先进的创新教育:AI 思维+设计思维

By 高煥堂

 

   2017/10/19,谷歌的DeepMind团队在Nature期刊上发表了一篇文章:“Mastering the game of Go without human knowledge”,引起了轰动。这文章叙述了新一代的AlphaGo Zero,它跳脱了对人类先验知识的依赖,棋艺竟然远远超越了人类以及它的前辈AlphaGo。

  从上述可知,机器<学习>成效远胜于人类,无论人类老师教有没有教它一些先验知识,机器的学习成效都远远超越人类了。机器所具有的AI智能是它自己学习来的,又能迅速精通。

  然而从另一方面来看,机器的逻辑<思考>能力却一直无法超越人类。回顾一下AI的发展历史,自从1950年代,许多专家们就是希望将人类的知识和逻辑<思考>植入到机器里,并期望它会展现出足够像人的思考能力,然而这个期望并没有成功。无论人类老师有没有教它一些先验知识和逻辑思考机器都无法超越人类。

  因此机器与人类的智能化之路,是非常互补的、可以非常有效地相辅相成。从教育视角而观之,如何让我们的两种学生:机器学生与人类生,两者携手共舞、一起创新,成为最新潮的创新教育思维。

  再从逻辑思维视角而观之,人类与生俱来的三项逻辑思维能力是:归纳推理、演绎推理和溯因推理。无论机器学生是否具有这三项能力,这机器学生的智能表现却非常类似人类学生的归纳推理的智能呈现:依赖相关性、偏于结论性、思考非显性、缺乏确信性。这就是机器<AI思维>的特性:偏于归纳推理。

  依据孔子的教育名言:因材施教。学校的老师们可以针对上述AI思维的特性,对人类学生施以不同的教育:偏于因果性、思考明显化、提高可信性和创意性。也就是,针对人类学生宜偏重于演绎推理和溯因推理。在演绎推理方面,机器学生的效率高而且更精确,但语境不足,两种学生各有所长、可互补。在溯因推理方面,其必备的跨界联想力、假设&否证和创意性,是机器学生最弱的一环,亦即是人类学生的优势。

  基于溯因推理的思维,最具有代表性的就是<设计思维>(Design Thinking)。所以我认为,在AI潮流下各级学校的最先进的创新教育很可能是:机器AI思维+人类设计思维。

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