歐九瑜

摘 要：近年來，以AlphaGo為代表的人工智能發(fā)展神速，和之前的工業(yè)革命一樣，人工智能不僅給社會帶來了深刻的變革，也給教育帶來了巨大的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)代中國以“知識教育”為主體的教育模式越來越不能適應時代發(fā)展的需要，人工智能設備將可以隨時隨地地向任何人提供任何想要的已有知識。未來社會需要的將是擁有創(chuàng)新能力的全面發(fā)展的人才。因此，我們唯有面向未來，與時俱進，全面更新教育理念，向以“創(chuàng)新教育”為主要內(nèi)容的新教育模式轉變，才能更加從容地擁抱人工智能的新時代。

關鍵詞：人工智能；中國教育；創(chuàng)新教育

近年來，以AlphaGo為代表的人工智能發(fā)展神速：AlphaGo自2014年創(chuàng)建以來，經(jīng)過不斷改進和強化，接連戰(zhàn)勝人類頂級圍棋手，就在2018年5月的國烏鎮(zhèn)，強化版的AlphaGo Master成功戰(zhàn)勝現(xiàn)代世界第一圍棋手——柯潔，成為新的世界第一。

AlphaGo的成功不僅顛覆了人類三千年的圍棋界格局，也讓人類感受到人工智能蘊藏的巨大潛能與威脅。特別是最近推出的AlphaGo Zero，甚至在不需要任何人類歷史棋譜的情況下，僅使用深度強化學習，從零開始學習，四十天就戰(zhàn)勝自己的前輩AlphaGo Master，成為新的世界第一[1]。這一消息，讓柯潔無奈地感慨：“一個純凈、純粹自我學習的AlphaGo是最強的，對于AlphaGo的自我進步來講，人類太多余了。”

一、人工智能真的讓人類變得多余？

誠然，柯潔的感慨未免有些偏頗，但卻非常真切地反映了人工智能的發(fā)展給人類帶來的變革之大以及人們對人工智能未來發(fā)展的壓力和恐慌。為了更全面地認識人工智能，我將分析和探討其對人類的影響。

人工智能這一概念，由約翰·麥卡錫于1956年首次提出。當時，他們希望不僅能運用程序使計算機進行棋類游戲，而且還可以使人類智能的各種特點和學習的各方面都能夠在機器中得到實現(xiàn)。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，現(xiàn)代人工智能研究的領域包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。同時，我們應避免一個誤區(qū)，就是認為人工智能就是機器人。實際上機器人只是人工智能的容器，但是人工智能自身只是機器人體內(nèi)的電腦。

近幾年，人工智能得到飛速發(fā)展，在智能制造、智慧醫(yī)療、智慧教育、無人駕駛等方面的應用可謂前途無量。未來，人工智能將會像水和電一樣進入人們的日常工作和生活之中。短期會在公共安全、金融領域大規(guī)模應用；中期會在智能制造、智能機器人等工業(yè)制造領域大放異彩；遠期會在智能駕駛和生活方面有廣泛的應用[2]。

世界著名人工智能專家吳恩達曾說：“像100年前的電力，人工智能將改變幾乎所有行業(yè)。”人工智能現(xiàn)已在一定程度上把人類從繁重的重復性、機械性的初級勞動中解放出來了。例如：京東機器人搬運，無人機送快遞、掃地機人等。然而，與人類“搶”飯碗的智能機器人，并不會就此停步。現(xiàn)在，連普遍認為很難被機器所替代的會計、編輯等崗位，智能機器人也毫不客氣地“擠”了進來，而且記賬、寫稿反倒更精確、更快捷[3]。

創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復認為：人工智能將會取代人類50%的工作。那么，這是否意味著人類災難性的下崗潮即將來臨呢？

回看歷史上的每次工業(yè)革命，都深刻地改變了社會的生產(chǎn)、生活方式。雖然它會破壞一些舊的崗位，但是同時也會創(chuàng)造出大量新的崗位。例如：蒸汽機的出現(xiàn)使大量農(nóng)民和手工業(yè)者賴以生存的工作被機器所取代，汽車、火車替代了以前的馬車。顯然，在變革初期，一些底層勞動者受到巨大的沖擊，但是變革的同時也誕生了許多新的職業(yè)，比如產(chǎn)業(yè)工人、汽車司機等，而且這些工作比之前的種地、駕馬車等重體力勞動更輕松，收入也更高。由此看來，科技革命帶給人們的陣痛都是暫時的，只要我們能夠學會適應變革，幸福才是長久的。

在人類適應歷史變革的過程中，教育起著至關重要的作用。破產(chǎn)的農(nóng)民和手工業(yè)者只有通過接受科學知識的教育，才能達到新興工作崗位的要求，從而完成職業(yè)轉型。同樣的，在即將到來的人工智能時代，社會將對人們提出更高的要求，唯有接受更高水平教育的人才能真正擁抱未來的新時代。

二、什么知識最有價值？

“什么知識最有價值？”這個命題由十九世紀英國的教育改革家斯賓塞首次明確提出。他結合當時工業(yè)革命的新時代背景，嚴厲地抨擊了當時英國以古典學科為重的傳統(tǒng)教育，最后提出了“科學知識是最有價值”的著名論斷。

在工業(yè)文明時代，科學知識對社會生產(chǎn)力的促進作用是有目共睹的，而斯賓塞的思想正好順應了時代發(fā)展的潮流，因此得以在當時的各民族、各階層中產(chǎn)生深遠的影響，成為社會新生的一把鑰匙。

然而，每一個時代都有每一個時代的特點，都有適合自己時代的需求。正如斯賓塞的思想對英國傳統(tǒng)教育理念的顛覆一樣，最近推出的AlphaGo Zero在深度學習方面的成就，似乎預示著一種新時代的教育理論的誕生。

據(jù)DeepMind研究員介紹，AlphaGo Zero在不需要任何人類知識的情況下，從隨機招式開始，通過自我學習，取得了比通過人類數(shù)據(jù)學習更好的成績，這顯示了算法比所謂計算或數(shù)據(jù)可用性更重要。由此，我們完全可以想見，依靠一定的科學思維方式，人工智能機器可以通過相應的算法，進行無數(shù)次的循環(huán)演算，最終超過人類所能達到的最高水平。

在機器學習方面，科學知識尚且并非最重要的學習條件，那么對于我們?nèi)祟悂碚f，是否也同樣如此呢？從以AlphaGo Zero為代表的人工智能機器的表現(xiàn)來看，問題的答案應該逐漸明朗。那么，有人會問，在人工智能時代，什么知識才是最有價值的呢？

這個問題如果從正面直接回答可能有些困難，但我們可以換個角度進行思考：人工智能的發(fā)展，取代了人類在許多方面的能力，使得我們這些能力的價值大幅降低；反過來說，我們身上那些人工智能無法替代的能力，就是最有價值的能力，而培養(yǎng)這些能力的知識就是最有價值的知識。

在此，我提出了以下兩個分論題并分別進行分析和闡述：

1.人類有哪些能力是人工智能所不能取代的？

人工智能設備只是模擬了人的部分思維方式，并賦予其深度學習的能力，雖然在體能、記憶、搜索、計算、數(shù)字化識別等方面，超越人類太多，但在情感、創(chuàng)造、意識等方面卻差人類許多。機器有機器的優(yōu)勢，人類也有人類的優(yōu)勢，最重要的是，機器要長出自我意識幾乎不可能，沒有自我意識存在，機器依舊只能是智能的機器。

從本質上看，它同人類原始社會的石器、封建社會的青銅器、資本主義的社會大機器一樣，只是代替人類從事某些具體的工作而已，屬于現(xiàn)代勞動生產(chǎn)工具的范疇[4]。

雖然人工智能的一些思維甚至超越了人類，但人類的活動豐富多樣，就人工智能的整體功能而言遠不及人的思維過程。機器學習思維模式總是一成不變的，一旦被設置好相應的算法，即按照預定的程序走下去。只要運行正常，其接受的信息都是全面、準確的，因此其結果也一定是確定的。換句話說，機器的每一次學習只有一種確定的結果。然而人的思維卻是動態(tài)的，在不同的時候會有不同的思維方式和狀態(tài)，有時候感性多一點，有時候又理性多一點。尤其是，人接受信息都是選擇性的，幾乎沒有全盤接受的時候，這也是為什么“一千個讀者就有一千個哈姆雷特”的道理。這種信息接收的選擇性或者說是缺失性看起來是人類的一大缺點，但實質上卻是人類相比較人工智能設備來說最大的優(yōu)勢。正是因為這種不確定的選擇性吸收信息，才使得人類具有難以想象的豐富創(chuàng)造力，有了這種創(chuàng)造力，人就可以從一個知識創(chuàng)造出許多不同的新知識。如孔夫子所言：“溫故而知新，可以為師矣?！?/p>

由此可見，人腦的無限創(chuàng)造性是相較于人工智能最大也是最無可替代的優(yōu)勢。

2.為什么知識最能培養(yǎng)人的創(chuàng)造力？

人進行創(chuàng)造是一個非常復雜的過程，既有思維過程，又有實踐過程，很多情況下是兩者相互結合、相互影響、相互作用的過程。因此，培養(yǎng)創(chuàng)造性需要結合多方面的知識，并非單一某一類知識所能提供的。

首先，創(chuàng)造需要不斷地實踐。原始知識的創(chuàng)造都是源于人類的實踐，都是人類在實踐中獲取的。愛迪生經(jīng)過一千多次實驗，才發(fā)明了電燈；洛克通過做家庭教師獲得了培養(yǎng)青少年的科學教育方法，從而創(chuàng)作出了教育史上的名著《教育漫話》。

其次，創(chuàng)造需要多方面的知識素材，如哲學、數(shù)學、自然科學、人文科學等各方面基本知識和方法論?，F(xiàn)在不少的理論創(chuàng)造的過程都是由不同學科知識或方法論相互遷移而產(chǎn)生的。例如，將物理學科的基本原理引入化學學科，就創(chuàng)造了物理化學這門新學科；將生物學中達爾文的進化論引入教育學，就創(chuàng)造了教育的生物起源學說，等等。這些例證都清楚地說明，人的創(chuàng)造需要以多方面的知識為基礎，同時也要學會知識的相互遷移。

最后，創(chuàng)造還需要優(yōu)良的意志品質。創(chuàng)造的過程是非常艱辛和不可預測的，沒有堅定不移、迎難而上的意志，是不可能創(chuàng)造成功的。有時創(chuàng)造需要一年兩年，有時卻可能需要一輩子，甚至一輩子都無法收獲，在這個過程當中，需要創(chuàng)造者保持耐心，刻苦鉆研，不斷嘗試，因此優(yōu)良的意志品質是不可或缺的。

綜上所述，創(chuàng)造能力的培養(yǎng)需要多方面的知識，需要不斷的實踐、豐富的知識以及優(yōu)良的意志。正是人類的這些品質，才造就了人的無限創(chuàng)造性，才創(chuàng)造出了如此先進的人工智能。

三、中國教育的未來發(fā)展趨勢

從當前中國社會來看，有不少知識豐富的高材生，進入實際工作崗位卻成績平平，“高分低能”現(xiàn)象隨處可見。相反，一些文化層次較低但善于思考的人卻能在工作中取得較好成績。由此可見，文化知識并非是最有價值的，特別是在當今知識大爆炸的信息時代，知識量呈現(xiàn)幾何數(shù)量級增長，人類所能學習的知識在總知識量中的占比越來越顯得微不足道。更為可怕的是，現(xiàn)代社會知識更新的速度非?？?，今天學習的知識很有可能在不久之后就被淘汰。況且像現(xiàn)在正在研發(fā)的“百度大腦”等人工智能成果，它們所能學習的內(nèi)容是任何人類所無法比擬的。因此，現(xiàn)在再和以往一樣進行大量知識的存儲式的學習就越發(fā)變得毫無益處，人工智能時代呼喚全新的教育理念。

人工智能首先會推動產(chǎn)業(yè)向智能化轉變，未來不少產(chǎn)業(yè)領域都將與人工智能技術相結合實現(xiàn)智能化，如：智能汽車、智慧醫(yī)療、基礎設施行業(yè)的智能電網(wǎng)、智慧城市和智能家居等。由此看來，研發(fā)將成為最普通的工種。今后熱門的職業(yè)可能是決策工程師、計算實驗工程師、平行執(zhí)行工程師、可視化工程師等，就像眼下風風火火的機器學習工程師一樣。而這些崗位，都需要非常強的創(chuàng)新能力，所以創(chuàng)新能力的培養(yǎng)必將成為未來教育的主要內(nèi)容。

人工智能技術在教育領域的廣泛應用，將產(chǎn)生大量的智能導師、教育機器人，智慧教育的時代將要來臨，這也為個性化教育提供了可能。在未來，控制教育過程的不是教師，而是學生，真正由“教”走向“學”，智能導師將打破傳統(tǒng)的統(tǒng)一化和標準化，個性化和定制化將成為未來教育的主要方式。每個人可以制訂自己的課程和學習計劃，評價也是針對個人的，而不是與其他人進行比較排名。教育機器人不可能取代我們的思考，但是它可以幫助我們思考得更深遠。

人工智能的普及，將會讓教育更加靈活化、彈性化?，F(xiàn)在學校的學習時間利用率不到二分之一，未來暑假、寒假、周末、晚上等空余時間都可以充分利用，學生可以根據(jù)自己的需要安排學習時間。此外，教育場所也不一定固定，只要有人工智能教育的地方，都可以成為學習的場所。那時的學習者既是知識的消費者，也是知識的創(chuàng)造者。

人工智能促進教育更加公平。自改革開放以來，中國教育雖然取得了巨大的成就，基本普及了義務教育，高等教育邁向了大眾化，但是教育資源分配不均，特別是優(yōu)秀教師資源本來就十分稀少，并且越來越向大城市和名校集中，導致各地區(qū)教育水平差距很大，教育不公平問題日益凸顯，催生了許多新的社會熱點問題，如“擇校熱”“撤點并?！钡取６斯ぶ悄艿陌l(fā)展，可以模擬人類優(yōu)秀的教育思想和教育手段，形成具有高水準、全方位、可復制的智慧教師（人工智能機器人），它們面向所有學習者，提供最適合的教育資源，使每個學習者都能得到最好的發(fā)展，從而實現(xiàn)教育的公平。

通過以上探討，我大膽推測，馬克思的科學共產(chǎn)主義構想，很有可能在人工智能時代得到實現(xiàn)。在人工智能時代，人類現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務業(yè)等生產(chǎn)活動將幾乎由智能機器人來參與，社會的物質財富將得到極大的豐富。人類由此完全擺脫對物的依賴，走向個人的全面發(fā)展的階段，這也是人類的高度自由發(fā)展的階段，到那時，人們可以自由選擇個人的發(fā)展方向，自己設計成為未來想成為的人。因此，我們的教育唯有面向未來，與時俱進，全面更新教育理念，向以“創(chuàng)新教育”為主要內(nèi)容的新教育模式轉變，才能更加從容地擁抱人工智能的新時代。

參考文獻：

[1]David Silver，Julian Schrittwieser，Karen Simonyan，ect.Mastering the game of Go without human knowledge[J].Nature，2017（10）.

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