从自动驾驶看学习人工智能

文：

教育专业教育传媒教案分享教育资讯教案分享自动驾驶梁子云人工智能香港圣公会何明华会督中学

新学年开始，学校都为新一年的课程作准备。于刚过去的暑假我便参加了不少人工智能教学的相关教师工作坊，为来年设计教学活动做好准备。在广泛的理论学习内容当中，透过自动驾驶汽车的实验学习人工智能，是真正可让同学体验人工智能开发和其威力的难得学习经历。

自动驾驶的人工智能教学，以生活情景实例引入，介绍最新的自动驾驶技术，如Tesla及Google Waymo两大发展，带出现时自动驾驶技术的开发情况，让学生了解到人工智能如何由辅助驾驶以至全自动驾驶不同程度上的应用，可以令同学更易掌握有关概念及明白人工智能应用的深浅程度。

而于中学教授自动驾驶技术，当然会将有关技术门槛降低，但同学的目标仍然是需要制作能学习人类驾驶特性的自动驾驶系统。学习过程可让同学自行组装车辆硬件，了解汽车基本特性，再透过改装模型车的加速及转向系统，整合可编程微电脑，来实行简单的编程练习。至此学生已能透过电脑程式让模型车自动按特定规律行驶，但若要按路况即时进行反应，则必须透过人工智能训练才能达成。

同学会利用手掣来操控模型车，而操控的过程中，会利用镜头及不同感应器收集影像及环境数据，与及在相对条件下同学所作出如加减速及转向的反应，这些数据收集完成后便可透过Google TensorFlow等开源平台，进行人工智能模型训练，再将所得模型汇入微电脑中进行不同的测试，例如由手动控制速度，而让电脑自行控制转向，或是让电脑自行调节速度及转向进行全自动驾驶。整个体验让同学可感受到人工智能与传统科技的差异，尤其是能感受到电脑如何学习人类的操作习惯，与及学习时间长短（数据量）对自动驾驶效能的影响。

能够于暑假学习有关课程，除启发了我教学活动的设计外，更让我掌握最新技术改良所带来的影响，例如利用最新的Raspberry Pi4 ，让自动驾驶影像可提高至每秒30张的速度，加快系统反应，更能整合附TPU（张量处理器）的运算加速器，运行更复杂的人工智能模型来提高自动驾驶的效能。

除了技术的应用外，教授自动驾驶时亦可引入人工智能所带来的道德法律问题，例如在紧急情况下人工智能应如何处理，又或是在人工智能犯错下的法律责任等，都可让学生更全面思考人工智能应用及未来所展所面对的挑战。

选择配合自动驾驶的教学工具时，亦需留意所选硬件。例如部份自动驾驶车只能进行前进、停止或转向避障，而未必能全面调整速度及转向角度，此类硬件也有运用人工智能机器学习，但所得效果与只运用超声波等感应器及简单逻辑所编程的避障效果类近，那就大大降低了教学效果。