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人工智能在教育方面的应用范文1
一、前言
当前的人工智能虽然还不够完善但其在人类的发展进程中起到了巨大的作用。因为其具有了超强的学习和分析的能力，在个人以及人工智能较量的过程中人工智能一直都是处在领先的地位，为此可以利用到人工智能来促进到人类社会的快速发展。
二、相关概念阐述
人工智能又称AI，是模拟物种智能应用的技术实现和科学。机器智能的科研市场领域包括各种图像和语言结构的快速识别，以及使用语言直接处理和服务机器人。它不仅相当于人类行为的智能，还可以系统地模拟物种的思维，并将在几年内超越历史上的物种。在未来，机器人不断学习，以使仿人机器人模仿人类的学习方式，在这一过程，获得新的各种知识，智能机器人的学习过程更快，可以实现对海量综合数据的深入分析。此外，人工智能机器人不仅可以获得更准确的结果，而且具有独特且更快的信号传输速率。许多科学家有能力超越人类自身。在深入思考核心问题时，实际上，很多人因为机器人是人类设计的，所以不可能超越人类的历史，但是人工智能机器人可能具有集成的学习功能，因此这种可能性将变得非常大。人工智能机器人具有继续学习技术的能力，没有人能够预测学习数据后的整体智能水平。
三、人工智能视域下机器人学习的适切性
在当前的文化和教育生活环境中，由于智能教育的兴起，大数据情境系统功能可以为学生综合分析和选择各种类型的信息，从而重用具有潜在影响的知识可以促进智能教育的发展。智能机器人继续学习，但借助计算机来分析综合数据，例如，以完全掌握规则并进行非常有效的分析和预测。可以看出，机器人正为人类智能教育而学习更有益。在教育中，信息化的进程在今天的时代，智能教育无疑已经成为吸引学生在学习过程中的重要因素。将学习与先进技术核心技术结合起来的方法有很多。人工智能机器人必然会给文化教育生态系统带来帮助。向人工智能机器人学习的方式很多，学校教师可以提高和教育的整体质量和效率，学生也可以赢得符合自身市场需求的学习服务，这有助于减轻学生和家长的负担。
四、人工智能视域下机器人学习的应用创新研究
从人工智能技术的角度来看，智能机器人学习是目前世界上最先进的技术。大数据在教育相关领域的应用具有很好的业务前景。人工智能机器人持续学习的应用可以帮助一些学生实现相关知识与数据之间的联系。
（一）机器人学习与教育之间的融合仅从当前的现象来看，大多数教师不了解核心技术，而了解该技术的人也不了解教育，这很容易导致无法在教育与核心之间形成良好的关系。因为技术研发人员不了解教育，所以不能从教育的多个角度审视开发过程，优秀的教师也不能从技术角度回应数据的全面发展。在人工智能开发领域，机器人应该深入地整合到学习和教育中。组织技术实施和教育核心领域的相关人员进行直接沟通和交流，使人工智能机器人在学习和应用过程中能够更充分地认识到技术研发和生产人员的过程。
（二）机器人学习在学习场景方面的应用人工智能在学校教育领域的应用，因其未来的发展趋势而呈现出明显的趋势。然而，随着学校教育核心领域的许多专业学科的介入，对学习人工智能机器人的要求将越来越高。当你开始学习同一个主题时，需要在同一个应用程序中逐步建立不同的场景。这对机器人来说更难在未来继续学习，但也是最值得创新的。仿人机器人普遍对大量综合数据进行深入分析，分析每个学习内容主题的特点和各部分学生的特点，并采取相应的更有针对性的基本教学方法，提高同学教育的速度和效率。
（三）机器人学习对于智慧环境创新方面的应用首先，由于文化教育市场中的数据种类繁多且缺乏正常秩序，这也增加了在大型集成数据系统中分析和处理文化和教育数据的难度。其次，在随后的数据处理过程中，随着时间的推移会遇到数据隐私问题，如何保护数据隐私是另一个需要注意的关键问题。因此，在教育的相关领域，大综合数据的后续处理以改善文化教育和质量，并确保在教育中最终数据的合理使用，必须在许多方面进行协调与合作，从而促进共享的合法性。最后，必须有效地确保可以长期保持教育中的数据情况并实现流程标准化。有可能实现最终数据的统一，这将大大降低全面数据交换的总体成本，并努力实现数据的无缝集成。数据的最终数据主要是由于目标学生的地区差异，以满足同一学生学习知识的不同需求。
人工智能在教育方面的应用范文2
[关键词]人工智能；公共管理；运用
中图分类号：D631.43文献标识码：A
随着科学技术的发展，人工智能、大数据等新一代信息技术已经成为了人们关注的焦点，它不但给人们的工作生活带来快捷和便利，同时实现了良好的经济社会效益。把人工智能运用到公共管理当中，可以创新管理理念和管理模式，提高公共管理和社会治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府为核心的公共部门，把科学管理理念、功能、组织及手段应用到公共事务。公共管理的特征：其一，公共管理主要把实现公共利益当作主要目标，促使社会整体朝着更加良好的方向发展；其二，积极履行社会公共责任是公共管理重要职能；其三，公共管理能够结合实际发展需要，协调与控制各项公共事务，并不断创新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基础上主动实行公权力，科学合理地运用各项公共资源才能顺利实现最终管理目标。目前，社会对公共管理者的专业能力及综合素养要求越来越高，公众在整个过程中赋予公共管理者较多的期望和责任。此外，公共管理也具备技术掌控职能、社会协调职能及预测职能等，这些都是新时代对公共管理者提出的新要求，公共管理者必须全面掌握各方面技能，了解并掌握公众的实际需求与时代的发展趋势，才能成为一名符合时展的高素养公共管理者。
二、人工智能对公共管理的主要影响
（一）人工智能对公共管理的促进作用
公共管理指通过使用管理理论、技术及方法等知识，系统化、专业化地管理公共事业，不断优化公共资源分配，使公共事业为人民服务。传统公共管理模式在公共管理信息收集及资源管理配置方面，需耗费大量人力、物力及财力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，传统的管理模式已无法适应新时期公共事业管理需求。将人工智能运用到公共管理中，尤其在收集处理公共管理信息方面效果较为明显。其一，智能化管理系统能够全面提升收集信息的效率和质量；其二，人工智能管理模式更为精准有效。人工智能对于问题与数据分析更具针对性，分析结果更加科学合理，可以准确把握社会个体需求，做到管理精准化、个性化；其三，在公共管理中运用人工智能可以节约成本，并实现更加优化的管理目标，提升公共管理效益；其四，在公共管理中运用人工智能，使资源配置更加符合公众需求，采用人工智能化、科学化资源配置模式，能够使资源合理利用，发挥最大效能。
（二）人工智能给公共管理带来的风险
人工智能作为新兴信息技术，为公共管理事业带来了较多机遇，推动了公共管理事业的进步和发展。然而人工智能也给公共管理事业带来了相应的机遇和风险。人工智能给公共管理带来的机遇在于人工智能与计算机网络技术可以完整的保存海量数据，并挖掘与分析有价值的信息。网络安全性使得人工智能技术存在诸多未知性，人工智能是否能够确保信息资源安全，包括信息存储、授权使用，行为轨迹等管理问题[1]。信息安全对公共管理十分重要，要确保信息安全才能使公共事业管理中资源配置更加科学合理，最终实现提升公共管理效率。通过以往的案例证明，人工智能技术的自我安全性还不足，因此，要想使人工智能在公共管理事业中得到普及，就必须尽快解决这一问题。
三、人工智能在公共关系管理当中的具体运用
当前，人工智能快速发展，能给人们的工作生活带来巨大改变，帮助人们完成了许多高难度、高强度、复杂化的公共工作，推动智能社会发展。人工智能能够代替人开展脑力劳动工作，可以改变许多工作模式。但是人工智能属于辅助工具，人们要正确认识并科学合理地利用它，才能充分发挥它在公共管理中的真正价值。在人类社会不断进步与发展过程中，公共管理者必须不断学习、掌握先进技术，才能提升对人工智能的利用效率，把具有明确规则却复杂、耗时耗力的工作交给人工智能。
（一）公共事业方面。有人认为人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已经运用到了人们生活的方方面面。2016年共享单车方便了出行，各年龄段的人安装了共享单车APP。共享单车具有明显优势，快捷便利、绿色环保，是人们出行的首选。共享单车利用人工智能平台，来科学的预测骑行的行程、路况及停放等，从而有效整合了天气、时间等各项变量工作，合理分析了其需求量和供给量，进一步提升了共享单车管理效率和效益。由此可见，人工智能已经越来越多地进入到了人们的日常生活当中，改变了人们的生活模式，使人们的生活朝着智能化方向发展。
（二）社会经济方面
运用人工智能能够把消费者具体需求反馈给企业，企业根据精准数据可以制定出更加优质的产品，提供高效服务[2]。当前电子支付是人们生活中重要的内容，人们出行不用带大量现金，运用支付宝或微信就能够进行支付。同样在电商物流整个过程中，分拣机器人就属于人工智能，其每天能够完成大于20万的工作量，很好地解决了困扰电商的物流问题，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能运用包含教育管理，通过智能化学习系统和数据分析，教师能根据学生具体情况，如学习行为数据、知识点掌握等制定相应的个性化教育方案，提高了育人效果。从当前人工智能在教育领域运用情况看，在远程教育中同样获得了良好效果。在运用人工智能后，学生获得了个性化教育，创建了新的教学、内容研发和师资管理等形态。运用人工智能可以更准确、有针对性地协助教学，使日常教学效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的应用措施
（一）改变人才培养方式
人工智能技术的运用，还可以推动人才培养方式的变革和发展，能够创建健全的新型教育方式。首先，加强编程教育普及，设置人工智能方面的课程，把人工智能和其他学习的教育结合起来，健全人才培养方式。其次，组织多元化、多层面的人工智能科普活动，使社会大众能够进一步认识和了解人工智能。最后，加大人工智能基础设施方面的建设。
（二）重新构建组织形式
随着人工智能的出现和广泛运用，管理主体要结合自身特点，积极主动运用人工智能，不断发展完善管理结构。
在日后的工作当中，管理主体要和普通员工、智能机器有效合作，全面发挥潜在优势。另外，运用人工智能技术的时候，管理者要精心设计各种组织形式，才能确保信息传递真实、高效。
（三）创新工作模式
随着社会发展和科技进步，公共管理者必须具备较强的学习能力和综合素质才能满足工作需求。在工作中可以通过人机互动工作模式，充分发挥人工智能在处理重复性、逻辑性等工作的优势，和管理者的工作充分融合、优势互补，将人工智能运用到公共管理中，创新工作模式，推动公共管理事業的发展。
人工智能在教育方面的应用范文3
关键词：人工智能；音乐教育；智能乐器；大数据
1引言
随着人工智能技术的不断进步，重新塑造音乐使得音乐教育的学科素养培育、审美感知、艺术表现和文化理解变得更有支持和创意。探索应用人工智能技术推进音乐教学的改革与发展有具有十分重要的意义。本文通过研究与实践，引导学生学会用科学的方法培育计算思维创作音乐，用科学的意境欣赏音乐陶冶学生的音乐审美感，用科学的评价提升音乐课堂教学效率。通过这些措施，可以使学校音乐教育精准地开展因材施教差异化教学，彰显音乐教育的特色。
2人工智能与音乐
人工智能技术与音乐教育有机融合，丰富了课堂教学资源，拓展了智能乐器的功能，提升了音乐教育技术手段。它支持个性化学习，可以观察音乐课堂学习，分析音乐的旋律与节拍，有效评价教学效果，激发音乐教师运用人工智能技术创新音乐教学的热情，发挥教师在课堂教学中的主导作用。
2.1乐器的智能化
乐器是学习音乐的重要工具。乐器植入人工智能技术，形成了智能化乐器。它能够大量储存多种乐器的音乐数据。尤其是在音乐键盘中运用，功能的提升特别突出，应用于音乐教学中引发了多种形式的教学模式。例如，图1显示了融合多媒体计算机、主控系统、音乐课堂教学智能评价系统将多部电子钢琴连接起来的智能乐器实验室。通过语音室方式授课，可以实现多种乐器的分组教学。这在传统的音乐课堂上是无法完成的。
2.2智能化乐曲创作
智能乐器不仅能够储存乐器音色，而且还能用指令对各种音色播放进行控制，各种音色按照指令进行演奏。这种创作功能是以往其他乐器都无法比拟的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七声部的合唱团，很好听，但很难。运用智能乐器按指令合成该十七声部音乐则轻而易举。2.2.1机器学习生成乐曲人工智能技术赋能智能乐器，使得机器学习的功能日趋进步。机器学习在音乐领域所做的事情，就是提取音乐作品的“数据”，输入给定模型学习音乐的“特征”，再对音乐数据进行分析和编排。例如，如果输入的是《梨园金曲》民族音乐，则机器就能学会民族音乐的曲调特征，生成掌握特征模型的民族音乐作品。2.2.2用软件生成乐谱使用MuseScore3forMac软件可以制作乐谱，在工具栏选择对应时值的音符输入音符。例如，在MuseScore3窗口输入如图2所示的“我和我的祖国”乐谱，再导出MP3文件进行播放。2.2.3代码生成乐曲用Python代码生成曲子，要借助音乐标准格式MIDI—乐器数字接口，运用Python-midi库编写程序，编译MIDI文件生成音乐。例如，生成一个简单乐谱的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern对象表示乐谱；Track对象表示音轨，通常乐谱都有多条轨道组成，每种乐器是一个轨道；midi.NoteOnEvent表示每个音符的开端，在参数表中可以定义每个音符的音长和音高；midi.NoteOffEvent表示每个音符的结束。参考代码如下：importmidi#定义patternpattern=midi.Pattern()#定义轨道track=midi.Track()#添加轨道到patternpattern.append(track)#音符开始，并定义位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符结束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#轨道结束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存储midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序运行结果生成了如图3所示的简单音符：这样如图2的“我和我的祖国”乐谱，也可以通过Python代码生成MIDI文件。
3AI赋能音乐课堂
在AI赋能的音乐教育环境，促使音乐教学实践变革以及学生学习音乐方式。例如，图4所示的集音乐创作教学及教学评价于一体的“智能化音乐课堂教学评价系统”，在教学设计的优化、教学方法的高效、教学手段的更新、教学评价的智能、教学策略的调整方面都具有借鉴意义[2]。
3.1大数据学习
大数据云计算可以将所有音乐家们音乐数据存储在云中，运用人工智能技术为学生提供更多有价值的音乐数据。学生通过音乐云学习音乐知识，欣赏音乐魅力、体验音乐节奏、理解音乐韵律。它使得优质音乐教学资源跨越校园，开放延伸音乐教学，远程辐射共享资源。这样就扩展了学生的视野，音乐知识的来源无限扩大，整个音乐云皆有学生的学习教材。特别是大数据音乐云不仅可以推送给学生更多的即兴音乐和更多的音乐信息，还能指导音乐爱好者创作出雅正、健康的音乐作品。
3.2个性化学习
人工智能技术从音乐学习行为数据搜集、数据分析与运用、个性化学习评价多方位帮助学生定制个性化的学习成长路径。推送在线音乐教育资源，指导表演建议乐器学习技巧。搭建音乐教育虚拟课堂，匹配音乐教学资源，实现因材施教的个性化学习，支持一对一的教学辅导和群组式讨论。通过这些措施提高教学质量和效率。
3.3教学评价智能化
运用人工智能技术将多个音乐辅助教学设备连接的音乐创作教学系统，基于音乐课堂教学的学生学习特质分析与教学效果分析的音乐课堂教学管理系统，来实现音乐教学的全程智慧管理，使音乐学习更有效率。例如，在虚拟音乐课堂乐器教学可以变成一对多的自选教学模式，使课堂变得轻松、愉快。教师可以开启课堂教学观察模块，捕捉每位学生同步练习的音准、节奏、力度数据，分析判断将评价信息同步反馈，给出学习指导建议。3.3.1创作教学模块“智能化音乐课堂教学评价系统”中的音乐创作教学模块，集视、听、练和反馈评价为一体，适时演示教师教学作品和评价学生练习作品。例如，在进行《我和我的祖国》授课时导入电影片段，欣赏“我和我的祖国”音乐的表现形式、演唱形式以及歌曲风格，可以使学生更好地体验作品的创作意境，激发创作意识。使用MuseScore创作“我和我的祖国”三声部习作音乐，并能储存、刻录，编辑等二度创作。3.3.2课堂教学评价模块音乐课堂教学评价有着传统音乐教学评价无法比拟的灵活性、客观性和实用性。从大数据分析角度获取音乐课堂教与学相关数据，对学生的音乐基本素养与学习态度进行科学分析判断。例如，以创作《红河谷》中的和声与音乐作品风格内容的“编配伴奏音乐”教学过程为例。课前在“课堂教学评价模块”上安排学生根据作品风格完成伴奏的音乐；播放制作好的《红河谷》MIDI音乐（在第二和第六个小节缺失编配和弦）；使学生感受、探讨大小三和弦的表现力，形成对大小三和弦的感知。然后要求学生试着用MuseScore为《红河谷》缺失的两小节选配和弦，以适合歌曲的伴奏风格。学生需要边哼唱歌曲边试着套用不同的伴奏风格，找到他们认为最恰当的和弦伴奏风格，说出理由并提交[3]。评价系统将学生提交的作业比照音乐要素进行评价。及时反馈学习评价的信息，并对学生的学习进程制定一个个性化的学习方案[4]。同时通过教学反馈深度优化决策模型，促进教师实时改进教学策略，提高教学效率和效果，提升教学质量。
4结语
人工智能技术在音乐教育领域中的广泛应用，为传统的音乐教育模式注入了活力，为音乐教师创新音乐教学理念开辟了新思路[5]，为因材施教提供了新的适合学生学习的音乐教学模式。人工智能在音乐教育模式方面的探索，不仅给音乐教育教学的发展带来了物质技术层面的进步，还从音乐教学层面促进计算思维培育开辟新途径。这对音乐教育理念、教学手段、教学方式和方法以及拓展学生音乐视野、学习音乐、享受音乐、创造音乐等都带来深刻的变化和积极的影响。
参考文献
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[2]郭文进.“互联网+教育”运行模式探究.决策与信息（下旬刊）,2015(9):63
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[4]王迪.浅析娱乐教育中元学习能力的培养.河北广播电视大学学报,2007(1):79-80
人工智能在教育方面的应用范文4
关键词：网络教学；Agent技术；个性化
中图分类号：G250.73 文献标识码：B 文章编号：1673-8454(2012)01-0068-03
一、引 言
近几年，随着互联网的快速发展，网络教学平台的不断涌现，网络教学系统的应用普及率越来越高，个性化教学系统的研究和开发成为网络教学中的关键问题和热点。史敏军运用Web挖掘技术与协同过滤技术，建立用户兴趣模型，并搭建了基于个性化服务技术的教学平台；陈丽花根据贝叶斯网络理论设计和实现了一种基于和SQL Server数据库技术的个性化教学系统；陈智勇提出了基于XML Web Service技术的教学资源集成方案，并根据此方案利用ASP. NET编程语言构建了一个教学资源综合平台。[1-3]网络教学系统虽然在应用中取得了一定的成果，但也存在一些问题，概括起来主要有：（1）系统缺乏智能性和自适应性，并且对系统用户采用基本相同的教学策略,难以实现按需学习和因材施教；（2）单一的教学模式使得呈现内容的界面比较简单，不能实现个性化的内容传导模式。针对目前网上教学系统存在的不足与难点，以个性化相关学习理论为指导，本文研究了基于Agent的网络教学构建技术，进而分析了对现有网络教学系统进行改进的方法，指出Agent技术在应用于网络教学的优势。
二、Agent技术分析
Agent技术源自分布式人工智能（DAI），是现代计算机技术和通信技术发展的必然结果。Agent是人工智能计算机软件领域内的一个新兴技术，Agent概念可追溯至1977年Hewitt提出的并发演员（actor）模型，从上个世纪80年代开始，Agent技术从分布式人工智能领域分离出来，并与其他领域的处理方法进行融合，成为一个交叉性的学术领域，涵盖人工智能、分布式系统、专家系统、知识工程和并行计算等多个领域，到了90年代，Agent技术进入迅猛发展阶段，多Agent系统的研究成为分布式人工智能的研究热点问题。近年来，Agent发展尤为迅速，研究者在社会的各个领域如电子商务、供应链、智能决策、软件工程等对Agent理论及其应用做了大量的研究，Agent技术逐渐成为人们关注的热点问题。目前，关于Agent的研究不仅受到了人工智能研究者的关注，也引起了机器人、数据通信、人机界面设计等多个领域研究者的关注，成为一个富有生机的研究领域，且有越来越多的研究者将Agent技术应用在不同的领域。
目前，对于Agent技术的定义还没有统一的标准，不同专业的人对Agent的理解也不大相同。大家普遍认为，Agent是一种在特定的环境下能够感知环境，并且能够灵活、自主地运行来实现一系列设计目标的、自主的计算程序或实体，它能够感知环境，并且对外界的信息做出判断和推理，从而来控制自己的决策和行动，完成一定的任务。[4]
Agent具有社会能力、自主性、自适应性和移动性等许多特性，这些特性决定了Agent技术不同于以往任何一种软件开发技术，利用Agent技术开发的软件实体将更具智能性，能在一定程度上实现程序的自动化和智能化。为了完成一项复杂的任务，可创建多个相互协作的Agent，以提高系统实际解决问题的能力。多个单个的自主Agent组成的整体是一个多Agent系统，多Agent系统不仅具备一般分布式系统所具有的实时性好、易于扩充、资源共享、灵活、可靠性高等特点，并且Agent之间能够通过相互协调、协作解决大量的复杂问题，使系统具有很强的鲁棒性、可靠性及自组织能力，非常适合于个性化网络教学平台的构建。
三、Agent技术在网络教学平台中的应用
1.基于多Agent技术的协同远程教学
远程教学主要以建构主义学习理论和教学理论为基本指导，借助于互联网并运用计算机多媒体处理技术，提供网上虚拟情景课堂进行教学，支持学生在线进行个性化的学习。其特点从两个方面可以体现：一是学生是学习的主体，通过互联网虚拟的情景课堂来进行交互式的自主学习；另一方面教师是教学的主体，要通过对授课的课程进行规划与设计，采用在线专题讨论和知识点总结、创立问题情景与综合评价、激励等措施，从而激发学生的学习兴趣以及学习的主动性，提高他们理解能力和掌握知识体系的能力，培养他们的创新精神，从而能督促学生进行广泛、深入的学习。因此，怎样发现和掌握不同学习主体的认知结构，针对不同的主体，有计划地建立动态的的学习情景，促使学生的学习活动与现有的认知结构相互作用，推动现有认知框架不断分化、协作、重组和扩展，进而实现学习目标，是远程教学模型设计的重中之重。
Agent是以主动服务的方式自动完成一组操作的计算机程序。一方面主动应该包括主动适应，即在完成操作的过程中，可以自动地获取关于操作的知识以及关于用户的偏好知识与意图，而且在以后的操作中加以利用；另一方面包括主动，也就是说无需用户发出指令，只要当前的状态符合一定的条件即可代表用户执行相应的操作。
基于Agent具有的各种优良、独有的特性，将Agent技术应用于远程教学环境，能从根本上克服现阶段远程教学平台的局限性：
第一，能够最大限度地支持教学过程与内容的个性化，增加趣味性，有效提高教学质量和改善教学效果；
第二，利用Agent的社会性特征，能满足协同学习的需要，把每类学生看成一个Agent，学生之间通过Agent的协作机制来完成协同学习，从而提高学生的学习质量与学习效果，那么同样也可以把老师看成一个个Agent，通过MAS的协作性和社会性与学生Agent交互信息，有效地掌握学生的学习状态；
第三，用Agent技术来处理学生的基本信息，能够有效地动态跟踪学生的学习行为及学习效果，为更加有效地建立学生信息管理模型提供可靠的依据。[5]
利用Agent的智能化思想来分析远程教学平台的总体需求并设计一体化解决方案，充分体现Agent技术在远程教学应用中的智能性、主动性，尤其是在流行的Web技术的基础上嵌入Agent技术，无疑会极大地促进远程教学平台的个性化与智能化，充分调动学生主体的自主学习兴趣，有效地提高学生的创新能力。然而，远程教学平台它本身就是一个非常庞大又复杂、不可预测的信息系统，一般会要覆盖教学过程中的每个环节，因而，通常将其划分成若干个子问题，来构造多个具有一定功能的Agent，在由这些Agent去协作处理教学过程中相应的子问题。基于多Agent的网络在协同教学系统模型，如图所示。
2.基于Agent技术的教育资源配送
教育资源配送系统（ERPS，Education Resources Purvey System）是指在各种媒介（如Internet等）综合环境下，为资源需求用户（如学生、教师以及各种教育教学机构）提供快捷、全面的各种媒体形式需要的教育资源的一种资源配送方式，信息资源配送系统是一种计算机软件，因此，它需要一种计算机技术来实现这种新的资源配送方式，多Agent技术本身拥有的诸多特性使其可以大规模地应用于教育资源的配送模式中。（1）多Agent的主动性非常适合于配送系统中的各个用户结点，Agent技术自身能很好地满足这些结点的自主性需求。（2）多Agent之间的协作和协调能力为资源配送环境中的各个结点之间的信息交互与共享提供了技术支持。（3）Agent的反应性能可以确保系统应对各种动态的、复杂的资源配送环境的变化，Agent的反应性还可以通过“感知―行为”模式来完成，行为通过与资源配送环境的交互来实现，它的特性就是能够快速响应环境的变化。（4）Agent的社会性特征符合配送系统所要求具备全局协调配送能力的要求，Agent的社会性指Agent能与其他Agent进行交互以便协作完成任务，它克服了单Agent解决复杂性问题的不足，为Agent的整体协作解决问题创造了条件。在教育资源配送系统中，节点用户对资源的动态要求以及配送环境的动态变化，都要求系统各个Agent能够通过合理、有效的协调交互机制达到全局的合理配送。基于Agent技术建立教育资源配送系统，能改变资源配送的方式，大大提升整个配送系统的效率。
3.Agent技术在网络教学其他方面的应用
文献[6]阐述了网络教学智能化、自适应化是目前网络教学发展的趋势和提高教学效果的有效途径，结合人工智能与网络教学，提出了一种基于多Agent的自适应学习系统，利用Agent的智能性、主动性来实现教学系统的智能化、自适应化，从而使教学真正做到个性化的学习，实现因材施教。文献[7]探讨了Agent技术在网络虚拟学习社区教学活动中的应用，基于Agent技术的虚拟学习社区可以改变传统的教学方式和学习方式，使学习方式从传统的独学变为群学、使学习结构从封闭变为开放，最终使教学从知识传授转变为知识建构。文献[8]从现有网络教学系统缺乏深入了解用户兴趣的实际现状出发提出了一种基于Agent的个性化教学系统，并结合神经网络技术，以用户兴趣追踪为出发点，探讨了采用启发式算法来获取用户兴趣特征的方法，从而以最快的速度学习到最新的用户兴趣。另外Agent技术还应用在教育信息化的其他各个方面。
四、总结
目前有关将Agent技术应用于网络教学领域的研究才刚刚起步，Agent技术在未来将大有用武之地，因此更好地利用日趋成熟的Agent技术推进网络教学建设是我们未来工作的重点之一。本文列举了Agent技术在网络教学领域的应用，概要分析了Agent技术在解决网络教学方面的优势，Agent技术的诸多优点使得将Agent技术应用于网络教学领域，将大大推动网络教育的发展。
参考文献：
[1]史敏军.基于个性化服务的教学系统研究[J].中国科技信息,2009(22):239.
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[4]王立春,陈世福等.多Agent多问题协商模型[J].软件学报,2002.13(8):1638-1639.
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[6]崔惠萍,傅钢善.基于多Agent的自适应学习系统的研究[J].教育软件开发与应用,2006.
人工智能在教育方面的应用范文5
【关键词】人工神经网络;教育资源;管理系统
【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097(2009)07―0120―04
教育资源是信息化教学的基础。随着教育信息化的深层次推进,互联网中的信息资源以指数方式增长,这些资源不仅在内容上多种多样,在表现形式上更是丰富多彩。它对教育领域的冲击与渗透使得网络教育资源的利用受到重视,并随之出现了新型教学模式,如:基于资源的自主探索式学习和协作学习等。然而海量的网络教育资源既为教育带来了强大的服务功能,也为资源的建设与管理带来了新的挑战。教育资源具有数据量大、形式多样、针对性强、教育性强等诸多特点,如何将分散、无序的资源整合起来,使“用户能方便、高效地将其利用于自己的学习和工作之中,并在大范围内实现共享是网络教育资源建设者必须慎重面对的问题。”[1]
一 教育资源管理面临的问题
随着信息资源飞速增长,对教育资源管理的要求也更加苛刻。而网络环境的复杂给教育资源的管理带来许多不确定性。
1 教育资源管理系统在网络过载,受到攻击的情况下很容易崩溃。系统一旦崩溃,所有辛辛苦苦积累起来的资料化为乌有,资源的开发利用和共享无从谈起。目前“教育资源管理系统在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,很容易死机和崩溃。”[2]而鲁棒性(robustness)的大小是在异常和危险情况下系统生存的关键,代表了系统健壮与否。简而言之,系统的鲁棒性有待加强。
2 教育资源管理系统需要连续不断地吸收新的教育资源。向用户提供可靠的信息输出。但是在发生故障时,教育资源管理系统容易停止工作,给用户带来较大的损失。而容错性(Fault Tolerance)是指在故障存在的情况下管理系统不失效,仍然能够正常工作的特性。很明显,管理系统的容错性较差,犹如一个经常断电的供电站,给广大用户带来不必要的烦恼与损失。
3 教育资源的扩张速度极快,对海量教育资源的分类显得越来越困难。原先的人为分类跟不上信息传递的频率,导致很难在较短的时间内找到用户迫切需要的资料,浪费用户的时间,也给教育资源的进一步推广使用带来障碍。
二 人工神经网络的特点
人工智能(Artificial Intelligence)是探讨人类智能的基本机理,研究如何利用各种自动机来模拟人的某些思维过程和智能行为,从而构造智能人工制品的科学。
人类对人工智能的研究可以分成两种方式,对应着两种不同的技术:基于心理角度模拟的传统人工智能技术和基于生理角度模拟的人工神经网络技术。从人脑的生理结构来观察,人脑的每个神经元大约有103~4个树突及相应的突触,一个人的大脑总计约形成1014~15个突触。用神经网络的术语来说,即是人脑具有1014~15个互相连接的存储潜力。虽然每个神经元的运算功能十分简单,且信号传输速率也较低(大约100次/秒),但由于各神经元之间的极度并行互连功能,最终使得一个普通人的大脑在约1秒内就能完成现行计算机至少需要数10亿次处理步骤才能完成的任务。根据人脑的生理特点,人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是由大量并行分布的单元广泛互连而成,通过各组成部分非同步化的变换,实现信息的整体处理任务,它的这一结构特点决定着人工神经网络具有高速信息处理的能力。它实质上是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。其“工作原理是通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。” [3]所以它具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入――输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果。
人工神经网络中神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,“信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。”[4]人工神经网络的本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。正因为这个重要特征,“人工神经网络采用了与传统人工智能技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。”[5]它与专家系统的最大区别是,专家系统属于人类智能的功能模拟,而人工神经网络则偏重走结构模拟的路子。与其它智能系统相比,人工神经网络具有以下特点:
1 学习能力:学习能力是神经网络具有智能的重要表现,即通过训练可抽象出训练样本的主要特征,表现出强大的自适应能力。例如实现图像识别时,只有先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。
2 分布式结构:人工神经网络力图“体现大脑的分布式并行计算和非线性等特征,依此而建构的网络是一种具有大量连接的并行分布式处理器。”[6]具有通过学习获取知识并解决问题的能力,且知识是分布存储在与大脑神经元突触相类似的连接的权重中。在传统的串行体系计算机中信息分布在独立的存储单元中,而在神经网络中,信息则分散在神经元的连接上。神经网络的信息分布特性,使之具有强大的容错能力和记忆联想能力。信息的分布存储提供容错功能。由于信息被分布存放在几乎整个网络中,所以,“当其中的某一个点或者某几个点被破坏时,信息仍然可以被存取。系统在受到局部损伤时还可以正常工作。”[5]
3 并行处理:神经网络主要是对人脑的结构模拟。各种神经元在处理信息时是独立完成的,不同神经元之间具有并行性,这种并行处理使得信息处理速度大大加快。信息处理方式由原来冯•诺依曼设计的串行处理变为对信息并行处理。
三 人工神经网络应用于教育技术资源的管理之中
将网络布线由原来的星型布线转向神经网络布线方式。应用神经网络软件,网络采用分布式结构,信息采用统一并行处理的方式处理,从而加强了网络的鲁棒性、容错性。同时发挥神经网络的自学习能力,对待不同的信息资源进行模式分类。神经网络模型考虑采用目前比较成熟的误差反向传播网(BP神经网络)。教育资源分类考虑设计关键词进行训练,同时设立样本训练方法,用BP算法对该网络进行训练。训练结束之后,神经网络就可以作为教育资源分类器来进行使用。
BP(Back propagation反向传播)网络又称误差信号反馈网络,是神经网络中使用最广泛的一类。它是一种有教师的学习网络,能够实现从N维到M维的非线性映射,采用梯度下降法实现快速收敛。BP神经网络采用的是并行网格结构,包括输入层、隐含层和输出层,经作用函数后,再把隐节点的输出信号传递到输出节点,最后给出输出结果。由图1可见各层次的神经元之间形成全互连连接,各层次内的神经元之间没有连接。
该算法的学习过程由信息的前向传播和误差的反向传播组成。在前向传播的过程中,输入信息从输入层经隐含层逐层处理,并传向输出层。第一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得不到期望的输出结果,则转入反向传播,将误差信号(目标值与网络输出之差)沿原来的连接通道返回,通过修改各层神经元权值,使得误差均方最小。神经网络理论已经证明“BP网络具有强大的非线性映射能力和泛化功能,任一连续函数或映射均可采用三层网络加以实现。”[3]
其BP神经网络模型设计方案如下:输入层、隐含层、输出层。输入层与外界的信息来源渠道紧密相连,称之为接受信息的服务器。隐含层包含若干个存储器,代表若干个知识单元。存储器需要具备输入输出渠道,具备自学习能力,可以接受外界信息,也可以传送信息。输出层由传送信息的服务器组成。输出层接受到隐含层传来的信息之后,根据用户要求传送相关信息。层间联接根据模型设计方案来铺设。神经网络中的每一个节点,无论其在输入层、隐含层、输出层上,每台计算机上必须有相应的神经元器件,以便网络进行自学与联想记忆。BP神经网络管理系统的硬件实现。是将协处理器插入标准计算机中,通过运行神经网络软件包,以实现神经网络的硬件功能,可以使神经网络在任何计算机硬件和软件环境中得到所需要的教育资源处理能力。其设计的模型具有如下特点:
1 教育资源并行分布方式处理:在神经网络中教育资源是分布储存和并行处理的,即神经网络把教育资源分布地存储在神经元之间的连接强度上,而且对教育资源的处理是由网络中神经元集体完成的。在BP神经网络中,教育资源的存储表现为神经元之间分布式的物理联系,它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。每个神经元及其连线只表示一部分教育资源,而不是一个完整具体概念。只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储容量的巨大,使得它具有很强的不确定性处理能力。即使输入教育资源不完全、不准确或模糊不清,神经网络仍然能够联想思维持在于记忆中事物的完整图像。只要输入的模式接近于训练样本,系统就能给出正确的推理结论。
2 鲁棒性与容错性比较强:人工神经网络的结构特点和其信息存储的分布式特点,使得它相对于其它的判断识别系统如专家系统等,具有另一个显著的优点健壮性。当一个人的大脑因意外事故受轻微损伤之后,并不会失去原有事物的全部记忆。人工神经网络不会因为个别神经元的损失(网络过载、停电、突发故障)而失去对原有模式的记忆(管理功能)。另外“即使是突发事件,暂时使网络的硬件实现还是软件实现中的某个或某些神经元失效,整个网络仍然能继续工作。”[7]BP神经网络是一种非线性的处理系统。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一阈值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统,可以实现对教育资源不间断、长时间的持续管理。它突破了传统管理系统的局限,标志着教育资源管理能力的较大提升。因而神经网络具有极强的鲁棒性与容错性,有联想记忆抽象概括和自适应能力。
3 具有自学习和自适应能力:神经网络抽象概括和自适应能力称之为自学习能力,自学习是神经网络中最重要的特征。通过学习,网络能够获得教育资源的分类知识,适应环境。在训练时,能从输入、输出的数据中提取出规律性的分类知识,记忆于网络的权值中。并具有泛化能力,即将这组权值应用于一般教育资源分类的能力。另外,BP神经网络的分类能力学习也可以在线进行。
以教育学院教育技术学资源管理为例,输入层由两台高性能的服务器组成,中间设七个知识单元,输出由两台输出服务器组成。隐层的七个神经元分别为计算机软件资源室、课堂教学资源室、“影视创作资源室、计算机教育应用资源室、网络技术资源室、传统教学资源室、传统媒体使用资源室。”[8]模型图如图2所示:
教育技术学资源管理系统一种可编程的动力系统,其存贮、加工和提取教育资源均是可编程的。输入层负责对教育技术学的相关教育资源进行筛选比较,然后根据学习后的分类能力对资源予以分类,将所有的教育技术资源分布式存储在隐层的各神经元中,需要处理时根据用户需要,从各个神经元中取出信息并行处理,输出到输出服务器中,提供给用户。用户可以将用户要求直接给输出处理平台,传递给输出层后,由输出层将用户要求反馈给中间隐层。也可以将要求送给输入处理平台,传递给输入层,进行筛选之后将信息传送给中间隐层。即使系统突然面临网络过载问题,由于存储是分布式的,可以很容易地将信息资源分配下去。即使突然停电,由于相关资源已经存储完毕,损失微乎其微。系统的鲁棒性大大加强。同时如果系统发生突然故障,由于输入渠道有两条,所以可以很轻松地用另一个服务器处理。输出处理时也是如此。因此系统的容错性也得到提高。至于模式分类,则需要较长时间的训练和大量的样本。一旦BP神经网络模型训练完毕,日后教育技术学资源分类就显得十分轻松。只需将关键词输入准确,便可以进入相应的知识单元存储起来。处理信息时,根据用户需要,有不少不同类别的资源需要统筹规划、联合利用,才能得到用户需要的结果。这儿就可以充分发挥神经网络并行处理的特点,有条不紊地对信息加以处理。其总体示意图如图3所示:
四 结语
教育信息化的核心问题是教育资源的应用和管理。神经网络式的教育资源管理系统把教育资源存储、教育资源管理、教育资源分类、教育资源动态升级四大特色功能进行整合,全面突破了“当前基础教育信息化过程中的应用‘瓶颈’。” [9]其最大的特点就是突出了教育资源的管理功能,通过以一个统一管理平台为核心的方式,对各类教育资源进行优化、整合,改善了以往教育资源管理从单一功能角度进行设计,各功能之间不能相互结合,造成资源管理困难和资源互不兼容的问题,实现了教育资源的价值最大化。值得注意的是,由于管理系统采用神经网络的结构特点进行设计,其鲁棒性、容错性和模式分类能力较强,较之传统教育资源管理方式比较起来,不仅提取和输入变得十分简单,而且对大量资源的分类式识别也大大加快,提高了管理效率。分布式存储提高了教育资源的存储容量,而“并行式处理又加大了教育资源的处理速度,同时系统在应付突发事件和网络攻击方面,应变能力大大增强,”[10]其可靠性与可用性也有突破性的提高。同时,在教育资源管理过程中,系统能抓住教育资源应用与管理过程中的关键问题,关注用户的反馈,即时更新教育资源,加强了教育资源的建设,为教育信息化的持续发展提供了有力的保障。
参考文献
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人工智能在教育方面的应用范文6
李开复带队奔赴硅谷，
了解美国的科技前沿。
日前，
他在中国“硅谷”中关村的一次演说中，
分享了他的见闻。
先讲一些比较吸引眼球的东西吧。我觉得在硅谷的每个会议上都有一些有趣的讨论。比如跟安卓之父安迪・鲁宾的讨论就非常有意思，他做的公司叫环球游乐场，其实《华尔街日报》上已经报道了很多。见到他的那天，我们正好也看到了谷歌旗下军用大型机器人公司波士顿动力的那只机器狗。 踹不倒的机器狗的前世今生
这只机器狗很好操作，我也玩了一下。说起来还挺有缘分的，因为波士顿动力的创始人马克・莱布特，之前是卡内基梅隆大学的教授，我是学生的时候，他的办公室就在我隔壁。那个时候他在做的项目是一个会单脚跳，然后跳一分钟都不会摔倒的机器人。不过那个时候，如果你拿着棍子轻轻一碰，它就会倒了。而且当时还有一捆很粗很长的线，连接在电脑上，这就是最早的情形。
前几天刷屏的那个怎么踹都不会倒的机器狗和机器人，已经迭代进步了很多。马克・莱布特后来创立波士顿动力，并且获得了美国国防部的研究经费，专门做机器人研究。从一只脚做到四只脚，再做回两只脚，每一步推进都很不容易，可能已经花了美国国防部上亿美元的经费了。然后，谷歌看上了，就把波士顿动力买进来了，买进来以后谷歌就没有让它再拿国防部的钱。 机器人的创业平台的诞生
安迪・鲁宾后来离开了GoogleX，创立了一个叫环球游乐场的公司。简单来说，他的公司就是希望做一个机器人版的安卓平台。如果我们以手机来参照的话，大概在十年前，你要开一个手机公司可能要花一两亿美金做研发，才能把手机做出来，但是现在你可能花一百万美金就能做出来了。因为有各种代工，有标准模块，软件用安卓，还有其他。如果不要什么特色，就是要搞一个手机出来。硬件的成本已经被降低了一百倍，普及了。所以现在乐视为代表的互联网手机厂商全都跑出来了。当然，小米创业的时候做手机还是挺贵的，不过在此之后就越来越便宜。
同样的，安迪・鲁宾认为，机器人普及也必然发生，他希望做的事情可以降低机器人创业模块的门槛。比如安卓提供了智能手机的模块，让开发手机的，从硬件到软件都容易，成本低，让更多人进来，让更多人围绕手机进行创业，要不然创业门槛太高了。
安迪・鲁宾认为机器人的研发进度和十年的前智能手机差不多，所以做一个机器人平台，让更多的人来做机器人创业，这会是一个改变世界的事情，也是他从孩童时代的一个梦想。要做工业机器人，或者是扫地的机器人，都是可以的。从机器人模块的角度来看，机器人基本就是一大堆传感器，组合起来，然后有学习训练和控制，让它能够动――动手、动脚、动爪子。软件里加入输入和识别之类的系统。
这就是安迪・鲁宾跟我们分享的他的梦想。他的模式跟创新工场初期非常相似，由一个孵化器来深度参与一些项目，然后把有价值的模块标准化，把好的项目拆分出去，作为独立的公司发展。 深度学习人工智能博士生的高薪人生
另一个很有趣的现象，是做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到200到300万美金的年收入，这是有史以来没有发生过的。当然我觉得硅谷的公司都在追捧这个方向，而且基本是四大名校：斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利。以前这些学校的博士生在硅谷都可以拿到高薪，但是从来没有到250万美元/年的薪资水平。
这为什么会发生呢？第一，是因为真正懂深度学习的人现在还不是很多，所以供需不平衡。第二，是因为很值。谷歌拿到这样的人，可以马上用他赚一百倍的钱。因为只要把这样的一个人用在某个领域，比如说，假设谷歌要做最聪明的二级市场财务投资，一年就能赚出一百倍来，所以这事毫无疑问是划算的。第三，是因为涉及竞争。谷歌会很不希望这样的人落入他的竞争对手怀中。因为谷歌可以因此有领先的优势，但如果这个人去了脸谱、微软，马上就会给后两家机会。所以是人才的战争。对于这一批一年可能少于50个的博士毕业生，这三大公司：谷歌、脸谱和微软，都在用不合理的价钱去挖。
这给了我两个启示。一方面是遗憾自己生得太早了，我学的就是这个领域，但是那时候没有公司这样来挖我们。另一方面是类似的人才战争，可能也会在中国发生。
中国的大学恐怕没有50个这样的博士，但是我们这边有几所“大学”，这几所“大学”的名字叫做腾讯、百度和阿里巴巴。这几家公司之间互挖，可能会成为很有趣的事。
因为我自己是做这方面的，所以我觉得深度学习虽然很厉害，但是没那么了不起。你让一个聪明的人学两年，他也可以有这个价值。这也就是说，我们是不是应该来帮助培训一千个中国的深度学习专家，这些都是很有趣的讨论。
我也问了他们，这样拼命的竞争，再过两三年，中国学这些东西也不难，中国数据也比你们多，你们这套公开了，中国在这个领域的人才可能会比美国多。
因为在中国，百度、腾讯、新浪微博等等的数据量也非常大，如果在中国也有250万美金的年薪诱惑，中国人会更疯狂地冲向这个领域。所以我相信这个领域最后应该也是一个中美领跑的状态，虽然现在中国远远落后于美国，毕竟美国有斯坦福、伯克利出来的人，而且不断流动。但对于中国来说，这批人可能就在百度、腾讯和阿里。现在百度、腾讯和阿里自己掌控得住这些人，但是长期来说他们也不可能永远掌控。而且小米、奇虎360也都会有这样的人，所以这会是一个很有趣的业界竞争的状态。
与此相关的，领英的霍夫曼提到马斯克和彼得-蒂尔他们成立了一个开源平台。主要是为了防止谷歌、脸谱和微软这样的大公司形成垄断。他们有那么多计算机，那么多钱，又把最优秀的人全挖进去了，所以就要搞一个开放式的开源平台，来确保这个东西能够被更多的人快速学习掌握。所以这是一个很有趣的事情，硅谷考虑得很超前。 虚拟现实与增强现实将改变人生
整体来说，关于虚拟现实和增强现实，感受主要有这么几点。
先拿虚拟现实（VR）来说，对于这个领域的发展，有一批人是非常乐观的，另外一批人则认为我们还早了一个周期，就是说现在还在摸索状态，因为内容不够多、体验不够好、太贵，可能真的还在一个玩家的时代。
就创新工场来说，我们也综合了一些意见。我们的看法是，虚拟现实长远来讲对社会的影响应该是特别巨大的，而且随着摩尔定律等作用，它应该会越做越炫，越做越不头昏，越做越没有线，越做越轻，越做越小。最终变成一个物体，也许不是眼镜，但会让你不知不觉把它融入生活里去，这一天是绝对会到来的，会是一个巨大的产业，会改变所有的事情。
但是具体方面，我们可能会稍微保守一点。我们可能对这种五到十年的未来，抱有很乐观的期待。但是对于到底能不能在一两年之内，打破玩家的领域，达到普及的状态，我们还是抱观看和怀疑的态度。
当然我觉得从投资的角度，现在看到好公司就得投了，因为你不能进入生产周期才投，只是说要颠覆什么的话，还需要一点时间。
我个人对于虚拟现实的看法是，它的第一个突破一定是在娱乐方面。因为我们讲了那么多3D的东西，只有在娱乐内容相关的领域得到了验证，看电影更爽、玩游戏更爽、然后越做越逼真，大概是这样一个状态。然后是电影业和游戏业的延伸，但需要说明的是，这是一个巨大的延伸。
增强现实，可以有不同领域的应用。可以用在教育方面、辅助方面、服务方面。增强价值的应用是能够直接被证明价值的，而不只是让娱乐感更爽更强，可以在一些领域挖掘出一些垂直性的应用，这是大家的一个达成的认知。 谷歌的野心与科学家的心声
此外还去了谷歌见了他们的CEO皮猜，斯坦福人工智能教授李菲菲，以及领英的创始人霍夫曼。与他们谈论的主题都是人工智能相关的，可以把我的总结分享一下。
去年谷歌调整出一个母公司Alphabet，其实我们也知道他们为什么这么做，但这次去了就更加深刻地了解了。基本上，谷歌想要做一个“机器大脑”出来，这个“大脑”是下列几件事情的结合体。
第一，要有特别大的数据量，这个数据量最好不是公开的，是私有的，而且是可以不断地更新、增加的。因为没有这个东西，就没有竞争优势。第二，要有特别大的机器平台，能够在上面运作、学习、迭代，让你的“大脑”越来越聪明，而且用这个数据越做越好。第三，需要一批特别棒的深度学习或者机器学习的专家，他们知道怎么去弄海量的服务器和海量的数据，从里面把数据变成一种认知和知识，以及能做的事情。
一旦有这三件东西之后，可以应用到其他领域。用在搜索上，这个“大脑”能把世界全部索引了，你搜什么都能告诉你，还可以做一个最好的排序。用在生活领域，就是一个在线谷歌，可以告诉你今天要去什么地方吃饭，最好选择怎样的出行方式，路上可以买花，提醒你老婆生日快到了，实际上是把这些东西都结合起来了。用在广告领域，就是怎样投放一个广告能让你赚更多钱。
而且之前我们这些IT人总是想着如何用IT让生活更美好，往往忽略了这套数据为什么不能用在基因排序？为什么不可以用在生物科技、制药、健康领域？或者是你可以想象的所有领域，因为一旦有了巨大的数据，价值就大了。
于是你可以看到，谷歌从美国基因泰克公司挖了CEO，来做Alphabet的医药公司的CEO，谷歌的野心是非常清晰的。他用搜索和广告来塑造了一个巨大的“大脑”，这个“大脑”让聪明的工程师来调整，用巨大的数据来学习，用巨大的计算量来不断地迭代。然后把这三者配到一起，找一个领域，比如说要学癌症的治疗，假如能够有一个数据库，包含某个国家所有人的基因、癌症病例，让数据滚起来，跟医院结合起来，有回馈的途径，知道是否有效，不断去追踪，实时迭代，可能就会掌握癌症治疗的方法。
所以谷歌的方向，就是不断地找新领域，找该领域内的领军人物，拥有相关大数据，再配几个机器学习专家，给他们一大堆机器用来计算，就能产生价值了。这在任何领域都会攻无不克。帮年轻人找对象、吃什么、推演所有的事情，甚至军事，都没有问题。
归结起来，Alphabet的野心就是成为一个无所不为，用“大脑”来驱动并颠覆传统行业的一个公司。他们一定有很多内部的方法来分析，接下来介入哪个领域，是医学、建筑、房地产、金融还是二级市场之类的。
举个例子，Alphabet做一个银行相关的应用，来分析人的信用和风险能力。假如一个人找银行借一千万，如果只看内部资料，银行可能只知道你在这里存了五百万、在新浪科技上班等信息，但如果有另外一个爬虫，能把你的其他数据都爬来，比如你还在美国高盛藏了两千万、在开曼群岛买了一栋房子，咚咚咚，“大脑”就会告诉你可以借钱给他。
所以Alphabet这么一来，可能就会成为世界上最伟大、同时也是最可怕的公司。当然我觉得有这个野心的公司其实很多，但是Alphabet应该是最有基础把它做好的公司。
