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人工智能學習培訓范文1

有分析認為，谷歌AlphaGo與李世石進行人機大戰，將引來社會各界對人工智能的關注，建議投資者積極關注人工智能個股的事件性機會。

廣證恒生研報給出的數據顯示，2014年人工智能領域全球投資總額超過19億美元，同比增長超50%。其中，風投領域共完成40筆交易，總金額高達3.09億美元，同比增加302%。受到下游需求倒逼和上游技術成型推動的雙重動因，BBC預測，人工智能市場將繼續保持高速增長，2020年全球市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。

愛建證券表示，人工智能行業正在迎來第三次。愛建證券在研報中表示，人工智能的應用隨著芯片計算能力的增強以及先進算法的提出，正得到快速發展，越來越多的巨頭公司和創業公司也正積極進入這一領域。

在具體的行業投資機會選擇上，愛建證券建議投資者從兩個維度選擇A股中人工智能的相關標的，一是提供人工智能技術和設備的相關公司，二是基于人工智能技術和設備提供相關行業解決方案的相關公司。具體個股方面，建議投資者關注川大智勝、科大訊飛、佳都科技、高新興、江南化工。

三問人工智能

如何看待人工智能的進步與未來？

三谷哲也(日本棋院東京本院七段)：以前聽說未來將出現在圍棋比賽中擊敗人類的計算機，可內心深處又覺得這是不可能的，但是現在看來這不是夢話，也不是科幻。

弗朗茨·約瑟夫·拉德馬赫爾(德國烏爾姆大學數據庫和人工智能學院教授)：這并不意味著機器與人擁有同樣形式的智能，只說明在某些功能上，機器做到了類似甚至超過人類所能的事情，這有點像飛機和鷹的比較。

馬克·戴森羅特(英國帝國理工學院人工智能學者)：人工智能在過去5年加速發展，特別是在深度學習領域。如果人工智能以這種速度發展下去，我們或許在未來10到20年里就能看到電影《鋼鐵俠》中那個人工智能助手“賈維斯”。

劉慈欣(中國著名科幻作家)：人工智能發展的未來有多種可能，最好的前景是人與機器的融合，但目前看來這面臨著巨大的技術障礙。如果不能深入了解大腦的機制，就無法實現真正的人機融合。

人工智能將給工作生活帶來哪些影響？

樊麾(法國圍棋隊主教練、去年曾負于AlphaGo)：AlphaGo可能會幫助人類更好了解圍棋的均衡。我認為，在未來，電腦程序一定是棋手常規的培訓伙伴。

田淵棟(美國臉書公司圍棋人工智能項目負責人)：人工智能技術相當于把很多本來需要人力的任務變得自動化，這是對我們的生活有幫助的地方。我最近做的一個工作是，可以問系統“這張照片哪兒拍的啊”，系統回答室外拍的。可以問，里面有幾個人啊？在干什么啊？系統會給你答案。如果盲人也想上社交網絡，計算機系統可以描述這些照片，讓他們有參與感。

巴特·塞爾曼(美國康奈爾大學計算機科學教授、人工智能專家)：人工智能已開始對社會產生重大影響，無人駕駛汽車就是一個例子。無人駕駛汽車對就業的影響將非常大，社會需要做好準備。這方面的關鍵推動力是人工智能系統開始“聽”和“看”周圍的世界，就像人類那樣，這使得自動化上了一個新層次。

如何看待“人工智能”？

巴特·塞爾曼：開發人工智能有一定的風險，但人工智能研究界已經開始研究所謂的人工智能安全。這些將要開發出來的系統將對人類保持友好，并與人類合作，我對此相當有信心。除了特定軍事應用，開發“敵對人工智能”不符合任何人的利益。

人工智能學習培訓范文2

人工智能的概念從1956年提出，經歷了跌宕起伏的60年。或許是因為人們對科學天生的幻想，或許是因為資本對科技新概念過于狂熱，或許是因為各路媒體對現代社會文明程度的夸張表述……自2016年阿爾法圍棋（AlphaGo）戰勝圍棋高手李世石，人工智能似乎就進入了爆炸式增長的前夕。最近兩年來，人工智能走出實驗室、跨出科技圈，如股價、房價一樣，越來越成為一個公眾熱議的話題。

奇點會很快到來嗎

現在硅谷到處都有人在講“奇點”（The Singularity），該理論認為，我們即將迎來機器時代：機器的智能程度遠遠超過人類，以至于人類既無法控制機器，也無法理解它們的想法。換句話說，未來可能會有機器比我們人類更加聰明，甚至聰明到我們都沒有辦法控制的地步。上述假設聽起來比較有道理，而且很多人都同意，例如，物理學家斯蒂芬?霍金、世界首富比爾?蓋茨、特斯拉和Space X的創始人埃隆?馬斯克。

現在人們談論的奇點，其實都是在四個假設上面建立起來的。第一個假設是，人工智能系統正在向前極大地飛躍；第二個假設是，這個飛躍比以往任何的飛躍都要更快；第三個假設是，我們不得不去應對這些超人工智能；第四個假設則是，機器能做一些我們做不了的事情。但是，在奇點假設過程當中可以發現很多漏洞，這些假設從某種角度來講都是錯的。所以，我并不相信奇點很快就會到來。

人工智能發展并沒有想象中的好

首先，我并沒有看到太多在人工智能領域取得長足進步的地方。雖然人工智能被媒體渲染得炙手可熱，成為了街談巷議的重要話題，但是事實上，機器人目前依然是非常愚蠢笨拙的機器，它能提供的服務還很有限，大多數被用于執行在人類看來是簡單至極的人類活動。絕大多數的機器人都在流水線上工作（例如在汽車工廠進行簡單的組裝工作），在我們生活中能真正幫上忙的機器人還很罕見――帶有計算機視覺的機器人非常罕見，帶有語音識別的機器人也非常罕見。主要的機器人制造商，包括ABB（瑞士）、庫卡（德國）和四大日本公司（發那科、安川、愛普生和川崎）的主營業務都是工業機器人，而且是智能水平不高的機器人。換句話說，今天幾乎不可能在市面上買到自主機器人，讓它在工廠或庫房等嚴格可控的環境之外給人類提供切實的幫助。

Youtube上有人上傳了一段關于由1.6萬臺計算機組成的神經網絡如何開始認知貓咪的視頻，媒體開始大驚小怪、過分關注，但這只不過是任何老鼠都能做的事情，而且老鼠不需要使用1.6萬臺計算機即可輕而易舉地完成識別貓咪的任務。一個計算機神經網絡（AlphaGo）打敗了世界圍棋冠軍，媒體又開始了新一波甚囂塵上的大驚小怪。要知道，人類大腦每小時大約消耗 20 瓦能量；而以AlphaGo 有1920 塊CPU以及 280 塊GPU的配置，每小時的耗能可以達到 440 千瓦的水平（這還不包括訓練過程中消耗掉的能量）。相反，我更加驚嘆于一個20瓦的人腦能夠與440千瓦的計算機怪獸競爭。更為重要的是，我們這20瓦的低能耗大腦還能夠做許多其他了不起的事情，而AlphaGo除了下圍棋之外無一是處。如果一個人使用比你多 2萬倍的資源，卻僅僅做了一件事， 你到底該怎樣定義這個人？

目前的機器仍然是非常愚蠢且有著很大局限性的，當我們希望機器能夠為我們做點什么時，我們必須遵守嚴格的規則，否則機器根本不明白我們想要它們干什么。我們被無數的機器環繞，但是這些機器只有在我們像機器一樣行動時才能正常運轉。例如，買票時，你需要按照要求進行一步步操作；打電話時，你也需要準確地輸入數字，并給出撥打指令。

在第一個假設里，其實很多人工智能的飛躍建立在摩爾定律的基礎上，也就是說摩爾定律仍然是讓我們看到人工智能現在有如此大進步的原因。而現階段的人工智能雖然在不斷向前發展，但摩爾定律的發展基本到了一個停滯的狀態。

進步不是來源于人工智能本身

第二個假設提到，現在人工智能正在加速發展。但正如前面所討論的，這一現象并沒有真實發生。過去幾十年里人類制造了汽車、電話、飛機等，而且家用電器領域也都有很大的飛躍，這些都極大地改變了世界。但是早在48年前，硅谷就已經造出可移動的機器人，可是在48年后的F在，又有多少家庭擁有機器人呢？

事實上，關于人工智能的大多數成功案例都是基于20年或者30年前發明的技術。這些進步不是來源于人工智能本身，而是由于更快、更便宜的計算機所帶來的計算能力的提高。30年前，同樣的人工智能技術不可能在彼時的計算上運行。現在它們能夠成功地下圍棋或者打撲克，但是這源于更快的計算機，而不是更“聰明”的計算機。

現在的人工智能基本上只是對神經網絡的培訓而已。如果擁有較大的案例數據庫或者數據集，神經網絡便可以被培訓。如果沒有基于某種任務的大量數據庫，即便是最復雜的神經網絡，也毫無用武之地。神經網絡已經在某些領域取得了些許成功，但這也只是人類在這些領域創造了巨大數據集之后的事情。

對人工智能的終極檢驗準則就是常識。沒有常識的人（例如主動去碰開水的人）會被認為是愚蠢的。機器就沒有任何常識，這就是為什么最“聰明”的神經網絡也不能做一些簡單任務的原因。學習意味著能夠把同樣的知識運用到其他的任務上，從哲學上講，神經網絡并沒有學到任何東西，機器人并不能學習到常識，這就需要人們重新找到一個邏輯通道，讓機器人可以按常理做事情。比如當你說餓了的時候，它不會把你的貓給煮了。

更需要擔心的是人類自身的智慧

第三個假設認為超人工智能即將到來，但我認為，其實超人工智能已經存在了。第四個假設則是，有機器能做一些我們做不了的事情。想想蝙蝠可以在黑暗中飛行、可以抓昆蟲、可以倒立在墻上，你可以嗎？機器當然能夠做一些我們人類做不了事情，而且在很長時間之前，我們就已經這么做了，比如用手表計時。所以，沒有必要擔心超人工智能的到來。

我們的確需要人工智能，因為它能夠解決許多問題。例如，健康護理已經成為現代社會最為關鍵的社會功能之一，而智能機器能夠提升健康護理的質量。想象一下，一個機器能夠快速掃描你做過的所有醫療影像，并基于最新的科學知識進行分析，進一步為你預防疾病。像日本這樣的老齡化國家，沒有足夠的年輕人照顧老年人，因此人們需要這樣的機器人。此外，人類還需要可以做危險工作的機器人。我不害怕人工智能，我怕它來得還不夠快。

其實在我看來，人類的智慧才更需要我們擔憂，我們總是在制定各種各樣的規則、制度。如果人們不在道路上劃線就沒有辦法做智能駕駛或自動駕駛，像這些規矩不會讓人類更加聰明，只會讓人類像機器一樣運轉。

優化設計的合成生物學時代

在合成生物學領域，確實出現了很多實質性的進步。21世紀不是奇點的世紀，而是“優化設計嬰兒”的時代，我們能夠像設計建筑物一樣設計嬰兒。21世紀將是“破壞性生殖技術”（Disruptive Reproductive Technologies，簡稱DRT）的時代。2016年，一種稱作“體外配子”（In Vitro Gametogenesis，簡稱IVG）的新技術出現了，并且由日本九州大學的分子生物學教授林克彥（Katsuhiko Hayashi）成功在小白鼠身上進行了試驗。她在實驗室中用小白鼠的皮膚細胞成功地培育出了能夠產生后代的雄性、雌性卵細胞，以及相應的許多胚胎。不久的未來，醫生僅需要一名女性的幾個細胞和男性的幾個細胞就可以制造出許多合意的胚胎。然后，這些父母將被告知每一個胚胎的特征并挑選他們最喜歡的胚胎。想象一下，一個計算機程序能夠讓父母觀察100個不同的胚胎：父母將能夠看到每個胚胎在5歲、10歲、15歲、20歲、80歲時的模擬樣子。父母可以模擬每個胚胎的一生，并決定他們要哪個胚胎。這一天已經不再遙遠。2013年，一個名為Connor的“優化設計嬰兒”出生了，他的父母在牛津大學Dagan Wells實驗室內從七個胚胎中選擇了他。

人工智能學習培訓范文3

構建未來學校形態，營造智能校園環境

升級優化基礎設施。福田教科院附小大力推行教育管理數字化，構建具有附小特色的“掌上附小”教學管理系統，建設了附小特色數字中心機房，實現評價系統云處理，學生學業成績大數據綜合平臺分析，優化完善學校教學資源庫，學科資源覆蓋率達90%以上。基于5G技術，一方面完善校園安全管控信息化建設，提升校園實施視頻監控水平；另一方面，以“5G+互動教學”推動教育教學模式創新，鼓勵跨校區課程協同共享，“自動跟蹤錄播教室”“未來閱覽室”等先進的信息化設施陸續啟用。目前學校已實現教育管理數字化應用全覆蓋。重構創新教學空間。重構后的福田教科院附小具有五種空間形式：一是“研學創中心”，是基于項目式學習、問題探究、滿足高水平學習者（教師、學生）能力的學習研究創新的空間；二是“學科大觀園”，以學科核心素養為基礎，構建學科教學情景空間、全學科班級圖書角，在真實空間中感受學科魅力；三是“學校文化長廊”，利用此空間打造智慧圖書館、校園歷史博物館，凝聚、展現附小校園文化；四是“創意盒子”，這是一個創新型的孵化器，在此空間師生可以參與各種科技類創新項目，實現“讓創意可見，讓思維有型”；五是“云上學院”，搭建自選式創新學習超市，組建項目化學習網絡社區空間。

引領規劃整體設計，打造前沿智慧課程

兩年來，學校先后邀請了20多位教育教學、信息化水平前沿的專家為全校教師量身定制項目化及學科融合課程培訓計劃，積極引導各學科探索開發“信息化特色課程”“AI+”特色課程，充分利用學校信息化教學空間，根據教學大綱要求，開展智慧科技特色校本課程，并探索開發科技與五育融合課程。重塑年級組內各學科相對獨立的形態，形成五育融合教研共同體，打通學科之間的壁壘。五育融合理念下的課程融合，是基于知識、經驗、社會需求的融合。將其形成“學科+”的課程形態，即“學科+學科”“學科+生活”“學科+社會”“學科+活動”等課程形態。

AI賦能智慧教學，創設育人新生態

信息技術賦能學科教學。深圳教育以教育部信息化“雙區”建設為有力抓手，以信息技術深化教育教學改革，不斷探索新型教與學模式。信息技術賦能學科教學一直是劉銳娟倡導的教育教學方式。認知科學與智能技術的結合將使教與學變得多元化，并且可進行低成本、高效能的個性化定制，幫助學習者設計更有效的學習策略。2021年，福田教科院附小成功申報國家級課題《信息技術賦能學科教學與區域教研的實踐研究》。同時，福田教科院附小以青年教師“青藍杯”基本功大賽和骨干教師“紅燭杯”教學展示為契機，通過公開課、錄像課、微課錄制等活動，激發更多教師利用信息技術手段，在學習空間、教學方式、學習內容和學習方式上實現教學模式的創新。學生方面，學校積極普及人工智能課程，探索人工智能教學的路徑和策略，以期實現提升學生信息素養、普及全民智能教育、培養人工智能人才的目標，為促進中小學人工智能教育、推動教育教學改革和創新發展提供參考。智能體育守護生命本色。深圳市福田區是中國教育科學研究院的綜合改革實驗區，福田教科院附小是全區首批參與中國教科院的重點課題《中國學校體育智慧系統研究》的學校，學校多年來一直堅持致力于智慧體育探索研究，實施青少年健康體能促進與干預方案。2021年12月，劉銳娟親自主持的中國教育科學研究院《中國青少年健康體能研究》課題項目子課題《“雙減”背景下對智慧體育校園構建的研究》順利開題。2022年1月，以學校為牽頭單位的“智能體育學生數據分析與教學應用實踐共同體”項目榮耀入選教育部“2021年度教育信息化教學應用實踐共同體項目”。基于學校智能教學基礎和理念，劉銳娟在體育科組率先嘗試依托AI技術精準監測與評價學生的體能訓練，利用運動數據采集裝備+綜合管理平臺，通過學生佩戴的傳感器設備，實時采集每位學生運動過程中的心率及運動負荷情況等數據，對潛在的運動風險進行實時的評估與預警，把學生的體質數據形成電子成長檔案，為教師設計合理的體育課程提供參考，為學生的體質健康保駕護航。多樣態教學促進學生個性化發展。一是在線教學求質量，創新課堂新生態。在常態化疫情防控和泛在學習普及的雙重背景下，在線教學模式應運而生，從學生學習需求出發，搭建適合學生學習的平臺，采用個性化的學習模式，提供全程化的學習支持服務，以提高學生學習效率。二是探索混合式教學模式，推進泛在化學習發展。項目化混合式研究團隊結合學段特點、學校校情，以調查研究作為基礎，以教師培訓、課程實踐、評價改革作為抓手，以項目化課程為載體，以混合式教學為手段，在校內進行探索實驗。

多元評價，看見動態成長

人工智能學習培訓范文4

根據會議安排，現做如下表態。

近兩年來，****中學緊緊圍繞**、市教育局創建“互聯網+教育”示范區的目標要求開展工作，通過科研切入，電教開道，以“能用、管用、夠用、常用”為標準，積極開展行動，扎實做好“互聯網+教育”建設工作。

一、基本情況

我校2008年建成校園局域網，千兆到樓宇，百兆到桌面。300m光纖接入到學校,現有學生機房9個，學生機558臺，生均比達到8：1。2014年后所有班級都陸續配置了86寸觸控一體機，并實現了100m寬帶進教室。學校建成ip廣播和模擬廣播各一套，錄課室一間，名師大講堂二間，人工智能活動室一間，數字模擬實驗室三間，學校安防系統一套，并依托電子資源網點使用及**教育云平臺的推廣，建立了名師工作室，達到了教師空間、班級和學生空間100%的開通率。

二、明確目標任務

（一）實施網絡學習空間應用、培訓計劃。推進教育云平臺深入應用和優質教育資源建設，強化網絡空間培訓。內引外聯，成立學校教育云應用培訓團隊，做好與**、**市培訓團隊的對接與合作。同時普及深化網絡空間應用，為師生注冊開通**教育云網絡學習空間，建立人人皆學、處處能學、時時可學的泛在學習環境。

（二）促進“互聯網+”創新素養教育深度融合。著力打造名師網絡工作室、創新素養與教育精品示范課品牌效應，積極探索創新素養教育。建立青少年科學工作室，開展創新素養教育培訓研討活動。

（三）開展數字校園達標建設。積極開展“數字校園”建設試點，積極推動教師利用智能助手和情境化教學資源，開展教學探索，同時組織教師積極參加基于**教師網絡研修平臺的全員智能研修，促進現代信息技術在學校管理、教育教學、學生評價等方面的綜合運用，促進信息技術“課堂用、經常用、普遍用”的新常態。

（四）實現黨建工作智慧化。建強網上黨建工作陣地，增強線上線下立德樹人合力，用好網絡思政平臺。

三、強化工作保障

1.結對保障：推進與上海市市西中學《關于“互聯網+教育”合作互助協議》的落實與實施，加強與**一中、**三中等市內外兄弟學校在“互聯網+教育”建設方面的共建互助。

2.制度保障：制訂各班設施使用登記制度、和教師“辦公電腦使用制度責任書”“各班教室教學設備使用與管理責任”，并“互聯網+教育”校本培訓。

人工智能學習培訓范文5

如果你愿意，吃的肉可以是用3D打印機做出來的。如果你敢，大腦里可以植入芯片，輸入知識。這是科學家們對未來的設想。

百余年來，人類進入了科技爆炸的時代，而未來，科技又將怎樣改變人類的生活？從現有的科技，我們可以一窺端倪。

智能化的世界：或將到來

電動汽車已經走進生活了。特斯拉、比亞迪、北汽福田的電動汽車開始行駛在大街小巷。隨著充電樁建設得越來越多，一些大城市搖號多年也搖不到的人，或許不得不參與更容易獲得車牌的電動車搖號。

然而，你能想到么，已經有人開始設想研制自動駕駛的汽車。到時，只要在駕駛界面輸入終點的位置，汽車就可以把人直接帶到目的地。和人類駕駛汽車不同的是，如果不堵車的話，自動駕駛汽車會一直以高速行駛，幾乎快碰到障礙物時才急轉彎，這需要乘車人具備良好的心理素質。

這種自動駕駛的汽車，基于人工智能認知系統，它能幫助分析海量內容，以作出迅速而正確的決策，并具備不斷自學習的能力，有極為廣泛的應用場景。甚至在很多需要創造的領域，比如廚藝，人工智能可以把食材等各種數據輸入，然后通過機器把食材調配在一起，創造出新的菜譜。

機器人，也將是由人工智能來支持的，可以制作一些東西，具備學習能力，看人做過一次，便能模仿，自動編程，也就意味著機器人可以試錯學習，甚至模仿都不需要，只要告訴它你要做什么，它可以自己嘗試，也許會做錯，但通過錯誤能學習，最終就會達到指令的要求。

駕駛方式可能會發生改變，動力來源同樣可能發生巨變，未來的電動汽車，可以發展到不再像現在一樣經常充電，安全無輻射的核電動汽車，可以終身不加油，汽車可以零排放。

電動汽車離不開電，未來的生活，電器將更加普及，小而安全的核電廠甚至可以在居民區附近建，電廠不再排出煙塵。為了挖掘煤礦而破壞的山地與平原，將逐漸恢復生機，天空的霧霾將逐漸消失，藍天白云常在。

未來的醫療：植入大腦與基因治愈

殘疾人配義肢已經不稀奇，目前，美國的科學家在研究腦機接口技術，在大腦與假肢等外部設備之間建立一條直接傳輸大腦指令的通道，目的是讓人腦和計算機更緊密地聯合協作，在神經通路損壞的情況下，利用計算機解讀腦部信號，進而控制外部設備。是升級版的義肢。義肢手臂已經發展到可以幫助他們系鞋帶、倒酒、打雞蛋、寫字。

更進一步的研究，是科學家曾通過在鼠類上植入腦機接口研究大腦神經回路。希望將來可以對人類的大腦植入芯片后，幫助控制情緒，治療多種精神疾病，降低因精神疾病造成的自殺事件。這些都很先進，而在未來，人類的大腦甚至都可以是部分植入的。

科學家們設想，到2025年，你只需花7000元人民幣就能買到一臺運算速度相當于人腦的可植入設備。

未來，人造器官將滿足器官移植的需求。事實上，在現有技術條件下，人們已經可以利用干細胞分化出一些簡單組織，比如軟骨、血管和皮膚等。美國科學家研究認為人類大腦至少可以存活200年。但身體內部零件的老化、衰亡，讓大腦難以長命200歲，這種境況，將因人造器官的配合發生轉變。美國生物學家、諾貝爾獎獲得者吉爾伯特認為，在50年內，人類將能培育出人體的所有器官。每個人都可以在他們需要的時候，以低廉的價格更換一個心、肝、肺或腎，而不再需要苦等捐獻者。

未來的人們去醫院，或許不再需要做多項檢查才能確定病癥，因為每個人隨身攜帶的健康傳感器將收集、分析人們的各種健康數據，例如步行速度、體溫、心律、出汗量、體味等等，把個體生命所有的活動搜集起來，并分析出什么樣的指數是正常指數，一旦發現指數異常，就會提醒去看醫生。見到醫生后，只要拿出你的生命指數監測數據，醫生便可根據結論不斷調整藥物配方，實現個性化的、量身定做的醫療。類似于中醫不斷更換湯劑，但解決了中醫高明醫師少的難點。

基因對于個人健康很重要，人們通過分析藏在DNA里的信息，可以知道是哪些因素導致你生病，導致你生哪種病。知道這一點，一些人會想“我的基因有致病因素，能不能更改一下”。科學家已經在嘗試，并且有成功的案例。在未來，可能有一種基因醫院，專門治未病，也就是表面看起來健康的未生病的人，但他的基因可能出了問題，危險在萌芽階段便被消滅了。

未來的酷生活：到太空去旅游

網絡上曾經有個“段子”，一個人被判刑20年后出獄，拿到以前的BP機，結果發現這東西現在已經不再應用了，他有些無法適應現代的生活。同樣地，如果讓一個現代人“穿越”去20年后的時空生活，他可能同樣不適應，因為房子可能是3D打印的，而電腦，可能已經不再應用了。開門，可能不用鑰匙了。

3D打印機，已經可以把建筑廢料粉末打印成建材。未來的房子，可能是3D打印機打印出來后安裝的。這已經不難讓人相信。理論上，現代人在技術上通過采用3D打印高分子材料，40分鐘左右即可自動完成房屋建造。每一部分都是可拆卸、可更換的。整個房子可以拆下托運再組裝，搬家就像拆卸積木一樣便捷。

開門不用鑰匙，說的還不是電子門卡，而是“生物識別”開門，一部電腦、一個攝像頭，通過計算機“刷臉”就可以實現門禁解鎖、身份證比對識別等功能。這個項目的發明人是清華大學的幾位“技術控”。他們相信，雖然現在“刷臉”還只是用在安防、門禁領域，但在驗證身份以及支付領域的應用會很快實現。憑著一張臉，走遍全世界，聽起來似乎很省事。

與刷臉類似，語音識別的技術，只需要說幾句話就可以認證身份。生物識別技術可以用硬件設備掃描虹膜。當然，指紋掃描也可以提供新的認證渠道，現在，就有商家開發了指紋門鎖，指紋鎖屏技術。

未來的電腦，可能不需要你用手拎著，也不用裝在口袋里，更可能的是裝在眼鏡盒里。頭戴顯示器、全息眼鏡，將會帶來顯示器和用戶界面的新時代。手機、電腦和電視的屏幕可能消失并被眼鏡所取代。這種眼鏡和當今穿著入時的時尚達人所佩戴的一樣有型有款。他們將改變人類的生活。

“未來鏡子”，將解決很多女士出行前的擇衣苦惱。它與普通鏡子沒有多大區別，但你可觸摸鏡子的“顯示屏”部分，然后輸入自己的性別、年齡，季節、要出席的場合，鏡子便會為你搭配服裝。

“未來手機”，可以代替家用電器的遙控器，點擊手機里的軟件，可以開空調，可以開熱水器。不必再為找不到家里眾多的遙控器而發愁。

月嫂、廚師，在未來的生活模式里，他們有被機器人取代的可能。人工智能將加速飛躍，智能設備可以進行與所有人的對話，并可以查閱電子郵件和掃描你的生理數據。電腦甚至可以在創意工作方面取代人類，可以作曲，可以寫小說，可以編劇，可以繪畫。或許，未來的拍賣會上一幅創下天價的作品，作者可能是個機器人。

未來開出租車，不必在街上攔，也不必像現在一樣拿起手機點擊軟件。西班牙最近研發出一個智能按鈕設備，按一下，按鈕就會打印出一個訂單，運輸公司隨后就會派車過來。

上述的生活，夠酷了吧？還有更酷的，未來的旅游，環游世界可能都不是多風光的事情，太空旅游或許步入平民化時代。星際與穿越不再只是影視的熱門題材，現在就有商家謀劃，讓乘客可以搭乘航天艙，在距離地球30公里的太空邊緣遨游、俯瞰地球。只要體質過關，不需要經歷過多培訓，也無需穿航天服，只要坐在舒適的太空艙中，就能欣賞到太空和地球的美景。電影里人們在星際間穿梭，將來有機會成為現實。

石墨烯：未來的電氣化如此美妙

手機充電一個小時才能充滿，現代人可能習以為常，但在未來，隨著石墨烯生產技術的提高和應用的普及，這樣的手機將沒有市場。因為未來的人們會覺得這樣的充電速度簡直太慢了。

2004年，英國曼徹斯特大學物理學家安德烈?海姆和康斯坦丁?諾沃肖洛夫，成功地從石墨中分離出石墨烯，僅僅6年之后，兩人便因此共同獲得了2010年諾貝爾物理學獎。如今，中國已經開始建設生產石墨烯的大型生產線。

石墨烯，從石墨中提取，是目前世界上已知強度最高的材料，比鉆石還堅硬。食品保鮮膜厚度的石墨烯，便可承載2噸重的汽車。而且石墨烯不透水、不透氣，抵御強酸、強堿。

石墨烯做的手機電池和汽車電池，可以在幾分鐘內充滿，比常規電池快100倍～1000倍，更有小小的體積，可以輕易整合到其他配件當中。

石墨烯制造的調制器，只有頭發絲四百分之一粗細，但這小小的東西傳輸速度比銅導線快約千倍，更可以使得上網速度提高萬倍，讓電腦在一秒鐘內下載一部高清電影。高速、對熱不敏感、廉價和小尺寸的調制器，將解決夏季電腦時常高溫宕機的問題。

有些變革：人類或無法接受

科技可以帶來美好的未來，但人類顯然不能全盤接受科技帶來的一切可能。

比如，科技可以在人腦中植入芯片，在人腦中直接顯示資訊，可這樣的生活，真的好么？

比如，實驗室中可以培養出3D打印出來的肉、蛋、奶，但這樣的食品真的會有自然界億萬年自然選擇留下的天然食品好么？很多人會對此表示反感。

比如，自動駕駛汽車，人類真的會接受？一些人表示自己更愿意把方向盤掌握在自己的手里。

人工智能學習培訓范文6

解釋腦認知之謎

從目前人們最關心的各個學科交叉點談，我認為可從兩個方面來解釋腦認知之謎，一是腦認知的神經學方法，這個現在非常火，比如奧巴馬的腦計劃，東盟、日本以及中國的腦計劃，還有李彥宏的中國大腦計劃等；二是腦認知能不能從生理或者身體上找到原因。IT人士有一個正常的本能――遺忘、排斥和拒絕接受，這是人腦的本能。當一個人對一個事情認識了，對另外一個事情的認知度就不夠了。講到生理和身體學，人的意識、性格和思維，能不能在人腦中找到定義，用什么樣的尺度去刻劃特定記憶，這就變成了一個基本問題，就是腦認知的形式化。

腦認知有多大尺度？北京大學院長曾提到過腦組織機構圖，我說過無人駕駛腦可以畫一個功能機構圖，他說一個腦認知圖花一百年時間也畫不出來，到底該分多少塊去畫？18世紀最早的顱相學把顱骨中的26個骨和認知建立一一對應關系，后來被認知為偽科學。

大腦神經區域與認知行為相關性研究，起源于癲癇病人腦手術，不同區域不同頻率的腦電波涌現為整個大腦服從同一振蕩，病人表現為抽搐。這是認知神經學的起點。當今有人通過FMRI觀察，將人腦分為116和252個功能區加以研究。人腦大約2千克，其中有一小半在小腦內，以不同拓撲形態分布在不同區域，每個神經元平均和7千多個神經元一起構建成人腦中最復雜的圖。我們這個圖有一個毛病，不同的顏色代表不同的神經組，這是對的，它起碼畫著紅顏色、白顏色、藍顏色，但是它的拓撲結構沒有多樣性。這個多樣性指的是人腦有的地方是不同的網，是不同的拓撲形態。世界上沒有微觀組織完全相同的兩個人腦，生來就可以控制你的功能核磁共振圖。

腦認知是對感知和記憶的編碼表達以及對感知的理解和想象，它和腦成長史相關。大家說看到一個人和認出一個人，可能代表不同的腦神經功能回路，大腦中很多部位可能都參與了對絨毛影響性格的信息處理，成人腦中有記憶功能的大腦皮層大約有22平方厘米。世界上專門有人研究愛因斯坦腦，那么腦子大就聰明嗎？不一定。

研究腦認知形式化的方法

神經生物學家試圖用精神病患者細胞在培養皿中種出一個大腦皮層，器官在培養皿中被誘導成為能夠長成任何細胞的多能干細胞，又進而通過干細胞誘導技術使其成為腦細胞，同時造出神經元和膠質細胞，這個方法極具挑戰性，當時生物神經回路和大規模神經網絡成為腦認知神經學研究的熱點，所以我認為研究腦認知形式化的第一個方法就是認知神經學。學科在什么尺度上形式化才是至關重要的。尺度越細，結構越復雜，形式化越難。例如生命科學在胰島素和消化酶的水平上用數百萬細胞來研究胰島素的運作過程，其難度遠遠小于研究單一胰島素細胞尺度的運作過程。這個世界宏觀更宏觀，微觀更微觀，尺度可以說相當大，怎么把這個尺度畫出來？我自己畫了一個臺階，底下是基因，比基因大一點的是分子大圖，有神經網絡、腦區域圖、認知行為、基因等，從微觀、介觀或者宏觀程度上研究神經元。

研究腦認知形式化的第二個方法是腦認知物理學方法。人的想法和智慧導帶從何而來？是天生就有還是后來的學習積累？我們經常把人腦比成一個小塊，為什么不基于物理學的研究方法研究腦認知？因為我們把它叫做大眾的物理學，人腦中的物理學。幾乎都是是從物理學而來？電子學會、計算機學會以及后來產生的人工智能學會，歸根到底還是物理世界。舉一個典型的案例，1920年在印度米德納波效果城附近人們在狼窩里發現兩個女孩，大的約七八歲，小的約兩歲，分別被取名Kamala和Aamala，送到孤兒院撫養，小的第二年就死了，大的兩年后才會直立，也只活到16歲，4年學會6個單詞，智力相當于三四歲的孩子。所以我建議年輕的父母們回家一定要做兒童腦成長示例，比如狼孩在狼群里長大，無法具有人的心理，錯過了大腦學習語言和文字的最佳生長發育期。因此我們研究人腦成長和認知的群居性和社會性，研究人腦社會學，目前只研究了一半。

腦認知的社會屬性

腦認知是生物屬性、社會屬性以及先天屬性、后天屬性相互結合而產生的整合行認知過程。研究生物腦叫形式化，腦認知的形式化可以先關注腦認知的社會屬性，那么人腦是如何反應客觀物理世界的？人腦是如何從外部環境中獲得知識和技能的？人腦又是如何根據已知解決未知的？人腦的想象力如何形成創新？我們想辦法把腦認知形式化，腦認知物理學習法是以物理學為基礎的神經成像技術，如核磁共振、掃描、電位變化、信號分析等使得人類不再需要開顱就能認識大腦。講到語言概念、語義或行為級，我是把物理學也畫了一張圖，那就是信號級別、符號級別、語義級別、行為級別。FMIR這個設備叫做宏觀設備，或者叫微觀設備，或者我們所理解的語義編碼就是符號級別。

我有一本書叫《不確定性人工智能》，解決的就是數據和語義之間的能力。我們希望用定型概念和定量數據之間的等量關系，發現云模型、云推理、云數據、云變化等。腦認知的物理學方法是將客觀世界的認知延伸到主觀世界，將物理學中的場引入到認知空間，填補數據模型和認知模型之間的鴻溝，用數據場描述個體、神經元或者智能體之間的相互作用。

大腦成像技術、人腦數據搜集、知識傳播與培訓，這三塊是奧巴馬講的。認知神經學和認知物理學的研究方法有不同的側重點。腦認知的主要外在表現是聽、說、看。因此我們要研究語言認知、圖像認知。當然語言也是一種特殊的圖像。說到腦認知的內涵有三個，第一是記憶力，第二是計算認知，第三是交互認知。我把記憶放在認知之前，這是我主要表達的觀點，我認為計算固然重要，記憶更重要。腦認知的本質是統計對于世界的認知不是一次完成，需要多次反復，在不停的感知、認知行動過程中形成不確定性。因此動態演化過程從時間上看是積分，就變成記憶。核心是記憶認知，記憶是腦認知的核心，是人類智能的顯著表現，記憶力強、記憶力大是認知。圖靈科學家說腦認知的核心是記憶認知。