王竹立

未來硬知識的重要性將逐漸下降，軟知識的重要性將逐漸上升。硬知識重要性的下降將是局部性的斷崖式崩塌的過程;硬知識中最容易失去重要性的是那些操作性、程序性的知識，而原理性知識還需要有一些人去掌握。

從教育的視角來看，當(dāng)智能機器人教師替代人類教師，完成大部分知識傳授任務(wù)之日，就是軟知識與硬知識的重要性發(fā)生根本逆轉(zhuǎn)之時。

在關(guān)于新知識觀的論文中，我提出了這樣一種判斷：未來硬知識的重要性將逐漸下降，軟知識的重要性將逐漸上升。很多人對這一判斷難以接受，有前輩學(xué)者認為，這一觀點的消極作用將大于積極作用。因為如果大家接受了這一觀點，不再重視對硬知識（也就是現(xiàn)在教科書中的結(jié)構(gòu)化知識）的學(xué)習(xí)，那么，整個傳統(tǒng)教育教學(xué)觀念和體系豈不都要發(fā)生根本性動搖？況且，學(xué)習(xí)、建構(gòu)軟知識難道不需要以硬知識為基礎(chǔ)嗎？

看來，我有必要對觀點進行補充說明：

首先，硬知識重要性的下降，不是一個整體性一點一點下降的過程，而是局部性的斷崖式崩塌的過程。也就是說，教科書里的硬知識不會一下子都變得不再重要，而是某部分硬知識有可能一下子變得不再重要。

例如，如果某一種疾病的診療方法被一種智能機器人醫(yī)生完全掌握（現(xiàn)在已有這樣的萌芽，比如機器人可以替代人類醫(yī)生閱片，作出診斷;手術(shù)機器人可以替代人類醫(yī)生完成某項精密的手術(shù)操作等），那么對于相關(guān)的許多硬知識，人類就無需讓更多的醫(yī)學(xué)生去掌握了。又如，當(dāng)自動駕駛汽車開始在城市街道普及時，人類對有關(guān)汽車駕駛技術(shù)的硬知識的學(xué)習(xí)，就顯得不再重要了，大部分司機都可以下崗了。

其次，硬知識中最容易失去重要性的是那些操作性、程序性的知識，而原理性知識還需要有一些人去掌握。比如，設(shè)計、維修醫(yī)療機器人和自動駕駛汽車的人，仍然需要掌握疾病診療的原理或汽車駕駛的原理。如果越來越多具有標(biāo)準化、程序化性質(zhì)的工作被智能機器人所替代，那么就會有越來越多的相應(yīng)的硬知識變得不再重要。

未來，當(dāng)人類學(xué)習(xí)、建構(gòu)軟知識需要用到某類硬知識時，可以借助智能機器人的協(xié)作，比如，讓它替我們完成那些需要某類硬知識才能完成的工作，或者讓它將相關(guān)的硬知識傳授給我們。

今天，人類的知識總量呈幾何級數(shù)增長，知識更新迭代的速度不斷加快，人類應(yīng)該將更多的精力用于對新知識的學(xué)習(xí)與建構(gòu)上。這些新知識在尚未被結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化之前屬于軟知識范疇，因此軟知識的重要性也將與日俱增。

那么，是否有一天，軟知識的重要性在總體上會超過硬知識的重要性？

這個問題不好作定量判斷。因為硬知識與軟知識沒有一條截然的分界線，故而在數(shù)量方面較難衡量，只是相對而言，需要根據(jù)結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和價值三方面的穩(wěn)定性作綜合分析。

如果只從定性角度作粗略的評估，那么，我認為，當(dāng)智能機器人全方位深入人類的生活之后，就會出現(xiàn)上述情況。從教育的視角來看，當(dāng)智能機器人教師替代人類教師，完成大部分知識傳授任務(wù)之日，就是軟知識與硬知識的重要性發(fā)生根本逆轉(zhuǎn)之時。