学完ai我可以解决什么样的问题

古时候的苏格拉底、孔子等传道授业解惑，采用的是对话式、讨论式、启发式的教育方法。他们通过向学生提问，引导学生思考和总结出一般性的结论，从而培养学生的批判性思维和创造性思维。如今，借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师。例如，让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。你可以与任何历史人物进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。这些人工智能生成的角色博学多能、善解人意，不受情绪左右，基本上可以实现一对一的辅导，让学生的参与感更高。这种技术的发展不仅可以提高教育的效率和质量，还可以让学生更加生动地了解历史和文化，拓宽视野，增强学习兴趣。个性化的数字教师可以根据学生的学习情况、学习兴趣和学习偏好提供定制化的学习计划和学习资源，真正实现因材施教，更好地满足学生的学习需求，提高学习效率和学习成果。数字教师的个性化教育也有望缓解教育资源不平等的问题，让更多的学生有机会接触到优质的教育资源。人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴，作为孩子的玩伴，来自他人的赞美这样的社会奖励，可以促进儿童成长，提高学习成绩。

[title]沃尔夫勒姆：人工智能能解决科学问题吗？[heading2]寻找有趣的事情By training a neural net on billions of human-selected images,we can get it to produce images that are somehow “generally like what we find interesting”.Sometimes the images produced will be recognizable to the point where we’ll be able to give a “narrative explanation” of “what they look like”:通过在数十亿张人类选择的图像上训练神经网络，我们可以让它生成某种程度上“通常与我们认为有趣的图像相似”的图像。有时，生成的图像可以被识别到我们能够对“它们看起来像什么”给出“叙述性解释”：But very often we’ll find ourselves with images “out in interconcept space”:但我们经常会发现自己的图像“处于概念间空间”：Are these “interesting”?It’s hard to say.Scanning the brain of a person looking at them,we might notice some particular signal—and perhaps an AI could learn to predict that.But inevitably that signal would change if some type of “interconcept image” become popular,and started,say,to be recognized as a kind of art that people are familiar with.这些“有趣”吗？很难说。扫描一个人的大脑，我们可能会注意到一些特定的信号——也许人工智能可以学会预测这一信号。但如果某种类型的“概念间图像”变得流行，并开始被认为是人们熟悉的一种艺术，那么这种信号不可避免地会发生变化。And in the end we’re back to the same point:things are ultimately “interesting” if our choices as a civilization make them so.There’s no abstract notion of “interestingness” that an AI or anything can “go out and discover” ahead of our choices.最后我们又回到了同一点：如果我们作为一个文明的选择使事情变得如此，那么事情最终就会变得“有趣”。不存在人工智能或任何东西可以在我们做出选择之前“出去发现”的抽象概念“有趣性”。

[title]沃尔夫勒姆：人工智能能解决科学问题吗？[heading2]超越“精确科学”Beyond the “Exact Sciences”In areas like the physical sciences we’re used to the idea of being able to develop broad theories that can do things like make quantitative predictions.But there are many areas—for example in the biological,human and social sciences—that have tended to operate in much less formal ways,and where things like long chains of successful theoretical inferences are largely unheard of.在物理科学等领域，我们已经习惯了能够发展广泛的理论来完成诸如定量预测之类的事情。但有许多领域——例如生物科学、人类科学和社会科学——往往以不太正式的方式运作，并且诸如成功理论推论的长链之类的事情基本上是闻所未闻的。So might AI change that?There seem to be some interesting possibilities,particularly around the new kinds of “measurements” that AI enables.“How similar are those artworks?” “How close are the morphologies of those organisms?” “How different are those myths?” These are questions that in the past one mostly had to address by writing an essay.But now AI potentially gives us a path to make such things more definite—and in some sense quantitative.那么人工智能可能会改变这一点吗？似乎存在一些有趣的可能性，特别是围绕人工智能实现的新型“测量”。“那些艺术品有多相似？” “这些生物体的形态有多接近？” “这些神话有什么不同？”这些问题在过去大多需要通过写一篇论文来解决。但现在人工智能有可能为我们提供一条让这些事情变得更加明确的途径——并且在某种意义上是定量的。