半岛彩票作为广泛而宏大的主题，人工智能不断引发新的思考和探索；而教育作为更加贴近我们关注的焦点，同样具有不可忽视的价值和意义。
我们需要不断探索和研究人工智能在教育领域的应用和发展，以期能够更好地发挥其优势和潜力，为未来的教育事业做出更大的贡献。
大家好，今天的分享将分为两个部分：首先，探讨人工智能的基本概念。其次，深入探讨教育领域，以及人工智能如何影响教育。
人工智能简称AI，实际上已经出现多年。比如，疫情期间每个人都曾使用的刷脸功能，网上购物时一进入商店系统便能猜测出您的喜好等。这些都是应用人工智能技术的生活场景
根据我国《人工智能标准化白皮书（2018版）》的阐述：人工智能技术是利用数字计算机或数字计算机控制的机器来模拟、延伸和扩展人类智能的一种方法。
人的智能涵盖了多个方面，包括感知、学习、推理、行动、交流和预测等。这些智能使我们能够进行各种复杂的活动，如打球、作出商业判断等。预测作为其中一项非常重要的能力，让我们能够根据各种信息对未来作出判断，并做出相应的反应。
在人工智能领域，最初的目标是模拟人的智能。因此，科学家们通过系统科学、数学、控制学、心理学、认知科学以及脑科学等多个学科，提出了各种方法和模型，试图制造出能够像人一样感知、学习、推理、行动和交流的机器。
人工智能在今天已经发展成为一门独立的学科，该学科由多个学科相互融合而成，其中计算机科学是人工智能技术中的一个重要工具或分支。尤其是近十年这波人工智能的热潮，主要的动力就是来自于计算机科学中机器学习技术的快速发展和迭代进步。
总体上，我们可以将人工智能中机器学习的技术框架划分为4个层次：基础层、算法层、技术层和应用层。具体如下图所示：
首先，最底层是基础层。在这个层次上，我们需要芯片、硬件和计算资源等基础设施来为我们的人工智能系统提供支持。
接下来是技术层，这个层次主要运用各种通用技术来支撑算法模型的应用，是衔接算法层和应用层的技术架构和系统。
最后，在应用层次上，人工智能技术被广泛应用于各个领域，如医疗、金融和交通等。
正如人类大脑会总结经验一样，在解决问题之前，大脑会积累经验并总结规律。这些规律可能是我们自己通过观察和思考得出的，也可能是老师或前辈传授给我们的。
有了这些规律后，当我们遇到新问题时，就会运用这些规律进行套用，作出判断或预测，这就是人类的智能。
机器学习则是通过另一种方式进行。当给机器提供大量数据时，机器会自行分析并训练模型。
这个过程类似于在历史数据中寻找规律。但由于计算机的计算能力强大，它能在相对短的时间内处理大量数据并深入挖掘。
因此，机器可能发现一些人类从未注意到的历史数据规律。一旦机器总结出这些规律并训练好模型后，再给它新的数据，它就能作出判断和预测。
大家可能会认为机器学习与人类学习非常相似。实际上，机器学习是人们创造出来的，它的创造过程模拟了人类的思考方式，这就是我们所说的机器学习。
在机器学习领域中，目前存在的几个重要算法类别，包括监督学习、非监督学习、强化学习以及深度学习。这些算法类别在人工智能领域中构成了主要的技术分类。
监督学习与非监督学习都需要给机器提供数据用于训练和学习，两者主要区别在于，监督学习的训练数据需要有标签，然后将这些数据输入到机器中。
机器会通过打标签的数据学习规律。而非监督学习所使用的数据不需要打标签，机器会分析数据的特征并分析规律从而完成学习和探索。
强化学习是一种更为自主的学习方式，它不需要像监督学习和非监督学习那样分析预先准备好的数据，强化学习是通过让机器在环境中自我试错、自我调整和学习，从而寻找完成任务的最优策略。
一旦模型训练完成，机器就可以在设定的环境和规则下自主完成任务。强化学习特别适合需要“实时决策”的应用场景，比如下棋和自动驾驶。
深度学习与上述三种学习方法有所不同。通过使用更复杂的算法，使机器能更深入地挖掘和分析数据中的信息。
尽管深度学习的概念看似复杂，但实际上它是人工智能领域中我们所看到的各种技术的核心所在，今年大火的GPT，大模型技术使用的就是深度学习技术
Alphago这款由deepmind公司开发的围棋人工智能程序，在2016年凭借卓越的棋艺，给众多围棋选手留下了深刻印象。
该程序首先以出色表现战胜了韩国著名棋手李世石，接着一举击败了当时的世界冠军柯洁。然而，Alphago的传奇并未就此结束。
在2017年，DeepMind决定进一步挑战人工智能的极限，推出了升级版的Alphago Zero。
相较于早前版本，Alphago Zero优化了强化学习算法与传统基于人类棋谱的训练方式不同，Alphago Zero是通过与自己进行对弈来学习围棋的规则和策略。
具体来说，Alphago Zero在训练过程中并未使用人类棋谱，而是通过自我对弈来探索和理解围棋的规则和策略。
这种自我对弈过程并非一帆风顺，初期阶段，Alphago Zero会尝试各种可能的棋招，其中不乏一些看似愚蠢的招数。然而，正是这些在失败中总结的经验，使得Alphago Zero能够自我发现并改进其策略。
一个引人注目的例子是，当Alphago Zero刚刚诞生时，它与第一代Alphago进行了一场对弈。
结果，Alphago Zero以压倒性优势完胜第一代Alphago。与更强大的第二代Alphago Master，即战胜柯洁的那款系统进行对弈时，Alphago Zero同样展现出惊人的实力，以89比11的悬殊比分取得胜利。
由此我们得到一个启发，当我们赋予一个系统充分的试错空间和足够的资源时，他们将有可能找到我们从未设想过的解决方案或策略，从而获得更大的发展机会。
这启发了我们思考教育的本质。试想一下，如果将Alphago Zero的方法应用到教育中，我们是否应该像教孩子一样，不仅仅向他们灌输经验和知识，而是给他们更多的空间去尝试、犯错误、总结经验？
当我们给予一个系统足够大的试错空间和资源时，他们可能会变得更聪明更独立更有能力。
Chatgpt涵盖了强化学习、监督学习以及非监督学习等多种技术，其强大之处在于其规模之大。在行业中，这并非新生事物。
实际上，在2019年，国内已有几个团队在大模型领域进行探索。例如，清华的智谱，他们在大模型领域做得非常好，公司也被资本青睐，获得了相当高的估值。
Chatgpt是通过概率计算来回答问题的，但它并不能真正理解问题本身的含义。
尽管ChatGPT具有强大的表现，但它并不具备人类情感。实际上，ChatGPT依赖深度学习来计算正确答案的概率。
在掌握人类知识后，它能清晰地推断出回答问题时各个字之间的关联。在回答第一个字后，它可以计算出第二个字以及第三个字的概率。
小车在线上环境中的表现：设置好赛道后，它便开始自主行驶。起初时，表现并不出色，常常会偏离赛道。然而，随着训练时间的增长，它逐渐适应并拓展了赛道。如果行驶得够好，它甚至会像赛车一样在弯道处选择走切线。
市场上有很多循迹小车也可以自动驾驶。但这些小车与我们展示的人工智能小车的主要区别在于，循迹小车需要通过程序来控制所有行动，包括设定赛道上的坐标点、轮胎的转向角度、过弯速度等，这些都需要程序控制或者是简单模仿人的操作。
我们展示的人工智能小车通过强化学习技术训练，每次运行，小车都会试错中学习经验并不断修正。当运行足够多圈数后，便能实现真正的自动驾驶，无需人为控制，小车在赛道上自己决定如何运行。
回到教育话题上，我们是否希望我们的孩子在人生的赛道上具备“自动驾驶”的能力？他们能够自主思考、自主决策，而不是由我们来为他们作出所有决定？这是每个人都应该思考的问题。
孩子的行为是基于反复尝试并不断总结、修正，这正是人工智能强化学习的基础原理。小孩为了拿到不远处的玩具从而迈出自己的脚步，走快了摔倒，走对了就一步一步拿到玩具，在这个过程中，孩子在不经意间掌握了迈好每一步的诀窍，从而学会了走路。
孩子们实际上是在尝试达到他们的目标，即获取玩具，而非刻意学习走路。在强化学习中，我们训练智能体也是应用同样的道理。
智能体其实是为了获得人类设定的更高奖励分数，从而在不断试错、探索、总结、修正的过程中完成了人类的任务。
以上4个案例揭示了人工智能在强化学习算法的运行机制，对教育具有重要启示。
在人工智能之前，所有技术都属于控制论的旧范式，无论是复杂的火箭发射系统还是银行交易系统。这些系统的决策和动作都是预先编程好的，机器只需按照程序执行。
然而，人工智能技术给人类带来了完全不同于“控制论”的新范式。人类不再控制机器，而是开始训练它们。
经过训练后，机器可以作出自己的预判，并且在某种程度上机器的决策是不再受人类控制的。
随着科技的不断发展，人工智能改变了人类与机器之间的关系。从人工智能开始，人类与机器之间的关系由控制与被控制关系转变为训练与被训练的关系。
在探讨人类与机器的关系时，我们不应仅局限于控制与被控制的范畴。同样，在家庭环境中，父母与孩子之间的关系也不能被视为控制与被控制的关系。
首先，人工智能系统是通过训练数据进行学习，而非直接控制。它们接触大量数据后，从中提取模式，并利用这些模式进行决策和预测。
第二：试错、总结、优化、提升后循环往复。人工智能系统的提升是一个迭代过程，包括试错、总结、优化和提升等步骤。这种循环过程使得人工智能系统能够不断改进和优化自身性能。
第三：训练结果的不确定性，即概率。人工智能系统的训练结果具有不确定性。由于它们是基于概率的模型，因此对于同一个输入，不同的模型可能会产生不同的输出。此外，即使模型在某个任务上表现良好，也无法保证在相同任务上会有一摸一样表现。
第四：算法、算力和数据驱动，寻找最佳学习路径。人工智能系统由算法、算力和数据驱动，通过算法处理和分析大量数据，从中寻找最佳学习路径。强劲的算力能够让人工智能系统能在短时间内处理大量信息，并从中提取有价值的规律。
基于人工智能系统的特点，教育方面给我们带来了启发：教育是一项极为复杂的工作，其难点在于如何利用今天的经验教育我们的孩子，让他们具备未来的时代需要的能力。由于未来世界的形态尚未完全显现，我们需要先理解未来社会可能需要的技能和能力，然后才能在今天的教育中培养这些素质。
人工智能系统的出现为我们重新审视教育提供了新的视角和思路。我们应该从中汲取启示，努力改进现有教育体系，以培养出具有未来视野和创新能力的新一代人才。
未来的核心能力包括批判性思维、创新思维、合作能力和沟通能力，这4项能力是机器难以取代的。
批判性思维的首要元素是独立思考。很多时候，我们往往只强调批判，却忽略了思考的重要性。
通过培养批判性思维，我们的孩子们可以在复杂的社会环境中，独立地分析问题，判断信息的真伪和背后的原因。这样的思维方式让他们不再盲目跟从他人，而是能够理性地思考问题并作出自己的判断。
创新思维是时刻寻找新方法，即使可能犯错或遭受他人嘲笑，要敢于尝试，不惧怕失败。
人类需要相互协作，以更好地发挥各自的优势。合作能帮助我们更好地实现共同目标。
人们需要学会表达自己的想法和意见，并有效地倾听他人观点。良好的沟通能力可以增强人与人之间的联系和互动，建立更加紧密的人际关系。
我认为这4项能力是机器无法替代的。无论孩子在哪所学校、学习哪个专业，如果他们能够在这四项能力方面有所提升，无疑会对他们的未来发展产生积极影响。
在教育过程中，我们应该注重训练，而非单纯地控制。在某些情况下，适当放手可能是最好的训练方式。然而，何时应该放手，何时应该干预，需要我们具备极大的智慧和勇气。
我们应该鼓励犯错，因为通过犯错个体才能进行反思和总结，从而提高效率。鼓励犯错需要勇气、安全感和自由氛围。如果缺乏这些因素，个体可能不敢轻易尝试新的东西。
我们应该注重过程而非结果。以考试为例，尽管考试成绩是衡量学习成果的一种方式，但过分关注考试成绩会忽视学生的学习的本来目的。
我建议鼓励孩子们按照自己的兴趣和喜好去学习，关注不断改进学习习惯和学习方法的过程，而不要过分在意某次考试成绩。
接受并拥抱不确定性非常重要。无论在教育还是日常生活中，我们都需要认识到不确定性是常态，而非例外。
算法实际上是解决问题的方法论。在教育和解题过程中，我们需要关注方法论的使用。尽管我们无法确定未来的结果，但正确的方法论仍然非常重要。
类比计算资源，父母的见识和社会资源对孩子的教育非常重要。在一些公益活动中，我们发现贫困地区的孩子，他们的智力并不比城市的孩子差。
然而，由于缺乏资源，他们可能没有机会接触到很多新的理念和教育资源，从而丧失了很多成长机会。因此，教育应该注重提供足够的资源和机会，以帮助孩子们充分发展潜力。
对于孩子们来说，他们的经历和知识是成长过程中的重要数据。这些数据来自广泛的阅读和旅行经历。通过阅读和旅行，孩子们可以接触到各种不同的信息和观点，从而丰富他们的思维和视野。
因此，我们应该鼓励孩子们多读书、多旅行，以帮助他们积累更多的知识和经验。
最后，我想强调的是，我们应该以积极、理性和支持的态度来看待孩子们的成长和发展。我们应尽可能地提供帮助和支持，同时也要尊重每个孩子的个性和能力。
