人工智能課程第一次要普及到高中教學中了。

　　一本名為《人工智能基礎(高中版)》的教科書于 4 月底發(fā)布，由商湯科技、華東師范大學慕課中心以及上海交大附中、華師大附中等 6 個學校的老師合作完成。

　　這本教材的主要內容是人工智能發(fā)展歷史以及一些主要應用方向的科普，這些應用方向包括面部識別、公共安全系統(tǒng)、自動駕駛等，課程的目錄把這些內容改成了更簡單易懂、適合高中生閱讀的名稱，如認圖識物、察異辨花、創(chuàng)作圖畫等。

　　該課程為選修課，首批試點學校有 40 所，覆蓋了全國大部分地區(qū)，包括上海、北京、江蘇、遼寧、昆明、江西、山西、山東、新疆等。

　　除課本外，商湯科技還和這些學校合作設立了人工智能教學實驗室。據商湯科技介紹，這些實驗室配置了 GPU 和他們的深度學習開放平臺，學生上課時可以根據課本內容結合實驗室的模型(如人臉識別互動機、姿態(tài)識別互動機、手機增強現實應用等)進行體驗。

　　2004 年，高等教育出版社也曾出版過一本同名教材，屬于教育部設立的優(yōu)秀網絡課程“人工智能網絡課程”配套教材，不過是本科和高職高專學校計算機相關專業(yè)的必修課，這本教材內容比較偏技術，主要是機器學習、人工智能程序之類的內容。

　　自 AlphaGo 2016 年打敗世界頂尖棋手李世石后，人工智能風口開始興起，2017 年 AlphaGo 再次戰(zhàn)勝柯潔后，社會資本和政府機構都對人工智能領域產生了前所未有的投入。

　　據 CB Insights 數據， 2017 年全球人工智能創(chuàng)業(yè)公司的融資額達 152 億美元，中國企業(yè)所占份額最大，達 48%，高于 2016 年的 11.6%，美國排名第二，占 38%。

　　2017 年 7 月，人工智能首次上升到國家戰(zhàn)略層面，國務院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。3 個月后，人工智能寫進十九大政府工作報告。之后政府開始密集的出臺了一系列人工智能相關政策。

　　《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確表示，中小學應該設置人工智能相關課程，推廣編程教育，并要盡快在試點的高校設立人工智能學院、增設人工智能相關學科方向碩士、博士招生名額。

　　在政策的推動下，全國掀起了一場“人工智能教學運動”。

　　2017 年“數據科學與大數據技術”專業(yè)獲批院校猛增近 8 倍，2016 年只有 32 所高校開設相關專業(yè)。

　　據教育部公布的“2017 年普通高等院校本科專業(yè)備案和審批結果”，共有 250 所高校新增了“數據科學與大數據技術”專業(yè)，60 所高校新增了“機器人工程”專業(yè)。在新增審批本科專業(yè)中，也有 18所高校新增了“網絡空間安全”專業(yè)，16 所高校新增了“信息安全”專業(yè)。

　　今年 1 月，教育部公布的《普通高中課程方案和語文學科課程標準(2017年版)》中，正式將人工智能、物聯(lián)網、大數據處理劃入新課標，并把“數據與計算”，“信息系統(tǒng)與社會”兩個模塊設立為必修課程，該標準將于今年秋季學期開始執(zhí)行。

　　新課標人工智能相關課程規(guī)劃

　　這些與人工智能相關的課程，屬于信息技術、通用技術和數學學科。以《人工智能基礎(高中版)》為例，為了讓教材滿足中學教學要求，書中補充了必要的數學知識介紹，如向量的基本運算，簡單概率，和初級的優(yōu)化思想等。

　　教材內頁 圖/林達華

　　據《人工智能基礎(高中版)》執(zhí)行主編林達華介紹，這本書于去年 10 月正式開始編寫，從完成內容到出版共用了 7 個月左右的時間。

　　通常情況下，出版一本教材僅在正規(guī)出版社走流程就要 2-3 個月，編寫時間則要數年之久。

　　林達華是香港大學助理教授，該教科書的第一作者湯曉鷗是香港中文大學信息工程系教授，也是商湯科技創(chuàng)始人，目前他們和政府合作的項目已經遍布大街小巷，也可以說，政府是他們的主要合作客戶之一。

　　目前在美國和英國，人工智能還只屬于大學必修課程。雖然中小學已經把“計算機科學”列為基礎必修課程，但這門課程的主要目的不是科普人工智能，而是為了增強學生的計算機思維能力和編程基礎。

　　事實上，人工智能的本質是一種技術，不是一個行業(yè)，其作用就像互聯(lián)網，會給各行各業(yè)帶來更多便利。因為目前還處在初級發(fā)展階段，還尚未出現一款大家都能用到的強人工智能的產品。對于普通大眾來說，這項技術的存在感還較弱。

　　現在大家對這本教材的評論基本持兩種態(tài)度：一部分人認為這屬于科普類教科書，學習難度應該不高，對高中生也有益;另一部分人則認為太基礎的概念沒什么用，高中課業(yè)負擔重，除主課外，一周能余下的課時較少，達不到學習效果，就連老師也不一定懂人工智能相關概念。