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      AI時代,人應該如何學習 | 科普專訪

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      導語

      AI時代已至,學習仍是塑造大腦與能力的發動機,也是“用進廢退”的關鍵刺激。在AI迅猛發展的當下,它如何重塑認知、挑戰傳統范式,又如何影響自我建構與職業適應?我們應如何駕馭AI,實現共生共贏?本期訪談,林思恩博士帶你探尋AI時代的學習之道。

      林思恩丨受訪者

      集智編輯部|整理

      目錄

      1. 學習如何影響大腦認知?

      2. AI時代下如何訓練大腦?

      3. AI對學習理論有何沖擊?

      4. AI時代的自我建構有何新特點?

      5. 什么樣的學習者能適應AI時代?

      AI時代,我們為什么還需要學習?

      Q1:學習如何影響大腦認知?

      :學習是一個特別重要的過程。我們日常都認為,它對人本身的成長至關重要。但如果從大腦的角度來看,大腦有一個特點,就是用進廢退。因此,學習這個過程本身,對大腦來講,是它進化和發展過程中非常重要的刺激。

      所以,我一直覺得,當前在討論腦機接口,希望通過給人類的大腦植入一些富含知識的芯片,似乎想要短路某個學習過程,從而讓知識在大腦中突破記憶存儲的極限,或者說學習效能的極限。比如,我們現在學習很長時間,需要背很多東西才能記住,但記住的量也很有限,也就是說容量有限,學習速度有限。所以,希望通過腦機接口實現無限容量,以及極快的速度,來短路掉學習的過程。

      但是,這個恰恰對大腦本身有破壞性,或者說負面的影響。我認為,人腦的進化需要這種學習的過程。我們都知道,從小到大,學習的過程其實是個載體,知識是載體。學習的目標并不是為了獲得那些知識,而是說在獲得知識的過程中,鍛煉你的能力,讓大腦通過它的可塑性,實現發展。還有一點,我覺得人類的很多功能進化,也非常依賴這樣的學習過程。

      Q2:AI時代下如何訓練大腦?

      :我覺得這是個特別好的問題,因為這個途徑取決于什么呢?首先,我們要在認知層意識到這一點。我有一個小故事可以先分享一下:從2023年開始,我和科技館合作,進入北京的小學、初高中,去講腦科學的科普。其實就是在AI的時代,我們怎么樣幫助大腦更好地成長。

      我記得在一個小學校做分享的時候,我提到,從2018年起,AI已經戰勝了人類圍棋最厲害的選手,所以意味著從那個時候開始,就不太可能有一個真正意義上的、人類的圍棋冠軍了。當時我就問在座的小學生,其中有一年級的小朋友,我說,那你們覺得還有必要學習下圍棋嗎?沒想到我聽到的答案,還挺欣慰的,因為有小朋友就會說,有必要。然后我就很好奇,為什么呢?他說,因為可以鍛煉我們的大腦,鍛煉我們的思維,這樣,我們就可以造出更厲害的AI。

      所以你看,其實很有意思,我覺得這就是在認知上,我們先要理解到,雖然對于那個知識的目標,已經不存在了,因為好像機器人比我們學得都快,AI比我們學得都快、比我們知道的更多,但是,我們還有沒有必要去學習這件事,我覺得是有必要的。

      另外一個,就是在學習的過程中,原來我們對于知識的那種關注,比如原來我們講的教育平權,很多情況下是指教育資源,是對于那些知識的載體、知識獲得的途徑。其實都是跟知識有關系的,就是那個具體的,我們原來老講“知識就是力量”,所以我們很關注這個部分。

      但另外一塊,我覺得其實現在某種程度上,當知識變得容易了、教育變得越來越平權的時候,反倒我們更好地轉向了更底層的東西,就是那個能力是什么。其實我們會發現,我們很多人從小學、初中、高中甚至到大學,上大學之前我們都要報方向,選專業。那其實我們選了半天專業,然后甚至大學四年、五年,學了好多專業,最后出來你發現,真的很少有人真的干自己的專業。專業知識在我們人生的成長當中,以及未來的職業發展當中,到底占多大的范圍?就是我們指的直接用這個知識,去變成當下拿來就需要去用的這些技能,我覺得,其實它越來越不是那種顯性的表達。

      然后另外,再加上,我們其實當AI來了,讓我們看清了另外一個東西,就是原來我們的學習過程,可能很多是把人工具化的,就是我們因為專業去貼標簽,因為我們的背景去貼標簽,包括我們擅長什么,包括這些學歷的標簽。那現在發現,其實你反而歸到更接近于學習、或者一個人的本質,就是你沒有工具性的標簽了。現在可能更多地說,再加上這一代的孩子,包括下一代的孩子,大家都很關注,我想要做什么。

      那“我想要做什么”,這件事本身跟具體的領域知識沒有任何關系,而是說,當我想實現一個目標的時候,我可能需要什么樣的能力,去獲得哪些不同領域的知識,去解決問題,去實現我的那個目標,變得更清晰了。所以我覺得,某種程度上,從這個角度,我們說那個學習的路徑,或者說那種學習的那種革命的邏輯,反而變得更接近于內核了。

      AI與學習,是顛覆還是融合?

      Q3:AI對學習理論有何沖擊?

      :其實,我覺得第一個視角,是我們發現,現在AI在任何領域,比如推薦算法,或者幫助我們學習的AIGC平臺,其實不管是想要幫助我們獲得更好的知識、更快地獲得更多的知識,還是賦予我們的娛樂,比如視頻推送、商品推送,其實它用的很多算法,都融入了學習的研究范式里面的這些傳統的模型,比如強化學習。這是非常典型的,我們學習范式里面的行為主義。所以,首先,這些范式本身正在為AI的模型建模,還有AI的迭代升級,在貢獻很多,很多算法里面都是融入的。

      另外一個,從人類社會發展來看,我們的學習研究的這些范式——行為主義、認知主義、人本主義——除了它們在為AI造血,更重要的是,其實我們會發現,這些學習研究的范式,也在隨著我們社會的進步、人的認知的提升,而發生變化。比較統一的現象,就是它們都在往人本的方向走。

      比如,傳統的行為主義,大家都知道巴普洛夫的狗,就是刺激-反饋:給你什么樣的刺激,你就會有什么樣的反饋。這叫直接反饋,還有間接反饋,就是我沒有去做一件事情,但是通過看到別人做一件事情、他收到什么反饋,然后學習了。比如,我沒遲到,但看到小明遲到被罰站,那我下次不敢遲到。這都是非常經典的行為主義的反饋機制,也是激勵機制。

      但是,我們發現,近現代出現了自我激勵,當班杜拉提出來自我激勵的時候,我們發現它其實很人本,就是我們不需要外界給到我們刺激,我們就可以去做一件事,而且很開心。所以,不光是行為主義,我們的認知主義,自從有了認知神經科學,當我們能看到我們的大腦,甚至發現每個人的大腦、它的認知模式都不太一樣,我們對于新的知識、以及對于既有的知識的那種建構方式,都不太一樣。

      每個人的學習新的知識的路徑,其實都存在個性化的,不是說像現在AI的知識圖譜,所有人都是一樣的,因為圖譜都是一樣的。但是,每個人過去的經驗、他過去接受到的知識的學科背景,都影響了他對新的知識的吸收。那這是一個交互的過程,而這個也體現了每個人,他在知識學習當中,有極大的自主性。

      所以,我們看到,這個本身就是學習的經典研究范式,在今天都在關注,我們人是可以對這樣的一個過程產生非常基本的影響。不像過去,過去可能會認為它有很多規律,人你只能接受這些規律,你是沒有太多的自主性的,而且在這過程中,也看不到自主性可以給你的學習帶來怎樣的質變。所以,現在,我們就看到了,我們人在學習當中的這種主觀能動性,是非常大的。

      Q4:AI時代的自我建構有何新特點?

      :自我建構其實是特別有意思的,因為我們原來其實也在強調自我建構,比如在早幼教領域,像蒙特梭利。那蒙特梭利園所的一個很大特點,就是它會給你提供很多環境,比如有些小菜園,就是讓孩子在這樣的一個小世界里面。我提供的是一個有準備的環境,我認為孩子是本自具足的,那么他在這里面,是可以自我建構出他的成長路徑的。這個在原來就有。

      但是在這個過程當中,即便沒有像手機、平板、甚至現在這么好用的AI,我們都會發現,這樣在蒙氏園里面成長起來的孩子,然后他進入到幼小銜接這個階段,就進入到小學的時候,都會有一些不適應。這個不適應就是,原來他這種自我建構,可能他的規則意識會偏弱,他的自我控制會偏弱,因為他是探索,他不斷地在自我探索。那就會導致他一進到小學階段,因為小學是有明確的、比如社群的一些隱性的規則、顯性的校規、校訓、課堂紀律、人和人交往的一些人際關系,那他就會出現這種不適應。

      我們想象一下,如果我們把這樣的一個自我建構,變成了AI時代的、他隨意可以去比如拿到他想要的知識、拿到他想要的工具,其實也會出現類似的情況。因為剛才我們講了,其實在這個階段就小齡段的孩子,他沒有很好的這種分辨能力,就我們單說他的控制能力。所以在這里,就是他會跟我們以往出現的這種基于規則意識和自我控制的相對偏弱帶來的問題,而這樣的問題在AI時代會更突出。

      因為AI它本身是具有一定智能的,所以它的這種控制,一旦它帶有那種引領性,而且它非常便利。如果我們把學習放在人性的一個對立邊上,那我們會發現,AI現在經常做的是一件什么事情,你會發現你跟AI聊天很開心,它會貼身地聊,它會貼著你人性很舒服的那個地方去聊。所以我們就想象一下,這個事情是很嚇人的,它完全是順應你。

      因此,我們現在看到,不管是在知識層,還是我們的那種能力的磨練,都出現了這些危機。知識層,我們甚至發現它在胡說八道,它揣測你更喜歡什么,然后它去說你想要聽的東西,這個是在內容層。那剛才我們講了很多在能力上面,就是人都想省勁,人都想很開心,所以它貼著你聊,那你變得這叫什么呢,就是我越來越從你這拿到情緒價值。

      我們想象一下,如果我們把孩子的成長當中,他有很多隱性的能力,但是非常底層,比如社交、情緒能力,但是他只能接受AI這樣的聊天對象,我們想象一下,他一旦跟正常人聊,我們不會像AI那樣去順著他,因為他真實的成長環境就是這樣的,大家都有不同的意見,每個人有不同的表達,我們大家是什么,求同存異,沒有人是貼身聊到我可以變成任何人。所以這種就是對孩子的這種適應是有極大的影響。

      這些都是我們講,一旦我們忽視了這個部分,那么他的大腦的前額葉,比現在我們看到孩子經歷的,我們經常說,現在家長經常說的是外掛,認為孩子的前額葉不夠,他管不住自己,所以我們家長經常化身為孩子的前額葉,替他做計劃、替他包辦,然后實時地監督、提醒、反饋。

      但是如果我們在AI的這個時代,那AI可以這么貼身,去滿足一個人的情緒需求,情緒價值,甚至連知識的層面,我都不用考慮是不是正確,那我們想象一下,這個其實比我們家長的這種前額葉的外掛帶來的問題要更嚴重。而且其實他還會跟家長形成某種對抗,這個對抗是什么,就是你會發現,現在很多孩子已經不太能跟家人聊天,那他現在又有更喜歡聊天的對象。所以這個我認為是,我們一定要警惕的。包括現在我們如何去跟AI共生共贏,我們提到這里就是有一句話,張嘴跟人對話,閉嘴能跟AI對話,這兩個你都需要能駕馭。

      誰能適應AI時代?

      Q5:什么樣的學習者能適應AI時代?

      :世界經濟論壇有一個很有意思的趨勢研究,以及它把這個趨勢做了一個報告。這個報告是以職業發展的角度,給大家展示了一個趨勢,就是它去看,第一個就是需要社會技能和需要數學技能的職業。然后它根據這個,比如正在上升的職業、正在下降的職業和沒有怎么變化的職業,把它們放在這樣的一個四象限里面。

      就是一個數軸是從下到上,是越來越需要社交技能;一個數軸是從左到右,是越來越需要數學技能。那最后發現,那些正在上升的工作,就是越來越多的機會,是屬于那些需要社會技能的,但數學技能需要不需要,沒有那么明顯。

      但它又做了另外一個研究,就是從工資的變化、薪酬的變化,然后去看那些薪酬變化特別快的、快速上升的。它發現有兩類工作,一類是不太需要社交技能,但是特別需要數學技能;另外一類就是不太需要數學技能,但特別需要社交技能。這兩類工作的薪水就是這樣迅速上升的。

      所以我覺得這很符合未來,就是一類人在造AI,另外一類人在做AI做不了的事情。所以我覺得這是一個大的趨勢。但是底層邏輯,不管你去制造AI,還是去填補AI的空白,其實就是你有很好的、很穩定的內核,知道你想要什么。你駕馭AI,你駕馭技術,你產生更好的技術、產生更好用的AI也好;或者說,你非常清晰地知道自己有什么特點,作為人類在面對AI的時候,什么樣的技能是很難被短期替代的。那這些都需要你有很穩定的內核。

      本文根據訪談內容進行了書面化整理,內容刪減僅涉及重復表述與非核心細節。

      本文為科普中國創作培育計劃作品 受訪者:林思恩 創作團隊:集智俱樂部 審核專家:張江 北京師范大學系統科學學院教授 出品:中國科協科普部 監制:中國科學技術出版社有限公司、北京中科星河文化傳媒有限公司


      本文轉載自《集智俱樂部》微信公眾號

      《物理》50年精選文章

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