戴娟： 大家好，我是商湯教育的戴娟。我今天給大家分享人工智能方面的相關資訊。
不知道大家對商湯科技是否有了解，花一點點時間，給大家簡單地介紹一下商湯科技這家人工智能的公司。
商湯科技是全世界領先的人工智能技術平台型公司，整個公司在人工智能的新的基建行業以及人工智能的衆多的領域，有很多應用落地的實踐的案例。
可能很多聽衆有看到的，例如，現在經常在馬路上看到的比較火的無人駕駛這樣的一些領域。商湯科技通過人工智能視覺的一些技術，在無人駕駛的領域，跟很多現在大家熟知的車廠，像廣汽、像本田，有比較多的落地合作。
同時，人工智能這樣一個技術，也賦能到了我們生活和很多行業的方方面面，比如說智慧醫療，通過人工智能的圖像的技術，能夠幫助醫生更好地去做病理診斷，同時也能夠更好地去做例如骨骼的三維重建，用更加廉價和更加普惠的方式，讓更多的人能夠享受到更高品質的醫療的服務。
另外，人工智能很多應用在遙感領域，像氣象、衛星，天氣預報等。怎麼讓天氣預報更加精準，怎麼用遙感讓圖像能夠更好地去幫助城市的規劃者，更好地去規劃我們整個城市的大地圖，以及在城市規劃裡面哪些地塊用于什麼樣的一個方案，這樣的一些方向其實就是我們講的人工智能在行業中的賦能。
在生活當中，大家可能會經常用到人工智能，包括現在的語音小助手，像小愛同學、像Siri，其實在這些應用的背後，需要大量的語音識别、自然語言處理，這樣一些基本的人工智能技術的賦能。
我們在點外賣的時候，同學們可能沒有注意到，其實在很多的外賣的平台背後也涉及了大量的智能算法。我們安排什麼樣的外賣配送員，用多少時間，用什麼樣的路徑。同樣，人工智能的智能算法，也會指導到像我們現在用到的計程車等等這樣的一些應用。是以我們看到，人工智能是一個全新的技術，它逐漸滲透到我們生活的方方面面，也賦能到很多行業。
我是在美國待了接近十年的時間後，在2018年回到中國再加入商湯科技，在商湯科技這樣的一個人工智能技術平台公司，從事面向青少年的人工智能教育。是以在這個期間，其實也有很多的朋友，包括老師在問我說：“戴娟，你其實2018年之前是沒有做過跟教育行業相關的工作，為什麼回國以後，你想去做青少年的人工智能教育？”
這裡我也跟大家分享一下，其實很觸動我的是未來時代一定是科技的時代。我在美國的十年，包括之前的一些工作經曆，包括我們看到國内外很多大公司的發展，以及我們剛剛提到的智能技術，正在很快地滲透到我們生活以及工作的方方面面。我們想說未來的孩子，就是十年以後、二十年以後的小孩，他們進入這個世界、進入到這個社會的時候，他們需要什麼樣的基本素養。是以思考之後，我們認為，就是對未來世界的孩子來說，不管他是進入到投資行業、廣告行業，醫療行業、智慧駕駛行業，或者是零售一些行業，甚至是教育行業，以及我們做曆史的，做像樊登讀書這樣圖書閱讀的這個行業，其實他可能都需要用到現在我們講的智能思維。
人工智能是什麼樣的一門技術呢？顧名思義，就是人造的智能。智能是什麼呢？通常我們說智能是人獨特擁有的一種認知能力，它包括人類的感覺，像小孩可以通過爬，去感覺這個世界，去認識這個世界。通過學習我們能夠去推理，最後對于一個問題或者一個事件做出決策。這個鍊條，我們稱為人類的認知能力。人工智能是什麼呢？人工智能其實就是通過機器模拟人類基本的一些認知的能力。
很早期的人工智能，其實我們看到的，讓機器能夠自動地動起來，是在機器自動化的年代，其實也是人工智能的一部分。現在的人工智能，其實是步入到了一個比較全新的時代。我們講人工智能，是讓機器擁有人類的認知能力，怎麼讓它去擁有認知的能力呢？其實在我自己開始學人工智能是2000年初的時候，更多是通過數學的方法、推演的方法和統計的方法，去做人工智能的認知的架構，我們其實把人類的一些經驗通過統計學的方法，總結成一些原則性的東西，我們教給機器。
從2010年以後，有一股勢力越來越強，叫機器學習。機器學習其實是人工智能的一個分支，以前機器的智能是由人來定義的，是由人來總結出世界的規律，然後把這個規律告知給機器，讓機器去複現這個規律。機器學習是什麼呢？機器學習是我們教給機器的不是具體的知識，而是學習的能力。是以在這個世界上，有一幫特别厲害的科學家們，他們在很多領域通過科學的方法，通過工程實作的方法，教會了機器怎麼去學習。通過機器學習，其實機器就有了更多的靈活性和可控性。
其實機器學習有很多種的方法，機器可以從大資料中學習，機器可以從行為中學習，機器也可以有強化學習的方法。其實這些都是類比人類學習的方法，是以在2000年以後有一幫非常厲害的科學家，把機器學習的方法用人工的神經網絡的方式，給定義起來了。是以我們聯想，說人類的遺傳為什麼沒有把知識去做遺傳。比如說爸爸媽媽在這個領域懂了這麼多的知識，生一個小孩，小孩為什麼沒有遺傳到爸爸媽媽大腦中的知識資訊。可能沒有，但人類遺傳的其實是一個非常厲害的能力，叫學習的能力，就是認知、建構的能力。
是以在2010年以後，有一幫科學家，他們從70年代、80年代一直在深度神經的網絡領域，給機器建構一個網絡，讓這個網絡去模拟大腦的神經網絡。它有神經元，有突觸，有神經的連接配接以及網絡的發展和建構。通過這樣的一種方式，讓機器擁有了更強的學習能力。這也是我們講的，為什麼這樣的技術，才得以在我們現在看到的各行各業以及我們的生活當中能夠帶來翻天覆地的變化。
今天我給大家推薦的叢書，叫《人工智能基礎》。本書非常有意思，被稱為世界上第一本面向青少年的人工智能的讀本。我認為人工智能的教育，比如說美國，已經有比較好的實踐和落地。是以我們當時在編寫本書的過程當中，我給在美國的很多同僚聯系。因為我當時孩子還很小，是以沒有在美國上過國小國中或幼稚園的學校，我跟我認識的這些同僚，或者朋友打電話，詢問說你們的孩子，在美國國小、國中、高中，都接受了什麼樣的人工智能教育。電話的一端他們都驚呆了，他們說沒有人工智能教育，小孩子為什麼會在國小、國中、高中就去學習人工智能。是以當時意識到，我們在做一個開創性的工作，我們在編寫第一本人工智能教材或者人工智能的讀本，其實并沒有任何的系統化的、面向青少年的人工智能的知識也好、技能也好、工具也好、案例也好、項目也好、這樣的我們可以用來做參考的内容，是以這是一個開創性的工作。
人工智能把它作為一個技術，把它作為一個工具，教給學生，教給老師。其實未來我覺得人工智能教育，或者人工智能素養有一個更深層次的意義，原因是什麼呢？
我們講知識是什麼，知識是可以靠記憶來擷取的，但是靠記憶擷取的知識并不一定完全是認知。為什麼講人工智能教育在這個方向我覺得是很有趣的一個事情，我們可以看到機器是如何學習的，機器的學習的方式是什麼樣子的，機器建構認知的方式是什麼，因為我們在教學的過程當中，至少我自己學習的年代，包括現在我觀察到的學習的方式，其實從來或者很少教孩子說什麼是認知，你在建構的是什麼樣的一個能力，而這種能力建構的方式是什麼，它的方式帶來的結果是什麼。
人工智能的教育，其實從某種程度上給孩子們提供了一個體外的智能建構過程觀察的機會，孩子們通過我們剛才講的，很多的教機器怎麼看見，教機器怎麼看得懂，教機器怎麼讀詩，教機器怎麼讀得懂這個詩，教機器怎麼寫作文，以及怎麼寫一篇好的作文，其實在這個過程當中，是不是孩子在這些領域的認知建構的能力，也得到了很大的提升。是以這也是我們覺得非常感興趣的一個方向。說人工智能的這個教學，它其實是在體外去建構認知這樣的一個能力的教學，如果孩子參與到這樣的一個能力建構的過程當中，對自己的認知提升有多大的幫助。以及在未來的世界，如果體外有這麼多的智能體，我們的青少年或者是這些在未來十年、二十年以後這個世界的朋友們，怎麼去更好地跟體外的智能體去協同，去共生、去創新，我們覺得這是一個非常重要的能力。
推廣人工智能教育，特别是青少年人工智能教育的過程當中，大家也會問到說為什麼是青少年？為什麼不是從大學生開始去做？
人工智能其實對于不同學齡段的讀者來說，或者對于不同學齡段的青少年來說，它有不同的含義。其實就像我們教數學一樣，如果家裡有幼稚園的孩子可以觀察，其實幼稚園的孩子學數學的時候更多叫實物計算，對吧。他教1+2=3的時候，他一定要心裡想着一個蘋果加兩個蘋果等于三個蘋果，這個是在認知發展心理學上面是有很深入的研究的，因為人類是要經過這種實體運算的階段才能逐漸進化到形式運算的這個階段。其實對于人工智能來說也是同樣的。對于小朋友來說，我們可能更多的是去講一些基本的概念，其實對人類來說，概念是一個知識的一種載體，它能夠去激發孩子未來當碰到這樣的問題的時候，至少知道有這樣的一個概念，可以去觸發相應的或者不同的解決方案，其實作在來講就是創新。
我們在遇到很多的問題的時候，比如說我們做青少年的科學創新活動，我覺得非常有趣。我們講圖檔的識别，它其實有很多的應用，大家可能經常看到上車，或者是地鐵的閘機，或者是出入門的人臉的門禁，大家會覺得這是一個我們經常看到的應用，包括像支付寶裡面我們經常說人臉的驗證也是其中的一種。
像我們青少年未來人工智能夏令營裡面，其實有一些學生，我覺得他們自己想用人工智能的技術去解決、他們可能用當下的技術或他們當下能想到的這種方法解決不了的問題。比如說，有一個非常好的案例，挂水的時候，其實有一些護士可能經驗不是很足，特别是對于小孩子血管也比較小的情況下，針有時候會插得不準，可能就涉及到要插好幾次。是以我們就有一個孩子，我覺得非常的棒，他設計了一套系統，有一個攝像頭，它能夠去拍血管，然後通過圖像增強的方式，讓血管能夠更加清晰地展現給護士，然後讓護士有更多的資料和資訊能夠去把針紮準。是以這樣的一些項目，其實通過我們現在在學的一些學科，是很難想到的，但是如果孩子知道說機器其實是可以看得見這個世界的，機器其實可以增強、幫助我們用機器的方法去增強這個世界的一些資訊，甚至這個機器能夠去分析、人腦很難分析到或者捕捉到的一些資訊，基于這樣的一個場景，他們其實可以去完成這樣的一些項目的。
另外，還有一些關于機器學習的概念。我們現在大部分的學習，像化學、像生物，可能更多的是一種歸納的方法。我們講孟德爾的這個豌豆實驗，他作為一個科學家，為了搞明白遺傳的一些基因的配對的原理，在一個修道院裡面種了一輩子各種各樣的豌豆，做了大量的資料的采集，然後最後得出了一個、我覺得後面在生物學裡面都會學到的這樣的一個理論。
其實像實體跟數學這樣的一個推演的學科，我們講定理是什麼、公式是什麼，然後按照這樣的一個方式去推演、去解決更多的問題。其實這在人工智能的思維，我們講，它是另外一個全新的視角，它是基于當下資料的一個視角，很多的解決問題的方法，有可能是因為機器有能力去捕捉和觀察、和分析更大的資料，然後能夠得出來的，它可能跟我們傳統的歸納方法和隐匿方法，都是不一樣方法。
是以，在整個人工智能的學習過程當中，從啟蒙到入門到基礎，可能更适合于有一些基本的科學技術、資訊技術素養的人群去學習的。其實像螺旋式上升的過程，從基本的理念，然後到最後我們能夠去用到這樣的一個核心的思維，用到這樣的一個核心的技能、去解決或者去創新解決生活中或者工作中實際的問題，甚至在以前沒有的，這樣的一些思維範式的基礎上，我們用這樣的一些思維範式，然後去做創新。
我是戴娟，我現在商湯科技做教育，同時也在上海人工智能實驗室的智能教育中心，做人工智能面向青少年人工智能的科普教育的公益的一些事業。自己其實很早就開始從事人工智能的這個方向。我是2001年到2004年在中國科技大學學習，大學是讀的電子資訊工程，大一、大二、大三其實我的科研方向都是信号處理，大家知道的通信的方向。我在做實習的時候，是在中科院的電子所做一些雷達信号衛星的處理。大四的時候，也就是2004年，很有幸碰到了湯曉鷗教授，當時湯老師是在微軟亞洲研究院，做CV組——Computer、Vision組的負責人，我就獲得了一個機會從信号處理的專業轉向了。在2004年、2005年，真的是純學術方向的，當時還不叫人工智能，叫模式識别和叫CV，叫計算機視覺的這樣的一個方向。
2005年的時候，我大學畢業以後，去到了香港中文大學的多媒體實驗室，也是湯老師的這個實驗室，繼續地去做人工智能相關的科研，我的科研方向是2D、3D的人臉分類和人臉識别，但是個年代其實并沒有做深度學習的這個方式，也沒有用神經網絡的這個方式，主要還是用統計學的一些方式在做。
2007年的時候，我研究所學生畢業的時候就到了人生的一個拐點，是要決定我要去讀PhD讀博士呢，還是要做其他的一些事情。我當時被做産品給深深的吸引了。原因是什麼呢？因為其實我覺得不管是做研究也好，還是去工業界、公司裡面去做産品也好，其實有一個很本質的點，我們做的事情能夠在一定程度上、或大或小給這個世界帶來一些改變。
我當時其實是很感觸，我接觸到了當時微軟的一些很前期的産品經理，我覺得做産品這件事情能夠以更大的範圍，以我們自己的一些創意、去改變這個世界。其實當時聽到的一句話，Office的一個産品經理講的，我們做的東西叫Touch millions of lives，能夠觸達到很多很多的生命，是以當時聽到有特别的感觸。研究所學生畢業以後，我就加入了中國微軟的工程院，也成為了中國微軟工程院第一批去做教育的團隊的創始成員。是以我加入微軟的時候是在微軟做教育，非常有趣，當時也做了很多的跟教育相關的一些工作。
直到2009年的時候，一個契機，我從微軟中國轉到了微軟的總部，雷德蒙德市——在西雅圖的大西雅圖的這個地區，去了之後其實轉了一個方向，去做輸入的方案。其實簡單來說，我們講的滑鼠與鍵盤，是在個觸摸屏上面。其實我們今天講的這個人工智能，大家看起來平平無奇的一個觸摸鍵盤，其實背後有大量的技術，并且它的整個設計可能是手機上除了遊戲以外、最為複雜的一個設計。
是以當時也是跟我的團隊，從2009年到2014年的時候，是做了Windows、Phone上面的所有的語言的輸入法的這個系統，并且我們在2014年的時候，我們英文的系統其實還挺有趣的，打破了在觸摸屏上最快文字輸入的吉尼斯世界紀錄，是以這個也覺得是很有趣。原來我們做工程、做産品，也能做到世界最為頂尖的這樣的一個方式。
2014年的時候，由于各種原因，我們家庭從西雅圖地區搬到了灣區，大家可能知道的，矽谷這樣一個地方，我加入了蘋果的Siri團隊，跟着Siri團隊一起做了很多我覺得非常有趣的事情。Siri從2014年的時候，我們剛剛講過，人工智能在個時候可能還是規則定義的這種語音識别，然後包括是自然語言了解的這樣的一個方式，我們把它轉換成了一個叫機器學習的這樣一個方式。同時，我在Siri也管理整個Siri的資料科學團隊，有大量的人會使用Siri，其實作在我們叫内容營運也好，網際網路公司都有這樣的一個團隊，什麼樣的人、用了什麼樣的功能，基于這些使用者實際的使用資料，我們能夠更好地去規劃未來Siri的一些功能。
2018年，也是因為家庭的原因，我們全家從美國搬回了中國，我就加入了商湯科技。從2018年初開始，在商湯科技，從零到一，創立了商湯教育的這個團隊；我們開始專注地去做青少年人工智能教育以及青少年的人工智能素養的提升工作，一直到現在。
問到為什麼會去做青少年的人工智能教育，商湯并沒有教育這個事業部，這個事業部是我回到商湯以後創立的。
第一，我覺得商湯有這個基礎去做青少年的人工智能教育，我們做的方式把現在看到的行業中的方方面面的案例轉換成老師能教、學生能學的這樣的一些課程和案例。我們是從技術的這個角度來告訴孩子，你看人工智能的應用是什麼，在這個應用背後的思維邏輯是什麼。
第二、我們看到很多的行業都被人工智能滲透，是以我們就在思考，未來孩子，比如說他去做醫生，去做老師，去做現在網際網路公司的内容營運，背後沒有資料的思維，沒有這種資料分析、智能分析的這個思維，沒有這樣的模型的話，孩子能不能更好地去勝任這樣的工作。
基于這樣的思考，覺得現在、特别是中國教育其實有一個很大的問題，并不是一定是他的認知有一點點小問題，最大的問題是我覺得還是比較傳統，可能要多鼓勵，讓他多嘗試。其實挫敗也是一種經驗的累積。
是以我覺得從這個角度，可以讓大家放輕松，多多鼓勵孩子們，他可能成長得更健康。而且小朋友現在的焦慮，已經從國小開始就有了，這很糟糕。我一直跟我身邊的所有的家長都說不要雞血，你們一雞血就會影響一批家長。我們家小孩非常放松，是以我一直覺得崇尚多鼓勵。
未來是科技的時代，這個我覺得是确定性很高的一件事情。科技本身是一個發展很快的事物，是以它的不确定性其實也是很高的。未來一定是一個不确定的未來，在這樣的一個未來下面，我們孩子們、同學們、老師們需要具備什麼樣的素養？面對未來，用什麼樣的方式能夠更好地去面對這樣的不确定性呢？一個很好的方式，在我看來廣泛地去做閱讀，廣泛地去了解，用開放的心态，去學習了解更多行業不同的知識領域的一些資訊，了解它們的一些範式，在未來面對不确定性的時候才會更加地從容、才會更加地自在，讓孩子們不懼未來。謝謝大家。
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