劉曉杰

摘? ?要：近年來計算機技術(shù)和信息技術(shù)迅速發(fā)展，作為計算機科學的一個分支，人工智能的應用遍布高科技產(chǎn)品和我們工作生活的方方面面。本文對人工智能5種常用算法和人工智能課程教育現(xiàn)狀與教學理念進行了介紹，并以“猴子與香蕉問題”為例，對人工智能課程中基本算法與模型進行了案例分析。研究表明，人工智能課程的教學過程中要求我們尊重每一個學生的個性品質(zhì)發(fā)展并將人工智能置身于智能科學的大背景中;同時，為了培養(yǎng)人工智能高端技術(shù)人才，我們應該在人工智能課程教學中盡可能開展案例教學方法的研究和應用，讓人工智能課程的受眾不僅能掌握其基本知識，更能解決實質(zhì)性問題。

關(guān)鍵詞：人工智能;算法;案例研究;教學

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2019）09-0032-04

一、引言

隨著網(wǎng)絡技術(shù)的飛速發(fā)展，作為計算機科學的一個分支，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是當前計算機科學技術(shù)中的一門非常前沿的學科，也是信息科學中發(fā)展極為迅速的學科，其主要目的是采用計算機來模擬人腦思維，并應用計算機技術(shù)替代人類勞動力甚至部分思維能力。當前，人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛存在于我們身邊，它不僅大幅提高了當前社會的生產(chǎn)水平，也給人們的生活帶來了極大的便利。隨著數(shù)據(jù)時代的不斷發(fā)展，大到整個社會，小到一個企業(yè)，其面臨的數(shù)據(jù)挖掘和處理工作越來越龐大，在大數(shù)據(jù)的挖掘過程中，相比人工智能，人腦的數(shù)據(jù)處理速度顯得微乎其微。事實證明，不同的ML模型所擅長的問題類型是有差異的，為此，我們有必要對AI基本算法進行研究。與此同時，學校課程是人工智能技術(shù)推廣的有效途徑之一。為此，本文基于人工智能基本算法，介紹了人工智能教育的現(xiàn)狀和其教學理念，最后以“猴子與香蕉問題”為例，對人工智能課程中的教學方法進行了案例研究。

二、人工智能課程簡介

1.人工智能教育現(xiàn)狀

Alan Mathison Turing被譽為人工智能之父，1950年，他在論文《Computing Machinery and Intelligence》中駁斥了傳統(tǒng)觀念中認為機器無法也不能像人一樣思考的想法，并提出未來機器也會和人一樣擁有自己的思維能力。如今，機器人已經(jīng)戰(zhàn)勝了人類圍棋大師，人工智能產(chǎn)品也深入到我們生活的方方面面。作為計算機科學和信息技術(shù)領域的前沿學科，人工智能對經(jīng)濟發(fā)展和社會進步的影響越來越大，全世界很多國家也逐步意識到將人工智能課程納入學校教育系統(tǒng)的重要性，而就我國而言，人工智能課程已經(jīng)脫離了在職教育和大學教育的束縛，走進了高中課本。但由于教師資源和硬件設備的制約，中學范圍內(nèi)尚未專門開設人工智能課程。2001年末，中國人工智能學會教育工作委員會正式掛牌成立，并研討了普通高等院校中人工智能與大學專業(yè)設置之間的關(guān)系，告別了學校教育中沒有人工智能學科的現(xiàn)狀，盡管如此，相比發(fā)達國家，我國人工智能教育仍然存在很大的欠缺，表1所示為部分國家人工智能教育現(xiàn)狀。

由表1可知，近年來以英國和美國為首的一些國家越來越重視人工智能相關(guān)課程的教育，而我國開設創(chuàng)客教育的學校尚沒達到學?？倲?shù)量的1%。據(jù)統(tǒng)計，我國未來5年對人工智能相關(guān)領域高端人才的需求量將超過10萬人，而已有的相關(guān)人才尚不足0.3萬人。在這樣的背景下，2015年中國電子學會啟動了“中國青少年機器人等級考試”，2016年江蘇、山東和河北等十幾個教育局、電教館和教育學會等部門在當?shù)嘏e辦了等級考試。2017年10月，內(nèi)蒙古部分小學也將人工智能課程納入正式課程，可見，人工智能課程已經(jīng)結(jié)束了僅在高等教育系統(tǒng)中才能接觸的弊病，成為了真正的全民教育。

2.人工智能課程的教學理念

在人工智能中，“快速”已經(jīng)不再是核心能力，“思維能力”才是更加關(guān)鍵的問題。這也就要求教師在教授人工智能相關(guān)課程時，一定為要學生樹立“機器可以自己思考”和“計算機確實能做到智能化”的信念。對人工智能課程的教學理念總結(jié)如下：

（1）尊重每一個學生的個性品質(zhì)發(fā)展

尊重學生的個性品質(zhì)發(fā)展是成就學生創(chuàng)新能力最有效的途徑之一，人工智能與傳統(tǒng)學科最大的區(qū)別在于傳統(tǒng)學科的知識體系是既成的，本學科內(nèi)的創(chuàng)新大多數(shù)時候都需要投入大量的時間、精力和財力才能實現(xiàn)。而目前人工智能學科的創(chuàng)新空間還非常大，正如蟻群算法起源于螞蟻覓食一樣，學生的興趣愛好、生活習慣等都有可能為人工智能學科的創(chuàng)新提供素材。

（2）將人工智能置身于智能科學的大背景中

智能科學包含了自然智能、計算智能、人工智能等學科，它是一個比人工智能更加廣泛的概念，智能科學不再著眼于計算機技術(shù)的優(yōu)化和革新，而是將重點放在“智能”上，盡一切可盡之才為智能科學技術(shù)服務，人工智能只是其中的一種途徑。教師如果能為學生建立扎實的認知，將能大大促進學生在人工智能學科學習中的深化和創(chuàng)新，這也將有助于教育系統(tǒng)進一步完善人工智能相關(guān)課程體系的配置和優(yōu)化。

三、課程中常見算法介紹

1.線性回歸（Linear Regression）

線性回歸的核心思想是把規(guī)律沒有外顯的一組數(shù)據(jù)，借助于誤差衡量手段，發(fā)覺其潛在規(guī)律。線性回歸在數(shù)理統(tǒng)計中的應用已經(jīng)有超過200年的歷史，是人工智能技術(shù)中最為直接和明了的算法。其成功的核心在于有明確的數(shù)據(jù)，且既有數(shù)據(jù)中存在盡可能少的低價值信息并在既有數(shù)據(jù)間存在函數(shù)關(guān)系，如圖1所示。最簡單的線性回歸例子為：尋找系數(shù)B，使數(shù)據(jù)群中有如下函數(shù)成立：

y=B0+B1x（1）

式中：B0和B1為數(shù)據(jù)處理人員通過數(shù)據(jù)群調(diào)整系數(shù)權(quán)重而得到的不同訓練結(jié)果。

2.粒子群算法

又稱為粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是近年來人工智能常用的進化算法之一。與遺傳算法相類似，粒子群算法也是從隨機解出發(fā)，通過大量的迭代計算得到最優(yōu)解，并通過適應度評價迭代得到每一個最優(yōu)解的質(zhì)量。相比遺傳算法，其優(yōu)勢在于通過追隨當前迭代計算得到最優(yōu)值獲得全局的最優(yōu)解，取消了遺傳算法中交叉（Crossover）和變異（Mutation）操作，使算法規(guī)則更加簡單明了。該算法的抽象圖如圖2所示。

粒子群算法的實現(xiàn)途徑和算法規(guī)則較為簡單，且因為具有精度高、收斂快等優(yōu)點，備受工程師和研究人員的青睞，在解決實際問題中也展示出了自身的優(yōu)越性。

3.遺傳算法

遺傳算法是基于生物學中遺傳、突變、自然選擇和雜交等生物學現(xiàn)象發(fā)展起來的進化算法，該算法實現(xiàn)的途徑一般是模擬，即在解決最優(yōu)化問題的過程中，候選解（類似于生物學中的個體）抽象表示（類似于生物學中的染色體）的種群逐漸向更優(yōu)的方向進化。進化的開端是任意一個個體的種群，然后進化過程逐代發(fā)生。進化過程中，基于當前的最優(yōu)解評價剩余種群的適應度（類似于遺傳學中自然選擇），選擇出適應度最高的種群并將其作為下一代進化的源種群。遺傳算法的實現(xiàn)過程如圖3所示。

4.貪婪算法

貪婪算法因其舍棄最優(yōu)解而只需要得到較滿意解而得名，這也是它與粒子群算法和遺傳算法最大的區(qū)別。人工智能算法中，為了獲得最優(yōu)解往往需要反復迭代計算并嘗試所有的可能性，而貪婪算法只止步于獲得較滿意解，僅以當前情況作為基礎，不再對全局的所有可能性進行考慮，因此它最為省時。該算法的過程與我們購物時的找零過程相類似，在找零時，我們無需對所有的找零方案進行考慮并做出嘗試，而是在找零的范圍內(nèi)，選擇可供選擇的最大面值人民幣，當找零金額小于當前最大面值時，則選擇較小面值的人民幣，以此類推直至找零完成。例如，當需要找零88元時，首先選擇找零范圍內(nèi)的最大金額人民幣——50元，剩余38元;然后選擇20元，剩余18元;再然后選擇10元，剩余8元;再然后選擇5元，剩余3元;最后選擇3個1元的人民幣即可。貪婪算法的實現(xiàn)過程如圖4所示。

5.蟻群算法

蟻群算法的思想來源于自然界中螞蟻覓食的過程，它們總能在其巢穴和食物之間找到最短路徑，然后列隊在食物源和巢穴之間行走，其覓食過程示意圖如圖5所示。圖5中，當蟻群離開巢穴覓食時，有兩條路徑可供其行走，在經(jīng)過A和B時蟻群均留下信息素，行走過程中，A點處的路徑長度較短，蟻群留下的信息素會相對較多，然后螞蟻會發(fā)現(xiàn)經(jīng)過A點的路徑用時較短，然后越來越多的螞蟻選擇途徑A點線路，直至途徑B點的路徑?jīng)]有螞蟻行走。蟻群算法在得到最優(yōu)解的過程中，采用正反饋機制，使搜索過程不斷收斂，最終逼近理想解，這一過程中應用的是分布式計算方式，即多個個體同時被計算，運行效率和計算能力得到了非常大的改善，同時還能有效避免陷入局部最優(yōu)的陷阱中，蟻群算法的計算步驟如圖6所示。

四、案例分析

知識的表示、推理和應用是人工智能課程中最核心的三大問題，知識表示得恰當與否決定了問題能否順利解決或是否能夠達到預期目標，其教學內(nèi)容主要包含狀態(tài)空間和語言網(wǎng)絡等。本文以人工智能課程中基本的“猴子與香蕉問題”為例，對人工智能課程中知識表示的教學案例進行研究。

（1）案例名稱：采用狀態(tài)空間法表示“猴子與香蕉問題”。

（2）案例內(nèi)容：在房間的頂部掛一串香蕉，并在房間內(nèi)放一只木箱和一只機械猴;猴子本身的高度不足以夠到香蕉，但它又想得到香蕉。

（3）案例問題描述：猴子能否得到香蕉？如何采用狀態(tài)空間法表示該問題？

（4）重難點：具體問題與人工智能算法結(jié)合時的知識表示。

（5）案例分析過程：①用n表列表示問題狀態(tài);②規(guī)定操作符號;③將初始狀態(tài)變換為目標狀態(tài)的操作序列;④繪制狀態(tài)空間圖，如圖7所示。

（6）思考內(nèi)容：在選擇知識表示時應該考慮的影響因素有哪些？

五、結(jié)論

①人工智能已經(jīng)深入到我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ鞯姆椒矫婷妫w現(xiàn)的不只是“快速”，更核心的在于“智能化”;②相比美國、英國等發(fā)達國家，我國在人工智能課程安排等方面有很大的提升空間，我國人工智能高端技術(shù)人才的缺口也要求我們更加重視人工智能的全民化教育和基礎教育;③人工智能算法來源于生活的點點滴滴，在其教學過程中要求我們尊重每一個學生的個性品質(zhì)發(fā)展，并將人工智能置身于智能科學的大背景中;④為了培養(yǎng)人工智能高端技術(shù)人才，我們應該在人工智能課程教學中盡可能開展案例教學方法的研究和應用，讓人工智能課程的受眾不僅能掌握其基本知識，更能解決實質(zhì)性問題。

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（編輯：王天鵬）