人工智能課程中基本算法與模型的案例研究

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(gè)分支，人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)中的一門(mén)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(lái)模擬人腦思維，并應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)替代人類(lèi)勞動(dòng)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(huì)的生產(chǎn)水平，也給人們的生活帶來(lái)了極大的便利。隨著數(shù)據(jù)時(shí)代的不斷發(fā)展，大到整個(gè)社會(huì)，小到一個(gè)企業(yè)，其面臨的數(shù)據(jù)挖掘和處理工作越來(lái)越龐大，在大數(shù)據(jù)的挖掘過(guò)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(zhǎng)的問(wèn)題類(lèi)型是有差異的，為此，我們有必要對(duì)AI基本算法進(jìn)行研究。與此同時(shí)，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(wèn)題”為例，對(duì)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(jiǎn)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(guān)念中認(rèn)為機(jī)器無(wú)法也不能像人一樣思考的想法，并提出未來(lái)機(jī)器也會(huì)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(lèi)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(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的影響越來(lái)越大，全世界很多國(guó)家也逐步意識(shí)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(guó)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(zhuān)門(mén)開(kāi)設(shè)人工智能課程。2001年末，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)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(zhuān)業(yè)設(shè)置之間的關(guān)系，告別了學(xué)校教育中沒(méi)有人工智能學(xué)科的現(xiàn)狀，盡管如此，相比發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)人工智能教育仍然存在很大的欠缺，表1所示為部分國(guó)家人工智能教育現(xiàn)狀。

表1 部分國(guó)家人工智能教育現(xiàn)狀

由表1可知，近年來(lái)以英國(guó)和美國(guó)為首的一些國(guó)家越來(lái)越重視人工智能相關(guān)課程的教育，而我國(guó)開(kāi)設(shè)創(chuàng)客教育的學(xué)校尚沒(méi)達(dá)到學(xué)?？倲?shù)量的1%。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)未來(lái)5年對(duì)人工智能相關(guān)領(lǐng)域高端人才的需求量將超過(guò)10萬(wàn)人，而已有的相關(guān)人才尚不足0.3萬(wàn)人。在這樣的背景下，2015年中國(guó)電子學(xué)會(huì)啟動(dòng)了“中國(guó)青少年機(jī)器人等級(jí)考試”，2016年江蘇、山東和河北等十幾個(gè)教育局、電教館和教育學(xué)會(huì)等部門(mén)在當(dāng)?shù)嘏e辦了等級(jí)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(jiàn)，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(wèn)題。這也就要求教師在教授人工智能相關(guān)課程時(shí)，一定為要學(xué)生樹(shù)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(duì)人工智能課程的教學(xué)理念總結(jié)如下：

（1）尊重每一個(gè)學(xué)生的個(gè)性品質(zhì)發(fā)展

尊重學(xué)生的個(gè)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(shí)體系是既成的，本學(xué)科內(nèi)的創(chuàng)新大多數(shù)時(shí)候都需要投入大量的時(shí)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(ài)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(gè)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(jiàn)算法介紹

1.線(xiàn)性回歸（Linear Regression）

線(xiàn)性回歸的核心思想是把規(guī)律沒(méi)有外顯的一組數(shù)據(jù)，借助于誤差衡量手段，發(fā)覺(jué)其潛在規(guī)律。線(xiàn)性回歸在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用已經(jīng)有超過(guò)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(jià)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(jiǎn)單的線(xiàn)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(guò)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(chēng)為粒子群優(yōu)化算法 （Particle Swarm Optimization，PSO）是近年來(lái)人工智能常用的進(jìn)化算法之一。與遺傳算法相類(lèi)似，粒子群算法也是從隨機(jī)解出發(fā)，通過(guò)大量的迭代計(jì)算得到最優(yōu)解，并通過(guò)適應(yīng)度評(píng)價(jià)迭代得到每一個(gè)最優(yōu)解的質(zhì)量。相比遺傳算法，其優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)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(jiǎn)單明了。該算法的抽象圖如圖2所示。

圖1 線(xiàn)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(jiǎn)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(wèn)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(lái)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(wèn)題的過(guò)程中，候選解（類(lèi)似于生物學(xué)中的個(gè)體）抽象表示（類(lèi)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(kāi)端是任意一個(gè)個(gè)體的種群，然后進(jìn)化過(guò)程逐代發(fā)生。進(jìn)化過(guò)程中，基于當(dāng)前的最優(yōu)解評(píng)價(jià)剩余種群的適應(yīng)度（類(lèi)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(guò)程如圖3所示。

圖3 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)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(mǎn)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(mǎn)意解，僅以當(dāng)前情況作為基礎(chǔ)，不再對(duì)全局的所有可能性進(jìn)行考慮，因此它最為省時(shí)。該算法的過(guò)程與我們購(gòu)物時(shí)的找零過(guò)程相類(lèi)似，在找零時(shí)，我們無(wú)需對(duì)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(shí)，則選擇較小面值的人民幣，以此類(lèi)推直至找零完成。例如，當(dāng)需要找零88元時(shí)，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(gè)1元的人民幣即可。貪婪算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖4所示。

5.蟻群算法

蟻群算法的思想來(lái)源于自然界中螞蟻覓食的過(guò)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(guò)程示意圖如圖5所示。圖5中，當(dāng)蟻群離開(kāi)巢穴覓食時(shí)，有兩條路徑可供其行走，在經(jīng)過(guò)A和B時(shí)蟻群均留下信息素，行走過(guò)程中，A點(diǎn)處的路徑長(zhǎng)度較短，蟻群留下的信息素會(huì)相對(duì)較多，然后螞蟻會(huì)發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)A點(diǎn)的路徑用時(shí)較短，然后越來(lái)越多的螞蟻選擇途徑A點(diǎn)線(xiàn)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(guò)程中，采用正反饋機(jī)制，使搜索過(guò)程不斷收斂，最終逼近理想解，這一過(guò)程中應(yīng)用的是分布式計(jì)算方式，即多個(gè)個(gè)體同時(shí)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(shí)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(guò)程示意圖

圖5 蟻群覓食過(guò)程示意圖

四、案例分析

知識(shí)的表示、推理和應(yīng)用是人工智能課程中最核心的三大問(wèn)題，知識(shí)表示得恰當(dāng)與否決定了問(wèn)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(yǔ)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(wèn)題”為例，對(duì)人工智能課程中知識(shí)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(chēng)：采用狀態(tài)空間法表示“猴子與香蕉問(wèn)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(wèn)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(wèn)題？

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

（5）案例分析過(guò)程：①用n表列表示問(wèn)題狀態(tài)；②規(guī)定操作符號(hào)；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(shí)表示時(shí)應(yīng)該考慮的影響因素有哪些？

圖7 猴子和香蕉問(wèn)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(guó)、英國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)在人工智能課程安排等方面有很大的提升空間，我國(guó)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(lái)源于生活的點(diǎn)點(diǎn)滴滴，在其教學(xué)過(guò)程中要求我們尊重每一個(gè)學(xué)生的個(gè)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(kāi)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(shí)，更能解決實(shí)質(zhì)性問(wèn)題。