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北大教育学院闭门会:中小学人工智能教育应该如何开展?

2019年05月26日 17:16来源:未知手机版

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闭门会现场图

芥末堆5月26日讯,人工智能教育是当下大热的名词。无论是统筹全局的教育部门,还是落地开展课程的学校,以及参与其中的社会企业,都对其有着不同维度的思考。

近日,在北京大学教育学院召开的闭门论坛上,诸多国内教育发展的决策者、学者、企业人士,一同探讨了如何基于中小学计算思维培养,开展人工智能教育。

教育部基础教育司信息化处处长张权表示,从全国层面上看,无论是计算思维培养还是普及AI教育,都需要考虑教育体系如何整体推进,包括课程、教材、教学、教师等方方面面。

在人工智能技术发展层面,课工场总裁肖睿提出了当下AI发展的六大困难,包括缺乏科学基础、数据效率低、模型迁移能力弱等。同时肖睿认为,人工智能核心技术并不在机器人上——但机器人却是市面上多数AI教育产品的载体。

中国教育技术协会教育游戏专委会秘书长肖海明认为,人工智能教育的核心是计算思维。肖海明从调研出发,阐述了AI教育普遍面临的四个问题,包括缺乏培养体系、师资等。

在地方AI教育落地上,湖北宜昌西陵区教育局副局长蒋奎林表示,区域教育管理者需要思考如何将AI课程和现有的国家课程、校本课程深度融合。

关于人教版AI高中教材的编撰,人教社信息技术编辑室主任林众透露,高中新课标选择性必修四《人工智能初步》已通过教材局审定,预计明年能进入全国20省的学校。

芥末堆整理了部分嘉宾的发言,以下为会议内容(有所删节):

人工智能面临六大困难

分享嘉宾:课工场总裁肖睿

人工智能是可以让机器做人类需要智能才做的事情。大家一提人工智能,想到的就是机器人,但实际上,人工智能的核心技术并不在机器人上。机器学习,包括深度学习,才是我们讨论的人工智能。

很多教育系统号称自己是人工智能,比如说用的最多的题库系统,但我觉得,题库系统跟人工智能没什么关系。教育领域目前非常关注的一点是AI微表情识别技术,不过还不是特别成熟。

AI不是万能的,没有像宣传的那么恐怖,什么都能干出来;它有很多的缺陷,很多地方需要突破。目前,AI面临的困难主要包括六点。

第一,深度学习没有科学基础。很多做深度模型训练的人,戏称自己叫“调参侠”,工作就是不断地调参数,调的对不对全凭经验,调出来就可以发论文了。但因为结果不可预测,照着他的论文,你训练不出来,他自己也训练不出来。

第二,所有的问题都需要形式化,不能形式化的问题,人工智能解决不了。

第三,数据效率低。AI需要大量的数据进行训练,但数据利用效率非常低——这也促成企业和大学合作的趋势,越来越多的企业研究机构在引领发展。因为想做深度学习的话,算法、算力、数据、场景缺一不可,这四样很多都在企业。

第四,深度学习只在感知领域有所突破,而在认知和推理领域的突破非常少。

第五,深度学习模型迁移能力弱。AI的可靠度高度依赖于数据,导致它针对每个问题、每一对数据都会出一个模型。模型迁移能力很差。能做图像识别的系统,不一定能做语音处理;能认识猫的系统,不一定认识老虎。

第六,产生新的安全问题。以GAN(Generative Adversarial Networks,生成式对抗网络)为例,GAN的原理是在一个模型上生成数据,然后用这个数据去训练另外一个模型。很多黑客就会想通过模型的训练,去骗人工智能系统。如果系统完全依靠AI做判断的话,就很容易出问题。

人工智能教育面临的四个问题

分享嘉宾:中国教育技术协会教育游戏专委会秘书长肖海明

陈宝生部长在国际人工智能与教育大会上表示,要在中小学设置人工智能相关课程,推进普及教育。我们在《计算思维培养与人工智能教育的研究探索》这个课题上做了一些探索。

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