企業學習將迎來人工智能時代

周濤

“人工智能是否超越人類智慧”的討論從未停止過，但從企業學習的角度，我們需要思考一個有趣的問題：人工智能對企業學習的影響何在？

人工智能與人類智能

根據霍華德·加德納（Howard Gardner）的多元智能理論，人類智能可以分成七個范疇：語言（verbal/linguistic）、邏輯（logical/mathematical）、空間（visual/spatial）、肢體運動（bodily/kinesthetic）、音樂（musical/rhythmic）、人際（inter-personal/social）、內省（mtra-personal/mtrospective）。

那么，AlphaGo在“人機大戰”中展現了何種“智能”呢？谷歌的研究人員向AlphaGo的數據庫中輸入了約十萬局圍棋棋譜，讓它通過研究棋譜學習圍棋，進行了數百萬局自己與自己的對局練習。在對局過程中，AlphaGo的程序實現了自我更新和提升。這種自學程序被稱為“神經網絡”，它是基于人腦工作原理的“深度學習”。

深度學習以人工的方式模擬了初級視皮層的多層結構，在海量數據的基礎上，在一些特殊領域如人臉識別等，取得了傲人成果，特別是在記憶儲存、語言和邏輯方面體現了強大的“外顯記憶”的功能。但是，根據加德納的多元智能理論，僅憑某一特殊領域的特殊應用的成功，人工智能與人類智能的全面性還相差甚遠。

外顯記憶和內隱記憶

企業學習與培訓的最終目的是改善員工行為，提升員工績效，從而實現業務目標，但目前大部分的培訓還是聚焦在員工的認知層面，比如完成工作任務需要掌握的知識和技能。從培訓設計的角度來說，就是設計“視覺、聽覺、觸覺、嗅覺和味覺”等不同層級的“刺激”，將知識和技能變成短時記憶，再通過復述轉化為長時記憶，儲存在員工的記憶系統中，形成“憶痕”，通過后續工作中的“績效支持活動”刺激和提取，將知識和技能應用于實際工作中（見圖表1）。

通常，我們把儲存在記憶系統中的信息分為兩類：外顯記憶和內隱記憶。外顯記憶指的是概念、原理、程序、事件場景，內隱記憶則更多的是無法用言語表達的解決問題的直覺、感覺、洞察力和創新能力等（見圖表2）。

因此，我們看到，上述的“人機大戰”中，AlphaGo更多地運用了“智能”中的“外顯記憶”，這些程序性信息、儲存類信息和某些邏輯推理的信息，更容易通過練習而習得。而諸如感覺、洞察力和創新能力，人工智能還遠未達到人類的水平。

“內外結合”

迎接人工智能時代

人工智能技術能為企業學習做些什么？企業學習應該如何應對人工智能帶來的挑戰？

外顯知識的人工智能化

首先，相信在不久的將來，人工智能設備將不斷地應用于商業領域。在企業學習方面，員工所需要掌握的外顯知識和技能將會逐步“人工智能化”。未來將出現這樣的學習軟件：它能夠儲存所有員工在崗期間需要學習的知識、技能、工作標準，并時刻自動化地檢查、提醒員工及時學習和更新，還可以跟蹤員工所有的學習過程，留下寶貴的學習記錄。人工智能技術的持續發展使人類在學習領域的思考有了一個新的框架，隨著技術的發展，人工智能將在很多知識和技能領域超過人類，培訓部門不再需要花太多的時間和精力去運用“傳統的培訓方式”培訓外顯知識。

其次，講師的角色將由原來的“知識傳授者”轉變為“人工智能教育工具的設計者”，并更多地扮演引導者的角色，主要組織和教授員工如何進行人際交往與創新性問題解決。換句話說，在一個工作越來越多被計算機代替的世界里，員工最需要學習什么？不是事實或數據，也不是解決問題的簡單規則，而是“洞察力和創新力”。

強化內隱知識的訓練

在AlphaGo戰勝李世石之后，《財富》雜志的編輯杰夫·科爾文（GeoffColvin）在刊于《紐約時報》上的一篇文章中寫道：“技術的發展將深刻改變人類高級技能的性質，它們的價值受到威脅，但這對我們來說未必是噩夢。人際交往、深度溝通的能力將變得更有價值。”因此，未來企業學習的重點將轉移到培養員工人際溝通、社交、管理情商及創新性問題解決等能力上。

培訓的方式將會多元化，基于人工智能軟件基礎上的講師引導將成為常態，而高度仿真和虛擬現實將會成為培訓的主流，借助于這些工具，員工將置身于仿真的工作場景中，強化內隱知識的獲得。

總之，無論是對于企業老板還是企業大學管理者，面對人工智能的未來發展，我們需要從企業的硬件準備、講師的能力培養、外顯知識的人工智能化、培訓方式的選擇以及培訓內容的關注點等方面，為迎接人工智能時代的到來做出相應的改變。