学生回答：智能家居、语音助手、自动化育儿等。
问题2：AI给生活带来哪些变化？
学生回答：解放家长时间、提高效率、个性化服务（如推荐穿衣）。
问题3：这样的生活能完全实现吗？
讨论点：当前技术局限（如情感缺失、隐私风险）。
核心思想：用符号和逻辑规则模拟人类推理（如数学证明）。
例子：
逻辑三段论：
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大前提：所有人都会死；小前提：苏格拉底是人；结论：苏格拉底会死。
局限性：无法处理模糊知识（如“为什么1+1=2”）。
应用：1997年“深蓝”战胜国际象棋冠军（依赖预设棋谱和暴力计算）。
（2）连接主义（Connectionism）核心思想：模仿人脑神经元网络，通过数据训练调整权重（如深度学习）。
例子：
图像识别：分析猫的耳朵、颜色等特征，计算概率分类。
AlphaGo：通过数百万棋局训练神经网络，击败围棋冠军。
特点：需大量数据，决策过程不可解释（“黑箱”问题）。
（3）行为主义（Behaviorism）例子：
AlphaGoZero：从零开始自我对弈，无预设知识。
机器人走路训练：反复跌倒后调整动作（类似人类婴儿学习）。
特点：适应性强但耗时（如春晚机器人舞蹈需长期训练）。
3.AI技术应用案例语音识别：智能音箱（如“小爱同学”）。
自然语言处理（NLP）：聊天机器人、作文批改。
机器学习：电商推荐系统（如淘宝个性化推荐）。
4.小组活动：设计“AI保姆系统”任务：结合三大流派方法，解决育儿中的问题。
学生方案举例：
符号主义：预设规则（如定时喂奶）。
连接主义：分析孩子情绪（通过表情识别调整互动）。
行为主义：试错优化习惯培养（如睡眠训练）。
辩证讨论：
优势：效率高、个性化。
劣势：情感缺失、隐私泄露风险。
5.总结与作业三大流派对比：
作业：观察生活中的AI应用（如校园人脸闸机），分析其技术和方法。
教学亮点互动性强：通过提问、案例讨论和小组活动深化理解。
批判性思维：引导学生辩证思考AI的伦理问题（如隐私与情感）。
通过这节课，学生不仅学习了AI的理论基础，更认识到技术背后的社会影响，体现了“科技向善”的教育导向。
