我们需要怎样的未来教育人工智能下的未来教育有哪些特点

发表时间：2023-07-18 18:17:39

我们需要怎样的未来教育

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新一代的儿童青少年是网络原住民，他们认知世界、适应世界的思维方式跟上一代人相比发生了根本改变。如果把这种思维变化视为教育大楼的地基，那么地基变了，教育大楼也要改，且需要结构性变化，小修小补都不够

家长不能只重视发掘、培养孩子们的艺术童子功，还要培养孩子们的科技童子功，国家应该让各行各业的大师工匠们成为孩子们的导师和科学技术的引路人，培养孩子们的系统直观思维、原理原创能力、民族文化自信，并站在巨人肩膀上教学相长

国际关系演变错综复杂、科学技术发展日新月异，社会生产生活方式变化越来越快……面对百年未有之大变局，面对高速变化的未来，沿袭了两三百年的规模化、标准化、流水线式教育能否适应未来的世界？

在近日召开的首届东钱湖教育论坛上，来自国内外教育、科技、文化、经济、商界等领域的专业人士齐聚一堂，直面教育问题，探讨更好的教育如何发生，以期凝聚智慧，启迪未来。

帮人应对变化的教育

《瞭望》：教育天然承担着为国家未来发展培养人才的重任。在你眼中，新时代需要培养什么样的人才？

李象益：当今时代正由信息时代向创意时代过渡，适应新的时代需要培养大量兼具创新思维、创新能力和人文情怀的人。这是中国全面建设社会主义现代化国家的重要前提和有力支撑。

尹后庆：未来社会的不确定性因素会越来越多，这需要培养大量能够应对变化、解决复杂问题的综合型人才。

袁振国：人类已越来越变成一个命运共同体，谁都不可能独善其身，必须在全球共同利益视野下，寻找合作解决问题的方式方法。从这个意义上，未来需要培养具有共情能力和合作精神的人才。

余胜泉：今天进入的智能时代，知识和信息的增量正以指数级膨胀，一个人一年接收的信息量比过去一个人一辈子或几辈子接收的都多，人的认知仅靠大脑已很难处理如此繁多复杂的信息，必须借助外脑才能适应越来越复杂的社会。这意味着新时代需要培养能够人机协同的人才。

孙尚传：我们已进入第四次工业革命的初期阶段和工业5.0的萌芽阶段，随着人工智能进一步发展，绝大多数大学生学的逻辑、模型等智能化早期的过渡性知识技能将被人工智能替代，再往前走就必须培养能够创造、使用和治理人工智能的高级人才。

《瞭望》：培养适合时代需要的人才，呼唤什么样的教育？

尹后庆：能够帮人应对变化的教育。人类的历史经验告诉我们，有一些核心素养能帮助人们在面对不确定时以不变应万变。其要义包括价值观念、必备品格和关键能力。对此，我们虽然还需要经过很多研究才能深入、完整地理解，但有一些已形成广泛共识。比如全球视野、家国情怀、创新创造、驾驭信息的能力等。

李象益：从公共利益转向共同利益的教育。联合国教科文组织2015年11月发表了一篇战略性研究报告——《反思教育：向“全球共同利益”的理念转变》，相比1972年发布的《学会生存：教育世界的今天和明天》和1996年发布的《教育：财富蕴藏其中》，一个颠覆性理念转变是，把教育从公共利益转为共同利益，这意味着未来的教育不能止步于仅为个人生存或积累财富提供工具，还要在关系全球共同利益的问题上有所贡献。

乔治·帕潘德里欧：从全球化视野看，所有人都应该对这颗星球负责任。以全球正在遭遇的大危机新冠肺炎疫情来说，教育要教会人在面对不确定时不是被动的观察者，而是联合起来适应变化，打造美好、可持续未来的创造者。

领悟知识背后的精神

《瞭望》：所谓“未来已来”，就在人们深思未来教育时，一些教育创新实践正在悄悄发生，你从中看到了未来教育的哪些趋势和基因碎片？

袁振国：新冠肺炎疫情中发生的前所未有的大规模信息化教学实践，倒逼师生、家长对线上教育的认知和接受度大幅提升，应视为最直接、最深刻，也可能是最持久的创新实践，它预示着线上线下混合教学将会加速到来。

余胜泉：线上线下混合教学，也预示着基于智能技术的规模化教学和个性化培养会得到有机结合。将来线上的虚拟空间会提供成千上万个学习服务，线下的实体空间也会提供成百上千个尊重学生兴趣、与学生能力相匹配的服务，再加上实体与虚拟空间服务的灵活组合，学生可获得因人而异的多样化服务和发展。与此同时，未来优质教育资源的提供还会朝着大规模、社会化协同的方向发展，校内校外的优质资源会出现双向流动，校内的可流到校外，校外的也可流到校内。

尹后庆：单纯记忆学科知识的学习其价值会弱化，但学科知识学习仍然十分重要，因为在知识学习过程中所形成的能力和知识及其所承载的社会价值与文化精神会受到更多重视。今天一些学校通过学习方式变革，比如探索情境化、问题化、项目化学习，进行跨学科的学习和探究，让学生基于兴趣，面对问题，分析问题，解决问题，其目的就是让学生在综合应用学科知识过程中领悟知识背后的精神，这种精神某种程度上是一种价值观、世界观，也是一种思维方式和创新能力，更是应对未来各种不确定时以不变应万变的核心素养，这代表着新时代育人的方向。

《瞭望》：如何理解驱动学校积极探索未来教育、未来学校的底层逻辑？

尹后庆：今天知识和信息的存储和传播方式都发生了深刻变革。过去找资料需要去公共图书馆，现在全世界发生一件事情，瞬间就可通过网络传播给无数人。可以说，今天的老师和学生获得新信息往往是在同一时间，过去老师在知识广博上的优势已受到很大挑战，如果延续此前的教育方式，就难以吸引孩子。在这种现实挑战下，此前注重知识传递的教育必须改变，教育功能、方式、手段，包括教育评价势必要重构。

余胜泉：一个直观挑战是，新一代的儿童青少年是网络原住民，他们认知世界、适应世界的思维方式跟上一代人相比发生了根本改变。如果把这种思维变化视为教育大楼的地基，那么现在地基变了，教育大楼就不得不改，且需要结构性变化，小修小补都不够。

袁振国：今天的新知识也在快速增长。根据统计，100多年前知识增长速度是50年更新一次，到1950年，知识更新缩短到15年，而现在，知识增长速度3年就要更新一次。这意味着大学一年级进学校学习的东西，还没有毕业，学的东西就被更新了，如果还延续过去以知识记忆和传承为主的教育，越来越多学生将面临毕业即失业的尴尬，而国家和社会进步也会出现人才乏力。

此外，知识增长的方式多来自学科的综合，像航天科学、海洋科学、生命科学、能源科学、材料科学、计算机科学等社会发展的主导推动力无一不是多学科综合的结果。这就意味着过去注重通过学科知识分化来增加知识的方式已不能适应未来需求，必须在跨学科和学科知识的综合应用中寻找价值增长点。

培养孩子们的科技童子功

《瞭望》：如果把未来教育的发展趋势视为一面镜子，你觉得它照出了教育现状的哪些短板？未来教育探索中还存在哪些实际问题？

乔治·帕潘德里欧：现有的教育体系，其方法可以追溯到工业时代，就其目的而言，它仍然专注于那些几年内可能会不复存在的行业和专业技能，那些可能由机器人或人工智能接管的工作。就其教学方法来看，该体系更侧重于标准化思维，而不是创新和批判性思维。

尹后庆：受现存考试制度的影响，学生所学知识往往最后变成碎片化记忆，与现实生活缺乏关联，学生也难以习得知识背后的社会价值和文化精神。与此同时，目前大量的教育教学还是分学科开展的，与现代社会知识增长的综合化趋势不相符合，也不利于发展学生综合应用知识的能力。

余胜泉：一些学校虽然致力于改变现状，开发了大量项目型、探究型、活动型和美育课程，但是其中一些只有行为投入，没有认知、思维投入，只走了形式，没有触及过程教育的本质，对学生思维或能力发展有时有害无益。比如一些学校设计课程时忽略与国家课标的联系，也忽略与学生身心发展规律的联系，简单把高等教育或职业教育的课程拿来为中小学用，不仅超出儿童认知范围，有的只是简单要求学生按着套件做出一模一样的东西来，至于为什么那么做却不清楚。

《瞭望》：从补短板和解决问题角度，你有什么思考？

尹后庆：当今时代我们不是不要学科知识，而是要更加注重借助学科知识来发展过程教学、活动教学和探究教学，让学生加强学科知识应用，因为知识只有在应用中才能逐步提升结构化程度，才能与其他知识发生联系，才能让学生看到知识产生的社会价值，生发知识何以产生的疑问，探究知识如何产生的方法和能力。而这些背后恰恰蕴含着知识的社会价值和文化精神，是让知识的学习发挥了真正的育人作用。

袁振国：要让混合式学习成为一种常态，不能疫情结束后再回到原来，继续忽略新兴科学技术对教育的巨大影响。事实上，当混合式学习成为常态，人的学习轨迹就可以统一作整体化设计，人的个性化学习就可能会实现，学习效率和品质也会提高，这应成为“十四五”时期教育信息化的重要课题。

孙尚传：家长不能只重视发掘培养孩子们的艺术童子功，还要培养孩子们的科技童子功，国家应该让各行各业的大师工匠们成为孩子们的导师和科学技术的引路人，培养孩子们的系统直观思维、原理原创能力、民族文化自信，并站在巨人肩膀上教学相长。

刘利民：一是利用互联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术，发挥其在促进教育公平，创新人才培养模式与教育评价体系上的作用，推动学校教育教学和治理方式变革，完善全民终身学习推进机制，促进新兴技术在教育领域的深度融合应用，让技术成为推动教育领域改革创新的强劲动力。二是通过深化教育教学改革，优化学科设置，完善高水平科研支撑、高质量人才培养的机制，激发高校人才培养的潜力和活力。加大人力资本投入，增强职业技术教育适应性，深化职普融通、产教融合、校企合作，探索中国特色学徒制，大力培养技术技能人才。对本科和研究生则以培养创新型、应用型、复合型人才为重点，在专业设置上更加注重以社会需求为导向，在课程设置上更加注重科学知识、思想品德、人文素养和实践能力的融合。三是进一步聚焦全球教育发展改革所面临的共同问题，整合各国政府、国际组织和科研机构等多方力量，合作探索解决办法与方案，推动发展经验互学互建，实现全球治理互利互惠，推动构建人类命运共同体。（记者刘苗苗）

+1【纠错】责任编辑：周楚卿

人工智能与设计（4）：人工智能对设计的影响

前面通过三篇文章《人工智能的发展和定义》、《面向用户的人工智能系统底层设计》和《人工智能时代下交互设计的改变》介绍了人工智能基础、系统底层设计以及上层应用的设计。本次更新的最后一篇文章关注的是人工智能与设计的关系，这应该是设计师们最想了解的部分；这篇文章是为后期调研人工智能对不同设计领域的影响做个铺垫，欢迎阅读。

人工智能对设计的影响

人工智能的普及是否使设计师失业引起了业界的一股躁动。要回答这问题，应该先弄清楚设计与人工智能的关系，我们可以从本质开始入手。

有人认为设计是为了追求美，和艺术没什么区别；但设计做久了，会有更深刻的理解：设计是为了解决问题。那么设计是什么？在网上看到了一句对设计的定义：设计是有目的的创作行为。这句话解释得非常棒。目的代表主体所追求的目标，创作是把自己的灵感、经验和感觉表达出来。设计是为了解决问题说明设计是为了解决问题的创作方案，设计为了追求美说明设计是为了解决设计对象美感和实用性的问题的创作方案，所以后者属于前者。

艺术是为了将自己的灵感、经验和感觉等主观感受表达出来。设计和艺术的本质在于是否拥有目的；目的是一种观念形态，反映了人对客观事物的实践关系。相比起艺术，设计更多是一种人对客观事物的实践方式，在考虑主观因素的同时也要顾及外界等客观因素。

从定义上来讲，人工智能是使机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是为了让机器帮助人类解决问题。也就是说，人工智能在一定程度上也是一种设计，其目的是为了帮助人类解决问题，创作出与人类思维模式类似甚至超越人类思维模式的解决方案。

问题的复杂程度会直接影响解题人的最终方案，因为人的知识、经验、精力是有限的，很少甚至没有人会长时间都在解决同一个问题。当解题人找不到最优方案时，他们给出的方案具有一定的主观性，甚至有可能错误的。但也有例外的时候，人有神奇的技能-灵感和直觉，它们可以短时间内帮助人类找到解决问题的捷径。

目前的人工智能属于弱人工智能，暂时无法拥有人类的主观能力：灵感、感觉和感受，也没有人类的跨领域推理、抽象类比能力，只能依赖数据和经验来创作或者解决问题。但计算机比人类拥有三个优势：

可以在极短时间内完成超复杂的运算；可以长时间不厌其烦做同一件事，而且不会累；记忆力好，积累的经验可以被随时调用；没有情感等主观因素，比人类更公正客观对待每个方案。

这四个优势可以使计算机在解决超复杂纯智商难题时不断探索新方案，不断积累经验，不断优化方案，通过穷举和对比，找出最佳的方案。人工智能在不同的领域积累的经验增加，它对事物间关系的洞察力也会逐步提高，它也会不断反哺提高自己解决问题的能力。当人工智能的运算能力、分析能力、洞察力超越人类时，人工智能在很多领域提供的解决方案会上优于人类。

设计除了解决问题外，还有对美的理解和创作。美感是对美的体会和感受，它是复杂的，它包含了历史、文化、环境、情感等客观和主观因素，所以不同时代、阶级、民族和地域，有着不同文化修养和个性特征的人对美的定义也不同。不同人之间有着不同程度的美感能力，有些是先天因素影响，取决于个人的感知能力；有些是在社会实践等后天因素训练出来的。

由于弱人工智能缺乏人类的主观感受和推理类比能力，以及缺乏对当代世界和社会的文化和环境的理解能力，所以弱人工智能对美感一无所知。人工智能不懂美感不代表人教不懂会机器生产美感，就像托福和雅思，即使英语不太好看不太懂文章在说什么，只要懂套路，考生也能考出一个还行的成绩。

图片处理应用Prisma通过深度学习将一张图片的风格特征分析出来，毫无保留迁移至另外一张图片。

阿里鲁班系统通过深度学习来量产Banner，设计师将自身的经验知识总结出一些设计手法和风格，再将这些手法归纳出一套设计框架，让机器通过自我学习和调整框架，演绎出更多的设计风格，上亿的Banner通过素材进入该框架后批量拼装而成。

来自微软亚洲研究院的研究员与清华大学美术学院的艺术设计专家让AI接手了繁杂专业的图文排版设计工作，他们提出了一个可计算的自动排版框架原型。该原型通过对一系列关键问题的优化（例如，嵌入在照片中的文字的视觉权重、视觉空间的配重、心理学中的色彩和谐因子、信息在视觉认知和语义理解上的重要性等)，把视觉呈现、文字语义、设计原则、认知理解等领域专家的先验知识自然地集成到同一个多媒体计算框架之内，并且开创了“视觉文本版面自动设计”这一新的研究方向。

以上案例说明人工智能即使不懂审美，也可以替代人类生产可被公式化（规范化）的设计。可被公式化的设计说明这些设计是已成熟的，有规律的(模型)、受限制的(参数)、可量产的。如果不想被人工智能的美感设计领先，设计师的美感设计应该是创新的（未成熟未被发现规律的），包含更多元素的（更多复杂参数如历史、文化、环境、情感等等）。

人工智能与设计师的关系

设计是一个用处非常广泛的动词，可以搭配不同名词成为各种专业术语，例如程序设计、架构设计、交互设计、UI设计、建筑设计、材料设计等等。但设计师更多是指处理好人与设计对象之间的关系，提高体验满意度的职业，例如室内设计师是为了提高人在室内的居住质量；服务设计师是为了提高人在服务流程中的满意度；交互设计师是为了解决人与计算机的交流问题；UI设计师是为了升华人与计算机的交流体验。

上文已提到，人工智能在解决超复杂纯智商难题上最终会超越人类，而且可以生产出可被公式化（规范化）的设计，例如符合规范可批量生产的平面设计、符合规范已成熟的网页和移动端交互设计。但对于人工智能，设计师不用过多担心被取代问题，因为设计师的工作是为了提高体验和满意度，体验和满意度都是主观的，这是人工智能很难去衡量的。既然人工智能也是一种设计方案，那么设计师可以利用人工智能这工具创造出什么价值？

1.在互联网和移动互联网时代，由于产品用户量大以及技术的限制，产品无法针对每位用户在不同场景下的需求进行设计，所以产品功能只能绝满足大部分用户都有的核心场景；还有每位用户的审美能力的差异，设计师只能考虑用更简洁的设计语言来满足大部分用户的基础审美。在人工智能的帮助下，产品有能力做到根据用户的使用场景和行为分析出用户的当前诉求，并提供相应服务。人工智能为个性化服务提供了基础，个性化服务意味着要考虑更多关于该名用户的特点，包括文化，经历，心理等因素，如何设计能更满足该名用户，这是一个全新的机会和挑战。

2.人工智能为艺术型设计师带来更多机会。进入个性化时代的产品基本满足用户需求，相同类型的产品结构和功能会越来越接近，能为产品带来活力和差异的除了自身的底层技术基础，更多是艺术型设计师的理念和风格，以及自身品牌。就像时尚品牌优衣库和Gucci，单件商品两者的品牌和设计产生所带来的利润差距巨大，人工智能产品也可以做到。

3.人工智能使产品的使用成本降低，信息架构扁平化，整体体验提高；但个性化设计意味着需要考虑更多元素。简单和个性化貌似矛盾，如何保持产品简单可用又能突出个性化，这也是一个全新的机会和挑战。

新的设计对象

计算机的普及和难以使用，催生出交互设计这个术语，交互设计专门解决计算机如何更好地与用户交流互动的问题。交互设计师在设计过程中总结出一个新术语：以用户为中心的设计，在设计时密切关注用户的体验和感受。用户体验设计这个术语逐渐扩散到各行各业，它所带来的价值让各个企业明白提高体验的重要性，并着手优化自家产品服务，到后面也衍生出服务设计等专业术语。

产品体验不好，用户还有其他替代选择，所以大家开始关注用户体验。但现在用户体验设计存在着一个局限性：它设计对象仍然是产品，它只关心用户在使用产品期间的体验，不关心产品对用户其他方面的影响。这是可以理解的，因为企业间之间存在着竞争，以及互通数据分析数据需要非常高的成本。所以产品体验好了最大收益自如是产品和企业，并非用户。

辛向阳教授提出了一个更领先的观点：EX-ExperienceDesign，以用户经历为中心的设计。简单点说，生活中每天发生的琐碎小事不会被记住，例如吃饱睡饱；但特殊的经历会被记住，例如在迪士尼公园的路上突然跑出来一群鸭子，你会记住那次惊喜。UX构建的是每一件小事，EX构建的是用户经历，基础是每件小事之间的联动。EX更多关注全局性，就像迪士尼乐园把控全局体验为游客带来惊喜。EX是个性化服务的基础，它会从多个维度包括用户画像和行为、场景和环境、上下文的理解（上一件事情发生了什么，后面安排的事情）等为用户创造价值。

当设计对象从产品转变到用户经历时，设计师不能只考虑自己的产品体验，还要从全局出发考虑产品与产品之间的联动，考虑不同场景和突发事件时自己的产品如何服务用户。产品从单体变成一块拼图，需要考虑上下左右的关系并兼容，这对设计师来说是一个全新的挑战。

如何设计人工智能产品

人工智能为个性化服务带来新的可能，要想设计一款更友善更像人类的产品，我们先看看人类是怎么交流的。人与人之间的交流分为双向交流和单向交流，双向交流包括了问和答，单向交流包括了指令、陈述和接收信息（单向交流指对方可以给予简单的反馈，甚至不需要提供反馈）。问和指令不太一样。问是因为自己不知道，希望对方能提供相关的完整答案（这里忽略明知故问和反问两种带有目的性的情感交流）；指令更多是指上级对下级的指示，他知道对方能做什么，希望对方能帮助自己完成该事情，对方完成后的反馈可能非常简单，一句“OK”“搞定”“对不起，做不到”已经能表达清楚是否完成，其反馈不需要太多内容。陈述的意思是我将信息传达给你就完成了，你可以不给予我反馈，例如演讲、授课、讲述内容等等。接收信息包括了听觉、视觉、触觉，甚至是嗅觉和味觉。

随着信息的增加，当信息超过人类的记忆容量时，人类通过交流获取信息的效率变慢，他们开始将信息通过刻画的方式记录保存下来，到后面逐渐出现了书籍。随着技术的发展，人类获取信息的方式也在逐渐增加，收音机、电视、电脑、手机逐渐出现在我们的生活中，我们先来看看人与媒介交流信息时有什么不同，再来推断人工智能能做什么。（这里的人更多是指接收信息，并非发送信息例如写书、写文章的人）

从表格可以推断出，人工智能要做到与人正常交流需要在问、答、指令、接收信息四个方面有所深造。问更多是指人通过语音、文字等对话方式提出问题（语音是最快最直接的表达方式），计算机理解问题后给出正确完整的答案。答更多是指计算机需要通过如传感器、用户事件监听等隐形手段获取更多的用户数据。指令更多是指用户通过语音和界面发出指令，计算机接收并理解指令后完成一系列的操作。接收信息更多是指人给出问题和指令后，计算机如何提供正确的答案和反馈。

如果牵扯到辈分、利益等关系，人类之间的交流务必产生情感上的交流，在交流时最能表达情感和态度的是态度和语气，人和机器交流也毫不例外。人工智能需要学会与人类交流时，根据不同场景和对话内容采用合适的态度和语气。在交流中，机器更多承担的是下级以及朋友的角色，直白点就是要你干嘛你就干嘛(准确性)；要你干嘛就赶紧做(即时性)；说你不对就得改(自我学习和修正)；不能顶嘴(礼貌)；尽管我对你很苛刻，你也要对我像好朋友一样(性格一致，需要人物设定)。

结合交流方式和情感表达，设计一款面向用户的人工智能产品时需要注意以下几点：

人物设定：为了避免在交流中过于死板或者态度语气时常变化过大(态度语气时常变化过大叫精神分裂)，设计师应该针对不同用户群体为人工智能赋予不同角色与性格。例如针对二次元宅男群体，赋予人工智能傲娇、元气、电波女等性格；针对成熟女性群体，赋予人工智能温柔的管家角色；尽量不要赋予人工智能老板、父母、老师等角色，因为指令他们干活时，会让人类感觉到突兀。准确性和即时性：需要听懂用户的问题和指令并立刻给出准确的答案或反馈。准确性和即时性是人工智能的最基础能力之一，多次回答错误显得人工智能很蠢，用户会逐渐对人工智能失去信心和信任。在技术不成熟的时候，可以引入天然呆、冒失女等具有智商不高但又很懂卖萌的角色性格弥补技术上的缺陷，这样可以通过打情感牌减少用户愤怒甚至失望的情绪。自我学习与修正：当人工智能不知道答案和操作时，除了给出抱歉的反馈外，更多需要的是通过自我学习能力来修正自己的数据库，避免多次惹恼用户。礼貌：及时回复、不重复说话、不反驳、不打断用户的说话和操作都属于礼貌问题，就像人类一样，有礼貌的人工智能才会受用户欢迎。

做设计时需要考虑更多数据的交互，关于人工智能底层数据设计请阅读第二章的《下一代人工智能助理》和《人工智能数据仓库》。在设计架构时需要考虑更多产品上下游之间的联动，以及通过接入通用型API和组件完善人工智能的数据库，关于移动端信息架构设计、通用API和组件请阅读第三章的《流的设计》和《新型API和组件》。对话是人工智能的基础，更多对话体验设计请阅读《GoogleActionsDesign》。人工智能为个性化设计提供了基础，设计师需要考虑更多场景下的个性化服务，也可以引入更多风格的个性化设计，彰显出用户的魅力。

人工智能技术应用的领域主要有哪些

随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？

什么是人工智能？

人工智能是研究、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，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。

##人工智能技术的细分领域有哪些？人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

1、深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。

深度学习的技术原理：

1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；2.将大量的数据情况输出到这个网络中；3.网络处理这些动作并且进行学习；4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；5.系统通过如上过程调整权重；6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；

2、计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……

计算机视觉的技术原理：

计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

3、语音识别

语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别技术原理：

1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；

4、虚拟个人助理

说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。

虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）

1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。

5、语言处理

自然语言处理（NLP），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。

语言处理技术原理：

1、汉字编码词法分析；2、句法分析；3、语义分析；4、文本生成；5、语音识别；

6、智能机器人

智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。

智能机器人技术原理：

人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。

智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。7、引擎推荐

不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。

Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。

引擎推荐技术原理：

推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。

关于人工智能的展望

除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。

当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。

转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html

人工智能时代对人类就业有哪些影响，我们应该如何应对

一、人工智能时代对人类就业的影响

（一）人工智能时代的发展分析

科技发展到今天，人们迎来了全新的智能时代。人工智能技能的出现，预示着人类社会进入了崭新的阶段，只是也对人类就业产生冲击影响，可能引发大规模的失业潮。美国有关学者认为，智能时代的来临，制造出更多的智能机器人，相较于与日俱增的人类劳动力而言，相智能机器人拥有高效、低廉的巨大竞争优势，在未来几近能够替代人类80%的职业岗位。查阅相关资料得知，此学者在其研讨中运用了科学的数据统计分析法，最后得到该项结论。同时美国另一位著名的学者也曾预测，在未来的十五年之内，美国本国将会有23～30%的人类岗位会被人工智能机器人所代替。马克思在其研讨中以具体的案例证明了生产效率的提高主要依靠技能的不时创新和进步。借助互联网资源平台明白到，全球闻名的咨询企业麦肯锡在2017年的汇报文件中指出，大概到了2025年，人工智能技能将会大爆发，相应的市场发展价值可能高达1280亿美元之多，全世界几近一半的事务岗位均会被人工智能所代替。显而易见，在未来的人类社会，目前大多数的事务岗位均会选取智能操作模式，智能技能在未来的发展前景十分巨大，其重要性不容忽视。

（二）人工智能时代与人类职业的关联

若干年后即将全面爆发的人工智能技能问题，会由一小局部人管控与生产智能机器人，并使其逐渐得以全面地应用在日常的生产事务中，从而发挥出良好的作用和功效。对于人类的就业，人工智能技能显然具有潜在的威胁。在未来依旧能够保持较高的竞争能力，不被智能机器人替代的岗位占比不会超过4%。对于人工智能机器人来说，虽然其本身属于从业方，但其仍受人工智能技能的抑制。由此，此种特殊的从业群体会在未来变得越来越庞大，并且逐渐变成固定的社会从业群体。从历史的发展角度来看，历次科学技能革命中受益最大的就是新兴的行业与家当，如果人类可以在这些新兴家当与行业中掌握主动权，熟练运用相关的技能和设备，那么，必然不会面临失业的风险。即当人们学会并熟练应用人工智能技能后，相应的就业压力和失业风险也会逐步降低，所以，对于人工智能时代的来临，需要人类做好相应的思维与技能筹备。

二、人工智能时代下应对失业问题的策略

（一）以政府为主导健全就业服务制度

对于即将全面爆发的人工智能时代，为了规避大规模的失业浪潮的出现，需要政府部门介入，发挥一定的主导作用，有效利用目前存在的相关的就业服务机构，比如：猎头服务公司、互联网招聘公司及其他人力资源管理服务企业等，并且有效健全市场就业服务制度，紧密关注当前的就业市场的动态变化，并积极推进就业市场的信息化改革进程，不时丰富就业服务的具体的管理内容。与此同时，通过有效利用和借鉴智能机器人等先进的技能与相关设备，给予就业者相应的技术培训机会。在构建互联网就业服务平台中，增加专业人才、基础人才及复合型人才等不同层次的招聘岗位设置，融入智能化元素，帮助就业者在第一时间内发现和找到与自身能力相匹配的就业岗位。当然，还能够召开智能技能的人才招聘交流大会，通过对全国范围内的人才需求情况进行分析，创建相应的就业服务数据库。此外，进一步对劳动力的市场加以规范和管控，以便达到提高其总体就业服务能力的最后目的。而在公共就业服务机构中，还要注重对高、中、低等不同层次的岗位人才需求的合理化配置，尤其针对那些具有中、低端劳动能力的就业人IT来说，需要进行科学的培训和教导，为其制定有针对性的未来的职业规划方案，从而做到对以后的职业发展方向心中有数，不再迷茫和失落，不时学习新型的知识和技能，依靠政府部门的扶持力量，获得科学的职业咨询和帮助，确保以后的生活保障[1]。

（二）高校增设相应专业并强化科研力度

智能化信息时代的来临，让很多人面临着失业的风险，为了缓解失业人群的就业压力，培养新型的专业化人才，需要广大高等院校增设相应专业并予以细化、丰富。高等院校需要联合当前智能技能、机器人技能、互联网信息技能等新兴技能的发展现状，大量招聘相关的专业教师人才，并且增加相应课程的设置，完成对现有教学课程体系的重组与优化。例如：高校应该机密关注科技发展动态，开设智能技能发展、机器人技能与应用、物联网、云计算等相应的课程科目，并将每一科目的具体课程内容细化，从相关理论知识、实践应用操作等两个方面入手，制定和设计合理的教材内容，并借助灵活、科学的教学方式，吸引更多的学生，激发其学习的兴趣和热情，达到培养高端智能人才的目的。通过对未来市场的发展趋势和方向的预测与分析，根据未来的人工智能技能和机器人技能所应用的相关家当的具体需要，开设与其紧密相关的电子智能信息技能、智能机器人技能等新型的课程内容显然很有必要。加大相关高等院校和高新企业的合作力度，合理安排学生进入高新企业完成实地的培训和学习任务。由此，能够有效提升高等院校的教学培训效果，为培养高端人才做充足的筹备。由此能够缓解就业压力，并确保社会的稳定、有序发展。与此同时，为了提高高校的教学综合能力，增强其科研水平，需要政府作为主导，大力扶持高等院校，开展新一轮的教育改革。具体来说，一方面，政府部门应该加大对于高等院校的科研扶持力度，为其提供充足的科研经费，并引进更先进的教学设备，建设更多的校园科研基地，聘请行业内的高端人才作为科研项目的研讨负责人，构建一支高水平、高素质的科研人员队伍，从而有效提升高等院校的综合科研实力；另一方面，政府部门应作为主导，积极倡导和激励那些具有高级技术的人才投入高校的科研队伍中。以构建新型的校园科研与创业园区的方式，吸引更多的高端、专业人才，以便为人工智能及机器人技能的应用奠定良好的基础，鼓舞更多的人才学习新型技能和设备的操作技能，为其以后的创业做好筹备。在得到政府部门的相关科研政策补贴与扶持后，有效推进高等院校的科研发展。

（三）开展失业人群心理抚慰服务并完成再就业培训

随着智能时代的来临，更多的人群面临着失业的风险，很多岗位被智能机器人所代替。大量的失业人群，由于心理的不稳定、情绪的失落，对社会的和谐发展造成不良影响，可能引发社会的动乱。所以，基于维护社会稳定，缓解失业人群就业压力的目的，需要一些社会事务者对这局部人群开展心理抚慰，帮助其走出阴霾，重拾信心。一方面，根据自身的情况，制定未来的职业发展规划，经过社会事务者的心理疏导，在智能技能快速发展的环境下，找到符合自己的事务岗位；另一方面，社会事务者通过心理抚慰服务，缓解失业人群心理上的矛盾，以个性化的服务，培养失业者乐观、积极的生活立场，改变当前的生活现状，从生活与事务中获取相应的欢快和满足，从而使内心达到平静，消除对社会的不满情绪，从而保证社会的平安与和谐。

与此同时，针对大量的失业人群，做好再就业培训事务显得十分重要。政府、学校、企业及相关职业培训机构应积极合作，加大失业人群的再就业培训力度，并提高相应的培训质量与效率。联合当前市场就业环境和具体的需求，强化学校、职业培训机构和企业之间的合作，改变人才能力和实际需要严重脱节的不良情况。同时以政府部门为主导，扶持和鼓舞创建更多的职业培训机构，为失业者提供多样化、专业化的培训服务，让失业者经过灵活、高效的培训后，做好自我的职业定位，明确未来的职业规划。在专业的培训机构中，失业者能够根据个人的需要和兴趣爱好，选择相应的培训课程，从而完成再就业任务，增加自身的知识和技术，在市场就业的竞争中占据一定的优势，重新找到符合自己的职业和岗位。

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