ChatGPT热浪之下，无法加分的AI教育如何从娃娃抓起？

　　聊天机器人ChatGPT、AI绘画等新型生成式AI应用激发新一轮人工智能热潮，也让AI教育再度进入公共讨论议程。

　　“人工智能技术本身在快速迭代、日新月异，因为不知道明天又出现一个什么新的东西，每一天都在不断的学习吸收。人工智能改变的是我们人类社会秩序、工作方式方法和科学研究的范式。孩子们要等到大学才去学人工智能吗？肯定不行的。”近日，上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩向界面新闻等媒体如此表示。

　　至于具体学什么，中国人民大学附属中学信息科技教研组组长袁中果认为，AI教育第一个层面就是对所有中小学生的科普工作，理论上解释AI、机器学习、深度学习等的含义，了解人工智能它擅长做什么，不擅长做什么，现在和未来有可能会做什么，减少小朋友对科技发展带来的焦虑感。其次，当深入开展人工智能教育后，在思维上提高他们分析问题和解决问题的能力，甚至提升运用跨学科知识解决生活中真实问题的能力，未来也许有一些学生会深入发展这些兴趣，成为相关领域有科学家潜质的青少年。

　　同日，亚马逊云科技宣布在中国启动DeepRacer系列活动，涵盖教育合作、赛事竞赛等，目标是要在3年内为10万名青少年提供人工智能相关培训。

　　DeepRacer是一种赛车活动，使用1/18比例小型自动驾驶赛车，在实际赛道上进行竞赛来测试RL（强化学习）模型，赛车通过摄像头查看赛道，并依靠强化模型来控制油门和方向盘，以此展示如何在模拟环境中训练的模型转移到真实场景。

　　

　　与自动驾驶类似，DeepRacer参赛者必须靠设计好的模型，克服各种弯道、光线、赛道材质等变量的影响，想办法让小赛车达到最快圈速，成为获胜者。“甚至白天和晚上的成绩都可能会不同，赛道边围栏门的开关也会影响赛车成绩。”一位DeepRacer参赛者告诉界面新闻记者。现场表演赛上，多辆赛车在经过弯道时屡屡出现冲出赛道失误，表明模拟环境与真实场景的差异和模型优化存在不少困难。

　　据亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡介绍，DeepRacer竞赛原理上即是机器学习核心算法强化学习，与实际工作中算法原理一致；过程上涵盖准备数据、训练模型、部署模型等步骤。如果部署效果不好，还需要对模型参数调优，重新迭代，最终达到机器学习上体验的一致。

　　偏竞技型的DeepRacer赛事，也是国内外多数青少年参加AI比赛的模式。此类赛事会设定一个明确的目标，参赛者围绕目标不断去调整、训练，以完成快慢等决出胜负。除竞技比赛外，项目制比赛是近年出现的新方向，即围绕一个主题，选手动用所学的知识，分工协同，在规定的时间里想办法去解决实际问题，就像博士生研究课题一样。

　　然而，人工智能学习整体门槛比较高，面向青少年的课程设置和教材编撰过程中仍存阻碍。

　　顾凡提及，AI时代，用过去的教材和现在的老师培养一群未来的孩子，挑战终归不小，需要产业学界共同参与帮助学校设计课程，并实现理论结合实践。“我们（在思考）是否有一些实际项目中遇到的场景，以及这个场景里亚马逊云科技做了什么模型，能否把这个模型简化一下变成课程。这个课程可以让学生了解是什么时间场景，解决了什么问题，再拿着这个模型调整修改，看是否让学生真实感受到这跟产业结合的关系。”

　　实际上，ChatGPT、AI绘画等应用已经显现了一些新趋势，有可能带动新型职业需求，改变行业生态，如通过机器学习和数据分析，负责创造和改善输入AI的指令（prompt），了解AI的极限与缺点、强化其优势，产出最佳结果。不管是ChatGPT，或Midjourney、DALLE-2、Stable Diffusion等AI绘图应用，运行方式都有别于传统软件编程，是把指令语言写出，接着发送到AI系统，由其执行实际工作。

　　有游戏企业将AI用于生产，如绘画、翻译等，替代外包。“AI目前主要提供的帮助是在产品前期的粗略内容生产和辅助设计，美术成品图还在测试中，等稳定后再推，还属于战略保密阶段。”一家上市游戏公司相关负责人告诉界面新闻。

　　但在人工智能教育上，袁中果坦言，一些地方教育部门或学校管理者的理念还没转变过来，“我们说推广人工智能教育，他们说人工智能教育中考考吗？上清华、北大能加分吗？有的地方老师学完了说回去想开，领导不支持，没有课时。对中小学生来说课时也是宝贵资源。”他认为，从教学环节来看，师资、课时和内容都是重点，此外理念转变还需要一个时间。