摘要：由中国人工智能学会主办，国家开放大学、中国人工智能学会教育工作委员会、浙江大学人工智能教育教学研究中心联合承办的人工智能通识课程系列直播公开课于2024年10月14日起，每周一晚上面向公众直播。人工智能通识课程系列直播公开课将围绕浙江大学发布的《大学生人工智能
由中国人工智能学会主办，国家开放大学、中国人工智能学会教育工作委员会、浙江大学人工智能教育教学研究中心联合承办的人工智能通识课程系列直播公开课于2024年10月14日起，每周一晚上面向公众直播。人工智能通识课程系列直播公开课将围绕浙江大学发布的《大学生人工智能素养红皮书(2024年版》中所阐释的“了解人工智能、使用人工智能、创新人工智能、恪守人与人造物关系”等大学生人工智能素养相关内容，从体系化知识、构建式能力、创造性价值和人本型伦理方面介绍人工智能源起、算法、应用和学科交叉等内容。
第七期系列直播公开课将于2024年11月25日（周一）19:30-21:30在线举行，特别邀请浙江大学吴超副教授带来《计算社会科学》的分享。
第七期丨计算社会科学
主讲人简介
吴超，浙江大学长聘副教授，人工智能协同创新中心研究员，博士生导师，计算社会科学研究中心主任，伦敦帝国理工学院计算机系荣誉研究员。研究方向为联邦学习和分布式建模、数据隐私保护和数据定价、计算社会科学等。在AAAI、ICCV、KDD等国际会议和期刊上发表论文60余篇，主持包括国家自然科学基金重点类项目在内的多个科研项目，同时也是Galaxy Learning等开源项目的发起者，以及Mo人工智能教育平台的创始人。
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第六期回顾：因果推理与因果可信人工智能
2024年11月18日，人工智能通识课程系列直播公开课第六期如期举行，来自浙江大学的况琨副教授以“因果推理与因果可信人工智能”为主题为国家开放大学实验学院的学生以及全国对人工智能感兴趣的公众带来精彩分享，当日全网累计在线观看人次超18.6万。
课程报告中，况琨老师以因果推理与因果可信人工智能为题，围绕数据关联到因果推理的转变，探讨了人工智能如何迈向更加可信和可解释的方向。现代人工智能模型主要依赖于数据驱动和关联学习，这导致了模型的不可解释性和效果的不稳定性。况琨老师在报告中讲解了关联在统计学上的三种来源，其中因果关联是最为重要的，因为它具有可解释性和稳定性。当前的人工智能模型大多停留在关联学习的阶段，无法处理涉及决策和因果关系的问题。通过干预和反事实推理，可以更好地理解和解释模型的行为，提高模型的可解释性和鲁棒性。况琨老师在报告里提到在大数据背景下，如何进行因果推理成为了一个重要课题，探索如何使生成式人工智能从关联分析过渡到因果推理，以解决现有模型中存在的问题。传统的方法如倾向得分匹配（PSM）等在高维数据场景下面临挑战，因此需要新的方法来识别混杂变量，以提高因果效应评估的准确性，将因果推理引入人工智能可以增强模型的可解释性、稳定性和决策能力，举例分享了因果推理在健康监测、地图导航、人脸识别、搜索引擎优化、餐饮推荐系统以及视频内容推荐等多个实际领域的应用，强调了将因果机制融入机器学习的重要性，并鼓励大家进一步探索如何在自己的研究或项目中应用因果推理技术，以推动人工智能的发展。
2024年诺贝尔三大科学奖项中，两项大奖与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了神经网络研究的先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”，这展示了人工智能已成为推动基础科学突破的重要工具。应该说，先前的技术发明从机械化增强角度提升了人类与环境的互动能力，然而人工智能的出现挑战了人类的根本，它深刻改变了人类与环境互动的能力和角色。近来生成式人工智能的出现使得智能机器成为知识生产的辅助者，对个体学习者的自主思考、判断、学习能力乃至伦理道德观提出了挑战。而教育是把人从自然人转化为社会人的过程，在这一过程中，人类需要与环境保持持续互动，以维持生存和发展。在《说文解字》中，“教”和“育”分别指“上所施下所效”和“养子使作善”。人工智能在赋能社会进步和经济发展过程中，人类需要与人造物保持良好的互动，才能更好地成己成物，因此更需加强人工智能通识教育。
本文由CAAI 教育工委会供稿
来源：明轩教育