張清泉

教育部在《2020年教育信息化和網(wǎng)絡(luò)安全工作要點(diǎn)》中指出，要繼續(xù)推進(jìn)中小學(xué)人工智能教育課程建設(shè)、應(yīng)用與推廣工作。近幾年，如何將人工智能教育融入初中階段教學(xué)，一直是我們的研究熱點(diǎn)。初中生在人工智能認(rèn)知水平和知識(shí)儲(chǔ)備上都相對(duì)缺乏，且個(gè)體之間的能力差異也明顯。而人工智能知識(shí)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等這些都涉及高等數(shù)學(xué)背景知識(shí)，比較深?yuàn)W和抽象，剛開始接觸這些概念時(shí)學(xué)生就已心生畏懼。

本文以《探秘機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的游戲設(shè)計(jì)》一課為例，依托圖形化編程平臺(tái)，利用平臺(tái)中最新的人工智能模塊，探秘機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，讓學(xué)生體驗(yàn)相關(guān)人工智能的技術(shù)，理解其中的原理，并依此創(chuàng)新設(shè)計(jì)出新的作品應(yīng)用，從而達(dá)到有效學(xué)習(xí)的目的。

一、創(chuàng)設(shè)游戲項(xiàng)目情境，進(jìn)行頭腦風(fēng)暴并發(fā)現(xiàn)問題

首先用游戲來引入，游戲是模仿Flappy Bird的一款經(jīng)典游戲，利用鼠標(biāo)控制小鳥角色的跳躍，從兩根上下對(duì)齊的柱子角色中間穿過就獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)，繼續(xù)游戲，迎接新的兩根對(duì)齊柱子角色的到來，如果撞到兩根柱子或上下邊緣就結(jié)束游戲。相對(duì)于天空和草地等背景的向后移動(dòng)和相對(duì)于兩條上下對(duì)齊的向后移動(dòng)的兩根柱子，飛鳥角色的跳躍可以看作是向前飛翔。讓學(xué)生在體驗(yàn)完游戲后，分小組進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，飛鳥角色不撞向柱子，該具備哪些條件。不難得出當(dāng)飛鳥角色的Y坐標(biāo)碰上柱子或上下邊緣所對(duì)應(yīng)的Y坐標(biāo)，則游戲結(jié)束。

教師借助數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái)，讓學(xué)生觀看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)知識(shí)講解的微課。學(xué)生了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的人工智能算法，有監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，它利用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，以便對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種用于實(shí)現(xiàn)有監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，其通過構(gòu)建多層的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征，以便能夠?qū)ξ粗獢?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。于是結(jié)合游戲，教師引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行頭腦風(fēng)暴：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，游戲中哪些數(shù)據(jù)是作為輸入層的，哪些數(shù)據(jù)作為輸出層？

通過討論匯報(bào)，在游戲中，輸入層負(fù)責(zé)收集信息，是游戲中實(shí)時(shí)變化的數(shù)據(jù)，可以包括角色的坐標(biāo)、游戲角色的血量、敵人的坐標(biāo)、敵人的數(shù)量等等。輸出層用來輸出分類結(jié)果，相當(dāng)于我們玩游戲時(shí)做出的決策，比如控制角色移動(dòng)、控制角色發(fā)射子彈、取得的分?jǐn)?shù)獎(jiǎng)勵(lì)等等。

通過觀看微課并進(jìn)行討論，學(xué)生了解到人工智能算法可以用來訓(xùn)練游戲中的小鳥角色的自動(dòng)跳躍，從而盡可能避開障礙物，取得更高的分?jǐn)?shù)。教師接著講解，以常用的人工智能算法來解釋小鳥自動(dòng)跳躍的訓(xùn)練方法，從而加深對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念的理解。

二、在體驗(yàn)和探究中解決問題，加深對(duì)有監(jiān)督學(xué)習(xí)的理解

首先了解和體驗(yàn)有監(jiān)督學(xué)習(xí)，從上面的討論中，了解到了輸入層和輸出層分別對(duì)應(yīng)的是什么，然后通過圖像化軟件平臺(tái)中封裝的“黑箱”學(xué)習(xí)模塊，講解什么是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是我們教機(jī)器中的AI角色怎么飛，該什么時(shí)候飛，在平臺(tái)中我們先設(shè)置好“飛不飛”的訓(xùn)練模塊，分為“飛”和“不飛”兩個(gè)類別，對(duì)應(yīng)的特征就是飛鳥角色的Y坐標(biāo)和柱子的Y坐標(biāo)，也對(duì)應(yīng)著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層。教師設(shè)計(jì)出不完整的程序，讓學(xué)生補(bǔ)充對(duì)應(yīng)的程序塊，拖拉入主程序中，調(diào)試程序。接著就是如何采集數(shù)據(jù)，在我們?nèi)ァ敖獭憋w鳥角色怎么飛的時(shí)候，鼠標(biāo)每次點(diǎn)擊讓角色飛的時(shí)候，就會(huì)采集并記錄下飛鳥角色的Y坐標(biāo)和柱子的Y坐標(biāo)。當(dāng)不碰鼠標(biāo)時(shí)，意味著就會(huì)出現(xiàn)很多撞到柱子的數(shù)據(jù)。這影響了訓(xùn)練結(jié)果的數(shù)據(jù)，所以還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，刪除無用數(shù)據(jù)，以免影響訓(xùn)練的正確率，系統(tǒng)提供編輯數(shù)據(jù)的可視化界面，可以把“教”飛鳥角色撞到柱子的數(shù)據(jù)刪除。

采集到足夠的數(shù)據(jù)后，我們可以利用數(shù)字平臺(tái)中的模型訓(xùn)練工具進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中可以手動(dòng)調(diào)參，學(xué)生了解模型訓(xùn)練中的學(xué)習(xí)率、正確率和損失率，還可以做預(yù)測(cè)。學(xué)生在體驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的過程中會(huì)了解到采集到的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練次數(shù)越多，清洗掉錯(cuò)誤數(shù)據(jù)越多，則得到的正確率就高，訓(xùn)練的模型就越好。

訓(xùn)練完成后就是應(yīng)用模型，讓飛鳥角色自己“飛”。小組成員之間合作交流，討論在應(yīng)用模型中飛鳥角色的撞擊情況，分析正確率和采集到的數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置。教師可以隨機(jī)抽取兩組演示并講演數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型使用的過程。這個(gè)環(huán)節(jié)為學(xué)生提供了更加深刻理解、運(yùn)用知識(shí)和動(dòng)手創(chuàng)作的機(jī)會(huì)，使其成為主動(dòng)的學(xué)習(xí)者。非常不錯(cuò)的是，幾組學(xué)生把飛鳥角色越過障礙物的得分也采集下來作為輸入層的第三個(gè)特征，提高了訓(xùn)練的正確率。整個(gè)體驗(yàn)實(shí)踐過程，學(xué)生了解到有監(jiān)督學(xué)習(xí)的詳細(xì)過程，包括采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、驗(yàn)證和運(yùn)用模型三個(gè)核心環(huán)節(jié)，突破教學(xué)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)面臨的技術(shù)難點(diǎn)，培養(yǎng)了學(xué)生小組協(xié)作、交流表達(dá)等能力，實(shí)現(xiàn)了人工智能“思維、方法”的素養(yǎng)培育。

學(xué)生在學(xué)習(xí)完有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的游戲后，圖形化數(shù)字平臺(tái)中還提供了一個(gè)非常好用的AI模塊，可以初始化模型的結(jié)構(gòu)，里面可以填入輸入層層數(shù)和輸出層層數(shù)。學(xué)生在“教”飛鳥如何飛的過程，其實(shí)就是一直在記錄數(shù)據(jù)的過程，直到停止。平臺(tái)給了一個(gè)向后傳播算法模塊，可以快速優(yōu)化模型，學(xué)生在游戲中“教”得越好，其實(shí)就是數(shù)據(jù)訓(xùn)練得越好，模型也優(yōu)化得越好。在圖形化編程的基礎(chǔ)上，加上前一個(gè)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)，學(xué)生就可以在游戲體驗(yàn)中快速完成任務(wù)。

三、任務(wù)進(jìn)階，實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督學(xué)習(xí)

掌握了以上兩種有監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程后，教師提出問題“有沒有辦法讓飛鳥角色自己來學(xué)會(huì)‘飛”引出無監(jiān)督學(xué)習(xí)。通過微課視頻介紹，在軟件平臺(tái)中，通過生成隨機(jī)的100次模型，讓AI角色在游戲中不斷地重復(fù)嘗試，大部分模型很快碰到柱子或柱子邊緣被淘汰，有的卻可以得到很高的分?jǐn)?shù)。然后使用封裝好的遺傳算法模型，將得分高的模型保留下來。遺傳算法是受達(dá)爾文進(jìn)化論的啟發(fā)，借鑒生物進(jìn)化過程而提出的一種啟發(fā)式搜索算法，將要解決的問題模擬成一個(gè)生物進(jìn)化的過程，通過復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代的解，并逐步淘汰適應(yīng)度函數(shù)值低的解，增加適應(yīng)度函數(shù)值高的解。這樣進(jìn)化N代后就很有可能進(jìn)化出適應(yīng)度函數(shù)值很高的個(gè)體。它們相互之間進(jìn)化，最終訓(xùn)練出能夠獲得更高分，表現(xiàn)得更好，一代比一代強(qiáng)的模型。

學(xué)生在調(diào)試過程中，可以非常直觀地看到大量飛鳥角色自動(dòng)“飛”的過程，大部分會(huì)撞擊消失，最后只剩下一個(gè)“飛”得很好的，很直觀地看到了整個(gè)“進(jìn)化”過程。這種基于游戲化的圖形化模塊編程設(shè)計(jì)，能很好地培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維能力，快速掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)的含義，有利于學(xué)生建構(gòu)學(xué)科知識(shí)，培養(yǎng)邏輯思維能力。這同樣實(shí)現(xiàn)了人工智能“思維、方法”的素養(yǎng)培育。

四、萌發(fā)創(chuàng)意，創(chuàng)新設(shè)計(jì)新項(xiàng)目，遷移新應(yīng)用

課程幫助我們了解了有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，因?yàn)樵谶@個(gè)數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái)，使用圖形化和模塊化，提高了掌握人工智能技術(shù)的效率。因?yàn)槭怯螒蚧?，學(xué)生也非常樂意去實(shí)踐，在玩中學(xué)，在體驗(yàn)中學(xué)，在體驗(yàn)中思考。學(xué)生在完成體驗(yàn)后，在思維碰撞中，創(chuàng)新設(shè)計(jì)游戲，萌發(fā)新的創(chuàng)意，并嘗試去實(shí)現(xiàn)。教師如何引導(dǎo)學(xué)生重新設(shè)計(jì)游戲，引導(dǎo)他們?nèi)绾稳?chuàng)新，引導(dǎo)他們做什么樣的項(xiàng)目就顯得很關(guān)鍵。有學(xué)生就用這個(gè)平臺(tái)改寫了人機(jī)互飛競(jìng)賽，看誰(shuí)能挺到最后的競(jìng)賽；有學(xué)生改寫了射擊游戲的人機(jī)對(duì)

戰(zhàn)；有學(xué)生想改寫迷宮游戲；有學(xué)生還想用這個(gè)平臺(tái)來制作五子棋游戲的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)。還有學(xué)生對(duì)遺傳算法很有興趣，去找生物老師了解遺傳算法的具體原理，了解人工智能算法的跨學(xué)科意義；也有學(xué)生找信息老師了解遺傳算法和反向傳播算法的純字符代碼，了解其中的工作原理。對(duì)于水平高的學(xué)生，教師要引導(dǎo)他們做人工智能項(xiàng)目，從選題、設(shè)計(jì)、創(chuàng)作和迭代中完成項(xiàng)目的創(chuàng)新實(shí)踐，引導(dǎo)他們遷移學(xué)習(xí)，把人工智能課程學(xué)習(xí)中獲得的經(jīng)驗(yàn)，通過某種形式變換，遷移到另外一個(gè)學(xué)科或者另外一個(gè)領(lǐng)域，也就是新課標(biāo)提倡的跨學(xué)科項(xiàng)目應(yīng)用。

本課主要采用了游戲化體驗(yàn)式教學(xué)方式，通過有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類游戲活動(dòng)引導(dǎo)學(xué)生逐步實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)，有些學(xué)習(xí)小組還努力利用這些技術(shù)開展跨學(xué)科項(xiàng)目的探究。這樣的方式讓枯燥的理論知識(shí)更加生動(dòng)，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，同時(shí)也降低了學(xué)生學(xué)習(xí)的難度。學(xué)生加深了對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念的理解，避免了機(jī)械地學(xué)習(xí)抽象復(fù)雜的理論。學(xué)生在體驗(yàn)和創(chuàng)作中，完成對(duì)知識(shí)的識(shí)記和理解。這節(jié)課的應(yīng)用創(chuàng)新之處有：教學(xué)環(huán)節(jié)中突出體驗(yàn)式學(xué)習(xí)和創(chuàng)新實(shí)踐，以學(xué)習(xí)者為中心，小組合作探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，創(chuàng)新人工智能游戲應(yīng)用設(shè)計(jì)，從意識(shí)、思維、創(chuàng)新應(yīng)用等方面培養(yǎng)了學(xué)生的人工智能素養(yǎng)。

責(zé)任編輯 羅 峰