如果“奇点”真的临近，当今教育该如何选择？| 头条
当今教育中，人工智能的应用更多是利用人工智能的优势来弥补人类智能的不足，带有强烈的功利主义色彩，而缺少站在人类智能特殊性和优势上思考，如何实施更有针对性且有效的教育，让人类未来不被人工智能打败。
现在的人类社会已经进入到一个不能脱离技术环境而存在的形态，尤其最近几年，我们每一个人都能够深刻感受到人工智能带来的影响。举个简单的例子，当我们外出开车的时候，通常会使用语音识别，加上云端的大脑来指挥我们到达目的地。我们可以发现各个发达国家，包括中国，都在大力发展人工智能。
然而，对人工智能在教育过程中的应用，我们需要从本源上去做一些思考。所以，今天我带来这样一个题目：在人类智能与人工智能间的选择——当今教育必须直面的困惑。
丁书林，中国信息协会教育分会常务副会长
美国的未来学家库兹韦尔写了一本书叫《奇点临近》。什么是奇点？其实也没有一个非常准确的定义，可以说它是未来可存在或不存在的那一个点。如果从天体物理学来讲，它就是宇宙大爆炸的原点。对人类来讲，这个点即将来临。
近些年关于奇点的学术研讨有一种爆发式的增长，这和人工智能的发展是密切相关的。人工智能的快速发展给人类带来的最大恐慌就是——人类是否会成为机器的奴隶？甚至有人讨论人类是否会被人工智能所消灭。
从工业革命开始，其实人类就从来没有拒绝或是恐慌过技术。因为正是技术，给人类带来了意想不到的进步。
第一次的机械工业革命，第二次的电气工业革命，它无限地拓展了人的体能。曾经的人类根本就不能想象今天还坐在这里，明天就可以坐着飞机到达世界上的任何一个地方。第三次工业革命进入信息化的时代，使人类的认知得到了无限的拓展。我们正处在第四次的工业革命时期，这个时期可以说从信息科技进入到了智能科技的时代。这个时代某种意义上来说，既挑战着人类的大脑极限，又在不断地丰富着人类大脑的极限，在无限地拓展着人类的思维能力。
人工智能算力发展情况
随着计算机的出现和信息化的发展，人工智能的算力得到了非常迅猛的发展。从上个世纪60年代的大型机每秒百次的计算速度，进化到了今天每秒可以达到万亿次的速度。特别是从2008年以后，数据的井喷、计算能力的突破、算法的突破，把整个人类社会带到了一个新的境界。
理论上也有重要突破。2006年，多伦多大学的Geoffrey Hinton教授在《Science》上发表深度神经网络的论文。深度神经学习网络，最重要的就是模拟了人类大脑思维的机制，模拟了神经元的建立关系的机制。从感受到表达之间，经过每一层的不断强化和优化，才使得今天的人类智能受到了人工智能的巨大挑战。因为，在这之前人工智能该朝着什么样的方向去发展，人工智能是否会对人类智能带来挑战，只是理论上的想法。而神经网络理论的介入，给人工智能带来了非常巨大的变化。
人工智能发展阶段
在这期间，人工智能的发展经历了三个大的阶段，第一个就是它的初始阶段，从达特茅斯会议的确立，一直到上个世纪80年代初；第二个阶段步入到了产业化的阶段，产业化阶段标志性事件就是IBM的深蓝战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫；而第三个阶段从2000年至今，特别是从2006年深度神经网络理论的诞生到今天，我们看到了很多人工智能打败人类智能的经典案例，包括AlphaGo战胜李世石，以及刚刚发生的IBM的Project Debater打败了人类的辩论高手。
人工智能里面最核心的四大技术，其中的三项技术都和人的听、看、说有非常直接的关系。人工智能产业的分布，从2018年最新发布的人工智能产业报告可以发现，教育在人工智能的产业领域里面，只占到2%，但是它对人类的影响却是非常巨大的。
因为，我们可以看到人工智能的学习速度远远超过了人的想象。李世石6岁学棋，19岁第一次拿到世界冠军，柯洁5岁学棋，18岁拿下三个世界冠军。AlphaGo打败了李世石，打败了柯洁，而AlphaGo Zero只用了36个小时就达到了AlphaGo的水平，它只用了72个小时就把AlphaGo打得100:0。
从今天开始到未来相当长的一段时间内，人类的很多职业都会被取代，翻译、记者、销售、客服、交易员保安、司机、会计、保姆……而且我们发现，人工智能已经不再是仅仅模仿人类，它通常的表现是远远超过人类自身。
物理学家斯蒂芬·霍金说，人类智能全面发展，有可能预示着人类的终结。于是，有科学家提出了这样的曲线，在曲线中，2045年就是人类智能和人工智能的分界点。那么我们可以从这个曲线上看到，人工智能在2045年以后仍然会得到快速的发展，而人类智能在2045年以后仍然会平缓的、缓慢的发展。
怎么办？有人说可以停止人类人工智能的升级算法，有人说可以用人类断电和拆除机器的方式来阻止人工智能的发展。但是，我想说这些都不是办法，而真正的办法就是要我们去直面，去应对，去改变。某种意义上来说，教育在这里就起着非常重要的作用。
在探讨教育的问题之前，先简要看一下人工智能和人类智能主要的差异，我们必须从人类智能和人工智能的起源上看。人类智能的起源，或者说人类智能的产生，我想主要有三个因素。
第一个要素：人脑的进化。从哺乳类动物的大脑代替爬行类动物的大脑，就是从旧皮质时代进入到了新皮质时代。在人脑的新皮质里面，一共有六层结构。正是因为这六层结构，我们在大脑里有接近1000亿的神经元，每一个神经元又大概有1000多种不同的连法。因此，在我们大脑里面大概有100万亿以上的不同连接。这种连接远远比研究银河系所有的星球间的连接还复杂。
在爱因斯坦去世以后，有人对他的大脑进行研究，却发现其实他的大脑结构跟普通人没有什么差别。为什么？因为我们看不到大脑里面的连接，不知道大脑里运作的是什么样的机制。
人类的大脑是在不断进化的，但大脑的思维能力、智力是有极限的。怎么办？第三次工业革命的时候，人类解决了一个问题——把全世界的大脑通过云端联系在一起。于是，我们在解决问题的时候，并不是在用自己一个人的大脑，而是在全世界的大脑去解决问题。
所以，到这里我想先说一个观点，大脑的进化和技术的进步是在一起的，人工智能的发展某种意义上来说就是人大脑进化的一部分。
第二个要素：双手的解放与工具技术的融合。人类的双手和动物的前肢的巨大区别是：首先人类感知的能力非常强，我们从手和手的触碰之中，从手和身体的触碰之中，可以发现感情，发现别人想表达的意思。而且在这个过程中，我们可以创造出无穷无尽的可供人类享受的各种各样的财富。其次，技术和工具的发现也不断拓展着人类智能的发展。
第三个要素：符号化语言的产生促进形成人类学习创造共同体。
说这三点的目的是什么？我们在思考教育，思考人工智能和人类智能的时候，要思考本源。人类怎么样才能产生智能？就是要促进脑的发育，促进脑的活跃，要让孩子更多地去学习实践性的东西，来更好地去促进其智能的发展。当然，知识的学习也不容忽略。
我们反过来再看人工智能，人工智能某种意义上来说，它是由于人工语言的产生而产生的。从最简单的一般的符号化的人工语言，到今天高级程序化的人工语言，它也是人工智能产生的非常重要的原因。
第二个要素：随着技术的进步，算力的提升和深度神经网络学习的理论介入，蒙特卡洛树搜索的技术也为人工智能的发展创造了非常重要的前提。
因此，我们可以做一个简单的比较，人工智能具有四个方面的基本的优势：知识海量，甚至可以把全世界所有的知识都放在人工智能里，而人脑是承载不了的。此外，它还有技能稳定、逻辑准确、掌握“神”速的优势。
那么，人类智能有哪些特殊性？人类智能首先具有滑动性，就像今天在座的几千位教育界同仁，也许你现在眼睛在看着我做演讲，但脑子里面可能想的是别的事情。这就是人类智能特殊的地方。人类智能还具有虚拟性，我们经常虚幻地描述一些事情，特别是有了符号化语言以后。虚拟性的产生使得人类有了文化的形态，它使得人类文化可以更好地去促进人类智能的发展。人类智能还具有创造性，具有情感性。
人类智能和人工智能最大的相似之处在于什么？在于思维和学习的过程都是“黑匣子”，都是不可测的，不可控制的。这就是人类为什么恐慌的另外一个原因，因为不可控，所以不知道会发生什么。
对于目前的发展，有人可能讲说通用（强）人工智能可能需要10年以后才可以出现，甚至20年、30年，无需慌张。但我要说的是，10年、20年、30年，在人类的历史来看不过是短暂一瞬。今天3岁的孩子，27年以后恰恰有可能真的就处在人工智能和人类智能的拐点上。因此，我们需要做好准备，让人去走向正确的道路，去在这个宇宙里面拥有人类应该有的位置。
我们可以看到，在人工智能和人类智能的研究上，大家都在有所思考，但是人工智能和教育的结合的研究热点主要集中在以下几个方面和领域。
人工智能与教育结合的研究热点
人工智能在教育中的应用
在这些研究和应用的过程中，我有一个判断，也许并不准确，但是它确实应该引起我们的警惕，就是——当今教育中人工智能的应用更多的是利用人工智能的优势来弥补人类智能的不足，带有强烈的功利主义色彩，而缺少站在人类智能特殊性和优势上思考，如何实施更有针对性且有效的教育，让人类未来不被人工智能打败。
当今的教育应该怎么去选择？我想至少应该做这样四个方面的学习，才能充分地去发挥人类智能的优势：
跨“界”学习。跨界是跨空间、跨平台、跨领域、跨学科的学习。
技能学习。我们应该让学生有技能的学习，实践的学习，要用他的双手和技术的融合去促进他智能的发展。
个性学习。我们应该让每个学生有个性地学习。我经常问：难道一定要让学生去懂一个问题吗？难道一定要用人工智能的方式去让学生掌握一个知识点吗？我们不能允许学生不懂吗？我们不能允许学生对一个问题一辈子都不懂吗？我们不能去比较爱因斯坦和毕加索，哪个人更有智能上的优势，他们同样都会给人类社会带来这样进步的动力。
最后，我们还要有伦理的学习。
本文根据作者在“第五届中国教育创新年会”
演讲内容整理。
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作者丨丁书林，中国信息协会教育分会常务副会长
来源 | 图文来自作者在第五届中国教育创新年会上的演讲
责编 | 赵方
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