在企業(yè)，數(shù)據(jù)分散在不同的部門，不同的企業(yè)有不同的分散數(shù)據(jù)。比如在醫(yī)療上，如果利用人工智能，我們會發(fā)現(xiàn)不同的醫(yī)院有不同的圖像數(shù)據(jù)，現(xiàn)在還沒有比較好的辦法把這些分散的數(shù)據(jù)聚集在一起形成大數(shù)據(jù)。針對這個問題，人工智能技術(shù)設(shè)計者自然會設(shè)想一些新的算法。現(xiàn)在有一個算法可以很好地解決小數(shù)據(jù)的問題—遷移學(xué)習(xí)，所謂遷移學(xué)習(xí)就是用類比的方法把一個已經(jīng)建立好的模型和一個有大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域的知識遷移到只有小數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。我們發(fā)現(xiàn)在成熟領(lǐng)域數(shù)據(jù)足夠大的前提下，我們可以非常好地實現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)。

隨著深度學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的突飛猛進，人工智能觸及人類生活的各個方面，對社會各行業(yè)都會產(chǎn)生重大影響。在教育領(lǐng)域，人工智能技術(shù)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復(fù)性工作中解放出來。在有效減輕教師負擔(dān)、提高教學(xué)效率的同時，也會給教師帶來了新的挑戰(zhàn)——知識變得隨處可學(xué)，學(xué)生能夠從虛擬學(xué)習(xí)空間獲得知識，教師是否具備人工智能不具備的角色和素養(yǎng)，以及如何在未來人機教學(xué)共存的社會中優(yōu)化自己的專業(yè)能力？

教師與人工智能最大的區(qū)別是教師具有人的思想和情感，也更能感知、影響學(xué)生的思想和情感。以英語學(xué)科為例，基于工具性的語言學(xué)習(xí)會被人工智能逐漸取代，但教師與學(xué)生之間心與心的交流是人工智能無法做到的。尤其是在學(xué)生出現(xiàn)學(xué)習(xí)問題、感到挫敗的時候，教師要主動傾聽學(xué)生的聲音并回應(yīng)他們的訴求，從而及時給予關(guān)懷和引導(dǎo)。這也是人工智能時代對教師提出的更高要求，即從知識型教學(xué)角色逐漸過渡到育人角色。

教學(xué)是一門藝術(shù)，學(xué)生可以通過人工智能學(xué)習(xí)知識、掌握技能，但教師教學(xué)時創(chuàng)設(shè)的情境，師生在課堂中的交流、互動、碰撞、升華等，這些都是不可或缺的元素。實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是培養(yǎng)學(xué)生的思維品質(zhì)和遷移運用能力，發(fā)展學(xué)生綜合分析、判斷推理、評價創(chuàng)新等方面的能力，教師應(yīng)該立足思維品質(zhì)的培養(yǎng)設(shè)計課堂教學(xué)活動。

首先，我們把人類學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)進行對比。人的大腦由很多個神經(jīng)元組成，我們的神經(jīng)元組成我們的機制。不同的神經(jīng)元之間可能有連接，連接管道的粗細代表我們學(xué)習(xí)的強度。

人類學(xué)習(xí)新知識的時候，經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也是我們今天深度學(xué)習(xí)得以成功的一個最基本的單元。一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有輸入，也有輸出，輸入和輸出之間的學(xué)習(xí)過程，會把兩個神經(jīng)元之間的連接加強或者減弱，形成一個網(wǎng)絡(luò)。人工智能的成功不僅取決于算法的成功，更取決于硬件方面的突破，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。人工智能算法的設(shè)計需要很多模型的支持，包括神經(jīng)元和神經(jīng)元之間的連接、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等。那么由誰來搭建這樣一個網(wǎng)絡(luò)？這就需要人工智能工程師。

綜上所述，人工智能領(lǐng)域的人才少、培養(yǎng)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(shè)計AI？這可以解決很多企業(yè)、行業(yè)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能解決此類問題的流程。
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