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人工智能真的是颠覆性技术吗?【皇冠官网地址】

作者:皇冠官网 时间:2020-11-10 07:57
本文摘要:我想让卡斯滕教授问这个关于适应环境自学的问题。人工智能仍然注重传统的科学知识和传统的自学。KP泰:能否简单的说一两句人工智能教育未来的发展方向,或者说你期待一年或者五年后我们在这样的峰会上能辩论出什么样的内容?

德曼

作为一个研究项目,2002-2014年在ALEKS工作,在理智上适应环境方面也有很多经验。我参与过所有的数学产品。

2015年,我设计了一款新车型,指出也很有前景。后来重新加入了松鼠AI,今年重新加入的。王京涛:我叫王京涛。我在中国工作。

我以前在匹兹堡大学工作。同时在移动模块和移动互联网方面也有一些工作。我之前有多年的AI经验,主要看如何应用到人工智能中来提高教育。

首先,我坚信技术可以更好的发挥作用,提高教育,主要体现在三个方面:1。我们考虑如何应用技术来改善教育。

2.如何应用技术提高课程的招聘是大型网络公开课的发展方向。3.看看如何应用人工智能更好的促进整个教育的发展。KP泰语:舞台上有非常有经验的专家。

刚才讲了人工智能和教育,还有人工智能的引擎,也就是机器学习,还有一些这样的算法。关于人工智能引擎和机器学习算法,我们已经讲了很多。内容最重要吗?高质量的内容是什么样的?丹宾德曼:谢谢,我指出高质量的内容很难,也很便宜。

如果要选择引擎最重要还是内容最重要,我指出很多时候内容更重要。很多开发公司或者企业都不太重视内容。我指出高质量的内容没有几个非常重要的特点:1。

在细节上一定要非常清晰,在不同的问题,不同的话题上一定要区分很多不同的细节,这样才能大有作为。如果我们两个题目没有联系,两者差距很大,我们的学生就不能真正跨越这个距离。2.对于高质量的内容,要完整,就必须包括所有必要的内容和主题。如果有一些缺陷,内容识别就不会经常出现问题。

3.第三点大概是最好的一点,就是我们期望有深度。刚才也听到大家说科学知识深,自学深,我很赞同。就像艺术一样,我们想用它来做一些内容来推动AI的发展,但是我们并没有讲出确切的高质量的内容,这是很难定义的。对于学生来说,无论学什么,学的只是内容,学的是系统获得的内容,是他们的科学知识。

他们的科学知识是这些内容的主观体现,所以如果我们的内容质量不低,学生就不能真正从内容中受益,教授适当的科学知识。还有一点很重要。通过我多年的经验,有的公司不尊重内容,有的甚至指出做这件事的人没那么重要。

但我指出,做好内容工作尤为重要,他们是否成功,对整个系统的成功与否并不会起到决定性的作用。我刚才说的另一点是内容对于AI的重要性。同时,我们必须使人工智能和内容有一个相互对话和系统化的过程。

也就是说,如何更好的提高内容。王京涛:我指出内容显然是最重要的。

至少和算法等技术一样重要。这是我想和大家分享的。

教育技术不仅是科学技术,也是三合一的东西。我们必须有技术、内容和另一个第三要素,即政策。我不是政策制定者,但我意识到政策很重要。如果有准确的政策,确实可以让教育倒下,所以某种程度上不是技术问题,一定要有合适的利益相关者反对。

卡斯滕乌烈芝:这是一个很好的观点。关于技术、内容和算法,以及你刚才提到的政策内容,如何通过这样的内容来提高技术的实施和进步? 在德国,我在算法和机器学习以及合适的内容方面是一个比较传统的人,我想更好的应用和模型化传统的教学科学知识。有时候AI可以做的很好,但是有时候人类老师可以做的更好。

如何在教学方法和科学知识上与AI进行整合,是必须考虑的一个方面。KP泰:智能适应环境本质上是一个极大适应环境的过程,用不了多久。

它的起源可能是40年前。如果向前看,100多年前可能就有这样的症状。我想问,人工智能真的是颠覆性技术吗?或者说我们要如何让新的思维和智力适应环境教学?王京涛:我到处都有想法,包括基础研究、深度自学算法、数据包、数据内容、数据集等等。

要使AI和深度自学快速发展。所以我想说,我的心态和思维方式也很重要。思维方式是指我们需要做某事或不能做某事的共识。

想做一件事,一定要有一些共识,比如短期内三五年内能解决什么问题。Google告诉他,可以用深度自学来完成棋手的博弈论,我真的觉得这也是一个道理。在此之前,很多人至少在10年内就可以用电脑构建围棋的游戏,但最近,无论是在教育领域还是其他领域,我们都不得不改变自己的心态和思维模式。思维方式转变后,可以探索更多的机会,尤其是在教育行业。

这个看似很小,但明显感觉又要发生了。丹宾德曼:我刚才提到了政策制定者的思维模式。我在深入内容方面确实遇到了一个障碍,就是政策制定者在管理考试的时候,一般不会使用简单的考试。

因为分数很简单,深入的内容必须转移到政策制定者的视野。我们需要改变决策者的心态和思维方式。

卡斯滕乌烈芝:最近,我还在马萨诸塞州写了一篇文章,提到了当前的建筑。不同领域的许多架构没有用户模型、学习者模型和内容模型。所以不会有什么教育学模式,比如这样一个内容怎么教,不同的教学内容不会用不同的教学模式。

所以我的基本概念很准确,不会说这是好事还是坏事,但我真的是一个可以帮助我们解决当前问题的基本框架。在这个结构上,我们可以得到更好的改变。

KP泰:除了深度自学的改革,刚才也提到了计算机架构。其他领域的突破是否需要更多的改变?王京涛:我真的有很多。

技术

要让教育技术实用化,某种程度上就是要在其他领域有所突破,教育行业本身也要有一定的技术突破。我能说的有很多,但最重要的是数据集,也就是数据科学。为了让数据在深度自学中发挥更大的作用,比如很多数据都是大学教授收集的,所以在深度自学中起着非常重要的作用。

还有就是数据的分类。对于医学图像处理和其他图像处理,数据集没有特殊关系。我们需要再次训练一个图像处理的网络,并使用特定的数据集来获得合适的显示。我们需要使用这个数据集来扩展大量的创造力,这在教育行业尤其重要。

目前可能还没有这样的数据集和数据科学。从零开始收集数据并加以应用,是教育科技应该做的事情。

丹宾德曼:我非常同意。我们在AI上花了很多时间,有很多输出,比如人脸识别,脑扫描等。但最重要的是让人有更多的鼓励。

如果有更多的数据集可以依赖学生自学的变化集,系统就会显得更强大。KP泰:所以我们必须有一个新的数据集来扩展。有没有其他的手段可以依靠智力适应环境的自学效率?王京涛:这个问题最近经常出现,尤其是在最近的学术界,但我们不会忽视这个问题。

在社会上,人们不会破坏科学结论,也不会有宣传上的误解。对于科学结论,人们不会说出这个结论的预设是什么。

比如这种技术对于自学的题目是否简单,必须使用什么样的控制环境,是否可以在党内外使用,是否可以规模化,如何与技术结合等。我真的觉得这些问题都是对外开放的,但是在报道一些突破的时候并没有注意到这些问题,所以我们更应该关注这些技术的创意和技术突破,尤其是教育技术方面,应该得到更好的报道。所以我个人的建议是,科研领域应该有一个共识,就是如何评价和依赖一个好的教育技术和体系。

目前的教育体系并不完善。我们做比不做好,也比只是宣传好。我的建议是,如果有一些突破性的技术来报道,每一个观众一定要问结果会在哪里发表,评价过程是怎样的,你的论点和检验是什么。

丹宾德曼:我真的认为最重要的是很多人会有自己的想法,但是一个好的教育体系只是很难定义。不过有很多优点比较好找。我们需要达成共识。

联合标准取决于良好的教育体系。我们也可以将产品与同类产品进行比较。

我们需要一个联合数据集和联合标准。不然我们就拿苹果和橘子比,这个衡量标准就不一样了。

卡斯滕乌烈芝:目前,我们有一些方法,不是很极端,但我总比没有方法好,比没有措施好。可以看到职业教育和成人教育更简单,依赖性更强。比如没有考试或者分数靠他们,职场自学考试也不多。

这时候很多公司更注重利润。因为一个人很难从自学中受益,比如发明者是不是发明了一项技术或者发表了博客,这也是一个很开放的话题。KP泰语:接下来该怎么办?我想让卡斯滕教授问这个关于适应环境自学的问题。

技术

刚才也讲了很多变化,特别是深度自学,机器学习,计算。我们只是推荐了很多例子,比如AI,AI得分手。未来应该期待什么?卡斯滕乌烈芝:我真的有一个非常好的问题。

刚才我提到了AI变化多,机器学习方法多,数据百万。比如AlphaGo就是我们经常提到的一个例子。在超越人类高手水平之前,它下了4.9亿棋手。

这是一个巨大的数据积累,所以它的数据能力也很强。Google集成了非常强大的计算能力,计算能力的基础是数据。教育行业的每个学习者都是独立的个体,独立的宇宙意味着每个人都有相同的目标。

玩游戏的时候我们有一个共同的目标,就是通关,但是学生的过程很个性化,要收集他们的数据。我们并不关注每所学校,例如,学校的学生人数和学生的年龄,他们打算通过什么考试,以及考试的状态。

另一方面,要看成人自学和成人教育,我们没有太多的数据可以扩充,在这方面也没有太多的机器学习。当然,我同意不会有更多的数据,因为不会有新的数据流。现在有面部识别等措施收集更好的数据。

丹宾德曼:我想说的是,我们刚刚提到了很多演讲者,尤其是今天,我们有很多不同的观点。刚才提到我们不一定只有一个系统,但是如果是单个系统,效率不是特别高,所以我们有更多的数据要产生。生成的数据量也很重要,所以目前我们要注意的一点是,在处理数据和面对算法的时候,我们不会应用AI来区分什么是通用的,什么不是。

卡斯滕乌烈芝:我们经常说,我们应该向外界开放数据源,例如,新东方不会为教师制作电影和视频。上海交通大学有一个很好的研究。与上海另一家公司合作,有100个带摄像头的教室,没有学生演示的网络分析。比如学生处于精神状态,昏昏欲睡,与老师交谈,分析评价现实世界,将数据整合到系统中。

因为大部分的自学在自学管理系统中是不会再发生的,但是在现实世界中,我们做了一些研究。比如利用物联网和各种传感器做一些数学计算,我们在空客做了一个工作空间数字化,让系统可以准确的告诉员工在做什么,是否在销售。

因此,我们不会以互联网空间的数字化方式依赖现实世界中的不道德,这样我们就可以更好地了解现实世界中的情况,并将他们的进步融入到数据系统中。我想少做一点,因为我个人今天有很多有趣的方法,但也是有限的,就是相对于真实的老师来说,津贴还是很多的,那么如何建模来解决问题,我们如何建模现实世界的老师呢?我们已经看到了这样的创新技术。

人工智能仍然注重传统的科学知识和传统的自学。我想知道如何在自学方面做出一些改变,这是我们真的必须思考的一个方面。

当然,我们说的不是政治宣传教育,而是就像我刚才说的,怎么才能把这些人类教师的专业人才塑造好呢?我指出,现在需要的是一种混合方法,它可以集成人工智能、机器学习和一些更传统的方法。我们可以在机器学习非常成熟之后指定一些规则。比如在图书馆呆的时间太宽,让他动,指定更人性化的,指定人类老师不会告诉他的。丹宾德曼:这也可能是对刚才提到的政策的回归。

首先,我特别热衷于数学,我也特别热衷于数学教学。我特别不愿意上数学课,真的一点都要学。有时候你在数学上确实没有太大的意义,但其实还是需要进行适当的研究。

这些内容尤为重要。政策是否影响整个教育行业,对我们自由选择内容有什么影响?王京涛:我想强调自学意味着什么。

本质上是一种科学知识的转移,不是关于解释或指导学习者,而是科学知识的转移,在这个过程中应该运用适应性方法。比如我回答女儿晚上不吃东西,是不吃沙拉不吃薯条,还是什么都吃,她就不会说什么都吃。但目前的智力适应教育体系没有第三种选择,只是给学生一些评价结果的内容,并没有真正研究中间传导过程,这是我们必须注意的。因为技术可以充分发挥这方面的作用,所以我们真的可以看看技术的变化。

KP泰:能否简单的说一两句人工智能教育未来的发展方向,或者说你期待一年或者五年后我们在这样的峰会上能辩论出什么样的内容?王京涛:我指出人工智能教育应该是技术、内容和政策三个方面的整合。这三个方面都可以考虑,还必须考虑学习者的多样性和差异性。同时我指出,有一点很重要。如果我们想让教育技术真正发挥作用,我们必须告诉如何大大增强学生的持续动机。

丹宾德曼:我还想说,动机是最重要的,它让我们构建更好的内容。5-10年后,我期望我们需要有这样深刻的内容,这是政策所反对的。卡斯滕乌烈芝:我们必须把它应用于人工智能,给不同的人更多的权利和更好的可能性,不是让他们发展,而是更好地提高他们的创造力。KP泰语:非常感谢你的赋权概念。

我很讨厌。非常感谢,希望以后能和大家继续交流。

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