随着计算机演算能力的提升，人工智能已经从需要外力监督的机器学习，跨入不需要监督的深度学习。

人工智能的发展背景

The development background of artificialintelligence

人工智能能够模拟大规模的神经网络，让机器在不需要直接人为干预的状态下自己“动脑思考”。

这也开始让人们担忧，在不远的将来，运用人工智能技术制造出的能够独立思考的机器人，是否会威胁人类的生存。

人工智能在培训行业的应用，除非已经进化到像电影《黑客帝国》中的场景一样，可将所需知识直接下载至脑中，否则，还是得回归学习的本质。

人工智能无法替代人类学习，学习是个性化的，并且还要经历内化的过程，才能最终完成。

然而，这并不代表人工智能在培训行业没有用武之地，恰恰相反，“智能化”学习技术的发展正为培训行业注入一股新动能，而其中有些应用值得重点关注。

辅助系统

Auxiliary system

在学习环境中，与传统学习管理平台注重管理与记录不同的是，智能化辅助系统会提供给学习者个性化的反馈。

学习者参加完测验后，可以更好地了解自己的弱项，进一步获取相关的学习资源及后续所建议的学习路径。

智能化辅助系统扮演了助教的角色，有效指导并促进学习者的学习。

在工作环境中，智能化辅助系统可以依照角色或流程等属性，即时提供给任务执行者个性化且适量的内容，扮演了教练的角色，加速问题解决并提升工作成效。

课程规划和内容资源

Curriculum planning and content resources

想像一下，你所经历的学习与工作都留下了记录，你曾经去过哪儿、看过什么、读过什么，都被记录分析。

之后通过电脑演算模型，人工智能就可以根据你的程度与需求，为你匹配相关的资源，选取真正对你有用的内容。

提供多元与个性化的学习历程，从而摒弃以往齐头并进式的课程规划。

通过学习元件或知识元件，在元数据的标签，内容资源可以具备学习者能力、角色、工作场景及业务流程等属性。

之后，结合智能推荐引擎，内容便可以依照单一或多元属性呈现，作为获取知识的来源被自动推送给学习者，或者作为问题解决的资料来源被推送给任务执行者。

精确搜索

Exact search

语言可能是模棱两可的，通过建立知识图谱，学习者可以快速缩小搜索范围。

智能化搜索也可以更好地理解学习者搜索的信息，总结出与搜索话题相关的内容。

由于知识图谱构建了一个与搜索结果相关的完整知识体系，所以学习者往往会获得意想不到的发现。

在搜索中，学习者可能会了解到某个新的知识或新的联系，从而进行一系列全新的搜索与学习。

数据分析和项目运营

Data analysis and project operation

学习无处不在，当学习或者历程记录可以通过学习技术标准，来收集多元数据的时候，学习数据就不会只停留在以往课件阅读的纪录模式，而是可以实现学习历程数据的集中。

过去单纯的学习记录也可以上升到预警及预测的层次，甚至通过数据收集与深度分析，提供学习者如何建构所学内容的意义、如何形成理解、以及学习过程中所做决策的报告，这对教学设计会有莫大的帮助。

过去，培训管理者在运营学习项目时，往往只能凭借经验或者“拍脑袋”。

通过广泛收集学习者各类的历程与行为数据并进行分析，学习项目运营者就可以了解项目的健康度，并实时监控，即时调整运营手段。

在项目推广时，还可以针对不同特征的学习者选择个性化的推广手段，提供更精准的学习服务。

展望未来，学习技术应用的“智能化”是一条必走之路，但也不是一蹴而就的。虽然有很多事得做，但“方向对了，就不怕路远”。

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