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全球首本AI基础教材,怎么把机器的“脑回路”教给高中生?

[日期:2018-05-22] 来源:芥末堆  作者: [字体: ]

图片来源:摄图网

2017年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确提出应逐步开展全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,并建立新一代人工智能基础理论体系。

2018年4月28日,华东师范大学逸夫楼的礼堂里座无虚席,随着舞台上的“书”被翻开,全球首本面向中学生的人工智能教材 《人工智能基础(高中版)》宣告问世。

这本教材究竟是怎么诞生的?艰深的人工智能知识,该通过怎样的课程内容教给高中生?作为一门全新的课程,学生和老师们又对此作何感想呢?芥末堆在拿到教材后,对上述问题做了探讨。

九个章节都讲了什么?

这本教材的主要目标,就是让高中生有机会对人工智能这一前沿技术初窥芳容。据执行主编林达华透露,该教材着重于AI的基本思想、基础知识以及常用算法和工具的讲授,通过学习,中学学生可以具备AI应用的基本能力。

图片来源:商汤科技

AI这门学科包含了数学、物理等多学科知识,如何让零基础的高中生上手呢?

《人工智能基础(高中版)》在章节设计上,共有“人工智能:新时代的开启”、“牛刀小试:察异辨花”、“别具慧眼:识图认物”、“耳听八方:析赏音乐”等九章,一步步让学生了解AI的基本原理。

简单来说,九个章节的主线就是AI从监督学习到无监督学习、再到强化学习的过程,在难度和深度上循序渐进。监督学习指AI需要人类先对数据进行标注,才能区分事物类别;无监督学习则更“聪明”,AI不需要人类标注信息,通过算法就能自动分类。

教材第一章从未来生活图景的开始,介绍了AI发展简史、在各行业中的应用与机器学习的基本概念;第二章介绍了AI对事物进行分类的机制;第三、四、五章分别介绍了AI识别图像、音频、视频的原理。以上章节主要侧重AI的监督学习,第六章开始引入AI无监督学习的概念,讲述了AI利用K均值算法来达到无师自通的效果;第七、八章则介绍了主题模型、生成对抗网络这另外两种无监督学习方法;最后一章则在AI自我学习的基础上更进一步,利用AI围棋程序阿尔法元介绍了强化学习的概念。

通过鸢尾花理解AI“脑回路”

那么,这本教材是如何介绍人工智能原理的呢?我们以书中AI识别鸢尾花为例子来一探究竟。

鸢尾花(iris)的两个品种变色鸢尾(iris versicolor)和山鸢尾(iris setosa)有着形状和色彩相似的花瓣和萼片,一般来说,变色鸢尾花瓣较大,而山鸢尾花瓣较小。

(示例图片均来自教材)

AI识别两种鸢尾花,首先需要提取花的特征,然后再将特征数值输入训练好的分类器中,分类器根据特征做出预测,输出鸢尾花的品种。

首先,我们引入特征(feature)的概念,特征是指可以对事物某些方面特点进行刻画的数字或属性。因为变色鸢尾和山鸢尾形状色彩相似但花瓣大小不一,所以我们利用其花瓣长度和宽度特征来区分品种。

测量出的花瓣的长度和宽度,用x1,x2分别表示,(x1,x2)这组数据在数学中就是向量。把描述一个事物的特征数值组织在一起,就形成了特征向量(feature vector)。一朵鸢尾花的长度为1.1厘米,宽度为0.1厘米,这朵鸢尾花的特征就用(1.1,0.1)表示。

把特征向量在坐标系中标出,这些点被称为特征点(feature point),共同构成特征空间(feature space)。至此,我们完成了AI识别的第一步特征提取。

从特征向量到最终预测类别,AI还需要一个函数,这个函数就叫分类器。我们用+1和-1分别代表变色鸢尾和山鸢尾,再用一条直线0.5x1+x2-2=0来划分坐标系中的两个区域。

特征点(x1,x2)落在右上区域输出+1,代表变色鸢尾,落在左下区域输出-1,代表山鸢尾。这个规则代表的分类器可以用以下函数表示:

以上这一分类器被成为线性分类器(linear classifier)。训练线性分类器有两种常见的算法:感知器和支持向量机。

感知器(perceptron)通过被误分类的训练数据调整现有分类器的参数,不断减少误分类:

如下图所示,两条分类直线都能区分两种鸢尾花,谁更准确呢?

橙色阴影区域更宽,能区分更多的特征点,所以准确度更高。而支持向量机(support vector machine,SVM)就是指特征空间上分类间隔最大的分类器。

分类器通过两种算法训练之后,还需要进行测试。统计分类器分类正确的样本数与总数,可以得到一个分类准确率,准确率最高的分类器就是最优的分类器。

通过测试这一阶段,AI就能在人类输入鸢尾花花瓣长度和宽度的条件下,给出准确的分类结果。

我们用一个分类函数解决了二分类问题,除了区分一种类别中的两个分支,生活中我们还需要对多种类别进行分类,比如区分牡丹、荷花、梅花等。

在区分三种花的二分类函数f1,f2,f3基础上,教材还引入归一化指数函数的概念,将输出转化为概率。借此,分类器不仅能告诉我们这是牡丹还是梅花,还能告诉我们有多大的概率它是牡丹或梅花。

通过以上这个AI识别花朵的例子,我们可以了解到AI对事物的分类过程,分为特征提取、分类器的训练和测试应用三部分。AI的这个判断逻辑,在我们生活中已有许多实际应用的例子,比如相机中的人脸检测、医学中的癌细胞检测等。

教材难吗?高中生这么说

读到这里,想必读者对这本教材的内容和难度有了自己的感受,那么高中生又是怎么想的呢?

记者随机采访了十几位学生对AI教材的看法。在采访中,多数学生表示没听说过这本教材,学校也尚未开设相关课程。

在翻阅了AI教材之后,大部分受访学生表示难度还能接受。清华附中一名高二学生说,“毕竟数学的东西不是很多,更多的是文字性的概念描述;而且它作为选修课,难度太大也不行。”北京一七一中学一名学生表示,“教材总体难度感觉还行,不过学好它也不容易,里面有涉及一些大学阶段才学到的知识。”

但也有部分学生表示这本教材有一定挑战性。一名清华附中的学生认为,“乍一看看不太懂,还是有点高深,自学的话额外成本会比较高,需要老师的辅导。”北京二中一名学生粗略地浏览完教材后说,“我感觉我看不太懂,即便有老师辅导也不简单,不过我还是很有兴趣去学。”

教材截图

谈及AI教材,学生们基本持肯定态度,表示如果开设这门课程选修者应该不在少数。清华附中一名正自学人工智能的高一学生说,“将来如果学习人工智能的话,我想在现阶段先学点基础,然后在大学系统性地学习,现在能提供一个机会还是挺好的。”

对于该门教材的教学,一名受访学生将之与学校开设的信息选修课做了对比:“我们学校信息课一般不用教材,学VB、Java时都是老师先把课件做好,再给我们讲。类似地,我想AI的课上老师们也会发挥出自己的教学特色。”由于AI是一门全新的课程,学生们均表示老师首先要接受一定的培训,然后再带学生一起学。

“要探索在标准之外,学生能走多远”

关于教材的难度,记者还咨询了一位对AI有一定了解的程序员。该程序员认为,该教材缺乏前置知识介绍,直接上手的话对高中老师的要求比较高;其次,教材中的很多知识大学才能学到,对普通学生来说还是有一定的难度。

在编写之初,编者在难度把控方面就有过争论:如果介绍AI的运作原理,似乎过于艰深;只是科普性的介绍而不涉及数学和算法,又显得太浅。后来,编者达成了共识,将教材目标定位为传递人工智能的基本思想和理念,兴趣与知识并重,并以实践为导向。

对此,记者采访了编者之一、上海交大附中彭禹老师。彭禹表示,“原理并非一定就很难,而概念介绍也不一定简单;概念学习是所有学习的基础,概念理解也有深浅之分,一定程度上也依赖老师如何去阐释。”

对于教材部分内容超纲的问题,彭禹解释道,“实际上,国家课程标准这个‘纲’,只是最低的要求,不能因为超纲就不学习了。作为一名教育者,还要探索在这个标准之外,学生还能走多远。”

彭禹认为,“教材中涉及到一些高等数学的知识,但区分‘高中知识’和‘大学知识’并没有多大的意义,知识没有高中大学之分。实际上,学生只要有初高中的代数知识和语文基础,就能读这本书,加上老师的辅导,我想弄懂它是不成问题的。”

中国主要在两个阶段讲授人工智能课程,一是入门科普介绍,二是研究生时期专业化学习,中间缺少一个奠基和进阶。彭禹表示,这本教材的主要优点,就是以深入浅出的方式弥补了这一空缺;由于还未推广落地开来,谈其缺点还言之尚早。

一堂“手脑结合”的AI课

将来逐渐开设的人工智能课堂,会是怎样一番授课场景呢?

首先,人工智能概念的讲授是必不可少的根基。对基础较为薄弱的高中生来说,弄懂各种概念并不容易。为了便于学生理解,这本教材中加入了大量具体的例子和图表,形象地描述概念知识。教材在编写之初就定下规矩:“每一段话都必须自己撰写,每一幅教学示意图都必须自己设计。”

计算机将小格子对应的颜色转化为数字矩阵

像素点的运动方向转化为光流图

其次,教材穿插了大量的补充介绍知识点,比如向量的基本运算、简单概率、和初级的优化思想等,便于学生学习。执行主编林达华表示,学习本书的概念和知识并不需要很深的数学,通过数学知识点的补充,能够满足中学教学的需求。

向量间的卷积运算

感知器学习算法

最后,通过思考讨论题和实验题,加深学生的理解。由于AI这门学科应用性非常强,与其他传统教材不同,AI教材以“手脑结合”为主要学习方式,每一章都有一个主线任务,引导学生学习相关的知识的同时,让学生通过思考、讨论、实验练习,达到学以致用的效果。

教材里的实验题

为配合全书22套实验,商汤科技还开发了一个人工智能实验平台。该平台选用在AI领域使用最广泛的Python语言,支持深度学习模型训练和算法的定制扩展。学生可利用该平台完成各种课堂实验、作业、竞赛及自主创新项目。

编者彭禹表示,实验平台不是单纯为了做实验,也不是培养搭积木般的动手能力,而是让学生通过实验了解AI背后一套复杂的原理机制。学生可以通过科学的实验方法和严谨的逻辑结构,明白AI不是故弄玄虚的事物。

在教学形式上,AI的课堂主要还是基于PBL(Project-Based Learning,基于项目学习)的方式来教学,学生AI项目的设计逻辑、完成度都可以作为评价标准。

未来人工智能教学体系第一块砖

据商汤科技介绍,人工智能教学体系涵盖《人工智能基础》教材、教辅材料、教师培训与认证、教学实验平台、人工智能实验室和全国中小学生人工智能大赛六大模块。

未来三年,商汤科技希望和全国一、二线城市的50%以上的示范性高中将以《人工智能基础》为标准教材,开授人工智能课程。同时还将面向学校提供的培训服务,包括人工智能基础课程教师培训、人工智能实验平台教师培训、智能机器人教师培训等。商汤科技还将结合教材中的知识点,与华东师范大学、商务印书馆一道,在中小学开展人工智能教师培训、中小学人工智能实验室建设、智慧校园建设等多个场景,对教育行业进行赋能。

目前,上海市市西中学已经开始基于AI教材内容对学生进行授课。而素有全球青少年科学竞赛的“世界杯”之美誉的国际科学与工程大奖赛(ISEF),目前已经被人工智能这一学科占据了40%。可以看到,虽然AI教材离全面普及还有很长的路要走,但AI一定是未来的发展方向,AI课程也将会遍地开花。这本教材,或许是构建未来人工智能教学体系的第一块砖。

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