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共推AI，共创教育的未来
教育会成为人工智能应用的先行者吗？
近日，教育部副部长杜占元指出，把办好网络教育写入党的十九大报告，意味着我国教育信息化开始了一个新时代。以“基础建设+设备配套+应用探索”为特征的教育信息化1.0时代即将被2.0时代所替换。从1.0时代走向2.0时代绝非仅仅是一个提法上的改变，而是面对新时代教育发展的新要求，教育信息化在发展理念、建设方式上的一次跃升。
教育会成为第一个“品尝”AI+教育成果的市场吗？华东师范大学教授，教育部教育信息化专家组秘书长任友群指出，教育信息化2.0将更以“体验”为依归。以往的教育信息化建设更为注重的是业务、行为和流程，注重的是物与事，但教育的基础和根本是“人”，教育信息化只有以人为本、从人出发、归结于人才能真正发挥出效能。
教育领域当前最迫切需要解决的问题是传统教学与个性化因材施教之间的矛盾，而因材施教的基础是基于人工智能的学习者数据采集和分析模型构建。“基于浪潮在HPC、云计算、大数据、人工智能等领域的IaaS能力，和北京康邦科技智慧教育整体解决方案，双方将围绕教育行业应用场景，主动创新研究，形成软硬一体化的方案型产品，加快实现AI+教育在教学、科研及管理实践中的应用落地。”浪潮集团副总裁彭震说，“当前，教育应用云化的趋势非常明显，基于更精细化的场景应用以及围绕云计算、大数据、人工智能的学校信息化发展快速起步，教育对IT的需求，不再只是服务器的处理速度、存储空间这么简单，教育信息化正在从‘深’向‘宽’发展。浪潮合作伙伴生态2.0是浪潮在云计算、大数据时代的伙伴体系建设新模式，浪潮与合作伙伴之间将从原有的基于商务和销售的供应链模式，转变为基于研发和产品层面合作的价值链模式，从而实现横向扩展生态圈、垂直整合生态链。浪潮生态2.0模式已建成行业解决方案、云计算业务、主机系统和分销业务四大生态体系，未来浪潮面向教育行业客户可能不是提供产品，我们会从具体的场景中切入，与康邦这样深耕教育行业，且愿景一致的合作伙伴深度*，推出更加规模化、标准化、一体化的平台和服务。”
AI是撬动教育信息化2.0的杠杆
“教育行业信息化之路已经走了二十多年，虽不是尽善尽美，但事实上极大的促进了中国教育的发展，学校的信息化基础环境日臻完善，以人为本的端对端服务也相对普及，下一步教育的应用需求将不再局限于教室之内，而神知会不断向纵深寻找杀手级应用。”康邦科技总裁王邦文强调，面向“教育信息化2.0”升级，AI很可能是重要的推手之一。AI+教育通过解决数据采集问题，实现从数字化到智能化，不仅减少教师简单重复工作的时间，让教师更加专注对学生的个性化分析，真正提升学习的效率与质量，还能够为教学管理提供大数据辅助决策与建议，为教学及学校的科学治理提供支撑。总体来说，AI+教育让“因材施教”进一步落实，真正提升教育的质量、效率与公平问题。王邦文告诉记者：“康邦有大量教育用户的真实场景，我们双方可以基于这些真实场景形成算法，然后通过浪潮的基础设施和优化辅助平台，在比较短的时间内形成相应的方案，打造从端到端的AI+教育解决方案，提供贴近不同教育应用场景、更成熟可行地的定制化解决方案；同时，双方还将联合优质高校资源建立联合创新实验室，围绕云计算、大数据、AI等前沿技术进行联合创新，共同推进融合架构、智慧校园、人工智能等领域的方案应用；此外，浪潮和康邦还将将联合开拓教育肆滚行业市场，共同打造智慧教育灯塔客户，提升双方在业界的市场和品牌知名游雹消度。
人工智能与教育应用的深度融合，将打造智慧教育的生态圈和命运共同体，推动面向教育行业场景化解决方案创新能力的构建。AI+教育，我们不预测未来，我们创造未来。
深度学习是个“筐”有人看半满，有人看半空
细读马库斯后来发的这篇万字长文，可以发现，不少人对他的质疑是：你忽略了深度学习取得的成绩、你没有说深度学习有哪些好处。言外之意，你对深度学习不是“真爱”，对它的好视而不见。
而以杨立昆为代表的一派，对深度学习绝对是“真爱”。从维基百科的介绍中可以看到，正是杨立昆提出了卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）理论，并成为CNNs得以实现的奠基人，这一网络正是实现深度学习的机器学习模型之一。
尽管由CNNs、RNNs（循环神经网络）、DNNs（深度神经网络）等构成的深度学习模式日渐成熟，据说网络层数已经能达到100多层，但马库斯认为，它仍有目前无法规避的十大问题，例如，极度依赖数据、学习过程是个“黑箱”、还不能自适应规则变化等等。
“深度学习存在不少问题，例如深度学习是固执己见的。”清华大学教授马少平的观点与马库斯相一致。
他举例说，一辆AI驱动的无人车可能在模拟环境中撞树5万次才知道这是错误行为，而悬崖上的山羊却不需要多少试错机会，改变深度学习的输出很难，它缺乏“可调试性”。
另外，深度学习的过程如果是黑箱，会影响它的应用领域，例如诊断病症。“AI运算像在一个黑箱子里运行，创造者也无法说清其中的套路。”马少平说，AI虽然可能给出一个结论，但是人类如果无法知道它究竟是怎么推算出来的，就不敢采信。
在制造“噪音”的情况下，AI很容易判断错误。“它无法自动排除噪音，人眼看着是熊猫，AI却会误认为是长臂猿。”马少平认为，AI仍处于初级阶段，还有很多问题等待解决。
在马库斯列出的十大问题中，最要命的是最后一条，深度学习很难稳健地实现工程化。这相当于给深度学习引领AI走向强智能的可能性亮了红灯。
北京语言大学教授荀恩东解释，工程化意味着有“通行”的规则。例如对某一个问题的解决方法确定了，可以固定化，哪里需要往哪里搬。而深度学习进行问题处理时，采取类似于完成项目的方式，一个一个地解题，然而世界上有无数问题，如果很难保证机器学习系统换个新环境还能有效工作，那深度学习这项技术可能并不合适帮助AI获得通行的能力，引导和人类智能相当的强人工智能的实现。
这种对深度学习的尖锐批评，自然会让深度学习的拥趸们很不满意。他们的理由也很充分：这些问题只是现阶段的，未来不一定得不到解决。批评者看到的是深度学习这个筐半空，而支持者看到的则是半满。
深度学习和人工智能有什么关系？
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。
机器学习
机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。
机洞告器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：
如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎羡颤圆、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。
深度学习
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。
关系
严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效兄塌果。
人工智能（AI）和机器学习（ML）现在是两个非常热门的流行语，通常似乎可以互换使用。但这二者并不完全一样，但是有时会导致人们的看法有一些混乱，因此需要解释这二者之间的区别。当大数据、数据分析，以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时，这两个术语都会频繁出现。总之，最好的答案是：人工智能是一种机器能够以人们认为“聪明”的方式执行任务的更广泛的概念。而且，机器学习是人工智能的一个最新应用，它基于这样一个想法：真的应该能够让机器访问数据，让基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究他们自己学习。
人工智能教育系统是什么
一、孙州智慧教育系统是什么
智慧教育简凯如系统将依托计算机和教育网，全面深入地利用以物联网、云计算等为代表的新兴信息技术，重点建设教育信息化基础设施，开发和利用教育资源，促进技术创新、知识创新，实现创新成果的共享，提高教育教学质量和效益，全面构建网络化、数字化、个性化、智能化、国际化的现代教育系统，智慧教育系统推动教育改革与发展的历史进程。
二、智慧教育系统的作用
1、实现教育现代化的重要步骤
智慧教育就是必须要充分利用现代科学技术手段，推动教育信息化，大力提高教育的现代化水平。智慧教育是教育现代化的重要内容通过开发教育资源，优化教育过程，以培养和提高学生的信息素养，促进教育现代化的发展进程。
2、有利于全体国民素质的提高
智慧教育是以现代信息技术构建为基础的开放式网络教育，使受教育者的学习拦启不再受时间、空间的限制，保障了每一个国民接受教育的平等性。开放式的教育网络为人们持续学习提供了保障，同时也为全体国民提供了更多的接受教育的机会，教育信息化对全体国民素质的提高具有重要意义。
3、促进创新人才的培养
智慧教育可以让学生根据个人志趣与个性差异对所学的知识和学习进程进行自主选择，学生还可以对学习的相关内容信息检索、收集和处理，从而发现学习问题并及时解决，这不仅有利于提高教育质量和教育效率，而且还有利于培养学生的创新精神和创造能力，这对创新人才的培养具有重要的意义。
人工智能在教育领域的应用现状如何？
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据： 智能语音在教育领域的主要应用,中国智能在线教育市场规模,智能在线教育市场规模级同比增长,学习机出货量市场份额,中国学习机市场空间预测
1、 智慧教育成为黄金赛道
智能语音在线教育领域主要有四个应用，分别为语音转录、语音算法助力课堂质量检测、虚拟教师互动教学、口语测评。
自2012年以来，语音识别、图像识别、深度学习等人工智能技术发展迅速，不断实现突破，人工智能在线教育在人工智能技术的发展推动下逐渐高码顷兴起，基于语音识别技术的语音测评、基于图像识别的智能情绪分析等人工智能在线教育产品涌现在市场中，人工智能在线教育行业发展步伐逐步加快。
中国人工智能在线教育市场规模从2014年的549亿元增长至2020年3683亿元，呈现快速增长趋势。随着人工智能技术日趋成熟，人工智能在线教育产品性能将进一步提升，用户规模将不断扩张，人工智能在线教育市场规模有望迎来新一轮快速增长。
2、 学习机需求趋于刚需
智能教育中主要的产品之一是学习机。学生平板主要面向K12学生用户，通过丰富的学习资源和学习功能吸引家长和学生群体，更适用于家庭学习场景。2019年中国学生平板市场的出戚陆货量约400万台，初步估计2020年将接近440万台，2021年将会达到470万台，学生平板市场呈现连续増长态势。
从企业来看，市场集中度相对分散，整体呈现出步步高领跑、讯飞大举追赶的局面。目前，我国学习机的主流品牌包括步步高、读书郎、优学派、小霸王、好记星、科大讯飞等。其中步步高凭借核心的教育资源优势和长期的品牌影响力，在市场份额上占据首位。
3、 未来市场空间将近300亿
在未来我国人工智能在教育方面更高的应用下，2026年我国学习机的市场空模滚间将增长到283.6亿元，复合增长率达到13.17%。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
人工智能和深度学习的关系
人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究的概念基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考，而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。
深度学习(Deep Learning)是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年袭或都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的基于深度学习和人工智能的智慧教育系统研究：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。
现在中 公和中科院联合的AI深度学习课程，会进一步拍枝伍更深层次说搭闷明这两者关系
