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人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设.pdf

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2025

年高等学校人工智能通识教育研讨会

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人工智能2.0时代的

人才培养和通识教育课程

肖睿

2025年7月12日青岛

• 北大青鸟人工智能研究院

• 北大计算机学院

• 北大教育学院学习科学实验室

第2页

01.人工智能的前世今生 02.大模型的特点和局限 03.大模型的发展观察 04.大模型时代的人才需求 05.人工智能通识课

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人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程

1. 人工智能的前世今生

2. 大模型的特点和局限

3. 大模型的发展观察

人工智能2.0时代

1. 人才需求

2. 人工智能通识课

人才需求和通识教育课

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01.人工智能的前世今生 02.大模型的特点和局限 03.大模型的发展观察 04.大模型时代的人才需求 05.人工智能通识课

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人工智能0.0：古代（1956-2006，从规则到学习）

人工智能：让机器具备人类智能，让机器具备非人类智能（超人类智能）

➢ 传统（知识+规则）：专家系统（知识库+推理机）

➢ 现代（数据+学习）：机器学习（模型、目标、策略），数据模型（IID，用数学模型模拟世界）

• 常规统计学习方法：逻辑回归，决策森林，支持向量机，马尔科夫链，……

✓ 小数据，人工特征，部分可解释，缺乏通用性和跨模态

• 人工神经网络：与人脑最大的共同点是名字（原理、机制和架构并不一样），用神经网络表达数学模型

1、传统神经网络：霍普菲尔德网络，玻尔兹曼机，…..

2、深度神经网络：深度学习（Hinton，2006）

✓

大数据，特征表示，基本不可解释，具备通用性和跨模态

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01.人工智能的前世今生 02.大模型的特点和局限 03.大模型的发展观察 04.大模型时代的人才需求 05.人工智能通识课

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人工智能1.0：近代（2006-2020，深度学习）

➢ 2006：传统架构：DBN，CNN，RNN，ResNet，Inception，RWKV，……

• ImageNet（超过人眼）

• AlphaGO（超过人类棋手）

• AlphaFold（超过人类科学家）

➢ 2017：Transformer架构：注意力机制（Attention）

◼ 预训练模型架构：

• 编码器（BERT）：embedding，Ernie1.0，……

• 混合网络：T5、GLM（早期）

• 解码器（GPT）：生成式人工智能（AIGC）

深度学习：深度神经网络

◼ 预训练模型架构：

• 并行矩阵计算（GPU）

• 堆叠架构，容易扩展，大力出奇迹

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01.人工智能的前世今生 02.大模型的特点和局限 03.大模型的发展观察 04.大模型时代的人才需求 05.人工智能通识课

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人工智能2.0：现代（2020-，大模型）

大模型（预训练大模型）：大（数据多、参数多、算力多），模型（语言、视觉、多模态）

➢ GPT架构：解码器（GPT），生成式人工智能（AIGC），生成-理解-决策（RL）

• Transformer：大语言模型（LLM，大模型），多模态模型

ChatGPT（4.1、4o、o1、o3、o4）、Claude；Grok、Gemini；Llama、……

DeepSeek、Step、Qwen；Kimi、MiniMax；GLM、火山(豆包)、元宝、百度……

• Transformer+Diffusion：视觉模型

图像：Stable Diffusion、Mid-Journey、DALL.E等

视频：Sora、可灵、即梦、Vidu、海螺等

➢ 通用模型 vs 垂直模型（行业模型）

• 传媒、编码

• 教育、医疗、金融等

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