人工智能的发展前景如何？

现在的中国不仅是军事强国，而且不断的在向科技强国靠近，随着人工智能热潮的到来，我国已经在这方面取得了很大的进步，同时还有很大的空间可以发挥，所以，相信在以后的的日子里，人工智能在我国的发展前景还是很乐观的。

在刘庆峰写给科大讯飞的一封信中就明确的写到人工智能AI在中国以后的发展前景，其中提到了未来二十年之后科大讯飞的三大发展趋势，说明了人工智能将在未来十年之内就能够很大的改变人类生活的方方面面，小到日常生活，大到我们国家科技方面，无处不存在着人工智能的影子。

前一段时间，5G技术的问世也将能够助推我国人工智能技术的发展，将其再次推向一个高潮，在未来的时间内，相信语音交流方式成为我们日常生活中的最主要的方式，这将不仅能够推动我国产业链的发展，而且在人们日常的生活工作中，更加快了人们的工作效率，提高了人们的生活水平质量，让我们的生活中处处都能够体现出科技化，智能化，给我们的生活提供更多的便利条件。

除此之外，人工智能技术将会更多的运用到农业和工业方面，不能说这些高科技只是使用到一些高端的领域，我们还可以让他更加的亲民化，更多的走向老百姓的生活当中，推动农业更进一步的发展，给他们在种田的时候提供更多的便利。相信我们的祖国将会越来越强大，人工智能定技术更加的成熟。

未来学校到底长啥样？宝山将为您提供这样一份“前瞻性”答案
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2021-9-22 18:32 · 上观新闻官方账号
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未来学校到底长啥样？
宝山将为您提供
这样一份“前瞻性”答案。
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新学年伊始，伴随着《上海市教育发展“十四五”规划》发布，面向未来的教育改革如火如荼，宝山区联合华东师范大学、上海师范大学等高校和高科技企业，共同打造未来学校的华东模式，探索虚实融合、数据驱动、开放共享、家校互融的未来学校新样态。
宝山区是教育部公布的上海首个人工智能助推教师队伍建设实验区，也是上海市首批教育数字化转型实验区。宝山教育数字化转型将全方位赋能学校的样态革命和范式重塑，构建更高质量、更加公平的教育服务体系，促进育人方式的深刻变革。
风起云涌的未来学校改造运动
宝山在行动
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学校变革步入计算教育学时代
教育科学发展经历了三个阶段，一是基于学说、凭感觉的经验教育学阶段，二是基于脑科学、心理学实验等科学的实验教育学阶段，三是基于专家知识、大数据和机器学习的计算教育学阶段。教育正在走向计算教育学时代，走向精准、走向科学、走向个性、走向效能。
人类文明进程中学校形态变迁
在现有中国名校中，一方面，有传统名校，层层加码标准化应试教学，高升学率受到考生、家长追捧，吸引全国范围学校效仿；另一方面，有改良型的实验学校，但由于未能从根本突破传统学校理念、形态、评价制度的藩篱，没有引领中国教育实现“从育分到育人”的根本转变。
教育“旧”形态已经不能满足当前社会和时代发展需求，社会“新”生态正强烈呼吁重新定义学校。
学校变革迎来了继3000年前学校诞生、300年前班级授课制确立之后的第三次大变革，即从工厂式、标准化走向虚实融合、数据驱动、泛在智能，实现计算教育学时代的精准、科学、个性、高效。
近年来
未来学校改造运动风起云涌
国内外掀起学校改造运动，正在不断创造新型学校，从美国的AltShool、斯坦福虚拟高中、密涅瓦大学、可汗实验学校、野趣学校、达芬奇学校到芬兰的FINNABLE、欧盟的未来教室实验室、日本的超级高中计划再到中国的云谷学校等，都在探索学校的样态改造。
上海作为国家教育综合改革试验区，应撑起未来学校探索的一面旗帜。借数字化转型之机遇，集成创新，带动区域教育优质均衡发展，加速实现上海教育现代化。
宝山是上海的北大门，有百年教育，还有百年开埠、百年工业、百年市政、百年军事的“五个百年”文化，传承着教育革新的历史传统。在宝山百年教育史中，涌现了一大批教育家，从陶行知到舒新城，从袁希涛到陈鹤琴等，创造了中国近代以来少有的教育奇迹。从近现代工业发祥地到上海科创中心主阵地，今天的宝山正呼唤新型学校教育，提升城市软实力。
2021年9月2日，市教委主要领导带队赴宝山区教育局调研，听取了宝山教育数字化转型和未来学校试点工作情况汇报。当天，宝山区教育局与华东师范大学智能教育研究院、上海师范大学基础教育发展研究院共同签署了战略协议，将在政产学研用、人才培养、场景探索等方面深度合作，联合共建上海宝山未来学校。
面向未来，给学校以确定的品格
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宝山未来学校的核心理念缩写为IMNIVA，形象的称呼为：易妈“利”娃。
宝山未来学校核心价值
注重创新。学校样态的创新是为了更好培养学生的创新素养，通过构建新的学习空间、新的认知场景、新的交互图景、新的心理氛围和新的评价，为创新人才的培养提供良好的土壤。
传递智慧。学校不仅仅是让学生获得知识，更注重的是获取知识的方法，传递知识更传承智慧。通过优化学习方式和实践路径，让高效的学习资源和智慧分享无处不在、随时发生，既有心灵陪伴的温度，又有渗透育人哲学的速度。
回归野性。学校注重与学生的天性合作，呵护好奇心，尊重好玩心，善用好胜心，让学生全面而有个性地发展，培育具有野性的人，让学生更有有归属感、幸福感、获得感。
开拓视野。学校注重培养学生更好适应不确定的未来，培养面向未来、具有国际视野的卓越人才，使学生具备应对复杂未来社会的关键能力、必备品格和正确价值观。打开校园“围墙”，增强国内外学生跨文化交流。
善用技术。用先进技术读懂教与学，催生教育流程再造和范式重构。用数据、算法以及嵌入先进技术的教育装备，带动传统教室里黑板、讲台、课桌椅等各种要素改变，构建基于互联网的个性化教育新模式；从用经验说话转向用数据说话，增强对教学行为进行分析、诊断和干预的洞察力，用技术加快概念建构、丰富教育资源、增强刺激、增进反馈，让师生具备计算思维和关键技术能力。
最终实现“知人善教、求真向善、有教无类、护长容短”的办学目标。
“未来学校”长什么样？宝山描绘了图景
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宝山未来学校究竟有何不同？这是一所打破校园围墙、突破学习时空边界的学校，由“实体学校+虚拟学校”组成，形成“1+N”的学校共同体，1个未来学校与N个共同体学校联合打造宝山教育创新发展生态圈。
学校形态：
虚实融合的校园无处不在
虚拟学校由全区共建、共享、共治。整合全区优质教育资源，教育专家、教研员、名师联合组成全学科教研共同体，融合大数据、物联网、人工智能等技术，打造面向全区的新型优质教育资源供给模式。采用融合式教学，虚拟学校的课程服务，不受时空限制，对外开放，本校学生完整参与课程服务，共同体学校学生也可以申请接入，获得学分。
实体学校是学生深度学习、实践、体验、沟通、情感交流的场所。实体学校与家庭、社区相互融入、协同发展。其一，设立社区学堂，开拓社区学习空间，因地制宜设置STEM课堂、创客空间等。其二，设置多点分布的专题培养基地，与博物馆、美术馆、科技馆、户外营地等公共资源联动，学生在真实场景学习、体验，知行合一。其三，打造家校共育的教育场，促进家庭教育、社区教育和学校教育生态融合。
虚实融合的未来学校
教学组织：
人技协同的个性化教与学
每个人的学程都是定制的。基于大数据的学习分析支持面向每个人的个性化学习。每位学生的学习行为和学习路径都会被记录，结合学科知识图谱，智能判断各知识、题目之间的深层关系，经过数据分析智能生成学生个人和学生群体的学情分析，规划学习路径，定制个性化作业。
个性化学习路径规划
每个教师都有一个人工智能助手。教师获得学生个体和群体各个维度的精确分析，包括每门学科每个知识点掌握程度与学习曲线、学科能力情况等，获得每位学生最佳学习路径的建议，帮助教师布置下一次作业、设计学习计划。让学习定制化，做更少的作业，达成更大程度的提升。实现学业负担降低50%、教师的低智慧劳动降低50%，学业成绩提升50%。
基于数字画像的综合素质评价为育人导航，让升学基于信任，而不是唯分数。为每个学生刻画数字画像，发现学生学习特征、能力倾向、兴趣爱好，提高学习评价的准确性、科学性、可读性和实用性，帮助学生开展生涯规划，帮助教师进行分类培养、因材施教，帮助高校更好地了解学生、分类筛选、持续培养。评价不再是一个分数，升学将不是唯分数，而是对学习成果、能力和态度更加综合的科学判断。
学生数字画像
课程服务：
让学生学的更多样，而不是更多
传统课堂以“教师讲-学生听”为主，就像“看”，未来学校改变“院”形态的课程服务，建立涵盖必修、选修、先修的课程超市。建立与教材匹配的在线课程体系，设置丰富的选择性课程超市，如创造力课程、领导力课程、社会情绪课程等。
同时，利用课程服务外包的形式，吸纳更优质教育资源，让专业的团队提供专业的服务。丰富课程资源形态，包括视频课程、虚拟现实、混合现实、仿真实验等。丰富学习形态，充分结合游戏化学习、体验式学习、研究性学习、自适应学习等多种形式，让学生学的更多样，而不是更多。
更加丰富的学习形态
管理制度：
突破学制、智能治理
突破学制，探索贯通式人才培养新模式。未来学校是系统性变革，应在学制方面有所创新突破。要回应国家教育综合改革关于创新人才贯通式培养的任务要求，面向国家重大战略需求，构建各类教育相互衔接的“立交桥”，满足人们对教育选择的个性化、多样化要求，探索全周期、全过程、全方位的创新人才培养。未来学校将探索跨学段融合、贯通式培养、普职融合、d性学制，打破唯分数的升学机制。
开展基于教育大脑的智能治理。教育大脑是未来学校的神经中枢，由数据、算法、应用三个核心组件组成，担当资源提供者、学习引导者、管理服务者。教育大脑汇聚了学校全员、全方面、全流程数据，经过数据治理和算法训练后，形成人工智能对学校教育的全方位赋能。
教育大脑的三个应用方向
学校环境：
让智能元素嵌入装备、应用与环境
构建教育智能体，让学习者、学习资源、学习环境、学习方式都具备自我改进的能力。基于知识图谱的自适应学习系统、智能型数字教材、智能装备等是教育智能体的重要组成部分。
一是每一本教材都嵌入智能型数字教材系统。纸质教材与智能终端结合，集成与教材内容相匹配的数字化资源、教与学工具、学习社群、学习管理、教学策略实现，实现知识结构图谱化、资源组织系统化、学习数据可视化、学习管理智能化。
二是智能技术和资源深度嵌入教育装备。优质教育资源实现最大化利用，通过智能终端和装备输送至每个学生，甚至输送至薄弱学校、薄弱地区，这是对教育均衡发展的极大促进。
智能型数字教材系统
常态化应用宝山区数字基座，实现教育评价、教学管理、行政办公、教辅后勤、信息服务等全流程数字化。
与南大智慧城定位相匹配，高标准建设数字孪生校园。借助5G、物联网、云计算、人工智能、大数据、区块链等新技术实现校园管理、服务和生活场景的网络化、数字化和智能化，探索基于数字孪生的实验、实训、场馆、安防、基建、环境监测等应用建设，实现校内外育人场景的无缝链接，推进教学模式再造、教育评价变革、教育范式重塑。
宝山区教育局从学校形态、学习组织、课程服务、管理制度、学校环境五个方面描绘宝山未来学校场景构想。宝山未来学校建设将大胆畅想，小心求证。
宝山区教育局希望在市教委的指导下，在华东师大、上师大学术力量的支持下，在产业界的帮助下，协同打造上海宝山未来学校，先行先试，作为“双减”背景下攻克应试、内卷等问题的着力点，探索一条学校变革的新路。
通讯员：范英俊
编辑：盛杰
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其实STEAM教育在科学、技术、工程、数学、艺术之间存在结构上的顺序关系，在人们分析和改造世界中发挥着各自作用。在STEAM教育中，科学支持人们认识世界的规律;工程与技术支持人们根据社会需求改造世界;艺术帮助人们以美好的形式丰富世界;数学则为人们发展与应用科学、工程、艺术和技术提供思维方法和分析工具。

人们只有在拥有了技术的前提下才可以理解科学，只有理解了艺术和数学后才能从事工程的研究与开发。因此，STEAM 教育不是将重点放在某个学科上，而是放在引导学生采用学科融合的学习方式，运用跨学科思维解决现实问题。例如，声音具有影响和传授知识的效能，学生运用沟通和语言的艺术能更好地实现知识共享; 通过美术，学生能更好地了解过去和现在的文化和美学; 学生了解人性、道德、自由和艺术等知识，有助于理解社会发展。

STEAM教育还帮助学生远离碎片化的知识和死记硬背的过程，引导学生联系不同学科之间的知识，不断提升学生的逻辑思维能力、问题解决的创新能力、同伴之间的合作能力，以及自我实现的激励能力。因此，教育界普遍认为其有利于培养具有创造力的全面人才，是不无道理的。

STEAM代表科学（Science），技术（Technology），工程（Engineering），艺术（Arts），数学（Mathematics）。STEAM教育就是集科学，技术，工程，艺术，数学多领域融合的综合教育。

它强调知识跨界、场景多元、问题生成、批判建构、创新驱动，既体现出课程综合化、实践化、活动化的诸多特征，又反映了课程回归生活、回归社会、回归自然的本质诉求。

产生背景

2015年，联合国教科文组织发布报告《反思教育：向“全球共同利益”的转变？》指出，“学习的模式在过去20年里发生了巨大的变化，知识来源改变了，我们与知识之间的交流互动方式也改变了。

然而正规教育系统变化缓慢，目前的状态与其过去200多年间的情况依然非常相似”，“还是为了满足一个多世纪之前的生产需求而设计的”。如何扭转这一基于知识供给与消费的传统教育模式，关键在课程改革。

在此背景下，世界各国都把课程作为撬动教育变革的支点，试图通过课程改革来培养学生的跨学科素养，进而提升人才培养质量。

论文链接： Going deeper with convolutions

对于深度学习来说，目前的共识是更深的网络的性能要优于较浅的网络，所以论文中所做的就是在充分利用计算机资源的基础上，精心设计网络的结构，使网络更深。

1、目前普遍的较为高效的神经网络，是由一系列堆积的卷积层，后面跟有池化层跟全连接层，如果出现过拟合，可以采用dropout进行处理。

2、由network-in-network这篇paper的启发，11的卷积可以用来进行降维打破计算的瓶颈，同时也能增加网络的宽度，保持网络较高的性能。

3、一般来说，如果直接增加网络的深度，会带来两个比较严重的问题：第一个是网络规模太大，参数太多容易过拟合，第二个是计算资源会急剧的增加，即便只有两个卷积层连在一起，其计算量也会以幂级增加。解决这个问题的方法是使用较为稀疏的结构，不仅在全连接层进行这种 *** 作，甚至卷积层也需要这么做。Arora等人的研究表明，如果数据集的概率分布可以用一个稀疏的网络进行表示，那么可以通过分析每一层的激活值的相关性，将相关的神经元进行聚类，进而将网络搭建起来。这也符合赫布原则（赫布原则是神经学的理论，没搞懂跟这地方是怎么联系起来的，有待后续的学习）。然而，目前的计算机手段处理稀疏的数据结构是非常低效的，所以采取了一种折中的办法，即将稀疏的矩阵聚类到相对密集的子矩阵，当进行稀疏矩阵相乘的 *** 作时就能达到较高的效率。关键是如何做到这点，首先，卷积肯定是密集型 *** 作，这个无法改变，而且也有利于计算，关键是在其他方面下功夫，可以理解成以下几点，空间上的稀疏性，采用卷积本身就是一种稀疏，其对图像的局部进行 *** 作，而且采用了不同大小的卷积核，33的卷积核可以理解成55的稀疏表示，这也是一种稀疏；特征上的稀疏性，根据赫布原则（一起激活一起连接，即相关性强的特征聚集在一起），特征图可以由强相关性的特征图群聚而成，因此使用了不同级别的特征图，例如33，55等，其内部特征高度相关，这其实也就是多尺度。

1、原始结构：

网络实现的关键是找到某些密集成分，来拟合网络的局部稀疏结构，为了做到这点，网络去除了全连接层，同时构造了上述的结构，体现了聚类的思维，这样做增加了网络的宽度，同时增加了网络对多尺度的适应性。这个地方卷积核的尺寸不具有特殊的含义，仅仅是为了方便最终组合特征图。然而，这样的结构也有一个较大的缺点，那就是55卷积的存在，会极大的增加运算量，同时又有池化层的存在，进行特征图的融合增加输出的数量，使得网络在计算上并不高效。

2、改进结构：

为了减小运算量，在进行卷积之前加入了11的卷积进行降维，使得这种结构的高效成为可能。

3、整个结构：

网络的前端还是普通的卷积网络结构，在后面使用了inception网络的堆砌，同时，在网络的下面，还延伸出了几个分支，这是用来进行辅助分类。

论文链接： Batch Normalization

当对深层的网络进行训练时，由于模型的参数不断的改变，每一层输入的概率分布都在不断的变化，这就要求使用非常小的学习率，同时需要非常谨慎的设置参数。而且由于非线性饱和的存在，会使得网络非常难以训练，这个现象被称之为 internal covariate shif。

1、Experience Covariate Shift现象，即系统输入的分布发生了改变，解决方法是领域适应与迁移学习，作者发现，如果输入的分布更有利于训练。

2、非线性饱和问题：网络越深，越容易出现梯度的弥散，而数据的分布不一致，使这种情况出现的概率增加。

3、internal covariate shif问题，即网络训练过程中网络参数不断变化，导致各层的输入分布变化，使得网络不易训练。

1、由经验可知，对输入进行白化处理，可以加快收敛，因此，为了解决每层的输入不一致的问题，考虑对每一层的输入进行归一化，使其分布一致。

2、理论上来说，应该在每一层的非线性激活之后进行归一化 *** 作，然而，在训练初期分界面还在剧烈变化，计算出的参数很不稳定，所以一般讲归一化的 *** 作放在非线性激活之前，这也是现在网络所采用的方式。

3、论文中提出的批量归一化，并非只是简单的白化处理，在计算梯度时就需要考虑归一化的问题。因为网络学习的本质就是学习数据的分布，如果只是简单的归一化会破坏这种分布，论文给出的解决办法是归一化之后要通过均值和方差两个系数还原这种分布。（在别处还看到另一种说法，就是如果只是单纯的归一化，一旦进行反向传播 *** 作，会撤销这种归一化的处理，所以在最后要通过均值和方差两个系数来避免这种情况的出现）

4、通过论文中这种归一化的 *** 作，不仅可以加快训练，而且在一定程度上可以解决过拟合问题。

论文链接： Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

相较于AlexNet与VGGNet，googleNet的计算量与参数无疑少了许多，但是，由于网络的复杂性，使得网络不易于向更大规模进行扩展，论文主要是为了解决这个问题。

1、通用的网络设计原则：

1）避免表示瓶颈：前向传播网络可以看作一个有向无环图，从输入到输出，其特征图应该缓慢的减小。我们不能仅仅通过维度来读取的信息，因为在维度增加的过程中已经丢掉了许多重要的特征，例如相关结构。维度信息只是对信息的粗略估计。对于表示瓶颈的简单理解就是网络中层的池化等 *** 作使得特征图尺寸明显减小。

2）高维度的特征在局部更加容易处理，在网络中增加非线性关系，可以使训练更加快速，另外层宽一些还是有好处的，可以增加其表示能力；

3）在网络的深层，空间的聚合可以在较低维度上进行，这样不会损失表示能力，例如在33、55卷积之前进行了降维处理。

4）平衡网络的深度与宽度，理论上来说，同时增加网络的深度与宽度都能增加网络的性能，但要考虑计算资源的分配。

2、使用较大的卷积核往往意味着巨大的运算量，理论已经证明，往往可以通过几个较小的卷积核来代替较大的卷积核，从而使得计算量的下降。

1、

使用33卷积代替55卷积，且使用了非线性激活。

2、尝试进一步减小网络的计算量，结果发现，非对称的结构要比进一步减小卷积核的尺寸更加高效，即将nn的卷积分解为1n与n1，网络设计如下：

实践证明，在网络的开始应用这种结构效果并没有明显的改善，这种网络适用于中等的网络（特征图的大小为mm，m介于12到20之间）

在高维特征上，如下的网络结构更好一些：

3、采用了辅助分类结构，实践证明，在初期辅助分类结构并没有加速训练过程，反而在训练将要结束时开始发挥作用，辅助分类结构在这里起到了一个正则化的作用，实验证明，辅助分类结构使用了batch-normalized或dropout时，主分类器效果会更好。

4、一般来说，会使用池化来减小特征图的尺寸，但为了避免表示瓶颈，在池化之前会增加特征图的维数，这会导致计算量的增加，论文提出了一种并行结构，使用步长为2的卷积与池化并行 *** 作，之后将两者的响应结合在一起，这样既能降低维度，又不至于造成信息提取上的损失。

论文链接： Inception-v4, Inception-ResNet

ResNet网络取得了较好的效果，所以尝试结合ResNet

论文提出，残差连接并不是训练较深网络的必要条件，但残差连接的确可以提升训练速度，且不会提高运算量。

1、incetion v4:

其中，Stem的结构如图所示：

inception-A、B、C的结构如下所示：

为了减小运算量，网络加入了reduction结构，如下所示：

整个网络思想与前几个版本并没有太大的不同，这里不再赘述。

2、inception-resnet v1与inception-resnet v2：

两者的框架与inception v4大致相同，其中的改进就是将inception模块变成了inception-resnet模块，如下所示：

另外，引入了残差连接之后，如果一个残差连接的滤波器过多，很可能出现输出都是0的结果，论文中给出的解决方案是在残差函数之后，激活函数之前引入一个尺度变换，如下所示：

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