人工智能能够替代老师吗？

网上有关“人工智能能够替代老师吗？”话题很是火热，小编也是针对人工智能能够替代老师吗？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

2017年时，教育行业曾做过一个实验。活动招募两组学生，一组学生由三名平均教龄为17年的资深老师进行真人授课，另一组学生则完全由企业开发的智适应教学机器人进行教学。在四天时间里通过初中数学的针对性和集中性教学辅导，客观地比较两组学生的学习效果。结果显示，智适应教学机器人全面碾压真人教学，在最核心的平均提分上以36.13分（机器教学）完胜26.18分（真人教学）。

从结果数据看，AI机器人完胜了人类教师，由此引发大家关于人类老师在未来会被AI彻底取代的讨论和猜想。

尤其当前“AI+教育”市场火热。全机器人供餐的学校食堂、智能媒体化的线上线下教学工具、无人机/机器人等创客兴趣小组、人脸识别的课堂系统……各种智能化教学管理方式被引入教育行业，在提高老师效率的同时，也给他们带来了职业危机感。

在教师节的今天，我们给出否定答案——“老师很难被AI所替代”。对于老师来说，或许人工智能是“解放”，而非“替代”。另一方面，未来一定是“人机共教”的时代。人工智能取代不了老师，但不会使用科技的教师必将被取代。

AI是“解放”，而非“替代”

去年，BBC 剑桥大学研究者通过数据模型分析了365个职业在未来的“被淘汰概率”。

在人事、客服、政府职员、会计、银行职员都高于89%的被淘汰率下，教师这个职业被机器人取代的可能性仅为0.4%。

不止数据统计分析，大量权威研究及名人言论都表明教师这个职业很难被人工智能替代。乔布斯也曾说出他对“计算机”在“教育”领域影响力的困惑：

那么，教师为什么会成为人工智能难以取代的职业之一呢？

教育非常特殊，它有 “教”和“育”两部分内容。“教”指知识传递，教授学生已知的知识，这部分工作AI可以比人做得更好；“育”指品格培养，鼓励学生去探索未知，去发现、去创造、去爱，这部分工作很难被AI所替代。

教育不是培养流水线上的产品，无论技术如何发展，教师的言传身教、面对面的沟通交流都是育人必不可少的环节。因为面对面沟通最能解决实际问题，如果是线上沟通会存在很多难以解决的问题。就像我们平时用言语就能很快解决问题，打字或者隔空对话就是会特别麻烦。

一、教育的本质不会变

所谓，“师者，所以传道授业解惑也”，也就说明教师除了要教授学生知识外，还有更重要的使命，就是“育人”，而“育人”这件事，教师拥有着人工智能所无法替代的特质，教师是富于感情和智慧的，懂得在潜移默化中将优秀的品质融入教育。

人工智能只是替代教师的部分劳动，并不能取代教师的角色。这是因为虽然机器人也有对话、动作等交流功能，但和人类丰富细腻的感情相比差距甚远，更不用说达到教师以情育人的大爱境界了。

二、人工智能无法主观判断

如果将人工智能教育运用到实际中来，那么学生的评判肯定也就交给了机器。edX创始人阿南特·阿格瓦尔关于对学生的打分曾经做过一个有趣的实验，他在edX平台上让机器人通过人工智能技术对10万份论文进行打分，虽然速度很快，但是最终的打分结果让老师和学生都感到莫名其妙。

因为机器在识别能力上还不够完善，打分的标准非常死板，看不到学生论文中的闪光点，只是按照一些特定标准打分。所以人工智能教育想要真的应用到现实中来，怎样准确对学生做出判断还值得研究，不然还得专门配备一个师资团队去评判学生的成绩。

三、人工智能缺乏创新能力

就目前的技术而言，人工智能还没有达到可以不断创新的地步，在许多行业从事的也只是机械性的工作。虽然人工智能教育有取代教师的可能性，但是它背后还是需要模仿人类的智力行为，在人类智慧的基础上建立各种模型。

虽然也能够通过一定的方式去探索，但是没有人类的智慧模型和行为方式供它参考的话，人工智能教育还是没有任何创新的能力。并且在叙事能力上，人工智能教育也会有所欠缺，它表达的方式是整合人们日常对话形成的，对于一些套话和说话技巧，人工智能教育目前还没有办法实现。

未来一定是人机共教

借力科技方不被淘汰

目前的形势，不是人工智能与老师争夺饭碗，而是让老师有更多的精力去研究和细化自己的工作，从而把饭碗端得更稳更牢，甚至端出艺术感。

包括识字软件、英语口语APP、在线课堂、一对一网络教室等，在技术与数据的支持下，教师可以更为直观的获取学生的学习数据与学习能力分析报告，解放大量精力，不再把时间用于完成基本教学任务的大锅饭式教学，而是有针对性的因材施教，从教育的“初级阶段”更快的过渡到“高级阶段”。

同时，在政府的倡导下，作为个性化教育发展基础的教育信息化，近年来取得了长足进步，这也是未来不可逆的趋势。据《教育信息化“十三五”规划》统计：我国中小学的互联网接入率达到87%，多媒体教室普及率达到80%；优质数字教育资源日益丰富，信息化教学逐步普及；教师及学校管理者的信息化意识与能力显著增强。随着教育信息化应用的普及与推广，传统的教育教学模式发生了很大的改变，促进了教育公平并提高了教育教学质量。

因此，未来一定是“人机共教”的时代。教师作为一种职业不会被取代，但这并不意味着所有教师都不会被淘汰。重复性、机械性工作以后都可以交给人工智能，而教师需要不断学习，及时关注最新技术进展，掌握如何运用人工智能技术来分析教学过程中的案例和问题，更好的帮助学生们及时掌握新知识。

并且，从目前国内外教育机构启动人工智能教育的实践来看，所谓面向K12人群的人工智能教育并不是绝对意义上的人工智能课程，而是更为涉及面更广、普适性更强的计算机科学。其中，有几个严肃的问题面临解决：

第一，教育不平等问题。目前的AI专业教师人才稀缺和教材昂贵，如何保证偏远地区儿童的AI教育公平是一个难题。

第二，专业化和标准化问题。在美国，少儿STEAM教育和计算机教育正在快速接近标准化，比如美国成立了CSTA。而国内虽然已经引入了STEAM教育，但是目前仍然缺乏相关的标准以及规则，如何防止教育企业内的乱象，同时保证相关教育人员的专业素质，同样是一个亟待解决的问题。

第三，教育产品问题。目前我国的 AI 教育大部分还停留在理论阶段，尤其是中小学教育，几乎很少有专门面向教育的编程产品，大部分老师也只是按部就班的进行一些理论教育，学生本身参与甚少，实践内容也大多是演示，对于人工智能这样实践为主的学科，这样的教育方式似乎很难培养出能够真正的“人才”。

因此，了解到了这一点，广大教师应做的，不是抵制技术，也最好不是以逸待劳的顺应技术，主动拥抱、甚至引导技术才是我们最应该做的。

面对人工智能的挑战，教师应该主动适应信息技术变革，认真反思、评估那些“机器无而人类有”的能力，从而有针对性地改进教育教学方式。唯有如此，才能将人工智能带来的挑战转变为传统教育的机遇。教师也可以利用人工智能、大数据等技术优势，帮助学生的个性化学习设计科学的、合适的学习方案。人工智能、大数据，还可以作为教师的有力助手

未来机器人会有自己的意识么，会自己决定自己要做什么吗？

机器人是智能制造的核心，未来工厂机器人将接管一切，机器人因此也要适应智能制造的发展方向。数字孪生对智能制造产生非常大的影响。

从智能制造发展方向上来讲，数字孪生在整个愿景驱动之下，由卓越制造体系、全场景客户价值、创新业务模式这三大抓手，及数字化能力和组织能力两基本点，共同构成中国制造业转型升级的核心要素。其中，卓越制造体系是基本。卓越制造体系包括了精细化管理和决策、动态需求和供应规划管理、柔性生产以及全价值链的可追溯性；全场景客户价值主要是站在客户的角度，通过个性化用户体验、数字化产品追溯和新销售渠道创造新价值；创新业务模式是指上下游协同、服务型制造、C2B级产业链平台等。

数字化能力也很重要，其包括统一的数据治理体系、多级协同的工业互联网架构、云化服务化的系统平台以及智能制造技术平台；组织能力包括专门的数字化项目实施团队、领导力与敏捷化组织、数字化人才培养计划等。目前，机器人集成已经呈现数字化、信息化、网络化三大趋势。因此，即制造端来订单制造交付的过程。订单交付过程和订单获取过程，与直接端到端的制造方式完全不同，目前看来是传统制造向智能制造转化重要的过程，也是在未来完全可能实现的，很多企业正着力入手进行的关键。

所谓的全价值链智能制造，是为了应对生产制造场景的变化。其重要的概念性变化在于，企业不仅仅是只生产企业订单，而是客户订单也能直接从某一个终端用户而来。从互联网和电商的角度来讲，消费者才是实际上真正的终端，因为互联网信息化程度提升，使得整个生产制造流程的过程效率和透明度愈发提升，因此未来在制造端开始的工作，往往都是从消费者需求开始，最终发展成企业制造直接对接结合到终端的模式。基于这样的想法，未来的商业模式、业务模式必然会发生巨大的变化。蔡亮提出，阿里的犀牛平台概念前段时间被人们熟知，就是非常彻底的M2N型的模式。

这种制造模式之下，制造端需要考虑如何配合需求和变化，信息化体系、制造体系、交付体系、财务体系也需要考虑如何跟上需求的变化。智能制造带来变化的需求，对企业来说，如何构建数字化技术，也涉及很多的方面，但要想满足需求，数字能力是基础，信息流也需要因此更加通畅。一旦其中某个环节无法完成，就都是空中楼阁。另外，整个的组织模式也会发生变化。整个组织方式将会思考如何去实现M2N型的架构构建，去保障智能制造的模式转变，因此，相对应配套的人员能力、人员部署方式、激励模式和商业模式也都会发生变化。机器人是智能制造非常重要的环节，未来机器人替代人已经成为共识。

2020年在疫情下，机器人需求量被大大放开，也证明了智能制造之中机器人的地位。但现在也发现，传统制造业向智能制造升级，不光只是当初大多数人认为的成本因素制约，整个制造模式本质之上都根本应付不了特殊情况之下的要求。机器人想要接管一切，必须提高机器人的基础性技术。人类需要智能化的机器人，包括有机视觉和触觉更接近人，能对于周边有信息反馈，有信息通道进来信息之后，机器人可以做出自主的反馈，这个才算是智能机器人” 在整个制造环节里面，其实也存在基础的智能制造模型，如何加入信息化、数字化、物理化过程是仍然存在的难点。

从设计端开始，信息流进来之后到模拟仿真，到虚拟实现，再到交付实现，这种方案之下需要全方位模块架构，从而进一步延伸出细分领域，这个理论之下的模型，还有存在缺陷的地方，例如在实际制造其中会发生许多不可控变化，例如模型往往只包含工程端到交付端，最后端的架构如何建设还有很多功课要补，因此大多企业对此也仍然都在摸索和实践之中。其中，虚拟试运行是基于数字仿真技术的电气调试技术。

其能通过仿真环境与物理的PLC、HMI等自动化设备的结合，完成对可编程逻辑控制器程序和机器人程序的联合调试，在施工后即可实现设计和程序的提前验证，从而降低风险成本，提高工程质量。虚拟调试技术可在虚拟环境之中调试可编程逻辑控制器代码，通过以虚拟方式仿真和验证自动化设备，可以保证设备的表现能够达到预期，再将这些代码下载到真实设备之中，可大幅缩短现场调试周期。新时达在尝试这些数字孪生新技术的同时，也采取了三维扫描技术，尝试直接还原现场的环境。

三维扫描工具也是视觉工具，能去扫描正常范围并重新调整工厂结构。通过逆向工程，企业在原有基础之上建立数字化虚拟仿真智能工厂架构。通过扫描中心的三维建模，新时达能构图出基础三维模型，从而在旧工厂改造时比人工还原和设计更具效率。通过三维扫描之后，整场厂房结构的三维建模能被重新架构，变成虚拟智能工厂架构。“未来工厂设计的时候就会慢慢进入这样的模式，以三维扫描建模能把设备建模同时放进去，得到跟实际非常接近的智能工厂设计。

在未来，数据汇总对设备未来维护和提高将起到越来越大的作用，企业抓经营化数据将会直接生产提高数据，也是对设备目标广泛提高精细化管理的依据。

机器人有了思想以后，会在乎人类的感受吗？

　不可能超过。

自我意识简单点说就是思想，人和机器最大的区别是人有自主思想，请关注：广州赛远机器人防护服，也可以称之为灵魂，这个是人身上最大的秘密。现在的AI虽然看似能自我思考，就像之前和柯洁等棋手下棋的?阿尔法狗 ?(笑称)，还有微软小冰和小娜。但是他们是需要联网的，他们的思维方式和想法都是来自网络，经算法生成，简单的来说，他们是由大家在一起培养的。机器人要拥有自我意识至少要等到人类弄清楚自己的大脑，弄清楚自己的灵魂，为什么会有个体差异

意识?这个概念，至今无法解释，用物质的理论来解释，到底是什么物质维持人的?意识?尤其是?下意识?的概念，更是机器人无法做到的。

我们知道，有些时候，在我们无法判断选择的时候，我们会根据直觉?下意识?的作出判断，而这个是机器人永远无法做到的。因为机器人的判断是?程序?化的，逻辑思维过于严谨，只能在?是与非?之间判断，不可能有第三种判断或另辟蹊径的方法，因为程序中的思路只能有两种结果，不可能有第三种结果。

就好比，你又不懂的地方，可以到百度来询问，可使机器人不会到百度来询问，更不知道该如何询问。

机器人不会超过人类科技是伟大的，而现实是无情的。人类创造了各种各样的机器来代替人类的工作，减轻人类的负担。可是科学技术有利也有弊。人类创造了机器，却无法确定机器的?人工智能?是否可以超越人类。大家注意，是人类创造了机器，而不是机器创造了人类。机器的智能是人工的，而且机器的思维想法也是人工编程的。所以机器的人工智能永远无法超越人类的超级智慧。

机器最多只能成为智力比人更强的普通动物，但是永远不可能成为人，因为人需要懂得制造工具，但是让机器学会发明创造是不太可能的，当然，机器的学习速度比人要快很多的。可能人类要经过一个童年的学习内容机器人一天就能学会。

当然，机器人不会发明，也就不能超过人类，如果哪天研究人工智能的人们发现了怎么让机器发明，那机器人超过人类的一天就到来了

对于这个问题，鄙人仅发表个人此时此刻的见解，可能随着年龄阅历和知识的积累，这个见解会有所改观！（注：鄙人才疏学浅，不喜勿喷，望各位看官海涵！）

首先，地球和太阳的寿命对于人类来说还有很长，地球的气候和资源现状（且不说各种病毒的努力进化对人类的危害）不一定允许人类能活到机器人有思想的那个时候。

其次，我相信，只要人类能够生存长久，机器人能够有思想，只不过就看这个思想是低级还是高级的了。暂且分为两种：

第一，思想只达到是低级程度。开发设计人员给机器人添加一些外部信息采集功能，比如：捕捉人的面部表情（尤其是眉毛，眼睛，嘴巴的形态变化，眼泪，鼻屎等等），通过手环等采集人的心跳血压，通过血管内部纳米机器人实时监测并上传血液成分等等。通过上述方式将采集到的信息上传至机器人的人类情感处理模块进行分析处理，进而机器人对人类对象进行语言的关怀或者提出建议，或者行动上的帮助等等，这些都是机器人可以达到的浅层次的对人类喜怒哀乐悲欢离合等等感受的在乎。这种在乎也是很单纯的，而且人类有时候只需要这么一个简单的关心在乎······（姑且不说机器人，陌生人之间能达到这种程度的“在乎”已经实属不易了，而且很多人只自私自利，更不会在乎别人）

第二，思想达到了高级程度（且不论机器人拥有自主意识，试图摆脱人类管理权限的束缚的倾向）。在上述技术的基础上，机器人拥有了类似人类的情感，它喜怒哀乐悲欢离合等等情感可能是另类的，与人类的交往过程中能够代入自己的主观情感，比如这时候它可能会真心帮助一个人，也可能成心坑一个人······它的思想越高级，情商就越接近人类。但是人的意识载体是血肉之躯，机器人的载体还只是芯片（哪怕将来可能会有生化芯片），终究不一样。

总之，机器在拥有自己的“终极思想”之前都是死的，只要它有这项功能，它就会用自己的方式在乎人类的感受。（题外话：人类的情感有时候是复杂的，机器的在乎不一定是人类想要的······）

机器人有了思想是不是会在乎人类感受。

这要看人类在机器人的世界里扮演什么角色了。关系不同，感受也会不同，不用说机器人，就算是我们人类自己，不也是这样吗。

我们有多久没与自己的家人好好的聊聊天，陪自己的人家一起逛逛街，出去散散步了？

我们有多久没与当年出生入死的朋友问一声“最近好吗。”

我们有多少次想过，那些埋头熬夜为自己赶工的人们，背后有家人在焦急的等待呢？

我们有多久没去扶在身边摔倒的老人了？

我们是否在为远在另一半球的人正在遭受的苦难。

我们在吃野生动物时，有多少次想过，这些动物背后是等着他们回去的几双小眼睛。

我们在赞叹崖柏手串时，是否想过它在悬崖上顽强的生活了数千年，经历了各种风雨，却没能逃过我们的把玩。

以上这些都没能让我们在乎的话，我们在乎的到底是什么？

自己都没顾及自己的感受，指望金属有感情。