白天在學(xué)校接觸的是飛速發(fā)展的人工智能技術(shù)，晚上回家，為孩子輔導(dǎo)功課，卻發(fā)現(xiàn)孩子雖然在一所不錯(cuò)的私立學(xué)校學(xué)習(xí)，但學(xué)習(xí)的內(nèi)容卻與一日千里發(fā)展的當(dāng)下，是兩個(gè)世界——這是斯坦福大學(xué)教授蔣里曾經(jīng)的經(jīng)歷。而他與同事交流時(shí)大家也都有同感，如今即便到本科階段，教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方式也都非常陳舊，學(xué)生要到研究生階段才能接觸到比較前沿的、最近五到十年的知識(shí)。這使蔣里開(kāi)始反思，在人工智能時(shí)代，我們的教育還能適應(yīng)這個(gè)時(shí)代嗎？

日前，他在上海交通大學(xué)安泰經(jīng)管學(xué)院百家爭(zhēng)鳴論壇上分享了他對(duì)人工智能時(shí)代教育的看法，并且接受了記者的提問(wèn)——

人工智能已成熱門(mén)話題。不久前，我邀請(qǐng)一位好萊塢電影業(yè)內(nèi)從事機(jī)器人制作的專家與學(xué)生交流，他的一句話令人震驚。他說(shuō)：“現(xiàn)在全球大多數(shù)人關(guān)于機(jī)器人和人工智能的普及教育都是電影做的。但是大部分電影只向票房負(fù)責(zé)，不向科學(xué)負(fù)責(zé)?！?/p>

這使我們開(kāi)始思考，人們對(duì)人工智能真正了解多少？人們是否意識(shí)到，人工智能對(duì)人類社會(huì)和教育正帶來(lái)顛覆性的變化？人們是否有足夠的準(zhǔn)備？尤其是在人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下，我們?cè)撊绾螏椭⒆幼龊糜游磥?lái)的準(zhǔn)備？

知識(shí)爆炸，機(jī)器快速“進(jìn)化”，我們的教育也該進(jìn)行變革

人人都知道，現(xiàn)在是知識(shí)爆炸的時(shí)代，知識(shí)爆炸究竟意味著什么？這意味著過(guò)去人類知識(shí)每100年翻一倍，父母的經(jīng)歷傳授給孩子，依然有用。到上世紀(jì)50年代，人類知識(shí)的總量是25年翻一倍，但是現(xiàn)在——人類知識(shí)的總量是一年翻一倍。

這意味著，20年后，人類的知識(shí)總量會(huì)是現(xiàn)在的2的20次方倍，約等于100萬(wàn)倍。

我們都知道計(jì)算機(jī)在英文中的單詞是computer，但computer這個(gè)詞在1613年第一次出現(xiàn)時(shí)，是指從事計(jì)算的人。直到1960年代，這個(gè)詞才和機(jī)器劃上了等號(hào)。這意味著，在過(guò)去400多年中，人類承擔(dān)了350多年computer的工作，但機(jī)器只花50年，就完全替代了人，甚至超越了人。

那么人工智能時(shí)代，機(jī)器取代人的速度會(huì)加倍嗎？

2015年6月，在美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）舉辦的機(jī)器人大賽上，每個(gè)機(jī)器人都需要完成八個(gè)簡(jiǎn)單任務(wù)，比如開(kāi)車，下車，開(kāi)門(mén)，上樓梯等。當(dāng)時(shí)全世界最厲害的機(jī)器人在比賽中都表現(xiàn)得很笨拙，連開(kāi)門(mén)都要花很長(zhǎng)時(shí)間，時(shí)間長(zhǎng)到評(píng)委都開(kāi)玩笑說(shuō)，應(yīng)該出去吃個(gè)披薩再回來(lái)看。

僅僅兩年半后，這個(gè)機(jī)器人的“同伴”就有一段視頻震驚了全世界，“它”不僅會(huì)走路、開(kāi)門(mén)、還會(huì)后空翻。

再看人工智能，AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手，被認(rèn)為是人工智能的劃時(shí)代進(jìn)步。圍棋的復(fù)雜性來(lái)自于下圍棋過(guò)程中變幻莫測(cè)的走法，一局圍棋走法的可能性達(dá)到了驚人的10的768次方，大大超過(guò)了整個(gè)宇宙的原子的數(shù)量（10的80次方），而AlphaGo能夠在如此復(fù)雜的情況下戰(zhàn)勝人類的冠軍棋手，著實(shí)震驚了世界。

去年斯坦福設(shè)計(jì)了一款A(yù)I律師，AI律師與20個(gè)很有經(jīng)驗(yàn)的律師一起看法律文檔，結(jié)果人的正確率85%，機(jī)器的正確率為95%。人類律師平均用一個(gè)半小時(shí)看文檔，AI律師“人均”用時(shí)26秒。雖然這些都是比較常見(jiàn)的法律文檔，但已足夠讓我們想象未來(lái)。彭博新聞社的新聞稿已有三分之一由AI采寫(xiě)，尤其是憑數(shù)據(jù)“說(shuō)話”的體育板塊和金融板塊。

20年前，我們的電腦還要用軟盤(pán)，存儲(chǔ)容量是1.44兆，但是現(xiàn)在我們的便攜式存儲(chǔ)設(shè)備只有指尖那么大，卻能裝下2T的數(shù)據(jù)，已經(jīng)超過(guò)100萬(wàn)倍了。四五十年前，IBM的一個(gè)硬盤(pán)比現(xiàn)在的冰箱還大，但是容量只有五兆?，F(xiàn)在存儲(chǔ)器不僅容量百萬(wàn)級(jí)增長(zhǎng)，體積還縮小很多。

自電氣革命以來(lái)，人類創(chuàng)造了大量的機(jī)器，這些機(jī)器需要重復(fù)的腦力和體力活動(dòng)來(lái)控制，我們當(dāng)時(shí)還沒(méi)有具有人工智能的機(jī)器人，因此人類把自己訓(xùn)練成“機(jī)器人”來(lái)從事這些簡(jiǎn)單的重復(fù)性腦力和體力勞動(dòng)?，F(xiàn)如今真正的機(jī)器人來(lái)了，我們這些“假機(jī)器人”該讓位了。

AI時(shí)代，教育培養(yǎng)人才的目標(biāo)究竟在哪里

根據(jù)牛津大學(xué)的調(diào)查報(bào)告研究，未來(lái)10-20年，美國(guó)現(xiàn)存工作崗位的47%會(huì)被機(jī)器替代，在中國(guó)這個(gè)數(shù)字被認(rèn)為是77%。還有報(bào)告稱，現(xiàn)在在校的小學(xué)生未來(lái)從事的工作崗位有65%目前尚未出現(xiàn)。這對(duì)我們的教育系統(tǒng)是巨大挑戰(zhàn)——我們的人才培養(yǎng)目標(biāo)究竟是什么？

人人都知道，我們不應(yīng)該與機(jī)器人在“它們”擅長(zhǎng)的領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)。這句話要做到并不容易。

比如，現(xiàn)在沒(méi)有人會(huì)訓(xùn)練自己的孩子和汽車賽跑。但是，19世紀(jì)汽車剛出現(xiàn)時(shí)，英國(guó)曾頒布過(guò)一個(gè)法規(guī)，任何汽車在英國(guó)行駛，不能超過(guò)馬車的速度，在市區(qū)限速3.2公里/小時(shí)，在郊區(qū)限速6.4公里/小時(shí)，而且必須要有兩個(gè)司機(jī)。

同理，訓(xùn)練孩子和計(jì)算機(jī)比計(jì)算速度也是沒(méi)有意義的。雖然有一些綜藝節(jié)目上，會(huì)請(qǐng)一些心算特別快的人，但是他們也不可能比計(jì)算機(jī)快。孩子需要培養(yǎng)計(jì)算能力，但把培養(yǎng)計(jì)算能力當(dāng)成最終目標(biāo)就本末倒置了。比如斯坦福大學(xué)的考試就允許每個(gè)學(xué)生都帶計(jì)算器進(jìn)場(chǎng)，學(xué)生不僅可以帶計(jì)算器，還可以帶一張紙，上面可以寫(xiě)上任何你覺(jué)得對(duì)考試有幫助的東西。也正因?yàn)槿绱?，考試不?huì)考死記硬背或者靠計(jì)算就能完成的題目。

當(dāng)人工智能時(shí)代到來(lái)時(shí)，凡是機(jī)器做得特別好的，我們還要和機(jī)器比嗎？機(jī)器是工具，我們教育不能把學(xué)生當(dāng)成機(jī)器人訓(xùn)練。

我們應(yīng)該讓更多的大師進(jìn)入中小學(xué)

我曾經(jīng)問(wèn)過(guò)各個(gè)領(lǐng)域的知名學(xué)者同一個(gè)問(wèn)題——“在你成長(zhǎng)過(guò)程中，影響最大的是什么？”有80%以上的人說(shuō)到過(guò)的影響自己最重要的事情發(fā)生在中小學(xué)階段，也許是偶然的巧合接觸了一位大師，也許是偶然聽(tīng)了一堂大師的課，從此點(diǎn)亮了自己的一輩子，成為一個(gè)特別有目標(biāo)感的人，也就是我們常說(shuō)的“自推娃”——每個(gè)家長(zhǎng)夢(mèng)想的有“原動(dòng)力”的小孩。

但是，現(xiàn)實(shí)中，我發(fā)現(xiàn)很多孩子根本不知道為什么需要學(xué)數(shù)學(xué)、學(xué)物理，為什么要學(xué)好？事實(shí)上，同一門(mén)課不同的人上會(huì)出現(xiàn)極端不同的效果。比如，我在中國(guó)上過(guò)線性代數(shù)課，當(dāng)時(shí)大家都覺(jué)得這門(mén)課很無(wú)聊，沒(méi)有什么用。但是后來(lái)我在斯坦福大學(xué)又上了線性代數(shù)課，結(jié)果同樣的課，基本內(nèi)容也非常相似，但是不同的老師上課，效果完全不同。斯坦福的那位老師把線性代數(shù)里面很多復(fù)雜問(wèn)題講得很簡(jiǎn)單，同時(shí)用生動(dòng)有趣的例子，挑起學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣。而我們太多的老師習(xí)慣性把簡(jiǎn)單問(wèn)題講得復(fù)雜化，那學(xué)生注定不會(huì)喜歡學(xué)習(xí)。由此可見(jiàn)，老師太重要，而真正的大師才能把最前沿的科技用最簡(jiǎn)單的方式教授給學(xué)生。

我認(rèn)為，也許我們應(yīng)該讓中小學(xué)生接觸到更多更前沿的知識(shí)，與更多的大師交流，激發(fā)他們的原動(dòng)力，這樣無(wú)論未來(lái)如何變化，他們都能做好準(zhǔn)備。

但是，中小學(xué)生能理解那些最前沿的科學(xué)嗎？

我們?cè)谒固垢Ｕ伊藗€(gè)教室，把小學(xué)一年級(jí)到高中三年級(jí)的學(xué)生集中在一起，為他們上經(jīng)過(guò)改造的斯坦福大學(xué)機(jī)器人課程。雖然去掉了那些高等數(shù)學(xué)的內(nèi)容，但是仍然講授這些數(shù)學(xué)背后的意義。令人震驚的是，小學(xué)三年級(jí)以上的學(xué)生都能聽(tīng)明白，而小學(xué)一二年級(jí)比較好的公立學(xué)校和私立學(xué)校的學(xué)生也都能聽(tīng)明白。甚至，我們可以用帶博士生的方法來(lái)培養(yǎng)這些中小學(xué)生。

我們后來(lái)成立了在線的里蘭學(xué)院。讓全球最優(yōu)秀的科學(xué)家、教授把最前沿的科技，比如人工智能、機(jī)器人、設(shè)計(jì)思維，用最淺顯易懂的方式傳授給中小學(xué)生。而在線下，我們把小學(xué)生到大學(xué)研究生都組織在同一個(gè)課題組。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不論是小學(xué)生還是研究生，不同年齡段的人都能學(xué)到不同的東西。因?yàn)樗麄兙邆涞幕A(chǔ)知識(shí)不同，所以他們會(huì)用不同的方法分析同一個(gè)問(wèn)題，有時(shí)給出相同的解決方案，有時(shí)候給出不同的解決方案，這就是他們的探索和創(chuàng)造。

希望我們能夠點(diǎn)亮孩子，讓他們適應(yīng)未來(lái)的世界。

我們?cè)撆囵B(yǎng)孩子的人工智能思維，不是培養(yǎng)孩子人人學(xué)編程

前有知識(shí)爆炸，后有人工智能機(jī)器人追趕。我們?cè)撊绾巫尯⒆幼龊脺?zhǔn)備？我們自己該如何準(zhǔn)備？我認(rèn)為，應(yīng)該培養(yǎng)孩子的人工智能思維（AI Thinking）。

這并非建議所有人都要學(xué)編程，而是意味著所有人都應(yīng)該了解人工智能的基礎(chǔ)運(yùn)行模式，必須具備把人類的能力和人工智能機(jī)器人的能力分開(kāi)的能力，進(jìn)而具備與人工智能協(xié)作的能力，只有這樣，才能在未來(lái)有競(jìng)爭(zhēng)力。

只有具備了人工智能思維，我們才能分清哪些能力是應(yīng)該培養(yǎng)的，哪些事情是應(yīng)該讓機(jī)器處理的，我們需要站在人工智能機(jī)器人的肩膀上才能走得更遠(yuǎn)。

人的能力分成體力和腦力，腦力包括記憶能力、計(jì)算能力、考試能力、解決開(kāi)放性問(wèn)題的能力、提出問(wèn)題的能力、創(chuàng)新能力等。其中一部分是重復(fù)性的腦力勞動(dòng)，另一部分是創(chuàng)造性的腦力勞動(dòng)。目前的人工智能已能勝任部分的重復(fù)性的腦力勞動(dòng)，所以人類該重點(diǎn)培養(yǎng)的是從事創(chuàng)造性腦力勞動(dòng)的能力。

但是，什么是創(chuàng)造性的腦力勞動(dòng)？

經(jīng)常有學(xué)藝術(shù)的人說(shuō)，搞藝術(shù)就需要?jiǎng)?chuàng)造力，而不需要人工智能思維。實(shí)際上，最初AI畫(huà)畫(huà)確實(shí)被認(rèn)為沒(méi)有創(chuàng)造力，比如，不會(huì)留白。但是，僅用七千張畫(huà)進(jìn)行訓(xùn)練，AI就能做得很好了。因?yàn)?，“它們”也在學(xué)習(xí)人類是如何定義創(chuàng)造力的，只是它們的創(chuàng)造力與人的創(chuàng)造力有本質(zhì)區(qū)別。人在畫(huà)畫(huà)很多時(shí)候并不知道自己要畫(huà)什么，但是AI都是目標(biāo)指向的。

所以，即便是從事藝術(shù)創(chuàng)作，也應(yīng)該具備人工智能思維。

作者：本報(bào)記者 姜澎整理

編輯：儲(chǔ)舒婷

責(zé)任編輯：任荃

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