劉曉杰

（北京師范大學(xué)附屬中學(xué)，北京100052）

一、引言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)中的一門非常前沿的學(xué)科，也是信息科學(xué)中發(fā)展極為迅速的學(xué)科，其主要目的是采用計(jì)算機(jī)來模擬人腦思維，并應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)替代人類勞動力甚至部分思維能力。當(dāng)前，人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛存在于我們身邊，它不僅大幅提高了當(dāng)前社會的生產(chǎn)水平，也給人們的生活帶來了極大的便利。隨著數(shù)據(jù)時代的不斷發(fā)展，大到整個社會，小到一個企業(yè)，其面臨的數(shù)據(jù)挖掘和處理工作越來越龐大，在大數(shù)據(jù)的挖掘過程中，相比人工智能，人腦的數(shù)據(jù)處理速度顯得微乎其微。事實(shí)證明，不同的ML模型所擅長的問題類型是有差異的，為此，我們有必要對AI基本算法進(jìn)行研究。與此同時，學(xué)校課程是人工智能技術(shù)推廣的有效途徑之一。為此，本文基于人工智能基本算法，介紹了人工智能教育的現(xiàn)狀和其教學(xué)理念，最后以“猴子與香蕉問題”為例，對人工智能課程中的教學(xué)方法進(jìn)行了案例研究。

二、人工智能課程簡介

1.人工智能教育現(xiàn)狀

Alan Mathison Turing被譽(yù)為人工智能之父，1950年，他在論文《Computing Machinery and Intelligence》中駁斥了傳統(tǒng)觀念中認(rèn)為機(jī)器無法也不能像人一樣思考的想法，并提出未來機(jī)器也會和人一樣擁有自己的思維能力。如今，機(jī)器人已經(jīng)戰(zhàn)勝了人類圍棋大師，人工智能產(chǎn)品也深入到我們生活的方方面面。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息技術(shù)領(lǐng)域的前沿學(xué)科，人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步的影響越來越大，全世界很多國家也逐步意識到將人工智能課程納入學(xué)校教育系統(tǒng)的重要性，而就我國而言，人工智能課程已經(jīng)脫離了在職教育和大學(xué)教育的束縛，走進(jìn)了高中課本。但由于教師資源和硬件設(shè)備的制約，中學(xué)范圍內(nèi)尚未專門開設(shè)人工智能課程。2001年末，中國人工智能學(xué)會教育工作委員會正式掛牌成立，并研討了普通高等院校中人工智能與大學(xué)專業(yè)設(shè)置之間的關(guān)系，告別了學(xué)校教育中沒有人工智能學(xué)科的現(xiàn)狀，盡管如此，相比發(fā)達(dá)國家，我國人工智能教育仍然存在很大的欠缺，表1所示為部分國家人工智能教育現(xiàn)狀。

表1 部分國家人工智能教育現(xiàn)狀

由表1可知，近年來以英國和美國為首的一些國家越來越重視人工智能相關(guān)課程的教育，而我國開設(shè)創(chuàng)客教育的學(xué)校尚沒達(dá)到學(xué)?？倲?shù)量的1%。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國未來5年對人工智能相關(guān)領(lǐng)域高端人才的需求量將超過10萬人，而已有的相關(guān)人才尚不足0.3萬人。在這樣的背景下，2015年中國電子學(xué)會啟動了“中國青少年機(jī)器人等級考試”，2016年江蘇、山東和河北等十幾個教育局、電教館和教育學(xué)會等部門在當(dāng)?shù)嘏e辦了等級考試。2017年10月，內(nèi)蒙古部分小學(xué)也將人工智能課程納入正式課程，可見，人工智能課程已經(jīng)結(jié)束了僅在高等教育系統(tǒng)中才能接觸的弊病，成為了真正的全民教育。

2.人工智能課程的教學(xué)理念

在人工智能中，“快速”已經(jīng)不再是核心能力，“思維能力”才是更加關(guān)鍵的問題。這也就要求教師在教授人工智能相關(guān)課程時，一定為要學(xué)生樹立“機(jī)器可以自己思考”和“計(jì)算機(jī)確實(shí)能做到智能化”的信念。對人工智能課程的教學(xué)理念總結(jié)如下：

（1）尊重每一個學(xué)生的個性品質(zhì)發(fā)展

尊重學(xué)生的個性品質(zhì)發(fā)展是成就學(xué)生創(chuàng)新能力最有效的途徑之一，人工智能與傳統(tǒng)學(xué)科最大的區(qū)別在于傳統(tǒng)學(xué)科的知識體系是既成的，本學(xué)科內(nèi)的創(chuàng)新大多數(shù)時候都需要投入大量的時間、精力和財(cái)力才能實(shí)現(xiàn)。而目前人工智能學(xué)科的創(chuàng)新空間還非常大，正如蟻群算法起源于螞蟻覓食一樣，學(xué)生的興趣愛好、生活習(xí)慣等都有可能為人工智能學(xué)科的創(chuàng)新提供素材。

（2）將人工智能置身于智能科學(xué)的大背景中

智能科學(xué)包含了自然智能、計(jì)算智能、人工智能等學(xué)科，它是一個比人工智能更加廣泛的概念，智能科學(xué)不再著眼于計(jì)算機(jī)技術(shù)的優(yōu)化和革新，而是將重點(diǎn)放在“智能”上，盡一切可盡之才為智能科學(xué)技術(shù)服務(wù)，人工智能只是其中的一種途徑。教師如果能為學(xué)生建立扎實(shí)的認(rèn)知，將能大大促進(jìn)學(xué)生在人工智能學(xué)科學(xué)習(xí)中的深化和創(chuàng)新，這也將有助于教育系統(tǒng)進(jìn)一步完善人工智能相關(guān)課程體系的配置和優(yōu)化。

三、課程中常見算法介紹

1.線性回歸（Linear Regression）

線性回歸的核心思想是把規(guī)律沒有外顯的一組數(shù)據(jù)，借助于誤差衡量手段，發(fā)覺其潛在規(guī)律。線性回歸在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用已經(jīng)有超過200年的歷史，是人工智能技術(shù)中最為直接和明了的算法。其成功的核心在于有明確的數(shù)據(jù)，且既有數(shù)據(jù)中存在盡可能少的低價值信息并在既有數(shù)據(jù)間存在函數(shù)關(guān)系，如圖1所示。最簡單的線性回歸例子為：尋找系數(shù)B，使數(shù)據(jù)群中有如下函數(shù)成立：

式中：B0和B1為數(shù)據(jù)處理人員通過數(shù)據(jù)群調(diào)整系數(shù)權(quán)重而得到的不同訓(xùn)練結(jié)果。

2.粒子群算法

又稱為粒子群優(yōu)化算法 （Particle Swarm Optimization，PSO）是近年來人工智能常用的進(jìn)化算法之一。與遺傳算法相類似，粒子群算法也是從隨機(jī)解出發(fā)，通過大量的迭代計(jì)算得到最優(yōu)解，并通過適應(yīng)度評價迭代得到每一個最優(yōu)解的質(zhì)量。相比遺傳算法，其優(yōu)勢在于通過追隨當(dāng)前迭代計(jì)算得到最優(yōu)值獲得全局的最優(yōu)解，取消了遺傳算法中交叉（Crossover）和變異（Mutation）操作，使算法規(guī)則更加簡單明了。該算法的抽象圖如圖2所示。

圖1 線性回歸算法原理示意圖

圖2 粒子群算法的抽象圖

粒子群算法的實(shí)現(xiàn)途徑和算法規(guī)則較為簡單，且因?yàn)榫哂芯雀?、收斂快等?yōu)點(diǎn)，備受工程師和研究人員的青睞，在解決實(shí)際問題中也展示出了自身的優(yōu)越性。

3.遺傳算法

遺傳算法是基于生物學(xué)中遺傳、突變、自然選擇和雜交等生物學(xué)現(xiàn)象發(fā)展起來的進(jìn)化算法，該算法實(shí)現(xiàn)的途徑一般是模擬，即在解決最優(yōu)化問題的過程中，候選解（類似于生物學(xué)中的個體）抽象表示（類似于生物學(xué)中的染色體）的種群逐漸向更優(yōu)的方向進(jìn)化。進(jìn)化的開端是任意一個個體的種群，然后進(jìn)化過程逐代發(fā)生。進(jìn)化過程中，基于當(dāng)前的最優(yōu)解評價剩余種群的適應(yīng)度（類似于遺傳學(xué)中自然選擇），選擇出適應(yīng)度最高的種群并將其作為下一代進(jìn)化的源種群。遺傳算法的實(shí)現(xiàn)過程如圖3所示。

圖3 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)過程

4.貪婪算法

貪婪算法因其舍棄最優(yōu)解而只需要得到較滿意解而得名，這也是它與粒子群算法和遺傳算法最大的區(qū)別。人工智能算法中，為了獲得最優(yōu)解往往需要反復(fù)迭代計(jì)算并嘗試所有的可能性，而貪婪算法只止步于獲得較滿意解，僅以當(dāng)前情況作為基礎(chǔ)，不再對全局的所有可能性進(jìn)行考慮，因此它最為省時。該算法的過程與我們購物時的找零過程相類似，在找零時，我們無需對所有的找零方案進(jìn)行考慮并做出嘗試，而是在找零的范圍內(nèi)，選擇可供選擇的最大面值人民幣，當(dāng)找零金額小于當(dāng)前最大面值時，則選擇較小面值的人民幣，以此類推直至找零完成。例如，當(dāng)需要找零88元時，首先選擇找零范圍內(nèi)的最大金額人民幣——50元，剩余38元；然后選擇20元，剩余18元；再然后選擇10元，剩余8元；再然后選擇5元，剩余3元；最后選擇3個1元的人民幣即可。貪婪算法的實(shí)現(xiàn)過程如圖4所示。

5.蟻群算法

蟻群算法的思想來源于自然界中螞蟻覓食的過程，它們總能在其巢穴和食物之間找到最短路徑，然后列隊(duì)在食物源和巢穴之間行走，其覓食過程示意圖如圖5所示。圖5中，當(dāng)蟻群離開巢穴覓食時，有兩條路徑可供其行走，在經(jīng)過A和B時蟻群均留下信息素，行走過程中，A點(diǎn)處的路徑長度較短，蟻群留下的信息素會相對較多，然后螞蟻會發(fā)現(xiàn)經(jīng)過A點(diǎn)的路徑用時較短，然后越來越多的螞蟻選擇途徑A點(diǎn)線路，直至途徑B點(diǎn)的路徑?jīng)]有螞蟻行走。蟻群算法在得到最優(yōu)解的過程中，采用正反饋機(jī)制，使搜索過程不斷收斂，最終逼近理想解，這一過程中應(yīng)用的是分布式計(jì)算方式，即多個個體同時被計(jì)算，運(yùn)行效率和計(jì)算能力得到了非常大的改善，同時還能有效避免陷入局部最優(yōu)的陷阱中，蟻群算法的計(jì)算步驟如圖6所示。

圖4 貪婪算法的實(shí)現(xiàn)過程示意圖

圖5 蟻群覓食過程示意圖

四、案例分析

知識的表示、推理和應(yīng)用是人工智能課程中最核心的三大問題，知識表示得恰當(dāng)與否決定了問題能否順利解決或是否能夠達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，其教學(xué)內(nèi)容主要包含狀態(tài)空間和語言網(wǎng)絡(luò)等。本文以人工智能課程中基本的“猴子與香蕉問題”為例，對人工智能課程中知識表示的教學(xué)案例進(jìn)行研究。

圖6 蟻群算法的計(jì)算步驟

（1）案例名稱：采用狀態(tài)空間法表示“猴子與香蕉問題”。

（2）案例內(nèi)容：在房間的頂部掛一串香蕉，并在房間內(nèi)放一只木箱和一只機(jī)械猴；猴子本身的高度不足以夠到香蕉，但它又想得到香蕉。

（3）案例問題描述：猴子能否得到香蕉？如何采用狀態(tài)空間法表示該問題？

（4）重難點(diǎn)：具體問題與人工智能算法結(jié)合時的知識表示。

（5）案例分析過程：①用n表列表示問題狀態(tài)；②規(guī)定操作符號；③將初始狀態(tài)變換為目標(biāo)狀態(tài)的操作序列；④繪制狀態(tài)空間圖，如圖7所示。

（6）思考內(nèi)容：在選擇知識表示時應(yīng)該考慮的影響因素有哪些？

圖7 猴子和香蕉問題的狀態(tài)空間圖表示

五、結(jié)論

①人工智能已經(jīng)深入到我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ鞯姆椒矫婷?，它體現(xiàn)的不只是“快速”，更核心的在于“智能化”；②相比美國、英國等發(fā)達(dá)國家，我國在人工智能課程安排等方面有很大的提升空間，我國人工智能高端技術(shù)人才的缺口也要求我們更加重視人工智能的全民化教育和基礎(chǔ)教育；③人工智能算法來源于生活的點(diǎn)點(diǎn)滴滴，在其教學(xué)過程中要求我們尊重每一個學(xué)生的個性品質(zhì)發(fā)展，并將人工智能置身于智能科學(xué)的大背景中；④為了培養(yǎng)人工智能高端技術(shù)人才，我們應(yīng)該在人工智能課程教學(xué)中盡可能開展案例教學(xué)方法的研究和應(yīng)用，讓人工智能課程的受眾不僅能掌握其基本知識，更能解決實(shí)質(zhì)性問題。