楊小康:人工智能堵住了應(yīng)試教育的華容道

楊小康??2017-9-13?

我們目前的教育方式與人工智能的學(xué)習(xí)特點(diǎn)高度重合盗扒,在人與人的競爭中跪楞,比別人勤奮一點(diǎn),通過大量練習(xí)侣灶,在同類中勝出的幾率可以大幅提升甸祭。但是,當(dāng)我們與人工智能競爭時(shí)褥影,這樣的做法無異于以卵擊石池户。唯有揚(yáng)長避短,才有取勝的可能凡怎。

作者簡介:楊小康校焦,CCF專業(yè)會員;上海交通大學(xué)“長江學(xué)者”特聘教授统倒、?人工智能研究院常務(wù)副院長


按語:人工智能的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和應(yīng)試教育的刷題訓(xùn)練寨典,在訓(xùn)練模式上具有高度相似性。但在算力和大數(shù)據(jù)處理上房匆,人工智能具有人腦無法企及的天然優(yōu)勢耸成。人工智能正逐漸替代流程化和重復(fù)性的工作崗位报亩,堵住了應(yīng)試教育的華容道。人工智能將從就業(yè)市場倒逼教育轉(zhuǎn)型發(fā)展井氢,進(jìn)而從各個(gè)環(huán)節(jié)擠壓應(yīng)試教育的空間弦追。2017年7月20日,國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》毙沾,提出要在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程骗卜,推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè),對智能時(shí)代的教育轉(zhuǎn)型發(fā)展作前瞻性布局左胞。在增設(shè)人工智能課程的同時(shí),對現(xiàn)行學(xué)科教育體系和教育理念作整體的變革举户,才有可能從根本上應(yīng)對人工智能對我國教育和人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)形成的巨大沖擊烤宙。只有走差異化、個(gè)性化的全面教育創(chuàng)新之路俭嘁,發(fā)揮人性的特點(diǎn)優(yōu)勢躺枕,才能與智能化浪潮相向而行。本文不涉及強(qiáng)人工智能下整個(gè)世界顛覆性變革的未來供填,僅從目前弱人工智能學(xué)習(xí)的特點(diǎn)及其帶來的可預(yù)見的沖擊拐云,和現(xiàn)行學(xué)科教育模式存在的問題為著眼點(diǎn),探討學(xué)科教育的適時(shí)適度改變近她。

從可預(yù)見的未來叉瘩,探討智能時(shí)代的學(xué)科教育思路改變

?2016年,人工智能60周年粘捎,AlphaGo在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類薇缅,確立了人工智能新的里程碑,標(biāo)志著人類進(jìn)入智能時(shí)代攒磨。人工智能的高速發(fā)展泳桦,引發(fā)了社會各界的高度關(guān)注,人們對人工智能既期待娩缰、又畏懼灸撰。

大批未來學(xué)家對于強(qiáng)人工智能(智力可以與人類比肩)和超人工智能(綜合能力全面超越人類)時(shí)代人類的未來生活做了很多超出常人想象能力的設(shè)想和預(yù)測,比如拼坎,“人工智能會不會做夢(意識)浮毯?人工智能會不會結(jié)婚(性別)?人工智能會不會用錢(信用)演痒?”在這些預(yù)測中亲轨,機(jī)器取代人類,甚至統(tǒng)治人類的觀點(diǎn)甚囂塵上鸟顺。從人類發(fā)展的歷史和未來看惦蚊,未來學(xué)家的這些思考可能是非常嚴(yán)肅的器虾,但也不可否認(rèn),這些飽含著科學(xué)情感的設(shè)想對于普通人來說如同科幻小說一般蹦锋,總給人觸手不可及的縹緲之感兆沙。筆者不能也無意預(yù)測未來,但就目前弱人工智能的發(fā)展來看莉掂,在可見的未來10-20年葛圃,弱人工智能技術(shù)的確將真實(shí)地改變我們的生活。

作為人工智能的研究者憎妙,也是一名教育工作者库正,筆者將從目前人工智能學(xué)習(xí)的特點(diǎn)為分析出發(fā)點(diǎn),就學(xué)科教育的適時(shí)改變的問題加以討論厘唾。由于能力所限褥符,筆者不涉及強(qiáng)(超)人工智能下整個(gè)世界顛覆性變革的未來,也無意涉及教育的本質(zhì)及人生終極目的的思辨問題抚垃,僅就學(xué)科教育適當(dāng)調(diào)整的個(gè)人思路進(jìn)行粗淺的思考喷楣。筆者也期待教育界和學(xué)術(shù)界的專家學(xué)者有更多更深的探討,為我們的教育找到應(yīng)對人工智能挑戰(zhàn)的出口鹤树。


人工智能學(xué)習(xí)的特點(diǎn)

目前的人工智能主要由算法铣焊、算力、大數(shù)據(jù)三部分構(gòu)成罕伯。算法是人工智能的大腦曲伊,算力是人工智能的肌體,大數(shù)據(jù)是人工智能成長的養(yǎng)分捣炬。下面以兩個(gè)棋牌人工智能(眾所周知的AlphaGo和戰(zhàn)勝頂級選手的德州撲克人工智能 Libratus)為例熊昌,說明人工智能學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。

圍棋是最復(fù)雜的棋類游戲湿酸,最能體現(xiàn)人類智慧婿屹。AlphaGo是Google DeepMind開發(fā)的圍棋人工智能。它的戰(zhàn)績?yōu)椋?016年1月27日勝歐洲冠軍樊麾(與Zen/Crazy Stone等之前的圍棋軟件相比推溃,棋力要高出4子)昂利,2016年3月15日勝世界冠軍李世石(與上一代相比,棋力高出3子)铁坎,2017年1月初對61位棋手快棋取得60勝1和的不敗戰(zhàn)績蜂奸,2017年5月27日在3:0完勝當(dāng)時(shí)排名第一的人類棋手柯潔后被宣布退役。

AlphaGo可以看成是最新深度學(xué)習(xí)方法(算法)硬萍、最新超算體系(算力)扩所、棋譜大數(shù)據(jù)的總和。在戰(zhàn)勝李世石的AlphaGo 1.0人工智能體系中朴乖,深度學(xué)習(xí)能夠發(fā)揮巨大威力的前提是祖屏,要有大量的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練深度結(jié)構(gòu)助赞,深度學(xué)習(xí)涉及到上億的參數(shù),如果數(shù)據(jù)不夠袁勺,很容易過擬合雹食、降低性能。而要進(jìn)行這樣大規(guī)模的訓(xùn)練期丰,就要有超強(qiáng)的計(jì)算能力群叶。深度學(xué)習(xí)的概念和方法1998年就提出來了,當(dāng)時(shí)只能解決簡單的手寫體字符識別問題钝荡,現(xiàn)在能夠解決戰(zhàn)勝李世石街立,其使用的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)基本沒變,主要是用了更強(qiáng)的CPU和以前沒有的GPU(圖形處理器)埠通,并且用了千萬倍的海量數(shù)據(jù)几晤。據(jù)說,AlphaGo 1.0存有1500萬個(gè)高手對局棋譜植阴,訓(xùn)練的時(shí)候會用到1202個(gè)CPU、176個(gè)GPU圾浅。AlphaGo 1.0是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法掠手,實(shí)現(xiàn)“模仿高手+左右互搏”,很大程度上靠外部的棋譜大數(shù)據(jù)(關(guān)于AlphaGo 1.0的機(jī)器學(xué)習(xí)原理的具體討論狸捕,參見筆者“小康視界”微信公眾號2017年3月20日的文章《未來人工智能:從AlphaGo到BetaGo》)喷鸽。

戰(zhàn)勝柯潔的AlphaGo2.0配備了更優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)算法以及更匹配深度學(xué)習(xí)的張量處理器(TPU),能夠在“左右互博”中不斷發(fā)現(xiàn)全新的好棋與好局灸拍,完全不靠外部棋譜大數(shù)據(jù)做祝,而是自身積累棋譜大數(shù)據(jù)。

德州撲克是世界上最流行的撲克游戲鸡岗。2017年04月14日混槐,卡耐基梅隆大學(xué)(CMU)開發(fā)的人工智能 Libratus 戰(zhàn)勝德州撲克頂級選手,是人工智能研究繼 AlphaGo 之后又一突破轩性。從計(jì)算復(fù)雜度看声登,德州撲克(10的160次方)略低于圍棋(10的171次方)。但是從博弈的角度看揣苏,不同于圍棋的完全信息博弈悯嗓,德州撲克屬于不完全信息的博弈,牌手的兩張底牌對其他牌手是未知的卸察,只能透過自己的下注影響其他牌手脯厨,其目標(biāo)是基于數(shù)學(xué)(概率論)及心理學(xué)做出正確的決定。在數(shù)學(xué)層面坑质,Libratus主要靠的也是從零開始強(qiáng)化學(xué)習(xí)合武,Libratus主要依靠自己的近乎無限的計(jì)算量临梗,通過無數(shù)盤德州撲克對決,把自己培養(yǎng)成能夠面對各種復(fù)雜牌局都能提供最優(yōu)解的棋牌高手眯杏。在心理層面夜焦,Libratus運(yùn)用了美國著名心理學(xué)家、諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者Kahneman提出的反事實(shí)思維(counterfactual thinking)岂贩、損失厭惡等非理性心理學(xué)理論茫经。在計(jì)算量上,Libratus運(yùn)行該程序同樣需要超級電腦萎津,其價(jià)格需要數(shù)百萬美金卸伞,并且其每小時(shí)消耗的電費(fèi)很可能要比贏來的錢還多。

綜上锉屈,目前的人工智能在算力荤傲、大數(shù)據(jù)意義上已經(jīng)遠(yuǎn)超人類大腦。針對確定目標(biāo)的算法颈渊,可以不依賴外部數(shù)據(jù)從零開始積累大數(shù)據(jù)遂黍。同時(shí),人工智能在“體力”上只用有足夠電力就行俊嗽,在“心力”(心理和情緒)上沒有任何波動雾家、并且可以高度理性應(yīng)對人類的非理性。因此绍豁,我們有理由認(rèn)為芯咧,在完成規(guī)則和目標(biāo)確定的任務(wù)上,人工智能已經(jīng)完全可以超越人類智能竹揍,并且它還將以指數(shù)發(fā)展原理持續(xù)進(jìn)化敬飒、以摩爾定理持續(xù)降低成本,人工智能必然在眾多的流程化和重復(fù)性的工作崗位上替代人類芬位。


人工智能對應(yīng)試教育帶來的危機(jī)

雖經(jīng)過多年的教育改革无拗,“題海戰(zhàn)術(shù)”仍然是我國教育的主流手段,而且越演越烈晶衷。讓教育回歸本源蓝纲,讓教育幫助孩子們實(shí)現(xiàn)幸福人生,似乎永遠(yuǎn)只是理念和口號晌纫∷懊裕考慮到我國的人口基數(shù),人才的競爭環(huán)境锹漱,考試作為人才分層的主要方式把教育推升成為人才競爭的主戰(zhàn)場箭养,在這種局面下,應(yīng)試教育的盛行也不難理解哥牍。畢竟對于大多數(shù)的普通人來說毕泌,升學(xué)是我們改變?nèi)松秤龅奈ㄒ环绞胶燃欤瑳]有寒窗苦讀,哪有金榜題名撼泛,也是基本上可以達(dá)成共識的認(rèn)知挠说。然而時(shí)代確實(shí)在變化,尤其面對人工智能的沖擊愿题,寒窗苦讀即便換來金榜題名损俭,卻可能驀然回首,發(fā)覺人工智能早已等在燈火闌珊處潘酗。

2017年的高考已經(jīng)落下帷幕杆兵,國內(nèi)人工智能首次參加應(yīng)試高考,為高考增添了科技的色彩仔夺。6月7日下午琐脏,國家863“超腦計(jì)劃”項(xiàng)目研制的AI-MATHS高考機(jī)器人參加了2017年高考數(shù)學(xué)的測試,在掐斷題庫缸兔、斷網(wǎng)、無人干涉的情況下通過綜合邏輯推理平臺來進(jìn)行解題惰蜜,10分鐘交卷阅签,分?jǐn)?shù)達(dá)到105分。根據(jù)“超腦計(jì)劃”路克,我國的“高考機(jī)器人”計(jì)劃在2020年綜合科目考上北大、清華精算。“高考機(jī)器人”的出現(xiàn)預(yù)示著灰羽,被詬病多年的應(yīng)試教育和高考人才遴選方式真正遇到了重大危機(jī)。在算法廉嚼、算力、大數(shù)據(jù)運(yùn)用等方面怠噪,人工智能在應(yīng)付應(yīng)試教育上具有人類學(xué)生望塵莫及的優(yōu)勢恐似。

從學(xué)生的角度看,與人類學(xué)生相比傍念,人工智能無比勤奮矫夷、記憶力超群葛闷、響應(yīng)急速,可以瞬間將目標(biāo)明確的學(xué)習(xí)內(nèi)容復(fù)制記憶双藕、分析處理淑趾、整合提煉。

從老師的角度看忧陪,與眾多的普通的人類老師相比扣泊,人工智能的老師是最頂尖的商業(yè)精英、科技精英、人文精英闯估,無論是在知識儲備還是智慧境界方面遠(yuǎn)超前者浪感。

從教材的角度看,人工智能的教材包括人類的知識與活動信息等孵、以及人工智能自身的知識與活動信息,其教材的數(shù)量和難度遠(yuǎn)超現(xiàn)有教育機(jī)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)教材蹂空。人工智能的算力足以支撐大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)俯萌,人腦只能支撐小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、陷于知識的海洋中上枕。

從學(xué)校的角度看咐熙,人工智能的學(xué)校是頂尖實(shí)驗(yàn)室和無限信息空間,人類學(xué)生的教育環(huán)境質(zhì)量和尺度遠(yuǎn)不及人工智能辨萍。

從教育模式的角度看棋恼,人工智能的教育模式主要是用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練“算法”,不斷演進(jìn)智能思維軟件锈玉,具有高度的可復(fù)制性爪飘,在效率上遠(yuǎn)超現(xiàn)有教育機(jī)構(gòu)的針對人類學(xué)生的教育模式。

從教育成果的角度看拉背,經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能同樣可以滿足企業(yè)师崎、政府、社會的特定需求椅棺,完成特定的崗位工作任務(wù)犁罩,不存在體力、心理床估、工作態(tài)度的問題顷窒,也不存在家庭和社會的負(fù)擔(dān)。

因此鸦做,應(yīng)試教育真正危機(jī)已經(jīng)來臨泼诱。刷題的結(jié)局很可能是刷贏了人類的同學(xué)治筒,卻贏不了人工智能舷蒲,若干年后牲平,人工智能將具備輕松考上北大、清華的刷題能力蜈抓。在智能時(shí)代昂儒,我們的學(xué)生不僅要與同學(xué)競爭渊跋,還要與新的智能物種競爭拾酝,如果我們的教育機(jī)構(gòu)和家長還以刷題和簡單記憶的方式培養(yǎng)自己的學(xué)生和孩子,則與人工智能相比不僅“出才效率”低而且“出品質(zhì)量”低,不但可能達(dá)不到家長的心理期望值蟋软,還可能重挫孩子的自信心岳守。

同時(shí)我們必須看到人工智能已經(jīng)并且正在迅速取代眾多的傳統(tǒng)崗位碌冶,特別是流程化的工作崗位。預(yù)計(jì)十年內(nèi)現(xiàn)有的傳統(tǒng)崗位中50%的工作將被人工智能取代拒逮。

在金融領(lǐng)域滩援,高盛在紐約總部600名銀行交易員變成2人玩徊,背后是自動交易程序在工作谨究。這個(gè)例子說明胶哲,哪里的工作崗位錢多纪吮,哪里就會被最早取代∨锪桑靠人工智能削減人力資源成本并創(chuàng)造新的交易模式屈藐,從而獲取巨額暴利联逻,是金融資本家的最愛检痰,也是這個(gè)商業(yè)社會最基本的邏輯铅歼。

在財(cái)會領(lǐng)域椎椰,德勤推出了財(cái)務(wù)機(jī)器人,機(jī)械化确憨、有規(guī)律可循的會計(jì)從業(yè)休弃、會計(jì)電算化玫芦、憑證錄入、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作崗位很大程度上會被財(cái)務(wù)機(jī)器人替代医增。曾幾時(shí)叶骨,進(jìn)入“四大會計(jì)師事務(wù)所”是高級白領(lǐng)的象征忽刽,盡管勞動強(qiáng)度極高跪帝,每逢財(cái)年末期必須通宵達(dá)旦加班伞剑,但仍是大批畢業(yè)生擇業(yè)的首選市埋。讓財(cái)務(wù)機(jī)器人替代部分財(cái)務(wù)人員缤谎,某種程度上是符合效率和人性追求的坷澡。

在醫(yī)療領(lǐng)域,IBM沃森機(jī)器人已經(jīng)成為全世界各地醫(yī)院的醫(yī)療助手项郊,依據(jù)全球相關(guān)的病例大數(shù)據(jù),它已經(jīng)可以通過美國的執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格評定考試汁展。

在新聞編輯領(lǐng)域,“今日頭條”公司的編輯機(jī)器人已經(jīng)能夠自動寫比較規(guī)范的新聞報(bào)道了侈咕,騰訊推出了夢幻寫手耀销,阿里與第一財(cái)經(jīng)合作研發(fā)了DT稿王熊尉;8月8日四川九寨溝地震發(fā)生后的25秒內(nèi)狰住,“中國地震臺網(wǎng)”已經(jīng)發(fā)布了由機(jī)器人自動編寫的新聞消息齿梁。

在駕駛領(lǐng)域勺择,谷歌無人駕駛已經(jīng)累計(jì)行駛300萬公里的行程。

在翻譯領(lǐng)域稿辙,科大訊飛將語音識別的準(zhǔn)確率已經(jīng)從60.2%提升至95%邓深。

在客服領(lǐng)域芥备,支付寶現(xiàn)在已經(jīng)使用了智能客服舌菜,成功提升自助服務(wù)率至97%日月,同時(shí)提高滿意度3個(gè)百分點(diǎn)爱咬。

在物流領(lǐng)域,物流領(lǐng)域開始廣泛使用無人機(jī)燎斩、RFID技術(shù)進(jìn)行盤點(diǎn)和物流信息的記錄追蹤。

一大批“在思想層面上類人工智能化笋鄙、而在執(zhí)行力層面上遠(yuǎn)低于人工智能”的學(xué)生在畢業(yè)之時(shí)可能面臨著被人工智能淘汰的尷尬處境萧落。人工智能已經(jīng)堵住應(yīng)試教育的華容道洗贰,教育部門和機(jī)構(gòu)應(yīng)具備前瞻性的應(yīng)對方案哆姻,家長和學(xué)生更需要轉(zhuǎn)變思路。


學(xué)科教育應(yīng)盡快離棄人工智能式的應(yīng)試訓(xùn)練爹脾,回歸教育的本源

智能時(shí)代灵妨,人類美好的愿景是落竹,人工智能成為人類助手,兩者和諧共存述召。這個(gè)愿景的前提是人類能夠善用人工智能、充分發(fā)揮人類自身的特質(zhì)藤为。2017年7月20日缅疟,國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》遍愿,《規(guī)劃》提出要在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程沼填,推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè)。國家在教育的各個(gè)環(huán)節(jié)布局人工智能的學(xué)科教育岩饼,這從善用人工智能的角度上來講,是非常必要的,也是非常具有前瞻性的硕糊。但是從教育的整體看简十,我國現(xiàn)行學(xué)科教育模式在很大程度上是接近于人工智能訓(xùn)練的模式的撬腾,是非常不利于發(fā)揮人類自身特質(zhì)的民傻,在增加人工智能課程的同時(shí)漓踢,對現(xiàn)行學(xué)科教育體系作整體的改革,才有可能從根本上應(yīng)對人工智能對我國教育形成的巨大沖擊奴迅。

我國學(xué)科教育的主流方式與特點(diǎn):

1取具、 語言學(xué)習(xí)(中文和英文)暇检,過分強(qiáng)調(diào)字做葵、詞、語法榨乎,取材碎片化蜜暑,忽視文章的整體性和大的背景肛捍,有些課文生硬地摘抄自經(jīng)典中的片段、甚至斷章取義依许。大量的課文缺乏時(shí)代感缀蹄,忽略語言所承載的思維方式,有些課文頗具文藝范蛀醉,看似優(yōu)美拯刁、其實(shí)空洞垛玻、甚至違背邏輯夭谤。背誦了大量經(jīng)典作文模板的孩子們并沒有形成真正的寫作能力巫糙,更談不上對于自我思考的準(zhǔn)確参淹、精彩表達(dá)≌阒担現(xiàn)有的對話機(jī)器人(語音識別與合成+自然語言處理)通過建立字、詞烟勋、語法的計(jì)算模型卵惦,已經(jīng)能理解短句沮尿、根據(jù)語境造句畜疾,有的甚至還能蒙上幾句頗具飄渺感的詩、開幾個(gè)無厘頭的玩笑姥敛。但是徒溪,在自主設(shè)計(jì)場景、推演想象情節(jié)揍拆、推理論證構(gòu)筑文章框架上茶凳,在可以預(yù)見的未來贮喧,語言類的機(jī)器人仍不可能做出與人類思維相比的構(gòu)建性自主命題寫作,不太可能做現(xiàn)場的長篇演講辩恼,更不太可能寫出像樣的小說灶伊。

2聘萨、數(shù)學(xué)米辐,強(qiáng)調(diào)計(jì)算翘贮、題型、和公式套用检激,缺少邏輯推理訓(xùn)練、原理背景介紹傲隶、知識點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系跺株∑故。總體上而言袖扛,我國的學(xué)科教育中對數(shù)學(xué)非常重視蛆封,數(shù)學(xué)教育的基礎(chǔ)是扎實(shí)的惨篱,現(xiàn)有數(shù)學(xué)教材關(guān)于知識點(diǎn)上的要求已經(jīng)足夠砸讳。但在一輪輪“幼升小绣夺,小升初陶耍,中考自招考試”的超常規(guī)選拔面前烈钞,全民奧數(shù)的加強(qiáng)訓(xùn)練也非常普遍。這些看似超高難度的“數(shù)學(xué)雜技”坤按,卻往往不過是將歸納好的解題規(guī)律強(qiáng)行灌輸毯欣,這與培養(yǎng)數(shù)學(xué)思維毫不相干,相反在打擊學(xué)習(xí)興趣上卻頗有成效臭脓。在高校酗钞,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課也往往是課程碎片化、片面化,學(xué)生只是在學(xué)習(xí)簡單套公式應(yīng)付考試砚作,不懂具體數(shù)學(xué)分支的背景和內(nèi)涵窘奏,不能掌握數(shù)學(xué)分支之間的聯(lián)系,盡管會解題但往往不懂活用數(shù)學(xué)工具葫录。目前,Matlab骇扇、Mathematica熬苍、R語言等數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)軟件工具非常強(qiáng)大梦裂,同時(shí),現(xiàn)有的人工智能的計(jì)算能力通常遠(yuǎn)超人類答憔。因此蓉驹,對大部分非數(shù)學(xué)專業(yè)的大學(xué)生而言疟位,關(guān)鍵在于具備一定的數(shù)學(xué)抽象思維能力正勒,具備將現(xiàn)實(shí)問題用數(shù)學(xué)語言表達(dá)阱驾,建立數(shù)學(xué)模型的能力缆瓣,具體的數(shù)學(xué)解法反而是其次的。

3戚扳、人文社科(政治砍艾、地理、歷史等),強(qiáng)調(diào)知識點(diǎn)的記憶,缺少縱深退子、尺度七兜、思辨狠裹、比較俗冻。人文科學(xué),是以人類的精神世界及其沉淀的精神文化為對象的科學(xué)人乓,僅靠知識點(diǎn)而不聯(lián)系生活戳护、不反省自身铺董,則無法真切感受人的主體地位和人的觀念、精神弓颈、情感和價(jià)值橘蜜,也無法真正提升思想境界象颖。社會科學(xué)則是一種以人類社會為研究對象的科學(xué),不能將知識點(diǎn)融匯在一起埂伦,就無法認(rèn)知人類社會的發(fā)展歷程婚温。人文社科關(guān)于人類自身的科學(xué),人文社科的問題很難轉(zhuǎn)化為具備可計(jì)算性的具體任務(wù)晓折。盡管人工智能可以輕松存儲人類人文社科的主要典籍和知識點(diǎn),但人工智能很難真正具備人文社科思考的能力烛芬。

4暑诸、數(shù)學(xué)之外的理科凰萨,強(qiáng)調(diào)結(jié)論性尾菇,忽視問題的提出括勺、過程的探究、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的原始思路翰守。理科教育不僅要讓學(xué)生認(rèn)識自然油航,更要讓學(xué)生思考和探索自然奠伪。近現(xiàn)代科技的發(fā)展顽聂,使得人類對很多自然現(xiàn)象具備了確定結(jié)論的認(rèn)識耀石,但未知世界是無限的,無數(shù)的自然現(xiàn)象還有待于人類去思考和探索亩钟。關(guān)于自然問題和工程問題的提出清酥、探究鹦马、實(shí)驗(yàn)旭从,主要還是靠人類智能棒坏,人工智能只能起到輔助作用。

?5蹋辅、更值得關(guān)注的是钱贯,目前的學(xué)科教材都貌似很薄、貌似減負(fù)侦另,實(shí)則教輔材料五花八門秩命、試卷成堆、學(xué)生和家長負(fù)擔(dān)沉重褒傅。無論是中小學(xué)還是大學(xué)弃锐,我國的教材通常比國外的教材簿很多。這樣的教材缺少細(xì)致的背景介紹殿托,詳盡的推演過程霹菊,沒有在講解知識點(diǎn)時(shí),將章節(jié)的知識點(diǎn)貫穿于要思考的問題的邏輯主線之中支竹,只進(jìn)行知識點(diǎn)的羅列旋廷。反而要靠大量反復(fù)訓(xùn)練來加強(qiáng)對于概念的理解鸠按,這樣靠刷題來強(qiáng)化理解和記憶的方法有本末倒置之嫌。大學(xué)的學(xué)科教育融會貫通不夠饶碘,這樣的教育模式顯然不能適應(yīng)智能時(shí)代的發(fā)展態(tài)勢目尖。

?綜上所述,我們目前的教育方式與人工智能的學(xué)習(xí)特點(diǎn)高度重合扎运,在人與人的競爭中瑟曲,比別人勤奮一點(diǎn),通過大量練習(xí)豪治,在同類中勝出的幾率可以大幅提升洞拨。但當(dāng)我們與人工智能競爭時(shí),這樣的做法無異于以卵擊石负拟。唯有揚(yáng)長避短扣甲,才有取勝的可能。

?因筆者學(xué)識所限齿椅,本文無法真正觸及全面的教育改革創(chuàng)新這個(gè)極其宏大的話題琉挖。筆者只能提幾點(diǎn)粗淺的建議,來結(jié)束本文涣脚,供個(gè)人適當(dāng)調(diào)整學(xué)科教育的觀念和思路:

1示辈、在識字、表達(dá)流暢的基礎(chǔ)上遣蚀,將語言學(xué)習(xí)與其他社會科學(xué)結(jié)合矾麻,形成人文社科的整體思維訓(xùn)練方式,提升學(xué)生思考自身和社會的深度芭梯、廣度和厚度险耀。

2、數(shù)學(xué)在理解基本運(yùn)算規(guī)則定理的基礎(chǔ)上玖喘,要重視將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)語言的能力甩牺,要具備“算”的技能,更要具備“數(shù)”的邏輯累奈。

3贬派、給孩子充分的時(shí)間,引導(dǎo)孩子學(xué)會從觀察中提問澎媒,人工智能時(shí)代搞乏,“會提問”必定比“會解題”要重要。不僅懂得“解空間”層面的求解戒努,更要懂得“問題空間”層面的求索请敦。

4、不影響孩子健康成長的任何興趣都應(yīng)給予支持。興趣是快樂的源泉侍筛,也是創(chuàng)新的源動力萤皂。孩子們的興趣可能很廣泛,有的興趣來得快勾笆、去得也快敌蚜,只有不斷鼓勵孩子的興趣桥滨,才使孩子找到真正的持久的興趣窝爪,進(jìn)而在未來快樂地生活并創(chuàng)新。

??5齐媒、讓孩子懂一點(diǎn)人工智能蒲每,具備與人工智能攜手工作、共同創(chuàng)造的能力喻括。然而畢竟不是人人都要成為人工智能的專業(yè)人才邀杏,尊重孩子的個(gè)性特點(diǎn),讓教育幫助每個(gè)孩子找到自己的興趣才可能不被人工智能堵住成長的空間唬血。

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