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說起人工智慧教育，最基本的是迴歸課堂。在北京大學李文新教授的主持下，panel4變成了一場：“講課真老師之間的體會、經驗、教訓和收穫的分享會”。

身為非人工智慧專業的學生，小芯很好奇，面對人工智慧這個“大胖子”，第一口應該吃哪兒？ 

清華AI第一門課：《人工智慧導論》

清華從1979年就開設了《人工智慧導論》，這正是清華人工智慧的第一門課。根據自己的教學經驗，馬少平老師總結出自己授課方式即：遵循歷史、重點呈現、有精有簡、以點帶面。

尤其是遵循歷史這一點。他根據人工智慧在每個階段處理的物件，將歷史劃分為4個階段：初期階段，知識階段、特徵階段和資料階段。

知識階段指：以專家系統，知識工程為代表的傳統符號內容，主要是知識；特徵階段指：90年後繼機器學習之後的統計學習階段；資料階段是2006到現在比較火熱的深度學習，強調原始資料處理階段。

這四個階段都要兼顧到，各有取捨，有精有簡。

在接觸技術之前，先要有哲學性的反思

南京大學高陽老師的分享，讓他看起來更像一個人工智慧哲學家。他認為：《人工智慧》第一課，不應該講知識點的問題，應該講方法論。在做技術性的操作、迭代之前，需要教會學生的是思考。

在學習人工智慧之前，需要思考未來機器與人的存在問題，這涉及到人本身的意義。

在未來，更高階的智慧和人類的關係變成哲學問題。技術、科學、哲學有互相驅動的關係。學術界需要分配出更多精力，去研究人工智慧科學的意義問題。

因此在高陽老師眼中，第一門課應該講人工智慧科學性是什麼，跟其他的學科交叉性如何？藉助哲學觀念做一些深入的分析，讓學生思考，我們現在的人工智慧技術是怎麼產生的。思考是學科創新力的源泉。

激發學生自主興趣，傳道授業“打雞血”

浙江大學開設人工智慧的思路與諸多高校有相同之處，即先走精英化的模式，引進師資，專才培訓。

楊洋老師首先介紹了浙大AI人才的培養特色：“四全一專”，即全科式基礎強化，加強通識教育。全方位科研訓練、全程化導師引領、全球化資源引入、專業化學科培養。在課程設定上，開設了不同人工智慧方向的課程群。

作為一個年輕的，接觸教學工作不久的老師，楊洋老師從自己的教學故事出發，給我們以學生看待AI專業的第一視角。他指出，選擇人工智慧的同學，他們心中都有一腔熱血，心裡都有一個想要實現的機器人。

因此第一節課，他充分發揮小班教學的優勢。邀請不同程式方向的老師，將學生心中的機器人轉碼，對應到AI技術當中。激發了學生的學習熱情。

第一堂課應該是激發興趣課，將學習AI的原動力落地。為學生設目標，打雞血，激發他們的自主內驅力。

北大AI第一門課：《人工智慧引論》

羅定生老師根據本校的開課情況，將人工智慧的第一節課定義為人工智慧引論。

北京大學沒有單獨申請設立人工智慧本科專業，所以它的課程群集中在電腦科學與技術、智慧科學與技術、資料科學與大資料技術等專業。內容廣、深、雜，造成很多專業課不同內容重疊，專業課程銜接連貫性下降，人工智慧整個領域體系性建立太晚。

因此北大選擇將人工智慧這門課下沉到大一開設，將其作為基礎課程。大班理論教授課加上前沿實踐課。

在授課中，首先重點界定人工智慧的概念：對環境中感知資訊並直接移動的智慧體研究的這個學科叫做人工智慧。

課程內容設計上，課程+期中期末考試+小組實踐課彙報。核心課程包括：AI的數學基礎、腦與認知基礎、人工智慧倫理等。

人工智慧需要向前的想象力和向後的反思

在談及人工智慧課程與人文學科交叉的可能時，李文新教授發表了自己的感想：“電影界的先知先覺比我們科技界早得多，藝術的想象力是沒有邊界的，非技術的視角往往更為廣闊”。

計算機本專業的人，對人的素質研究更多，而關於人與機器或者智慧之間的聯絡和存在問題缺乏反思和探討。

相比之下，文科豐富的想象力和批判性，反而能帶給人更多的想法。與其被動被捲入人工智慧變革，不如主動參與把握越來的龍頭和方向。李文新教授對文科生進入人工智慧領域總是抱有期待，她認為對文科來講，與其懼怕它，不如大膽加入它。

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