AlphaGo对我国人工智能教育的警示与启示

邹会来

（浙江机电职业技术学院 信息技术系，浙江 杭州 310053）

AlphaGo对我国人工智能教育的警示与启示

邹会来

（浙江机电职业技术学院 信息技术系，浙江 杭州 310053）

以AlphaGo对我国AI教育的警示为出发点，系统分析AI教育的现状，并从人才培养、教材建设、高等公共基础教育、学生兴趣和个性培养等方面提出一些见解，以期教育界同行能正视AI带来的冲击，重视AI教育开展与改革，把握发展机遇。

AI教育；AlphaGo; 人工智能；深度学习；AI教育现状与思考

0 引 言

1997年， IBM公司的超级计算机深蓝（Deep Blue）以3.5：2.5的成绩战胜前国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为AI史上的一大里程碑。深蓝用战绩宣告AI时代的到来,亦完美地展示了智能计算机求解非线性问题的惊人能力。约20年后，Google公司的AlphaGo以4：1的巨大优势战胜人类顶级职业围棋手李世石九段，被韩国棋院授予“名誉九段”，成为goratings.org世界围棋排名第二名[1]。

围棋的博弈搜索空间巨大、局面估值复杂，多年来传统的Zen、Crazy Stone等实力派程序在19路围棋上始终无法与人类顶尖棋手匹敌。得益于深度学习的飞速发展，AlphaGo使用Policy Network 预测下一步走法，使用Value Network对局面估值，最终结合MCTS (Monte Carlo Tree Search) 算法进行博弈树搜索，使冰冷的机器有了类人的大局观和超人的思维能力[23]。AlphaGo具有经典棋局的学习能力和自我对弈的进化能力，它的问世将计算机围棋战胜人类的预期提前了数十年[2]。同时，通过神经网络对人类智慧的模拟， AlphaGo的核心技术同样可以泛化到智慧医疗、智能制造等诸多行业。

AlphaGo对AI和围棋界产生的影响是深远的，其应用前景十分广泛。然而，激动、兴奋或恐慌之余，我们更应该理性思考AI给生活和工作带来的“深度”变化。

1 信息技术教育的“钱学森之问”

AI人才的培养离不开AI教育，而AI教育广义上从属于信息技术教育。从传统的计算机教育到如今的信息技术教育，我国计算机教育已走过30多年，但无论是Windows、Linux、Android、iOS等操作系统，还是Oracle、MySQL、SQLServer等数据库软件，抑或是Java、.NET等主流开发技术，无一不是国外产品。

2005年，钱学森之问让举国上下陷入深思。我国信息技术教育通过几十年耕耘，已形成中小学、大学、研究生教育多层次、一条龙发展；中学信息学国际奥林匹克（IOI）、ACM竞赛都取得了骄人成绩，但为什么我们的信息技术教育总培养不出杰出的IT人才和自主核心、原创领先的成果呢？底层的专利、核心技术和创新性产品绝大部分都掌握在国外手中，这是每个信息技术教育工作者都要正视的问题。

2 我国信息技术教育中AI教育的现状

2.1 AI教育的重要性

AI，简而言之就是用机器模拟和延伸人的智能，它可代替或者辅助人类完成诸多人类脑力和体力无法完成的工作，具有极其广泛的应用价值。近年来Google、百度等IT巨头纷纷发力AI领域，组建了不少实验室，收购了很多初创公司；传统的汽车业巨头纷纷布局自动驾驶，快递行业介入智能物流和无人派送领域。

在信息技术教育方面，以较为发达和起步较早的美国为例，美国信息技术教学的目标和主要内容明确指出：使用AI进行训练和教学，同时使学生认识AI的意义及其应用，并介绍自动化系统、机器人、虚拟现实技术等[45]。我国2003年4月颁布的《普通高中技术课程标准 (实验)》首次将AI学科纳入信息技术课程范畴。2012年5月，中国教育技术协会信息技术教育专业委员会编写并发布了《基础教育信息技术课程标准(2012版)》，首次将机器人的科普和入门级开发纳入小学和初中教学，在一定程度上为高中AI教育做铺垫，也弥补了小学和初中AI教育的缺失。

2.2 我国AI教育现状

AI教育贯穿初等、中等和高等教育，本章以这3个学段为主，分析AI教育的现状。

2.2.1 课程落实与衔接

AI根植于信息技术学科，但信息技术课程的落实现状令人深忧。邓小平同志早在1984年就指出“计算机的普及要从娃娃抓起”。这句话有3个核心点，即计算机（信息技术）、普及、娃娃，而AI教育又如何从娃娃抓起？国家给定了课标，却没有专门的机构去研究和落实课程纲要，小、初、高到大学各阶段也没有规划AI教育如何分布、知识如何衔接。从科普、体验到原理和运用创新，都是断代断层，以至于实际的AI教育几乎无法落地和开展。以浙江省为例，调查显示30%的学生对AI表现出浓厚兴趣，但只有1.8%的学校开设相关课程。

2.2.2 AI师资培养和建设

AI是一个多学科交叉发展的产物，技术不断发展，对教师知识的广度、深度有较高的要求。通过分析发现，信息技术教师队伍在学历和专业上有较为清晰的分层。从专业上看，早一批信息技术教师多为数学、物理等教师自学或培训转岗而来。从学历层面上看，除去极少数大城市和重点中学，信息技术教师整体上以本专科为主。

最容易忽略的一个问题是中小学信息技术教师是教学还是教辅的定位问题。自高中信息技术明确纳入会考和高考后，高中信息教师的角色更加尴尬，而中小学信息教师大部分精力都耗费在所谓的教辅，哪来精力去研究这些前沿的课改和教改？

2.2.3 AI教育遗忘的高地——高职

高等教育在本科高年级和研究生阶段均开设AI课程，而占据高等教育半壁江山的高职却被严重忽视。我国有高职院校1 000多所，在校生逾千万人。绝大部分高专学生毕业后就走进社会，但在校3年里对AI几无涉及。通过调查，绝大部分高职学生对AI的定义和技术范围都没有清晰的认识，本科的非计算机专业学生也存在同样的问题。

3 我国AI教育的对策

3.1 师范要加大AI教学和人才培训

近年来大多数信息技术教师都是计算机和教育技术学专业毕业，且师范背景占相当大比重。所以AI教育要从师资源头上布好局和把好关。笔者建议将AI课程尽可能挪到大二或者大三这样的黄金学段，让学生更系统、更充分地学习相关知识。师范院校可以以选修课的形式，带领学生对既定学段的AI教学内容、形式、案例做深入的探讨。这样保证学生在进入工作岗位后，在进行信息技术教学的时候有足够的动力独立开展教学，又有后劲把握AI发展并开展相关教科研工作。

对于已经步入工作岗位的老教师，可以结合当地的进修学校，广泛开展AI教育基础知识、专业教法等方面的培训班，提高在职教师的AI专业储备和AI教研水平，为AI教育的全面开展提供保障和战斗力。

3.2 教材建设要考虑学生学情和学段衔接问题

笔者所在的学校，生源以浙江本地为主，也有少数西南、西北地区的学生。实际教学过程中比较头痛的是学生基础不一。从这一点上来看，在以国家层面的课标为准则的同时，各省应该根据当前中小学的硬软件、师资和学生学情为实际出发点，编制符合地方实情的教材，让学生最大限度地掌握知识。

不同学段的AI教育应该有不同侧重点，前提是尊重学生的接受水平。例如小学尽可能以体验为主；初中可以适度加入概念性介绍；高中可以辅以基础编程语言和AI原理，在既定接口或者AI工具的帮助下，做一些实践性的尝试，提高兴趣和成就感；高等教育则系统地教授AI相关理论，实现一些典型算法；研究生阶段实现AI应用和创新。教学中最大的难点是不同学段的知识点衔接问题[67]，文献[8]针对初中与高中知识点重复问题做了深入调查，发现知识点重复直接导致教学资源的浪费和学生兴趣的缺失。

3.3 借力高等教育的基础教育或通识教育

高等教育的最大特点就是专业教育，但也是一个较大的弊端。AI教育可以考虑纳入高等教育的基础教育或者通识教育。基础教育方面，可以在计算机文化基础课程中加入一定的AI知识或实践案例；通识教育则可开展非专业的科普教育。

3.4 注重学生的兴趣和个性培养

兴趣是最好的老师，且尊重个性培养是成才的关键。深蓝之父许峰雄博士本科毕业于台湾大学电机系，后跨专业到卡内基·梅隆大学攻读计算机博士，最终凭借一腔热情和长达十年的不懈努力，完成了机器战胜人类的壮举；哈萨比斯毕业于牛津大学计算机专业，为了探索人脑智慧的原理，到伦敦大学攻读神经科学；台湾师范大学毕业的黄士杰以“电脑围棋打劫的策略”和“应用于电脑围棋之蒙地卡罗树搜寻法的新启发式演算法”两篇论文分别完成了硕士和博士的学习。对于这样的选题，可见其导师对其培养的鼓励和包容。因此，我们应该尊重学生的兴趣释放、培养和成长，尤其是对学生个性的尊重。类似AI这种交叉学科，要鼓励学生跨专业学习，在跨专业的升学或者转学上，不应设置过多门槛，让有兴趣、有志趣的学生能学习和从事自己最喜欢的事情，才能有更大的收获，甚至是意想不到的创新。

4 结 语

AI自诞生起就面临诸多非议，但不可否认的是，越来越多的AI技术服务于生活，越来越多的行业工作者被AI取代。有激进者认为未来的教育是“互联网+AI+教育”的教育，更多的教师会转业或者失业。笔者则认为教育教学的本质不会改变，AI不会取代传统教育，它将成为促进教育发展的力量。我们应更关注AlphaGo给我们的警示和启示，并着手从教育出发，缩小我国AI教育与欧美的差距。

[1] Remi C. Go ratings[EB/OL].[2016-08-01]. http：//www.goratings.org/.

[2] Silver D, Huang A, Maddison C J. Mastering the game of go with deep neural networks and tree search[J].Nature, 2016, 529(7587)：484-489.

[3] 田渊栋. 阿法狗围棋系统的简要分析[J]. 自动化学报, 2016, 42(5)： 671-675.

[4] 张剑平. 关于AI教育的思考[J]. 电化教育研究, 2003(117)： 24-28.

[5] 易红郡. 美国中小学的信息技术教育及基本经验[J]. 学科教育, 2001(3)： 45-49.

[6] 肖广德, 郭芳, 樊磊.《普通高中信息技术课程标准》实施情况调研结果与启示[J]. 课程·教材·教法, 2014, 34(1)： 50-55.

[7] 李艺, 钟柏昌. 基础教育信息技术课程标准： 起点、内容与实施[J].中国电化教育, 2012(10)： 23-27.

[8] 钱旭升, 郑和. 我国高中AI教育目标的分类、分层体系构建[J]. 课程·教材·教法, 2007, 27(1)： 71-74.

（编辑：孙怡铭）

1672-5913(2017)03-0078-03

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邹会来，男，讲师，研究方向为智能化软件开发、人机博弈、游戏AI，gameai@126.com。