科技猎人工智能来势汹汹，基础教育准备好了吗？
【编者按】刚刚结束的高考，又一次将 人工智能 推到了风口浪尖上。不可否认教育与科技的紧密结合必将是将来教育发展不可逆转的方向。尽管现在我们的认知还不明显，但在未来的生活中，我们一定越发离不开人工智能。那么面对来势汹汹的人工智能， 基础教育 应该如何应对呢？
本文首发于哈佛商业评论，编译者决胜互联网+；由亿欧编辑，供行业人士参考。
对于我们这一代人，无人驾驶汽车、语音助手等人工智能科技或许令人惊奇。但下一代可能没有人会对此感到惊讶了。以后人工智能将不仅是一种工具，更多时候，它会变成你的同事，成为你生活中不可或缺的一部分。
我们的下一代将能够有效利用人工智能和 大数据 ，认识到自身的局限性，完善人工智能平台和系统。而现在，我们就要帮助他们做好准备，也就是说，我们需要改进初级教育，优化中等教育的计算机科学教育。
看看现在的儿童是怎样使用人工智能和 自动化 技术的。
如果你对Siri说，“打开身着橙色连衣裙的明星照片，”不到一秒钟，手机上就会出现Taylor Swift的照片，现在这看起来像魔术，但显然并不是。工程师们在设计人工智能系统时，先将任务分解成许多小任务，找到针对每个小任务的解决方案，再让彼此之间产生联系。
以Siri为例，人工智能系统先将接收到的语音分成小的部分，并把它们发送到云端，然后分析每个部分的含义，再将分析结果转换成搜索请求。最后，对各种可能的解决方法进行筛选和排序。因为云端足够强大，这个过程只需要几微秒的时间。
人工智能系统并不像火箭科学那么复杂，但它需要各方面的知识，比如用于破解语音的波形分析、让机器识别裙子的机器学习知识、保护信息的加密设置等等。 而且不少知识都相对基础，能够举一反三应用于许多程序。因此，这并不是一个天才在闭门造车。投身于人工智能科技的人必须具备组建团队、发挥各个成员的能力。而这些就是我们需要教给下一代的东西。
随着人工智能不断普及，我们需要将注意力转移到人类区别于人工智能的特质上——创造力、适应性和人际交往技能。
在初级教育阶段，我们需要重视培养学生解决问题的能力和团队合作意识。所幸，现在初级教育阶段已经在这方面有了较大的投入。
另一方面，不论哪个阶段，道德教育都应该得到更多的关注。 很多时候，人工智能科技都会面临道德困境——比如怎样克服种族、民族和性别偏见， 无人驾驶 汽车如何平衡车主和行人的生命权益等——这就需要我们和工程师共同努力，不断优化人工智能的应用。
当然，在初级教育阶段，过分重视编程学习这种做法并不可取。 教编程没错，而且儿童也乐在其中，Snap!和Scratch这样的语言也很实用。但事实上，孩子们在更高的教育阶段中再学习编程也来得及。有些人认为学习编程百利而无一害，但这种想法很容易误导人。当今已经是数字时代，计算机科学变得与写作和数学同等重要。对于个人来说，不管是成为一名计算机科学家还是选择别的职业，编程技能都将有助于他们的职业发展。
现在，美国只有40%的学校开设了编程课程，而且教学的质量和规范性也参差不齐。 参加计算机科学大学先修课程（AP）考试的学生数量近年来急剧增长。去年参加计算机科学大学先修课程A考试（APCS-A）的考生高达58,000人，但仍远远落后于参加微积分大学先修课程AB（APC-AB）考试的人数，而后者考生已达308,000人。而且，美国三分之一的州甚至没有将计算机科学课程计入学生的毕业学分。
令人沮丧的是，美国的计算机科学教育仍不及其他的发达国家。 以色列已经把计算机科学纳入了大学预科课程，英国最近在计算机学校的项目上进展良好，而德国、俄罗斯也不断向前发展。奥巴马在2016年年度国情咨文中提到了计算机科学教育举措，这意味着美国朝着正确的方向迈出了迟来的一步。然而，由于川普政府削减预算，这个提案可能会搁浅。
加强高中阶段的计算机科学教育不但会让学生自身受益，也能鼓励更多学生——以及更多样的学生群体——未来选择计算机科学作为职业，进而推动计算机科学的发展。
去年秋天，卡内基梅隆大学的大一新生中，将近一半都是女学生，这种情况让人振奋。但同时，计算机科学领域仍然很难扩大女性和少数群体的比例。将聪明才智转化为计算机系统、在漫无边际的数据海洋里获得真知灼见，这些愿景都需要多样化的人才。
想要在计算机科学上保持领先地位，编程教学方法的改进亟不可待。 老师在课堂上总是按照上世纪九十年代的方法来教编程。那时候，计算机科学的核心是代码的一些细节（想想Visual Basic）。如果你仍执着于这些细枝末节，或许会有所收获，但将落后于时代。显然，现在不应当如此。
编码是一项创造性活动，因此开发一些富有趣味又受人欢迎的编程课程是完全可行的。比如在纽约市，女童子军就参加了一个项目，女生学习使用Java语言创建和优化视频。这类活动不仅有趣，而且与孩子们的生活息息相关，因此受到孩子们的喜爱。难道学校不应该参考这样的案例吗？
对于九年级以上的学生，学校应当开设计算数学、计算艺术之类的选修课，帮助那些有兴趣又有天分的学生成长为计算机科学家。 目前在美国，除了APCS-A备考需要的核心课程，很少有高中开设其他计算机相关的课程。虽然也有少数的例子——比如纽约市的Stuyvesant高中、弗吉尼亚州亚历山大市的Thomas Jefferson科学技术高中、达拉斯市的精英高中TAG，这些学校都拥有一批尽职尽责的教员团队，他们或是具备计算机科学的专业背景，或是接受过相关培训。
同时，高中数学这个学科也应当减少包括高等微积分在内的数学课程，减少重复性，增加与计算机科学直接相关的数学课程，比如数据学、概率论、图论和逻辑学。对于当今的人才，这些是最实用的技能。
接受过计算机科学培训的教师数量严重不足，这是当前美国学校面临的主要问题。 在这方面，美国的科技公司已经有所表现。比如微软公司便资助了TEALS项目，将计算机从业人员与高中教师配对，提供每周互相交流的机会。但我们需要的是上千名教师来教授数百万的学生，为推动这一事业，仍需要更多的科技公司投入。而在学术层面，德克萨斯州立大学的Austin’s Uteach项目是为STEM学科教师提供培训的模范案例，如今该项目已拓展到哥伦比亚区和美国21个州的44所大学。
不过这些还不够。就像科学和数学一样，K12阶段的计算机科学也需要政府来制定标准，需要教材、课程以及接受过良好培训的教师骨干队伍。美国计算机科学教师协会在该领域一直是个先行者，他们已经开发了一个标准的框架以及一套临时标准。
总之，我们对下一代人工智能和大数据的投资必须是长期的，而这些投入终究会让所有人都受益。
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