2017年，领英（LinkedIn）发布了业内首份《全球AI领域人才报告》。报告显示：截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI领域技术人才数量超过190万。其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首；而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。

面对巨大的人才缺口、市场需求，人工智能相关专业的吸引力不言而喻。很多学校相继开设人工智能课程，家长也会为孩子们在课外报编程课，“补一补”人工智能知识。

那么在进入大学进行专业学习之前，对于K-12学生来说，关于人工智能，他们必须了解哪些知识呢？

美国人工智能协会（AAAI）和计算机科学教师协会（CSTA）发起了K-12人工智能工作组（简称，AI4K12），主要研究关于人工智能，学生应该了解哪些知识？人工智能到底能做些什么？关于这个话题，他们一共给出了五条建议。

机器学习正在重塑人类的胜任力。人工智能已经成为现代社会最重要的变革力量，但是对许多高中毕业生来说，他们对人工智能的工作原理，为人类所创造的机会以及我们需要防范AI什么一无所知。

2018年5月，美国人工智能协会（AAAI）和计算机科学教师协会（CSTA）发起了K-12人工智能工作组（简称AI4K12），主要研究学生应该了解人工智能的哪些知识和他们到底能做些什么。

AI4K12筹备组成员包括：David Touretzky，卡耐基梅隆大学计算机科学系和认知神经基础中心研究教授；Christina Gardner-McCune，佛罗里达大学工程学院副教授；Fred Martin，马萨诸塞大学（俗称麻省大学）；Deborah Seehorn，美国计算机科学教师协会。

David Touretzky

卡耐基梅隆大学计算机科学系和认知神经基础中心研究教授

通过大量的研究，筹备组起草了关于“人工智能，每个学生应该知道哪些内容？”的五大建议。同时他们在2019年1月美国人工智能协会举办的会议上对这五大建议进行了具体报告。

计算机能够很好地“看”和“听”，并可以应用到实际生活中，这是AI取得的最大成就之一。学生应该了解到，机器对于语言和图像的识别需要广泛的各个领域的知识。例如理解一段话，人们不仅要知道这种语言的声音，同时它的词汇、语法和使用模式也需要了解。缺少这些知识，机器的语音识别就没办法达到接近人类的准确程度。

K-2年级的学生应该知道如何与语音系统互动，并且体验过机器视觉。例如，用摄像头识别人脸和物体。3-5年级的学生应该能够编辑简单的以感知为基础的应用程序。6-8年级的学生应该能够自己创造更加复杂的应用程序。9-12年级的学生应该能够证明机器识别系统的局限性并使用开放的机器学习工具训练感知分类器。

AI系统经常被描述为可以感知和表达世界，精细和产生影响世界的输出的智能体。无论是对自然智能还是人工智能，表达法都是要解决的最基本的难题之一。学生需要了解表达法的概念——通过地图表示版图，通过图表表示棋盘游戏。当AI智能体能够推理非常复杂的难题时，他们的思维方式与人类并不相同。对人类来说简单的推理，其实是今天的AI智能体远不能达到的水平。

机器学习算法允许计算机使用由人提供或由机器本身获取的训练数据来创建他们自己的表达。学生需要了解机器学习其实就是一种在数据中找到模式的统计推断。在近些年，AI的许多方面能够取得如此大的进步，其实要归功于机器学习技术，但是距离成功，AI还需要大量的数据。例如，谷歌的Open Image V4数据集拥有900万张训练图片和3000万个的标签。处理这种规模的数据需要的运算能力在几年前是没办法达到的。

了解人是智能体面临的最难的问题之一。这包括完成类似在自然语言中的交谈、识别情绪状态、通过观察行为推断意图等任务。学生需要理解计算机只能在有限的程度内理解自然语言，目前他们缺少即使一个儿童也会具备的一般推理和会话能力。

对于将与我们共享生活与工作空间的机器人来说，与人类进行优雅的互动很重要。我们可能想要随侍左右的机器人助手以便它能随时准备好要帮助我，但是我们又不想它总是近距离地粘着我们。即使对人类来说，通过观察别人的行为来判断他们的意图也是很有挑战的。如果我们希望在生活中机器人能够受到欢迎，那么机器人则需要掌握这种技能。

学生应该能够识别人工智能为他们的生活做出贡献的方式。人工智能的社会影响涉及两类问题：

（1）AI应该用于哪些应用程序？

（2）AI系统需要满足哪些道德标准？

在不久的将来，许多人都会和智能助手或者机器人一起工作，但是从长远角度来看，一些工作的自动化会导致大量的失业人员或者人们追求工作种类的转变。让智能体更好地理解人类的技术为我们提供了梦寐以求的机器人管家或者为老年人的家庭健康急救帮助，但是他们也可能会导致大规模的政府监控和个人隐私的完全丧失。

学生应该理解，对于那些做出决策会影响人类生活的AI系统来说，他们的道德建设需要关注透明度和公平性问题。透明的系统为他们的结论提供论证，以便他们的推理能够被检验，错误的假设可以被找到。公平性则有些投机，因为在决策系统中，某些错误不可避免，人们能够期待的最好的方式就是将这些错误平均分配，从而避免不必要的社会偏见。

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文：李若曦 | 审稿：崔明 | 编辑：孟月华

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文章来源：

1.https://www.forbes.com/sites/tomvanderark/2018/12/12/what-k-12-students-should-know-about-artificial-intelligence/#2dd2a2e36b11

2. TOURETZKY D, GARDNER-MCCUNE C, MARTIN F, SEEHORN D. Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI?