小豬都有智慧了，讀書還管用嗎

周剛

隨著埃隆·馬斯克將人工芯片植入小豬大腦，并成功讀取腦電波，AI改變社會的步伐又邁進一步。這一背景下，死讀書式的教育似乎再難培養出適合未來社會的人才。

當下的教育如何變革？全球教育工作者們給出了各自的思考：注重“多元智能”，從人類擅長的“非智力因素”中尋找突破口;培養“元認知能力”，讓學生深度學習;更重要是，激發孩子們的“內在動力”，永遠對學習葆有熱情。

對人工智能技術的運用，在教育領域已初見端倪。受疫情影響，今年的“AI+教育”更是蓬勃發展，各地興起的直播授課，教育機器人、AI閱卷、AI口語測評、拍照搜題等學習方法，都表明人工智能在教育中的探索和運用正不斷深入。

隨著人腦和計算機直接交流的“腦機接口”技術日益成熟，通過對學生聲音、姿勢、面部表情甚至腦電波的監測，進而識別他們在學習過程中的情感、興趣、注意力水平，或許也會變得日常化，就像埃隆·馬斯克所說的“如果你不能打敗他們，就加入他們。”

“用昨日之法，教育今天的孩子，將使他們失去明天。”著名教育家、哲學家、心理學家約翰·杜威的這句話，放在人工智能時代，顯得尤為緊迫。

當人工智能帶著強大的計算能力、大數據存儲以及成熟的AI算法而來，它們甚至擁有更強大的學習能力，人類學習者究竟怎樣才能不被機器所取代？換句話說，我們的孩子需要開發出哪些智能，掌握什么樣的本領，才能在人工智能時代，體現屬于人的自我價值？這個問題，也是很多具有前瞻性的教育工作者正在考慮的問題。

國際AI教育學會會長、倫敦大學教育學院的羅斯瑪麗·盧金教授，是AI在教育領域的專家，研究人工智能與學習科學近30年，被《星期日泰晤士報》選為“20位最有影響力的教育人”之一。她在《智能學習的未來》這本書中寫道：“未來社會將是一個超級智能的世界，我們必須為自己的能力范疇建立起一個認知框架。”這不僅是為了防范人工智能取代我們，更重要的是，我們要警惕自己在學習中可能偏廢了哪些重要的能力訓練。

現有的人類智能結構中，最為我們熟悉的，是美國教育學家、心理學家加德納提出的“多元智能理論”。他認為，人類思維和認知方式是多元化的，每個人身上至少存在八項智能，分別是語言、數理邏輯、音樂、空間、身體運動、人際交往、自我認識以及認識自然的智能。

在多元智能基礎上，將人類所具有的智能分成兩大類，即人工智能更擅長的“智力因素”和人類更擅長的“非智力因素”。前者，是與語言學習、記憶、運算處理等相關的學術智能;后者，則偏向人際交往、自我認識、情感控制等能力。這意味著，在人工智能的世界里，與人際交往、互動、情感、自我認知等相關的獨屬于人的能力，將變得越來越寶貴，也是今天教育中不可偏廢的重點。而“想象力”與“創造力”，這類與好奇心、質疑能力、毅力等人類品質息息相關的能力，同樣是人工智能難以企及的高度。

因此，面向未來的教育，不應該僅僅關注孩子們在學校里對各門學科知識的記憶和理解、對復雜數學問題的解決，也不僅僅是鼓勵他們撰寫文章，創作詩歌、話劇，還應該關注和發展他們的非智力因素，比如社交智能，也就是人際互動和社會交往的能力。人類想要在21世紀不斷取得發展和進步，就要充分挖掘和利用學習者身上的社交智能。比如，教育課程大綱的設計、課堂組織形式上，要為學生的協作解決問題和學習，提供更多機會。

從2015年開始，協作解決問題的能力，被視為一項重要能力，首次納入PISA（國際學生評估項目）的測評中。在這項測評中，需要學生參與一個電腦模擬的科學場景，和虛擬人物角色進行在線合作，解決一系列科學問題。通過人機交互模式，測試學生協作解決問題的能力。有趣的是，測評結果表明，那些在科學、閱讀、數學等方面表現突出的學生，他們協作解決問題的能力也更為優秀。二者之間是否存在某種關聯，還有待進一步調查研究。

在我們的教育體系中，很少會將一個學生的合作意識、從同伴身上學習的能力，以及與他人共同解決問題的表現，作為重要的評價內容。然而等到學生畢業，步入職場，我們就會發現：越復雜、難度越高的工作，越考驗一個人的團隊合作能力。尤其在人工智能時代，這種能力的重要性將更加凸顯。

是不是學生只需要培養社交智能等非智力因素就行了呢？當然不是。2016年，機器人AlphaGo擊敗圍棋冠軍李世石，標志著人工智能開始具備了“深度學習”的能力。它不僅記住了數百萬人類圍棋專家的棋譜，還通過自我學習和強化訓練，提升預測能力。

此外，《新科學家》雜志曾刊登過一篇關于“人工智能的突破”的文章——《人工智能在英文考試中獲得史上最好成績》，表明人工智能不僅能高分通過人類學生的考試，而且提升應試成績的速度要比學生快得多。這都給我們敲響警鐘：面對無時不在學習，而且永不厭倦、不斷改進的人工智能，我們需要思考的是，學習的本質是什么，我們究竟應該如何學習？盧金教授更是直言：教育體系唯一正確的路徑和方向，就是要讓人類比人工智能更善于學習。

那么，學習的本質是什么？我們究竟應該如何學習？在回答這個問題之前，我們需要明確三個概念：“信息、知識與智慧。”雖然，人工智能在信息和知識存儲、大數據處理上的能力，令人類大腦可望而不可及，但是，通過篩選、判斷、融會貫通、反復使用，將信息、知識變成未來所需要的智慧，才是我們應該去追求的有意義的學習過程。這就意味著，我們所需要的教育，不僅僅是學習各種各樣的知識，還應該包含對學習本身的認知。

比如，我們不但要知道知識是什么，還要知道學習某一知識意味著什么，它能運用在哪里，能依據不同情境做出正確合理的判斷等，從而構建出個人更完整、更有意義的知識體系。這種復雜的個人認識論，也就是“元認知能力”。盧金教授發現，一個擁有較高知識水平的孩子，即使是哈佛大學的本科生，他也未必就具有較高的元認知能力。想要提升這種更為復雜、高級的認知能力，還需要在教育中，有意識地引導和培養。

這也正是教育，最應該發揮價值的地方。

未來已來，當人工智能已經來到“腦機接口”時代，它正倒逼我們重新思考：學習的本質是什么，孩子們究竟應該如何學習？也許，面向未來的教育，應該在考試中弱化那些學完就忘的零碎知識，而強化對孩子的知識體系、思考力和判斷力的考核。當AI技術能夠將教學過程中的很多環節，變得可視化、智能化，固然是一件好事，但是，再怎樣先進的教育技術，都只能是一種輔助工具，它可以幫助我們更便捷地獲取資源、更直觀地看到學習結果反饋，卻解決不了學習的內在動機。在一個越來越智能化、信息化的世界里，當一切學習資源唾手可得的時候，學習，真的就自然發生了嗎？

就像今天的互聯網，并沒有縮短人與人之間的“知識鴻溝”，它只是幫助有學習欲望、掌握學習方法的人，進步得更快;而那些缺少內驅力的人，也在爆炸般的資訊和娛樂至死的氛圍里，跌落得更深。

一所學校，是否有助于激發孩子的“任務掌握性”成就動機，可能體現在很多方面，比如：考試的目的，是為了讓學生了解自身的進步與下一步的方向，還是為了在班級中分出勝負？課堂討論問題，是為了尋求更多元的視角和更深刻的理解，還是為了炫耀自己的表現，獲得老師的好評？校園里司空見慣的表彰獎勵，究竟是為了獎勵學生在同伴競爭中獲勝，還是鼓勵他們跳出舒適區的嘗試，甚至是一次不完美的探索……如何更好地激發學習者的“任務掌握型”成就動機，無疑是教育的重要使命。

面向人工智能時代，孩子內心深處的興趣、熱愛、對世界的探索欲望以及對自我價值實現的不懈追求，才是他們成功擁抱未來的關鍵。

正如《小王子》里那句經典的話：“如果你想造一艘船，先不要雇人收集木頭，也不要給人分配任務，而是激發他們對海洋的渴望。”