蠕虫计数、艺术品分析和聊天机器人构建：埃默里大学的学生在体验式学习中利用人工智能

如果大三学生艾丽莎·莫雷洪（Alisha Morejon）在成为埃默里大学人工智能学习中心的学生研究员时被告知，在不到一年的时间里，她将与人合著一篇研究论文，并前往加拿大在国际会议上展示她的工作，她永远不会相信。

“我仍然对我作为学生研究员所接触到的所有新经历感到惊讶。它真的把我带到了我从未想象过的地方，并在这个过程中教会了我很多关于自己的知识，“计算机科学和数学联合专业的Morejon说。

为了结束她在人工智能学习中心工作的第一年，Morejon计划今年夏天前往渥太华参加心理治疗研究学会年度国际会议。在那里，她将帮助发表论文“使用机器学习探索乌干达儿童的入学准备情况”——这对本科生来说是一个难得的机会。

人工智能学习中心于 2023 年秋季开放，是埃默里大学人工智能的重要组成部分。Humanity initiative——一项企业范围的承诺，旨在塑造道德 AI 的未来，为人类服务。 作为在埃默里大学建立人工智能素养和社区计划的一部分，该中心为埃默里大学的学生提供体验式学习机会，为他们提供将人工智能概念应用于现实世界项目的实践经验。

被录用后，学生研究员会报名参加每周 10 到 15 小时的带薪职位。在伍德拉夫图书馆的中心物理位置花费一定的时间，在那里他们迎接访客并回答有关该中心及其产品的问题。每个学生都被分配到体验式学习项目，在这些项目中，他们直接与赞助商合作，使用人工智能解决问题。他们还需要每学期就选定的主题进行面对面的研讨会。

该中心的高级项目协调员汤米·奥托林（Tommy Ottolin）将Morejon与项目赞助商图书馆和博物馆副教务长Valeda F. Dent以及埃默里大学医学院精神病学和行为科学教授、坎德勒神学院心理学和精神护理副教授Geoff Goodman相匹配。

Dent 和 Goodman 与该中心接洽，帮助开展一个项目，该项目源于他们在早期识字干预方面的长期研究合作。他们的项目“一个故事在乌干达成长”已经从乌干达农村的三到五岁儿童那里收集了40,000多幅图画。他们希望使用人工智能来帮助他们对大量的艺术品进行分类，并提出可以让他们深入了解孩子们的发展和入学准备情况的模式。

“我认为汤米选择让我参与这个项目，特别是因为我对人文学科感兴趣，”莫雷洪说，他是一名宗教未成年人。“我倾向于着眼于大局和战略，而不是超级技术方面。我是那个分析所有现有研究的人，从不同的角度看，然后说，“嘿，我们考虑过这个吗？

每张图纸都需要基于特征的编码，这是一个非常耗时的前景。目的是使用深度学习模型自动编码这些图片的过程。

Morejon 和她的搭档，另一位有更多编程经验的学生，一路上确实遇到了几个障碍。

大约有200张图纸已经由Dent和Goodman团队的研究人员进行了分析和编码，这是一个相对较小的训练数据样本。他们设计的过程涉及使用监督学习，其中模型被输入70%的训练数据和标签，然后给出30%的未编码图纸来测试准确性。到目前为止，结果并不完美。

“我们仍处于试错阶段，”Morejon说。

但潜在的短期和长期影响值得他们坚持下去。一旦实现，这个项目将使编码数千张图纸的艰巨任务成为可能。此外，随着团队继续调整模型以检测新模式，以数字方式存储每张图纸的数据将是一个很好的资源。如果提取出有意义的模式，就可以设计一种干预措施来提高发展中国家的识字率和入学准备——这就是人工智能面临的现实挑战。人类旨在解决。

Morejon不仅了解了机器学习方法，还了解了她自己。“我玩得很开心。在这个项目中找到交叉性真的很有趣，“她说。

 

诸多优势

该中心学生研究员计划的美妙之处在于，学习远远超出了项目本身。Ottolin称这些项目为“现实世界的冒险”，他解释说，每个项目都期望学生积极参与中介关系，管理项目的发展，与客户沟通和故障排除。这些非技术技能对于培养学生在瞬息万变的世界中茁壮成长同样重要——这是学生蓬勃发展计划的关键原则。

项目请求以多种方式进行处理：电子邮件、电话、上门服务。一旦中心工作人员对项目作为学生主导项目的可行性进行了评估，就会填写项目提案文件。该文件包括有关项目发起人的详细信息，哪些学生研究员将被分配到该项目以及他们的角色，项目目标和成功的衡量标准。

鉴于该中心及其学生研究员计划相对较新，因此正在不断调整项目的设置和执行方式。

“我告诉每一位我们面试的学生，我们边走边学。这是一个非常酷的工作场所。如果你能保持灵活和透明，并准备好煽动变革，那么这将非常适合你，“奥托林说。

奥托林补充说，项目发起人明白这对学生来说是一个学习机会，有时包括挫折和失败。

“我们正在研究新技术并回答新问题。有时事情并不像我们最初想象的那么简单，“奥托林说。“我必须把它交给我们的赞助商。他们一直是很好的合作伙伴，并且非常了解我们想要为这些学生建立的环境。吸取的教训也可以成为不该做什么的教训。

让理论变得有形

该中心的体验式学习项目的另一个不可否认的好处是将理论转化为有形的东西。

学生研究员迪伦·帕克（Dylan Parker）和拉斐尔·帕拉西奥（Raphael Palacio）都是计算机科学专业的学生，他们正在为埃默里监察办公室（Emory Ombuds Office）开发一个聊天机器人项目。Palacio 还选修了 CS 329：计算语言学，Parker 现在正在选修;虽然该课程的主要项目之一涉及设计和构建聊天机器人，但帕克说他很高兴有机会在课堂之外应用他的技术技能。

“Ombuds 聊天机器人项目很好地补充了我在课堂上学到的知识。这学期我选修了人工智能入门课程，所以我可以学习人工智能的理论方面，然后应用这些知识，“帕拉西奥说。

 

解决问题，节约资源

除了应用学到的技能外，学生还有机会通过解决真实问题来产生持久的影响。

这正是学生Iris Zheng在埃默里大学莫兰实验室及其种群生物学、生态学和进化项目的工作中所做的。Morran实验室的研究人员使用秀丽隐杆线虫进行协同进化和交配系统研究。研究人员每周必须在显微镜下手动计数和分类数千条蠕虫。这个繁琐的过程可能需要数小时甚至数天，并且错误率变化很大。

Zheng拥有生物学和计算机科学双学位，他的任务是创建一个深度学习模型，该模型可以自动计算和分类蠕虫的过程，同时最大限度地减少错误。

郑说，她在项目期间遇到了两大障碍。首先是缺乏足够的训练数据，这是人工智能模型构建中的一个共同主题。在这种情况下，现有数据将训练模型来分析模式、特征和阈值。Zheng 和她的搭档，另一位 AI 学生研究员，必须通过从其他来源寻找可访问的数据集来缓解数据短缺。

另一个挑战是目标检测和卷积神经网络（CNN）中的自导式学习过程。郑在这些领域几乎没有经验，所以她和她的搭档必须从头开始学习底层逻辑、数学和实现。

“自我教育的过程是艰巨的，有时甚至令人沮丧。这需要极大的耐心和毅力，因为我们必须消化复杂的概念并将其应用到我们的工作中，“郑说。“这个问题没有一个简单的解决方案，但我确实通过磨练学到了东西，现在我有一套全新的技能，将在未来为我服务。”

其结果是一个工具，每周为研究团队节省四个小时的计数时间，让他们腾出时间花在研究的其他方面。由于秀丽隐杆线虫是实验室科学中最常用的生物之一，因此其他研究人员可能会使用这种新工具来节省时间、视力和消除人为错误。

以体验式学习为中心的未来

随着夏季的临近，该中心的体验式学习机会正在扩大。该中心与定量理论与方法系等学术单位以及 CS 370：计算机科学实习课程 – 法学硕士、数据分析和可视化等课程合作，提供课外和课堂体验式学习。亚特兰大市技术与创新办公室（Office of Technology and Innovation）也提供了外部机会，更多的合作伙伴关系正在建立中。

“当我们想到人工智能时。Humanity initiative，我们正在努力将我们的学生塑造成最全面的人工智能专业人士。因此，这不仅仅是自己在房间里编写代码——我们希望让他们接触到团队合作、培养客户关系、管理项目、解决问题的全部策略，“Ottolin 说。“在解决这些问题的同时，他们正在通过道德和公平的视角来看待这一过程。这就是埃默里大学和该中心的体验式学习项目带来的——一个学习、成长和改变人类的机会。

有兴趣探索体验式学习或对项目有想法吗？联系 AI 学习中心团队。