展望2023 | 谢作如：新一代人工智能走进信息技术课程

2023年 是新征程的新起点，面对全面建成社会主义现代化强国两步走的奋斗目标，面对直到本世纪中叶的远景，作为教育战线的工作者，应如何踔厉前行呢？
岁末年初，《中国信息技术教育》杂志邀请到信息技术教育领域的专家学者，开设了“2023，新起点，新征程”开年专题。

让我们一起展望2023，奋进新征程！

谢作如 浙江省温州中学
2018年，毕业于南京大学物理系的姜浩发布了一款AI应用，只要通过浏览器提交图片，它就能给出是否罹患乳腺癌的意见。这个免费的乳腺癌检测系统，诊断速度快，准确度还高于普通医生水平，一时间引来无数好评。我在感动于姜浩情怀的同时，注意到一个细节：从硬件搭建到模型训练和应用部署，这个乳腺癌检测系统全部由姜浩一人完成。作为一名业余程序员和非肿瘤专业医生的他，为什么能创造这样的“奇迹”？
姜浩这个故事的大背景，实际上是人工智能在经历了两次寒冬后，因为“深度学习”的突破而掀起了第三轮浪潮。只要拥有算力、算法和数据，很多人都能像“炼丹”一样，批量训练AI 模型。准确地说，姜浩的天才和情怀刚好赶上了人工智能走向产业化的时机，才有了这样的“奇迹”。他的最核心工作其实是收集数据——大量已经做好标注的胸部CT图片。有了这些数据，借助开源算法和算力，我们也能做类似的研究工作。正是敏锐地察觉到人工智能的快速发展，国务院在2017年印发了《新一代人工智能发展规划》。规划的发布直接影响了高中信息技术课标的修订工作，并促成了义务教育阶段信息科技课程标准的出台。
青少年要不要学习AI？这显然已经是一个无需回答的问题。真正的问题要转为：青少年的信息技术（信息科技）课堂要不要增加“深度学习”的内容？深度学习将AI降维后，无论是从技术门槛还是原理解释的角度去看，中小学都有必要增加。但遗憾的是，在当前的中小学教材或者课堂中，还很少看到关于深度学习模型训练的内容，尤其是通过采集数据训练模型的方式解决问题的课例。
当然，因为在2017年前后AI开发工具相对比较专业，加上受限于教材编写人员自身对AI发展的了解程度，“深度学习”在教材中没有得到相应的重视。在很多人的眼里，人工智能一直是普通人无法驾驭的专业领域，再加上深度学习的兴起是在2012年，对很多专家来说是知识盲区，就连很多以写代码做开发为职业的“码农”，也处于技术升级转型的尴尬境地。正是看到这一点，很多IT企业开始面向企业开发者设计无代码AI开发平台，其中较为知名的有百度的EasyDL、华为的ModelArts和谷歌的AutoML。
实际上，近几年，很多团队在努力为青少年开发AI学习工具。比如，国内用户量很大的图形化编程工具Mind+，新增了模型训练和推理的模块；上海人工智能实验室则推出OpenInnoLab，即使没有算力，借助于浏览器就能学习AI模型的训练，完成数据集的整理和标注等。这些AI模型支持边缘部署，可以像“产品”一样在真实场景运行。以K210、V831为代表的内置NPU的国产芯片也正如雨后春笋般涌现，20元左右的芯片就能流畅部署Yolo和SSD系列的目标检测AI模型。
中小学的人工智能教育的目标是什么？在我看来，人工智能进入教育的最终目标不是把AI作为提分工具，而是吸引更多的学生将AI作为解决问题的重要工具，就如现在学生使用各种开源硬件、编程工具、数据处理工具来做科创活动一样。
让我们共同期待走向新一代人工智能的中小学信息技术教育吧！