潘云鹤：人工智能 2.0 与教育的发展
潘云鹤 中国工程院院士上个世纪70年代以来， 人工智能（AI） 的典型任务和应用包括机器定理证明、机器翻译、专家系统、博弈、模式识别、学习以及机器人和智能控制等七个方面取得了很大进展。
从2015年起， AI 走向 2.0阶段。随着社会新需求的爆发，信息环境以及AI基础和目标的巨变，促使人工智能迈向新一代。2017年7月，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，十九大报告中也提出:“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”
AI走向2.0的本质原因
首先，世界从原来的二次元空间进入新的三元空间。世界原来是二元空间，即人类社会空间（H）和物理空间（P）。近年来，随着信息力量的迅速壮大，已经成长为除P、H两极之外的新一极——信息空间（C），从过去的PH变成了CPH。
近50年来，信息空间成长壮大的历程主要有以下几个阶段：第一个阶段是信息来源于人类社会，如书籍、交流、媒体、计算机；第二个阶段是信息开始互联，产生了互联网、移动通讯和搜索；第三个阶段是信息绕过人类，直接来自于物理世界，如传感器和物联网；第四个阶段是产生大数据，信息快速膨胀；第五个阶段是从大数据走向大知识，并推动人类认识与控制能力的变化。
其次，空间变化形成信息流的新变化。过去只有P和H两个空间，在这两个空间之间，人类社会要了解物理空间的变化，包括它怎么改变，会变向何处，变化规律是什么，这些所有知识的总和叫做自然科学。然后，人类社会如何改造物理空间，改造后有哪些变化，产生哪些连贯性反应，这些知识叫做工程技术。同时，人类社会还会研究自己的经济行为、管理行为、政治行为、社会结构等，这些叫做社会科学。因此，知识的总和是自然科学、工程技术和社会科学。信息空间出现后，信息流发生巨大变化，人类社会既可以通过过去的方法了解物理空间，也可以通过信息空间了解。
再者，新的信息流会生成认知的新变化：一是新计算，AI2.0是建立在新老空间的互动CH、CP之上的AI；二是新通道，给科学、工程技术、社会研究提供了新途径、新方法和新通道；三是新门类，出现认识复杂巨系统，包括城市运行系统、环境生态系统等。
新一代人工智能发展规划，它的关键理论与技术包括五个方向：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能以及自主智能系统。它的应用领域包括智能城市、智慧医疗、智能制造等。
由上可知，AI走向2.0正是人类空间从PH到CPH演变的深化，它的前方有许多理论与实践的挑战。
AI走向2.0的大量新特征
AI走向2.0，目前已经出现了各种端倪。
端倪1：
大数据上的深度学习+自我博弈进化技术。与传统博弈人工知识不同，AlphaGo深度学习不仅能“直觉感知（下一步在哪）”“棋局推理（全局获胜机率）”，而且将学习人类棋局和自我博弈积累棋局相结合，能够“新颖落子（想人不敢想）”。
端倪2：
基于网络的群体智能已经萌芽。《Science》 2016年1月1日发表《群智之力量》的论文认为，结合群体智慧与机器性能来解决快速增长难题。它将群智计算按照难易程度分为三种类型，实现任务分配的众包模式、较复杂支持工作流模式的群智以及最复杂的协同求解问题的生态系统模式。大规模个体通过网络构架的参与，可以表现出超乎寻常的智慧能力，是解决开放复杂问题的新途径。
如普林斯顿大学Conncetome项目开发了EyeWire游戏，玩家对显微图像中单个细胞及神经元连接按功能进行涂色，第一次提供了哺乳动物视网膜的神经元结构和组织产生检测运动的功能，来自145个国家的165000多名科学家（玩家）参与其中。
端倪3：
人机一体化技术导向混合智能。各种穿戴设备、人-车共驾、脑控或肌控外骨骼机器人、人机协同手术等实现生物智能系统与机器智能系统的紧密耦合，在外科和脑手术中已经开始实用。
端倪4：
跨媒体推理已经兴起。在语言、视觉、图形和听觉之间语义贯通，是实现联想、推理、概括等智能的重要关键。
端倪5：
无人系统发展迅速。当前，在工业装配线上机械手发展很快。但在灵活运动领域中，无人系统迅猛发展的速度远快于机器人。因为类人或者类动物的机器人，往往不如对机械进行智能化和自主化升级来得高效。
AI2.0促进教育
AI2.0对教育的影响主要是5个方面。
第一，发展大数据智能的学习分析技术。收集学生学习大数据（做练习题、考试、历年学习成绩、听课表情、平时兴趣、周围环境），来分析学生学习的薄弱环节，从而制定学习的改善方案。也可以用它来给学生画像，不断根据新的数据进行修改，并形成新的教育方案。
第二，发展跨媒体学习。人类形成基本概念和判断依赖多种媒体信息综合，如文字、视觉、图表、声音、触觉、味觉等。因此，教材除文字外，还要配以插图、讲解、参观、实验等，其目的是形成跨媒体的知识（概念、判断、思维）。跨媒体教学将是提高教学效率的有效武器，对幼儿教育尤为如此。新技术新教材将十分重要，如超文本课本、AR产品等。
第三，发展终身学习的个性化智能支持。未来，终身学习将越来越重要。终身学习不同于学校的系统式学习，是带着问题学习，其问题包括工作、形势变化、理财、爱好等。因此，学校一般性教材并不适用，需要个性化教材。终身学习还是“自主驾驶式”学习，根据自己的知识基础、问题、目标，形成一条适合自己的学习途径。人工智能可以在数据库和知识库的基础上，为其提供规划，提供相应的教学内容。
第四，我国应建设智能图书馆。图书馆的每一本书都包含几十乃至几百个知识点，作者仅用某一种链接来讲述它。这些知识点可以更灵活地加以不同链接，以满足终身学习和交叉性学习的个性化教材需要。
教育部已建成300万册学术数字图书馆，应及时在此基础上建设智能图书馆。智能图书馆向读者出借的不只是一本书，而是根据读者要解决的问题提供的知识点的链接系列，这个系列是实时按需编排给读者的。所以，人工智能可以在此基础上，帮助每个人制定学习计划，提供相应学习内容。
第五，新一代人工智能战略实施中，队伍的组织和人才的培育是两个关键因素。 一是加大人工智能人才培育和学科建设的支持力度；二是建议有关省市创建一批政、产、学合作的，科学、工程和教育相结合的新一代人工智能研究中心，试用灵活体制，实现快速发展；三是人工智能走向2.0，是人类实现新进步的一件大事，我国可主动推动国际合作，建设合作平台，与全球愿意携手的科技人员一起，共同应对各种挑战，推动人类走向美好明天。
总之，中国信息化将沿着数字化、网络化、智能化的阶段前进，产业和应用已经按此推进，科研、教育，以及教育的方法、体系、教材也必须及时展开。
（本文根据中国工程院院士潘云鹤在“人工智能与未来教育”科技前沿与战略圆桌会议上的部分报告内容整理，未经本人确认。整理：杨洁）