轉自：書圈
本文來自浙江工業大學教授、國家教學名師王萬良教授於7月26日在2020全球人工智慧技術大會上發表的題為「人文社科大學生的人工智慧教育：人工智慧通識課程建設探索」的演講，內容略有刪減。
▍王萬良 浙江工業大學教授、國家教學名師
以下為演講全文：
我今天主要以人文社科大學生的人工智慧教育作為對象（其他理、工、農、醫應該比人文社科大學生的人工智慧教育要簡單），介紹怎麼建設人工智慧通識課程。
我們希望把人工智慧這樣高深的東西作為一個通識課程介紹，首先簡單介紹人工智慧通識課程的必要性，然後討論很多人對於人工智慧通識課程存在的一些誤區。當然這裡主要介紹如何面向人文社科大學生進行人工智慧通識課程教學，我把自己的一些實踐經驗和大家交流一下。
人工智慧通識課的必要性
從大的方面講，這是實現國家人工智慧發展規劃的一個關鍵。在國務院頒布了《新一代人工智慧發展規劃》後，2018年教育部又具體制定了《高等學校人工智慧創新行動計劃》，制定並新建了若干個圍繞人工智慧人才培養的專業。教育部從不同的專業角度對人工智慧人才培養進行全面布局，比如智能科學與技術專業，數據科學與大數據技術專業是從計算機這個角度布局，人工智慧專業是從電子信息這個角度布局，機器人工程專業是從自動化這個角度進行布局等。實際上還有其他的一些專業，都是教育部從各個不同的專業背景來培養人工智慧跨學科人才進行全方位布局。
除了專門設置這些人工智慧類專業，還有大量的人工智慧加專業，或者說專業加人工智慧。實際上，人工智慧是我們當前建設新工科、新醫科、新農科、新文科的重要舉措。比如，人工智慧加理學、工學、醫學，還有人工智慧加哲學、經濟學、管理學、法學、教育學、文學、藝術學。
我經常說，凡是用人腦的地方，都可以用人工智慧，當然用的好不好有待於我們的努力。所以，人工智慧和其他專業的結合是培養人工智慧人才一個非常重要的方面。這是和前面的人工智慧專業人才培養相輔相成的。人工智慧專業人員的優勢是精通算法和編程實現，但其他專業人員具有的優勢是人工智慧專業人員不具備的，他們熟悉本專業的人工智慧技術需求，以及能夠知道怎麼樣用人工智慧？所以創新的源頭更多的是來自其他專業人員掌握了人工智慧以後，提出一些東西應用人工智慧技術的思路。
所以，人工智慧通識課程是非常必要的，這樣可以在較短的時間中，讓其他各專業人員掌握一些人工智慧方法。
人工智慧通識課程理解誤區
目前許多人對人工智慧通識課還存在一些誤區。
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第一個誤區：認為其他專業的學生基礎差，尤其是人文社科類的數學基礎更差。
目前絕大部分學校給人文社科大學生開設了《大學數學》。現在很多高職、中學、小學都開始了人工智慧課程，大學生開設人工智慧課程基礎還差嗎？當然，即使對於理工科來講，相對計算機信息的角度確實是差的。
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第二個誤區：我們的學生不會編程，或者說編程很差。
實際上，人工智慧實現時是需要編程，但人工智慧更多的是了解算法思路。所以，首先我們要知道人工智慧通識課程的教學目標是什麼？我認為，人工智慧通識課程的主要教學目標，是學生以後遇到複雜問題時，能夠想到用人工智慧方法來解決，這是最根本的。我經常說馬雲也好，王永明也好，都不是技術專家，但是他們能夠想到，想到很多時候比做到更重要。
第二，人工智慧通識課程，它的教學重點是什麼？我現在感覺有兩種錯誤的做法，一是把人工智慧通識課當成是吹牛課，大而化之地給他講講，稍微講講概況，不講具體的技術內容，就像我們講太空梭故事一樣，我聽了很多關於太空梭報告，我也不會、也不知道太空梭究竟怎麼造出來的。這就錯了。人工智慧通識課必須要講具體的技術內容，否則以後學生不能與所要解決的問題聯繫起來，這樣才能有創新的源泉。二是把通識課當成專業課講算法，但是很多專業的學生尤其是人文社科專業的學生，理解不了。我認為，人工智慧通識課的教學重點要講算法，但是要講算法的思路、應用的思路，而不是講怎樣用程序具體實現。我們可以提供一些實驗，這些實驗更多的是演示實驗，或者讓他拿著我們編好的程序上機通一通，讓他們體會人工智慧的程序實現。更多的是組織學生展開討論，怎麼把人工智慧與他們各自的專業相結合，讓他來暢想，老師來點評，這是很重要的。讓他們用他們的視角看待人工智慧。所以這門課的考核，這是一個很重要的方面。這樣的過程學生思維也能夠很活躍，也不感覺到很為難。
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第三個誤區：給這些學生上人工智慧課程不好教。
作為一個老師來講，根據不同的對象來選擇不同的教學方法是基本的要求。很多人嘲笑學生是對牛彈琴。其實，對牛彈琴不是牛不對，那是彈琴的人不對。這就像魯迅筆下的孔乙己一樣。如果孔乙己對普通老百姓講茴香豆的茴字有4種寫法，大家就感覺到他太迂腐。但是，如果孔乙己在文字研討會上給文人們講茴香豆的茴字有4種寫法，文人們會非常佩服，因為他們只知道2種寫法或者3種寫法。對象不同講課效果、結果就不同了。再比如，要了解一些三國故事，對中小學生或者一般老百姓，如果選擇《三國志》閱讀就不合適了，而用《三國》連環畫閱讀就比較合適；反過來，對於大學生來講，如果選擇連環畫閱讀就不合適了。
其實，不管是《三國志》，還是《三國演義》、《三國》連環畫講的都是三國故事，不會是其他故事，讓不同水平的人了解才是我們主要目的。所以我認為，人工智慧通識教材的建設是關鍵。我們以前也把一般的人工智慧教材作為通識課教材來用，人文社科專業的學生確實感覺到頭疼，感覺很難聽懂。所以現在要編寫好人工智慧通識教程，不僅能夠適合理、工、農、醫類大學生，而且要適合人文社科專業大學生學習人工智慧。
人工智慧通識課程教學方法
下面結合我的《人工智慧通識教程》（清華大學出版社，2020）談談人工智慧通識課程的一些教學方法。
對於人工智慧這麼「高、大、上」的東西，即使對理工科的大學生也是困難的，但更困難的是面向人文社科專業大學生，所以我們這裡強調面向人文社科專業大學生。因為相對於人文社科來講，無論專業基礎，還是數學基礎、程序設計基礎，理、工、農、醫大學生的基礎又好得多。
我認為，人工智慧通識課程主要講清兩點。第一點講清人工智慧技術的生物、社會等背景。大家知道人工智慧許多方法都是來源於社會、生物等的啟示。那些公式看上去複雜，如果把它的背景講清楚了，這些公式自然而然就好理解。事實上，人工智慧中的公式絕大部分都不是推導出來的，都是構造出來的。第二點通過這些課程要講清楚人工智慧應用的思路。也就是讓學生以後通過類似問題能夠舉一反三，具體怎麼實現，我認為不是教學重點。所以要圍繞這兩條開設人工智慧通識課程。
面向人文社科專業的學生開人工智慧課程確實困難。有個人文社科專業的學生給我講：王老師，我看到公式就頭暈，就不想聽你講。但是我反過來給他講，鳥、螞蟻等是怎麼覓食的？他很感興趣。然後我們一起再看看這些公式就是反映了這些過程，他感覺很好理解。
《人工智慧通識教程》的一個特點就是要與人文相結合。比如我們講知識的相對正確性、不確定性。如果我們僅僅用概率論與數理統計中的理論來講，對於人文社科專業的大學生來講很難聽懂。其實，這些概念本身雖然是數學問題，但數學本身就是來源於我們的生活。比如，我講知識的相對正確性。教材中就舉了蘇東坡這樣的大家也會錯怪王安石的文壇傳說。「昨夜西風過園林，吹落黃花滿地金。」這裡的黃花就是菊花。蘇東坡一看不對：菊花是秋花，不是春天的花，它不會落的，它會枯死在枝頭的。他提筆就寫下：「秋花不比春花落，說與詩人仔細吟」，指出王安石的錯誤。大家都知道後來蘇東坡知道自己錯了，他看到確實有落花的菊花。這就是蘇東坡沒注意到知識的相對正確性。曹操這樣的大軍事家居然被火攻？因為他只知道方今隆冬之際，但有西風北風，安有東風南風耶？他忽略了知識的不確定性。
再比如，我們講推理時，很著名的衝突消解使許多學生感到不好理解。什麼是衝突？為什麼這樣消解？我們用《三國演義》諸葛亮智算華容為例。曹操的軍隊逃過來了，但前面出現了兩條路，這就是衝突；曹操說走華容小道，這就是衝突消解。為什麼這樣選擇呢？曹操說，豈不聞兵書有云：虛則實之，實則虛之。諸葛亮多謀，故使人於山僻燒煙，使我軍不敢從山路走，他卻伏兵於大路等著。這就是衝突消解方法。從這個例子可以看出，雖然曹操的選擇有一定的道理，但結果確實錯誤的。許多衝突消解方法，只能說是有一定道理，並不代表一定是正確的，目的是讓程序繼續走下去。這麼一講，學生就很清楚。
又比如應用非常廣泛的模糊理論。模糊這個概念很多，就不多說了。像模糊決策，實際上就是反映了公司決策方法。如果由公司中股份最大的人說了算，就是我們這裡的最大隸屬度法。但是這種方法並沒有考慮小股東的一些權益、一些意見。所以，很多公司決策都是採用的按照股權大小來進行加權的決策方法。這就是模糊決策理論中的加權平均判決法。
再比如進化算法，最典型的遺傳算法。達爾文的進化論，也就是生物進化過程我們用數學表達式把它表達出來，這就是遺傳算法或者其他的進化算法。所以我們在介紹遺傳算法時，要緊緊圍繞生物進化的過程，所需要的就是找一個公式，或者說找幾個公式把這個過程表達出來。學生很難聽懂大名鼎鼎的粒子群算法。其實，只要理解鳥群覓食的策略就容易理解粒子群算法的公式了。第一個根據自己的慣性；第二個根據自己走過的最好的這個地點；第三個根據群體走過的最好的地點，這三個來共同決策下面朝哪裡飛。所以這個公式雖然看上去很複雜，但實際上這樣一講就很簡單了。當然，我們始終強調不一定非用這個公式。比如蟻群覓食也是這樣。我們通過螞蟻走到有食物的地方，能夠釋放信息素，這個信息素不斷揮發。螞蟻走到一個障礙時，它怎麼走？最終怎麼找到一條最佳路徑。所以，我們把螞蟻尋找食物的過程，或者螞蟻避讓的過程，用一個數學表達式來表示，這就是我們的蟻群算法。
再比如，現在大名鼎鼎的深度學習的卷積神經網絡，實際上是動物視覺機理的一個模擬，所以我們在講的時候，特別強調動物視覺上的一些重大發現。為什麼卷積，卷積以後為什麼要池化等，把這個過程可以講得很清楚，學生可以理解這裡面的關鍵。包括像遺傳算法中的編碼，我們還可以和日常活動結合起來，比如在火車站或者醫院、商場看到的顯示屏，實際上就是二進位編碼，各種文字圖案無非就是裡面的燈亮還是不亮。大型娛樂活動的翻花也是一種編碼。
我們舉一些醫學上的例子。很多學生都做過x光片、 心電圖，人工智慧怎樣代替醫生來看片，能夠把深度學習和醫療結合起來。再比如，全球最先進的達文西機器人是現在醫學上人工智慧應用非常成功。
▍達文西手術機器人
再比如藝術創作，我們怎樣用人工智慧給圖像上色，把黑白圖像生成彩色圖像，把黑白影片變成彩色影片。還可以利用人工智慧技術生成一些動畫的角色。以前我們都是靠藝術家們苦思冥想地構思，還要有靈感，現在我們生成對抗網絡可以生成各種各樣的角色，設計者可以選擇，好的挑出來，不好的就不要了。
再比如，圖像風格遷移也是一些典型的應用，拍到的德國風情小鎮怎樣變成其他風格，如何變成一個19世紀《沉船》這樣一幅名畫的風格；怎樣合成後變成一個驚濤駭浪中飄搖的小鎮。所以我們現在已經有計算機人工智慧來進行創作，如油畫的創作。更難的是機器人作畫，讓機器人像人一樣畫畫，給幾支筆和幾種顏料，機器人能夠根據其構思在畫布上把它畫出來。2018年7月，英國舉辦機器人藝術比賽RobotArt，全球19個機器人團隊共提交100多幅作品。
▍CloudPainter及作品
人工智慧在產品設計也具有很大空間。我們畫一個草圖，計算機就生成各種各樣的作品。現在人工智慧還能創作歌曲等。所以，人工智慧為我們的音樂設計、藝術設計、產品設計等都帶來了一個革命性的變化。人工智慧把速度、效率和精度將這種古老的技術帶入了藝術領域，所以我經常開玩笑說我們都是藝術家，因為我的人工智慧可以幫助我們設計和創作。
再比如人工智慧和文學相結合。清華大學孫茂松教授的團隊設計了一個計算機古詩詞作詩系統，2018年我和他在北京給全國的老師進行人工智慧培訓，我和孫老師說：你把這個系統介紹給我們，我們廣為宣傳。後來孫老師把它放到網上，成為我們人工智慧教學中的一個實踐案例。我們鼓勵學生應用這個系統去體驗。最近這個系統又進行了升級。學生產生了濃厚的興趣，充分感覺到人工智慧對我們未來各方面會產生很大的變化。2018年，新華社宣布中國首個AI主持人上崗。中央電視臺用機器人主持人代替人播新聞，輸入新聞稿，就以原來主持人相同的容貌、語音、習慣表情等播出，達到了以假亂真的效果。雖然現在主要是嘗試，但是很有價值。
▍新華社聯合搜狗公司推出全球首個AI 合成主播
人工智慧是一個廣闊的空間，我們探索人工智慧通識課程的建設非常重要。人工智慧是建設新工科、新醫科、新農科、新文科的重要措施。從我剛才舉的這些例子可以看出人工智慧應用太多了。包括我自己研究的生產計劃調度、遠程控制，包括醫學圖像處理應用非常多，這也是我們其他老師講的比較多的地方。實際上很大的空間就是新醫科。人工智慧在醫科中的應用前途非常廣。現在有一個很不好的傾向是一談到人工智慧，就問它能不能代替醫生？我們以後是不是不要醫生了？其實，當前發展人工智慧技術的主要目的不是取代人，而是成為人的助手。今天會議的主題是人工智慧教育，同樣，人工智慧不是要取代我們的老師，不是要老師下崗，而是我們老師藉助人工智慧技術更好地培養人才。我們希望人工智慧能代替我們，但現在我們更多地希望人工智慧成為人類的好助手。比如在醫院拍片。以前我們在醫院拍片，醫生只是看一兩張片子，實際上裡面有幾十張片子，至少也有十幾張片子。通常醫生最多只能看三四張，看四五張已經是不得了，因為醫生很難把這些片子聯繫起來考慮，但計算機可以這樣做。
在《人工智慧通識教程》裡也講了在一些農業中的應用，適應新農科建設。現在農業專家越來越少，對農作物懂的農民越來越少，怎樣把人工智慧專家系統用在農業中是一個很重要的工作。新文科我剛才舉了創作詩詞等，所以我們不僅重視新人工智慧專業的創建，更多地要重視人工智慧在其他專業當中的應用。
結語
前面我首先講了人工智慧專業的學生有它的優勢，但其他專業的學生掌握了人工智慧也有它的優勢，因為他們對專業了解、對需求了解。所以更多的是需要人工智慧專業人員和其他專業人員相結合，這樣可以揚長補短。第二個要消除人工智慧通識課一些誤區。黨中央充分重視發展人工智慧，我們在這些方面要積極行動起來。第三個也是我講的最多的是人工智慧通識課程教學，這是關鍵。我今天講人工智慧通識課程教學，實際上還是很不成熟的，有待不斷探索。儘管我在若干年前給全校開了這些課程，積累了一些經驗，仍然感到探索人工智慧通識課程的建設非常重要，所以浙江工業大學對我很支持，教務處指定我來負責學校人工智慧通識課程的建設。
今天我在這裡給大家分享一下這方面的經驗，我感到人工智慧通識課程不能等到方法都很成熟了再開始。也可能有人會問：現在課程建設還不成熟就開課這不是誤人子弟嗎？我要問：他沒有學人工智慧就畢業了，不是更誤人子弟嗎？我們現在給他講一點人工智慧，學了總比沒學好。何況現在還有慕課讓學生看，我們可以更多地組織學生討論。隨著教學工作的進行，我們也在不斷學習，會越教越好。我已經講了二十六七年人工智慧，但事實上前面講的人工智慧和現在講的人工智慧還是不一樣的，也是在一邊學習一邊教學；反過來說，也是一邊教學一邊學習。更多的是一邊搞人工智慧方面的科研，一邊促進教學。科學研究中很多知識用的比較多，比如進化算法、神經網絡都是因為科研當中有用，所以才學。我認為要積極行動起來，從今天做起，從現在做起，儘快把人工智慧通識課開出來。
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