分層次人工智能課程教學(xué)模式研究

趙 曼，李 暉

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢），湖北武漢430074）

自2016 年3 月人工智能?chē)宄绦?“阿爾法狗（AlphaGo）” 以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝了人類(lèi)頂尖圍棋棋手李世石，人工智能這門(mén)學(xué)科逐漸從學(xué)術(shù)界走入大眾的視界。我國(guó)的人工智能發(fā)展一直備受?chē)?guó)家和地方政府的高度關(guān)注，在2017 年國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[1]，規(guī)劃中提出，到2020 年，人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)；2025 年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平；到2030 年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要的人工智能創(chuàng)新中心。規(guī)劃中強(qiáng)調(diào)，要充分利用已有資金、基地等存量資源，發(fā)揮財(cái)政引導(dǎo)和市場(chǎng)主導(dǎo)作用，形成財(cái)政、金融和社會(huì)資本多方支持新一代人工智能發(fā)展的格局，并從法律法規(guī)、倫理規(guī)范、重點(diǎn)政策、知識(shí)產(chǎn)權(quán)與標(biāo)準(zhǔn)、安全監(jiān)管與評(píng)估、勞動(dòng)力培訓(xùn)、科學(xué)普及等方面提出相關(guān)保障措施[1]。因此，各大中專(zhuān)院校高度重視，為培養(yǎng)適應(yīng)新時(shí)代的各層次人才，相繼開(kāi)展了人工智能課程通識(shí)教育的建設(shè)，即要將人工智能課程從理工學(xué)科引入到各個(gè)學(xué)科的教學(xué)中。

1 可行性和必要性

人工智能這一名詞在1956 年就誕生了，近幾年逐漸被大眾所熟知。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)一個(gè)重要分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門(mén)前沿學(xué)科。它的出現(xiàn)及所取得的成績(jī)得到業(yè)界人士的高度重視，同分子生物學(xué)一起被其他領(lǐng)域科學(xué)家譽(yù)為“我最想?yún)⑴c研究領(lǐng)域”[2]。人工智能具有學(xué)科交叉性，和其他學(xué)科或領(lǐng)域相結(jié)合，可以相互促進(jìn)，產(chǎn)生大量的新成果。

人工智能在大多數(shù)人眼中是一門(mén)復(fù)雜高深的學(xué)科，實(shí)際上人工智能理論基礎(chǔ)是對(duì)人類(lèi)思維模式的研究和模擬。發(fā)展到今天，雖然它離人類(lèi)的期望仍有較大的差距，但其解決問(wèn)題的方式、方法都是經(jīng)過(guò)歷代數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家、計(jì)算機(jī)學(xué)家、甚至心理學(xué)家等對(duì)問(wèn)題解決模式的提煉，跟許多基礎(chǔ)學(xué)科一樣，具有相當(dāng)?shù)臉銓?shí)性。分層次的教學(xué)就是將人工智能技術(shù) “通俗化”，對(duì)學(xué)生要求的目標(biāo)分層次，有的需要在理論和技術(shù)層面了解，有些只要會(huì)應(yīng)用即可。在教學(xué)上將人工智能技術(shù)發(fā)展、具體領(lǐng)域中復(fù)雜問(wèn)題的求解思路，在應(yīng)用層面展開(kāi)，而不涉及復(fù)雜的原理證明和實(shí)現(xiàn)，這對(duì)大學(xué)任何一個(gè)學(xué)科的本科生來(lái)說(shuō)都是可以接受的。

眾所周知，在計(jì)算機(jī)與其他學(xué)科的交叉應(yīng)用中，缺乏一種特別的人才，他們既要有堅(jiān)實(shí)的本專(zhuān)業(yè)學(xué)科理論水平，又要有一定的計(jì)算機(jī)技術(shù)能力。因?yàn)?，在這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，大量信息只有通過(guò)計(jì)算機(jī)才能被高效和有效地處理。而這些領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題具有相當(dāng)?shù)膹?fù)雜度，需要特別的手段去實(shí)現(xiàn)，人工智能就是研究解決復(fù)雜問(wèn)題的一門(mén)科學(xué)。因此，可以將人工智能技術(shù)以通俗易懂的方式介紹給各學(xué)科、各專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，讓他們了解一些人工智能的技術(shù)方法和思路，以便將其所學(xué)的知識(shí)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，并得以應(yīng)用。同時(shí)在人工智能課程的學(xué)習(xí)過(guò)程中，還可以培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力，培養(yǎng)面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的求解能力，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造力和想象力，能將先進(jìn)的前沿技術(shù)應(yīng)用于自己的學(xué)科。因此，對(duì)于當(dāng)前非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，掌握一定的人工智能知識(shí)和技能，對(duì)今后的生活和工作有一定的必要性。

2 分層次教學(xué)的模式設(shè)計(jì)

2.1 教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)

人工智能研究如何用計(jì)算機(jī)軟件和硬件去實(shí)現(xiàn)Agent 的感知、決策與智能行為，其理論基礎(chǔ)表現(xiàn)為搜索、推理、規(guī)劃和學(xué)習(xí)，應(yīng)用領(lǐng)域包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像分析、模式識(shí)別、專(zhuān)家系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃、智能搜索、計(jì)算機(jī)博弈、智能控制、機(jī)器人學(xué)、自然語(yǔ)言處理、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、虛擬現(xiàn)實(shí)等[2]。

在遵照計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)教學(xué)質(zhì)量國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的前提下，因地制宜地設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容。課程在系統(tǒng)回顧人工智能發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，把握計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)，介紹人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史以及研究的基本內(nèi)容、主要研究領(lǐng)域以及研究熱點(diǎn)，著重講解人工智能基本概念，人工智能基礎(chǔ)、問(wèn)題求解、博弈、不確定性推理、概率推理以及機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策支持、復(fù)雜決策、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等內(nèi)容。并根據(jù)人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展和變化充實(shí)內(nèi)容，總學(xué)時(shí)根據(jù)理科、工科、文科和藝術(shù)類(lèi)的學(xué)科特點(diǎn)設(shè)置，分別從最多64 學(xué)時(shí)到最少16 學(xué)時(shí)不等。其中，最多理論授課40學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)課時(shí)24 學(xué)時(shí)，各學(xué)科從中選取授課內(nèi)容及相關(guān)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，可進(jìn)一步突出基本原理，或加強(qiáng)項(xiàng)目引導(dǎo)，學(xué)時(shí)數(shù)可靈活調(diào)整[3]。教學(xué)手段以課堂教學(xué)為主，實(shí)驗(yàn)則是必不可少的支撐，通過(guò)實(shí)驗(yàn)提高學(xué)生應(yīng)用人工智能理論解決問(wèn)題的能力，另外，可以增加網(wǎng)絡(luò)課程或自學(xué)環(huán)節(jié)等。

2.2 教學(xué)環(huán)節(jié)的安排與要求

全課程共分六部分，課程內(nèi)容安排及各學(xué)科選取建議如表1 所示，其中前四列是內(nèi)容、課時(shí)和對(duì)應(yīng)實(shí)踐安排，后面四列是各學(xué)科對(duì)內(nèi)容的選取推薦，其中的符號(hào)含義：√代表必修，★代表選修，×代表不修。

表1 課程內(nèi)容安排及各學(xué)科選取建議表

第一部分緒論，包含人工智能研究的特點(diǎn)、內(nèi)容、發(fā)展歷史及未來(lái)，對(duì)人工智能學(xué)科的認(rèn)識(shí)，把握計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。要求學(xué)生理解人工智能的概念，掌握人工智能的一般方法。

第二部分智能化智能體，包含智能體與多智能體的概念與結(jié)構(gòu)；多智能體系統(tǒng)的通信、協(xié)調(diào)、協(xié)作；智能體環(huán)境的本質(zhì)和描述；四種類(lèi)型智能體結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)。要求學(xué)生了解并掌握多智能體系統(tǒng)的通信、協(xié)調(diào)、協(xié)作；智能體環(huán)境的本質(zhì)和描述。

第三部分知識(shí)表示與推理[4]，主要講解知識(shí)表示中的一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式系統(tǒng)和當(dāng)今流行的知識(shí)圖譜的概念、方法和應(yīng)用。本章節(jié)可根據(jù)不同學(xué)科學(xué)生的基礎(chǔ)有選擇性地講解，如針對(duì)沒(méi)有離散數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)科不進(jìn)行一階謂詞邏輯的講解。要求學(xué)生掌握知識(shí)表示的基本方法，以及對(duì)應(yīng)的推理機(jī)制，并設(shè)置實(shí)驗(yàn)一次。

第四部分問(wèn)題求解，本部分是課程的重點(diǎn)內(nèi)容，共分5 個(gè)章節(jié)。著重講解問(wèn)題通過(guò)搜索求解、無(wú)信息搜索策略、有信息（啟發(fā)式）搜索策略、啟發(fā)函數(shù)設(shè)計(jì)；CSP 問(wèn)題的特殊結(jié)構(gòu)及形式化和求解基本方法；博弈問(wèn)題中對(duì)抗搜索；群體智能相關(guān)算法等。這個(gè)章節(jié)可根據(jù)不同學(xué)科學(xué)生的基礎(chǔ)有選擇性地講解，如對(duì)文科和藝術(shù)類(lèi)學(xué)生可以忽略CSP 的內(nèi)容，有選擇地學(xué)習(xí)群體智能等內(nèi)容。對(duì)應(yīng)要求學(xué)生掌握A* 算法、啟發(fā)函數(shù)的設(shè)計(jì)，CSP 問(wèn)題中約束傳播、路徑相容、k- 相容概念，Minimax 算法、a- β 剪枝算法，遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等，并設(shè)置對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)三次。

第五部分機(jī)器學(xué)習(xí)，本部分是課程的重難點(diǎn)，共分4 個(gè)章節(jié)。通過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和基本應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工作原理及相關(guān)算法。本章節(jié)可根據(jù)不同學(xué)科學(xué)生的基礎(chǔ)有選擇性地講解，對(duì)文科和藝術(shù)類(lèi)學(xué)生只講解和介紹其應(yīng)用，不要求學(xué)習(xí)或選擇性學(xué)習(xí)具體內(nèi)容。相應(yīng)要求學(xué)生掌握監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、基于統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想，并設(shè)置實(shí)驗(yàn)課二次。

第六部分人工智能的現(xiàn)狀與未來(lái)，本章分兩個(gè)內(nèi)容，其一是當(dāng)前人工智能發(fā)展現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)分析，另一部分是人工智能倫理[5]，當(dāng)前人工智能倫理已受到各界廣泛關(guān)注，各大高校紛紛開(kāi)設(shè)獨(dú)立課程，以引導(dǎo)學(xué)生樹(shù)立正確的人工智能世界觀。因此，本章節(jié)要求所有學(xué)科學(xué)生必須學(xué)習(xí)，通過(guò)學(xué)習(xí)讓學(xué)生掌握人工智能的道德規(guī)范與風(fēng)險(xiǎn)，并能根據(jù)個(gè)人理解討論當(dāng)今的人工智能是否沿著正確的方向前進(jìn)。

2.3 教學(xué)目標(biāo)

通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生可以掌握人工智能概念和基本原理、知識(shí)表示、確定性和不確定性推理、搜索、進(jìn)化計(jì)算、群智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基本理論與實(shí)用方法，了解深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等人工智能研究前沿內(nèi)容。

通過(guò)課程實(shí)踐，提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、增強(qiáng)成就感，以及加深對(duì)課堂學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解。首先把常規(guī)的驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)提供給學(xué)生，要求他們分析實(shí)驗(yàn)原理、實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在此基礎(chǔ)上，提出新的要求，讓學(xué)生自主設(shè)計(jì)相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，并上機(jī)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題再分析原因，直到實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)，以開(kāi)發(fā)他們的創(chuàng)造思維能力、實(shí)際動(dòng)手能力。學(xué)生通過(guò)這些課后的實(shí)踐項(xiàng)目來(lái)鍛煉和提高分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，提高學(xué)習(xí)興趣、增強(qiáng)成就感，加深對(duì)課堂學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解。

課程要求學(xué)生掌握基本創(chuàng)新方法，能夠針對(duì)創(chuàng)新點(diǎn)開(kāi)展切實(shí)有效的理論和應(yīng)用研究。課程緊密聯(lián)系人工智能學(xué)科的前沿內(nèi)容和所涉及的新技術(shù)，例如模糊推理方法及其在計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)方法在模式識(shí)別、軟測(cè)量、聯(lián)想記憶、優(yōu)化計(jì)算中的應(yīng)用，遺傳算法及其改進(jìn)算法在生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用，基于AI 的物體識(shí)別等[6]。學(xué)生通過(guò)該課程的學(xué)習(xí)能夠了解基本的人工智能新技術(shù)和有關(guān)問(wèn)題求解的創(chuàng)新方法；課程設(shè)計(jì)[7]可選實(shí)驗(yàn)共六個(gè)，學(xué)生通過(guò)實(shí)驗(yàn)，能夠發(fā)揮主動(dòng)性，研究探討人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，提出思路并積極驗(yàn)證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生的理論聯(lián)系實(shí)際能力和創(chuàng)新能力,逐步培養(yǎng)他們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著信息時(shí)代的來(lái)臨以及人工智能技術(shù)在當(dāng)前各行各業(yè)取得的矚目成就，人工智能通識(shí)教育已迫在眉睫。2018 年教育部印發(fā)的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》[8]中指出加強(qiáng)人工智能課程建設(shè)，提高人工智能教育水平，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量是當(dāng)務(wù)之急。在這樣的形勢(shì)下，本文提出的分層次人工智能課程教學(xué)模式，立足各學(xué)科的學(xué)生基礎(chǔ)，將課程設(shè)置為理科、工科、文科和藝術(shù)類(lèi)學(xué)科四個(gè)層次的內(nèi)容，因地制宜，因材施教，給出了人工智能通識(shí)教育課程設(shè)置的思路。