2019年5月24-25日，第三屆AIAED全球AI智適應教育峰會召開。「人工智慧+」這兩年快速興起，其中人工智慧和教育因為其天然的結合基礎，獲得了快速融合發展。為了更好地推動人工智慧教育產業的發展，打通行業信息流動通道，推動全球的科研機構、投資機構、教育機構形成合力，36氪聯合乂學教育-松鼠AI等產業鏈頭部機構舉辦第三屆AIAED全球AI智適應教育峰會，旨在「在全球普及人工智慧教育，推動人工智慧技術對教育的改變和發展，為了人類更好的教育公平性和教育成果做出貢獻」。
在快速發展的當今社會，似乎從不缺少能夠顛覆世界的偉大科技。這些科技雖看起來遙不可及，但在不斷努力下，卻能產生巨大力量，而思維的顛覆更是如此。在MIT人工智慧實驗室主任Daniela Rus看來，為了讓年輕一代更好地準備好未來這場革命，一定要把計算的思維和創作作為21世紀教育的支柱。
以下是經整理後的演講全文：
今天我來講一講老師和學生怎麼聯繫起來。
世界當中充滿了機會，而這些機會將會越來越大。於是我們就開始去思考AI機器人對我們日常生活的影響。大家想像一下，有一天我們日常生活的所有任務都由機器人來代替了，無人機把食物送到門口，垃圾能夠自動被回收。想像一下這些智能系統使得生活的方方面面都自動化，保證我們生活得很好，工作更加高效。
在這個領域，我們就給了機器AI學習的能力，包括促進機器去學習和改進，還有預測。給他們這些能力，當然要基於數據來做。
我們先細節來看一下這個領域發生了什麼樣的變化。
先看看靜態的自主權，在這裡變化的步伐是非常快的。機器學習涉及到一系列的海量數據，機器先學到一個規則，然後基於這些機器做出一個預測。如果你有數據，機器就可以提升準確率，醫藥是一個很好的例子。
在最近的研究當中，醫生和機器一起來診斷淋巴癌，來看淋巴結是否有癌症。人類的診斷錯誤率是3.5%，機器的診斷錯誤率是10.5%，但是如果它們可以聯合降低到0.5%，就是85%的提升。這是很大的一個進步，今天的技術在很多尖端的癌症研究中心正在被應用。
發生在機器學習和AI領域的事，大多都是由深層神經網這項技術促進的。在深層神經網領域我們有很大的一個結構，可能當中有數百萬的節點，這個結構有很多帶上標籤的數據。我們有了數據，打上標籤過後，可以給這一項技術帶來很大的提升，但是這個技術目前還不完美。
大家有沒有想像過，把機器學習技術應用到不同的領域呢？
重要的是，我們一定要了解機器學習的方式是什麼，它怎麼樣運作的。現在隨著我們正在邁入未來，機器幫助我們完成一些認知任務，我們要看一些需要有標籤的數據辦法。我們面臨著很多的挑戰，因為現在數據太多了，這些深度學習的引擎能夠解決一些問題，但是現在卻沒有清楚說明它們怎麼獲取這些信息，怎麼去解決這些問題，我們需要海量的數據去訓練它們。如果數據存在偏見，那整個網絡中也會存在偏見。但是我們是有很多的機會。我們可以帶來個性化、定製化的解決方案，我們可以實現語言的理解和翻譯，就像你們在屏幕上看到的一樣，並且大家可以大大提升時間分配地效率，尤其是在這些人機合作的領域，人做人最擅長的事情，機器做機器最擅長的事情。
我們現在的世界已經被計算機器大大的改變了，在現在的世界當中，這種變化隨處可見。有個問題是，機器人在真實世界當中可以怎麼樣幫助人類，我們可以把哪些工作多大程度上交給機器來做？比如說我相信自動駕駛汽車會給父母更好的生活，他們可以享受人生，也可以給我們機會，想要去哪裡都可以的。讓機器人在真實世界當中，像智慧型手機今天幫助我們一樣，我們就需要解決一個挑戰，比如說機器人是身體和大腦分離的，機器人要完成一個任務，它就必須要有一個能做這個任務的身體，而大腦要能夠控制整個身體。
我們在生產機器人的時候，必須要民主化。說到未來，來看這個人，比如說他想工作，他的貓特別的無聊，因為主人沒有在家，他要找一個機器人跟貓來玩一玩。未來主人有一個24小時的機器人，能夠有非常好的設計，在這個設計當中，主人會提出自己的要求，然後當這個設計最後成型之後，這個機器人就可以非常快地融入到環境當中，然後幫助主人照看貓。
再說到如何做這個工作的時候，我們有一個所謂的機器人的整合，在這裡面有很多語言的處理，比如主人需要一個能夠跟他下圍棋的機器人，這是一個非常具體的說法，但是我們是需要一個自然語言的理解，我們必須得知道在這裡面有什麼樣的需求，這些需求自動就會生成相關的機制，並且為機器人下指令，所以在這裡就可以看到能夠跟你下棋的機器人。這個機器人差不多是兩個小時就生產出來了，而且是由一個非專業的人士來組合在一起的。我們覺得讓機器人變得更加民主，會越來越近，因為組成機器人將是一個非常簡單的任務，只要你需要機器人，就可以組建機器人。
我們再說到教育。我對這些點子是非常感興趣的，尤其是製作機器人，並且讓所有的人都得到機器人，尤其讓每個孩子都得到機器人，這將會是非常有意義的。我們知道對孩子來說，機器人很有吸引力，因為畢竟他們的生活方方面面都是由成人所控制的，但是他可以控制機器人，所以這就讓他們心裡平衡多了。
在這裡，我們可以看到一個機器人花園，機器人花園能夠幫助我們讓更多的中學生了解計算機的科學和原理。這裡面一共有100多個不同的機器人，有些機器人是花，有些機器人可以設計成綿羊，有些機器人做成小鴨子。因此我們可以通過這些方式來幫助孩子們更加的了解到如何去製作東西，並且讓機器人成為他們的玩伴，通過和機器人玩耍，他們就知道如何編程，如何去用計算機的這個角度來看待世界，也就是說他將會知道如何將算法真正的視覺化。
我們可以看到花園已經是點亮了，不同的顏色指的就是不同的算法，這是孩子們所推出的算法。這是非常典型的算法，算法的目標是幫助我們找到最終的路徑，因為通過這樣的算法，孩子就知道具體算法是如何運作的，如何從起點找到終點，這個是深度學習，這也是一個非常類似的，也是非常經典的算法。當燈光點亮的時候，就說明了算法不同的步驟，所以孩子們就了解了算法到底是怎樣的過程，以及算法的步驟是怎樣一步一步推出的。
有了這樣的信息之後，我也可以看到我們確實是有能力讓自己的孩子們有工具，更好地了解計算機是如何運作的，並且擁有計算機的思維，這是非常好的。因為我個人認為，尤其是對那些知道如何製作東西，並且把我們製作東西的東西放在生活中的人，是非常非常偉大的。因為這需要想像力，並且我們可以通過製作將想像力變為現實。這些理念都是非常強大的，說到下一代技術引領者的時候，這些都是非常關鍵的因素。
最後做一個總結，我們現在生活在一個非常令人振奮的時代，我們的領域，不管是AI機器人，還是機器學習，都在改變這個世界的面貌。現在計算就像電一樣，成為了一種能源，並且無處不在，我們應該利用這樣的資源，幫助我們真正的產生影響，影響科技改變世界的方式。為了讓年輕一代更好地準備好未來這場革命，我們一定要仔細去思考計算的思維和創作，把它作為21世紀教育的支柱。21世紀當中，這些都是非常重要的。