现在，我们的老师比以往任何时候都需要帮助。面对前所未有的危机，必须在几周内将所有说明转移到网上，每个人都在弄清楚21世纪用于教学的新题材。这就是人工智能和教育-人工智能不会解决教育问题，但可以提供帮助。
除了视频聊天，在线测验和远程之外，讨论的主题之一是人工智能。确实，是时候仔细研究一下AI如何为当今的教师提供帮助。但是，问题在于很少有人了解AI。
你懂AI吗?
我并不是说很少有人能理解驱动人工智能的计算机语言和算法，尽管对许多人来说确实如此。很少有人从宏观意义上理解“人工智能”对人类的意义。
不了解像人工智能一样对未来至关重要的事物会产生后果。这些后果将遍及所有业务部门，投资，技术，媒体，并且当这些部门在炒作周期中融合或陷入未知状态时，这些后果将首先显现出来。
我们认为AI是一件可靠的事情。
我们倾向于认为AI是像混凝土建筑一样坚固的东西。我们认为事物要么是AI，要么不是AI。但是历史证明那不是它的运作方式。根据我们在任何一天的位置，人工智能是一个不断发展的目标。
刚度过第一次登月50周年，记住那时世界上很伟大的科学家正在努力进行太空工作是很有帮助的。我们认为，执行引导火箭所需的重三角和微积分的机器必须是“人工智能的”。
总的来说，我们认为：“这个数学很难，你必须非常聪明才能做到这一点，”因此我们推测从事这项工作的机器是智能的，思考的机器。
一旦计算机比人类更快，更好地完成数学运算，我们就不再认为它们是人工智能。人们认为计算机所做的只是对数字进行高级处理。
在1970年代和1980年代，许多聪明人认为计算机无法掌握国际象棋的战略和创造性思维。我们曾经相信国际象棋是最终的明智之举。
能够理解国际象棋的计算机必须是智能的。在1990年代，计算机开始定期击败地球上比较好的国际象棋大师。我们接受了一个事实，那就是情报并不能赢得国际象棋比赛。计算机在国际象棋中占主导地位，因为它们可以循环进行更多潜在的动作，远比任何人都要快。
突然，可以在国际象棋上获胜的机器是一种特殊的算法，而不是人工智能。
同样，在Siri，Alexa和Google将语音识别引入我们的电话和家庭之前，人类语音的复杂性可能超出了机器的范围。有人会说“ Alexa，订购披萨”然后披萨进入您家的想法必须由能够理解和服从的人工智能计算机提供支持。
但是现在我们看到语音识别只是从声波转换为文本，然后使用一些简单规则处理文本，并且在此过程中的任何地方都没有“思考”。随着我们接受这一点，我们对其进行了折价并再次移动了AI目标。
将AI理解为流动的
关键是AI并不是一个坚实的起点。而今天，一切看起来已经大不相同了。一旦我们理解了这个“对象”及其作用，一旦我们接受并理解了它，我们就不会再将其视为AI了，我们将继续迈向智能机械的下一个目标。
如果历史教给我们任何东西，我们可能永远都不会到达一个说“好吧，那是AI”的地方。
除非我们拥有模仿或超越人类智能和推理的机器，否则我们将无法识别什么是AI。我们将这种深度和广度称为“人工通用情报”。尽管这种情况几乎可以肯定会发生-但还有很长的路要走。
这并不意味着我们不会针对复杂问题开发引人注目的解决方案。来自复杂问题的创新产品通常会改善我们的生活。我们将有很多这样的东西，现在可能正在加速。我在教育领域工作的AI领域提供了很好的例子。
AI软件。
目前，我们正在开发可以对答案进行分类的软件，并可以帮助教师快速，大量地为书面课程分配成绩。
我们正在不断改进教学，学习和课程工作。人工智能作为一种工具很有用，特别是当您无法与学生见面时。其他公司也开发了计算机辅导员，可以回答有关某些主题的问题。这些计算机还可以建议最有用的学习资源。
当学生不在物理教室时，回答问题非常有帮助。他们不能举手，也不能问同学们是否不在身体上坐在一个特定的空间。
人工智能产品。
AI产品从根本上填补了教学中的某些人类活动。但是，它们所做的事情是人们可以做到的，因此我们认为它们是人为的或由AI驱动的。但是像他们的国际象棋一样，具有AI功能的导师和自动分级机实际上不会像人类那样思考。
人工智能导师。
这些AI导师会梳理数据，寻找模式和相似之处，并采取相应的行动。有一天，我们最终会将这些支持AI的工具视为普遍接受的技术活动。我们将开始考虑以对国际象棋AI的思考方式对AI进行评分，这是一种帮助我们更好地做事或更有效地做某事的工具。
人工智能是一种工具
知道人工智能是一种工具，会使我们陷入关于人工智能的另一个困扰。这是一种工具，而不是决策者。“智能”计算机可以比人更快，更准确地计算和跟踪其路径。但是，人工智能无法决定我们是否应该登月。
同样，在教育中，人工智能不会取代老师，因为他们具有联系，启发和引导学生成为更好的人的能力。取而代之的是，人工智能将像50年前对NASA飞行工程师所做的那样使许多任务变得更加轻松快捷。
人工智能就在这里
关键是，人工智能不是我们一直在等待的东西，因为它已经存在并且永久地存在于下一个角落。我们可以并且应该期待我们认为复杂或困难的事物的捷径和解决方案。但这是技术，而不是人工智能。
我们得到技术。技术是我们看到，体验到的东西–我们可以制造和投资的东西。如果需要，我们可以将其称为AI。我们可能很长一段时间都不会这样称呼它。
