科学网—人工智能背后的数学
人工智能背后的数学精选已有14127次阅读2020-8-2108:59|个人分类:读书札记|系统分类:海外观察
计算机会“思维”、Agent（智能体）能感知环境、机器可从经验中学习，其背后离不开数学——从线性代数、概率统计到拓扑学众多数学分支。这篇读书札记讨论人工智能背后的数学。
【人工智能离不开数学】
术语“人工智能（AI）”由两个词组成，“人工”和“智能”。“人工”一词意味着人造，而“智能”一词则意味着思维能力（如，学习、推理和解决问题）。因此，可以说，人工智能是人造的思维能力。有些人工智能教科书将这一领域定义为研究“Agent（智能体）”——任何能够感知环境并采取行动，以最大限度地提高成功实现目标的机会的设备。机器学习（ML）是近年来发展最为迅速的人工智能的一个子集。它研究通过经验自动改进的计算机算法，为系统提供从经验中学习的能力，其主要目标是让计算机在不受人类干预的情况下自动学习并进行相应的调整。这里所谓人工智能的学习、推理和解决问题的能力，Agent（智能体）感知环境和采取行动的能力，机器学习的通过经验自动改进算法的能力，其背后均离不开数学。
RichardE.Neapolitan和XiaJiang著的《ArtificialIntelligencewithanIntroductiontoMachinelearning(人工智能与机器学习导论)》一书第二版（参考资料[1]），由5个部分组成，讨论了人工智能的5个主要研究领域：逻辑智能、概率智能、涌出智能（EmergentIntelligence，基于群体智能的进化计算和方法）、神经智能(神经网络和深度学习)和语言理解。
人工智能早期的成功，是建立在逻辑推理模型的基础上的。基于这种逻辑推理的人工智能模型是该书的第一部分的重点。在20世纪70年代，越来越明显的是，人类做出的许多判断都涉及不确定或概率推断。到20世纪90年代，这种概率推理的建模，在人工智能中变得司空见惯。概率推理是该书的第二部分的重点。智能行为并不局限于人类的推理。基于自然选择模型开发了有用的算法。非智能实体在群体中的行为有时会产生一种称为群体智能的涌现智能。该书的第三部分讨论了基于涌现智能的算法。最近神经网络在被称为深度学习领域的应用得到了新生，它已经成功地应用于计算机视觉和语音识别等领域。该书的第四部分致力于神经网络和深度学习。最后，第五部分讨论了人工智能的一项重要工作，即自然语言理解。
显然，人工智能这五个主要研究领域背后的数学，不尽相同。所以，如果问“人工智能背后的数学是什么？”，从不同人工智能研究者，可能得到不同的答案。
有许多数学分支有助于人工智能和机器学习。例如，拓扑学是一门纯数学的学科，然而，拓扑数据分析（TDA）是一种利用数据中的拓扑特征，寻找数据集结构的应用数学方法。顾名思义，TDA利用了拓扑学的思想。TDA为数据分析提供了一个通用的框架，其优点是能够从大量高维数据中提取信息，并具有抗噪声的稳定性。TDA在短短的几年内得到了长足的发展，包括：聚类、流形估计、非线性降维、理解时间序列、模式估计和岭估计等。TDA已经成功地发现了许多大型复杂数据集中的信息。TDA结合了代数拓扑和统计学习的工具，为研究数据的“形状”提供了定量基础。拓扑数据分析技术正在与我们今天所熟悉的人工智能技术相结合。早期的例子是计算机视觉拓扑学（参考资料[2]）。拓扑数据分析量化了大原始噪声数据中隐藏的拓扑结构,将拓扑数据分析和机器学习结合起来，可用于解决计算机视觉实际问题，以及更深入的理解数字图像。又如，深度神经网络的拓扑学。深度神经网络是一种强大而迷人的方法，用于研究各种数据（包括图像、文本、时间序列和其他许多数据）取得了巨大成功。然而，限制其适用性的一个问题是，人们对其内部的工作原理缺乏任何详细的了解。对卷积深神经网络的内部状态进行拓扑数据分析，可以了解它们所执行的计算（参考资料[3]）。神经网络还可以通过改变拓扑结构来运行，将拓扑结构复杂的数据集，转换为拓扑简单的数据集（参考资料[4]）。TDA是一个快速发展的领域，在机器学习、应用和计算拓扑学领域吸引了越来越多的实践者和研究者的兴趣。因此，有人称：“拓扑数据分析可以说是机器学习趋势的先锋，因为它的细粒度模式分析取代了传统的有监督或无监督学习”（参考资料[5]）。也许“拓扑智能”也会成为未来的一个重要的研究领域。
没有人精通所有数学（即使是数学家，也不一定精通全部所有数学知识），更不可能要求实际工作者掌握全部所有数学知识，但应该掌握有关研究领域的数学基础知识。微积分、代数、线性代数、概率统计的基础知识，将会很重要。
【机器学习中的数学基础新书】
数学是机器学习的基础，对理解这个领域的基础至关重要。机器学习涉及哪些基本数学工具呢？约书亚•本吉奥等著的《深度学习》（被称为“深度学习”的圣经）一书（参考资料[6]）中，介绍理解深度学习所需的基本数学概念包括：线性代数、概率与信息论、数值计算三个应用数学基础。而莎朗·萨克塞纳（SharonSaxena）在一篇题为《机器学习背后的数学-你需要知道的核心概念》（参考资料[7]）文章中，则提出线性代数、多元微积分和概率统计三个应用数学基础。两者都列有线性代数和概率统计。下面介绍三种机器学习中的数学基础新书，这些书尤其适合自学。
[应用线性代数导论——向量、矩阵和最小二乘法]
线性代数是研究线性方程组及其变换性质的学科。线性代数可用于分析空间中的旋转，最小二乘拟合，求解耦合微分方程，以及许多其他数学、物理和工程问题。例如，线性代数是现代几何的基础，包括定义基本对象，如直线、平面和旋转。这个数学分支涉及方程，有助于获得关于不同变量如何影响机器学习中需要预测的值。然而，由于线性代数是一种连续形式而非离散形式的数学，许多计算机科学家对此没有经验。对线性代数的良好理解对于理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法至关重要。
斯坦福大学教授斯蒂芬·博伊德（StephenBoyd）的新书《IntroductiontoAppliedLinearAlgebra——Vectors,Matrices,andLeastSquares（应用线性代数导论——向量、矩阵和最小二乘法）》（参考资料[8]），本书简称VMLS，提供对应用线性代数的基本主题——向量，矩阵和最小二乘法的介绍。目标学习线性代数的基础理论和技能，并了解它们的应用，包括数据拟合、机器学习和人工智能、断层扫描、导航、图像处理、金融，自动控制系统。
VMLS下载地址：https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/
VMLS提供配套的《JuliaLanguageCompanion》，可以在复习数学概念的同时，学习最新的Julia语言。实际上，我去年读VLMS，是为了学习利用Julia语言数据分析编程。学习Julia语言主要有三个原因：性能、简单性和灵活性。在人工智能社区，现在主流编程语言是Python。但是，Python的运行效率慢，因而，许多大型科学与计算软件仍然使用C++或Fortran编写。现在Julia将Python和Matlab的高生产率和易用性与C++和Fortran的闪电般速度相结合，正在迅速成为科学与工程计算、人工智能和机器学习领域主要的有竞争力的语言。由于Julia语言是新推出的语言（2018年8月MIT正式发布编程语言Julia1.0），有关与之配套的应用数学书籍不多见。
[Julia统计学：数据科学、机器学习和人工智能基础]
统计学是一组工具的集合，可以使用这些工具来获得有关数据的重要问题的答案。可以使用统计方法将原始观察结果转换为可以理解和共享的信息，可以使用统计推断方法从小样本数据推理到整个领域。统计学通常被认为是应用机器学习领域的先决条件。机器学习和统计学是两个密切相关的研究领域。概率统计方法的使用，为机器学习提供了利用、分析和呈现原始数据的正确途径。机器学习应用统计方法，导致了语音分析和计算机视觉等领域的成功实现。
上述的VMLS是我读到的第一本具有Julia配套示例的应用数学教科书。另外一本正在读的是关于统计学的，约尼·纳扎拉西（YoniNazarathy）和海登·克洛克（HaydenKlok）著，题为《StatisticswithJulia:FundamentalsforDataScience,MachineLearningandArtificialIntelligence（Julia统计学：数据科学、机器学习和人工智能基础）》。预计这本书将于2020年底通过斯普林格（Springer）出版，不过，其草稿可以在如下网址下载（草稿预先发布的做法，有利于提前交流和完善书稿）：
https://statisticswithjulia.org/StatisticsWithJuliaDRAFT.pdf
这本书的草稿包括：介绍Julia、基本概率、概率分布、数据处理与汇总、统计推断概念、置信区间、假设检验、线性回归、机器学习基础和动态模型仿真等十章，具有完整的内容结构和使用juliav1.4和近40个包的完整代码库，以及总共212个代码示例。
掌握人工智能背后的数学，不同于传统的数理研究。17世纪牛顿-胡克数学家之战时代的数学，要用笔和纸来钻研定理、推导和问题，然后第二天互相挑战。20世纪上半叶爱因斯坦-玻尔思想实验之争的时代，通过使用想象力进行的实验，说服对方。在21世纪，这些并非是学习新概念的唯一方法，更非最佳方式。研究人工智能中的数学，应该更加关注任何给定表达式的直觉和几何解释，理解这些令人费解的表达式背后的含义，关注发生了什么，为什么会发生。利用像NumPy这样的计算库，帮助进行计算试验，往往更有意义。所以，机器学习的实践者在学习数学的同时，离不开如同Python或Julia这样计算机编程语言。
[机器学习中的数学]
2019年，剑桥大学出版社出版了一本MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng著的新书《MathematicsforMachineLearning（机器学习中的数学）》（参考资料[9]）。根据作者的说法，《机器学习中的数学》的目标是提供必要的数学技能，以便随后阅读有关更高级机器学习主题的书籍。
该书把基础（数学）概念从应用中分离出来，分成两个部分。第一部分涵盖了纯数学概念，包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率和统计学，没有涉及到机器学习。第二部分将重点放在利用这些概念推导出四种主要的机器学习方法：线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。对于学生和其他有数学背景的人来说，这些推导为学习机器学习提供了一个起点。对于第一次学习数学的人来说，这些方法有助于建立运用数学概念的直觉和实践经验。本书采用模块化编写的方式，可以用两种方式阅读：自下而上——从基础到更高级的概念；自上而下——从实际需求深入到更基本的需求。下图表示在这本书中所涵盖的机器学习的四个支柱和在第一部分介绍的数学基础。
来源：参考资料[9]图1.1
下图截取自书中，表示第2章介绍的线性代数概念有关概念及其与书中其它部分关系：
来源：参考资料[9]图2.2
每一章都包含了测试理解力的实例和练习（第一部分提供的练习主要是用笔和纸来完成的）。该书的网站上还提供了在第二部分中讨论的机器学习算法编程教程（jupyter笔记本）。
剑桥大学出版社支持免费下载本书，网址为：
https://mml-book.com
这里介绍的三本教科书，具有注重数学理论基础和应用实践结合，并伴随有编程示例的特点。
【结语】
国内去年一度盛传的“徐匡迪之问”——“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”引发过共鸣，不但为学术界所关注，也推动业界重视数学模型的研究和算法设计的创新。
据报道，2020年8月11日，著名科学家姚期智在受聘同济大学名誉教授举行的学术报告会上，分享了对当前人工智能（AI）研究（人工智能的科学基础、神经拓扑结构——神经网络研究的新视角、隐私保护学习、可控超级智能等）和相关人才培养的思考。报导强调，“AI离不开数学，但AI面临的问题不全是数学问题”（参考资料[10]）。
在海外的一些大学里，计算机科学系的学生通常在接受数学和统计学方面的培训并不多。目前的机器学习教科书，也主要集中在机器学习的算法和方法上，并假设读者已经掌握数学和统计学，因此，这些书只花一两章介绍背景数学，或在书的开头或作为附录。许多人想深入研究基本机器学习方法的基础，就需要补充阅读机器学习所需的数学知识。所以，加强数学和统计学基础训练非常必要。
参考资料：
[1]RichardE.Neapolitan,XiaJiang.ArtificialIntelligence.Taylor&FrancisGroup,LLC2018
[2]GerhardX.Ritter.TOPOLOGYOFCOMPUTERVISION.TopologyProceedings.Volume12,1987Pages117–158
[3]GunnarCarlssonandRickardBrüelGabrielsson.TopologicalApproachestoDeepLearning.TopologicalDataAnalysis.TheAbelSymposium2018(EditedbytheNorwegianMathematicalSociety).SpringerNatureSwitzerlandAG2020
[4]GREGORYNAITZAT,ANDREYZHITNIKOV,ANDLEK-HENGLIM.TOPOLOGYOFDEEPNEURALNETWORKS.arXiv:2004.06093v1[cs.LG]13Apr2020
https://arxiv.org/pdf/2004.06093.pdf
[5]insidebigdata.Tomorrow’sMachineLearningToday:TopologicalDataAnalysis,Embedding,andReinforcementLearning.February14,2020
https://insidebigdata.com/2020/02/14/tomorrows-machine-learning-today-topological-data-analysis-embedding-and-reinforcement-learning/
[6]伊恩·古德费洛，(加)约书亚·本吉奥，亚伦·库维尔.深度学习.人民邮电出版社.2010
[7]SharoonSaxena.MathematicsbehindMachineLearning–TheCoreConceptsyouNeedtoKnow.AnalyticsVidhya.October15,2019
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/mathematics-behind-machine-learning/
[8]StephenBoydandLievenVandenberghe.IntroductiontoAppliedLinearAlgebra–Vectors,Matrices,andLeastSquares.CambridgeUniversityPress.2018
[9]MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng.MathematicsforMachineLearning.Cambridge.2018
[10]吴金娇.AI离不开数学，但AI面临的问题不全是数学问题.文汇报.2020-08-12.《科学网》转载地址：
http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2020/8/444052.shtm
https://blog.sciencenet.cn/blog-3005681-1247238.html上一篇：人工智能的下一个应用领域：E&P数据分析下一篇：GPT-3：人工智能的新突破收藏IP:223.20.60.*|热度|
人工智能的学习，需要学习哪些算法和数学知识呢需要什么学历
https://www.toutiao.com/a6661754579887063566/
根据《人工智能影响力报告》显示：
人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等知名学校，学历上看，73%的人工智能科学家都拥有博士学历，可见人工智能领域是高端人士的聚集地，普通人根本玩不了，你有没有瑟瑟发抖呢？
学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力，毕竟是前沿科学行业，其次才是数学知识和编程能力，数学知识如果你是做学问做算法突破，那么对于你的数学能力要求是相当高的，如果是做工程等，数学这块要求并不高，大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的，这个不是必要条件
首先要掌握必备的数学基础知识，
具体来说包括：
线性代数：如何将研究对象形式化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论：如何找到最优解？
信息论：如何定量度量不确定性？
形式逻辑：如何实现抽象推理？
线性代数：如何将研究对象形式化？
事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是n维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
概率论：如何描述统计规律？
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
数理统计：如何以小见大？
在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。
虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。
用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。
最优化理论：如何找到最优解？
本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值(最小值)的数值。如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。
通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。
信息论：如何定量度量不确定性？
近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。
信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。
总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
形式逻辑：如何实现抽象推理？
1956年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。
如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。
数学建模与人工智能有什么关联
今天我们来说一说数学建模与人工智能的关系无论是数学建模还是人工智能，其核心都是算法，最终目的都是通过某种形式更好的为人类服务，解决实际问题。在研究人工智能过程中需要数学建模思维，所以数学建模对于人工智能来说非常关键。
1.1数学建模数学建模与人工智能数学建模简介
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。数学建模可以通俗地理解为数学+建模，即运用统计学、线性代数，积分学等数学知识，构建数学模型，通过模型解决问题。
按照传统定义，数学模型是对于一个现实对象，为了一个特定目的（实际问题），做出必要的简化假设（模型假设），根据对象的内在规律（业务逻辑、数据特征），运用适当的数学工具、计算机软件，得到的一个数学结构。
亚里士多德说，"智慧不仅仅存在于知识之中，而且还存在于应用知识的能力中"。数学建模就是对数学知识最好的应用，通过数学建模，你会发现，生活中很多有意思的事情都可以靠它来解决，其流程如图1-1所示。
2．人工智能简介对于普通大众来说，可能是近些年才对其有所了解，其实人工智能在几十年以前就被学者提出并得到一定程度的发展，伴随着大数据技术的迅猛发展而被引爆。
▲图1-1数学建模流程
（1）人工智能的诞生
最初的人工智能其实是20世纪30至50年代初一系列科学研究进展交汇的产物。1943年，沃伦·麦卡洛克（WarrenMcCulloch）和瓦尔特·皮茨（WalterPitts）首次提出"神经网络"概念。1950年，阿兰·图灵（AlanTuring）提出了著名的"图灵测试"，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器则具有智能。直到如今，图灵测试仍然是人工智能的重要测试手段之一。1951年，马文·明斯基（MarvinMinsky）与他的同学一起建造了第一台神经网络机，并将其命名为SNARC（StochasticNeuralAnalogReinforcementCalculator）。不过，这些都只是前奏，一直到1956年的达特茅斯会议，"ArtificialIntelligence"（人工智能）这个词才被真正确定下来，并一直沿用至今，这也是目前AI诞生的一个标志性事件。
▲图1-2达特茅斯会议参会者50年后聚首照[footnoteRef:1][1:达特茅斯会议参会者50年后再聚首，左起：TrenchardMore、JohnMcCarthy、MarvinMinsky、OliverSelfridge和RaySolomonoff（摄于2006年），图片版权归原作者所有。]
在20世纪50年代，人工智能相关的许多实际应用一般是从机器的"逻辑推理能力"开始着手研究。然而对于人类来说，更高级的逻辑推理的基础是"学习能力"和"规划能力"，我们现在管它叫"强化学习"与"迁移学习"。可以想象，"逻辑推理能力"在一般人工智能系统中不能起到根本的、决定性的作用。当前，在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能，演进到协助引导提升人类智能，如图1-3所示。
（2）人工智能的概念
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
▲图1-3下一代人工智能（图片来源《新一代人工智能发展白皮书》）
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器"，也可能超过人的智能。
（3）人工智能、机器学习、深度学习
下面我们来介绍下主要与人工智能相关的几个概念，要搞清它们的关系，最直观的表述方式就是同心圆，如图1-4所示，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现了深度学习，今天的人工智能大爆发是由深度学习驱动的。
▲图1-4AI、机器学习、深度学习的关系
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系为DL⊆ML⊆AI。
人工智能，即AI是一个宽泛的概念，人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。机器学习是人工智能的分支，它是人工智能的重要核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习研究中的一个新领域，推动了机器学习的发展，并拓展了人工智能的领域范围。甚至有观点认为，深度学习可能就是实现未来强AI的突破口。
可以把人工智能比喻成孩子大脑，机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这个过程中很有效率的一种教学体系。
因此可以这样概括：人工智能是目的、结果；深度学习、机器学习是方法、工具。
本书讲解了人工智能、机器学习、深度学习的相关应用，它们之间的关系，常见的机器学习算法等知识，希望你通过对本书的学习，深刻理解这些概念，并可以轻而易举地给别人讲解。
3．数学建模与人工智能关系无论是数学建模还是人工智能，其核心都是算法，最终的目的都是通过某种形式来更好地为人类服务，解决实际问题。在研究人工智能过程中需要数学建模思维，所以数学建模对于人工智能非常关键。
下面通过模拟一个场景来了解人工智能与数学建模之间的关系。
某患者到医院就诊，在现实生活中，医生根据病人的一系列体征与症状，判断病人患了什么病。医生会亲切地询问患者的症状，通过各种专项检查，最后进行确诊。在人工智能下，则考虑通过相应算法来实现上述过程，如德国的辅助诊断产品Ada学习了大量病例来辅助提升医生诊病的准确率。
▲图1-5AI机器人
情景①：如果用数学建模方法解决，那么就通过算法构建一个恰当的模型，也就是通过图1-1所示的数学建模流程来解决问题。
情景②：如果用人工智能方法解决，那么就要制造一个会诊断疾病的机器人。机器人如何才能精准诊断呢？这就需要利用人工智能技术手段，比如采用一个"人工智能"算法模型，可能既用了机器学习算法，也用了深度学习算法，不管怎样，最终得到的是一个可以落地的疾病预测人工智能解决方案。让其具有思考、听懂、看懂、逻辑推理与运动控制能力，如图1-5所示。
通过上面的例子可以看出，人工智能离不开数学建模。在解决一个人工智能的问题过程中，我们将模型的建立与求解进行了放大，以使其结果更加精准，如图1-6所示。
▲图1-6AI下对数学建模的流程修正
可见，从数学建模的角度去学习人工智能不失为一种合适的方法。
本文摘自《Python3破冰人工智能：从入门到实战》
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人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
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）