智能时代对未来教育的思考范文

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篇1

中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）41-0144-02

一、人工智能课程伦理考虑的基本内涵

人工智能课程中进行伦理考虑，是在人工智能课程中有针对性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隐形教育”方式。在内容上，必须符合中国的人工智能发展态势，更要受中国社会主义核心价值体系的引导。目前中国的人工智能课程，过度偏向于技术性。尤其是许多社会机构提供的课程，更是偏向于功利性，目的在于让学习课程的学习者快速获得工作。因此，必须从源头入手，对这些社会机构进行一定的约束和规范，对人工智能课程内容进行整体的架构。

二、高校人工智能课程中伦理考虑的必要性

（一）我国对于科技工作者职业道德建设的要求

首先，科技工作者的职业道德建设是促进社会治理体系现代化的必然要求。加强社会治理制度建设，一靠法治，二靠德治。中国正聚焦力量加强自主创新，科技是第一生产力。基于当代中国语境下，科技工作者的职业道德建设就至关重要。科技工作者对自己的社会责任与伦理责任应该有着充分的理解，在科研活动中既要着眼于为社会提供科学技术上的新成果，同时也要强调在伦理道德建设中起到应有的作用。

其次，从长期看，科技工作者的职业道德建设利于国家科技的发展，利于促进科技难题的解决。发展是连续和间断的同一，科技发展不能一蹴而就。在面临科技瓶颈问题时，就更要求科技工作者具有坚韧不拔的品质和无私奉献的精神。这些精神都是进行职业道德教育中的重要内容，也是科技工作者承担的社会角色中必不可少的特质。

最后，高尚的职业道德是科技工作者奋进的不竭动力。一个科技工作者只有站在最广大人民的立场上，奉献自我才能成就事业。随着全球化的发展，受西方“享乐主义”的负面影响，科技工作者只有更加坚守自我、承担社会责任，才能具有不断前进的精神支柱。

（二）对解决人工智能伦理困境的源头性作用

随着人工智能应用领域的广泛化，以及应用群体的普及化，难以避免的带来一些伦理问题上的困境。例如伦理学中经典的“电车难题”，在当代科技发展中也出现了在人工智能领域的“无人车难题”。无人车产生事故的责任归属与分配就是目前很多学者在关注的伦理问题。人工智能的发展对当前的法律规制，还有现存的人伦规范都产生了挑战。人工智能的未来发展方向，在操作性上要避免技术鸿沟，在设计过程中要坚持算法公开化、透明化，并且在出现数据漏洞时应尽快地进行自我修复。这对于科技工作者自身的素质提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知识素质与知识能力过硬，而且要求科技工作者要严于律己，具有较高的思想道德素质。要求科技工作者对于人工智能的发展保持理性的态度，坚持为国为民。许多科幻电影和小说中都体现了未来人工智能发展到一定阶段时，人与机器产生的情感迷思。作为科技工作者，在设计与调整过程中都应保持情感中立，勇于承担社会责任。目前我国正处于人工智能发展的初级阶段，人工智能尚不能拥有自主意识，人工智能的行为责任必须要找到其背后的拥有自主意识的人。无论是现阶段还是未来，作为人工智能产品开发者与设计者的科技工作者树立正确的价值观和承担相应的社会责任是十分必要的。科技工作者的知识层次与道德品质在某种程度上说，是研发人工智能产品的起点。因此，对科技工作者的成长过程中进行持续的道德教育，使其树立高尚的道德观念，对于解决许多人工智能带来的伦理困境都具有源头性、基础性的作用。

三、高校人工智能课程与伦理道德教育的结合方式探索

（一）高校人工智能课程资源的充分运用与更新

从资源形态上看，实物化资源与虚拟化资源，线上资源与线下资源都应充分运用。随着智能校园的普及，有基础条件的地区与校园可以充分运用好身边的人工智能。人工智能课程是一门理论与实践相结合的课程，因此课程的内容也不能仅停留在理论层面。除了对于学术资源的运用，也应当结合实体的人工智能产品进行学习。但因为人工智能的发展程度还没有普及化，人工智能机器人也远没有达到触手可及的程度。因此运用新媒体技术，通过虚拟现实的手段进行在教学过程中的知行结合是可以尝试的路径。VR技术在网络设备硬件教学中可以节约成本，便于人工智能课堂的普及化。在理论教学中，可以通过与虚拟机器人的交互增强趣味性。VR技术有3个最突出的特点：交互性、沉浸性和构想性。课程设置者可以充分借助VR的沉浸性设置相应的场景，让课程学习者通过对特定道德场景的判断引出思考。这种新媒体手段既可以更新原有课堂知识的教学教法，更适合作为伦理教育走入人工智能课堂的重要媒介。

从资源时态上看，人工智能课程资源必须随着人工智能的发展而不断更新。从现实角度来看，最初开设人工智能课程时，其教学目标还是相对简单的——即培养学生的创造性与知识能力。但随着人工智能的普及应用，产生了许多人工智能语境下的道德困境。从指导思想来看，我国逐步走向世界舞台，随着实力增强指导思想也是不断变化的，新时代会提出新目标，为了实现中华民族的伟大复兴，课程内容的丰富也是十分必要的。因此，人工智能课程若要符合时代需要，就需要不断地更新课程资源。人工智能这一学科是具有学科交叉性的，与之相关各个领域的最新前沿问题都需要结合相应的道德教育，只有这样才能适应时代的发展。

（二）高校人工智能课程内容的合理架构

对于不同年龄层次的人工智能课程，必须考虑到不同群体的教育规律。提出合理的教育目标，用不同群体可以接受的方式方法才能达到最优的教学效果。我国人工智能课程目前的课程架构中，已经有学者进行了分年龄层次的研究。人工智能课程可以规划为专业性逐渐增强的、从边缘到中心的课程层级系统。对于高校本科生和研究生来说，人工智能课程设置内容必须具有专业性。在上文的课程体系建构中添加了艺术、文学、哲学等内容，其中包含对于人工智能伦理学的思考与认识。但在某种意义上这些青年的社会价值观就代表了未来科技工作者的社会价值观。因此在这一阶段，人工智能课程的架构与实施，国家应加以引导和监督。一方面需要建立统一标准的高校人工智能课程体系，另一方面在應对课程具体内容的落实方面给予一定程度的监督。

（三）在高校人工智能课程教学过程中充分运用案例

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新一轮的科技革命和产业革命正在进行，大数据、云计算、人工智能等新型技术与商业模式正深刻改变人们的思维、生产、学习方式。关于人工智能对于人类社会的冲击，已有不少论著。2016年，《自然》杂志刊发谷歌的“深度心智”（Deepmind），这将会极大的扩大人的能力。2019年初，国务院《中国教育现代化2035》，提出要建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台。2019年8月29日，科技部新一代人工智能发展研究中心联合罗兰贝格管理咨询公司《智能教育创新应用发展报告》（以下简称《报告》）。报告显示，人工智能有望引领教育的系统性变革，推动人才培养更加多元化、更加精准化、更加个性化。世界各国纷纷制定规划，出台相应的政策措施，推动智能教育的发展。以美国、新加坡等为代表的各国相继推出面向未来的新教育改革战略，不断制定相关政策法规，设计本国智能教育的发展蓝图。

一、未来智能社会的能力预测

未来社会各种各样的颠覆性变革，全球各种组织都在做预测。世界未来研究所[1]对未来社会需要的10中技能的预测：一是意义构建，二是社交智能，三是新颖和适应性思维，四是跨文化能力，五是计算思维，六是新媒体素养，七是跨学科能力，八是设计思维，九是认知负荷管理，十是虚拟协作。十种技能分别体现在三个层面，即人际交往能力、应用知识能力与工作技能层面。引入这些技能，旨在深入探索未来技能存在的世界，以及目前教授和衡量这些技能的方式，希望这些技能能够更充分地融入高校国际商务的课程。[2]

（一）人际交往层面——团队合作精神

人际交往层面主要指与他人有效合作，有效沟通，与不同背景的伙伴有效合作的能力，即团队合作精神。数据来源：世界未来研究所第一，跨文化能力。4个主要组成部分可以用来评估一个人的跨文化竞争力:知识组成部分、情感组成部分、精神运动组成部分以及情景组成部分。第二，社交智能。尽管社交网络平台为人们提供了更多的联系，但它们培养的深厚友谊却很少。微信、Facebook等社交平台的主流化与普及鼓励人们以新的方式思考如何建立和维持人际关系。[3]第三，虚拟协作，即作为虚拟团队的一员，能够富有成效地工作，提高参与度，并展示自己的存在感。

（二）应用知识层面——逻辑性分析信息的能力

应用知识层面主要指个体可以逻辑性的分析信息的一系列能力，具体如下：第一，新颖的适应性思维。即熟练地思考和提出解决方案，而非死记硬背或默守陈规。第二，认知负荷管理。以多种形式表现的信息流丰富的世界带来了认知过载的问题，人们只有学会有效的过滤和关注重要的信息，才能把大量涌入的数据转化为优势。第三，意义构建，即确定对方所表达内容的深层含义的能力。人工智能将取代仅仅需死记硬背、日常制造业和服务业的工作，而对机器不擅长的高层次的思维技能、不能撰写为文本的需求将会越来越大。

（三）工作技能层面——解决问题和决策能力

工作技能层面主要指个体可以成为一个问题解决者和决策者，包括计划和组织，解决问题，决策商业基础等。也就是需要如下的素质：第一，新媒体素养。由于可视化在技术时挥越来越重要的作用，过去信息的静态展示正在让位于信息图表和数据的动态模拟。第二，设计思维。从本质上讲，设计思维是一种创造性解决问题的能力，它反映了发散性思维和收敛性思维的结合。第三，跨学科能力。未来十年，专业领域将比以往任何时候都更加具有重叠性，所以跨学科的研究方法将会占据世界创新的中心舞台。第四，计算思维，即将大量数据转换成抽象概念，并基于数据的推理能力。随着人类社会中数据量呈指数级的增长，越来越多的职业需要计算思维和技能才能胜任。

二、应对能力结构变化的教育创新

未来社会中，人才能力结构的变化也会对教学模式产生新的需求，课程教学需要结合不同的能力培养目标做出相应的调整与创新，世界知名高校和一些国际组织也提出了很多创新性的教学模式。如图2所示。数据来源：世界未来研究所

（一）能力结构及思维模式

世界未来研究所提出的十种技能的背后，所体现了以下一些基本的思维模式。同理心是指正确了解他人的感受和情绪，进而做到相互理解、关怀和情感上的融洽。同理心非常有助于在虚拟空间中站在对方的角度考虑问题，增加团队伙伴之间的有效沟通。元认知对于意义构建能力十分重要。元认知知识包含三方面：学习者对于自己的认知，学习者对于学习策略和使用方法的认知。成长性思维与批判性思维在认知负荷管理、新颖和适应性思维、新媒体素养以及设计思维中起到了十分重要的作用。成长性思维是相对于固定思维提出的，固定思维者把反馈当做一种批评，成长思维乐于接受反馈，也从反馈中学习，反馈最终会产生积极的成长变化。批判性思维有助于形成自己独特的世界观，他们不会妄自评价他人，而是会站在别人的立场上，并且去了解他们的世界观。跨学科一定有两种心态组成。首先，同理心。它允许人们从另一个角度来思考问题——站在别人的立场上。其次，好奇心。许多组织，包括IBM和IDEO，都开始从“T型”素质的角度来讨论这种技能，T型素质的技能组合中既有深度又有广度。但是杨壮①教授发现：现在π型人才已经在成为主流。所谓的π型人才是针对T型人才的一种升级，从字母的样式中就可以看出，π比T的下方多了一竖，所以它代表着“两专多能”，即除了你可能在高等教育阶段获得的专业能力之外，还需要有另一项专业能力。逻辑推理能力有助于培养计算思维。未来的教育课程中应该纳入计算思维技能的发展，鼓励学生通过因果推理认知、元认知和其他技能来学习解决问题。这种模式的目的是让学生分析他们在现实世界中可能遇到的真实情况，来教授计算思维能力。[6]

（二）国内外高校教育模式创新

1.“鱼缸讨论”“鱼缸讨论”，也是一种促进学生讨论的教学小技巧，不仅让讨论者积极参与，更能让其他学生积极反馈。第一步，把学生分成两组。第一组参加讨论的学生围成圆桌坐在教室中间，就像是在被第二组观看的鱼缸里一样。第二步，坐在中间的组开始时长10分钟左右的讨论，的第二组学生要听着，并且评估第一组的讨论。第三步，做出反馈。这是学生们最感兴趣的环节，学生可以从熟悉的同学那里了解到自己的优点和缺点，有了反馈确实会使得讨论变得更加激烈。2.项目式教学PBL（Problem based learning）教学法，也叫“项目式教学”，是一种通过让学生展开一段时期的调研、探究，致力于用创新的方法或方案，解决一个复杂的问题、困难或者挑战，从而在这些真实的经历和体验中习得新知识和获取新技能的教学方法。PBL旨在培养学生的创意思维、创新能力、自主学习能力及批判思维的能力。3.跨学科课程教学自21世纪以来，美国课程改革中出现了实用导向的跨学科课程，如ICT课程，环境教育和STEM课程。STEM是科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）四门学科英文首字母的缩写，STEM教育的核心是将原本分散的4门学科自然组合成一个整体，以项目探究方式进行综合性问题解决学习，以形成相应的综合。

三、针对国际商务课程的创新

结合世界未来研究所的十项工作技能、世界一流大学以及国际组织在教育方面的改革，结合东北财经大学国际经济贸易学院国际商务硕士（MIB）专业硕士教学情况，国际商务课程实际教学提出以下思考和建议。[7]

（一）培养同理心和元认知的实践方法

一种方式是开展课外活动，以小组为单位的体验式学习活动有助于培养人际沟通和跨文化能力。例如：体验式学习周；商务礼仪情景剧等。另一种方式是线上项目，线上项目中，可以通过微信小程序、投票互动式的方法来增加课堂活跃度，争取让每位同学都参与到课程中。国际商务课程是一门既要求专业知识扎实，又需要具备优秀的人际交往能力的综合性课程。那么，在已有的小组活动中，可以在每次小组活动或者小组作业之后加入一个环节——组员互评与打分。一些课堂讨论的小技巧会有助于培养元认知的思维模式。一种方法是在课上开展限时讨论，讨论映射是一种将学生的实时讨论视觉化的方法，这种讨论技巧使学生能够从以下几个角度进行深入的思考。

（二）培养成长型思维和批判性思维的实践方法

在国际商务的案例分析中，引用PBL教学非常值得考虑。假设案例主题为跨国企业如何成功并购外国子公司，老师用一部分课时讲解完理论部分，提供参考资源之后，另一部分课时可以尝试组织PBL。一次PBL教学要分次给予问题，分次讨论。具体过程大致包括七个步骤：第一步，弄清不熟悉的术语；第二步，界定问题；第三步，头脑风暴（对可能的假设或解释进行集体讨论）；第四步，重新结构化问题（对问题的尝试性解决）；第五步，界定学习目标；（以上步骤为学生小组讨论）；第六步，收集信息和个人学习（学生独立学习）；第七步，共享收集到的和个人学习的信息（小组报告和讨论）。经过上述七步骤，完成一次PBL学习。在这个教学模式中，老师的角色是教学组织者、资源提供者、学生能力发展的促进者。学生从知识的被动接受者转变为自主学习者、合作者和研究者。在国际商务的课程中，有很多需要实际调研的案例报告，也有需要做营销策划的报告。创客空间则可以融入这种类型的报告中，结合导师的相关课题，最好有一定经费的支持，为学生的基于创造的策划提供完备的支撑。学生们可以就某个主题展开经验分享、头脑风暴、结合实际情况锻炼设计思维和表达能力，这种能力不仅适用于学校，而且也适用于未来工作中。

（三）培养跨学科能力和逻辑推理能力的实践方法

注重“国际商务专业+21世纪主题”的课程框架，希望通过超学科整合来弥补传统学科的缺点与不足，构建适切核心素养转化的课程框架。主题选择具有适当的弹性，为跨学科知识的联结提供空间。比如在国际商务课程授课内容中，注重添加区块链、人工智能以及中美、中欧关系等主题。在国内，“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品大赛是大学生创新创业实践教育最普遍和最有效的形式之一，具有广泛的群众基础和旺盛的生命力。每两年举办一届，被誉为当代大学生科技创新的“奥林匹克”盛会。所以提倡创建跨学科小组参加“挑战杯”大赛，比如国际贸易学院、国际商学院以及工程管理学院组建团队参加挑战杯，成员对不同学科都有相当的专长和良好的基本知识：国际营销、国际文化视野以及数据分析基础，在这样的团队中，更可能激发出新的思维和优秀的方案。

（四）全案例情景式教学

不同于教师讲授知识，学生被动接受知识的传统教学模式，全案例情景式教学是以案例或情景为载体引导开展学生自主探究性学习, 以提高学生分析和解决实际问题的能力。[5]首先，准备阶段。针对国际商务专业硕士课程的专业特点，结合知识点和学生实际情况，选取合适的案例作为分析材料。其次，授课阶段。在该阶段，教师讲授知识点之后，就将案例发放给学生；接下来就是考验学生理论结合实际的能力。学生可以自发组成小组，根据案例内容，并结合自己能力和长处与小组分工合作进行案例讨论，而在这当中，教师主要的角色是组织和引导学生。最后，拓展阶段。在学生汇报案例内容之后，教师要对学生的探讨结果进行点评总结。学生也可以利用这个环节进行自查，发现自己是基础知识点薄弱还是实践能力欠缺。通过该阶段，教师可以发现学生的水平，学生也可以发现自己作为专业硕士能力缺失的部分，从而双方进行查缺补漏。

四、总结与展望

结合国外高校及国际组织已有的模式，针对未来社会所需十种能力的培养方式如何应用在国际商务课程中，提出了一系列的活动和思维模式培养技巧，如在线学习（以MOOC为主）、讨论映射和鱼缸式讨论、项目式学习（PBL）、案例分析和创客空间以及课上的投票互动式环节等，希望对国际商务课程的改革创新有实质性的辅助作用。要想在未来取得成功，需要成为适应性强的终身学习者。随着组织形式和技能要求的快速变化，要求每位个人都必须具备远见，重新评估自己需要的能力，并迅速整合合适的资源来培养和完善需要的能力，适应万众创新时代，并形成决胜未来的新的竞争优势，赢得人工智能时代世界高等商科教育领域中的话语权。注释：①杨壮：现任北京大学国家发展研究院BiMBA商学院联席院长、北京大学国家发展研究院管理学教授、美国福坦莫大学商学院副院长、终身教授，著名领导力专家。

【参考文献】

[1]InstitutefortheFuture.FutureWorkSkills2020[EB/OL].[2019-11-09].

[2]LiuJie.TheOptimizationStudyofGeneralEducationPracticeEffectinOurCountry[J].学术界,2013(12):283-290.

[3]陈妍蓓(编译).欧盟关注终身学习关键能力培养[J].世界教育信息,2019,32(10):74-75.

[4]段世飞,张伟.人工智能时代英国高等教育变革趋向研究[J].比较教育研究,2019(1):3-9.

[5]王文.案例教学法在高校市场营销教学中的应用探索[J].产业与科技论坛,2020,19(4):187-188.

篇3

一、机器人教育现状分析

在我国，机器人教育作为教学内容进入中小学还处于起步阶段，方兴未艾。2001年，在北京召开了“关注中国未来的竞争力——儿童数字化启蒙”研讨会，会议认为，将数字信息技术介入到传统的幼教方式中去，利用有效的手段与工具对儿童进行数字化启蒙，关系到儿童未来的成长和中国未来的竞争力。2004年，中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会召开了第一届全国中小学程序设计与机器人教学研讨会。在各种研讨会兴起的时候，机器人教育也逐渐引起重视。2000年，北京景山学校将机器人教育以科研课题的方式纳入到信息技术课程中，在国内率先开展了中小学智能机器人课程教学。但是研究性课程的课时比较少，学生一切从零开始学习，要想真正达到研究性学习的目标是很困难的。因此，作为研究性课程的机器人教育整体效果不十分理想。我国教育部于2003年4月正式颁布《普通高中技术课程（实验）》，首次在“信息技术”科目中设立“人工智能初步”选修模块和新增加的通用技术课程中设立了“简易机器人制作”选修模块，从而迈出了我国高中阶段开展人工智能教育的第一步，这也意味着我国的人工智能教育在大众化、普及化层面上跃上了一个新的台阶。然而把智能机器人作为信息技术课、通用技术课列入学校的课程体系，对全体学生进行机器人基础知识的普及教育还处于编写教材、设置课程的起步阶段。学者张剑平指出，国内多数的学校主要还是以课外活动、各种兴趣班、培训班的形式开展机器人教学。通常的做法是由学校购买若干套机器人器材，由信息技术课程教师或综合实践课程教师进行指导，组织学生进行机器人组装、编程的实践活动，然后参加一些相关的机器人竞赛。以全国中小学计算机教育研究中心郭善渡老师、北京景山学校沙有威老师等为代表的大批一线教师结合自己的教学实践就围绕机器人竞赛、机器人与技术教育，机器人与学生能力和素质的培养等问题展开了应用研究，取得了较好的研究成果。但这些研究成果往往比较零散，重复，缺乏科学系统的课程建设研究。

二、对当前中小学开展机器人教学优点

近年来我国的机器人教育有了很大的发展。教育机器人逐步成为中小学技术课程和综合实践课程的良好载体。教育机器人与学科教育相结合，可以帮助科学、数学、力学等等学科的教学，在国内已经有学者提出机器人与理科教学整合的想法。机器人教育引入校园，对学生至少有以下三个方面的获益。

其一，丰富学科生活，培养动手能力。由于生活水平的提高，现在的青少年自己动手制作玩具及科学模具的能力日益降低，创造发明的意念也渐呈弱化趋势。所有令他们爱不释手的玩具均是玩具商生产出来的，亦即是需用钱买来的。长此以往，将使未来中国少年儿童的求生能力、自我创造能力不断减低、变弱，这对于一个民族的科学发展是十分不利的。自我组装、制造机器人不但会提升青少年的科学兴趣，同时也会从小培养学生养成凡事自己动手的良好生活习惯。

其二，锻炼意志品质，培养团队精神。机器人制作涉及相关领域多种门类的专门知识，青少年必须广泛涉猎，持之以恒，才能有所成就。机器人的制作过程，正是锻炼意志、培养坚韧品质的过程。机器人制作一般都以二人、三人或一个团队的形式进行，群策群力、共同作业，就像体育比赛中的接力赛一样，缺一不可，整体的实力远超出个人的能力的发挥。

其三，激发创新精神，培养科学兴趣。人们一直在思考和探索如何开发青少年智力的问题。参与机器人制作，能使学生自小就对科学产生兴趣，获得科普知识，同时也将激发他们的创新能力。

三、推进机器人教育的思考

在基础教育领域，教育机器人应该和当前的基础教育课程改革相 结合。例如，在小学和初中阶段，可以将研究机器人与“综合实践活 动”有机结合；在高中阶段，可以将教育机器人与“人工智能初步” “算法与程序设计” “简易机器人制作” “电子控制技术”等技术类课 程进行结合， 有条件的学校可以开设 “人工智能与机器人” 校本课程。 事实上， 教育机器人所体现的知识的综合性使它不仅能成为信息技术 教育的载体，也可以成为信息技术与中小学课程整合的载体。在高等 学校中开展智能机器人学科教学，进行多层次的机器人教育，既可以普及机器人知识，加强机器人专业建设， 也可提高机器人的应用水平。应当在 教师教育相关的专业，例如教育技术学、信息技术教育专业 中开设与人工智能、机器人教育相关的课程。各种形式的机器人竞赛 是全球范围内教育机器人应用的重要形式之一，目前这些机器人竞赛 大都集中在诸如灭火、迷宫、足球等等竞技类项目上。要注重通过此 类活动培养学生的创造力、协作能力和技能，为此需要关注竞赛项的 创新性。例如，竞赛项目的设计可以更加关注人工智能与机器人的结合点。

总之 在大力提倡素质教育的今天，机器人的出现为创新素质教育提供 了一个崭新的平台， 信息技术教育未来发展的趋势必然是向机器人教育重心转移目。开展机器人教学，有助于培养学生的创新精神、逻辑思维能力、自主学习能力和对科学的钻研精神，对机器人教育的教学 体系进行研究，使机器人教学完善发展，具有现实意义。

参考文献：

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自二战时期阿兰•图灵破解恩尼格玛密码机带来胜利的曙光之后，人工智能初见苗头，1956年“人工智能”一词首次由约翰•麦卡锡等科学家在达特茅斯研讨会上提出，时至今日，人工智能经历了60多年的浪潮和洗礼，其中有曙光、有冰封，也有期望。纵观当下，人工智能不仅仅是机器智能，在深度学习和推陈出新的算法推动下，其携手云计算、大数据、卷积神经网络等，攻破了自然语言语音处理、图像识别的瓶颈，像潘多拉的盒子一样在认知科学、机器人学、机器学习等领域全面开花，人工智能涵盖了从基础层、技术层到应用层等多个方面，为人类文明带来了翻天覆地的变化[1-2]。人工智能包罗万象，在其基础上衍生的大数据“洪流”对人类社会的方方面面进行冲击，这些数字的价值已然超越了诸如金钱、财产、黄金、石油，甚至是土地。然而，大数据技术也如同普罗米修斯盗得的圣火，一方面给人间带来温暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，当我们沉迷于大数据的海洋中时，我们是否有能力像蓝鲸遨游大海一样自由掌舵，是当今大数据和人工智能时代存在的一个重大问题。是“曲径通幽”还是“会当凌绝顶”，我们如何在大数据中“浮游”，而不是一味地扩充，需要理性看待与合理评价大数据对人类生存和发展的影响。

1.人工智能和大数据与“工业革命”

2020年刚刚结束的新一轮美国总统竞选上演了各种“国家闹剧”，为何特朗普在2016年赢得大选，而4年之后却无法连任？时间推移，2016年他胜利的部分原因在于他利用了面临技术威胁的工业行业中工人们的焦虑，同时指责非法移民对美国及美国人资源和就业机会的占用[4]。但在技术浪潮的挑战中，自动化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世纪60年代工业革命时期，机器取代人力，规模化工厂生产取代个体手工生产，即引发了人工智能数据的工业大变革。从机械结构、电气控制等模块的设计和改良，车间机器人的智能化已可以代替人完成生产作业[5]。通过智能化机器人可以减轻劳动负担，还可以用于环境检测[6]和实施救援[7]等，保护我们的人身安全。这些“机器人”在为我们减负的同时确实也引发了“失业危机”，这种现象不仅于美国，日本、韩国和德国亦是如此。我们也许可以形象一下，未来20或30年后，工厂中工伤几乎为“零”，完全实施机器人24小时作业，速度惊人，质量统一，而仅有的几个人使用简单的触摸界面对机器下达“命令”。机器的发展已超乎我们对普通机械的认知，21世纪开发的三大机器人中大狗（BigDog）解决了运动和重载运输问题，特别用于军事领域，被誉为“当前世界上最先进适应崎岖地形的机器人”；亚美尼亚（Asimo）从人类如何移动上展现了机器人仿人运动；Cog具有了人类所特有的思考，由不同处理器组成的异种机互联网络形成了“大脑”。特斯拉——其除了是电动汽车和能源公司外，还是自动驾驶汽车行业的领跑者之一。其2016年已销售具有自动驾驶、自动自制和自动停车功能的电动汽车，但出于法律和伦理层面，驾驶员还是要坐在驾驶位上，但他可以做他想做的其他事，发短信、打电话或是休息，而不再是驾驶汽车。我们可以不用担心酒驾，不用因为时间紧张而疲劳驾驶，不必为新手司机而变得脾气暴躁……汽车自动驾驶将让我们行驶得更规则、更安全和更“无聊”。自动驾驶上的智能进化，使得自驾型派送车为商业化服务成为可能，还有自驾型飞行器也在被研发，通用、宝马、谷歌等公司一直在努力开发，通过无人机在您家门口投送包裹将对电子商务世界带来更多创造性方案。“如果你够走运的话，机器可以把你当成宠物。”虽为戏谑之言，却又饱含心酸。工厂变得越来越自动化，但其仍需要人类专家，他们才知道如何监控传感器，知道在发生故障时如何进行修复，机器的运行离不开人的监控，只有人的思考才能有新产品的诞生以及高效的生产流程，我们与机器共存，是从体力中解放，但要从事脑力工作。

2.人工智能和大数据与金融的未来

“数字蝶变”席卷金融行业各个领域[8]，金融行业应用大数据、移动互联网、人工智能等先进信息技术，累积了非常多的客户信息。通过大数据的帮助，金融公司在分析数据下寻找更多的金融创新机会。在商业智能（BI）的辅助下，电信业可以对客服描述和定位及需求进行预测；保险业可以在进行风险分析的同时进行损益判断；银行业可以调整市场活动，建立信贷预警机制等等[9]。人工智能和大数据让金融业形成了“以客户为中心”的模式。与客户最密切的金融即是金钱，但是它们已经被“支付宝”和“微信”以及更多的电子支付方式取代，越来越少的人使用现金，数字金钱是否会完全取代物质金钱，我们很可能会发展为无现金社会。那么首先“下岗”的是谁呢？答案毫无疑问：银行。巴克莱银行前首席执行官安东尼•詹金斯曾预测，对于工业化国家，银行员工和其分支机构在未来10年内会消失；花旗全球视角与解决方案的一项研究预测，美国和欧洲的银行将在未来10年裁减约180万员工；甚至2016年2月的一份丹麦银行家协会新闻稿表示，银行抢劫案数量连续第5年下降。就支付领域而言，在这样的时代背景下，如何利用大数据技术对跨越式发展的支付行业进行监管，成为一个值得深入研究的课题[10]。在人工智能下，我们都有被银行自动回复或自会读取特定问题的“员工”惹恼过。沟通技巧和财务知识同样重要，因此，银行业员工的下岗只是在基础性操作上，对于“专业咨询”，需要更多受过高等教育、具有更好沟通能力的员工。目前，我国的多数银行还没建立“开放、共享、融合”的大数据体系，数据整合和部门协调等问题仍是阻碍我国金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。大数据的整合、跨企业的外部大数据合作不可避免地加大客户隐私信息泄露的风险。有效防范信息安全风险成为商业银行大数据应用中急需解决的问题。

3.人工智能和大数据与“专家系统”

电子病历数据、医学影像数据、用药记录等构成了医疗大数据。医疗数据不仅包括大数据的“4V”特点，即规模大（volume）、类型多样（variety）、增长快（velocity）、价值巨大（value），还包括：时序性、隐私性、不完整性和长期保存性。医疗大数据可以提供预警性，当数据发生异常时，通过一定的机制可以发出警告，从而迅速采取相应措施，及时解决问题[11]。成立于1989年的美国胸外科协会（STS）数据库，至今已经涵盖了美国95%的心脏手术，收集了500万条手术记录[12]。其中的先天性心脏手术（CHSD）数据库是STS数据库的重要组成部分，是北美最大的关注儿童先天性心脏畸形的数据库，被认为是医学专业临床结果数据库的金标准。近年来，基于CHSD数据库所进行的数据挖掘不断增加，大型数据库对提高医疗质量所起到的正向作用正在日益凸显。如Welke等基于CHSD数据库探讨小儿心脏外科病例数量和死亡率之间的复杂关系[13]；Pasquali等基于CHSD数据库探讨新生儿Blalock—taussig分流术后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD数据库采用多变量分析方法来研究病人术前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD数据库采用多变量分析的方法来探讨性别和种族对进行先天性心脏手术结果的影响[16]。这些都是在医疗领域采用人工智能提供的医疗诊断，形成了“专家系统”，专家系统可以说是一种最成功的人工智能技术，它能生成全面而有效的结果。借助医疗大数据的平台，“专家系统”可以智能辅助诊疗、影像数据分析与影像智能诊断、合理用药、远程监控、精准医疗、成本与疗效分析、绩效管理、医院控费、医疗质量分析等。不仅是数据平台，“达芬奇机器人”可以看成医疗的高精尖“人工智能”，它能缩短泌尿外科手术以及术后患者恢复时间，促进患者早期下床活动，减低并发症发生率[17]。达芬奇手术机器人在消化系统肿瘤、泌尿系统肿瘤、妇科肿瘤和心胸部肿瘤等手术中均有运用[18]。正是机器人，还有其他人工智能设备，如插入手表或衣服里的传感器、植入我们皮肤下的芯片，以及智能手机中装有各种“专家系统”的远程医疗、预防医学，甚至是器官的3D打印和虚拟现实治疗等的发展，让医学发生相应的转变，并使其逐步突破人类的传统健康概念，那么是否意味着医学将成为只有科学性，毫无直觉性的学科呢？我们携带的内部传感器和外部应用程序将成为我们的医生吗？“你好，医生”被“嘿，Siri”取代吗？这不尽然。医学必然将是向精准化发展，并更具个性化、参与性、预防性和可预测性。医生不再是疾病的修理工，而是改善我们健康状况的顾问。直观当下，我们还是被“看病难”所困扰，我们提出“分级诊疗”，是在拥有家庭医生、全科医生和专科医生的基础上再加上人工智能，以实现预期的健康监测、辅助诊疗和疾病筛查。

4.人工智能和大数据与教育变革

面对各行业和各学科，教育作为传承文明和创新知识的载体，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题[19]。我国目前更想要做到的是在教育上消除“信息鸿沟”，促进教育公平、均衡发展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于语言学习软件，通过虚拟技术和人工智能构建一个灵活的、可扩充的虚拟交互平台，设计多维虚拟场景和智能人工角色，实现不同场景下人机角色的交流和学习，提升学习者的口语能力和语感知识[20]。这使得教师不再是唯一的知识传播者，任何互联网搜索引擎都将提供比教师所有的更多信息，并且可以更快捷地获取。肺炎疫情暴发以来，远程网络教育成了主要教学形式，互联网教育形式其实早在小学、中学和大学中运用，虚拟现实技术在教学领域的研究和探索也在全面展开。谷歌已经开发一款VR纸板视图，并将研发的虚拟课程一起推向市场，使现实生活中在生物课上解剖一只青蛙成为一件容易且有趣的事，通过虚拟青蛙，学生们可以去除心脏和其他器官，而不再是象征性的抽象体验。虚拟现实可以像互动游戏一样，比单一的在教室听老师授课带来更多乐趣和体验，学习效果可能更好。我们的学习是知识的积累，那么教育就是我们的库，荀静等结合自身情况对西安工业大学知识库构建进行探究，认为机构知识库在保存知识资产的同时，更重要的是促进学校知识资产的传播利用和管理，提升学校影响力和学术声誉[21]。刘畅等通过对东北大学机构知识库服务的推广研究，了解到开放获取的概念和实践已经受到了广泛的认可，机构知识库不仅可以成为一个知识的存储库，也可以成为各个学科领域的学者进行在线交流的平台，提供个性化的增值服务，既有利于机构知识库的内容建设，也可以进一步促进学术交流和科研合作[22]。知识库，即大数据的有机整合和有序利用，是学术成果、视频文档、实验数据等进行收集、长期保存、传播和提供开放利用的知识资产管理与教育服务[23]。

5.人工智能和大数据应用的共性需求

人工智能和大数据时代，海量的信息来自“五湖四海”，但都通过互联网络汇聚智能终端。这些数据只会进一步增多，不仅仅是云存储，对于信息的进一步挖掘、处理、分析和利用，目标性结果才是我们最想要的信息。全球包括IBM、微软、谷歌和亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金大数据挖掘这一市场，大家都在开拓自己大数据分析平台。数据挖掘是大数据时代孕育的产物[24]，是我们的共性需求，与传统的统计分析技术相比，数据挖掘有着自身的本质特征,数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。数据挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可实用三个特征[25]。数据挖掘的出现不是为了替代传统的统计分析技术,相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展[26]。随着信息时代的到来，数据挖掘被越来越多地应用于各个领域。

6.人工智能和大数据的展望

篇5

随着社会智能技术的发展，智能电脑机器人教育走进我们的课堂已经成为必然趋势，智能电脑机器人技术融合了机械造型、电子传感器、计算机软硬件和人工智能等众多先进技术，而这些充分体现了当代信息技术多个领域的重要内容，更是智能技术的结晶。智能电脑机器人作为学生能力、素质培养的智能平台之一，必将承载起信息技术教学新载体的任务，给信息技术基础教育带来新的活力。 智能电脑机器人教学作用主要体现在以下三个方面。

1．使学生了解智能电脑机器人发展和应用状况，理解智能电脑机器人的概念和工作方式，打破对智能电脑机器人的神秘感，为进一步学习智能电脑机器人技术的有关知识打下基础。

2．使学生掌握为一种智能电脑机器人下载程序方法，了解智能电脑机器人的传感器和驱动装置。体会语言程序是智能电脑机器人的灵魂，学习为智能电脑机器人编写程序，提高学生的分析问题和解决问题的思维能力。

3．通过完成项目任务和比赛项目，使学生在为机器人扩充功能的过程中拓展有关数字电路方面的知识，在组装扩展机器人的过程中培养学生的动手能力、协作能力和创造能力。

鉴于此，智能电脑机器人教育走进课堂的必然性已经在近两年中得到了充分的体现。主要以校外科技活动为动力，在校内以科技活动小组的方式出现，而更深一层的是要以信息技术课内容之一出现在中、小学的信息技术课堂教学上。

二、 智能电脑机器人与程序设计的有机结合

作为信息技术学科教育重要内容之一的程序设计课程在培养学生分析问题、解决问题的能力和培养学生思维创造性等起着得天独厚的作用, 但在强调程序设计教育作用的同时，也应该清醒反思存在的问题。对于初学程序设计的学生来说兴趣是学习的动力，而以往的程序设计媒介很难使初学者看到程序设计的应用效果，体验不到成功的乐趣，这正是程序设计教学中的主要缺陷。

而恰恰正好，我们教学所编写的程序是智能电脑机器人的灵魂，让学生通过为机器人编程序来学习程序设计的知识是程序设计教学入门的最好方法。在学习为机器人编写程序的过程中学生会获得成功的喜悦、会建立成功的信心，从而取得程序设计学习的兴趣。将智能电脑机器人作为程序设计学习的载体，会从根本上解决目前程序设计教学中存在的问题。智能电脑机器人使程序设计的学习与信息技术的前沿领域紧密的结合在一起。 智能电脑机器人对学生引发的程序设计的兴趣还会对算法的学习打下良好的基础，使学生通过程序设计更好的学习有关的算法知识。

三、 智能电脑机器人成为综合能力培养的平台

编写程序是以智能电脑机器人为平台的学习内容之一，在编程序的过程中学生要了解智能电脑机器人的结构功能、工作原理，并根据机器人要完成的某项任务来编写程序。学生要充分了解机器人的各种传感器，通过程序来控制传感器，使机器人感知外界的环境，并对接受的信息做出感应，以使机器人完成规定的任务。学习为机器人编写程序的过程可以用拟人的方法循序渐进的进行。例如：可以将机器人的硬件看作一个刚刚出生的孩子，而学习为机器人编程序的过程是学生赋予机器人行走、避障、避碰、说话、听话、观察等人类行为功能的过程。学生在学习的过程中始终感受着失败的遗憾和成功的喜悦，对遗憾和喜悦的感受必然形成学习的动力和兴趣。

智能电脑机器人作为培养学生综合能力的平台融合了多项先进技术，随着智能电脑机器人作为学习平台在中小学教学中的应用，会有许多针对中小学生的机器人产品应运而生，因此我们要结合基础教育对能力培养的要求来选择智能电脑机器人作为学习平台。智能电脑机器人硬件要具有很好的可扩充性和可塑性，适合学习有关的硬件知识，便于培养学生的动手能力，借助智能电脑机器人学生可以进行多项目的研究性学习，使它成为中小学课程整合的新载体。