在企業，資料分散在不同的部門，不同的企業有不同的分散資料。比如在醫療上，如果利用人工智慧，我們會發現不同的醫院有不同的影象資料，現在還沒有比較好的辦法把這些分散的資料聚集在一起形成大資料。針對這個問題，人工智慧技術設計者自然會設想一些新的演算法。現在有乙個演算法可以很好地解決小資料的問題—遷移學習，所謂遷移學習就是用模擬的方法把乙個已經建立好的模型和乙個有大資料的領域的知識遷移到只有小資料的領域。我們發現在成熟領域資料足夠大的前提下，我們可以非常好地實現遷移學習。
隨著深度學習以及大資料、雲計算等技術的突飛猛進，人工智慧觸及人類生活的各個方面，對社會各行業都會產生重大影響。在教育領域，人工智慧技術將為新一輪的教育變革注入新的活力，也會將教師從煩瑣的重複性工作中解放出來。在有效減輕教師負擔、提高教學效率的同時，也會給教師帶來了新的挑戰——知識變得隨處可學，學生能夠從虛擬學習空間獲得知識，教師是否具備人工智慧不具備的角色和素養，以及如何在未來人機教學共存的社會中優化自己的專業能力？
教師與人工智慧最大的區別是教師具有人的思想和情感，也更能感知、影響學生的思想和情感。以英語學科為例，基於工具性的語言學習會被人工智慧逐漸取代，但教師與學生之間心與心的交流是人工智慧無法做到的。尤其是在學生出現學習問題、感到挫敗的時候，教師要主動傾聽學生的聲音並回應他們的訴求，從而及時給予關懷和引導。這也是人工智慧時代對教師提出的更高要求，即從知識型教學角色逐漸過渡到育人角色。
教學是一門藝術，學生可以通過人工智慧學習知識、掌握技能，但教師教學時創設的情境，師生在課堂中的交流、互動、碰撞、昇華等，這些都是不可或缺的元素。實現深度學習的關鍵是培養學生的思維品質和遷移運用能力，發展學生綜合分析、判斷推理、評價創新等方面的能力，教師應該立足思維品質的培養設計課堂教學活動。
首先，我們把人類學習和機器學習進行對比。人的大腦由很多個神經元組成，我們的神經元組成我們的機制。不同的神經元之間可能有連線，連線管道的粗細代表我們學習的強度。
人類學習新知識的時候，經常會接觸一些新的概念，大腦會加強對新概念、新知識的記憶。我們可以把這個理念賦予計算機，形成我們熟知的計算機神經網路，也是我們今天深度學習得以成功的乙個最基本的單元。乙個神經網路有輸入，也有輸出，輸入和輸出之間的學習過程，會把兩個神經元之間的連線加強或者減弱，形成乙個網路。人工智慧的成功不僅取決於演算法的成功，更取決於硬體方面的突破，以及大資料技術的發展。人工智慧演算法的設計需要很多模型的支援，包括神經元和神經元之間的連線、深度學習網路等。那麼由誰來搭建這樣乙個網路？這就需要人工智慧工程師。
綜上所述，人工智慧領域的人才少、培養時間長、投入成本高。我們很自然會提出這樣的問題，我們有沒有可能用ai設計ai？這可以解決很多企業、行業所面臨的ai人才嚴重不足的問題。要解決這樣的問題，我們不妨看看人工智慧解決此類問題的流程。
人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...
人工智慧基礎 什麼是人工智慧
人工智慧是一門研究如何構造智慧型機器 智慧型計算機 或智慧型系統，使它們能夠模擬 延伸和拓展人類智慧型的學科。個人理解就是 研究人的智慧型，並且把人的智慧型放到機器上面，代替人思考。人工智慧發展簡史 孕育階段 1.亞里斯多德三段論 2.英國哲學家培根 知識就是力量。3.萊布尼茨 建立一種通用的符號語...
人工智慧先驅為何會擔憂人工智慧？
公開信發表後，已有數千人在上面簽名。其中不乏來自谷歌 facebook 微軟等頂尖人工智慧研究機構的科學家。同時來自全世界的物理學家 哲學家也在上面留下了自己的名字。quanta 雜誌採訪了stuart，詢問了他對當前人工智慧發展的幾點看法。讓我們來看看該領域的大師如何評價這一革命性技術吧。quan...