，近63%的银行表示，它们使用人工智能进行欺诈检测。
4.医学
要拍x光片吗?很多人脑海中浮现的画面是：临床医生穿着白大褂进行研究诊断。但现在可以暂时想象一下另外一种可能：最初的分析由人工智能算法完成。事实上，AI非常擅长诊断问题。在一次用胸透检测癌症的实验中，一种名为DLAD的人工智能算法击败了18名医生中的17名。
此外，与银行业一样，聊天机器人也被部署在医疗保健领域，用于与患者沟通。比如预约，甚至作为医生的虚拟助手。
然而，批评人士表示人工智能诊断不能成为一个完全不透明的“黑匣子”。人工智能也有误判的可能。医生需要知道它们是如何工作的才能信任它们。此外这也涉及到隐私、数据保护和公平的问题。
5.自动驾驶
人工智能是迈向自动驾驶汽车的核心。在新冠疫情影响下，自动驾驶技术开始加速发展，“无人接触”的快递物流服务就是其目标之一，中国现在就有一支“机器人出租车”车队在上海运营。但是自动驾驶的安全问题依然悬而未决。在过往发生的事故中，因自动驾驶汽车造成的伤亡至今令人心有余悸。另外关于事故的追责和伦理问题，目前也存在争议。
6.火车和飞机
传统的轨道胖的铁路信号正在被由AI驱动的驾驶室信号系统所取代，这种系统可以自动控制列车。欧洲列车控制系统允许更多列车使用同一段轨道，同时保持列车之间的安全距离。
迄今为止，人工智能在飞机控制方面的应用仅限于无人机，尽管使用人工智能导航的“飞的”(空中出租车)已经进行了飞行测试。专家表示，当前，相比AI，人类还是更擅长驾驶飞机，但人工智能被广泛应用于航线规划、时刻表优化和预订管理。
7.拼车和旅行应用程序
拼车应用利用人工智能来解决司机和乘客之间的需求冲突。后者想要立即乘车，而司机看重的是他们可以选择工作时间的自由。学习了这些模式的交互方式后，人工智能可以协调双方需求，实现双赢。
旅游应用程序使用人工智能进行个性化推荐，因为算法会了解用户的偏好。酒店搜索引擎Trivago甚至购买了一个人工智能平台，该平台可以根据用户的社交媒体点赞倾向来定制搜索结果。
8.社交媒体
在使用社交媒体时，你可能会常常惊讶于它对你的“了如指掌”。当然，这都取决于人工智能。Facebook的机器学习技术可以识别发布在该平台上的照片中的你的脸，以及日常物品，从而分析你的兴趣和偏好，进而推送内容和广告。
使用领英的求职者也可以从人工智能中受益，人工智能会分析他们的个人资料以及与其他用户的互动情况，来提供工作建议。该平台称，人工智能“与我们所做的一切都交织在一起”。
9.制造业
意外故障是每个生产经理的噩梦。因此，人工智能在监控机器性能方面发挥着关键作用，使维护能够按计划进行，而不是被动进行。专家估计，这将使机器的离线时间减少75%，维修费用减少近三分之一。人工智能还可以预测产品需求的变化，优化生产能力。目前全球约9%的工厂使用人工智能，但德勤表示，93%的公司认为人工智能将是推动该行业增长和创新的关键技术。
10.调节能源供给
风能和太阳能是环保能源，但如果没有风，天空多云会发生什么呢?人工智能技术可以平衡供需，控制热水器等设备，确保它们只在需求低而供应充足时才取电。
谷歌的DeepMind创建了一个人工智能神经网络，它使用天气预报和涡轮机数据进行训练，预测36小时前一个风电场的输出。谷歌表示，通过提高电网的发电量可预测性，它将风能的价值提高了20%。
生活中 人工智能应用场景有哪些
智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。
无人驾驶汽车：特斯拉。
3、智能停车场
智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。
港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。
4、快递。
智能快递分捡系统、智能快递柜。
二、安全系统
1、安防监控
智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。
2、安检识别
智能安检仪：基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型，通过大量的样本学习、训练，自动识别液体、管制刀具、枪支等违禁品并报警，辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别，提升安检速度。
对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断，拥有完全自主知识产权，集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。
三、社会交流
1、识别系统：人脸识别、语音识别、指纹识别。
2、人机互动：图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。
3、智能创作：新闻稿件写作、音乐、绘画。
四、服务系统
1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。
2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务，高速公路交警机器人、收费机器人。
3、智能家居
炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。
五、工业机器人
1、智能检测
人工智能就是神经网络，AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
智能检测识别信息技术，涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术，广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。
智能识别及分析技术的主要应用方向，包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。
2、自动化机器人
工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机，装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。
3、步态识别
步态识别，是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份，其物理基础是每个人不同的生理结构，如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。
目前，银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。
与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较，步态识别最大的好处就是非接触、远距离。
中国现在已经有3000万个摄像机，并且每年增长20%，因此，在安防、安全监控方面大有作为。
当出现远距离、非配合、全视角（只有侧面和背面）、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时，用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。
六、智能围棋手
阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。
2016年3月份，AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战，在科技界和围棋界产生了深远的影响，引爆了人工智能的火花。
2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战，又将人工智能技术推到了普通公众视线中。
七、智能教育
机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。
八、智能视觉
航拍、VR头盔，实时识别出街景视频中的人、自行车、公交车、卡车等。
九、智能穿戴
智能手机、智能眼镜、智能背包。
十、仿真机器人
如果采用仿人通用机器人与自动化设备配合的方式，那么实现高度无人化的难度和成本就会大幅度降低。
如果仿真肌肉、仿真手脚、仿真大脑等技术开发出来了，那么高度无人化社会就会到来，所以AI的另一个重要应用方向就是仿人通用机器人。
如果仿人通用机器人学习了驾驶技术，那么现在的汽车不经任何改动就可以实现无人(机器人)驾驶。返回搜狐，查看更多
人工智能在教育领域中的应用面临哪些问题和挑战
再比如说，可以了解你的学习能力的情况，可以对你的学习负担提供各种监测，当然这个是要遵循伦理，研究伦理的前提下，可以通过对你的数据和你的表情的分析知道你处在疲劳状态，处在轻生状态，这个在研究里面已经在做了，当然这个前提要尊重个人隐私、伦理的前提下，监测学生的上课状态。如果你过分疲劳，对学习效率很低的。
再比如说可以通过人工智能和虚拟现实结合，提供增强性的虚拟探究环境，供学习者进行探究，进行发现，比如再通过一个虚拟环境，可以回到两千年前去发掘那个时代的历史以及历史演化的过程，智能加虚拟现实结合。等等，人工智能可以在学习环境、学习过程上提供非常多的很好的支持。
第三，人工智能可以对学习过程的评价起到非常重要的作用。他可以分析出你在学习过程中对哪些知识掌握的情况，每个知识点上学科能力的情况，你的核心素养的情况，以及你的体质健康发展情况、心理健康发展情况，可以使得我们的教育评价从单一的学科知识的评价到全面的综合性的评价，可以使得我们的评价从以前只是期末一次考试变成过程性的评价，可以嵌入到你的学习过程中，对学习者进行一些评价，而且评价不仅仅是评价你的知识，还可以评价你的问题解决能力方面。
另外，这种评价可以使得老师的工作大幅度减轻。以前我们只是由人工来做各种各样的评分、观察，需要很大的工作量，现在人工智能可以由计算机进行自动测评，比如英语口语测试，现在已经产业化了，都已经实用化了，很多中考、高考的英语考试都是用实际的系统。
另外，英语作文的批改，现在基本上实用化了，在实验室里面，我们的问答题、论述题、作文题，这些主观题的批改，也已经取得了实质性的进步。今后这方面会取得实质性的突破。取得实质性突破以后，我们老师改作业，统计分数，这些工作就会大幅度降低。人工智能会在教育评价上发挥非常重要的作用。
另外，人工智能对教师的工作可以起到非常重要的作用，起到教师助理的作用。比如，智能出题、智能批改、智能阅卷、智能化的辅导，各种评价报告的自动生成，以及针对学生因人而异的给学生提供各种反馈，像现在我们老师面对一个班，可能面对40个-50个学生，他很难，以前很难做到每个学生都给个性化的反馈，因为他的时间精力不允许，他也不可能了解每个孩子的具体情况，但是现在基于人工智能的技术，我们完全可以了解到孩子在学习过程中存在的各种问题，在人工智能的帮助下，可以根据不同的问题，每个学生提供个性化的反馈，实现对学生个性化的支持，做到既具有规模化，又做到个性化，这是我们中国教育现代化2035所追求的目标。
中国教育现代化2035提出，我们要推进兼容个性化和规模化并重的教育。这个时候人工智能可以大幅度提高老师对学生个性化支持的一种能力，降低教师工作过程中的负担。
第五，人工智能还可以在我们的教育决策、教育管理，以及教育公共服务方面，起到非常重要的作用。比如，人工智能可以使得我们的教育公共服务，从面向群体到面向个体，比如政府，要提供教育公共服务，以前只能面对群体来提供，现在有了人工智能以后可以了解学生个性化的需求，通过网络提供个性化的教育公共服务，相比北京市，北京市有一个中学教师开放性辅导计划，这个计划就是我们在支持，在运行。
它的核心工作就是动员了10788个骨干教师常态性的在网上给学生提供一对一的答疑服务，以及直播课的服务，以及问题解答的服务，以及微课共享的服务。在这个过程中，每个学生在学校里面都有个性化的需要，这种个性化的需要以前是政府不解决的，而现在有了大数据，有了人工智能，有了互联网以后，可以使得政府可以购买教师的在线服务，给学生提供个性化内容的服务，使得我们教育公共服务更个性化。
第二，我们有了学习过程中的各种数据，以及我们办学过程之中的数据，可以使得我们的决策不再只是基于我们个体经验，而是有个体的经验加上科学的数据结合，人机结合的决策，可以使得我们的管理，我们现代教育的治理更加科学、更加精准，也更加符合我们现在民众利益主体，参与度越来越高的诉求，可以大幅度提升政府的现代教育治理的功能。
第三，还可以促进教育对各种环境的集成管控，可以实现把一些隐患的问题，在事情还没有发生之前就可以事先进行预测、进行管控。比如，刚才举的例子，校园外的一些不法分子，完全可以通过数据甄别出来，可以在一些事情上没有被发生之前就可以预测。再比如说校园的各种公共设施，如果出现了小的漏洞，小的漏洞完全可以及时通过人工智能技术集成联通以后，集成远程控制，及时发现。不是等小事情酿成大事情再进行补救，从事后补救变成事前监管，事前预警。实际上人工智能在这五个方面都可以发挥很多很多的作用。
主持人刚刚余教授听您在人工智能教育领域方面的应用非常广泛。但是可能很多人跟我有一样担心，人工智能现在在教学领域能发挥这么大的作用，未来会不会真的把老师取代了？和教师之间会存在一种什么样的关系？是合作还是相辅相承？
余胜泉
教师永远不会被取代。因为我们教师是促进人的成长，有两个职能，一个是教书的职能，一个是育人的职能。今后如果只是知识性的讲授，知识性的传授的工作，会越来越多的被人工智能所提高效率，但是完全取代是不可能的。因为人需要人和人之间的沟通，面对面的沟通，这种情感的沟通，和我们面对屏幕的沟通还是有差异的。
人永远不会取代。但是我们很多的讲课的效率，会大幅度提升。另外，教师除了教书以外还有育人，还有解决学生成长过程中的各种问题，这种问题的解决，需要人工智能来增强。教师在教育教学中非常重要的。我觉得教师和人工智能的关系，是一个相互赋能、相互增强的关系。
相互赋能是什么意思？教师的智慧会越来越多的转化为规则性的东西，使得人工智能具有教师的能力，把老师的个体智慧或者集体智慧转化为人工智能的能力，把人工变成了智能。
另外，人工智能也会赋能教师，教师利用人工智能可以提高，可以使得我们教师提高工作效率，而且能够做到以前做不到的事情，是一个相互赋能、相互增强的关系。人工智能首先是教学效率提高，比如说以前讲测考练，原来需要10个小时完成的事情，可能一两个小时就完成了，针对学生个性化辅导，作业批改。
现在老师一个人带三个班，每天都要改一百多份作业，这一百多份要认真改的话，要两三个小时，工作量非常大。如果今后人工智能发展了，完全可以让人工智能实现批改，实现批改以后可以给出你各种分析报告，每个孩子出现问题是什么地方，给他什么样的改进措施，都给你自动生成。你拿这个报告，可能比老师自己改效率还高，比你自己改还更好地了解孩子。通过这种方式给提高老师的工作效率，把原来需要花很多时间和精力的事情取代掉了。老师有更多的时间，更多的精力关注孩子的成长。心理、身心健康。
另外一方面，人工智能可以增强教师，就是可以使得我们老师做到以前做不到的事情。比如，举一个非常简单的例子，我们有个团队在做一个研究项目叫“AI好老师”，我们孩子在成长过程中，经常遇到各种各样的问题，比如说小的问题，打架、不守纪律、网络成瘾、过分崇拜明星、早恋等等这些问题，这些问题背后都是有教育学、社会学、心理学、生理学的一系列的原因，但是这些原因是很深的，一般的老师很难说把各种知识都很了解，我们很多老师、很多家长面对孩子出现这些问题的时候，总是简单地打骂或者简单的斥责，这样对孩子于事无补。
这个时候，像我们就做了一个项目叫AI好老师，我们建立了0-18岁儿童成长过程中常见的典型的问题知识库，以及每个问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学这方面的原因，以及一些如何干预，对这些问题如何进行干预的优秀教师的案例，我们收集了优秀教师处理这些问题的案例，这样就会形成智能的系统。
只要和那个系统说，我的孩子早恋了，他会问你几个表现，如果你确认之后，他说这可能是早恋，他分析早恋的原因是什么，社会学、心理学的原因是什么，再给出某一个很好的老师处理过这个事情他是怎么和孩子沟通的，他可以把符合教育教学规律的案例，让老师学习。这样可以提高我们老师的育人的能力，提高家长和孩子相处的和谐程度，促进学生身心健康的发展。
再比如体质健康，现在儿童成长过程中的身体体质这些方面的发展越来越重要。除了知识以外，身心健康其实更重要，我们完全可以通过一些智能手环、智能肺活量的工具、智能跳绳工具，以及运动器材，会通过5G加上传感器以后，可以自动采集学生运动过程中的各种数据，把这些数据通过5G传送到云平台以后，就可以限定学生的心率、血氧、运动脉搏各种各样运动参数的常模数据库，有了这个数据库以后，可以对学生的运动知识、运动技能、营养情况、身体发育等这些方面的情况进行进一步的分析，分析可以发现学生在体质健康上存在哪些问题，或者哪一种体质类型，可以给出有针对性的运动处方的方案，也可以发现学生在运动中有哪些优势，从而增强他的优势。
我举这些例子就是想说明，我们很多教育中理想中希望老师能做到的事情，但是由于传统的时间精力以及能力的问题，我们做不到，现在人工智能可以增强我们教师，使得我们教师能够做到这些事情。人工智能和教师是相互赋能、相互增强的关系。
但是，虽然人工智能不会取代老师，但是会使用人工智能的教师会取代不使用人工智能的教师，我们教师还要主动适应互联网、大数据、人工智能时代新的技术的变化、新的技术的变革，不断进一步的学习，善于使用，关注最新的进展，希望老师能够努力把这些东西融入到他的日常教学中，从而提高自己的教学效率。
主持人
刚刚您说了很多人工智能和教师之间的互相赋能、互相增强的关系，随着人工智能的普及或者应用，对教师的压力是不是挺大的？教师之前可能只要备好课、教好学生，关心学生成长，现在要学习更多的人工智能方面的知识。人工智能在人才培养方面，我们是不是现在也是一个非常重要的环节？
余胜泉
人工智能的知识学习有一个渐进的过程，人工智能核心就是智力的自动化，像机械是我们体力的延长一样，人工智能是我们脑力的延长，可以使得我们人能够处理以前无法处理的复杂事情，实际上是提高我们老师的效率，适当的学习这些知识。像我们生活中，比如天天拿着手机录语音，那个复杂吗？不复杂。但是，背后的技术是很复杂的。
但是对于应用来说并不复杂。我们老师对人工智能的学习不要太担心。但是，你刚才提了一个很重要的问题，人工智能人才的培养。确实，人工智能人才的培养是我们国家和整个社会迈向智能时代的一个非常关键的地方。
我觉得，一是面向大众来说，我们要培养了解人工智能，未来会对我们的社会产生哪些影响，了解人工智能在现实生活中有哪些应用，这样理解这个社会的变化，主动拥抱这些变化，这是对非专业的人士。对一些专业人才，我觉得可能我们国家，一个是要加强人工智能的职业教育，在职业教育大力普及人工智能的一些技术，人工智能工程方面的工作。
比如要向使得人工智能的发展，今后数据处理是很重要的能力，数据收集、数据标记、数据关联、数据工程。第二，今后机器学习、机器训练，了解典型的各种机器学习的原理，以及它的训练的技巧、训练的方法。
另外，了解人工智能和各行各业，对各行各业特定的领域知识库的应用，以及应用系统的配置管理，我们要在职业教育里面大力加强人工智能专业的发展，让他能够很好地支持、管理以及推进人工智能在各行各业的应用，使他有序化。
另外，人工智能还要加强研究性人才的培养，大学里面研究性人才的培养。因为人工智能不是一天练成的，是一个信息科技在一个时间段内持续性发展的一个过程，智能爆发。智能爆发的背后是有成千上万研究者的智慧转化为我们生活中可以实际应用的系统，这个时候我觉得，在人工智能领域里面，高校的职责，一个是把我们信息科技，计算机相关专业办好，这是人工智能的基础。
另外，希望有一些有实力的高校多办人工智能的专业，尤其是研究性高校，这是推进技术往前进步的核心动力，需要有精英参与。另外，这个过程中，我们特别要避免计算机教学，或者人工智能教学、人工智能研究，以唯论文为核心，论文很重要，光有论文解决不了问题，一定要以解决实际问题，形成开源的系统。
像国外，计算机科学，很多大学做的那些开源的系统，对这个行业的发展，对这个研究的发展起着非常大的推动作用，但是在我们国家，这种有影响的，寥寥无几，而且不受认可，做一个几百万人用的开源系统可能还不如人家写一篇SCI论文，这是不健康的，因为这些东西最后使得我们纯理论化，对于整个行业、整个产业发展是不利的。
所以我们特别希望在计算机科学的教育，以人工智能的教育，要强调多结合实践，当然不是不发表文章，文章还是要，需要解决重大实际过程中去发文章，而不是为发文章而发文章，要解决重大实践问题，做出能够得到广泛使用，能够推动这个行业往前迈一步的应用系统，这样的话，才使得我们的研究和产业发展能够一步一步往前走。
我现在看到我们在北京市的一些中小学，他们已经开设人工智能课程了。现在在中小学开设人工智能课程，会不会太早了？
我也看到了，现在有很多学校开一些人工智能的课。还有一些企业专门编了中小学的人工智能课程。当然我觉得，在中小学，适当普及人工智能的常识是对的，但是有一些过于急功近利不值得倡导。我看过一套人工智能的教材，从三年级就开始开人工智能，很多词汇术语可能都不清楚，现在给他讲很复杂的知识，这是不合适的。因为这些知识，这个时候去学，同样一个东西理解，可能两三个星期才能明白这个词说什么意思，但是等到成年以后，可能只花两三个小时就能明白这个事情。
所以我不鼓励太多复杂的知识进入到中小学，但是适当的让小孩子理解人工智能对现实社会的变化的影响，了解人脸识别，可以做什么，了解各行各业里面应用的现象，就像我们了解汽车、飞机可以飞的道理。比如同样一个力，我们小学生也要学力的概念，但是只要知道力是相互作用的就可以了，但是到了大学就要了解力和力之间复杂的关系，甚至还要了解宏观的力和微观的力是完全不同的性质。
同样是讲人工智能，你对低年级的时候应该以浅显、形象了解为主，到了那些知识复杂算法还是应该到大学，到研究生阶段再去教比较合适。适当地让学生有一些体验性的活动，以结合信息技术课，寓教于乐，结合信息技术课，尤其是在小学，我不赞成系统开人工智能的课，但是可以让学生有感性的认识、感性的体验性的可以的。
但是概念体系和编程能力，并不见得要那么系统化。但是适当到了初中和高中的时候，结合信息技术课，因为本身信息技术课是有的，结合信息技术课适当渗透人工智能的知识，这是可以的，这是合适的。否则容易超前教学。现在什么东西都要往中小学渗透，中小学的负担太重了。
实际人的心智是有个发展的过程，当心智发展不全的时候，学一个东西花很长时间，抽象思维水平到了一定程度以后，花几个小时就学会了。要提高他到了成年以后的学习能力，小的时候要适当地给他留白，留空。让他不受过重的学习负担的压力。因为过分的学习负担的压力会造成学生学习的厌倦、倦怠，以及泯灭他的好奇心、求知欲，一旦一个孩子成长过程中，没有了好奇心、没有了求知欲，养成了功利性读书的习惯，对于他一辈子的成长都会起着巨大的障碍作用。
真正的杰出的人才都是具有很强的自学能力，很强的自律意识，很强的好奇心、求知欲在这里驱动，是内在驱动的，而不是外在驱动的。外在驱动，环境变化，有外在的驱动力弱了以后，基本就停滞不前，现在过分的学习负担过重，会对小孩子的好奇心、求知欲会起到压制作用，长期来说不好。
主持人
感谢余教授提出的中肯的意见。我们知道余教授所在的北师大未来教育高精尖创新中心是2015年成立的，到现在四年时间了，你们肯定也在致力于人工智能在教育方面的落地和研究，您觉得，通过这四年的努力和研究，有没有发现我们国家人工智能现在在我们教育领域当中会不会存在着一些问题或者挑战？
余胜泉
目前人工智能在实际应用过程中，还存在一些问题，我觉得代表性的可能体现在，一个是目前产业界对人工智能应用的场景过多的关注讲测考练，知识性的教学太多，都在用人工智能提高知识教学的效率，比如都在适应性学习，做题库，经典推荐，当然有一定作用，但是这个是对原来我们教学优势的一种强化，有时候强化的极致以后反而成了一些问题。
用人工智能进行应试教育方面做得比较多。我们其实特别希望人工智能不光是要做应试教育这方面内容，更多的需要人工智能在学生身心健康发展方面，学生体质健康发展方面，降低学生负担方面，帮助我们教育做科学决策方面，发挥更大的作用。应用场景一定要多元化、多样化。
比如我看到过一个美国的公司做的产品，给盲人做了一个智能手环，拿手在书上划，就能把书上的文字变成语音，让盲人也能听到，这种应用非常有价值，我们国家都是在搞知识性教育，原来学生做五道题，再给你做五道题，纯讲测考练的，这样就有点违背我们的教育教学的规律。这是第一个问题。
第二个问题，我觉得，目前人工智能还存在数据的问题。就是人工智能真正要发挥作用，需要有各种各样的学习数据，而且这个数据要贯通形成，有更多的数据才有更多的智能。形象地说，人工智能像汽车，数据就像汽油，没有数据，汽车就跑不起来。这种数据目前还存在着，一个是数据的孤岛，数据隔离的现象，每个系统都有各自的数据，数据没有融会贯通。
第二，数据使用的规范也存在问题。学习过程中的数据，涉及到孩子的隐私，目前隐私伦理在教育数据利用方面还缺乏清晰的规范，我觉得应该有这种清晰的教育数据利用的伦理和规范，尊重儿童身心健康以及个人隐私的前提下，合理利用数据。当然也不是说完全不用，完全不用会扼杀这个产业。一是数据贯通，一个是要遵循数据的伦理和规范。
第三个问题，人工智能还存在着技术上本身还有很大的发展。目前真正大规模使用的，像英语口语考试、英语的学习，以及英语作文的批改，这些方面做得相对成熟一些，智能教学，仪器教学装备有了一些。但是很多我们理想上问题的解决，还有待人工智能技术的进一步的成熟。这种成熟关键在于，一是要把人工智能产业界的技术人员和我们教育体系里面的人员结合在一起，形成交叉融合。
如果纯技术驱动，不懂教育规律，有时候就用技术强化我们教育中的很多违背规律的做法。实际上要在正确的教育思想、教育理念、教育规律下发挥技术所应该发挥的作用，一定要在遵循教育规律下不断地推进我们的技术成熟。这对于人工智能的发展也会起到非常重要的作用。
另外，人工智能还要避免两个极端思想。一种极端思想就是认为人工智能能做一切，什么问题都能解决。唯人工智能论。今后人工智能会取代老师，人工智能会取代学校，这都是比较简单的过分乐观的，像我们接触过原来一些企业界的，未来互联网会消灭学校，走了20多年，学校还很好，不可能的。
人工智能不会取代学校，也不会取代老师，不要过于乐观。另外，也要防止那些过于悲观。有些认为人工智能一点用没有，花架子之类的，也要防止这种过于的悲观。这两个之间要有些平衡，要防止这两个极端的事情。
另外，人工智能在用于一些关键性业务的时候，高利害业务的时候，可能还需要各种保障机制，像前段时间，印度就出了一个事情，印度的高考，由于它的高考阅卷系统出现故障，造成很多孩子都不及格，印度那段时间自杀了十几个，自杀了好多孩子，因为印度的高考是高利害的，和我们二三十年前一考定终身差不多，这也给我们启示。高利害的这些应用一定要慎重。比如说我让人工智能来阅卷，这个阅卷是高利害的，决定一个人的很大利益的。
这个时候我建议应该采用多种原理的技术，因为人工智能同样实现这个东西，可能有不同原理，不同原理的技术，比如我找三个产品来同样做这件事情。如果这三个产品都能够有一致性，这就比较稳定。如果有差异，这个产品好，那个产品差，有分歧的时候，这时候人工介入。这是比较科学的。在高利害的应用领域里面，还需要人机结合的思维方式。这种方式非常重要。
主持人
谢谢。今天非常感谢余教授和大家一起分享人工智能在我们教育领域目前的应用。包括我们未来还需要解决哪些问题，受益匪浅。非常感谢您。感谢大家收看我们今天的节目，下期见。
|来源：人民网
|美编：甄宏莉返回搜狐，查看更多
人工智能的安全问题不容忽视
现在有很多技术可以欺骗人工智能，也有很多人工智能技术被用来欺骗人。在人工智能（AI）时代，安全问题不容忽视。
近几年，人工智能技术在很多领域都取得了初步的成功，无论是图像分类、视频监控领域的目标跟踪，还是自动驾驶、人脸识别、围棋等方面，都取得了非常好的进展。那么，人工智能技术到底安全不安全?事实上，目前的人工智能技术还存在很多问题。
人工智能并不安全
现在有很多技术可以欺骗人工智能，如在图片上加入一些对抗干扰。所谓对抗干扰，就是针对智能判别式模型的缺陷，设计算法精心构造与正常样本差异极小、能使模型错误识别的样本。如图1所示，本来是一幅手枪的图片，如果加入一些对抗干扰，识别结果就会产生错误，模型会识别为不是枪。在人的前面挂一块具有特定图案的牌子，就能使人在视频监控系统中“隐身”(见图2)。在自动驾驶场景下，如果对限速标识牌加一些扰动，就可以误导自动驾驶系统识别成“Stop”(见图3)，显然这在交通上会引起很大的安全隐患。另一方面，人工智能的一些技术现在正在被滥用来欺骗人。例如，利用人工智能生成虚假内容，包括换脸视频、虚假新闻、虚假人脸、虚拟社交账户等。
图1被暴恐检测系统识别成正常图片
图2在智能监控下隐身
图3误导自动驾驶系统
不只在图片和视频领域，在语音识别领域也存在这样的安全隐患。例如，在语音中任意加入非常微小的干扰，语音识别系统也可能会把这段语音识别错。同样，在文本识别领域，只需要改变一个字母就可以使文本内容被错误分类。
除了对抗攻击这种攻击类型外，还有一种叫后门攻击的攻击类型。后门攻击是指向智能识别系统的训练数据安插后门，使其对特定信号敏感，并诱导其产生攻击者指定的错误行为。例如，我们在对机器进行训练时，在某一类的某些样本中插入一个后门模式，如给人的图像加上特定的眼镜作为后门，用一些训练上的技巧让机器人学习到眼镜与某个判断结果(如特定的一个名人)的关联。训练结束后，这个模型针对这样一个人还是能够做出正确的识别，但如果输入另一个人的图片，让他戴上特定的眼镜，他就会被识别成前面那个人。训练的时候，模型里留了一个后门，这同样也是安全隐患。
除了对抗样本、后门外，如果AI技术被滥用，还可能会形成一些新的安全隐患。例如，生成假的内容，但这不全都是人工智能生成的，也有人为生成的。此前，《深圳特区报》报道了深圳最美女孩给残疾乞丐喂饭，感动路人，人民网、新华社各大媒体都有报道。后来，人们深入挖掘，发现这个新闻是人为制造的。现在社交网络上有很多这样的例子，很多所谓的新闻其实是不真实的。一方面，人工智能可以发挥重要作用，可以检测新闻的真假;另一方面，人工智能也可以用来生成虚假内容，用智能算法生成一个根本不存在的人脸。
用人工智能技术生成虚假视频，尤其是使用视频换脸生成某个特定人的视频，有可能对社会稳定甚至国家安全造成威胁。例如，模仿领导人讲话可能就会欺骗社会大众。因此，生成技术是否需要一些鉴别手段或者相应的管理规范，这也是亟须探讨的。例如，生成虚假人脸，建立虚假的社交账户，让它与很多真实的人建立关联关系，甚至形成一些自动对话，看起来好像是一个真实人的账号，实际上完全是虚拟生成的。这样的情况该如何管理还需要我们进一步探索和研究。
人工智能安全隐患的技术剖析
针对AI的安全隐患，要找到防御的方法，首先要了解产生安全隐患的技术。以对抗样本生成为例，其主要分为2类：一类是白盒场景下对抗样本生成;另一类为黑盒场景下对抗样本生成。白盒场景的模型参数完全已知，可以访问模型中所有的参数，这个情况下攻击就会变得相对容易一些，只需要评估信息变化的方向对模型输出的影响，找到灵敏度最高的方向，相应地做出一些扰动干扰，就可以完成对模型的攻击。黑盒场景下攻击则相对较难，大部分实际情况下都是黑盒场景，我们依然可以对模型远程访问，输入样本，拿到检测结果，但无法获得模型里的参数。
现阶段的黑盒攻击可大致分为3类。第一类是基于迁移性的攻击方法，攻击者可以利用目标模型的输入信息和输出信息，训练出一个替换模型模拟目标模型的决策边界，并在替换模型中利用白盒攻击方法生成对抗样本，最后利用对抗样本的迁移性完成对目标模型的攻击。第二类是基于梯度估计的攻击方法，攻击者可以利用有限差分以及自然进化策略等方式来估计梯度信息，同时结合白盒攻击方法生成对抗样本。在自然进化策略中，攻击者可以以多个随机分布的单位向量作为搜索方向，并在这些搜索方向下最大化对抗目标的期望值。第三类是基于决策边界的攻击方法，通过启发式搜索策略搜索决策边界，再沿决策边界不断搜索距离原样本更近的对抗样本。
有攻击就有防御，针对对抗样本的检测，目前主要有3种手段。第一种，通过训练二分类器去分类样本是否受到干扰，但通用性会比较差。通常而言，训练一个分类器只能针对某一种特定的攻击算法，但在通常情况下并不知道别人使用哪一种攻击算法。第二种，训练去噪器。所谓的对抗干扰基本上都是样本中加入噪声，通过去噪对样本进行还原，从而实现防御。第三种，用对抗的手段提升模型的鲁棒性，在模型训练中加入对抗样本，模型面对对抗样本时会具有更强的鲁棒性，提高识别的成功率，但训练的复杂度较高。整体而言，这些方法都不很理想，我们亟须研究通用性强、效率高的对抗样本的防御方法。
针对换脸视频的生成，目前主流技术是基于自动编码器进行人脸图像重建。在模型训练阶段，所有的人脸图像使用同一个编码器，这个编码器的目标是学习捕捉人脸的关键特征。对于人脸重构，每个人的脸都有一个单独的解码器，这个解码器用于学习不同人的脸所具有的独特特征。利用训练后的编码器与解码器即可进行虚假人脸生成。
针对换脸视频的鉴别，目前主流技术是基于视觉瑕疵进行鉴别，这个假设是换脸视频具有不真实的情况。因此，可以对眨眼频率、头部姿态估计、光照估计、几何估计等提取特征，利用这些特征去判断人脸的图片或者视频的真假。
对抗攻防已取得一定研究成果
目前，我们在人工智能安全技术上加大了投入，围绕人工智能安全领域的问题开展了一些研究。
第一个工作是针对视频识别模型上的黑盒对抗攻击。在该工作中，我们利用对抗扰动的迁移性，将图像预训练模型中得到的扰动作为视频帧的初始扰动，并在此基础上利用自然进化策略对这些初始扰动噪声进行纠正。当我们得到针对视频域特殊纠正后的梯度信息后，采用投影梯度下降来对输入视频进行更新。该方法可以在黑盒场景下，对主流视频识别模型进行攻击，这也是全球在视频模型黑盒攻击上的第一个工作。我们实现的结果是在目标攻击情况下，需要3万至8万次查询就可以达到93%的攻击成功率，非目标攻击只需要数百个查询就可以完成对主流模型的攻击。目标攻击是指不仅让这个模型识别错，还要指定它把这个东西识别成什么，如把A的照片识别成B。非目标攻击是指只要识别错就可以了，识别成谁则不重要，如A的照片只要不识别成A就可以。
第二个工作是基于时空稀疏的视频对抗攻击。由于视频数据的维度很高，导致攻击算法的复杂度往往较高。对此，我们提出了基于时空稀疏的视频数据对抗攻击方法。时空稀疏是指在生成对抗扰动时，仅对特定帧的特定区域生成扰动，以此降低对抗扰动的搜索空间，提高攻击效率。在该工作中，为了实现时空稀疏，我们根据启发式规则衡量每个帧的重要性，选择视频帧的子集进行扰动;同时，在空间上我们选择指定帧的写入区域，如针对前景运动的人做一些干扰。以此实现高效的视频黑盒攻击。
第三个工作是针对视频识别模型进行后门攻击。针对后门攻击，之前的研究都集中于图像领域，且都是生成固定的棋盘格式的后门，这种方法在视频上的攻击成功率极低。对此，我们提出了一种针对视频数据的后门攻击方法。在该工作中，我们首先对视频数据进行后门生成，并将后门图案安插在视频中不显眼的角落，同时我们对原始视频其他内容施加一些对抗干扰，使得我们识别的模型更加侧重利用后门，以此得到污染数据，并用污染的数据替换原始数据集里对应的数据，实现后门攻击。该工作在公开数据集上取得了比较好的攻击结果，在很多类别上平均攻击成功率可以实现80%左右，远高于现有的基于图像数据的后门攻击方法。
技术对人工智能治理至关重要
未来，技术将在人工智能安全问题检测以及相应规则落实上发挥重要的作用。在保障模型安全方面，通过发展对抗攻防理论设计更加鲁棒的智能模型，确保智能系统在复杂环境下的安全运行，形成人工智能安全评估和管控能力。在隐私保护上，发展联邦学习及差分隐私等理论与技术，规范智能系统分析和使用数据的行为，保障数据所有者的隐私。针对智能系统决策的可解释性问题，发展机器学习可解释性理论与技术，提升智能算法决策流程的人类可理解性，建立可审查、可回溯、可推演的透明监管机制。在决策公平方面，可以利用统计学理论与技术，消除算法与数据中的歧视性偏差，构建无偏见的人工智能系统。最后，为了保证人工智能技术不被滥用，可以通过发展大数据计算与模式识别等理论与技术，预防、检测、监管智能技术被滥用的情况，创造有益于人类福祉的人工智能应用生态。
姜育刚，复旦大学教授、博士生导师，计算机科学技术学院院长、软件学院院长、上海视频技术与系统工程研究中心主任。
文/姜育刚
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