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人工智能教学方法与手段有哪些

老师不应被人工智能左右

“人工智能在采用多种模式增强学生的互动性方面效果明显。”来自英国伦敦大学学院的穆特卢·丘库罗瓦（Mutlu Cukurova)认为，和传统模式相比，人工智能能够很快判断出学生对课堂的反应是积极还是消极的。

老师应更重视核心素养

在智能化教学的试点中，学生家庭作业的平均时间已经大约减少了50分钟，错题的解决率从原来的45%提高到了80%，也就是说，做作业时间减少了，但知识掌握的效率却提高了，学生们腾出来的时间和精力，正好去发展自己的特长。

人工智能分几种研发思路

1.逆转算法。在图像识别中，当计算机识别它所学习过的模式时，需要对机器进行编程运算，以生成或修改图片。以《创世纪》一图为例，它运用了谷歌Deep Dream技术进行图片修改，人工智能参与其中，调整了图像中一只狗的位置。由此，我们可以了解到对于人工智能来说，狗的形象是什么样的。首先，它主要识别头部（这是狗的主要特征）；其次，电脑的识别方式是将其定位到亚当（图像左侧）和上帝（图像右侧）的中间。总结一下就是，Deep Dream技术被运用于一幅描绘亚当诞生的图像，人工智能被要求寻找狗并修改它的位置。

2.识别它所使用的数据。如此一来，人工智能接收指令，记录学习摘要，并根据提示重点“复习”它此前使用过的文本。麻省理工学院台达电子教授Regina Barzilay首先研发出这种理解方法，人类可以借此研究那些擅长在数据中寻找模式、并作出相应预测的人工智能系统。Carlos Guestrin是华盛顿大学的机器学习教授，他开发了一种类似的系统，该系统能够选取数据并对自己的选择作出简单解释。

3.监控单个神经元。Uber人工智能研究室的机器学习研究员Jason Yosinski发明了这种方法，使用探测器来检测哪一幅图像可以刺激神经元。这让我们可以通过推理发现人工智能最需要的是什么。然而，这些方法在很大程度上是无效的。正如Guestrin所说：“我们的终极梦想是让人工智能与人类对话，并向人类解释它的行为，而这一梦想尚未完全实现。想要拥有真正的可解读式的人工智能，还有很长的路要走。”

人工智能发展中主流方法的优劣

符号主义人工智能（Symbolic AI）为核心的逻辑推理

数据驱动（data-driven）为核心的机器学习

探索与利用（exploration and exploitation）为核心的强化学习

人工智能主流三种方法区别

学习模式 优势 不足

用规则教 与人类逻辑推理相似，解释性强 难以构建完备的知识规则库

用数据学 直接从数据中学 以深度学习为例：依赖于数据，解释性不强

用问题引导 从经验中进行能力的持续学习 非穷举式搜索而需更好策略

从数据到知识与能力，能力增强是最终目标

值得关注的是三种学习方法的综合利用！

人工智能的两种主要形式是哪两个

人工智能技术的研究目前集中在两个方面：

一是基于人工智能的旁路分析技术，它将人工智能技术作为一种分析工具，研究如何利用人工智能算法提升传统旁路分析技术的效率。

二是人工智能的物理实现安全，它将实现在嵌入式设备上的人工智能算法作为旁路分析的对象，利用旁路分析方法恢复出算法的敏感参数或是用户信息。

到此，大家对人工智能方式的解答时否满意，希望人工智能方式的4解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。