AI科學(xué)家眼里的青少年AI教育

謝作如 白磊

大部分孩子都有長(zhǎng)大后成為科學(xué)家的夢(mèng)。那么，人工智能科學(xué)家是如何成長(zhǎng)的？他們?cè)谧瞿男┯腥さ目茖W(xué)研究？如何成長(zhǎng)為像他們一樣的科學(xué)家？為了讓更多的讀者了解人工智能科學(xué)家，來(lái)自溫州科技高中的特級(jí)教師謝作如特邀上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家白磊博士進(jìn)行對(duì)話。白磊博士從事人工智能與地球科學(xué)領(lǐng)域的交叉研究工作，負(fù)責(zé)的“風(fēng)烏”模型實(shí)現(xiàn)了10公里分辨率的全球氣象預(yù)報(bào)，是目前分辨率最高的人工智能氣象大模型。

謝作如

溫州科技高中人工智能科創(chuàng)中心負(fù)責(zé)人，浙江省特級(jí)教師，中國(guó)電子學(xué)會(huì)現(xiàn)代教育技術(shù)分會(huì)副主任委員，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室XEdu項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，OpenHydra項(xiàng)目發(fā)起人。

白磊

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年科學(xué)家，新南威爾士大學(xué)博士，悉尼大學(xué)博士后研究員，曾獲2022年世界人工智能大會(huì)云帆獎(jiǎng)、2020年新南威爾士大學(xué)工程研究卓越獎(jiǎng)、2019年谷歌博士獎(jiǎng)學(xué)金等。

科研與成長(zhǎng)經(jīng)歷

謝作如：隨著生成式人工智能的發(fā)展，中小學(xué)AI教育再次引發(fā)熱議。感謝白磊博士在百忙之中接受邀請(qǐng)，聊一聊“青少年AI教育”這一熱點(diǎn)話題。首先，請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹一下您在上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的工作以及研究成果。

白磊：感謝謝老師邀請(qǐng)。我在實(shí)驗(yàn)室主要負(fù)責(zé)人工智能與地球科學(xué)領(lǐng)域的交叉研究工作，開(kāi)發(fā)人工智能算法來(lái)對(duì)圍繞咱們地球的大氣、海洋、地質(zhì)等圈層建模，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)地球系統(tǒng)的實(shí)時(shí)高分辨率監(jiān)測(cè)和面向不同時(shí)空尺度的高精度高效率預(yù)報(bào)，并進(jìn)一步服務(wù)氣象預(yù)報(bào)、海洋預(yù)報(bào)、能源預(yù)測(cè)與平衡等國(guó)家和社會(huì)需求。我最近的研究成果是“風(fēng)烏”氣象大模型系列，2023年4月我們聯(lián)合中科大、上交大、南信大、上海中心氣象臺(tái)等高校和機(jī)構(gòu)發(fā)布了“風(fēng)烏”氣象大模型，首次將全球中期氣象預(yù)報(bào)的可用時(shí)效提高到10.75天，模型實(shí)驗(yàn)部署于國(guó)家氣象中心、上海市氣象局、香港天文臺(tái)等機(jī)構(gòu)，助力我國(guó)的氣象預(yù)報(bào)。今年3月，我們又發(fā)布了“風(fēng)烏”GHR版本，首次利用人工智能算法實(shí)現(xiàn)了10公里分辨率的全球氣象預(yù)報(bào)，是目前分辨率最高的人工智能氣象大模型。

謝作如：能否介紹一下您的求學(xué)經(jīng)歷，您的成長(zhǎng)經(jīng)歷與現(xiàn)在從事的科研工作有什么聯(lián)系？

白磊：我博士就讀于新南威爾士大學(xué)，當(dāng)時(shí)的主要研究方向是時(shí)空預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)，通過(guò)開(kāi)發(fā)人工智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)不同地理位置上持續(xù)收集的多維時(shí)間序列流進(jìn)行預(yù)測(cè)。博士畢業(yè)后，我在悉尼大學(xué)進(jìn)行博士后研究，主要探索大規(guī)模通用預(yù)訓(xùn)練技術(shù)。這些工作為我探索人工智能驅(qū)動(dòng)的地球科學(xué)提供了很好的支撐，因?yàn)榈厍蚩茖W(xué)領(lǐng)域的大部分?jǐn)?shù)據(jù)類型都是多源的時(shí)空數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)規(guī)模很大，我之前的研究經(jīng)歷剛好可以滿足這方面的需求。

謝作如：您在中小學(xué)是否接觸過(guò)科研工作？或者說(shuō)，在中小學(xué)階段有哪些經(jīng)歷對(duì)您現(xiàn)在從事的工作產(chǎn)生影響？

白磊：我在中小學(xué)階段沒(méi)有接觸過(guò)科研工作。至于說(shuō)有聯(lián)系的經(jīng)歷，我想首先是整個(gè)中小學(xué)的學(xué)習(xí)生活培養(yǎng)了我求知和比較樂(lè)觀的精神，這是從事科研工作必需具備的。做科研工作需要對(duì)這個(gè)世界或者所做的事情時(shí)刻保有好奇心和求知心，希望把一件事弄明白或者做好，然后才能全身心地投入精力去做。同時(shí)，科研工作的日常又往往是充滿了失敗的，絕大多數(shù)的科研成果應(yīng)該都是在無(wú)數(shù)的失敗嘗試后取得的，因此需要科研工作者自身有樂(lè)觀的精神，不斷失敗，不斷嘗試。

做科研工作需要對(duì)這個(gè)世界或者所做的事情時(shí)刻保有好奇心和求知心，希望把一件事弄明白或者做好，然后才能全身心地投入精力去做。

AI4S：人工智能如何賦能科學(xué)研究

謝作如：我是在2023年通過(guò)新聞才了解到實(shí)驗(yàn)室有個(gè)“風(fēng)烏”大模型團(tuán)隊(duì)，并在預(yù)報(bào)方面實(shí)現(xiàn)了重大突破?！帮L(fēng)烏”取名自秦漢時(shí)期的“相風(fēng)銅烏”，這是世界上最早的測(cè)風(fēng)設(shè)備，僅從名字看就很有文化的傳承感。您負(fù)責(zé)的“風(fēng)烏”大模型是如何實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)報(bào)天氣的？ 在哪些方面進(jìn)行了突破？

白磊：“風(fēng)烏”基于人工智能方法開(kāi)發(fā)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建模非線性關(guān)系方面的優(yōu)勢(shì)和大模型海量參數(shù)帶來(lái)的強(qiáng)大擬合能力，可以更好地從歷史大氣數(shù)據(jù)中總結(jié)出大氣系統(tǒng)的底層規(guī)律。從人工智能具體方法來(lái)說(shuō)，“風(fēng)烏”具有三個(gè)方面的創(chuàng)新：一是提出基于多模態(tài)大模型思想的Transformer網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)來(lái)表征多種多樣的大氣變量，實(shí)現(xiàn)對(duì)全球高分辨率高維大氣數(shù)據(jù)的高效建模；二是提出新的優(yōu)化目標(biāo)，針對(duì)不同區(qū)域不同大氣變量高度耦合但分布差異大的問(wèn)題，提出不確定性損失函數(shù)，通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)調(diào)整不同位置不同變量的優(yōu)化權(quán)重，提高網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化效果；三是針對(duì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)這一難題專門(mén)設(shè)計(jì)方法，針對(duì)全球中期預(yù)報(bào)的長(zhǎng)時(shí)序生成問(wèn)題，提出“緩存回放”策略，使模型有意識(shí)地處理誤差累積問(wèn)題，在有限硬件的基礎(chǔ)上間接實(shí)現(xiàn)了對(duì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)誤差的優(yōu)化，顯著降低了模型的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，“風(fēng)烏”的10天預(yù)報(bào)誤差比此前DeepMind發(fā)布的GraphCast模型降低10.87%，在“風(fēng)烏”報(bào)告的880個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)中，有80%的準(zhǔn)確性高于GraphCast。

謝作如：近幾年，AI for Science（科學(xué)智能，也稱AI4S）成為備受關(guān)注的科研領(lǐng)域。我在很多新聞中看到這樣一句話——新一代人工智能技術(shù)推動(dòng)科研范式變革。什么是“科研范式”？它又是如何因?yàn)槿斯ぶ悄芏l(fā)生變革？請(qǐng)您結(jié)合典型的案例介紹一下。

白磊：關(guān)于“科研范式”可能不同的研究者有不同的理解，在我看來(lái)，科研范式指的是大部分科研工作者采用的研究方法、研究路徑。我個(gè)人認(rèn)為科研范式的核心是由觀測(cè)數(shù)據(jù)和建模方法兩部分組成，在以前可獲得觀測(cè)數(shù)據(jù)非常有限的情況下，主流的建模方法需要基于定性推論或者數(shù)理模擬的方法進(jìn)行，在準(zhǔn)確性或者效率上往往不盡如人意，而且由于需要具備非常強(qiáng)的專家知識(shí)，往往發(fā)展緩慢。基于人工智能的科研范式，建立在過(guò)去科學(xué)發(fā)展所積累的海量觀測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。由于數(shù)據(jù)的日益豐富和人工智能方法的相對(duì)成熟，科研工作者們有機(jī)會(huì)利用人工智能自動(dòng)地對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、建模，從而發(fā)現(xiàn)規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)?；谌斯ぶ悄艿目蒲蟹妒揭呀?jīng)在蛋白質(zhì)折疊（如AlphaFold）和氣象預(yù)報(bào)（如風(fēng)烏）等非常核心的科研任務(wù)上取得了成功。

人工智能對(duì)中小學(xué)教育的影響

謝作如：我記得數(shù)學(xué)家萊布尼茨曾說(shuō)過(guò)，讓一些杰出的人才像奴隸般地把時(shí)間浪費(fèi)在計(jì)算上是不值得的。因此，才有一批科學(xué)家前赴后繼，最終發(fā)明了計(jì)算機(jī)。在我上學(xué)的時(shí)候，數(shù)學(xué)教材中還有“珠算”“對(duì)數(shù)表”之類的學(xué)習(xí)內(nèi)容。隨著計(jì)算機(jī)的普及，這些內(nèi)容慢慢被取消了。從您的角度看，隨著人工智能的發(fā)展，中小學(xué)的哪些學(xué)習(xí)內(nèi)容可能會(huì)隨之發(fā)生變化呢？

白磊：這個(gè)問(wèn)題很好。前兩天我剛好看到美國(guó)有大學(xué)教授在呼吁“人工智能時(shí)代需要加強(qiáng)數(shù)學(xué)的教育”，并得到了Sam Altman、Elon Musk的支持，這說(shuō)明世界上已經(jīng)有許多人意識(shí)到隨著人工智能的發(fā)展，我們現(xiàn)有的教育體系也會(huì)有相應(yīng)的變化。第一，人工智能的概念和計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)會(huì)進(jìn)入到中小學(xué)的教育中，讓同學(xué)們可以更早了解計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的工作原理，并且能夠做一些簡(jiǎn)單的編程實(shí)踐使用人工智能工具。第二，數(shù)學(xué)理論依舊非常重要，并且為了適應(yīng)計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)進(jìn)入中小學(xué)教育，可能需要有一些針對(duì)性的調(diào)整。第三，培養(yǎng)學(xué)生文學(xué)性、藝術(shù)性、創(chuàng)造性的能力會(huì)更加重要。隨著人工智能的發(fā)展，隨著一些重復(fù)性的工作被AI所替代，對(duì)人類藝術(shù)性和創(chuàng)造性的要求會(huì)更高。

謝作如：面對(duì)人工智能的快速發(fā)展，有些人很焦慮，認(rèn)為要早點(diǎn)學(xué)習(xí)不能輸在起跑線上，也有人表示完全躺平，認(rèn)為人工智能不過(guò)是“紙老虎”，只要學(xué)好數(shù)理化，打好基礎(chǔ)就行。對(duì)此您是怎么看的？

白磊：我想這種態(tài)度的差別對(duì)于任何新生的技術(shù)或者事物都是一樣的。一方面，對(duì)于新的技術(shù)，我們永遠(yuǎn)都應(yīng)該保持一種好奇心和開(kāi)放性的心態(tài)，多去了解它、認(rèn)識(shí)它、學(xué)習(xí)它，并使用它好的一面。另一方面，無(wú)論技術(shù)如何變化，扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)、獨(dú)立的思考能力、出色的批判精神、優(yōu)秀的創(chuàng)造思維都應(yīng)該是一個(gè)人從小學(xué)開(kāi)始培養(yǎng)并在后續(xù)的學(xué)習(xí)中持續(xù)提高的，它們是我們的基礎(chǔ)能力，也是我們快速學(xué)習(xí)與接納新技術(shù)的基礎(chǔ)。

謝作如：由于生成式人工智能的快速發(fā)展，有人認(rèn)為中小學(xué)生只要會(huì)用人工智能（大模型）即可，會(huì)用引導(dǎo)詞即可，甚至有人提出最重要的學(xué)科是語(yǔ)文，會(huì)準(zhǔn)確描述即可。對(duì)于這些觀點(diǎn)，您是如何評(píng)價(jià)的？

白磊：在前面的回答中我已經(jīng)強(qiáng)調(diào)了文化和藝術(shù)在未來(lái)中小學(xué)教育中的重要性。此外，我想再補(bǔ)充兩個(gè)角度來(lái)說(shuō)明人工智能時(shí)代其他學(xué)科的重要性。第一個(gè)角度，當(dāng)前的生成式人工智能或者說(shuō)大模型還沒(méi)有達(dá)到所謂的通用人工智能的程度。盡管它已經(jīng)在對(duì)話、文獻(xiàn)處理、編程、視頻創(chuàng)作等非常多的任務(wù)上展現(xiàn)出了卓越的性能和提高潛力，但是它還不能完美地完成這些任務(wù)。在面對(duì)一些極端樣本的時(shí)候，人工智能經(jīng)常會(huì)犯錯(cuò)或者性能往往表現(xiàn)不佳。因此，我們還需要不斷地開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的人工智能模型、更強(qiáng)大的計(jì)算設(shè)備來(lái)進(jìn)一步推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展，這需要我們的教育系統(tǒng)從中小學(xué)階段就開(kāi)始培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)理基礎(chǔ)、創(chuàng)造性思維等。第二個(gè)角度，現(xiàn)實(shí)世界中的許多挑戰(zhàn)往往需要構(gòu)建復(fù)雜的大規(guī)模系統(tǒng)來(lái)解決，人工智能技術(shù)目前還只是系統(tǒng)中的一環(huán)，無(wú)法形成完成自主運(yùn)行的體系，如如何自主地設(shè)計(jì)一個(gè)航天飛機(jī)、如何構(gòu)建一個(gè)完全自主運(yùn)行的能源系統(tǒng)、如何模擬地球系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)而預(yù)測(cè)天氣和地震等。這些系統(tǒng)是我們社會(huì)日常運(yùn)行的基礎(chǔ)，也需要從小開(kāi)始培養(yǎng)各種不同學(xué)科的高端人才來(lái)完成。

無(wú)論技術(shù)如何變化，扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)、獨(dú)立的思考能力、出色的批判精神、優(yōu)秀的創(chuàng)造思維都應(yīng)該是一個(gè)人從小學(xué)開(kāi)始培養(yǎng)并在后續(xù)的學(xué)習(xí)中持續(xù)提高的。

中小學(xué)人工智能教育和科創(chuàng)活動(dòng)

謝作如：有媒體稱2023年是人工智能平民化元年，因?yàn)樵谶@一年，人工智能技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越普及，不再是只有專業(yè)人士才能觸及的技術(shù)。但在我們教育團(tuán)隊(duì)看來(lái)，僅僅應(yīng)用人工智能顯然不是在培養(yǎng)未來(lái)的人工智能人才。為此，我們?cè)O(shè)計(jì)了相關(guān)工具，以期降低青少年學(xué)習(xí)人工智能的門(mén)檻。借助這些工具，只要打開(kāi)瀏覽器，用少量的代碼就能訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，也能用收集數(shù)據(jù)→選擇SOTA模型→訓(xùn)練模型的方式解決一些簡(jiǎn)單的真實(shí)問(wèn)題。但也有人認(rèn)為，中小學(xué)沒(méi)有數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)，即使訓(xùn)練了模型也不理解底層原理，并沒(méi)有什么價(jià)值。您覺(jué)得中小學(xué)生有沒(méi)有必要經(jīng)歷這種智能“從無(wú)到有”的過(guò)程？有沒(méi)有價(jià)值？

白磊：我想人工智能或者說(shuō)深度學(xué)習(xí)不僅僅是一種技術(shù)，也是一種科學(xué)思維和解決問(wèn)題的方式。在這種體系下面，我們嘗試開(kāi)發(fā)新的算法來(lái)自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中識(shí)別規(guī)律，制訂出解決問(wèn)題的方案，并通過(guò)科學(xué)可量化的評(píng)估方式來(lái)不斷改進(jìn)我們的算法。雖然中小學(xué)生可能還沒(méi)有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)來(lái)完全理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的底層原理，但通過(guò)實(shí)踐操作，他們可以初步理解人工智能的基本概念、科學(xué)的思維方式和用人工智能解決問(wèn)題的工作方式，如如何收集關(guān)于某個(gè)問(wèn)題的數(shù)據(jù)、如何設(shè)計(jì)合理的評(píng)估方式來(lái)定量地評(píng)估模型的性能等。這些概念和思維方式對(duì)于做任何事情都是非常有用的。

謝作如：我曾經(jīng)想根據(jù)AI4S的案例，設(shè)計(jì)一些面向中小學(xué)的案例，但最終因?yàn)檫@些案例都需要一定的學(xué)科背景知識(shí)，一直找不到好的方向。如果要為中小學(xué)生推薦或者設(shè)計(jì)一個(gè)人工智能的活動(dòng)，您會(huì)選擇怎樣的主題？

白磊：如果單純地是為了讓中小學(xué)生更好地了解人工智能，培養(yǎng)他們對(duì)人工智能的興趣，我想會(huì)是關(guān)于藝術(shù)和創(chuàng)造性方面的活動(dòng)，如利用現(xiàn)在的大語(yǔ)言模型或者多模態(tài)模型進(jìn)行詩(shī)歌創(chuàng)作和劇本寫(xiě)作、利用多模態(tài)生成大模型進(jìn)行微電影的創(chuàng)作。這種活動(dòng)本身非常有趣，需要的人工智能基礎(chǔ)和學(xué)科背景知識(shí)也比較少，具有非常好的普適性，可以讓更多的同學(xué)參與進(jìn)來(lái)，了解人工智能技術(shù)現(xiàn)有的能力以及在這些任務(wù)上可能的不足。如果是希望培養(yǎng)同學(xué)們的人工智能技術(shù)或者是培養(yǎng)他們利用人工智能解決更加復(fù)雜任務(wù)的能力，那么我可能會(huì)選擇把這個(gè)活動(dòng)與一個(gè)具體的課程相結(jié)合（如化學(xué)或者地理），這樣可以更好地根據(jù)這個(gè)課程的實(shí)際進(jìn)度和需要來(lái)設(shè)計(jì)人工智能活動(dòng)的方案。

謝作如：我一直有個(gè)困惑，同樣是“算法”一詞，計(jì)算機(jī)科學(xué)中的算法比賽和人工智能中的算法比賽考核的內(nèi)容是不一樣的，如信息學(xué)競(jìng)賽（ACM）和人工智能算法挑戰(zhàn)賽（Kaggle），需要的能力和提供的代碼幾乎是不一樣的，那二者有什么區(qū)別？

白磊：二者的區(qū)別就類似于人工智能兩種研究范式之間的區(qū)別。2019年辛頓在演講中梳理了兩種人工智能研究范式，一種是基于邏輯啟發(fā)范式，即符號(hào)主義，另一種是基于生物學(xué)啟發(fā)范式，即聯(lián)結(jié)主義。前者認(rèn)為智能是人為設(shè)計(jì)出來(lái)的，而后者認(rèn)為智能因?qū)W習(xí)而來(lái)。

謝作如：感謝白磊博士，我們很期待像您一樣的人工智能科學(xué)家能關(guān)注中小學(xué)教育，設(shè)計(jì)一些AI4S的案例。最后，請(qǐng)您用一段話來(lái)鼓勵(lì)一下正在就讀中小學(xué)的同學(xué)們吧。

白磊：親愛(ài)的弟弟妹妹們，非常羨慕你們處在這樣一個(gè)美好的、充滿無(wú)限可能的年紀(jì)，每一天都在學(xué)習(xí)新知識(shí)，探索這個(gè)世界。雖然科幻電影在說(shuō)人工智能可能會(huì)掌控世界，但是希望你們不要害怕挑戰(zhàn)，不要畏懼困難，保持好奇，努力學(xué)習(xí)和嘗試，為你們自己和我們國(guó)家的未來(lái)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。同時(shí)，我更希望你們可以經(jīng)常鍛煉身體，經(jīng)常玩耍，因?yàn)闃?lè)觀的心態(tài)和強(qiáng)健的體魄是一切挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)。

對(duì)話印象——

我和白磊博士平時(shí)都在上海徐匯國(guó)際傳媒港的L1大樓工作，我在12樓而白磊博士在10樓。第一次了解到白磊博士是在2022年的暑假，他做了一個(gè)關(guān)于人工智能和地球科學(xué)方向的講座。而我近幾年的研究重點(diǎn)就是尋找人工智能結(jié)合科創(chuàng)的項(xiàng)目，讓中小學(xué)生了解AI4S領(lǐng)域，有空就會(huì)去聽(tīng)上海人工智能實(shí)驗(yàn)室科學(xué)家的講座。當(dāng)時(shí)，白博士的講座給了我很大的啟發(fā)。

《中國(guó)信息技術(shù)教育》雜志邀請(qǐng)我做幾期關(guān)于人工智能教育的對(duì)話，希望能邀請(qǐng)人工智能領(lǐng)域的專家，我第一時(shí)間就想到了他。這次“對(duì)話”我們是通過(guò)共享文檔軟件來(lái)展開(kāi)的，我提問(wèn)他回答，交流非常順暢，完稿后我們約在五樓聊天。

白博士很年輕，也很健談，知識(shí)淵博且見(jiàn)解獨(dú)到。關(guān)于計(jì)算機(jī)科學(xué)中的算法和人工智能的算法區(qū)別的回答解開(kāi)了我的疑惑。例如，現(xiàn)有論文中對(duì)計(jì)算思維的界定，基本上還局限在前者，看起來(lái)需要更新觀念并加入后者的內(nèi)容，才能適用于當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀，即智能計(jì)算時(shí)代。

人工智能的人才培養(yǎng)離不開(kāi)基礎(chǔ)教育，期待有更多的人工智能科學(xué)家和白博士一樣，為中小學(xué)人工智能教育提供更多的智慧和力量。