人工智能教育之進展

梁森山：秦教授您好，北航在2017年首次招入了人工智能方向的研究生。前面幾家企業提出了對人才的需求，請問大學能不能給他們這些提供這樣的人才？如果能，大學要開發哪些課程？

秦曾昌：我曾經向很多人介紹過人工智能和普通編程的區別。舉一個函數的小例子，輸入一張圖片，這張圖片是1024×768，里面都是像素點，這些向量點就能變成一組數，一個向量，通過一個函數輸出告訴你是1或-1，可能1是狗，-1是貓。實際上，現在能看到的頭像識別、語音識別等應用，核心問題就是找這個識別函數。我們也學過很多函數知識，如一次函數、二次函數等，但這些函數怎么組合都不能適用于這么復雜的場景，因此有很多數學工具將概率、神經網絡等混合在一起，其目的就是構造一個特殊的計算方式，把這個向量進行計算之后，得出一個結果。

可見，所謂人工智能就是用簡單的很定量的一些方式或方法去解決問題，但說到底還是一種工程，只是和常見的工程不同。今天的人工智能又熱起來，但是大部分關注的是機器學習。我挑選研究生的基本標準就是數學好、編程好和英語好，所以最核心的人工智能的教學內容，對于中小學普及教學來說還是有一些難度的。

謝作如：我想，要搞清楚人工智能是什么，我們還有很長的路要走，但教育工作者不能有“靠等要”的思想，接下來我拋磚引玉一下，具體談一談AI在教育中的應用。和信息技術在教育中的應用類似，它也可以分為人工智能技術在教育信息化中的應用和依托信息技術等學科開展的人工智能課程。前者主要應用于教育大數據、自動測評等領域，各家企業都有自己的解決方案。從科普的角度看，這些應用場景都很有價值，但是我們也關心課程化的AI教育。今天，高中信息技術課標修訂組的樊磊教授也在現場，我們來聽聽樊教授的觀點。

樊磊：我們即將迎來新課改，基礎教育階段的信息技術教育學科發展方向必然是要回應《規劃》要求的，從目前的研究來看，最大變化是有可能在高中階段增加對人工智能的學業要求，配套的教材編寫也期望能夠做到“一材兩用”，既滿足學業水平的要求，也滿足一般高中和初中高年級開設信息技術實驗課的要求。

為了讓AI進入課堂能落實，在開發人工智能課程時，如果有可能，建議稍微、適當超綱，力爭內容比較豐富，不僅僅滿足必須的學業要求，還希望能夠把它向兩邊延伸，向初中延伸的部分，難度起點不會很高，另外一個方向就是要與高等教育對接，也就是前面秦教授談到的話題。

長遠來看，中小學信息技術學科教育回歸編程是一個大的趨勢，Python作為當前最受歡迎的編程語言，又和AI有密切的關聯，而且又在基礎教育階段的其他學科教學中廣泛應用，所以以Python為主組織中小學的信息技術教學，是有可能促成信息技術各個模塊之間形成有機整體的。我相信，隨著教學回歸編程這塊核心陣地，中小學信息技術學科會有大發展的。說得樂觀點，我相信5年左右，信息技術會成為和語數外一樣的核心學科。

秦曾昌：我做過一些人工智能的課程，這件事做起來確實比較難。常常聽到這樣的類比，說讓中小學生學人工智能，就像教中小學生學微積分一樣，太難。其實，對于學人工智能來說，微積分只是初級的基礎而已。要學好人工智能中深層次的原理，除了微積分，還要學習線性代數、概率統計等，不然僅僅是學了點皮毛。

人工智能是一個很大的領域。因為AlphaGo的緣故，近期大家關注的主要是機器學習。但人工智能中還有一些比較小的分支，如人工生命、五子棋、飛行棋等，這些都是從20世紀60年代開始慢慢積累而形成的。我認為，中小學AI教育的目的是讓學生會使用一些AI的應用模塊，但不能期望他們獨立編程實現，這樣太難，其實也是做不到的。所以對于小學、初中，我們需要讓學生真正明白人工智能是怎么回事，先從傳統的人工智能方法開始，到后面再給他們一些有關神經網絡、機器學習等難度加深的模塊。到了高中、大學，有了編程基礎，就可以學簡單的數據結構和搜索，最后做一些簡單的智能機器人。中小學把數學和英語基礎打好，學生在未來世界面臨的挑戰就會少很多，而人工智能的基礎就是數學和編程。endprint