现在，我们的老师比以往任何时候都更需要帮助。在一场史无前例的危机中，所有指令都必须在几周内转移到网上，每个人都在为21世纪的教学寻找新的主题。这就是人工智能和教育——人工智能不会解决教育问题，但它可以提供帮助。除了视频聊天、在线测验和远程，讨论的主题之一是人工智能。事实上，是时候仔细看看人工智能如何帮助当今的教师了。然而，问题是很少有人了解人工智能。你了解人工智能吗？我并不是说很少有人了解驱动AI的计算机语言和算法，尽管对很多人来说确实如此。很少有人从宏观上理解“人工智能”对人类的意义。不理解像人工智能这样对未来至关重要的东西会产生后果。所有业务部门、投资、技术、媒体都会感受到这些影响，并且当这些部门在炒作周期中汇聚或变得不为人知时，将首先感受到这些影响。我们认为人工智能是一个坚实的东西。我们倾向于将人工智能视为像混凝土建筑一样坚固的东西。我们认为事物要么是人工智能，要么不是人工智能。但历史证明事实并非如此。根据我们在任何一天所处的位置，人工智能是一个不断发展的目标。刚刚度过首次登月50周年纪念日，记住世界上一些最伟大的科学家曾在太空努力工作是很有帮助的。我们认为，执行引导火箭所需的繁重的三角函数和微积分的机器必须是“人工智能”。一般来说，我们认为：“这个数学很难，你必须非常聪明才能做到这一点，”所以我们推测做这项工作的机器是智能的、会思考的机器。一旦计算机比人类更快更好地进行数学计算，我们就不再将它们视为人工智能。人们认为所有计算机所做的就是对数字进行高级操作。在70年代和80年代，许多聪明人认为计算机无法掌握国际象棋的战略思维和创造性思维。我们曾经认为下棋是最终的明智之举。能看懂国际象棋的计算机一定是智能的。在1990年代，计算机开始定期击败地球上最好的国际象棋大师。我们接受智力赢不了棋局的事实。计算机之所以主宰国际象棋，是因为它们可以比任何人更快地循环更多的潜在棋步。突然之间，能下棋取胜的机器是一种特殊的算法，而不是人工智能。同样，在Siri、Alexa和谷歌将语音识别技术引入我们的手机和家庭之前，人类语音的复杂性可能超出了机器的能力范围。有人会说“Alexa，点披萨”然后披萨送到你家的想法必须由能够理解和服从的人工智能计算机提供支持。但是现在我们看到，语音识别只是将声波转换为文本，然后使用一些简单的规则来处理文本，并不会在此过程中任何地方“思考”。当我们接受它时，我们将其打折并再次移动AI目标。将AI理解为流动的关键是AI不是一个坚实的起点。今天，一切看起来都大不相同了。一旦我们理解了这个“对象”及其作用，一旦我们接受并理解了它，我们就不会再将它视为人工智能，而会朝着智能机器的下一个目标迈进。如果历史教给我们任何东西，我们可能永远不会到达我们说“好吧，这就是人工智能”的地步。除非我们拥有模仿或超越人类智能和推理的机器，否则我们将无法识别什么是人工智能。我们将这种深度和广度称为“通用人工智能”。虽然这几乎肯定会发生——但还有很长的路要走。这并不意味着我们不会为复杂问题开发令人信服的解决方案。来自复杂问题的创新产品通常会改善我们的生活。我们将有很多，现在可能正在加速。我在教育领域工作的人工智能领域提供了很好的例子。人工智能软件。我们目前正在开发可以对答案进行分类并帮助教师快速、大量地给书面课程打分的软件。我们不断改进教学、学习和课程工作。人工智能作为一种工具很有用，尤其是当你无法亲自与学生见面时。其他公司也开发了可以回答特定主题问题的计算机导师。这些计算机还可以建议最有用的学习资源。当学生不在物理教室时，回答问题非常有帮助。他们不能举手或询问同学是否没有坐在特定的空间内。人工智能产品。人工智能产品本质上填补了人类在教学中的一些活动。然而，它们做的是人类可以做的事情，所以我们认为它们是人工的或由AI驱动的。但就像他们的国际象棋对手一样，启用人工智能的导师和自动评分者实际上并不像人类一样思考。人工智能导师。这些人工智能导师梳理数据，寻找模式和相似之处，并据此采取行动。总有一天，我们最终会将这些支持AI的工具视为普遍接受的技术活动。我们将开始以我们思考国际象棋AI的方式来考虑对AI进行评分，这是一种可以帮助我们做得更好或更有效率的工具。AI是一种工具知道AI是一种工具会让我们对AI产生另一种痴迷。这是一种工具，而不是决策者。“智能”计算机可以比人类更快、更准确地计算和跟踪其路径。然而，人工智能无法决定我们是否应该去月球。同样，在教育领域，人工智能不会取代教师，因为它们能够联系、激励和引导学生成为更好的人。相反，人工智能将使许多任务变得更容易、更快，就像50年前它对NASA飞行工程师所做的那样。AI就在这里关键是，AI不是我们一直在等待的东西，因为它已经在这里并且永远在下一个角落。对于我们发现复杂或困难的事情，我们可以而且应该期待捷径和解决方案。但这是技术，不是人工智能。我们得到技术。技术就是我们所看到的、我们所体验到的——我们可以制造和投资的东西。如果我们愿意，我们可以称之为人工智能。我们可能很长一段时间都不会这样称呼它。
