培养学生人工智能意识，让技术服务生活

王兵

摘要：作者提出，在人工智能教育中，要从学生的角度出发，以亲历与了解为主，兼顾学生的个性发展，使学生能够从生活中发现问题，并在解决问题的过程中学习新的知识技能，然后通过这些知识与技能解决问题，再通过问题的深入研究，迭代技术，最终达到新的高度。本文以三个人工智能项目案例为例，展示了作者所在学校轻人工智能教育的初步成果。

关键词：轻人工智能;轻人工智能教育;人工智能意识

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）13-0009-02

笔者所在学校从2013年开始接触创客教育，2018年结缘人工智能教育，2020年把人工智能教育并入信息技术（信息科技）学科常规教学，2021年提出“轻人工智能”的概念。（注：轻人工智能是指以智能感知为主要研究对象，将计算机视觉与图像处理作为课程的主体内容，学生在学习人工智能技术的同时，感受人工智能在学习与生活中的应用，尝试应用人工智能技术来改善学习与生活场景，提高学习与生活的效率）

笔者在日常教学中，注意培养学生的人工智能素养，使其能具备适应终身学习和社会发展需要的品格与能力。下面，笔者借助具体案例谈谈如何与学生一起做人工智能项目。

● 用技术辅助生活

人工智能意识，是指学生对人工智能应用的敏感度与判断力，学生能够在日常生活观察中自觉地思考是否可以运用人工智能技术来解决相关的问题，能够根据解决问题的需要，自觉、主动地寻找恰当的人工智能技能与工具辅助解决，能够对已有的人工智能解决方案进行批判性思考，并有一定的重现与改进的思维过程。

2021年，两位学生在商场购物时发现商场里所采用的结算方式大多为人工智能收银台或自动收银台，需要逐一扫描商品条码，导致消费者排队时间长，由此，开始思考如何利用人工智能技术来解决这个问题。学生通过文献阅读，了解到国内现有自助收银设备基本是传统收银台的升级，另外一种就是射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）方案，但这些方案都需要逐一扫商品，效率低、成本高，因此，想出了利用图像识别的方式，一次性进行扫描检测，节约逐一扫描的时间。

学生首先对目标检测算法进行了学习，在精确度与速度之间进行了折中的选择，确定运用YOLO算法進行识别。首先选择YOLOv2进行检测，效果没有达到理想水平，后来又换成了YOLOv5进行训练识别。通过训练之后，能够做到100%正确识别出购物篮中的饮料瓶，达到了学生所预期的目标。由此可知，人工智能应用有时候并不需要有太复杂、太高深的技术支撑，只要学生能够从生活细节中挖掘出问题，并用恰当的人工智能技术创新性解决这个问题，就是不错的研究项目。这正是在中小学开展人工智能教育的重要价值。

● 用技术回馈社会

在教学过程中，教师应培养学生具有社会责任感，引导学生在面对社会上出现的一些问题时，能够主动地承担起对应的社会责任。具备社会责任感的学生，能够自觉遵守智慧社会的法律法规，信守智慧社会的伦理准则，能够利用人工智能技术回报社会。

2020年，新冠疫情席卷全球，校园防疫成为重要的课题，如何找到重点目标并对其进行跟踪，从中找到在过去某一段时间内的密切接触者，对密切接触者及时进行报警，从而实现对疫情高效、快捷、及时的连锁防控，是一个重要且棘手的问题。为了解决这个问题，学生在比较了相关滤波算法（DSST算法）和孪生神经网络算法之后认为，孪生神经网络可以以牺牲运算速度为代价，在目标快速运动、严重遮挡、背景杂波、光照变化和长期跟踪等场景下具有较强的准确性和鲁棒性。因此，学生在实验中使用了AlexNet和CIRRes网络（加入cropping-inside residual units的ResNet）作为孪生神经网络的内核，使得系统能够准确识别并跟踪密切接触者，达到了跟踪已知目标、搜索所有人脸、判断和界定密切接触者这三个既定目标。方案实施流程如右上图所示。

● 在实践中迭代技术

基于真实情境的学习，能够促进学生对人工智能应用的敏感性、对知识学习的掌控力、对问题求解的思考力的发展。把项目产品化，要求项目能够从一对一的作品变成一对多的产品，使项目能够快速移植，这也要求学生对项目的思考更加全面。

2018年，一位学生在参加创客比赛时，用三轴加速度传感器制作了一个利用可穿戴设备来检测老人是否摔倒的装置，装置利用数据波动算法来分辨老人动作是正常运动还是摔倒。后来，因考虑到老人容易忘了充电或忘了戴上以及产品功能升级成本太高的问题，学生开始构思利用人工智能技术，利用目标检测算法，通过识别到的人体框图参数中的宽、高的比例，来判断人当前的状态。但很快，学生就发现人体框图的准确性太低，经过查阅资料，发现利用美国卡耐基梅隆大学开发的基于卷积神经网络与监督学习的开源库OpenPose进行人体姿态关键点的获取，可以同时对大范围人群进行体态异常监测，因此，将OpenPose得到的姿态关键点进行深度学习训练和分类，区分出站、坐、蹲、躺、由站到坐、由站到蹲、由蹲到站、由坐到站、挥手求救、摔倒等10个不同的分类。通过姿态判断及时地将信息传回看护人员，可以在出现紧急情况时提供真实场景的状况帮助看护人员决策，而且信息反馈及时，成本低，系统维护更加速度快。

从创客教育开始，笔者就希望学生能够与大自然对话，通过传感器来接收大自然给我们传递的信息，通过执行器，把我们需要表达的信息传送给大自然。到了人工智能教育范畴，笔者建议学生除了通过自己的眼睛来观察世界之外，还要学会通过计算机的“眼睛”来观察世界。正因为如此，学生在日常训练时所提出的项目，都是可以真实落地部署的项目，充分体现了学生在日常生活中对人工智能技术应用的思考。

参考文献：

梁锦明.轻人工智能：聚焦中小学生的智能教育[J].中小学数字化教学，2021（04）：19-22.