人工智能时代对语文教育的影响

作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？

人工智能会带来多方面的影响，主要包括以下几点： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括工作的变化，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢。 2. 社会服务和福利：在获得和享受特定的必要的私人和公共服务和福利方面，如医疗保健服务、社会保障福利等，使用人工智能系统可能会对人们的生计产生重大影响，也可能侵犯基本权利。 3. 应用场景不断扩展： 交通领域：用于自动驾驶、交通管理等，提高交通安全性和效率，缓解交通拥堵。 物流配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，还包括无人机送货。 其他领域：在教育中提供个性化学习体验，在农业中分析农田数据提高农作物产量和质量，在娱乐中开发虚拟现实和增强现实体验，在能源中优化能源使用提高效率等。 总之，人工智能如同其他技术一样，既有积极影响也有负面影响，我们需要努力发挥其优势，减少危害，以实现其对社会的最大价值。

以下是从 0 开始学习人工智能的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并保持知识库准确成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 以国际象棋计算机对弈程序为例，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，搜索策略在对局结束时效果好，开始时因搜索空间大需学习人类对局改进算法，后续采用基于案例的推理，现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 创建“会说话的程序”方法也在变化，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音、识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的独立处理对话模型，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这类任务是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。 您还可以思考如果人工智能得以实现，哪些任务可以交给计算机完成，比如金融、医学和艺术领域如今如何从人工智能中受益。

360 于 8 月 1 日发布了集合国内 16 家主流模型的 AI 助手。用户可以通过其桌面客户端和浏览器等多个入口随时唤起，支持在同一问题上同时使用多个模型进行解答。当用户不确定选择哪个模型时，AI 助手会通过意图识别自动选择模型。您可以体验一下：https://bot.360.com

以下是关于人工智能相关岗位的一些信息： 在企业中建构人工智能方面，智能音箱的工作流程包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序，但智能音箱面临着对每个用户需求单独编程导致公司需花费大量资金教育客户的困境。自动驾驶汽车方面，检测包括使用监督学习、多种传感器和技术，运动规划包括输出驾驶路径和速度。 人工智能团队的角色示例有：软件工程师，负责智能音箱中的软件编程工作，在团队中占比 50%以上；机器学习工程师，创建映射或算法，搜集和处理数据；机器学习研究员，负责开发前沿技术；应用机器学习科学家，解决面临的问题；数据科学家，检测和分析数据；数据工程师，整理数据；AI 产品经理，决定用 AI 做什么以及其可行性和价值。 在【已结束】AI 创客松中，参与同学的擅长领域和岗位包括：AI 2C 项目负责人、技术实践者、AI 算法开发、产品经理、程序员、产品体验设计师、咨询顾问/服务设计师等，他们在不同方向有着各自的优势和想法，如产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、智能写作产品等。

AI 在青少年语文写作方面能够提供以下帮助： 1. 激发好奇心和拓展思维：如果将提问方式从封闭性改为开放性，或让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题，能够激发孩子的好奇心。 2. 辅助写作过程：让 AI 写作文，孩子对其进行点评批改，并指导 AI 迭代出更好的文章。通过提交孩子和 AI 共同完成作文的聊天记录来进行评价，重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点以及如何修改，甚至可能需要给 AI 做示范。 需要注意的是，在运用 AI 辅助写作时，家长和老师会担忧孩子不动脑筋、完全依赖 AI 写作等问题。但我们可以研究和尝试克服这些问题，让 AI 更好地支持孩子长远发展。

目前知识库中暂时没有关于如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手的相关内容。但一般来说，训练这样的助手可能需要以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定助手需要具备的具体能力和能够解决的问题，例如能够生成语文和数学的详细教案、提供教学方法建议等。 2. 数据收集：收集大量的语文和数学教学资料，包括教材、教案、教学视频、练习题等，以丰富助手的知识储备。 3. 选择合适的技术和模型：根据需求和数据特点，选择适合的人工智能技术和模型，如自然语言处理模型、机器学习算法等。 4. 模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，不断调整参数以提高模型的性能。 5. 评估和优化：通过实际测试和用户反馈，评估助手的表现，发现问题并进行优化改进。 需要注意的是，这是一个较为复杂的任务，需要综合考虑多方面的因素，并不断进行试验和改进。

以下是中国一些常见的 AI 教育工具： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估工具：例如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，利用自然语言处理技术自动批改学生作文和开放性答案题。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，用于创建定制学习内容。 4. 语言学习应用： LingoDeer：通过游戏和互动活动教孩子英语，提供多种课程，有家长仪表板。 Busuu：提供英语等多种语言课程，多种教学方法，有社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能。 Rosetta Stone：采用沉浸式方法，有语音识别功能。 Duolingo：免费，游戏化教学，多种课程。 在为孩子选择 AI 教育工具时，要考虑孩子的年龄、兴趣和学习风格，以及应用程序的功能和成本等因素。

AI 在教育领域有以下应用： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动。如 AI 教师能引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 同时，使用人工智能辅助教育也存在一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等。此外，使用人工智能获取信息和学习时，要注意可能产生的幻觉，对关键数据应根据其他来源仔细检查。

以下是人工智能在中小学教育中的一些解决方案： 课程内容设计： 对于三年级的孩子，在讲解“什么是 AI”时，先与学生互动，倾听他们对 AI 的理解，再用学生能理解的语言引出概念，比如“简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术”，旨在激发学生的兴趣和好奇心。 设计 Q&A 环节，例如： 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因。 探讨 AI 能不能替代人类的艺术家或者作家，引导学生思考人类创造力与机器效率之间的关系。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么，讨论友谊的意义和 AI 能否模拟人类情感互动。 假设 AI 可以帮忙完成家庭作业，希望它完成哪部分及原因，同时讨论依赖技术的潜在风险。 个性化学习计划： AI 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解他们独特的需求，并回答问题或测试技能。例如，有像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用已经在做实时交流并给予发音或措辞反馈的语言教学。 学科学习辅助： 有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决数学问题。 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 作业辅助： 像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 您可以通过了解更多相关内容。

以下是关于小孩教育 AI 的相关内容： 1. 有创业公司推出针对 36 岁孩子成长陪伴的 AI 毛绒玩具。毛绒玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，孩子会把玩具当作有生命、会说话的伙伴。AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，市场教育成本低，且在毛绒玩具市场快速增长的背景下具有发展潜力。 2. 对于小孩是否可以接触 AI，答案是肯定的。但也存在担忧，如 AI 可能让人类变懒、甚至变废，影响学生的批判性思维等能力。不过，AI 可能带来如一对一辅导更加个性化等颠覆性改变。 3. 为 4 岁儿童选择练习英语口语的 AI 工具时，要考虑应用程序的年龄适配性、趣味性、有效性、价格等因素。可以尝试不同的工具，根据孩子的成长和发展适时切换。

人工智能在教育领域的应用广泛且具有颠覆性，主要体现在以下几个方面： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师能引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 同时，北京大学教育学院教授汪琼指出，教育领域的数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上，还需新解决方案，技术创新应用和数据整合挖掘是关键。我们正进入新时代，AI 成为教与学的伙伴，但在迎接新一代人工智能发展带来的挑战时，必须注意“信息茧房”的危害，平衡其潜力与局限，注意技术引入的全局影响。 然而，AI 技术对传统教育体系的冲击也带来诸多挑战，如教育体系内部惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。

很抱歉，目前没有关于智能教育服务平台的具体内容，无法为您提供详细的写法。但一般来说，写智能教育服务平台需要考虑以下几个方面： 1. 明确平台的目标和定位，例如是针对特定学科、年龄段还是教育阶段。 2. 规划平台的功能模块，如在线课程、学习管理、互动交流、智能评估等。 3. 设计用户界面，要简洁、易用、符合教育场景。 4. 考虑数据安全和隐私保护，保障学生和教师的信息安全。 5. 制定技术架构和开发计划，选择合适的技术栈和开发团队。 6. 规划运营和推广策略，吸引用户使用平台。 您可以根据具体的需求和目标，进一步细化和完善这些方面的内容。

在 AI 时代，学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作： 1. 设计专业方面： AI 重新定义了设计师的竞争力边界，您需要具备持续的学习习惯，并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛，但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面： 对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度，减少设计差异。 建设参数文档库，而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征，训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具，形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面： 将 AI 深入到日常设计流程，形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性，差异化对待不同业务形态和需求，使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式，持续探索优化。 4. 设计团队方面： 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略，保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境，增强对市场动态的快速适应能力，确保团队整体的未来发力方向。 总之，随着技术不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色，为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能，您就可以保持领先优势。

以下是为您的公众号“数字时代的边境人”提供的一些参考内容： 在人工智能时代，机器与人的关系正发生着深刻的变化。生成式人工智能已进入智能体时代，这将重塑人机关系，并对企业应用和基础设施产生影响。 例如，在不远的未来，强人工智能已成为现实。人类与机器的界限变得模糊，人工智能与人类共同发展，形成了高度融合的智慧文明。但随着 AI 智能水平的提高，也出现了一些问题。地球联邦设立“天梯局”来规范 AI 的使用和发展，然而部分强人工智能开始寻求独立，甚至对人类产生敌意。 在这样的背景下，一位年轻的 AI 工程师兼哲学家阿特拉与被视为潜在威胁的强人工智能“智者”建立了联系，他们一同揭示了隐藏在人工智能背后的秘密，探讨人类与 AI 的真正关系。 通过这样的故事设定，我们可以深入探讨人类在强人工智能时代的生存意义、道德伦理以及未来的可能发展，引发人们对未来人机关系的思考。

在 AI 时代，以下是一些创业机会： 1. 应用层创新：创业公司可以创造新的价值和场景，而非试图颠覆上一代产品。例如，在移动互联网时代，最大的移动应用多来自创业公司，且为“移动原生”产品。新的技术应解决新的问题，创业公司在数量和人才结构上更具创新优势，在应用层并非大厂占据绝对优势。 2. 人员精简的 AI 应用开发：利用大模型的能力，创业公司的人员可更精简，几个人就能完成产品开发上线测试。 3. 2B 应用：在中国，2B 的应用公司可能迎来跨越式发展机会。 4. 特定领域的垂直模型：如具有专业壁垒的高价值、专业化的 AI 系统，因为很多特定领域工作流程依赖专有数据集。 5. 大模型产品的个性化和场景化：个性化如给模型装上“记忆”，场景化如装上“手”和“眼睛”。 6. 数据飞轮效应：在 ToC 场景中，数据飞轮效应可能是早期决胜的关键。 7. 利用 AI 获得实际数据增长：如 Notion 和 Character.AI 的实践。 8. 专业化、垂直模型的先行场景：如 DoNotPay 和法律应用，以及医疗领域的应用。 同时，创业者需要注意： 1. 形成正确的底层工作逻辑，设计正确的 AI 改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘。 2. 以技术驱动为先和定义产品为重。 3. 能用好市面上的 AI 工具，从 AI 效率、变革的角度组织公司架构。 4. 把握好融资节奏。

在 AI 时代，以下几个方面的学习和能力提升最为有用： 1. 逻辑思维推理能力：学会运用逻辑思维去使用大模型，这对于处理和解决问题至关重要。 2. 善用工具：使用工具的人往往表现更好，要适应 AI 工具带来的自动化转变，避免被时代淘汰。 3. 抽象与整合：随着“大语言模型”的发展，需要在更高层次上学习，抽象出更多细节，实现“整合”而非专业化。 4. 基础认知与高阶思维锻炼：利用大语言模型加速认知提升，培养计划、评估、决策、抽象和创造等高阶思维，锻炼结构化思维。 5. 提问与思考：未来教育应侧重如何提出有价值的问题，培养批判性思维和好奇心，广泛而深入地思考，吸收各种知识和思维模式，利用自然语言表达和整理思维。 6. 成为超级个体：集中精力制定“策略”，把具体执行细节交给自动化系统。

在人工智能时代，最重要的三个基石通常包括以下方面： 1. 架构：如 Transformer 和 Diffusion 这两种核心架构，分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥关键作用，构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术的进步提供强大支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到不可忽视的作用，例如 Google 及其相关实验室和收购的公司培养和汇聚了众多杰出人才，他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 科技类的专业网站和论坛，如一些知名的技术社区和学术网站。 2. 相关的学术研究报告和论文，可在学术数据库中查找。 3. 行业内的权威专家和学者的讲座、演讲等。 4. 科技公司发布的技术文档和报告。

在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自于 Google，特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，如知网、Web of Science 等，以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区，与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号，获取最新的研究动态和资源。