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怎樣對學生進行人工智能教育(前沿訪談)
2018-08-24 09:38:29 來源:人民網-人民日報  作者:董洪亮
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  原標題:怎樣對學生進行人工智能教育(前沿訪談)——專訪中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅

  科學技術進步在與教育賽跑。去年底,工信部發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020年)》,教育部今年要求高校主動服務國家戰略和區域經濟社會發展需要,增設人工智能、網絡安全等領域的相關專業。正在全球勃興的人工智能對教育有什麼影響?教育應該怎樣應對?在日前舉行的首屆中國智能教育大會上,記者就此采訪了中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅。

  記者:您認為人工智能對教育的影響表現在哪些方面?

  李德毅:人工智能是經濟發展的新引擎,社會發展的加速器。人工智能衝擊最大的行業當數教育,這就引發我們要對教育本源重新認識。教育本質上是對人腦的塑造,每節課都是一次腦認知的實踐。

  智能時代的人如何認知?卷積神經網絡算法借助成千上萬臺的CPU+GPU(中央處理器+圖形處理器、核心芯片)服務器架構的超計算能力,通過大量數據樣本做混合的大規模深度學習訓練,可確定人工神經網絡模型中的幾十億個參數。這樣制作的智能芯片用於語音識別、人臉識別、機器讀片等獲得了顯著成效。機器智能獲取人類特定知識的速度,會遠大於生物智能。死記硬背、大量做題,機器做得比人好,一些科目的考試機器人可以勝過考生。教書育人遇到人工智能的極大挑戰。

  傳統觀念認為,教育=傳授知識+掌握知識+考知識,其實,人腦中的存量知識,既有利於發展好奇心和想象力,也可能制約好奇心和想象力的發展。知識的獲取應該是主動的、積極的、終身的。我認為,教育=培養學生獲取知識的能力×決策的能力×創新的能力,要重視培養能力,應該著重培養學生的鑒賞力、判斷力、思想力。

  當教育已經從傳授知識、發明工具、認識和改造客觀世界,拓展到人腦自身如何認知、如何再塑造的新階段,人工智能對教育的挑戰就不單是一個學科、一個專業的問題,而是培養自身終身學習能力的挑戰了。

  記者:如何認識目前我國學校開展人工智能教育的情況?

  李德毅:2015年我承擔過為期一年的中國工程院諮詢項目『中國智能機器人產業人纔培養戰略研究』,其中分析了我國機器人教育師資奇缺、教材奇缺和教具奇缺的嚴峻形勢,機器人教育和機器人產業脫節的嚴峻形勢,提出要培養大批維修機器人的工匠、在我國特大城市建立智能游樂園、讓機器人與孩子一同成長、建立機器人博物館等諸多應對措施。

  當前,高中生的人工智能教育剛剛嘗試。由華東師范大學慕課中心、上海知名高中優秀教師等共同編著的人工智能教材《人工智能基礎(高中版)》正式發布,華東師范大學第二附屬中學、上海交通大學附中、清華大學附屬中學等40所各地的學校成為首批『人工智能教育實驗基地學校』。目前,上海市市西中學已經開始基於教材內容對學生進行授課。

  在高等教育階段,高職學生的人工智能教育還處於無序狀態。高職院校大多在計算機專業裡開設零星的人工智能課程,教材零亂,深淺不一,更缺少技能型、應用型訓練和應用型創新工匠的培養。本科生在校學習智能科學和技術的課程,以選修為主,一般不超過4個學分,僅佔總學分的四十分之一,遠遠不能滿足社會對智能人纔的需求。研究生的人工智能教育有『高開低走』現象。例如,清華大學在計算機科學與技術專業的研究生教學課程45個學分中,人工智能研究方向的課程不到10個學分;在控制科學與工程專業的研究生中,人工智能研究方向不到6個學分;在電子科學與技術的研究生教學課程中,甚至沒有人工智能課程。

  記者:大學申報新專業正在公示,教育部公示的信息顯示,『數據科學與大數據技術』專業是全國高校申報最多的新專業,『人工智能』是緊隨其後的熱門新專業。如何評價這個現象?

  李德毅:目前我國506種本科專業中,僅僅有4個專業涉及智能,即智能科學與技術、建築電氣化與智能化、智能電網信息工程、電氣工程與智能控制。其中,我國智能科學與技術專業作為154個本科特設專業之一,已經有15年的積累。今年,針對研究生教育的人工智能研究院、針對本科生教育的人工智能學院在全國各地如雨後春筍般地成立。

  這與我們的時代有關,人類社會從信息時代進入到智能時代了嗎?答案是『過去未去,未來已來』,我們還處在從信息時代走向智能時代的過渡期。信息時代有『5兄弟』:電子、微電子、光電子理論與工程,通信工程和網絡工程,計算機科學和技術,自動化理論與工程,智能科學與技術。前四者和智能科學與技術交叉之後,分別產生智能芯片、智能網絡、智能計算、智能控制。

  各大學可以依法自主設置專業,為我國智能教育的課程和教材優化創造了勃勃生機。建議教育部引領智能時代的教育變革,主動研討智能教育課程設置和新形態教材開發。對於大學人工智能教育應該進行分類思考,也可開設『腦認知基礎』『機器感知與模式識別』『自然語言處理與理解』『知識工程』等課程。

  人工智能對教育的挑戰已經不單是一個學科、一個專業的問題,而是本世紀全新、全方位、持久過程的挑戰。各專業本科生的智能課程體系設置和新形態教材的制定與開發是一項刻不容緩的工程。

  《人民日報》( 2018年08月23日18版)

責任編輯:王蕊

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