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Alphago人工智能帶給教育及職業(yè)教育領(lǐng)域的思考論文

時(shí)間:2022-07-03 10:28:58 人工智能 我要投稿
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Alphago人工智能帶給教育及職業(yè)教育領(lǐng)域的思考論文

  今天Alphago的4∶1完勝,Alphago的最先獲三勝,讓我吃驚、震撼、失望、迷茫和極度的擔(dān)憂。我自己從事數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué),Alphago中的蒙特卡洛樹(shù)算法我曾經(jīng)教過(guò)學(xué)生。當(dāng)時(shí),我就覺(jué)得非常有趣,但是,這些算法實(shí)際使用時(shí)會(huì)存在一個(gè)巨大的問(wèn)題,就是現(xiàn)實(shí)世界對(duì)結(jié)果的影響變量太多,所以這些決策算法的結(jié)果只能供決策者決策時(shí)參考。

Alphago人工智能帶給教育及職業(yè)教育領(lǐng)域的思考論文

  經(jīng)過(guò)比較詳細(xì)研究Alphago的算法發(fā)現(xiàn),它在布局階段的前20步采用人類(lèi)經(jīng)驗(yàn),之后開(kāi)始在人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上融入了自己學(xué)習(xí)的權(quán)重,變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復(fù)雜性,Alphago也不能在每步都能精確地知道當(dāng)前棋盤(pán)中所有下法的勝率。所以,他采用的是在可以期待的近期(20步以內(nèi))綜合價(jià)值和勝率會(huì)超過(guò)50%的走法。從這幾點(diǎn)來(lái)看,這次的機(jī)器戰(zhàn)勝遠(yuǎn)超過(guò)國(guó)際象棋中人類(lèi)被戰(zhàn)勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應(yīng)機(jī)器的思維,發(fā)揮了機(jī)器的強(qiáng)項(xiàng),彌補(bǔ)了機(jī)器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因?yàn)椋松褪且槐P(pán)棋局。如果50年后,有一個(gè)智能科技機(jī)器助手,它不能告訴你最終的未來(lái),但是可以告訴你在幾年內(nèi)的未來(lái),你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實(shí)上,筆者在教授數(shù)據(jù)分析課程的這幾年中,一直在宿命論和未來(lái)不確定性兩種相對(duì)的觀點(diǎn)中搖擺。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)已經(jīng)有足夠的算法和可靠的實(shí)踐在某些方面做出人類(lèi)無(wú)法預(yù)計(jì)或預(yù)見(jiàn)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),只不過(guò)那些領(lǐng)域還很小,比如,庫(kù)存的預(yù)測(cè)、銷(xiāo)量的預(yù)測(cè),等等。數(shù)據(jù)已經(jīng)在顯示其巨大的價(jià)值,而一旦數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)能夠輸入足夠多的變量,采用類(lèi)似Alphago或更加高級(jí)的算法,進(jìn)而對(duì)你個(gè)人、你所在組織、公司、國(guó)家的短期未來(lái)甚至是長(zhǎng)期未來(lái)做出80%、甚至是90%的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),你會(huì)怎樣去接受這樣的未來(lái)?!當(dāng)然,不確定性仍會(huì)存在,這是一個(gè)好消息。在此,我對(duì)Alphago事件嘗試做一些思考分析。

  一、Alphago戰(zhàn)勝人類(lèi)的幾種可能的基礎(chǔ)

  1.Deepmind公司用十年的時(shí)間磨練,修改算法,雖然在算法上沒(méi)有創(chuàng)新,但是如何融合已有算、如何調(diào)整權(quán)重等多個(gè)方面,仍然是做了大量、艱苦的工作。

  2.Google擁有超級(jí)大量的計(jì)算資源供Alphago的使用,也就是說(shuō)目前機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程非常的耗費(fèi)時(shí)間以及計(jì)算資源。按照以往的經(jīng)驗(yàn),20年內(nèi),我們使用的桌面型機(jī)器就應(yīng)該能夠支撐起Alphago目前所需的計(jì)算資源。從現(xiàn)在開(kāi)始,再過(guò)30-40年,可能Alphago這個(gè)“古老”的程序只需要幾天就能完成現(xiàn)在幾個(gè)月所需的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間。

  3.在硬件上CPU和GPU的協(xié)同調(diào)度,以及分布式的運(yùn)算的運(yùn)用,大大加快的計(jì)算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎(chǔ)發(fā)展奠定的基礎(chǔ)。

  4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時(shí)進(jìn)行了嚴(yán)格的保密,說(shuō)明當(dāng)時(shí)Alphago團(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)也并不是很自信能夠戰(zhàn)勝。事實(shí)上,我認(rèn)為,在這次比賽開(kāi)始前,他們?nèi)匀粵](méi)有這個(gè)把握,仍然應(yīng)該認(rèn)為是一半對(duì)一半的勝率。但是,哪怕輸了,也沒(méi)有關(guān)系,反正繼續(xù)讓Alphago學(xué)習(xí)后再提升。

  5.Alphago對(duì)戰(zhàn)時(shí)采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式,只不過(guò)速度更快。所以,Alphago也不能百分之百的勝率,但是隨著學(xué)習(xí)的時(shí)間不斷增加,最終會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類(lèi)。

  二、Alphago圍棋人機(jī)大戰(zhàn)事件將會(huì)產(chǎn)生的影響:

  1.個(gè)人,組織,公司,國(guó)家間的競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)更加重視人工智能的策略參考。人類(lèi)的思考開(kāi)始依賴于機(jī)器的理性,人的決策變得更加的理性,情感的因素會(huì)不斷下降,也意味著更加沒(méi)有人情味。這必然會(huì)影響到人類(lèi)的進(jìn)化進(jìn)程。

  2.人與機(jī)器的關(guān)系需要重新的思考,人應(yīng)該如何同機(jī)器共存。

  3. IT行業(yè)的人力資源需求將大規(guī)模增長(zhǎng),而有些行業(yè)將大規(guī)模失業(yè)。

  4.基因技術(shù)、可控核聚變、機(jī)器人技術(shù)、人工智能這些技術(shù)都將對(duì)人類(lèi)產(chǎn)生重大意義的影響,但是如何控制好這些技術(shù)將成為一個(gè)重大的問(wèn)題,否則任何一個(gè)技術(shù)都可能毀滅人類(lèi)。為了控制好這些技術(shù),需要從現(xiàn)在開(kāi)始立即進(jìn)行大量的辯論及監(jiān)督審查。

  5.Alphago在最終在決定某個(gè)落子的評(píng)分中,其權(quán)重為人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)同左右互搏這種機(jī)器學(xué)習(xí)得來(lái)的概率參數(shù)各占50%。Alpago團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)調(diào)整過(guò)不同的權(quán)重,但是經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各占50%時(shí)的最終勝率最高。這一數(shù)據(jù)是否在暗示,如果要戰(zhàn)勝人類(lèi)就必須首先理解人類(lèi)的思考,否則就無(wú)法做到青出于藍(lán)而勝于藍(lán)。但是,在理解人類(lèi)思考的同時(shí),也會(huì)無(wú)法避免地繼承人類(lèi)的弱點(diǎn),這也是Alphago最終會(huì)有失敗的一局。另外,在具體的步驟中,也不是每步都是完美的。可能這也許是人工智能能夠超越人類(lèi),但是可能無(wú)法毀滅人類(lèi)的重要一點(diǎn)。因?yàn)椋绻斯ぶ悄茏约鹤罱K學(xué)會(huì)思考,相信人工智能最終會(huì)參透,或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類(lèi)共存,而不是消滅人類(lèi)。

  三、Alphago圍棋事件可能對(duì)教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響

  1.Alphago算法有較強(qiáng)的通用性,但也有很多的限制。首先為了更加精確,需要大樣本量的學(xué)習(xí),Alphago為了加快學(xué)習(xí)進(jìn)度在學(xué)習(xí)現(xiàn)有人類(lèi)棋盤(pán)的基礎(chǔ)上,開(kāi)始自己與自己互博,加快學(xué)習(xí)的速度。這點(diǎn)在通用領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)有一定的難度。在教育領(lǐng)域中,目前比較適合Alphago算法快速進(jìn)入的領(lǐng)域的是在線課程的學(xué)習(xí)。

  2.在線課程的學(xué)習(xí)目前來(lái)說(shuō)僅僅完成了內(nèi)容的提供,如何編排現(xiàn)有的課程已達(dá)到最高的學(xué)習(xí)效率,這點(diǎn)目前還沒(méi)有引入人工智能方法。如果引入,將會(huì)對(duì)教學(xué)的方法理論產(chǎn)生一定的影響,甚至?xí)绊懙骄€下課程順序的設(shè)計(jì)安排。

  3.多媒體材料的類(lèi)型的挖掘,不同類(lèi)型的媒體會(huì)帶來(lái)不同的教學(xué)效果,人工智能在這個(gè)領(lǐng)域有助于通過(guò)大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)出在認(rèn)知不同階段采用何種類(lèi)型的教學(xué)媒體效果最好。

  4.個(gè)性化的學(xué)習(xí),引入Alphago算法后的人工智能,會(huì)為個(gè)性化學(xué)習(xí)帶來(lái)天翻地覆的變化。通過(guò)攝像頭對(duì)學(xué)習(xí)者情緒的監(jiān)控,結(jié)合學(xué)習(xí)過(guò)程中不間斷的學(xué)習(xí)效果的評(píng)估,可以會(huì)帶來(lái)真正意義上的個(gè)性化學(xué)習(xí)。

  5.真正意義上的個(gè)性化學(xué)習(xí)會(huì)對(duì)分層教學(xué)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,因?yàn)閷W(xué)習(xí)的進(jìn)度快慢會(huì)非常容易的將不同學(xué)習(xí)能力的學(xué)習(xí)者分類(lèi),教育會(huì)不知不覺(jué)走向過(guò)程和結(jié)果的不公平。

  6.目前,已經(jīng)有在線課程網(wǎng)站同招聘網(wǎng)站結(jié)合的構(gòu)想,利用在線學(xué)習(xí)的記錄,為雇主提供是否雇傭的參考。未來(lái)可能會(huì)更加大規(guī)模地出現(xiàn)該類(lèi)現(xiàn)象,未來(lái)各級(jí)各類(lèi)學(xué)校的升學(xué)也可能會(huì)更加依賴機(jī)器或網(wǎng)站記錄的學(xué)習(xí)過(guò)程,同時(shí)造成新的學(xué)習(xí)能力歧視。但是,這樣針對(duì)個(gè)體的不公平,卻可以帶來(lái)整個(gè)組織以及國(guó)家的利益最大化,將來(lái)如何面對(duì)這樣的不公平,會(huì)成為一個(gè)重要的討論話題。

  7.Alphago通過(guò)在線教學(xué)領(lǐng)域的挖掘最終也會(huì)或多或少的影響到傳統(tǒng)的教學(xué)。如在教師多媒體的選擇標(biāo)準(zhǔn)、課程順序及進(jìn)度的選擇。但是,在遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有量化的教學(xué)領(lǐng)域,還有很長(zhǎng)的路需要走,而一旦傳統(tǒng)的教學(xué)領(lǐng)域被量化,如學(xué)生的表情、情緒、反應(yīng)等,那么教師這個(gè)職業(yè)將同今天的圍棋一樣,不得不慎重的思考接受一個(gè)類(lèi)似上帝的理性的人工智能的建議。另外,最快掌握這一技術(shù)的組織和國(guó)家,將獲得先發(fā)的優(yōu)勢(shì)。

  四、Alphago圍棋事件可能對(duì)職業(yè)教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響

  1.大量的主要是重復(fù)性的工作,盡管需要一定的隨機(jī)應(yīng)變能力的工作,將會(huì)在30~50年逐步被人工智能所替代。這些職業(yè)中的低層次職員將被大量地解雇。這一點(diǎn)提醒職業(yè)教育的層次需要不斷地上移,為符合人力資源市場(chǎng)的需求及保證國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力,職業(yè)教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。

  2.工廠的工人將被大量的機(jī)械手臂代替,全自動(dòng)化的工廠將越來(lái)越多。盡管處于邁向老齡化的社會(huì),卻并不能保證年輕人足夠的就業(yè)崗位。IT產(chǎn)業(yè)的人力需求將越來(lái)越大,各個(gè)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者都將儲(chǔ)存一定的人工智能的知識(shí),以便同智能機(jī)器助手更好地共存。

  3.職業(yè)教育的過(guò)程將更多地信息化,如教學(xué)資源庫(kù)使用將更加類(lèi)似于在線教學(xué)。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),教學(xué)的過(guò)程被更加地量化,實(shí)踐操作的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)較高精度的量化,實(shí)踐教學(xué)的效率極大地提高。但是,工業(yè)領(lǐng)域的職業(yè)中的實(shí)踐教學(xué)的比例將大幅度下降,由于機(jī)械臂的大規(guī)模采用,實(shí)踐教學(xué)將被機(jī)械臂的操作實(shí)踐教學(xué)大規(guī)模替代。對(duì)于人工智能分析、操作以及針對(duì)不同環(huán)境進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整的能力將成為大部分職業(yè)必修的課程。

  4.有必要考慮培養(yǎng)學(xué)生的機(jī)器思維的理解能力,讓學(xué)生能夠理解人工智能的思維的方式,理解這種更加冷靜的思維方式。同時(shí),也要讓學(xué)生明白人工智能不是萬(wàn)能,也會(huì)犯錯(cuò),需要保持警惕,不可過(guò)分依賴人工智能。

  5.在職業(yè)道德的教育中需要充分的討論人與智能機(jī)器之間的關(guān)系,以及如何看待智能機(jī)器,應(yīng)該擬物化的看待智能機(jī)器抑或是擬人化的看待?如果擬人化的看待,那么,擬人化到何種程度?如果面臨險(xiǎn)境,是否會(huì)因?yàn)榍楦幸蛩厝フ戎悄軝C(jī)器而犧牲自己?等一系列的問(wèn)題。

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Alphago人工智能帶給教育及職業(yè)教育領(lǐng)域的思考論文

  今天Alphago的4∶1完勝,Alphago的最先獲三勝,讓我吃驚、震撼、失望、迷茫和極度的擔(dān)憂。我自己從事數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué),Alphago中的蒙特卡洛樹(shù)算法我曾經(jīng)教過(guò)學(xué)生。當(dāng)時(shí),我就覺(jué)得非常有趣,但是,這些算法實(shí)際使用時(shí)會(huì)存在一個(gè)巨大的問(wèn)題,就是現(xiàn)實(shí)世界對(duì)結(jié)果的影響變量太多,所以這些決策算法的結(jié)果只能供決策者決策時(shí)參考。

Alphago人工智能帶給教育及職業(yè)教育領(lǐng)域的思考論文

  經(jīng)過(guò)比較詳細(xì)研究Alphago的算法發(fā)現(xiàn),它在布局階段的前20步采用人類(lèi)經(jīng)驗(yàn),之后開(kāi)始在人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上融入了自己學(xué)習(xí)的權(quán)重,變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復(fù)雜性,Alphago也不能在每步都能精確地知道當(dāng)前棋盤(pán)中所有下法的勝率。所以,他采用的是在可以期待的近期(20步以內(nèi))綜合價(jià)值和勝率會(huì)超過(guò)50%的走法。從這幾點(diǎn)來(lái)看,這次的機(jī)器戰(zhàn)勝遠(yuǎn)超過(guò)國(guó)際象棋中人類(lèi)被戰(zhàn)勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應(yīng)機(jī)器的思維,發(fā)揮了機(jī)器的強(qiáng)項(xiàng),彌補(bǔ)了機(jī)器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因?yàn)椋松褪且槐P(pán)棋局。如果50年后,有一個(gè)智能科技機(jī)器助手,它不能告訴你最終的未來(lái),但是可以告訴你在幾年內(nèi)的未來(lái),你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實(shí)上,筆者在教授數(shù)據(jù)分析課程的這幾年中,一直在宿命論和未來(lái)不確定性兩種相對(duì)的觀點(diǎn)中搖擺。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)已經(jīng)有足夠的算法和可靠的實(shí)踐在某些方面做出人類(lèi)無(wú)法預(yù)計(jì)或預(yù)見(jiàn)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),只不過(guò)那些領(lǐng)域還很小,比如,庫(kù)存的預(yù)測(cè)、銷(xiāo)量的預(yù)測(cè),等等。數(shù)據(jù)已經(jīng)在顯示其巨大的價(jià)值,而一旦數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)能夠輸入足夠多的變量,采用類(lèi)似Alphago或更加高級(jí)的算法,進(jìn)而對(duì)你個(gè)人、你所在組織、公司、國(guó)家的短期未來(lái)甚至是長(zhǎng)期未來(lái)做出80%、甚至是90%的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),你會(huì)怎樣去接受這樣的未來(lái)?!當(dāng)然,不確定性仍會(huì)存在,這是一個(gè)好消息。在此,我對(duì)Alphago事件嘗試做一些思考分析。

  一、Alphago戰(zhàn)勝人類(lèi)的幾種可能的基礎(chǔ)

  1.Deepmind公司用十年的時(shí)間磨練,修改算法,雖然在算法上沒(méi)有創(chuàng)新,但是如何融合已有算、如何調(diào)整權(quán)重等多個(gè)方面,仍然是做了大量、艱苦的工作。

  2.Google擁有超級(jí)大量的計(jì)算資源供Alphago的使用,也就是說(shuō)目前機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程非常的耗費(fèi)時(shí)間以及計(jì)算資源。按照以往的經(jīng)驗(yàn),20年內(nèi),我們使用的桌面型機(jī)器就應(yīng)該能夠支撐起Alphago目前所需的計(jì)算資源。從現(xiàn)在開(kāi)始,再過(guò)30-40年,可能Alphago這個(gè)“古老”的程序只需要幾天就能完成現(xiàn)在幾個(gè)月所需的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間。

  3.在硬件上CPU和GPU的協(xié)同調(diào)度,以及分布式的運(yùn)算的運(yùn)用,大大加快的計(jì)算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎(chǔ)發(fā)展奠定的基礎(chǔ)。

  4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時(shí)進(jìn)行了嚴(yán)格的保密,說(shuō)明當(dāng)時(shí)Alphago團(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)也并不是很自信能夠戰(zhàn)勝。事實(shí)上,我認(rèn)為,在這次比賽開(kāi)始前,他們?nèi)匀粵](méi)有這個(gè)把握,仍然應(yīng)該認(rèn)為是一半對(duì)一半的勝率。但是,哪怕輸了,也沒(méi)有關(guān)系,反正繼續(xù)讓Alphago學(xué)習(xí)后再提升。

  5.Alphago對(duì)戰(zhàn)時(shí)采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式,只不過(guò)速度更快。所以,Alphago也不能百分之百的勝率,但是隨著學(xué)習(xí)的時(shí)間不斷增加,最終會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類(lèi)。

  二、Alphago圍棋人機(jī)大戰(zhàn)事件將會(huì)產(chǎn)生的影響:

  1.個(gè)人,組織,公司,國(guó)家間的競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)更加重視人工智能的策略參考。人類(lèi)的思考開(kāi)始依賴于機(jī)器的理性,人的決策變得更加的理性,情感的因素會(huì)不斷下降,也意味著更加沒(méi)有人情味。這必然會(huì)影響到人類(lèi)的進(jìn)化進(jìn)程。

  2.人與機(jī)器的關(guān)系需要重新的思考,人應(yīng)該如何同機(jī)器共存。

  3. IT行業(yè)的人力資源需求將大規(guī)模增長(zhǎng),而有些行業(yè)將大規(guī)模失業(yè)。

  4.基因技術(shù)、可控核聚變、機(jī)器人技術(shù)、人工智能這些技術(shù)都將對(duì)人類(lèi)產(chǎn)生重大意義的影響,但是如何控制好這些技術(shù)將成為一個(gè)重大的問(wèn)題,否則任何一個(gè)技術(shù)都可能毀滅人類(lèi)。為了控制好這些技術(shù),需要從現(xiàn)在開(kāi)始立即進(jìn)行大量的辯論及監(jiān)督審查。

  5.Alphago在最終在決定某個(gè)落子的評(píng)分中,其權(quán)重為人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)同左右互搏這種機(jī)器學(xué)習(xí)得來(lái)的概率參數(shù)各占50%。Alpago團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)調(diào)整過(guò)不同的權(quán)重,但是經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各占50%時(shí)的最終勝率最高。這一數(shù)據(jù)是否在暗示,如果要戰(zhàn)勝人類(lèi)就必須首先理解人類(lèi)的思考,否則就無(wú)法做到青出于藍(lán)而勝于藍(lán)。但是,在理解人類(lèi)思考的同時(shí),也會(huì)無(wú)法避免地繼承人類(lèi)的弱點(diǎn),這也是Alphago最終會(huì)有失敗的一局。另外,在具體的步驟中,也不是每步都是完美的。可能這也許是人工智能能夠超越人類(lèi),但是可能無(wú)法毀滅人類(lèi)的重要一點(diǎn)。因?yàn)椋绻斯ぶ悄茏约鹤罱K學(xué)會(huì)思考,相信人工智能最終會(huì)參透,或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類(lèi)共存,而不是消滅人類(lèi)。

  三、Alphago圍棋事件可能對(duì)教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響

  1.Alphago算法有較強(qiáng)的通用性,但也有很多的限制。首先為了更加精確,需要大樣本量的學(xué)習(xí),Alphago為了加快學(xué)習(xí)進(jìn)度在學(xué)習(xí)現(xiàn)有人類(lèi)棋盤(pán)的基礎(chǔ)上,開(kāi)始自己與自己互博,加快學(xué)習(xí)的速度。這點(diǎn)在通用領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)有一定的難度。在教育領(lǐng)域中,目前比較適合Alphago算法快速進(jìn)入的領(lǐng)域的是在線課程的學(xué)習(xí)。

  2.在線課程的學(xué)習(xí)目前來(lái)說(shuō)僅僅完成了內(nèi)容的提供,如何編排現(xiàn)有的課程已達(dá)到最高的學(xué)習(xí)效率,這點(diǎn)目前還沒(méi)有引入人工智能方法。如果引入,將會(huì)對(duì)教學(xué)的方法理論產(chǎn)生一定的影響,甚至?xí)绊懙骄€下課程順序的設(shè)計(jì)安排。

  3.多媒體材料的類(lèi)型的挖掘,不同類(lèi)型的媒體會(huì)帶來(lái)不同的教學(xué)效果,人工智能在這個(gè)領(lǐng)域有助于通過(guò)大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)出在認(rèn)知不同階段采用何種類(lèi)型的教學(xué)媒體效果最好。

  4.個(gè)性化的學(xué)習(xí),引入Alphago算法后的人工智能,會(huì)為個(gè)性化學(xué)習(xí)帶來(lái)天翻地覆的變化。通過(guò)攝像頭對(duì)學(xué)習(xí)者情緒的監(jiān)控,結(jié)合學(xué)習(xí)過(guò)程中不間斷的學(xué)習(xí)效果的評(píng)估,可以會(huì)帶來(lái)真正意義上的個(gè)性化學(xué)習(xí)。

  5.真正意義上的個(gè)性化學(xué)習(xí)會(huì)對(duì)分層教學(xué)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,因?yàn)閷W(xué)習(xí)的進(jìn)度快慢會(huì)非常容易的將不同學(xué)習(xí)能力的學(xué)習(xí)者分類(lèi),教育會(huì)不知不覺(jué)走向過(guò)程和結(jié)果的不公平。

  6.目前,已經(jīng)有在線課程網(wǎng)站同招聘網(wǎng)站結(jié)合的構(gòu)想,利用在線學(xué)習(xí)的記錄,為雇主提供是否雇傭的參考。未來(lái)可能會(huì)更加大規(guī)模地出現(xiàn)該類(lèi)現(xiàn)象,未來(lái)各級(jí)各類(lèi)學(xué)校的升學(xué)也可能會(huì)更加依賴機(jī)器或網(wǎng)站記錄的學(xué)習(xí)過(guò)程,同時(shí)造成新的學(xué)習(xí)能力歧視。但是,這樣針對(duì)個(gè)體的不公平,卻可以帶來(lái)整個(gè)組織以及國(guó)家的利益最大化,將來(lái)如何面對(duì)這樣的不公平,會(huì)成為一個(gè)重要的討論話題。

  7.Alphago通過(guò)在線教學(xué)領(lǐng)域的挖掘最終也會(huì)或多或少的影響到傳統(tǒng)的教學(xué)。如在教師多媒體的選擇標(biāo)準(zhǔn)、課程順序及進(jìn)度的選擇。但是,在遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有量化的教學(xué)領(lǐng)域,還有很長(zhǎng)的路需要走,而一旦傳統(tǒng)的教學(xué)領(lǐng)域被量化,如學(xué)生的表情、情緒、反應(yīng)等,那么教師這個(gè)職業(yè)將同今天的圍棋一樣,不得不慎重的思考接受一個(gè)類(lèi)似上帝的理性的人工智能的建議。另外,最快掌握這一技術(shù)的組織和國(guó)家,將獲得先發(fā)的優(yōu)勢(shì)。

  四、Alphago圍棋事件可能對(duì)職業(yè)教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響

  1.大量的主要是重復(fù)性的工作,盡管需要一定的隨機(jī)應(yīng)變能力的工作,將會(huì)在30~50年逐步被人工智能所替代。這些職業(yè)中的低層次職員將被大量地解雇。這一點(diǎn)提醒職業(yè)教育的層次需要不斷地上移,為符合人力資源市場(chǎng)的需求及保證國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力,職業(yè)教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。

  2.工廠的工人將被大量的機(jī)械手臂代替,全自動(dòng)化的工廠將越來(lái)越多。盡管處于邁向老齡化的社會(huì),卻并不能保證年輕人足夠的就業(yè)崗位。IT產(chǎn)業(yè)的人力需求將越來(lái)越大,各個(gè)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者都將儲(chǔ)存一定的人工智能的知識(shí),以便同智能機(jī)器助手更好地共存。

  3.職業(yè)教育的過(guò)程將更多地信息化,如教學(xué)資源庫(kù)使用將更加類(lèi)似于在線教學(xué)。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),教學(xué)的過(guò)程被更加地量化,實(shí)踐操作的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)較高精度的量化,實(shí)踐教學(xué)的效率極大地提高。但是,工業(yè)領(lǐng)域的職業(yè)中的實(shí)踐教學(xué)的比例將大幅度下降,由于機(jī)械臂的大規(guī)模采用,實(shí)踐教學(xué)將被機(jī)械臂的操作實(shí)踐教學(xué)大規(guī)模替代。對(duì)于人工智能分析、操作以及針對(duì)不同環(huán)境進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整的能力將成為大部分職業(yè)必修的課程。

  4.有必要考慮培養(yǎng)學(xué)生的機(jī)器思維的理解能力,讓學(xué)生能夠理解人工智能的思維的方式,理解這種更加冷靜的思維方式。同時(shí),也要讓學(xué)生明白人工智能不是萬(wàn)能,也會(huì)犯錯(cuò),需要保持警惕,不可過(guò)分依賴人工智能。

  5.在職業(yè)道德的教育中需要充分的討論人與智能機(jī)器之間的關(guān)系,以及如何看待智能機(jī)器,應(yīng)該擬物化的看待智能機(jī)器抑或是擬人化的看待?如果擬人化的看待,那么,擬人化到何種程度?如果面臨險(xiǎn)境,是否會(huì)因?yàn)榍楦幸蛩厝フ戎悄軝C(jī)器而犧牲自己?等一系列的問(wèn)題。