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　　196体育平台“机器是怎么学习的？日常生活中的铁和铝怎么变得智能化？”12月18日下午，在北京市铁路第二中学，中国工程院院士谢建新向170余位高中生解答了这些问题。

　　这是“院士专家讲科学”——2023年科学教育行动活动现场。此次活动由北京市科学技术协会主办，北京科学中心和新京报社承办，中国工程院办公厅支持。

　　谢建新是中国工程院院士、北京科技大学教授、校学术委员会主任。兼任国家新材料产业发展专家咨询委员会副主任、中国材料研究学会常务副理事长、中国有色金属学会副理事长等职务。他长期从事新材料与制备加工新技术新工艺研究开发、工程化与应用。铜铝复合材料、高强高导铜合金材料、高性能铝合金材料、材料制备加工短流程新工艺等已转让到20余家企业应用。

　　在这节特殊的科学课上，谢建新为学生们分享有关材料智能技术与机器学习的科普知识，向他们传递科学精神。

　　在活动现场，谢建新先向同学们介绍了科学的研究方法，即实验研究、理论研究、计算模拟、机器学习。其中，机器学习是人工智能的核心技术。

　　谢建新以打游戏为例，给学生们讲解机器学习的方法。三人组队参加游戏大赛，按规定先杀敌100的团队可获10000元奖金。三人通力配合，赢得比赛，获得了奖金。但因为三人的水平、角色不一，奖金分配出现了分歧：不能单纯按照个人单独杀敌能力分配，因为在团队中的协同作用和贡献最为关键。

　　“应该怎么分配奖金，才是最公平的呢？”谢建新向学生们提出问题。随后用机器学习的方法列出了一个数据表格，将三个人分别当主攻手、次攻手、辅助手能杀敌的数量列出来，算出三人的贡献度，再按照贡献度来分配奖金。

　　通过这个小案例，谢建新告诉学生们，机器学习就是从大量数据中提取模式、获取知识。人们所熟知的ChatGPT、医疗诊断、AI系统，它们的基础都是机器学习。

　　谢建新所从事的材料学专业，目前也在与机器学习高度融合，发展智能设计方法开发新材料。“一架大型客机会使用到200多种材料、400万-600万个零部件，大家所熟知的高铁、载人航天、东风系列导弹都是基于新材料的突破所取得的成就，而数字化、智能化制造是推动新材料应用的加速器。”通过这些举例，谢建新告诉学生们新材料数字化、智能化的重要意义。谢建新鼓励学生们未来可以多关注材料科学，投身国家材料科技事业。

　　“如果未来想要在材料领域学习就业，在高中时期需要做哪些准备？”75分钟的讲座结束后，在场的学生们积极举手提问。

　　谢建新告诉学生们，“发现和研究新材料的最基本的方法是化学与物理实验，数学是最重要的工具，除此之外，历史文化等人文社科类学科也很重要。高中的学习不能只为高考，所有的知识对未来都有用。”

　　“新材料可以小到量子点材料，也可以大到航空航天器。”谢建新介绍，从微观级别来看，在纳米级空间里限制原子和电子运动，这样能创造出新的材料。从宏观级别看，现在想要往空间站里送的材料，送1克物体需要的钱要比1克金子都贵，因此怎么在保证强度的情况下，降低材料的重量非常重要。

　　谢建新告诉新京报记者，这是几十年来，他第一次为高中生们讲课。“我琢磨了一些孩子们可能感兴趣的例子，希望可以培养他们对材料科学的兴趣。”