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AI的未来，不一定就是《西部世界》

AI 未来也许真的会模仿人类的情绪，但这并不是自发性的。全知全能的通用 AI 可能无法在短期内实现，也许永远都不会实现。假如 AI 真的有失控的那一天，希望人类可以做好准备。。。

  • 2021-04-23
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AI时代的未来学校_机遇、形态与特征

面对具有“独特智慧”的人工智能（AI），未来学校很可能会变得不同，它也需要非常不同的解释。AI时代未来学校的机遇在于：首先，借助AI的技术赋能，推动实践创新；其次，藉由AI的思想智化，实现理论创新；再者，通过AI的管理赋权，尝试政策创新。以此为据，AI时代未来学校具有以下三种形态：第一，智能学校，在技术上表现为学校智能化+智能化学校；第二，智慧学校，在思想上表现为注重价值的阐释、超越技术的想象、积极主动的创新；第三，智联学校，在管理上表现为有可实现的共同目标、与环境密切互动、自主创新、自我迭代。而这也使得AI时代的未来学校具有人机一体、非线性、超学科、有选择的个性化等不同以往的特征。

  • 2021-04-23
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深度学习演进机理及人工智能赋能

人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式，将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养，是学习方式的重要变革，已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程，迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源；新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件，同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键；重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习，可以激发学习兴趣与学习动机，促进新旧知识相容，助力跨领域知识重构与情境重构，提升学习者的整体特性，进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移，实现学习者认知结构的不断转化，大力提升学习的效率与效果。

  • 2021-04-23
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转变观念_走出人工智能威胁论的误区

对人工智能威胁论的担忧集中体现于人类劳动、理性和控制技术的能力三个方面，其中有两大误 区:一是劳动和理性并非人类永恒的特征，二是控制技术本身就是人类的幻想。 误区之所以产生，是因 为人类对劳动和理性以及人类中心主义的旧观念在作祟。 为了更好地促进人工智能发展，就应当及时 转变观念，走出威胁论的误区，树立与人工智能“共生”的新观念，同时加速推进“人机共生时代”的社会 管理和治理制度的建设。

  • 2021-04-23
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AI赋能教师培训_教育意蕴及实践向度

人工智能的教育应用成为相关领域的技术趋势和研究热点。为探讨 AI 赋能教师培训的教育意蕴及其实践向度，从分析人工智能技术促进教师培训理念和实践方式变革入手，分析 AI 赋能教师培训促使培训和教学实践有机融合，培训目标指向教育智慧的生成和教师自身的完满发展，并在多元关联的知识域、主体域、智能系统中解析 AI 赋能教师培训的心理场与物理场、自主与规约、冲击与张力等问题，以及培训过程中所蕴含的多维实践意义及关系建构。 实践向度上，提出应精准设置学习路径以实现长善救失，坚持实践导向支持对教学实践探索的螺旋上升，将智能信息技术与教学实践深度融合促进教师教学能力提升，注重人性涵养以丰盈教师个体生命。

  • 2021-04-23
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绸缪AI时代的失业潮——哲学之维的观照

在AI时代，将出现由AI技术运用引发的失业潮问题。这个问题关乎三个层面的思考，即它会是什么样的失业潮、对之应如何评价和如何应对?由于这些思考既要做事实判断。也要做价值判断，而做价值判断时还会关涉对未来应有社会的设定。这就只能由哲学来予以观照。这里给出的哲学思考是：AI性失业潮是不可逆的绝对失业潮．同时也是我们所期盼的自由王国即将到来的象征，因而对之根本无须惶恐，更不要加以阻止，而应积极推进。只是在推进过程中，也就是从必然王国加速向自由王国驶入的过程中．要通过缩短工作时间、轮换工作和尊严保障金为主的制度安排，来防止社会就业机会的不平等分配和社会贫富差距的扩大，维护社会公正，从而实现向自由王国的平稳过渡。

  • 2021-04-23
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智慧交通系统解决方案

智能交通系统ITS（Intelligent Transportation System）是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成并运用于交通系统，从而提高交通系统效率的综合性应用系统。其目标在于提高运输效率，保障交通安全，缓解交通拥堵，减少空气污染。 智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联网等新技术，通过汇集交通信息，提供实时交通数据的交通信息服务。大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。

  • 2021-04-23
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智慧交通的正解之道：百度开源车路协同方案

谈及 「车路协同」，恐怕除了专业人士，绝大多数人都未必听说过这个名词。 但是，这却是近年最后的两大概念相遇后能否实现 1+13 作用至关重要的一环。 第一个概念，是智能驾驶，当然更多人会称之为 「无人车」。不需要人驾驶，车辆自动行驶，这是多么美妙的事情。所以大量厂商，均在涉足这一块。百度旗下的 Apollo，就是国内比较著名的无人车解决方案，已经开放输出给多家合作车商。Apollo 开放已拥有 126 家合作伙伴 第二个概念，则是今年大热的智慧城市概念下的智能路网，其最典型的应用就是通过信号灯上的摄像头、道路边上的传感器监控道路的车辆数量，然后通过人工智能来协调信号灯的时间和切换，从而提升单位时间里面道路的通行效率。这类项目，包括 BAT、平安、华为均有涉足。

  • 2021-04-23
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