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生命科學(xué)小知識

前言:想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎?我們特意為您整理了5篇生命科學(xué)小知識范文,相信會為您的寫作帶來幫助,發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

生命科學(xué)小知識范文第1篇

關(guān)鍵詞:學(xué)籍 管理 是 生命線

我們通常所說的學(xué)籍管理,是指學(xué)生進校報名注冊編班,由學(xué)校統(tǒng)一上報到上級主管部門備案,成為在校學(xué)生,如有輟學(xué)遷徙或死亡等,就注銷其“戶口”。這種學(xué)籍管理,與居民的戶籍管理差不多,只能表明存在與否,在什么地方就學(xué)而已,對學(xué)校工作中最重要的教育教學(xué)的管理和督促的意義不大。而實際上,學(xué)籍管理與其它工作的管理一樣,是教育教學(xué)工作的守護神,是教育教學(xué)質(zhì)量的生命線。

一、生源的基本情況與教育教學(xué)質(zhì)量的關(guān)系

義務(wù)教育階段,一個班級的學(xué)生,如果沒有按一定的文化考試成績分數(shù)段編班而自然形成的話,以百分制計算,優(yōu)生與差生之間的分數(shù)差距可以是100分。中差生之間,中優(yōu)生之間,也常常多達數(shù)十分。如果以150分制計算,那他們之間的差距就會更大。自然,一個優(yōu)生的分數(shù)就可以抵得上幾個中差生。幾個差生也可以消減班平成績幾分甚至十幾分,從而在較大程度上稀釋教師的工作成績。在這種情況下,一個班文化成績的優(yōu)劣,優(yōu)、中、差生之間的比例,就起著決定性的作用。一所學(xué)校里同年級里的兩個班,,每班人數(shù)如果都是四、五十人,中差生的情況也大致相同的話,一個班要是多上三五個優(yōu)生,那這個班的人均成績自然會比另一個班高出好幾分。如果優(yōu)生和中等生的情況差不多,一個班的差生要是多上三五個,那這個班的人均成績,肯定會低幾分,甚至10分以上。這種情況,只要稍有教書經(jīng)歷的人都比較清楚。

當(dāng)然,“師高弟子強”,學(xué)生具有可塑性,教師也有主觀能動性,班級一經(jīng)形成后,經(jīng)過教師的教育教學(xué),學(xué)生的情況肯定會發(fā)生變化,不同的教師教育相同的學(xué)生,轉(zhuǎn)化的程度也會不一樣,但是,如果基本情況相差太大,在教師本身的情況差距不是很大的條件下,能轉(zhuǎn)化得與人差距不大,趕上甚至超過別人的教師,古今中外這樣的實例好像并不多見。而大多數(shù)的情況是學(xué)生的基本情況決定著教師教學(xué)的基本教學(xué)效率,也是就是說基本的學(xué)生決定著基本的教師。如有懷疑,請大家倒查一下一所學(xué)校,甚至一個地方的教育情況,看看學(xué)生的基本情況與教師們后天教育教學(xué)效果的關(guān)系呈現(xiàn)出一種什么樣的基本狀況,看看有多少“優(yōu)秀”教師是自己“優(yōu)秀”還是學(xué)生本來就優(yōu)秀,或者有多少“低能”的教師是自已的“低能”。這并不是“先驗論”或“宿命論”思想的表現(xiàn),或者故意完全否定學(xué)生的可塑性和教師的主觀能動性,抹殺教師的工作成績,把教師的自我能力和工作效率同一化。而是說基本情況對后天的發(fā)展非常重要,不同的基本情況決定著不同的發(fā)展方向,外力的作用雖能使其有所改變,但這種改變在基本情況較差的一方實在太難,要想趕上基本情況較好,特別是優(yōu)勢太大的一方,就像騎自行車追趕摩托車一樣。

這并不是什么高深的學(xué)問,天大的道理,而是基本常識。但是,如果我們忽略了它,就勢必給義務(wù)教育帶來不小的影響。

二、排差搶優(yōu)的危害

如果一個班的人數(shù)是五十人,某科成績以150分制計算,期末人平是90分,比另一班的人平少5分,班上有三個差生,每人只考了20分以下,在本班和另一個班其它情況基本不變的情況下,下期把三個差生趕走,這自然就能與別人持平了。要是設(shè)法弄來一兩個優(yōu)生,那就輕松地超過了別人。

這不是假設(shè),這是多少年以來,千千萬萬的教師和學(xué)校挖空心思、使出渾身解數(shù)所進行的一項“高智力”的“轉(zhuǎn)化差生”、“提高質(zhì)量”的“先進性”教育活動。也許你會說有《義務(wù)教育法》罩著,誰敢?可實際的情形是的確有那么多的學(xué)生在校外流著。據(jù)2012年6月29日《文摘周報》第49期第3版上《虛實輟學(xué)率》一文中報道,甘肅隴南“農(nóng)村初中的流失率普遍在百分之三十乃至百分之四十”。在分析“孩子輟學(xué)的真正原因”時,文中指出“仍然是老師和管理的問題”。即使不流向社會,可以校內(nèi)它校之間流動?。】倳幸恍┗逇獾慕處熍c學(xué)校遭殃。

流是流得讓人悲喜交加,可就因此失去了考核教師和學(xué)校的公正尺度,讓巧取豪奪、占著生源優(yōu)勢者輕而易舉地名利雙收了,而艱苦卓絕,費力不計好的則只好泄氣乏力,這就自然消極了廣大教師的工作積極性,比較嚴重地影響了整體的教育質(zhì)量,不利于普九工作的順利進行。

三、科學(xué)的學(xué)籍管理的作用

怎樣才能改變這種現(xiàn)狀呢?

那就是做好校內(nèi)的學(xué)籍管理,讓它科學(xué)合理。一所學(xué)校的教育教學(xué)質(zhì)量,是這所學(xué)校里的學(xué)生共同表現(xiàn)出來的。學(xué)生的共同表現(xiàn),又是眾多教師主要在教育教學(xué)上共同努力的結(jié)果。眾多教師在教育教學(xué)上共同努力的結(jié)果怎樣,取決于他們在教育教學(xué)上是否能人盡其才,各盡所能。要人盡其才,各盡所能,在教育教學(xué)上,就必須得有公平競爭的環(huán)境。如果讓人毫無顧慮地排差搶優(yōu),憑著生源吃飯,人們就會把不少的心思精力放到邪門歪道上,或者找不見邪歪不了道就自覺無力而泄氣,當(dāng)然在教育教學(xué)上就不可能人盡其才,各盡所能。這樣,學(xué)??傮w的教育教學(xué)質(zhì)量就不會發(fā)出應(yīng)有的光芒。所以,只有在在教育教學(xué)上為廣大教師創(chuàng)設(shè)出公平競爭的環(huán)境,才能提高整體的教育教學(xué)質(zhì)量。在教育教學(xué)上能否公平競爭,在學(xué)籍管理上必須做到科學(xué)合理。

四、合理編班,把好進出關(guān)

(一)、按一定的標(biāo)準(zhǔn),比較公平地編班。

這當(dāng)然不是劃分劃分重點班或差班,而是把收來的學(xué)生由學(xué)校統(tǒng)一分配,讓同年級每個班里的學(xué)生相對差距不大,基本保持平衡。切不可讓教師私自招生,拉學(xué)生,趕學(xué)生,以造成生源基本情況的差距較大,給考核帶來困難。

(二)、把好進出關(guān)。

生命科學(xué)小知識范文第2篇

【輔導(dǎo)對象】小學(xué)一年級到高中三年級學(xué)生(個別機構(gòu)校區(qū)差異輔導(dǎo)范圍有所不同,建議家長撥打電話了解情況)

【輔導(dǎo)科目】語文 數(shù)學(xué) 英語 物理 化學(xué) 生物 政治 歷史 地理 奧數(shù) 小升初 中高考

【輔導(dǎo)介紹】根據(jù)不同孩子的基礎(chǔ)知識及接受能力制定針對性的學(xué)習(xí)方案,配備輔導(dǎo)經(jīng)驗豐富的課程老師全程指導(dǎo),各機構(gòu)收費標(biāo)準(zhǔn)、課程安排等方面存在一定差異,詳情請家長們撥打電話詳細了解。

【熱門輔導(dǎo)】

小學(xué):小學(xué)各年級奧數(shù)拔高、舉一反三的解題思維及應(yīng)變能力提升;小學(xué)語文基礎(chǔ)知識串講、作文框架脈絡(luò)梳理提高、閱讀理解答題技巧講解;小學(xué)數(shù)學(xué)重點難點查缺補漏等;

初中:初二物理力學(xué)、電學(xué)等重點難點基礎(chǔ)夯實;初中英語語法、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識鞏固提高;初中語文作文及閱讀理解等得分點提升;中考重點難點輔導(dǎo)、各科基礎(chǔ)夯實;

高中:高考理綜、文綜重點科目得分點突破講解,針對基礎(chǔ)薄弱的考生給出合理的學(xué)習(xí)建議;藝考生、特長生文化課針對性輔導(dǎo);高中各科重點知識點梳理,高考沖刺輔導(dǎo)。

【溫馨提示】家長您好,請結(jié)合所在城區(qū)位置,尋找離家就近的機構(gòu)和校區(qū),先輸入前10位總機號碼,根據(jù)語音提示輸入后5位分機號碼,稍等片刻即可接通校方顧問老師,把您孩子的學(xué)習(xí)情況跟老師詳細描述一下,老師會給您做針對性分析。

【吉林市】

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生命科學(xué)小知識范文第3篇

關(guān)鍵詞:概念圖;生物化學(xué);教學(xué);學(xué)習(xí)

概念圖(Concept map)最早是由美國康奈爾大學(xué)教育系的諾瓦克教授在20世紀60年代提出的一種科學(xué)的教學(xué)策略。自開展研究概念圖以來,國外有關(guān)概念圖在理論研究和應(yīng)用兩方面都取得了豐碩的成果。然而,我國有關(guān)概念圖的研究卻非常少,即使是介紹性的文章也不多。

研究表明應(yīng)用概念圖進行教學(xué),能夠顯著地改善教師和學(xué)生教與學(xué)的效果。具體包括(1)學(xué)習(xí)者通過制作概念圖,可以對所學(xué)知識進行整合,建立新舊知識間的聯(lián)系。在此過程中,學(xué)習(xí)者必須搜集多方面的信息,并對其進行選擇綜合,從而確定它們之間的關(guān)系,因此避免了被動學(xué)習(xí),加強了主動學(xué)習(xí),提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力;(2)教師制作概念圖,有助于其梳理教學(xué)內(nèi)容之間的關(guān)系,更加準(zhǔn)確地把多知識有效而系統(tǒng)地聯(lián)系起來,展示給學(xué)生。這種實踐有助于教師提高自身素質(zhì),更好地為學(xué)生服務(wù)等等。

生物化學(xué)課程是生物學(xué)專業(yè)類學(xué)生的基礎(chǔ)課程,學(xué)好生物化學(xué)是學(xué)好其它生物學(xué)課程的基礎(chǔ)。生物化學(xué)課程涉及的概念非常之多,其間的聯(lián)系也甚為復(fù)雜。傳統(tǒng)的教學(xué)方法基本屬于教師講,學(xué)生聽,結(jié)果是大部分學(xué)生處于被動學(xué)習(xí)狀態(tài),學(xué)生掌握的知識要么是清楚的、零散的、分割的,要么是完全概念不清而且混亂。只有部分學(xué)生能夠通過自己的努力,對所學(xué)知識進行整理,找到知識點之間的聯(lián)系,從而擁有系統(tǒng)的、完整的知識體系。如何幫助學(xué)生克服學(xué)習(xí)中存在的問題,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和改善學(xué)習(xí)效果是困擾教師的一個難題。充分利用概念圖,開展生物化學(xué)教學(xué)有利于解決上述教學(xué)中的難題。

概念圖在教學(xué)上具有以下三個含義,我們將嘗試其在生物化學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用。

一、概念圖作為一種教學(xué)的技能

概念圖作為一種教學(xué)的技能已經(jīng)被許多教師廣泛認可和接受。教師通過制作概念圖,對所教知識進行梳理、綜合,在原有將眾多知識點單獨、零散地展現(xiàn)的基礎(chǔ)上,以包含各知識點以及其聯(lián)系的體系以概念圖的方式呈現(xiàn)給學(xué)生,從而使學(xué)生系統(tǒng)掌握所學(xué)的知識,擺脫眾多概念無序地堆放在一起的局面。例如:糖代謝包括幾個部分:糖原的合成與分解、糖酵解、三羧酸循環(huán)、糖異生以及磷酸戊糖途徑等部分。對于初學(xué)者而言,每個代謝途徑的反應(yīng)以及催化反應(yīng)的酶,以及酶的調(diào)節(jié)過程,需要花費大量的精力去理解記憶。平時在記憶這些小知識點的同時非常容易忽略各代謝途徑之間的聯(lián)系,產(chǎn)生“只見芝麻不見西瓜”的現(xiàn)象或者即使注重了代謝途徑問的聯(lián)系,也會忽略其中某一途徑與另一途徑的聯(lián)系。如何找到各代謝途徑間的相互關(guān)系,幫助學(xué)生在掌握各單個代謝途徑的基礎(chǔ)上,將糖代謝的途徑聯(lián)系起來形成整體概念,在學(xué)生完成糖代謝的學(xué)習(xí)任務(wù)之后,教師通過梳理總結(jié)制作了以下概念圖來解決上述問題。

通過制作概念圖,教師可以將生物化學(xué)中的難點和重點內(nèi)容簡潔明了的方式呈現(xiàn)給學(xué)生,幫助學(xué)生系統(tǒng)完整地掌握生物化學(xué)的知識。

二、概念圖作為一種學(xué)習(xí)的策略

國內(nèi)外研究結(jié)果指出,概念圖可以有效地改變學(xué)生的認知方式,大面積的提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績和自學(xué)能力。學(xué)生的認知方式主要有:記憶、規(guī)則、質(zhì)疑和應(yīng)用四種形式。然而,普遍認為選擇規(guī)則方式進行認知的學(xué)生,比選擇其他認知方式的學(xué)生,在進行有意義學(xué)習(xí)時更具優(yōu)勢。運用概念圖進行學(xué)習(xí)的策略,學(xué)生采用的是規(guī)則的認知方式,即在學(xué)習(xí)新概念時,總是試圖去分析概念之間的關(guān)系,并加以理解與記憶;而在傳統(tǒng)教師講,學(xué)生聽的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,學(xué)生主要采用的是記憶認知方式。因此,概念圖是一種有效的學(xué)習(xí)策略,能夠調(diào)動學(xué)生主動學(xué)習(xí)的積極性。在教學(xué)過程中,教師的感受是只有調(diào)動學(xué)生主動學(xué)習(xí)的積極性、教會學(xué)生如何學(xué)習(xí),才能有效地改善教學(xué)效果。例如:針對蛋白質(zhì)的合成部分,教師可以要求學(xué)生制作概念圖以幫助他們?nèi)胬斫夂驼莆毡菊碌膬?nèi)容。在概念圖的繪制過程中,學(xué)生不得不主動地思考、總結(jié)和綜合所學(xué)知識,這一過程使他們對蛋白質(zhì)合成的理解不再局限在蛋白質(zhì)的合成場所核糖體(rRNA)、合成的信息模版(mRNA)以及合成原料的攜帶者tRNA和合成所需要的因子等單個知識點,而是在掌握單個知識點的基礎(chǔ)上更加注重了他們之間的聯(lián)系,從更深層次理解蛋白質(zhì)合成的全過程。

三、概念圖作為評價工具

諾瓦克教授在最初提出概念圖后,曾以此作為評價工具將其應(yīng)用于兒童的原有知識和抽象概念檢測當(dāng)中。傳統(tǒng)的評價方法只是考查學(xué)習(xí)者的離散知識,而概念圖則注重檢查學(xué)習(xí)者對知識結(jié)構(gòu)和知識點之間相互聯(lián)系的理解。生物化學(xué)的知識點繁多,考試題中瑣碎的知識點很多。從目前出版的習(xí)題集就可以看出習(xí)題內(nèi)容涉及的知識點很小,涉及面很廣,相對而言,對學(xué)習(xí)者的要求也很高,導(dǎo)致學(xué)習(xí)者將主要精力都集中在瑣碎的知識點上,而忽略對知識整體和知識點之間相互聯(lián)系的理解。是否可以考慮在今后的教學(xué)中適當(dāng)加入以概念圖為基礎(chǔ)的考試題,以彌補傳統(tǒng)考試中存在的不足。

生命科學(xué)小知識范文第4篇

全球關(guān)注的人機世紀之戰(zhàn)

人們總是對未知領(lǐng)域充滿了好奇與敬畏,從計算機誕生之日起,各種有關(guān)人工智能的猜想便從終止過。人們一方面希望人工智能能夠超越人類智慧,一方面又害怕被科技超越,矛盾的心態(tài)下,每一次以智慧為焦點的人機對戰(zhàn)都會成為市場關(guān)注的焦點。

2016年3月9日至15日,被稱為“世紀人機大戰(zhàn)”的韓國棋手李世石VS谷歌圍棋機器人AlphaGo的比賽最終以AlphaGo贏得四局落下帷幕,雖然本身關(guān)注和懂得圍棋的人并不多,但這場人機世紀大戰(zhàn)卻通過各種渠道讓全球億萬計的人們知道了―人類智慧被人工智能打敗了!回顧以往的人機大戰(zhàn),人類并非永恒的勝者,美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰(zhàn)勝了當(dāng)時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫,但絕大多數(shù)人卻不以為意,除十分接近的勝敗結(jié)果外,深藍主要是依靠運算能力窮舉所有路數(shù)來選擇最佳策略,它當(dāng)時可以實現(xiàn)每秒兩億步的運算。很多人覺得卡斯帕羅夫的落敗與體力有關(guān),深藍的策略多少有些“無賴”。

但AlphaGo卻在“深藍”獲勝十九年后的今天,擁有自主深度學(xué)習(xí)進化的AlphaGo以難以讓人爭議的過程和結(jié)果,在圍棋這一人類智慧競技的高地上戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石。

能夠深層學(xué)習(xí)的AlphaGo

“深藍”之所以能夠有超人的絕佳表現(xiàn),幾乎純粹是靠運算能力。依靠存儲的數(shù)百萬個國際象棋案例,能在眾多可能性中進行篩選,從而確定下一步棋的最佳位置。這給人感覺在用體力玩智慧游戲了,但AlphaGo卻給人們展示了一個幾乎完全靠自學(xué),并通過觀察成功與失敗案例來掌握得勝技巧的系統(tǒng)。谷歌利用大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的技術(shù)優(yōu)勢為AlphaGo構(gòu)建了一套策略網(wǎng)絡(luò),機器通過深度學(xué)習(xí)能力,模擬人腦的機制來學(xué)習(xí)、判斷、決策。即AlphaGo可以從大量的棋譜和對局中學(xué)習(xí)策略,形成一套落子決策判斷與數(shù)據(jù)解讀的能力體系,讓其在沖殺狀態(tài)下懂得一套試探與引導(dǎo)的能力,最終成功擊敗人類棋手李世石。

人類是惟一能夠?qū)⒅庇X(隱式的)和符號(顯式的)知識結(jié)合起來的物種,人類具有這樣的雙重能力,將前者轉(zhuǎn)換成后者,然后通過后者的反饋反過來改善前者,這在以往是人類擁有的特殊性和唯一性。但今天,AlphaGo無縫使用了分層的網(wǎng)絡(luò)(即深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進行直覺學(xué)習(xí),強化,評估和策略,配以強悍的計算能力,它完全不需要解決任何語義復(fù)雜性并且可從容地從現(xiàn)實考慮中分離,人的思維模式加上科技的理性結(jié)合,這讓AlphaGo能夠在對局結(jié)束前30分鐘就向Google技術(shù)分析團隊報告自己確信必勝。

下一步是理解

沒有人性弱點的AlphaGo讓我們看到了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前景在于它在不斷縮小機器和人類之間的差距,而且隨著技術(shù)開發(fā)者的跟進,人工智能將會對理解人類語言,揣摩人類情感。

理解人類,這對于巨頭們的想象空間在于,基于用戶需求的商業(yè)決策會因此更加精準(zhǔn)。人機對戰(zhàn)讓我們看到,推理、判斷、分析問題等功能處理之外,識別人的情感與情緒與對人的語言理解力將是未來發(fā)展的高地。

圍棋大戰(zhàn),只能體現(xiàn)出,在封閉規(guī)則的計算領(lǐng)域,機器比人類聰明得多,因為我們的心算能力本身與計算器相差甚遠;但是思維、對話、情感等都是不確定的。而前面說到,機器沒有情緒,只有它懂得了人類的語言,逐漸了解人類表達的意思甚至是情緒,才意味著人工智能達到了更高的領(lǐng)地。AlphaGo及其背后的AI領(lǐng)域真的能實現(xiàn),而這一切都是建立在搜索的原理與算法的未來改進上。

小知識:它不是一條狗

阿爾法圍棋(AlphaGo)是一款圍棋人工智能程序,由位于英國倫敦的谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴維 西爾弗、艾佳 黃和戴密斯 哈薩比斯與他們的團隊開發(fā),這個程序利用“價值網(wǎng)絡(luò)”去計算局面,用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。2015年10月阿爾法圍棋以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾;2016年3月對戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石,并以4:1的總比分獲勝。

四位一體的AlphaGo系統(tǒng)

歸根到底,AlphaGo系統(tǒng)目前還是一件科技產(chǎn)物,其本身由走棋網(wǎng)絡(luò)、快速走子、估值網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡羅樹搜索四個部分組成,正是這四個部分的協(xié)同與融合,讓AlphaGo擁有能夠?qū)W習(xí)的智慧,最終戰(zhàn)勝李世石。走棋網(wǎng)絡(luò)(Policy Network),給定當(dāng)前局面,預(yù)測/采樣下一步的走棋。快速走子(Fast rollout),目標(biāo)和1一樣,但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下,速度要比1快1000倍。 估值網(wǎng)絡(luò)(Value Network),給定當(dāng)前局面,估計是白勝還是黑勝。蒙特卡羅樹搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS),把以上這三個部分連起來,形成一個完整的系統(tǒng)。

讓電腦擁有棋感的走棋網(wǎng)絡(luò)

走棋網(wǎng)絡(luò)把當(dāng)前局面作為輸入,預(yù)測/采樣下一步的走棋。它的預(yù)測不只給出最強的一手,而是對棋盤上所有可能的下一著給一個分數(shù)。棋盤上有361個點,它就給出361個數(shù),好招的分數(shù)比壞招要高。以往的科技只是單純基于規(guī)則或者基于局部形狀,利用簡單的線性分類器訓(xùn)練完成走子,整個過程是不可能形成類似人類圍棋選手的棋感。

AlphaGo去利用更高效的、寬度為192的網(wǎng)絡(luò)(正常棋盤上有361個點,電腦給出361個數(shù),好招的分數(shù)比壞招要高。),下出有最高置信度的落子。這樣的做法一點也沒有做搜索,但是大局觀非常強,不會陷入局部戰(zhàn)斗中,說它建模了“棋感”一點也沒有錯。但是走棋網(wǎng)絡(luò)會不顧大小無謂爭劫,會無謂脫先,不顧局部死活,對殺出錯等等,更多像是高手憑借“自覺”在下棋,因而需要加入搜索功能,讓電腦做出有價值的判斷。

追求效率的快速走子

作為人類智慧競技的高地,圍棋用用天文數(shù)字般的局面數(shù),走棋網(wǎng)絡(luò)能讓AlphaGo達到3毫秒的下子速度,但想要進一步提高AlphaGo的“反應(yīng)”及“思考”能力,就需要快速走子系統(tǒng)的幫助了。

利用傳統(tǒng)的局部特征匹配(local pattern matching)加線性回歸(logisticregression)的方法,AlphaGo在吸納了眾多高手對局之后就具備了用梯度下降法自動調(diào)參的能力,從而實現(xiàn)了2微秒的走子速度和24.2%的走子準(zhǔn)確率。24.2%的意思是說它的最好預(yù)測和圍棋高手的下子有0.242的概率是重合的,相比之下,走棋網(wǎng)絡(luò)在GPU上用2毫秒能達到57%的準(zhǔn)確率。在AlphaGo有了快速走子之后,不需要走棋網(wǎng)絡(luò)和估值網(wǎng)絡(luò),不借助任何深度學(xué)習(xí)和GPU的幫助,不使用增強學(xué)習(xí),在單機上就已經(jīng)達到非常高的水平了。

錦上添花的估值網(wǎng)絡(luò)

估值網(wǎng)絡(luò)對盤面的評估應(yīng)用上同快速走子有些重疊,都是通過模擬落子得分評估當(dāng)前及后面布局的優(yōu)劣,但通過估值網(wǎng)絡(luò)和快速走子的互補,在復(fù)雜的死活或?qū)r,也就是進行到中盤階段的時候,估值網(wǎng)絡(luò)的重要性就會得到提升。前面提到AlphaGo能夠提前30分鐘知道自己必勝,估值網(wǎng)絡(luò)就起到了很大的作用。

盡量選擇更好的蒙特卡羅樹搜索

“蒙特卡洛樹搜索”是一種啟發(fā)式的搜索策略,能夠基于對搜索空間的隨機抽樣來擴大搜索樹,從而分析圍棋這類游戲中每一步棋應(yīng)該怎么走才能夠創(chuàng)造最好機會。

一位名叫蘇椰的知乎用戶舉了這樣一個例子,以通俗的語言進行了解釋:假如筐里有100個蘋果,讓我每次閉眼拿1個,挑出最大的。于是我隨機拿1個,再隨機拿1個跟它比,留下大的,再隨機拿1個……我每拿一次,留下的蘋果都至少不比上次的小。拿的次數(shù)越多,挑出的蘋果就越大,但我除非拿100次,否則無法肯定挑出了最大的。這個挑蘋果的算法,就屬于蒙特卡羅算法:盡量找好的,但不保證是最好的。

擁有兩個大腦的AlphaGo

AlphaGo是通過兩個不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始,去處理圍棋棋盤的定位,就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過過濾,13個完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。

AlphaGo的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦科學(xué)全稱應(yīng)該是“監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)(Policy Network)”,觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步。團隊通過在KGS(網(wǎng)絡(luò)圍棋對戰(zhàn)平臺)上最強人類對手,百萬級的對弈落子去訓(xùn)練大腦。這就是AlphaGo最像人的地方,目標(biāo)是去學(xué)習(xí)那些頂尖高手的妙手。這個不是為了去下贏,而是去找一個跟人類高手同樣的下一步落子。AlphaGo這個大腦的出色之處在于不單要模仿學(xué)習(xí),更要追求速度,不斷模擬計算圍棋局面變化,最終選擇正確率最高的落子。

價值評估則可看做AlphaGo的第二個大腦,通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。AlphaGo能夠決定是否通過特殊變種去深入閱局面和落子,如果局面評估器說這個特殊變種不行,那么AI就跳過閱讀在這一條線上的任何更多落子。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用

人類在下圍棋時,通常會經(jīng)歷常識-棋感-計算-判斷四個過程,AlphaGo的常識源于其“監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)(Policy Network)”帶來的深層學(xué)習(xí)能力,而棋感和計算則需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同蒙特卡洛算法的融合,兩者的融合讓AlphaGo整個運作方式更接近人類。通過對比使用蠻力計算的“深藍”眼中的國際象棋落子思路和AlphaGo眼中的圍棋落子思路會發(fā)現(xiàn),圍棋的復(fù)雜度需要更“聰明”的AI才能完成了。

兩個大腦加上深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),AlphaGo以Value networks來評估大量的選點,而以Policy networks來選擇落子,并且開發(fā)了一種新式算法來結(jié)合蒙特卡洛算法和以上兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這種結(jié)合下,研究者們結(jié)合參考人類職業(yè)對局的監(jiān)督式學(xué)習(xí),和AI大量積累自對弈實現(xiàn)的深度學(xué)習(xí),來訓(xùn)練和提高AI的圍棋實力。

AI的進步與期望

圍棋代表了很多人工智能所面臨的困難:具有挑戰(zhàn)性的決策制定任務(wù)、難以破解的查找空間問題和優(yōu)化解決方案如此復(fù)雜以至于用一個策略或價值函數(shù)幾乎無法直接得出。通過將策略和價值網(wǎng)絡(luò)與樹搜索結(jié)合起來,AlphaGo終于達到了專業(yè)圍棋水準(zhǔn),讓我們看到了希望:在其他看起來無法完成的領(lǐng)域中,AI也可以達到人類級別的表現(xiàn)。

當(dāng)然,這一切都是建立在人類千年來在圍棋領(lǐng)域積累上的,沒有積累就不會圍棋AI的今天。AlphaGo讓世人看到了AI領(lǐng)域的巨大進步,但想要真正理解人類和語言,其還有一段很長的路要走。相比圍棋,人類在生活上的行為習(xí)慣,需要AlphaGo們擁有更出色的學(xué)習(xí)能力以及判斷能力,無論是存儲容量還是搜索算法,都需要幾何倍數(shù)的遞增,從這個角度看,現(xiàn)在擔(dān)心AlphaGo們擁有自己的意識或情感,都太早了一些。

滲透進入人們生后的AI

AlphaGo不是DeepMind惟一項目,也不是最大的項目。DeepMind的最終目標(biāo)是智能助手、醫(yī)療和機器人。另外,盡管AlphaGo只是針對圍棋開發(fā)的系統(tǒng),但其原理可以被應(yīng)用到現(xiàn)實問題中。以醫(yī)療為例,IBM已經(jīng)依靠認知學(xué)習(xí)平臺“Watson”進入了醫(yī)療領(lǐng)域,Watson在泰國和印度的兩家醫(yī)院協(xié)助醫(yī)生診斷乳腺癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌。盡管Watson自身不會診斷疾病,但它能夠找到醫(yī)生應(yīng)該進一步認真檢查的地方,并提出治療方案。

而無人駕駛汽車其實也可以看做具備了身軀的AI,家喻戶曉的特斯拉汽車便使用了基于深度學(xué)習(xí)的現(xiàn)有計算機視覺技術(shù)。當(dāng)然,工業(yè)或者服務(wù)用機器人都是AI滲透進入人們生活的表現(xiàn)。AI公司們正在努力晚上其產(chǎn)品,爭取能夠無縫進入人們生活的各個領(lǐng)域,當(dāng)AI設(shè)備在可靠性、適應(yīng)性和靈活性等方面都有長足進步時,人們未來的生活也將變得更美好。

谷歌改變?nèi)祟惖囊靶?/p>

AlphaGo很強大很厲害,但對于近年來谷歌的謀劃而言,AlphaGo無非是其在人工智能領(lǐng)域的小玩具而已。改組Alphabet的谷歌,瘋狂地在全球收購各個尖端前沿領(lǐng)域的頂尖公司,把觸角伸到了生命科學(xué)、人工智能、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等等許多的領(lǐng)域。AlphaGo背后的英國Deepmind公司,只是他們收購的許許多多家公司中的一個而已。

除了傳統(tǒng)Youtube、Gmail和地圖等等互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù),生命科學(xué)、人工智能、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等新領(lǐng)域其實谷歌并沒有賺到什么錢,更多是對未來的投資和布局,但今天,AlphaGo的表現(xiàn)已經(jīng)讓我們看到了谷歌的投入回報,再加上眾多具有顛覆性或者劃時代意義的谷歌黑科技,讓我們清楚看到了谷歌改變?nèi)祟愇磥淼囊靶?。相比之下,國?nèi)BAT三大巨頭在技術(shù)積淀和領(lǐng)域格局方面,就顯得有些小氣了。

人工智能的競賽

在2010年到2015年期間,企業(yè)對人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資增長了15倍。BBC預(yù)測,人工智能市場將繼續(xù)保持高速增長,2020年全球市場規(guī)模將達到183億美元,約合人民幣1190億元。龐大的數(shù)據(jù)和潛力,足以讓企業(yè)們瘋狂。

在硅谷,截至2015年初就有超過1700家創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能浪潮―這一數(shù)字過去1年還在不斷增加之中。谷歌、Facebook、亞馬遜等科技巨頭們的巨大投入都推動AI整個領(lǐng)域取得巨大進步。圖像識別、語音識別已經(jīng)成為蘋果、微軟、Google、IBM等科技大公司激烈競爭的焦點,而在醫(yī)療識別、模擬大腦圖像等細分領(lǐng)域中,也涌現(xiàn)出不少初創(chuàng)的科技企業(yè)??梢哉f,一場席卷全球的AI競賽正在展開,誰能讓科技變得更聰明,誰就有望在未來的競爭中占據(jù)有利位置。

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