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　　AlphaGo可以看成是最新深度学习方法（算法）、最新超算体系（算力）、棋谱大数据的总和。在战胜李世石的AlphaGo 1.0人工智能体系中，深度学习能够发挥巨大威力的前提是要有大量的数据用来训练深度结构，但是深度学习涉及到上亿的参数，如果数据不够，很容易造成过拟合、降低性能的问题，而要进行这样大规模的训练，就要有超强的计算能力。深度学习的概念和方法1998年就提出来了，当时只能解决简单的手写体字符识别问题，而现在却可以战胜李世石，其使用的深度学习结构基本没变，主要是用了更强的CPU和以前没有的GPU（图形处理器），并且用了千万倍的海量数据。

　　德州扑克是世界上最流行的扑克游戏。2017年04月14日，卡耐基梅隆大学（CMU）开发的人工智能 Libratus 战胜德州扑克顶级选手，是人工智能研究继 AlphaGo 之后又一突破。从计算复杂度看，德州扑克（10的160次方）略低于围棋（10的171次方）。但是从博弈的角度看，不同于围棋的完全信息博弈，德州扑克属于不完全信息的博弈，牌手的两张底牌对其他牌手是未知的，只能通过自己的下注影响其他牌手，其目标是基于数学(概率论)及心理学做出正确的决定。

　　虽经过多年的教育改革，“题海战术”仍然是我国教育的主流手段，而且越演越烈。让教育回归本源，让教育帮助孩子们实现幸福人生，似乎永远只是理念和口号。考虑到我国的人口基数，人才的竞争环境，考试作为人才分层的主要方式把教育推升成为人才竞争的主战场，在这种局面下，应试教育的盛行也不难理解。毕竟对于大多数的普通人来说，升学是我们改变人生境遇的唯一方式，没有寒窗苦读，哪有金榜题名，也是基本上可以达成共识的认知。然而时代确实在变化，尤其面对人工智能的冲击，寒窗苦读即便换来金榜题名，却可能蓦然回首，发觉人工智能早已等在灯火阑珊处。

　　2017年的高考已经落下帷幕，国内人工智能首次参加应试高考，为高考增添了科技的色彩。6月7日下午，国家863“超脑计划”项目研制的AI-MATHS高考机器人参加了2017年高考数学的测试，在掐断题库、断网、无人干涉的情况下通过综合逻辑推理平台来进行解题，10分钟交卷，分数达到105分。根据“超脑计划”，我国的“高考机器人”计划在2020年综合科目考上北大、清华。“高考机器人”的出现预示着，被诟病多年的应试教育和高考人才遴选方式真正遇到了重大危机。在算法、算力、大数据运用等方面，人工智能在应付应试教育上具有人类学生望尘莫及的优势。

　　智能时代，人类美好的愿景是，人工智能成为人类助手,两者和谐共存。这个愿景的前提是人类能够善用人工智能、充分发挥人类自身的特质。2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，《规划》提出要在中小学阶段设置人工智能相关课程，推动人工智能领域一级学科建设。国家在教育的各个环节布局人工智能的学科教育，这从善用人工智能的角度上来讲，是非常必要的，也是非常具有前瞻性的。但是从教育的整体看，我国现行学科教育模式在很大程度上是接近于人工智能训练的模式的，是非常不利于发挥人类自身特质的，在增加人工智能课程的同时，对现行学科教育体系作整体的改革，才有可能从根本上应对人工智能对我国教育形成的巨大冲击。

　　语言学习（中文和英文），过分强调字、词、语法，取材碎片化，忽视文章的整体性和大的背景，有些课文生硬地摘抄自经典中的片段、甚至断章取义。大量的课文缺乏时代感，忽略语言所承载的思维方式，有些课文颇具文艺范，看似优美实则空洞甚至违背逻辑。背诵了大量经典作文模板的孩子们并没有形成真正的写作能力，更谈不上对于自我思考的准确、精彩表达。现有的对话机器人（语音识别与合成+自然语言处理）通过建立字、词、语法的计算模型，已经能理解短句、根据语境造句，有的甚至还能蒙上几句颇具飘渺感的诗、开几个无厘头的玩笑。但是，在自主设计场景、推演想象情节、推理论证构筑文章框架上，在可以预见的未来，语言类的机器人仍不可能做出与人类思维相比的构建性自主命题写作，不太可能做现场的长篇演讲，更不太可能写出像样的小说。

　　数学，强调计算、题型、和公式套用，缺少逻辑推理训练、原理背景介绍、知识点之间的逻辑关系。总体上而言，我国的学科教育中对数学非常重视，数学教育的基础是扎实的，现有数学教材关于知识点上的要求已经足够。但在一轮轮“幼升小，小升初，中考自招考试”的超常规选拔面前，全民奥数的加强训练也非常普遍。这些看似超高难度的“数学杂技”，却往往不过是将归纳好的解题规律强行灌输，这与培养数学思维毫不相干，相反在打击学习兴趣上却颇有成效。在高校，数学基础课课程也往往呈碎片化、片面化，学生只是在学习简单套公式应付考试，不懂具体数学分支的背景和内涵，不能掌握数学分支之间的联系，尽管会解题但往往不懂活用数学工具。目前，Matlab、Mathematica、R语言等数学和统计软件工具非常强大，同时，现有的人工智能的计算能力通常远超人类。因此，对大部分非数学专业的大学生而言，关键在于具备一定的数学抽象思维能力，具备将现实问题用数学语言表达，建立数学模型的能力，具体的数学解法反而是其次的。

　　人文社科（政治、地理、历史等），强调知识点的记忆，缺少纵深、尺度、思辨、比较。人文科学，是以人类的精神世界及其沉淀的精神文化为对象的科学，仅靠知识点而不联系生活、不反省自身，则无法真切感受人的主体地位和人的观念、精神、情感和价值，也无法真正提升思想境界。社会科学则是一种以人类社会为研究对象的科学，不能将知识点融汇在一起，就无法认知人类社会的发展历程。人文社科是关于人类自身的科学，人文社科的问题很难转化为具备可计算性的具体任务。尽管人工智能可以轻松存储人类人文社科的主要典籍和知识点，但人工智能很难真正具备人文社科思考的能力。

　　更值得关注的是，目前的学科教材都貌似很薄、貌似减负，实则教辅材料五花八门、试卷成堆、导致学生和家长负担沉重。无论是中小学还是大学，我国的教材通常比国外的教材簿很多。这样的教材缺少细致的背景介绍，详尽的推演过程，在讲解知识点时没有将章节的知识点贯穿于要思考的问题的逻辑主线之中，只进行知识点的罗列。反而要靠大量反复训练来加强对于概念的理解，这样靠刷题来强化理解和记忆的方法有本末倒置之嫌。大学的学科教育融会贯通不够，这样的教育模式显然不能适应智能时代的发展态势。