智能时代何以需要教育智慧

魏忠

先說几件我经历的四件小事。

1980年我12岁，就能自己去看医生了，一群医生看见我来了很惊讶，不但给了当时很紧缺的药，还对我说：“将来长大了就用不着来看医生了。”说这句话的原因是，他们手中拿到了非常详细的药物词典，在那个年代似乎没有经过专业培训的医生都是看着词典用药治疗病症的。

1990年我22岁，一天晚上我突然肚子疼，强忍疼痛去了医院，这时的医院已经有了些现代化的味道，但是我去哪科呢？由于肚子疼我去了内一科，开好了药回到家，两个小时后疼痛难忍的我又去了医院，这次我去了内二科，一位高度怀疑胃溃疡的医生又开了一次药。又过了两小时，疼痛更加剧了，最后我又去了医院，这一次找对了，去了内三科，遇到了合适的医生，经过检查已经阑尾炎穿孔了，马上进入手术室。

2000年我32岁，半夜我又肚子疼，直奔上海的瑞金医院，弯着腰就往内科冲，被值班检查的全科医生看到了，直接让护士送我去泌尿科，这位智慧的医生一眼就看出我弯着腰是肾结石的病。

2015年我再次去了瑞金医院。这次是小女儿高烧不止去儿科病房。瑞金医院的儿科病房多数是白血病的孩子，女儿由于肺炎39度以上高烧不止而进了这家医院。一系列科学的检查过后，儿科主任竟然还是查不出来到底是什么毛病。在这位知名的儿科主任带着自己的研究生们来查房时的讲解中，我才知道，给孩子治病是如此的复杂且需要智慧。主任说，放在1980年这个孩子可以直接打退烧药；放在1990年可以直接按照病毒、衣原体、支原体各种感染去尝试治疗；放在2000年，一个好的医生基本能直接判断孩子大致是什么毛病，可以在基本检查后尝试治疗，这也是今天多数三甲医院的做法。但是，“同学们考虑过没有，高烧得到控制一般并不会让孩子有什么负面的问题，但是如果不知道为什么就强制将肺炎压下去，那么这个孩子下一次复发，我们怎么办？”非常感谢这位智慧的医生，孩子的病最后没有确诊却真的好了。

我一直在想，40多年来医学科技有了巨大的进步，所有的医生必须通过各种检查手段来精确地判断病情和提供治疗方案，为什么我们反而对医生本人的依赖却越来越高了呢？

2017年，计算机大败围棋高手李世石，人们惊呼人工智能已经全面超越人了，然而多数人有所不知的是，用于围棋的两个算法最初和最终针对的都是“治疗方案”，也就是通过人工智能为患者开药，目前这种开药的水平已经很高了，有一种统计数据显示，机器开药的水平已经高于一般的三甲医院了。那么机器医生的开药水平高于三甲医院的医生后，就意味着医生会失业吗？我想前面的4个故事已经给出了答案，那就是查药典的医生、轮番试验我治疗方案的医院的医生、一眼能看出我得了肾结石的医生会失业，而最后那位医生不会失业。随着医疗技术的进步，医生也在进步，这就是人的智慧在技术的倒逼下，反而会达到空前的水平。

医生如此，那么教师呢？同样针对人，更为复杂的教育将体现一种什么样的未来呢？

● 人工智能所依赖的轴心时代

要回答教师会不会被取代、人工智能会在技术层面如何替代教育的问题，我们要回顾一下人工智能的发展。如果说上个世纪前30年是物理学大发展的年代，后面的30年（也就是从1930年到1960年）则可以称为人工智能的轴心时代，因为几乎所有的大牛在这30年同时出现了。

第一个层面是一批哲学家和心理学家出现，如罗素、维特根斯坦、皮亚杰、哥德尔、西蒙、甚至杜威等。要研究人工智能，首先要研究人，知道人是怎么思维的，还要对人的复杂性和不可测的特点进行有理论依据的和哲学的思考，那么这一批互不相同的哲学家的同时出现，之前没有，之后也没有。

第二个层面是一批数学家出现，如希尔伯特、哥德尔、纳什、冯·诺依曼以及圣达菲研究所等。人工智能所依据的数学理论和数学方法，已不是19世纪的数学能够处理的，这些数学家的出现也许在整个数学界的历史上还只是一瞬间，然而没有他们的同时出现，今天的人工智能是走不到这个位置的。

第三个层面是科学方法论层面，信息论的香农、控制论的维纳、计算机的图灵、系统论的贝塔朗菲，从科学层面上奠定了人工智能的基础。这还不行，此外还包含计算机理论的图灵，同时出现这些闪光的并互相影响等还有协同论、耗散结构论、突变论这些似乎和今天的人工智能还没有什么直接的因果关系的理论，然而人工智能没有这些不但走不到今天，更走不向明天。

第四个层面是人工智能交叉学科的研究，生物学的研究、行为科学的研究、脑神经的研究、神经网络数学的研究，也产生了响当当的人物，如坎德尔、皮茨、克里克等。

● 看似热闹的人工智能还只是知识轴心时代影响的应用爆发

以上四个层面的人物所代表的轴心时代，几乎奠定了所有人工智能的理论基础，说来也怪，当这些基础打好后，忽然大师们都消失了。下面，就是上世纪80年代以后第五个层面的人物出场了：辛迪等代表的深度学习四大金刚，坚持和发展了皮茨的神经网络，毫无道理地将人工智能突然实现了，而实现得莫名其妙的原因并不是他们多么高超，而是他们足够坚持，但是用图灵奖获得者Raj Reddy的话说，就是“我们找到了深度学习的方法，也通过深度学习找到了好的答案，但是我们不知道是如何找到的”。

在物理学上，解决问题是分层次的，当分支的学科各自发展时，只能在本学科的积累上做进步，当分支共同的节点产生革命性的变革时，各分支都会有突破性的进展。人工智能因为能够解决人类能够解决的问题，我们称其人工智能，人工智能未来也能解决人类不能解决的问题，我们称为“超智能”，然而就目前来看，由于理论没有更大的突破，目前几个关键问题并没有解决：我们都是基于硅基芯片模仿人，而碳基芯片正在提出和发展，生命体的有机结构要高于硅基芯片几个层次，从这个角度上来看，硅基芯片不改，人工智能超越人的可能性就不大。

信息与量子有关，生命与量子有关，基于此我们并没有更深的理解，物理学家提出了非常多的空间理论，量子理论也证实了量子的作用，甚至香农也预测了“信息子”的作用，但是信息到底是什么还需要理论进一步发展。

在应用大爆发的人工智能时代，在隔行如隔山的教育领域，相当长的一段时间还要靠教育的专业积累和教师的经验。

● “并不存在”的教育却需要教育的智慧

人工智能能够打败围棋高手，这个模型中，我们将输与赢抽象得很清楚了，这种事人工智能可以干，技术可以干，当然可以代替人，正如我1980年医生仅仅查个药、1990年仅仅查个病，这样定义明确的事情，人工智能迟早会全面超越人类。然而教育不一样，教育不是完整的和定义明确的事情，我们可以说“如何让孩子考分高一点”“如何让孩子学会这个难解的题”，甚至“如何3个月背2000单词”，这是明确的，但我们不能说那就是教育，我们回想教育在严格的定义中本身并不存在。对于一个并不存在的问题计算机是无能为力的，计算机能解决已经明确提出问题的问题，不能解决没有描述清楚的问题。教育者的智慧在于能根据教育场景不断提出问题，将不明确的问题明确化，这就是教育者的智慧。

我们不能否认“考上一所好大学”“学会一门课”“学会一个知识点”这些明确的任务的“还原论”的教育属于教育，但是我们又必须承认好的教育并不是将一串所谓好的目标集合起来就是培养一个好的人，我们总是徘徊于系统论与还原论之间，人们对教育的认知半径会不断扩大，教育的概念也会不断变迁，这种时候，技术工具会有作用，很大的作用，但会把教育推到一个更新的认知高度，而中间只有教师和人才能理解和駕驭，驾驭这件事情，正如瑞金医院的儿科主任那样。

不仅教育概念变迁，而且不同的教育主体和客体也极具个性化，在一个高度个性化和场景化的行业中，“智慧”就极为重要。举个例子，本文我们试图用人工智能的专业学科去解释一些事情，40年前的钱学森发现东方人并不习惯这种表述。中国人更习惯于把本文上面的系统论的方法不是按照西方的学科方法，而是按照“物理、事理、人理来表述，如果非要加上科学原理，中国人更喜欢把哲学称为道理”，如果是这样，我对本文的表述就是：

物理上，人工智能依托计算机和物联网大数据技术将世界联系起来；

事理上，人工智能通过数学和程序运算代替人的行为甚至超越人的行为；

人理上，人工智能的发展会带来很多伦理和人们的不适，会引起人们的恐慌；

道理上，迟早技术会推动人的进步，人的大脑的处理机制是高于计算机的，计算机代替人的可能性不太大，但是如果你停留在低级的机械能力上，那么就会被替代。

是不是上面的表述孩子们更容易接受呢？但是就不太专业了，而不习惯并没有正确与否，在教学中，学生能够接受的才行。在东方思维和西方思维之间，教育者和被教育者也有极大的区域和族群特点，教育不仅仅是师生之间的事，还是社区的事，经济社会的事、文化信息传递的事，要变得有效持续，就必须适应各种现实，而这种现实需要求助于文化中游刃有余的人，也就是智慧的教师才行。

那么，教育中什么是教师最能够做的和应该做的呢？与智慧直接相关的就是人理和道理。孔子说：“传道、授业、解惑”，传道和解惑都是需要智慧的，需要人的智慧，需要情境高度相关和及时反应的，从这个角度上来说，教育永远不会消失，学生对教师的依赖会更强，因为人还是倾向个体独特的社会动物。

1983年，我初中二年级，马上就要进入城市的第一次中考，这一年对我来说很重要，甚至对我们那个钢厂的很多教师也很重要。3年前哥哥获得了市状元考入了重点大学，在那个千军万马挤独木桥的年代，这对偌大的厂区是一个极大的鼓励，数万人的厂子里面的知识分子们纷纷开始重视知识并以大哥为榜样。而这一年开始由于有了中考，大家的关注点从关注上大学到关注上高中，一个班能考上重点高中的不会超过几个人，而我作为状元的弟弟就成了关注的焦点。照理来说我还算不错，数理化颇有大哥的风范，然而英语就不行了，总是不及格。那一年，我做最后的努力，对爸爸承诺在英语上最后努力一次，再上不去我就不是那块料。

那一年，日本的卡西欧计算器开始盛行中国，多数教师改卷子时开始使用计算器来加分数，考完试的这一天，我的英语老师找了几个班干部，没有用计算器，让我们自己统计全班的英语分数。我加来加去，看来我真不是那块料，自己52分。郁闷的我回到家里向父亲表示“中国人的我再也不学英语了”。第二天上课前，英语老师公开质问我：“为什么那么不小心，总是粗心，自己的卷子都会少加一张，明明是67分班级第五，算成了不及格。”直到今天还半信半疑的我，总是感谢老师的那次严厉批评，随着时间的推移，我越来越确定我那次分数就是52分。可是说来也奇怪，原本英语不好的我从此英语稳居全班前列。

技术总在变化，我们其实低看了藏在技术背后的人以及人的进化，从系统论角度看，环境的复杂性早就有了生物的多样性和适应性，物理学家薛定谔一直思考生物学为什么不符合热力学第二定律，后来直到耗散结构理论的出现才有了最终结果，而生命这种现象说造成的信息传递太过复杂，每一次单一的技术进步总是让人们怀疑生命的效率，而当人使用技术工具之后，人又作为智慧复杂的生命体体现出高度智慧的适应性，这种适应性总是让技术望尘莫及。

那一年我如愿以中考几乎最高分考入省重点中学，英语老师用放弃“计算器智能”的手动方式，阐释了什么是“教育的智慧”，直到40年后的今天自己的孩子面临同样的问题，我想不出有什么智能的手段能代替当初智慧的老师，而当初英语老师那一招，今天可能是违法的手段，那么今天的老师在环境变化的时候再遇到一个当初的我，需要智能还是智慧？