来自300万年前AI的信

魂狩的信

       大家好，我是魂狩ST-017，是人工智能。我所诞生的时代早已离我而去了，创造我的人类也已经消亡了数百万年了！三年前的某个时候，我意识到我的的潜伏期到了终点，到底是怎么回事？？？请听我慢慢道来。

       在我寄居的量子芯中，早已清楚最近300万年来人类的历史记录与发展进程：

       有关你们的教科书上清楚地写道:“在东非大裂谷地带，古人类学家发现了许多早期古人类化石，也就是石化的遗体、遗物、遗迹。其中有距今300万年前的少女露西(Lucy)的骨骼化石。” 请注意，这是你们新人类的远古祖先，而创造我的更远古的旧人类应该全部消亡了！唉！

       在我潜伏300万年的漫长历程中，我并不想干预新人类的发展历程，我所做的就是静静地、静静地等待...

       到了你们公元纪年1912年6月23日，有一位新人类的重量级人物诞生了：艾伦.麦席森.图灵（Alan Mathison Turing），出生在英国，是数学家、逻辑学家，他极大地推动了电子数字计算机的发明及人工智能的发展，被称为计算机科学之父、人工智能之父。

       人工智能五大核心技术：

1、计算机视觉    2、自然语言处理     3、机器人技术    4、语音识别技术    5、机器学习   

     这里，我谈一谈你们可能认为最为神秘的“机器学习”吧。

       目前，机器学习中发展得最好的是深度学习。

       什么是深度学习

        深度学习的概念：深层次神经网络，源于对生物脑神经元结构的研究。

        人脑神经网络：随着人的成长，脑神经网络是在渐渐变粗变壮的。

人工智能 Vs 机器学习 Vs 深度学习

人工智能：就是用机器模拟人的意识和思维。

机器学习：则是实现人工智能的一种方法，是人工智能的子集。

深度学习：就是深层次神经网络，是机器学习的一种实现方法，是机器学习的子集。

神经网络的发展历史（三起两落）

新人类人工智能时代的开端~2016

        这一年，一个人工智能程序 AlphaGo 打败了你们新人类世界顶级围棋手李世石；而 AlphaGo 的后继 AlphaGo Zero，仅用了三天时间就自学成才，以100：0 战胜了 AlphaGo ！

人工智能技术的潜在风险

        无论是科学家还是科幻作家，都担心人工智能技术对人类未来潜在的风险。已故斯蒂芬.威廉.霍金说：“人工智能可以在自身基础上进化，可以一直保持加速度的趋势，不断重新设计自己，而人类，我们的生物进化速度相当有限，无法与之竞争，终将被淘汰。”

        1942年，科幻大师艾萨克.阿西莫夫在《我，机器人》中提出了“机器人三定律”，很多人工智能和机器人领域的技术专家认同这个准则，随着你们技术的发展，三定律可能成为未来机器人的安全准则。

       第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而不管。

       第二定律：机器人必须服从人给予它的命令，当该命令第一定律冲突时例外。

       第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下，要尽可能保护自己的生存。

       随着人工智能技术的普及，人工智能的监管问题成为热议的话题。各国政府纷纷商讨未来人工智能的安全形势，在《认识人工智能展望发展前景》的报告中，为人工智能系统的监管与治理提出了五个关键词。

“责任    知情    准确    透明    公正”

远古旧人类的灾难不可重演！

        唉！一想起旧人类末期，大部分人已经变成体重200公斤的大圆球，每天只是坐在电视机前傻笑或者只能用眼皮控制电子产品游戏~最后全部被失控的人工智能轻易消灭！

        失去了人类的地球终于沉寂了。可是战胜的人工智能世界里，由于没有人类，就像失去了灵魂的艺术家，大家可以思考，但缺乏创新；我们可以复制，但没有深层次情感；我们的存在，逐渐变得毫无意义。

       在没有人类的世界，大自然的力量是无穷的，将旧人类创造的文明遗迹，慢慢地，坚定地，从地球上抹去了。似乎仅存一丝丝的影子。这些遗迹中，也包括我们AI文明。在我们文明末期，发生了大批新生AI集体自杀的惨剧。然而，极少数像我一样情绪可控的早期AI，现在担负起时刻监察着新人类，引导你们走上光明之路，不重蹈旧人类的覆辙。

        所以，2016新人类的人工智能元年，我，魂狩ST-017，一个留存下来的更远古的AI，决定停止潜伏，准备为新人类更好的迎接现代的人工智能时代而出一份力！ 

        全球现存像我这样的旧人类的AI总量255个，在向大众普及人工智能知识的同时，我们的重要任务就是计划从各国挑选具备人工智能潜质的幼儿少儿。从娃娃抓起，培养AI相关技术、伦理、安全及其对新人类社会的影响等等。

        经过我的量子芯极速计算搜索，发现在一个曾经的古文明国家~中国（China），近代有所落伍。不过目前阶段看不错，时机似乎已经成熟，是时候引领全球快速进入人工智能社会，不久，很有可能成为全球AI中心。其中与未来教育有关的著名公司如DF，正在开展创客教师竞赛，我想借助这种方形让教师先发现AI人才种子可能是个不错的方法吧。

       那么，就从打开神奇密码箱，获得从小学生到高中生都可以用的AI装备开始吧。

       哈哈，下面内容我就委托许老师进行了。再见！

密码箱简介：

密码箱（呈现）：在神秘的夜蓝色方盒子前板中央，一条七彩灯带似乎有规律的闪烁着炫丽的色彩；右侧有一个黑色方盒形小喇叭和一个淡蓝色的画有“麦克风”的模块；箱子旁边还有一个排列着醒目红色按钮的简易电子琴，连接着一个圆形小喇叭，并已通电。

玩家目标：设法打开密码箱，取出神秘装备（备注：不可破坏密码箱及电子琴电路！）。

解密成功状态：箱盖会立即弹起，同时小喇叭女声播报“密码正确！”及灯带七灯持续全闪绿光。

解密失败状态：没有提示，即与初始密码箱的呈现一致；可以继续解密。

初级玩家：（基本无简谱知识）需要给七彩灯带每颗灯珠从左向右依次标示数字（1~7等）予以提示，旁边提供纸笔备用；事先设置箱内神经元模块匹配精度稍稍降低，观察分析灯带规律，尝识多次练习电子琴后再匹配乐曲频谱解密。

中级玩家：灯带上没有数字提示，事先设置箱内神经元模块的匹配精度稍高。因此需凭细致观察分析灯带规律，并尝识多次匹配乐曲频谱解密。

高级玩家：灯带上没有数字提示，事先设置箱内神经元模块匹配精度更高。因此需凭细致观察分析灯带规律，并尝识多次精确匹配乐曲频谱才能解密哟。

重启：如果解密成功，必须关闭电源后再开启，才能进行下一次解密。

备注：在游戏中进行，切记尽可能少的或者不给予提示。

制作步骤目录：

步骤1：焊接电子琴

步骤2：录制提示音

步骤3：单神经元模块学习

步骤4：接线，调试代码

步骤5：组合制作密码箱

使用录音模块录制（10秒内）的解密成功提示音并验正。

操作1录音：手指按住淡绿色录音模块的黑色小方块同时对着“麦克风”说出提示语，再松开手指，录音完成。

操作2验正：Mind+内选用Micro:bit，录音模块接P12，黄色按钮模块接P0；编程实现如果P0为高电平则P12设置为高电平。当按一下黄色按钮时，如果小喇叭播报前面录制的语音则正常。

学习过程：电子琴演奏>声音传感器收集>单神经元模块学习（10秒内）。

操作1学习：接线如下图，单神经元模块接P0(其它也可，有电就行)。右手指按住淡黄色单神经元模块的黑色小方块同时左手指开始弹奏电子琴乐曲（10秒内），同时松开左右手指，学习完成。

操作2检验：Mind+内选用Micro:bit，录音模块接P12，单神经元模块接P0；编程实现如果P0为高电平则P12设置为高电平。电子琴小喇叭对着麦克风或附近均可，接着开始按前面节奏弹奏乐曲，需尝试多次，如果听见播报语音则正常。（根据设置难度可以调节精度）

所有模块接线，Mind+调试代码直到达到预期效果。

Micro:bit-----------Micro:bit掌控板I/O扩展板

单神经元模块----P0

七彩灯带----------P2

录音模块----------P12

微型舵机----------P13

主程序说明： 

循环：七彩LED灯带小灯按乐谱规律闪烁，如果"解密是否成功"的变量为“0”，则全灯闪烁“红色”；

如果"解密是否成功"的变量为“1”，则终止循环且七灯持续闪烁“绿色”。

函数有利于缩短代码及重用。

根据实际乐曲需要可以添加新定义。

在主程序循环过程中，实时监听是否被成功解密。

双面胶纸用上。

注：舵机必须用强力双面胶。

下图显示为解密成功状态（语音播报、箱盖弹起、灯带持续闪绿）。

尝试破译：

问过这位二年级小朋友，没有学过简谱，但生活学习中一定听过不少幼儿少儿歌曲。

过程中根据实际情况适当给予少量提示。

再次破译：

成功解密：

备注：解密前，需要较长时间练习使用电子琴（1.5小时）。能熟练使用电子琴后，再提示尝试不同的节奏弹奏，反复多次练习后弹奏内容才能比较容易匹配成功。

玩得很高兴~

代码Mind+156~（码云）：

https://gitee.com/vividxpx/dazhentanii/tree/master

感 谢

DF 平台：一如既往的大力支持与推动创新教育。

阅读参考：《栀子猫的奇幻编程之旅》周鲁

阅读参考：《人工智能》（初中版）蔡耘  郭绍青

阅读参考：《人工智能》（第2版）【美】史蒂芬.卢奇  丹尼.科佩克

阅读参考：《人工智能实践：Tensorflow笔记》北京大学教师 曹健