发布时间：2021-12-21 阅读量：1284 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。
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在任何数字电子系统中，时钟信号都扮演着“心脏起搏器”的角色。
RTC晶振与普通32.768kHz晶振的PCB设计要点基本一致，其核心均在于通过优化布线以降低杂散电容、确保频率精度，并依托合理的布局规划最大限度屏蔽来自板上其他信号源的电磁干扰。
按晶振的功能和实现技术的不同，分为温度补偿晶振（TCXO）、压控晶振（VCXO）、恒温晶振（OCXO）。
为了在性能与功耗之间取得最佳平衡，需要根据具体应用场景，对基准时钟进行相应的分频、倍频或转换处理，从而为各模块提供适宜的时钟信号。此时，分频技术就成为连接晶振基准频率与系统需求的关键，通过数字电路将晶振原始频率按固定比例降低，输出符合要求的低频时钟信号。
RTC芯片是一种专门用于精准计时、掉电续时的专用集成电路，其核心功能是提供精准、稳定的时间信息（包括秒、分、时、日、月、周、年），并能在主电源断电后依靠备用电池继续保持计时，从而确保时间持续不间断。
