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马少平与人工智能的科普征途：从实验室到课堂的智慧行者

来源：AI门户网时间：2026/4/28 11:39:50 共 2313 浏览

引子：一个“讲故事”的教授

“未来，AI不是遥远的‘黑科技’，而是每个人都需要掌握的基础技能。”这句话，常常挂在清华大学马少平教授的嘴边。说来你可能不信，这位在国际文本检索评测TREC中多次率队夺冠的顶尖学者，如今花了不少时间，在小学的“聚能讲堂”里，给孩子们讲“人工智能的奥秘”。他会把复杂的深度学习，比作教一个婴儿认猫认狗；会把大语言模型，比喻成一个通过阅读海量书籍变得“博学”的孩子。这种“讲故事”的风格，让他显得有点特别——他似乎总在琢磨，怎么把那些藏在实验室和论文里的硬核知识，掰开了、揉碎了，送到更多人，尤其是年轻人的手心里。

那么，这位深耕智能信息处理领域数十年的教授，为何如此执着于“科普”这件看似“不务正业”的事？他的故事，或许能为我们理解人工智能时代的人才培养与知识传播，打开一扇新的窗。

一、科研深耕者：从“手写汉字”到“智能搜索”的跨越

要理解马少平的科普情怀，得先看看他脚下的科研土壤。他的学术生涯，几乎与中国人工智能研究的几个关键发展阶段同频共振。

1. 起步于“识别”的挑战

上世纪90年代，当“人工智能”对大众还是个陌生词汇时，马少平团队已经在攻克一个极具挑战的难题：脱机手写体汉字识别。简单说，就是把写在纸上的千差万别的汉字，让计算机准确地“认”出来。这可不比现在的手机触屏写字，它没有笔画顺序信息，全靠对静态图像的分析。想想看，《四库全书》那样的浩瀚古籍要数字化，这是一道必须跨越的门槛。他们研发的系统后来获得了国家教委科技进步二等奖，这项技术为中文古籍数字化打下了坚实基础。这段经历让他深刻体会到，AI技术要解决的是真实世界复杂、模糊的问题，而非空中楼阁。

2. 驰骋于“搜索”的战场

进入互联网时代，马少平的研究重心转向了信息检索，也就是搜索引擎的核心技术。从2002年开始，他领导的团队在国际权威的TREC评测中“多次取得第一名”。这相当于在信息检索领域的“奥林匹克”赛场上屡次摘金，其技术实力可见一斑。他承担了包括“973”、“863”、国家自然科学基金在内的多项国家级重点课题，研究范围从基于语义的智能搜索，到用户行为分析，再到搜索引擎的自动评价。用他的话说，自己“近十几年来，研究得比较‘专’，主要从事搜索引擎相关的工作”。

这段深厚的科研背景，构成了他科普内容的“硬核”底气。他知道AI从哪里来，知道它的“能耐”与“边界”在哪里。

下表简要梳理了马少平教授的核心科研领域与贡献：

研究领域	关键贡献/项目	意义与影响
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模式识别	脱机手写体汉字识别系统	为大规模中文古籍数字化提供关键技术支撑，获国家教委科技进步二等奖。
信息检索	TREC国际评测多次夺冠；承担多项国家“973”、“863”搜索相关课题	提升了中文信息检索技术的国际竞争力，为商业搜索引擎发展提供核心理论和方法。
智能信息处理	用户搜索意图理解、个性化推荐、社交媒体分析	让搜索和推荐系统更“懂”用户，推动信息获取从“匹配”向“理解”演进。
人工智能通识教育	主编《艾博士：深入浅出人工智能》等教材；领导清华大学人工智能通识教育研究中心	系统构建面向非专业人群的AI知识体系，推动AI素养成为未来社会基础能力。

二、教育播种人：“通识”背后的深远考量

如果仅仅是位出色的科学家，马少平的故事可能少了一半的精彩。他的另一个重要身份，是清华大学人工智能通识教育研究中心主任。这个2025年新成立的机构，目标很明确：探索AI通识教育的创新方法，构建中国特色的AI通识教育体系。

为什么是“通识教育”？这或许源于他一个强烈的信念：在未来社会，理解AI将成为像读写算一样的基础素养。他担心的是什么？不是AI本身，而是“跟不上AI发展、不会运用AI的自己”。这句话，他在中学、小学的讲座里反复强调，几乎成了他的标志性语录。

那么，他的通识教育怎么做？可不是简单教大家怎么用AI工具。他认为，真正的AI通识教育要遵循四大原则：

1.培养跨学科融合与多学科合作能力（AI不是计算机专业的专属）。

2.树立正确的人工智能价值观（科技向善，伦理先行）。

3.激发社会责任感（技术开发者与应用者都需心怀责任）。

4.推动人工智能的跨学科创新应用与实践（学以致用，解决实际问题）。

你看，这格局一下子就打开了。他主编的教材《艾博士：深入浅出人工智能》，用虚拟的“艾博士”和“学生小明”的对话形式讲解原理，还配套了100多集免费视频。目的很纯粹：讲透核心原理，避开容易过时的应用技巧。因为他知道，只有理解了“为什么”，才能应对快速变化的“是什么”。

三、科普讲述者：走下讲坛，走进心灵

马少平的科普活动，范围之广令人印象深刻。从大学殿堂到中学讲堂，甚至小学课堂，都有他的身影。

在西南大学附中，有学生提出了一个非常生动的问题：AI自我训练会不会像“左脚踩右脚上天”那样，陷入无意义的循环？马少平没有用晦涩的理论反驳，而是举了围棋AI的例子：新模型必须与一个稳定的基准模型对弈，只有胜率达到一定标准（比如55%）才会被采纳。你看，这不就是一种技术层面的“优胜劣汰”吗？既回答了疑问，又传达了AI发展中的约束与理性。

在河南的中学，孩子们问：“人工智能未来会有意识吗？”这类哲学意味浓厚的问题。他耐心解答，引导大家思考智能与意识的区别。在小学，他用手机语音助手、人脸识别解锁这些孩子们触手可及的例子，来解释“脑启发AI”是如何工作的。他说，这种“看”，其实不是真的看，而是海量数据训练出来的模式识别。

这种“降维”沟通的能力，绝非易事。它要求讲述者必须对自己掌握的知识有炉火纯青的理解和重构能力。马少平做到了。他的科普，不是居高临下的知识灌输，而是一种平等的、充满启发的对话。他播下的不只是知识的种子，更是对科学的好奇、对技术的理性态度以及运用科技解决问题的志向。

四、思考：在AI浪潮中，我们如何自处？

透过马少平的故事，我们或许能得到一些关于如何面对AI时代的启示。

首先，深度与广度可以并行不悖。一个人可以在自己专业领域做到顶尖（如信息检索），同时心怀普及教育的热忱。这两者相辅相成：科研的深度保证了科普的准确性，科普的反馈也可能为科研带来新的灵感和社会价值思考。

其次，真正的AI素养，远超工具使用。它关乎原理的理解、伦理的权衡、跨学科的思维以及社会责任的担当。马少平推动的通识教育，正是在塑造这种全面的素养。他提醒我们，不要只做AI的“用户”，更要做AI时代的“明白人”和“责任人”。

最后，知识的价值在于流动与分享。将高墙内的学术成果，转化为社会大众，特别是下一代能够理解和吸收的养分，是科学家社会责任的一种高级体现。马少平走进中小学课堂，正是在践行这种“知识反哺”，为科技强国建设培养未来的土壤。

结语

所以，马少平的形象逐渐清晰起来：他是一位在智能信息处理领域建树颇丰的科学家，一位致力于构建AI通识教育体系的战略规划者，更是一位善于用故事点亮青少年科学梦想的科普行者。

他的工作似乎在告诉我们，人工智能的未来，不仅仅由实验室里的算法突破所定义，也同样由课堂上被点燃的好奇眼神、公众心中建立起的理性认知所塑造。从识别一个个汉字，到理解亿万用户的搜索意图，再到试图为整个社会铺就理解AI的认知基石——马少平的征途，是一场从“术”到“道”，从“专业”到“通识”的智慧跋涉。这条路，他还在继续走着，带着他一贯的、略带思考痕迹的平实语调，把关于智能的奥秘，讲给更多愿意聆听的人。