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人工智能在教育方面的應用范文1

關鍵詞：人工智能；機器學習；教育應用

一、前言

當前的人工智能雖然還不夠完善但其在人類的發展進程中起到了巨大的作用。因為其具有了超強的學習和分析的能力，在個人以及人工智能較量的過程中人工智能一直都是處在領先的地位，為此可以利用到人工智能來促進到人類社會的快速發展。

二、相關概念闡述

人工智能又稱AI，是模擬物種智能應用的技術實現和科學。機器智能的科研市場領域包括各種圖像和語言結構的快速識別，以及使用語言直接處理和服務機器人。它不僅相當于人類行為的智能，還可以系統地模擬物種的思維，并將在幾年內超越歷史上的物種。在未來，機器人不斷學習，以使仿人機器人模仿人類的學習方式，在這一過程，獲得新的各種知識，智能機器人的學習過程更快，可以實現對海量綜合數據的深入分析。此外，人工智能機器人不僅可以獲得更準確的結果，而且具有獨特且更快的信號傳輸速率。許多科學家有能力超越人類自身。在深入思考核心問題時，實際上，很多人因為機器人是人類設計的，所以不可能超越人類的歷史，但是人工智能機器人可能具有集成的學習功能，因此這種可能性將變得非常大。人工智能機器人具有繼續學習技術的能力，沒有人能夠預測學習數據后的整體智能水平。

三、人工智能視域下機器人學習的適切性

在當前的文化和教育生活環境中，由于智能教育的興起，大數據情境系統功能可以為學生綜合分析和選擇各種類型的信息，從而重用具有潛在影響的知識可以促進智能教育的發展。智能機器人繼續學習，但借助計算機來分析綜合數據，例如，以完全掌握規則并進行非常有效的分析和預測。可以看出，機器人正為人類智能教育而學習更有益。在教育中，信息化的進程在今天的時代，智能教育無疑已經成為吸引學生在學習過程中的重要因素。將學習與先進技術核心技術結合起來的方法有很多。人工智能機器人必然會給文化教育生態系統帶來幫助。向人工智能機器人學習的方式很多，學校教師可以提高和教育的整體質量和效率，學生也可以贏得符合自身市場需求的學習服務，這有助于減輕學生和家長的負擔。

四、人工智能視域下機器人學習的應用創新研究

從人工智能技術的角度來看，智能機器人學習是目前世界上最先進的技術。大數據在教育相關領域的應用具有很好的業務前景。人工智能機器人持續學習的應用可以幫助一些學生實現相關知識與數據之間的聯系。

（一）機器人學習與教育之間的融合僅從當前的現象來看，大多數教師不了解核心技術，而了解該技術的人也不了解教育，這很容易導致無法在教育與核心之間形成良好的關系。因為技術研發人員不了解教育，所以不能從教育的多個角度審視開發過程，優秀的教師也不能從技術角度回應數據的全面發展。在人工智能開發領域，機器人應該深入地整合到學習和教育中。組織技術實施和教育核心領域的相關人員進行直接溝通和交流，使人工智能機器人在學習和應用過程中能夠更充分地認識到技術研發和生產人員的過程。

（二）機器人學習在學習場景方面的應用人工智能在學校教育領域的應用，因其未來的發展趨勢而呈現出明顯的趨勢。然而，隨著學校教育核心領域的許多專業學科的介入，對學習人工智能機器人的要求將越來越高。當你開始學習同一個主題時，需要在同一個應用程序中逐步建立不同的場景。這對機器人來說更難在未來繼續學習，但也是最值得創新的。仿人機器人普遍對大量綜合數據進行深入分析，分析每個學習內容主題的特點和各部分學生的特點，并采取相應的更有針對性的基本教學方法，提高同學教育的速度和效率。

（三）機器人學習對于智慧環境創新方面的應用首先，由于文化教育市場中的數據種類繁多且缺乏正常秩序，這也增加了在大型集成數據系統中分析和處理文化和教育數據的難度。其次，在隨后的數據處理過程中，隨著時間的推移會遇到數據隱私問題，如何保護數據隱私是另一個需要注意的關鍵問題。因此，在教育的相關領域，大綜合數據的后續處理以改善文化教育和質量，并確保在教育中最終數據的合理使用，必須在許多方面進行協調與合作，從而促進共享的合法性。最后，必須有效地確?？梢蚤L期保持教育中的數據情況并實現流程標準化。有可能實現最終數據的統一，這將大大降低全面數據交換的總體成本，并努力實現數據的無縫集成。數據的最終數據主要是由于目標學生的地區差異，以滿足同一學生學習知識的不同需求。

人工智能在教育方面的應用范文2

[關鍵詞]人工智能；公共管理；運用

中圖分類號：D631.43文獻標識碼：A

隨著科學技術的發展，人工智能、大數據等新一代信息技術已經成為了人們關注的焦點，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時實現了良好的經濟社會效益。把人工智能運用到公共管理當中，可以創新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會治理的效能。

一、公共管理概述

公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學管理理念、功能、組織及手段應用到公共事務。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實現公共利益當作主要目標，促使社會整體朝著更加良好的方向發展；其二，積極履行社會公共責任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結合實際發展需要，協調與控制各項公共事務，并不斷創新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎上主動實行公權力，科學合理地運用各項公共資源才能順利實現最終管理目標。目前，社會對公共管理者的專業能力及綜合素養要求越來越高，公眾在整個過程中賦予公共管理者較多的期望和責任。此外，公共管理也具備技術掌控職能、社會協調職能及預測職能等，這些都是新時代對公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實際需求與時代的發展趨勢，才能成為一名符合時展的高素養公共管理者。

二、人工智能對公共管理的主要影響

（一）人工智能對公共管理的促進作用

公共管理指通過使用管理理論、技術及方法等知識，系統化、專業化地管理公共事業，不斷優化公共資源分配，使公共事業為人民服務。傳統公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費大量人力、物力及財力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統的管理模式已無法適應新時期公共事業管理需求。將人工智能運用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統能夠全面提升收集信息的效率和質量；其二，人工智能管理模式更為精準有效。人工智能對于問題與數據分析更具針對性，分析結果更加科學合理，可以準確把握社會個體需求，做到管理精準化、個性化；其三，在公共管理中運用人工智能可以節約成本，并實現更加優化的管理目標，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發揮最大效能。

（二）人工智能給公共管理帶來的風險

人工智能作為新興信息技術，為公共管理事業帶來了較多機遇，推動了公共管理事業的進步和發展。然而人工智能也給公共管理事業帶來了相應的機遇和風險。人工智能給公共管理帶來的機遇在于人工智能與計算機網絡技術可以完整的保存海量數據，并挖掘與分析有價值的信息。網絡安全性使得人工智能技術存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲、授權使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業管理中資源配置更加科學合理，最終實現提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業中得到普及，就必須盡快解決這一問題。

三、人工智能在公共關系管理當中的具體運用

當前，人工智能快速發展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強度、復雜化的公共工作，推動智能社會發展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動工作，可以改變許多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認識并科學合理地利用它，才能充分發揮它在公共管理中的真正價值。在人類社會不斷進步與發展過程中，公共管理者必須不斷學習、掌握先進技術，才能提升對人工智能的利用效率，把具有明確規則卻復雜、耗時耗力的工作交給人工智能。

（一）公共事業方面。有人認為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經運用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優勢，快捷便利、綠色環保，是人們出行的首選。共享單車利用人工智能平臺，來科學的預測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時間等各項變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經越來越多地進入到了人們的日常生活當中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發展。

（二）社會經濟方面

運用人工智能能夠把消費者具體需求反饋給企業，企業根據精準數據可以制定出更加優質的產品，提供高效服務[2]。當前電子支付是人們生活中重要的內容，人們出行不用帶大量現金，運用支付寶或微信就能夠進行支付。同樣在電商物流整個過程中，分揀機器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。

（三）教育管理方面

人工智能運用包含教育管理，通過智能化學習系統和數據分析，教師能根據學生具體情況，如學習行為數據、知識點掌握等制定相應的個性化教育方案，提高了育人效果。從當前人工智能在教育領域運用情況看，在遠程教育中同樣獲得了良好效果。在運用人工智能后，學生獲得了個性化教育，創建了新的教學、內容研發和師資管理等形態。運用人工智能可以更準確、有針對性地協助教學，使日常教學效率得到大幅度提升。

四、人工智能在公共管理中的應用措施

（一）改變人才培養方式

人工智能技術的運用，還可以推動人才培養方式的變革和發展，能夠創建健全的新型教育方式。首先，加強編程教育普及，設置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學習的教育結合起來，健全人才培養方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動，使社會大眾能夠進一步認識和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎設施方面的建設。

（二）重新構建組織形式

隨著人工智能的出現和廣泛運用，管理主體要結合自身特點，積極主動運用人工智能，不斷發展完善管理結構。

在日后的工作當中，管理主體要和普通員工、智能機器有效合作，全面發揮潛在優勢。另外，運用人工智能技術的時候，管理者要精心設計各種組織形式，才能確保信息傳遞真實、高效。

（三）創新工作模式

隨著社會發展和科技進步，公共管理者必須具備較強的學習能力和綜合素質才能滿足工作需求。在工作中可以通過人機互動工作模式，充分發揮人工智能在處理重復性、邏輯性等工作的優勢，和管理者的工作充分融合、優勢互補，將人工智能運用到公共管理中，創新工作模式，推動公共管理事業的發展。

人工智能在教育方面的應用范文3

關鍵詞：人工智能；音樂教育；智能樂器；大數據

1引言

隨著人工智能技術的不斷進步，重新塑造音樂使得音樂教育的學科素養培育、審美感知、藝術表現和文化理解變得更有支持和創意。探索應用人工智能技術推進音樂教學的改革與發展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導學生學會用科學的方法培育計算思維創作音樂，用科學的意境欣賞音樂陶冶學生的音樂審美感，用科學的評價提升音樂課堂教學效率。通過這些措施，可以使學校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學，彰顯音樂教育的特色。

2人工智能與音樂

人工智能技術與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術手段。它支持個性化學習，可以觀察音樂課堂學習，分析音樂的旋律與節拍，有效評價教學效果，激發音樂教師運用人工智能技術創新音樂教學的熱情，發揮教師在課堂教學中的主導作用。

2.1樂器的智能化

樂器是學習音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數據。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應用于音樂教學中引發了多種形式的教學模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統、音樂課堂教學智能評價系統將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現多種樂器的分組教學。這在傳統的音樂課堂上是無法完成的。

2.2智能化樂曲創作

智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進行控制，各種音色按照指令進行演奏。這種創作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學習生成樂曲人工智能技術賦能智能樂器，使得機器學習的功能日趨進步。機器學習在音樂領域所做的事情，就是提取音樂作品的“數據”，輸入給定模型學習音樂的“特征”，再對音樂數據進行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學會民族音樂的曲調特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標準格式MIDI—樂器數字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。

3AI賦能音樂課堂

在AI賦能的音樂教育環境，促使音樂教學實踐變革以及學生學習音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創作教學及教學評價于一體的“智能化音樂課堂教學評價系統”，在教學設計的優化、教學方法的高效、教學手段的更新、教學評價的智能、教學策略的調整方面都具有借鑒意義[2]。

3.1大數據學習

大數據云計算可以將所有音樂家們音樂數據存儲在云中，運用人工智能技術為學生提供更多有價值的音樂數據。學生通過音樂云學習音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節奏、理解音樂韻律。它使得優質音樂教學資源跨越校園，開放延伸音樂教學，遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學生的學習教材。特別是大數據音樂云不僅可以推送給學生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導音樂愛好者創作出雅正、健康的音樂作品。

3.2個性化學習

人工智能技術從音樂學習行為數據搜集、數據分析與運用、個性化學習評價多方位幫助學生定制個性化的學習成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導表演建議樂器學習技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學資源，實現因材施教的個性化學習，支持一對一的教學輔導和群組式討論。通過這些措施提高教學質量和效率。

3.3教學評價智能化

運用人工智能技術將多個音樂輔助教學設備連接的音樂創作教學系統，基于音樂課堂教學的學生學習特質分析與教學效果分析的音樂課堂教學管理系統，來實現音樂教學的全程智慧管理，使音樂學習更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學可以變成一對多的自選教學模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學觀察模塊，捕捉每位學生同步練習的音準、節奏、力度數據，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學習指導建議。3.3.1創作教學模塊“智能化音樂課堂教學評價系統”中的音樂創作教學模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學作品和評價學生練習作品。例如，在進行《我和我的祖國》授課時導入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現形式、演唱形式以及歌曲風格，可以使學生更好地體驗作品的創作意境，激發創作意識。使用MuseScore創作“我和我的祖國”三聲部習作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創作。3.3.2課堂教學評價模塊音樂課堂教學評價有著傳統音樂教學評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數據分析角度獲取音樂課堂教與學相關數據，對學生的音樂基本素養與學習態度進行科學分析判斷。例如，以創作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內容的“編配伴奏音樂”教學過程為例。課前在“課堂教學評價模塊”上安排學生根據作品風格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節缺失編配和弦）；使學生感受、探討大小三和弦的表現力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節選配和弦，以適合歌曲的伴奏風格。學生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格，找到他們認為最恰當的和弦伴奏風格，說出理由并提交[3]。評價系統將學生提交的作業比照音樂要素進行評價。及時反饋學習評價的信息，并對學生的學習進程制定一個個性化的學習方案[4]。同時通過教學反饋深度優化決策模型，促進教師實時改進教學策略，提高教學效率和效果，提升教學質量。

4結語

人工智能技術在音樂教育領域中的廣泛應用，為傳統的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創新音樂教學理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學生學習的音樂教學模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學的發展帶來了物質技術層面的進步，還從音樂教學層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學手段、教學方式和方法以及拓展學生音樂視野、學習音樂、享受音樂、創造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。

參考文獻

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人工智能在教育方面的應用范文4

關鍵詞：網絡教學；Agent技術；個性化

中圖分類號：G250.73 文獻標識碼：B 文章編號：1673-8454(2012)01-0068-03

一、引 言

近幾年，隨著互聯網的快速發展，網絡教學平臺的不斷涌現，網絡教學系統的應用普及率越來越高，個性化教學系統的研究和開發成為網絡教學中的關鍵問題和熱點。史敏軍運用Web挖掘技術與協同過濾技術，建立用戶興趣模型，并搭建了基于個性化服務技術的教學平臺；陳麗花根據貝葉斯網絡理論設計和實現了一種基于和SQL Server數據庫技術的個性化教學系統；陳智勇提出了基于XML Web Service技術的教學資源集成方案，并根據此方案利用ASP. NET編程語言構建了一個教學資源綜合平臺。[1-3]網絡教學系統雖然在應用中取得了一定的成果，但也存在一些問題，概括起來主要有：（1）系統缺乏智能性和自適應性，并且對系統用戶采用基本相同的教學策略,難以實現按需學習和因材施教；（2）單一的教學模式使得呈現內容的界面比較簡單，不能實現個性化的內容傳導模式。針對目前網上教學系統存在的不足與難點，以個性化相關學習理論為指導，本文研究了基于Agent的網絡教學構建技術，進而分析了對現有網絡教學系統進行改進的方法，指出Agent技術在應用于網絡教學的優勢。

二、Agent技術分析

Agent技術源自分布式人工智能（DAI），是現代計算機技術和通信技術發展的必然結果。Agent是人工智能計算機軟件領域內的一個新興技術，Agent概念可追溯至1977年Hewitt提出的并發演員（actor）模型，從上個世紀80年代開始，Agent技術從分布式人工智能領域分離出來，并與其他領域的處理方法進行融合，成為一個交叉性的學術領域，涵蓋人工智能、分布式系統、專家系統、知識工程和并行計算等多個領域，到了90年代，Agent技術進入迅猛發展階段，多Agent系統的研究成為分布式人工智能的研究熱點問題。近年來，Agent發展尤為迅速，研究者在社會的各個領域如電子商務、供應鏈、智能決策、軟件工程等對Agent理論及其應用做了大量的研究，Agent技術逐漸成為人們關注的熱點問題。目前，關于Agent的研究不僅受到了人工智能研究者的關注，也引起了機器人、數據通信、人機界面設計等多個領域研究者的關注，成為一個富有生機的研究領域，且有越來越多的研究者將Agent技術應用在不同的領域。

目前，對于Agent技術的定義還沒有統一的標準，不同專業的人對Agent的理解也不大相同。大家普遍認為，Agent是一種在特定的環境下能夠感知環境，并且能夠靈活、自主地運行來實現一系列設計目標的、自主的計算程序或實體，它能夠感知環境，并且對外界的信息做出判斷和推理，從而來控制自己的決策和行動，完成一定的任務。[4]

Agent具有社會能力、自主性、自適應性和移動性等許多特性，這些特性決定了Agent技術不同于以往任何一種軟件開發技術，利用Agent技術開發的軟件實體將更具智能性，能在一定程度上實現程序的自動化和智能化。為了完成一項復雜的任務，可創建多個相互協作的Agent，以提高系統實際解決問題的能力。多個單個的自主Agent組成的整體是一個多Agent系統，多Agent系統不僅具備一般分布式系統所具有的實時性好、易于擴充、資源共享、靈活、可靠性高等特點，并且Agent之間能夠通過相互協調、協作解決大量的復雜問題，使系統具有很強的魯棒性、可靠性及自組織能力，非常適合于個性化網絡教學平臺的構建。

三、Agent技術在網絡教學平臺中的應用

1.基于多Agent技術的協同遠程教學

遠程教學主要以建構主義學習理論和教學理論為基本指導，借助于互聯網并運用計算機多媒體處理技術，提供網上虛擬情景課堂進行教學，支持學生在線進行個性化的學習。其特點從兩個方面可以體現：一是學生是學習的主體，通過互聯網虛擬的情景課堂來進行交互式的自主學習；另一方面教師是教學的主體，要通過對授課的課程進行規劃與設計，采用在線專題討論和知識點總結、創立問題情景與綜合評價、激勵等措施，從而激發學生的學習興趣以及學習的主動性，提高他們理解能力和掌握知識體系的能力，培養他們的創新精神，從而能督促學生進行廣泛、深入的學習。因此，怎樣發現和掌握不同學習主體的認知結構，針對不同的主體，有計劃地建立動態的的學習情景，促使學生的學習活動與現有的認知結構相互作用，推動現有認知框架不斷分化、協作、重組和擴展，進而實現學習目標，是遠程教學模型設計的重中之重。

Agent是以主動服務的方式自動完成一組操作的計算機程序。一方面主動應該包括主動適應，即在完成操作的過程中，可以自動地獲取關于操作的知識以及關于用戶的偏好知識與意圖，而且在以后的操作中加以利用；另一方面包括主動，也就是說無需用戶發出指令，只要當前的狀態符合一定的條件即可代表用戶執行相應的操作。

基于Agent具有的各種優良、獨有的特性，將Agent技術應用于遠程教學環境，能從根本上克服現階段遠程教學平臺的局限性：

第一，能夠最大限度地支持教學過程與內容的個性化，增加趣味性，有效提高教學質量和改善教學效果；

第二，利用Agent的社會性特征，能滿足協同學習的需要，把每類學生看成一個Agent，學生之間通過Agent的協作機制來完成協同學習，從而提高學生的學習質量與學習效果，那么同樣也可以把老師看成一個個Agent，通過MAS的協作性和社會性與學生Agent交互信息，有效地掌握學生的學習狀態；

第三，用Agent技術來處理學生的基本信息，能夠有效地動態跟蹤學生的學習行為及學習效果，為更加有效地建立學生信息管理模型提供可靠的依據。[5]

利用Agent的智能化思想來分析遠程教學平臺的總體需求并設計一體化解決方案，充分體現Agent技術在遠程教學應用中的智能性、主動性，尤其是在流行的Web技術的基礎上嵌入Agent技術，無疑會極大地促進遠程教學平臺的個性化與智能化，充分調動學生主體的自主學習興趣，有效地提高學生的創新能力。然而，遠程教學平臺它本身就是一個非常龐大又復雜、不可預測的信息系統，一般會要覆蓋教學過程中的每個環節，因而，通常將其劃分成若干個子問題，來構造多個具有一定功能的Agent，在由這些Agent去協作處理教學過程中相應的子問題。基于多Agent的網絡在協同教學系統模型，如圖所示。

2.基于Agent技術的教育資源配送

教育資源配送系統（ERPS，Education Resources Purvey System）是指在各種媒介（如Internet等）綜合環境下，為資源需求用戶（如學生、教師以及各種教育教學機構）提供快捷、全面的各種媒體形式需要的教育資源的一種資源配送方式，信息資源配送系統是一種計算機軟件，因此，它需要一種計算機技術來實現這種新的資源配送方式，多Agent技術本身擁有的諸多特性使其可以大規模地應用于教育資源的配送模式中。（1）多Agent的主動性非常適合于配送系統中的各個用戶結點，Agent技術自身能很好地滿足這些結點的自主性需求。（2）多Agent之間的協作和協調能力為資源配送環境中的各個結點之間的信息交互與共享提供了技術支持。（3）Agent的反應性能可以確保系統應對各種動態的、復雜的資源配送環境的變化，Agent的反應性還可以通過“感知―行為”模式來完成，行為通過與資源配送環境的交互來實現，它的特性就是能夠快速響應環境的變化。（4）Agent的社會性特征符合配送系統所要求具備全局協調配送能力的要求，Agent的社會性指Agent能與其他Agent進行交互以便協作完成任務，它克服了單Agent解決復雜性問題的不足，為Agent的整體協作解決問題創造了條件。在教育資源配送系統中，節點用戶對資源的動態要求以及配送環境的動態變化，都要求系統各個Agent能夠通過合理、有效的協調交互機制達到全局的合理配送?；贏gent技術建立教育資源配送系統，能改變資源配送的方式，大大提升整個配送系統的效率。

3.Agent技術在網絡教學其他方面的應用

文獻[6]闡述了網絡教學智能化、自適應化是目前網絡教學發展的趨勢和提高教學效果的有效途徑，結合人工智能與網絡教學，提出了一種基于多Agent的自適應學習系統，利用Agent的智能性、主動性來實現教學系統的智能化、自適應化，從而使教學真正做到個性化的學習，實現因材施教。文獻[7]探討了Agent技術在網絡虛擬學習社區教學活動中的應用，基于Agent技術的虛擬學習社區可以改變傳統的教學方式和學習方式，使學習方式從傳統的獨學變為群學、使學習結構從封閉變為開放，最終使教學從知識傳授轉變為知識建構。文獻[8]從現有網絡教學系統缺乏深入了解用戶興趣的實際現狀出發提出了一種基于Agent的個性化教學系統，并結合神經網絡技術，以用戶興趣追蹤為出發點，探討了采用啟發式算法來獲取用戶興趣特征的方法，從而以最快的速度學習到最新的用戶興趣。另外Agent技術還應用在教育信息化的其他各個方面。

四、總結

目前有關將Agent技術應用于網絡教學領域的研究才剛剛起步，Agent技術在未來將大有用武之地，因此更好地利用日趨成熟的Agent技術推進網絡教學建設是我們未來工作的重點之一。本文列舉了Agent技術在網絡教學領域的應用，概要分析了Agent技術在解決網絡教學方面的優勢，Agent技術的諸多優點使得將Agent技術應用于網絡教學領域，將大大推動網絡教育的發展。

參考文獻：

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[6]崔惠萍,傅鋼善.基于多Agent的自適應學習系統的研究[J].教育軟件開發與應用,2006.

人工智能在教育方面的應用范文5

【關鍵詞】人工神經網絡;教育資源;管理系統

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097(2009)07―0120―04

教育資源是信息化教學的基礎。隨著教育信息化的深層次推進,互聯網中的信息資源以指數方式增長,這些資源不僅在內容上多種多樣,在表現形式上更是豐富多彩。它對教育領域的沖擊與滲透使得網絡教育資源的利用受到重視,并隨之出現了新型教學模式,如:基于資源的自主探索式學習和協作學習等。然而海量的網絡教育資源既為教育帶來了強大的服務功能,也為資源的建設與管理帶來了新的挑戰。教育資源具有數據量大、形式多樣、針對性強、教育性強等諸多特點,如何將分散、無序的資源整合起來,使“用戶能方便、高效地將其利用于自己的學習和工作之中,并在大范圍內實現共享是網絡教育資源建設者必須慎重面對的問題。”[1]

一 教育資源管理面臨的問題

隨著信息資源飛速增長,對教育資源管理的要求也更加苛刻。而網絡環境的復雜給教育資源的管理帶來許多不確定性。

1 教育資源管理系統在網絡過載,受到攻擊的情況下很容易崩潰。系統一旦崩潰,所有辛辛苦苦積累起來的資料化為烏有,資源的開發利用和共享無從談起。目前“教育資源管理系統在輸入錯誤、磁盤故障、網絡過載或有意攻擊情況下,很容易死機和崩潰?！盵2]而魯棒性(robustness)的大小是在異常和危險情況下系統生存的關鍵,代表了系統健壯與否。簡而言之,系統的魯棒性有待加強。

2 教育資源管理系統需要連續不斷地吸收新的教育資源。向用戶提供可靠的信息輸出。但是在發生故障時,教育資源管理系統容易停止工作,給用戶帶來較大的損失。而容錯性(Fault Tolerance)是指在故障存在的情況下管理系統不失效,仍然能夠正常工作的特性。很明顯,管理系統的容錯性較差,猶如一個經常斷電的供電站,給廣大用戶帶來不必要的煩惱與損失。

3 教育資源的擴張速度極快,對海量教育資源的分類顯得越來越困難。原先的人為分類跟不上信息傳遞的頻率,導致很難在較短的時間內找到用戶迫切需要的資料,浪費用戶的時間,也給教育資源的進一步推廣使用帶來障礙。

二 人工神經網絡的特點

人工智能(Artificial Intelligence)是探討人類智能的基本機理,研究如何利用各種自動機來模擬人的某些思維過程和智能行為,從而構造智能人工制品的科學。

人類對人工智能的研究可以分成兩種方式,對應著兩種不同的技術:基于心理角度模擬的傳統人工智能技術和基于生理角度模擬的人工神經網絡技術。從人腦的生理結構來觀察,人腦的每個神經元大約有103~4個樹突及相應的突觸,一個人的大腦總計約形成1014~15個突觸。用神經網絡的術語來說,即是人腦具有1014~15個互相連接的存儲潛力。雖然每個神經元的運算功能十分簡單,且信號傳輸速率也較低(大約100次/秒),但由于各神經元之間的極度并行互連功能,最終使得一個普通人的大腦在約1秒內就能完成現行計算機至少需要數10億次處理步驟才能完成的任務。根據人腦的生理特點,人工神經網絡(Artificial Neural Networks,ANN)是由大量并行分布的單元廣泛互連而成,通過各組成部分非同步化的變換,實現信息的整體處理任務,它的這一結構特點決定著人工神經網絡具有高速信息處理的能力。它實質上是一種模仿動物神經網絡行為特征,進行分布式并行信息處理的算法數學模型。其“工作原理是通過調整內部大量節點之間相互連接的關系,從而達到處理信息的目的?！?[3]所以它具有自學習和自適應的能力,可以通過預先提供的一批相互對應的輸入――輸出數據,分析掌握兩者之間潛在的規律,最終根據這些規律,用新的輸入數據來推算輸出結果。

人工神經網絡中神經元處理單元可表示不同的對象,例如特征、字母、概念,或者一些有意義的抽象模式。網絡中處理單元的類型分為三類:輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據;輸出單元實現系統處理結果的輸出;隱單元是處在輸入和輸出單元之間,不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度,“信息的表示和處理體現在網絡處理單元的連接關系中。”[4]人工神經網絡的本質是通過網絡的變換和動力學行為得到一種并行分布式的信息處理功能,并在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。正因為這個重要特征,“人工神經網絡采用了與傳統人工智能技術完全不同的機理,克服了傳統的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷,具有自適應、自組織和實時學習的特點?！盵5]它與專家系統的最大區別是,專家系統屬于人類智能的功能模擬,而人工神經網絡則偏重走結構模擬的路子。與其它智能系統相比,人工神經網絡具有以下特點:

1 學習能力:學習能力是神經網絡具有智能的重要表現,即通過訓練可抽象出訓練樣本的主要特征,表現出強大的自適應能力。例如實現圖像識別時,只有先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網絡,網絡就會通過自學習功能,慢慢學會識別類似的圖像。

2 分布式結構:人工神經網絡力圖“體現大腦的分布式并行計算和非線性等特征,依此而建構的網絡是一種具有大量連接的并行分布式處理器?！盵6]具有通過學習獲取知識并解決問題的能力,且知識是分布存儲在與大腦神經元突觸相類似的連接的權重中。在傳統的串行體系計算機中信息分布在獨立的存儲單元中,而在神經網絡中,信息則分散在神經元的連接上。神經網絡的信息分布特性,使之具有強大的容錯能力和記憶聯想能力。信息的分布存儲提供容錯功能。由于信息被分布存放在幾乎整個網絡中,所以,“當其中的某一個點或者某幾個點被破壞時,信息仍然可以被存取。系統在受到局部損傷時還可以正常工作?！盵5]

3 并行處理:神經網絡主要是對人腦的結構模擬。各種神經元在處理信息時是獨立完成的,不同神經元之間具有并行性,這種并行處理使得信息處理速度大大加快。信息處理方式由原來馮•諾依曼設計的串行處理變為對信息并行處理。

三 人工神經網絡應用于教育技術資源的管理之中

將網絡布線由原來的星型布線轉向神經網絡布線方式。應用神經網絡軟件,網絡采用分布式結構,信息采用統一并行處理的方式處理,從而加強了網絡的魯棒性、容錯性。同時發揮神經網絡的自學習能力,對待不同的信息資源進行模式分類。神經網絡模型考慮采用目前比較成熟的誤差反向傳播網(BP神經網絡)。教育資源分類考慮設計關鍵詞進行訓練,同時設立樣本訓練方法,用BP算法對該網絡進行訓練。訓練結束之后,神經網絡就可以作為教育資源分類器來進行使用。

BP(Back propagation反向傳播)網絡又稱誤差信號反饋網絡,是神經網絡中使用最廣泛的一類。它是一種有教師的學習網絡,能夠實現從N維到M維的非線性映射,采用梯度下降法實現快速收斂。BP神經網絡采用的是并行網格結構,包括輸入層、隱含層和輸出層,經作用函數后,再把隱節點的輸出信號傳遞到輸出節點,最后給出輸出結果。由圖1可見各層次的神經元之間形成全互連連接,各層次內的神經元之間沒有連接。

該算法的學習過程由信息的前向傳播和誤差的反向傳播組成。在前向傳播的過程中,輸入信息從輸入層經隱含層逐層處理,并傳向輸出層。第一層神經元的狀態只影響下一層神經元的狀態。如果在輸出層得不到期望的輸出結果,則轉入反向傳播,將誤差信號(目標值與網絡輸出之差)沿原來的連接通道返回,通過修改各層神經元權值,使得誤差均方最小。神經網絡理論已經證明“BP網絡具有強大的非線性映射能力和泛化功能,任一連續函數或映射均可采用三層網絡加以實現。”[3]

其BP神經網絡模型設計方案如下:輸入層、隱含層、輸出層。輸入層與外界的信息來源渠道緊密相連,稱之為接受信息的服務器。隱含層包含若干個存儲器,代表若干個知識單元。存儲器需要具備輸入輸出渠道,具備自學習能力,可以接受外界信息,也可以傳送信息。輸出層由傳送信息的服務器組成。輸出層接受到隱含層傳來的信息之后,根據用戶要求傳送相關信息。層間聯接根據模型設計方案來鋪設。神經網絡中的每一個節點,無論其在輸入層、隱含層、輸出層上,每臺計算機上必須有相應的神經元器件,以便網絡進行自學與聯想記憶。BP神經網絡管理系統的硬件實現。是將協處理器插入標準計算機中,通過運行神經網絡軟件包,以實現神經網絡的硬件功能,可以使神經網絡在任何計算機硬件和軟件環境中得到所需要的教育資源處理能力。其設計的模型具有如下特點:

1 教育資源并行分布方式處理:在神經網絡中教育資源是分布儲存和并行處理的,即神經網絡把教育資源分布地存儲在神經元之間的連接強度上,而且對教育資源的處理是由網絡中神經元集體完成的。在BP神經網絡中,教育資源的存儲表現為神經元之間分布式的物理聯系,它分散地表示和存儲于整個網絡內的各神經元及其連線上。每個神經元及其連線只表示一部分教育資源,而不是一個完整具體概念。只有通過各神經元的分布式綜合效果才能表達出特定的概念和知識。由于人工神經網絡中神經元個數眾多以及整個網絡存儲容量的巨大,使得它具有很強的不確定性處理能力。即使輸入教育資源不完全、不準確或模糊不清,神經網絡仍然能夠聯想思維持在于記憶中事物的完整圖像。只要輸入的模式接近于訓練樣本,系統就能給出正確的推理結論。

2 魯棒性與容錯性比較強:人工神經網絡的結構特點和其信息存儲的分布式特點,使得它相對于其它的判斷識別系統如專家系統等,具有另一個顯著的優點健壯性。當一個人的大腦因意外事故受輕微損傷之后,并不會失去原有事物的全部記憶。人工神經網絡不會因為個別神經元的損失(網絡過載、停電、突發故障)而失去對原有模式的記憶(管理功能)。另外“即使是突發事件,暫時使網絡的硬件實現還是軟件實現中的某個或某些神經元失效,整個網絡仍然能繼續工作。”[7]BP神經網絡是一種非線性的處理系統。只有當神經元對所有的輸入信號的綜合處理結果超過某一閾值后才輸出一個信號。因此神經網絡是一種具有高度非線性的超大規模連續時間動力學系統,可以實現對教育資源不間斷、長時間的持續管理。它突破了傳統管理系統的局限,標志著教育資源管理能力的較大提升。因而神經網絡具有極強的魯棒性與容錯性,有聯想記憶抽象概括和自適應能力。

3 具有自學習和自適應能力:神經網絡抽象概括和自適應能力稱之為自學習能力,自學習是神經網絡中最重要的特征。通過學習,網絡能夠獲得教育資源的分類知識,適應環境。在訓練時,能從輸入、輸出的數據中提取出規律性的分類知識,記憶于網絡的權值中。并具有泛化能力,即將這組權值應用于一般教育資源分類的能力。另外,BP神經網絡的分類能力學習也可以在線進行。

以教育學院教育技術學資源管理為例,輸入層由兩臺高性能的服務器組成,中間設七個知識單元,輸出由兩臺輸出服務器組成。隱層的七個神經元分別為計算機軟件資源室、課堂教學資源室、“影視創作資源室、計算機教育應用資源室、網絡技術資源室、傳統教學資源室、傳統媒體使用資源室?！盵8]模型圖如圖2所示:

教育技術學資源管理系統一種可編程的動力系統,其存貯、加工和提取教育資源均是可編程的。輸入層負責對教育技術學的相關教育資源進行篩選比較,然后根據學習后的分類能力對資源予以分類,將所有的教育技術資源分布式存儲在隱層的各神經元中,需要處理時根據用戶需要,從各個神經元中取出信息并行處理,輸出到輸出服務器中,提供給用戶。用戶可以將用戶要求直接給輸出處理平臺,傳遞給輸出層后,由輸出層將用戶要求反饋給中間隱層。也可以將要求送給輸入處理平臺,傳遞給輸入層,進行篩選之后將信息傳送給中間隱層。即使系統突然面臨網絡過載問題,由于存儲是分布式的,可以很容易地將信息資源分配下去。即使突然停電,由于相關資源已經存儲完畢,損失微乎其微。系統的魯棒性大大加強。同時如果系統發生突然故障,由于輸入渠道有兩條,所以可以很輕松地用另一個服務器處理。輸出處理時也是如此。因此系統的容錯性也得到提高。至于模式分類,則需要較長時間的訓練和大量的樣本。一旦BP神經網絡模型訓練完畢,日后教育技術學資源分類就顯得十分輕松。只需將關鍵詞輸入準確,便可以進入相應的知識單元存儲起來。處理信息時,根據用戶需要,有不少不同類別的資源需要統籌規劃、聯合利用,才能得到用戶需要的結果。這兒就可以充分發揮神經網絡并行處理的特點,有條不紊地對信息加以處理。其總體示意圖如圖3所示:

四 結語

教育信息化的核心問題是教育資源的應用和管理。神經網絡式的教育資源管理系統把教育資源存儲、教育資源管理、教育資源分類、教育資源動態升級四大特色功能進行整合,全面突破了“當前基礎教育信息化過程中的應用‘瓶頸’?！?[9]其最大的特點就是突出了教育資源的管理功能,通過以一個統一管理平臺為核心的方式,對各類教育資源進行優化、整合,改善了以往教育資源管理從單一功能角度進行設計,各功能之間不能相互結合,造成資源管理困難和資源互不兼容的問題,實現了教育資源的價值最大化。值得注意的是,由于管理系統采用神經網絡的結構特點進行設計,其魯棒性、容錯性和模式分類能力較強,較之傳統教育資源管理方式比較起來,不僅提取和輸入變得十分簡單,而且對大量資源的分類式識別也大大加快,提高了管理效率。分布式存儲提高了教育資源的存儲容量,而“并行式處理又加大了教育資源的處理速度,同時系統在應付突發事件和網絡攻擊方面,應變能力大大增強,”[10]其可靠性與可用性也有突破性的提高。同時,在教育資源管理過程中,系統能抓住教育資源應用與管理過程中的關鍵問題,關注用戶的反饋,即時更新教育資源,加強了教育資源的建設,為教育信息化的持續發展提供了有力的保障。

參考文獻

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人工智能在教育方面的應用范文6

李開復帶隊奔赴硅谷，

了解美國的科技前沿。

日前，

他在中國“硅谷”中關村的一次演說中，

分享了他的見聞。

先講一些比較吸引眼球的東西吧。我覺得在硅谷的每個會議上都有一些有趣的討論。比如跟安卓之父安迪?魯賓的討論就非常有意思，他做的公司叫環球游樂場，其實《華爾街日報》上已經報道了很多。見到他的那天，我們正好也看到了谷歌旗下軍用大型機器人公司波士頓動力的那只機器狗。 踹不倒的機器狗的前世今生

這只機器狗很好操作，我也玩了一下。說起來還挺有緣分的，因為波士頓動力的創始人馬克?萊布特，之前是卡內基梅隆大學的教授，我是學生的時候，他的辦公室就在我隔壁。那個時候他在做的項目是一個會單腳跳，然后跳一分鐘都不會摔倒的機器人。不過那個時候，如果你拿著棍子輕輕一碰，它就會倒了。而且當時還有一捆很粗很長的線，連接在電腦上，這就是最早的情形。

前幾天刷屏的那個怎么踹都不會倒的機器狗和機器人，已經迭代進步了很多。馬克?萊布特后來創立波士頓動力，并且獲得了美國國防部的研究經費，專門做機器人研究。從一只腳做到四只腳，再做回兩只腳，每一步推進都很不容易，可能已經花了美國國防部上億美元的經費了。然后，谷歌看上了，就把波士頓動力買進來了，買進來以后谷歌就沒有讓它再拿國防部的錢。 機器人的創業平臺的誕生

安迪?魯賓后來離開了GoogleX，創立了一個叫環球游樂場的公司。簡單來說，他的公司就是希望做一個機器人版的安卓平臺。如果我們以手機來參照的話，大概在十年前，你要開一個手機公司可能要花一兩億美金做研發，才能把手機做出來，但是現在你可能花一百萬美金就能做出來了。因為有各種代工，有標準模塊，軟件用安卓，還有其他。如果不要什么特色，就是要搞一個手機出來。硬件的成本已經被降低了一百倍，普及了。所以現在樂視為代表的互聯網手機廠商全都跑出來了。當然，小米創業的時候做手機還是挺貴的，不過在此之后就越來越便宜。

同樣的，安迪?魯賓認為，機器人普及也必然發生，他希望做的事情可以降低機器人創業模塊的門檻。比如安卓提供了智能手機的模塊，讓開發手機的，從硬件到軟件都容易，成本低，讓更多人進來，讓更多人圍繞手機進行創業，要不然創業門檻太高了。

安迪?魯賓認為機器人的研發進度和十年的前智能手機差不多，所以做一個機器人平臺，讓更多的人來做機器人創業，這會是一個改變世界的事情，也是他從孩童時代的一個夢想。要做工業機器人，或者是掃地的機器人，都是可以的。從機器人模塊的角度來看，機器人基本就是一大堆傳感器，組合起來，然后有學習訓練和控制，讓它能夠動――動手、動腳、動爪子。軟件里加入輸入和識別之類的系統。

這就是安迪?魯賓跟我們分享的他的夢想。他的模式跟創新工場初期非常相似，由一個孵化器來深度參與一些項目，然后把有價值的模塊標準化，把好的項目拆分出去，作為獨立的公司發展。 深度學習人工智能博士生的高薪人生

另一個很有趣的現象，是做深度學習的人工智能博士生，現在一畢業就能拿到200到300萬美金的年收入，這是有史以來沒有發生過的。當然我覺得硅谷的公司都在追捧這個方向，而且基本是四大名校：斯坦福、麻省理工、卡內基梅隆、伯克利。以前這些學校的博士生在硅谷都可以拿到高薪，但是從來沒有到250萬美元/年的薪資水平。

這為什么會發生呢？第一，是因為真正懂深度學習的人現在還不是很多，所以供需不平衡。第二，是因為很值。谷歌拿到這樣的人，可以馬上用他賺一百倍的錢。因為只要把這樣的一個人用在某個領域，比如說，假設谷歌要做最聰明的二級市場財務投資，一年就能賺出一百倍來，所以這事毫無疑問是劃算的。第三，是因為涉及競爭。谷歌會很不希望這樣的人落入他的競爭對手懷中。因為谷歌可以因此有領先的優勢，但如果這個人去了臉譜、微軟，馬上就會給后兩家機會。所以是人才的戰爭。對于這一批一年可能少于50個的博士畢業生，這三大公司：谷歌、臉譜和微軟，都在用不合理的價錢去挖。

這給了我兩個啟示。一方面是遺憾自己生得太早了，我學的就是這個領域，但是那時候沒有公司這樣來挖我們。另一方面是類似的人才戰爭，可能也會在中國發生。

中國的大學恐怕沒有50個這樣的博士，但是我們這邊有幾所“大學”，這幾所“大學”的名字叫做騰訊、百度和阿里巴巴。這幾家公司之間互挖，可能會成為很有趣的事。

因為我自己是做這方面的，所以我覺得深度學習雖然很厲害，但是沒那么了不起。你讓一個聰明的人學兩年，他也可以有這個價值。這也就是說，我們是不是應該來幫助培訓一千個中國的深度學習專家，這些都是很有趣的討論。

我也問了他們，這樣拼命的競爭，再過兩三年，中國學這些東西也不難，中國數據也比你們多，你們這套公開了，中國在這個領域的人才可能會比美國多。

因為在中國，百度、騰訊、新浪微博等等的數據量也非常大，如果在中國也有250萬美金的年薪誘惑，中國人會更瘋狂地沖向這個領域。所以我相信這個領域最后應該也是一個中美領跑的狀態，雖然現在中國遠遠落后于美國，畢竟美國有斯坦福、伯克利出來的人，而且不斷流動。但對于中國來說，這批人可能就在百度、騰訊和阿里。現在百度、騰訊和阿里自己掌控得住這些人，但是長期來說他們也不可能永遠掌控。而且小米、奇虎360也都會有這樣的人，所以這會是一個很有趣的業界競爭的狀態。

與此相關的，領英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了一個開源平臺。主要是為了防止谷歌、臉譜和微軟這樣的大公司形成壟斷。他們有那么多計算機，那么多錢，又把最優秀的人全挖進去了，所以就要搞一個開放式的開源平臺，來確保這個東西能夠被更多的人快速學習掌握。所以這是一個很有趣的事情，硅谷考慮得很超前。 虛擬現實與增強現實將改變人生

整體來說，關于虛擬現實和增強現實，感受主要有這么幾點。

先拿虛擬現實（VR）來說，對于這個領域的發展，有一批人是非常樂觀的，另外一批人則認為我們還早了一個周期，就是說現在還在摸索狀態，因為內容不夠多、體驗不夠好、太貴，可能真的還在一個玩家的時代。

就創新工場來說，我們也綜合了一些意見。我們的看法是，虛擬現實長遠來講對社會的影響應該是特別巨大的，而且隨著摩爾定律等作用，它應該會越做越炫，越做越不頭昏，越做越沒有線，越做越輕，越做越小。最終變成一個物體，也許不是眼鏡，但會讓你不知不覺把它融入生活里去，這一天是絕對會到來的，會是一個巨大的產業，會改變所有的事情。

但是具體方面，我們可能會稍微保守一點。我們可能對這種五到十年的未來，抱有很樂觀的期待。但是對于到底能不能在一兩年之內，打破玩家的領域，達到普及的狀態，我們還是抱觀看和懷疑的態度。

當然我覺得從投資的角度，現在看到好公司就得投了，因為你不能進入生產周期才投，只是說要顛覆什么的話，還需要一點時間。

我個人對于虛擬現實的看法是，它的第一個突破一定是在娛樂方面。因為我們講了那么多3D的東西，只有在娛樂內容相關的領域得到了驗證，看電影更爽、玩游戲更爽、然后越做越逼真，大概是這樣一個狀態。然后是電影業和游戲業的延伸，但需要說明的是，這是一個巨大的延伸。

增強現實，可以有不同領域的應用。可以用在教育方面、輔助方面、服務方面。增強價值的應用是能夠直接被證明價值的，而不只是讓娛樂感更爽更強，可以在一些領域挖掘出一些垂直性的應用，這是大家的一個達成的認知。 谷歌的野心與科學家的心聲

此外還去了谷歌見了他們的CEO皮猜，斯坦福人工智能教授李菲菲，以及領英的創始人霍夫曼。與他們談論的主題都是人工智能相關的，可以把我的總結分享一下。

去年谷歌調整出一個母公司Alphabet，其實我們也知道他們為什么這么做，但這次去了就更加深刻地了解了?；旧?，谷歌想要做一個“機器大腦”出來，這個“大腦”是下列幾件事情的結合體。

第一，要有特別大的數據量，這個數據量最好不是公開的，是私有的，而且是可以不斷地更新、增加的。因為沒有這個東西，就沒有競爭優勢。第二，要有特別大的機器平臺，能夠在上面運作、學習、迭代，讓你的“大腦”越來越聰明，而且用這個數據越做越好。第三，需要一批特別棒的深度學習或者機器學習的專家，他們知道怎么去弄海量的服務器和海量的數據，從里面把數據變成一種認知和知識，以及能做的事情。

一旦有這三件東西之后，可以應用到其他領域。用在搜索上，這個“大腦”能把世界全部索引了，你搜什么都能告訴你，還可以做一個最好的排序。用在生活領域，就是一個在線谷歌，可以告訴你今天要去什么地方吃飯，最好選擇怎樣的出行方式，路上可以買花，提醒你老婆生日快到了，實際上是把這些東西都結合起來了。用在廣告領域，就是怎樣投放一個廣告能讓你賺更多錢。

而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好，往往忽略了這套數據為什么不能用在基因排序？為什么不可以用在生物科技、制藥、健康領域？或者是你可以想象的所有領域，因為一旦有了巨大的數據，價值就大了。

于是你可以看到，谷歌從美國基因泰克公司挖了CEO，來做Alphabet的醫藥公司的CEO，谷歌的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來塑造了一個巨大的“大腦”，這個“大腦”讓聰明的工程師來調整，用巨大的數據來學習，用巨大的計算量來不斷地迭代。然后把這三者配到一起，找一個領域，比如說要學癌癥的治療，假如能夠有一個數據庫，包含某個國家所有人的基因、癌癥病例，讓數據滾起來，跟醫院結合起來，有回饋的途徑，知道是否有效，不斷去追蹤，實時迭代，可能就會掌握癌癥治療的方法。

所以谷歌的方向，就是不斷地找新領域，找該領域內的領軍人物，擁有相關大數據，再配幾個機器學習專家，給他們一大堆機器用來計算，就能產生價值了。這在任何領域都會攻無不克。幫年輕人找對象、吃什么、推演所有的事情，甚至軍事，都沒有問題。

歸結起來，Alphabet的野心就是成為一個無所不為，用“大腦”來驅動并顛覆傳統行業的一個公司。他們一定有很多內部的方法來分析，接下來介入哪個領域，是醫學、建筑、房地產、金融還是二級市場之類的。

舉個例子，Alphabet做一個銀行相關的應用，來分析人的信用和風險能力。假如一個人找銀行借一千萬，如果只看內部資料，銀行可能只知道你在這里存了五百萬、在新浪科技上班等信息，但如果有另外一個爬蟲，能把你的其他數據都爬來，比如你還在美國高盛藏了兩千萬、在開曼群島買了一棟房子，咚咚咚，“大腦”就會告訴你可以借錢給他。

所以Alphabet這么一來，可能就會成為世界上最偉大、同時也是最可怕的公司。當然我覺得有這個野心的公司其實很多，但是Alphabet應該是最有基礎把它做好的公司。