“人工智能”研究生課程實驗的實踐與探索

王超 莊東曄 于清華

[摘 要] 課程實驗作為“人工智能”研究生課程的重要環(huán)節(jié)，對于深化學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容的理解和認(rèn)知，鍛煉學(xué)生的思維能力，提升學(xué)生的實踐和編程能力具有重要意義。結(jié)合“人工智能”研究生課程實驗環(huán)節(jié)的教學(xué)實際，分析實驗教學(xué)特點和在課程內(nèi)容覆蓋、實驗問題設(shè)置、實驗考核等方面存在的問題，并針對問題提出了對應(yīng)的解決措施。在課程實驗過程中引入大量實踐環(huán)節(jié)培養(yǎng)學(xué)生的動手能力，以人工智能案例培養(yǎng)學(xué)生的獨立思考能力，在課堂內(nèi)外以研究性方法培養(yǎng)學(xué)生的探索意識。

[關(guān)鍵詞] 人工智能;實驗課程;考核方式

一、概述

隨著新一輪人工智能發(fā)展高潮的到來，在國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和教育部《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》的推動和指導(dǎo)下[1，2]，國內(nèi)眾多高校陸續(xù)設(shè)立人工智能、機(jī)器人等相關(guān)專業(yè)，開設(shè)“人工智能基礎(chǔ)”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”等本科生課程。部分院校多年前已將“人工智能”作為基礎(chǔ)課程并對控制工程、計算機(jī)等專業(yè)學(xué)生授課。此外，按照形成“人工智能+X”的復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，在研究生學(xué)習(xí)階段，眾多理工科學(xué)生需要通過人工智能相關(guān)課程掌握人工智能基礎(chǔ)知識和前沿技術(shù)，為其在人工智能背景下開展課題研究奠定基礎(chǔ)。

在人工智能相關(guān)課程的教學(xué)及實施中，國內(nèi)外高校立足教學(xué)實際，開展相關(guān)實踐與探索，取得了一定成效。北京航空航天大學(xué)人工智能研究生教學(xué)團(tuán)隊針對課程的教學(xué)特點和人工智能學(xué)科的問題，開展了計算機(jī)學(xué)科“人工智能”研究生課程的研究性教學(xué)實踐。在課程中引入大量實踐環(huán)節(jié)培養(yǎng)學(xué)生的動手能力，以人工智能案例培養(yǎng)學(xué)生的獨立思考能力，在課堂內(nèi)外以研究性方法培養(yǎng)學(xué)生的探索意識[3]。加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)了Pac-Man項目用于“人工智能”課程，該實驗項目基于Python語言的課程實驗項目，實驗過程中運用人工智能方法設(shè)計Agent來玩吃豆人游戲，針對簡單到復(fù)雜的Pac-Man環(huán)境，分別實現(xiàn)基于搜索、多智能體合作、多智能體對抗、不確定性推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的Agent，較好地實現(xiàn)了對“人工智能”相關(guān)概念和算法的覆蓋，可用于本科生及研究生“人工智能”課程實驗環(huán)節(jié)，并可以根據(jù)課程內(nèi)容的具體安排對實驗內(nèi)容進(jìn)行靈活剪裁。此外，相關(guān)教師還針對“人工智能”實驗內(nèi)容的設(shè)計、實驗平臺和實驗室建設(shè)等展開了研究，有效促進(jìn)了實驗教學(xué)的實施[4-6]。

筆者所在院校開設(shè)的“人工智能”研究生課程立足控制學(xué)科本源和培養(yǎng)目標(biāo)，以行為主義學(xué)派為根基構(gòu)建課程核心知識體系，重點講授搜索規(guī)劃技術(shù)、推理技術(shù)、博弈技術(shù)和不確定推理等內(nèi)容[7，8]。

在課程的教學(xué)中，實驗課作為重要環(huán)節(jié)，對于深化學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容的理解和認(rèn)知，掌握算法內(nèi)涵，鍛煉學(xué)生的思維能力，提升學(xué)生的實踐和編程能力具有重要意義。在課程的實施過程中，實驗環(huán)節(jié)在課程考核中的比重也在不斷增加，由20%上升到30%[9]。

二、“人工智能”研究生課程實驗教學(xué)特點分析

“人工智能”研究生課程采用人工智能經(jīng)典教材《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》，以智能Agent為課程主線，內(nèi)容覆蓋Agent在完全可知環(huán)境下的搜索技術(shù)及規(guī)劃技術(shù)、未知環(huán)境下的推理技術(shù)、對抗環(huán)境下的博弈技術(shù)、隨機(jī)環(huán)境下的不確定推理技術(shù)以及動態(tài)環(huán)境下的學(xué)習(xí)技術(shù)等，可為學(xué)生從事智能無人系統(tǒng)、機(jī)器人、任務(wù)規(guī)劃與決策等方向研究奠定基礎(chǔ)。

根據(jù)課程組歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，近年來，該課程選課學(xué)生人數(shù)逐年增多，選課學(xué)生來源除原先的控制和計算機(jī)等學(xué)科外，還增加了機(jī)械、儀器、計算機(jī)、系統(tǒng)工程、航天、信息通信、軍事指揮、密碼學(xué)等學(xué)科，學(xué)生在“人工智能”課程方面的理論基礎(chǔ)、興趣、科研方向和不同，對實驗課程的實施提出了新的要求。

（一）實驗內(nèi)容兼顧覆蓋度和多樣性

以往的“人工智能”課程實驗包括Wumpus世界、地圖著色等問題，其中Wumpus世界問題偏重于知識表示與推理，地圖著色問題偏重于搜索中的約束滿足等問題，偏重于對某個方面的內(nèi)容進(jìn)行考察，而對于整個課程體系中的搜索、對抗博弈、任務(wù)規(guī)劃等知識點的覆蓋不足。近年來，隨著無人系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，無人系統(tǒng)在軍事和民用領(lǐng)域的應(yīng)用范圍越來越廣，發(fā)揮了重要作用，無人系統(tǒng)不同層次的應(yīng)用需求可以為實驗提出新的要求，通用搜索算法可用于路徑規(guī)劃、Minimax搜索和剪枝算法可用于其行為決策，課程中的規(guī)劃部分可以用于其任務(wù)規(guī)劃。

實驗內(nèi)容應(yīng)具備多樣性，選課學(xué)生的專業(yè)不同，研究方向和興趣不同，實驗內(nèi)容滿足多樣性可以讓學(xué)生根據(jù)研究方向進(jìn)行選擇，在實驗實施過程中對課程知識進(jìn)行應(yīng)用的同時，為其后續(xù)課題研究奠定基礎(chǔ)。

在實驗問題編程語言方面，在問題的設(shè)置中，除了支持C、Java等編程語言外，還需增加機(jī)器學(xué)習(xí)時代的編程語言，例如Python的支持。除了基本的搜索算法之外，為了充分調(diào)動學(xué)生的積極性更要注重對于博弈對抗、協(xié)同、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等內(nèi)容的深化。

（二）問題設(shè)置具備趣味性、新穎性

本課程以往的實驗內(nèi)容Wumpus世界、地圖著色等偏向于解決單一問題，在長期實踐過程中出現(xiàn)了一些問題。一是長期圍繞幾個固定問題實施，枯燥單一，實驗逐漸失去吸引力，學(xué)生的參與興趣不足;二是由于長期不改變問題設(shè)置，容易出現(xiàn)抄襲高年級學(xué)生代碼的現(xiàn)象;三是學(xué)生在完成實驗過程后，提交相應(yīng)的代碼、執(zhí)行程序和報告，沒有進(jìn)行分組及個人程序的演示，且問題沒有體現(xiàn)對抗性和趣味性。

隨著近年來人工智能在一些對抗性游戲，例如圍棋、星際爭霸中嶄露頭角，如何在實驗課程中增加類似環(huán)節(jié)，將實驗融合對抗性、趣味性和競爭性，需要進(jìn)行相關(guān)實踐。

（三）增加對智能算法的支撐和練習(xí)

“人工智能”研究生課程實驗環(huán)節(jié)問題設(shè)置，除了要對基本的搜索算法（寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、貪婪優(yōu)先、A*等）、博弈搜索算法（Minimax方法、α-β剪枝算法和評價函數(shù)的構(gòu)建等）、規(guī)劃算法（前向搜索、后向搜索、偏序規(guī)劃和分層任務(wù)規(guī)劃等）進(jìn)行練習(xí)外，隨著近年來機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，在實驗問題設(shè)置中還需要增加對于強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法的支撐和拓展，讓學(xué)生在完成實驗過程中學(xué)習(xí)和實踐智能算法，為其后續(xù)開展論文撰寫和學(xué)科競賽奠定基礎(chǔ)。