一、引言
驚艷的人工智能：展示生成式人工智能的多種應(yīng)用，如文本生成、回答問題、閱讀文章、文生圖、圖生視頻、生成音樂等。
二、人工智能的概念和歷史發(fā)展
定義：探究人類智能活動(dòng)的機(jī)理和規(guī)律，構(gòu)造受人腦啟發(fā)的人工智能體。
三大學(xué)派：
符號(hào)主義：基于符號(hào)表達(dá)和數(shù)學(xué)邏輯推理。
聯(lián)結(jié)主義：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及聯(lián)結(jié)機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。
行為主義：基于“感知——行動(dòng)”的行為智能模擬。
關(guān)鍵技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大模型等。
三、人工智能對(duì)人類社會(huì)的影響
就業(yè)沖擊：未來通用人工智能（AGI）對(duì)就業(yè)可能產(chǎn)生全方位沖擊。
生活變革：代理型AI將改變?nèi)伺c計(jì)算機(jī)的互動(dòng)方式，顛覆軟件行業(yè)，深刻影響生活方式。
四、人工智能對(duì)教育領(lǐng)域的影響
表層影響：學(xué)生用AI寫作業(yè)等。
深層影響：社會(huì)對(duì)人才的需求可能發(fā)生革命性變化，強(qiáng)調(diào)自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力。
五、人工智能在教育領(lǐng)域的價(jià)值
促進(jìn)教學(xué)模式轉(zhuǎn)變：從傳統(tǒng)“師—生”二元結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向“師—生—機(jī)”三元結(jié)構(gòu)。
加速考核體系轉(zhuǎn)變：從知識(shí)測(cè)評(píng)轉(zhuǎn)向“知識(shí)+素養(yǎng)”測(cè)評(píng)。
推進(jìn)智能教育應(yīng)用生態(tài)轉(zhuǎn)變：從孤立、專用的教育應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)檫B接、共享、智能的教育平臺(tái)。
個(gè)性化學(xué)習(xí)：利用AI實(shí)現(xiàn)個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)。
智能化教學(xué)：賦能教學(xué)各個(gè)環(huán)節(jié)，如課前查找資源、課中沉浸教學(xué)、課后數(shù)據(jù)分析等。
多元化評(píng)價(jià)：促進(jìn)評(píng)價(jià)方式的多元化、過程性和即時(shí)性。
科學(xué)化管理：提升管理效率，促進(jìn)智能決策。
資源公平化：利用AI技術(shù)促進(jìn)教育資源的均衡發(fā)展。
六、人工智能賦能科學(xué)研究
基礎(chǔ)應(yīng)用：輔助閱讀文章、撰寫研究設(shè)計(jì)、修改文獻(xiàn)格式等。
進(jìn)階應(yīng)用：如心理學(xué)實(shí)驗(yàn)、教育實(shí)驗(yàn)等，利用AI模擬情境或提供創(chuàng)意。
高J應(yīng)用：模擬社會(huì)、解決力學(xué)問題、交互式戲劇創(chuàng)作等，推動(dòng)生成式社會(huì)科學(xué)的發(fā)展。
七、人工智能面臨的困難和障礙
技術(shù)瓶頸：在語音識(shí)別、自動(dòng)翻譯、自然語言理解等領(lǐng)域需突破。
倫理觀念：AI應(yīng)用中的倫理問題，如表情分析、大腦活動(dòng)狀態(tài)分析的倫理性。
系統(tǒng)層：教育領(lǐng)域的變化需整個(gè)系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)的變化支持。
效果層：AI對(duì)教育成效的提升存在爭(zhēng)議，需進(jìn)一步研究驗(yàn)證。
八、學(xué)習(xí)科學(xué)賦能人工智能教育
學(xué)習(xí)科學(xué)：研究如何促進(jìn)有效學(xué)習(xí)，涉及教育學(xué)、信息科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多學(xué)科。
賦能方式：通過理解認(rèn)知過程和社會(huì)化過程，重新設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)環(huán)境，利用AI技術(shù)提升教學(xué)效果。
九、未來展望
教育理念革新：從“學(xué)知識(shí)”向“強(qiáng)能力”轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力。
教學(xué)模式創(chuàng)新：推動(dòng)“師/生/機(jī)”深度交互，利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、智能化教學(xué)。
教師角色轉(zhuǎn)變：教師應(yīng)努力掌握AI相關(guān)知識(shí)技能，與人機(jī)協(xié)同打造“超J教師”。
十、總結(jié)
生成式人工智能的價(jià)值：在教育領(lǐng)域具有巨大潛力，能促進(jìn)教學(xué)模式、考核方式、評(píng)價(jià)方式的變革，提升教學(xué)效果和管理效率。
面臨的挑戰(zhàn)：技術(shù)瓶頸、倫理問題、系統(tǒng)變革需求等仍需解決。
未來方向：結(jié)合學(xué)習(xí)科學(xué)，推動(dòng)教育深層變革，實(shí)現(xiàn)更科學(xué)、更快樂、更有效的學(xué)習(xí)。
附件：生成式人工智能與高等教育變革：價(jià)值影響及未來發(fā)展2025-教學(xué)模式向師-生-機(jī)三元結(jié)構(gòu)深度交互,與人機(jī)協(xié)同打造超級(jí)教師
預(yù)計(jì)到 2025 年，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望達(dá)到 3985 億元，未來 10 年將呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)，復(fù)合年增長(zhǎng)率為 15.6%
大小模型端云協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)有基于調(diào)度的協(xié)同,基于反饋的協(xié)同,基于生成的協(xié)同;大小模型端云協(xié)同的優(yōu)勢(shì)有提高系統(tǒng)性能和效率,降低部署成本和資源消耗
全面呈現(xiàn)了該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,技術(shù)趨勢(shì),應(yīng)用場(chǎng)景以及主要企業(yè)情況,為行業(yè)發(fā)展提供了重要參考;呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)，技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛拓展，企業(yè)生態(tài)日益豐富
全球AI產(chǎn)業(yè)呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),預(yù)計(jì)未來十年年均增長(zhǎng)率達(dá)19.1%;美國(guó)在AI資金籌集和技術(shù)應(yīng)用方面居領(lǐng)導(dǎo)地位,融資總額占全球超70%,剖析了全球及中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、全景圖譜以及中國(guó)AI企業(yè)的出海情況
可能即將迎來代理AI（Agent-based AI）的新時(shí)代;AI將深度集成到各類智能設(shè)備中，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器人技術(shù)的革新，尤其是在醫(yī)療、制造和服務(wù)等行業(yè)，通過更加智能和自主的設(shè)備，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和效率提升
分析2025年將重塑AI藍(lán)圖的重大趨勢(shì)，并為組織領(lǐng)導(dǎo)者提供戰(zhàn)略性洞察，幫助他們規(guī)劃未來;涵蓋了混合云和AI、一般業(yè)務(wù)、金融和技術(shù)以及特定行業(yè)
AI4S驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究范式變革;具身大小腦和本體的協(xié)同進(jìn)化;統(tǒng)一的多模態(tài)大模型實(shí)現(xiàn)更高效AI;RL + LLMs，模型泛化從預(yù)訓(xùn)練向后訓(xùn)練、推理遷移;合成數(shù)據(jù)將成為大模型迭代與應(yīng)用落地的重要催化劑
機(jī)器人的智能化水平仍受到現(xiàn)有方法與能力的制約,展現(xiàn)出了潛力，但距離實(shí)際落地應(yīng)用仍有較遠(yuǎn)的距離,有望在未來極大地加速具身智能的學(xué)習(xí)速度
十四五規(guī)劃增強(qiáng)數(shù)據(jù)感知、傳輸、存儲(chǔ)和運(yùn)算能力;數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展國(guó)內(nèi)國(guó)際兩個(gè)環(huán)境;加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實(shí)施方案(2023-2025年)
，以ChatGPT的誕生為標(biāo)志的新一輪人工智能技術(shù)浪潮，將人機(jī)關(guān)系推向了新發(fā)展階段,科技行業(yè)應(yīng)當(dāng)深刻認(rèn)知AI對(duì)人類社會(huì)帶來的全面性影響，重新審視人機(jī)關(guān)系
介紹了大模型的異構(gòu)計(jì)算和加速方法,對(duì)比了不同量化方式下多個(gè)模型的精度；還介紹了推理算法優(yōu)化，涵蓋Self - speculative decoding、KV Cache compression等多種方式
增強(qiáng)型工作,智能企業(yè)開始利用人工智能創(chuàng)造真正價(jià)值的方式;實(shí)時(shí)自動(dòng)決策帶來更高的效率和對(duì)變化中的客戶習(xí)慣與市場(chǎng)狀況更快的反應(yīng)速度
