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人工智能在教育行业的应用
2021-02-21 09:50:00
自有人类社会以来,就有社会分工。每一个人走入社会,都会有自己的角色和分工。将编程与文盲放在一起说事儿,有悖社会发展规律,是夸大其词的推销“噱头”。格物斯坦表示:如果你是产品经理,那你对于数学知识可能已经没那么熟练了,并且你的编程能力也缺乏,不过因为做过互联网相关的工作,因此有些经验,所以需要花费比其他同学更多的努力,不管是在代码练习上。
还是算法理解,证明推导上,建议首先不必事无巨细,而是更宏观一点的掌握住重点的机器学习,深度学习原理,然后慢慢在练习代码过程中提高编程能力以及加深算法的理解。成为一个具备算法工程师水平的人工智能产品经理,这也是企业中急需的人才!
曾几何时,奥数也是判定一个孩子是否有文化、是否优秀的标准。但是,当奥数在社会中不再被称作“奥林匹克数学”,而被称为“深奥的数学”的时候,便从中小学生的应试课程超市中悄然“下架”。如果本是用以培养兴趣、激发想象力的机器人编程继续被如此扭曲和神化,这门课程不仅不会长久,反而会物极必反。有知识、有文化就不会是文盲,几千年来一直如此,与懂不懂机器人编程没有半毛钱关系。不学历史就不懂我的国,这是真理,历史老师却从不会挂在嘴边。
你的人工智能系统需要通过与人或者其他系统的互动中学习,反馈循环学习机制能够让你的软件自我矫正和学习,甚至对产品和未来规划提供有价值信息。产品功能方面可以宽进窄出,一开始提供较多功能,然后通过反馈机制消减、聚焦、优化到特定功能和问题的解决上。
首先,具体性的技术不具备通用性。不同于艺术、数学或语文这种通用的基础学科,这种技术的发展前后关联性极小,并且难以运用到其他领域。比如,在笔者上小学的90年代,学校强制我们学习珠算技术。而如今,珠算已经被彻底淘汰,笔者也并未觉得童年的珠算学习给我带来任何的可观收益,它与现代计算技术或其他任何学科都毫无关联性。与之对比,任何学科的发展都离不开基础学科,比如,学好数学显然有利于未来学习任何理工类知识。
其次,技术都具有迭代性,孩子现在学习的技术,等到其成年后可能会被彻底淘汰,将变得毫无意义。上文的算盘就是一个例子。而不幸的是,编程又恰好是迭代性最高的技术没有之一。30年前,学习编程要用打孔卡,如今已经进了博物馆;20年前,学习编程要从背诵dos命令、手动编译开始;10年前,学校里教的入门编程语言还是visual basic,是一门古老的事件驱动编程语言。今天,主流的编程语言是以Java为代表的面向对象编程语言,与之前的打孔卡毫无任何关系,并且极有可能被Python等具有函数编程特性的新型语言取代。甚至,在AI时代,编程有可能会和珠算一样被彻底淘汰,具体见下文。
综上所述,少儿学习机器人编程,其乐无穷,可学该学。培养一种兴趣,激发一种思维方式,何乐不为?但是当家长们把孩子送入课堂的时候,切不可让孩子带着压力、怀揣使命、顶着任务去面对如此妙趣横生的一门课程。因为对于绝大多数孩子来说,编程与他们的事业、人生不会有太大关系。
责任编辑:YYX
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