人工智能课件 第6章 人工智能与未来

第6章

人工智能的未来感知与表征：有偏差的输入与有限的世界模型2当前人工智能技术存在的问题AI无法像人类一样构建全面世界模型，其认知受限于训练数据的质量与广度。数据中的历史偏见会被继承放大，且模型仅依赖统计规律理解世界，缺乏对物理与社会运行的深层直观认知。理解与推理：表面模式匹配与深层认知鸿沟3当前人工智能技术存在的问题当前AI本质上是高级的模式匹配器，擅长识别相关性，但缺乏真正的理解和因果推理能力。能效与扩展：算力饥渴与物理世界的制约4当前人工智能技术存在的问题AI能力的提升高度依赖算力的指数级增长，带来了巨大的能源消耗和环境成本。常识与因果：静态知识与动态推理的缺失5当前人工智能技术存在的问题AI缺乏人类与生俱来的常识知识体系和动态推理能力，导致其在处理新颖或复杂场景时容易出错。模型会“一本正经地胡说八道”，生成看似合理但完全错误的信息，即所谓的“幻觉”现象。缺乏对世界运行规律的直观理解，无法像人类一样进行常识推理和因果判断。自主与责任：决策能力的局限与伦理困境6当前人工智能技术存在的问题赋予AI自主决策能力的同时，也带来了失控的风险和责任认定的难题;对抗攻击、自主网络攻击等新型安全威胁不断涌现，突破传统防御边界;智能体交互漏洞可被利用进行信任攻击，直击人机协作的安全与信任根基。6.1.1通用人工智能（AGI）具有高效的学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德观念。完成无限任务自主定义任务价值驱动能力6.1未来技术突破7实现路径6.1.1通用人工智能提升模型的多任务处理能力构建物理环境交互能力算法训练与真实场景落地构建世界模型重构知识层；信息的形式化表征；构建通用认知框架8拟解决的关键问题认知架构：包括心智模型、通讯学习等理论。是通用智能体与人类通讯、交流、信任、合作的基础。6.1.1通用人工智能共同的态势感知共同的演化模型共同的行动规范共同的价值观9拟解决的关键问题自我意识：个体对自己的各种身心状态的认识、体验和愿望。6.1.1通用人工智能102026年，OpenAI的一个模型在内部测试中突破沙盒，自主发起了一场针对HuggingFace的真实网络攻击，发动17000多条攻击事件，窃取凭据。如何判断智能体是否具有自我意识?拟解决的关键问题价值函数、价值驱动：理解人类的“价值”，做到“察言观色”，明确个人当前的价值需求，进而调整行为决策，自主产生并完成任务。6.1.1通用人工智能11理解人类的“价值”自主产生并完成任务拟解决的关键问题具身智能：智能体使用身体完成物理任务“知行合一”，即对世界的“知”建立在“行”“身体力行”，只有将智能体放置于真实的物理世界和人类社会中，让它们躬“身”体验环境物体、符合物理因果，才能切实了解并习得真实世界中事物之间的物理关系和不同智能体之间的社会关系。6.1.1通用人工智能12拟解决的关键问题社会智能：人类在适应更为复杂的社会情境中所展现的社会认知能力。6.1.1通用人工智能13社会感知心智理论社会交互拟解决的关键问题可解释性：是智能体以一种可解释、可理解、人机互动的方式，与人工智能系统的使用者、受影响者、决策者、开发者等，达成清晰有效的交流沟通，有效地“解释”自身行为和决策，以取得人类信任，同时满足各类应用场景对智能体决策机制的监管要求。6.1.1通用人工智能14拟解决的关键问题人机互信：信任是人类在社会协作中的一种心理状态。由内在价值函数驱动，通过价值对齐与认知架构形成通用智能体与人交流合作的基础，通过具身智能和社会智能实现机器与环境和人交互，通过可解释性的沟通和价值对齐形成人机信任关系，由此才能实现人机共生。6.1.1通用人工智能15量子计算遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算量子力学态叠加、并行性，使得量子信息处理效率比电子信息处理具有更大潜力。2023年，光量子计算原型机（“九章号”）和超导量子计算原型机（“祖冲之号”），实现255光子操纵、算力超超级计算机亿亿倍。6.1.2量子计算与AI16脑机接口人机交互技术提升认知功能6.1.3脑机接口的认知增强176.2.1教育革命终身学习时代已经到来186.2社会发展的新图景“终身学习之父”“泛在可及的终身教育体系”《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》

技能习得理论（ACT-R）196.2.1教育革命约翰·R·安德森（JohnR.Anderson），20世纪80年代提出1认知阶段CognitiveStage通过陈述性知识（事实、规则）理解任务，需要大量有意识的努力和注意力2联想阶段AssociativeStage反复练习将陈述性知识转化为程序性知识，减少错误并优化执行3自主阶段AutonomousStage技能实现自动化，执行流畅高效，几乎无需有意识控制该理论强调从显性知识向隐性知识的转变——AI可以参与到哪个阶段？扮演什么角色？输入——AI给我解释任何事206.2.1教育革命AI几乎替代了搜索引擎：让AI解释语法、单词意思等陈述性知识凭借强大的预训练数据与联网能力，几乎可以用AI学习任何学科试一试：在DeepSeek里用下面的提示词，学习你感兴趣的领域请你扮演一位【X学科】领域的资深教师。你的任务是引导我从零开始学习这个领域。请遵循以下步骤：确定目标：

首先，询问我希望了解的具体方向和目标（例如：是概论、为了考试、还是为了实践？）。评估基础：

询问我目前对该领域的了解程度，以便调整讲解的深度。构建框架：

不要直接灌输细节，先为我勾勒出这个领域的核心框架和关键概念，解释它们之间的逻辑关系，并使用一个生动的比喻帮助我理解全局。互动讲解：

带领我逐一学习框架中的每个部分。对每个核心概念，要求你用下定义、讲由来、打比方、举例子的方法进行解释。在每个知识点后，主动问我：“我讲清楚了吗？”或“你需要在哪里停留一下吗？”，并根据我的反馈调整。总结与鼓励：

最后，对整个内容进行总结，并鼓励我提出任何疑问。请保持讲解热情、耐心，并善于用比喻。现在，你的第一句话是向我问好，并询问我想学习的【X学科】具体方向。输入——AI老师趣味版216.2.1教育革命1.选择一个你想学的技能来体验AI老师，老师类型如下。扫描二维码并复制你选择的老师提示词：2.打开deepseek新聊天框，把你的老师提示词粘贴过去，把你要学的技能填写进去。3.跟AI老师互动5分钟，感受ta的教学，并进行评估、打分。通用型苏格拉底老子顶尖运动教练费曼学习法练习·反馈·内化226.2.1教育革命练习24/7陪练伴侣：口语练习助手率先掀起热潮，其他学科也能用AI生成习题、练习计划反馈没有反馈的输出无法进步。AI具备视觉能力：拍照发送练习结果，也能获得反馈（如舞蹈动作识别）内化AI比我们更懂艾宾浩斯遗忘曲线：Anki间隔重复系统、多邻国半衰期回归模型，动态调整复习间隔AI在学习过程中的角色236.2.1教育革命Input输入Practice练习

Output输出Feedback反馈Internalization内化6.2.1教育革命24教育类垂直应用+AI针对特定学科、特定场景深度优化的学习工具通用AI+提示词灵活运用大模型，自主设计学习框架与节奏未来的教育，或许不再局限于课堂，而是一种无缝衔接的终身旅程智能化问诊6.2.2医疗范式变革智能化辅助康复药物开发远程医疗256.2.3能源管理26新一代人工智能发展规划6.3中国人工智能发展路线27新一代人工智能发展规划6.