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人工智能学习淘金热：我们是在培养技能还是只是在追逐趋势？
人工智能正在改变我们的学习方式，使复杂的概念比以往任何时候都更容易理解。但随着组织急于大规模采用人工智能学习，优先考虑速度而不是实质内容的风险越来越大。这篇文章探讨了接触与真实能力之间的差距，将研究与个人轶事相结合。这篇文章首先发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客为什么人工智能学习的兴奋是有道理的
每个人都在竞相“启用人工智能”。但在急于快速行动的过程中，我们是真的在帮助人们学习，还是只是帮助他们感觉自己已经学习了？五年前，如果有人让我解释机器学习，我会自信地打开三个浏览器选项卡，快速阅读它们，并且仍然默默地希望没有人提出后续问题。今天，我不仅能理解基础知识，还能在有关将人工智能嵌入学习体验的真实对话中保持自己的观点。不默认每五分钟一次“个性化引擎”。这种转变对我来说很重要。很多。人工智能让复杂的想法变得更容易理解、更民主，并且对于学习与发展专业人士、促进者、商业领袖等不同角色的人来说，也不再那么令人生畏。我喜欢这样。但除了兴奋之外，我还注意到其他事情。一阵匆忙。而且并不总是一个深思熟虑的人。
人工智能学习淘金热真实存在，而且进展迅速
麦肯锡公司报告称，近年来人工智能的采用率增加了一倍多。 LinkedIn 的工作场所学习报告强调人工智能素养是全球最受欢迎的技能领域之一。你可以在实地感受到这一点：每一个学习平台都有一个“人工智能驱动”的幻灯片，每个工具突然都“由人工智能驱动”，每个团队都被推动“快速学习人工智能”。这很令人兴奋。有必要。也有点混乱。
当“学习人工智能”成为一个复选框
是什么真正帮助我学习人工智能
对我有用的不是速度。这是上下文。了解人工智能在我的工作中的实际应用。以小规模、低压的方式进行实验。看到真实的例子而不是抽象的框架。没有人给我一个“完整的人工智能学习路径”并期望我线性地遵循它。这是混乱的、迭代的，而且老实说，它的效率要高得多。这正是为什么当学习以相反的方式设计时我担心的原因：先工具，后上下文。