李德毅院士:人工智能看教育——答图灵:机器能够思维吗?
点击上方“图灵人工智能”,选择“星标”公众号
您想知道的人工智能干货,第一时间送达
本文是李德毅院士在由中国人工智能学会联合中国自动化学会举办的“智行中国”系列论坛第三期——以“智能科学与技术交叉学科发展新机遇”上的报告。
报告题目:
人工智能看教育——答图灵:机器能够思维吗?
个人简介:
李德毅,中国工程院院士、国际欧亚科学院院士,指挥自动化和人工智能专家。军事科学院系统工程研究院研究员,中国人工智能学会名誉理事长,中国指挥控制学会名誉理事长。中国改革开放以来第一位人工智能专业博士学位获得者,长期致力于军队信息化和作战智能化工作。在认知模型、智能控制、不确定性推理、数据挖掘、无人驾驶等方面取得国际领先成果,我国不确定性人工智能的主要开拓者、中国无人驾驶的积极引领者、人工智能产学研发展的重要推动者,曾荣获吴文俊人工智能最高成就奖。
导读:最近这几年,许多教育工作者怀着极大的热情,拥抱人工智能,呼吁把人工智能划为一级学科管理,讨论人工智能如何赋能教育,尤其是用机器学习的成果来改善教学手段,提高学习效率,减轻教师负担。我今天想换个角度看教育,说清机器为什么能够思维和如何思维的,人类在有了智能机器(人)之后,如何推动教育与时俱进。智能时代的教育改革问题已经很迫切地摆在全人类的面前了,让我们迎接这场学习的革命吧!
李院士的报告主要分为如下三部分:
一、人类最伟大的智慧是发明了教育
二、教育的精髓是促进思维的想象力和创造力
三、人工智能改革教育的全方位、全要素
让我们一起来看看李院士的精彩报告吧!
各位老师,各位专家,很高兴跟大家一起交流教育在智能时代应该怎样往前走。我报告的题目是“人工智能看教育”,报告的副标题很重要,因为不但人要接受学习,机器也要学习,也要接受再教育,所以就回答一下图灵关于机器思维的问题。
最近这几年,许多教育工作者怀着极大的热情,拥抱人工智能,呼吁把人工智能划为一级学科管理,讨论人工智能如何赋能教育,尤其是用机器学习的成果来改善教学手段,提高学习效率,减轻教师负担。我今天想换个角度看教育,重点不在“赋能”这个词上,就想说清机器为什么能够思维和如何思维的,人类在有了智能机器(人)之后,如何推动教育与时俱进。我讲三个问题。
一、人类最伟大的智慧是发明了教育
从达尔文的进化论看,大自然的进化并没有过分关照人类。看看鱼鹰如何捕鱼的,蜜蜂如何筑巢的,蚁群如何挖穴的,蜘蛛如何织网的,老虎如何运动和捉拿的,黑猩猩如何创造和使用工具的, 其智能都让人类叹为观止。和其他生物的智能相比,有长有短,人眼只能看到可见光,人耳听不到超声波,宠物识别主人的能力亦或超过主人识别宠物,自然进化的本质是物种的多样性,适者生存的进化法则并没有过分关照人类,甚至很多方面还在退化。那么,人类进化的特别之处在哪里呢?
自然进化奠定了教育的生物学基础。我个人认为可以从3个方面回答以上问题。第一,就是人类在从早期的爬行动物进化到直立行走,解放了双手,双手让我们制造工具,让我们劳动,让我们做出很精致的机器人。我们双手的灵巧性是其他动物难以比拟的。第二就是我们的发音系统、听觉系统特别灵活。我们可以用复杂精致的语音区分是谁在讲话,讲的什么话。今天如果我们想买个好一点的助听器,那不是一两万元能买得到的,那里面的机理很复杂,但人的天然的语音系统、语音定位系统很了不起。第三,更了不起是人脑。首先是脑干部分,它是整个身体调节的核心,包含生存和繁衍的主要控制,当然还有意识。待进化到哺乳动物的时候,高等生物有了情感。到了智人之后,有一个特别重要的东西就是大脑皮层的暴力增长。所以,我个人认为,经历了几百万年的自然进化,人类拥有了灵巧的手;声带发音和耳蜗听力精细神奇,语言能力强;在意识区和情感区基础上,大脑外皮层的体积约300立方厘米,其表面积为2200~2850平方厘米 ,含近千亿个活动神经细胞,九千亿个胶质量细胞。这三点使得人类有了独一无二的认知特质。
人类智能始于语言,人工智能始于文字,语言是人类智能的重要表现;文字延伸到体外,可以脱离生命体验存在,就成为人工智能。世界上没有比考究文字的起源更难的事了,语言离不开语境、语用、语义和语法。文字的发明过程进一步催生人类更多的想象力,尤其是抽象、联想和交互。西亚出现更早的楔形文字,古埃及最早的文字是象形文字,大约出现于6000年前,象形文字是表意的,后来演化为表音象形文字。目前全世界有特定编码的语言大约有6900多种。自然语言是所有学科语言的元语言, 数学和艺术学科也不例外。
人类和动物的最本质的区别是人类发明了文字。人工智能是人类智能的体外延伸,始于文字。文字是连续语言的离散载体,圣人孔子说:“言之无文,行而不远”, 言之无文也行而不久。人类区别于其他生物最基本的特征是用文字表达人的思想、思维、情感,表达智能,伟大思想家麦田说:“文字成为我们灵魂的解释者”,文字可脱离生命体而长期存在,成为环境的一部分,哲学家维特根斯坦说:“文字成为人类文化文明的生态。”
教育的功能在于让人的智能发展从“现在进行时”到“现在完成时”。世界上没有哪一个物种能像人类一样把一生四分之一时间用来接受课堂教育,教育的优势是任何地方、任何民族、任何国家所取得的任何新的知识和智能,可以很快成为全人类的共同认知,知识的传播、交流和后天灌输效率高,无须亲自实践,学了就用,迅速共享。这些知识是在地球上生活过的一千多亿人在几万年中形成的社会文明,通过教育把人类创造的累积性知识与精神财富跨代、跨多代传承下去,摆脱了智能单纯通过基因逐代进化的单一渠道,原本依靠生物进化智能的“现在进行时”被添加了一个新的、而且占主导地位的认知渠道,也就是教育,即依靠教育发展智能的“现在完成时” 。
我们说,读书改变一个人的命运,那么教育改变全人类的命运。400万年来,人类进化形成基因优势,人类具有学习如何学习的生物学基础,想象力和创造力源于进化。300万年来的语言优势,人类智能始于用语言承载思维。6000年来的文字优势,文字和符号可以脱离生命体存在,人工智能始于文字。4000年来的教育优势,让智能植根于教育,代代相传。教育成为人类创新的摇篮。1000年来的智能优势,人类发明能够思维的机器,机器可以被教育,拓展了智能。未来的智慧人类和智能机器迭代发展,要改变环境,改造自己。上面这张图反映了教育在人类中的重要地位。
二、教育的精髓是促进思维的想象力和创造力
教育的精髓到底是什么?我个人认为,教育的精髓是促进思维的想象力和创造力。教育就是传承学习和自主学习。教育培养人们用自然语言和各种专业语言思维的能力,所以教育就是培养我们思维的。我特别要指出来,学校教育实际上是带强制性的,我们大家知道,高考的时候你少一分也考不上清华大学;在学校里教什么课,课本应该怎么写,不是随随便便就能够进教科书的,这种传承性非常重要,教育由外向内,外施内效。但是教育的效果要变成一个人的长期记忆,要靠自主学习做到。复习、个人消化、形成学习心得,都是形成记忆的重要阶段。思维是我今天报告的核心,思维分为三大块,即抽象、联想和交互。我们小时候把老师叫教书先生,教我们如何拥有知识;后来我们才知道,教育主要是教学,教学生如何学习,也就是如何使用知识;在图灵奖获得者费根鲍姆的演讲稿中提到,知识就是力量,这是不对的,会使用知识才是力量。今天,我们强调的是教育就是如何创造知识。从如何拥有知识,到如何使用知识,再到如何创造知识,这是时代对我们教育提出的变革要求。
我把这个核心用一张图来解释一下,这个椭圆有四大块,上面这一块,我把它叫作认知空间,用来培养我们的认知思维能力,下面这一块,我把它叫作物理空间,具有交互能力,我们的说话也好、视觉交流也好或者行为也好,都体现具身智能。在认知空间中有计算智能和记忆智能,在物理空间,我们有两个重要的感知,第一个是时空识别,我们在哪里,现在是几点钟,大概是什么方位,这个很重要,像北斗导航就是做这个的,还有就是目标识别,你看到的目标是什么,是人脸,是谁呢?其实,主人识别宠物和宠物识别主人,谁更强?这里有些是直觉感知。学习是什么呢?学习是解释、解决预设问题的能力。这其中有两个学习:指导学习和自主学习。学习的好坏如何判断呢?是要看你解释、解决现实问题怎么样,要弄清楚:“为什么?是什么?在哪里?怎么做?”这四个问题。所以说,认知空间不仅是记忆知识的仓库,更是放飞想象力的天空。
农耕时代的工具不是机器,工业时代的机器不会思维。
什么叫工具?我这里面有一个重要的思想,叫作农耕时代工具的二要素说。工具里有实体物质和虚体结构,结构直接寄生在物质上,形成硬构体。比如轮子,轮子就是两个比较接近的平行的平面寄生到一个天然的树干上,截断它,再周围用一个圆去光滑四周,这样就成为工具——轮子,把结构寄生在物质上形成的硬构体。在人类历史上,轮子的发明可以和火的使用一样重要,这叫硬构体,它是工具,它没有能量,不是机器。工业时代是三要素说,物质、能量、结构三要素,结构直接寄生在物质和能量上,形成硬构体。重要的案例有蒸汽机、发动机或者时钟。时钟它是将结构寄生在物质和能量上的硬构体,能量可能是发条,也可能是钟摆。时间在时钟运行中起作用了吗?没有!爱因斯坦定义时间,说时间只是时钟表面上的一个读数。时间对钟表的运行没有起任何作用,时钟是机器,但不会思维。
当然,智能时代,我们提出智能机器的四要素说。即物质、能量、结构和时间四要素。结构和时间寄生在物质和能量上形成硬构体,硬构体填补了物质、能量和信息之间的鸿沟,使得信息和物质难舍难分。当前的集成电路芯片就是硬构体的爆品,成为人工智能卡脖子的代表。而结构和时间是认知空间中虚拟的存在,我把它叫作软构体。比如说教师,“教师”是个概念,所以属于软构体,教师对应的可能是张老师、李老师、王老师,都是指称的代词,都是软构体;而这三个实体人叫硬构体,因为在物理空间有这三个人。所以我们要研究的思维,就是这么多复杂的高层次的各种特征的软构体组合。软构体是思维的要素,支撑形象思维、逻辑(语言)思维和直觉思维,体现人的想象力和创造力,体现精神世界,有空间感、时间感和层次感。如果要给底层软构体取名字,可能是些符号、字母、笔画、数字、前后、左右、上下、顺序、快慢等。有人称之为“心语”,而不是自然语言。自然语言是上层高级语言。概念、信息、知识都是上层软构体,是想象的现实,比如说上帝,上帝就是个虚拟的现实,在物理世界里找不到,但人们依靠想象,发明了一个软构体。这样,软构体和硬构体就填补了物质和信息的鸿沟,物质、能量、结构和时间组成的硬构体,是纠缠带,我们叫它“薛定谔的猫”,是死又是活。
我们可以用“四要素说”回看曾经的“物理符号系统”假设。西蒙和纽厄尔曾经提出了一个“物理符号系统”假设,用以表达思维活动中的抽象能力,并认为它是一般智能行为的充分必要条件。物理符号系统由一组代表实体的、抽象的“符号”组成,可以作为另一种称为“表达式”(或符号结构)的再组合,后来,西蒙又进一步提出了“认知系统模型”,提出组块理论,将零散的构件组成有意义的信息单元。
今天我们回顾来看,用软构体和硬构体的思想来看,是一脉相承的。在此我做了一个评论:这些符号、表达式及其集合和操作,都可以看作是软构体,只不过存在多个抽象层次,软构体的尺度各各不同,高层抽象的软构体操作可以由较低层的软构体抽象实现,而较低层次的抽象又可以由更低层次的抽象实现,层层递归。但“符号主义假设”在底层远远低估了人类想象力的丰富性,低估了人类思维活动的核心——抽象、联想和交互的丰富性,忽视了软构体之间的拓扑连接关系,软构体之间也无需那么严密的逻辑罢了。所以,他只考虑了抽象,没考虑到联想,也没考虑到更多的交互,尤其他认为那几个关系是充分必要的,这其实是不对的。
我们还可以尝试用“四要素说”解释精神疾病。思维的核心是抽象、联想和交互,类比是联想的一种形态。如果三者失衡,例如联想过于发达,软构体之间错误关联,错误类比,没有和物理空间进行必要的交互,会出现在精神层面的循环、短路、甚至震荡,比如我们看到过的“羊癫疯”、抑郁症,就是进入幻觉,缺少逻辑,思维混乱,表现为精神疾病。对机器亦然,在软构体里面表现为死循环,能量是正常供给的,但死机了,出不来了。所以,精神的疾病有时不是靠物理方法可以治疗的,切断软构体之间的某些连接就可以了。
智能机器最重要的一个长项就是暴力思维。举一个简单的例子,阿基米德把圆周率精度从3.1提到3.14,祖冲之又提升到3.141592,总计用了2400年,用图灵可计算模型设计的计算机去算,把圆周率提升到小数点10的12次方位,仅仅用了70年。机器暴力计算用足够大替代无穷大,用足够小替代无穷小,可用皮秒作为时间精度,控制时序周期,递归执行,而作为生物人的大脑,只有毫秒的生理响应精度,解算指数爆炸的复杂性问题力不能及。如果一张纸可写60行每行写17位,要10亿张纸才能写完,纸叠在一起,叠高要10万米!所以,机器有超过人的算力,是很正常的,计算机给出蛋白质折叠的结构也好,围棋程序赛过人也好,没有必要大惊小怪。
机器里至少存在下一个时间周期,使得机器能再去“想”。机器里的物质和能量是物理层面的真实存在,结构和时间是认知层面的抽象思维,用结构思维物质在空间的拓扑(几何)关系,用时间思维物质的运动与变化、能量的流动与转换。结构和时间寄生在物质和能量上成为硬构体,机器里的信息是大量的软构体,体现精神,它们寄生在硬构体或者已有的其他软构体之上,可自举和自我复用,始终至少存在下一个时间周期去完成特定的思维,机器的秩序显示出维持自身思维和产生有序事件的能力。我们以自动驾驶为例,自动驾驶汽车里当然有物质,有能量,但更多的是由硬构体,也就是车底盘、集成电路芯片,更重要的就是驾驶脑程序、地图、交通规则的知识,这些都是软构体。
机器为什么可以作为思维的载体?薛定谔写了一篇文章,叫作《什么是生命——活细胞的物理观》,用他的思路,机器如果作为生命的话,就有机器的生命观,我把它叫作认知的物理学。相应地生命的物理层对应机器的物质;生命的生化层对应机器的能量和时钟;生命的生理层对应机器的电子电路和机器指令;生命的心理层对应机器的操作系统和中间件;生命的认知层对应机器的高层软件和数据。因此,机器里的时钟依赖能量,时间依赖时钟,秩序依赖时间。软构体寄生在硬构体上,机器自举实现思维自动化,自我复用实现认知自成长,机器运行靠程序,程序靠时序,软件靠交互,时序和交互产生负熵。时钟不停,与外界交互不息,思维和认知不息。人的思维和机器的思维,在数学上是同构的,在物理上是同源的,靠能量支撑,赖负熵为生。
三、人工智能改革教育的全方位、全要素
人工智能冲击胎教和幼儿教育,冲击中小学教育和职业教育,冲击所有门类专业的通识通修课程教育,冲击工作之后的再教育,冲击教育的全方位,无处不在、无时不在。
人工智能还冲击教育的全要素,包括施教者、施教环境和手段、以及施教对象。在智能时代教育则出现了很大的变化,对于施教者,我们可以用虚拟名师机器人替代教师,老师不再需要为了上课来回奔波;对于施教环境和手段,课本和教室可变为虚拟教室和个性化教学平台,每个人可以在里面做不同的事情;至于施教对象,也发生变化,学生可以是机器人,增加了机器学生——虚拟数字人和实体机器人,怎样培养机器人与时俱进,我们教育工作要不要培养一个银行的机器出纳员或海关的某个岗位人。所以,人工智能冲击教育是全要素的。
教育有了新的内涵,首先从语文上讲,如果把语言和文字看作思维的重要载体,把语文作为“文科”就不太合适了。我认为科技和语文同源,把语文教学放在文科实在是一个误解。语文承载思维,语文进步思维才提升,人人终身读书,终身语文,拓展思维,放飞想象,知识分子尤甚。所以说,语文素养是非常重要的。我们经常说,一个人学说话、学闭嘴是一辈子的事情。
如果使用数字名师的机器人来讲课,就可以涌现一大批“金课”,普及“微课”,淘汰“水课”,虚拟课堂规模可超大也可超小,虚拟名师讲课将呈现快速普及趋势,而且是一竿子插到底的,节省教育成本,促进教学资源均衡化,学生学习兴趣和自主选择权也大大增加。一个经典的课程,有多少知识点,有多少堂课,每堂课怎么讲,都已经标准化、模块化了,为什么不用数字名师机器人代替人讲课呢?那以后百分之七八十的教师就可能转变为教练、辅导员了,这个冲击是非常大的。
第三个冲击是要教机器学习,让机器接受教育,培训机器接替人的工作岗位。我们这几年在做无人驾驶,首先是驾驶员操作、机器人学习,这叫作有指导学习;然后是机器人作业、驾驶员干预,这叫作半/弱指导学习;再然后是机器人作业、机器人自学习,这叫作自主学习。有指导的学习包含先入为主、赋予任务、引导、释疑、解惑、交互认知、监督等;自主学习是把指导学习的结果转为长期记忆的重要环节。培训机器接替人的工作岗位不是一个轻松的任务。我们在前几年的无人驾驶中过分看中了L0到L5的自动化等级,把自动驾驶看作为是自动化工程,忽视了机器驾驶脑的学习和自成长,只有在不断地学习和迭代当中,它才会成为好的机器驾驶员。
下面是教机器学习,培训机器接替人的工作岗位的嵌套的控制关系图,是从维纳的负反馈来延伸过来的。这个图上有三个环:物理空间的第一个环,拿开车作为例子讲,是用运动状态的传感器感知目前汽车的姿态和运动,完成车辆动力学的行为控制,这个过程就是二次规划,使用在物理空间负反馈自动调节,使得机器的行为跟人预测的一样,这是运动姿态传感器的反馈。图的左侧的认知空间有瞬时记忆、工作记忆、长期记忆,如果右边部分是左右看的话,这一部分要前后看,就是情境感知传过来的数据到了工作记忆里,态势判断黑板,研究记忆约束下的推理和计算,还需要到长期记忆里去提取注意力,形成记忆力提取,这是注意力选择环。还有一个大环,环境传感器感知在什么地方,在什么路口,传感器感知环境反馈,知道在路口怎么开车,那个小人应该叫指导工程师,通过嵌套的控制回路,人与机器有效沟通完成预设任务,人教机器学,机器自主学,机器逐渐地理解人设定的任务目标,其统一的过程可称为使命对齐,精准完成作业,具身体现智能。
第四个冲击就是考试、考核、评估的图灵测试常态化、个性化。以商汤“元萝卜”下象棋的机器人为例,它已经不是一个程序了,它有视觉传感系统、行为系统,内置26关难度的棋力对战,设有100多个残局应对,拥有毫米级操作精度,秒级时间响应,“手眼”协同,走法干净,节奏紧凑,是一个非常好的下棋对手和陪练,可用它为人类棋手评级,拥有国家体育总局中国象棋协会权威认证,支持16-13级象棋等级评测。既然机器人可以发象棋等级证书,那今后为什不能发银行柜员的等级证书呢?发教师的等级证书呢?所以我认为未来社会各类职业的资格考试,都将要发生改变,尤其包括高考的变革。
第五个冲击就是人和机器互教互学,协同创新。思维的核心是抽象、联想和交互,更多的是软构体的创立和连接。机器越来越多地取代人类曾经的许多智力和技巧工作。教机器学习、作业,和机器一同学习、作业,将成为人们生活和工作的常态。学习的结果是去微调机器里的长期记忆,即微调人工智痕细胞的网络拓扑,自主学习是把工作记忆转化为长期记忆的重要环节,可喜的是机器可以大批量复制,而且机器自身又可以持续学习。与机器交互,人教机器,机器教人,协同创新,总有一天会大范围出现机器名师数字人分身人类教师,机器工程师创造出新材料配方,机器科学家提出新的假设,驱动产生新的科学发现。
读书改变一个人 教育改变全人类。我们从曾经的人工智能符号主义学派那里借鉴了“抽象”,从连接主义学派那里借鉴了“联想”,从行为主义学派那里借鉴了“交互”,创造能思维的机器。于是,智能机器之于人类智能,如同曾经的书籍之于思想家、望远镜之于天文学家、显微镜之于生物学家,机器用软构体延伸和拓展了人的思维,我们叫作记忆智能和计算智能,不但把人从繁重的重复性劳动中解脱出来,更好地符合相应工作岗位规范化要求,我们叫作具身智能,更重要的是可以暴力思维,人机交互协同创新,机器和科学家、工程师可一起作出发明、发现和创造,至于是不是机器做出的创造,人们已经不再计较。就像现在人已经把机器产生的圆周率位谱成了交响乐,那这首乐曲是谁的发明呢,是人还是机器?
所以我认为,智能时代的教育改革问题已经很迫切地摆在全人类的面前了,我们国家把人工智能作为战略重点,我们的人工智能工作者、教育工作者有义务迎接这场学习的革命!
版权声明
往期精彩必读文章(单击就可查看):
2.谦恭的程序员——图灵奖得主迪杰斯特拉,每位程序员都该读一读,包含最初的程序员的职业感受,以及一些语言和软件历史的认识
3.2021年图灵奖公布!72岁的美国科学家 Jack Dongarra 获奖
4.图灵奖得主Yann LeCun:未来几十年AI研究的最大挑战是「预测世界模型」
6.浙江大学吴飞教授、陈为教授:人工智能的诞生、人才培养体系、人才培养构成元素及教学知识点的演变
7.LLVM之父Chris Lattner:编译器的黄金时代
8.DeepMind爆发史:决定AI高峰的“游戏玩家”|深度学习崛起十年
10.周志华教授:“数据、算法、算力” 人工智能三要素,在未来要加上“知识”!