2022，人工智能教育從單一走向多元

謝作如

自2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》之后，經過幾年的“摸著石頭過河”，中小學的人工智能教育已經完成了“祛魅”階段，逐步走向成熟，走向多元化。

● 關鍵詞：人工智能實驗

信息技術課程正逐步往“計算機科學”方向靠近，義務教育階段則直接使用“信息科技”作為課程名稱。信息技術課程的“科學性”體現在哪些方面？信息技術實驗顯然是一個重要的突破口。在人工智能領域，無論是深度學習還是生成對抗網絡，都具備了“科學實驗”的特點。例如，深度學習中的卷積神經網絡實驗，學生可以通過整理數據、搭建模型和訓練模型，從而得到相應的模型，在此過程中理解各種超參數的作用。

● 關鍵詞：AI科創活動

如同計算機、互聯網一樣，人工智能很快將成為工作和學習中不可或缺的新工具。早在2012年，我的學生已經在創客空間里用OpenCV研究計算機視覺，用Arduino 101研究神經網絡和機器學習，設計各種具備“智能”的創客作品。值得強調的是，高中信息技術新教材采用Python作為編程語言，為學生研究人工智能打下了很好的基礎。在各種AI開放平臺的支持下，設計一個車牌識別或者人臉識別應用越來越簡單。

2021年，我在國際青少年人工智能交流展示會（International Artificial Intelligence Fair，簡稱IAIF）上，看到了很多讓人眼前一亮的中小學AI項目，如將人體姿態識別用于武術教學和評價系統、將手部姿態檢測用于康復評估與訓練系統等。不僅如此，在各地的創客大賽或者科技創新大賽中，AI的應用也隨處可見。相信以AI作為核心技術的科創活動，在中小學中將會越來越受到重視。

● 關鍵詞：多模態交互

早期的人工智能應用往往局限在翻譯、OCR或者知識推理方面，而近幾年人工智能技術的突破則重點體現在“視覺”上。當一臺個人計算機借助普通攝像頭就能識別人臉或者人體姿態時，教育工作者們開始思考如何讓人工智能的呈現更加有趣，以激發學生學習興趣。在這樣的背景下，多模態交互技術引起大家的關注。這里的“模態”（modality）可以通俗地理解為“感官”，多模態即將多種感官融合，通過文字、語音、視覺、動作、環境等多種方式進行人機交互，充分模擬人與人之間的自然交互。

2020年發布的pinpong庫，讓開源硬件和電腦的連接變得非常簡單。在電腦上接攝像頭、開源硬件和舵機之類的執行設備，讓學生設計各種人機交互功能，這樣的教學活動在中小學信息技術課堂將越來越普遍。多模態交互技術將成為中小學人工智能教育的主流方向，智慧校園也將成為學生新的技術實踐場。

● 關鍵詞：國產AI開源框架

《普通高中信息技術課程標準（2017年版）》在“人工智能初步”模塊的學業要求中提出，學生要“會利用開源人工智能應用框架，搭建簡單智能系統”。而令人遺憾的是，在AI開源框架、工具或者數據集方面，“國產”并不多見。在編寫信息技術或者人工智能教材時，我常常有一種難以言表的無力感。

2021年7月，上海人工智能實驗室發布了開源AI平臺OpenXLab，其中包括兩大開源平臺——OpenMMLab和OpenDILab。OpenMMLab開放了超過100種算法、800種預訓練模型，在GitHub已經獲得18K的Star，擁有廣泛的用戶。更加令人期待的是，各方都在組織力量編寫技術文檔和課程，努力將相關AI平臺“降維”，讓中小學生也能駕馭。可見，在未來的人工智能教材中，“國產”的色彩會越來越濃。