GPT是一种大型语言模型，可以处理大量的文本数据，并从中学习语言的模式和规律。通过训练，GPT可以学会用参数表示和存储大量的知识，并将这些知识存储在其模型参数中。用户可以通过网络访问这些服务器，向GPT发送请求，并获取相关的答案或建议。例如，用户可以通过输入问题或文本，让GPT回答问题、生成文本或进行其他自然语言处理任务。因此有人问“既然人类的知识、课本和论文等都储存在线上的GPT大模型里，那传统的线下教学还有必要吗？”如果学生的课业由线上数字人代替老师完成教学。同理，预示着将来人类的大部分事务都可以居家线上完成，包括办公、写作、购物、学习、看病和娱乐等活动。而GPT数字人能给出各类型文本和答案，则之前靠人工创作的文章、论文、看病处方、设计绘画师等由其发挥，这也将使大部分的文职人员失业......
但还有另一种观点认为线下教学是有必要的，因为虽然GPT可以存储大量的知识，但它无法像人类那样实时学习新知识。GPT只能处理训练数据中的知识，无法像人类那样通过观察、经验和交流来实时获取新的知识和信息。此外，虽然GPT可以生成与输入问题相关的文本，但它无法像人类那样具有创造力、情感和自我意识。而人类可以通过与他人的交流和思考，不断探索和创新，创造出更加丰富和多样化的知识和文化。相对应的线下教学可以提供更加丰富和多样化的学习方式。教师可以通过讲解、讨论、案例分析、小组合作等方式，引导学生进行思考和实践，帮助学生更好地理解和掌握知识。这些学习方式都可以促进学生的主动性和创造性，线上教学则相对较为单一。对于上述两种观点，您是否有不同的看法呢？请在此说一说吧！“愿中国青年都摆脱冷气，只是向上走。有一份光，发一份热。就令萤火一般，也可以在黑暗里发一点光。不必等候炬火！”尽自己的一份力、发出自己的一点声音。
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在中小学，老师讲解很重要，但到了大学，对于人文社会科学来说，我始终想不明白课堂有什么优势。一门“中国现代文学”课程，老师要讲一个学期，但自己读书，一个星期就够了。于大学文科各课程来说，除了少数技术性比较强的课程比如语言学中的“语音”课，外语教学中的“口语与对话”课，社会学中的“田野调查”课等需要通过上课来完成以外，大多数的课程都只需要老师引导，自己看书学习就可以完成，并且效果要好得多。 课堂对于学习来说其实是一种巨大的束缚，要遵守时间和课堂纪律，不能随便进出，不喜欢听也得听下去。而阅读则没有任何约束，喜欢读就读，不喜欢读就放下；难读可以读得慢一些，易读则可以读得快一些；读到受启发处可以停下来思考，不懂处可以查阅相关资料，把问题搞清楚之后再读。 事实上，即使是中学课堂，一节课真正值得从头到尾听下去的并不多，一节课真正值得听的内容并不多，三分之一就算不错的了，关键就是那么几处。大学更是这样。学术大师讲自己的学术研究当然值得认真听，但一般老师所讲的很多内容都是一些常识，都是教科书上有的内容，根本就不需要花那么多时间通过听课去掌握。真正读书的人都知道，除非极少数的经典需要一字一句从头至尾读下来以外，大多数著作都可以跳着读，选择性地读，特别是一般性的图书，真正有创见性的东西并不多，新鲜的内容就那么一点点，这种书根本就不需要花很多时间去通读，仅掌握精华就行了。所以读书到一定程度后都非常快，有些书翻翻就可以知道其大概内容，书读到一定程度量会变得非常大。文 | 高玉 浙江师范大学人文学院教授
(1)深度学习（Deep Learning）： 深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑神经网络的工作原理来解决复杂问题，尤其是涉及非线性关系和模式识别的任务，是通过大量的神经网络层来学习数据的复杂模式。它主要依赖于神经网络，尤其是具有多层隐藏层的神经网络（深度神经网络）。 通过模拟人脑神经元的连接方式，深度学习可以处理大规模的非结构化数据，并从中提取有用的特征和信息。深度学习模型利用多层神经网络结构对大量数据进行自动特征提取和表示学习， 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。
(1)在AI时代，我们应该如何教育孩子？或者说人们应该具备哪些能力？ 在AI时代，为了适应人工智能技术带来的社会变迁和职业市场的新要求，人们应当着重培养和发展以下几种关键能力： 1. 技术能力与数字素养： 随着AI技术的广泛应用，理解其基本原理和应用方式来解决问题。这包括了解机器学习、深度学习等基本概念，理解和掌握基本的计算机操作、编程思维和数据分析，能够有效地使用各种数字工具和平台，以及AI如何影响我们日常生活中的各个领域，能够与AI系统协作而非被取代。 2. 适应能力和灵活性： 随着AI技术的广泛应用，许多传统行业和职业可能会发生变化或消失。因此，人们需要具备较强的适应能力，能够灵活应对工作和生活环境的变化，适应新的工作环境和生活方式，包括职业转型和岗位调整，能够在不同领域和职业之间灵活转换，快速适应新技术驱动的工作流程和行业标准。面对技术带来的工作和生活变化，保持良好的心理状态， 3.数据分析能力： 在AI时代，数据成为了新的资源，数据分析能力成为了关键技能。这包括理解如何收集、整理、分析和解释数据，以及如何利用数据来驱动决策。 4.创造力与创新能力： AI时代需要人们具备创新思维，能够发现新的机会和解决方案。AI擅长数据分析和模式识别，但原创思维、跨界整合资源和提出新颖解决方案的能力是人类的核心优势。AI的发展带来了许多新的可能性，需要具备创新思维来探索这些新的机会。这不仅包括技术创新，商业模式、产品和服务的创新；还包括发现问题、提出解决方案、实验和迭代的能力。
(1)当今社会需要能自我引导的终身学习者。 这个模式，是在18世纪是由普鲁士人最先实施的。是他们最先发明了我们如今的课堂教学模式。 普鲁士人的初衷并不是教育出能够独立思考的学生，而是大量炮制忠诚且易于管理的国民，他们在学校里学到的价值观让他们服从包括父母、老师和教堂在内的权威，当然，最终要服从国王。 当然，普鲁士教育体系在当时的很多方面都具有创新意义。这样的教育体系让上万人成了中产阶级，为德国成为工业强国提供了至关重要的原动力。基于当时的技术水平，要在普鲁士王国实现人人都接受教育的目标，最经济的方法或许就是采用普鲁士教育体制。 然而，该体制阻碍了学生进行更为深入的探究，对他们独立思考的能力有害无益。不过在19世纪，高水平的创造力、逻辑思维能力，也许不如思想上服从指挥、行动上掌握基本技能那么重要。 在19世纪上半叶，美国基本照搬了普鲁士的教育体系，就像在普鲁士一样，这一举措能够大力推动中产阶级的构建，使他们有能力在蓬勃发展的工业领域谋得一份工作。 除了美国，这个体系在十九世纪也被其他欧洲国家仿效，并推广到欧美以外其他国家。但是，如今的经济现状已经不再需要顺从且遵守纪律的劳动阶层，相反，它对劳动者的阅读能力、数学素养和人文底蕴的要求越来越高。 当今社会需要的是具有创造力、充满好奇心并能自我引导的终身学习者，需他们有能力提出新颖的想法并付诸实施，不幸的是，普鲁士教育体的目标与这一社会需求恰恰相反。 如今的教育完全忽视了人与人之间异常美妙的多样性与细微差别，而正是这些多样性性与细差别让人们在智力、想象力和天赋方面各不相同。 东亚三国在19世纪末为了追赶西方列强而开始引进这种现代教育制度时，又不可避免地由于自己的儒家传统和科举制度，而对这个制度作出了潜意识的扭曲和偏重。作者中村修二，日裔美籍科学家
(1)如果机器人的到来是让人类可以不用学习了，或者说学习的目的不再是为了竞争筛选了。有了人工智能，首先要改变的就是教育。因为人的生存目的已经不是为了竞争了。AI的出现已经把球踢给了设计教育的一方。新的挑战
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