分層次人工智能課程教學模式研究

趙 曼，李 暉

（中國地質大學（武漢），湖北武漢430074）

自2016 年3 月人工智能圍棋程序 “阿爾法狗（AlphaGo）” 以絕對優勢戰勝了人類頂尖圍棋棋手李世石，人工智能這門學科逐漸從學術界走入大眾的視界。我國的人工智能發展一直備受國家和地方政府的高度關注，在2017 年國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》[1]，規劃中提出，到2020 年，人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點；2025 年，人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平；到2030 年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要的人工智能創新中心。規劃中強調，要充分利用已有資金、基地等存量資源，發揮財政引導和市場主導作用，形成財政、金融和社會資本多方支持新一代人工智能發展的格局，并從法律法規、倫理規范、重點政策、知識產權與標準、安全監管與評估、勞動力培訓、科學普及等方面提出相關保障措施[1]。因此，各大中專院校高度重視，為培養適應新時代的各層次人才，相繼開展了人工智能課程通識教育的建設，即要將人工智能課程從理工學科引入到各個學科的教學中。

1 可行性和必要性

人工智能這一名詞在1956 年就誕生了，近幾年逐漸被大眾所熟知。人工智能是計算機科學一個重要分支，是當前科學技術發展中的一門前沿學科。它的出現及所取得的成績得到業界人士的高度重視，同分子生物學一起被其他領域科學家譽為“我最想參與研究領域”[2]。人工智能具有學科交叉性，和其他學科或領域相結合，可以相互促進，產生大量的新成果。

人工智能在大多數人眼中是一門復雜高深的學科，實際上人工智能理論基礎是對人類思維模式的研究和模擬。發展到今天，雖然它離人類的期望仍有較大的差距，但其解決問題的方式、方法都是經過歷代數學家、哲學家、計算機學家、甚至心理學家等對問題解決模式的提煉，跟許多基礎學科一樣，具有相當的樸實性。分層次的教學就是將人工智能技術 “通俗化”，對學生要求的目標分層次，有的需要在理論和技術層面了解，有些只要會應用即可。在教學上將人工智能技術發展、具體領域中復雜問題的求解思路，在應用層面展開，而不涉及復雜的原理證明和實現，這對大學任何一個學科的本科生來說都是可以接受的。

眾所周知，在計算機與其他學科的交叉應用中，缺乏一種特別的人才，他們既要有堅實的本專業學科理論水平，又要有一定的計算機技術能力。因為，在這樣一個大數據時代，大量信息只有通過計算機才能被高效和有效地處理。而這些領域的實際問題具有相當的復雜度，需要特別的手段去實現，人工智能就是研究解決復雜問題的一門科學。因此，可以將人工智能技術以通俗易懂的方式介紹給各學科、各專業的學生，讓他們了解一些人工智能的技術方法和思路，以便將其所學的知識與人工智能技術相結合，并得以應用。同時在人工智能課程的學習過程中，還可以培養學生的邏輯思維能力，培養面對復雜問題的求解能力，培養學生的創造力和想象力，能將先進的前沿技術應用于自己的學科。因此，對于當前非計算機專業的學生來說，掌握一定的人工智能知識和技能，對今后的生活和工作有一定的必要性。

2 分層次教學的模式設計

2.1 教學內容設計

人工智能研究如何用計算機軟件和硬件去實現Agent 的感知、決策與智能行為，其理論基礎表現為搜索、推理、規劃和學習，應用領域包括計算機視覺、圖像分析、模式識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、計算機博弈、智能控制、機器人學、自然語言處理、社交網絡、數據挖掘、虛擬現實等[2]。

在遵照計算機專業教學質量國家標準的前提下，因地制宜地設計教學內容。課程在系統回顧人工智能發展歷程的基礎上，把握計算機學科的發展趨勢，介紹人工智能的發展簡史以及研究的基本內容、主要研究領域以及研究熱點，著重講解人工智能基本概念，人工智能基礎、問題求解、博弈、不確定性推理、概率推理以及機器學習中的決策支持、復雜決策、人工神經網絡、統計學習等內容。并根據人工智能，特別是機器學習領域的發展和變化充實內容，總學時根據理科、工科、文科和藝術類的學科特點設置，分別從最多64 學時到最少16 學時不等。其中，最多理論授課40學時，實驗課時24 學時，各學科從中選取授課內容及相關實驗內容，可進一步突出基本原理，或加強項目引導，學時數可靈活調整[3]。教學手段以課堂教學為主，實驗則是必不可少的支撐，通過實驗提高學生應用人工智能理論解決問題的能力，另外，可以增加網絡課程或自學環節等。

2.2 教學環節的安排與要求

全課程共分六部分，課程內容安排及各學科選取建議如表1 所示，其中前四列是內容、課時和對應實踐安排，后面四列是各學科對內容的選取推薦，其中的符號含義：√代表必修，★代表選修，×代表不修。

表1 課程內容安排及各學科選取建議表

第一部分緒論，包含人工智能研究的特點、內容、發展歷史及未來，對人工智能學科的認識，把握計算機科學與技術的發展趨勢。要求學生理解人工智能的概念，掌握人工智能的一般方法。

第二部分智能化智能體，包含智能體與多智能體的概念與結構；多智能體系統的通信、協調、協作；智能體環境的本質和描述；四種類型智能體結構和特點。要求學生了解并掌握多智能體系統的通信、協調、協作；智能體環境的本質和描述。

第三部分知識表示與推理[4]，主要講解知識表示中的一階謂詞邏輯、產生式系統和當今流行的知識圖譜的概念、方法和應用。本章節可根據不同學科學生的基礎有選擇性地講解，如針對沒有離散數學基礎的學科不進行一階謂詞邏輯的講解。要求學生掌握知識表示的基本方法，以及對應的推理機制，并設置實驗一次。

第四部分問題求解，本部分是課程的重點內容，共分5 個章節。著重講解問題通過搜索求解、無信息搜索策略、有信息（啟發式）搜索策略、啟發函數設計；CSP 問題的特殊結構及形式化和求解基本方法；博弈問題中對抗搜索；群體智能相關算法等。這個章節可根據不同學科學生的基礎有選擇性地講解，如對文科和藝術類學生可以忽略CSP 的內容，有選擇地學習群體智能等內容。對應要求學生掌握A* 算法、啟發函數的設計，CSP 問題中約束傳播、路徑相容、k- 相容概念，Minimax 算法、a- β 剪枝算法，遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等，并設置對應實驗三次。

第五部分機器學習，本部分是課程的重難點，共分4 個章節。通過學習機器學習的發展歷史和機器學習的方法，了解機器學習的原理和基本應用。強化學習和深度學習工作原理及相關算法。本章節可根據不同學科學生的基礎有選擇性地講解，對文科和藝術類學生只講解和介紹其應用，不要求學習或選擇性學習具體內容。相應要求學生掌握監督學習算法、無監督學習算法、基于統計的學習算法、強化學習、深度神經網絡思想，并設置實驗課二次。

第六部分人工智能的現狀與未來，本章分兩個內容，其一是當前人工智能發展現狀以及發展趨勢分析，另一部分是人工智能倫理[5]，當前人工智能倫理已受到各界廣泛關注，各大高校紛紛開設獨立課程，以引導學生樹立正確的人工智能世界觀。因此，本章節要求所有學科學生必須學習，通過學習讓學生掌握人工智能的道德規范與風險，并能根據個人理解討論當今的人工智能是否沿著正確的方向前進。

2.3 教學目標

通過本課程的學習，學生可以掌握人工智能概念和基本原理、知識表示、確定性和不確定性推理、搜索、進化計算、群智能、人工神經網絡、機器學習等基本理論與實用方法，了解深度學習、知識圖譜等人工智能研究前沿內容。

通過課程實踐，提高學生學習興趣、增強成就感，以及加深對課堂學習內容的理解。首先把常規的驗證性實驗提供給學生，要求他們分析實驗原理、實驗結果，在此基礎上，提出新的要求，讓學生自主設計相應的實驗，并上機驗證，發現問題再分析原因，直到實現既定目標，以開發他們的創造思維能力、實際動手能力。學生通過這些課后的實踐項目來鍛煉和提高分析問題和解決問題的能力，提高學習興趣、增強成就感，加深對課堂學習內容的理解。

課程要求學生掌握基本創新方法，能夠針對創新點開展切實有效的理論和應用研究。課程緊密聯系人工智能學科的前沿內容和所涉及的新技術，例如模糊推理方法及其在計算機控制系統中的應用、人工神經網絡及其改進方法在模式識別、軟測量、聯想記憶、優化計算中的應用，遺傳算法及其改進算法在生產調度中的應用，基于AI 的物體識別等[6]。學生通過該課程的學習能夠了解基本的人工智能新技術和有關問題求解的創新方法；課程設計[7]可選實驗共六個，學生通過實驗，能夠發揮主動性，研究探討人工智能系統的運行和實現過程，提出思路并積極驗證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識，培養學生的理論聯系實際能力和創新能力,逐步培養他們發現問題、提出問題、分析問題和解決問題的能力。

3 結語

隨著信息時代的來臨以及人工智能技術在當前各行各業取得的矚目成就，人工智能通識教育已迫在眉睫。2018 年教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》[8]中指出加強人工智能課程建設，提高人工智能教育水平，提高人才培養質量是當務之急。在這樣的形勢下，本文提出的分層次人工智能課程教學模式，立足各學科的學生基礎，將課程設置為理科、工科、文科和藝術類學科四個層次的內容，因地制宜，因材施教，給出了人工智能通識教育課程設置的思路。