[摘要]人工智能正以超越人類預想的速度發展，顛覆性地改變著許多行業和領域，教育也不例外。人工智能背景下，高等教育的層次結構、管理結構、形式結構和專業結構將會發生巨大的變革。取消專科教育、精簡高校行政部門、政府唯一辦學、回歸通識教育等教育方針將會實現。改革無法避免，直面迎接才是出路。未來發展中我們只有重視、跟進和把握此次技術革命，才能開辟出全新的道路，在未來贏得先機。
[關鍵詞]人工智能;高等教育結構;教育革命
2016年3月，“AlphaGo”戰勝了世界圍棋冠軍李世石，這一事件成為了人工智能發展的里程碑事件并引發了全球對人工智能發展的新一輪熱議。2016年5月，為貫徹落實《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》[1]，加快人工智能產業發展，國家發展改革委聯合科技部、中央網信辦等制定了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》[2]。方案明確提出，2018年要建立含括人工智能產業、服務和體系在內的一系列標準，要培育大規模的人工智能產業并運用到市場當中。2017年兩會期間，李克強總理在《政府工作報告》中指出，要加快培育新型產業，其中包括人工智能產業。首次將人工智能列入政府工作報告，人工智能上升為國家倡議層面。
一、人工智能的發展歷程及其本質屬性
(一)人工智能的發展歷程
人工智能一詞是由McCarthy在1956年達特茅斯學院(Dartmouth College)學術會議上首次提出的，主要是從人的大腦神經系統結構出發，研究非程序的、適應性的、大腦風格的信息處理的本質和能力，在描述某類客觀事實時帶有情感和評價色彩。雖然此次會議的召開不是很成功，但它肯定了人工智能發展的可能性，并為后來人工智能的研究奠定了基礎。此后的20余年間，大批科學工作者展開了人工智能的研究并取得了一定成果。其中計算能力、推理能力和言語發展能力等核心技術得到了質的飛躍。但是，此時的人工智能只能進行簡單的計算，對物質的感知和認知尚不明確，這個發展階段被稱之為智能計算階段。20世紀70年代中期，人工智能的技術發展難以突破計算能力和推理能力的桎梏，加之其不能產生效益，因此西方國家紛紛減少了對人工智能的投入，這是人工智能發展最低谷期。80年代后，日本政府對人工智能投入大量經費支持其發展，美國受其影響，也在財政預算中撥付了數十億美元的研究經費。在龐大資金的支持下，一個具有大量專門知識與經驗的、模擬人類專家決策的程序系統問世，這個系統被稱之為專家系統。此時的專家系統較之第一階段而言，因其在計算的基礎上增加了推理和判斷技術，形成了相當的感知，因此這個階段被稱為智能感知階段。然而，維護成本高和系統升級難的問題導致人工智能發展再次陷入低谷。1993年后，由于人工神經網絡研究的日漸成熟，科學工作者試圖通過機器采集和分析已有的數據信息，并從數據中主動學習來獲取新知識，這種技術的突破推動了人工智能主動學習，被稱為主動學習階段，也稱為智能認知階段。
(二)人工智能的本質屬性
通過對人工智能發展過程的梳理，可以發現，智能技術的革新是人工智能發展的基礎。人們對于人工智能的探討不僅僅局限于技術層面，識別、模擬、和延伸人類智能的能力已成為了新的思考。但是，只要當新的技術出現在人類社會中，其本質屬性是不會發生改變的。依據人工智能的發展歷程及其當下人工智能發展的態勢，可概括出人工智能具有以下本質屬性：第一，人造性。目前聚焦的重點是人工智能的智能層面而往往忽視了其本質。應該看到，任何一種技術進步或技術革新都是人類智慧和勞動的成果，人工智能也不例外。未來，人工智能修理機器故障或其他故障可能出現常態化，但是這種常態化的推進是人類通過智慧實現，即人工智能無法脫離人類而單獨存在，是人類活動的產物。第二，科技性。人工智能不是單純的指向智能機器或智能工具，其最終目標是模擬和延伸人的智能，成為一種新的技術并廣泛應用于人類社會生活的方方面面。人工智能是科學技術發展的成果，是計算機科學的重要組成部分，其本質是計算并解決復雜問題，尋求最終答案。未來，人工智能將會給人類社會生活造成革命性的沖擊，這場革命的本質表現為機器在知識收集、整理、分析、存儲、執行和傳播的優越性[3]。但是，不管未來人工智能的發展如何，都是科技革命下的產物。第三，類人性。人工智能的計算能力、推理能力、判斷能力、主動學習能力都是借助大數據通過模擬人類大腦來實現的。也許在某些層面人工智能的上述能力比之人類展現出速度更快、準確率高、延伸更廣的特點。但究其本質，依舊是模擬人而不是替代人，表現出的思維特性是固化性和機械性的，無法超越人類思維的整體性，也無法表現出人類思維所特有的創造性。是一種模擬人類思維的全新技術。
二、人工智能與教育
2016年10月，《烏鎮指數：全球人工智能發展報告( 2016 )》中指出，人工智能應用于教育領域的形式主要包括個性化輔導教學、智能測試、智能評價等[4]。自此之后，大量學者將視野投入到教育人工智能，探討人工智能對教育的正向積極作用。劉清堂，毛剛等以智能發展為主線，以計算機輔助教學為手段，以智慧教育環境構建為核心，詳細分析了當前最具代表性的感知系統智能技術的功能與特點，并得出數字化教學和自適應學習是未來的發展方向的結論[5]。閆志明，唐夏夏等界定了教育人工智能( EAI )的內涵，并通過智能導師輔助個性化教學、實時跟蹤與反饋的智能測評和教育數據的挖掘與智能化分析等，提高學習者的學習效率[6]。馬玉慧，柏茂林等則通過解讀美國總統行政辦公室關于《規劃未來，迎接人工智能時代》的報告，根據目前人工智能發展現狀和問題的基礎上規劃人工智能時代我國教育的發展路徑，提出了教育管理者應培養人工智能應用意識，培養學生的計算思維能力等建議[7]。
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