未来的教室会是什么样子？ 未来学习的趋势是什么？
由上海市教育学会、上海市教育装备行业协会主办的“2017第二届上海国际教育装备博览会”于9月26日至28日在上海新国际博览中心举办。
为交流国内外教育装备最新发展成果，分享地区、学校、企业在教育装备工作中的思想和做法，展会同期举办第二届上海国际教育装备论坛。 论坛以“未来课堂、未来学习”为主题，邀请国内外教育专家、学者和企业家代表，共同探讨教育装备、新技术、新环境对未来教育发展的影响，共话教育建设。和开发新的学习空间。
现场演讲内容丰富，“第一教育”将持续向大家推送现场主题报告。 今天我给大家介绍的是美国RS21集团总经理拉斯的演讲。
他认为，大数据和人工智能将对全球社会产生越来越大的影响，应该积极利用这两个工具来帮助我们实施精准政策，解决我们面临的许多当代挑战。
美国RS21集团总经理拉斯致辞
演讲全文：
早上好家伙！
我是 Rath，现任 RS21 集团总经理。 20年来，我一直致力于如何灵活运用大数据来解决和应对人类社会面临的各种复杂问题。
这张幻灯片上的是我的儿子 Leo，他现在 21 个月大了。 你可以想一个问题：当他长到我们那么大时，我们的世界会是什么样子？ 他会过上比我们更好的生活吗？ 他生活的世界有高科技吗？ 人工智能、3D打印等技术会变得更加普及吗？ 他会开无人驾驶汽车去上班吗？ 他的生活会因此而变得更加便利吗？ 他的私人衣柜或衣帽间里会不会有很多我们现在无法想象的东西？
同一枚硬币有两面。 我们在期待他美好生活的同时，也不得不担心他的未来。 他会生活在一个极端变化的气候中吗？ 面对寒冷的冬天或炎热的夏天； 未来的世界会不会因为气候变化和自然灾害而导致人口和种族的大规模迁徙，导致我们不得不与亲人分离？ 是否会出现一场全球大流行，导致许多人在很小的时候就死去？ 我们也必须积极应对时代的问题和挑战。
解决这些问题的办法无非就是两点：一是大数据，二是人工智能。
从大数据的角度来看，几位专家已经提到，我们希望利用计算机进行实时模拟、计算和算法的改革和创新，这样我们就可以很好地模拟人类的行为，进行高度的概括。并分析以预测未来。
从人工智能的角度来看，我们希望解放人类的工作，让尽可能多的机器来代替目前由人类完成的部分工作。 所以人工智能和大数据显然是前进的方向，它们将成为未来社会的指导原则。
所以，今天我就向大家简单介绍一下社会发展的这两个原则，以及我们如何利用好这两个原则来造福社会。 同时，我也会介绍一些很受学生欢迎的电子游戏或网络电脑游戏。 如何用好它们？ 用在合适的地方，也能帮助学生学习。
我想谈的第一个条件是气候变化。 气候变化正在失控，并对我们的环境造成不可挽回的影响，例如这里看到的冰川融化。 我们还知道 2017 年有可能成为有记录以来最热的一年。 如果这种趋势不加遏制，我估计到本世纪末海平面将上升 30 英寸。 那时我的孩子Leo就快84岁了。 那时他看到的世界，现在将会大不一样。 气候变化将导致冰川融化和海平面上升。 世界上许多人口生活在距离海岸线较近的地方，这意味着世界上大约一半的人将生活在水深火热之中，他们的生活质量将持续恶化。 恶化。
与此同时，气候变化的灾难性影响也是不可估量的。 预计到本世纪末将达到一万亿美元。 一万亿美元是什么概念？ 你可以用它买很多东西，这是上海汽车总数的五倍，所以我们必须为此想出有用的解决方案。
其次，快速城市化也会给环境和社会带来灾难性影响。 预计2050年左右世界人口将继续增长。这意味着什么？ 这将对社会资源，包括食物、水和所有自然资源造成巨大压力。 水蒸气蒸发对全球变暖也有非常负面的影响。 因为到本世纪末，燃料、资源、供应品和粮食作物都将耗尽。 如果我们不采取行动，对社会造成的后果将是难以挽回的。 因此，我们必须做出足够的反应，以防止陷入混乱。
我们都知道人工智能将极大地改变我们的社会。 它将在很大程度上改变世界，取代我们的人造世界。 未来，我们可以借用的一句话，“在人工智能主导的世界里，我们看不到世界，但世界会通过鱼缸观察我们人类。”
我们也清醒地意识到，到本世纪中叶，超过50%的工作岗位将涉及人工智能，包括建筑工人、建材行业工人，他们可能面临严峻的挑战。 与此同时，我们并非没有希望。 我们希望看到的未来是机器学习的时代，也是人与机器能够共存、有机器人参与的局面。
因此，必须对现有劳动力进行高质量的培训和技能改造。 只有抓住现在机会并采取行动的机构和企业，才能在未来机器学习普及的世界里立于不败之地。
我是一个非常乐观的人，对未来还是充满信心的。 换句话说，如果我们与230年前相比展望未来，我们无法想象未来会发生什么。 当时的人类信仰鬼神，希望能够与其他大陆的人们进行交流。 除了巫师之外，没有任何组织或机构可以从事这样的工作。 现在，进入21世纪，我们几乎已经将这些梦想变成了现实。 没有巫师，所以我们完全无法预测未来会发生什么。
举个例子，因为我们现在有很多科技，特别是医学，发展很快，我对孩子Leo的未来充满信心。 举个简单的例子——3D打印。 我们都知道，现在我们可以使用3D打印机非常方便地打印人的心脏，所以未来很有可能在实验室里培养人体器官组织，移植它，并观察它在体内的生长情况。 因此，未来治病、治病不是梦。
像耐克等公司只要愿意在3D方面进行创新，不到十年的时间就可能成为软件服务提供商。 此外，我们完全有理由相信，随着人类基因测序和人类基因组研究的快速发展，现有疾病能够得到很好的调控和治疗。
我们有潜力、有能力解决前面提到的所有问题。 对此我认为人工智能和大数据是唯一的解决方案。 同时，我也一直致力于研究如何将大数据应用到我们的生活和生产中。 我最大的灵感来自于我们的中医研究领域。 中国的医学研究已有4000多年的历史，与关心人类社会、关心人类健康有很多共同点。
首先，无论你是医生还是社区管理者，如果你想要治疗一个人的病人或者社区问题，你必须了解这个组织，同时你必须非常了解这个物理可见的生态系统是如何运作的。彼此相互作用。 牵引力。 人体组织也是如此。 我们的呼吸系统和心血管系统实际上是密切相关、相互关联的。 那么如何利用好大数据呢？ 首先，我们必须采取高瞻远瞩、平等的态度，统一观察和分析不同的独立系统。
例如，能源与水之间存在着相互补充、因果关系。 这很好地体现在美国加州长期遭受干旱的影响，在这个问题上我们也看到了能源供应的问题。
在印度，我们也看到粮食供应和运输之间存在着千丝万缕的关系。 40%需要运输的食品发生变质或变质，主要原因是当地运输组织不利。 因此，要解决一个问题，必须先解决另一个问题。 有时，我们期望社区或社会在出现问题时能够自我修复。 这方面需要社区和社会本身有一个预警报告系统。 还有一个非常重要的问题是，一定要有社会协调和凝聚力的工程，这样相关问题才能在发生之前就得到考虑，并能够提供反馈。
第三，我们知道健康管理需要长期的坚持和认可。 也就是说，我们要想身体健康，特别是在某些疾病发生之前，就必须有长期良好的生活习惯来保证。 如果我们缺乏足够的认识和教育，人类可能会不知所措，无法应对复杂的问题。 要解决这些问题，首要的前提是培养有能力解决这些问题的人才。 只有这样，你才有信心说这些问题都能得到解决。
我们都会教育我们的孩子和孩子：第一，我们要同情社会，第二，我们要对社会有关怀和同情心。 只有具备了这些基本素质和心态，才能保证自己在以后处理这些问题时不会误入歧途。
到了小学阶段，学校就教他们如何做人，如何掌握自己未来的生存，并给他们提供了一套工具包。 这些工具包不仅教育他们安定下来，更重要的是解决非常严峻的挑战和社会问题。 同时，我们还要寓教于乐。 教育过程不应该是枯燥或死板的，而应该是充满乐趣和纯真的。
在中学阶段，我们的教育必须注重跨学科、多领域教育的交叉和融合。 因为世界面临的问题，任何问题的解决都不能单靠战斗来有效解决。 它必须建立在跨学科、跨领域的复杂问题解决能力的综合掌握之上。
在成人教育阶段，我们需要树立的理念是终身教育、终身学习的理念。 因为我们的技术正在飞速发展，只有那些能够与时俱进的人才能最终获得利益并实现自己的发展。
解决孩子兴趣和爱好的一种方法是教他们如何更好地玩电子游戏。 我们相信，如果能够在玩游戏时正确引导他们，他们就会学会利用大数据来分析问题，更重要的是解决这些问题。 同时，我认为如果能够正确引导和管理游戏，就可以很好地实现这些大数据的参与和分析，也可以让孩子快速掌握如何从直观的角度解决问题以及如何解决问题。去把握未来。
我想举两个例子。 一是利用大数据统计进入纽约州立公园的人数、进入公园的人数以及进入后去了哪里。 这些数据统计将帮助我们更好地完善一个城市的规划和整体管理。 这是我们用手机通过互联网收集的平台，我们收集的数据告诉我们这些信息。 在左边列出的三块黑板上，我们可以统计入园游客的年龄、收入、受教育程度、种族和语言习惯。 通过这些，我们可以分析哪些地方更值得投资。我们使用机器学习来预测未来哪些投资将是最佳的。
第二个例子是墨西哥的社会保障状况。 众所周知，墨西哥青少年犯罪率很高。 超过50%的墨西哥人口年龄在24岁以下。青少年犯罪是社会毒瘤。 我想用这个例子来说明，其实可能还有其他更好的方法。 这里我们有一个工具，它有很多类别。 它告诉你如何在某个社区或辖区进行良好的社会保障管理。 您可以对这些数据进行一些统计和分析。 包括24岁以下青少年的一些种族、年龄、教育程度、生活习惯、家庭背景、社会行为、健康状况、执法力量、物质环境的可见度、以及他的社会习惯等。
这些数据反馈可以用来在这个地方执行精准的政策，而不是用普通的警察力量来维持。 这里你可以看一下。 我们用一张彩色图片告诉你哪些方法比较突出，哪些因素不显着。 这反映出该地区青少年#力犯罪现象较为严重。 例如，人们经常打电话给警察局，说有警察事件。 同时，他们还有很多#力倾向和一些不良的社会因素。 但通过数据分析可以看到，这个区域距离一切都很远，包括社区活动中心、公园、青少年活动中心等等，都比较远。 所以也许我们认为这个地方的高犯罪率不仅或不完全是因为警察部署不足，而可能是由于城市规划的错误。
同时，我们利用机器学习方法来预测该地区犯罪率未来的变化，看看可以控制哪些因素来有效遏制这种情况。 因此，今后在处理该地区青少年的安全问题时，我们可以变被动为主动的管理和治理。
最后我想做出一个结论。 如果人工智能和大数据这两个工具运用得好，一定会给我们未来教育装备的发展插上新的翅膀。 希望大家能够集思广益，将这两个工具应用到自己的工作实践中。
谢谢你们！