人工智能在教育中的多模态性：迈向通用人工智能
人工智能
2023-12-13 v2
摘要
本文全面审视了多模态人工智能方法如何在教育背景下为实现通用人工智能（AGI）铺平道路。它详细考察了人工智能在教育系统中的演变与整合，强调了多模态性的关键作用，包括听觉、视觉、动觉和语言学习模式。本研究深入探讨了AGI的关键方面，包括认知框架、高级知识表示、自适应学习机制、战略规划、复杂的语言处理以及多样化多模态数据源的整合。它批判性地评估了AGI在重塑教育范式方面的变革潜力，重点关注提升教学效果、填补现有方法论的空白，以及解决教育环境中AGI的伦理考量和负责任使用问题。本文还讨论了多模态AI在教育中的作用所蕴含的意义，为AGI发展的未来方向和挑战提供了见解。本探索旨在提供对人工智能、多模态性和教育之间交叉点的细致理解，为AGI的未来研究和开发奠定基础。
引用
@article{arxiv.2312.06037,
title = {Multimodality of AI for Education: Towards Artificial General Intelligence},
author = {Gyeong-Geon Lee and Lehong Shi and Ehsan Latif and Yizhu Gao and Arne Bewersdorff and Matthew Nyaaba and Shuchen Guo and Zihao Wu and Zhengliang Liu and Hui Wang and Gengchen Mai and Tiaming Liu and Xiaoming Zhai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06037},
year = {2023}
}