2018年7月18日，由互联网教育智能技术及应用国家工程实验室、中国教育与社会发展研究院和北京师范大学智慧学习研究院联合举办的“人工智能与教育学术沙龙”在京举行，图灵奖获得者、美国康奈尔大学教授、中国科学院外籍院士约翰·霍普克罗夫特（John E·Hopcroft）作了题为《人工智能与深度学习》的主旨报告。来自清华大学、北京理工大学、首都师范大学、北京师范大学等高校的师生和相关企业代表参加了活动。
机器学习是人工智能领域的一个研究方向，霍普克罗夫特教授介绍了机器学习在人工智能中的应用原理、意义和实践，并就人工智能对教育的影响做了深入解析。
“智能时代”真的要来临了？
或许还需要40年才能取得突破
霍普克罗夫特教授回顾了人工智能的发展历程并指出，信息革命将从根本上改变我们的社会，如同农业革命和工业革命一样，它会给我们的生活带来重大影响，它会减少人力的投入并创造更多的产品和服务。未来假设只有25%的人需要工作，如何鼓励其他人参与到更有价值的活动中去就变成了一个重要的议题。当前的人工智能主要是基于一定规模的大数据量支持下的模式识别，而真正的智能或许还需要40年的时间才能真正取得突破。
深度学习是机器学习的一个分支，是“更深层次”的机器学习。研究人员正试图建立起一个神经元网络架构，这是一种类似于大脑神经元的模型，但这只是一种简单模型，因为人脑的结构非常复杂，无法完全复制。深度学习研究想让机器模仿人脑的机制来解释数据，“Deep”指的是在这个模式下有多少层的网络联系。
研究人员发现，单一层次可以做一些类似于计算、算法等较为基础的事情；当模型里的层次不断加深时，计算的效果也越来越好。人类大脑学习时有数以千计的层次，如今还无法解释为什么更多的层次会使学习效果变好，但是研究显示的结果是这样的。
人工智能如何助力教育？
教育问题的核心点是“爱与关怀”
在国际教育技术领域有一个著名的“乔布斯之问”，为什么计算机改变了几乎所有领域，却唯独对学校教育的影响小得令人吃惊？霍普克罗夫特教授认为教育是一件非常复杂的事，一些研究人员提出“用人工智能取代教师”，但这也许会失掉教育中最重要的因素。在谈到人工智能等新技术与教育的关系时，他介绍了一项美国的教育社会实验。该实验经过长达20年的追踪研究发现，真正帮助学生获得成功的关键因素不是教材和知识本身，而是老师的关怀。他指出，教育问题的核心点是“爱与关怀”，一切技术都是辅助手段，只是为教育提供更完善、更优化的渠道和方式。
霍普克罗夫特教授建议在大学中推动并鼓励研究人员做人工智能方面的研究。首先要让青年学者意识到研究是一件非常有意思的事。这是因为人工智能的基础科学研究非常重要，它不同于实践研究，基础科学研究的动力主要来自于研究者对于某一研究领域和问题的好奇心，如果仅靠传统的项目经费和论文数目的驱使，往往难以催生出更高效的结果。其次，研究机构尤其是基层研究单元要转变研究观念。在很多大学，基层研究单元是研究机构的基础，他们会承担更多基础性的研究工作。应让研究人员觉得他们在为自己感兴趣的课题而努力工作，而非仅仅为了完成项目。也许不是所有的研究都有很高的价值，但是我们正在培养下一代研究人员，他们中的一些人将会带来根本性的改变。过去20年，中国的人工智能研究在数量和竞争力上已经取得了很大提升，下一步重点要提高研究的质量。
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