隨著 AI 技術(shù)在社會(huì)中越來越廣泛的應(yīng)用，符合要求的 AI 人才和市場(chǎng)需求已經(jīng)出現(xiàn)了較嚴(yán)重的不對(duì)等。在這樣的環(huán)境下，美國已開始制定中小學(xué)生 AI 教育方針，部分高校也將 AI 課程帶進(jìn)了課堂中。這不光為年輕人提供了所需的知識(shí)、技能和道德思維，也激勵(lì)著更多的 AI 領(lǐng)導(dǎo)者。

　　AI 與社會(huì)現(xiàn)狀

　　Aidan Wen 是美國高三的一名學(xué)生，截至目前，他已經(jīng)連續(xù)上了兩學(xué)期的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，并堅(jiān)定的朝著人工智能事業(yè)道路前進(jìn)。去年夏天，他參加了一個(gè)建模大賽，搭建協(xié)助肺部 X 射線檢查肺炎跡象的模型，最佳 ML 模型參賽者將獲得由北美的 the Radiological Society 贊助的 12,000 美元獎(jiǎng)金。今年他又參加了另一項(xiàng)比賽，主題是使用音頻文件對(duì)地震進(jìn)行預(yù)測(cè)的系統(tǒng)搭建；而接下來，他將目光鎖定在了 NLP 上。

　　除了 Wen，還有更多高中生正受益于這些為學(xué)生提供的 AI 實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)新型課程。該類課程的開設(shè)不光為這些年輕人提供所需的知識(shí)、技能和道德思維；也激勵(lì)了下一代 AI 領(lǐng)導(dǎo)者，以滿足 AI 人才不斷增長(zhǎng)的需求，使其在 AI 日益滲透的世界中發(fā)揮更大的作用。

　　但根據(jù) Indeed 職位搜索網(wǎng)站的數(shù)據(jù)顯示，目前 AI 相關(guān)工作需求的增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了感興趣或者有能力的求職者的增長(zhǎng)。O'Reilly 最近的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，近一半的企業(yè)將技術(shù)人員短缺列為 AI 運(yùn)用的障礙之一，并且把 AI 相關(guān)概念和基本操作技能的考核視為關(guān)鍵。

　　同時(shí)，高中 AI 課程依舊很少，該類課程開發(fā)還處于早期階段。為了解決這個(gè)問題，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授兼 K-12 教育 AI 計(jì)劃發(fā)起人 David Touretzky，聚集了教育工作者、研究人員和行業(yè)專業(yè)人士，為國家制定中小學(xué)生 AI 教育方針。

　　該方針基于一些重要的人工智能想法，包括訓(xùn)練計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)， AI 與人類自然交互所涉及的挑戰(zhàn)，以及 AI 對(duì)社會(huì)的積極和消極影響。Touretzky 說道：「我們希望人們了解當(dāng)前的社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀，以便他們可以隨技術(shù)改革參與到技術(shù)發(fā)展中?！鼓壳埃m然準(zhǔn)則還在起草中，但已有部分學(xué)校開設(shè)了相應(yīng)的 AI 課程。

　　AI 教學(xué)的引領(lǐng)者

　　Wen 就是在 Nueva 學(xué)院（一所私立學(xué)院）學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程。自 2016 年以來，除必修和選修計(jì)算機(jī)科學(xué)課程外，Nueva 也開設(shè)了兩學(xué)期的機(jī)器學(xué)習(xí)課程。

　　學(xué)校的計(jì)算機(jī)科學(xué)教師 Jen Selby 表示，機(jī)器學(xué)習(xí)課程最初是為了滿足學(xué)生的好奇心而設(shè)置；但在一組學(xué)生使用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)一個(gè)獨(dú)立學(xué)習(xí)項(xiàng)目搭建了復(fù)雜的拼寫檢查器之后，她發(fā)現(xiàn)需要在更專業(yè)的環(huán)境中為學(xué)生提供學(xué)習(xí)工具。Selby 說道：「即使你不是那個(gè)正在寫算法的人，但至少應(yīng)該對(duì)這種工作方式有一定的了解，這是非常重要的。因?yàn)橐苍S你將來會(huì)成為這個(gè)團(tuán)隊(duì)的一員，或者是受到該算法的影響?！?/p>

　　當(dāng)時(shí)大約有 30 名學(xué)生報(bào)名參加該課程。而 Selby 也一直通過那些非營(yíng)利組織和獨(dú)立開發(fā)人員的開源數(shù)據(jù)，來使她的課程能始終向?qū)W生們傳遞一些機(jī)器學(xué)習(xí)最新研究成果。但有時(shí)候，她的學(xué)生在 AI 最新想法方面的知識(shí)儲(chǔ)備甚至?xí)I(lǐng)先于她。

　　在去年春天，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法的某單元中，她說到將 AI 模型訓(xùn)練成像 Atari's Breakout 這樣的視頻游戲的最佳方法是使用一種基于行為獎(jiǎng)勵(lì)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。不過其中一名學(xué)生有不同的看法，因?yàn)樗x過 Uber AI Labs 的一篇博客，文章描述了一項(xiàng)關(guān)于 Atari 游戲的實(shí)驗(yàn)，該實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了一種不同于「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」的方法，名為「進(jìn)化訓(xùn)練」，其效果相對(duì)更佳。

　　關(guān)于 AI 課程

　　倫理問題，例如機(jī)器學(xué)習(xí)算法中隱藏的偏差問題，也是 AI 課程的關(guān)鍵部分。Charlotte Dungan 是北卡羅來納大學(xué)科學(xué)與數(shù)學(xué)學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)教師，她教授一個(gè)單元的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程，這個(gè)課程主要研究算法偏差是如何出現(xiàn)在 AI 設(shè)計(jì)中的。

　　為了演示 AI 如何產(chǎn)生有偏差的結(jié)果，學(xué)生們需要玩一款名為 Guess Who 的紙牌游戲。在游戲中，成對(duì)的玩家會(huì)收到描繪各種卡通臉的卡片。玩家通過 20 個(gè)問題（「你的臉是男性嗎？」），來嘗試正確猜出對(duì)手卡片上的臉部信息；學(xué)生被要求根據(jù)游戲規(guī)則，開發(fā)一種算法來得到最佳答案。很快，他們發(fā)現(xiàn)卡片上的黑色和棕色面孔是最容易猜到的，因?yàn)檫@些卡片的數(shù)量很少，這表明數(shù)據(jù)集即卡片組存在偏差。Dungan 說道：「學(xué)生們會(huì)很快發(fā)現(xiàn)，誰都不想拿到黑人女孩的卡片?！?/p>

　　NCSSM 是一所公立的兩年制寄宿學(xué)校，隸屬北卡羅來納州的大學(xué)系統(tǒng)。最近，它剛從校友 Carl Ryden——PrecisionLender 軟件公司的創(chuàng)始人處，獲得了 200 萬美元的資助，用以正式啟動(dòng) AI 計(jì)劃。學(xué)校計(jì)劃利用這筆資助，從明年開始提供校內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)課程和其它關(guān)于 AI 的互動(dòng)視頻課程。

　　AI 課堂更深遠(yuǎn)的意義

　　通過開設(shè)高中 AI 課程，他們還希望將更多女孩、有色人種以及其它技術(shù)領(lǐng)域弱勢(shì)群體引進(jìn)該領(lǐng)域。其中 AI4ALL 是一家位于舊金山的非營(yíng)利組織，為 11 所美國頂尖高校的學(xué)生提供機(jī)器學(xué)習(xí)夏令營(yíng)。在為期兩周的密集課程中，組織者協(xié)助研究生進(jìn)行機(jī)器人、醫(yī)療保健、社會(huì)工作、媒體和公共政策方面的人工智能研究項(xiàng)目。

　　該小組會(huì)為校友提供獎(jiǎng)學(xué)金，以幫助其更深入的研究。這樣做還有一個(gè)目的是為了鼓勵(lì)參與者尋找將 AI 應(yīng)用于當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)問題的方法。Aarzu Gupta 是 AI4ALL 的校友，目前是加利福尼亞州圣何塞 Harker 學(xué)校的一名大三學(xué)生，她在 2018 年獲得了該獎(jiǎng)學(xué)金，用以支持她與另一營(yíng)地畢業(yè)生 Lili Sun 共同完成一個(gè)獨(dú)立項(xiàng)目。這兩個(gè)女學(xué)生受 2017 年北加利福尼亞災(zāi)難性的 Tubbs Fire 的啟發(fā)，搭建了結(jié)合無人機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)來應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的 AI 模型，用以盡早發(fā)現(xiàn)野火。

　　Aarzu 和 Lili 一共整理了 1400 張煙霧圖像的數(shù)據(jù)集，包括工廠和篝火煙霧的圖片，并用它們來對(duì)三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練；其中最成功的是一種稱為多層感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)野火煙霧圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率可達(dá)到 93.8％。兩人還計(jì)劃在今年夏天使用去年重火季節(jié)的圖像來擴(kuò)大數(shù)據(jù)集；同時(shí)也想通過改進(jìn)模型，使其能根據(jù)火力強(qiáng)度和火力類型對(duì)每張圖像進(jìn)行分類，而不是簡(jiǎn)單地解決「這是野火嗎」的問題。Lili 還說道：「如果能夠在現(xiàn)成的商用無人機(jī)之一上進(jìn)行概念驗(yàn)證，那就太棒了。」

　　該組織首席執(zhí)行官 Tess Posner 表示，AI4ALL 計(jì)劃在今年春季末發(fā)布一個(gè)公開的 AI 課程。該課程基于夏令營(yíng)的內(nèi)容，其中將包括技術(shù)主題課程，如 Python 編程語言介紹和一些諸如 AI 對(duì)社會(huì)影響等社會(huì)問題的內(nèi)容，高校教師和公眾都可以觀看與學(xué)習(xí)。Posner 也表示：「我們已經(jīng)收到了來自世界各地成千上萬的課程要求，所以這件事情非常緊急。」相信很快我們就能通過網(wǎng)絡(luò)看到它們的 AI 課程的視頻。