征途实录：启航1926 第285节（3 / 4）
“通过生态赋能，学生得以保存活泼本真的天性，保持探索的热情和好奇心，从而保持高度的学习效率和品质。”
“通过文化赋能，让学生从小培养高远志向和人生追求，构建起人类文明的全局观、人生意义的价值感，将生命意义与国家和文明发展相融合。避免工业化时代的冷漠。”
“我们要知道，寒暑假是在农业时代，成年老师因为需要参加农业劳动设置的，是以老师为中心而非以学生为中心；双休日是工业时代与家庭休息配套的模式下设置的，是以生产为中心而非以学生为中心。过去习以为常的惯例，未必是最适合学生群体高效学习的惯例，在现代科技的协助下，我们正打破一个个过去的藩篱。”
过去的教育，大致是一种“人教”，现在的教育则转向了“科教”，本身这一次新教育模式的推出，就是因为大数据等科技，已经发展了可以支撑新教育模式的程度。
尤其是两个国家级系统已经建成：第一个是“学生个性化信息搜集和分析系统平台”，能够一直跟踪学生从小学开始的“数字轨迹”，记录所有的学习数据，分析其兴趣和能力的可引导性。第二个是“个性化方案规划和教育资源指导分配体系平台”，这个体系其实是完成两个层次的工作，一个是为指定的学生，生成数字化的个性化教育培养方案。然后在此基础上，根据方案授权需要的教育资源，通知到学生所在的学校，学校再组织老师予以配合和监管。
其余80%的学生，暂时还是大致维持过去的模式，他们倒是有些真的“减负”。教育部门整理了十几个大类的发展方向，属于这80%的学生，可以根据自己的兴趣选择学习，除了学习的主方向外，其余科目的要求深度，确实有所缩减。
说到底，推动科技往前发展的人力规模，能够在人口比例20%中选择，已经是充分得不得了，有个占每年新增人口2%比例的科学家，以及其它占人口比例2%3%的各领域杰出人才，已经足够。按照教育系统对未来就业体系的判断，其余80%的人力，大致主要的工作，就是各种基于智能机械的“服务管理”——服务是智能机械在做，人类是在管理。所以现在“普及教育”的目标，当然也是适合这种趋势。
当然，这样的情况下，必然有大量的“沧海遗珠”，很多人的潜能，得不到发挥，可能就早早被定性了，尤其是那些晚熟或者是早年心性未定的青少年。所以最终还是要转向100%个性化教育培养方案的：社会主义祖国，努力做到给每个人发展的机会，但如果最后证明你自己是个普通人，那就不要抱怨。毕竟大多数人，即使在某个方面有点能力，但这点能力的强度，也不过是从一个普通技工，最多升级到了普通工程师的水准而已。
但无论如何，从国家的角度，个性化教育培养，确实能够普遍性地提高新一代青年的能力素质水平，这有利于未来国家就业和产业发展的需求。而且这在同时奠定了未来终生教育的基础：任何在职的技能升级或重新教育，都可以使用这一套教育模板，实现对人员的快速和高效培训。
当然，如果未来中国的教育科技，可以发展到“知识脑波传输”，或者是“生物芯片知识和技能下载”这样的程度，那么全新的教育模式，又要再一次革命。不过那个时代肯定还很遥远，现在正在进行研发有点眉目的，是“虚拟模拟学习”，目标是创造一个个虚拟空间，让学生可以直观学习。例如地理是最有效的，要了解喜马拉雅山，还有比自己完整“降临”仔细参观一遍更有效的学习方式吗？
在不知不觉的发展中，中国本土的教育模式，已经与全球其它地区拉开了很大距离，目前只有少数的其它社会主义国家，未来可以有能力模仿中国的模式。这样的大数据以及其它科学体系，可不是每个国家都能建立的。
第466章 盛世华章之医与养
著名的中医师陈岱翰，阅读着“智慧中医诊疗系统”的实验报告，在最新的数百例实际案例中，该系统的准确率，已经超过了98.3%以上，可以判定，基本上属于“堪用”了，他不由得舒了一口气。
建国以后，中医相对于西医的发展，一直是属于比较困难的。主要原因在于，中医没有一套可以量化的数据化、标准化的诊疗方案，民众普遍认为年轻的中医医生经验不足，无法准确地诊断出疾病。
这就造成两类问题：第一类是同样的病症，由于病人的条件不同，中医的治疗方法是多变的，不像西医是同一个可以大家都遵循的套路；第二类是年轻的中医师谁都不会相信，大家都认为由于没有量化标准，不能统计不能标准化，只能依靠经验。既然不相信年轻人，那么发展起来当然就非常困难。所以从建国到现在，中医一直处于弱势之中。
人工智能和大数据时代的到来，一开始并没有能够帮助中医的崛起，甚至可以说，开头的趋势，是进一步恶化。
原因并不复杂。因为西医需要的算力是有限的，其规则是明确的。一个医药ai，可以记住所有的西药药物和处方，配合医学仪器检查判定的症状，基本上就可以充当初级西医师给人开药。甚至开刀做手术也是一样，都是有程序可以遵循，区别在于细节的处理，但这也是ai不断学习进步的地方。
因此西医的ai和机器人应用，在开始阶段就进展迅速，发展到现在，已经可以在医学领域里，大量地替代人力，诊疗的精准度也很高。
但是中医这种系统性然而非规范化非标准化的领域，应用人工智能，要达到西医的那种水平，难度就太大了，中医的名医看病，可谓是“从心所欲不逾矩”，但ai知道个啥？它只能要求一切都数据化，都有固定的算法，否则如何执行呢？
所以即使中医可以提供完整的可供判断用的一切数据，其运算力的要求，起码是西医同等病症的万倍，甚至要十万倍以上。一个是判断单兵，一个是运算系统，差距当然是天堑。简单的理解，就像是解数学题，西医可能是二元一次方程，只有2个参数。而中医可能是高阶方程，有着十多个甚至几十个参数。这样增加的难度，简直是天堑。
所以一开始中医对此，简直是绝望的，人工智能时代的来临，进一步拉大了两种医学体系之间的差距，仿佛中医就是不能适应现代社会发展、只能被淘汰的落后体系。
不过随着科技的进一步发展，转机还是来临了——就算是相对西医需要的算力，必须扩展上万倍，甚至是几十万倍又怎样？超级庞大的算力需求，一样可以提供并满足了。
于是一个国家主导的“智慧中医诊疗系统工程”开始了建构的过程。采取的完全是“笨办法”，就是利用庞大的算力，彻底地穷举。
全国超过上万的属于最好之列的中医师，都必须参与这个工程。他们每天的诊疗开药过程等一切的医疗信息，都被大数据记录并分析，对于每个医疗案例，这些中医师必须口述其诊疗的所有依据，做出判断的整个过程。这个过程其实就是参数分析的过程，从每天数万案例的分析中，逐步建立了一个“中医参数矩阵”，可以用来描述中医“医望、闻、问、切”每个步骤中，通过什么样的参数组合，来判断症状，这符合中医“对症不对病”的诊疗逻辑。
建立了七十多种参数构成的中医诊疗参数体系后，第二项大的步骤，就是确立这些参数各自的算法：中医现在同样需要现代医疗仪器检测出的各种身体数据，明确的思路就是，将身体检测数据，与中医师诊疗所需参数体系对照起来，可以通过一系列的身体检测，计算出中医诊疗所需的所有参数量化后的数值。
第三步也是最困难的一步，就是建立基于中医参数体系的对各种症状的诊疗算法。上述第二步参数体系的建立，相当于数学上把题目的方程式列了出来。但是这个方程式如何解出呢？第三步的诊疗算法，就是解方程式。
这一步首先是建构人工智能，ai最初是比较参数，模仿参数体系最贴近的中医师案例，进行比对诊疗。其学习过程，就是这样一个个的实际案例，在中医师亲自诊疗治好的基础上，让ai发现自身设置参数的错误，或者诊疗算法的错误，不断改进，一直到成功率提高到95%以上，那证明ai已经超过了国内90%以上中医师的诊疗水平。
ai由于有着国家主导的全国中医诊疗的庞大数据，所以其“智慧”成长的速度和程度，是非常惊人的。尤其是那些疑难杂症，集中名医联合会诊后，ai能够很快地学习并“掌握”，这使得中医的统计化、数据化、标准化，逐渐从理想变成现实：未来的青年中医师，就像西医师一样，通过现代医学仪器对病人进行充分检查，得到充足数据后，就可以通过这个诊疗体系，得出可靠的中医诊疗结果和治疗方案，这与西医相比，就完全没有落后的地方了。因为差别在后台，中医诊疗体系运行所需的算力，至少是西医体系的万倍以上，需要国家来承担这样的基础设施建构。
现在中医界已经在发展最新的“百大中医ai诊疗体系”，这是在中医诊疗系统发展成功的基础上，在中国各地，发展上百个人工智能ai，他们将在日复一日的庞大诊疗案例提供的数据中成长，不断进化智慧，最后就相当于中国有了上百个最厉害的顶级中医师，每一个都可以每天为几十万患者进行高水平诊疗的那种超级中医。
这些ai彼此之间并不是完全复制，而是各有特点的，例如华南的病症环境，与东北的病症环境，当然不会一样，自然也就发展出参数体系上，具体参数构建上的差别来。 ↑返回顶部↑
“通过文化赋能，让学生从小培养高远志向和人生追求，构建起人类文明的全局观、人生意义的价值感，将生命意义与国家和文明发展相融合。避免工业化时代的冷漠。”
“我们要知道，寒暑假是在农业时代，成年老师因为需要参加农业劳动设置的，是以老师为中心而非以学生为中心；双休日是工业时代与家庭休息配套的模式下设置的，是以生产为中心而非以学生为中心。过去习以为常的惯例，未必是最适合学生群体高效学习的惯例，在现代科技的协助下，我们正打破一个个过去的藩篱。”
过去的教育，大致是一种“人教”，现在的教育则转向了“科教”，本身这一次新教育模式的推出，就是因为大数据等科技，已经发展了可以支撑新教育模式的程度。
尤其是两个国家级系统已经建成：第一个是“学生个性化信息搜集和分析系统平台”，能够一直跟踪学生从小学开始的“数字轨迹”，记录所有的学习数据，分析其兴趣和能力的可引导性。第二个是“个性化方案规划和教育资源指导分配体系平台”，这个体系其实是完成两个层次的工作，一个是为指定的学生，生成数字化的个性化教育培养方案。然后在此基础上，根据方案授权需要的教育资源，通知到学生所在的学校，学校再组织老师予以配合和监管。
其余80%的学生，暂时还是大致维持过去的模式，他们倒是有些真的“减负”。教育部门整理了十几个大类的发展方向，属于这80%的学生，可以根据自己的兴趣选择学习，除了学习的主方向外，其余科目的要求深度，确实有所缩减。
说到底，推动科技往前发展的人力规模，能够在人口比例20%中选择，已经是充分得不得了，有个占每年新增人口2%比例的科学家，以及其它占人口比例2%3%的各领域杰出人才，已经足够。按照教育系统对未来就业体系的判断，其余80%的人力，大致主要的工作，就是各种基于智能机械的“服务管理”——服务是智能机械在做，人类是在管理。所以现在“普及教育”的目标，当然也是适合这种趋势。
当然，这样的情况下，必然有大量的“沧海遗珠”，很多人的潜能，得不到发挥，可能就早早被定性了，尤其是那些晚熟或者是早年心性未定的青少年。所以最终还是要转向100%个性化教育培养方案的：社会主义祖国，努力做到给每个人发展的机会，但如果最后证明你自己是个普通人，那就不要抱怨。毕竟大多数人，即使在某个方面有点能力，但这点能力的强度，也不过是从一个普通技工，最多升级到了普通工程师的水准而已。
但无论如何，从国家的角度，个性化教育培养，确实能够普遍性地提高新一代青年的能力素质水平，这有利于未来国家就业和产业发展的需求。而且这在同时奠定了未来终生教育的基础：任何在职的技能升级或重新教育，都可以使用这一套教育模板，实现对人员的快速和高效培训。
当然，如果未来中国的教育科技，可以发展到“知识脑波传输”，或者是“生物芯片知识和技能下载”这样的程度，那么全新的教育模式，又要再一次革命。不过那个时代肯定还很遥远，现在正在进行研发有点眉目的，是“虚拟模拟学习”，目标是创造一个个虚拟空间，让学生可以直观学习。例如地理是最有效的，要了解喜马拉雅山，还有比自己完整“降临”仔细参观一遍更有效的学习方式吗？
在不知不觉的发展中，中国本土的教育模式，已经与全球其它地区拉开了很大距离，目前只有少数的其它社会主义国家，未来可以有能力模仿中国的模式。这样的大数据以及其它科学体系，可不是每个国家都能建立的。
第466章 盛世华章之医与养
著名的中医师陈岱翰，阅读着“智慧中医诊疗系统”的实验报告，在最新的数百例实际案例中，该系统的准确率，已经超过了98.3%以上，可以判定，基本上属于“堪用”了，他不由得舒了一口气。
建国以后，中医相对于西医的发展，一直是属于比较困难的。主要原因在于，中医没有一套可以量化的数据化、标准化的诊疗方案，民众普遍认为年轻的中医医生经验不足，无法准确地诊断出疾病。
这就造成两类问题：第一类是同样的病症，由于病人的条件不同，中医的治疗方法是多变的，不像西医是同一个可以大家都遵循的套路；第二类是年轻的中医师谁都不会相信，大家都认为由于没有量化标准，不能统计不能标准化，只能依靠经验。既然不相信年轻人，那么发展起来当然就非常困难。所以从建国到现在，中医一直处于弱势之中。
人工智能和大数据时代的到来，一开始并没有能够帮助中医的崛起，甚至可以说，开头的趋势，是进一步恶化。
原因并不复杂。因为西医需要的算力是有限的，其规则是明确的。一个医药ai，可以记住所有的西药药物和处方，配合医学仪器检查判定的症状，基本上就可以充当初级西医师给人开药。甚至开刀做手术也是一样，都是有程序可以遵循，区别在于细节的处理，但这也是ai不断学习进步的地方。
因此西医的ai和机器人应用，在开始阶段就进展迅速，发展到现在，已经可以在医学领域里，大量地替代人力，诊疗的精准度也很高。
但是中医这种系统性然而非规范化非标准化的领域，应用人工智能，要达到西医的那种水平，难度就太大了，中医的名医看病，可谓是“从心所欲不逾矩”，但ai知道个啥？它只能要求一切都数据化，都有固定的算法，否则如何执行呢？
所以即使中医可以提供完整的可供判断用的一切数据，其运算力的要求，起码是西医同等病症的万倍，甚至要十万倍以上。一个是判断单兵，一个是运算系统，差距当然是天堑。简单的理解，就像是解数学题，西医可能是二元一次方程，只有2个参数。而中医可能是高阶方程，有着十多个甚至几十个参数。这样增加的难度，简直是天堑。
所以一开始中医对此，简直是绝望的，人工智能时代的来临，进一步拉大了两种医学体系之间的差距，仿佛中医就是不能适应现代社会发展、只能被淘汰的落后体系。
不过随着科技的进一步发展，转机还是来临了——就算是相对西医需要的算力，必须扩展上万倍，甚至是几十万倍又怎样？超级庞大的算力需求，一样可以提供并满足了。
于是一个国家主导的“智慧中医诊疗系统工程”开始了建构的过程。采取的完全是“笨办法”，就是利用庞大的算力，彻底地穷举。
全国超过上万的属于最好之列的中医师，都必须参与这个工程。他们每天的诊疗开药过程等一切的医疗信息，都被大数据记录并分析，对于每个医疗案例，这些中医师必须口述其诊疗的所有依据，做出判断的整个过程。这个过程其实就是参数分析的过程，从每天数万案例的分析中，逐步建立了一个“中医参数矩阵”，可以用来描述中医“医望、闻、问、切”每个步骤中，通过什么样的参数组合，来判断症状，这符合中医“对症不对病”的诊疗逻辑。
建立了七十多种参数构成的中医诊疗参数体系后，第二项大的步骤，就是确立这些参数各自的算法：中医现在同样需要现代医疗仪器检测出的各种身体数据，明确的思路就是，将身体检测数据，与中医师诊疗所需参数体系对照起来，可以通过一系列的身体检测，计算出中医诊疗所需的所有参数量化后的数值。
第三步也是最困难的一步，就是建立基于中医参数体系的对各种症状的诊疗算法。上述第二步参数体系的建立，相当于数学上把题目的方程式列了出来。但是这个方程式如何解出呢？第三步的诊疗算法，就是解方程式。
这一步首先是建构人工智能，ai最初是比较参数，模仿参数体系最贴近的中医师案例，进行比对诊疗。其学习过程，就是这样一个个的实际案例，在中医师亲自诊疗治好的基础上，让ai发现自身设置参数的错误，或者诊疗算法的错误，不断改进，一直到成功率提高到95%以上，那证明ai已经超过了国内90%以上中医师的诊疗水平。
ai由于有着国家主导的全国中医诊疗的庞大数据，所以其“智慧”成长的速度和程度，是非常惊人的。尤其是那些疑难杂症，集中名医联合会诊后，ai能够很快地学习并“掌握”，这使得中医的统计化、数据化、标准化，逐渐从理想变成现实：未来的青年中医师，就像西医师一样，通过现代医学仪器对病人进行充分检查，得到充足数据后，就可以通过这个诊疗体系，得出可靠的中医诊疗结果和治疗方案，这与西医相比，就完全没有落后的地方了。因为差别在后台，中医诊疗体系运行所需的算力，至少是西医体系的万倍以上，需要国家来承担这样的基础设施建构。
现在中医界已经在发展最新的“百大中医ai诊疗体系”，这是在中医诊疗系统发展成功的基础上，在中国各地，发展上百个人工智能ai，他们将在日复一日的庞大诊疗案例提供的数据中成长，不断进化智慧，最后就相当于中国有了上百个最厉害的顶级中医师，每一个都可以每天为几十万患者进行高水平诊疗的那种超级中医。
这些ai彼此之间并不是完全复制，而是各有特点的，例如华南的病症环境，与东北的病症环境，当然不会一样，自然也就发展出参数体系上，具体参数构建上的差别来。 ↑返回顶部↑