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第一期对话的是科大讯飞执行总裁吴晓如,畅谈人工智能、脑科学等研究发展与教育的关系,智慧化产品、服务促进形成新型智慧化教学环境。

金寨县,地处大别山主脉北坡,是中国第二大将军县,是著名的革命老区,也是安徽省面积最大、人口最多的山区县,整体教育水平是不高的,教师资源特别是优质教师资源不足,一般学校很难具备开起英语课、音乐课的条件。

北大附中自开设开源硬件课程以来,学生已在科技期刊《无线电》发表论文20余篇,“一种智能家居环境控制系统”等7项发明获得专利授权,在全国青少年科技创新大赛和全国中小学电脑制作活动中获得多个奖项。许多学生表示了将来从事人工智能研究的意愿。人大附中学生王岳卿和同学们去清华自动化系实验室体验学习时,看到了仪器展示观测到的小鼠脑神经活动,非常震撼:“我们看到了人工智能未来发展的一个方向,希望将来我也能在这一领域做出贡献。”

北京黑芝麻胡同小学、府学胡同小学在二年级尝试开设人工智能课。面对这群小小年纪的学习者,老师格外注重“互动式”“游戏式”教学设计。在“机智如我”这门课中,老师通过播放蚂蚁佐罗识别同卵四胞胎的视频,让孩子们对人脸识别有了直观了解,让这些小粉丝迷上人工智能。黑芝麻胡同小学教师刘晓烨说:“学生兴趣浓厚,也能促使老师不断学习。讲授一门课,其实是我们和学生共同学习进步。入门后,有些学生甚至会在某些问题上成为我们的老师。”

原标题:科大讯飞吴晓如:建设新型智能化校园,为教育提供智能化服务

北京一些小学也在尝试开设人工智能课。从2019年春季学期开始,北京市东城区确定在一师附小、府学胡同小学、青年湖小学、黑芝麻胡同小学、前门小学和培新小学6所实验校开设人工智能课,各校安排相关人员组成实验小组,在整体课程体系中安排人工智能教学时间,并基于各校情况研究和实施。在此基础上,东城区逐步扩大人工智能课程对小学的覆盖面。

北京黑芝麻胡同小学、府学胡同小学在二年级尝试开设人工智能课。面对这群小小年纪的学习者,老师格外注重“互动式”“游戏式”教学设计。在“机智如我”这门课中,老师通过播放蚂蚁佐罗识别同卵四胞胎的视频,让孩子们对人脸识别有了直观了解,让这些小粉丝迷上人工智能。黑芝麻胡同小学教师刘晓烨说:“学生兴趣浓厚,也能促使老师不断学习。讲授一门课,其实是我们和学生共同学习进步。入门后,有些学生甚至会在某些问题上成为我们的老师。”

针对中学生探究心理强的特点,中学的人工智能课堂设置了更多动手实践环节。在北大附中的开源硬件基础课上,陈清伟老师引导学生通过观察、思考、设计、制作等活动获得丰富的学习体验。学生们取得了一批令人惊喜的人工智能项目成果:以智能摄像头为主要模块设计的号贩子预警器,利用颜色识别模块和MP3播放模块,为全色盲患者制作的色彩音乐转换手表……

为了探索我国教育行业的发展趋势,进一步理清行业发展脉络,给教育发展提供一些启示,特推出“e线”系列高端访谈栏目,对话知名教育企业掌门人。

“概率学习能否对现有神经网络框架不能很好解决的、含有隐含状态的问题进行一个好的补充?”在清华大学举行的计算机视觉与深度学习讲座中,人大附中一名高中生举手提问。这让香港中文大学—商汤科技联合实验室的林达华教授惊叹:“这是我读研究生时才思考的问题。”

参与的学校越来越多,开设的人工智能课越来越丰富,但各个学校在课程内容上尚未形成一致的思路。“目前,学界对人工智能的概念还没有清晰准确的定义,中小学人工智能相关课程内容如何构建、与已有的信息技术课程如何衔接,仍然是一个亟待解决的问题。”北京教育科学研究院教研员王振强说:“目前学校使用的大多是校本教材。”

为了对该系统的性能进行深入的验证,由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究,采用该系统对其提供的来自84424例患者的共1036496张内镜图像进行了识别和分析,证实该人工智能系统对上消化道癌的总体诊断准确率可达90%以上。

北大附中则请来许多高校教师做“外援”。这个学期,北京大学地球与空间科学学院副教授陈斌给北大附中的学生们开设了“人工智能高级俱乐部”课程。自2017年以来,北大附中还与北京大学联合创建了信息创新实验室,与北京理工大学合作开设了“水下机器人”课程。通过专项计划,一些学生得以走进高校实验室,了解甚至参与更前沿的人工智能课题。“我们的课程需要教师具有工科背景,能熟练掌握编程语言。如果他们还具备硬件设计能力,能够根据学生的需求设计合理的硬件平台,引导学生思考问题,帮助学生解决问题,会对学习更有帮助。”北大附中信息与通用技术中心主任毛华均说。

据文章通讯作者徐瑞华介绍,针对上消化道癌内镜早诊这一临床难点问题,数十位专家组成的团队开展了多学科联合攻关,成功自主研发出上消化道癌内镜人工智能辅助诊断系统(GRAIDS)。根据《柳叶刀·肿瘤》上发表的这项研究成果,通过前期完成的5万余张上消化道癌患者和12万余张正常人内镜图像数据的识别和深度学习,该系统对癌变的诊断准确率可以达到96%。

学生们也在不断成长。2017年,在准备“登峰杯”数据挖掘竞赛期间,人大附中学生朱星宇和队友使用深度学习算法,得到了一种预测奥运会奖牌榜的算法,准确率甚至超过了以使用传统方法进行分析预测见长的高盛集团,顺利进入了总决赛。随后,他们依然使用深度学习算法,对电视剧在线播放与电视端收视率进行预测,获得了总决赛一等奖。