在企業，數據分散在不同的部門，不同的企業有不同的分散數據。比如在醫療上，如果利用人工智能，我們會發現不同的醫院有不同的圖像數據，現在還沒有比較好的辦法把這些分散的數據聚集在一起形成大數據。針對這個問題，人工智能技術設計者自然會設想一些新的算法。現在有一個算法可以很好地解決小數據的問題—遷移學習，所謂遷移學習就是用類比的方法把一個已經建立好的模型和一個有大數據的領域的知識遷移到只有小數據的領域。我們發現在成熟領域數據足夠大的前提下，我們可以非常好地實現遷移學習。

隨著深度學習以及大數據、云計算等技術的突飛猛進，人工智能觸及人類生活的各個方面，對社會各行業都會產生重大影響。在教育領域，人工智能技術將為新一輪的教育變革注入新的活力，也會將教師從煩瑣的重復性工作中解放出來。在有效減輕教師負擔、提高教學效率的同時，也會給教師帶來了新的挑戰——知識變得隨處可學，學生能夠從虛擬學習空間獲得知識，教師是否具備人工智能不具備的角色和素養，以及如何在未來人機教學共存的社會中優化自己的專業能力？

教師與人工智能最大的區別是教師具有人的思想和情感，也更能感知、影響學生的思想和情感。以英語學科為例，基于工具性的語言學習會被人工智能逐漸取代，但教師與學生之間心與心的交流是人工智能無法做到的。尤其是在學生出現學習問題、感到挫敗的時候，教師要主動傾聽學生的聲音并回應他們的訴求，從而及時給予關懷和引導。這也是人工智能時代對教師提出的更高要求，即從知識型教學角色逐漸過渡到育人角色。

教學是一門藝術，學生可以通過人工智能學習知識、掌握技能，但教師教學時創設的情境，師生在課堂中的交流、互動、碰撞、升華等，這些都是不可或缺的元素。實現深度學習的關鍵是培養學生的思維品質和遷移運用能力，發展學生綜合分析、判斷推理、評價創新等方面的能力，教師應該立足思維品質的培養設計課堂教學活動。

首先，我們把人類學習和機器學習進行對比。人的大腦由很多個神經元組成，我們的神經元組成我們的機制。不同的神經元之間可能有連接，連接管道的粗細代表我們學習的強度。

人類學習新知識的時候，經常會接觸一些新的概念，大腦會加強對新概念、新知識的記憶。我們可以把這個理念賦予計算機，形成我們熟知的計算機神經網絡，也是我們今天深度學習得以成功的一個最基本的單元。一個神經網絡有輸入，也有輸出，輸入和輸出之間的學習過程，會把兩個神經元之間的連接加強或者減弱，形成一個網絡。人工智能的成功不僅取決于算法的成功，更取決于硬件方面的突破，以及大數據技術的發展。人工智能算法的設計需要很多模型的支持，包括神經元和神經元之間的連接、深度學習網絡等。那么由誰來搭建這樣一個網絡？這就需要人工智能工程師。

綜上所述，人工智能領域的人才少、培養時間長、投入成本高。我們很自然會提出這樣的問題，我們有沒有可能用AI設計AI？這可以解決很多企業、行業所面臨的AI人才嚴重不足的問題。要解決這樣的問題，我們不妨看看人工智能解決此類問題的流程。
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