新时代下AI如何赋能人才培养?听听学界和业界大佬们怎么说
雷锋网 (公众号:雷锋网) 消息,近日,2020 世界人工智能大会云端峰会·创新人才培养论坛在上海举办。
以“AI赋能人才,教育成就未来”为主题,中国工程院院士,九三学社上海市委主委,华东理工大学副校长钱锋、国务院参事汤敏、上海市人工智能学会理事长,同济大学教育部企业数字化技术工程中心主任张浩、掌门教育联合创始人吴佳峻、商汤科技教育事业部总经理戴娟等学界和业界嘉宾,从“智能科学与学习技术”、“AI对教育教学的创新变革”、“培养人工智能时代人才”三大主题出发,对“AI赋能人才培养”展开了多维度、多角度的研讨与对话。
其中,中国工程院院士、九三学社上海市委员会主任委员、华东理工大学副校长钱 锋 表示,我国自从实施制造强国战略以来,加速推进了制造的转型升级,与世界制造强国之间的距离在逐步缩短,但是总体还处于中低端的位置,面临的挑战仍然十分严峻。因此,为了实现制造强国,我们必须快速推动制造业转型升级和智能化发展,培育适应和引领未来智能制造的工程科技人才。
关于人工智能教育, 国务院参事汤敏 也提到,人工智能在我国的教育领域,特别是在基础教育领域正在快速推进。通过人工智能,老师可以了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平,让因材施教不再是一个梦想;此外,人工智能还可以提高老师的教学水平,特别是贫困地区薄弱学校的教师能力;在教学系统方面,人工智能可以提供支持,包括教学管理、课程开发、批改作业等。汤敏同时指出,要谨防人工智能进一步加剧教育中的马太效应。
对于“教育和AI的关系”, 上海市人工智能学会理事长、同济大学教育部企业数字化技术工程中心主任张浩博士 指出,人工智能时代的到来,使得标准化教育、批量生产人才模式难以为继(指高等教育),时代发展对教育提出了新要求,普通的教育要向智慧教育过渡。在张浩看来,智慧教育应该把人作为最高关注点,发觉人的潜能,唤醒人的价值,启发人的智慧。特别是人工智能时代,要满足人的多样化需求和服务。
商汤科技教育事业部总经理戴娟 提到,AI教育的核心是培养AI素养。AI素养教育有四个模块,包括智能意识、智能计算思维、智能化学习与创新能力、智能社会责任。
以下是雷锋网对本次参会的部分嘉宾演讲进行了不改变原意的编辑整理:
中国工程院院士,九三学社上海市委主委,华东理工大学副校长钱锋:培育适应和引领未来智能制造的工程科技人才
今年我在全国两会上提出了这样大家比较关心的话题,主要分为三部分:
第一部分,我国制造业发展现状。
我们国家是第二大经济体,是第一制造大国。虽然我们是制造大国,但还称不上是制造强国。中国除规模发展的优势以外,在质量效益、结构优化,以及持续发展方面,与世界制造强国美国相比还有很大的距离。
因此,为了实现制造强国,必须推动制造业转型升级和智能化发展。在这当中,首当其冲必须要培育适应和引领未来智能制造的工程科技人才,今天我们的话题是AI赋能人才,教育成就未来。尤其是AI赋能工程科技人才的培养,这样的人才支撑制造大国的体系显得尤为迫切。
第二部分,制造业人才培养现状与问题。
1.人才培养方案知识体系更新置于脑后,人才培养的知识体系仍然固于传统的学科和专业
40年高速增长给了我们很好的制造业基础,但是传统的学科和专业如何融入新技术进行改造升级,尤其把人工智能以互联网为代表的信信技术,用传统制造业如何深度融合,培养未来发展的人才,在这方面我们除了系统性地思考和布局,这几年我们发展速度很快,比如今年教育部公布了2019年高校本科专业备案和审批结果,共179所高校获批新增人工智能的本科专业,相比去年仅有35所高校,我们把智能科学与技术跟人工智能没有严格区分。设置人工智能专业高校中,即使设置了人工智能专业,但是很少能够根据新时代制造业的新要求系统性地更新培养方案,所以多元化的人才培养显得尤为重要。
2.跨学科的人才培养存在体制机制障碍
在后工业化时代,尤其需要跨学科、综合素质高的人才培养,当前的学科和专业之间壁垒森严、相互分割,不利于建立跨学科的人才培养模式,无法满足跨学科人才培养的需求。无论在教学资源,在学科和专业之间缺少流动和共享。以学科和专业定归属的教师身份制度限制了教师开展跨学科教学,很多跨学科的交流由于身份固化,如果产生矩阵式的人才教育培养模式,这方面需要我们探讨,需要考核评价机制,尤其要考核跨学科的人才培养教师的意见,需要我们探讨一些人才培养模式的改革。
3.工科师资队伍能力素质建设亟待加强
部分老师要加强工程实践类的提成,大部分老师极少关注和有能力解决智能制造背景下现实的工程技术难题,我们的老师尤其是明星老师有没有工程背景,有没有在企业实践过也很重要。现有的工科教师自身缺少跨学科的知识储备和人工智能等知识运用能力,跨学科教学能力不足,要培养智能技术与制造业相结合的人才难度很大,需要我们改造现有的模式和现有的培养体系。
第三部分,对策与建议。
1.我们要加快工程学科和专业的知识体系再造,这方面当务之急尽快将新知识、新技术、新理念、新的思维方式融入工程学科和专业人才培养方案。 全新的时代,知识快速增长的时代,我们一定要把新知识、新技术、新理念、新方法,融入到人才培养的体系方案当中,对传统的人才体系模式必须改革,要改进。
长期目标来讲,要建设全新的适应制造业智能化发展的人才培养体系,当务之急要做两项工作。第一人才培养方案更新,高度重视制造业与人工智能、大数据等新一代信息技术的深度融合,固然要培养新专业,更重要的是把原有专业、新知识、新体系融入进去,把培养的方案和体系一定要更新,适应我们国家制造业高质量发展的目标。
2.人才培养体系要重塑,设置新技术与制造业相结合的课程,编写案例和教材,形成全新的课程体系,教育体系和知识体系。我们的培养体系,我们培养的课程,包括我们的教材还是传统的角度,但是智能化时代我们的教学方案、教材要更新,特别是新的教材,适应制造强国发展的需求。
我们要探索多元化的制造业工程科技人才培养模式,由于制造业行业分工越来越细,专业创新越来越重要,而且培养模式多元化。 从技术员到工程师到总工程师,业务员到销售主观、区域经理,我们要培养科技型人才加销售型人才,这点尤为重要,我们要配合综合素质高的人才。另外专业人才要加复合型人才的培养,我们需要专业人才,但是在这个基础上,更需要他有物流、法律、环保、项目管理,管理方面的一些复合型人才,这个更需要培养,所以要培养多元化的人才。
我们要创新制造业工程科技人才跨学科培养方式。现在制造业后工业化时代,我们要多学科的交叉结合,这样才能创造我们国家的技术创新。 要打破学科和专业的壁垒,尤其要创新跨学科的培养方式和培养模式,首先要组建跨学科的课程和教学团队,共同开发新技术与制造业相结合的课程并开展教学。要建立跨学科的导师制度,为研究生配备一名专业导师和一名智能技术领域的导师,共同指导其开展智能制造方向的研究。智能+各行各业,专业导师很重要,最好能跨学科地配一名智能技术领域的导师。尤其是人工智能,一方面要赋能社会发展,同时也要赋能制造业,要变成工业发展的新引擎、经济发展的新引擎。其次鼓励跨学科攻读硕博学位,吸引智能技术领域和制造业领域的本科生跨学科攻读硕博学位。
3.我们要大力提升面向制造业的专业师资队伍综合能力提升。 教师要有综合素质,要有智能化时代的专业面,引导工科教师深入企业一线,提升面向制造业的专业师资队伍综合能力。首先要创造条件,组建跨学科的研究平台和项目,鼓励制造业领域和智能技术领域的教师开展跨学科的研究,共同攻关,包括指导本科生、博士生、硕士生。第二能力考察,将工科教师在解决制造业工程问题的贡献作为其绩效分配、职务职称晋升、岗位晋级考核中的重要指标。第三是能力提升,组建由教师领衔组成的企业实践团,深入一线,帮助企业解决工程问题,在实践中提高科技素质与能力。
国务院参事汤敏:谨防人工智能进一步拉大教育中的马太效应
总书记在最近专门提出了把人工智能的重要性,特别是在教育方面人工智能应该怎么做,应该干什么讲得非常清楚。今天我想讲这三个问题,第一人工智能在教育有哪些新进展?第二,人工智能如何赋能教师、引导学生、改变教育?第三,如何防止人工智能扩大教育的数字鸿沟?
人工智能在教育方面有哪些新进展?在人工智能方面,中国在应用方面走在比较前面,在应用方面,它又是倒金字塔或者正金字塔,基础教育的应用走得比较多。在基础教育上,我们已经在高中很多学校里面开始广泛地运用,而且已经相当普及。
在职业教育里面,人工智能也发展得非常快,从2017年开始到现在每一年几乎每几个月都有比较大的进展。在高等教育方面,高等教育也在突飞猛进,从2018年35所院校有AI的专业,到了2019年到了180所。
从这些角度来看,人工智能到底在教育里面怎么改变教育?
在基础教育里面,首先从教育体系来看,人工智能方面从学生层面来看,通过人工智能了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平,让过去所说的因材施教,通过人工智能真正能够发挥作用,甚至进行人机对话。
洋葱学院在中小学里面,包括贫困地区的中小学里面通过人机对话,引导学生自主学习。现在在很多的中小学里面,人工智能就可以用在课前、课上和课后,让学生能够等于有一个辅导老师一直帮助他。像商汤也是中国在人工智能方面走得非常前面的,它们已经在各种实验平台、课程制造,在科研平台上已经走得非常前面了,他们在高中、初中、小学都有很多人工智能直接的运用。
通过人工智能让你有一个量身订作的外教跟着你一起在学习,通过这样的英语学习的方式就可以很快地提高学生的英语学习水平。像这些都是对学生层面已经开发了很多直接可以运用到学生身上。在教师层面,人工智能怎么给教师赋能,提高教师的教学水平呢?它就要通过备课、上课、反思等等一套的流程。
这个老师通过大数据的方式,让老师可以迅速地提高教学水平,同时也不需要太多的投入。像这样提高教师的能力,特别是很多贫困地区薄弱学校的教师能力,这套体系一旦做好了,广泛运用了,它可以大幅度提高教师的教学水平,像洋葱学院它们做了很多专门针对教师的软件,包括在银川的农村学校都运用到这些地方去了。商汤教育已经在43个城市,1633所学校,3177个老师进行较大规模的实验,一旦成功它可以迅速地扩大。
中国在基础教育方面的人工智能已经走在比较前列了,跟发达国家已经差距不是特别远了。除了对学生、对老师的运用之外,我们还有对整个教学支持系统的支持。像这里 包括教学管理,包括课程开发等等一系列,甚至老师平常的改作业,现在也开始用人工智能来改了。 不但打出分,它给这个学生做了全面的分析,作为一个老师做不到这一点,而人工智能不但减少了老师的大量工作时间,同时做出了很多老师根本做不出来的分析和判断,包括用人工智能参加高考。
它不但可以改卷子,甚至可以参加高考,参加高考以后还把出题老师背后的全部给分析出来。包括上海的松鼠AI,目前在人工智能基础教育做得最好,现在20多个省、700多个市县、2700个教学中心,三百万的用户在全国范围内广泛地实验,现在目前还是在实验,只不过是大规模实验。
现在人工智能能够达到孔夫子说的因材施教,今天通过人工智能的方式,对每个学生可以用完全不同的教学方式,完全不同的教学进度,因材施教,将不是一个梦想。 这个模式还有一个好处,它跟传统的模式不一样,你把老师培养出来,老师再一个个下去,一旦做出来以后,它就可以大规模的、低成本地复制,就可以广泛地运用。现在很多AI公司都在努力地创造一个好的方式,能够在基础教育里面把它做好,既然基础教育可以这样,未来的职业教育,甚至高等教育,甚至终生教育慢慢这些都可以把它推动出来。
当然,这里面有一点是我要讲的最后一点,我们要谨防人工智能进一步拉大教育中的马太效应。 刚才看的那些学校都是非常好的教学条件,这是我们曾经做过的一个支教点,这在广西梧州苍梧县一个教学点,1~5年级都有,他们唯一的教育信息化就靠一个支教同学的手机上网给他们看一看,当然后来这个学校我们给它捐助,他们已经有了比较好的设备了,但是这样的学校中国还有十万个,我们一定要注意不要让这样的学校落后了,在教育信息化里面走到了后面。我们现在在做各种各样的实验,以卡通式的教学方式直接上到乡村学校,把人工智能运用到乡村学校去。因此,我们建议国家要加大对农村贫困地区、薄弱学校的人工智能教育的投入。因为这些是能很快从根本上改变它们状况的。
第二有社会责任的企业要在城市与农村学生中同步推动人工智能教学试验 。看看你这套东西在贫困地区能不能同样能够运用。
最后,在教育领域人工智能要公平优先,重点推动低成本、高效率、广覆盖的技术。 技术可以有无穷无尽,但是我们重点去推广这些,让广大的贫困地区,让薄弱学校学生也能够享受到这些人工智能的成果。
人工智能在我国的教育领域,特别是在基础教育里面正在快速推进,其他领域也在快速推进,而在这方面我们在更新教育管理、赋能老师,提高学生的学习质量,已经有很多很好的办法了,但是我们同时要尽快地采取一些有效的措施,不能光停留在口头上和文件上,来防止人工智能扩大教育的数字鸿沟,谢谢大家。
上海人工智能学会理事长,同济大学电子与信息工程学院教授、博导,企业数字化技术教育部工程研究中心主任张浩:智慧教育应该把人作为最高关注
人工智能有很多落地的场合,其中教育就是一个很重要的场合。这两个事情能够深度地结合,我本人是个教师,但是高等教育和普及教育还是有所不同的。高等教育教育的受众和技术都发生了变化,所以人工智能在教育当中可以发挥重大的作用,我后面讲的教育与人工智能的结合主要指高等教育。
高等教育除了要适应变革以外,本身还要承担人工智能的专业技术或者教育,同济大学也是最早的35所设立人工智能专业的高校。我在后面一部分也跟大家分享一下同济大学的一些初始做法。
第一部分,教育的AI。
过去我们上了大学我们认为自己是精英,现在像北上广这样的地方毛入学率接近90%,教育的受众发生了根本性变化。你还能够沿用过去的精英式教育的模式吗? 教育的方式也是有统一向个性化转变,过去的教育更像是一种工业化的生产,这样的教育现在应该发生转变了,应该向个性化的教育转变。时代发展对教育提出了新要求,普通的教育要向智慧教育过渡。
什么叫智慧教育?高等学校智慧的提升是第一要务,当然现在给高校赋予了很多任务,但是第一位的还是针对人的。在古代学校当中,多半是培养有哲学思考能力的人才,是渴望传输的是智慧,而现在的学校传授的目标是知识,忽略了教育的根本。
2016年3月,世界经济论坛发布了一份研究报告,这时候提出了一些新看法,其中把批判性思维、问题解决、创造力、沟通能力、合作能力等四种能力,以及培养人的好奇心、首创精神、坚毅力、适应力、领导力、社会文化意识等六种品质作为一个教育,特别是高等教育首先要考虑的问题。通过现在的高等智慧教育以后,有这样四种能力我认为就是智慧教育的特征,应该是对不同人施以不同教育的方法,正好AI能够帮助人做到这点。
智慧教育也可以认为是教育信息化发展的新阶段,是依托物联网、云计算、无线通信等新一代信息技术的教育信息生态系统,这只是一些手段,最终是构建一个智能化的环境,让师生能够有灵巧的教与学的新方式。
现在的智慧教育应该把人作为最高关注,发觉人的潜能,唤醒人的价值,启发人的智慧,特别是人工智能时代带来的挑战,要从物的满足向多样化的需求和服务转变。我认为比较理想的智慧教育,将来以后应该有这样的特征,但是做到确实不容易。
智慧教育和学习环境的建立,不只是翻书或者一对一传教,我们有智慧教室、网络空间、感知学习、数据分析和个性服务的提供,很重要的方面是智慧学习方式的建立,我们要带着问题学习,从学以致用到用以致学,就是你想成为什么样的人,再去学习相应的知识,特别是教育组织要能够给学生提供这样的环境和能力,这给教育机构提出了很大挑战。
其次是智慧教育管理架构的建立。 这件事情也只能在人工智能、大数据的支撑下,建立一个好的评价体系,逐步代替个性发展代替群体评价,学校管理部门,特别是校长、书记们思考,要回归学生教师为中心,灵活办学,建立全社会参与的机制。
我自己做制造自动化的,智能制造有一个全生命周期管理。我觉得要建立一个终身学习模型,供各级教育部门来思考。首先在各个阶段设立阶段目标,小学阶段目标什么样子,中学什么样子,大学什么样子,研究生、在职教育等等,在每个阶段过程中,阶段目标怎么达到,用灵活和智慧的方式达成。从一个阶段往另外一个阶段提升的时候,怎么做,当然也可以跨阶段。比如就业指导,个性化的数据分析与评估指导,告诉你到哪一个地方就业更好,或者不要读研究生,先去工作一段时间再读研究生更好,其次要有终身的职业学习,有一个终身提升计划,这样才能够涵盖方方面面。
我只是提了一些概念和好愿景,但是要做到不容易,我今天没有带答案来,希望大家以后在线上线下的各位老师可以共同探讨。
说到教育,刚才讲的是广义的智慧教育,狭义的智能教育基本上都是有共识的,以人工智能为内容的教育是狭义的智能教育,目的是培养掌握智能技术的专业化人才,这样能够提升个体的智能水平,不仅能够使受众掌握人工智能技术,还初步具备未来工作中实现人机合作。
第二部分,AI的教育。
同济大学是第一批35所高校设立AI专业的,我们已经到第二年了,今年刚刚考试结束,很多考生都在关心将来要不要学人工智能专业,将来以后人工智能专业能够干点什么事,人工智能将来能深刻地影响未来人和社会的技术,人类社会有物理空间和信息空间两种存在方式,物理空间和信息空间两种模式对人类社会的发展都会产生很大的作用,包括制造、城市、空天技术、农业、交通、军事、医疗等等,都深刻地影响社会发展。
同济大学一百多年前设立了相关的学科,这个学科一直走到今天,过去更多是跟工程结合,一直走到今天人工智能是一个交叉学科,在同济大学当中人工智能既跟工程有关系,比如跟建筑,跟交通,跟制造有关系,也跟医疗有关系,因为我们还有医学院等等,还跟城市发展、智慧社区、智能家居有关系,我们学校的布局有一个研究中心,在浦东,主要培养高层次人才。总的培养目标是社会栋梁加行业精英,要突显专业修养、社会责任、领导力、交叉力和设计思维,有共性和个性,都要能够发展,没有个性毕业出来以后也不行,你起码得知道谁是谁。我们有机器人竞赛,有无人车驾驶,人机交互的,有医学的等等,将来这个专业是一个交叉学科。
我们的课程设置是基础课,有人工智能基础、机器学习、深度学习,还有广义的,比如芯片、信号处理,比如机器人,这些方面都是要学的。培养体系不详细赘述,这个培养体系底下有比较好的技术,还有一些专业基础课程,还有前沿拓展的,因为跟不同专业结合的,还有跟应用的行业结合,比如智能驾驶,比如数字制造、比如智能建筑、健康医学、区块链技术,我们学校还有区块链技术研究院等等。我们出来的人工智能专业的学生,将来以后就业率非常广,而且基础也比较扎实,当然这只是同济大学的方案,各个大学都有各自的方案。我们希望大家有机会能够在同济大学见。
掌门教育联合创始人吴佳峻:用技术来驱动素质教育效果量化
今天我们谈的是技术和素质教育,以前我们分析了技术如何赋能学科教育,进行高校学习,最近素质教育比较火热,也是一个未来的趋势,所以我们在想技术如何能够在素质教育起到关键性的作用。
素质教育有一个刚需之势,素质教育真的发展起来了吗?从市场角度讲,家长对于素质教育非常重视,但是当你选择的时候,家长往往把素质教育排在最后一位,我们可以想想原因。可能最大的区别在于,素质教育的效果很难外显。
最主要的问题是,培养成果难以短期内外显,从这个角度我们去思考,如何能够让它外显出来也是通过两方面考虑,一方面就是通过结果,通过对于素质教育效果的量化。第二通过过程,我们可以通过素质教育的产品体验感,让家长感受进来,这样就对素质教育产生更加重要的一点。
素质教育效果量化,家长可以知道其效果,我们看一下技术如何驱动,也是从这两个点思考的。
首先讲一下效果评价,效果评价是要遵循客观性和精确性,评价不能很主观。第二具备统一的实践操作标准,相当于我认为的能力强和你认为的能力强,要处于同一水平,这个也是很重要的属性。 针对这个,我们会想如何评价一个人的能力或者一个孩子的能力,可以从企业角度考虑,最简单的方式是面试,观察你的表情或者状态,包括语音聊天内容,聊过往经历、未来规划等,大概就能对这个人有一个判断,能够通过技术模仿面试的情况的话,可以对这个人的能力达到一个比较客观的评价。
像现在有很多人工智能人脸识别或者语音识别,很先进,我们可以通过这些进行一些多维度的面试化智能测评,比如眼动,眼睛看哪里,或者你的动作、表情、语调,甚至可以进行一些问答,通过这些可以进行多维度的测评,这样会对你的能力有一个明确的量化判断。
孩子在我们这边上课,我们会通过课前的状态测试、一周内或者一个月后的阶段性评估,都是基于面试的理念对他进行多维度地测评,这样可以达到一个能力纬度的表现。
以学生个体为中心,中心是学习者,外面一环像跟踪与分析技术、评价与支持技术,都是技术环。其次是教研环,学习任务、学习方法、学习知识等。最外面这环是学习活动、教学逻辑自洽这是教学链条,通过这三环对学生的判断会达到一种多维度的评价,这样达到量化评价之后,可以达到个性化发展的情况,效果评价应该是蛮重要的点。
关于提升教学效果和体验感,市面上很多机构教学内容越来越多的动画,现在课件不是静态的,而是动态的,它可以很容易吸引孩子,很容易有沉浸感,包括VR沉浸课堂,硬件能解决,这个还是蛮期待的技术,激发学习兴趣非常有效果。技术在素质教育里面还是有非常多实质性的应用。
最后一点发展素质教育需要与学科教育相融合,学科教育深入人心,素质教育能够和学科教育得到家长的关注会非常有效果。 前段时间比较火的编程,在家长眼中,他理解只是一个写代码,但是编程是通过编程的方式,可以提高孩子的逻辑思维能力,通过这点切入的话,家长很容易接受编程教育,未来家长比较了解的话,它应该会成为比较主流的素质教育的发展方向。
学科教育素质化的话,我们以前做的是掌门1对1,做的学科教育非常多,我们开了一个字品类叫掌门少儿,专注学科的思维训练,通过提升孩子的思维训练,可以让他学到很多知识点,这样家长接受度更强,学科的素质教育应该也是未来的发展方向。未来素质教育还是有很大发展空间,我也希望能够有更多有效的方式出现,促进素质教育。
商汤科技教育事业部总经理戴娟:AI素养教育包括智能意识、智能计算思维、智能化学习与创新能力、智能社会责任四个模块
今天我们想分享一下AI素养教育的基本思考,就是AI素养教育的四个模块,智能意识、智能计算思维、智能化学习与创新能力、智能社会责任。
什么是人工智能教育?通过多年的发展,可以看到,人工智能所有的技术让机器拥有更多人类智能的视野,AI是让机器拥有人类的感知和认知的能力,人工智能教育又是什么样的范畴?
大家经常会对比,人工智能教育跟编程教育的区别是什么,人工智能教育跟机器人教育的区别或者创客教育的区别是什么?其实编程教育是人工智能教育的基础,是人类通过编程这样一个活动,跟最底层的机器通话的方式,所以在编程教育里面教给小孩子的是计算机的逻辑思维,编程教育是人工智能教育的基础,但是编程教育跟人工智能教育最大的差别还在于确定性,当我们提到信息时代的编程教育的时候,或者自动化的阶段,其实是人类通过编程设定让机器执行人类设定的规则,我们把它称之为机器自动化。
人工智能是另外一方面,我们希望通过数据,通过行动,让机器来学习,让机器能够拥有人类的智能。例如深度学习,它就是让机器拥有人类的感知和认知能力。创客是很多学科的融合,是STEM,人工智能本身就是很多学科的融合。
人工智能是什么?人工智能不是一个单独的技术,它要附着在一个学科上它才有实现自己的意义,比如人工智能+教育,我们希望人工智能的技术,让教育得到更好地发展,或者能有更高的效率。 其实机器人教育是人工智能的一个方向,当我们学一些机器人控制,以前在工业时代或者机器工业时代,机器人教育是什么?教会机器人能懂得指令,让机器根据人的指令一步步执行,人工智能时代的机器人教育是什么?为机器构建一个像人类一样的大脑神经网络,让机器拥有感知学习判断的能力,机器人教育是人工智能教育的一个部分和方向。
劳动实践教育,上海教育部有推一个新的方向叫劳动教育,前几年一直在提德智体美劳全面发展,但中国的教育其实没有赋予劳动教育。像上海这样的城市,应该提供什么样的劳动教育?对比像福建武夷山这样的城市,应该提供什么样的劳动教育?我们也咨询了教育部专家,劳动教育的答案是因地制宜,如果这个城市的发展是一个方向或者新产业,新人类的劳动应该跟未来你的工作,这个城市提供给你的这些机会能够相融洽。这就是我们看到的AI教育更大的一个领域。
有一个问题,大家一直在问,当选择学科教育,选择竞赛教育,选择没有办法被评估的素质教育时,家长会怎么选?其实更多问题是,教育体系会怎么选,我们希望培养下一代成什么样,为什么新一代学习人工智能课程?这也是刚才讲到的四大模块的主要来源。
两百多年前还是科举制度的时代,还在考八股文的时代,普鲁士乡村小学已经开始学自然,开始学数学,已经开始学生物,其实我们现在觉得这些学科是很基本,很普通的学科,但是大家想是在两百年前,所有小孩子开始学数学是什么概念,这是为什么在150年前的电力时代德国可以崛起,一个大国的崛起离不开科技,科技的崛起离不开人才的培养,而人才的培养是长期有积淀的,很有可能是从小孩子开始的。蒸汽时代,我最开始去了微软,然后去了苹果,这两个创始人一个是乔布斯,一个是比尔盖茨,他们都是在大一的时候退学,其实美国有一个退学潮,谁能在大一大二退是非常骄傲的退,为什么?因为乔布斯,因为比尔盖茨他们在初中或者小学的时候就接触到了编程,接触到了信息化的技术,这样才让他们在八十年代的时候,美国的黄金时代,让他们在大学时代去创业。
人工智能的人才也持续地增长,这是人社部连续两次发布的不同的新的岗位或者新的职业报告。我们在人工智能行业感触很深,因为招人太难了,我们跟其他人工智能企业或者其他同行企业抢人真的太艰难了,这是报告的感触,而我们从业者真的在招聘,天天去厮杀,去抢这些非常厉害的人工智能人才,感触非常深,这也是为什么商汤要做人工智能教育,很大程度是能不能为自己的人工智能产业培养我自己未来想要招的人。
前两天正好高考,新闻联播有一个有意思的片段,央视通过大数据去调研了今年的迎接高考生和家长最关注的专业,排名第一的就是人工智能,我很意外。因为我们在一线最基层做人工智能教育,我们推广人工智能教育最大的阻碍当前是大众对人工智能的认知,所以我看到那个新闻我非常惊讶,我都感觉不真实,因为我们到很多客户端或者到很多家长学校没有人知道人工智能,没有人愿意说为什么要做人工智能教育,更多是说我为什么要去想人工智能教育这件事,这个调研结果出来的时候,我还是很意外。在2018年有35所大学有人工智能专业,2019年公布的,今年2月份公布了179所,这是国内的趋势,其实国外我们也看到,国外像我学人工智能是在IE专业,没有一个叫AI专业的专业。现在在MIT、斯坦福、伯克利这些学校都把人工智能专业单独拆分出来,成立了独立的新专业,这跟国内发展的趋势一模一样。
学习AI课程对新一代青年有什么样的影响?智能意识、思维、创新以及社会责任感。 什么是人工智能意识?知道什么是人工智能,并且能够在想问题的时候,或者他们理解这个世界的时候,知道这背后是什么,未来我们的生活和工作当中会有越来越多的智能,我们做人工智能另外一个想法是智能会成为世界本质的一部分,什么是世界的本质?数学、物理、化学,物理定义了运动基本的规则,化学定义了物体组成的元素,未来这个世界充满了智能,智能会不会成为世界本质的一部分?所以未来的青少年他们需要有人工智能的意识。
未来小孩子的职业像我们做人工智能教育是一个素养型的培养, 我们不期待做人工智能素养教育的目标是说他成为人工智能的研究者,或者成为人工智能的从业者,他也可能去到很多行业,比如像我们做的AR平台和腾讯一起做的平台,它不一定是人工智能的从业者,他有可能是医生,他有可能是艺术家,他有可能是作者,有可能是歌唱家,他用人工智能技术有更多的创作和创新的空间。
人工智能的思维是什么?让机器富有认知和感知能力,反过来让小孩子学习人工智能,也可以从机器学习的方式里面,了解到什么是好的或者高效的学习系统,比如有输入有输出,比如模块化,比如人的学习可以定义规则,也可以让人从机器中学习,不管解决物理问题、数学问题,还是生活中的问题,我觉得都会形成很好的,而不是基于对知识记忆的学习。
另外就是智能创新, 当了解了人工智能的这些方式方法以后,很多孩子,有的孩子说我妈特别懒,鱼缸不换水,基本上九天得换一批鱼,我暑假的时候跟一群小伙伴给我妈弄了一个鱼缸自动水测系统和喂食系统,首先需要传感器,还需要一些设备和检测,我需要判断,特别有意思。如果没有这些智能的意识或者智能的思维,这个孩子解决这个问题的方法是什么?给妈妈提意见、请工人来,所以我们看到很多智能创新。
上海卢湾中学,有很多小孩做垃圾分类,这是一个真实的垃圾分类,它的真实性在于小孩子自己做了垃圾分类的模型训练,他们用乐高搭了,这不是一个产品,盖子都是用硬纸版搭起来的。小孩子做垃圾分类有很多方法,它可以定义规则,比如这种颜色的垃圾应该是有毒垃圾,这种颜色的垃圾应该是可回收垃圾,或者可以再简洁标注很多数据,给这个机器建立一个模型,从数据中学习。所以小孩子通过这个项目,可以体验机器学习间接地思维和方法。
最后是智慧社会责任, 人工智能相当于有了一个新的形态的智能,这个智能能否拥有这个责任,我们如何共同维护这样的智能?让它拥有这样的社会责任,小孩子在最开始学的时候,在我们的教材和课程里面要反复注入,我们没有最终的答案,像很多问题也没有最终的答案,我们希望把这样的这些问题,什么是对和错,在人工智能社会发展的最开始能够告诉或者教给小孩子。
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