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人工智能学习培训范文1
有分析认为，谷歌AlphaGo与李世石进行人机大战，将引来社会各界对人工智能的关注，建议投资者积极关注人工智能个股的事件性机会。
广证恒生研报给出的数据显示，2014年人工智能领域全球投资总额超过19亿美元，同比增长超50%。其中，风投领域共完成40笔交易，总金额高达3.09亿美元，同比增加302%。受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
爱建证券表示，人工智能行业正在迎来第三次。爱建证券在研报中表示，人工智能的应用随着芯片计算能力的增强以及先进算法的提出，正得到快速发展，越来越多的巨头公司和创业公司也正积极进入这一领域。
在具体的行业投资机会选择上，爱建证券建议投资者从两个维度选择A股中人工智能的相关标的，一是提供人工智能技术和设备的相关公司，二是基于人工智能技术和设备提供相关行业解决方案的相关公司。具体个股方面，建议投资者关注川大智胜、科大讯飞、佳都科技、高新兴、江南化工。
三问人工智能
如何看待人工智能的进步与未来？
三谷哲也(日本棋院东京本院七段)：以前听说未来将出现在围棋比赛中击败人类的计算机，可内心深处又觉得这是不可能的，但是现在看来这不是梦话，也不是科幻。
弗朗茨·约瑟夫·拉德马赫尔(德国乌尔姆大学数据库和人工智能学院教授)：这并不意味着机器与人拥有同样形式的智能，只说明在某些功能上，机器做到了类似甚至超过人类所能的事情，这有点像飞机和鹰的比较。
马克·戴森罗特(英国帝国理工学院人工智能学者)：人工智能在过去5年加速发展，特别是在深度学习领域。如果人工智能以这种速度发展下去，我们或许在未来10到20年里就能看到电影《钢铁侠》中那个人工智能助手“贾维斯”。
刘慈欣(中国著名科幻作家)：人工智能发展的未来有多种可能，最好的前景是人与机器的融合，但目前看来这面临着巨大的技术障碍。如果不能深入了解大脑的机制，就无法实现真正的人机融合。
人工智能将给工作生活带来哪些影响？
樊麾(法国围棋队主教练、去年曾负于AlphaGo)：AlphaGo可能会帮助人类更好了解围棋的均衡。我认为，在未来，电脑程序一定是棋手常规的培训伙伴。
田渊栋(美国脸书公司围棋人工智能项目负责人)：人工智能技术相当于把很多本来需要人力的任务变得自动化，这是对我们的生活有帮助的地方。我最近做的一个工作是，可以问系统“这张照片哪儿拍的啊”，系统回答室外拍的。可以问，里面有几个人啊？在干什么啊？系统会给你答案。如果盲人也想上社交网络，计算机系统可以描述这些照片，让他们有参与感。
巴特·塞尔曼(美国康奈尔大学计算机科学教授、人工智能专家)：人工智能已开始对社会产生重大影响，无人驾驶汽车就是一个例子。无人驾驶汽车对就业的影响将非常大，社会需要做好准备。这方面的关键推动力是人工智能系统开始“听”和“看”周围的世界，就像人类那样，这使得自动化上了一个新层次。
如何看待“人工智能”？
巴特·塞尔曼：开发人工智能有一定的风险，但人工智能研究界已经开始研究所谓的人工智能安全。这些将要开发出来的系统将对人类保持友好，并与人类合作，我对此相当有信心。除了特定军事应用，开发“敌对人工智能”不符合任何人的利益。
人工智能学习培训范文2
人工智能的概念从1956年提出，经历了跌宕起伏的60年。或许是因为人们对科学天生的幻想，或许是因为资本对科技新概念过于狂热，或许是因为各路媒体对现代社会文明程度的夸张表述……自2016年阿尔法围棋（AlphaGo）战胜围棋高手李世石，人工智能似乎就进入了爆炸式增长的前夕。最近两年来，人工智能走出实验室、跨出科技圈，如股价、房价一样，越来越成为一个公众热议的话题。
奇点会很快到来吗
现在硅谷到处都有人在讲“奇点”（The Singularity），该理论认为，我们即将迎来机器时代：机器的智能程度远远超过人类，以至于人类既无法控制机器，也无法理解它们的想法。换句话说，未来可能会有机器比我们人类更加聪明，甚至聪明到我们都没有办法控制的地步。上述假设听起来比较有道理，而且很多人都同意，例如，物理学家斯蒂芬・霍金、世界首富比尔・盖茨、特斯拉和Space X的创始人埃隆・马斯克。
现在人们谈论的奇点，其实都是在四个假设上面建立起来的。第一个假设是，人工智能系统正在向前极大地飞跃；第二个假设是，这个飞跃比以往任何的飞跃都要更快；第三个假设是，我们不得不去应对这些超人工智能；第四个假设则是，机器能做一些我们做不了的事情。但是，在奇点假设过程当中可以发现很多漏洞，这些假设从某种角度来讲都是错的。所以，我并不相信奇点很快就会到来。
人工智能发展并没有想象中的好
首先，我并没有看到太多在人工智能领域取得长足进步的地方。虽然人工智能被媒体渲染得炙手可热，成为了街谈巷议的重要话题，但是事实上，机器人目前依然是非常愚蠢笨拙的机器，它能提供的服务还很有限，大多数被用于执行在人类看来是简单至极的人类活动。绝大多数的机器人都在流水线上工作（例如在汽车工厂进行简单的组装工作），在我们生活中能真正帮上忙的机器人还很罕见――带有计算机视觉的机器人非常罕见，带有语音识别的机器人也非常罕见。主要的机器人制造商，包括ABB（瑞士）、库卡（德国）和四大日本公司（发那科、安川、爱普生和川崎）的主营业务都是工业机器人，而且是智能水平不高的机器人。换句话说，今天几乎不可能在市面上买到自主机器人，让它在工厂或库房等严格可控的环境之外给人类提供切实的帮助。
Youtube上有人上传了一段关于由1.6万台计算机组成的神经网络如何开始认知猫咪的视频，媒体开始大惊小怪、过分关注，但这只不过是任何老鼠都能做的事情，而且老鼠不需要使用1.6万台计算机即可轻而易举地完成识别猫咪的任务。一个计算机神经网络（AlphaGo）打败了世界围棋冠军，媒体又开始了新一波甚嚣尘上的大惊小怪。要知道，人类大脑每小时大约消耗 20 瓦能量；而以AlphaGo 有1920 块CPU以及 280 块GPU的配置，每小时的耗能可以达到 440 千瓦的水平（这还不包括训练过程中消耗掉的能量）。相反，我更加惊叹于一个20瓦的人脑能够与440千瓦的计算机怪兽竞争。更为重要的是，我们这20瓦的低能耗大脑还能够做许多其他了不起的事情，而AlphaGo除了下围棋之外无一是处。如果一个人使用比你多 2万倍的资源，却仅仅做了一件事， 你到底该怎样定义这个人？
目前的机器仍然是非常愚蠢且有着很大局限性的，当我们希望机器能够为我们做点什么时，我们必须遵守严格的规则，否则机器根本不明白我们想要它们干什么。我们被无数的机器环绕，但是这些机器只有在我们像机器一样行动时才能正常运转。例如，买票时，你需要按照要求进行一步步操作；打电话时，你也需要准确地输入数字，并给出拨打指令。
在第一个假设里，其实很多人工智能的飞跃建立在摩尔定律的基础上，也就是说摩尔定律仍然是让我们看到人工智能现在有如此大进步的原因。而现阶段的人工智能虽然在不断向前发展，但摩尔定律的发展基本到了一个停滞的状态。
进步不是来源于人工智能本身
第二个假设提到，现在人工智能正在加速发展。但正如前面所讨论的，这一现象并没有真实发生。过去几十年里人类制造了汽车、电话、飞机等，而且家用电器领域也都有很大的飞跃，这些都极大地改变了世界。但是早在48年前，硅谷就已经造出可移动的机器人，可是在48年后的F在，又有多少家庭拥有机器人呢？
事实上，关于人工智能的大多数成功案例都是基于20年或者30年前发明的技术。这些进步不是来源于人工智能本身，而是由于更快、更便宜的计算机所带来的计算能力的提高。30年前，同样的人工智能技术不可能在彼时的计算上运行。现在它们能够成功地下围棋或者打扑克，但是这源于更快的计算机，而不是更“聪明”的计算机。
现在的人工智能基本上只是对神经网络的培训而已。如果拥有较大的案例数据库或者数据集，神经网络便可以被培训。如果没有基于某种任务的大量数据库，即便是最复杂的神经网络，也毫无用武之地。神经网络已经在某些领域取得了些许成功，但这也只是人类在这些领域创造了巨大数据集之后的事情。
对人工智能的终极检验准则就是常识。没有常识的人（例如主动去碰开水的人）会被认为是愚蠢的。机器就没有任何常识，这就是为什么最“聪明”的神经网络也不能做一些简单任务的原因。学习意味着能够把同样的知识运用到其他的任务上，从哲学上讲，神经网络并没有学到任何东西，机器人并不能学习到常识，这就需要人们重新找到一个逻辑通道，让机器人可以按常理做事情。比如当你说饿了的时候，它不会把你的猫给煮了。
更需要担心的是人类自身的智慧
第三个假设认为超人工智能即将到来，但我认为，其实超人工智能已经存在了。第四个假设则是，有机器能做一些我们做不了的事情。想想蝙蝠可以在黑暗中飞行、可以抓昆虫、可以倒立在墙上，你可以吗？机器当然能够做一些我们人类做不了事情，而且在很长时间之前，我们就已经这么做了，比如用手表计时。所以，没有必要担心超人工智能的到来。
我们的确需要人工智能，因为它能够解决许多问题。例如，健康护理已经成为现代社会最为关键的社会功能之一，而智能机器能够提升健康护理的质量。想象一下，一个机器能够快速扫描你做过的所有医疗影像，并基于最新的科学知识进行分析，进一步为你预防疾病。像日本这样的老龄化国家，没有足够的年轻人照顾老年人，因此人们需要这样的机器人。此外，人类还需要可以做危险工作的机器人。我不害怕人工智能，我怕它来得还不够快。
其实在我看来，人类的智慧才更需要我们担忧，我们总是在制定各种各样的规则、制度。如果人们不在道路上划线就没有办法做智能驾驶或自动驾驶，像这些规矩不会让人类更加聪明，只会让人类像机器一样运转。
优化设计的合成生物学时代
在合成生物学领域，确实出现了很多实质性的进步。21世纪不是奇点的世纪，而是“优化设计婴儿”的时代，我们能够像设计建筑物一样设计婴儿。21世纪将是“破坏性生殖技术”（Disruptive Reproductive Technologies，简称DRT）的时代。2016年，一种称作“体外配子”（In Vitro Gametogenesis，简称IVG）的新技术出现了，并且由日本九州大学的分子生物学教授林克彦（Katsuhiko Hayashi）成功在小白鼠身上进行了试验。她在实验室中用小白鼠的皮肤细胞成功地培育出了能够产生后代的雄性、雌性卵细胞，以及相应的许多胚胎。不久的未来，医生仅需要一名女性的几个细胞和男性的几个细胞就可以制造出许多合意的胚胎。然后，这些父母将被告知每一个胚胎的特征并挑选他们最喜欢的胚胎。想象一下，一个计算机程序能够让父母观察100个不同的胚胎：父母将能够看到每个胚胎在5岁、10岁、15岁、20岁、80岁时的模拟样子。父母可以模拟每个胚胎的一生，并决定他们要哪个胚胎。这一天已经不再遥远。2013年，一个名为Connor的“优化设计婴儿”出生了，他的父母在牛津大学Dagan Wells实验室内从七个胚胎中选择了他。
人工智能学习培训范文3
构建未来学校形态，营造智能校园环境
升级优化基础设施。福田教科院附小大力推行教育管理数字化，构建具有附小特色的“掌上附小”教学管理系统，建设了附小特色数字中心机房，实现评价系统云处理，学生学业成绩大数据综合平台分析，优化完善学校教学资源库，学科资源覆盖率达90%以上。基于5G技术，一方面完善校园安全管控信息化建设，提升校园实施视频监控水平；另一方面，以“5G+互动教学”推动教育教学模式创新，鼓励跨校区课程协同共享，“自动跟踪录播教室”“未来阅览室”等先进的信息化设施陆续启用。目前学校已实现教育管理数字化应用全覆盖。重构创新教学空间。重构后的福田教科院附小具有五种空间形式：一是“研学创中心”，是基于项目式学习、问题探究、满足高水平学习者（教师、学生）能力的学习研究创新的空间；二是“学科大观园”，以学科核心素养为基础，构建学科教学情景空间、全学科班级图书角，在真实空间中感受学科魅力；三是“学校文化长廊”，利用此空间打造智慧图书馆、校园历史博物馆，凝聚、展现附小校园文化；四是“创意盒子”，这是一个创新型的孵化器，在此空间师生可以参与各种科技类创新项目，实现“让创意可见，让思维有型”；五是“云上学院”，搭建自选式创新学习超市，组建项目化学习网络社区空间。
引领规划整体设计，打造前沿智慧课程
两年来，学校先后邀请了20多位教育教学、信息化水平前沿的专家为全校教师量身定制项目化及学科融合课程培训计划，积极引导各学科探索开发“信息化特色课程”“AI+”特色课程，充分利用学校信息化教学空间，根据教学大纲要求，开展智慧科技特色校本课程，并探索开发科技与五育融合课程。重塑年级组内各学科相对独立的形态，形成五育融合教研共同体，打通学科之间的壁垒。五育融合理念下的课程融合，是基于知识、经验、社会需求的融合。将其形成“学科+”的课程形态，即“学科+学科”“学科+生活”“学科+社会”“学科+活动”等课程形态。
AI赋能智慧教学，创设育人新生态
信息技术赋能学科教学。深圳教育以教育部信息化“双区”建设为有力抓手，以信息技术深化教育教学改革，不断探索新型教与学模式。信息技术赋能学科教学一直是刘锐娟倡导的教育教学方式。认知科学与智能技术的结合将使教与学变得多元化，并且可进行低成本、高效能的个性化定制，帮助学习者设计更有效的学习策略。2021年，福田教科院附小成功申报国家级课题《信息技术赋能学科教学与区域教研的实践研究》。同时，福田教科院附小以青年教师“青蓝杯”基本功大赛和骨干教师“红烛杯”教学展示为契机，通过公开课、录像课、微课录制等活动，激发更多教师利用信息技术手段，在学习空间、教学方式、学习内容和学习方式上实现教学模式的创新。学生方面，学校积极普及人工智能课程，探索人工智能教学的路径和策略，以期实现提升学生信息素养、普及全民智能教育、培养人工智能人才的目标，为促进中小学人工智能教育、推动教育教学改革和创新发展提供参考。智能体育守护生命本色。深圳市福田区是中国教育科学研究院的综合改革实验区，福田教科院附小是全区首批参与中国教科院的重点课题《中国学校体育智慧系统研究》的学校，学校多年来一直坚持致力于智慧体育探索研究，实施青少年健康体能促进与干预方案。2021年12月，刘锐娟亲自主持的中国教育科学研究院《中国青少年健康体能研究》课题项目子课题《“双减”背景下对智慧体育校园构建的研究》顺利开题。2022年1月，以学校为牵头单位的“智能体育学生数据分析与教学应用实践共同体”项目荣耀入选教育部“2021年度教育信息化教学应用实践共同体项目”。基于学校智能教学基础和理念，刘锐娟在体育科组率先尝试依托AI技术精准监测与评价学生的体能训练，利用运动数据采集装备+综合管理平台，通过学生佩戴的传感器设备，实时采集每位学生运动过程中的心率及运动负荷情况等数据，对潜在的运动风险进行实时的评估与预警，把学生的体质数据形成电子成长档案，为教师设计合理的体育课程提供参考，为学生的体质健康保驾护航。多样态教学促进学生个性化发展。一是在线教学求质量，创新课堂新生态。在常态化疫情防控和泛在学习普及的双重背景下，在线教学模式应运而生，从学生学习需求出发，搭建适合学生学习的平台，采用个性化的学习模式，提供全程化的学习支持服务，以提高学生学习效率。二是探索混合式教学模式，推进泛在化学习发展。项目化混合式研究团队结合学段特点、学校校情，以调查研究作为基础，以教师培训、课程实践、评价改革作为抓手，以项目化课程为载体，以混合式教学为手段，在校内进行探索实验。
多元评价，看见动态成长
人工智能学习培训范文4
根据会议安排，现做如下表态。
近两年来，****中学紧紧围绕**、市教育局创建“互联网+教育”示范区的目标要求开展工作，通过科研切入，电教开道，以“能用、管用、够用、常用”为标准，积极开展行动，扎实做好“互联网+教育”建设工作。
一、基本情况
我校2008年建成校园局域网，千兆到楼宇，百兆到桌面。300m光纤接入到学校,现有学生机房9个，学生机558台，生均比达到8：1。2014年后所有班级都陆续配置了86寸触控一体机，并实现了100m宽带进教室。学校建成ip广播和模拟广播各一套，录课室一间，名师大讲堂二间，人工智能活动室一间，数字模拟实验室三间，学校安防系统一套，并依托电子资源网点使用及**教育云平台的推广，建立了名师工作室，达到了教师空间、班级和学生空间100%的开通率。
二、明确目标任务
（一）实施网络学习空间应用、培训计划。推进教育云平台深入应用和优质教育资源建设，强化网络空间培训。内引外联，成立学校教育云应用培训团队，做好与**、**市培训团队的对接与合作。同时普及深化网络空间应用，为师生注册开通**教育云网络学习空间，建立人人皆学、处处能学、时时可学的泛在学习环境。
（二）促进“互联网+”创新素养教育深度融合。着力打造名师网络工作室、创新素养与教育精品示范课品牌效应，积极探索创新素养教育。建立青少年科学工作室，开展创新素养教育培训研讨活动。
（三）开展数字校园达标建设。积极开展“数字校园”建设试点，积极推动教师利用智能助手和情境化教学资源，开展教学探索，同时组织教师积极参加基于**教师网络研修平台的全员智能研修，促进现代信息技术在学校管理、教育教学、学生评价等方面的综合运用，促进信息技术“课堂用、经常用、普遍用”的新常态。
（四）实现党建工作智慧化。建强网上党建工作阵地，增强线上线下立德树人合力，用好网络思政平台。
三、强化工作保障
1.结对保障：推进与上海市市西中学《关于“互联网+教育”合作互助协议》的落实与实施，加强与**一中、**三中等市内外兄弟学校在“互联网+教育”建设方面的共建互助。
2.制度保障：制订各班设施使用登记制度、和教师“办公电脑使用制度责任书”“各班教室教学设备使用与管理责任”，并“互联网+教育”校本培训。
人工智能学习培训范文5
如果你愿意，吃的肉可以是用3D打印机做出来的。如果你敢，大脑里可以植入芯片，输入知识。这是科学家们对未来的设想。
百余年来，人类进入了科技爆炸的时代，而未来，科技又将怎样改变人类的生活？从现有的科技，我们可以一窥端倪。
智能化的世界：或将到来
电动汽车已经走进生活了。特斯拉、比亚迪、北汽福田的电动汽车开始行驶在大街小巷。随着充电桩建设得越来越多，一些大城市摇号多年也摇不到的人，或许不得不参与更容易获得车牌的电动车摇号。
然而，你能想到么，已经有人开始设想研制自动驾驶的汽车。到时，只要在驾驶界面输入终点的位置，汽车就可以把人直接带到目的地。和人类驾驶汽车不同的是，如果不堵车的话，自动驾驶汽车会一直以高速行驶，几乎快碰到障碍物时才急转弯，这需要乘车人具备良好的心理素质。
这种自动驾驶的汽车，基于人工智能认知系统，它能帮助分析海量内容，以作出迅速而正确的决策，并具备不断自学习的能力，有极为广泛的应用场景。甚至在很多需要创造的领域，比如厨艺，人工智能可以把食材等各种数据输入，然后通过机器把食材调配在一起，创造出新的菜谱。
机器人，也将是由人工智能来支持的，可以制作一些东西，具备学习能力，看人做过一次，便能模仿，自动编程，也就意味着机器人可以试错学习，甚至模仿都不需要，只要告诉它你要做什么，它可以自己尝试，也许会做错，但通过错误能学习，最终就会达到指令的要求。
驾驶方式可能会发生改变，动力来源同样可能发生巨变，未来的电动汽车，可以发展到不再像现在一样经常充电，安全无辐射的核电动汽车，可以终身不加油，汽车可以零排放。
电动汽车离不开电，未来的生活，电器将更加普及，小而安全的核电厂甚至可以在居民区附近建，电厂不再排出烟尘。为了挖掘煤矿而破坏的山地与平原，将逐渐恢复生机，天空的雾霾将逐渐消失，蓝天白云常在。
未来的医疗：植入大脑与基因治愈
残疾人配义肢已经不稀奇，目前，美国的科学家在研究脑机接口技术，在大脑与假肢等外部设备之间建立一条直接传输大脑指令的通道，目的是让人脑和计算机更紧密地联合协作，在神经通路损坏的情况下，利用计算机解读脑部信号，进而控制外部设备。是升级版的义肢。义肢手臂已经发展到可以帮助他们系鞋带、倒酒、打鸡蛋、写字。
更进一步的研究，是科学家曾通过在鼠类上植入脑机接口研究大脑神经回路。希望将来可以对人类的大脑植入芯片后，帮助控制情绪，治疗多种精神疾病，降低因精神疾病造成的自杀事件。这些都很先进，而在未来，人类的大脑甚至都可以是部分植入的。
科学家们设想，到2025年，你只需花7000元人民币就能买到一台运算速度相当于人脑的可植入设备。
未来，人造器官将满足器官移植的需求。事实上，在现有技术条件下，人们已经可以利用干细胞分化出一些简单组织，比如软骨、血管和皮肤等。美国科学家研究认为人类大脑至少可以存活200年。但身体内部零件的老化、衰亡，让大脑难以长命200岁，这种境况，将因人造器官的配合发生转变。美国生物学家、诺贝尔奖获得者吉尔伯特认为，在50年内，人类将能培育出人体的所有器官。每个人都可以在他们需要的时候，以低廉的价格更换一个心、肝、肺或肾，而不再需要苦等捐献者。
未来的人们去医院，或许不再需要做多项检查才能确定病症，因为每个人随身携带的健康传感器将收集、分析人们的各种健康数据，例如步行速度、体温、心律、出汗量、体味等等，把个体生命所有的活动搜集起来，并分析出什么样的指数是正常指数，一旦发现指数异常，就会提醒去看医生。见到医生后，只要拿出你的生命指数监测数据，医生便可根据结论不断调整药物配方，实现个性化的、量身定做的医疗。类似于中医不断更换汤剂，但解决了中医高明医师少的难点。
基因对于个人健康很重要，人们通过分析藏在DNA里的信息，可以知道是哪些因素导致你生病，导致你生哪种病。知道这一点，一些人会想“我的基因有致病因素，能不能更改一下”。科学家已经在尝试，并且有成功的案例。在未来，可能有一种基因医院，专门治未病，也就是表面看起来健康的未生病的人，但他的基因可能出了问题，危险在萌芽阶段便被消灭了。
未来的酷生活：到太空去旅游
网络上曾经有个“段子”，一个人被判刑20年后出狱，拿到以前的BP机，结果发现这东西现在已经不再应用了，他有些无法适应现代的生活。同样地，如果让一个现代人“穿越”去20年后的时空生活，他可能同样不适应，因为房子可能是3D打印的，而电脑，可能已经不再应用了。开门，可能不用钥匙了。
3D打印机，已经可以把建筑废料粉末打印成建材。未来的房子，可能是3D打印机打印出来后安装的。这已经不难让人相信。理论上，现代人在技术上通过采用3D打印高分子材料，40分钟左右即可自动完成房屋建造。每一部分都是可拆卸、可更换的。整个房子可以拆下托运再组装，搬家就像拆卸积木一样便捷。
开门不用钥匙，说的还不是电子门卡，而是“生物识别”开门，一部电脑、一个摄像头，通过计算机“刷脸”就可以实现门禁解锁、身份证比对识别等功能。这个项目的发明人是清华大学的几位“技术控”。他们相信，虽然现在“刷脸”还只是用在安防、门禁领域，但在验证身份以及支付领域的应用会很快实现。凭着一张脸，走遍全世界，听起来似乎很省事。
与刷脸类似，语音识别的技术，只需要说几句话就可以认证身份。生物识别技术可以用硬件设备扫描虹膜。当然，指纹扫描也可以提供新的认证渠道，现在，就有商家开发了指纹门锁，指纹锁屏技术。
未来的电脑，可能不需要你用手拎着，也不用装在口袋里，更可能的是装在眼镜盒里。头戴显示器、全息眼镜，将会带来显示器和用户界面的新时代。手机、电脑和电视的屏幕可能消失并被眼镜所取代。这种眼镜和当今穿着入时的时尚达人所佩戴的一样有型有款。他们将改变人类的生活。
“未来镜子”，将解决很多女士出行前的择衣苦恼。它与普通镜子没有多大区别，但你可触摸镜子的“显示屏”部分，然后输入自己的性别、年龄，季节、要出席的场合，镜子便会为你搭配服装。
“未来手机”，可以代替家用电器的遥控器，点击手机里的软件，可以开空调，可以开热水器。不必再为找不到家里众多的遥控器而发愁。
月嫂、厨师，在未来的生活模式里，他们有被机器人取代的可能。人工智能将加速飞跃，智能设备可以进行与所有人的对话，并可以查阅电子邮件和扫描你的生理数据。电脑甚至可以在创意工作方面取代人类，可以作曲，可以写小说，可以编剧，可以绘画。或许，未来的拍卖会上一幅创下天价的作品，作者可能是个机器人。
未来开出租车，不必在街上拦，也不必像现在一样拿起手机点击软件。西班牙最近研发出一个智能按钮设备，按一下，按钮就会打印出一个订单，运输公司随后就会派车过来。
上述的生活，够酷了吧？还有更酷的，未来的旅游，环游世界可能都不是多风光的事情，太空旅游或许步入平民化时代。星际与穿越不再只是影视的热门题材，现在就有商家谋划，让乘客可以搭乘航天舱，在距离地球30公里的太空边缘遨游、俯瞰地球。只要体质过关，不需要经历过多培训，也无需穿航天服，只要坐在舒适的太空舱中，就能欣赏到太空和地球的美景。电影里人们在星际间穿梭，将来有机会成为现实。
石墨烯：未来的电气化如此美妙
手机充电一个小时才能充满，现代人可能习以为常，但在未来，随着石墨烯生产技术的提高和应用的普及，这样的手机将没有市场。因为未来的人们会觉得这样的充电速度简直太慢了。
2004年，英国曼彻斯特大学物理学家安德烈・海姆和康斯坦丁・诺沃肖洛夫，成功地从石墨中分离出石墨烯，仅仅6年之后，两人便因此共同获得了2010年诺贝尔物理学奖。如今，中国已经开始建设生产石墨烯的大型生产线。
石墨烯，从石墨中提取，是目前世界上已知强度最高的材料，比钻石还坚硬。食品保鲜膜厚度的石墨烯，便可承载2吨重的汽车。而且石墨烯不透水、不透气，抵御强酸、强碱。
石墨烯做的手机电池和汽车电池，可以在几分钟内充满，比常规电池快100倍～1000倍，更有小小的体积，可以轻易整合到其他配件当中。
石墨烯制造的调制器，只有头发丝四百分之一粗细，但这小小的东西传输速度比铜导线快约千倍，更可以使得上网速度提高万倍，让电脑在一秒钟内下载一部高清电影。高速、对热不敏感、廉价和小尺寸的调制器，将解决夏季电脑时常高温宕机的问题。
有些变革：人类或无法接受
科技可以带来美好的未来，但人类显然不能全盘接受科技带来的一切可能。
比如，科技可以在人脑中植入芯片，在人脑中直接显示资讯，可这样的生活，真的好么？
比如，实验室中可以培养出3D打印出来的肉、蛋、奶，但这样的食品真的会有自然界亿万年自然选择留下的天然食品好么？很多人会对此表示反感。
比如，自动驾驶汽车，人类真的会接受？一些人表示自己更愿意把方向盘掌握在自己的手里。
人工智能学习培训范文6
解释脑认知之谜
从目前人们最关心的各个学科交叉点谈，我认为可从两个方面来解释脑认知之谜，一是脑认知的神经学方法，这个现在非常火，比如奥巴马的脑计划，东盟、日本以及中国的脑计划，还有李彦宏的中国大脑计划等；二是脑认知能不能从生理或者身体上找到原因。IT人士有一个正常的本能――遗忘、排斥和拒绝接受，这是人脑的本能。当一个人对一个事情认识了，对另外一个事情的认知度就不够了。讲到生理和身体学，人的意识、性格和思维，能不能在人脑中找到定义，用什么样的尺度去刻划特定记忆，这就变成了一个基本问题，就是脑认知的形式化。
脑认知有多大尺度？北京大学院长曾提到过脑组织机构图，我说过无人驾驶脑可以画一个功能机构图，他说一个脑认知图花一百年时间也画不出来，到底该分多少块去画？18世纪最早的颅相学把颅骨中的26个骨和认知建立一一对应关系，后来被认知为伪科学。
大脑神经区域与认知行为相关性研究，起源于癫痫病人脑手术，不同区域不同频率的脑电波涌现为整个大脑服从同一振荡，病人表现为抽搐。这是认知神经学的起点。当今有人通过FMRI观察，将人脑分为116和252个功能区加以研究。人脑大约2千克，其中有一小半在小脑内，以不同拓扑形态分布在不同区域，每个神经元平均和7千多个神经元一起构建成人脑中最复杂的图。我们这个图有一个毛病，不同的颜色代表不同的神经组，这是对的，它起码画着红颜色、白颜色、蓝颜色，但是它的拓扑结构没有多样性。这个多样性指的是人脑有的地方是不同的网，是不同的拓扑形态。世界上没有微观组织完全相同的两个人脑，生来就可以控制你的功能核磁共振图。
脑认知是对感知和记忆的编码表达以及对感知的理解和想象，它和脑成长史相关。大家说看到一个人和认出一个人，可能代表不同的脑神经功能回路，大脑中很多部位可能都参与了对绒毛影响性格的信息处理，成人脑中有记忆功能的大脑皮层大约有22平方厘米。世界上专门有人研究爱因斯坦脑，那么脑子大就聪明吗？不一定。
研究脑认知形式化的方法
神经生物学家试图用精神病患者细胞在培养皿中种出一个大脑皮层，器官在培养皿中被诱导成为能够长成任何细胞的多能干细胞，又进而通过干细胞诱导技术使其成为脑细胞，同时造出神经元和胶质细胞，这个方法极具挑战性，当时生物神经回路和大规模神经网络成为脑认知神经学研究的热点，所以我认为研究脑认知形式化的第一个方法就是认知神经学。学科在什么尺度上形式化才是至关重要的。尺度越细，结构越复杂，形式化越难。例如生命科学在胰岛素和消化酶的水平上用数百万细胞来研究胰岛素的运作过程，其难度远远小于研究单一胰岛素细胞尺度的运作过程。这个世界宏观更宏观，微观更微观，尺度可以说相当大，怎么把这个尺度画出来？我自己画了一个台阶，底下是基因，比基因大一点的是分子大图，有神经网络、脑区域图、认知行为、基因等，从微观、介观或者宏观程度上研究神经元。
研究脑认知形式化的第二个方法是脑认知物理学方法。人的想法和智慧导带从何而来？是天生就有还是后来的学习积累？我们经常把人脑比成一个小块，为什么不基于物理学的研究方法研究脑认知？因为我们把它叫做大众的物理学，人脑中的物理学。几乎都是是从物理学而来？电子学会、计算机学会以及后来产生的人工智能学会，归根到底还是物理世界。举一个典型的案例，1920年在印度米德纳波效果城附近人们在狼窝里发现两个女孩，大的约七八岁，小的约两岁，分别被取名Kamala和Aamala，送到孤儿院抚养，小的第二年就死了，大的两年后才会直立，也只活到16岁，4年学会6个单词，智力相当于三四岁的孩子。所以我建议年轻的父母们回家一定要做儿童脑成长示例，比如狼孩在狼群里长大，无法具有人的心理，错过了大脑学习语言和文字的最佳生长发育期。因此我们研究人脑成长和认知的群居性和社会性，研究人脑社会学，目前只研究了一半。
脑认知的社会属性
脑认知是生物属性、社会属性以及先天属性、后天属性相互结合而产生的整合行认知过程。研究生物脑叫形式化，脑认知的形式化可以先关注脑认知的社会属性，那么人脑是如何反应客观物理世界的？人脑是如何从外部环境中获得知识和技能的？人脑又是如何根据已知解决未知的？人脑的想象力如何形成创新？我们想办法把脑认知形式化，脑认知物理学习法是以物理学为基础的神经成像技术，如核磁共振、扫描、电位变化、信号分析等使得人类不再需要开颅就能认识大脑。讲到语言概念、语义或行为级，我是把物理学也画了一张图，那就是信号级别、符号级别、语义级别、行为级别。FMIR这个设备叫做宏观设备，或者叫微观设备，或者我们所理解的语义编码就是符号级别。
我有一本书叫《不确定性人工智能》，解决的就是数据和语义之间的能力。我们希望用定型概念和定量数据之间的等量关系，发现云模型、云推理、云数据、云变化等。脑认知的物理学方法是将客观世界的认知延伸到主观世界，将物理学中的场引入到认知空间，填补数据模型和认知模型之间的鸿沟，用数据场描述个体、神经元或者智能体之间的相互作用。
大脑成像技术、人脑数据搜集、知识传播与培训，这三块是奥巴马讲的。认知神经学和认知物理学的研究方法有不同的侧重点。脑认知的主要外在表现是听、说、看。因此我们要研究语言认知、图像认知。当然语言也是一种特殊的图像。说到脑认知的内涵有三个，第一是记忆力，第二是计算认知，第三是交互认知。我把记忆放在认知之前，这是我主要表达的观点，我认为计算固然重要，记忆更重要。脑认知的本质是统计对于世界的认知不是一次完成，需要多次反复，在不停的感知、认知行动过程中形成不确定性。因此动态演化过程从时间上看是积分，就变成记忆。核心是记忆认知，记忆是脑认知的核心，是人类智能的显著表现，记忆力强、记忆力大是认知。图灵科学家说脑认知的核心是记忆认知。
