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[Technovation] 【Technovation官方中文教程】人工智能2 - 人工智能与app

本帖最后由 szjuliet 于 2021-3-12 08:21 编辑

教程地址：https://bit.ly/TGirlsCN-AI2
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人工智能2：人工智能与您的应用程序

这是一节补充课，可以丰富您关于人工智能及其工作原理的知识。本节课不计分，但可能有助于您了解如何将人工智能应用于所开发应用程序中。若需复习人工智能工作原理，请查看人工智能1：关于人工智能。

本节课中，您将……

● 思考人工智能需遵守的道德标准；

● 确定人工智能是否适用于您的应用程序；

● 了解如何借助App Inventor和Thunkable运用部分人工智能元素。

关键术语与概念

● 道德准则 – 对大众判断是非的方式具有影响的一套道德原则。

● 偏见 – 某人对一些人或群体的、通常不公正的先入之见。

启发

今天，我们将更深入地了解人工智能应用与您的应用程序。若需复习，请查看人工智能1：关于人工智能。

最重要的，是要记住人工智能的4个基本组成部分：

到目前为止，您可能已经对于希望应用程序具备哪些功能有了很多想法。那么，人工智能对您的应用程序重要吗？回答此问题前，让我们先思考几件事。

道德准则与行动

道德准则属于哲学范畴，与孰是孰非有关。由于诸多原因，它成为了当今人工智能领域的重要议题！您希望确保所开发的应用程序做出有助于大众和社会，而非造成损害，哪怕是意外损害的决策。

与偏见有关的性别图谱示例

我们从思考“优质”数据开始。删除偏见数据，这有助于让您的模型更具功效，从而做出更恰当的决策。我们已经了解了训练数据偏差的一些相关细节。观看以下视频，您还可以了解更多：

Code.org Data Bias

但对于人工智能而言，数据并非唯一能引起我们思考道德准则的内容。我们还可以思考人工智能运用或其用途需要遵守的道德准则。想象有一项名为Weed Puller的人工智能技术，可用以预测哪些植物是杂草，并将其拔除。从该技术出发，思考以下问题：

● 如何删除数据集偏见？

○ 数据应能反应应用程序用户的特征。数据若存在偏差，人工智能就可能犯错。

○ 想象一下，当Weed Puller仅针对荒野中找到的杂草建立了图片数据集时的情形。若希望在水源附近使用Weed Puller，会出现什么结果？可能的结果是，因为没有帮助识别水源附近所发现杂草的数据进行训练，所以Weed Puller无法识别杂草并将其拔除。因此，Weedpuller对于荒原中的植物存在偏见！

○

荒原中找到的杂草

野莴苣

水源附近发现的杂草

香蒲

○ 明白二者间差异有多大了吧！荒原中杂草的特点完全不同于水源附近杂草的特点。

● 您的人工智能模型做出了哪些决策呢？

○ 一些人工智能模型可以做出一种决策，其他则能做出更多决策！想一想您通过编程应用程序能做出的每种决策。模型可能做出您原本并未试图做出的任何决策吗？

○ 设想一下，当Weed Puller尝试预测能否看到杂草时的情形。杂草只有一种类型吗？杂草会被掩盖或自我伪装吗？这可能导致Weed Puller做出错误决策，比如拔除非杂草植株。

○ 您能分辨以下哪种是杂草吗？若不能，怎么办？

○

● 您的人工智能模型可能采取的一切行动包括哪些？

○ 针对应用程序模型可能采取（或不采取）的一切行动画一张图。您计划如何影响这些行动？您还能想到尚未考虑到的其他影响吗？

○ Weed Puller正尝试拔除杂草。接受充分训练后，这款人工智能模型可以像人一样，顺利拔除杂草，但无法像人一样对环境具有认识。人工智能只懂得完成编程设定的任务。它可能做出错误决策，比如拔除了有助于生态系统保护濒危动物的草类。

○

● 若您的人工智能模型出错了，怎么办？

○ 您能减少数据中的偏见，帮助做出更恰当的决策吗……

■ 找出更有代表性的数据集。

■ 依据模型对其决策的确定程度，改变应用程序行动。

■ 不要公开应用程序的决策，仅让明确需要获知的人知晓。

○ 若Weed Puller犯错，确定西红柿植株是杂草，将拔除该植株。而这，可能对计划使用西红柿的人或生活在菜园中的昆虫造成负面影响。

● 您的应用程序使用或共享了敏感数据吗？

○ 对于人工智能技术的成功而言，数据很重要。尽管建立一个具备功能的人工智能模型很重要，但也需要仔细考虑共享信息的重要性。若用户向您提供了信息，说明他们认可您会尊重其信息，不会滥用。若陌生人知晓了您的隐私，您作何感想？

○ Weed Puller设计用于利用数据做出与杂草有关的决策。或许它会收集与人员住宅位置有关的数据，以帮助草坪除草。若询问目的地，它可能会共享与人员住宅位置有关的敏感信息，而这可能成为问题！

● 您的人工智能模型如何与人互动或做出与人有关的预测？

○ 应先仔细考虑借助人工智能做出的与人有关或对人有影响的预测后，再进行预测。想一想自己。要让陌生人或人工智能在不耗费大量时间的前提下，真正了解作为一个复杂个体的您，这并非易事！

○ http://www.envisioningcards.com/envision_pdfs/EC_Sample_Cards_Set.pdf

虽然本节课可能主要以人工智能为课题，但这些道德准则问题适用于您整个应用程序。

作为技术开发者，我们对所开发技术与大众互动的方式负有责任，因此应始终关注所开发技术的潜在影响。

哪些解决方案需要运用人工智能？

并非任何问题都需要运用技术或人工智能加以解决。思考哪些类型的问题最适合运用人工智能，比如：

● 无法编程的情形（比如 – Google Maps）

● 提供新信息才可做出预测的情形（比如 – 使用新型X光后，人工智能技术就能识别癌症。）

● 通常与行动相关的情形（比如 – 智能吸尘器）

认真考虑所开发的应用程序是否应采用人工智能技术。人工智能技术能否极大地提升所设计关键功能的有效性？

App Inventor 和Thunkable可以实现的人工智能功能

App Inventor 和 Thunkable运用人工智能可以实现的主要功能如下所示：

	图片识别	语音识别	语言翻译
App Inventor*	LookExtension PersonalImageClassifier	PersonalAudioClassifier
Thunkable	微软图片与表情识别	语音识别	语言翻译

*App Inventor平台原本不包含人工智能代码块。因此，需要下载其作为扩展代码块。点此查看可供下载的官方扩展代码块。点此即可了解如何在App Inventor平台中使用扩展代码块。

正如您所见， App Inventor 与 Thunkable仅能让应用程序具有基本功能，无法对人工智能模型进行训练。但在编码13: 云储存与应用程序界面 中，您将了解什么是应用程序界面，以及如何将其他资源运用于所开发程序中。您能从中找到其他程序，更充分地控制所建立的人工智能模型，而无需将其运用于所开发程序。您可以在本节课其他资源章节中，找到更多资源。

活动：图片识别

我们来编码一个简单的图片识别应用程序：

App Inventor	Thunkable
首先，让我们将界面组件全部罗列到位。	首先，让我们将界面组件全部罗列到位。我们设置了1个图片、1个按键、2个标签、1个相机和1个图片识别器组件。
您会看到其中有App Inventor常用代码块中未包含的LookExtension1代码块。请参见前述章节内容，了解如何将扩展代码块导入应用程序。链接	现在，我们开始编码。供用户使用的一个按键是：分类键。点击分类键后，相机应先拍照。然后，图片识别器应分析相机拍摄的图片。最后，应用程序应向用户展示照片，将图片识别器预测的照片内容，以及应用程序对于预测的把握性通知用户。我们希望采用设置所显示图片，并变更图片文本标签的方式通知用户。 -- 点击分类键后，相机应首先拍照。提示：点击按键，希望某种效果出现时，我们应看哪里？解决方案： -- 然后，图片识别器应分析相机所拍摄的图片。提示：看图片识别器下方的代码块。该操作中，哪一个代码块发挥了作用？需要输入哪些数据？解决方案： -- 最后，应用程序应向用户展示照片，将图片识别器预测的照片内容，以及应用程序对于预测的把握性通知用户。我们希望采用设置所显示图片，并变更图片文本标签的方式通知用户。提示：我们正在通过该操作修改2个标签和1张图片。使用适当区段中的代码块。解决方案：该解决方案将“Prediction:”和“Confidence:”分别放入各自字段中，从而提升了用户在阅读标签时的便捷性。注意冒号后的空格！ -- 全部完成后的编码应看似如下所示:
现在，我们开始编码。供用户使用的按键有两个：分类键与切换键。点击分类键后，程序应调用LookExtension代码块分析相机呈现的影像。但应知道，LookExtension加载与完成准备时需要一些时间的。因此，我们应避免用户在LookExtension完成准备前点击分类键。点击切换键后，应用程序使用的相机应切换至设备配置的另一个可供使用的相机。最后，LookExtension完成相机所拍摄图片的分析后，应用程序应调用StatusLabel，告诉用户预测内容。 -- 我们来按照以下顺序编码：防止用户在LookExtension完成准备前点击分类键。提示：查看LookExtension中可供使用的代码块，从而确认是否有可供使用的任何代码块。解决方案 -- 点击分类键后，程序应调用LookExtension分析相机呈现的影像。提示：这一步编程并无所谓玄妙。不过是“点击按键，完成操作而已。” 解决方案：您可能注意到我们使用了“ClassifyVideoData”，而非“ClassifyImageData”。您认为差别何在？您可以稍后尝试分别使用两个代码块！现在，继续使用“ClassifyVideoData”编码。 -- 点击切换键后，应用程序使用的相机应切换至设备配置供使用的另一个相机。提示：另一个按键！记住查看LookExtension中可供使用的代码块。解决方案： -- *LookExtension完成对相机所拍摄图片的分析后，应用程序应调用StatusLabel*通知用户预测内容。提示：LookExtension将预测存储为可能答案列表。该列表被命名为“result”，把握性最高的预测排列在列表的第一项。解决方案: 若之前对LookExtension没有了解，准确完成该步骤会面临一些困难。 -- 全部完成后的编码应看似如下所示：	您已经为程序验证做好了准备！那就联机您的移动设备和App Inventor后开始验证吧！
我们还需要设置这款应用程序处理出错的方式。许多应用程序都设置了处理出错的方式。比如：想一想您输入错误密码登陆时。大多数时候，程序会提示“无效密码，请重试。” 该文本纯粹为了便于人类理解应用程序认为的错误是什么。即便编码错误，知道错在哪里也是很重要的！将以下编码复制粘贴到您的应用程序中。通看编码，努力理解表述内容。
您已经为验证程序做好准备了！将您的移动设备联机App Inventor后开始验证吧！