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智慧教育从感知走向认知
形状
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智慧教育基于大数据技术范式的AI要具备识别的能力,就必须通过收集大量的数据(图片)来实现,但是很少能看到背后更重要的物理功能、因果链,也就是——此时的AI无法理解这一点,也就是因为具有「提供休息场景」的价值,它才成为真正的「椅子」。

事实上,这是教育界所推崇的一种高级能力:洞察实质,举一反三,这就超越了死记硬背的初级阶段。

智慧教育智能正在做的事情,是引导AI从感知走向认知,挖掘“椅子”背后的世界,创造一系列产业应用,开启新一代强认知人工智能,让AI理解物理世界背后的那些我们仍未觉察的“暗物质”。

智慧教育突破“非标”教育的自然壁垒。展望未来智慧教育,不妨先追溯历史。

“世界的终极答案是能量与信息”,吴军在《科技史纲》中指出,要了解人类科技发展的脉络,只需抓住两条清晰的线索,即「能量」与「讯息」。

生物进化的观点认为,生物进化没有长远的目标,但有一个基本原则:任何能量效率、任何信息效率落后的个人或系统,都会在残酷的资源竞争中被迅速淘汰。

在工业革命时期,以煤炭为燃料,领先者通过大规模生产来提高效率,设置了壁垒。步入数字革命时代,拥有核心智能技术就能占领时代高地。

诚然,智慧教育从理论推演到产业实践,都有无数细节问题要解决,在教育领域尤其如此。

教育界的人工智能由于其针对群体的特殊性,研发上非常困难,即使是帮助小学生解一道题,也不亚于自动驾驶领域。阿尔法狗下棋已经赢得了世界冠军,但是计算机做数学题的数学题却不能像小孩一样。

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