1956年，在达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了人工智能一词，从此人工智能正式诞生，开始了它风起云涌的一生。
而人工智能的发展自然离不开AI人才，对此，各国更是将视野转向K12（6-18岁青少年）阶段的AI教育。2013年9月，英国成为世界上第一个将计算机编程纳为学校义务教育的国家。2016年，美国政府提出“全民电脑科学教育”计划，宣布将投资40亿美元开展K12编程教育。而在今年1月，我国教育部也表示，AI、算法、开源硬件等要进入全国高中新课标。
高中生也要学习AI了，看来我国的AI人才教育是要从娃娃抓起了。
高中AI学什么？
今年1月16日，教育部召开新闻发布会，介绍了新版课标。“新课标”改革中，正式将人工智能、物联网、大数据处理、算法、开源硬件项目设计等划入新课标。今年秋季学期开始执行。
修订版本的方案中，把高中学习内容分成了必修课、选择性必修课和选修课。
高中信息技术必修课程包括“数据与计算”和“信息系统与社会”两个模块。其中”数据与计算中“提出：了解数据编码、学会采集；分析、可视化数据；学会一种程序语言，并使用程序语言完成简单的算法；了解人工智能的重要性。
高中信息技术选择性必修课程则根据学生升学、个性化发展需要设计，包括“数据与数据结构”“网络基础”“数据管理与分析”“人工智能初步”“三维设计与创意”“开源硬件项目设计”六个模块。
而高中信息技术选修课程包括“算法初步”“移动应用设计”以及各高中自行开设的信息技术校本课程。
其中通用技术选择性必修课程中，设置了机器人设计与制作模块，该模块由机器人结构和传动机械、机器人感知与传播器、机器人控制器、机器人控制策略四个单元组成。
人工智能部分的课程内容则包括人工智能基础、简单人工智能应用模块开发以及人工智能技术的发展与应用三部分。课标提示，在教学实施中，教师通过情境模拟或实景观察等方式，让学生体验人工智能对社会发展的影响，通过研讨人工智能在智力竞赛及图像记忆挑战中夺冠，战胜顶级人类棋手事件，引导学生深入了解人工智能技术。
相比于2003版课标，“新课标”大幅度减少了对于基本软件使用的要求，而大幅度提升了在编程、计算思维、算法方面的思维要求，以及人工智能、开源硬件、网络空间安全等知识面要求。
这一改革，可以说是为大学培养程序员以及AI人才等提前进行了准备。
AI教育挺好，但能否绕过“应试”的坑？
虽然增添了许多有关人工智能、物联网、大数据处理的内容，但从目前国内外教育机构启动人工智能教育的实践来看，面向K12（6-18岁青少年）人群的人工智能教育还不属于绝对意义上的人工智能课程，而是更为涉及面更广、普适性更强的计算机科学。而计算机科学课程的设置，最终目的应该是增强学生的计算机思维能力，并更好地衔接大学课程。
以往的科学、信息技术课程对于基本软件、科学知识的教授较多、课程较为单一，但对于专门的编程知识以及与时代前沿对接的新兴技术关注较少。
而人工智能以及其他信息科学技术的高速发展，已经越来越要求高端人才的支持，这种要求慢慢从大学延伸到与大学对接的高中学段。
新课标的新闻发布会上，教育部部长助理、教材局局长郑富芝也表示，这样的课程分类设置为新高考6选3做了制度性安排，整个教育教学涉及的学、教、考、评等都将彻底打通，保持高度一致性。课程结构的优化也是为适应高考选择性的需求。
我国AI人才缺口巨大，AI教育从娃娃抓起
AI走进高中课标，为大学提前提前培养AI人才。这听起来可喜可贺，但重视之下，却是我国面临的巨大AI人才缺口。
知名经济学者吴晓波认为，目前人工智能虽十分火热，但没有足够的AI人才，一切都是空谈。全球职场平台领英的技术副总裁王迪也表示，目前全球共有190多万深度学习与数据挖掘的人才，其中85万都在美国，中国只有5万人，华裔人才有14万。随着中国在人工智能领域的不断开拓进取，中国企业对于人才的吸引力也在不断攀升，但企业HR去哪儿招人才、如何去招，仍是不容易操作的问题。而据《人民日报》此前报道，我国人工智能的人才缺口超过500万，供求比例达到1：10。
巨大人才缺口下，学校的AI人才教育是必不可少的环节。
而就大学阶段来看，2016年北京联合大学在全国率先成立机器人学院，面向全国招生。随后湖南大学、中国科学院大学、国防科技大学也相继成立机器人学院或人工智能学院。目前国内一共有20余家高校开设了人工智能研究方向专业，但相比美国的168家高校，差距仍然比较大。
对此，2017年8月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中就明确提出：实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。并把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，完善人工智能教育体系等内容。
人工智能一片春光大好下，人才培养正是重中之重。虽然AI已经走进高中课堂，但随之而来的课程性质、师资、以及偏远地区的设备和网络等问题仍要注意。人工智能在高中、高校的人才培养，依旧任重道远。
