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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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雾计算在物联网中的应用

雾计算是指一种分散的计算结构。资源(包括数据和应用程序)被放置在数据源和云之间的逻辑位置。雾计算的优点之一是可以在同一时间上维持多用户连接的状态。本质上,它提供了与基于云的解决方案相同的网络和服务,但是它增加了分散网络的安全性。

  • 2021-04-23
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FAT-AI人脸识别应用测试结果及基线报告

近年来。随着公安信息化的不断推进,人脸识别技术不断成熟,与大数据的融合逐渐深化。同时,计算机、光学成像等相关技术高速发展,人脸识别在各个领域尤其是公共安全领域的应用不断解锁,在很大程度上提升了社会治安的智能化发展水平。

  • 2021-04-22
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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