论人工智能与人类智能的关系

人类创造了人工智能，帮助人类超越极限。然而，伴随着人工智能的不断发展，不可避免地引发了人工智能是否能够达到或超过人类智能、是否会对人类构成威胁等诸如此类的具有哲学性质的问题。本文认为，人类智能具有生物遗传性和文化遗传性的特点，人类感知环境和快速反应与决策的能力，是经过数百万年的演化和求生本能促成的。人类智能与人工智能的关系，是支配与被支配、设计与被设计的关系，也就是说，人工智能永远处于从属地位，人类思维在前，电脑模拟在后。     

人工智能的应用领域及其未来展望

人工智能(Artificial Intelligence)是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些"机器思维".在阐述人工智能定义的墓础上,详细分析人工智能的应用领域和当前的发展状况,深入探讨人工智能当前发展的新型技术对人类所产生的影响,并展望人工智能今后的发展,对于探索人工智能应用的方向具有一定的价值.     

智能技术时代的教学理论发展

在当前智能技术时代,人工智能与人类的重新分工为教学理论发展创生新社会时空背景,人类智慧和机器智能的有机协同为教学理论发展培育新智能基础,实体到联通的知识形态与生产变迁为教学理论发展根植新知识论基础.由此,智能技术时代的教学理论问题域从本体追问转向基于人工智能的教学本质再构,教学理论生产机制从经验范式转向经验+大数据的整...     

人工智能看教育

人类智能始于语言,人工智能始于文字,人类最伟大的智慧是发明了教育,智能植根于教育,教育让人类智能的发展从“现在进行时”变为“现在完成时”。智能机器里的物质和能量是物理层面的真实存在,结构和时间是认知层面的抽象思维。结构和时间寄生在物质和能量上,构成硬构体;机器里的信息是大量的软构体,体现了精神世界可以寄生在硬构体或者其他软构体之上,有虚有实,虚实结合,可自举和自我复用,始终至少存在下一个时间周期,使得机器能再去“想”,其秩序显示出维持自身思维和产生有序事件的能力。人的思维和机器的思维在数学上是同构的,在物理上是同源的,靠能量支撑,赖负熵为生。智能机器的诞生冲击教育的全方位、全要素,从教“书”,演进到教“学”,再进一步演进到教“育”,从如何拥有知识,演进到如何使用知识,进而演进到如何创造知识。智能时代教育的精髓是培育思维的想象力和创造力,人类思维的核心是抽象、联想和交互,机器亦然。机器用软构体延伸和拓展了人的思维,更重要的是,机器可以暴力思维,人和机器互教互学,优势互补,形成迭代的智能。智能时代的教育改革问题已经迫切地摆在全人类的面前,读书改变一个人,教育改变全人类,让我们迎接这场学习的...     

人机协同化与学生发展核心素养——基于社会智能三维模型的分析

人机协同系统正在全面渗入人类的工作与生活,社会正快速地人机协同化。在弱人工智能时代,人工智能没有“意向性”,但其智能程度在迭代进化中。人机协同系统存在人类与机器两类智能主体,以及人类智能、人工智能和协同智能三种智能元素,其中协同智能的主体是人类,人机协同系统的智能是分布式的。受国际关系“软”“硬”“巧”实力三分理论启示,本研究构建了人机协同时代社会智能的三维模型。“三维”指硬智能、软智能和巧智能,机器拥有更多硬智能,并向人类“学习”软智能,人类拥有更强的软智能和巧智能,并把更多的硬智能“让渡”给机器。基于社会的快速人机协同化,教育所培育的学生核心素养应以发展学生的软素养和巧素养为重点,在硬素养维度着力培育学生的计算思维。未来人机关系将决定个体的社会存在,因此强调以人机协同的价值观、意识、能力等为重点的巧素养培育具有前瞻性。     

走向解放：人工智能教育应用本质的哲学沉思

由于人们忽略人工智能教育应用的整体性和复杂性,分别沿着人工智能或者教育的逻辑进路对其进行浅层式本质批判,导致人工智能教育应用本质问题悬而未决。从技术视角和教育视角出发对人工智能教育应用本质进行解读均存在局限,应从文化视角出发对这两种视角进行突破和整合。从文化符号系统、文化关系生态和文化创造活动的维度看,人工智能教育应用可视为具有解放人类属性的特殊形态文化存在。教育和人工智能所蕴含的解放本质为人工智能教育应用的解放本质进一步揭示提供线索。立足文化视角对人工智能教育应用多维本质进行具体阐释,可发现人工智能教育应用是通过人机协同解放师生生命的活动、利用人机合智解放教育的实践以及助推智能时代人类解放的人机共生新型教育形态,确证了解放作为人工智能教育应用的深层次本质。要实现其解放本质,应理性对待相关异化问题并通过行动扬弃异化。     

人机混合智能：新一代智能系统的发展趋势

研究智能这个复杂问题是困难的，但可把它分解成人机环境系统问题分析处理，人所要解决的是“做正确的事（杂）”，机所要解决的是“正确地做事（复）”，环境所要解决的是“提供做事平台（复杂）”。智能不是人脑（或类脑）的产物，也不是人自身的产物，而是人机环境系统相互作用的产物。人工智能要超越人类智能，在现有数学体系和软硬件设计模式基础之上，基本上不大可能，但在人机一体化或人机环境系统中却是有可能的。智能主要有两种，一是以价值算计为基础的人类智能，二是以数学计算为基础的机器智能。人机混合智能理论侧重于描述人机环境系统相互作用产生的一种新的智能形式，不同于人类智能和人工智能，它是结合物理性和生物性的新一代智能科学系统。人机混合智能是人工智能发展的必经之路，其关键在于新逻辑体系的建立。     

走近人工智能

人工智能作为计算机科学技术的前沿科技领域，它研究、开发如何用计算机模拟、延伸和扩展人的智能，其研究对象可归纳为“机器智能、智能机器”，体现在思维、感知、行为三个层次，是一门多种学科相互渗透发展起来的学科。     

智能时代人机关系的马克思主义审视

人工智能自主性的突破导向了类人智能替代甚至统治人类智能的技术他者定位，这种论断本质上是主客二元对立逻辑在智能时代的表征，陷入技术末世论的话语中。从马克思主义视角来看，人工智能是人的对象化的智能器官，是产生于人的对象化活动并构成人类审视自身的镜像观照，由此人机关系是主客同一的对象性关系而非相互对抗的他者关系。智能时代的人机矛盾是智能的资本主义应用即资本宰制下人工智能对主体的排斥关系，要解蔽人机矛盾就必须揭示人机关系所遮蔽的资本主义生产关系。我们应当建立对象性的人机关系认知框架、明确人工智能的社会责任、引导平台资本规范发展，构建人机共生的和谐状态。     

生成式人工智能与人文社会科学的历史使命——从ChatGPT智能革命谈起

面对ChatGPT在全世界范围内引发的热潮，人文社会科学研究者不能置身事外，而是需要与人工智能研究者一起来面对相关的研究课题。一方面，尽管生成式人工智能依赖于数据库、算法和算力，但它仍然是面向人的智能应用。另一方面，我们需要摆脱传统的方法论个人主义、物化认识论和零和博弈思维，将人类与生成式人工智能的关系视为智能关联主义，来理解智能技术带来的科技革命。最后，生成式人工智能也带来意识形态上的挑战。我国力图从技术上实现生成式人工智能的突破，需要人文社会科学研究者提供新的认识世界的框架，探索出适宜于智能关联主义的人文应用场景。     

人工智能实践教学的创新探索

人工智能正在应用到各个领域,成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,因而急需大量的应用型人才。高校是我国人工智能人才培养的主要阵地,开展人工智能实践教学是培养人工智能应用型人才的重要途径。由于人工智能应用涉及的专业领域众多,且学生的学科背景迥异,对人工智能产业缺乏认知,实践教学的有效开展面临着诸多挑战。清华iCenter在人工智能实践教学中,创新设计了由人工智能产业导引、应用探究、应用实践构成的三段式教学法,并取得了良好的教学效果。     

道德人工智能:基础、原则与设计

随着技术的快速进步,人工智能的决策和行为开始从外部设定转向内在发展,智能主体逐渐具有不同程度的自适应能力、决策能力和行为能力,它的自主能力也不断增强。出于道德考量,自主决策和行为的人工智能开始被视为道德主体。因此,传统道德如何在智能技术中自主发挥作用就成为一个必须面对的问题;后果论、道义论和美德论都具有解决此问题的潜力。要构建能够进行道德决策的人工智能系统,需要确保人工智能的自主推理能够受人类社会道德和价值观约束,与人类价值观保持一致,担负起决策“责任”。实现有“道德”的人工智能是一个复杂的系统工程,价值敏感设计、透明度设计及道德学习设计是开发道德人工智能的三种重要方法。     

人工智能时代的伦理道德思考

人工智能给人们的生活带来极大便利的同时,也引发了一系列伦理道德问题。文章首先介绍国内外人工智能伦理道德研究现状,其次讨论人工智能带来的道德伦理问题及对策研究,最后提出解决思路,从而使人工智能发展为可控制的科学。     

人工智能创作作品的版权归属研究

当人工智能成功介入人类传统文学艺术领域,且能“创作”出满足版权法要求的作品时,其带给版权制度的冲击不可谓不强。从版权客体角度看,由人工智能“创作”产生的作品具有可版权性,值得版权法保护,而从版权主体角度看,如何为该作品确立一个正当的版权归属者才是版权制度所面临的真正挑战。人工智能可以成为版权制度上的创作者仅仅只是一个事实判断,人工智能能否成为版权主体却是一个具有哲学意义的价值判断。于当下,人工智能尚且不具备成为版权主体的资格与条件,而在人工智能具备主体性之前,就只能依版权法的规定为其创作作品确立一个正当的版权归属者。     

教育测评和学习领域的人工智能技术评估

随着人工智能技术的快速发展,人工智能技术在教育中的应用越来越广泛,很多科技公司投入资金开发人工智能技术应用于教育测评和学习领域,但是这些技术和产品的质量良莠不齐,用户很难辨别,这种情况在某种程度上不利于教育人工智能产业的发展。为帮助用户评估人工智能技术应用于教育测评和学习领域的产品质量,提出自动生成考题或学习材料、自适应学习、自动评分和自动反馈4项技术的评估方法,从决策者和用户的角度对如何评估教育人工智能技术给出建议。     

教育人工智能(eAI):人本人工智能的新范式

人工智能是未来教育创新发展的重要推动力,遵循人本主义理念并形成人本人工智能教育新应用,将有力促成一种新型的研究与应用范式——教育人工智能(educational Artificial Intelligence,eAI)的形成。eAI注重以人为本的协作教育理念,在智能技术的支持下,以人和机器的交互、协作为研究对象,理解教育活动并揭示其发生的规律,从而促进人和机器智慧的共同成长。因此,在以人为本理念的引领下,eAI必将是人本人工智能的持续动力和新的研究范式,也是未来教育创新发展的新诉求。文章深度融合人本人工智能与教育,开展eAI的理论探究。首先,从人工智能、人在回路和奇点生态三方面阐释了人本人工智能的内涵,并解析eAI创新所需要的支持智能、增强智能和人机协同智能的一体化联动。在此基础上,剖析eAI的核心要素,构建了人本人工智能引领下eAI的研究框架,以人在旁路、人在回路和人在领路模式贯穿三大智能(支持智能、增强智能和人机协同智能)来透析eAI生态。最后,从基于混合智能的eAI环境、面向协同增智的eAI技术、底线思维引领下的eAI实践理性、面向设计思维的eAI创变力量、基于和谐共生的教育伦理等方面探寻了人本人工智能视域下eAI新范式,以期为构建人本人工智能视角下人机协同的eAI新生态提供设计思路和实践指导。     

人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论,通过研究整合法,提出了智能素养的定位,进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成,构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。     

人工智能“热”的冷思考

人工智能技术的不断革新引发了人们生产生活、学习和工作方式的变革,并对人类发展产生了重要影响。为让人们深刻认识到人工智能所引发的问题,密切关注其发展,更好地管控风险,让人工智能技术更加安全高效地为人类服务,在分析人工智能涵义与本质的基础上,利用文献分析法总结了人工智能“热”的主要表现,并对其进行理论和实践上的归因分析,强调了人工智能存在的问题及局限,针对性地提出了充分发挥人类创造主动性、建立伦理道德规范、保护人们隐私安全以及让人工智能为产业赋能的解决路径。     

基于人工智能的大学英语教学模式研究

如何避免“哑巴英语”一直是我国大学英语教学的难点。近年来,人工智能AI在自然语言理解、图像识别等多个领域获得突破,如何将AI技术引入大学英语教学中,与大学英语“教”和“学”的环节进行高效融合尚未得到充分研究。针对该问题,分析相关AI技术为大学英语教学模式提供演进动力的可能性,探究部分AI技术与大学英语教学相结合的可能性,尤其是对自主学习具有重要作用的评价反馈中应用的可能性,并在此基础上探索AI背景下大学英语教学新模式。研究结果表明,引入AI技术为当前大学英语教学模式改革提供了新的思路和切入点,对达成大学英语教学目标具有重要意义。     

The impact of AI and robotics on physical,social-emotional and intellectual learning outcomes: An integrated analytical framework

This qualitative study examines the use of artificial intelligence (AI) and robotics in learning designs from the perspective of learning sciences. The literature on the topic indicates that there is not enough research on including diverse learning outcomes in the designs for learning. Therefore, the purpose of this study was to understand how AI and robots impact physical, social-emotional and intellectual learning outcomes through the implementation of learning designs that are guided by selected design principles. In this study, the design-based research (DBR) methodology was employed for investigating learning in naturalistic contexts. The intervention was implemented in a primary school in which learners used educational robots. The main findings reveal that the development of an integrated analytical framework, which considers a broader spectrum of human potential, allows for analyzing students’ learning outcomes in a more integral, inclusive and balanced way. This, in turn, promotes students’ learning by using AI and robots. Another finding reveals that the impact of using AI and robotics on learning designs is reflected in learners’ personal trajectories having different pathways and paces. Finally, the lessons learned and the challenges to be overcome are summarized, and recommendations are made for future research for the enhancement of learning experiences that use AI and robotics.