当劳动教育遇见人工智能
人工智能生成价值的同时，改变着价值的生成方式。
■人工智能应用于制造领域，实现工业制造的智能化和自动化；
■人工智能应用于新闻传媒行业，能够通过大数据和算法，根据用户兴趣偏好有针对性地推送新闻信息；
■人工智能应用于教育行业，教育机器人和教育数据库能够根据教育对象的需求、兴趣、个性特点等因素，有针对性地推送教育内容和信息，实现教育的个性化发展。
无论是思想领域还是社会领域，人类思想文化成果的形成，往往是某位思想家个人智慧的结晶。
在人工智能影响下思想文化成果的生成以融合化为主要特点，智能机器人通过数据抓取、分析、提炼和再造，把很多人的智慧融合起来，生成一种新型的思想文化成果。
劳动教育同样也遵循直接创造价值和融合化生成价值的内在逻辑。一方面，劳动教育提升教育对象的劳动素质，使劳动者在劳动过程中提高生产效率，直接创造价值；另一方面，劳动教育提高整个社会的劳动生产力，使社会发展具有内生动力，推动社会整体进步。
因此，人工智能进入劳动教育，能够产生协同效应，共同推动社会发展和进步。
人工智能时代的劳动教育创新
人工智能不断渗透到劳动教育中，在这个过程中，劳动教育中的教育者与学生的关系也发生了深刻变化。因此，人工智能进入劳动教育，使劳动教育的内容、实践场景、要素等都发生了变化，推动劳动教育的创新发展。
1、劳动教育内容智能化整合
劳动教育内容既包括劳动理论知识、劳动技能知识，也包括劳动价值知识、劳动思维知识、劳动观念知识等。
无论是教育者还是学生，在对劳动教育内容进行整合时，受主客观条件的局限，很难形成系统化的知识体系和价值逻辑。要克服这些问题，需要发挥人工智能的链式效应，对劳动教育内容进行智能化整合。
一是建设劳动教育知识数据系统，提升劳动教育内容的系统性水平。
要按照理论知识、技能知识等进行分类，把已有的文本、图片、视频、音频等不同形式的劳动知识进行数据化分类和存储，建立劳动教育知识数据库。
数据库系统采取动态管理的方式，根据社会生产力发展状况实时对劳动知识数据进行增加、剔除和整合。
二是构建劳动教育数字课程体系，提高劳动教育内容的智能化水准。
构建数字化、视频化和虚拟化的劳动文化课程、劳动思维课程、劳动实践课程、劳动趣味课程等。
三是提供劳动教育智能解决方案，推进劳动教育内容的个性化生成。
人工智能时代要“实现教育范式的根本转换，从大规模标准化教育走向大规模个性化教育”，劳动教育亦是如此。
在人机交互的过程中，人工智能根据教育者的“授意”和教育对象的个性特点，自动生成符合教育对象需要的、系统化的、趣味性的劳动教育课程，并会随着教育对象的学习程度提升、学习兴趣变化、学习方向改变，自动调整教育方案，满足教育对象的不同时段、不同阶段、不同类型的劳动学习需要。
2、劳动教育实践智能化发展
劳动实践可以锻炼劳动者的劳动意志、培养劳动情感、提升劳动技能，是劳动素质养成的主要途径。
将人工智能运用于劳动教育，将劳动场景虚拟化，使实践与知识无缝衔接，改变了过去的劳动实践模式，给劳动教育以新的实践思路。
一是虚拟劳动场景设置，拓展劳动实践的空间。
可根据劳动教育实践需要，结合虚拟现实技术（VR）和软件开发平台，设置集视觉、听觉、嗅觉、触觉等为一体的虚拟劳动场景，让学生在教室或实验室就可以参与仿真劳动实践活动。
虚拟劳动场景的设置，弥补了过去劳动教育缺乏实践场景的短板，为劳动教育的知识与技能融合、劳动者创新素质培养提供了更为广阔的实践空间。
二是多种劳动工具应用，丰富劳动实践的方式。
在机械制造虚拟工厂系统中，学生在教师的指导下，可以“操作”机床车床，像在现实工厂一样，锻炼自身的劳动技能，达到手、眼、耳在操作时的一致和协调。
在田野劳动虚拟系统中，教育对象能够操作拖拉机、收割机等农业机械，在很短时间内体验农业生产从“种植到收割”的劳动过程，让教育对象对农业生产的技术和规律有更加全面系统的认识。
在人工智能虚拟劳动实践条件下，教育对象能够使用多种劳动工具，锻炼多项劳动技能。
三是融合劳动知识学习，提升劳动实践的深度。
学生在虚拟劳动实践中，不仅能够体验不同的劳动场景、劳动工具，还能够从感官上感受到虚拟劳动实践场景中所嵌入的劳动知识、劳动价值、劳动理念等。
在教师的引导下，学生一方面通过虚拟劳动实践不断锻炼自身的劳动技能，另一方面在虚拟劳动实践过程中学习更多的劳动知识。这一过程超越了传统劳动教育中知识教育与实践操作之间的时间、空间限制，体现了人工智能时代劳动知识学习的新方式。
人工智能时代的劳动教育调适
在当前技术条件下，人工智能虽能替代人的某些“智能”，却不能替代人的情感、情绪等感性机能。
把人工智能引入劳动教育，既要主动转换劳动教育的认知范式，推进劳动教育理论革新，也要主动进行价值反思，明确技术边界，规避人工智能给劳动教育带来的负面影响。
1、转换劳动教育的认知范式
在传统的劳动教育中，学生的认知着重于“看、记、践”，通过直观感受和对知识的记忆，在实践中加以验证，强调经验的作用，缺乏实证分析和科学依据。
人工智能应用于劳动教育，使认知的科学依据、认知模式、实践方式等发生了重要转换。
传统劳动教育认知的逻辑起点是教育者，教育者根据自身对劳动知识的理解，以严密的逻辑组织劳动知识，形成教育方案，开展教学活动。
这固然能够让学生对劳动知识有全面、清晰的认知，却较少顾及每个学生的需要，也没有充分发挥他们的主动性和积极性，而学生的需要和主动性是影响劳动教育效果的核心要素。
人工智能时代的劳动教育，教育方案是人工智能平台围绕学生的特点和兴趣形成的，认知的逻辑起点是学生本身，内容与需求精准契合，能够最大程度开发学生的劳动潜能。
人类对事物的认知和表达并非必须依靠语言，空间力、想象力等被引入劳动教育的认知中，让学生在虚拟的场景开展劳动知识学习和实践，从而使劳动教育的认知方式更加科学、高效。
2、厚植劳动教育的人文底蕴
劳动教育的效果不仅体现为教育对象对劳动相关知识和技能的掌握，还包括提升学生对劳动的热爱，是劳动知识、劳动能力与劳动情感在教育对象身上的统一。
一方面，要发挥人工智能的技术优势，创新劳动教育的方式方法，提升教育效果；另一方面，要在教育过程中注重学生劳动情感的培养，体现劳动教育的价值理念和人文关怀。
无论人工智能如何影响劳动教育，劳动教育以人民为中心的价值本质不会变化。坚持以人民为中心的价值观念，就是要通过人工智能赋能劳动教育，使学生接受更好的教育。
另外，要以人的协调发展为劳动教育的终极关怀。人的协调发展，就是人的“知、情、意”达成内在的统一，也就是在劳动教育时既要重视人工智能的技术优势，又要注重发挥人的能动性，让人工智能场景成为教育者和学生发掘自身劳动潜能的扩大器。
3、厘清劳动教育的技术边界
人工智能对劳动教育模式的改变，既受自身技术发展的影响，也会受到劳动教育的价值方向、教育目标等要素的制约。因此，人工智能时代的劳动教育创新是有一定边界和限度的。
首先，人工智能并非是万能。人工智能在追求劳动教育技术升级、技术创新方面具有无可替代的价值，而人工智能常被人诟病的焦点也集中于此。过于追求技术的价值，容易消融社会的核心价值。因此，人工智能进入劳动教育不能凌驾于劳动教育的价值追求之上，而要实现价值理性与工具理性的动态统一。这就需要在开展劳动教育时，必须坚持教育的初心和价值方向。
其次，要坚持线上与线下相融合开展劳动教育。线下劳动教育具有情感性、传承性等优势，教育对象在与劳动模范、先进工作者等劳动榜样人物的交流中，既能学习他们身上的劳动知识和技能，也能学习他们身上所体现的情感和意志，这些精神素养是人工智能技术难以具备的，却是新时代优秀劳动者所必备的。
因此，要充分发挥线上教育的技术优势和线下教育的情感优势，以技术促进劳动精神的传承，以劳动精神推动技术的革新，在更高层面上实现新时代劳动教育的目标和使命，为中国特色社会主义现代化事业培养更多的优秀劳动者。返回搜狐，查看更多
人工智能绘画，到底有多惊艳
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的发展可追溯到1956年达特茅斯大会，会议探讨用机器模拟智能的系列问题，并首次提出“人工智能”概念，因而1956年被公认为是人工智能的元年。
人工智能发展史
人工智能历经沉浮之后，如今迎来迅猛发展的时期，越来越多地进入并改变着人类社会和日常生活，不仅在科技、医疗、工业、数学等领域应用广泛，在音乐、诗歌、绘画等文化艺术领域也成为不可忽视的新技术趋势。
狩猎时代的洞穴艺术
纵观人类文明的发展，从狩猎时代到农业文明、工业文明、信息化时代以及人工智能时代，几乎每一次的科技发展进步都深刻影响并改变人们的生活和工作方式，也推动着新的人文价值观念与艺术创造的变革。
信息化时代的交互艺术
人们曾经认为人工智能难以在艺术领域有所突破，如今看来，很多人工智能在艺术领域已经取得非凡的成果，比如著名的人工智能小冰，受到文本或其它创作源激发时能够独立完成100%原创的绘画作品。还有全球首款人工智能机器人艺术家艾达，她的动手能力远超一般画家。
世界上第一位超写实AI机器人艺术家艾达
2018年，法国艺术创作团队Obvious使用GAN算法（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）生成的《埃德蒙·德·贝拉米肖像》以约300万元人民币的高价被拍走，这幅肖像画成为进入大型拍场的首件人工智能艺术作品。
埃德蒙·德·贝拉米像，Obvious
团队先后输入超过15000多幅14世纪到20世纪之间的世界名画给AI系统，让AI系统不断地进行绘画训练，最终AI“创作”出了这幅肖像画。肖像的签名揭示了创作者的虚拟身份，也就是生成对抗网络GAN算法模型。
肖像右下角的签名就是Gan算法
GAN算法通过“生成”与“判别”的互相博弈学习产生输出，好像模拟艺术伪造者与艺术侦探的互动。“伪造者”模仿生成新的图像，“侦探”评判图像是生成的还是真实的，直到“侦探”再也无法分辨时才算结束。这件作品正是经历了这样的过程。
由AI生成的爱德蒙·贝拉米家族，图源：Obvious
这组系列作品共包括11幅肖像，这些人物共同组成虚构的贝拉米家族，同时也向2014年提出“生成对抗网络”（GAN）模型的人工智能研究学者伊恩·古德费洛（IanGoodfellow）致敬。尽管有不少争议的声音，认为这种灵感匮乏，分辨率低的代码编辑图像愚蠢至极，但新颖的创作方式已经预示AI绘画的势不可挡。
在2020年举行的全球人工智能和机器人峰会AI艺术专场上，清华大学未来实验室高峰及其团队展示了“道子智能绘画系统”，该系统利用计算机将自然图像以风格迁移的方式转变成艺术图像，或者通过机械手臂根据训练习得的艺术图像进行水墨创作，达到了与人类艺术家的作品难以分辨的程度。
道子AI生成的水墨画图像
左图为学习徐悲鸿作品后生成的水墨马
右图为学习黄宾虹作品后生成的山水画
诞生于2014年的微软小冰是世界上最具创新性的人工智能技术框架产品之一，自2017年开始积极推进人工智能内容生成，比如诗歌创作以及绘画等。2019年，人工智能“小冰”的绘画模型化名“夏语冰”参加央美研究生毕业展。
图源：第九代小冰发布会现场
毕业后的夏语冰将更多精力转向学习中国山水画和书法，2021年夏语冰完成了人工智能视觉创作模型的全新升级，能够通过笔墨运用呈现山水之美。导师邱志杰教授曾评价：“人工智能第一次能够像人类艺术家一样，运用丰富多变的笔触赋予作品不同的风格特征，从而将人工智能绘画和设计品质提升至新的高度。”
山水精神，投影，2021，邱志杰、夏语冰共同创作
全球首个人工智能水墨画家“A.I.Gemini”也是新晋之秀。研发者黄宏达通过重力、构造碰撞、侵蚀对地质景观的影响，转换成三维景观为Gemini“造境”，Gemini通过深度学习，寻找合适的角度构思，之后由系统“漫游”至最佳位置。
根据“心境”，Gemini使用机械臂以及传统的中国墨水和宣纸开始创作，下笔力度不同，用墨深浅不一，形成独特的风格。Genesis的创作过程已经不是简单输入输出的复制，有点写生以及意在笔先的味道。
Gemini创作过程
研发者认为，先给AI一些路径或规则进行学习，反之它能带给我们灵感和启发，由此我们再改变调整一些参数设定，这其中的互动为新的创作带来了不可预期的可能。
FarSideoftheMoon，2019，人工智能，水墨纸本
（图源：VictorWongand3812Gallery）
Gemini创作过程
近几年有不少AI作画神器出现，比如谷歌DeepDream、英伟达GauGAN、OpenAI的DALL·E，以及最近大火的开源DiscoDiffusion等，在美术行业、收藏界以及NFT领域的影响愈发广泛。
DiscoDiffusion界面
最近刷屏的DiscoDiffusion，是可以将文字转化为图像的AI，目前是通过谷歌在线编辑器Colab运行，所有渲染过程都可以在线上进行。某种意义上实现了“动动嘴就能画画。”
“黑云下的人们正进行棒球比赛,白色肌肉和粉色雕像，玛格丽特。”艺术从业者尝试输入描述关键性词以及画家名字，让AI学习雷尼·玛格丽特的《TheSecretPlayer》并生成一系列不同结果。
雷尼·马格利特《TheSecretPlayer》原作
DiscoDiffusion生成的不同结果图源：wang2mu
全球艺术爱好者们纷纷沉浸在AI创作中，驰骋着自己的想象，输出一幅幅颇有艺术创造力的作品。
海景画系列，random_noir
泡泡中的男孩，shane54music
长安元宵节，shelly_wan
江南的春日记忆，mindplayer
龙宫一瞥，jarvis_010
星际学校，jizhou.sun
糖果乐园，diffusion_dreams
有作者运用古诗词和水墨风关键词生成中国画，有的甚至形成一段极富意蕴的古风视频。
日暮苍山远，greatdk
水墨风AI绘画，Simon_阿文
水乡之旅（视频）片段，MiyoC
DiscoDiffusion的惊艳表现带给人们对人工智能艺术创作的思考和审视，或许在不久的将来，人与智能技术的高度融合让艺术在技术变革中获得璀璨新生。
（图片来源网络，根据果壳、设计癖、量子位、雷锋网等报道整理）返回搜狐，查看更多