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说起人工智能教育，最基本的是回归课堂。在北京大学李文新教授的主持下，panel4变成了一场：“讲课真老师之间的体会、经验、教训和收获的分享会”。
身为非人工智能专业的学生，小芯很好奇，面对人工智能这个“大胖子”，第一口应该吃哪儿？
清华AI第一门课：《人工智能导论》
清华从1979年就开设了《人工智能导论》，这正是清华人工智能的第一门课。根据自己的教学经验，马少平老师总结出自己授课方式即：遵循历史、重点呈现、有精有简、以点带面。
尤其是遵循历史这一点。他根据人工智能在每个阶段处理的对象，将历史划分为4个阶段：初期阶段，知识阶段、特征阶段和数据阶段。
知识阶段指：以专家系统，知识工程为代表的传统符号内容，主要是知识；特征阶段指：90年后继机器学习之后的统计学习阶段；数据阶段是2006到现在比较火热的深度学习，强调原始数据处理阶段。
这四个阶段都要兼顾到，各有取舍，有精有简。
在接触技术之前，先要有哲学性的反思
南京大学高阳老师的分享，让他看起来更像一个人工智能哲学家。他认为：《人工智能》第一课，不应该讲知识点的问题，应该讲方法论。在做技术性的操作、迭代之前，需要教会学生的是思考。
在学习人工智能之前，需要思考未来机器与人的存在问题，这涉及到人本身的意义。
在未来，更高级的智能和人类的关系变成哲学问题。技术、科学、哲学有互相驱动的关系。学术界需要分配出更多精力，去研究人工智能科学的意义问题。
因此在高阳老师眼中，第一门课应该讲人工智能科学性是什么，跟其他的学科交叉性如何？借助哲学观念做一些深入的分析，让学生思考，我们现在的人工智能技术是怎么产生的。思考是学科创新力的源泉。
激发学生自主兴趣，传道授业“打鸡血”
浙江大学开设人工智能的思路与诸多高校有相同之处，即先走精英化的模式，引进师资，专才培训。
杨洋老师首先介绍了浙大AI人才的培养特色：“四全一专”，即全科式基础强化，加强通识教育。全方位科研训练、全程化导师引领、全球化资源引入、专业化学科培养。在课程设置上，开设了不同人工智能方向的课程群。
作为一个年轻的，接触教学工作不久的老师，杨洋老师从自己的教学故事出发，给我们以学生看待AI专业的第一视角。他指出，选择人工智能的同学，他们心中都有一腔热血，心里都有一个想要实现的机器人。
因此第一节课，他充分发挥小班教学的优势。邀请不同程序方向的老师，将学生心中的机器人转码，对应到AI技术当中。激发了学生的学习热情。
第一堂课应该是激发兴趣课，将学习AI的原动力落地。为学生设目标，打鸡血，激发他们的自主内驱力。
北大AI第一门课：《人工智能引论》
罗定生老师根据本校的开课情况，将人工智能的第一节课定义为人工智能引论。
北京大学没有单独申请设立人工智能本科专业，所以它的课程群集中在计算机科学与技术、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业。内容广、深、杂，造成很多专业课不同内容重叠，专业课程衔接连贯性下降，人工智能整个领域体系性建立太晚。
因此北大选择将人工智能这门课下沉到大一开设，将其作为基础课程。大班理论教授课加上前沿实践课。
在授课中，首先重点界定人工智能的概念：对环境中感知信息并直接移动的智能体研究的这个学科叫做人工智能。
课程内容设计上，课程+期中期末考试+小组实践课汇报。核心课程包括：AI的数学基础、脑与认知基础、人工智能伦理等。
人工智能需要向前的想象力和向后的反思
在谈及人工智能课程与人文学科交叉的可能时，李文新教授发表了自己的感想：“电影界的先知先觉比我们科技界早得多，艺术的想象力是没有边界的，非技术的视角往往更为广阔”。
计算机本专业的人，对人的素质研究更多，而关于人与机器或者智能之间的联系和存在问题缺乏反思和探讨。
相比之下，文科丰富的想象力和批判性，反而能带给人更多的想法。与其被动被卷入人工智能变革，不如主动参与把握越来的龙头和方向。李文新教授对文科生进入人工智能领域总是抱有期待，她认为对文科来讲，与其惧怕它，不如大胆加入它。
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