人工智能時代，教育還能熟視無睹嗎？
最近幾年，無人駕駛、大數據、區塊鏈等技術名詞一次次的吸引了我們的眼球。而其中最早被我們熟悉的恐怕就是人工智能了——無他，智能機器人崛起威脅人類比其他技術更適合作為科幻電影的主題。可是，我們通過這些電影了解的所謂“人工智能”是真正的“人工智能”嗎？
另一方面，新技術也滲透到我們生活的方方面面：4G網絡、移動支付、微信紅包……這些新產品都在我們的日常生活中逐漸變得習以為常。可是，有一個領域卻幾乎像是“桃花源”一般獨立于最近幾十年的技術進步，那就是教育。
除了PPT等工具的使用，國內外的主流教育界，從教育目的，教育方法到教育內容，對于新技術幾乎是完全絕緣的。當然，可汗大學、慕課、翻轉課堂等名詞也逐漸受到人們的關注，但是到目前為止依舊沒有得到以學校為主的主流教育界的認可。雖然教育是百年大計，面對技術的革新或許需要更加穩健一些，但是，人工智能不同。
為什么這么說？因為人工智能有可能根本性的改變人類社會的分工和職業構成，從底層重構我們的社會。人工智能領域的專家們的共識是：“隨著技術的發展，目前的重復性勞作、簡單的腦力和體力工作都會逐漸被智能機器取代。”具體有多少工作會被取代還說不清，但是哪怕是最樂觀的估計也要將近一半——我們現在熟悉的工作，在未來的十到二十年后，有一半左右要消失不見，同時又會有大量的新職業誕生。在這個過程中，會有大量的勞動力需要重新接受教育和培訓，而現有的教育體系能否承擔起這項任務？沒人能給出肯定的答案。這已經開始引起許多人和政府的不安，但還不是最可怕的，因為我們的教育還在源源不斷的培養出大量和這些即將被人工智能取代的勞動力處境相同的人。
所以，教育還能像面對互聯網、移動互聯網等技術時一樣淡然處之嗎？
所幸，并不是所有人都沒有對此展開思考的。郝景芳在她的《人之彼岸》一書中簡單的介紹了“人工智能”技術，討論了人工智能與人類之間的關系。更重要的是，她從一名科技工作者的角度開始思考：人工智能的時代，我們需要怎樣的教育。
人工智能有何優勢？有何不足？
最近兩年，阿爾法狗（AlphaGo）的橫空出世掀起了這波人工智能的熱潮。在人工智能借助機器學習和大數據技術在極短的時間內就攻克了圍棋這項難度極高的智力運動后，人們驚呼：還有人什么是人工智能做不到的？我們對于人工智能取代現有職業的憂慮很大程度上也是因此被點燃的。但事實上，從現有的技術來看，人工智能的優勢固然非常明顯，缺點也同樣非常突出。
首先，現有的人工智能技術建立在機器學習和大數據技術的基礎上。這給了人工智能在專業領域極強的學習和運算能力，但是不能給現有的人工智能整體性認知的能力。
所謂的整體性認知能力，簡單來說就是“世界觀”。我們人類能夠同時掌握不同的知識和技能，并行不悖，并在此基礎上形成一個完整的對世界的認知。只要是正常人，應該沒有誰會在學會了基本的數學之后就遺忘了怎么使用筷子，學會了下圍棋卻又忘了怎樣寫文章。但是，這卻是目前人工智能的現狀。以阿爾法狗為代表的人工智能有著很強的學習能力，只要有著足夠先進的算法和足夠大的數據作為機器學習的基礎。可是，他們無法同時掌握多個技能，要掌握新的技能，就只能把舊的技能“覆蓋”掉。所以，目前的人工智能不可能像我們一樣形成一種整體性的認知，只能作為一種輔助工具完成人交給他們的某一特定任務。
另一方面，這種不足也代表了人工智能的另一不足，那就是沒有創新能力。
人工智能能夠掌握專業技能，卻不能自己做出創新，更新自己的算法，做出突破性的研究，很重要的原因在于創新恰恰需要一種整體性的認知能力。所謂“創新”在很多時候其實是一種“觸類旁通”，這種舉一反三的能力是人類的強項，卻是人工智能的不足。
當然，人工智能可以通過“猴子打字”的方式通過無限的嘗試和枚舉在偶然之中實現創造。例如曾經受到關注的“電腦作詩”程序，的確在偶然中寫出了一些有著獨特意象的詩歌，但是這種創造沒有價值，因為電腦自己都不理解這些詩歌的意義。我們對于這些詩歌的理解和價值的認定都出自于自己的聯想，人工智能則完全無法理解自己到底寫出了什么東西，有著什么意義，它們只能判斷和計算數據。
而缺乏整體認知和價值判斷能力，也就意味著人工智能到目前為止還無法產生“自我意識”，缺乏對復雜個體的理解和應對能力。
“自我意識”是建立在對自己的完整認識和獨特的價值取向的基礎上的，人工智能在這兩方面都缺乏基礎。而有意思的是，雖然人類有著“自我意識”，卻同樣能夠理解他人，理解與我們不同的其他個體。因為作為一個物種，我們每個個體在有細微區別的同時又有著許多共通的基礎。我們看到他人的痛苦和喜悅時的表現，能夠從動作、神態、語言等方面映射到自己身上，從而理解他人，這就是所謂的“共情”能力。而共情能力的基礎，就是你首先要有一個有感情的“自我”。因為你在痛苦時會哭泣，所以你能理解他人哭泣的意義；因為你快樂時會歡笑，你才能理解他人歡笑的意義。可是人工智能不能。人工智能一沒有自我，而沒有感情，因此也不可能理解他人或其他程序的行為。
當然，有人可能會說，現在的人工智能不是能夠通過面部識別判斷人類的情感，而且正確率還很高嗎？的確如此，但是就像剛剛提到的，它們并不懂“快樂”、“悲傷”、“憤怒”這些情緒的意義。就好像siri等人工智能程序看上去能夠與人進行對話，其實只是程序員們事先設定好的應對內容，這些程序只是在特定的場合，通過對大數據的檢索給出特定的應對而已。人和人之間才能對話，人工智能和人只是在應對。
人工智能時代的教育應該走向何方？
那么所有的這些，對我們的教育來說意味著什么？我們到底要給孩子怎樣的教育，才能幫助他們適應未來？郝景芳認為，“未來需要的肯定是三大類能力，與人工智能相處的能力，與人相處的能力，超越人工智能的能力”。
所謂與人工智能相處的能力，就是與人工智能協作的能力。就像剛剛提到的，人工智能會導致許多職業的消失，但同時也會創造出許多新的崗位和工作機會，比如人工智能、機器學習領域的研究和工作人員。
另一方面，人工智能的不足，也意味著在很長的一段時間內，與人打交道的工作依舊需要由人類完成。所以，并不是所有的初級勞動力都會被取代，例如服務型行業的勞動力就很難被人工智能徹底取代。
但是這兩種能力，某種程度上都是人類在適應人工智能，彌補人工智能的不足或是暫時無法完成的任務。在我看來最終都只是形成人類與人工智能的共生，說不清楚到底是人類用人工智能完成自己的工作，還是人工智能利用人類彌補自己的缺陷（這一點在《人之彼岸》的《人之島》一文中有著非常有趣的描述）。所以，唯有超越人工智能，才能保證不被人工智能所取代，真正成為人工智能的主人。
那么，上面提到的人工智能的局限有沒有可能被彌補？短期來看，如何讓人工智能擁有整體性認知能力依舊是一個難題，即使發展出了更好的算法和程序，也會面臨許多其他的問題，例如運算速度和能耗。而長期來看，沒有生存威脅、由邏輯電路組成的、以云分布形式存在的人工智能也很難產生單一的自我意識以及情感。所以郝景芳斷言：“什么是人工智能做不到的？核心就兩條：世界觀和創造力。”
也正是從這兩點出發，我們的教育真正需要注意的問題其實只有以下幾個重點：情感聯結，基礎抽象思維，世界觀建立，創造力發展。
第一點是人類溝通的基礎能力，第三點、第四點涉及到整體性認知以及創新能力，都是人工智能的不足。關于這三點的培養，最需要關注的是兒童時期的教育。因為0——3歲時兒童自我認知以及依戀情緒形成的關鍵時期，只有父母在這一時期給與孩子充分的引導和足夠的安全感，孩子才能形成安全的依戀類型，進而形成比較穩定的情緒認知和自我認知。而3——7歲是兒童神經突觸發展的主要時期，這一時期也是兒童最不同領域的知識接受速度最快、聯想能力最強的時期，在這一時期讓兒童接觸比較全面廣泛的知識能夠為將來形成完整的世界觀和更強的創造能力奠定基礎。
值得注意的是第二點，基礎抽象思維。什么叫基礎抽象思維？就是在學習了基礎的語言文字以及數理邏輯之后具有的比較初步的抽象思維能力，其實也就是目前義務教育階段語文數學等學科在能力方面的培養基礎。基礎的抽象思維，其實是人類融會貫通不同的知識，從而形成世界觀的基礎，也是人類將不同領域的知識進行聯系，從而產生創新的基礎。更重要的是，基礎的抽象思維能力，是人類學習更復雜的知識的基礎。
剛剛已經提到，人工智能的發展會導致許多職業的消失，有大量的勞動力需要再教育和培訓。而隨著人工智能以及其他新技術的快速發展，我們很難保證這樣的情況會不會在我們的生活中反復發生。因此，如何通過不斷的自我更新跟上時代的步伐就成為了所有人都必須克服的問題。
有人可能會說，那么我們為什么不讓孩子從小就開始學習一些和人工智能有關的知識，例如編程和算法呢？還是那句話，因為知識和技術的更新太快了。哪怕是作為人類知識更新發展最前沿的大學，每年新進學生所學習的教材也往往會在他們畢業前就變得過時落伍，更何況基礎教育領域所學習的知識？所以，目前的教育到底設置哪些科目、教給孩子什么具體的知識其實都是不重要的。相比具體的知識，讓孩子掌握自我學習、自我更新的能力才是一件重要的事情。
技術的發展在給我們帶來福祉的同時也會造成新的社會問題。教育作為社會體系和分工的基礎理應對此有所前瞻和準備。“人工智能時代，我們能做的，就是站到比人工智能更高的山峰。”
