智能時代何以需要教育智慧

魏忠

先說幾件我經(jīng)歷的四件小事。

1980年我12歲，就能自己去看醫(yī)生了，一群醫(yī)生看見我來了很驚訝，不但給了當(dāng)時很緊缺的藥，還對我說：“將來長大了就用不著來看醫(yī)生了。”說這句話的原因是，他們手中拿到了非常詳細(xì)的藥物詞典，在那個年代似乎沒有經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)的醫(yī)生都是看著詞典用藥治療病癥的。

1990年我22歲，一天晚上我突然肚子疼，強忍疼痛去了醫(yī)院，這時的醫(yī)院已經(jīng)有了些現(xiàn)代化的味道，但是我去哪科呢？由于肚子疼我去了內(nèi)一科，開好了藥回到家，兩個小時后疼痛難忍的我又去了醫(yī)院，這次我去了內(nèi)二科，一位高度懷疑胃潰瘍的醫(yī)生又開了一次藥。又過了兩小時，疼痛更加劇了，最后我又去了醫(yī)院，這一次找對了，去了內(nèi)三科，遇到了合適的醫(yī)生，經(jīng)過檢查已經(jīng)闌尾炎穿孔了，馬上進(jìn)入手術(shù)室。

2000年我32歲，半夜我又肚子疼，直奔上海的瑞金醫(yī)院，彎著腰就往內(nèi)科沖，被值班檢查的全科醫(yī)生看到了，直接讓護(hù)士送我去泌尿科，這位智慧的醫(yī)生一眼就看出我彎著腰是腎結(jié)石的病。

2015年我再次去了瑞金醫(yī)院。這次是小女兒高燒不止去兒科病房。瑞金醫(yī)院的兒科病房多數(shù)是白血病的孩子，女兒由于肺炎39度以上高燒不止而進(jìn)了這家醫(yī)院。一系列科學(xué)的檢查過后，兒科主任竟然還是查不出來到底是什么毛病。在這位知名的兒科主任帶著自己的研究生們來查房時的講解中，我才知道，給孩子治病是如此的復(fù)雜且需要智慧。主任說，放在1980年這個孩子可以直接打退燒藥；放在1990年可以直接按照病毒、衣原體、支原體各種感染去嘗試治療；放在2000年，一個好的醫(yī)生基本能直接判斷孩子大致是什么毛病，可以在基本檢查后嘗試治療，這也是今天多數(shù)三甲醫(yī)院的做法。但是，“同學(xué)們考慮過沒有，高燒得到控制一般并不會讓孩子有什么負(fù)面的問題，但是如果不知道為什么就強制將肺炎壓下去，那么這個孩子下一次復(fù)發(fā)，我們怎么辦？”非常感謝這位智慧的醫(yī)生，孩子的病最后沒有確診卻真的好了。

我一直在想，40多年來醫(yī)學(xué)科技有了巨大的進(jìn)步，所有的醫(yī)生必須通過各種檢查手段來精確地判斷病情和提供治療方案，為什么我們反而對醫(yī)生本人的依賴卻越來越高了呢？

2017年，計算機大敗圍棋高手李世石，人們驚呼人工智能已經(jīng)全面超越人了，然而多數(shù)人有所不知的是，用于圍棋的兩個算法最初和最終針對的都是“治療方案”，也就是通過人工智能為患者開藥，目前這種開藥的水平已經(jīng)很高了，有一種統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，機器開藥的水平已經(jīng)高于一般的三甲醫(yī)院了。那么機器醫(yī)生的開藥水平高于三甲醫(yī)院的醫(yī)生后，就意味著醫(yī)生會失業(yè)嗎？我想前面的4個故事已經(jīng)給出了答案，那就是查藥典的醫(yī)生、輪番試驗我治療方案的醫(yī)院的醫(yī)生、一眼能看出我得了腎結(jié)石的醫(yī)生會失業(yè)，而最后那位醫(yī)生不會失業(yè)。隨著醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步，醫(yī)生也在進(jìn)步，這就是人的智慧在技術(shù)的倒逼下，反而會達(dá)到空前的水平。

醫(yī)生如此，那么教師呢？同樣針對人，更為復(fù)雜的教育將體現(xiàn)一種什么樣的未來呢？

● 人工智能所依賴的軸心時代

要回答教師會不會被取代、人工智能會在技術(shù)層面如何替代教育的問題，我們要回顧一下人工智能的發(fā)展。如果說上個世紀(jì)前30年是物理學(xué)大發(fā)展的年代，后面的30年（也就是從1930年到1960年）則可以稱為人工智能的軸心時代，因為幾乎所有的大牛在這30年同時出現(xiàn)了。

第一個層面是一批哲學(xué)家和心理學(xué)家出現(xiàn)，如羅素、維特根斯坦、皮亞杰、哥德爾、西蒙、甚至杜威等。要研究人工智能，首先要研究人，知道人是怎么思維的，還要對人的復(fù)雜性和不可測的特點進(jìn)行有理論依據(jù)的和哲學(xué)的思考，那么這一批互不相同的哲學(xué)家的同時出現(xiàn)，之前沒有，之后也沒有。

第二個層面是一批數(shù)學(xué)家出現(xiàn)，如希爾伯特、哥德爾、納什、馮·諾依曼以及圣達(dá)菲研究所等。人工智能所依據(jù)的數(shù)學(xué)理論和數(shù)學(xué)方法，已不是19世紀(jì)的數(shù)學(xué)能夠處理的，這些數(shù)學(xué)家的出現(xiàn)也許在整個數(shù)學(xué)界的歷史上還只是一瞬間，然而沒有他們的同時出現(xiàn)，今天的人工智能是走不到這個位置的。

第三個層面是科學(xué)方法論層面，信息論的香農(nóng)、控制論的維納、計算機的圖靈、系統(tǒng)論的貝塔朗菲，從科學(xué)層面上奠定了人工智能的基礎(chǔ)。這還不行，此外還包含計算機理論的圖靈，同時出現(xiàn)這些閃光的并互相影響等還有協(xié)同論、耗散結(jié)構(gòu)論、突變論這些似乎和今天的人工智能還沒有什么直接的因果關(guān)系的理論，然而人工智能沒有這些不但走不到今天，更走不向明天。

第四個層面是人工智能交叉學(xué)科的研究，生物學(xué)的研究、行為科學(xué)的研究、腦神經(jīng)的研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)的研究，也產(chǎn)生了響當(dāng)當(dāng)?shù)娜宋?，如坎德爾、皮茨、克里克等?h3>● 看似熱鬧的人工智能還只是知識軸心時代影響的應(yīng)用爆發(fā)

以上四個層面的人物所代表的軸心時代，幾乎奠定了所有人工智能的理論基礎(chǔ)，說來也怪，當(dāng)這些基礎(chǔ)打好后，忽然大師們都消失了。下面，就是上世紀(jì)80年代以后第五個層面的人物出場了：辛迪等代表的深度學(xué)習(xí)四大金剛，堅持和發(fā)展了皮茨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，毫無道理地將人工智能突然實現(xiàn)了，而實現(xiàn)得莫名其妙的原因并不是他們多么高超，而是他們足夠堅持，但是用圖靈獎獲得者Raj Reddy的話說，就是“我們找到了深度學(xué)習(xí)的方法，也通過深度學(xué)習(xí)找到了好的答案，但是我們不知道是如何找到的”。

在物理學(xué)上，解決問題是分層次的，當(dāng)分支的學(xué)科各自發(fā)展時，只能在本學(xué)科的積累上做進(jìn)步，當(dāng)分支共同的節(jié)點產(chǎn)生革命性的變革時，各分支都會有突破性的進(jìn)展。人工智能因為能夠解決人類能夠解決的問題，我們稱其人工智能，人工智能未來也能解決人類不能解決的問題，我們稱為“超智能”，然而就目前來看，由于理論沒有更大的突破，目前幾個關(guān)鍵問題并沒有解決：我們都是基于硅基芯片模仿人，而碳基芯片正在提出和發(fā)展，生命體的有機結(jié)構(gòu)要高于硅基芯片幾個層次，從這個角度上來看，硅基芯片不改，人工智能超越人的可能性就不大。

信息與量子有關(guān)，生命與量子有關(guān)，基于此我們并沒有更深的理解，物理學(xué)家提出了非常多的空間理論，量子理論也證實了量子的作用，甚至香農(nóng)也預(yù)測了“信息子”的作用，但是信息到底是什么還需要理論進(jìn)一步發(fā)展。

在應(yīng)用大爆發(fā)的人工智能時代，在隔行如隔山的教育領(lǐng)域，相當(dāng)長的一段時間還要靠教育的專業(yè)積累和教師的經(jīng)驗。

● “并不存在”的教育卻需要教育的智慧

人工智能能夠打敗圍棋高手，這個模型中，我們將輸與贏抽象得很清楚了，這種事人工智能可以干，技術(shù)可以干，當(dāng)然可以代替人，正如我1980年醫(yī)生僅僅查個藥、1990年僅僅查個病，這樣定義明確的事情，人工智能遲早會全面超越人類。然而教育不一樣，教育不是完整的和定義明確的事情，我們可以說“如何讓孩子考分高一點”“如何讓孩子學(xué)會這個難解的題”，甚至“如何3個月背2000單詞”，這是明確的，但我們不能說那就是教育，我們回想教育在嚴(yán)格的定義中本身并不存在。對于一個并不存在的問題計算機是無能為力的，計算機能解決已經(jīng)明確提出問題的問題，不能解決沒有描述清楚的問題。教育者的智慧在于能根據(jù)教育場景不斷提出問題，將不明確的問題明確化，這就是教育者的智慧。

我們不能否認(rèn)“考上一所好大學(xué)”“學(xué)會一門課”“學(xué)會一個知識點”這些明確的任務(wù)的“還原論”的教育屬于教育，但是我們又必須承認(rèn)好的教育并不是將一串所謂好的目標(biāo)集合起來就是培養(yǎng)一個好的人，我們總是徘徊于系統(tǒng)論與還原論之間，人們對教育的認(rèn)知半徑會不斷擴大，教育的概念也會不斷變遷，這種時候，技術(shù)工具會有作用，很大的作用，但會把教育推到一個更新的認(rèn)知高度，而中間只有教師和人才能理解和駕馭，駕馭這件事情，正如瑞金醫(yī)院的兒科主任那樣。

不僅教育概念變遷，而且不同的教育主體和客體也極具個性化，在一個高度個性化和場景化的行業(yè)中，“智慧”就極為重要。舉個例子，本文我們試圖用人工智能的專業(yè)學(xué)科去解釋一些事情，40年前的錢學(xué)森發(fā)現(xiàn)東方人并不習(xí)慣這種表述。中國人更習(xí)慣于把本文上面的系統(tǒng)論的方法不是按照西方的學(xué)科方法，而是按照“物理、事理、人理來表述，如果非要加上科學(xué)原理，中國人更喜歡把哲學(xué)稱為道理”，如果是這樣，我對本文的表述就是：

物理上，人工智能依托計算機和物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)將世界聯(lián)系起來；

事理上，人工智能通過數(shù)學(xué)和程序運算代替人的行為甚至超越人的行為；

人理上，人工智能的發(fā)展會帶來很多倫理和人們的不適，會引起人們的恐慌；

道理上，遲早技術(shù)會推動人的進(jìn)步，人的大腦的處理機制是高于計算機的，計算機代替人的可能性不太大，但是如果你停留在低級的機械能力上，那么就會被替代。

是不是上面的表述孩子們更容易接受呢？但是就不太專業(yè)了，而不習(xí)慣并沒有正確與否，在教學(xué)中，學(xué)生能夠接受的才行。在東方思維和西方思維之間，教育者和被教育者也有極大的區(qū)域和族群特點，教育不僅僅是師生之間的事，還是社區(qū)的事，經(jīng)濟社會的事、文化信息傳遞的事，要變得有效持續(xù)，就必須適應(yīng)各種現(xiàn)實，而這種現(xiàn)實需要求助于文化中游刃有余的人，也就是智慧的教師才行。

那么，教育中什么是教師最能夠做的和應(yīng)該做的呢？與智慧直接相關(guān)的就是人理和道理?？鬃诱f：“傳道、授業(yè)、解惑”，傳道和解惑都是需要智慧的，需要人的智慧，需要情境高度相關(guān)和及時反應(yīng)的，從這個角度上來說，教育永遠(yuǎn)不會消失，學(xué)生對教師的依賴會更強，因為人還是傾向個體獨特的社會動物。

1983年，我初中二年級，馬上就要進(jìn)入城市的第一次中考，這一年對我來說很重要，甚至對我們那個鋼廠的很多教師也很重要。3年前哥哥獲得了市狀元考入了重點大學(xué)，在那個千軍萬馬擠獨木橋的年代，這對偌大的廠區(qū)是一個極大的鼓勵，數(shù)萬人的廠子里面的知識分子們紛紛開始重視知識并以大哥為榜樣。而這一年開始由于有了中考，大家的關(guān)注點從關(guān)注上大學(xué)到關(guān)注上高中，一個班能考上重點高中的不會超過幾個人，而我作為狀元的弟弟就成了關(guān)注的焦點。照理來說我還算不錯，數(shù)理化頗有大哥的風(fēng)范，然而英語就不行了，總是不及格。那一年，我做最后的努力，對爸爸承諾在英語上最后努力一次，再上不去我就不是那塊料。

那一年，日本的卡西歐計算器開始盛行中國，多數(shù)教師改卷子時開始使用計算器來加分?jǐn)?shù)，考完試的這一天，我的英語老師找了幾個班干部，沒有用計算器，讓我們自己統(tǒng)計全班的英語分?jǐn)?shù)。我加來加去，看來我真不是那塊料，自己52分。郁悶的我回到家里向父親表示“中國人的我再也不學(xué)英語了”。第二天上課前，英語老師公開質(zhì)問我：“為什么那么不小心，總是粗心，自己的卷子都會少加一張，明明是67分班級第五，算成了不及格?！敝钡浇裉爝€半信半疑的我，總是感謝老師的那次嚴(yán)厲批評，隨著時間的推移，我越來越確定我那次分?jǐn)?shù)就是52分?？墒钦f來也奇怪，原本英語不好的我從此英語穩(wěn)居全班前列。

技術(shù)總在變化，我們其實低看了藏在技術(shù)背后的人以及人的進(jìn)化，從系統(tǒng)論角度看，環(huán)境的復(fù)雜性早就有了生物的多樣性和適應(yīng)性，物理學(xué)家薛定諤一直思考生物學(xué)為什么不符合熱力學(xué)第二定律，后來直到耗散結(jié)構(gòu)理論的出現(xiàn)才有了最終結(jié)果，而生命這種現(xiàn)象說造成的信息傳遞太過復(fù)雜，每一次單一的技術(shù)進(jìn)步總是讓人們懷疑生命的效率，而當(dāng)人使用技術(shù)工具之后，人又作為智慧復(fù)雜的生命體體現(xiàn)出高度智慧的適應(yīng)性，這種適應(yīng)性總是讓技術(shù)望塵莫及。

那一年我如愿以中考幾乎最高分考入省重點中學(xué)，英語老師用放棄“計算器智能”的手動方式，闡釋了什么是“教育的智慧”，直到40年后的今天自己的孩子面臨同樣的問題，我想不出有什么智能的手段能代替當(dāng)初智慧的老師，而當(dāng)初英語老師那一招，今天可能是違法的手段，那么今天的老師在環(huán)境變化的時候再遇到一個當(dāng)初的我，需要智能還是智慧？