豆瓣93分《头号玩家》 ：当人工智能照进现实，谁还愿意离开虚拟世界
其实这部电影运用的情景非常大胆，那就是将人工智能+VR游戏的绝佳搭配，使得这部电影一经上映就引起了巨大的反响。
男女主现实生活的样子
带上VR后虚拟世界中的样子
这里可以有各种各样的身份。你可以扮演绿巨人，可以成为阿基拉，可以变身哥斯拉。
你可以变得高挑性感，也可以变得孔武有力。你可以跨越物种和性别，自由设计你的形象。
各种科幻大片的热播，已经让人们意识到人工智能的广泛应用。
不仅仅在荧幕制作，在生活中，它其实就在我们身边。斯皮尔伯格曾说：
我认为书里所描述的离我们并不遥远，而有可能成为真实的未来。
人工智能也逐渐改变着教育领域。近年来，芬兰、英国、澳洲等多个国家陆续推行全国机器人编程教育，这股科技教育的风潮终于吹入了我国国内。
乐博乐博机器人教育就是专注STEAM教育。致力于为新时代孩子们埋下科学的种子。
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陈根：人工智能进律所，解放律师996
文/陈根
当前，人工智能技术发展正与现实场景的应用紧密结合，对传统行业产生巨大的冲击和深远的影响。即便是法律这种人类社会的塔尖职业，也在人工智能的冲击下获得了广泛的运用。层出不穷的人工智能产品和技术突破正改变着法律这一行业的未来前景。
其中，把人工智能应用到司法审判领域已经多为人们所知。随着我国法院系统司法改革的日益深化，在网络上寻求司法服务的人数日益增长，以人工智能为代表的“智慧法院”的主要体现已经被进一步地予以明确，人工智能法官有望落地。除了广为人知的人工智能司法，人工智能对律师执业的影响也徐徐展开。
具有自动更新、分析、思考、预测功能的人工智能法律软件日益成为各地律所的常规工具，而不只是锦上添花。越来越多律师事务所开始关注、实施“知识管理”战略，其核心正是以人工智能为技术依托，改变包括服务质量、效率、与客户分享专业知识的要素，并影响律所的运营模式。
可以说，一场法律界的技术革新正在到来。
人工智能走进法律行业
一直以来，律师都被认为属于社会中的“精英”职业，具有较强的专业性，且处理的案件和问题也较为复杂。并且，律师所参与的诉讼过程会直接影响法庭的判罚结果，这就导致律师在法律案件中的作用显得尤为重要。
但就是在这样的“精英”、专业和重要背后，律师往往也面临着繁杂的工作与沉重的压力。正如网络流传所言“律师这个职业，就是拿时间换钱”——996的节奏，不光是程序员的常态，律师也同样如此。
律师通常分诉讼律师和非诉律师。简单来说，诉讼律师就是接受当事人的委托帮其打官司，而除了在法庭辩护外，诉讼律师的前期工作内容还包括阅读卷宗、撰状、搜集证据、研究法律资料等，一些大案件的卷宗可能就要达几十上百个。非诉律师则基本不出庭，只是负责核查各种资料，进行各种文书修改，工作成果就是各种文案和法律意见书、协议书。
可以看见，不论是诉讼律师，还是非诉律师，其很大一部分时间都是伏案工作，与海量的文件、资料、合同打交道。而法律的严谨性，同时要求律师们不得有半点疏忽。但就是这种这种大同小异的工作模式，重复的机械式工作，却顺其自然地成为了人工智能的对口优势，人工智能律师应运而生。
人工智能和法律行业的结合，最早可以追溯到20世纪80年代中期起步的专家系统。专家系统在法律中的第一次实际应用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年开发的法律判决辅助系统（LDS）。彼时，研究人员将其当作法律适用的实践工具，对美国民法制度的某个方面进行检测，运用严格责任、相对疏忽和损害赔偿等模型，计算出责任案件的赔偿价值，成功将人工智能的发展带入了法律的行业。
自此，法律专家系统在法规和判例的辅助检索方面开始发挥重要作用，解放了律师一部分脑力劳动。显然，浩如烟海的案卷如果没有计算机编纂、分类、查询，将耗费律师们大量的精力和时间。
并且，由于人脑的认识和记忆能力有限，还存在着检索不全面、记忆不准确的问题。人工智能法律系统却拥有强大的记忆和检索功能，可以弥补人类智能的某些局限性，帮助律师和法官从事相对简单的法律检索工作，从而极大地解放律师和法官的脑力劳动，使其能够集中精力从事更加复杂的法律推理活动。
从目前来看，人工智能对律师的重复性和初级性的工作显然具有替代作用。在法律咨询方面，2016年，首个机器人律师Ross已经实现了对于客户提出的法律问题立即给出相应的回答，为客户提供个性化的服务。
Ross解决问题的思路和执业律师通常回答法律问题的思路相一致，即先对问题本身进行理解，拆解成法律问题；进行法律检索，在法律条文和相关案例中找出与问题相关的材料；最后总结知识和经验回答问题，提出解决方案。与人类律师相区别的是，人类律师往往需要花费大量的精力和时间寻找相应的条文和案例，而人工智能咨询系统只要在较短时间内就可以完成。
在合同起草和审核服务方面，人工智能能够通过对海量真实合同的学习而掌握生成高度精细复杂并适合具体情境的合同的能力。其可以根据不同的情境将合同的条款进行组装，为当事人提供基本合同和法律文书的起草服务。
以买卖合同为例，只要回答人工智能程序的一系列问题，如标的物、价款、交付地点、方式以及风险转移等，一份完整的买卖合同初稿就会被人工智能“组装”完成，它起草的合同甚至可能会更胜于许多有经验的法律顾问的结果。
当前，人工智能合同分析服务已经蔚然成风，KMStandards、RAVN、SealSoftware、Beagle、LawGeex等提供智能合同服务的法律科技公司越来越多，在人工智能技术的驱动下，合同分析服务的效率会不断提高，成本也会不断降低，流程将会得到改善。
人工智能成为律师之前
当然，人工智能进入法律行业，必然不会止步于最初级、最机械的、最重复的法律咨询服务、合同起草和审核服务等。事实上，人工智能法律系统的发展除了源于法律实践的需要——随着社会生活和法律关系的复杂化，法律实践需要新的思维工具，否则，律师、检察官和法官将法承受法律文献日积月累和法律案件不断增多的重负外，也受人工智能发展需求的驱动。
人工智能以模拟人的全部思维活动为目标，但又必须以具体思维活动为过程，一城一池地进行攻克。作为颠覆式技术，人工智能也需要通过对不同思维领域的征服，来证明知识的每个领域都可以精确描述并制造出类似人类智能的机器。
这意味着，人工智能还将随着其技术的发展，挑战更具有灵活性、自发性的法律任务。当然，对于当前来说，虽然人工智能可以进行法律咨询、草拟合同文本、诉讼案件结果预测，但是距离人类复杂的大脑思考则还有很长的路需要探索。
首先，人工智能欠缺法律人所特有的经验法则和逻辑思维能力。人工智能的运算基础和逻辑离不开人类为它设定的数据库，而数据库又是建立在现有的法律信息和裁判经验的基础上。也就是说，人工智能可以通过综合、融汇的方式放大人类的智慧，但却无法超越人类的整体认知范围。因此，人工智能在法律方面所能从事的业务领域也应该是以格式化、数据化、法律关系相对固定为特征的任务。
要知道，律师行为本质上是属于服务业的一种，律师执业在很大程度上是一种经验活动。律师不仅以纯粹的法律知识获取客户的信任，而丰富的执业经验和有效的处理问题的逻辑思维能力才是取得业务的关键所在。
人工智能虽然能不断地学习以增加其运算和预测的准确性，但其还无法以相对固定的运算模式和逻辑能力来应对不可控的案情和社会情势。当某些合同条款、商业框架、案件情况在之前从未出现过时，人工智能将不可避免出现失效的情况。
其次，人工智能欠缺对语言和情感的理解和处理能力。人工智能产品不具备人类特有的思想感情、价值观念和道德意识以及情势判断能力。法律服务是一个处理人类复杂法律关系为主要内容的行业，律师的服务对象是“动态”的人，而不是“静态”的物。律师为客户提供法律服务时，不只是专业的法律知识方面的信息输出，还包括其他方面的内容。
比如，对于处于情绪波动状态的客户，律师首先要做的是对他或者她的情绪进行安抚，然后再以自己的法律知识和执业经验对案件、诉请以及诉讼目的进行专业的分析、判断和解读。人工智能能够高效、准确地提供法律知识方面的解答，但是不能够对客户的情绪波动做出回应，这也是其与人类律师的根本差别所在。
事实上，机器人ROSS之所以会从事破产领域的业务，就存在了这方面的考量。显然，人工智能能够很好的融入包括金融、证券、投资、竞争的相关业务，是因为这些领域的业务模式相对固定，可以被格式化和数据化。而在比如离婚、继承、物业等涉及到情感因素、民间习俗、社群矛盾的范围中，人工智能能否很好地发挥功能，还有待考察。
法律行业的科技之变
目前，人工智能虽然并不能完全取代人类律师，但却已经对律师行业造成了影响和冲击。科技成果被广泛应用到法律服务中已经成为不争的事实，以人工智能为代表的信息技术深刻影响着法律服务业和法律服务市场的未来走向。
一方面，当人工智能能够从事一些法律咨询、合同文本拟定、诉讼结果预测时，也就意味着整个律师行业已经开始面临人工智能带来的挑战和冲击。实际上，人工智能产品在法律领域的使用，就是将法律分析意见的提供权从律师手中转移到程序设计人员的手中。
目前，高效而精确的法律信息搜集、归类、存储、检索以及文件阅读等已经成为“弱人工智能”具备的基本功能，而更高级的法律推理、案件论证、结论提取、案件预测、法律咨询等功能则是将来高级人工智能发展的方向。当普通法律服务能够被人工智能所替代时，相应定位的律师就会慢慢地退出市场，这必然会对一部分律师的存在价值和功能定位造成冲击。
同时，律师业所受到的这种影响最终也会扩展到法律的其他领域，比如，法学教育。在开设人工智能与法律相关课程这一方面，最先引领潮流的是美国斯坦福大学，该院教授保罗·布里斯特、汤姆·赫勒和鲍勃·穆肯在1984年开始组织人工智能与法律研讨课。随后，美国东北大学法学院、乔治城法学院、密歇根州立大学等高校也陆续设立人工智能与法律的相关专业。
在我国，政府也就此给予了高度重视。2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，最早提出了打造“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等横向复合型人才，鼓励高校在原有基础上扩宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。
另一方面，传统的律师服务业是一个“以人为本”的行业，服务主体和服务对象是以人为主体。当人工智能在律师服务中主导一些简单案件的解决时，律师服务市场将会形成服务主体多元化的现象，法律人工智能的发展使用法律服务不再为人类律师所专属，律师的工作和功能将被重新定义和评价，法律服务市场的商业模式也会发生改变。
并且，与人类律师相比，人工智能产品的工作更为高速有效，而它所要付出的劳动成本却较少。因此，它的收费标准或将相对降低。未来，随着人工智能的介入，法律服务市场的供求信息更加透明，在线法律服务产品的运作过程、收费标准等更加开放。换言之，人工智能在提供法律服务时所具有的便捷性、透明性、可操控性等特征，将会成为吸引客户的优势。
不管我们接受与否，人工智能的发展都将对传统的法律职业都在产生巨大的变革。而法律行业所要改变的，不仅是整个行业的工作方式和运营方式，还有对人工智能的态度和信心。
从学术殿堂到商业化落地，人工智能早已照进现实
0分享至文：晓加编：祺然Gartner发布的《2022年Gartner新兴技术成熟度曲线的发展动向》指出：“AI正在日益普及并成为产品、服务和解决方案的一个重要组成部分。工信部科技司副司长任爱光表示，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。他同时提到，据测算，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。人工智能领域大有可为，赛道里的选手们正在乘风破浪：老将们持续加固护城河，新选手们总想撕下一道口子。2015年，百度无人车亮相乌镇世界互联网大会；2016年百度大脑AI平台发布；2017年人工智能被写进政府工作报告，当年百度宣布AllinAI……时至今日，百度的AI技术正在各个领域落地开花；大佬们在持续进化，独角兽也在稳步前行。过去几年，在人工智能风口下，涌现出无数AI独角兽，商汤、旷视、云从、依图更是被视为“AI四小龙”。同样受益AI技术落地，营收规模展现出强劲增长态势的还有云天励飞、格灵深瞳，他们所选择的是机器视觉赛道。当然，人工智能并非局限于此。但这些足以成为我们持续关注这一赛道的理由。接下来，壹DU财经将把人工智能作为重要研究对象，持续关注这一引领未来的技术领域。第一部分：何为AI？要讲述AI的故事，第一要务是理解AI。AI，即人工智能。上世界60年代，著名的图灵测试诞生。按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：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，那么称这台机器具有智能。同一年，图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。1997年5月11日，IBM公司的电脑“深蓝”战胜国际象棋胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内，击败国际象棋世界冠军的电脑系统。人、机之间的对决还在继续。2016年3月15日，谷歌人工智能AlphaGo与围棋世界冠军李世石对决。李世石与AlphaGo总比分最终定格在1比4，以李世石认输结束。这场人机对弈让人工智能正式被世人所熟知，成为当年科技圈最大的破圈事件。随后，人工智能市场被“引燃”。人工智能的发展，离不开核心三要素，即海量的数据、充足的算力以及合适的算法模型。亚马逊的PrincipalScientist（首席科学家）曾有个著名的比喻：如果把一个成功的AI算法比作一支善战的部队，那么数据就是粮草，算力就是兵力，而模型则是战略和战术指挥的策略；战略和战术的重要性自不必说，但没有了粮草和兵力，再好的战略也只是空中楼阁。算力就是兵力，有了强大的兵力，才有了实现战略的机动性和可能性。第二部分：AI何为？彭博社研究发现，人工智能行业市场规模将超过4220亿美元，并且预测2022年至2028年间的复合年增长率为39%。那么问题来了，既然AI有如此大的规模，它会在哪些领域发挥作用？综合来看，我们所熟知的人工智能被广泛应用的场景大致有以下几类：第一，自动驾驶领域在汽车领域使用人工智能，最直接的体现即是无人驾驶。该技术使用机器学习和深度学习来增强车辆的模式识别和预测能力。在识别层面，又分为多条发展路径，如视觉识别、光识别等。第二，医学领域近年来，人工智能的广泛应用，正逐步提升医疗专业人员的工作效率以及医疗资源的平衡。未来医生和人工智能的分野也将日益明显，如医生可以重点攻克疑难杂症，而人工智能和纳米机器人将辅助专家完成基础诊断。当然，后者也可以利用技术的力量来实现个性化医疗。第三，工业制造业我国是工业大国、制造业大国，但并非工业强国和制造业强国。在科技强国的战略目标里，人工智能是其中重要的一支力量。水务、电务、矿山、工厂、码头等的人工智能改革，也在稳步进行中。第四，城市管理当前，智慧城市、智慧交通、智慧政务等正在持续推进。如控制交通、废物和维护，以及预测能源消耗、污染风险和对环境的影响。第五，生活、学习领域社区、乡村、商铺、学校，因AI而改变。如街上忙碌的清洁机器人，商场里智能导航等。在人员密集的场所，AI可以实现防疫与商业的融合，又能减轻人力成本。在学习领域，随着AI的广泛应用，学习资源的均衡、学生学习效率的提升，正在深刻地改变着传统的“学习”。由此，我们可以看到，人工智能正引领着新一轮科技与产业革命的加速来袭。第三部分：AI的代表玩家美国著名发明家RayKurzweil认为，计算机将在2029年实现类人智能。他补充说，人类将在2045年达到奇点。那么我们要如何迎接奇点的到来？又有哪些关键玩家一起支撑起这一科技的创想？我们依然按领域来观察。（一）自动驾驶领域：从概念到落地，快步迈向商业化在这一领域，聚集的玩家均是“大有来头”。对于成立于2000年的百度而言，前半场的王牌业务是搜索，后半场的王牌落在了AI上。2013年，李彦宏在百度建设了中国首个深度学习研究院，2017年百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室。直到这时，外界才将百度与AI联系在一起。2017年，百度自动驾驶开放平台Apollo推出后即入选国家首批新一代人工智能开放创新平台。同年，《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》发布。这些均没有李彦宏乘坐无人车在北京五环“吃”了罚单的破圈效应。但经此事件，百度无人驾驶开始广为大众所熟知。无人车的安全性、量产和商业化博弈，仍是百度需要重点解决的问题。不过，这并非百度一家需要直面的，也是苹果、华为、小米、腾讯、阿里等杀入无人驾驶赛道玩家需要共同面临的行业难题。不过，这并不能阻止众多玩家的热情。2021年，各类L2-L4级的自动驾驶开始走出封闭路测试验场，走上了真实的城市道路。其中，有面向公众的Robotaxi、Robobus，也有物流配送“最后一公里”的末端配送，面对港口、矿山等封闭环境的无人运输，还包括干线物流的无人卡车以及面对社区固定道路的无人环卫车。公共交通属性的Robotaxi赛道，汇集了百度、小马智行、滴滴、T3出行、文远知行等玩家。去年11月，百度和小马智行已经获准推出了付费无人驾驶出租车服务。此外，在园区无人车方面，华为、阿里、京东、美团、毫末智行的配送无人车，已经规模化落地园区和商圈。随着技术不断优化及商业化持续落地，资本对无人驾驶的青睐在2021年整体表现得有增无减。从全年情况来看，国内无人驾驶市场的行业投融资规模达到近年来的峰值。根据此前媒体的统计数据，2021年仅以前20家企业融资金融来统计，就达到了300亿元的规模。（二）医学领域：落地有难度，工程师和医生想的不一样AI技术连接上医疗场景，这一概念刚有苗头时，就有大批顶着医疗AI之名的公司跑步进场。随着时间的推移，技术的进步让医疗与AI的结合开始有了更多落地的项目。如眼底、脑卒……在连接AI技术后，医疗场景的可能性开始变得更具体。如鹰瞳科技通过视网膜影像AI，不仅可以预测眼部疾病，还可以分析全身的慢性疾病风险，甚至能看到人的性别和性取向。“医疗+AI”为何能在国内得以普及？一方面是人口老龄化趋势、庞大受众群体以及移动互联网96%的全球最高覆盖率。另一方面，政策大力支持。同时，需要注意的是，我国医疗卫生服务的需求侧也发生了很大变化，医学领域迎来了急剧的变革。国家卫计委卫生发展研究中心主任傅卫表示：“一方面我们需要更多医学科技的发展和创新，另一方面，如何帮助医学科技的发展创新实现推广和应用，对医疗卫生行业改革，特别是医疗卫生服务的体系构建提出了很多新的挑战。”以AI医学影像为例。作为有着30多年临床经验的超声专家，同时兼中国超声医学工程学会副会长的李安华表示，自己关注AI医学影像6年多时间，也接触过很多AI医学影像类的公司，其中有科技巨头也有创业公司，“但这些科技型公司提供的产品，很难找到让超声医生满意的AI应用。”据他介绍，大部分已经应用到超声的AI产品都存在一个弊端：需要先由医生扫描找到肿块图像，把它抓取成静态图，再由AI系统来判别是良性还是恶性。这种模式下，万一医生看不到这个肿块，就是漏诊。“工程师和医生想的不一样。磁共振、CT可以根据静态图像做诊断，但超声需要医生根据实时动态检查画面做诊断，但AI超声系统需要‘陪伴’医生。”其实早在五年前，华创证券计算机行业分析师陈宝健就发布研报称：科技巨头加速跑马圈地，创业公司受资本热捧：AI+医疗影像市场百家争鸣。但由于商业化落地难，AI在医疗领域的实际落地要较无人驾驶领域缓慢得多。不过，在辅助医疗及远程诊断侧面，新华三、联想、商汤科技等推出了相关的产品。以新华三为例，其最新的一款产品，甚至可以做手术的实时直播。（三）工业领域：以机器视觉为代表的商业化落地成果显著当前，我国的制造业正快速步入智能化升级的新阶段，越来越多的制造企业把“智能化”作为推动其自身业务增长的重要途径。在工业领域，AI在预测性维护、质量控制、智能化排产等领域一直在探索并取得显著成效。不过，AI在工业场景中的应用深度和广度与其在消费领域相比，仍有较大差别。以“机器视觉”为例，经过多年的发展，其在当前已成为助力制造业智能化转型的好帮手。随着机器视觉的渗透，消费电子领域、汽车行业、食品行业、制药行业以及印刷行业的自动化升级改造正在提速。并且未来的发展空间巨大。在智能制造产业，质检环节占工人人力成本的40%，质检率也直接影响着企业订单增长。也因此，质检这个量大且重要的工序已成为工业制造企业发展的“达摩克利斯之剑”。以精密制造产线的缺陷检测为例，以往的人工目检效率很低，检测时往往需要借助放大镜等工具进行工作，且工作时间不宜过长。同时，还存在检测结果不稳定、成本高、数据不易存留等弊端。“质检是个细致活儿。可盯着强光看上八小时，眼睛早就花了，越到后面工作质量和效率都会明显下降。”恒逸化纤下属的双兔新材料生产车间的工段负责人王礼娜表示：作为一名有十五年化纤产品质检工作的资深质检员，过去的常态是拿着强光手电筒用肉眼去看，每天最少要人工检测2500锭丝绽。后来，当恒逸化纤与百度智能云联合开发的智能质检设备投入使用后，她的工作开始有了变化——从原来的质检工人转型成为一名AI数据标注师，帮助百度智能云质检工程师在产品图上标注出各类缺陷，将质检员的质检经验转化成企业的数据资产，让AI学会辩别绊丝、毛丝、油污等产品缺陷。这样对于制造业的改造并非个案，更多的人工智能正广泛应用于能源、水务、电力等行业。当然，人工智能的落地场景远不止上述场景，但透过这些场景，我们可以窥见这一大行业里的巨大机会及更多可能性。基于此，未来我们也将持续跟进人工智能细分赛道的最新进展，敬请期待。图片来源于公开网络，侵删。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端当人工智能走进课堂，教学过程将发生哪些变化
随着人工智能技术的应用，课程内容、教学方法和师生关系都在发生变化。利用人工智能可以实现更加开放灵活的教学体系，推动人工智能与教育教学系统性融合；当人工智能融入教学模式，教学模式重心转移到关注“人”本身时，智慧教学的新时代也随之开启。
人工智能技术无论在少儿阶段，还是青年阶段，都在逐步推广。新时代对教书育人提出新的需求，即如何从以教师为主，转变为以学生为主；如何借助互联网、人工智能等新技术实现人机交互的智慧教学模式。人工智能赋予教育新功能，满足了大数据时代下个性化学习的需求。
因材施教，促进个性化学习
在传统的课堂教学中，老师是绝对的权威，教学资源的分配以老师控制为基础。课堂教学是老师分配合适的教育资源，再通过师生之间的互动确立起来的一种沟通方式。由于个人的精力有限，老师为了方便管理，即使不是主观意义上的，也会下意识的为学生贴上相应的身份标签，课堂教学机械的完成知识灌输。人工智能的出现可以为老师分摊压力，更加关注学生本身，促进学生的个性化学习。
随着人工智能的介入，以往老师无法关注到每一位学生，无法做到因材施教的问题将会迎刃而解。人工智能技术可以伴随式地记录分析每一位学生的学习状况，全面勾勒学生画像。基于大数据分析，对学生学情进行诊断、分析，从中找出学生学习的薄弱项，并及时指正；同时可以发现学生学习的优良习惯，并通过数据分析推广给适合该类学习方法的学生。通过人工智能形成学生个性化学习方法，真正做到以人推题，让学生只学该学的点，只做该做的题，杜绝盲目刷题和无效练习。
教育资源公平化
传统课堂教学一直面临着来自时间、空间限制等不利因素造成的教学质量的差异。在时间因素上，传统课堂教学过程中，老师和学生的互动时间、学生间的讨论时间较少；在空间因素上，传统课堂空间结构固定，学生们由于固定座位的局限，学生之间课堂注意力和接受知识的能力势必会受到影响。
人工智能的出现打破了传统课堂教学时空的局限，能够使学生随时随地进行学习，排除了由于座位原因导致的课堂注意力下降等因素。在人工智能环境下，学生可以通过VR等技术手段在虚拟世界中观察和感受核裂变的过程、发动机的内部构造、生物医疗技术的应用等传统课堂教学中难以实现的场景。人工智能环境能够让学生沉浸在场景式的教学情境中，以全息、动态的画面带给学生更加直观、真实的亲身体验。这在一定程度上有助于学生改变其由于认知方式和想象力等因素差异而造成的非平衡性发展。
教学方式的改善
在传统课堂教学中，教师们被准备教学材料、撰写教案、管理课堂、批改作业等各种事务缠身，使得他们对学生的评价只停留在对学生知识储备程度的考查上，缺乏全面性与科学性。在人工智能时代背景下，人工智能技术掌握了巨量的信息和知识，可以帮助人解决一些问题。随着语音识别、图像处理技术、AR／VR技术的成熟，人机交互变得更加和谐共融，传统教师的一些技能性、重复性的工作在很大程度上由人工智能机器人来替代，教师们更应该注重于课堂教学本身，改善现有的教学方式。
人工智能有助于将传统话语式的师生互动变为场景式的互动。在课堂教学中，教师能够运用AR／VR等技术手段设计和制作出立体、全息式的教学场景，供学生欣赏和学习。人工智能通过语音图像识别功能将教材中静态的知识与文本转化为数字文本，通过多种数字化方式呈现给学生，学生在这个过程中能够获得视觉、听觉等多维度的体验，将枯燥的知识转变为形象生动的场景式展现。
科学的教学评价
课堂是学生学习知识的场域，与教师教学过程的各个环节相对应，学生的学习是从对知识的初步了解到对知识的熟练应用与理解再到举一反三的一个过程。这个过程不仅包含课本知识的学习与巩固，同时也涉及到学生学习过程中认知、情感等方面的变化。因此，对学生的评价应不仅仅取决于知识的掌握情况。
课堂教学中，人工智能的引入能够为课堂教学各环节做出科学的评价。课堂教学情况千差万别，学生情况有大的差异也有细微区别，长处短处也各不一致。以往学生的情感发展、责任担当、逻辑思维能力等方面的发展遭受忽视，但人工智能的数据分析、语音图像识别等技术应用能够准确评价“教与学”的差异化情况。例如，网校的教师监课系统借助语音识别和表情识别等技术的融合，能够通过教师课堂表现的亲和力、清晰度等维度评价教师的授课情况。（姚坤森整理）
[责编：王一涵]