人工智慧(Artificial Intelligence, AI)很厲害，它擊敗了許多職業棋士，它創造了難以辨認真偽的畫作，它幫助醫生在臨床上診斷的準確度。但它也給人們帶來很多疑問：它是怎麼設計出來？它是怎麼運作？它到底是什麼？
教育界為了回答上述的問題，不斷精進人工智慧教育的方法。近年來，MIT的APP Inventor提供了全新的程式教育思維，讓學生可以更有效率地學習程式設計。今天就讓我們看看一組研究團隊，如何使用APP Inventor來教人工智慧程式開發，以及如何評估教學成效。
一、MIT APP Inventor
對很多人來說，開發一個軟體的障礙在於「要寫一大堆程式碼」。程式語言必須要邏輯清晰、步驟明確，才有辦法使用電腦執行，使得程式碼無法像人類語言如此的直觀、易懂。更慘的是人工智慧程式的開發，有時需要仰賴高速運算單元(比如GPU)，因此常常用很多現成framework(像是Keras)所提供的高階函式庫，造成連開發人員都不知道自己寫的程式是怎麼運作。如果用這種方式進行人工智慧教學，可能只是call幾行函式跑一下就…結束了，這樣的人工智慧教學似乎還不夠。
MIT的APP Inventor軟體開發工具使用了積木的概念，透過把玩積木來完成軟體開發，讓實作過程變得超有趣，完全看不到任何一行程式碼！！以下是一個APP Inventor的開發範例，讀者可以看到原本程式裡頭的if…else，變成了一塊塊積木，大家把積木堆好，接在填上自己想要的判斷條件就完成囉！而且現在還有中文介面，所以即使是還沒有開始學習英文的小朋友，也是可以使用APP Inventor，這真的大大降低程式開發的障礙。
現在的APP Inventor可以用堆疊積木開發很多程式，比如有聲書、定位系統、以及影像分類器。更多關於APP Inventor的內容，可以參考旗標出版的「App Inventor 2 互動範例教本 第 4 版」。
二、使用APP Inventor設計Conversational AI
有了積木程式APP Inventor，接下來要來分享一組研究團隊的AI教學實驗吧(Brummelen et al., 2021)。
這組研究團隊使用APP Inventor實作一個Conversational AI教學場景：設計一個APP，當使用者講一道菜，這個APP就會循序漸進展示這道菜的作法，使用者只需要對APP說話就好，不需要在煮飯的時候，一下子碰食物一下子又要碰手機(或平板)的螢幕。
這個APP的關鍵技術即為聲音辨識：使用者必須用很多句話來訓練AI，讓AI可以正確辨識聽到哪一句話後，應該要做什麼事情。
這個連結提供此研究團隊的APP Inventor開發畫面，其中Figure C為Voice User Interface開發結果，左邊的積木可以給讀者定義APP要注意聽什麼話，右邊的積木是定義當APP辨識出某具有意義的話要做甚麼事情。像是對著APP說「What do I do next」，APP就會去查看「nextStep」裡面定義的工作，裡面包含step加1、去CloudDB抓下一個步驟的圖並顯示在螢幕、以及播放語音告訴使用者步驟細節。
而Figure B為資料庫操作的內容，主要的動作有2個：第1是當讀取更新菜單以及烹調步驟。第2是當AI辨識出關鍵語音時，會去資料庫撈影像跟聲音檔，並且將影像顯示在螢幕上，然後播出聲音檔。這時候使用者就可以根據APP的影音輸出來執行烹調的步驟囉！
三、評估AI教學成效的方法
要怎麼判斷學生的學習成效呢？有一篇論文(Long and Magerko, 2020)提出下表幾個重點學習項目，而此研究團隊也根據這些項目，透過學生、授課老師的課後問卷，來評估學生對於人工智慧的了解程度。各位讀者也可以根據下表來看看自己對AI的了解程度喔。
如果讀者對上述這17點都有了解，代表你已經是人工智慧界的進階者囉！
重點整理
1、APP Inventor提供的積木程式，以圖形化界面開發軟體，降低進入門檻，幫助學生了解邏輯思考。
2、如何進行人工智慧教育一直是教育界討論的議題，而導入APP Inventor是其中一個方向。
3、目前學界已經有探討學生對於人工智慧了解程度的評量項目。
參考資料
1、Brummelen, J. V., Heng T., and Tabunshchyk V. (2021). Teaching Tech to Talk: K-12 Conversational Artificial Intelligence Literacy Curriculum and Development Tools. In: 2021 AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI), AAAI, Online.
2、Long D. and Magerko B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. In: Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, New York, USA, pp.1–16.
關於作者
Chia-Hao Li received the M.S. degree in computer science from Durham University, United Kingdom. He engages in computer algorithm, machine learning, and hardware/software codesign. He was former senior engineer in Mediatek, Taiwan. His currently research topic is the application of machine learning techniques for fault detection in the high-performance computing systems.
