教學設計：人工智能與智慧社會

張勤堅

2021年江蘇的初中信息技術學科評優課，選的課題很開放，是沒有教材限制的人工智能與智慧社會。有趣的是，這并不是一個完整的課題，而是把參賽的選手分為兩組，A組的課題是人工智能，B組則為智慧社會。

這就很有意思了，許多老師都覺得兩者有諸多共同之處，也就是說，無論你是抽到了人工智能，還是選擇了智慧社會，在素材準備和內容選擇上都會有撞車的可能性。例如，你以社區自動停車系統為例展開關于人工智能的學習與體驗，探究其所用之技術，并對人工智能的未來發展提出展望或擔憂。誒，不錯喲！人工智能就這么上。可B組的智慧生活會覺得，這例子我們一樣可以用啊。于是，糾結且懷疑：兩者的區別到底在哪兒呢？

僅從概念上看，人工智能與智慧社會，有區別更有關聯。人工智能是一門（技術）科學，智慧社會之“智慧”便與人工智能相關，而社會這個“人與環境形成的關系總和”，是一個群體、一個組織、一個群落，因此需要有規則、有約束、有道德，這里有互動、有交往，有人情世故，更有法律意識。智慧社會需要高飽和度的人工智能技術做支撐，但僅有人工智能依然難稱其為一個完整的“社會”。智慧社會的技術基礎是人工智能，而人工智能發展的動力便是更好地服務于“社會”。

但無論是人工智能還是智慧社會，老師們最關心的似乎永遠是內容。例如，“智能家居”里類似于小米的物聯家居是不是理想中的智能家居終極產品？我們還需要怎樣更智慧的產品？“自動駕駛”在特斯拉連續出現幾個事故之后，我們是否還能信任它？“醫療衛生”的遠程診斷及機器人動手術都已經不是個事兒，未來還會有怎樣的發展？“機器翻譯”方面的科大訊飛的“同聲傳譯”能媲美乃至超越（或者你覺得已經超越）人類嗎？“圖像識別”時到底是人臉識別還是文字（語音）識別的難度更高一些？“深度學習”領域為什么阿爾法zero從零開始的“雙手互博”就比阿爾法狗基于人類棋譜的學習更顯高級？

選取哪個點開展學習并不是最重要的，關鍵在于我們是否給予了學生一個悅納開放的平臺，任其“肆意”討論，這本身就是一種有“智慧”的深度學習。

當然，我個人更喜歡列舉身邊的人工智能，如校園里的智慧學習——“數字氣象站”：孩子們利用數字氣象站采集的四季溫度、雨水、風力以及PM2.5等相關數據開展一系列關于“氣象”的科學統計與分析;“智慧農植園”：孩子們也可以通過自動滴灌、自主調溫、跟蹤攝像等新技術來體驗身邊的“人工智能”。

倘若我們能充分利用“數字氣象站”的相關數據進行科學分析，并與“數字農植園”里四季花卉和蔬菜的種植系統進行有效關聯，深度指導學校農植園的日常管理，就有了“智慧社會”的雛形和屬性。如果我們把這樣的研究再進一步向外拓展，如從南向北一路共享的校園氣象數據便有著后續跨區域協同研究的多種可能性，或者從另一個維度來研究為什么“人間四月芳菲盡”后“山寺桃花始盛開”？這樣的研究具有更為明確的目標，也更具有突破區域范疇的“社會”意義和普適價值。

再回到人工智能和智能社會這一話題。因了智慧社會的社會性，在強調和體現人工智能技術價值之外，應更多地看到技術對社會的升級轉型和促進作用，尤其要把數字化時代社會群體在信息安全、道德規范、交往與合作等方面趨利避害的選擇，作為智慧社會建構的一個核心關鍵加以重視。