培养思维方法：人工智能教育的核心

　　随着人工智能技术的普及，很多中小学课堂也引入了人工智能课程。对此，卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授邢波认为，初等和中等教育最主要的不是灌输知识而是培养思维方法。邢波只用了5年时间，就从一个机器学习的入门者成长为卡耐基梅隆大学的教授，他创立的大规模机器学习平台公司Petuum在2017年获得了软银领投的9300万美元的B轮融资。在接受澎湃新闻采访时，邢波分享了他对人工智能教育的看法。

　　邢波认为，人工智能教育应像传统的物理、数学等学科一样，先教学生一些行业已经完全了解、毫无疑问的基本算法，然后再教那些更先进、更难，甚至没有确定答案的问题。他介绍说，卡耐基梅隆大学培养的人才在人工智能高端人才中占据了相当大的垄断地位，这是因为该校有一个机器学习系。这个系在整个教案和教学内容里做过相当严肃和完整的思考，比如学生需要什么样的基础课，需要什么样的中级课和高级课，同时需要什么样的辅助课程以及外延课程。

　　对于初等和中等人工智能教育，邢波认为这里最主要教的不是知识，而是思维方法，“你应该懂得逻辑思维能力，懂得去挑战权威，懂得自由思维，或者是独立思维”。在他看来，这些东西可以通过很多教学内容和方法学到，不能靠人工智能专业知识的灌输。邢波说，专业知识过时得很快，基本过几年就会变得陈旧，尤其是对于深度学习来说，“如果这其中没有一个通用的原则，没有一整套思维方式，学了也是白学”。邢波把打造思维方法和研究方法比喻成造好一台复印机，思维方法和研究方法造好了，再往里面放东西，“印”起来就很快了。

　　邢波一直都在坚持一个教学原则：让学生以解决问题为目的。他说，如果你想要纯粹、彻底、漂亮、可重复地解决一个问题，就会发现自己“既需要有好的数学手段，好的工程技术，还要有分析能力，能够把它解释清楚。然后你还得有各种各样的干脏活能力，比如洗数据、折腾机器。因为你的任务是要把这个问题彻底解决”。

　　大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，培养思维方法也就是要养成正确的学习和研究的习惯。在传统学科是这样，在新兴学科依然是这样。在未来，知识的更迭速度将越来越快，仅靠知识堆积并不能成为驱动人工智能行业的发展动力。而作为基础学科，人工智能相关课程的开发及引入已成为教育行业发展的趋势之一。因此，传统的教学方法并不适合套用于人工智能相关课程的教授。思维培养重于知识传递的理念将在人工智能教育领域展现得更加明显。

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