宋靈青　許林

摘要：人工智能的快速發(fā)展，極大地改變了教育生態(tài)。人工智能功能強(qiáng)大，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景無(wú)疑十分廣闊，然而有些學(xué)者過(guò)分?jǐn)U大了人工智能的功能和應(yīng)用邊界，從知識(shí)的學(xué)習(xí)、能力的培養(yǎng)到情感、價(jià)值觀的培育，認(rèn)為人工智能在教育應(yīng)用中無(wú)所不能，尤其是在知識(shí)學(xué)習(xí)方面。濫用“人工智能”并不利于教育發(fā)展。基于此，該文首先分析了人工智能與人類智能的關(guān)系，探討了人工智能在教育運(yùn)用中的邊界，并以知識(shí)學(xué)習(xí)為例，從知識(shí)本質(zhì)、知識(shí)的類型、知識(shí)學(xué)習(xí)的過(guò)程等方面具體探討了人工智能教育應(yīng)用的邊界，希望對(duì)教育人工智能化的思想傾向與做法有一定的警醒。

關(guān)鍵詞：人工智能;教育應(yīng)用;邏輯起點(diǎn);邊界;知識(shí)學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、問(wèn)題提出

AlphaGo戰(zhàn)勝世界頂級(jí)圍棋高手，寫(xiě)稿機(jī)器人正式上崗，微軟“小冰”出版詩(shī)集，人工智能播音員正在代替人類……近年來(lái)，人工智能發(fā)展迅猛。未來(lái)，人工智能將極大拓展人類的智能，提升人類智力所能創(chuàng)造的價(jià)值，美國(guó)、歐盟、日本等世界組織和國(guó)家紛紛把發(fā)展人工智能作為重大戰(zhàn)略，努力在新一輪國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)中掌握主導(dǎo)權(quán)。我國(guó)同樣高度重視人工智能發(fā)展，印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等文件;習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)：“加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)做好規(guī)劃明確任務(wù)夯實(shí)基礎(chǔ)推動(dòng)我國(guó)新一代人工智能健康發(fā)展”。

人工智能“有可能成為新的革命的起點(diǎn)，這一特征極大地改變著教育生態(tài)”。智能分析學(xué)習(xí)過(guò)程、智能推送學(xué)習(xí)資源、精準(zhǔn)個(gè)性化教學(xué)、智能導(dǎo)師、終生學(xué)習(xí)伴侶……人工智能在教育領(lǐng)域帶來(lái)了諸多變革，其作用不容忽視。然而有些學(xué)者過(guò)分?jǐn)U大了人工智能的功能，從知識(shí)的學(xué)習(xí)、能力的培養(yǎng)到情感、價(jià)值觀的培育，認(rèn)為人工智能在教育應(yīng)用中無(wú)所不能，尤其是在知識(shí)學(xué)習(xí)方面。濫用“人工智能”并不利于教育發(fā)展。因此，有必要明確人工智能的教育運(yùn)用邊界，人工智能在何種范圍和領(lǐng)域替代人？在邊界之內(nèi)的，才是教育應(yīng)該著力的方向。

二、人工智能與人類智能

理清人工智能在教育的效用與邊界，首先需要弄清楚人工智能與人類智能的關(guān)系，這其實(shí)就是最早的機(jī)器與人的關(guān)系。如果認(rèn)為人工智能具備與人一樣的智能，則人工智能就是“全知全能”，人類能做的事情，人工智能能做且做的更好，人類不能做的事情，人工智能也能做。目前關(guān)于人工智能是否能發(fā)展出人類智能存在以下兩種截然相反的觀點(diǎn)。

（一）人工智能可以發(fā)展出“人類智力”的觀點(diǎn)

有科學(xué)家預(yù)測(cè)在未來(lái)的強(qiáng)人工智能中，機(jī)器也將具有一定的心智，具有自我意識(shí)和自由意志。還有些研究者認(rèn)為隨著技術(shù)的發(fā)展，到了21世紀(jì)中期，人工智能的發(fā)展會(huì)到達(dá)一個(gè)“奇點(diǎn)”（Singularity），達(dá)到“通用型人工智能”，到那時(shí)人工智能會(huì)具有和人類同樣的思維能力，而在學(xué)習(xí)能力、檢索能力等方面又會(huì)遠(yuǎn)超人類。持有這種觀點(diǎn)的學(xué)者主要是基于以下幾個(gè)方面的考量：

1.從唯物主義的觀點(diǎn)來(lái)看，意識(shí)是人腦對(duì)大腦內(nèi)外表象的覺(jué)察，思維、意識(shí)、自我、情感等這些智能特征是人類獨(dú)有的，都是大腦這種物質(zhì)的具體功能。事實(shí)上，腦科學(xué)的研究成果也鼎力支持意識(shí)是大腦的一種功能：“腦神經(jīng)生理學(xué)在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)與自我意識(shí)相關(guān)聯(lián)的人類大腦新皮層的模塊化結(jié)構(gòu)，連接兩個(gè)腦半球的胼胝體投射纖維在模塊間雙向交互投射信息，椎體細(xì)胞在人腦兩個(gè)半球內(nèi)部以及相互間的信息傳遞功能，大腦兩個(gè)半球關(guān)于直接計(jì)算功能與幾何認(rèn)識(shí)功能的分工等”。另外，從進(jìn)化論的觀點(diǎn)看，人類的意識(shí)和情感，也是無(wú)中生有，逐漸發(fā)展起來(lái)的。既然意識(shí)是人腦這種物質(zhì)的衍生功能，是無(wú)中生有逐漸發(fā)展起來(lái)的，是大自然進(jìn)化的產(chǎn)物，那么，可以推論“人工制造的人工智能或者其他物質(zhì)也有可能產(chǎn)生意識(shí)”。

2.有學(xué)者認(rèn)為“世界的本質(zhì)是能量與信號(hào)，現(xiàn)實(shí)世界與虛擬世界的差異只是量上的差異，而無(wú)質(zhì)的不同”。這意味著，當(dāng)人工智能感知和反饋越來(lái)越多的、各種各樣的信號(hào)時(shí)，人工智能有可能產(chǎn)生自主意識(shí)。

3.從技術(shù)層面來(lái)看，人腦既然是大自然進(jìn)化的產(chǎn)物，就未必?fù)碛泻軓?fù)雜的規(guī)律，本質(zhì)上并不具有不可突破的特殊性。有關(guān)科學(xué)家解析：“人腦正是運(yùn)用860億個(gè)巨量神經(jīng)元構(gòu)成的‘硬件系統(tǒng)與更加海量的1000萬(wàn)億個(gè)‘軟鏈接，來(lái)進(jìn)行信息的存儲(chǔ)與處理的。這部機(jī)器的1000萬(wàn)億個(gè)‘軟鏈接雖然是個(gè)極其復(fù)雜的系統(tǒng)，但整部機(jī)器的原理卻是‘簡(jiǎn)單的，與計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、處理信息的理路差不多”。這預(yù)示了人工智能無(wú)限的發(fā)展?jié)摿?。“如今，人工智能的快速發(fā)展，已經(jīng)在人腦的運(yùn)行機(jī)理與人工智能運(yùn)行機(jī)理之間建立了某種聯(lián)系”，將來(lái)在大數(shù)據(jù)支持下的人工智能將可能把億萬(wàn)人的生活經(jīng)驗(yàn)和對(duì)生命的感知力集于一身！另外，許多研究者（例如，施一公、潘建偉、Henry Stapp、Roger、Penrose等）認(rèn)為人類智能的底層機(jī)理就是量子效應(yīng)。有人預(yù)測(cè)到在21世紀(jì)末，量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力可能是當(dāng)代計(jì)算機(jī)的10的36次方倍，到那時(shí)，人工智能將有可能向人類大腦發(fā)起“挑戰(zhàn)”。

（二）人工智不能發(fā)展出意識(shí)的觀點(diǎn)

持有這種觀點(diǎn)的學(xué)者主要是基于以下幾個(gè)方面的考量：

1.人腦與人工智能存在本質(zhì)不同

人工智能感知外界信息甚至具備一定程度的“認(rèn)知”已不是問(wèn)題，但與人類相比，兩者在思維、意識(shí)、情感階段會(huì)產(chǎn)生分化。人工智能是機(jī)械的物理過(guò)程，而人是生物層面或者生命科學(xué)層面的。著名機(jī)器人設(shè)計(jì)師塞繆爾曾經(jīng)指出：“機(jī)器不能輸出任何未經(jīng)輸入的東西”。人工智能只是輸入程序和數(shù)據(jù)后的邏輯結(jié)果，不過(guò)是人腦的再現(xiàn)，是人類認(rèn)識(shí)客觀世界的產(chǎn)物，不具備“真切的情感體驗(yàn)和對(duì)人世意義的建構(gòu)”。人對(duì)世界是經(jīng)驗(yàn)與情感的體驗(yàn)和意義的建構(gòu)，有思想、自我意識(shí)、道德感、信仰等特有的東西，這些造成了我們與人工智能有了質(zhì)的不同。人工智能即使發(fā)展到超人工智能階段，它的體驗(yàn)也不同于人類的體驗(yàn)。

另一方面，人工智能沒(méi)有像人那樣的社會(huì)屬性和社會(huì)關(guān)系，機(jī)器的自主性是技術(shù)性的，沒(méi)有道德自主性。馬克思的實(shí)踐論強(qiáng)調(diào)人的實(shí)踐在社會(huì)中的本體意義。人類的智能、思維、情感不僅是人腦的生理機(jī)能，還是社會(huì)的產(chǎn)物。即使人工智能通過(guò)模擬人的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表現(xiàn)出與人類大腦相似的思維活動(dòng)，但其實(shí)質(zhì)是人類預(yù)先制定的一系列運(yùn)算程序，其思維結(jié)構(gòu)是人類賦予的，不能變成一種自發(fā)的行為，不構(gòu)成與人類社會(huì)的互動(dòng)，不能轉(zhuǎn)化為社會(huì)化行為，更何況目前人類思維、情感、意識(shí)的復(fù)雜程度還無(wú)法全部轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)代碼。從這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)，人工智能還只是實(shí)現(xiàn)人類部分智能的工具。

2.人工智能技術(shù)發(fā)展存在一些瓶頸

首先，人工智先天地被設(shè)置了一個(gè)邏輯起點(diǎn)，在算法上仍然不能脫離人為設(shè)計(jì)和輸入，仍然無(wú)法自動(dòng)生成算法，不能像“人類意識(shí)那樣具有多向度、多維度并且與周遭環(huán)境密切關(guān)聯(lián)”。谷歌AlphaGo之所以引起了全球范圍內(nèi)的關(guān)注，在于其技術(shù)本身的突破。谷歌AlphaGo模仿人類大腦神經(jīng)模式，有12層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有超過(guò)百萬(wàn)的類人類神經(jīng)元一樣的連接，融入了自學(xué)習(xí)，超越了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)計(jì)算能力這一邊界，讓程序不再局限于固定的程序，多了可變化的可能。AlphaGo Zero更是自己通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning），完全從零開(kāi)始，不需要參考人類任何的先驗(yàn)知識(shí)而無(wú)師自通。即使如此，也不能認(rèn)為機(jī)器可以自己產(chǎn)生認(rèn)知，因?yàn)閲逡?guī)則和判定棋局輸贏也是一種監(jiān)督信號(hào)，如果設(shè)計(jì)者事先不告訴它規(guī)則，它就什么都不會(huì)做。因此，人們不能以機(jī)器可以模擬人腦的部分思維，就認(rèn)為人腦將會(huì)失去其卓越的地位。

其次，就研究方法而言，人工智能基本是按模擬人腦進(jìn)行的。人工智能在形態(tài)功能上完全仿生，做的和人類一模一樣，才有可能具備人類智慧，這同樣存在一些瓶頸：盡管當(dāng)前科技正在以指數(shù)級(jí)發(fā)展，但短期內(nèi)我們?nèi)詿o(wú)法完全弄清人腦機(jī)制和人腦思維是什么。在沒(méi)有完全研究透人腦之前，人工智能想模仿也沒(méi)有明確的途徑和完全解構(gòu)的樣本。

總之，沒(méi)進(jìn)入量子力學(xué)之前，在沒(méi)有徹底研究透人腦之前，所有的人造機(jī)器，必然只是在某些方面具備高于人類的能力，但它沒(méi)有人類的主觀能動(dòng)性，不會(huì)產(chǎn)生情感、意志、審美等意識(shí)。“機(jī)器沒(méi)有思想意識(shí)，也沒(méi)有任何證據(jù)表明他們將會(huì)有”，人與人工智能有質(zhì)的區(qū)別，人工智能不會(huì)突破臨界點(diǎn)。

三、人工智能在教育中的應(yīng)用及邊界

（一）人工智能的教育應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

人工智能極大地改變著教育生態(tài)，在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，是克服傳統(tǒng)教育不足的有效途徑，有助于變革教育模式與教育形式、為學(xué)生提供個(gè)性化服務(wù)、為教師提供精準(zhǔn)化教學(xué)、為學(xué)校提供科學(xué)化管理。

1.變革傳統(tǒng)教育模式。人工智能逐步展現(xiàn)出某些出色的優(yōu)勢(shì)之處，改變了傳統(tǒng)教育的運(yùn)行規(guī)則，它打破了時(shí)空的限制，可以實(shí)現(xiàn)“無(wú)時(shí)不有、無(wú)處不在的學(xué)習(xí)”和“沒(méi)有教室的學(xué)習(xí)”。

2.為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)。人工智能可有效記錄、反饋學(xué)生的反應(yīng)，與學(xué)生互動(dòng)，診斷學(xué)生學(xué)習(xí)困難，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的薄弱環(huán)節(jié)，給學(xué)生“畫(huà)像”，智能推薦學(xué)習(xí)資源。屬于學(xué)生個(gè)人的人工智能，是學(xué)生最知根知底的朋友和最佳學(xué)習(xí)伴侶，可為其分析學(xué)習(xí)曲線，提供“一人一張課程表”，為其量身打造個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃，因材施教，進(jìn)行一對(duì)一的“專家輔導(dǎo)”，等等。

3.為教師提供精準(zhǔn)化教學(xué)服務(wù)。目前，隨著教育改革的縱深推進(jìn)，教學(xué)效率仍然是困擾教育的首要問(wèn)題，而恰當(dāng)運(yùn)用人工智能可以提高教學(xué)效率。人工智能可以幫助教師備課、批改作業(yè)、掌握學(xué)生個(gè)體和班級(jí)整體的學(xué)習(xí)需求、優(yōu)化工作任務(wù)、合理規(guī)劃教學(xué)流程、進(jìn)行教學(xué)評(píng)價(jià)等等，這些都將使教師從巨量性、瑣碎化的事務(wù)性工作中解放出來(lái)。

（二）人工智能教育應(yīng)用的邊界

由于人工智能與人類智能存在本質(zhì)的差別，這就決定了人工智能應(yīng)用于教育有其邊界與定位——在目前乃至未來(lái)的很長(zhǎng)一段時(shí)期人工智能將處于一個(gè)輔助性的地位，無(wú)法取代教師，也無(wú)法完全滿足學(xué)生學(xué)習(xí)的需要。過(guò)度依賴于人工智能而忽視人的主導(dǎo)性地位，有本末倒置之嫌。

1.教育大數(shù)據(jù)難以保證

數(shù)據(jù)是人工智能運(yùn)行的根本。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在科學(xué)理論研究和工業(yè)應(yīng)用方面均取得了引人注目的成就，但現(xiàn)階段人工智能所依托的教育大數(shù)據(jù)質(zhì)量本身難以保證，造成人工智能直接應(yīng)用于個(gè)性化學(xué)習(xí)和精準(zhǔn)化教學(xué)常常難以達(dá)到理想的效果。原因主要在于：教育過(guò)程的復(fù)雜性和教育數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)性，教師的教學(xué)過(guò)程和學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)并未得到完全記錄;有些教育數(shù)據(jù)十分關(guān)鍵，但仍然難以電子化;教育數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在各地政府教育管理部門(mén)、學(xué)校及公司的服務(wù)器上，并無(wú)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，且不能互聯(lián)互通，這為人工智能的教育應(yīng)用造成了一定的障礙。

2.人工智能在學(xué)習(xí)上的局限性

人類學(xué)習(xí)特征主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：社會(huì)性;以語(yǔ)言為中介;積極主動(dòng)性。從AlphaGo Zero的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，我們可以看到，人工智能能夠在極短時(shí)間內(nèi)完成感知信息、處理信息、進(jìn)行決策、指揮運(yùn)動(dòng)等任務(wù)，完成與環(huán)境的交互，不再局限于固定程序，具有一定的自我學(xué)習(xí)能力，在一定程度上具備了“主動(dòng)性”，其習(xí)得知識(shí)的過(guò)程甚至不再受到人類知識(shí)的限制，讓自己變成了老師，在短短幾天內(nèi)就積累起了人類幾千年才有的知識(shí)。隨著人工智能的指數(shù)式增長(zhǎng)，其與人腦不斷接近，其學(xué)習(xí)能力將越來(lái)越強(qiáng)大，但這依然不能改變?nèi)斯ぶ悄軟](méi)有社會(huì)性和積極性的局限，不具有完全的自學(xué)習(xí)能力，無(wú)法自主積極地作用于環(huán)境，不能在與人的交往中進(jìn)行學(xué)習(xí)。例如，AlphaGo Zero如果到了一些數(shù)據(jù)無(wú)法窮舉的領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、自動(dòng)駕駛等，其算法很難遷移，也很難無(wú)師自通。

3.人工智能在教學(xué)上的局限性

（1）未來(lái)一定時(shí)期內(nèi)人工智能依然局限在“機(jī)器學(xué)習(xí)”的框架內(nèi)，模擬人的思維是人工智能的長(zhǎng)項(xiàng)，但它并不會(huì)真正教學(xué)，它只是在模擬教師教學(xué)。具體地說(shuō)，人工智能并沒(méi)有與人腦一樣的邏輯思維、判斷力、情感等要素。（2）教育系統(tǒng)的復(fù)雜性對(duì)人工智能提出了更高的要求，人工智能需要預(yù)設(shè)程序，不能合理地應(yīng)對(duì)超出預(yù)測(cè)的變化，無(wú)法滿足學(xué)生、教師以及管理者的個(gè)性化需求。而“教師的工作往往是非預(yù)設(shè)、非邏輯、非線性的，教育過(guò)程中的各種偶發(fā)事件需要高度的創(chuàng)造性和藝術(shù)性”，這恰恰是教育生命力所在，而不僅僅是邏輯的運(yùn)算與推導(dǎo)。（3）在教學(xué)任務(wù)中，“如果所有任務(wù)都符合完美的運(yùn)算法則并可以細(xì)分，那么機(jī)器人就可以處理一切”，例如，AlphaGo Zero在信息透明，規(guī)則透明，結(jié)構(gòu)明確，并且可用規(guī)則是可以窮舉的圍棋領(lǐng)域，可以無(wú)師自通。將來(lái)隨著教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)任務(wù)的更多部分可以自動(dòng)化，人工智能將會(huì)扮演越來(lái)越重要的角色，它將更深入地改變?nèi)祟悓W(xué)習(xí)和教學(xué)的過(guò)程，能夠更加“主動(dòng)”地教。但人工智能無(wú)法超越既有設(shè)計(jì)的人機(jī)互動(dòng)，無(wú)法自覺(jué)進(jìn)行社會(huì)化的行為，不具備人類社會(huì)的社會(huì)屬性，而在教育領(lǐng)域，多數(shù)教學(xué)情景恰恰需要認(rèn)知投入、情感交流、移情共鳴、價(jià)值判斷等，因此，教學(xué)任務(wù)所卷入的認(rèn)知、情感和社會(huì)化因素越多，人工智能“教”的功能就會(huì)越低。例如，在傳遞知識(shí)方面，由于人工智能大量的知識(shí)儲(chǔ)備，其在顯性知識(shí)的傳遞方面優(yōu)勢(shì)明顯;在動(dòng)作技能領(lǐng)域，人工智能可以把教學(xué)任務(wù)逐步細(xì)分，并持續(xù)正確示范和反饋，有利于學(xué)生動(dòng)作技能的掌握;在情感態(tài)度和價(jià)值觀領(lǐng)域，由于人工智能沒(méi)有感情，不會(huì)產(chǎn)生移情，沒(méi)有情感共鳴，這就造成了其在培養(yǎng)學(xué)生情感態(tài)度和價(jià)值觀的過(guò)程中作用有限。人工智能與教師在不同領(lǐng)域的教學(xué)功能比較示意圖如圖1所示。

四、人工智能在知識(shí)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的運(yùn)用與邊界

知識(shí)是學(xué)生學(xué)習(xí)的最基本內(nèi)容。目前，隨著人類知識(shí)的急劇增長(zhǎng)，傳統(tǒng)教育已無(wú)法完全滿足學(xué)生的需求，人工智能在知識(shí)教學(xué)方面存在較大的優(yōu)勢(shì)，未來(lái)教師首先面臨的就是人工智能在知識(shí)教學(xué)方面的挑戰(zhàn)。由于知識(shí)類型具有多樣性、學(xué)習(xí)過(guò)程具有復(fù)雜性，造成人工智能在促進(jìn)知識(shí)學(xué)習(xí)方面有所能而又有所不能。下文將從知識(shí)的內(nèi)涵、類型、過(guò)程等方面說(shuō)明人工智能教育的運(yùn)用及邊界。

（一）知識(shí)的內(nèi)涵

知識(shí)本身總在不斷進(jìn)化和更新，從本質(zhì)上說(shuō)，知識(shí)（Knowledge）“是人對(duì)事物屬性與聯(lián)系的能動(dòng)反映，是通過(guò)人與客觀事物的相互作用而形成的”。數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)的關(guān)系如圖2所示。

由于知識(shí)是主客觀相互作用形成的，是情景化、賦予主觀意義的信息，因此，知識(shí)學(xué)習(xí)離不開(kāi)個(gè)體的主觀意識(shí)和個(gè)體經(jīng)驗(yàn)。而人工智能雖然具有強(qiáng)大的感知能力，即通過(guò)傳感器、爬蟲(chóng)等軟、硬工具采集，積累各類大數(shù)據(jù)，善于收集數(shù)據(jù)，形成信息，但其“先天缺陷”——即基于程序運(yùn)算而生，造成無(wú)法賦予信息意義，即可以傳遞信息、知識(shí)，但無(wú)法真正地理解知識(shí)的意義。

因此，人工智能憑借強(qiáng)大的信息處理能力、圖形和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)等，會(huì)代替部分知識(shí)教學(xué)的工作，知識(shí)取向的教學(xué)的方式將會(huì)發(fā)生改變，但并非所有的知識(shí)都是人工智能可以教的。

（二）知識(shí)的類型：顯性知識(shí)和隱性知識(shí)

我們的文化知識(shí)通過(guò)教育得以傳承，但是也有一些相對(duì)弱勢(shì)的知識(shí)卻難以得到人們的重視。1958年英國(guó)科學(xué)家、哲學(xué)家波蘭尼提出了“顯性知識(shí)”（Explicit Knowledge）和“隱性知識(shí)”（Implicit Knowledge）?！帮@性知識(shí)是指用書(shū)面文字、圖表和數(shù)學(xué)表述的知識(shí)，隱性知識(shí)是尚未言明的或者難以言傳的知識(shí)”。顯性知識(shí)與隱性知識(shí)的存在是相對(duì)而言的，只是由于顯性知識(shí)的特點(diǎn)，人們更容易識(shí)別它，而大部分隱性知識(shí)沒(méi)有得到足夠的重視，尚處于“緘默”的狀態(tài)。從某種程度上說(shuō)，對(duì)學(xué)習(xí)者而言，隱性知識(shí)比顯性知識(shí)更重要。教學(xué)同樣也是這樣一個(gè)儲(chǔ)存著大量隱性知識(shí)的專業(yè)，每一個(gè)教師的教學(xué)和教育經(jīng)驗(yàn)中都聚集著豐富的知識(shí)和才能。例如，教師的教學(xué)方法大同小異，但是專家與新手的教學(xué)效果卻大不相同;優(yōu)秀的教師會(huì)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)和具體的教學(xué)情況來(lái)判斷采用何種教學(xué)方式是合適的，這些恰恰是目前人工智能難以實(shí)現(xiàn)的。

隱形知識(shí)具有復(fù)雜性、多義性和變動(dòng)性。人可以在不同情境下感知知識(shí)的多義性，能夠知覺(jué)到只可意會(huì)不可言傳的信息或概念，而人工智能對(duì)跨領(lǐng)域情境的隨機(jī)應(yīng)變能力很弱，對(duì)彼此矛盾或含糊不清的信息不能有效反應(yīng)，顯性化隱性知識(shí)、傳遞“隱形知識(shí)”非常困難，總有部分有價(jià)值的隱l生知識(shí)難以實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化?？傊?，人工智能在傳遞顯性知識(shí)上面更為擅長(zhǎng)，它傳遞的知識(shí)更加準(zhǔn)確、知識(shí)儲(chǔ)備更多，而對(duì)于隱形知識(shí)的傳遞則作用有限。

（三）知識(shí)學(xué)習(xí)的過(guò)程

1.知識(shí)的傳授

知識(shí)的傳遞與分享一直是人類習(xí)得技能、獲取生存機(jī)會(huì)的重要途徑。人類將知識(shí)進(jìn)行編碼，然后以顯性化的形式實(shí)現(xiàn)知識(shí)的傳承。當(dāng)前，人工智能對(duì)用戶接收必要的知識(shí)并有效地重新利用知識(shí)具有重要的影響。

（1）人工智能傳授知識(shí)的效率較高

“傳統(tǒng)的教育方式多為知識(shí)傳授型，教師作為知識(shí)的權(quán)威主要的角色就是充當(dāng)知識(shí)的傳授者?！比斯ぶ悄軙r(shí)代，信息和知識(shí)的獲取、傳播和創(chuàng)新方式將發(fā)生變化。“人工智能的自我學(xué)習(xí)能力正在改變知識(shí)客體的被動(dòng)狀態(tài)”，加上其存儲(chǔ)、運(yùn)算、搜索等能力遠(yuǎn)超人類，它在提高知識(shí)傳授效率等方面無(wú)疑是勝過(guò)人類的，學(xué)習(xí)者可以利用人工智能更早和更快地獲得更全面和更優(yōu)質(zhì)的知識(shí)資源，教師以往作為知識(shí)權(quán)威的地位受到了挑戰(zhàn)，教師傳授知識(shí)的職能，在人工智能時(shí)代將被弱化。目前，有些課堂已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人代替教師進(jìn)行傳授知識(shí)。

（2）教師在教會(huì)學(xué)生批判性思維、學(xué)會(huì)質(zhì)疑方面的作用不可替代

教學(xué)不僅是把知識(shí)告訴學(xué)生，更需要教會(huì)學(xué)生批判性思維、學(xué)會(huì)質(zhì)疑。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，過(guò)度依賴人工智能，學(xué)習(xí)者自我反省、自我意識(shí)和批判性思維的能力將不斷弱化。人類把穩(wěn)定、明確性的知識(shí)尤其是教育系統(tǒng)中接近共識(shí)的內(nèi)容、較為可靠的經(jīng)驗(yàn)輸入人工智能（AlphaGo Zero甚至不再需要人類的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，無(wú)需人類的案例和指導(dǎo)），人工智能就會(huì)不知疲憊、不犯錯(cuò)誤、持續(xù)不斷地教給學(xué)生“最正確”的知識(shí)。但隨著社會(huì)和科學(xué)的發(fā)展，有些知識(shí)并不是千真萬(wàn)確、不可質(zhì)疑的定論。當(dāng)學(xué)生已經(jīng)習(xí)慣屈服于了人工智能“不可超越、無(wú)可挑剔”的“權(quán)威”，其就不可能具有自主性和創(chuàng)造性的空間。批判性思維要求能多角度、辯證地分析問(wèn)題，做出選擇和決定等，但人工智能的“權(quán)威的聲音”卻在根本上消除了人們對(duì)“差異性”和“不同的聲音”的信仰。實(shí)際上，教育需要尊重“異質(zhì)思維”“教師可以適當(dāng)?shù)亟虝?huì)學(xué)生質(zhì)疑知識(shí)，把知識(shí)當(dāng)成是一種看法，一種解釋，讓學(xué)生去理解，去分析，去鑒別”。

（3）教師立德樹(shù)人的作用不可替代

教育不僅是學(xué)生知識(shí)的增加，還是在傳遞知識(shí)的過(guò)程中師生的情感交互和學(xué)生良好人格的形成，使之成為“人”，使之從“自然人”成為“社會(huì)人”，這是教師工作的基本任務(wù)和責(zé)任之一。技術(shù)和數(shù)據(jù)會(huì)淡化非理性的情感，技術(shù)越進(jìn)步，越要重視對(duì)人的價(jià)值引領(lǐng)。盡管人工智能在傳遞知識(shí)的過(guò)程中，能夠采集的學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)包含了與受教育者的感覺(jué)、知覺(jué)和情緒等相關(guān)的因素，但“教師的一言一行具有很強(qiáng)的引導(dǎo)性、示范性”，人工智能并不能完全代替教師作為學(xué)生心理與情感的溝通者角色，教師在“培養(yǎng)學(xué)生的理想、信念、情操、愛(ài)心等精神世界方面的作用不可替代”。

2.知識(shí)的理解

人工智能憑借高速的搜索、再檢索能力和自我學(xué)習(xí)能力，對(duì)語(yǔ)義進(jìn)行理解、分析、判斷，能夠和人類實(shí)現(xiàn)交流正成為現(xiàn)實(shí)，在一些特別依賴于計(jì)算和記憶的智力活動(dòng)領(lǐng)域，在單一任務(wù)場(chǎng)景的處理中顯示出超人的能力，它能比你更能理解知識(shí)的內(nèi)容。但人工智能卻始終不能理解這些內(nèi)容背后的意義所在——它只是一步步地計(jì)算，對(duì)整個(gè)活動(dòng)沒(méi)有意識(shí)，也沒(méi)有感情。人類從出生到衰老都伴隨著鮮活的生存體驗(yàn)，“人類不但能感受和體驗(yàn)這些知識(shí)的意義，并且能夠主動(dòng)構(gòu)建意義”。世界是人參與其中的世界，是人主動(dòng)建構(gòu)意義和價(jià)值的世界。有時(shí)候，境隨心轉(zhuǎn);有時(shí)候，心隨境轉(zhuǎn)。人工智能即便有無(wú)窮多的訓(xùn)練，也難以對(duì)語(yǔ)義邊界模糊的語(yǔ)言給出恰當(dāng)?shù)睦斫夂突貜?fù)，很難做到對(duì)場(chǎng)景的整體理解，不能真正理解知識(shí)。

3.知識(shí)的遷移

當(dāng)前求知的意義已經(jīng)從能夠記憶和復(fù)述信息轉(zhuǎn)向能夠發(fā)現(xiàn)和靈活使用信息，這就涉及到學(xué)習(xí)的遷移。遷移是指一種學(xué)習(xí)對(duì)另一種學(xué)習(xí)的影響。建構(gòu)主義認(rèn)為，學(xué)習(xí)遷移實(shí)質(zhì)上就是在新情境對(duì)知識(shí)的應(yīng)用。遷移在學(xué)校教育中具有普遍性和創(chuàng)造性，尤其與培養(yǎng)學(xué)生問(wèn)題解決能力和創(chuàng)造力密切相關(guān)?！斑w移的可能性取決于學(xué)習(xí)者在記憶搜尋過(guò)程中遇到相關(guān)信息或技能的可能性”，而人工智能擅長(zhǎng)模式識(shí)別，在給學(xué)生呈現(xiàn)最大范圍的實(shí)例和這些知識(shí)的應(yīng)用情景方面存在先天優(yōu)勢(shì)，可快速幫助學(xué)生提取相關(guān)學(xué)習(xí)材料，但人工智能缺乏人類的常識(shí)，不能自發(fā)地識(shí)別連接并將知識(shí)轉(zhuǎn)移到新的環(huán)境，在幫助學(xué)生建立抽象的知識(shí)結(jié)構(gòu)和認(rèn)知圖式，把知識(shí)從單一場(chǎng)景遷移到多場(chǎng)景方面的作用有限。

4.知識(shí)的創(chuàng)新

知識(shí)的創(chuàng)新是創(chuàng)新的一個(gè)重要方面。目前，人工智能逐漸展現(xiàn)出知識(shí)創(chuàng)新的能力，可以獨(dú)立編程、創(chuàng)作詩(shī)歌、生成音樂(lè)或美術(shù)作品等。例如，“微軟小冰”可以根據(jù)用戶上傳的圖片快速寫(xiě)出一首現(xiàn)代詩(shī)歌，并創(chuàng)作詩(shī)集;隨著訓(xùn)練的深入，AlphaGo Zero還獨(dú)立發(fā)現(xiàn)了游戲規(guī)則，并走出了新策略，為圍棋帶來(lái)了新的見(jiàn)解。通過(guò)人工智能創(chuàng)新知識(shí)的多個(gè)案例可以發(fā)現(xiàn)，人工智能的創(chuàng)新具有如下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）具有一定的創(chuàng)新性。雖然其創(chuàng)作還有賴于人的前期輸入和大量的訓(xùn)練（AlphaGo Zero甚至可以在零人類經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生創(chuàng)新），還缺乏靈性，但其產(chǎn)生的結(jié)果或結(jié)論卻具有創(chuàng)新性，其“創(chuàng)作過(guò)程也與人類創(chuàng)作的過(guò)程非常相似”。（2）提高了創(chuàng)新的效率。人工智能具有嚴(yán)密的邏輯，能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)目標(biāo)選擇最佳路徑，在那些任務(wù)目標(biāo)明確且相關(guān)數(shù)據(jù)豐富的領(lǐng)域，人工智能可以“在短時(shí)間內(nèi)提出超過(guò)人類現(xiàn)有的學(xué)習(xí)能力和知識(shí)體系，給出創(chuàng)新式的問(wèn)題解決方案”，人類知識(shí)創(chuàng)造的效率與結(jié)果將越來(lái)越依賴于智能技術(shù)。（3）可提供工具支持。野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）提出了顯性知識(shí)和隱性知識(shí)相互轉(zhuǎn)換的SECI過(guò)程，知識(shí)通過(guò)群化、外化、融合、內(nèi)化這種循環(huán)轉(zhuǎn)化而形成了一個(gè)螺旋形上升的知識(shí)創(chuàng)新過(guò)程。在此過(guò)程中，“人工智能可提供社交媒體進(jìn)行內(nèi)容聚合和分發(fā)，對(duì)創(chuàng)新知識(shí)產(chǎn)生一定的作用”。（4）改變了知識(shí)創(chuàng)新的傳統(tǒng)路徑。人工智能可部分參與人的創(chuàng)新過(guò)程，一定程度弱化了人在創(chuàng)新中的主體地位，“人類主體地位從傳統(tǒng)的‘全程式參與進(jìn)化為‘環(huán)節(jié)式或‘節(jié)點(diǎn)式參與，深刻地改變了知識(shí)創(chuàng)新的傳統(tǒng)路徑”。

但過(guò)于夸大人工智能的創(chuàng)造性也不恰當(dāng)，首先，人對(duì)世界的認(rèn)識(shí)來(lái)自人的理性，即通過(guò)知識(shí)認(rèn)知和理解世界，人工智能以基于運(yùn)算的方式理解世界，無(wú)法自行完成知識(shí)的更新和轉(zhuǎn)化，它們有時(shí)的確可以做到“人機(jī)莫辨”，也許還能根據(jù)人的選擇和評(píng)判不斷地改進(jìn)自己，但它永遠(yuǎn)不知道自己在做什么，它自己也無(wú)法選擇。這樣方式生產(chǎn)出來(lái)的知識(shí)更多的是一種“形式化的內(nèi)容”，無(wú)法形成自己真正的思想觀點(diǎn)。

其次，基于規(guī)則條件及概率統(tǒng)計(jì)的創(chuàng)新方式與基于情感感動(dòng)及頓悟冥想的創(chuàng)新機(jī)理存在本質(zhì)不同。“人過(guò)去通過(guò)幾百萬(wàn)年作為一個(gè)生物物種的演化，帶來(lái)了一些非常理性的成分”，人工智能可能比較容易模仿這些理性部分，但“人腦不像計(jì)算機(jī)一樣遵循物質(zhì)的基本規(guī)則，會(huì)為意識(shí)和直覺(jué)留出空間”。在人類歷史和科學(xué)發(fā)展史上，一些看似完全無(wú)關(guān)的偶然事件所引發(fā)的靈感或者聯(lián)想創(chuàng)造了許多重要的發(fā)明。人工智能在模擬人的非理性還存在很大挑戰(zhàn)，且現(xiàn)在人類對(duì)于自身智慧的本質(zhì)、直覺(jué)、創(chuàng)造力等能力尚且沒(méi)有完全理解，更不要說(shuō)人工智能模仿了。

第三，創(chuàng)新的本質(zhì)是人的實(shí)踐活動(dòng)，是對(duì)未知領(lǐng)域的逐步認(rèn)知，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的再創(chuàng)造。人工智能發(fā)展的起點(diǎn)是解決問(wèn)題、提高效率，人類智能的起點(diǎn)是社會(huì)化，這是二者區(qū)別的根本。人工智能可以替代曾經(jīng)由人主導(dǎo)的實(shí)驗(yàn)過(guò)程，但是，程式化的技術(shù)難于突破問(wèn)題意識(shí)的局限。

第四，“對(duì)于人類社會(huì)來(lái)說(shuō)，知識(shí)創(chuàng)新依靠的不僅是對(duì)知識(shí)點(diǎn)的重新組合，更多的是對(duì)于既有知識(shí)的批判式反思”。因此，人的思維和主觀能動(dòng)性在知識(shí)創(chuàng)新的過(guò)程中至關(guān)重要。由于人工智能本身是程序運(yùn)算，不具有批判性和反思性，其創(chuàng)造性的工作和作品一定是高度客觀性的，創(chuàng)新程度還非常有限。

（四）總結(jié)

人工智能通過(guò)各種軟、硬工具采集、積累各類大數(shù)據(jù)，形成信息，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，給出各種預(yù)測(cè)結(jié)果的概率，根據(jù)推測(cè)的結(jié)果，進(jìn)行最優(yōu)決策，并以人能理解的文字、言語(yǔ)、行為進(jìn)行反饋，這為其在結(jié)構(gòu)良好的知識(shí)領(lǐng)域發(fā)揮作用奠定了基礎(chǔ)。人工智能對(duì)于顯性知識(shí)方面（基本事實(shí)和過(guò)程）的傳遞尤其擅長(zhǎng)，正在逐步向知識(shí)的理解、遷移、創(chuàng)新知識(shí)領(lǐng)域擴(kuò)展，這對(duì)于學(xué)生的學(xué)習(xí)和教師的教學(xué)來(lái)說(shuō)，是有利無(wú)弊的。學(xué)生不用花費(fèi)過(guò)多課堂時(shí)間去死記硬背一些信息，教師可以用更多時(shí)間關(guān)注教育的更深層次目標(biāo)，即遷移和創(chuàng)新。但人工智能難以對(duì)開(kāi)放世界作出充分表征，沒(méi)有人類現(xiàn)實(shí)世界的豐富經(jīng)驗(yàn)和體驗(yàn)，不具備“以特定方式思考”的能力。因此，讓人工智能做大部分的知識(shí)傳遞的工作，讓人類來(lái)做創(chuàng)造性的工作，才是當(dāng)前和今后一段時(shí)期的教育之道。人工智能與人類在知識(shí)學(xué)習(xí)中的作用邊界如圖3所示。

五、結(jié)語(yǔ)

人工智能是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、精準(zhǔn)化教育的根本途徑。隨著人工智能的發(fā)展，人工智能在教與學(xué)的過(guò)程中將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，將不斷地改變師生的教學(xué)和學(xué)習(xí)方式。同時(shí)，我們也應(yīng)該對(duì)教育人工智能化的思想傾向與做法保持足夠清醒，辯證地對(duì)待，認(rèn)清人工智能的作用邊界。人工智能重要，但不能無(wú)限重要！