发布时间：2021-12-21 阅读量：1112 来源: 我爱方案网 作者: 我爱方案网整理
人工智能（AI）和人类智能的比较，一直以来引起各种激烈的争论。
机器有可能像人类一样思考吗？
离智能机器统治世界还有多远？
人工神经网络借鉴了大脑吗？
这类问题的焦点是塑造AI的未来。但我们为什么不想象如何借鉴AI改进人类智能呢？我知道你的怀疑，别担心，这不是一篇关于编辑基因升级大脑的文章。
人类智能不仅关乎大脑，教育也是我们的智能的基本部分。我们可以通过更好的教育改进人类智能。但是看起来我们在训练机器方面要比训练人类成功得多。
这一现象有多种可能的解释。AI是一种数学构造，大部分情况下我们都能得出一种定义更好的表现测度，而教育包含经济、社会、政治、宗教成分，更好的定义变得主观。此外，在AI中，我们可以更加自由地进行试验，以找出效果最好的学习方法。另一方面，教育领域的试验却有诸多限制（经济、时间，等等）。最后，我们有基准数据集帮助世界各地的人比较他们的机器学习方法。而教育方面很难做这种普适的比较。
这些挑战并不意味着我们走投无路。Asimov说过：“当下最可悲的事情是，科学积累知识的速度超过社会积累智慧的速度。”为了做出改变，让我们使用AI方面的知识来改进人类智能。
基于规则和自行学习
AI有两种方法：基于规则的系统，硬编码算法遵循的规则；自行学习（即机器学习），给算法提供数据，算法自行学习模式、关系、变换。在视觉任务上，大家公认机器学习表现优于基于规则的算法。换句话说，我们偏向于展示数据，而不是告诉机器怎么做。
但在人类教育上我们的做法不同。我们告知、强行灌输所谓的真理，而不是向学生展示数据让他们自己学到真理。这阻止学生内化概念。对重复性任务等一些有限的问题而言，这可能已经足够。然而，要处理新问题，需要习惯变通、混合不同的想法。这只有在理解概念的本质，而不是仅仅死记硬背的情况下才能发生。
不要求学生知道，只要求学生记忆老师讲授的内容。
如同在机器学习中所做的，我们应该信赖自行学习，也就是自我教育。学校应该创建一个可以激励自我教育的环境。
坚信，自我教育是唯一的教育形式。学校的唯一功能是让自我教育更容易；做不到这一点，那它就什么也没做。
推荐阅读：
无源晶振与有源晶振是电子系统中两种根本性的时钟元件，其核心区别在于是否内置振荡电路。晶振结构上的本质差异，直接决定了两者在应用场景、设计复杂度和成本上的不同。
RTC（实时时钟）电路广泛采用音叉型32.768kHz晶振作为时基源，但其频率稳定性对温度变化极为敏感。温度偏离常温基准（通常为25℃）时，频率会产生显著漂移，且偏离越远漂移越大。
有源晶振作为晶振的核心类别，凭借其内部集成振荡电路的独特设计，无需依赖外部电路即可独立工作，在电子设备中扮演着关键角色。本文将系统解析有源晶振的核心参数、电路设计及引脚接法，重点阐述其频率稳定度、老化率等关键指标，并结合实际电路图与引脚定义，帮助大家全面掌握有源晶振的应用要点，避免因接线错误导致器件失效。
晶振老化是影响其长期频率稳定性的核心因素，主要表现为输出频率随时间的缓慢漂移。无论是晶体谐振器还是晶体振荡器，在生产过程中均需经过针对性的防老化处理，但二者的工艺路径与耗时存在显著差异。
在现代汽车行业中，HUD平视显示系统正日益成为驾驶员的得力助手，为驾驶员提供实时导航、车辆信息和警示等功能，使驾驶更加安全和便捷。在HUD平视显示系统中，高精度的晶振是确保系统稳定运行的关键要素。YSX321SL是一款优质的3225无源晶振，拥有多项卓越特性，使其成为HUD平视显示系统的首选。
