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原標題：機器人“阿爾法狗”贏瞭人類，人工智能帶給教育的六大變革，老師你知道嗎？?|?特別關註
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人機大戰最終比分定格1:4，阿爾法狗又勝瞭 ！今天中午12:00，人機圍棋大戰迎來最終局，經過將近5個小時的比拼，谷歌圍棋人工智能AlphaGo戰勝李世石，總比分定格在4:1，標志著此次人機圍棋大戰，最終以機器的完勝結束。
在全球觀眾的矚目之下，3月9日阿爾法狗在韓國首爾挑戰韓國超級圍棋高手李世石九段，經過3個半小時的激戰，主場作戰的李世石投子認輸，從而宣告瞭阿爾法狗首局獲勝。
在谷歌1月28日宣佈旗下的AlphaGo(中國網友翻譯成：阿爾法狗)以5:0的絕對優勢戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾引發全球轟動後，大傢都在期待著阿爾法狗與人類頂級職業棋手的“人機之戰”，今年3月，全球的觀眾終於等到瞭這場“棋戰”。
在第四局中，李世石扳回瞭一局，但阿爾法狗的勝局已定。
這引發瞭人們對於阿爾法狗所代表的人工智能的關註。人工智能時代提上日程，老師你有準備嗎？
谷歌的阿爾法狗打敗李世石，研發工程師喊話中國選手柯潔
“準備好一戰瞭嗎？”
3月9日，在全球觀眾的矚目之下，阿爾法狗在韓國首爾挑戰韓國超級圍棋高手李世石九段，經過3個半小時的激戰，主場作戰的李世石投子認輸，從而宣告瞭阿爾法狗首局獲勝。
盡管之前計算機先後突破瞭中國象棋、國際象棋，不過由於圍棋的棋盤為19*19=361，棋盤較大，且下棋過程中會出現提子(吃子)的情況，較為復雜，因此，圍棋被公認為復雜程度在所有棋類中屬於第一。
李世石開局出怪招，阿爾法狗能拆招
在第一局中，李世石在開局階段選擇瞭一個怪招——曹大元九段在直播評論中稱，在學棋中，學生下這種棋位是會被老師罵的。有網友評論認為，李世石是想通過這種怪招來打亂阿爾法狗的邏輯，因為對方作為一臺機器，是通過學習數千萬盤棋來提升自己，李世石希望通過這種從來沒有人走過的怪招，讓計算機無法從之前的經驗中獲得幫助。
然而，阿爾法狗也同樣回敬一個不常見的招法，絲毫不受影響。
首戰得勝後，它的開發者德米什·哈薩比斯也表示出乎意料。“台中產後護理機構我們都感到非常震驚。我認為李世石也是如此，這從他的面部表情就可看出來。比如當AlphaGo將棋子下入左側，深入李世石的領地後，我想那是個出人意料的舉動。”
谷歌很震驚，棋手們開始向“阿爾法狗”學習
在賽前，對於雙方的勝負，各方猜測不一，理工科的一般傾向於機器人會獲勝，包括丁磊、王小川都這麼認為，李開復認為這次可能夠嗆，但幾年後一定會是機器獲勝;而圍棋圈的人大多認為李世石會獲勝。至於李世石本人，在賽前一度認為自己可以完勝，不過在8日發佈會後，表態中信心稍有下降，稱仍有可能出現敗局。
在首次接觸阿爾法狗後的3月9日，在賽後的新聞發佈會上，李世石表示，確實沒有想到AlphaGo會有這樣的實力，他個人向Google的AlphaGo團隊致以敬意。“AlphaGo在劣勢情況下仍然能找回比賽節奏，它的表現確實讓我震驚。”而作為阿爾法狗的主人，谷歌也表示“Amazing(震驚)”。
但在“人機大戰”第4局出現瞭令人驚異的情況，李世石在劣勢下弈出的“神之一手”令機器判斷失據，隨後“阿爾法圍棋”像是發瘋似的下出一連串莫名其妙的虧損著法，局勢瞬間逆轉，李世石終於在先輸3局之後在第4局頑強逼出機器的失誤，取得寶貴一勝。之前就有人說，先輸3局的李世石雖然已輸掉瞭這場比賽，但後兩局的勝負並非無關緊要，代表人類棋手的李世石能否發現機器的弱點讓人期待。
雖然機器人丟掉瞭第4局，但由於機器在其它幾局贏得漂亮，職業棋手對“阿爾法圍棋”的奇怪著法也不敢像前兩局時那樣隨意批評甚至嘲笑瞭，他們已迅速擺正自己的態度，以一個學習者的態度來看待“阿爾法圍棋”瞭。
阿爾法狗世界排名第4，居然叫板中國職業棋手柯潔
就在3月14日，谷歌研發工程師拉利亞·哈德塞爾也通過facebook宣佈，因為輸給瞭李世石一局，阿爾法狗獲得登上圍棋世界排名榜的機會。擁有三個世界冠軍頭銜的中國職業圍棋選手柯潔，積3621分高居世界第一。阿爾法狗當日 排名第四。李世石現在積3521分屈居第五。值得一提的是，哈德賽爾公佈“喜訊”後不忘叫板：“柯潔，準備好一戰瞭嗎？”
不過柯潔可是在3月9日就在微博上給出回復啦：
據澎湃3月10日報道，對於AlphaGo，柯潔也承認瞭它的強大，“我到現在都沒有摸到AlphaGo的底，它的每個判斷幾乎都優於李世石，非常犀利，我覺得0比5可能是大概率事件。”
此外，柯潔還表示，“其實中國很多90後的世界冠軍都會不服，因為李世石下得很糟糕。”不過，柯潔最後還是總結道，“必須承認AlphaGo確實很強。”
嗯，柯潔的自我介紹是這樣的：
人工智能究竟神奇在哪裡？
研究者普遍認為，人工智能的發展順序是：弱人工智能、與人類智能相當的“強人工智能”和全面超過人類智能的“超人工智能”。目前，弱人工智能已經滲入我們生活的方方面面：搜索引擎、實時在線地圖、Ｓｉｒｉ等手機語音助手都運用瞭人工智能技術。但人工智能要從情感、行為和認知三個維度全面模擬人類，還有很長的路要走。而“超人工智能”還隻是科幻小說和影視作品中的想象。
谷歌旗下人工智能公司DeepMind的AlphaGo（阿爾法狗）程序擊敗韓國圍棋冠軍李世石，成為近年來人工智能領域少有的裡程碑事件。這讓不少人都在關註，阿爾法狗究竟神奇在哪裡？它未來的應用領域將會在哪裡？
學習能力
——它可以通過練習和學習積累更多經驗，這與人類更為相似
李世石向來以創造性攻擊戰聞名，而在比賽中，AlphaGo也在以李世石擅長的策略發動反擊。
“我認為AlphaGo引入瞭直覺方面的神經網絡，這才是區分最頂級棋手的關鍵。” DeepMind創始人傑米斯·哈薩比斯在專訪中這樣說道。“AlphaGo與深藍（美國IBM公司生產的一臺超級國際象棋電腦，其中輸入瞭一百多年來優秀棋手的對局兩百多萬局）的差異。深藍是‘手工研發’的程序，程序員篩選國際象棋大師的信息，將其轉化為具體規則和啟發，而我們為AlphaGo植入瞭學習能力，它可以通過練習和學習積累更多經驗，這與人類更為相似。”
而對於傳統電腦來說，如何在整個棋盤上佈局始終存在短板，“它們善於局部計算，但是當放眼全局時，它們的表現就會很糟糕。”
並且，對於這種學習能力，哈薩比斯認為，“它可以擺脫最初的監督式學習，完全進入自我發揮的學習模式。我們認為，這才是純粹的學習方式。”
對此，有人解釋說，機器開始逐步學習人類的思考，用瞭深度學習方法，一種神經網絡的技術，模擬瞭人類大腦皮層的運動，使機器獲得瞭棋感。機器一旦獲得棋感，會比人類掌握得更好。
人工智能將塑造未來
——最終將被用於解決現實世界問題
未來DeepMind的人工智能將要應用到哪裡？哈薩比斯認為，“坦白地說，很多領域都可使用人工智能技術，我也很喜歡那樣做。但是限於帶寬的束縛，我們的重點將集中於醫療和推薦系統等。”
專訪中，哈薩比斯還談到瞭我們極為熟悉的智能手機。“我們都認為智能手機助手實際上應該更加智能化，能夠識別語境，可以深入瞭解你正嘗試要做的事情。目前幾乎所有智能手機助手都是預編程的，那意味著它們相當脆弱，隻能做些程序員設定的事情。而現實世界卻非常混亂和復雜，用戶會做各種各樣提前不可預知的事情。在DeepMind，我們認為這是基礎性原則，開發人工智能的唯一方式就是通過學習和練習積累經驗。”
他甚至斷言，“我認為在未來2到3年中，你會看到智能手機發生巨大變化。我的意思是，手機將出現非常微妙的變化，某些方面變得更好。或許在4到5年後，你會開始看到智能手機性能發生更大改變。”
人工智能離我們遙遠嗎？其實，在去年的7月，國傢層面首次推出加快人工智能發展的指導文件《國務院發佈的關於積極推進“互聯網＋”行動的指導意見》，文件中明確指出，人工智能作為重點佈局的11個領域之一。
英國《金融時報》引用一項最近的調查結果顯示：全球半數人工智能專傢相信，人類水平的機器智能到2040年就可成為現實。
人工智能來襲，未來教育可能會有哪些變化？
1自動批改作業
【小故事】
計算機科學傢喬納森研發瞭一款可進行英語語法糾錯的軟件，不同於其他同類型軟件的是，它能夠聯系上下文去理解全文，然後做出判斷，例如各種英語時態的主謂一致，單復數等。它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準確性，解決不同國傢之間的交流問題。
真是不可思議，機器人也會批改英語作業啦。
【小編說】
語音識別和語義分析使得自動批改作業成為可能，老師和助教的效率將大大提高。
2個性化學習
【小故事】
McGraw-Hill教育正在開發數字課程，準備相關的課程資料，它從200萬學生中收集信息，利用人工智能為每個學生創建自適應的學習體驗。當一個學生閱讀材料並回答問題時，系統會根據學生對台中五星級月子中心知識的掌握情況給出相關資料。系統知道應該考學生什麼問題，什麼樣的方式學生更容易接受。系統還會在盡可能長的時間內保留學生信息，以便未來能給學生帶來更多的幫助。
【小編說】
大數據可以描述每個學生的學習特性。根據倫敦一傢研究機構的分析，人們的學習方法可以分為70種；而某機構的機器人已經積累瞭1300萬名學生做過的8億道題目，為個性化教學提供瞭充分的依據。
如果說今天課堂教學的主流方法是“從原理到應用”，那麼機器人的教學方法是“從案例到原理”，並且是同時學習多個案例。
事實證明，很多被原理絆腳的學生更適應於“從案例到原理”的學習方法。
3智能輔導系統（ITS）
【小故事】
2007年，美國兩位化學教師開始一項開創新的教學實踐活動。他們使用屏幕捕捉軟件錄制演示文稿的播放哈講解的聲音，形成視頻並上傳到網上，以此幫助課堂缺席的學生補課，接下來，他們組建以學生在傢看視頻聽講解為基礎，開辟出課堂時間啦讓學生完成作業或實驗，並未過程中有困難的學生提供幫助。
【小編說】
人工智能在這個領域的應用已經有長足的進步，也展示出明顯的效果。例如可汗學院（KHAN ACADEMY）就是一個優秀的智能輔導系統，幫助我們學習數學、科學、人文科學和計算機科學。
有學者將ITS和課堂一對多教學以及一對一的老師輔導進行對比，結果是： ITS的效果比課堂教學好很多，和老師一對一輔導的效果相似！
4互動學習環境（ILE）
【小故事】
在華中科技大學的一堂廣告創意策劃課上，“彈幕教學”亮相瞭。在上課的過程中，學生手持平板電腦或者手機，隨時可以通過網絡發表疑問、提出看法，這些內容會即時顯示在課件上。授課教師根據學生的反饋，隨時調整授課內容和方式。這種一邊聽老師講課，一邊通過網絡發送文字在屏幕上討論問題的教學模式，引起瞭同學們的極大興趣。
【小編說】
互動學習環境與傳統授課的區別在於四個方面：更多建設性學習（或者說學生自己決定學習課題）、學生更主動、更多個性化、學生收到更多反饋
5通過仿真遊戲學習
【小故事】
仿真教學近年來在我國護理醫學教育被廣泛應用。模擬教學是利用各種模擬手段,再現臨床醫學工作場景,為學習者提供一個無風險的學習臨床知識和技能的條件與環境,可以最大限度地滿足臨床教學資源的匱乏。醫學模擬教育走到今天,他們的載體己經從最初的基礎解剖模型、局部功能訓練模型到瞭後來的計算機台中月子中心親子房輔助模型,尤其是目前利用的最為前沿的觸覺感知技術虛擬培訓系統和生理驅動型綜合模擬模型。
【小編說】
目前最成功的仿真是飛行模擬器。據瞭解，在模擬機上飛行和真機沒有兩樣，隻是訓練更加便捷。
人的能力大概分為三種：分析能力（一種在書本和課堂中能夠學到的能力），實踐能力（一種隻能在生活中培養的能力），以及創造能力（一種上天賦予的能力）。
今天，因為實踐的機會減少，人們的實踐能力變得越來越弱，而仿真則可以彌補實踐能力。
6對教學體系進行反饋和評測
【小故事】
近幾天，高三學生在查詢“一診”成績時驚奇地發現，他們看到的不僅僅是一個簡單的分數，還附有一份“診斷報告單”。通過這份報告，他們不但可以瞭解到自己學科板塊知識點和能力點的掌握情況，還能看到對自己的優勢、劣勢的學科分析。記者從成都市教育局瞭解到，他們正在高三年級診斷性考試和高一、高二學生學業質量監測這幾個重要考試中試點，嘗試通過大數據，為學生的學力情況“畫像”。
據介紹，此次高中學生的學業成績診斷報告，就是借助大數據的幫助，通過對學生學習成長過程與成效的數據統計，診斷出學生知識、能力結構和學習需求的不同，以幫助學生和教師獲取真實有效的診斷數據。在市教育局看來，通過這份“診斷書”，學生可以清楚看到問題所在，學習更高效；教師也可對癥下藥地針對具體情況，選擇不同的教學目標和內容，實施不同的教學方式，進一步提高教與學的針對性、有效性和科學性。
【小編說】
為學校招生、學習場所和課後活動提供創新的解決方案。
未來老師，應該具備這些能力
情商高的老師、人性化的老師更受歡迎
有人認為，對於解決社會問題來說，人工智能會比人類做的更好。但我們需要明確，性格是我們人類所獨有的，在指引我們穿越不確定的未來時，發揮著至關重要的作用。對於老師也是如此，我們老師帶給孩子的關心、關懷是我們的優勢所在。
擁有學習意識、開放意識、創新意識的老師更受歡迎
隨著信息技術的不斷發展，如何利用新技術、用好新的技術形式為學生呈現出最好效果的教育必將是未來老師需要研究的課題。
交流、溝通能力強的老師更受歡迎
雖然技術在發展，但畢竟這隻是一種人機互動，所以，如何實現更好的、全方位的與學生的互動，也是我們老師的優勢所在。畢竟人類的情感、細微變化還需要人類來捕捉。
以學生個性化發展為中心的老師更受歡迎
新技術的發展，其實也是在實現更好地為個體學生服務的過程，以期讓每個學生接受更加個性化、更有針對性的教育。人們越來越呼喚回歸“人”的教育，這也值得我們老師引起足夠的重視。
視野廣闊的老師更受歡迎
未來世界，知識正在快速發展。如何盡快地汲取新知識、更好地為學生開拓視野是老師們必然面臨的問題，隻有這樣才能朝著學生綜合素質提升的目標發展。
本文編輯 | 趙天驕
實習生 | 周玲玲
責任編輯| 趙天驕
根據 第一教育 《人類落敗！當人類的智力開始遭遇人工智能的碾壓，我們被迫思考教育在智力培育之外的意義》、 人民網 《李世石“神之一手” 逼瘋“阿爾法狗”》 、新華網 《“阿爾法狗”之父哈薩比斯如何煉成？》 、新華網 《從感知到認知:人工智能技術要讓機器人能理解、會思考》 、 電子工程世界 《人工智能邁向認知智能階段》 、 新華網 《焦點科普：人工智能真的“萬能”嗎？》 整理
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