當(dāng)充滿“智慧”的機(jī)器大腦悄然來到人們身邊，開展課堂教學(xué)、個(gè)性化輔導(dǎo)、演算難題等，這種深度融合，將催生劃時(shí)代的教育和學(xué)習(xí)變革。教育的智能化轉(zhuǎn)型，是應(yīng)對時(shí)代之變的選擇，但同時(shí)，也應(yīng)注意避免相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。這促使我們思考：人工智能賦能教育，給教育帶來什么？

人工智能賦能教育，優(yōu)勢在哪里

面向未來的人機(jī)協(xié)同教育，教育將發(fā)生什么變化？這需要我們從不同維度去深刻思考，并采取行動(dòng)。

就人工智能的發(fā)展而言，我們需要思考什么是人類智力所獨(dú)有的特征，要做到像人類一樣擁有智能行為，計(jì)算機(jī)需要哪些能力？

所有高級形式的人類認(rèn)知——概念、推理、問題求解、創(chuàng)造力、記憶和知覺，都跟智力相關(guān)。在人工智能與人類之間，智力的度量是智能程度，例如，人類可以使用較少的數(shù)據(jù)，在廣泛的問題上表現(xiàn)出智能行為。

這也是當(dāng)前人工智能研究非常重要的方向——少樣本或零樣本學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)等。這些研究方向試圖讓機(jī)器像人類一樣去思考和學(xué)習(xí)，使用較少數(shù)據(jù)，就可以求解廣泛問題。

人類智能的本質(zhì)和邊界是什么？

筆者認(rèn)為，人類智能的本質(zhì)可以歸納為五個(gè)方面：一、適應(yīng)性。人類總是與環(huán)境在適應(yīng)的過程中不斷交互、學(xué)習(xí)，具身智能就是從此角度思考。二、學(xué)習(xí)能力。三、抽象思維。人類智能可以進(jìn)行抽象思維，對概念、原則進(jìn)行歸納、推理和批判。四、創(chuàng)造力。人類智能有創(chuàng)造力，能夠涌現(xiàn)出新的想法和概念。五、情感和意識。這點(diǎn)也是當(dāng)前有所爭議之處——有學(xué)者認(rèn)為機(jī)器會有情感，而有學(xué)者堅(jiān)持認(rèn)為機(jī)器終究是機(jī)器，精神和靈魂始終屬于人類。

人類智能的邊界在哪？筆者認(rèn)為，在以下四個(gè)方面：一、生物學(xué)限制。二、知識和經(jīng)驗(yàn)的局限。三、認(rèn)知偏見。四、環(huán)境和文化制約。

對比人類智能的本質(zhì)和邊界與人工智能的特點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)，人工智能可以賦能教育的知識生產(chǎn)。在數(shù)據(jù)挖掘與分析、模式識別與預(yù)測、知識自動(dòng)化、智能化協(xié)作、知識的可視化與表達(dá)、個(gè)性化的知識推薦6個(gè)方面，人工智能與教育是密切關(guān)聯(lián)的。

由于一些大語言模型可以獲取和組織起全世界的所有知識，學(xué)習(xí)者不再需要浪費(fèi)時(shí)間學(xué)習(xí)“事實(shí)”，而是可以專注高階思維技能，如創(chuàng)造性思維和批判性思維。然而，人類的“批判性”和“創(chuàng)造性”思維往往是通過有限的信息量，依賴內(nèi)化知識的潛意識過程發(fā)生的。AI賦能教育需要激發(fā)這一過程，讓學(xué)生更加聰明地學(xué)習(xí)，產(chǎn)生更好的思維。

想象力、創(chuàng)造力，人類比人工智能更聰明

我們用考試來測試人工智能在知識生產(chǎn)及知識學(xué)習(xí)過程中的能力。以《數(shù)字信號處理》這門課程為例，將這門課的考題給某個(gè)人工智能模型“考試”，得到了94分，在學(xué)生中屬于前5%的優(yōu)秀成績。由此可以看到，人工智能不僅能夠回答日常的問題，在工程數(shù)學(xué)、自然科學(xué)等領(lǐng)域的問題求解中，也表現(xiàn)出超越一般學(xué)生水平的能力。

但是，它的答卷，對大部分復(fù)雜題目都采用簡單粗暴的方式求解，沒有使用解題技巧。這是因?yàn)榇竽Ｐ鸵蕾嚒拔埂苯o它的大量數(shù)據(jù)，只是在統(tǒng)計(jì)意義上進(jìn)行模式匹配。

這說明大模型人工智能程序不具有人類的數(shù)學(xué)直覺能力，主要原因在于其工作方式與人類大腦的工作方式截然不同。具體表現(xiàn)為：一、人工智能為算法而非直覺驅(qū)動(dòng)。人類有數(shù)學(xué)直覺，而人工智能沒有。二、缺乏感知和體驗(yàn)。人類的數(shù)學(xué)直覺不僅是計(jì)算能力，還包括通過實(shí)際的體驗(yàn)和感官的感知獲得對數(shù)字、空間和形狀的直觀理解。三、學(xué)習(xí)和思考方式的差異。人類學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)通過錯(cuò)誤和成功建立起對概念深層的理解和直覺判斷，大模型人工智能程序通過大量例子來學(xué)習(xí)，缺乏自我反思能力，無法像人類那樣從根本上理解或領(lǐng)會概念。四、缺乏創(chuàng)造性和靈活性。人類的數(shù)學(xué)直覺涉及創(chuàng)造性思維，例如通過不同方法解決問題，或在缺少數(shù)據(jù)的情況下做出假設(shè)，而人工智能主要依賴已有的信息，應(yīng)對新奇情況的能力有限。

因此，我們認(rèn)為，大模型人工智能程序可以快速準(zhǔn)確地進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析，但無法真正擁有人類的數(shù)學(xué)直覺，這種直覺建立在深層次理解、多感官體驗(yàn)和創(chuàng)造性思維基礎(chǔ)上。

這帶來一些啟發(fā)——就想象力和創(chuàng)造性而言，人類比人工智能更智能。

創(chuàng)造力跟想象相關(guān)聯(lián)，創(chuàng)造力的背后隱含著豐富的想象，而想象又與人的情感、與人對環(huán)境的感官體驗(yàn)密切關(guān)聯(lián)。以文學(xué)舉例，以宋代詩人陳與義《春寒》一詩中“海棠不惜胭脂色，獨(dú)立蒙蒙細(xì)雨中”為題，讓大模型人工智能程序在圖像庫中找出與其語意表達(dá)一致的圖片。人工智能給的是蒙蒙細(xì)雨中盛開著海棠；但人類在思考時(shí)，大腦中的想象可能是在一條幽靜小道上，亭亭玉立的少女行走在霧雨中——人類可能會將這位少女看作海棠，這就是想象。

想象是介于感性與理性之間的中介性能力，是先天純粹的，是創(chuàng)作與創(chuàng)造力的基礎(chǔ)。人類擁有內(nèi)心世界的心理體驗(yàn)，并由此產(chǎn)生情感和想象，這使得人工智能無法替代人類的靈感和獨(dú)創(chuàng)性。

想象力和獨(dú)創(chuàng)性對自然科學(xué)也非常重要。愛因斯坦說過：“想象力比知識更重要，因?yàn)橹�識僅限于我們現(xiàn)在知道和理解的一切，而想象力涵蓋了整個(gè)世界，以及未來所知道和了解的一切�！毕胂罅�帶來充滿無限可能的空間，讓我們跳出已知，向未知進(jìn)發(fā)。從這個(gè)角度而言，人工智能還無法替代人類。

有長有短，AI賦能教育如何揚(yáng)長避短

AI賦能教育有所長有所短。那么，從技術(shù)的角度，人工智能賦能教育是什么樣的架構(gòu)？

人工智能賦能教育，本質(zhì)上是一種人在回路上的混合增強(qiáng)智能。從框架層來看，系統(tǒng)輸入學(xué)生行為數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)內(nèi)容數(shù)據(jù)、評估數(shù)據(jù)等，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)或形成知識、經(jīng)驗(yàn)，與系統(tǒng)的知識庫實(shí)現(xiàn)交互學(xué)習(xí)。知識庫不僅是教學(xué)內(nèi)容的知識圖譜，更重要的是把教育學(xué)、心理學(xué)融入知識圖譜，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法生成預(yù)測，然后再進(jìn)行置信度的判斷——如果置信度高，就可以給出教學(xué)導(dǎo)向或者教學(xué)策略的調(diào)整，以及個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的推薦；如果置信度低，就反饋給人類，即教師、學(xué)生、家長等，人類反饋的數(shù)據(jù)又形成人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)，從而對機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)成AI賦能教育的人在回路的混合增強(qiáng)智能系統(tǒng)。人在回路的混合增強(qiáng)，本身就是持續(xù)學(xué)習(xí)的框架，這樣的框架針對實(shí)際的教育、學(xué)習(xí)會變得越來越“聰明”。

人工智能賦能教育也存在著風(fēng)險(xiǎn)。例如，數(shù)據(jù)隱私和安全、教育資源不平等、過度依賴AI、人際交往能力減弱、缺乏情感支持、內(nèi)容質(zhì)量和準(zhǔn)確性、人工智能偏見問題等。例如，如果回答是錯(cuò)誤的，可能造成“謊言重復(fù)一千遍就變成真理”的情況。要避免這種現(xiàn)象，建議人們從多個(gè)來源獲取信息。為了降低這些風(fēng)險(xiǎn)，需要在技術(shù)、政策、教育等多個(gè)層面探索解決之道，或進(jìn)行規(guī)避。

將人工智能與教育融合，需要批判性地使用大模型人工智能技術(shù)，對其提供的信息進(jìn)行獨(dú)立驗(yàn)證，并在處理敏感或重要問題時(shí)謹(jǐn)慎行事，還需要在倫理、責(zé)任、隱私和安全、風(fēng)險(xiǎn)評估等方面妥善管控和治理，對社會大眾進(jìn)行教育也愈發(fā)重要。

特別要注意的是，人工智能缺乏情感支持。年輕人的社會交往如果過度依賴人工智能，將對其人際交往和社交能力帶來消極影響。人際交往是人類社會的基本活動(dòng)之一，可以使人類社會更加和諧，使團(tuán)隊(duì)能夠形成非常緊密的、具有凝聚力的氛圍。過多依賴人工智能科技，可能會產(chǎn)生社交隔離、產(chǎn)生孤獨(dú)感，不僅會影響到個(gè)人的心理健康，也會帶來社會結(jié)構(gòu)的不穩(wěn)定性。例如，過度使用聊天機(jī)器人，可能讓使用者的情感變得遲鈍、催生社交孤立、加劇社交隔離感——聊天機(jī)器人如果成為人類主要的伙伴，“真人”就可能成了“備胎”。

這一點(diǎn)在人工智能賦能教育時(shí)要尤為注意——推進(jìn)人工智能賦能教育，仍然需要努力保持培養(yǎng)師生面對面交流的機(jī)會，這就意味著在設(shè)計(jì)智能教育系統(tǒng)工作環(huán)境和社交活動(dòng)時(shí)，需要有意識地融入更多的師生面對面互動(dòng)。

人類教師與學(xué)生培養(yǎng)共情關(guān)系是教育工作中不可或缺的豐富內(nèi)涵，具有強(qiáng)烈共鳴的師生關(guān)系對學(xué)生的學(xué)習(xí)有著十分重要的影響。如果在教育中缺乏同理心，學(xué)生會成為被動(dòng)的信息接收者，很難有動(dòng)力去克服學(xué)習(xí)過程中固有的困難。因此，在AI賦能教育的時(shí)代，不能忽視教育中同理心環(huán)境的構(gòu)建。

教育是一個(gè)緩慢、優(yōu)雅而美妙的過程，它應(yīng)該是隨風(fēng)潛入夜，潤物細(xì)無聲。教育不是注滿一桶水，而是點(diǎn)燃一把火、打開一扇門。教師的師德師風(fēng)在學(xué)生的情感、態(tài)度、價(jià)值觀的塑造方面影響尤為突出，無論何時(shí)何地，教師的言談舉止都會直接或間接地影響學(xué)生的成長和品德。即使在未來，師生面對面的交流在教育活動(dòng)中依然不可替代。人們在求學(xué)過程中所遇到的優(yōu)秀老師，是終身記得不會忘記的，這就是師生面對面交流給予學(xué)生心靈情感的成長。因此，人工智能賦能教育無論發(fā)展到何等地步，師生之間面對面的啟迪、交流，心靈的碰撞永遠(yuǎn)替代不了。

人工智能賦能教育，還有很多問題亟待從不同維度進(jìn)行深刻思考：如果智能機(jī)器成為史上無所不知的“最強(qiáng)大腦”，那么，人類究竟需要學(xué)什么，怎樣學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的目標(biāo)、內(nèi)容、方法如何變革，才能夠適應(yīng)人機(jī)協(xié)同的智能教育？當(dāng)可以無限量地生產(chǎn)、使用各類智能機(jī)器人來滿足人類的知識生產(chǎn)和各種需求，作為延續(xù)物種生命、傳承人類自身文明和知識再生產(chǎn)活動(dòng)的教育，它的價(jià)值和意義又如何體現(xiàn)？

控制論的創(chuàng)始人諾伯特·維納曾說，要避免人工智能對人類造成傷害，唯一解決的方案還是要將人工智能訴諸人類的價(jià)值體系。筆者認(rèn)為，把人類的訴求、生命的意義、文化與信息的需求和人工智能技術(shù)發(fā)展結(jié)合起來，使人類有能力去創(chuàng)造那些智能機(jī)器無法替代的工作，培養(yǎng)學(xué)生成為能夠輕松使用和駕馭人工智能的創(chuàng)新人才，這是應(yīng)對智能時(shí)代必須有的教育觀。

（作者：鄭南寧，系中國工程院院士、中國自動(dòng)化學(xué)會理事長、西安交通大學(xué)教授。記者詹媛整理）

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