圖片來源：攝圖網(wǎng)

2017年7月，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出應(yīng)逐步開展全民智能教育項目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，并建立新一代人工智能基礎(chǔ)理論體系。

2018年4月28日，華東師范大學(xué)逸夫樓的禮堂里座無虛席，隨著舞臺上的“書”被翻開，全球首本面向中學(xué)生的人工智能教材《人工智能基礎(chǔ)（高中版）》宣告問世。

這本教材究竟是怎么誕生的？艱深的人工智能知識，該通過怎樣的課程內(nèi)容教給高中生？作為一門全新的課程，學(xué)生和老師們又對此作何感想呢？芥末堆在拿到教材后，對上述問題做了探討。

九個章節(jié)都講了什么？

這本教材的主要目標(biāo)，就是讓高中生有機會對人工智能這一前沿技術(shù)初窺芳容。據(jù)執(zhí)行主編林達華透露，該教材著重于AI的基本思想、基礎(chǔ)知識以及常用算法和工具的講授，通過學(xué)習(xí)，中學(xué)學(xué)生可以具備AI應(yīng)用的基本能力。

圖片來源：商湯科技

AI這門學(xué)科包含了數(shù)學(xué)、物理等多學(xué)科知識，如何讓零基礎(chǔ)的高中生上手呢？

《人工智能基礎(chǔ)（高中版）》在章節(jié)設(shè)計上，共有“人工智能：新時代的開啟”、“牛刀小試：察異辨花”、“別具慧眼：識圖認(rèn)物”、“耳聽八方：析賞音樂”等九章，一步步讓學(xué)生了解AI的基本原理。

簡單來說，九個章節(jié)的主線就是AI從監(jiān)督學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí)、再到強化學(xué)習(xí)的過程，在難度和深度上循序漸進。監(jiān)督學(xué)習(xí)指AI需要人類先對數(shù)據(jù)進行標(biāo)注，才能區(qū)分事物類別；無監(jiān)督學(xué)習(xí)則更“聰明”，AI不需要人類標(biāo)注信息，通過算法就能自動分類。

教材第一章從未來生活圖景的開始，介紹了AI發(fā)展簡史、在各行業(yè)中的應(yīng)用與機器學(xué)習(xí)的基本概念；第二章介紹了AI對事物進行分類的機制；第三、四、五章分別介紹了AI識別圖像、音頻、視頻的原理。以上章節(jié)主要側(cè)重AI的監(jiān)督學(xué)習(xí)，第六章開始引入AI無監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念，講述了AI利用K均值算法來達到無師自通的效果；第七、八章則介紹了主題模型、生成對抗網(wǎng)絡(luò)這另外兩種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法；最后一章則在AI自我學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上更進一步，利用AI圍棋程序阿爾法元介紹了強化學(xué)習(xí)的概念。

通過鳶尾花理解AI“腦回路”

那么，這本教材是如何介紹人工智能原理的呢？我們以書中AI識別鳶尾花為例子來一探究竟。

鳶尾花（iris）的兩個品種變色鳶尾（iris versicolor）和山鳶尾（iris setosa）有著形狀和色彩相似的花瓣和萼片，一般來說，變色鳶尾花瓣較大，而山鳶尾花瓣較小。

（示例圖片均來自教材）

AI識別兩種鳶尾花，首先需要提取花的特征，然后再將特征數(shù)值輸入訓(xùn)練好的分類器中，分類器根據(jù)特征做出預(yù)測，輸出鳶尾花的品種。

首先，我們引入特征（feature）的概念，特征是指可以對事物某些方面特點進行刻畫的數(shù)字或?qū)傩?。因為變色鳶尾和山鳶尾形狀色彩相似但花瓣大小不一，所以我們利用其花瓣長度和寬度特征來區(qū)分品種。

測量出的花瓣的長度和寬度，用x1，x2分別表示，（x1，x2）這組數(shù)據(jù)在數(shù)學(xué)中就是向量。把描述一個事物的特征數(shù)值組織在一起，就形成了特征向量（feature vector）。一朵鳶尾花的長度為1.1厘米，寬度為0.1厘米，這朵鳶尾花的特征就用（1.1，0.1）表示。

把特征向量在坐標(biāo)系中標(biāo)出，這些點被稱為特征點（feature point），共同構(gòu)成特征空間（feature space）。至此，我們完成了AI識別的第一步特征提取。

從特征向量到最終預(yù)測類別，AI還需要一個函數(shù)，這個函數(shù)就叫分類器。我們用+1和-1分別代表變色鳶尾和山鳶尾，再用一條直線0.5x1+x2-2=0來劃分坐標(biāo)系中的兩個區(qū)域。

特征點（x1，x2）落在右上區(qū)域輸出+1，代表變色鳶尾，落在左下區(qū)域輸出-1，代表山鳶尾。這個規(guī)則代表的分類器可以用以下函數(shù)表示：

以上這一分類器被成為線性分類器（linear classifier）。訓(xùn)練線性分類器有兩種常見的算法：感知器和支持向量機。

感知器（perceptron）通過被誤分類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整現(xiàn)有分類器的參數(shù)，不斷減少誤分類：

如下圖所示，兩條分類直線都能區(qū)分兩種鳶尾花，誰更準(zhǔn)確呢？

橙色陰影區(qū)域更寬，能區(qū)分更多的特征點，所以準(zhǔn)確度更高。而支持向量機（support vector machine,SVM）就是指特征空間上分類間隔最大的分類器。

分類器通過兩種算法訓(xùn)練之后，還需要進行測試。統(tǒng)計分類器分類正確的樣本數(shù)與總數(shù)，可以得到一個分類準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率最高的分類器就是最優(yōu)的分類器。

通過測試這一階段，AI就能在人類輸入鳶尾花花瓣長度和寬度的條件下，給出準(zhǔn)確的分類結(jié)果。

我們用一個分類函數(shù)解決了二分類問題，除了區(qū)分一種類別中的兩個分支，生活中我們還需要對多種類別進行分類，比如區(qū)分牡丹、荷花、梅花等。

在區(qū)分三種花的二分類函數(shù)f1,f2,f3基礎(chǔ)上，教材還引入歸一化指數(shù)函數(shù)的概念，將輸出轉(zhuǎn)化為概率。借此，分類器不僅能告訴我們這是牡丹還是梅花，還能告訴我們有多大的概率它是牡丹或梅花。

通過以上這個AI識別花朵的例子，我們可以了解到AI對事物的分類過程，分為特征提取、分類器的訓(xùn)練和測試應(yīng)用三部分。AI的這個判斷邏輯，在我們生活中已有許多實際應(yīng)用的例子，比如相機中的人臉檢測、醫(yī)學(xué)中的癌細胞檢測等。

教材難嗎？高中生這么說

讀到這里，想必讀者對這本教材的內(nèi)容和難度有了自己的感受，那么高中生又是怎么想的呢？

記者隨機收集了十幾位學(xué)生對AI教材的看法。在收集中，多數(shù)學(xué)生表示沒聽說過這本教材，學(xué)校也尚未開設(shè)相關(guān)課程。

在翻閱了AI教材之后，大部分受訪學(xué)生表示難度還能接受。清華附中一名高二學(xué)生說，“畢竟數(shù)學(xué)的東西不是很多，更多的是文字性的概念描述；而且它作為選修課，難度太大也不行?！北本┮黄咭恢袑W(xué)一名學(xué)生表示，“教材總體難度感覺還行，不過學(xué)好它也不容易，里面有涉及一些大學(xué)階段才學(xué)到的知識?！?/p>

但也有部分學(xué)生表示這本教材有一定挑戰(zhàn)性。一名清華附中的學(xué)生認(rèn)為，“乍一看看不太懂，還是有點高深，自學(xué)的話額外成本會比較高，需要老師的輔導(dǎo)?！北本┒幸幻麑W(xué)生粗略地瀏覽完教材后說，“我感覺我看不太懂，即便有老師輔導(dǎo)也不簡單，不過我還是很有興趣去學(xué)?！?/p>

教材截圖

談及AI教材，學(xué)生們基本持肯定態(tài)度，表示如果開設(shè)這門課程選修者應(yīng)該不在少數(shù)。清華附中一名正自學(xué)人工智能的高一學(xué)生說，“將來如果學(xué)習(xí)人工智能的話，我想在現(xiàn)階段先學(xué)點基礎(chǔ)，然后在大學(xué)系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)，現(xiàn)在能提供一個機會還是挺好的?！?/p>

對于該門教材的教學(xué)，一名受訪學(xué)生將之與學(xué)校開設(shè)的信息選修課做了對比：“我們學(xué)校信息課一般不用教材，學(xué)VB、Java時都是老師先把課件做好，再給我們講。類似地，我想AI的課上老師們也會發(fā)揮出自己的教學(xué)特色?！庇捎贏I是一門全新的課程，學(xué)生們均表示老師首先要接受一定的培訓(xùn)，然后再帶學(xué)生一起學(xué)。

“要探索在標(biāo)準(zhǔn)之外，學(xué)生能走多遠”

關(guān)于教材的難度，記者還咨詢了一位對AI有一定了解的程序員。該程序員認(rèn)為，該教材缺乏前置知識介紹，直接上手的話對高中老師的要求比較高；其次，教材中的很多知識大學(xué)才能學(xué)到，對普通學(xué)生來說還是有一定的難度。

在編寫之初，編者在難度把控方面就有過爭論：如果介紹AI的運作原理，似乎過于艱深；只是科普性的介紹而不涉及數(shù)學(xué)和算法，又顯得太淺。后來，編者達成了共識，將教材目標(biāo)定位為傳遞人工智能的基本思想和理念，興趣與知識并重，并以實踐為導(dǎo)向。

對此，記者收集了編者之一、上海交大附中彭禹老師。彭禹表示，“原理并非一定就很難，而概念介紹也不一定簡單；概念學(xué)習(xí)是所有學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，概念理解也有深淺之分，一定程度上也依賴?yán)蠋熑绾稳リU釋?！?br/>

對于教材部分內(nèi)容超綱的問題，彭禹解釋道，“實際上，國家課程標(biāo)準(zhǔn)這個‘綱’，只是最低的要求，不能因為超綱就不學(xué)習(xí)了。作為一名教育者，還要探索在這個標(biāo)準(zhǔn)之外，學(xué)生還能走多遠?！?/p>

彭禹認(rèn)為，“教材中涉及到一些高等數(shù)學(xué)的知識，但區(qū)分‘高中知識’和‘大學(xué)知識’并沒有多大的意義，知識沒有高中大學(xué)之分。實際上，學(xué)生只要有初高中的代數(shù)知識和語文基礎(chǔ)，就能讀這本書，加上老師的輔導(dǎo)，我想弄懂它是不成問題的?！?/p>

中國主要在兩個階段講授人工智能課程，一是入門科普介紹，二是研究生時期專業(yè)化學(xué)習(xí)，中間缺少一個奠基和進階。彭禹表示，這本教材的主要優(yōu)點，就是以深入淺出的方式彌補了這一空缺；由于還未推廣落地開來，談其缺點還言之尚早。

一堂“手腦結(jié)合”的AI課

將來逐漸開設(shè)的人工智能課堂，會是怎樣一番授課場景呢？

首先，人工智能概念的講授是必不可少的根基。對基礎(chǔ)較為薄弱的高中生來說，弄懂各種概念并不容易。為了便于學(xué)生理解，這本教材中加入了大量具體的例子和圖表，形象地描述概念知識。教材在編寫之初就定下規(guī)矩：“每一段話都必須自己撰寫，每一幅教學(xué)示意圖都必須自己設(shè)計?！?/p>

計算機將小格子對應(yīng)的顏色轉(zhuǎn)化為數(shù)字矩陣

像素點的運動方向轉(zhuǎn)化為光流圖

其次，教材穿插了大量的補充介紹知識點，比如向量的基本運算、簡單概率、和初級的優(yōu)化思想等，便于學(xué)生學(xué)習(xí)。執(zhí)行主編林達華表示，學(xué)習(xí)本書的概念和知識并不需要很深的數(shù)學(xué)，通過數(shù)學(xué)知識點的補充，能夠滿足中學(xué)教學(xué)的需求。

向量間的卷積運算

感知器學(xué)習(xí)算法

最后，通過思考討論題和實驗題，加深學(xué)生的理解。由于AI這門學(xué)科應(yīng)用性非常強，與其他傳統(tǒng)教材不同，AI教材以“手腦結(jié)合”為主要學(xué)習(xí)方式，每一章都有一個主線任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)相關(guān)的知識的同時，讓學(xué)生通過思考、討論、實驗練習(xí)，達到學(xué)以致用的效果。

教材里的實驗題

為配合全書22套實驗，商湯科技還開發(fā)了一個人工智能實驗平臺。該平臺選用在AI領(lǐng)域使用最廣泛的Python語言，支持深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和算法的定制擴展。學(xué)生可利用該平臺完成各種課堂實驗、作業(yè)、競賽及自主創(chuàng)新項目。

編者彭禹表示，實驗平臺不是單純?yōu)榱俗鰧嶒?，也不是培養(yǎng)搭積木般的動手能力，而是讓學(xué)生通過實驗了解AI背后一套復(fù)雜的原理機制。學(xué)生可以通過科學(xué)的實驗方法和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嫿Y(jié)構(gòu)，明白AI不是故弄玄虛的事物。

在教學(xué)形式上，AI的課堂主要還是以PBL(Project-Based Learning，基于項目學(xué)習(xí))的方式來教學(xué)，學(xué)生AI項目的設(shè)計邏輯、完成度都可以作為評價標(biāo)準(zhǔn)。

未來人工智能教學(xué)體系第一塊磚

據(jù)商湯科技介紹，人工智能教學(xué)體系涵蓋《人工智能基礎(chǔ)》教材、教輔材料、教師培訓(xùn)與認(rèn)證、教學(xué)實驗平臺、人工智能實驗室和全國中小學(xué)生人工智能大賽六大模塊。

未來三年，商湯科技希望和全國一、二線城市的50%以上的示范性高中，以《人工智能基礎(chǔ)》為標(biāo)準(zhǔn)教材，開授人工智能課程。同時還將面向?qū)W校提供的培訓(xùn)服務(wù)，包括人工智能基礎(chǔ)課程教師培訓(xùn)、人工智能實驗平臺教師培訓(xùn)、智能機器人教師培訓(xùn)等。商湯科技還將結(jié)合教材中的知識點，與華東師范大學(xué)、商務(wù)印書館一道，在中小學(xué)開展人工智能教師培訓(xùn)、中小學(xué)人工智能實驗室建設(shè)、智慧校園建設(shè)等多個場景，對教育行業(yè)進行賦能。

目前，上海市市西中學(xué)已經(jīng)開始基于AI教材內(nèi)容對學(xué)生進行授課。而素有全球青少年科學(xué)競賽“世界杯”之美譽的國際科學(xué)與工程大獎賽(ISEF)，目前已經(jīng)被人工智能這一學(xué)科占據(jù)了40%。可以看到，雖然AI教材離全面普及還有很長的路要走，但AI一定是未來的發(fā)展方向，AI課程也將會遍地開花。這本教材，或許是構(gòu)建未來人工智能教學(xué)體系的第一塊磚。