對(duì)于我們這一代人，無人駕駛汽車、語音助手等人工智能科技或許令人驚奇。但下一代可能沒有人會(huì)對(duì)此感到驚訝了。以后人工智能將不僅是一種工具，更多時(shí)候，它會(huì)變成你的同事，成為你生活中不可或缺的一部分。
我們的下一代將能夠有效利用人工智能和大數(shù)據(jù)，認(rèn)識(shí)到自身的局限性，完善人工智能平臺(tái)和系統(tǒng)。而現(xiàn)在，我們就要幫助他們做好準(zhǔn)備，也就是說，我們需要改進(jìn)初級(jí)教育，優(yōu)化中等教育的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育。
看看現(xiàn)在的兒童是怎樣使用人工智能和自動(dòng)化技術(shù)的。
如果你對(duì)Siri說，“打開身著橙色連衣裙的明星照片，”不到一秒鐘，手機(jī)上就會(huì)出現(xiàn)Taylor Swift的照片，現(xiàn)在這看起來像魔術(shù)，但顯然并不是。工程師們在設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)時(shí)，先將任務(wù)分解成許多小任務(wù)，找到針對(duì)每個(gè)小任務(wù)的解決方案，再讓彼此之間產(chǎn)生聯(lián)系。
以Siri為例，人工智能系統(tǒng)先將接收到的語音分成小的部分，并把它們發(fā)送到云端，然后分析每個(gè)部分的含義，再將分析結(jié)果轉(zhuǎn)換成搜索請求。最后，對(duì)各種可能的解決方法進(jìn)行篩選和排序。因?yàn)樵贫俗銐驈?qiáng)大，這個(gè)過程只需要幾微秒的時(shí)間。
人工智能系統(tǒng)并不像火箭科學(xué)那么復(fù)雜，但它需要各方面的知識(shí)，比如用于破解語音的波形分析、讓機(jī)器識(shí)別裙子的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)、保護(hù)信息的加密設(shè)置等等。
而且不少知識(shí)都相對(duì)基礎(chǔ)，能夠舉一反三應(yīng)用于許多程序。因此，這并不是一個(gè)天才在閉門造車。投身于人工智能科技的人必須具備組建團(tuán)隊(duì)、發(fā)揮各個(gè)成員的能力。而這些就是我們需要教給下一代的東西。
隨著人工智能不斷普及，我們需要將注意力轉(zhuǎn)移到人類區(qū)別于人工智能的特質(zhì)上——創(chuàng)造力、適應(yīng)性和人際交往技能。
在初級(jí)教育階段，我們需要重視培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力和團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)。所幸，現(xiàn)在初級(jí)教育階段已經(jīng)在這方面有了較大的投入。
另一方面，不論哪個(gè)階段，道德教育都應(yīng)該得到更多的關(guān)注。
很多時(shí)候，人工智能科技都會(huì)面臨道德困境——比如怎樣克服種族、民族和性別偏見，無人駕駛汽車如何平衡車主和行人的生命權(quán)益等——這就需要我們和工程師共同努力，不斷優(yōu)化人工智能的應(yīng)用。
當(dāng)然，在初級(jí)教育階段，過分重視編程學(xué)習(xí)這種做法并不可取。
教編程沒錯(cuò)，而且兒童也樂在其中，Snap!和Scratch這樣的語言也很實(shí)用。但事實(shí)上，孩子們在更高的教育階段中再學(xué)習(xí)編程也來得及。有些人認(rèn)為學(xué)習(xí)編程百利而無一害，但這種想法很容易誤導(dǎo)人。當(dāng)今已經(jīng)是數(shù)字時(shí)代，計(jì)算機(jī)科學(xué)變得與寫作和數(shù)學(xué)同等重要。對(duì)于個(gè)人來說，不管是成為一名計(jì)算機(jī)科學(xué)家還是選擇別的職業(yè)，編程技能都將有助于他們的職業(yè)發(fā)展。
現(xiàn)在，美國只有40%的學(xué)校開設(shè)了編程課程，而且教學(xué)的質(zhì)量和規(guī)范性也參差不齊。
參加計(jì)算機(jī)科學(xué)大學(xué)先修課程(AP)考試的學(xué)生數(shù)量近年來急劇增長。去年參加計(jì)算機(jī)科學(xué)大學(xué)先修課程A考試(APCS-A)的考生高達(dá)58,000人，但仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于參加微積分大學(xué)先修課程AB(APC-AB)考試的人數(shù)，而后者考生已達(dá)308,000人。而且，美國三分之一的州甚至沒有將計(jì)算機(jī)科學(xué)課程計(jì)入學(xué)生的畢業(yè)學(xué)分。
令人沮喪的是，美國的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育仍不及其他的發(fā)達(dá)國家。
以色列已經(jīng)把計(jì)算機(jī)科學(xué)納入了大學(xué)預(yù)科課程，英國最近在計(jì)算機(jī)學(xué)校的項(xiàng)目上進(jìn)展良好，而德國、俄羅斯也不斷向前發(fā)展。奧巴馬在2016年年度國情咨文中提到了計(jì)算機(jī)科學(xué)教育舉措，這意味著美國朝著正確的方向邁出了遲來的一步。然而，由于川普政府削減預(yù)算，這個(gè)提案可能會(huì)擱淺。
加強(qiáng)高中階段的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育不但會(huì)讓學(xué)生自身受益，也能鼓勵(lì)更多學(xué)生——以及更多樣的學(xué)生群體——未來選擇計(jì)算機(jī)科學(xué)作為職業(yè)，進(jìn)而推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展。
去年秋天，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的大一新生中，將近一半都是女學(xué)生，這種情況讓人振奮。但同時(shí)，計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域仍然很難擴(kuò)大女性和少數(shù)群體的比例。將聰明才智轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、在漫無邊際的數(shù)據(jù)海洋里獲得真知灼見，這些愿景都需要多樣化的人才。
想要在計(jì)算機(jī)科學(xué)上保持領(lǐng)先地位，編程教學(xué)方法的改進(jìn)亟不可待。
老師在課堂上總是按照上世紀(jì)九十年代的方法來教編程。那時(shí)候，計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心是代碼的一些細(xì)節(jié)(想想Visual Basic)。如果你仍執(zhí)著于這些細(xì)枝末節(jié)，或許會(huì)有所收獲，但將落后于時(shí)代。顯然，現(xiàn)在不應(yīng)當(dāng)如此。
編碼是一項(xiàng)創(chuàng)造性活動(dòng)，因此開發(fā)一些富有趣味又受人歡迎的編程課程是完全可行的。比如在紐約市，女童子軍就參加了一個(gè)項(xiàng)目，女生學(xué)習(xí)使用Java語言創(chuàng)建和優(yōu)化視頻。這類活動(dòng)不僅有趣，而且與孩子們的生活息息相關(guān)，因此受到孩子們的喜愛。難道學(xué)校不應(yīng)該參考這樣的案例嗎?
對(duì)于九年級(jí)以上的學(xué)生，學(xué)校應(yīng)當(dāng)開設(shè)計(jì)算數(shù)學(xué)、計(jì)算藝術(shù)之類的選修課，幫助那些有興趣又有天分的學(xué)生成長為計(jì)算機(jī)科學(xué)家。
目前在美國，除了APCS-A備考需要的核心課程，很少有高中開設(shè)其他計(jì)算機(jī)相關(guān)的課程。雖然也有少數(shù)的例子——比如紐約市的Stuyvesant高中、弗吉尼亞州亞歷山大市的Thomas Jefferson科學(xué)技術(shù)高中、達(dá)拉斯市的精英高中TAG，這些學(xué)校都擁有一批盡職盡責(zé)的教員團(tuán)隊(duì)，他們或是具備計(jì)算機(jī)科學(xué)的專業(yè)背景，或是接受過相關(guān)培訓(xùn)。
同時(shí)，高中數(shù)學(xué)這個(gè)學(xué)科也應(yīng)當(dāng)減少包括高等微積分在內(nèi)的數(shù)學(xué)課程，減少重復(fù)性，增加與計(jì)算機(jī)科學(xué)直接相關(guān)的數(shù)學(xué)課程，比如數(shù)據(jù)學(xué)、概率論、圖論和邏輯學(xué)。對(duì)于當(dāng)今的人才，這些是最實(shí)用的技能。
接受過計(jì)算機(jī)科學(xué)培訓(xùn)的教師數(shù)量嚴(yán)重不足，這是當(dāng)前美國學(xué)校面臨的主要問題。
在這方面，美國的科技公司已經(jīng)有所表現(xiàn)。比如微軟公司便資助了TEALS項(xiàng)目，將計(jì)算機(jī)從業(yè)人員與高中教師配對(duì)，提供每周互相交流的機(jī)會(huì)。但我們需要的是上千名教師來教授數(shù)百萬的學(xué)生，為推動(dòng)這一事業(yè)，仍需要更多的科技公司投入。而在學(xué)術(shù)層面，德克薩斯州立大學(xué)的Austin’s Uteach項(xiàng)目是為STEM學(xué)科教師提供培訓(xùn)的模范案例，如今該項(xiàng)目已拓展到哥倫比亞區(qū)和美國21個(gè)州的44所大學(xué)。
不過這些還不夠。就像科學(xué)和數(shù)學(xué)一樣，K12階段的計(jì)算機(jī)科學(xué)也需要政府來制定標(biāo)準(zhǔn)，需要教材、課程以及接受過良好培訓(xùn)的教師骨干隊(duì)伍。美國計(jì)算機(jī)科學(xué)教師協(xié)會(huì)在該領(lǐng)域一直是個(gè)先行者，他們已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的框架以及一套臨時(shí)標(biāo)準(zhǔn)。
總之，我們對(duì)下一代人工智能和大數(shù)據(jù)的投資必須是長期的，而這些投入終究會(huì)讓所有人都受益。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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