2022，人工智能教育從單一走向多元

謝作如

自2017年國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》之后，經(jīng)過幾年的“摸著石頭過河”，中小學(xué)的人工智能教育已經(jīng)完成了“祛魅”階段，逐步走向成熟，走向多元化。

● 關(guān)鍵詞：人工智能實(shí)驗(yàn)

信息技術(shù)課程正逐步往“計(jì)算機(jī)科學(xué)”方向靠近，義務(wù)教育階段則直接使用“信息科技”作為課程名稱。信息技術(shù)課程的“科學(xué)性”體現(xiàn)在哪些方面？信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)顯然是一個(gè)重要的突破口。在人工智能領(lǐng)域，無論是深度學(xué)習(xí)還是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，都具備了“科學(xué)實(shí)驗(yàn)”的特點(diǎn)。例如，深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)，學(xué)生可以通過整理數(shù)據(jù)、搭建模型和訓(xùn)練模型，從而得到相應(yīng)的模型，在此過程中理解各種超參數(shù)的作用。

● 關(guān)鍵詞：AI科創(chuàng)活動(dòng)

如同計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)一樣，人工智能很快將成為工作和學(xué)習(xí)中不可或缺的新工具。早在2012年，我的學(xué)生已經(jīng)在創(chuàng)客空間里用OpenCV研究計(jì)算機(jī)視覺，用Arduino 101研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)，設(shè)計(jì)各種具備“智能”的創(chuàng)客作品。值得強(qiáng)調(diào)的是，高中信息技術(shù)新教材采用Python作為編程語(yǔ)言，為學(xué)生研究人工智能打下了很好的基礎(chǔ)。在各種AI開放平臺(tái)的支持下，設(shè)計(jì)一個(gè)車牌識(shí)別或者人臉識(shí)別應(yīng)用越來越簡(jiǎn)單。

2021年，我在國(guó)際青少年人工智能交流展示會(huì)（International Artificial Intelligence Fair，簡(jiǎn)稱IAIF）上，看到了很多讓人眼前一亮的中小學(xué)AI項(xiàng)目，如將人體姿態(tài)識(shí)別用于武術(shù)教學(xué)和評(píng)價(jià)系統(tǒng)、將手部姿態(tài)檢測(cè)用于康復(fù)評(píng)估與訓(xùn)練系統(tǒng)等。不僅如此，在各地的創(chuàng)客大賽或者科技創(chuàng)新大賽中，AI的應(yīng)用也隨處可見。相信以AI作為核心技術(shù)的科創(chuàng)活動(dòng)，在中小學(xué)中將會(huì)越來越受到重視。

● 關(guān)鍵詞：多模態(tài)交互

早期的人工智能應(yīng)用往往局限在翻譯、OCR或者知識(shí)推理方面，而近幾年人工智能技術(shù)的突破則重點(diǎn)體現(xiàn)在“視覺”上。當(dāng)一臺(tái)個(gè)人計(jì)算機(jī)借助普通攝像頭就能識(shí)別人臉或者人體姿態(tài)時(shí)，教育工作者們開始思考如何讓人工智能的呈現(xiàn)更加有趣，以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。在這樣的背景下，多模態(tài)交互技術(shù)引起大家的關(guān)注。這里的“模態(tài)”（modality）可以通俗地理解為“感官”，多模態(tài)即將多種感官融合，通過文字、語(yǔ)音、視覺、動(dòng)作、環(huán)境等多種方式進(jìn)行人機(jī)交互，充分模擬人與人之間的自然交互。

2020年發(fā)布的pinpong庫(kù)，讓開源硬件和電腦的連接變得非常簡(jiǎn)單。在電腦上接攝像頭、開源硬件和舵機(jī)之類的執(zhí)行設(shè)備，讓學(xué)生設(shè)計(jì)各種人機(jī)交互功能，這樣的教學(xué)活動(dòng)在中小學(xué)信息技術(shù)課堂將越來越普遍。多模態(tài)交互技術(shù)將成為中小學(xué)人工智能教育的主流方向，智慧校園也將成為學(xué)生新的技術(shù)實(shí)踐場(chǎng)。

● 關(guān)鍵詞：國(guó)產(chǎn)AI開源框架

《普通高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版）》在“人工智能初步”模塊的學(xué)業(yè)要求中提出，學(xué)生要“會(huì)利用開源人工智能應(yīng)用框架，搭建簡(jiǎn)單智能系統(tǒng)”。而令人遺憾的是，在AI開源框架、工具或者數(shù)據(jù)集方面，“國(guó)產(chǎn)”并不多見。在編寫信息技術(shù)或者人工智能教材時(shí)，我常常有一種難以言表的無力感。

2021年7月，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了開源AI平臺(tái)OpenXLab，其中包括兩大開源平臺(tái)——OpenMMLab和OpenDILab。OpenMMLab開放了超過100種算法、800種預(yù)訓(xùn)練模型，在GitHub已經(jīng)獲得18K的Star，擁有廣泛的用戶。更加令人期待的是，各方都在組織力量編寫技術(shù)文檔和課程，努力將相關(guān)AI平臺(tái)“降維”，讓中小學(xué)生也能駕馭?？梢?，在未來的人工智能教材中，“國(guó)產(chǎn)”的色彩會(huì)越來越濃。