萬維鋼 日課146 |《園丁與木匠》5:專注力的競賽

獵人式的人才在學(xué)校里就成了落后分子，甚至成了病人搔体！有研究表明美國政府把標(biāo)準(zhǔn)化考試推行到哪個地區(qū)恨樟，哪個地區(qū)的兒童多動癥診斷率就顯著提高。

中國現(xiàn)在既不流行兒童多動癥也不流行用藥物控制專注力疚俱，我們覺得孩子學(xué)習(xí)不好是性格問題劝术，不是生理問題。但是美國人民更相信醫(yī)學(xué)手段。用藥治療兒童多動癥养晋。這種藥短期也許有效衬吆，但是有副作用，而且長期看來不能真正改善大腦的專注能力绳泉。

中國家長也搞軍備競賽逊抡，而美國家長可是連生化武器都用上了。我個人認為政府應(yīng)該像禁止運動員使用興奮劑一樣禁止專注力藥物零酪，甚至應(yīng)該在每次考試之后搞藥檢冒嫡。也許將來會有這樣的規(guī)定。

這些鬼東西一直有四苇，什么生命一號孝凌，紅桃K。只不過區(qū)別在是否真的有效罷了月腋。

| 由此得到

兒童在六歲左右會經(jīng)歷一次大腦發(fā)育的變化蟀架，使得他們從發(fā)現(xiàn)式學(xué)習(xí)模式向掌控式學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)變。本來這個時期最合適的學(xué)習(xí)方法是傳統(tǒng)的學(xué)徒制榆骚，但現(xiàn)在在學(xué)校教育體制下片拍，專注力成了最重要的能力。

| 家長能做什么

你是不是有點覺得現(xiàn)代教育體制是對兒童的摧殘呢寨躁？其實也不一定穆碎，這種教育能培養(yǎng)復(fù)雜的人才，是過去學(xué)徒制比不了的职恳。義務(wù)教育實行的一百年間所禀，人的智商提升了很多。

發(fā)現(xiàn)和掌控放钦，探索和收獲色徘，機警和專注，這些都是矛盾操禀。沒有什么十全十美的方法能調(diào)和這些矛盾褂策，每個人只是根據(jù)自己情況取舍而已。

但不管怎么取舍颓屑，首先你得尊重大腦生長的規(guī)律斤寂。六歲以前適合發(fā)現(xiàn)，六歲以后才適合掌控揪惦。大腦還沒準(zhǔn)備好的情況下遍搞，兩三歲就強迫認字背唐詩，這不是拔苗助長嗎器腋？所以我們一直強調(diào)六歲以前主要任務(wù)就是玩溪猿。

六歲以后玩仍然很重要钩杰，但學(xué)校里開展了一場專注力的競賽。如果你家小孩專注力天生很強诊县，那恭喜讲弄！

六歲以前其實也可以為這場競賽做一點兒準(zhǔn)備，不過高普尼克的建議可不是三歲開始認字背課文依痊，而是讓孩子在上學(xué)之前就多接觸書籍避除，多和孩子對話，讓他提高詞匯量抗悍。這樣他上學(xué)遇到這些東西的時候驹饺，就能感覺更親切一點钳枕，就更愿意把注意力放在上面缴渊，僅此而已。

而如果想讓孩子在學(xué)校取得成功鱼炒，六歲以后是專注力訓(xùn)練的好時機∠握樱現(xiàn)在是時候下點功夫認字背課文了。

但是你永遠避不開那些矛盾昔瞧。過度的專注力訓(xùn)練會讓孩子的創(chuàng)造力進一步下降指蚁，他有可能成為一個只會專項技能的普通人才，也可能成為只會考試的人自晰，甚至成了只知道聽話的機器凝化！

所以這個世界哪有萬無一失的一攬子解決方案。不過多玩可以中和專注力的危害酬荞，我的建議是讓孩子盡可能保留一點六歲以前那種赤子之心搓劫。

不過就算你不讓玩，孩子也不會這么一直專注下去……青春期就要到了混巧。

重點小結(jié)

1.六歲以后是“掌控式學(xué)習(xí)（Mastery Learning）”：要熟練掌握專項技能枪向。掌控式學(xué)習(xí)要求刻意練習(xí)，要練到不用想就能使出來咧党、快速高效的自動化程度秘蛔。漢字的讀寫、加減乘除的計算傍衡，都是掌控式學(xué)習(xí)深员。

2.兒童在六歲左右會經(jīng)歷一次大腦發(fā)育的變化，使得他們從發(fā)現(xiàn)式學(xué)習(xí)模式向掌控式學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)變蛙埂。本來這個時期最合適的學(xué)習(xí)方法是傳統(tǒng)的學(xué)徒制倦畅，但現(xiàn)在在學(xué)校教育體制下，專注力成了最重要的能力箱残。

Google Assistant 幫主人預(yù)約理發(fā)師的這段演示刷屏了滔迈，對方完全沒有意識到是跟人工智能對話止吁，能請評價一下？

王煜全回答：

這是典型的人工智能的進步燎悍，我們說過敬惦，智能翻譯這兩年會有突破，我們在前哨大會上也都用到了搜狗的智能翻譯谈山，其核心是語音識別和語意識別俄删，這兩者都要用到人工智能。

我們說人工智能的進步有三部分：

算法奏路、算力和大數(shù)據(jù)訓(xùn)練畴椰。

谷歌的算法很多是 DeepMind 團隊在開發(fā)，就在谷歌展示 Google Assistant 的 I/O 大會的第二天鸽粉，《自然》雜志在線發(fā)表了 DeepMind 團隊的新論文斜脂。

我們說人類的空間識別和空間規(guī)劃能力很強，但是其原因原來一直不知道触机，直到2005年才被科學(xué)家找到：

人類大腦中存在一類網(wǎng)格細胞帚戳。

這個成果獲得了2014年的諾貝爾生理學(xué)獎。

現(xiàn)在 DeepMind 團隊用人工智能自己找到了類似網(wǎng)格細胞的能力儡首，空間識別和規(guī)劃能力大大加強片任，也能夠像人一樣識別最優(yōu)路徑并且抄近道了。

我們說原來是人工智能向人類智能學(xué)習(xí)蔬胯，有所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法对供、類腦計算等等。

現(xiàn)在人工智能進化的速度大大加快氛濒，有很多地方趕上了人腦产场，如果在人類對人腦技能尚不清楚的領(lǐng)域，很可能可以反過來借助人工智能來了解大腦構(gòu)造和機能泼橘，這可能會對認知科學(xué)帶來飛躍涝动，這是一個了不起的進步。

而從算力角度看炬灭，谷歌公布的新的人工智能處理器 TPU3.0醋粟，性能比上一代 TPU 提升了8倍，達到了每秒1000萬億次浮點計算的速度重归。

我們可以對比一下英偉達在2018年1月在 CES 展上推出的 Xavier 處理器米愿，其處理能力是30萬億次浮點計算，比谷歌新推出的 TPU 要弱了30倍鼻吮。

當(dāng)然育苟，不是說谷歌就能干掉英偉達了，因為英偉達主要用在自動駕駛上椎木，自動駕駛還有一個能耗問題违柏，而谷歌的 TPU 是不賣的博烂，只用在自己的云計算平臺上，也就是放在自己的數(shù)據(jù)中心里漱竖，數(shù)據(jù)中心里的處理器相對而言對能耗的要求沒那么高禽篱。

當(dāng)然另一方面講，谷歌 TPU 不賣馍惹，所以沒有第三方能夠跑谷歌的處理器和別人的處理器來作對比躺率，所以我們只能相信谷歌自己公布的數(shù)據(jù)了，不過這也體現(xiàn)了谷歌對數(shù)據(jù)中心的重視万矾，生產(chǎn)多少 TPU 自己消化得了悼吱，都用得了，而且據(jù)說還采購了不少英偉達的 GPU良狈。

尤其是未來有了 5G后添，可以用云計算支持本地的計算需求，所以未來人工智能的云計算市場可是太大了们颜。我們會像今天離不開互聯(lián)網(wǎng)一樣離不開人工智能的支持的吕朵。

至于說第三點，數(shù)據(jù)集窥突，那就是谷歌音箱、谷歌搜索硫嘶、谷歌 Android 手機操作系統(tǒng)的價值了阻问，這些都有機會讓谷歌收集大量互動數(shù)據(jù)，不斷完善自己的人工智能能力沦疾。所以谷歌在人工智能領(lǐng)域的第一梯隊的位置還是相當(dāng)牢固的称近。

當(dāng)然，即使做到這個水平哮塞，人工智能距離人還是有差距的刨秆，因為這都還是單一領(lǐng)域的智能，所以叫弱人工智能忆畅，而人最強的是多領(lǐng)域的綜合分析和判斷衡未，叫做通用人工智能。

不過就像我們講到的家凯，人工智能對認知科學(xué)會有促進缓醋，現(xiàn)在已經(jīng)有人工智能在試圖把兩個甚至兩個以上的領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行整合了。

也許有一天會達到人的高度绊诲，人會突然發(fā)現(xiàn)其實所謂強人工智能也沒有什么特別的送粱，就是把幾個弱人工智能整合起來就是了。

或者發(fā)現(xiàn)強人工智能不是弱人工智能的簡單整合掂之，人工智能還是趕不上人抗俄，那也能夠促使我們發(fā)現(xiàn)人腦的更深層的智能結(jié)構(gòu)脆丁，所以未來我們對人工智能和對人的理解，能夠互相促進动雹，共同深入偎快。