江平宇 人工智能-人工怎样巧平粮面

7月25日-26日，在中国科学技术协会、中国科学院、中国工程院、浙江省人民政府、杭州市人民政府、浙江省人工智能发展专家委员会指导下，由中国人工智能学会、杭州市余杭区人民政府主办，浙江杭州未来科技城管理委员会承办的2020全球人工智能技术大会在“数字之都”——杭州，成功举办。在26日举办的智慧教育专题论坛上浙江工业大学教授、国家教学名师王万良为我们带来了题为“人文社科大学生的人工智能教育：人工智能通识课程建设探索”的精彩演讲。

王万良

浙江工业大学教授、国家教学名师

以下是王万良的演讲实录：

我今天主要以人文社科大学生的人工智能教育作为对象（其他理、工、农、医应该比人文社科大学生的人工智能教育要简单），介绍怎么建设人工智能通识课程。

我们希望把人工智能这样高深的东西作为一个通识课程介绍，首先简单介绍人工智能通识课程的必要性，然后讨论很多人对于人工智能通识课程存在的一些误区。当然我们主要介绍如何面向人文社科大学生进行人工智能通识课程教学？我把自己的一些实践经验和大家交流一下。

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人工智能通识课的必要性

从大的方面讲，这是实现国家人工智能发展规划的一个关键。在国务院颁布了《新一代人工智能发展规划》后，2018年教育部有具体制定了《高等学校人工智能创新行动计划》，制定并新建了若干个围绕人工智能人才培养的专业。教育部从不同的专业角度对人工智能人才培养进行全面布局，比如智能科学与技术专业，数据科学与大数据技术专业是从计算机这个角度布局，人工智能专业是从电子信息这个角度布局，机器人工程专业是从自动化这个角度进行布局等。实际上还有其他的一些专业，都是教育部从各个不同的专业背景来培养人工智能跨学科人才进行全方位布局。

除了专门设置这些人工智能类专业，还有大量的人工智能加专业，或者说专业加人工智能。实际上，人工智能是我们当前建设新工科、新医科、新农科、新文科的重要举措。比如，人工智能加理学、工学、学医学，还有人工智能加哲学、经济学、管理学、法学、教育学、文学、艺术学。我经常说，凡是用人脑的地方，都可以用人工智能，当然用的好不好有待于我们的努力。所以，人工智能和其他专业的结合是培养人工智能人才一个非常重要的方面。这是和前面的人工智能专业人才培养相辅相成的。人工智能专业人员的优势是精通算法和编程实现，但其他专业的人员具有的优势是人工智能专业人员不具备的，他们熟悉本专业的人工智能技术需求，以及它能够知道怎么样用人工智能？所以创新的源头更多的是来自其他专业人员掌握了人工智能以后，提出一些东西应用人工智能技术的思路。所以，人工智能通识课程是非常必要的，这样可以在较短的时间中，让其他各专业掌握一些人工智能方法。

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人工智能通识课程理解误区

目前许多人对人工智能通识课还存在一些误区。

第一个误区：认为其他专业的学生基础差，尤其是人文社科类的数学基础更差。目前绝大部分学校给人文社科大学生开设了《大学数学》。现在很多高职、中学、小学都开始了人工智能课程，大学生开设人工智能课程基础还差吗？当然，即使对于理工科来讲，相对计算机信息的角度确实是差的。

第二个误区：我们的学生不会编程，或者说编程很差。实际上，人工智能实现时是需要编程，但人工智能更多的是了解算法思路。所以，首先我们要知道人工智能通识课程的教学目标是什么？我认为，人工智能通识课程的主要教学目标，是学生以后遇到复杂问题时，能够想到用人工智能方法来解决，这是最根本的。我经常说马云也好，王永明也好，都不是技术专家，但是他们能够想到，想到很多时候比做到更重要。第二，人工智能通识课程，它的教学重点是什么？我现在感觉有两种错误的做法：一是把人工智能通识课当成是吹牛课，大而化之地给他讲讲，稍微讲讲概况，不讲具体的技术内容，就像我们讲航天飞机故事一样，我听了很多关于航天飞机报告，我也不会、也不知道航天飞机究竟怎么造出来的。这就错了。人工智能通识课必须要讲具体的技术内容的，否则以后学生不能和所要解决的问题联系起来，这样才能有创新的源泉。二是把通识课当成专业课讲算法，但是很多专业的学生尤其是人文社科类专业的学生，理解不了。我认为，人工智能通识课的教学重点要讲算法，但是要讲算法的思路、应用的思路，而不是讲怎样用程序具体实现。我们可以提供一些实验，这些实验更多的是演示实验，或者让他拿着我们编好的程序上机通一通，让他们体会人工智能的程序实现。更多的是组织学生展开讨论，怎么把人工智能与他们各自的专业相结合，让他来畅想，老师来点评，这是很重要的。让他们用他们的视角看待人工智能。所以这门课的考核，这是一个很重要的方面。这样的过程学生思维也能够很活跃，也不感觉到很为难。

第三个误区：给这些学生上人工智能课程不好教。作为一个老师来讲，根据不同的对象来选择不同的教学方法是基本的要求。很多人嘲笑学生是对牛弹琴，其实，对牛弹琴不是牛不对，那是弹琴的人不对。这就像鲁迅笔下的孔乙己一样。如果孔乙己对普通老百姓讲茴香豆的茴字有4种写法，大家就感觉到他太迂腐。但是，如果孔乙己在文字研讨会上给文人们讲茴香豆的茴字有4种写法，文人们会非常佩服，因为他们只知道2种写法或者3种写法。对象不同讲课效果结果就不同了。再比如，要了解一些三国故事，对中小学生或者一般老百姓，如果选择《三国志》阅读就不合适了，而用《三国》连环画阅读就比较合适。反过来，对于大学生来讲江平宇 人工智能，如果选择连环画阅读就不合适的。其实，不管是《三国志》，还是《三国演义》以及《三国》连环画讲的都是三国故事，不会是其他故事，让不同水平的人了解才是我们主要目的。所以我认为，人工智能通识教材的建设是关键。我们以前也把一般的人工智能教材作为通识课教材来用，人文社科类专业的学生确实感觉到头疼，感觉很难听懂。所以现在要编写好人工智能通识教程，不仅能够适合理工农医类大学生，而且要适合人文社科类专业大学生学习人工智能。

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人工智能通识课程教学方法

下面结合我的《人工智能通识教程》（清华大学出版社，2020）谈谈人工智能通识课程的一些教学方法。对于人工智能这么高大上的东西，即使对理工科的大学生也是困难的，但更困难的是面向人文社科专业大学生，所以我们这里强调面向人文社科专业大学生。因为相对于人文社科来讲，无论专业基础，还是数学基础、程序设计基础，理工农医大学生的基础又好得多。

我认为，人工智能通识课程主要讲清两点：第一点讲清人工智能技术的生物、社会等背景。大家知道人工智能许多方法都是来源于社会、生物等的启示。那些公式看上去复杂，其实，如果把它的背景讲清楚了，这些公式自然而然就好理解。事实上，人工智能中的公式绝大部分都不是推导出来的，都是构造出来的。第二点通过这些课程要讲清楚人工智能应用的思路。也就是让学生以后通过类似问题能够举一反三，具体怎么实现，我认为不是教学重点。所以要围绕这两条开设人工智能通识课程。

面向人文社科专业的学生开人工智能课程确实困难。有个人文社科学生给我讲：王老师，我看到公式就头晕，就不想听你讲。但是我反过来给他讲，鸟、蚂蚁等是怎么觅食的？他很感兴趣。然后我们一起再看看这些公式就是反映了这些过程，他感觉很好理解。

《人工智能通识教程》的一个特点就是要与人文相结合。比如我们讲知识的相对正确性、不确定性。如果我们仅仅用概率论与数理统计中的理论来讲，对于人文社科类专业的大学生来讲很难听懂。其实，这些概念本身虽然是数学问题，但数学本身就是来源于我们的生活。比如，我讲知识的相对正确性。教材中就举了苏东坡这样的大家也会错怪王安石的文坛传说。“昨夜西风过园林，吹落黄花满地金。”这里的黄花就是菊花。苏东坡一看不对：菊花是秋花，不是春天的花，它不会落的，它会枯死在枝头的。他提笔就写下：“秋花不比春花落，说与诗人仔细吟”，指出王安石的错误。大家都知道后来苏东坡知道自己错了江平宇 人工智能，他看到确实有落花的菊花。这就是苏东坡没注意到知识的相对正确性。曹操这样的大军事家居然被火攻有没有？因为他只知道方今隆冬之际，但有西风北风，安有东风南风耶？但他忽略了知识的不确定性。

再比如，我们讲推理时，很著名的冲突消解使许多学生感到不好理解。什么是冲突？为什么这样消解？我们用《三国演义》诸葛亮智算华容为例。曹操的军队逃过来了，但前面出现了两条路，这就是冲突；曹操说走华容小道，这就是冲突消解。为什么这样选择呢？曹操说：岂不闻兵书有云：虚则实之，实则虚之。诸葛亮多谋，故使人于山僻烧烟，使我军不敢从山路走，他却伏兵于大路等着。这就是冲突消解方法。从这个例子可以看出，虽然曹操的选择有一定的道理，但结果确实错误的。许多冲突消解方法，只能说是有一定道理，并不代表一定是正确的，目的是让程序继续走下去。这么一讲，学生就很清楚。

又比如应用非常广泛的模糊理论。模糊这个概念很多，就不多说了。像模糊决策，实际上就是反映了公司决策方法。如果由公司中股份最大的人说了算，就是我们这里的最大隶属度法。但是这种方法并没有考虑小股东的一些权益、一些意见。所以，很多公司决策都是采用的按照股权大小来进行加权的决策方法。这就是我们模糊决策理论中的加权平均判决法。

再比如进化算法，最典型的遗传算法。达尔文的进化论，也就是生物进化过程我们用数学表达式把它表达出来，这就是遗传算法或者其他的进化算法。所以我们在介绍遗传算法时，要紧紧围绕生物进化的过程，所需要的就是找一个公式，或者说找几个公式把这个过程表达出来。学生很难听懂大名鼎鼎的粒子群算法。其实，只要理解鸟群觅食的策略就容易理解粒子群算法的公式了。第一个根据自己的惯性；第二个根据自己走过的最好的这个地点；第三个根据群体走过的最好的地点，这三个来共同决策下面朝哪里飞。所以这个公式虽然看上去很复杂，但实际上这样一讲就很简单了。当然，我们始终强调不一定非用这个公式。比如蚁群觅食也是这样。我们通过蚂蚁走到有食物的地方，能够释放信息素，这个信息素不断挥发。蚂蚁走到一个障碍时，它怎么走？最终怎么找到一条最佳路径。所以，我们把蚂蚁寻找食物的过程，或者蚂蚁避让的过程，用一个数学表达式来表示，这就是我们的蚁群算法。

再比如，现在大名鼎鼎的深度学习的卷积神经网络，实际上是动物视觉机理的一个模拟，所以我们在讲的时候，特别强调动物视觉上的一些重大发现。为什么卷积，卷积以后为什么要池化等，把这个过程可以讲得很清楚，学生可以理解这里面的关键。包括像遗传算法中的编码，我们还可以和日常活动结合起来，比如在火车站或者医院、商场看到的显示屏，实际上就是二进制编码，各种文字图案无非就是里面的灯亮还是不亮。大型娱乐活动的翻花也是一种编码。

我们举一些医学上的例子。很多学生都做过x光片、 心电图，人工智能怎样代替医生来看片，能够把深度学习和医疗结合起来。再比如，全球最先进的达芬奇机器人是现在医学上人工智能应用非常成功。再比如艺术创作，我们怎样用人工智能给图像上色，把黑白图像生成彩色图像，把黑白影片变成彩色影片。还可以利用人工智能技术生成一些动画的角色。以前我们都是靠艺术家们苦思冥想地构思，还要有灵感，现在我们生成对抗网络可以生成各种各样的角色，设计者可以选择，好的挑出来，不好的就不要了。

再比如，图像风格迁移也是一些典型的应用，拍到的德国风情小镇怎样变成其他风格，如何变成一个19世纪《沉船》这样一幅名画的风格；怎样合成后变成一个惊涛骇浪中飘摇的小镇。所以我们现在已经有计算机人工智能来进行创作，如油画的创作。更难的是机器人作画，让机器人像人一样画画，给几支笔和几种颜料，机器人能够根据其构思在画布上把它画出来。2018年7月，英国举办机器人艺术比赛RobotArt，全球19个机器人团队共提交100多幅作品。

人工智能在产品设计也具有很大空间。我们画一个草图，计算机就生成各种各样的作品。现在人工智能还能创作歌曲等。所以，人工智能为我们的音乐设计、艺术设计、产品设计等都带来了一个革命性的变化。人工智能把速度、效率和精度将这种古老的技术带入了艺术领域，所以我经常开玩笑说我们都是艺术家，因为我的人工智能可以帮助我们设计和创作。

再比如人工智能和文学相结合。清华大学孙茂松教授的团队设计了一个计算机古诗词作诗系统，2018年我和他在北京给全国的老师进行人工智能培训，我和孙老师说：你把这个系统介绍给我们，我们广为宣传。后来孙老师把它放到网上，成为我们人工智能教学中的一个实践案例。我们鼓励学生应用这个系统去体验。最近这个系统又进行了升级。学生产生了浓厚的兴趣，充分感觉到人工智能对我们未来各方面会产生很大的变化。2018年，新华社宣布中国首个AI主持人上岗。中央电视台用机器人主持人代替人播新闻，输入新闻稿，就以原来主持人相同的容貌、语音、习惯表情等播出，达到了以假乱真的效果。虽然现在还主要是尝试，但是很有价值。

人工智能是一个广阔的空间，我们探索人工智能通识课程的建设非常重要。人工智能是建设新工科、新医科、新农科、新文科的重要措施。从我刚才举的这些例子可以看出人工智能应用太多了。包括我自己研究的生产计划调度、远程控制，包括医学图像处理应用非常多，这也是我们其他老师讲的比较多的地方。实际上很大的空间就是新医科。人工智能在医科中的应用前途非常广。现在有一个很不好的倾向是一谈到人工智能，就问它能不能代替医生？我们以后是不是不要医生了？其实，当前发展人工智能技术的主要目的不是取代人，而是成为人的助手。今天会议的主题是人工智能教育，同样，人工智能不是要取代我们的老师，不是要老师下岗，而是我们老师借助人工智能技术更好地培养人才。我们希望人工智能能代替我们，但现在我们更多地希望人工智能成为人类的好助手。比如在医院拍片。以前我们在医院拍片，医生只是看一两张片子，实际上里面有几十张片子，至少也要有十几张片子。通常医生最多只能看三四张，看四五张已经是不得了，因为医生很难把这些片子联系起来考虑，但计算机可以这样做。

在《人工智能通识教程》里也讲了在一些农业中的应用，适应新农科建设。现在农业专家越来越少，对农作物懂的农民越来越少。怎样把人工智能专家系统用在农业中是一个很重要的工作。新文科我刚才举了创作诗词等，所以我们不仅重视新人工智能专业的创建，更多地要重视人工智能在其他专业当中的应用。

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结束语

前面我首先讲了人工智能专业的学生有它的优势，但其他专业的学生掌握了人工智能也有它的优势，因为他们对专业了解、对需求了解。所以更多的是需要人工智能专业人员和其他专业人员相结合，这样可以扬长补短。第二个要消除人工智能通识课一些误区。党中央充分重视发展人工智能，我们对这些方面要积极行动起来。第三个也是我讲的最多的是人工智能通识课程教学，这是关键。我今天讲人工智能通识课程教学，实际上还是很不成熟的，有待不断探索。尽管我在若干年前给全校的开了这些课程，积累了一些经验，感到探索人工智能通识课程的建设非常重要，所以浙江工业大学对我很支持，教务处指定我来负责学校人工智能通识课程的建设。

今天我在这里给大家分享一下这方面的经验，我感到人工智能通识课程不能等到方法都很成熟了再开始。也可能有人会问：现在课程建设还不成熟就开课这不是误人子弟吗？我要问：他没有学人工智能就毕业了，不是更误人子弟吗？我们现在给他讲一点人工智能，学了总比没学好。何况现在还有慕课让学生看，我们可以更多的组织学生讨论。随着教学工作的进行，我们也在不断学习，会越教越好。我已经讲了二十六七年人工智能，但事实上前面讲的人工智能和现在讲的人工智能还是不一样的，也是在一边学习一边教学；反过来说，也是一边教学一边学习。更多的是一边搞人工智能方面的科研，一边促进教学。科学研究中很多知识用的比较多，比如进化算法、神经网络都是因为科研当中有用，所以才学。我认为要积极行动起来，从今天做起、从现在做起，尽快把人工智能通识课开出来。

THE END

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