人工智能與高等教育的協同進化分析

蘇明　陳·巴特爾

摘要：人工智能可以實現對人類智能的強化、延伸和部分替代，它意味著諸多專業技能和腦力勞動的貶值。人工智能源于工業界，目前也主要應用于工業屆，雖然在高等教育系統中人工智能的應用是邊緣性的，但智能時代社會的變革需要高等教育系統積極適應并支持人工智能的發展。作為人類智能的高地，高等教育系統是一個開放的復雜生態系統，也是社會生態系統的一個子系統，在對外部環境的適應和內部系統的適應中，形成一個兼具競爭性和協同性的高等教育新生態。

關鍵詞：人工智能 ; 協同性 ;進化

2017年7月國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》指出，人工智能是國際競爭的新焦點、經濟發展的新引擎、社會建設的新機遇，是一項影響面廣、推動社會各領域向智能化發展的顛覆性技術，同時也指出我國目前存在人工智能領域人才不足和關鍵技術研發不足的問題。工業和信息化部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，提出要依托重大工程項目，鼓勵校企合作，支持高等學校加強人工智能相關學科專業建設，培養產業發展急需的技術人才。人工智能成為一項重要的國家戰略，也是實現科技強國的重要機遇。高等教育不僅是人工智能廣泛影響的其中一個領域，而且也是培育人工智能高端人才的主要場域。高等教育要積極地承擔起培養高水平人工智能人才隊伍的時代責任。從2004年北京大學開設國內首個智能科學與技術的本科專業，到2018年南開大學、南京大學、天津大學等國內高等院校相繼成立人工智能學院，人工智能由一個多學科交叉的、邊緣性的學科，變成了一個具有引領性、普遍性的研究領域，高等教育系統在適應智能社會發展的過程中不斷變革。

一、人工智能技術變革

人工智能被稱為第四次工業革命。人工智能與一般工業技術的不同，在于它能通過計算機來取代、延伸與強化人的腦力勞動。吳文俊（2005）認為：“第一次工業革命是體力勞動由于機器競爭而貶值，現在工業革命則在于腦力勞動的貶值，至少人腦所起的簡單的、較具體的、較具有常規性質的判斷作用將要貶值。”[1]1997年超級智能計算機Deep Blue戰勝俄羅斯國際象棋特級大師卡斯帕羅夫，2016年人工智能機器人AlphaGo圍棋戰勝李世石，2017年戰勝柯潔，最強版圍棋機器人AlphaGo zero又戰勝了AlphaGo，這意味著在棋類博弈領域人工智能遠超人類智能，人工智能的深度學習能力和進化速度達到令人驚嘆的境界;在生活領域涌現了智能駕駛、無人翻譯、自動解題等諸多人工智能技術的應用。Susskind（2018）認為醫療、教育、法律、新聞、審計、管理咨詢、建筑等領域人工智能也會比人類做得更好[2]，許多人開始產生人工智能機器人搶走人類工作機會的危機意識。危機感不僅來自于已經實現的人工智能，同時也來自于對未來人工智能的想象。Barrat（2016）將人工智能稱作人類最后的發明，認為人工智能遞歸式自我改進能使其智能性指數式提升，人工智能將全面超過人類智能甚至具有自我意識，能夠輕而易舉地給人類帶來災難性后果;Tegmark（2018）則直接把未來具有自我意識的人工智能機器人稱為一種新的生命，并分析人類如何與更高級生命體共存的問題[3];Grimson（2018）則認為人工智能只會成為一種廣泛使用的工具，機器學習會變得像使用word、powerpoint或者excel一樣。不論是基于已有人工智能技術的分析，還是基于未來人工智能技術的想象，不論是將人工智能視為一種生命體，還是將人工智能視為一種工具，在人工智能時代人類如何與人工智能協同共存都成為領域內的首要議題。

人工智能不僅是教育服務的工具，也是教育復雜系統研究的方法。新一代人工智能之所以能夠迅猛發展，在于人工智能的研究從以仿生學為基礎的傳統方法轉變為以數據驅動和超級計算為核心的現代方法，把智能問題轉變為數據問題，在數據中獲取信息和知識并實現機器深度學習。諾貝爾獎得主Thomas J認為“人工智能其實就是統計學”。大數據分析技術和物聯網技術是人工智能的關鍵支撐，大數據分析對象由局部性、片面性的樣本數據變為全面性、完備性的完整系統數據，分析工具由小樣本數據分析軟件變為超級計算機，更為重要的是，人工智能意味著一種研究方法的嬗變，人類智能通過簡化復雜性來理解和分析世界，而人工智能則是復雜系統的全景分析，這極大提高了對復雜系統的分析和仿真能力，改變了對教育等復雜系統問題研究時必須把復雜系統抽象為簡單系統的思維范式，從而提高理論和實踐的一致性。

許多教育學者敏銳地覺察到人工智能對教育領域的變革并抱以積極的態度，譬如，梁文鑫（2013）認為教學問題的解決不再依賴于教師頭腦中的模糊的經驗，轉變為基于對海量的教學問題的描述以及教學問題解決方案的分析[4];范國睿（2018）認為教育決策是一個復雜的系統共存，對于復雜教育問題的研究和政策建議，也必須依賴于翔實可靠的數據，依賴于對這些反映客觀教育現實的數據的自動化處理和分析[5]。同時對人工智能也存在一些懷疑和憂慮的態度，懷疑來源于在過去十多年計算機技術在教學中的應用中并沒有展現出明顯的提升教育質量的作用，認為人工智能對教育變革的作用可能夸大了;憂慮則來源于達爾文進化思維，認為人工智能可能完全淘汰人類。這些都反映了對人工智能時代的高等教育生態系統如何演變的不同態度和看法。當前人工智能技術仍處于弱人工智能時期，能夠自動化完成任務，而未實現機器自我進化，即便是智能程序本身也需要大量的人工標記，形成目前“有多少智能就需要多少人工”的技術現狀。也正因人工智能離不開人工，而高等教育等系統也需要人工智能帶來便利，這種互相影響、甚至依賴的關系也是人工智能與高等教育系統能夠進行協同進化的基礎，同時也使人們在人工智能工具論和人工智能生命論中，更多地認為人工智能是一種為人所用的工具，而生命論仍然更多的是一種想象。

二、高等教育與AI協同進化的競爭性和協同性

協同進化理論最早是由Ehrlich和Raven于1964年在分析植物和蝴蝶互相作用對進化的影響時提出的，其一對一協同進化的嚴格定義為：一個物種的性狀是對另一物種性狀的反應而產生的進化，而后一物種的性狀本身也是對前一物種性狀的反應而產生的進化。[6]在達爾文進化論中，一個物種往往被孤立地分析，認為物種進化是基因突變、遺傳和環境適應的結果，強調單一物種內部在對有限資源的競爭中優勝劣汰、適者生存，而無法解釋不具有遺傳關系的物種間的進化，因此它只局限于解釋具有基因信息交流的物種（即單一物種）的進化，突出了種群內部生存競爭的殘酷性，卻忽略了種群間共生、互惠的協同關系，具有很強的片面性和局部性。協同進化將生物界視為一個整體，而不僅是分析各物種單獨與自然的關系，揭示了生物進化的更普遍性規律，在生態系統中處于各食物鏈層級上的物種不僅互相競爭、制約，又協同、互惠，各自獲取資源，形成一定時空條件下相互之間的生存平衡和持續發展。學科視角下可以把人工智能類比為一個新的物種，將其看作是一個高等教育生態系統學科群協同進化的產物。它是由教育學、數學、心理學、哲學、計算機等學科體系為知識基礎而形成的新學科，雖然人工智能的相關知識結構在原屬學科中是邊緣性的，但是這些邊緣性的知識結構聯結在一起產生了系統的協同效應，形成了一個新的人工智能知識生態系統，同時，人工智能知識生態系統反過來又影響了教育學、計算機等原有的知識生態系統，這使得人工智能與教育學、數學、心理學、哲學、計算機等學科乃至整個高等教育生態系統協同進化、互相影響，最終形成整個社會生態系統的協同進化（如圖1所示）。高等教育系統是傳遞和研究高深知識的場所，也是培養社會所需精英人才的場所，受到人工智能直接和間接的影響。人工智能技術在智能導師系統、智慧校園等方面的應用中直接影響高等教育系統，促進了教學自動化和教育服務自動化;同時人工智能會使得社會對不同專業的知識和人才需求發生結構性變化，在實用主義辦學模式下社會需求的變化就會引導高等教育系統通過積極調整專業人才培養來盡可能地避免人才供給和人才需求的錯位。

在人工智能時代，高等教育面臨極大的機遇和挑戰，其本質上是人類智能與人工智能競爭性和協同性的問題。高等教育系統對人類社會具有特殊的意義，作為傳遞高深知識和創新高深知識的主要場所，高等教育是人類智能的高地，同時由于教育本身的復雜性和當前人工智能技術的局限性，教師一直被認為是人工智能難以替代的行業，而計算機輔助教育甚至會有一些負面的作用，喬布斯之問至今令人深思“為什么計算機改變了幾乎所有領域，卻唯獨對學校教育的影響小得令人吃驚”。陳曉珊（2018）對人工智能技術能否改變教育提出懷疑，認為人的限度制約了技術威力的發揮，而技術的限度又制約了其在教育中的應用，教育是人的靈魂的教育，而非理智知識和認知的堆積，所以人只能由人來教，人不能由機器來教，教育應當回歸精神交流的本質。[7]首先，我們不得不承認當前人工智能技術對教學質量的提升是不確定的，同時也需要考慮到高等教育系統的特殊性，不僅僅包括教學，也包括科研和高等教育的社會服務，在這些方面專家系統、數據挖掘、自動定理證明等人工智能技術都已有廣泛的應用，尤其是大數據分析領域開啟了發現知識的新大門，對原有的以統計學為根基的社會科學實證研究造成顛覆性的影響，也對探索隱含的、未知的知識提供可能。

當前人工智能技術與通用人工智能仍然相距很遠，人工智能的應用普遍“只做一件事”，譬如AlphaGo只會下圍棋，智能駕駛只能駕駛，智能翻譯只能翻譯，這體現出目前人工智能只是某個單元智能，而人類智能是多元智能，在沒有人機協同的情況下人工智能是無法完全取代人類智能的。其次，人類智能和人工智能在處理不同問題時各有優勢，人類智能認為困難的問題對人工智能可能是容易的，而人工智能認為容易的問題對人類智能卻可能是困難的。Moravec發現要讓計算機如成人般地下棋是相對容易的，但是要讓計算機有如一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當困難甚至是不可能的，基于此他認為人類智能的能力分布是不均勻的，并提出了“人類能力地形圖”（如圖2所示）。在該地圖中，地勢越高的領域人類智能越擅長，海平面代表人工智能與人類智能相持平的領域，海平面以下代表人工智能超過人類智能的領域，海平面以上代表人類智能尚未被超越的領域。可以看出，科學、寫書、藝術、管理仍處于海平面之上，這些對應了我國高等教育學科劃分中的自然科學（理、工、農、醫）類與管理學，人工智能在這些領域完全替代的可能性較小;投資、翻譯、語音識別、定理驗證已經與海平面持平，這些對應了我國高等教育學科劃分中的經濟學、語言文學、數學，人工智能已經實現對這些領域的替代;益智問答、棋類、算數等已經處于海平面以下了。在人工智能可以替代人類智能的領域，未來社會必然會減小這些領域的人才需求，高等教育系統中學生熱門專業的選擇必然會向人工智能難以替代的學科集中，同時，人工智能的興起也會衍生出許多新的崗位，高等教育需要承擔起培養人工智能領域人才的責任。雖然人工智能會重構高等教育系統，在許多領域人類智能不如人工智能，但這并不意味著算數、益智問答等內容將會消失，也不意味著投資、翻譯等領域內的知識已沒有傳授和研究的必要，人的教育規律決定了人的知識結構不可能是空中樓閣，需要通過基礎性的訓練培養學生扎實的知識基礎。

三、AI時代高等教育生態系統的演化趨勢

在目前人工智能技術的應用體現出二者互補、互益的特征。將人工智能嵌入到高等教育生態系統中是新時代的必然發展趨勢，高等教育領域將由于一個百分百人類智能的領域轉變為集成智能的領域，人工智能技術與一般技術的特殊性、高等教育與一般智能應用域的特殊性都決定了人工智能與高等教育協同進化、協同發展的重要意義，“集成智能”的高等教育生態系統將通過構建一個更具多樣性、適應性和競爭性的新生態而更好地實現高等教育的多維價值。

（一）AI促進差異化和多樣性發展

教育是一個復雜系統，這決定了教育學傳統研究方式是很難創新、很難突破的，人工智能就是一個分析復雜系統的有力工具，也是提高對教育規律認知水平和教育技術水平的有力工具。人工智能以大數據為分析樣本，使用云計算和分布式處理的現代信息技術分析總體，突破傳統研究范式中以經驗為基礎的專家知識和以少量樣本、部分變量為基礎的建立在統計學之上的數據知識中所存在的不充分、不完備的問題，研究中的解釋變量和被解釋變量由傳統模型分析中的幾個、數十個轉變為數千個甚至更多，將遺失變量的可能性降至最低，這使得在教育研究中彌補人類智能的不足，挖掘隱藏的教育規律，也使得在分析問題時充分地考慮到每個個體的獨特性、差異性，促進培養方式多樣化、個性化。

在高等教育生態系統內部，隨著不斷的知識傳播和知識創新，人類的知識結構不斷豐富，而且學科之間的聯系和交叉更加緊密，新的課程、新的學科不斷涌現，各子系統協同共存具有多樣化的趨勢。在高等教育與社會系統的交流中，隨著社會分工的不斷加深，社會生態系統對專業人才的數量和種類需要都不斷增加，社會需求促進高校培養學生的類別逐漸多樣化，人工智能學院等高校新設機構也體現出高校在積極地自我調節從而更好地適應社會、服務社會。雖然工業文明對生物多樣性和文化多樣性造成破壞，但是高等教育系統本身是不斷多樣化的，而且高等教育提高人類的認知水平和技術水平，這又產生了對物種多樣性和文化多樣性保護的意識，也提高了保護物種多樣性和文化多樣性的能力和手段。但是，在人工智能推廣之前，教育技術仍具有很大的局限性，這使得高等教育具有很強的功能主義特征，譬如在教學過程中，教師無法充分地根據每個學生的差異定制個性化的教學方案而傾向于把學生看作同質的學習工具，興趣、性別、民族、地域、性格、家庭情況等學生異質性的條件都難以顧及，同一堂課，在授課內容、學生任務的分配、學習方法的選擇、授課方式等方面是一樣的，最終形成了以成績為導向的教育篩選體系，經過適應和層層篩選形成了學生“同質化”“逆多樣化”的現象。不論是自然生態系統、社會系統還是高等教育系統，系統多樣性受到損害的原因在于技術的不足、認識的不足，在生態系統中每一個子系統都在維持生態系統結構穩定性和功能有效性上發揮著特定的作用，但是人類工業文明形成了地球以人類為中心的觀念，人類的生產活動加速了生境喪失和物種滅絕的速率，威脅了自然生態系統中的物種多樣性;另一方面，人類工業文明逐漸形成了以現代性文明為中心的觀念，許多地方性的傳統文化逐漸消失，破壞了文化生態多樣性。教育為社會發展服務，顯然教育系統在促進工業文明的發展中發揮了重要的作用，義務教育具有標準化的趨勢而高等教育又具有面向現代化的特征，這使得教育系統直接推動了人類工業文明的發展，而又間接導致了物種多樣性和文明多樣性的損害，體現了技術作用的雙重性，而人工智能在數據抓取和情境營造中都是以異質性的人為主體，不同個體背景和環境的差異導致不同個體的數據聚類和搜索差異化，個體差異連同產生差異的小世界情境本身構成每個個體的獨特視角，最終通過放大和強化個體差異促進后現代特征的多樣化。

（二）AI強化高等教育的適應性

高等教育適應性按照其層次結構可以分為兩個方面：高等教育系統對外部環境的適應性和高等教育系統內部學生對學習環境的適應性。在人工智能時代，高等教育對外部環境的適應性在于滿足建設智慧城市、智慧社會的人才需求，也在于中美大國博弈中不使核心技術受制于人的競爭需求。人工智能對傳統產業的巨大影響使其成為大國競賽的新領域，中美兩國都把人工智能作為重要的國家戰略并大力支持相關產業的發展。2018年3月，美國戰略與國際研究中心發布《美國機器智能國家戰略》，其目標就是要通過培養人工智能的研發人才和人工智能的應用人才來維持美國在人工智能領域的絕對領先地位，提出要通過高校、研究室等多方途徑加大資助機器智能的體系研究，培養勞動者計算機科學和機器智能相關知識使其能夠適應人機協同環境。2018年5月，白宮主辦美國人工智能峰會，總統特朗普表示人工智能將改善生活的每一個方面，研究利用人工智能為民服務的政策，同時也提出了以人工智能實現軍事戰略優勢的目標，并且創建由聯邦政府最高級研究官員組成的人工智能專門委員會。中美之間的人工智能競爭已經不單是以阿里巴巴和谷歌為代表的中美互聯網企業之間的競爭，由于人工智能的應用領域包含了行政、商業、醫療、教育、軍事等幾乎所有領域，中美政府已經意識到僅由企業研究人工智能是遠遠不夠的，必須由國家戰略支持人工智能的發展。人工智能的競爭歸根結蒂是人才和技術的競爭。今年國內諸多高校相繼成立人工智能學院，主動自我調節適應國家對教育系統的新要求，培育人工智能專業的人才。

在傳統社會中的適應性問題往往指個體對社會的適應，強調社會對人的改造和歷練，突出個人對社會的適應能力，而人工智能可以通過智能服務為個體提供個性化的生活環境和學習環境，形成智慧環境對個人的適應。高等教育系統內部學生對學習環境的適應性是教學過程中教師和學生互相作用的過程，適應性教學是針對學生異質性的個性化教學，學生個體之間在認知能力、認知結構、知識基礎和學習動機等方面存在差異，因此，需要根據個性需求設定目標，進一步發揮其個性優勢，促使其能力得到發展。人工智能教育會對原有的知識傳遞結構和教育模式造成沖擊，從原來的知識——教師——學生傳遞模式，變為交互式的由數據庫和專家系統連接的體系，把“以教師為中心”的教學模式從根本上轉變為“以學生為中心”的教育模式，將學生的興趣和能力融入到真實世界的活動中，提供一個智慧的課堂環境。智慧校園的建設可以提高學生的適應能力，從以往的“學生適應學校”變為“學校適應學生”，實現真正的因材施教和個性化教學。

（三）AI促進高等教育競爭性變化

從生物進化的視角，競爭性是指個體對有限資源的爭奪。在高等教育系統內部，比較容易理解的是在學生需求一定的情況下，人工智能會形成對人類智能的部分替代，減少高等教育系統對行政管理人員、部分教學崗位的需求。生態學視角下的競爭性具有殘酷的一面，同時也是系統進化的主要動力，而且競爭者之間可以通過降低生態位重疊實現競爭性與協調性的統一，提高資源利用效率。競爭性也體現在人工智能學科與其他學科之間，公眾以社會需求為評判依據，將不同的學科賦予不同的價值權重，出現“熱門學科”和“冷門學科”的現象，“熱門學科”報考人數多，“冷門學科”報考人數少，而且人工智能學科大多從計算機專業分離或組建，一經設立就成為新的熱門。同時人工智能減少了社會系統對翻譯、教師等專業人才的需求，增加了對人工智能領域人才的需求，這必然會改變專業選擇的學生結構。另一方面，國家對不同學科發展的支持力度也發生變化，人工智能成為重點支持的領域，我國《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》提出，以多種方式吸引和培養人工智能高端人才和創新創業人才，支持一批領軍人才和青年拔尖人才成長，依托重大工程項目，鼓勵校企合作，支持高等學校加強人工智能相關學科專業建設，引導職業學校培養產業發展急需的技能型人才。

在高等教育大眾化的情況下，學生獲得高等教育資源的競爭性比較弱，但是各個學校教育水平參差不齊。不論是義務教育還是高等教育，名校資源都具有很強的競爭性，在層層選拔經過激烈競爭之后才能獲得名校受教育機會，人工智能可以通過機器智能導師解決優質教育資源不足的問題，豐富高等教育資源，使更多的人可以獲得優質的高等教育。教學自動化會增加教育資源供給，人工智能將削弱高等教育的競爭性，甚至使高等教育成為非競爭性、非排他性的公共物品，這無疑會促進高等教育大眾化邁向更高水平。競爭性的缺失也導致高等教育服務邊界的模糊化，人工智能所導致的教師知識傳授職能的弱化和學校知識傳遞場所的弱化，從以人為師到以機器為師、以網絡為師，學生從教師習得的知識與從計算機習得知識的比例正逐漸減小。當智能機器越來越能夠勝任部分的教學任務，學習場所也就會由傳統的學校向生活場所、工作場所和虛擬學習場所延伸，學校作為傳遞知識的場所變得更容易被其他場所替代，高等教育的功能就可能會由教學和科研并重而不斷弱化教學，更加重視學生自己搜索知識和解決問題的能力。

四、結語

人工智能產生于人類智能，人類智能將不斷推動人工智能的發展，反過來人工智能將彌補人類智能的不足，未來世界的發展不再僅僅由人類智能推動，而是由人類智能和人工智能共同推動。協同進化意味著對新事物從生態系統整體的角度、以持續發展的觀念來思考問題，任何一次科技革命都會對人類社會帶來變革，在改變原有生態平衡的同時需要不斷適應從而構建一個新的平衡穩定的生態系統。高等教育生態系統也需要積極適應人工智能的發展，人工智能時代要創辦一流大學。人工智能教育需要建設新的課程體系，根據人工智能學科的特點進行改進，為人工智能領域的人才培養提供保障。另一方面，人工智能帶來的變革會是顛覆性的，而教育系統向來以保守著稱，高等教育系統很多變革——包括那些發源于內部的變化——由于未能突破現存結構的約束而告失敗，高等教育結構和制度的產生大都是為了保護研究者和教師的正當利益，然而，一旦這些結構和制度得以確立，它們可能會變得很難駕馭，其頑固程度往往令人吃驚。[8]高等教育系統的變革總是存在層層障礙，人工智能帶來的變革可能觸及部分研究者和教師的利益，高等教育需要積極的自我變革適應智能社會的發展，迅速作出制度上的反映。

參考文獻：

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[2]理查德·薩斯坎德.人工智能會搶哪些工作[M].浙江大學出版社，2018：168-172.

[3]克斯·泰格馬克.生命3.0[M].浙江教育出版社，2018：14-28.

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[5]范國睿.智能時代的教師角色[J].教育發展研究，2018，38（10）：69-74.

[6]Janzen，D H.Evolution，1980，34：611-612.

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[8]伯頓·R·克拉克，高等教育系統——學術組織的跨國研究[M].杭州大學出版社，1994：204-205.

（責任編輯 劉第紅）