阿里巴巴|汤莹, 陈慧, 任静, 曹恒来 |《走进人工智能》教学设计( 二 ) 零售业|财报|营收

（二）理解：机器如何智能
人工智能为什么可以拥有人类的智慧能力？实际上， AI在拥有“先知者”等身份之前，还有一个身份叫“学生” ，人类让机器通过“学习”获得“智能” ，使得机器能够像人类一样具有“看”“听”“说”“想”和“动”的能力，从而实现模拟、延伸和扩展人类智能。
活动1：对比人类的学习过程，理解机器如何学习。
（1）老师手里拿的是什么水果？人类怎么判断这是苹果？我们在儿童时期又是如何认识苹果的？

（2）分析上图，将人类学习的过程按步骤排序。
①孩子大脑建立苹果的初始特征；②看到苹果就认识；③父母指着苹果告诉孩子“这是苹果”；④随着次数的增加，孩子学会了什么是苹果。
（3）观察下图，对比人类学习，思考机器学习的过程是怎样的？

小结：机器学习是建立在数据建模基础上的，通常是从大量已知数据中学习其中蕴含的规律或判断规则，并把学习到的规则应用到预测未知数据的过程。通过机器学习，计算机就能模拟人类的学习活动，从数据中获得知识，并能对事物进行预测和判断。
设计意图：目前，学生的知识储备还不足以理解人工智能技术的细节。从儿童认识苹果的过程出发，以漫画和流程图的形式展示人类学习的过程，将机器学习的过程与人类学习的过程进行类比，得出机器学习的过程是“准备数据、提取特征、训练模型、应用模型”四个基本步骤，从而帮助学生深刻理解机器学习的本质。
（三）实践：实现机器智能
机器学习的方法有很多种，当下最常用的方法是监督学习。今天我们借助监督学习中的K-近邻算法（KNN），在图形化编程软件Kittenblock中实现一个简单的水果识别程序。
活动2：搭建积木，训练水果识别模型。
（1）教师演示如何搭建“苹果”识别积木块。

（2）学生配对合作，模仿搭建“苹果”识别积木块。

第（）小组分工表
角色	职责	组员姓名
程序员	搭建积木、操控程序
训练员	协助搭建、摆放物品

（3）自主搭建“橙子”识别积木块，完善水果识别模型。

（4）初始化“特征提取器” ，摆放水果，分别提取图像两次，训练模型。
小结：模型训练阶段需要给计算机输入图片，计算机提取图片的特征进行训练，最终得到特征模型。在机器“训练”的过程中，使用的是带人工标记的数据。

活动3：测试模型，提高模型识别度。
（1）摆放水果，执行主程序测试模型，观察识别度。
（2）讨论：只训练两次的模型识别度如何？怎样优化？
（3）选用不同的水果或以不同的角度摆放水果，再次训练模型，增加训练次数。
（4）小组间交换水果测试模型，观察识别度。
小结：为计算机提供有标记的数据，促使计算机向一个特定方向学习，这样的学习方式称为监督学习。数据越全面，机器做出的预测与真实情况越接近，准确率就越高。

设计意图：对于初中生而言，体验感悟是学习的基础，除此之外还需要引导学生思考其背后的过程与方法。藉由仿效制作一个“会学习”的程序，学生经历了采集数据、标记数据、训练模型、测试模型的过程，加深对监督学习的认识，锻炼解决问题的能力。采取两个人使用一台计算机完成任务的配对编程学习方式，不仅能提高学生的编程质量，还能进一步提高学生沟通交流和协作学习的能力。