【摘要】人工智能2.0即将掀起人类第四次产业革命的新浪潮，新一代人工智能技术初露锋芒。人工智能2.0将为职业教育带来重大变革，包括碎片化和深度学习方式的兴起，关联主义认知理论的广泛应用，跨学科知识与技术走向深度融合，技术技能层次逐步下移等。在此背景下，我国的职业教育现代化发展应当秉承既坚守又变革的原则，既要坚守“创新”的核心发展要义和“技、艺、道”相融的匠人精神，又要加快教育方式和评价方式的变革，搭建技术平台，力推智慧管理和智慧教育。
【关键词】人工智能2.0时代;职业教育;现代化
【中图分类号】G434【文献标识码】A【文章编号】1001-8794（2020）01-0058-06
【作者简介】汪燕（1975—），女，浙江龙游人，硕士，助理研究员，研究方向为职业教育管理;何少庆（1964—），男，浙江义乌人，硕士，教授，副院长，研究方向为职业教育管理、教育信息化。
2017年7月，國务院发布了《新一代人工智能发展规划》，确立了我国人工智能“三步走”的战略目标，并把“智能教育”列为智能社会建设的首要任务。近年来，在科技创新与产业发展的促动下，在国家政策的推动与引导下，国内有关“人工智能+教育”的研究日渐兴起，其中的“人工智能2.0+职业教育”成为研究焦点之一。具有标志性的事件是2018年3月在北京召开的第三届中美智慧教育大会，大会主题就是“职业教育与产业发展”。[1]在人工智能2.0时代背景下，职业教育现代化发展的核心意蕴是什么，职业教育在我国建设科技强国、教育强国、人才强国等战略实施过程中应当扮演什么样的角色，应当如何扮演好这种角色，正是面向职业教育2035的时代之问。
一、人工智能2.0时代的发展趋向
2018年，在上海召开的世界人工智能大会上，中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长潘云鹤在题为《迎接人工智能2.0时代》的发言中指出“人工智能必将迈向2.0”，而且人工智能2.0在当前已经开始展现出它的锋芒。[2]
一是大数据智能广受关注。近年来，在高科技领域，全球最为瞩目的事件之一是阿尔法狗（AlphaGo）在围棋人机大战中连续取得胜利，世界最顶尖的围棋高手也不得不甘拜下风。阿尔法狗的胜利源于大数据技术“加持”下的深度学习能力，它的胜利无疑是一个契机，不仅昭示了当代人工智能的强大功能，也让全世界空前关注到人工智能技术的发展。
二是群体智能开始解决高难问题。随着人工智能2.0时代的到来，以信息技术、人工智能技术为媒介，把成百上千人的资源和智慧聚集一起，很多科学难题迎刃而解。其中最为典型的案例便是美国普林斯顿大学采用群体智能的方法确认了视觉神经的功能。普林斯顿大学通过网络渠道动员了145个国家的16万多名专家和志愿者，一起标记了视觉神经束的结构并确认其功能，从而让人类对视觉神经的认知向前推进了一大步。
三是人机增强智能开始大幅度提高体验效果。长期以来，在众多以数学、逻辑学为基础的科研问题上，与人类脑力相比，智能机器的优势可谓得天独厚，但对于那些以动作、直觉、推理为基础的实践问题，用智能机器来解决则极为艰难。基于这样的现实，人工智能领域的科学家们以人机结合为方向开发出了人机增强智能技术，其中最为典型的便是VR头显在游戏、旅游、设计、勘测、影视、教育、军事训练等场景下的应用。
四是跨媒体智能正在实现着人类的特定意图。跨媒体智能是以信息理论为基础，综合运用电脑图形学、图像处理、分布式计算、网格计算、并行计算，以及超媒体资料挖掘检索等技术，实现识别、推理、设计、创作和预测等综合为一体式的新型人工智能。目前高端跨媒体智能在信息检索、分析与推理、知识图谱构建、智能存储等方面都表现出了卓越的能力。
实际应用上，把可视化图像直接转换为语音描述的跨媒体智能眼镜已经成功帮助盲人在不借助任何其他外在工具的情况下正常出行，可以任由操作者在自然街景中实时扭曲、改变视频图像的跨媒体智能VR眼镜也已经推向市场。这些新兴产品都表明跨媒体智能正在实现很多人们过去无法想象的特定意图。
五是智能无人系统迅速发展。无人智能系统早在人工智能1.0时代就开始了广泛应用，如各式各样的无人售票系统。在人工智能2.0时代，藉由更多高新技术的支持，现代智能无人系统迅速向社会生产生活的各个领域渗透，如交通运输领域的无人汽车、无人飞机，商业服务领域的服务型机器人，面向高危工作研发的空间机器人、海洋机器人等。无人智能系统的迅速发展不仅丰富了人工智能技术的应用场景，也为人工智能技术的进一步发展积累了宝贵的应用数据。
二、人工智能2.0对职业教育发展的影响
1.碎片化学习和深度学习方式日渐兴起
有数据显示，2018年我国成年网民通过各类信息终端阅读的接触率达到了80.8%，其中通过PC端、移动端和其他电子阅读器的阅读接触率与2017年相比都有明显上升。[3]这种态势一方面说明民众自我发展提升的需求比较强烈;另一方面说明智能化信息推送已经成为民众自主学习、了解资讯的重要渠道。智能终端的普及、民众需求与智能化信息推动的结合共同催生了碎片化学习。当今社会，不论是在校学生还是职场白领，都普遍推崇充分利用零星时间的碎片化学习，而这种学习方式也大大提高了民众日常时间的利用效率，并且也有利于我国人口素质的整体提升。
深度学习，原本是指在计算机系统中建立具有阶层结构的人工神经网络，在这种神经网络结构下，计算机系统通过接收、存储和分析信息，就可以训练出一定的发现规律能力和推理能力，从而具备某种程度的智能。深度学习是人工智能2.0的最重要特征之一，当机器具备了深度学习能力时，只要操作者对机器的人工神经网络进行反复训练，机器就能产生知识迁移，从而表现出类人的智能。机器的深度学习，本质上是人教会了机器如何进行学习，人工智能的这种特性为人类的学习活动提供了有效借鉴，促进人类的深度学习。[4]