最近太忙了，想寫(xiě)一篇關(guān)于人工智能教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)踐的文章，一直沒(méi)有時(shí)間動(dòng)筆，前階段參加了上海的創(chuàng)客嘉年華中的一個(gè)沙龍，主題是“中小學(xué)如何開(kāi)展人工智能教學(xué)”，我也聆聽(tīng)了大伽和一線教師的想法，了解了他們的做法。

本文結(jié)合仔爸新書(shū)，談?wù)勎覀€(gè)人是如何認(rèn)識(shí)人工智能，以及如何開(kāi)展基于Scratch的人工智能教學(xué)實(shí)踐。

說(shuō)到人工智能，最早應(yīng)該是小時(shí)候看的一部動(dòng)畫(huà)片就接觸了，那就是《變形金剛》。為什么這么說(shuō)呢，顯然這些來(lái)自塞伯坦星球的外來(lái)機(jī)器人是具有自己的智慧的，甚至比人類還要強(qiáng)！但要說(shuō)這些變形金剛，也是人工的，你看他們都長(zhǎng)成汽車(chē)和飛機(jī)，還有貓狗的模塊！

變形金剛

后來(lái)長(zhǎng)大一點(diǎn)，又接觸了另一部科幻電影《星球大戰(zhàn)》，我和仔仔都是星戰(zhàn)迷。星戰(zhàn)里面有許多智能物種，像克隆人啊，機(jī)器人啊，外太空各種奇怪的生物啊，顯然都是非常智能的！

電影《星球大戰(zhàn)：克隆人的進(jìn)攻》

自從有了這兩部影視作品的熏陶，我從小就深信不疑，除了人類，還有和人一樣聰明，甚至比人更聰明的東西存在！

要說(shuō)真正接觸和了解人工智能，還是從80年代末IBM公司的深藍(lán)機(jī)器人戰(zhàn)勝世界國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫這則新聞中獲得的。那時(shí)候覺(jué)得，電腦太厲害了，居然會(huì)下棋，還能戰(zhàn)勝人類的象棋大師。

深藍(lán)與卡斯帕羅夫?qū)?

人工智能在那個(gè)時(shí)候迎來(lái)了一次爆發(fā)，人們也是各種猜想，覺(jué)得人工智能會(huì)戰(zhàn)勝人類，會(huì)威脅人類，后期也出了各種人工智能和機(jī)器人主題的影視和書(shū)籍作品，如《黑客帝國(guó)》、《機(jī)械姬》等，甚至我國(guó)基于劉慈欣小說(shuō)拍攝的科幻電影《流浪地球》中，也出現(xiàn)領(lǐng)航員空間站核心智能主機(jī)，流浪地球計(jì)劃與火種計(jì)劃的監(jiān)督者和執(zhí)行者——MOSS（莫斯）。不過(guò)，從深藍(lán)之后的一段時(shí)期，人工智能領(lǐng)域進(jìn)入了低谷，主要是人工智能就像汽車(chē)?yán)锩娴母拍钴?chē)一樣，落地的項(xiàng)目比較少。在計(jì)算機(jī)軟硬件得到了長(zhǎng)足發(fā)展之后，以谷歌人工智能機(jī)器人AlphaGo戰(zhàn)勝韓國(guó)圍棋選手李世石為代表事件的人工智能第二次發(fā)展高潮到來(lái)了。

谷歌AlphaGo與李世石對(duì)弈

在棋類對(duì)弈領(lǐng)域，國(guó)際象棋與圍棋的搜索難度不是同一個(gè)級(jí)別的。單從搜索的數(shù)量來(lái)看，國(guó)際象棋棋盤(pán)是8X8一共64個(gè)格子，規(guī)則相對(duì)比較簡(jiǎn)單。而圍棋棋盤(pán)是一個(gè)19X19一共361個(gè)交叉點(diǎn)，學(xué)過(guò)搜索算法的朋友一定了解，隨著搜索范圍的增大，搜索需要花費(fèi)的時(shí)間會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。舉個(gè)例子，5！和10！相差多少呢？而如果是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，更不得了。因此，可以說(shuō)，在圍棋上人工智能戰(zhàn)勝人類，是軟硬件又一次巨大的突破。

隨后，人類對(duì)于人工智能到底是對(duì)人類有幫助，還是會(huì)威脅到人類，產(chǎn)生了兩個(gè)陣營(yíng)。以SpaceX公司的馬斯克和霍金為代表的人工智能悲觀派，和以蘋(píng)果公司庫(kù)克和阿里巴巴馬云為代表的人工智能樂(lè)觀派，爭(zhēng)得不亦樂(lè)乎。此類資料大家網(wǎng)上搜索一下可進(jìn)一步了解。

悲觀派

樂(lè)觀派

人工智能（英文Artificial Intelligence）從字面意思理解應(yīng)為人類的，人造的智能。但仔爸覺(jué)得更應(yīng)該解釋為人類工具智能化。為什么這么說(shuō)呢，從猿人進(jìn)化到人類最大的標(biāo)志是對(duì)工具的使用。而從目前仔爸了解到的人工智能來(lái)看，現(xiàn)在主要是在幫助人類實(shí)現(xiàn)一些人類不可能完成的任務(wù)，也就是起到了工具的作用。而現(xiàn)在隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，今后機(jī)器人能極大的幫助人類，那么會(huì)不會(huì)有一天，人類不需要干活，也不需要思考，照此發(fā)展，人類會(huì)不會(huì)退化成猿人呢？

當(dāng)然，作為目前興起的一項(xiàng)新興技術(shù)，我們不應(yīng)回避，而應(yīng)該去了解，甚至一探背后的究竟。而作為從事中小學(xué)信息技術(shù)一線教學(xué)的工作者，有義務(wù)將人工智能相關(guān)的知識(shí)教給自己的學(xué)生和孩子。但要真正了解人工智能，甚至掌握人工智能開(kāi)發(fā)能力太難了，就像上次在上海創(chuàng)客嘉年華沙龍中有位朋友說(shuō)，他是北大數(shù)學(xué)系，對(duì)于人工智能后面涉及的算法和數(shù)學(xué)，學(xué)起來(lái)也有難度，更別說(shuō)一般的成人和孩子了。

那么，像中小學(xué)教師該如何進(jìn)行人工智能教學(xué)呢？

從仔爸看和聽(tīng)的一些中小學(xué)人工智能教學(xué)課堂情況來(lái)看，主要呈現(xiàn)的模式有兩種，一種以教學(xué)人工智能應(yīng)用為主，教學(xué)對(duì)象偏向于較低年齡段的孩子，另一種是教學(xué)相關(guān)算法的，主要集中在高中。因此，仔爸覺(jué)得是不是可以在兩種模式之間找到一座橋梁，既可以使用相關(guān)的人工智能應(yīng)用，又能揭開(kāi)人工智能背后的一些原理和概念性的東西。仔爸決定去試一試，同時(shí)已經(jīng)把自己的想法和實(shí)踐寫(xiě)到新書(shū)《PK人工智能：跟仔爸學(xué)Scratch項(xiàng)目制作》一書(shū)中去了。（購(gòu)買(mǎi)直達(dá)鏈接）

要說(shuō)了解人工智能，有時(shí)候并不難。比如人工智能里面有一種叫模式識(shí)別的技術(shù)，這個(gè)就像小孩子學(xué)習(xí)中經(jīng)常用到的錯(cuò)題本，每當(dāng)做錯(cuò)題目，孩子們總會(huì)把做錯(cuò)的題目收集到錯(cuò)題本中去，然后經(jīng)常把錯(cuò)題本拿出來(lái)看看，以后就不會(huì)犯這樣的錯(cuò)誤了。這就像IBM深藍(lán)機(jī)器人一樣，計(jì)算機(jī)科學(xué)家把如何下象棋的規(guī)則，以及各種棋譜、對(duì)弈過(guò)程錄入計(jì)算機(jī)，深藍(lán)在與人類象棋大師下棋的時(shí)候，會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)在資料庫(kù)中的各種棋譜進(jìn)行演算，照著這樣的步驟走下去，如果會(huì)輸?shù)舯荣惢蛱幱谙嘛L(fēng)，那么它就改變策略。顯然深藍(lán)機(jī)器人也有一本“錯(cuò)題本”。

目前最熱門(mén)的實(shí)現(xiàn)人工智能的途徑是機(jī)器學(xué)習(xí)。金庸小說(shuō)里面有個(gè)奇人叫周伯通，他最大的能力是會(huì)左右互搏之術(shù)，也就是只要學(xué)會(huì)武功的招式，他不需要跟別人去對(duì)打，只要每天自己跟自己互搏就能提升他的武功。而現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)就像周伯通的左右互搏之術(shù)，不需要計(jì)算機(jī)科學(xué)家輸入大量的內(nèi)容，只要告訴它下圍棋的規(guī)則，它就自己跟自己不停地下棋來(lái)學(xué)習(xí)。就像AlphaGo Zero最終以100：0戰(zhàn)勝AlphaGo所呈現(xiàn)的戰(zhàn)績(jī)，AlphaGo Zero就是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的。

https://blog.csdn.net/sinat_31428707/article/details/82218575

在中小學(xué)開(kāi)展人工智能教學(xué)，往往從認(rèn)識(shí)各類人工智能應(yīng)用開(kāi)始，網(wǎng)上有較多內(nèi)容供大家閱讀。而仔爸想說(shuō)的是，在我們嘗試使用諸如人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言識(shí)別等應(yīng)用外，是不是就停留在這個(gè)層面呢？接下來(lái)，仔爸以最新出版的《PK人工智能：跟仔爸學(xué)Scratch項(xiàng)目制作》一書(shū)的第八章人工智能初探為例，談一談還可以做些什么樣的嘗試。

以下項(xiàng)目均基于Scratch3.0版本而創(chuàng)作。

1.人工智能應(yīng)用中日英互譯+朗讀

本項(xiàng)目主要使用Scratch3.0中擴(kuò)展模塊中的翻譯+文字朗讀模塊。實(shí)現(xiàn)思路是，用戶輸入中文內(nèi)容，通過(guò)翻譯模塊將中文翻譯成英文或日文，然后再由朗讀模塊將翻譯結(jié)果朗讀出來(lái)。此項(xiàng)目以應(yīng)用為主，感受人工智能的工作效果。

2.人工智能之識(shí)別（判斷）

人工智能有一個(gè)重要的技能是能像人一樣判斷（決策）。而第二個(gè)項(xiàng)目智能臺(tái)燈，使用Scratch3.0純軟件模擬生活中臺(tái)燈應(yīng)用的一些場(chǎng)景。比如看書(shū)時(shí)燈光的亮度、看電視時(shí)的亮度，以及使用漸強(qiáng)漸弱的燈光替代刺耳的鬧鐘來(lái)實(shí)現(xiàn)喚醒功能等，主要通過(guò)Scratch中的選擇語(yǔ)句來(lái)實(shí)現(xiàn)這些功能，讓孩子了解判斷是人工智能中一項(xiàng)非常重要的內(nèi)容。

3.人工智能之統(tǒng)計(jì)

仔爸通過(guò)一個(gè)常見(jiàn)的猜拳游戲，來(lái)說(shuō)明人工智能的另一項(xiàng)非常重要的內(nèi)容——概率。通常網(wǎng)上的猜拳游戲大都使用一下隨機(jī)數(shù)就結(jié)束了，仔爸覺(jué)得應(yīng)該讓電腦通過(guò)統(tǒng)計(jì)人類出拳的習(xí)慣，來(lái)優(yōu)先使用能戰(zhàn)勝人類的出拳選擇，這里使用了列表存儲(chǔ)人類的出拳項(xiàng)，在下一次出拳前，通過(guò)統(tǒng)計(jì)人類的出拳喜好，比如人類喜歡出剪刀，那么下一次電腦就優(yōu)先出石頭，通過(guò)這種方式，基本上能取得勝多負(fù)少的比賽結(jié)果。

4.人工智能之搜索

滴滴打車(chē)是目前人們生活中比較常用的一種出行方式。仔爸通過(guò)Scratch3來(lái)模擬滴滴打車(chē)的場(chǎng)景，讓學(xué)生一探滴滴打車(chē)平臺(tái)高效的究竟。相對(duì)于以前的呼叫出租車(chē)，滴滴平臺(tái)利用其先進(jìn)的算法，使乘客和司機(jī)能快速配對(duì)，其中就有一項(xiàng)重要的內(nèi)容是優(yōu)先選擇離乘客最近的車(chē)輛進(jìn)行響應(yīng)。而本項(xiàng)目就是實(shí)現(xiàn)當(dāng)乘客呼叫車(chē)輛時(shí)，舞臺(tái)上離乘客最近的汽車(chē)將會(huì)來(lái)到乘客面前。這里主要應(yīng)用了列表記錄每輛汽車(chē)的坐標(biāo)，然后通過(guò)計(jì)算與乘客之間的距離，找出離乘客最近的汽車(chē)。

5.人工智能之文字識(shí)別

智能教室1這個(gè)項(xiàng)目，通過(guò)三個(gè)層次來(lái)說(shuō)明程序如何識(shí)別用戶輸入的文字。首先是單一匹配，用戶輸入一個(gè)詞語(yǔ)，如果匹配成功則打開(kāi)電扇或電燈，直接使用判斷語(yǔ)句完成。第二層次是多關(guān)鍵詞匹配，首先將一些打開(kāi)關(guān)閉電器的命令存入列表，當(dāng)用戶輸入命令時(shí)，檢查輸入的命令是否包含在命令加中。第三個(gè)層次是，在第二層次的基礎(chǔ)上，增加了自定義命令功能，用以擴(kuò)充命令庫(kù)（訓(xùn)練）。

6.人工智能之自然語(yǔ)言識(shí)別

與上一個(gè)項(xiàng)目匹配文本不同，本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)人類自然語(yǔ)言識(shí)別，是基于語(yǔ)義的識(shí)別，將調(diào)用IBM公司W(wǎng)atson（沃森）系統(tǒng)中的Watson Assistant應(yīng)用來(lái)實(shí)現(xiàn)。

目前Scratch3官方版本無(wú)法直接調(diào)用，因此使用了網(wǎng)上一個(gè)名為兒童機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)站（網(wǎng)址：machinelearningforkids.co.uk），該網(wǎng)站提供了許多識(shí)別文字、數(shù)字、圖像和聲音的項(xiàng)目。此網(wǎng)站可創(chuàng)建基于Scratch2，Scratch3，Python和App Inventor的各類項(xiàng)目。通過(guò)此項(xiàng)目，孩子可以學(xué)習(xí)到如何建立機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練模型，進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練成果應(yīng)用到Scratch中去。

7.人工智能之圖像識(shí)別

本項(xiàng)目同樣調(diào)用Watson中的一個(gè)名為Visual Recognition（圖像識(shí)別）的應(yīng)用。主要識(shí)別用戶即時(shí)繪制的三種幾何圖形：三角形、矩形和圓形。訓(xùn)練方法與上一項(xiàng)目差別不大，只要把訓(xùn)練的文字內(nèi)容改為圖像。

人工智能背后所涉及的學(xué)習(xí)非常廣泛，比如機(jī)器學(xué)習(xí)就涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等。要使孩子能了解人工智能，以及實(shí)現(xiàn)的原理，Scratch是一個(gè)比較好的工具。Scratch3.0版本已經(jīng)引入了比較多的人工智能模塊，不過(guò)調(diào)用的服務(wù)器一般在國(guó)外，速度相對(duì)較慢。國(guó)內(nèi)一些Scratch的衍生版提供了更為豐富的人工智能應(yīng)用，有些甚至還可以添加擴(kuò)充新的模塊，如Mind+，KittenBlock和慧編程等。期待一線教師能使用這些簡(jiǎn)單方便的工具，帶領(lǐng)孩子進(jìn)入人工智能的世界。

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