教育与智能如何相处

美国的中学考试甚至高考是允许学生使用计算器的，美国的这项教育惯例带来了一正一反两方面的影响，从正面看，美国接受基础教育的孩子有更多的时间进行创造力的培养和程序设计以及变量思维的训练，从反面看，这种方式也造成了学生计算能力的两极分化，导致多数美国孩子丢失了大脑基本的计算能力与概念。

人工智能在取代大量繁重的人类劳动的时候，给教育带来冲击是必然的，但是人与智能相处所产生的作用，在教育中和在日常生产生活中往往有很大不同，最大的区别在于，人们在生产生活中使用智能只是为了提高效率，但学习并不是为了提高效率，而是为了训练学生的大脑，通过学习的过程改变大脑的结构。

这就引起一系列值得反思的问题，如：教育与学科的本质是什么？重复训练如何把握度？传统的教育制度在工业时代基本养成了12年义务教育，将大致5万个（赫伯特·西蒙统计）学科概念刻入学生的脑海，学生进入社会，就能适应均值的工程师的要求。到了信息时代，事情逐渐发生变化，学生毕业以后更多地面对电脑进行人际交流，原先的训练系统不再有用。与此同时，原先属于副科的艺术、体育、计算机、编程能力成为新的学科基础，以适应新的办公室文化和创新就业的要求。过去一些年，在一些高考工厂经过残酷训练的学生，虽然按照高考制度仍然能取得好的入门券，但是长期的职业生涯和学习的过程问题已经越来越大，如思维简单、知识面狭窄、人际沟通困难等；同时，沉溺于现代科技的一批人也发现，使用快速娱乐工具和学习工具的一批孩子，对异性没有兴趣、喜欢独处、身体柔弱、无同情心。新的学科不是一天两天能够成型的，而原先的训练却没有回报了，因此人们更愿意套用人工智能在生产生活中的变化去思考其在教育中的效率问题。然而人们却忽略了两个极端的问题：一是通过原先的训练训练出来的一代大脑不能适应智能时代；二是按照智能机器快速产出的短期刺激，使得学生大脑没有得到充分的感知训练。

也许体育界的变化能够给我们一些启示。人体的快乐激素大致可以分为两类：一类是短期刺激的多巴胺，周期短、快乐多、刺激强，兴奋外显；另一类是内啡肽，短期事实上是痛苦的、疼痛的、低强度的，但是克服这种痛苦后的刺激却是长期的、兴奋的、充满期待的和内化的。我们利用工具得到的快乐，更像多巴胺，但人的学习更像内啡肽，训练过程是痛苦的、迭代的，反应是持续的、低强度的，却是充满期待和希望的。体育运动大体上分为竞技体育与健康体育，竞技体育是外向的，运用工具达到更高、更快、更强的竞技目标是目的；然而多数人锻炼身体是为了健康体育，通过长期的训练，通过改变自己而平移到成绩之外的工作效率、意志力、独处能力。学生的学习过程更类似于健康体育，学生的学习成绩多数并不是一种筛选和竞技的工具，更会变成一种通过训练适应未来社会的平移能力，包括学科思维、学习能力、直觉反应、产业共识等。

我们要学会与智能相处，要通过生产生活对智能技术带来的短期刺激进行了解，拥抱技术。另外，对于学生的学习，目的是内化与训练人的大脑，通过长期的克服困难的过程，将经过充分教育经验结晶的学科结构，长期刻画在学生的大脑中，让学生得到长期的平移能力和期待，才是教育与智能的相处之道。

这就是教育的数字化转型过程。