人工智能教育的內容
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人工智能教育的內容范文第1篇
新課改要求教學應當促進學生全面發展，其中，對創新思維和實踐能力的培養尤為重視。初中階段如何科學、有效地培養學生的創新思維與實踐能力是每一個教育者需要思考和研究的問題。
一、創新思維與實踐能力的培養
1.創新思維與實踐能力的重要性
每個人都擁有創造能力，這種能力是可以開發的，并對學生人生發展起重要作用，如何科學開發學生的創造能力，離不開對創新思維和實踐能力的培養。教師應該有意識的發現和訓練學生的創新思維，多鍛煉學生的動手能力，提高他們的實踐能力，為學生主動創造做準備。
2.培養創新思維與實踐能力的途徑
培養創新思維和實踐能力的途徑有很多，初中階段學校的數學課、自然科學課、社會實踐課、信息技術課等課程是培養學生創新思維和實踐能力的有效途徑。其中以人工智能教育為重點的信息技術課可以利用編程技術、信息化技術、大數據技術的學習，高效、系統地開發學生創新思維，科學地提升學生的實踐能力。
二、人工智能教育與信息技術課的融合
當前，人工智能技術發展得如火如荼，語音識別、機器翻譯、計算機交互、計算機視覺、機器閱讀識別等技術的突破，向我們展示了人工智能的優越性和未來前景，很多地區和學校也已將人工智能教育，如編程、信息處理，作為必修內容納入了學校的教學大綱之中。人工智能教育包含編程、大數據、機器人等多個技術領域的學習，中學階段可以利用信息技術課將人工智能教育的相關內容融入教學中，例如：Python編程、APP制作、機器人教育。
在初中信息技術教學中，應當向學生傳授編程的相關知識，讓學生初步認識編程、了解編程常識，并引導學生利用計算機進行編寫代碼。利用現代教學思路和教學創新激發學生興趣，提高學生信息技術課學習效率和實踐能力。為學生打造智能化、個性化，富有創造性的學習體驗。
三、人工智能教育的實踐要求
在信息技術課程的教學過程中融入編程等人工智能知識，可以豐富教學內容，拓寬學生視野，增加學生知識儲備，同時也能有效激發學生興趣，滿足學生好奇心，轉化為實踐、創新的動力。但是在實施人工智能教育的過程中，需要注意以下幾個問題，以信息技術課中編程教學為例：
1. 要考慮學生的接受度，體現量力性教學原則，不超綱不越級。
2. 要注重環境的創設，打造輕松愉快的學習環境，充分調動學生熱情，幫助激發學生創新思維和實踐動機。
3. 要注重編程常識的普及和實踐引導，給學生充足的思維空間和操作機會。
4. 要注重教學的系統性和連貫性，加強編程技術同信息技術知識、其他人工智能技術的關聯，為學習的水平、順向遷移打好基礎。
只有明確教學目標，不斷地優化教學過程，監控各個環節，加強與學生溝通，積極開發和訓練學生的創新思維和實踐能力，才能將人工智能教育的效果最大化，從而不斷提高人工智能教育的教學質量。
四、人工智能教育存在的問題
自新課改提出了信息化教育后，我國不少地區已經開始探索人工智能教育問題，尤其在義務教育階段，開展了各種形式的人工智能教育，但是由于各地區經濟發展水平不同，教育基礎、教學水平和資源條件不同，正面臨著諸多問題。
目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，需要人力物力財力的持續投入，優化人工智能教育平臺，完善人工智能教育基礎設施，讓人工智能教育更規范。同時，教育工作者也需要不斷研究、調整教學模式，更好地激發學生創新思維，提高實踐能力。
五、結語
本文通過中學生信息技術課和人工智能教育的結合，淺談人工智能教育與培養學生創新思維、實踐能力的關系。人工智能教育的實施有利于中學生開發創新思維，提升動手能力，可以和多學科聯動教學，加強學科間的聯系，促進學生全面發展。目前在我國中學階段，人工智能教育發展水平整體較低，存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題，仍需教育工作者不斷研究改進，讓人工智能教育更規范，更好地激發學生創新思維及實踐能力。
參考文獻
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人工智能教育的內容范文第2篇
自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發的人工智能圍棋程序Alpha Go戰勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰高考數學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發了教育領域對人工智能的巨大熱情, 同時也引發了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》, 提出人工智能產業競爭力在2030年要達到國際領先水平。目前世界主要發達國家先后從國家層面人工智能政策規劃, 將人工智能作為國家經濟發展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。
1 人工智能定義和發展階段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。
2 人工智能應用狀況與反思
2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。
3 人工智能時代職業教育的發展策略
為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。
3.1 解放思想, 更新理念與制度
中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。
3.2 善用人工智能, 提升教學與管理
在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。
3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業
在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。
3.4 完善終身學習的職業教育體系
隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。
3.5 人文教育為道, 智能教育為用
在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。
4 結論
人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。
參考文獻
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人工智能教育的內容范文第3篇
當前高職教育中為計算機專業學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環境下的教學方式和內容，這顯然與高職教育本身培養人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養適應生產需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環境要求，有必要對人工智能課程在教學內容和方式上加以改革。三個改革途徑（一）引導學生閱讀應用研究文獻
高職教育強調培養學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養學生把理論知識應用到實際生產中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯系到實際的專業應用上，這樣對激發學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。
實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統、模式識別、智能控制、數據挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網站等方式獲取資料，了解當前該領域的發展現狀和具體產品的開發和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環節，對于培養應用型人才的知識應用技能很有幫助。（二）安排學生對經典算法程序進行實驗
與普通高等教育相比，高職教育更加強調實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發，也難以體現出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。
在人工智能科學的發展過程中，先后提出了一些經典的優秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經網絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經網絡工具箱等，只需設定相關輸入參數和數據，便可通過調用工具箱函數實現算法，極為簡便而易于理解。
學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內容準備相應的算法程序，當該部分內容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。
例如，在講授啟發式搜索時，可向學生提供A*算法求解八數碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態的估價函數計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據學生的實際情況對內容進行調整，強調BP神經網絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向學生提供利用BP神經網絡學習特定目標函數的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經網絡在訓練前后對目標函數的逼近效果。
（三）啟發學生引入人工智能理論方法對畢業設計加以創新
畢業設計是高職教育的重要環節，學生通過畢業設計對以往所學知識作系統性總結，通過畢業設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業設計中學生創新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業設計作品少有突破和創新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內容。
人工智能教育的內容范文第4篇
>> 引入深度學習的人工智能類課程 中西合璧的人工智能課程雙語教學模式 可調戲的人工智能 生活中的人工智能 不斷超越的人工智能 逐漸靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天類專業“人工智能”課程的教學探索 林業院校人工智能課程教學的思考 人工智能導論課程的興趣教學法 人工智能概論課程的教學思考 “人工智能”課程教學的實踐與探索 游戲開發應用中的“人工智能”課程教學方法探討 人工智能的應用研究 人工智能的日常應用 人工智能的應用和發展 淺析電氣自動化控制中的人工智能應用 分析繼電保護中的人工智能技術及其應用 電氣自動化控制中的人工智能應用分析 常見問題解答 當前所在位置：l)。在情境創設時,教師根據學生特點提出了多種應用需求,例如化妝品銷售咨詢等。學生利用該工具,興趣盎然地開發了自己的小型專家系統,不僅理解了專家系統的特點、作用、運行方式等,還具有強烈的成就感。
2.2面向研究的情境創設
蘇霍姆林斯基認為,研究型教學法應該充分體現學生的主體地位,激勵、引導和幫助學生去主動發現問題、分析問題和解決問題,激發學生學習的內在興趣和成就動機[4]。人工智能課程中包含了大量的前沿問題,研究型課題比比皆是,如何平衡這些研究課題與興趣、實用的關系,是教學設計中重點考慮的內容。
下面以“規劃”中的路徑規劃內容為例,詳細分析以研究為導向的情境創設過程。表2給出了整個教學設計。
綜合幾次研究課題完成情況,班級中有1/3的學生通過廣泛查閱資料和多次與教師討論,提交了質量尚可的標準格式論文,并因此獲得了學院的科研學分。除此之外,教師還組織這部分具備一定科研潛力的學生參加科研項目,進一步磨練科研技能,極大提高了學生的學習興趣和能力。
3DBR驅動的教學過程
人工智能課程各單元內容相對獨立,難以形成統一的聯系,怎樣驗證各單元的學習效果?從提出問題到任務解決,每個單元的學習通常要跨越幾節課甚至幾周,怎樣在此期間保持學生的興趣和關注?
DBR是情境設計、實施、評價、再設計、理論形成等環節多次迭代循環的過程,柯林斯稱之為“不斷進步的修正”(Progressive Refinement),以檢測設計的價值。因此,評價是教學過程中非常重要的一環。本課程教學主要做好兩個環節,以驅動整個教學過程的推進。
1) 實踐環節。
通常的實踐環節是課程結束后固定時間的實際任務,而本課程的實踐卻貫穿整個教學過程,是單元教學、教師、學生之間的粘合劑。實踐包括應用型實踐和研究型實踐,一般在每個單元教學開始,提出問題后,實踐任務就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路徑規劃算法研究”等。學生接受任務后,帶著問題搜索解決途徑,在此期間需要教師提供方法指導及答疑(既可固定時間,也可通過E-mail等形式)。及時地交流,特別是針對實際問題的交流,不僅有效率,而且便于教師及時調整教學設計。
2) 教學評價。
除了課程考核以外,每個教學單元結束時都有反饋和評價環節。評價方式包括單元測試、編寫軟件測試、研討會等。具體采用何種形式,要根據前一階段的反饋信息決定。這些來自學生反饋信息包括前一階段學習的接受情況、興趣點、其他課業繁忙情況等。在學期的不同時間點采用合適的評價方式,有助于加強學習刺激,總結和發現教學設計中的問題,及時調整。
通過上述兩個環節的推動,精心設計的教學內容得以順利實施并被學生欣然接受。2/3的學生在整個學期教學中都保持了積極的態度和充分的關注度,確實感受到人工智能的魅力,并能夠從技術角度看待人工智能,消除了未學或初學時的神秘感。
4教學實施效果分析
1) 正效果分析。
中原工學院計算機學院作為普通工科院校,以培養實用型人才為主,人工智能并非主干課程,學生重視程度不足。兩年來,經過教師與學生的共同努力,教學改革成果逐步體現。人工智能類學生人數從過去的5%上升到15%,科研論文數量從1%上升到20%。有20%的學生接觸過或正在從事人工智能類項目的研究與開發,考研選擇人工智能科目的學生比例從0上升到15%,考研成功人數占畢業生總人數的20%。
人工智能教學中采用的應用型與研究型情境創設,不僅促進了學生理解接受知識,而且鍛煉提高了學生獨立分析、解決問題及開發能力。學習也不再局限于課堂,而是拓展到圖書館、互聯網等更廣闊的空間。學生在學習期間保持了高度的關注,充分發揮了主動性和主體意識,為持續發展奠定了良好的基礎。
2) 不足分析。
DBR的方法論能夠促使教師在教學過程中不斷完善教學設計,融合先進的教學理論及工具,逐步加深學習的理解和設計的提升,切實提高教學效果。然而,仍然存在一些DBR無法解決或完善的問題。具體表現在:
(1) 缺乏合適的教材。目前大多數教材的示例以解答式或推證式為主,設計型或實際項目案例較少。
(2) 投入時間限制。盡管上述教學設計和教學過程都經過精心準備與實施,但是要取得好的成效,還需要教師和學生都投入大量時間交流、研究或開發。而學生課業繁忙造成了實施的瓶頸。
這些不足制約了上述教學方法的實際實施效果,需要今后不斷改進。
5小結
本文針對普通工科院校學生特點,將DBR研究成果應用于人工智能課程。教學效果表明,精心設計的應用型與研究型情境有助于維持學生長時間的關注度、主動性和興趣;強調基于評價的修正使教學過程可調節,學生的學習效果更可靠。希望本文研究能夠對人工智能教學及學生培養起到一定的參考作用,下一階段的主要工作是進行適合的教材建設。
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DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence
WANG Lu, LU Xiao-xia
(School of Computer, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)
人工智能教育的內容范文第5篇
《新聞周刊》12月9日
自動加油泵的出現讓很多人失業，然而以其為代表的工業自動化給人類帶來的
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自動加油泵的出現讓很多人失業，然而以其為代表的工業自動化給人類帶來的便利確是難以估量的。經濟學家一再表示，自動化有助于總體生活水平提高、受教育程度提高、平均壽命延長和犯罪率下降。有人說這種發展對那些底層的勞動者來說并非好事，實際上它仍然給這些人帶去更實惠的產品?，F在人工智能發展帶來的自動化程度更高，也有跡象表明，這種技術創造的就業機會比破壞的更多。9月份公布的美國人口普查數據顯示，自1999年以來，貧困人口的年均下降幅度最大。從2014年到2015年，美國創造了近300萬個就業機會。以谷歌、IBM為代表的世界頂尖的科技公司正在競相捕捉這個大規模的市場，建立最好的人工智能，這意味著這項技術將更快惠及到所有人。
