人工智能使人文艺术和程序员学生有关，并使他

资料来源：DeepTech近年来，我们经常听到这样的论点：在AI期间，人文科学不可避免地会减少。小苏的各种“文科学生的自我救援指南”已建议文科学生“ transcode”并投降人文学科。含义是，在这个世界上，专门用于人类解释，文化和经验的学科并不是最新的，即使是过时的古董，也越来越受到算法的控制。但是，随着生成人工智能（Genai）的越来越多的强度，许多人发现“转码”似乎是不确定的。当AI完成5分钟的编程工作50个小时时，传统的计算机科学（CS）也面临着明确的挑战。但是挑战也带来了机会。关于计算机机械屁股博客的最新文章（ACM）“在Genai时代，计算机科学与人文学科的整合方式”教导说，面临两个领域的危机可能是成为一个将他们推向深入整合和维修的机会。照片丨相关的博客文章（来源：ACM沟通）不仅是日本人文科学，而且CS也面临着人文科学的困境“遇到危机”。根据美国艺术与科学学院和其他机构的数据，美国大学授予的学士学位与人文学士的比例从2005年的近15％下降到2022年的8.8％。在高等教育中。受功利主义敦促，教育越来越多地被认为是具有特定种族和高薪的直接跳板。与通常进入具有大量高薪职位，相对稳定的需求和清晰职业途径的市场的计算机科学毕业生相比，人文毕业生通常会面临更不确定的工作前景，较低的基本薪水，并且通常需要获得进一步的证书或更高的证书或更高的学位才能实现职业发展。 T市场的明显差异他美国艺术科学学院促使许多学生在看似更“实用”的STEM（科学，技术，工程，数学）领域中对历史，文学和哲学有浓厚的兴趣。不可避免地会形成负面反馈循环：减少入学人数的降低率降低了被指责部门获得的资金和资源的相应减少，它进一步降低了他们的外表 - 对未来的学生，对学科的兴奋正在减少。同时，人文科学不乐观。后现代主义者认为是在20世纪中叶出现的，作为对宏伟的叙事，普遍原因和绝对事实的批评，被认为是现代的事实，大大加深了我们对知识，力量和语言的理解，但也带来了一些意想不到的后果。它对“真相”和“发展”概念的疑问是在某些领域（例如强调功能实施和技术的计算机科学重复的重复）似乎是在努力。但是，这种疑问是由人文科学的主要部分深深感动的，围绕着含义，解释和价值进行了讨论。后现代主义批评学术讨论，有时甚至是不可腐烂的，创造了一种特定的意识，从当天到日期的关注和实际需求，从而减少了对公共地球的访问和影响力。但是，当许多人认为计算机科学是AI期间的“研究”时，Genai的增加也会对其产生巨大影响。博客文章指出，Genai威胁要自动化计算机科学领域的主要知识活动，从而激发了该领域本身的“危机”。想一想一个学生提供四年的宝贵时间，艰难地编程，在2021年充满信心，但突然发现，AI的工具现在可以提出，奉献甚至优化他有时需要十二个小时才能完成JU的代码ST分钟。这不仅是效率的提高，而且是计算机科学教育基本数量的关键问题。传统的计算机教育，尤其是那些专注于在特定计划中实施语法，框架和基本算法的人，这些计划仍然会为AI的工作提供才华，而AI可以完全改变学生毕业的时间？当AI可以完美处理语法细节时（例如，以前引起无数速度的头痛的匹配的分号和支架）时，会自动生成功能模块，甚至为了做出奉献建议，我们对“计算机科学家”的基本能力的定义也应更改。仅掌握编程的“技术”方面（即如何根据规则编写代码），它似乎很快就会耗尽。计算机科学领域的关注点开始传播：是一代刚刚熟练的“及时” AI的“开发人员”，但与对基础计算原则的了解很少，选择数据结构的深刻理由以及复杂的权衡系统关闭系统？这种对完善基本能力的恐惧导致了计算机科学，从而深刻地反映了教育和评估方法的目标，并且随着人文学科的发展，它已经陷入了其自身价值的问题。潜在的博客文章指出，面对Genai的通常冲击，计算机科学和人文学科不仅是被动地接受效果。相反，这种看似破坏性的危机可能包含未标记的机会 - 这是将这两个领域的历史机会推向“科学”和“人性”，“硬”，“硬”和“软”的历史机会，转向深层婚姻，并实现通常的生活变化。 Genai最直观的贡献在于强大的自动化能力，该功能可以使人们摆脱大量重复和定向的智力劳动。对于人文学科学士ARS，这意味着Aimapilis可以使用大量的历史档案（例如，S shand手的自动转录，多语言材料的快速翻译和初步的文本模式）；对于计算机科学家来说，这意味着可以将繁琐的代码奉献精神，测试用例和编写模板代码委托给AI。该版本并不意味着外包智能，而是释放有限的认知学科，创造力，批判性思维“技术”障碍的资源，这使得更加专注于更深入的知识探索，更具原创性思维和更复杂的解决跨域问题。由卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）开发的第一个图形编程环境，例如爱丽丝（Alice），由麻省理工学院（MIT）开发的Scratch开发，该环境降低了编程语言的语法阈值，从而使学生逐渐越来越直接地练习计算核心思维。同样，Genai有Pote通过自动处理语言和数据等基本任务，从而降低人文和计算机科学的进入障碍，以便更多的人可以访问和渗透主要问题。 “氛围编码”（来源：X）的含义的设置指出，“民主化”效应可能比预期的要深。在人文学科中，多种语言的实践已成为深度研究的必要条件（尤其是在经典，中世纪历史，比较文献等领域）。过去，为了充分研究犹太人的大屠杀，学者可以处理德语，波兰，俄语，法语，意第绪语甚至希伯来语的档案材料，他们在高度限制了参与者的研究和范围，迫使学者通常专注于特定领域。尽管强大的机器翻译和转录功能无法完全取代对语言专家的深入理解，但它无疑将帮助学者越过语言障碍，进行更多的Macro审查以及全面的文献和初步分析，并为解释和争议分配更多能量。不仅期望吸引更多不同的学生（这可能容易受到语言学习的恐惧），而且学者们还鼓励提出更多勇敢和更多比较的研究问题。例如，在亚洲，非洲和欧洲的各种历史时代和文化传统中，对阿拉伯中世纪文学中特定叙事主题与现代日本文学的系统进行系统比较，或者监视哲学概念（例如“正义”或“自由”）的演变 - 几乎无法想象在单身研究中无法想象的是，该研究已经完成了，并且已经完成了一项工作，该研究已经完成了，该研究几乎是无法想象的。比“技术”更聪明的Genai的影响迫使我们处理一个主要问题：当机器能够好甚至克服某些方面的人时，这些问题已经完成了许多明确定义的“ Activitie”s“，人类的独特和长期价值在哪里？答案在于那些超出特定“制造”技能的领域。在这里，我们可以从斯托特（Stotte）的知识类型之间的自身差异中学习。他在Techne（技术/技术）和伪症之间（实际智慧/聪明）之间是众所周知的。Techne涉及“如果要做到这一点”，即“遵守产品”和“善意的产品”和“良好的产品”和“良好的产品”和“良好的产品”，以及它的成果，以及它的成果，以及它的成果，以及它的成果，以及它的成果，以及它的成果，以及该效果。在实施政策和制定内容时。 Wikipedia）AI在模仿和实施Techne方面的效率仅具有人们在伪变性中的不完整价值。当AI可以轻松完成诸如编码和写作之类的技术活动时，该人的重点必须推向更依赖实际智慧的方面。卡卡汉编码并强调判断（选择什么problems解决，如何设计系统），批判性思维（评估AI的限制和风险），道德考虑（了解技术应用社会应用的后果）和系统思维（完整性的完整性和完整性的完整性和完整性的完整性以及复杂系统的影响）。核心不再是“您会写的”，而是“您知道为什么，何时应用它以及如何指导负责的技术。”对于人文科学，其传统的好处与实践智慧的培养密切相关。有一次，如果信息被淹没并且AI可以产生大量的内容，深入的解释，批判性分析，道德思维，历史背景以及对人文学科培训的跨文化理解变得更加关键。这些能力使我们认识到信息的真实性，了解复杂现象背后的含义，做出判断判断，并在不确定的w中做出更明智的选择奥尔德。因此，人工智能时代没有表达完成技巧，而是将价值的重点从自动“ Techne”转变为需要更多判断，理解和责任的“智慧”。它要求这两个领域都可以恢复其教育目标和基本竞争，并产生可以仔细考虑并明智地对复杂现实行事的才能。结论：拥抱危机中的机会并回到最初的问题，人文学科在人工智能时期死了吗？计算机科学会因自动化而失去其主要价值吗？答案显然不是。相反，这两个领域都面临着一个共同的挑战，迫使他们既超越传统界限，又重新评估了他们的基本使命和价值观。 Genai触发的这种变化可以称为“ AI转弯”。与以前的“语言转弯”或“空间转弯”不同，AI转弯不仅改变了我们获得知识的方式，而且最初也会挑战Knowledg的主题和客人e。在传统的认识论框架中，知识培养遵循主题 - 目标模型：人类受试者通过观察，分析和解释来理解对象世界。 Genai引入了三元模型：人类受试者，AI相互作用和知识正在接触。在这个新模型中，知识不再是人类主题的直接控制，而是通过协调和与AI系统合作而形成的SA。这种三元认识论结构不仅激发了对程序的调整，而且还促进了知识本质的重新思考。当我们使用Genai来研究哲学概念或优化算法时，最终的观点也不是人民中的人，或者仅仅是AI中的，而是两者之间关系的结果。这种“混合认知”模型挑战了个人认知主题相关知识的传统概念，而是指出了一种更具分布和合作的知识方式。结论n是Genai带来的挑战是真实的，但是它打开的机会并未发生。通过拥抱这一变化，计算机科学和人文科学只能无法中断其“拥有”的“危机”，但也可以找到一个新的，更常见的，更重要的定义，即拥有一个发展技术的世界。这种融合不仅涉及学者的未来，还涉及我们如何理解自己并在“ AI”增强世界中创造未来。 References: 1.https: //cacm.acm.org/blogcacm/the-cucverging-paths-of-computer-cience-and-the-humanities-in-the-age-of-genai/2.https: //cacm.acm.org/blogcacm/assessment-in-computer-science-s Jiashi