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王竹立:人工智能时代的教育畅想

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人工智能时代的教育畅想



作者 | 王竹立     


中山大学现代教育技术研究所副所长、硕士生导师、学术带头人。著有《碎片与重构:互联网思维重塑大教育》《你没听说过的创新思维课》等。


原文刊于《今日教育》2017年9期




人工智能时代教育还会存在吗


写下这篇文章的题目时,第一个跳入我脑中的问题就是:人工智能时代还有教育吗?

 

如果把教育理解为狭义的学校教育,那么人工智能全面实现的阶段,目前这样的实体学校很可能大面积消失,教育也就无从谈起。 想想看,现在我们获取信息与知识,主要来自学校还是网络?如果我们将从小学到大学所有的课程教学都微课化、慕课化,我们为什么还要到学校学习?如果不远的将来虚拟现实技术、增强现实技术、视频会议系统为我们打造出比 实体课堂还要逼真的网上虚拟课堂,我们为什么还要 不顾路途遥远跑到实体课堂来上课?

 

至于很多人津津乐道的校园文化,完全可以被新兴的社群文化(包括线上与线下)所替代。

 

现在的学校更像一个文凭发放机构。学校能为社会和用人单位提供一个个人学习经历(学历)与学习成绩(分数)的证明。然而,人工智能很可能彻底终结这种粗放式人才筛选模式,而改为由智能机器人对 求职者进行全方位的测试。这种智能机器人掌握了相关领域的全部知识,以及人力资源专家的全部人才选拔标准,并能根据大数据分析评判一个人所具有的知识图谱和能力水平,性格特征与思维方式,职业匹配 度与未来发展前景等。它提供给用人单位的是一份详尽而全面的分析报告。那时,学校存在的价值和意义将大打折扣,名校的光环也将现出真实的原形。

 

几乎所有教育领域的专家都认为,未来是个性化学习的时代,源自工业时代的现代学校体系是以班级授课制和标准化教材为基础的,这种教学模式已与新的时代需求格格不入,衰落是迟早的事。什么样的体系才能满足个性化学习的需要?我觉得网络和智能机器人可以做到。网络提供了随时随地进行自主学习的资源与空间,智能机器人则可以提供一对一的个性化教学服务。

 

现在这样的实体学校,要么彻底转型,要么完全消失。转型与消失其实是同一个事物的不同说法而已。

 



人工智能时代学校会如何转型


说学校会消失,指的是现行的学校教育体系,而不是所有的教育教学机构。我国古代没有学校,只有私塾。现代学校制度是近代从西方引进的。学校与私塾最大的区别是:学校是标准化的,私塾是个性化的; 学校是规模化的,私塾是定制式的。

 

工业时代需要大量的流水线上的守纪律的工人,学校步调一致的班级教学制以及纪律严明、强调集体意识的校园文化,与工业时代的人力资源需求是匹配的;同样,私塾以家庭和家族为核心的文化氛围,也与农耕时代的人才需求是一致的。

 

到了人工智能时代,不仅生产流水线上的工作将完全由机器人去完成,甚至绝大部分有一定标准与规范的工作岗位都将被智能机器人所占领,现代学校那套集体化、规范化的校园文化将变得越来越不适应时代发展的需要,取而代之的将是以个性化、自组织、相互合作为特征的社群文化。

 

未来还会有专门的教育教学组织甚至机构,但这类组织或机构与其说像现在的学校,不如说更像古代的私塾。比如可汗学院,它是由一个孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗创立的网上学校,它更像可汗依靠个人知识和魅力开设的私塾(当然,背后有一个强大的支持团队),教学的内容并不由某个权威教育机构规定,而是由可汗自主决定;涉及的知识范围很广,并不严格按照学科体系进行分类,人文社科知识与科学技术 知识是有机融为一体的,而不是像学校那样是分开传授的。我们可以将这类新型的教育形式称为“公塾”,因为它不是为某个家庭或家族服务的,而是面向全社会的。未来这类公塾式的教育组织有可能像雨后春笋一般涌现出来。

 



人工智能时代学习会是什么样子


如果把教育理解为广义的培养人的一切活动,则教育不仅还会存在,而且会蓬勃发展。不过我宁可将这样的教育用另一个词来替代,那就是学习。因为这时的教育不再是强制性的,而是自主性的;不再是固定式的,而是流动式的;不再是标准化的,而是个性化的;不再是封闭性的,而是开放性的;不再是阶段性的,而是终身性的;不再是灌输性的,而是渗透性的。教育与学习最大的区别在于,教育带有一定的强制性,而学习则更多地体现为自主性。

 

人工智能时代,还会有老师和学生。不过老师和学生的角色经常会互换;老师也不一定要有国家颁发的教师证,只要你有一技之长都能够为师;甚至还会有大量的智能机器人教师,人和机器互相学习,取长补短。教与学活动更多地发生在网络虚拟空间,而不是线下的实体空间。

 

人工智能时代还会有一部分实体学校,但那是短期的、临时的,学校只是作为网络学习的补充而存在,更多的是实习、练习、交流、实践的场所,类似于现在的实践基地、实习基地、创客空间、项目或主题培训班之类,与传统的全日制学校有本质的不同。

 

那时候,课和课程不再重要,学科和专业不再重要,考试和分数不再重要。重要的是你学到了什么、你分享了什么、你创造了什么。主题式或项目式学习将取代学科与专业课程成为主流教学形式。

 

中小学校应该还会以实体形式存在,因为国家和社会还需要对少年儿童进行基本技能培训以及文化传统与思想道德教育。不过学制会大大缩短,学时会大大减少,根据学生的不同年龄阶段开展一些短期的教育与培训活动,更多的时候让他们自主地学习、游戏与创造。智育方面除了教会孩子们基本的读写算之外,还要教会他们网络学习的技能、人机交互的技能、社会交往的能力等,学习内容与评价方式也将与现在的学校大不相同。

 



人工智能时代知识与能力、硬知识与软知识,到底哪个更重要


人工智能时代,学习的主要目的是培养思维能力、实践能力、交流能力与合作能力,而不是获取知识。知识是在培养能力的过程中“顺带”获得的。人们无需刻意记住某些知识,那些对他们的能力提升和问题解决有必要的知识会自然而然地记住。很多时候,要记住的不是知识本身,而是获取知识的路径与线索。只要在需要的时候可以随时随地找到它们就可以了。

 

学校教育与课堂教学往往会过分强调硬知识的重要性。所谓硬知识,是指那些经过专家学者加工整理、已经高度结构化体系化的知识,是那些相对固定、不容易变化的知识,是那些写进教科书与专著、可以用文字和符号准确表达的知识。但到了人工智能时代,这些知识的重要性都大大降低了,因为它不仅可以随时随地地获取,而且几乎都能被智能机器人所掌握。需要的时候,我们只要向网络和智能机器人了解就可以了,它们可以在极短的时间内给我们提供最佳的答案,我们甚至无需知道其中的过程。

 

在这样一个信息爆炸的时代,每个人都只能掌握知识整体中极小的一部分,因此需要依靠对知识结点的连通、建立知识网络才能应对瞬息万变的各种挑战。而且这个知识网络是动态的、随时更新的,始终保持对最新知识结点的连通。有时,遗忘某些过时的知识和结点比记住它们更重要。

 

与硬知识相对应的是软知识。这是一类产生快、更新也快的知识,它们还没有被专家学者归纳好整理好。从内容到结构,从意义到价值都还不太确定。它们中的大部分很快就会被新的知识所淘汰与替换,只有极少部分会慢慢沉淀下来成为硬知识。

 

这一类知识在信息时代大量地涌现出来,而且变得越来越重要。越是与信息技术关系密切的领域,软知识的产生越表现出爆发性。

 

从互联网到移动互联网,再到物联网与人工智能; 从计算机辅助教学到微课、慕课、私播课,再到翻转课堂和翻转学习;从电子书包到电子白板,再到智能手机进课堂与手机直播课堂;从滴滴打车到共享单车,再到共享雨伞、共享汽车;从博客到微博,再到QQ和微信; 从计划经济到市场经济,再到共享经济与区块链;短短数十年产生了多少新名词、新思想、新观念、新理论、新模式呀!而且更新速度越来越快。这些新知识大都属于软知识的范畴。

 

未来,软知识比硬知识更加重要。因为硬知识都可以被智能机器人所掌握,大部分靠硬知识就能解决的问题都能被智能机器人所解决。人类唯一还有优势的领域就是软知识领域。

 

智能机器人需要依赖大数据与智能算法。没有大数据,机器人的智能还不如一个三岁的小孩。阿尔法狗之所以能战胜人类的九段围棋高手,是因为它事先对人类所有的围棋高手的棋谱进行了深度学习。

 

而软知识不太容易被智能机器人所掌握。因为第一,软知识产生的时间很短,还不能积累起大量的数据,而且更新得也很快,智能机器人难以获得足够的学习大数据;第二,软知识中包括有大量的抽象概念和隐性知识, 这一类知识难以被语言、文字、符号所表达,即使勉强被表达出来意思也不够确定,很难被机器人所了解,甚至很难生成为机器人能识别的数据。没有数据,机器人什么也干不了。比如我们很难想象机器人能提出共享经济这样的抽象概念。

 

人类则不同,我们可以理解这些抽象的概念,甚至 可以领悟隐性知识与经验,这是我们长于机器智能的地方。所以未来的教育在软知识领域将大有可为。

 



人工智能时代学习领域如何全面变革


如果说农业时代人类主要任务是解决粮食生产问题,工业时代主要解决机械动力(能源)问题,那么信息时代主要解决的是信息突破时空障碍自由流通问题,智能时代则主要解决的是信息与知识直接转化为机器生产力的问题。后两个时代与学习的关系明显比前两个时代要密切得多。

 

智能机器人在思维的每一个单向度上大大超越人类只是时间问题,唯一难以超越的是人类的创新能力。战胜阿尔法狗的方法其实很简单,人类只要改变游戏规则就可以让阿尔法狗束手无策。

 

改变游戏规则需要想象力与创造力,未来教育的目的就是要大力发展人类的想象力与创造力。只有不断创新我们才能不被机器人所打败。为了能够创新人类必须不断地学习,但学习的目的与方式与以往所有的时代都会大不相同。未来的学习可能有下列几种主要形式,这些形式在今天已经初露端倪。

 

1.个人导向的系统学习。这是新建构主义所主张的学习方法。与碎片化学习与学校内的系统学习不同,这种学习介于两者之间。其核心要素有二:一是个人导向而不是学科导向,即学习者是根据个人的兴趣爱好与问题解决需要选择学习的内容与学习路径,而不是按照学科知识体系的要求去进行系统学习。它是以一连串问题为中心的,像蜘蛛织网一样不断向外扩展,形成以个人兴趣与需要为中心的个性化知识体系,而不是以学科和专业为中心的共性化知识体系。二是零存整取式的,通过平时的碎片式的“零存”,最终实现系统性的“整取”, 将碎片化知识按照个人的需要,通过一定的步骤,整合 成一个独特的知识体系。因此,这种学习又常常被称为零存整取式的学习。

 

2.自组织学习。仅仅依靠个人的学习是远远不够的,人们还需要组织起来,以团队学习、组织学习的方式提升共同的知识与能力水平,协同实现共同的目标。最常见的自组织学习是网络社群里的学习,一些有共同兴趣和需要的网民自发组织成一个个的社区与社群,通过信息的分享与交流达到学习的目的。创客空间的学习是自组织学习的一种特殊形式,它通过做中学、将创意变成现实而实现共同学习目标;一些学校或机构提供的自组 织学习环境也对自组织学习起到了推动作用。

 

3.“互联网+课堂”。这种课堂可以是线下的实体课堂,也可以是线上的虚拟课堂,但都与互联网紧密相连。 学习的方式主要采用翻转学习的方式。大家分散时,通过网络与智能机器人进行个性化的自主学习,集中时则进行分享、交流、讨论、练习、创造等活动。学习内容来自网络与生活实践,而不仅仅是书本与教材;学习者可以自由进出这样的课堂,而不是被严格限制步调与进度。学习的目标是为了建立个性化的知识体系,而不是标准化的知识体系。

 



未来,到底有多远


这个问题我无法准确回答,因为它取决于科技进步的速度。人工智能时代的全面到来,有可能很快,只需要二三十年时间;也有可能比现在预测的要曲折,需要五十年到一百年。但未来的发展方向应该还是明确的。

 

现在科学家已在探索如何将记忆芯片直接植入人类的大脑中了,那个时代,学习会变成什么样子?这已超出本文讨论的范围了 。


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