克劳斯·迈因策尔教授受邀来教育学院进行学术讲座

2024年11月12日下午，完美注册,完美注册(中国)教育论坛第301讲在教育学院206教室举办。德国慕尼黑工业大学杰出荣休教授克劳斯·迈因策尔受邀进行了讲座，题目是《ChatGPT和人工智能：从基础原理到教育应用》。本次讲座由教育技术系主任贾积有教授主持，来自完美注册,完美注册(中国)等校的五十余名师生参与。

迈因策尔教授详细介绍了人工智能（AI）从数字计算到脑导向计算和量子计算的演变历程，讲座分为四个部分：AI的基础，ChatGPT的基础，ChatGPT对于教育政策的挑战，生成式人工智能的使用指南。

第一部分，迈因策尔教授介绍了AI技术的早期基础，解释了图灵机是如何处理信息数据的，以及冯诺依曼架构所构建的二进制计算机信息存储和处理模式。从AI发展的视角来看，早期的AI技术基于逻辑理论，AI的智能性来自于专家系统构建的智能性。符号主义构建的AI，如ElIZA，在当时是研究的主流。AI的智能性提升来自于统计学习方法的发展，符号主义构建的AI逐渐向统计数据拟合的AI转变。神经网络的出现和机器学习算法的发展使得用统计数据拟合参数特征成为可能，AI的智能性得到了快速提升。迈因策尔教授还介绍了深度学习和机器学习的差异，用示例介绍了深度学习是怎样从数据之中拟合特征的，并介绍了梯度下降等数据计算的方法。

第二部分，迈因策尔教授介绍了ChatGPT的构建基础。有监督的微调模型作为ChatGPT构建的第一步，用于数据训练。回报模型作为ChatGPT构建的第二步，通过损失率函数调正模型的输出。强化学习模型作为ChatGPT构建的第三步，用于迭代和优化学习策略。迈因策尔教授指出，ChatGPT的构建并没有用到非常复杂的统计算法，但通过数据训练和工程实现上的扎实工作，ChatGPT在现实社会中起到了非常大的影响。

第三部分，迈因策尔教授介绍了ChatGPT对于教育政策的挑战，指出其文本生成能力对于高等教育中的学位论文写作会带来深刻的影响。ChatGPT生成的学术文本经常能够通过图灵测试，生成的学术文本质量也在评测中和人类学生类似。这使得教育者需要更加关注学生的技术、认知、元认知策略的发展，同时优化ChatGPT的输出来支持学生更好的和生成式人工智能交互。融入逻辑理论的提示词工程能够很好的辅助ChatGPT提升学生的学习体验，在教育场景的使用之中值得进一步探索。迈因策尔教授进一步介绍了ChatGPT在人力资源管理、编程、新闻媒体、心理学、法学等教育相关领域的具体作用和挑战。建议教育机构整合人工智能素养，并制定适当的政策来应对人工智能在主观性较强的领域中的局限性。

第四部分，迈因策尔教授概括介绍了其参与编写的《欧盟生成式人工智能指南》，指出ChatGPT不仅会在社会科学领域发挥作用，还推动自然科学研究的发展。因此，在论文的评审之中，需要逐步注明ChatGPT在论文中的贡献；另一方面，工业界也应该将ChatGPT的训练数据逐步放开，来提高生成式人工智能系统的问责制，人类必须参与和控制研究的关键步骤；同时，由于ChatGPT的快速发展，未来指导指南的编撰也需要不断快速的迭代更新，从而才能更好的指导现实需求。迈因策尔教授最后总结，ChatGPT的定位应当作为对人类负责的服务系统。

克劳斯·迈因策尔教授讲座

讲座最后，教育技术系博士点负责人汪琼教授和多位师生与迈因策尔教授进行了深入交流。贾积有教授总结了迈因策尔教授的精彩报告，指出该讲座从历史发展的角度介绍了人工智能的技术演变、前沿发展、教育应用和伦理责任，全面深刻，令师生们深受启发。

汪琼教授和迈因策尔教授交流讨论

贾积有教授向迈因策尔教授赠送纪念品

讲座后部分师生合影留念

报告专家简介：

克劳斯·迈因策尔教授，德国慕尼黑工业大学杰出荣休教授，德国图宾根大学高级教授，欧洲科学与艺术院（萨尔兹堡）院长和院士，德国国家工程院（柏林）院士、欧洲科学院（伦敦）院士。曾任德国康斯坦茨大学副校长、奥格斯堡大学哲学与社会科学学院院长和交叉信息科学中心主任、慕尼黑工业大学林德研究院院长和科技与社会研究中心主任等学术职务。他先后出版了《复杂性中的思维》、《人工智能》、《混沌》、《生命与机器》、《人工智能——何时机器能掌控一切》等20多本英文和德文专著，其中多本被翻译为汉语等语言版本，在全世界发行。