观点|基于Scratch的人工智能教学设计与实践
mechey 发表于 - 2019/12/24 19:14:00
最近太忙了,想写一篇关于人工智能教学设计与实践的文章,一直没有时间动笔,前阶段参加了上海的创客嘉年华中的一个沙龙,主题是“中小学如何开展人工智能教学”,我也聆听了大伽和一线教师的想法,了解了他们的做法。
本文结合仔爸新书,谈谈我个人是如何认识人工智能,以及如何开展基于Scratch的人工智能教学实践。

说到人工智能,最早应该是小时候看的一部动画片就接触了,那就是《变形金刚》。为什么这么说呢,显然这些来自塞伯坦星球的外来机器人是具有自己的智慧的,甚至比人类还要强!但要说这些变形金刚,也是人工的,你看他们都长成汽车和飞机,还有猫狗的模块!

变形金刚
后来长大一点,又接触了另一部科幻电影《星球大战》,我和仔仔都是星战迷。星战里面有许多智能物种,像克隆人啊,机器人啊,外太空各种奇怪的生物啊,显然都是非常智能的!

电影《星球大战:克隆人的进攻》
自从有了这两部影视作品的熏陶,我从小就深信不疑,除了人类,还有和人一样聪明,甚至比人更聪明的东西存在!
要说真正接触和了解人工智能,还是从80年代末IBM公司的深蓝机器人战胜世界国际象棋大师卡斯帕罗夫这则新闻中获得的。那时候觉得,电脑太厉害了,居然会下棋,还能战胜人类的象棋大师。

深蓝与卡斯帕罗夫对弈
人工智能在那个时候迎来了一次爆发,人们也是各种猜想,觉得人工智能会战胜人类,会威胁人类,后期也出了各种人工智能和机器人主题的影视和书籍作品,如《黑客帝国》、《机械姬》等,甚至我国基于刘慈欣小说拍摄的科幻电影《流浪地球》中,也出现领航员空间站核心智能主机,流浪地球计划与火种计划的监督者和执行者——MOSS(莫斯)。不过,从深蓝之后的一段时期,人工智能领域进入了低谷,主要是人工智能就像汽车里面的概念车一样,落地的项目比较少。在计算机软硬件得到了长足发展之后,以谷歌人工智能机器人AlphaGo战胜韩国围棋选手李世石为代表事件的人工智能第二次发展高潮到来了。

谷歌AlphaGo与李世石对弈
在棋类对弈领域,国际象棋与围棋的搜索难度不是同一个级别的。单从搜索的数量来看,国际象棋棋盘是8X8一共64个格子,规则相对比较简单。而围棋棋盘是一个19X19一共361个交叉点,学过搜索算法的朋友一定了解,随着搜索范围的增大,搜索需要花费的时间会呈指数级增长。举个例子,5!和10!相差多少呢?而如果是指数级增长,更不得了。因此,可以说,在围棋上人工智能战胜人类,是软硬件又一次巨大的突破。

随后,人类对于人工智能到底是对人类有帮助,还是会威胁到人类,产生了两个阵营。以SpaceX公司的马斯克和霍金为代表的人工智能悲观派,和以苹果公司库克和阿里巴巴马云为代表的人工智能乐观派,争得不亦乐乎。此类资料大家网上搜索一下可进一步了解。

悲观派

乐观派
人工智能(英文Artificial Intelligence)从字面意思理解应为人类的,人造的智能。但仔爸觉得更应该解释为人类工具智能化。为什么这么说呢,从猿人进化到人类最大的标志是对工具的使用。而从目前仔爸了解到的人工智能来看,现在主要是在帮助人类实现一些人类不可能完成的任务,也就是起到了工具的作用。而现在随着人工智能技术的发展,今后机器人能极大的帮助人类,那么会不会有一天,人类不需要干活,也不需要思考,照此发展,人类会不会退化成猿人呢?

当然,作为目前兴起的一项新兴技术,我们不应回避,而应该去了解,甚至一探背后的究竟。而作为从事中小学信息技术一线教学的工作者,有义务将人工智能相关的知识教给自己的学生和孩子。但要真正了解人工智能,甚至掌握人工智能开发能力太难了,就像上次在上海创客嘉年华沙龙中有位朋友说,他是北大数学系,对于人工智能后面涉及的算法和数学,学起来也有难度,更别说一般的成人和孩子了。
那么,像中小学教师该如何进行人工智能教学呢?
从仔爸看和听的一些中小学人工智能教学课堂情况来看,主要呈现的模式有两种,一种以教学人工智能应用为主,教学对象偏向于较低年龄段的孩子,另一种是教学相关算法的,主要集中在高中。因此,仔爸觉得是不是可以在两种模式之间找到一座桥梁,既可以使用相关的人工智能应用,又能揭开人工智能背后的一些原理和概念性的东西。仔爸决定去试一试,同时已经把自己的想法和实践写到新书《PK人工智能:跟仔爸学Scratch项目制作》一书中去了。(购买直达链接)
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PK人工智能:AI时代孩子怎能不会编程思维——跟仔爸学Scratch项目制作
作者:徐定华(仔爸)

京东
要说了解人工智能,有时候并不难。比如人工智能里面有一种叫模式识别的技术,这个就像小孩子学习中经常用到的错题本,每当做错题目,孩子们总会把做错的题目收集到错题本中去,然后经常把错题本拿出来看看,以后就不会犯这样的错误了。这就像IBM深蓝机器人一样,计算机科学家把如何下象棋的规则,以及各种棋谱、对弈过程录入计算机,深蓝在与人类象棋大师下棋的时候,会根据存储在资料库中的各种棋谱进行演算,照着这样的步骤走下去,如果会输掉比赛或处于下风,那么它就改变策略。显然深蓝机器人也有一本“错题本”。

目前最热门的实现人工智能的途径是机器学习。金庸小说里面有个奇人叫周伯通,他最大的能力是会左右互搏之术,也就是只要学会武功的招式,他不需要跟别人去对打,只要每天自己跟自己互搏就能提升他的武功。而现在的机器学习就像周伯通的左右互搏之术,不需要计算机科学家输入大量的内容,只要告诉它下围棋的规则,它就自己跟自己不停地下棋来学习。就像AlphaGo Zero最终以100:0战胜AlphaGo所呈现的战绩,AlphaGo Zero就是基于机器学习的。
https://blog.csdn.net/sinat_31428707/article/details/82218575
在中小学开展人工智能教学,往往从认识各类人工智能应用开始,网上有较多内容供大家阅读。而仔爸想说的是,在我们尝试使用诸如人脸识别、语音识别、自然语言识别等应用外,是不是就停留在这个层面呢?接下来,仔爸以最新出版的《PK人工智能:跟仔爸学Scratch项目制作》一书的第八章人工智能初探为例,谈一谈还可以做些什么样的尝试。
以下项目均基于Scratch3.0版本而创作。
1.人工智能应用中日英互译+朗读
本项目主要使用Scratch3.0中扩展模块中的翻译+文字朗读模块。实现思路是,用户输入中文内容,通过翻译模块将中文翻译成英文或日文,然后再由朗读模块将翻译结果朗读出来。此项目以应用为主,感受人工智能的工作效果。
2.人工智能之识别(判断)
人工智能有一个重要的技能是能像人一样判断(决策)。而第二个项目智能台灯,使用Scratch3.0纯软件模拟生活中台灯应用的一些场景。比如看书时灯光的亮度、看电视时的亮度,以及使用渐强渐弱的灯光替代刺耳的闹钟来实现唤醒功能等,主要通过Scratch中的选择语句来实现这些功能,让孩子了解判断是人工智能中一项非常重要的内容。

3.人工智能之统计
仔爸通过一个常见的猜拳游戏,来说明人工智能的另一项非常重要的内容——概率。通常网上的猜拳游戏大都使用一下随机数就结束了,仔爸觉得应该让电脑通过统计人类出拳的习惯,来优先使用能战胜人类的出拳选择,这里使用了列表存储人类的出拳项,在下一次出拳前,通过统计人类的出拳喜好,比如人类喜欢出剪刀,那么下一次电脑就优先出石头,通过这种方式,基本上能取得胜多负少的比赛结果。

4.人工智能之搜索
滴滴打车是目前人们生活中比较常用的一种出行方式。仔爸通过Scratch3来模拟滴滴打车的场景,让学生一探滴滴打车平台高效的究竟。相对于以前的呼叫出租车,滴滴平台利用其先进的算法,使乘客和司机能快速配对,其中就有一项重要的内容是优先选择离乘客最近的车辆进行响应。而本项目就是实现当乘客呼叫车辆时,舞台上离乘客最近的汽车将会来到乘客面前。这里主要应用了列表记录每辆汽车的坐标,然后通过计算与乘客之间的距离,找出离乘客最近的汽车。

5.人工智能之文字识别
智能教室1这个项目,通过三个层次来说明程序如何识别用户输入的文字。首先是单一匹配,用户输入一个词语,如果匹配成功则打开电扇或电灯,直接使用判断语句完成。第二层次是多关键词匹配,首先将一些打开关闭电器的命令存入列表,当用户输入命令时,检查输入的命令是否包含在命令加中。第三个层次是,在第二层次的基础上,增加了自定义命令功能,用以扩充命令库(训练)。

6.人工智能之自然语言识别
与上一个项目匹配文本不同,本项目实现人类自然语言识别,是基于语义的识别,将调用IBM公司Watson(沃森)系统中的Watson Assistant应用来实现。

目前Scratch3官方版本无法直接调用,因此使用了网上一个名为儿童机器学习网站(网址:machinelearningforkids.co.uk),该网站提供了许多识别文字、数字、图像和声音的项目。此网站可创建基于Scratch2,Scratch3,Python和App Inventor的各类项目。通过此项目,孩子可以学习到如何建立机器学习的训练模型,进行训练,将训练成果应用到Scratch中去。


7.人工智能之图像识别
本项目同样调用Watson中的一个名为Visual Recognition(图像识别)的应用。主要识别用户即时绘制的三种几何图形:三角形、矩形和圆形。训练方法与上一项目差别不大,只要把训练的文字内容改为图像。

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