浙江大学研究员吴超

大家好！很高兴给各位做汇报，主要汇报一下我们在浙江大学做人工智能教学的内容。我们主要是在计算机教学当中新的一个学科方向，就是人工智能。

很多人都在学人工智能，不光是计算机专业的学生在学人工智能，其他工科专业的，甚至是文科的，社会科学的也在学人工智能。大家都把人工智能当成是一种新的工具，我们一般认为，工具是被动的，我们人是主动的，人去挑选工具使用。但我经常在课上给同学们讲，工具和人之间的关系是比较复杂的，人在挑选工具，人在使用工具，工具也在挑选人，甚至在淘汰人。

今天我们人工智能也是如此，人工智能跟其他的工具不一样。其他的工具需要去设计一些规则，人工智能特别是机器学习，可以实现类似思考，是一种主动工具，这种工具会对我们社会带来翻天覆地的变化。因此在教育当中应强调，为了应对未来的时代变化，需要让我们学生有数据驱动机器学习的思维模式和心理准备。

17年的时候国务院提出了新一代人工智能发展规划。对教育来说，提供人工智能人才是急需的工作。在2018年，教育部、发改委、财政部将人工智能纳入国家关键急需高层次人才招生的计划，全国纷纷建立人工智能的本科和研究生的专业，逐步形成完整的一个培养体系。

浙江大学也是顺应这样的需求，我们也在学校建立了本科和研究生阶段的课程体系。我们现在人工智能本科专业今年是第一年招收学生，基础还是我们一些计算机的这些学科。在这之上有一个人工智能的核心课程群，机器学习、神经认知学以及安全。在这之上是一些交叉的应用，包括设计、芯片和机器人等等课程。

浙江大学也成立了省部共建的人工智能协同创新中心，把产业、研究和科教融合在一起。同时我们现在也在计算机和人工智能专业之外，面向新工科，包含11个专业，开设专业学位课人工智能算法与系统，这个课程的学生特别多，大概有1600多名学生，我们只有五位老师来上，不可能用传统的方式在课堂上讲，只能采取线上线下混合的模式来给学生上课。在这个课程当中探索了一种新的教学，特别是实训和考试新的模式。

为了满足课程的需求，我们也在积极编写教材，跟高等教育出版社联合国家新一代人工智能战略咨询委员会，以云鹤院士作为编委会主任，编写一套新一代人工智能系列教材。这套系列教材一共有19本教材，人工智能导论、可视化和产品设计现在已经出版，这三门课我们也有对应的慕课，在中国大学慕课上面已经开设了教材对应的慕课内容。目前已经差不多有12万人选课，其中最多的就是模型与算法这门课，累计有九万人选。每年选的有两三万人，到最后能够把课程的实训做完，能够把代码提交上来，不到几百百人。所以看视频没问题，但真正让他上手一个算法，这个非常难。我们现在想解决的就是这个问题，如何真正让学生把算法能够写出来。

我们发现目前人工智能教育主要面临两个挑战，第一个挑战就是教学内容和教学路径，人工智能在高端教育，即研究生、博士生阶段，学生有较好的数学基础、编程基础和计算机背景，有很多学生每年拿很高的年薪去大的企业去工作。这说明在这方面培养的学生还是很优秀的，每年他们发表人工智能顶级会议的论文也是很多。但是我们说人工智能未来会变成一个更加普遍化、通识化的教育，现在更广泛的新工科，甚至是文科对这个领域也是有很大的需求。如何去给非计算机专业学生教学，可能数学基础并不是特别强，像我们现在上人工智能讲机器学习，一开始从数学开始讲，然后讲优化方法，再讲算法，再讲到它的应用。但对数学基础不是很好的学生，还有一些学生编程是比较差的，像我们新工科的课，1600多名同学，我们统计了一下，有一半的学生不太会写python，我们如何给他讲。在这种情况下，我们如何让更广大的学生能够去理解，有很大的挑战。

更大的一个问题就是我们现在资源分布不均，全国有很多学校在人工智能专业建设上面开展的比较多，学科的研究也比较深，有些老师可以很好的上课，可以写出很好的教材，有很好的课件，有很好的实训的内容。但是绝大部分的学校缺少这方面的基础，缺乏足够的老师来上，缺乏足够好的教材，也缺乏经过检验的这些实训题目，还有就是硬件资源，我们去很多学校，发现GPU的集群等等都是比较缺乏的。要开展人工智能的教育，不仅在一些优势的地区，更重要的是能不能把它推广到更广泛的学生群体，甚至落后的一些边远的地区。我们现在工作重点就在解决这两个问题，我们也做了一些尝试。第一个解决新的教学路径或者新的教学方法，我们提出了一些案例和一些新的课程设计。我们现在针对那些非计算机专业的学生，但是他们前面学过一些编程，我们去给他们讲人工智能。不像原来一样，先从数据开始讲，我们先给他一个很具体的任务，这个任务就是让他去写一个最简单的手写体识别，比如3×10的，让他去判断里面写的数据是什么，这些学生因为写过程序，学过一些数据结构和算法，他们会去想我如何用算法的方法来解决这个问题，他们写了一个算法。我们给他一些边界条件非常模糊的手写体，发现他的条件语句写的非常复杂，他考虑的已经很全面了，但是也覆盖不了所有的情况。传统的编程有一个限制，人很难事先想到所有的规则，需要机器有自己学习的能力，逐步引入神经网络的概念，再让他去看神经网络怎么去学习手写体，怎么改变神经网络一些操参数，比如网络的宽度，能够改变神经网络它的效果，让他先有一个直观的感受，先让他对人工智能的能力边界有一个认识，这种方式我们现在开发了一些教学的路径。比如对视觉问题，不是直接从卷积开始讲，而是先从一个具体的例子，比如车牌识别，在后面衍生出来背后的原理，再让他进去看一些概念，让他自己再去改。搜索问题，我们从一个实际的路径搜索开始，再给他讲搜索是怎么回事，什么流程，从表面让他进入算法的核心。发现这种教学方式对非计算机专业的学生效果是非常好的。

第二个我们要解决的就是AI教育资源的稀缺性的问题，在潘校长的引领下，我们在建立智海新一代人工智能科教平台，把我们的视频、教材、数据集以及算法，全部都集中在这个平台上，把这个平台部署到我们现在在信息中心有一个比较大的GPU集群。未来可以开放给社会，开放给其他的学校，开放给像一些K12的学校，提供给他们做人工智能的教育。这个平台现在也是公开的，除了浙大内部使用之外，我们也是公开给全社会去使用，特别是做一些公益的使用。核心就是以notebook为核心的实训方式，并把notebook原来是编程环境，一键变成像PPT这样的模式，跟传统的PPT相比，它的特点在浏览器里面可以运行代码，直接把代码的结果显示出来。

除了上课之外，还有实训和作业。1600多名学生，我们必须要让他做大作业，让他自己去动手。在这过程中会经常碰到很多问题，所以我们就用在线的方式让他去做大作业。举个例子，比如我们一个课程大作业就是黑白棋，是典型的一个搜索算法。我们把基础的代码都写好，学生只要在里面去填空，填好核心的搜索算法，就可以到GPU上去训练，训练完了之后，每个学生写的黑白棋的算法相互博弈，然后再根据他们比赛的结果，来给学生排名，作为学生最后课程作业的成绩。

我们开发了一系列的算法题目，包括跟华为一起做的实训。让同学们自己用强化学习的方法，来写一个队列算法，我们现在把这套题目扩充成了20多道各种不同AI方向的题，有做NLP的，有做视觉的，有做影像的，我们必须要去收集数据集，测试的时候根据测试数据来做评分。不能让学生获得数据集。我们20多道题也在和企业合作，变成标准的AI能力测试。现在有很多企业，我们学生去面试，去找工作，他判断不了这个学生到底适不适合做AI算法工程师岗位。学生自己就可以去做这套题目，做完达到多少分，企业就能判断出学生是否可以做AI算法工程师。我们曾做过一些竞赛的活动，我们尝试用大规模的学生采用新的人工智能实训平台和教学平台，来给大家上课。现在效果是比较好的，在这个平台上继续写一些代码，继续和同学交流，做额外的一些实训的题目，这是我们现在在做的一个比较好的尝试。

在这个尝试基础之上，我们也希望进一步把它扩大，扩大到更广大的范围。这就需要有很强的生态支持，比如像我们这个平台现在底层的GPU不太够用，我们现在学生如果有一个训练任务，直接可以布置到GPU上。我们现在有64个GPU的集群在平台上面，如果要支持全社会的话，就缺乏后台硬件资源，我们和华为开展非常深入的合作。未来可以形成以华为算力为基础的一套全自主研发AI科教的平台。我们和华为很多生态的产品进行合作，开始向行业，向更广大的用户去推广这样一种模式。今年8月份我们面向航天集团，开设了灰犀牛班，在一个月不到的时间，工程师用我们的平台，用我们人工智能的教材给大家做实训，取得很好的效果。我们针对全社会开放出平台的功能、资源以及教学的案例，给他们做一些实训。这样就形成一个社区，有很多有志于学习人工智能的学生和老师一起来探索内容，互相促进。

除了普通高校之外，我们还在给高职和应用型本科，为他们提供人工智能这些教学资源。现在很多高职也在申请人工智能服务技能的专业，老师更缺乏，我们通过智能大赛，帮助这些学校建立人工智能的教学能力。另外在K12阶段，我们在浙江省这分析做的比较超前。浙江省是全国第一个把信息技术纳入高考的省份，浙江省七门课程里面有一门是信息技术，浙江省的高考生未来会考人工智能。教材已经有了，高考专门考了，但是老师不知道怎么教，学生不知道怎么学，我们今年开始给高中老师做培训，先把他们教会，然后用这个平台的方式。高中的教材已经出来了，在很多学校已经试点使用，明年要全部铺开，全省六百多所高中。再往下就是到初中，到小学，甚至到幼儿园，浙江省教育厅在组织我们做初中小学幼儿园的人工智能教育标准，初中的教材已经出来了，小学的还没有出。这个趋势是非常明显的，我们人工智能未来会变成一个通识化、普遍化的教育，人工智能未来不是计算机专业的学生要学，而是会成为下一代学生的一种基本的思维方式。我想要达到这样的目标，有非常多的工作要做。我们只是做了一些探索，也希望能够跟大家一起进行讨论，一起努力。我今天的报告就到这里，谢谢大家。

本文作者：cedu

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