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达内培训班:人工智能时代,教育还能熟视无睹吗?
  • 发布:达内培训班
  • 来源:互联网
  • 时间:2018-03-07 09:53
    人工智能时代,教育还能熟视无睹吗?
    最近几年,无人驾驶、大数据、区块链等技术名词一次次的吸引了我们的眼球。
    而其中最早被我们熟悉的恐怕就是人工智能了--无他,智能机器人崛起威胁人类比其他技术更适合作为科幻电影的主题。可是,我们通过这些电影了解的所谓“人工智能”是真正的“人工智能”吗?
    另一方面,新技术也渗透到我们生活的方方面面:4G网络、移动支付、微信红包……这些新产品都在我们的日常生活中逐渐变得习以为常。
    可是,有一个领域却几乎像是“桃花源”一般独立于最近几十年的技术进步,那就是教育。除了PPT等工具的使用,国内外的主流教育界,从教育目的,教育方法到教育内容,对于新技术几乎是完全绝缘的。
    当然,可汗大学、慕课、翻转课堂等名词也逐渐受到人们的关注,但是到目前为止依旧没有得到以学校为主的主流教育界的认可。虽然教育是百年大计,面对技术的革新或许需要更加稳健一些,但是,人工智能不同。
    为什么这么说?因为人工智能有可能根本性的改变人类社会的分工和职业构成,从底层重构我们的社会。
    人工智能领域的专家们的共识是:“随着技术的发展,目前的重复性劳作、简单的脑力和体力工作都会逐渐被智能机器取代。”
    具体有多少工作会被取代还说不清,但是哪怕是最乐观的估计也要将近一半--我们现在熟悉的工作,在未来的十到二十年后,有一半左右要消失不见,同时又会有大量的新职业诞生。
    在这个过程中,会有大量的劳动力需要重新接受教育和培训,而现有的教育体系能否承担起这项任务?
    没人能给出肯定的答案。
    这已经开始引起许多人和政府的不安,但还不是最可怕的,因为我们的教育还在源源不断的培养出大量和这些即将被人工智能取代的劳动力处境相同的人。
    所以,教育还能像面对互联网、移动互联网等技术时一样淡然处之吗?图片来自网络所幸,并不是所有人都没有对此展开思考的。郝景芳在她的《人之彼岸》一书中简单的介绍了“人工智能”技术,讨论了人工智能与人类之间的关系。
    更重要的是,她从一名科技工作者的角度开始思考:人工智能的时代,我们需要怎样的教育。
    人工智能有何优势?有何不足?最近两年,阿尔法狗(AlphaGo)的横空出世掀起了这波人工智能的热潮。
    在人工智能借助机器学习和大数据技术在极短的时间内就攻克了围棋这项难度极高的智力运动后,人们惊呼:还有人什么是人工智能做不到的?我们对于人工智能取代现有职业的忧虑很大程度上也是因此被点燃的。
    但事实上,从现有的技术来看,人工智能的优势固然非常明显,缺点也同样非常突出。首先,现有的人工智能技术建立在机器学习和大数据技术的基础上。
    这给了人工智能在专业领域极强的学习和运算能力,但是不能给现有的人工智能整体性认知的能力。
    所谓的整体性认知能力,简单来说就是“世界观”.
    我们人类能够同时掌握不同的知识和技能,并行不悖,并在此基础上形成一个完整的对世界的认知。
    只要是正常人,应该没有谁会在学会了基本的数学之后就遗忘了怎么使用筷子,学会了下围棋却又忘了怎样写文章。但是,这却是目前人工智能的现状。
    以阿尔法狗为代表的人工智能有着很强的学习能力,只要有着足够先进的算法和足够大的数据作为机器学习的基础。可是,他们无法同时掌握多个技能,要掌握新的技能,就只能把旧的技能“覆盖”掉。
    所以,目前的人工智能不可能像我们一样形成一种整体性的认知,只能作为一种辅助工具完成人交给他们的某一特定任务。另一方面,这种不足也代表了人工智能的另一不足,那就是没有创新能力。

    人工智能能够掌握专业技能,却不能自己做出创新,更新自己的算法,做出突破性的研究,很重要的原因在于创新恰恰需要一种整体性的认知能力。所谓“创新”在很多时候其实是一种“触类旁通”,这种举一反三的能力是人类的强项,却是人工智能的不足。

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    当然,人工智能可以通过“猴子打字”的方式通过无限的尝试和枚举在偶然之中实现创造。例如曾经受到关注的“电脑作诗”程序,的确在偶然中写出了一些有着独特意象的诗歌,但是这种创造没有价值,因为电脑自己都不理解这些诗歌的意义。
    我们对于这些诗歌的理解和价值的认定都出自于自己的联想,人工智能则完全无法理解自己到底写出了什么东西,有着什么意义,它们只能判断和计算数据。
    而缺乏整体认知和价值判断能力,也就意味着人工智能到目前为止还无法产生“自我意识”,缺乏对复杂个体的理解和应对能力。“自我意识”是建立在对自己的完整认识和独特的价值取向的基础上的,人工智能在这两方面都缺乏基础。
    而有意思的是,虽然人类有着“自我意识”,却同样能够理解他人,理解与我们不同的其他个体。因为作为一个物种,我们每个个体在有细微区别的同时又有着许多共通的基础。我们看到他人的痛苦和喜悦时的表现,能够从动作、神态、语言等方面映射到自己身上,从而理解他人,这就是所谓的“共情”能力。
    而共情能力的基础,就是你首先要有一个有感情的“自我”.因为你在痛苦时会哭泣,所以你能理解他人哭泣的意义;因为你快乐时会欢笑,你才能理解他人欢笑的意义。可是人工智能不能。
    人工智能一没有自我,而没有感情,因此也不可能理解他人或其他程序的行为。当然,有人可能会说,现在的人工智能不是能够通过面部识别判断人类的情感,而且正确率还很高吗?的确如此,但是就像刚刚提到的,它们并不懂“快乐”、“悲伤”、“愤怒”这些情绪的意义。
    就好像siri等人工智能程序看上去能够与人进行对话,其实只是程序员们事先设定好的应对内容,这些程序只是在特定的场合,通过对大数据的检索给出特定的应对而已。
    人和人之间才能对话,人工智能和人只是在应对。
    人工智能时代的教育应该走向何方?那么所有的这些,对我们的教育来说意味着什么?我们到底要给孩子怎样的教育,才能帮助他们适应未来?
    郝景芳认为,“未来需要的肯定是三大类能力,与人工智能相处的能力,与人相处的能力,超越人工智能的能力”.所谓与人工智能相处的能力,就是与人工智能协作的能力。就像刚刚提到的,人工智能会导致许多职业的消失,但同时也会创造出许多新的岗位和工作机会,比如人工智能、机器学习领域的研究和工作人员。
    另一方面,人工智能的不足,也意味着在很长的一段时间内,与人打交道的工作依旧需要由人类完成。所以,并不是所有的初级劳动力都会被取代,例如服务型行业的劳动力就很难被人工智能彻底取代。
    但是这两种能力,某种程度上都是人类在适应人工智能,弥补人工智能的不足或是暂时无法完成的任务。
    在我看来最终都只是形成人类与人工智能的共生,说不清楚到底是人类用人工智能完成自己的工作,还是人工智能利用人类弥补自己的缺陷(这一点在《人之彼岸》的《人之岛》一文中有着非常有趣的描述)。所以,唯有超越人工智能,才能保证不被人工智能所取代,真正成为人工智能的主人。
    那么,上面提到的人工智能的局限有没有可能被弥补?短期来看,如何让人工智能拥有整体性认知能力依旧是一个难题,即使发展出了更好的算法和程序,也会面临许多其他的问题,例如运算速度和能耗。
    而长期来看,没有生存威胁、由逻辑电路组成的、以云分布形式存在的人工智能也很难产生单一的自我意识以及情感。所以郝景芳断言:“什么是人工智能做不到的?核心就两条:世界观和创造力。”
    也正是从这两点出发,我们的教育真正需要注意的问题其实只有以下几个重点:情感联结,基础抽象思维,世界观建立,创造力发展。第一点是人类沟通的基础能力,第三点、第四点涉及到整体性认知以及创新能力,都是人工智能的不足。关于这三点的培养,最需要关注的是儿童时期的教育。
    因为0--3岁时儿童自我认知以及依恋情绪形成的关键时期,只有父母在这一时期给与孩子充分的引导和足够的安全感,孩子才能形成安全的依恋类型,进而形成比较稳定的情绪认知和自我认知。
    而3--7岁是儿童神经突触发展的主要时期,这一时期也是儿童最不同领域的知识接受速度最快、联想能力最强的时期,在这一时期让儿童接触比较全面广泛的知识能够为将来形成完整的世界观和更强的创造能力奠定基础。值得注意的是第二点,基础抽象思维。
    什么叫基础抽象思维?就是在学习了基础的语言文字以及数理逻辑之后具有的比较初步的抽象思维能力,其实也就是目前义务教育阶段语文数学等学科在能力方面的培养基础。
    基础的抽象思维,其实是人类融会贯通不同的知识,从而形成世界观的基础,也是人类将不同领域的知识进行联系,从而产生创新的基础。
    更重要的是,基础的抽象思维能力,是人类学习更复杂的知识的基础。刚刚已经提到,人工智能的发展会导致许多职业的消失,有大量的劳动力需要再教育和培训。而随着人工智能以及其他新技术的快速发展,我们很难保证这样的情况会不会在我们的生活中反复发生。
    因此,如何通过不断的自我更新跟上时代的步伐就成为了所有人都必须克服的问题。有人可能会说,那么我们为什么不让孩子从小就开始学习一些和人工智能有关的知识,例如编程和算法呢?还是那句话,因为知识和技术的更新太快了。
    哪怕是作为人类知识更新发展最前沿的大学,每年新进学生所学习的教材也往往会在他们毕业前就变得过时落伍,更何况基础教育领域所学习的知识?
    所以,目前的教育到底设置哪些科目、教给孩子什么具体的知识其实都是不重要的。相比具体的知识,让孩子掌握自我学习、自我更新的能力才是一件重要的事情。
    技术的发展在给我们带来福祉的同时也会造成新的社会问题。教育作为社会体系和分工的基础理应对此有所前瞻和准备。

    “人工智能时代,我们能做的,就是站到比人工智能更高的山峰。”

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