【摘要】人工智能正以越來(lái)越快的速度在基礎(chǔ)教育和高等教育中全面展開(kāi)，為不同階段的學(xué)習(xí)者構(gòu)建人工智能教學(xué)內(nèi)容體系，已經(jīng)成為不可回避的關(guān)鍵性問(wèn)題。針對(duì)人工智能教育中的各種困惑，分析了人工智能教育的層次結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了面向不同學(xué)齡段的多層次的學(xué)習(xí)內(nèi)容體系，并對(duì)教學(xué)方法與教學(xué)中的關(guān)鍵性問(wèn)題提出了建議。

【關(guān)鍵詞】人工智能；人工智能教育；基礎(chǔ)教育；內(nèi)容構(gòu)建

【中圖分類號(hào)】G633.67【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A【文章編號(hào)】1005-6009（2020）43-0007-05

【作者簡(jiǎn)介】李駿揚(yáng)，東南大學(xué)（南京，211189）自動(dòng)化學(xué)院、教師教學(xué)發(fā)展中心講師，工學(xué)博士，江蘇省自動(dòng)化學(xué)會(huì)科普與推廣委員會(huì)副主任委員。

一、引言

人工智能并非是一門單一的學(xué)科，而是一門復(fù)雜的、具有綜合性與學(xué)科交叉性的學(xué)科。[1]人工智能以數(shù)學(xué)為核心，目前通常以計(jì)算機(jī)為實(shí)現(xiàn)手段，以解決我們現(xiàn)實(shí)中遇到的各種問(wèn)題。

自2017年國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以來(lái)，“人工智能”就從一個(gè)令人敬畏的詞語(yǔ)迅速普及到各行各業(yè)，并有以“人工智能”代替一切與之有關(guān)詞匯的趨勢(shì)。在教育部新修訂的高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)中，“人工智能初步”也已成為選擇性必修的六大模塊之一。[2]26當(dāng)前，教育研究者們紛紛開(kāi)始思考在基礎(chǔ)教育階段人工智能教學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)、方法與內(nèi)容。在開(kāi)始正式的分析前，不妨先看下當(dāng)前人工智能教育面臨的一些問(wèn)題。

首先是教學(xué)內(nèi)容與體系上的混亂。目前市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了大量的面向青少年的人工智能書籍，其內(nèi)容主要包括圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、Python、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、生物體特征識(shí)別、無(wú)人駕駛等等[3]，也有書籍對(duì)人工智能進(jìn)行更深入的哲學(xué)思考。[4]但是，以上提及的領(lǐng)域并不在同一個(gè)維度中，有的屬于技術(shù)范疇，有的屬于應(yīng)用范疇，這種龐雜性往往使教學(xué)內(nèi)容的編寫者無(wú)所適從。

其次是師資隊(duì)伍的缺乏。這也是人工智能教學(xué)實(shí)施的困難之一。很多教師對(duì)于人工智能領(lǐng)域不了解，也缺乏人工智能的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，由此阻礙了人工智能走進(jìn)課堂。[5]

最后是對(duì)人工智能概念的泛化。目前，社會(huì)機(jī)構(gòu)普遍將“人工智能”的概念泛化，例如用編程教育來(lái)替代人工智能教育，用創(chuàng)客教育來(lái)替代人工智能教育，或用機(jī)器人教育來(lái)替代人工智能教育。盡管在這些教育的實(shí)施過(guò)程中，不乏某些與人工智能相關(guān)的案例，但不能說(shuō)它們就是人工智能。人工智能教育的外延被無(wú)限擴(kuò)大，這值得教育者反思與警惕。

二、人工智能的內(nèi)涵

在高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)中，人工智能被定義為“通過(guò)智能機(jī)器延伸、增強(qiáng)人類改造自然和治理社會(huì)能力的新興技術(shù)”[2]26?？ㄆ仗m和海恩萊因則認(rèn)為人工智能系統(tǒng)“能夠正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些學(xué)習(xí)獲得的具有靈活適應(yīng)性的知識(shí)，實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)和任務(wù)”[6]。這些對(duì)人工智能的詮釋都揭示了：（1）人工智能通常以人造的機(jī)器（智能體）為載體；（2）這些人造的機(jī)器（智能體）具備感知、學(xué)習(xí)、決策、執(zhí)行能力中一項(xiàng)或多項(xiàng)功能；（3）人工智能存在的意義在于解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。人工智能的教學(xué)內(nèi)容也應(yīng)該圍繞著這幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)而展開(kāi)。因此，有必要將這幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)逐一做解釋。

首先是感知，感知即輸入人工智能處理所需要的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括利用傳感器搜集的環(huán)境數(shù)據(jù)，也包括智能體通過(guò)網(wǎng)絡(luò)等多種渠道獲得的海量數(shù)據(jù)，或者智能體通過(guò)大數(shù)據(jù)分析得到的進(jìn)一步有價(jià)值的數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)感知只是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、清洗和存儲(chǔ)，而更智能的感知可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更智能的處理，例如對(duì)無(wú)結(jié)構(gòu)化的原始數(shù)據(jù)采用模式識(shí)別等方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)化。這一部分的教學(xué)內(nèi)容包括傳感器、AD轉(zhuǎn)換、3D重建、機(jī)器視覺(jué)等。另外，對(duì)于大數(shù)據(jù)的部分，可以作為單獨(dú)的教學(xué)模塊。

其次是學(xué)習(xí)與決策。這兩者是統(tǒng)一的，人工智能要實(shí)現(xiàn)決策，通常需要一個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程。學(xué)習(xí)，往往是通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)已知輸入和輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，學(xué)習(xí)其在統(tǒng)計(jì)意義上的關(guān)聯(lián)；決策，就是將學(xué)習(xí)的結(jié)果應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)輸入當(dāng)中，從而得到需要預(yù)測(cè)的結(jié)果。大多數(shù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建的系統(tǒng)都有學(xué)習(xí)與決策的過(guò)程。（見(jiàn)圖1）

無(wú)論是早期比較流行的淺層學(xué)習(xí)方法，還是目前非常熱門的深度學(xué)習(xí)方法，都要首先構(gòu)建一個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)，該學(xué)習(xí)機(jī)就像一個(gè)空白的大腦，要真正發(fā)揮作用，還需要大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練（學(xué)習(xí)），調(diào)整其中的參數(shù)。調(diào)整這些參數(shù)的重要手段就是知道當(dāng)前學(xué)習(xí)機(jī)運(yùn)行的結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的偏差，因此需要大量已標(biāo)注結(jié)果的數(shù)據(jù)（有監(jiān)督學(xué)習(xí)），而在一些特殊的場(chǎng)合，學(xué)習(xí)機(jī)可以不通過(guò)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，而是通過(guò)規(guī)則判定來(lái)實(shí)現(xiàn)差錯(cuò)對(duì)比，比如著名的AlphaGo Zero。[7]

學(xué)習(xí)與決策的過(guò)程，表面上看是程序運(yùn)行的結(jié)果，但關(guān)鍵在于算法的設(shè)計(jì)，即通過(guò)數(shù)學(xué)對(duì)學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行建模和求解。學(xué)習(xí)者在這一領(lǐng)域?qū)W習(xí)的內(nèi)容包括模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、控制理論等等。

最后是執(zhí)行。決策的結(jié)果往往需要通過(guò)現(xiàn)實(shí)的方法來(lái)對(duì)真實(shí)世界進(jìn)行影響。進(jìn)行執(zhí)行的，可能是人，也可能是機(jī)器人、無(wú)人車、飛行器等等。因此，電子、機(jī)械、電氣、控制與自動(dòng)化等相關(guān)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，在這一領(lǐng)域是不可缺少的。機(jī)器人工程也往往作為人工智能領(lǐng)域的一部分。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)體系與學(xué)習(xí)要點(diǎn)

人工智能產(chǎn)業(yè)，從縱向來(lái)說(shuō)，大致可以分為以下幾個(gè)層次：核心層、計(jì)算層、平臺(tái)層、應(yīng)用層、普及層與產(chǎn)業(yè)層。（見(jiàn)圖2）

在人工智能教學(xué)中融入數(shù)學(xué)，因?yàn)槲覀兣囵B(yǎng)的人才不僅僅在應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新，我們也更需要那些深入底層，能夠在核心領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新的人才。核心領(lǐng)域的創(chuàng)新能力才能賦予國(guó)家具有實(shí)質(zhì)性優(yōu)勢(shì)的創(chuàng)新能力，也才能夠真正抵御外部環(huán)境帶來(lái)的技術(shù)封鎖的風(fēng)險(xiǎn)。

4.應(yīng)對(duì)人工智能教育全面開(kāi)展帶來(lái)的教學(xué)挑戰(zhàn)。

人工智能教育已經(jīng)在各個(gè)教育階段逐步普及，但這種普及并不是平均的，而是在各地區(qū)各校之間存在巨大的差異。這種差異也會(huì)給學(xué)生未來(lái)進(jìn)入新的學(xué)校學(xué)習(xí)帶來(lái)負(fù)面影響，比如重復(fù)性地學(xué)習(xí)會(huì)讓學(xué)生失去學(xué)習(xí)興趣，而另一部分學(xué)生則不得不加快學(xué)習(xí)的進(jìn)度以趕上班級(jí)的平均水平。學(xué)校在開(kāi)展人工智能課程時(shí)也會(huì)因此帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。在教學(xué)設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)該充分考慮這些差異，充分考慮如何讓以往對(duì)人工智能接觸較少的學(xué)生趕上平均水平，也必須考慮讓水平已經(jīng)較高的學(xué)生可以收獲更多。將課程模塊化，“車輪式”地開(kāi)展課程的不同模塊，為不同層次的學(xué)生構(gòu)建更加豐富和精準(zhǔn)的選修形式，可能是解決這一問(wèn)題的有效方法。

綜上，人工智能正在以前所未有的速度走進(jìn)我們的生活，走進(jìn)我們的教育。對(duì)于任何教育者，都不得不迎接人工智能對(duì)我們的教學(xué)所帶來(lái)的變革。與其在變革中被拋棄，不如在變革中改變。讓更多的學(xué)生在課程中獲得更多的收獲，是構(gòu)建課程內(nèi)容的核心問(wèn)題，這也同時(shí)值得我們?cè)诮虒W(xué)實(shí)踐中不斷地探索、完善。

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