魏忠
如今,人工智能和編程思維等熱門詞匯被教育界大量談論。我在高校任職,進行這方面的課程不到10年,高校教育由于學科體系還算嚴謹基本不太離譜,而基礎教育界膽子頗大,除了將成人的人工智能(主要是深度學習、卷積神經等基礎模型在語音、圖像、文本中的應用)少兒化(雖然不太合適但還算嚴謹),還有乃至根本沒有任何數學、信息、電子、計算機甚至工科背景的“教育家”開始“顛覆傳統教育”,用各種道聽途說的說辭或者東拼西湊的廠商資料做成人工智能課程。這里,我希望探討一下,人工智能是加強還是顛覆嚴肅的學科教育?
我有一個8歲的孩子,從她6歲開始我對其進行人工智能的思維訓練,也積累了一些經驗教訓,另外也對十幾所中小學里6~15歲的孩子進行常年的跟蹤,我的結論是:只有加強嚴肅學科教育的人工智能課程才是可持續的,人工智能確實對傳統的學科教育有挑戰,但拋開學科教育搞創新的做法,完全是外行話。
這里,用我與女兒的若干個例子,來說明人工智能的創造思維與學科教育的關系。
1.一年級數學有道思考題:一共給孩子50元錢,問能買幾個蛋糕、甜圈、冰激凌、餅干?孩子用一個格子來表達這件事,我因勢利導,向孩子講了離散思維、矩陣運算和海森堡。這樣一道題可以用奧數之類的方式解決,也可以用發明不到100年的矩陣方式解決。
2.孩子看到電線桿子上有一個鳥窩,進而發現蘇州的鳥窩多數都是做在落葉樹上的,孩子問我為什么,我仔細思考不得要領。不過我從另外的角度告訴她觀察未必完全對,有些鳥在草里,有些鳥在屋檐下,似乎候鳥在落葉樹上做窩的多。我順勢給她講起了概率、條件概率。
3.孩子問我為什么每天早上吃同樣的東西時間久了就不想吃了。我問她:“狗咬人不是新聞,為什么人咬狗就是新聞呢?”孩子哈哈大笑,進而我給她看了香農的電視片,告訴她什么是決策樹,什么是信息量,什么是信息熵,什么是條件熵。不管聽懂聽不懂,孩子似乎明白想弄清楚一個問題可以通過計算來完成。
4.她寫了一篇作文——《未來的一天》,作文中寫了未來發明一種“寫作業機”,通過這種機器模仿她的筆跡幫助她寫作業,老師就發現不了了。我問她未來還要發明些什么,她又說了一大堆東西:自動作業機、自動理發機、自動尺子……我和她一起回顧了這些事情的三個層階——①自動化:按照預定的計劃和變量進行重復和機械的控制,如紅綠燈、聲控燈等。②機器學習:根據變化的環境尋找最優的策略,如掃地機器人、布丁語音助手等。③人工智能:多維不定的輸入模糊訓練按照最優輸出得到的沒有機械定義標準的輸出,如人臉識別作業機。
我告訴她,要想做到未來的夢想,一是大膽設想和實踐,二是學好數學物理等基礎學科。
好了,結論來了。作為一個大學教師,我給本科生、研究生上的人工智能課,基本理論根本超不過給8歲孩子講的。依我十多年的教育經驗,決定本科生學業成就高低的能力有兩點,一是思維模式,二是計算訓練。思維模式方面,8歲的女兒一點也不會弱于我20歲的學生,而計算訓練則要通過她未來12年的不斷重復深化來進行。雖然思維訓練不分年齡,但計算方面的學科訓練,的確需要依托更加嚴肅的基礎教育和高等教育不斷深化才可能完成,不僅顛覆不了,還必須加強才行。
人工智能教育要謹防民科傾向,只能加強不能減弱嚴肅的學科教育。