象棋文化的青少年普及教學，一直都有很不錯的成果，大多數是家庭中的爸爸或者爺爺姥爺擔任老師的角色，完成了象棋的入門教學。象棋的一線教學工作者大多是有著很高棋藝水平的業餘棋手，學生們能夠在比賽中摘金奪銀是他們教學的第一目標。而本文所說的象棋教學，是指那些通過象棋訓練學習，以提高學生注意力、邏輯推理等能力為第一目標的教育教學活動。學象棋後，孩子能坐得住，頭腦越來越靈活，這是絕大多數家長讓孩子學象棋的最初原因，而並非讓孩子拿什麼冠軍或成為職業棋手。
現實中不單象棋的教學，包括圍棋、西洋棋，孩子學著學著，就被引導為拿冠軍、達等級成為了奮鬥目標。這種現實是一種穩固的形式，但象棋、圍棋、西洋棋的教學，如果想再擴大影響，必須要回歸到以智力開發為第一目的的運作上。
人工智慧（ArtificialIntelligence，AI）一詞，誕生於1956年達特茅斯會議。人工智慧概念相對於自然智能，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
1956年達特茅斯會議之後長達十年是人工智慧發展的第一次高峰，當然人工智慧的發展也經歷了低谷，因為人們開始對它寄予的希望太高，高造價的人工智慧沒有很好的落地服務於人，不過人工智慧還是大勢所趨，IBM的深藍戰勝西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫和谷歌公司的「阿爾法狗」戰勝圍棋世界冠軍李世石，兩個標誌性事件都將人工智慧帶入了新的輝煌。
人類曾經夢想像鳥兒一樣在空中飛翔，所以人類造出了飛機和宇宙飛船，超過了任何鳥類。在中國當阿爾法狗戰勝圍棋世界冠軍柯潔的時候，更多的人群開始關注人工智慧，了解「神經網絡」、「深度學習」這些專業詞彙，人們預感到未來社會，人工智慧將在更多的領域超越人類。
2017年7月8日，國務院出臺《新一代人工智慧發展規劃》指出，「實施全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智慧相關課程，逐步推廣編程教育，鼓勵社會力量參與寓教於樂的編程教學軟體、遊戲的開發和推廣。」全國各大高校紛紛開設人工智慧專業，少兒編程、機器人等培訓機構的廣告充斥在我們身邊，行業預測少兒編程培訓市場在百億以上。就算這股浮躁的虛火過後，人工智慧的啟蒙培訓仍將是教育培訓中的一條主線索，因為這是社會發展變革的必然。
為什麼IBM深藍戰勝西洋棋世界冠軍拉斯帕羅夫、谷歌阿爾法狗戰勝圍棋世界冠軍李世石的事件會成為歷史的裡程碑。近期，人工智慧也戰勝了「魔獸世界」遊戲的高手和「德州撲克」的頂級高手，這些信息卻沒被大眾所關注？我們知道下棋是完全信息博弈，棋盤棋子這些信息機器搜集起來很方便，而德州撲克這個項目，機器是不能確定對手有什麼的牌的，是不完全信息博弈，能夠在德州撲克中戰勝世界頂級高手，這種技術的突破也是有很大價值的，但未被世人那麼關注。因為下棋在人們心目中的地位是根深蒂固的，下棋是人類智慧的結晶，是智力對抗的皇冠項目。這是其他項目不能比擬的。人工智慧採用下棋作為實驗，就想基因科研採用果蠅作為實驗一樣，是最合適的選擇。
象棋教學必須要和人工智慧技術緊密結合，因為象棋雖然有著千年的歷史，但到了今天還是存在邊緣化的危險，受眾用戶被網路遊戲和其他的娛樂項目分流，所以和未來社會的主流文化緊密結合，佔有更多的眼球，這是象棋這個物種的一個聰明的生存策略。
人工智慧啟蒙教學一般就是指少兒編程和機器人培訓。少兒編程最初學習的內容是情景方面多媒體功能的拓展，像製作一個賀卡或一段情景對話，而後期是算法的學習，是抽象思維的訓練，這是少兒編程教育屬性的必，而象棋教學本質上也是在進行思維訓練，所以兩者結合有先天的基礎。
在實際操作中，兩種培訓各有優缺點，融合為一，是極為互補的。少兒學編程，必然藉助電腦、平板等工具，而太小的孩子長時間使用電腦平板這類電子產品是有很多弊端的。美國國立衛生研究院資助的一項新研究顯示，電子屏幕正在改變青少年的大腦，這份研究顯示，對9至10歲的孩子來說，每天看屏幕超過兩個小時，就會導致思維和語言測試成績下降，而七個小時則會讓大腦皮層變薄。雖然這是早期發現，不是最終結論。
中醫的專家建議孩子學下棋，可以讓孩子聚神，而在中醫眼中玩電子產品會讓孩子的神散掉。所以，孩子們還是玩一玩原生態的遊戲更好，下棋當然更是首選。棋類遊戲的勝負更直觀，更容易激發孩子們的學習動力。年齡太小的孩子，學習編程，因為智力發展的因素，也不宜專項的學習編程。
象棋畢竟是一個修身養性的娛樂項目，以此為職業路太窄，深入學習不是大多數人的選擇。未來社會信息素養是孩子所必須，尤其是在這個從工業時代向信息智能時代轉型的階段，人們的壓力越來越大，時間越來越寶貴。所以年齡小的時候側重於象棋等博弈遊戲的學習，年齡大一些了，可以更多的接觸人工智慧的啟蒙教學，提高信息素養，有針對性的分配精力時間。
當人工智慧概念被人們熟知後，很多人自然的恐懼自己的工作未來被機器所替代。確實存在這種可能，我們的工作其實也一直在更新換代，一項工作退出歷史舞臺不一定是因為人工智慧。未來社會最厲害的不是機器，而是「人機協作」。我們都知道排名世界第一的卡斯帕羅夫輸給IBM超級西洋棋電腦「深藍」。雖然機器的計算能力強大，但是人還是有人的優勢，比如要是沒有人提出「卷積算法」，人臉識別技術的進展不會這麼快。美國在深藍之戰以後，舉辦了人機合作的西洋棋比賽，規則是任意數量的人加任意數量的機器組成一個隊，最後兩個計算機高手操縱著幾臺計算機，戰勝了世界上最強的西洋棋冠軍，也戰勝了世界上最強的電腦，這就是未來的樣子，最強的不是人，最強的也不是機器，而是人機協同，甚至有人喊出一個口號，叫人機協同進化。
對於人工智慧技術人類需要的是「駕馭」而不是「寄生」。人類要保持創新的能力，對於人工智慧應該有了解、掌握、創新的能力。學習象棋，了解了人工智慧的基礎知識，就會有使用人工智慧應用於象棋的需求和衝動，才會更進一步的去學習人工智慧的深層次的知識，而且會對各類算法有似曾相識的感覺。因為這些算法可能早在棋手的腦子裡運行過了。這也是為什麼要把象棋教學和人工智慧啟蒙教學融合的一個原因。
有些程式設計師戲稱自己是「碼農」，雖然是一個光鮮的行業，但仍然是有分工有區別的。無論是象棋教學還是人工智慧啟蒙教學，我們都是在做教育，做教育就要回歸到以人為本。人的各項基本能力和創新能力的提升是教學的目標。我們要培養優秀的人才，培養有較強信息素養的人才。從我個人的實踐經驗來說，那些喜歡下棋的孩子都喜歡編程機器人這些活動，而喜歡編程、機器人的孩子，也喜歡下棋。雖然沒有經過太多的問卷調查和數據整理，但是現實的教學中給了我這種感覺，我才會提出這樣一個課題。
在多年的教學中，我開發了一套課程體系：博弈智能開發課程，簡稱「弈智課」，針對不同的學習場景和人群，分為校園版，家庭版和專業版。有幾點特色：第一，不以培養冠軍為目的，要讓所有參與學習的孩子智力得到提升；第二，積累了大量的博弈遊戲、智力遊戲作為教學素材，為象棋、圍棋等有難度的棋種做前置教學；第三，把象棋的殺招、圍棋的死活題、五子棋的VCF題、西洋棋的殺法、國際跳棋的戰術組合，提煉出來，訓練學生的心算能力。實踐中取得了不錯的效果，如今又在加入人工智慧元素，給「弈智課」全面升級。
象棋教學如何與人工智慧啟蒙教學進行融合？我的思路是這樣的：以教育學、心理學、以及腦科學等學科理論為指導，以任務驅動的遊戲化教學為形式，以算法學習為核心知識內容，以機器人操縱的人機對弈為最終目標，對接各級棋類比賽、編程比賽和機器人競賽，以學生的思維發展和人格塑造為根本主線。
積極心理學是心理學領域的一場革命，二戰以來的心理學主要用於治癒人們心理的創傷，而積極心理學倡導心理學的積極取向，研究人類的積極心理品質、關注人類的健康幸福與和諧發展。我們使用象棋、學習編程，提高大腦運算能力，來增強自身的素質，就源自積極心理學的基本理念。
教育神經科學誕生於21世紀，是將神經科學、心理學、教育學整合起來，研究人類教育現象及其一般規律的新興交叉學科，為心智、腦與教育架設橋梁。哈佛大學、斯坦福、劍橋、倫敦大學等國際著名高校學府均已成立了教育神經科學專業研究機構。從教育神經科學的角度來講，教育的基礎是人腦的可塑性。學習與經驗對人腦結構與功能具有塑造作用，尤其大腦發育敏感期具有可塑性機制。利用大腦發育的敏感期，通過象棋、編程等教學訓練，提升心智技能，強化大腦中突觸的數量、密度與連接，以全面提升智力水平。
所謂的素質教育的成果，就是把從學校書本上學到的東西全忘掉後，剩下的那些。教育神經科學的基本理念與愛因斯坦這句話如出一轍：同理，象棋訓練和編程學習都不是最終的教育目的，我們根本關注的是學生智力的發展與人格塑造。
思維是前提，有較強的抽象思維能力，才能發現更為底層的社會規律，而掌握、應用不同層級的規律，必然站在不同的社會階層上。從某方面講思維力是一個人獲取成就的前提，且其抽象能力的深度與成就成正比。
我們將思維分為判斷、推理、發散思維、可逆思維、線性推理和系統思維幾個方面。判斷就是看一個局面，能夠依據以往的經驗說出誰好、誰壞、誰輸、誰贏；推理，就是因為什麼理由，所以這個棋應該怎麼想、怎麼下；發散思維是當前局面除了這種方法，還有沒有其他的應對方法；可逆思維是指如果我這麼執行了，對方會怎麼應付，局面對我好不好，然後思維逆向返回，來推測現在這一步到底應該怎麼走，結果好就這樣執行，結果不好就再想其他的方案；線性思維是指推理之後的結果變成新的條件，再去推導下一步的方案，縱深的想下去；系統思維是我們最終要培養的，就是在一棵邏輯樹中尋找最優的路徑方案，是前面幾種思維的集合。其實通過百度來搜索，也是在一個紛雜的網狀中尋找最優答案的過程，和象棋計算的思路是一致的。
思維有一個深度和廣度的問題，思維訓練要深度優先，從簡單的習題開始練習，逐步增加難度，最終能夠達到多層級的心算水平。
遊戲化教學是近幾年新興起的教學方法。因為遊戲產業的日漸發達，遊戲為何如此吸引人？把遊戲吸引人的機制用到教學上，是不是可以產生更好的學習效果？這就是遊戲化學習。
遊戲除了炫酷的特效，曲折的劇情外，還有其他的特徵，首先是任務驅動，一個任務接一個任務的，任務的難度會隨著玩家的等級提升而加大，讓玩家經過努力獲得成功，有成就感；遊戲化的重點是獎勵，獎勵的種類有即時的積分獎勵、階段性的升級獎勵、榮譽性的長久稱號獎勵、還有不確定性的獎勵；這些獎勵與任務相輔相成，促使玩家一步一步的對遊戲平臺產生依賴，遊戲還會不時地讓你手忙腳亂，這因為樣大腦才會分泌多巴胺，讓玩家產生快感，遊戲中還有團隊合作等機制，讓你有歸屬感。
我們的課程也把象棋的習題、編程的習題製作成資料庫，按照難易程度排序，完成不同的任務有不同的積分、可以兌獎，還可以升級。教學的內容是遊戲、教學的形式也是遊戲，教學的評價體系也是遊戲化的。以同樣的教學形式，來進行編程和象棋這兩個不同科目的教學，讓學生感覺到統一性，也是一種融合。
課程階段設置如下：
（1）弈智啟蒙：通過不同的遊戲棋規則的學習、數學趣題的練習，讓學生對棋類學習產生興趣，認同遊戲化的教學模式。通過玩編程遊戲，認識掌握編程的基本方法，能夠初步使用scratch編程。
（2）棋類基礎：掌握象棋、圍棋、西洋棋、國際跳棋、五子棋的基本規則，選擇一門棋（推薦象棋），進行全面學習，掌握規則、基礎知識以及記錄方法。編程方面學習使用scratch製作小遊戲。
（3）算法入門：從象棋一步殺到四、五步殺的練習，掌握象棋殺招推理的基本方法，編程方面能夠使用scratch解決數學題。
（4）心智訓練：通過四步以上的殺招的心算訓練，增強學生的心算能力，並且形成習慣，電腦編程方面開始學習基礎的算法。
（5）競賽課程：對接棋類競賽、編程競賽、機器人競賽，針對不同的競賽進行專項訓練，全方位的提升學生素質。
（6）人工智慧：編寫能下棋的程序，實踐最前沿的算法，實現如使用機械臂等設備來與人下棋。
課程採用任務驅動模式，便於標準化製作。教師主要是引導輔助的作用，從某個角度解決了象棋教練員需要很高棋藝水平的特殊要求。
下棋可以讓人變得聰明，思維速度快、能力強就是聰明，但聰明不是智慧。聰明是做事中顯現出來的，而智慧是指如何做人。象棋、編程中算法，很多是可以應用指導現實生活的。比如在推演中，你遇到的錯誤越多，其實就等於你離正確的答案越近，這種圖形化的證明，讓道理變成看得見的道理，如果學生認同了這個道理，那麼就會把這個道理變成他價值觀體系中的一部分。再比如同學在認認真真的完成一個一個任務的時候，必然會發現很多的規律，而這些規律堆積到一起，最終會發現一個更大更通用的規律，機器的算法也是如此，這種體驗就是「但行好事，莫問前程」、就是說「基本功是最大的竅門」。傳統文化中的經典理念在算法中一個一個的呈現，讓孩子擁有更優秀的人格，是課程最重要的目標。
理念上的融合、形式上的融合、內容上融合，核心教學目標的融合，即學生人格塑造上的融合。表面是在教下棋教編程，其核心是在向同學們推薦算法。各種複雜的數學難題，都可以用聰明的算法解決，這些算法可以在大腦中運行，也可以通過機器來實現。把這些算法解釋為人生的智慧，植入孩子的價值觀體系中，是我們作為教育工作者的至高追求。把象棋教學與人工智慧啟蒙教學融合，也是我們認為有價值的實踐。