（原標(biāo)題：AI對教育意味著什么？）

編者按：Graham Brown-Martin 是《重新想象學(xué)習(xí)》的作者，他曾經(jīng)提出我們建學(xué)校是為了什么這個(gè)問題，并且一直在整個(gè)工業(yè)化的背景下思考科技如何改變教育。最近隨著 AI 的崛起，他又提出了一個(gè)應(yīng)景的問題：AI 對教育意味著什么？當(dāng) AI 在某些我們正在學(xué)校里培養(yǎng)的能力方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)過人類時(shí) AI 我們會(huì)怎么做？我們又應(yīng)該怎么做呢？

IBM Waston AI 的廣告里面有句話對我觸動(dòng)很深：

有了 Watson，這一代的問題解決者要學(xué)得快得多。

我在在教育與創(chuàng)意領(lǐng)域數(shù)字化平臺(tái)工作了大概 30年，我注意到每次技術(shù)有了點(diǎn)進(jìn)展之后都會(huì)出現(xiàn)這樣的說法。Watson 當(dāng)然是非常聰明的技術(shù)。它還沒有通過圖靈測試，但是已經(jīng)擊敗了 Jeopardy! 人類智力競賽的冠軍。

在 Jeopardy! 獲勝證明 Watson 懂人話（自然語言理解 NLU），也即是說你可以用人類語言問它問題，然后他可以迅速從事實(shí)庫里面找出答案回答你。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)需要可觀的計(jì)算能力。Watson 可以在 3 秒鐘之內(nèi)回答問題，其主要?jiǎng)?chuàng)新是可以迅速用超過 100 種語言分析技術(shù)對問題進(jìn)行分析，然后尋找和生成備選答案，并對答案進(jìn)行記分和排名。Watson 的知識(shí)庫包含了 2 億頁的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，占用了 4TB 的存儲(chǔ)。Watson 的硬件包括由 2880 POWER 7 處理器內(nèi)核及 16TB 內(nèi)存組成的集群，具備大規(guī)模的并行處理能力。

這種技術(shù)不是那種可以裝進(jìn)口袋里面的技術(shù)，圍繞著人工智能的對話也不是什么新東西。有趣的是，廣受認(rèn)可的 AI 先驅(qū)（至少是在教育領(lǐng)域）是 MIT 的 Seymour Papert 和 Marvin Minsky，他們早在 1950年 代就研究這些東西了。

AI 最近變得時(shí)髦起來的原因在于盡管它屬于計(jì)算密集型應(yīng)用，但這種能力已經(jīng)交給云端去處理了，同時(shí)利用了智能手機(jī)或可穿戴設(shè)備等便攜設(shè)備做界面。這種辦法使得翻譯和語音識(shí)別系統(tǒng)變得流行起來。

這也是我們當(dāng)中的一部分人發(fā)現(xiàn)自己的語音控制設(shè)備或者兒童玩具充當(dāng)監(jiān)控設(shè)備時(shí)變得神經(jīng)過敏的原因。只要給云端足夠的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)，一切皆有可能。

另一方面，圖靈測試仍然是驗(yàn)證 AI 的金科玉律—圖靈在 1950年 那篇對未來具有深遠(yuǎn)影響的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了一個(gè)問題，“機(jī)器自己能思考到什么程度呢？” 他指出，如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開對話（通過電傳設(shè)備）而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。

圖靈并不是提出這個(gè)問題的第一人。比方說，笛卡爾 1637年 的《談?wù)劮椒ā分芯吞岢隽祟愃频膯栴}，并最終得出了著名的哲學(xué)論斷 “我思故我在”。當(dāng)然，這個(gè)實(shí)際上要?dú)w結(jié)為意識(shí)了，而意識(shí)跟我們所說的 “弱 AI” 是有著顯著不同的，后者在性質(zhì)上是對智能而不是意識(shí)的仿真，屬于某種無知覺的智能，比如象棋游戲使用的智能。

在我們深入探討智能的定義之前，值得注意的是圖靈測試是有瑕疵的，因?yàn)槿祟愒谟?jì)算和信息獲取等方面相對而言并不是很好的問題解決者。但是我們在兒童教育方面還是花費(fèi)了很多年的時(shí)間漫無目的地訓(xùn)練他們在這方面跟機(jī)器競爭。精準(zhǔn)地獲取事實(shí)也是一樣，所以最后是 Watson 贏得 Jeopardy！智力競賽（注：其實(shí)更應(yīng)該叫做記憶力比賽）。

另一方面 “強(qiáng) AI” 的一種說法聲稱，實(shí)際上正確書寫的、運(yùn)行在機(jī)器上的程序就是思想。這個(gè)想法的問題在于它假設(shè)人類大腦不過就是一臺(tái)計(jì)算機(jī)，而我們的思維就是人家。這個(gè)理論認(rèn)為，只要我們擁有足夠的計(jì)算能力以及合適的軟件去模擬大腦，則機(jī)器也能獲得知覺。當(dāng)然，這個(gè)一直只是科幻小說里面的東西，盡管 Google 首席未來學(xué)家 Ray Kurzweil 這樣的人認(rèn)為，到 2029年 我們可以通過上傳意識(shí)給計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)永生。好吧，這必須是真的，《花花公子》里面都有寫了。

要我說，Kurzweil 等人一定是受隱喻影響而誤入歧途。資深研究心理學(xué)家Robert Epstein 博士的看法是人腦不是計(jì)算機(jī)。他引用了 AI 專家 George Zarkadakis 的工作，后者總結(jié)了人類過去 2000年 用來解釋人類智能的 6 個(gè)比喻手法，比如圣經(jīng)說人是由泥捏成然后再灌輸 “精神” 進(jìn)去的，比如笛卡爾斷言人是復(fù)雜機(jī)器，后來到了 1940年 代人又被比作計(jì)算機(jī)?；旧厦恳环N比喻手法都折射出了當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的思想。Epstein 認(rèn)為，到了未來的某個(gè)時(shí)刻，當(dāng)技術(shù)取得進(jìn)步之后，我們就會(huì)像拋棄從公元前 300年 開始延續(xù)了 1600年 左右的把人腦比作水力模型的觀點(diǎn)一樣，拋棄人腦是計(jì)算機(jī)的比喻手法。

我的看法是，當(dāng)然這主要是基于直覺而不是專業(yè)知識(shí)，“強(qiáng) AI”，比如機(jī)器意識(shí)不會(huì)很快實(shí)現(xiàn)，而且即便機(jī)器取得了意識(shí)，也會(huì)引發(fā)巨大的倫理問題，比如如何處理 “自我意識(shí)” 原型的問題。我還認(rèn)為這方面還存在一個(gè)難題，即一旦你知道了某個(gè)東西是如何工作的話，那東西似乎就沒那么智能了，因此也就不再是 “強(qiáng) AI” 了。

那我們從媒體上不斷讀到的 AI 相關(guān)消息都是些什么東西呢？它們又如何取代我們所有的工作呢？

我是這么想的。工業(yè)化進(jìn)程始于 1760年 左右，此后我們不斷用越來越智能的機(jī)器來重復(fù)和取代任何我們可以衡量的東西，從鐵路和汽車取代馬匹，到工廠機(jī)器變革手工制作為大規(guī)模生產(chǎn)概莫若此。隨著這一進(jìn)程接近尾聲，西方社會(huì)現(xiàn)在正處在過渡時(shí)期。盡管不能確定未來會(huì)出現(xiàn)知覺機(jī)器和強(qiáng) AI，但可以肯定的是，相對而言，提供 NLU 的計(jì)算機(jī)處理能力，瞬時(shí)的事實(shí)回憶以及模擬的問題處理就在前面不遠(yuǎn)了。也許不用 10年。

然而，盡管其中一些看似智能，比如像復(fù)雜的象棋游戲那樣的東西，但仍然只能算是研究人員所謂的 “弱人工智能”。但是靠測量、快速事實(shí)回憶以及分析的任務(wù)會(huì)被 AI 取代。從某種意義來說，過去幾百年的工業(yè)化以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展出來的資本主義一直就是這樣的走勢。

我們在宣傳手冊、推銷廣告或者新聞廣播上面看到的 AI，不過是有力地模擬智能的算法罷了，而且往往是基于龐大的數(shù)據(jù)集才能實(shí)現(xiàn)的。很快幾乎你購買的一切東西，至少是數(shù)字化的那些都會(huì)吹噓自己的 AI 能力。但你要非常清楚的是，那些所謂的智能也不過只是模擬，一樣帶有源自人類思維的種種偏差。

當(dāng)我們聽說 AI 正在用于教育和學(xué)習(xí)時(shí)（很快每一份產(chǎn)品推銷的 PPT 都會(huì)就這一概念對客戶展開連續(xù)轟炸），那些對學(xué)校和教育是干什么的觀念還是過去幾個(gè)世紀(jì)的東西。我的意思是說，AI 輔助技術(shù)的目的是用來幫助學(xué)習(xí)通過考試，從而取代教師的工作。

考慮到離開教師這個(gè)職業(yè)的數(shù)量以及為了滿足聯(lián)合國提出的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)對教師的需求都在大規(guī)模增長，用機(jī)器取代教師似乎是個(gè)不錯(cuò)的選擇。機(jī)器不會(huì)組織工會(huì)鬧事，機(jī)器不會(huì)生病，機(jī)器不會(huì)有壓力，機(jī)器不用付工資，而且上課出題總能 100%保證表現(xiàn)穩(wěn)定。誰不喜歡呢？

隨著上萬名麥當(dāng)勞員工組成聯(lián)盟在股東大會(huì)上要求保證最低 15 美元的時(shí)薪，麥當(dāng)勞前 CEO Ed Rensi 已經(jīng)建議進(jìn)入機(jī)器人。

在教育界，我們已經(jīng)看到一些商業(yè)組織，比如 Bridge International Academies 就在有漏洞可鉆的國家積極推進(jìn)不利于教師工會(huì)的戰(zhàn)略。有人認(rèn)為這是破壞現(xiàn)狀，但也有人認(rèn)為這是降低成本和提高供給質(zhì)量的手段。

最近，有一位大學(xué)助教被 AI 替代了，而學(xué)生甚至都沒有注意到這一點(diǎn)，在我看來，這深刻反映出我們的教學(xué)方法是如何的過時(shí)。

但我們還可以換一種角度來看。

如果 AI 是以學(xué)生為中心的，每一位學(xué)生都有陪伴自己一起成長、能學(xué)會(huì)解決復(fù)雜、抽象問題的個(gè)人 AI 會(huì)怎樣呢？

這樣一種技術(shù)有可能會(huì)像今天的智能手機(jī)一樣，被擋在許多教室外面，考試就更不用說了，我相當(dāng)肯定這一點(diǎn)。但這同一批學(xué)生，那些現(xiàn)在正在學(xué)校的人要融入的世界，無疑將是一個(gè)被極端復(fù)雜的 “弱 AI” 所強(qiáng)化的世界。這種 AI 可以理解自然語言并作出響應(yīng)，可以獲取事實(shí)、信息，并且以比人類大腦快得多的速度對其進(jìn)行分析。

我們?nèi)祟悓@些機(jī)器唯一的優(yōu)勢是，我們實(shí)際上掌握了 “強(qiáng) AI”，但是我們的教育體系還要求我們跟機(jī)器的 “弱 AI” 進(jìn)行競爭。在我看來，這毫無意義。

所有人都應(yīng)該問一問這個(gè)問題：到什么時(shí)候我們能 “跨越鴻溝”，接受學(xué)生終究會(huì)在個(gè)性化 AI 系統(tǒng)的陪伴下，通過它們的幫助探索世界并大規(guī)模強(qiáng)化自身問題解決能力而茁壯成長這一事實(shí)?；蛘呶覀円部梢詫@一趨勢視而不見，把這個(gè)世紀(jì)的東西擋在學(xué)校大門之外，彼此心照不宣地繼續(xù)維持著過去的商業(yè)模式？

本文來源：36氪 責(zé)任編輯：丁廣勝_NT1941