人工智能课程中基本算法与模型的案例研究

刘晓杰

（北京师范大学附属中学，北京100052）

一、引言

随着网络技术的飞速发展，作为计算机科学的一个分支，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当前计算机科学技术中的一门非常前沿的学科，也是信息科学中发展极为迅速的学科，其主要目的是采用计算机来模拟人脑思维，并应用计算机技术替代人类劳动力甚至部分思维能力。当前，人工智能技术已经广泛存在于我们身边，它不仅大幅提高了当前社会的生产水平，也给人们的生活带来了极大的便利。随着数据时代的不断发展，大到整个社会，小到一个企业，其面临的数据挖掘和处理工作越来越庞大，在大数据的挖掘过程中，相比人工智能，人脑的数据处理速度显得微乎其微。事实证明，不同的ML模型所擅长的问题类型是有差异的，为此，我们有必要对AI基本算法进行研究。与此同时，学校课程是人工智能技术推广的有效途径之一。为此，本文基于人工智能基本算法，介绍了人工智能教育的现状和其教学理念，最后以“猴子与香蕉问题”为例，对人工智能课程中的教学方法进行了案例研究。

二、人工智能课程简介

1.人工智能教育现状

Alan Mathison Turing被誉为人工智能之父，1950年，他在论文《Computing Machinery and Intelligence》中驳斥了传统观念中认为机器无法也不能像人一样思考的想法，并提出未来机器也会和人一样拥有自己的思维能力。如今，机器人已经战胜了人类围棋大师，人工智能产品也深入到我们生活的方方面面。作为计算机科学和信息技术领域的前沿学科，人工智能对经济发展和社会进步的影响越来越大，全世界很多国家也逐步意识到将人工智能课程纳入学校教育系统的重要性，而就我国而言，人工智能课程已经脱离了在职教育和大学教育的束缚，走进了高中课本。但由于教师资源和硬件设备的制约，中学范围内尚未专门开设人工智能课程。2001年末，中国人工智能学会教育工作委员会正式挂牌成立，并研讨了普通高等院校中人工智能与大学专业设置之间的关系，告别了学校教育中没有人工智能学科的现状，尽管如此，相比发达国家，我国人工智能教育仍然存在很大的欠缺，表1所示为部分国家人工智能教育现状。

表1 部分国家人工智能教育现状

由表1可知，近年来以英国和美国为首的一些国家越来越重视人工智能相关课程的教育，而我国开设创客教育的学校尚没达到学校总数量的1%。据统计，我国未来5年对人工智能相关领域高端人才的需求量将超过10万人，而已有的相关人才尚不足0.3万人。在这样的背景下，2015年中国电子学会启动了“中国青少年机器人等级考试”，2016年江苏、山东和河北等十几个教育局、电教馆和教育学会等部门在当地举办了等级考试。2017年10月，内蒙古部分小学也将人工智能课程纳入正式课程，可见，人工智能课程已经结束了仅在高等教育系统中才能接触的弊病，成为了真正的全民教育。

2.人工智能课程的教学理念

在人工智能中，“快速”已经不再是核心能力，“思维能力”才是更加关键的问题。这也就要求教师在教授人工智能相关课程时，一定为要学生树立“机器可以自己思考”和“计算机确实能做到智能化”的信念。对人工智能课程的教学理念总结如下：

（1）尊重每一个学生的个性品质发展

尊重学生的个性品质发展是成就学生创新能力最有效的途径之一，人工智能与传统学科最大的区别在于传统学科的知识体系是既成的，本学科内的创新大多数时候都需要投入大量的时间、精力和财力才能实现。而目前人工智能学科的创新空间还非常大，正如蚁群算法起源于蚂蚁觅食一样，学生的兴趣爱好、生活习惯等都有可能为人工智能学科的创新提供素材。

（2）将人工智能置身于智能科学的大背景中

智能科学包含了自然智能、计算智能、人工智能等学科，它是一个比人工智能更加广泛的概念，智能科学不再着眼于计算机技术的优化和革新，而是将重点放在“智能”上，尽一切可尽之才为智能科学技术服务，人工智能只是其中的一种途径。教师如果能为学生建立扎实的认知，将能大大促进学生在人工智能学科学习中的深化和创新，这也将有助于教育系统进一步完善人工智能相关课程体系的配置和优化。

三、课程中常见算法介绍

1.线性回归（Linear Regression）

线性回归的核心思想是把规律没有外显的一组数据，借助于误差衡量手段，发觉其潜在规律。线性回归在数理统计中的应用已经有超过200年的历史，是人工智能技术中最为直接和明了的算法。其成功的核心在于有明确的数据，且既有数据中存在尽可能少的低价值信息并在既有数据间存在函数关系，如图1所示。最简单的线性回归例子为：寻找系数B，使数据群中有如下函数成立：

式中：B0和B1为数据处理人员通过数据群调整系数权重而得到的不同训练结果。

2.粒子群算法

又称为粒子群优化算法 （Particle Swarm Optimization，PSO）是近年来人工智能常用的进化算法之一。与遗传算法相类似，粒子群算法也是从随机解出发，通过大量的迭代计算得到最优解，并通过适应度评价迭代得到每一个最优解的质量。相比遗传算法，其优势在于通过追随当前迭代计算得到最优值获得全局的最优解，取消了遗传算法中交叉（Crossover）和变异（Mutation）操作，使算法规则更加简单明了。该算法的抽象图如图2所示。

图1 线性回归算法原理示意图

图2 粒子群算法的抽象图

粒子群算法的实现途径和算法规则较为简单，且因为具有精度高、收敛快等优点，备受工程师和研究人员的青睐，在解决实际问题中也展示出了自身的优越性。

3.遗传算法

遗传算法是基于生物学中遗传、突变、自然选择和杂交等生物学现象发展起来的进化算法，该算法实现的途径一般是模拟，即在解决最优化问题的过程中，候选解（类似于生物学中的个体）抽象表示（类似于生物学中的染色体）的种群逐渐向更优的方向进化。进化的开端是任意一个个体的种群，然后进化过程逐代发生。进化过程中，基于当前的最优解评价剩余种群的适应度（类似于遗传学中自然选择），选择出适应度最高的种群并将其作为下一代进化的源种群。遗传算法的实现过程如图3所示。

图3 遗传算法的实现过程

4.贪婪算法

贪婪算法因其舍弃最优解而只需要得到较满意解而得名，这也是它与粒子群算法和遗传算法最大的区别。人工智能算法中，为了获得最优解往往需要反复迭代计算并尝试所有的可能性，而贪婪算法只止步于获得较满意解，仅以当前情况作为基础，不再对全局的所有可能性进行考虑，因此它最为省时。该算法的过程与我们购物时的找零过程相类似，在找零时，我们无需对所有的找零方案进行考虑并做出尝试，而是在找零的范围内，选择可供选择的最大面值人民币，当找零金额小于当前最大面值时，则选择较小面值的人民币，以此类推直至找零完成。例如，当需要找零88元时，首先选择找零范围内的最大金额人民币——50元，剩余38元；然后选择20元，剩余18元；再然后选择10元，剩余8元；再然后选择5元，剩余3元；最后选择3个1元的人民币即可。贪婪算法的实现过程如图4所示。

5.蚁群算法

蚁群算法的思想来源于自然界中蚂蚁觅食的过程，它们总能在其巢穴和食物之间找到最短路径，然后列队在食物源和巢穴之间行走，其觅食过程示意图如图5所示。图5中，当蚁群离开巢穴觅食时，有两条路径可供其行走，在经过A和B时蚁群均留下信息素，行走过程中，A点处的路径长度较短，蚁群留下的信息素会相对较多，然后蚂蚁会发现经过A点的路径用时较短，然后越来越多的蚂蚁选择途径A点线路，直至途径B点的路径没有蚂蚁行走。蚁群算法在得到最优解的过程中，采用正反馈机制，使搜索过程不断收敛，最终逼近理想解，这一过程中应用的是分布式计算方式，即多个个体同时被计算，运行效率和计算能力得到了非常大的改善，同时还能有效避免陷入局部最优的陷阱中，蚁群算法的计算步骤如图6所示。

图4 贪婪算法的实现过程示意图

图5 蚁群觅食过程示意图

四、案例分析

知识的表示、推理和应用是人工智能课程中最核心的三大问题，知识表示得恰当与否决定了问题能否顺利解决或是否能够达到预期目标，其教学内容主要包含状态空间和语言网络等。本文以人工智能课程中基本的“猴子与香蕉问题”为例，对人工智能课程中知识表示的教学案例进行研究。

图6 蚁群算法的计算步骤

（1）案例名称：采用状态空间法表示“猴子与香蕉问题”。

（2）案例内容：在房间的顶部挂一串香蕉，并在房间内放一只木箱和一只机械猴；猴子本身的高度不足以够到香蕉，但它又想得到香蕉。

（3）案例问题描述：猴子能否得到香蕉？如何采用状态空间法表示该问题？

（4）重难点：具体问题与人工智能算法结合时的知识表示。

（5）案例分析过程：①用n表列表示问题状态；②规定操作符号；③将初始状态变换为目标状态的操作序列；④绘制状态空间图，如图7所示。

（6）思考内容：在选择知识表示时应该考虑的影响因素有哪些？

图7 猴子和香蕉问题的状态空间图表示

五、结论

①人工智能已经深入到我们日常生活和工作的方方面面，它体现的不只是“快速”，更核心的在于“智能化”；②相比美国、英国等发达国家，我国在人工智能课程安排等方面有很大的提升空间，我国人工智能高端技术人才的缺口也要求我们更加重视人工智能的全民化教育和基础教育；③人工智能算法来源于生活的点点滴滴，在其教学过程中要求我们尊重每一个学生的个性品质发展，并将人工智能置身于智能科学的大背景中；④为了培养人工智能高端技术人才，我们应该在人工智能课程教学中尽可能开展案例教学方法的研究和应用，让人工智能课程的受众不仅能掌握其基本知识，更能解决实质性问题。