教育学在人工智能研究中的作用

前有深蓝与Watson，后有AlphaGo和贤二机器僧，人工智能的迅速发展让人们对其爱恨交加：一方面，小到智能手机、手表，大到智能家电和自动驾驶汽车，大量智能设备早已将我们包围，其便利之处尽人皆知；另一方面，智能工具取代人类乃至威胁人类的论调在各类科幻作品中呈现，甚至多位知名科学家、企业家亦持此观点，智能威胁论颇有市场。由此，西宁铁路学校产生了观点迥异的三种“派别”：一种是“激进派”，主张人工智能永远不能达到人类智能的水平，所以无须担心；一种是“保守派”，认为人工智能很快就将达到并超越人类智能，超级智能终现江湖，因而对未来忧虑不已；还有一种是“温和派”，既承认人工智能未来前景辉煌，又能够理性看待人工智能发展对人类产生的潜在影响。

通用人工智能走的便是“温和派”路线。有些通用人工智能系统运行伊始并不拥有任何先天的经验和知识，它犹如人类婴儿一般，在慢慢的“养育”中才逐渐形成自己的“个性”并习得多种能力。通用人工智能系统在研发过程中广泛涉及计算机科学、逻辑学、数学、认知科学、哲学、心理学乃至精神病学等多种学科，而当系统走向应用后，教育学及教育理念则将发挥重要作用。

表面上看，人工智能貌似和教育学相距甚远，实则不然。主流人工智能中近年来大放异彩的“机器学习”便是一例，其中深度学习和强化学习更是成效斐然，但此类“学习”却过于狭窄，其将学习过程等同于计算过程，仅仅是在预设算法基础上重新组织输入输出，实则并无智能可言。通用人工智能则更进一步：同样的教学内容，一次性“填鸭”灌输与分批地渐次输入相比，其学习效果完全不同；在分批地渐次输入中是否甘肃中专学校排名加入人类教师向系统的发问，其学习效果又有很大差异。不同的教学内容，由浅至深则比由深至浅的效果好，知识的模块化输入又比分散输入的效果好。由此可见，通用人工智能系统的学习理论，早已冲破“机器学习”算法的藩篱，而跨越至更为广袤的“机器教育”层次之中了。

所谓教育，既要“教”又要“育”，对于机器是否也是如此？主流人工智能“算法即教法”，其算法具有专用性，特定问题的解决有赖于特定算法及相应参数。与此不同的是，通用人工智能却必须兼顾“教”与“育”两个方面。通用人工智能之所以冠以“通用”二字，就是因为兰州高铁学校其并不预设解决具体问题的任何算法。从一无所知的机器“婴儿”到具备外部世界的基本常识，从简单的人机对话到掌握一定的实用技能，从被动接受外部信息到按自身兴趣“量体而为”，每个成型的通用人工智能产品都是培养出来的，整个过程和人类培养自身后代一样，只是速度和效率不同。

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