本年6月，欧盟发布一份关于人工智能的开展现状及其对学习、教育和教育的潜在影响的研讨陈述。这份陈述的方针读者是方针拟定者，但它也为研讨人工智能对经济、社会以及教育和学习的未来影响的人工智能技能开发者和研讨人员供给了有利参阅。 这份告以为，在未来几年，人工智能将改动学习、教育和教育。技能革新的速度将十分之快，并将发生巨大的推动力，促进教育实践、准则和方针革新。因而，了解人工智能对学习、教育、教育以及方针拟定的潜在影响是十分重要的。 该陈述指出，在欧洲研讨和技能开发结构方案中，人工智能技能已经在许多以技能为根底的学习项目中得到研讨和运用。这些项目运用了与人工智能研讨密切相关的技能，包含自然语言处理、模式识别、智能教导、概率人工智能规划、智能署理、人工智能游戏引擎和个性化学习环境中的自适运用户模型。直到最近，这些技能在实践教育环境中的影响还相对较小。可是，近年来的技能开展标明状况或许正在敏捷改动。 这份陈述的首要意图是协助教育作业者和决策者了解这些或许十分重要的技能开展。要了解人工智能的影响，咱们需求了解人工智能是什么以及人工智能能做什么。可是在当时“人工智能雪崩”下，这并不总是简单的。因为缺少人工智能技能的专业常识，许多教育作业者和决策者现在还在尽力了解该范畴的根底常识。在无人驾驶轿车、会说话的机器人和“人工智能奇观”的激流中，人们很简单以为人工智能会敏捷变为超级智能，并取得盛行文明赋予它的一切善恶力气。当然，状况并非如此。现在的人工智能系统遭到严峻的约束，在技能、社会、科学和概念上都有约束。别的，关于人类学习的老练研讨为人们供给了重要的东西和概念，可以协助人们了解人工智能的最新技能和未来。因为许多当时的人工智能系统运用的是适当简化的学习和生物智能模型，学习理论因而可以协助人们更好地了解当时人工智能系统的才能。 该陈述以为，运用人工智能来处理现在被教育决策者视为重要的问题将会发生巨大的经济鼓励，这带来了方针应战。关于教育技能供货商来说，出售处理现有问题的产品很简单，可是出售需求对安排、安排和当时实践进行革新的产品却十分困难。为了防止将曩昔硬衔接起来，将人工智能放在未来学习的环境中是很重要的。因而，或许需求拟定方针，引导人工智能朝着对社会有利的方向开展，以应对未来的应战、机会和需求。跟着人工智能规划的扩展，它可以有效地将旧的准则结构和惯例惯例化，而这些或许与未来并不相关。因而，需求面向未来的作业方向来了解人工智能技能的潜在影响。怎么完成这种潜力取决于咱们怎么了解新式常识社会中的学习、教育和教育，以及怎么在实践中施行这种了解。因而，欧盟“数字教育行动方案”所主张的面向未来的方针实验或许是应对这一应战的有效途径。 该陈述指出，人工智能的最新打破根据有监督的机器学习。这些系统成功的关键因素是可取得很多预先分类的练习数据。与根据逻辑和根据常识的人工智能办法相反，该陈述中将这些办法描绘为根据数据的人工智能系统。因而，现在人工智能最重要的技能瓶颈是数据的可用性。这是核算和信息处理前史上一个质的新开展。没有巨大的练习数据集，很难开宣布成功的人工智能系统。这份陈述主张欧盟可以创立数据渠道，从头界说面向学习和教育的人工智能系统的竞赛格式。 因为这些受监督的人工智能学习算法根据前史数据，因而它们只能将世界视为曩昔的重复。这具有深远的品德意义。例如，当运用这种人工智能系统对学生及其成果进行评价时，评价必然会以文明成见和前史成功为衡量标准。监督学习算法会发生不可防止的误差，而这些误差现在正遭到广泛的评论。可是，从一个更根本的品德观念来看，表现人类的能动性就需求做出实在的挑选，而不仅仅是重复曩昔。尽管已经有处理创造性活动的人工智能系统，但人工智能系统在处理具有创造性、立异性的人（而不仅仅是很多前史比方的均匀代表）方面将会有很大的困难。 人们一般以为，人工智能系统为信息系统带来了新的个性化和多样性。可是，这在很大程度上是纤细分类的成果，它将用户放入预界说的类中。尽管这些系统或许可以有效地模仿个性化设置，但它们不一定支撑更深层次的多样性。现在咱们可以说，在教育环境中运用人工智能系统将会影响人类认知和自我效能的开展，但咱们不知道是怎么影响的。因而，重要的是不断评价，例如，在教育环境中怎么运用人工智能来完成人类负责任的品德行为的或许性。人工智能系统或许是优异的猜测机器，但在学习和开展很重要的范畴，这种优势或许是一个重要的缺点。该陈述的一项奉献是标明，不同类型的人工智能和机器学习系统是在人类行为的不同层面上运转的。最重要的是，在学习的社会文明理论中，有意义的活动奠定了人类智能和学习的高档方式，其水平依然超出了当时人工智能的开展。 人工智能最成功的运用范畴之一是视频处理。在教室中运用视频衔接的人工智能系统，并使用交际媒体和物联网渠道的数据弥补搜集的数据，将会发生巨大的经济利益。跟着实时监控学生心情和注意力并使用这些数据协助教师和学生在技能上成为或许，人工智能的隐私和安全也成为教育中的重要论题。人工智能系统十分合适从敞开数据源（包含交际媒体、学习者组合和敞开徽章）搜集关于技能、经历和才能的非正式依据。这带来了品德和监管方面的应战。 几项关于未来作业的计量经济学研讨标明，许多工作可以用当时的人工智能技能完成自动化。这些研讨依赖于根据使命和技能的技能改变模型。该陈述还探究了一个相似的办法，看看未来的教师工作或许会是什么姿态。成果标明，许多当时界说的高优先级的教师使命或许会是自动化的。可是，这是根据这样一种假定，即教师的人物是适当机械和朴实的教育，而总结性评价起着中心效果。在着重开展的教育系统中，比方着重社会才能，形成性评价或许更重要。因而，

　　（注：资料来自于欧盟陈述，版权归于欧盟。我国教科院世界与比较教育研讨所编译；在本大众号对话框输入“欧盟”可取得陈述原文下载链接）