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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!


展望2023 | 谢作如:新一代人工智能走进信息技术课程-1.jpg

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!
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