加载中…关于人工智能与计算思维的学习与思考
(2020-12-08 01:13:29)
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it教育 |
分类： 课题研究 |
上周和方老师一起参加广东省教育研究院举办的小学初中人工智能与编程教育暨信息技术教学成果交流研讨活动，拿到日程表后，从众多专家的主题讲座中，一下子就看到黄国洪老师的主题讲座《面向计算思维的人工智能教学》。因为上回工作室活动中和课题组的伙伴们正谈及，后续课题研究过程中也应思考人工智能与计算思维的联系，这次刚好可向黄老师求教、学习。
黄国洪老师的讲座从教育的任务是教会学生回答现实世界是何、为何、由何、几何、如何、若何等问题开始，再从脑科学的角度以人类如何从“问题与约束”获取信息、处理信息、形成智能决策和行为过程的图示，对比人类智能思维过程与人工智能工作过程的六大环节，建议可以关注这些环节，进而思考人工智能教育是何、为何、由何等问题。他还重点分析人类用大脑（思维器官）进行辨识、比较、分类、推理、演绎信息，得到认知结果（经验、知识等）的方式和人工智能求解问题相关方法的联系。
接下来的环节中，黄国洪老师从人工智能联系计算思维，提出“万物皆数”。以将一张迷宫地图数字化的例子，阐述用计算机系统识别、存储和计算现实世界的事物，需将将事物表达为不同的符号（符号化），进而进行基于符号的计算的观点。最后提出，客观世界的问题都可以转换为计算问题吗？如何转换？如何利用计算机求解问题？思考这些问题将有助于我们理解计算思维、培养计算思维。
由于活动时间紧凑，黄国洪老师的讲座未能很全面的展开细论，但也给予我颇多启示。
人工智能说到底是人的智能，那些经典、精妙的算法，甚至计算机芯片的组成和工作方式，正是前人智慧的结晶。开展人工智能教育，在体验和应用之外，核心还是思维的培养。弄懂机器的思维方式，首先是了解人的思维方式，还有心理学、脑科学等相关知识，这也是我们老师所需的知识储备。人工智能是什么？从何而来？去往何方？这可以从哲学的角度来看待了。
未来的世界，学生若能与人工智能更好的相处、合作，将获得更全面的发展和成功。如何让学生更好与人工智能合作?答案就是计算思维的培养。首先，我们要知己知彼，认识人的思考方式和计算机的工作原理，从而认识人与机器的长处和短处。人工智能擅长处理数据，但欠缺的是抽象思考、常识的运用以及知识迁移。迄今为止，已经有很多实例可以证明，一旦AI模型出现在其擅长领域之外的事件中或者接收到与他们训练过的数据不同的内容，他们就会以一种不合逻辑的方式失败。人类不善于处理数据，但擅长做抽象决策，可以基于本能、常识在信息稀缺的情况下，做出抽象决定。研究者普遍认同，计算思维的核心是抽象和自动化。培养学生的计算思维，重点培养学生的抽象思维，即抽象分析问题，转化现实问题为可算化问题的能力。对于“自动化”，在人工智能应用越来越广泛的情境下，我们以后是否会更多的是引导学生如何用数据训练人工智能算法，将算法从“自动化”迭代为“智能化”呢？
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