最近太忙了，想寫一篇關于人工智能教學設計與實踐的文章，一直沒有時間動筆，前階段參加了上海的創客嘉年華中的一個沙龍，主題是“中小學如何開展人工智能教學”，我也聆聽了大伽和一線教師的想法，了解了他們的做法。

本文結合仔爸新書，談談我個人是如何認識人工智能，以及如何開展基于Scratch的人工智能教學實踐。

說到人工智能，最早應該是小時候看的一部動畫片就接觸了，那就是《變形金剛》。為什么這么說呢，顯然這些來自塞伯坦星球的外來機器人是具有自己的智慧的，甚至比人類還要強！但要說這些變形金剛，也是人工的，你看他們都長成汽車和飛機，還有貓狗的模塊！

變形金剛

后來長大一點，又接觸了另一部科幻電影《星球大戰》，我和仔仔都是星戰迷。星戰里面有許多智能物種，像克隆人啊，機器人啊，外太空各種奇怪的生物啊，顯然都是非常智能的！

電影《星球大戰：克隆人的進攻》

自從有了這兩部影視作品的熏陶，我從小就深信不疑，除了人類，還有和人一樣聰明，甚至比人更聰明的東西存在！

要說真正接觸和了解人工智能，還是從80年代末IBM公司的深藍機器人戰勝世界國際象棋大師卡斯帕羅夫這則新聞中獲得的。那時候覺得，電腦太厲害了，居然會下棋，還能戰勝人類的象棋大師。

深藍與卡斯帕羅夫對弈

人工智能在那個時候迎來了一次爆發，人們也是各種猜想，覺得人工智能會戰勝人類，會威脅人類，后期也出了各種人工智能和機器人主題的影視和書籍作品，如《黑客帝國》、《機械姬》等，甚至我國基于劉慈欣小說拍攝的科幻電影《流浪地球》中，也出現領航員空間站核心智能主機，流浪地球計劃與火種計劃的監督者和執行者——MOSS（莫斯）。不過，從深藍之后的一段時期，人工智能領域進入了低谷，主要是人工智能就像汽車里面的概念車一樣，落地的項目比較少。在計算機軟硬件得到了長足發展之后，以谷歌人工智能機器人AlphaGo戰勝韓國圍棋選手李世石為代表事件的人工智能第二次發展高潮到來了。

谷歌AlphaGo與李世石對弈

在棋類對弈領域，國際象棋與圍棋的搜索難度不是同一個級別的。單從搜索的數量來看，國際象棋棋盤是8X8一共64個格子，規則相對比較簡單。而圍棋棋盤是一個19X19一共361個交叉點，學過搜索算法的朋友一定了解，隨著搜索范圍的增大，搜索需要花費的時間會呈指數級增長。舉個例子，5！和10！相差多少呢？而如果是指數級增長，更不得了。因此，可以說，在圍棋上人工智能戰勝人類，是軟硬件又一次巨大的突破。

隨后，人類對于人工智能到底是對人類有幫助，還是會威脅到人類，產生了兩個陣營。以SpaceX公司的馬斯克和霍金為代表的人工智能悲觀派，和以蘋果公司庫克和阿里巴巴馬云為代表的人工智能樂觀派，爭得不亦樂乎。此類資料大家網上搜索一下可進一步了解。

悲觀派

樂觀派

人工智能（英文Artificial Intelligence）從字面意思理解應為人類的，人造的智能。但仔爸覺得更應該解釋為人類工具智能化。為什么這么說呢，從猿人進化到人類最大的標志是對工具的使用。而從目前仔爸了解到的人工智能來看，現在主要是在幫助人類實現一些人類不可能完成的任務，也就是起到了工具的作用。而現在隨著人工智能技術的發展，今后機器人能極大的幫助人類，那么會不會有一天，人類不需要干活，也不需要思考，照此發展，人類會不會退化成猿人呢？

當然，作為目前興起的一項新興技術，我們不應回避，而應該去了解，甚至一探背后的究竟。而作為從事中小學信息技術一線教學的工作者，有義務將人工智能相關的知識教給自己的學生和孩子。但要真正了解人工智能，甚至掌握人工智能開發能力太難了，就像上次在上海創客嘉年華沙龍中有位朋友說，他是北大數學系，對于人工智能后面涉及的算法和數學，學起來也有難度，更別說一般的成人和孩子了。

那么，像中小學教師該如何進行人工智能教學呢？

從仔爸看和聽的一些中小學人工智能教學課堂情況來看，主要呈現的模式有兩種，一種以教學人工智能應用為主，教學對象偏向于較低年齡段的孩子，另一種是教學相關算法的，主要集中在高中。因此，仔爸覺得是不是可以在兩種模式之間找到一座橋梁，既可以使用相關的人工智能應用，又能揭開人工智能背后的一些原理和概念性的東西。仔爸決定去試一試，同時已經把自己的想法和實踐寫到新書《PK人工智能：跟仔爸學Scratch項目制作》一書中去了。（購買直達鏈接）

要說了解人工智能，有時候并不難。比如人工智能里面有一種叫模式識別的技術，這個就像小孩子學習中經常用到的錯題本，每當做錯題目，孩子們總會把做錯的題目收集到錯題本中去，然后經常把錯題本拿出來看看，以后就不會犯這樣的錯誤了。這就像IBM深藍機器人一樣，計算機科學家把如何下象棋的規則，以及各種棋譜、對弈過程錄入計算機，深藍在與人類象棋大師下棋的時候，會根據存儲在資料庫中的各種棋譜進行演算，照著這樣的步驟走下去，如果會輸掉比賽或處于下風，那么它就改變策略。顯然深藍機器人也有一本“錯題本”。

目前最熱門的實現人工智能的途徑是機器學習。金庸小說里面有個奇人叫周伯通，他最大的能力是會左右互搏之術，也就是只要學會武功的招式，他不需要跟別人去對打，只要每天自己跟自己互搏就能提升他的武功。而現在的機器學習就像周伯通的左右互搏之術，不需要計算機科學家輸入大量的內容，只要告訴它下圍棋的規則，它就自己跟自己不停地下棋來學習。就像AlphaGo Zero最終以100：0戰勝AlphaGo所呈現的戰績，AlphaGo Zero就是基于機器學習的。

https://blog.csdn.net/sinat_31428707/article/details/82218575

在中小學開展人工智能教學，往往從認識各類人工智能應用開始，網上有較多內容供大家閱讀。而仔爸想說的是，在我們嘗試使用諸如人臉識別、語音識別、自然語言識別等應用外，是不是就停留在這個層面呢？接下來，仔爸以最新出版的《PK人工智能：跟仔爸學Scratch項目制作》一書的第八章人工智能初探為例，談一談還可以做些什么樣的嘗試。

以下項目均基于Scratch3.0版本而創作。

1.人工智能應用中日英互譯+朗讀

本項目主要使用Scratch3.0中擴展模塊中的翻譯+文字朗讀模塊。實現思路是，用戶輸入中文內容，通過翻譯模塊將中文翻譯成英文或日文，然后再由朗讀模塊將翻譯結果朗讀出來。此項目以應用為主，感受人工智能的工作效果。

2.人工智能之識別（判斷）

人工智能有一個重要的技能是能像人一樣判斷（決策）。而第二個項目智能臺燈，使用Scratch3.0純軟件模擬生活中臺燈應用的一些場景。比如看書時燈光的亮度、看電視時的亮度，以及使用漸強漸弱的燈光替代刺耳的鬧鐘來實現喚醒功能等，主要通過Scratch中的選擇語句來實現這些功能，讓孩子了解判斷是人工智能中一項非常重要的內容。

3.人工智能之統計

仔爸通過一個常見的猜拳游戲，來說明人工智能的另一項非常重要的內容——概率。通常網上的猜拳游戲大都使用一下隨機數就結束了，仔爸覺得應該讓電腦通過統計人類出拳的習慣，來優先使用能戰勝人類的出拳選擇，這里使用了列表存儲人類的出拳項，在下一次出拳前，通過統計人類的出拳喜好，比如人類喜歡出剪刀，那么下一次電腦就優先出石頭，通過這種方式，基本上能取得勝多負少的比賽結果。

4.人工智能之搜索

滴滴打車是目前人們生活中比較常用的一種出行方式。仔爸通過Scratch3來模擬滴滴打車的場景，讓學生一探滴滴打車平臺高效的究竟。相對于以前的呼叫出租車，滴滴平臺利用其先進的算法，使乘客和司機能快速配對，其中就有一項重要的內容是優先選擇離乘客最近的車輛進行響應。而本項目就是實現當乘客呼叫車輛時，舞臺上離乘客最近的汽車將會來到乘客面前。這里主要應用了列表記錄每輛汽車的坐標，然后通過計算與乘客之間的距離，找出離乘客最近的汽車。

5.人工智能之文字識別

智能教室1這個項目，通過三個層次來說明程序如何識別用戶輸入的文字。首先是單一匹配，用戶輸入一個詞語，如果匹配成功則打開電扇或電燈，直接使用判斷語句完成。第二層次是多關鍵詞匹配，首先將一些打開關閉電器的命令存入列表，當用戶輸入命令時，檢查輸入的命令是否包含在命令加中。第三個層次是，在第二層次的基礎上，增加了自定義命令功能，用以擴充命令庫（訓練）。

6.人工智能之自然語言識別

與上一個項目匹配文本不同，本項目實現人類自然語言識別，是基于語義的識別，將調用IBM公司Watson（沃森）系統中的Watson Assistant應用來實現。

目前Scratch3官方版本無法直接調用，因此使用了網上一個名為兒童機器學習網站（網址：machinelearningforkids.co.uk），該網站提供了許多識別文字、數字、圖像和聲音的項目。此網站可創建基于Scratch2，Scratch3，Python和App Inventor的各類項目。通過此項目，孩子可以學習到如何建立機器學習的訓練模型，進行訓練，將訓練成果應用到Scratch中去。

7.人工智能之圖像識別

本項目同樣調用Watson中的一個名為Visual Recognition（圖像識別）的應用。主要識別用戶即時繪制的三種幾何圖形：三角形、矩形和圓形。訓練方法與上一項目差別不大，只要把訓練的文字內容改為圖像。

人工智能背后所涉及的學習非常廣泛，比如機器學習就涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等。要使孩子能了解人工智能，以及實現的原理，Scratch是一個比較好的工具。Scratch3.0版本已經引入了比較多的人工智能模塊，不過調用的服務器一般在國外，速度相對較慢。國內一些Scratch的衍生版提供了更為豐富的人工智能應用，有些甚至還可以添加擴充新的模塊，如Mind+，KittenBlock和慧編程等。期待一線教師能使用這些簡單方便的工具，帶領孩子進入人工智能的世界。

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