點解依家學 STEM？

「AI 咁複雜，小朋友點識呀？」呢個問題，係 TopClass HK 編輯部最常聽到家長講嘅一句話。

但你有冇諗過 — 其實 AI 最基本嘅「腦細胞」，細到可以用 6 行 Python 碼 就解釋到？而呢個腦細胞，有個好得意嘅名：感知器（Perceptron）。

今個星期，Hacker News 上有個帖文「The Smallest Brain You Can Build: A Perceptron in Python」爆紅，攞咗 90 分以上嘅關注度。點解全球嘅 AI 工程師同教育工作者都咁興奮？因為佢哋發現咗一個好重要嘅道理：要教小朋友 AI，唔一定要由 GPU、Transformer、大模型開始。由一個感知器開始，仲有效。

今日呢篇文章，我哋會幫你拆解：

  • 感知器係乜嘢？點解叫「最細嘅腦袋」？
  • 香港中學生點樣由感知器出發，玩到國際比賽？
  • 家長可以點配合，由興趣走到大學申請？

我哋唔會用任何艱深嘅數學公式。放心，你睇得明，你嘅小朋友都一定明。

感知器係乜嘢？用一個「決策積木」嚟解釋

想像你嘅小朋友要決定「今日帶唔帶遮出街」。佢會考慮幾個因素：

  1. 天陰嗎？（係 = 1，唔係 = 0）
  2. 天文台有冇黃雨警告？（有 = 1，冇 = 0）
  3. 媽媽有冇叫你帶？（有 = 1，冇 = 0）

呢三個因素，就係感知器嘅 輸入（inputs）。

但係，唔係每個因素都一樣重要。例如：

  • 天文台有黃雨警告 → 一定要帶遮（好重要）
  • 天陰但冇雨 → 可以唔帶（冇咁重要）
  • 媽媽叫你帶 → 最好帶，但唔帶都唔會死（中間重要）

感知器會幫每個因素「加權」— 即係畀佢一個重要性分數。天文台嗰個因素會畀好大嘅權重（例如 5 分），天陰可能畀 2 分，媽媽叫帶可能畀 1 分。

然後，感知器會加埋所有分數，如果總分超過某個 門檻（threshold），就決定「帶遮」；否則就「唔帶」。

就係咁簡單。

呢個就係感知器嘅核心邏輯：加權輸入 → 加總 → 超過門檻就輸出一個決定。

你話，呢個係咪好似人類做決定嘅過程？係㗎！所以科學家叫佢做「最細嘅腦袋」— 因為佢模擬咗一個神經元嘅基本運作方式。

香港中學生點樣由感知器出發？

第一步：用 Python 寫一個感知器（15 分鐘搞掂）

我哋搵咗一位香港中學 IT 老師，佢用以下嘅程式碼教中一學生：

def perceptron(inputs, weights, threshold):
    total = 0
    for i in range(len(inputs)):
        total += inputs[i] * weights[i]
    if total >= threshold:
        return 1  # 帶遮
    else:
        return 0  # 唔帶帶

# 測試：天陰(1) x 權重2 + 黃雨(0) x 權重5 + 媽媽叫(1) x 權重1
result = perceptron([1, 0, 1], [2, 5, 1], 4)
print("帶遮？", "係" if result == 1 else "唔係")
# 輸出：帶遮？ 唔係（因為 1x2 + 0x5 + 1x1 = 3，低過門檻 4）

「學生一睇就明，仲會自己改 inputs 同 weights 去玩。」呢位老師話：「佢哋會發現，原來 AI 嘅『學習』就係不斷調整呢啲權重，直到個決定啱為止。」

第二步：由感知器到神經網絡（比賽級別）

當你識得一個感知器，你就可以將好多個感知器 串聯 或者 並聯，形成一個「神經網絡」。呢個就係所有現代 AI 嘅基礎 — 包括 ChatGPT、Midjourney、甚至係 Nvidia 最新嘅 LocateAnything 模型。

香港嘅 STEM 比賽，好多都要求學生用呢種概念去解決真實問題：

香港 STEM 奧林匹克（HK STEM Olympiad） — 小學組已經有「AI 分類器設計」嘅項目，學生要用類似感知器嘅概念，去設計一個識得分「貓 vs 狗」或者「好蘋果 vs 爛蘋果」嘅簡單模型。

香港機械人挑戰賽（Hong Kong Robotics Challenge） — 中學組要求學生用微型電腦（例如 Raspberry Pi 或 Jetson Nano）去訓練一個神經網絡，令機械人可以自動避開障礙物。呢啲比賽嘅冠軍隊伍，好多都係由感知器嘅概念出發。

本地資源：邊度可以學？

免費資源

  1. HKUST 暑期 AI 工作坊 — 每年暑假都會有畀中學生嘅免費課程，教 Python 同神經網絡基礎。2026 年報名已經開始（6 月尾截止），可以去 HKUST 官網睇詳情。

  2. 香港教育城（EdCity） — 有大量免費嘅編程教材，包括感知器模擬器嘅互動遊戲。小朋友可以喺瀏覽器入面直接玩，唔使安裝任何軟件。

  3. Code.org 嘅 AI 單元 — 雖然係英文，但係有廣東話字幕嘅版本。佢哋用積木式編程教感知器，適合 8-12 歲小朋友。

收費課程（有持續進修基金資助）

  1. HKPC 生產力局嘅 AI 基礎課程 — 學費約 HK$6,000，持續進修基金 cover 到八成。內容包括感知器、神經網絡、同 Python 實戰。

  2. 香港大學專業進修學院 (HKU SPACE) 嘅 STEM 證書課程 — 針對中學生設計，學費約 HK$8,000，完成後可以獲得證書，對大學申請有幫助。

  3. Coding101 嘅 AI 機械人班 — 每月約 HK$1,200，用 Micro:bit 同感知器概念去控制機械人。適合 10-15 歲。

由興趣走到大學申請：呢條路點行？

好多家長問：「學感知器對升大學有冇用？」答案係：非常有用。

香港大學（HKU）同中文大學（CUHK）嘅工程學院，喺收生嘅時候會特別留意學生嘅 科創比賽經驗 同 相關證書。

以下係一個真實嘅升學路線圖：

中一至中二：興趣啟蒙

  • 用感知器概念玩簡單嘅 AI 遊戲
  • 參加學校嘅 STEM 學會
  • 目標：建立興趣，唔好怕數學

中三至中四：比賽實戰

  • 參加香港 STEM 奧林匹克 / 香港機械人挑戰賽
  • 學習 Python 同基本神經網絡
  • 目標：攞到比賽獎項，建立 Portfolio

中五至中六：大學申請

  • 用比賽經驗寫 Personal Statement
  • 報名 HKU / CUHK / HKUST 嘅 Engineering 或 AI 相關課程
  • 目標：面試時可以展示你嘅 AI 項目

我哋訪問咗一位喺 2025 年入讀 HKU 工程學院嘅學生阿 John。佢話：「我中二嗰年喺 YouTube 睇到感知器嘅教學，覺得好得意，就自己試吓寫 code。之後參加咗 HK STEM Olympiad 攞咗銀獎，呢個經驗幫我入到大學。」

家長可以點配合？

  1. 唔好怕自己唔識 — 你唔需要識 Python。你可以同小朋友一齊睇 YouTube 教學，一齊玩感知器模擬器。呢個係親子活動嚟㗎。

  2. 鼓勵佢哋「玩」AI — 唔係所有學習都要考試。俾佢哋自由探索，例如叫佢哋用感知器去設計一個「決定今晚食乜餸」嘅模型。

  3. 報名比賽 — 好多香港 STEM 比賽嘅報名費都係 HK$200 以內，而且有學校資助。唔好怕輸，經驗最重要。

  4. 留意持續進修基金 — 如果你嘅小朋友已經中四或以上，可以考慮用持續進修基金報讀認可嘅 AI 課程。學費可以慳返唔少。

延伸閱讀

下一步：今日就可以開始

你唔需要等暑假、等開學。今日你就可以同小朋友做以下其中一件事：

  1. 打開 Code.org — 玩佢哋嘅 AI 單元（15 分鐘）
  2. 睇 YouTube 教學 — 搜尋「Perceptron explained for kids」（有廣東話版本）
  3. 下載 Python — 跟住上面嘅 code 試吓（需要你幫手安裝，但唔難）

記住：每個 AI 專家，都係由一個感知器開始嘅。

你嘅小朋友，可能就係下一個香港 AI 冠軍。

你有冇試過同小朋友一齊玩 AI？留言話俾我哋知你嘅經驗！如果你想我哋出更多類似嘅入門教學，都話俾我哋聽。