非常道400:讀《教育中的人工智能》有感7(終結(jié)篇)
AI是什么
此書要讀完了,回過頭來看,AI是什么?
《牛津英語詞典》解釋為:計(jì)算機(jī)或其他機(jī)器展示或模擬智能行為的能力。
AI的將來是像人類一樣思考(理性思考),像人類一樣行動(dòng)(合理行事)。所以,AI的未來是光明的,甚至有悲觀主義者認(rèn)為:AI可能超越人類,取代人類統(tǒng)治世界。因?yàn)楝F(xiàn)在的AI看起來已經(jīng)無所不能,在運(yùn)算能力上比人的大腦優(yōu)秀得太明顯了。
我是一個(gè)樂觀主義者,感覺AI給學(xué)習(xí)和生活帶來了太多便利,人類可以發(fā)明它,當(dāng)然可以控制它。雖然人類在大自然中很渺小,在宇宙間更渺小,但人類從來沒有停止過對(duì)科學(xué)的探索,對(duì)宇宙的探索,中國的航天探測(cè)已經(jīng)從月球走向了火星。而AI產(chǎn)生于1956年,66年間,AI從無到有,從寒冬到如今的盛開,它的發(fā)展涉及基于規(guī)則的系統(tǒng)、玩游戲的計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理功能四個(gè)方面。
(一)基于規(guī)則的系統(tǒng)和專家系統(tǒng)
書上舉了一個(gè)通俗易懂的例子來說明專家系統(tǒng)的邏輯推理過程:
如果 細(xì)菌培養(yǎng)呈陽性
并且 入口是胃腸道
并且 腹部是感染的位置
或者 骨盆是感染的位置
那么 是腸桿菌感染
這個(gè)是一個(gè)病情診斷專家系統(tǒng),他采用的邏輯推理方式和人判斷病情的方式是一致的,是基于日常工作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。
看起來,很準(zhǔn)確。但是AI不能完全取代人對(duì)病情的診斷。因?yàn)閷<蚁到y(tǒng)的關(guān)鍵問題是知識(shí)的獲取,計(jì)算機(jī)專家往往不太可能又是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專家,所以處理診斷病情的細(xì)節(jié)肯定不如人的直接判斷。
(二)玩游戲的電腦
早期是針對(duì)下棋開發(fā)的系統(tǒng),它有兩種策略,一是試錯(cuò)搜索方法,搜索可能移動(dòng)的樹狀問題空間以期找尋最佳途徑;二是評(píng)估方法,這種方法更密切地復(fù)制了人類的下棋方法,界定了評(píng)估棋子移動(dòng)策略的標(biāo)準(zhǔn),據(jù)此選擇具有最佳成功機(jī)會(huì)的移動(dòng)。
前面我們提到了1997年,計(jì)算機(jī)深藍(lán)成功擊敗國際象棋冠軍卡斯岶羅夫。20年后,谷歌推出的非同尋常的AI,擊敗世界圍棋冠軍李世石。這些開發(fā)技術(shù)至今仍在使用。
(三)計(jì)算機(jī)視覺
計(jì)算機(jī)視覺是指計(jì)算機(jī)識(shí)別現(xiàn)實(shí)世界中物體的能力。一個(gè)關(guān)鍵問題是系統(tǒng)不理解遮擋(當(dāng)一個(gè)物體部分擋住了另一個(gè)物體時(shí)),這個(gè)問題最終通過在系統(tǒng)中使用各種知識(shí)規(guī)則得到了解決。
現(xiàn)在電影技術(shù)里面,使用計(jì)算機(jī)合成技術(shù)較多,尤其是布景和動(dòng)作設(shè)計(jì)。但計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)總是發(fā)展緩慢。
(四)自然語言處理
這個(gè)很好理解,就是利用AI,實(shí)現(xiàn)語言之間的轉(zhuǎn)化。如把中文翻譯成英文,或把英文自動(dòng)翻譯成中文??雌饋恚@樣周游世界很方便,的確如此。但是有一個(gè)不容忽視的問題,就是計(jì)算機(jī)是運(yùn)用規(guī)則翻譯,有些語言經(jīng)它翻譯之后,那個(gè)味變了。
書上舉了一個(gè)例子,把“心有余而力不足”從俄語翻譯成英語時(shí),結(jié)果是“伏特加是好的,但肉是腐爛的”。這樣的翻譯效果,只能讓人笑掉大牙。
AI最早是用來國防科技研究的,但是因?yàn)檫M(jìn)展緩慢,研究經(jīng)費(fèi)被撤回。但是現(xiàn)在,隨著計(jì)算器處理器的速度更快了,數(shù)據(jù)獲取便利了,計(jì)算方法進(jìn)步了,AI由此進(jìn)入了復(fù)興和發(fā)展。
如今AI用于人臉識(shí)別、汽車自動(dòng)駕駛、網(wǎng)購、自動(dòng)撰寫新聞、在線約會(huì)、圖像處理、股票交易 ,以及法律和金融服務(wù)等。
現(xiàn)在使用支付寶就有人臉識(shí)別系統(tǒng),非常的方便。
深度學(xué)習(xí)
這里的深度學(xué)習(xí)是指機(jī)器學(xué)習(xí)的延伸,是包含許多隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和迭代聚類的過程。
我們傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)是把知識(shí)向縱深延伸,讓學(xué)生掌握更多的解題思維和技巧,為解決更多難題奠定基礎(chǔ)。
在農(nóng)村學(xué)校待久了,對(duì)于教與學(xué)的研究似乎停滯不前了。有時(shí)候,基礎(chǔ)的知識(shí),都沒讓學(xué)生整明白,還談什么深度的教學(xué)?
有時(shí)候在想,是不是自己有時(shí)間就會(huì)去研究?答案是否定的,因?yàn)樵谀阌X得有時(shí)間的時(shí)候,你會(huì)覺得平時(shí)太累,需要休整一下,然后半天或一天時(shí)間就這么匆匆浪費(fèi)了。
而機(jī)器一般情況下不會(huì)有疲倦感,所以,它可以不斷去運(yùn)算和對(duì)比,進(jìn)行物體辨別和比對(duì),用AI來解放人的運(yùn)算,是一件好事。
但同時(shí)我們不得不擔(dān)心,有了計(jì)算器之后,人的大腦少了相關(guān)的運(yùn)算思維,會(huì)不會(huì)導(dǎo)致人自身的思維能力、運(yùn)算能力退化?
事實(shí)上,這種擔(dān)心是必要的。
任何事物都有其兩面性,我們不是不重視這樣一個(gè)問題。
機(jī)器的深度學(xué)習(xí),對(duì)我來說有些過于科幻,似乎它們能進(jìn)行自我學(xué)習(xí)一樣,那么它們有了獨(dú)立思考,意味著它們能修正自身的數(shù)據(jù)和擺脫人類對(duì)其約束。它最初也是模仿人腦來進(jìn)行的,它的深度學(xué)習(xí)有以下特征:
(1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度,通常有5層、6層,甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn);
(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說,通過逐層特征變換,將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間,從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比,利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征,更能夠刻畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息。
機(jī)器都深度學(xué)習(xí)了,那人還在原地不努力嗎?
此書讀來有些晦澀,畢竟很多術(shù)語我都不熟悉,為此,本書還專門在后面有一個(gè)術(shù)語解釋。
此書告訴我,再不努力就要被教育 AI所取代了。作為老師更加要順應(yīng)時(shí)代發(fā)展,與時(shí)俱進(jìn),才不至于無用武之地。有時(shí)候感覺,人在創(chuàng)造教育AI的興奮,這是一種教育的革命;但同時(shí),也在想,人和AI是不是在賽跑,這個(gè)時(shí)候,是人在引導(dǎo)AI前行。到后來,如果AI真的取代了人類,這個(gè)社會(huì)會(huì)怎樣?但愿,這只是杞人憂天。
書的價(jià)值就是引發(fā)思考,我想,或多或少也領(lǐng)悟到了一些東西吧!
(2022年5月31日下午于學(xué)校辦公室)
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