AIGC技术给未来带来哪些变化和机器对信息认知阶段

AIGC能解决个性化教育吗，很难，AIGC就是用AI生成内容，这是对内容生产端的提升。

　　但个性化教育和自适应教育是要求对学习者更加了解，这样才能因材施教，AI现在能了解人类学习者吗，以目前ChatGPT这种对话形式，它很难在几轮对话中了解我的知识水平，更不用说给我生成个性化内容了。

不过AIGC的技术或许可以减轻老师备课，出题的负担，有更多时间关心学生个体，这倒有可能促进个性化教育和自适应教育，但是现在很多学校禁止手机，很多家长视游戏为洪水猛兽，很多很好的学习技术被拒之门外，那技术再好又有什么用。

这个和AIGC就越扯越远了，我倒是在做这方面的研究，特别是如何从学习者的复习反馈中建模他们对知识的长期记忆，从而安排高效的复习任务：。

但这个方向存在的问题是，若要对学习者了解得更多，就需要更多的测验，信息收集，反而容易消磨学习者的学习兴趣，另外，学习者在学习中的很多反应难以收集，我们或许可以知道学生一道题答的对不对，但我们很难知道学生在答题过程中究竟是怎么想的。

让各种教育，学习方法自由竞争，未来的学习者会告诉我们较终答案，但前提是没有人阻碍学习者使用这些方法。

AIGC定义：机器对信息认知分三阶段，从学习到超越经验。

机器对信息的认知处于或第二阶段，人在遇到新问题时，会通过以往类似经历总结规律，并将新的问题套用到规律中，以推测可能的结果，相应地，机器学习基于对历史数据的归纳和学习，构建出事件模型，并将合适的新数据输入到相应的模型来预测未来，人类能够超越观察达到干预及想象阶段，而对于AI来说，目前还处于或第二阶段，一些复杂的信息还没办法处理，人类需要将其简化后再投喂给机器处理。

用户不再满足于专业团队和用户创造，对内容质量要求更高，AI在提高内容生产效率，丰富内容多样性及提供更加动态且可交互的内容上大有可为。