当充满“智慧”的机器大脑悄然来到人们身边，开展课堂教学、个性化辅导、演算难题等，这种深层次地融合，将催生划时代的教育和学习变革。教育的智能化转型，是应对时代之变的选择，但同时，也应注意避开相关风险。这促使我们思考：人工智能赋能教育，给教育带来什么？

  面向未来的人机协同教育，教育将发生啥变化？这要求我们从不同维度去深刻思考，并采取行动。

  就人工智能的发展而言，我们应该思考什么是人类智力所独有的特征，要做到像人类一样拥有智能行为，计算机要哪一些能力？

  所有高级形式的人类认知——概念、推理、问题求解、创造力、记忆和知觉，都跟智力相关。在AI与人类之间，智力的度量是智能程度，例如，人类能够正常的使用较少的数据，在广泛的问题上表现出智能行为。

  这也是当前AI研究很重要的方向——少样本或零样本学习和持续学习等。这些研究方向试图让机器像人类一样去思考和学习，使用较少数据，就可以求解广泛问题。

  笔者认为，人类智能的本质可以归纳为五个方面：一、适应性。人类总是与环境在适应的过程中不断交互、学习，具身智能就是从此角度思考。二、学习能力。三、抽象思维。人类智能能够直接进行抽象思维，对概念、原则进行归纳、推理和批判。四、创造力。人类智能有创造力，能够涌现出新的想法和概念。五、情感和意识。这点也是当前有所争议之处——有学者觉得机器会有情感，而有学者坚持认为机器终究是机器，精神和灵魂始终属于人类。

  人类智能的边界在哪？作者觉得，在以下四个方面：一、生物学限制。二、知识和经验的局限。三、认知偏见。四、环境和文化制约。

  对比人类智能的本质和边界和AI的特点不难发现，AI可以赋能教育的知识生产。在数据挖掘与分析、模式识别与预测、知识自动化、智能化协作、知识的可视化与表达、个性化的知识推荐6个方面，A与教育是密切关联的。

  由于一些大语言模型能获取和组织起全世界的所有知识，学习者不再需要荒度时间学习“事实”，而可以专注高阶思维技能，如创造性思维和批判性思维。然而，人类的“批判性”和“创造性”思维往往是通过有限的信息量，依赖内化知识的潜意识过程发生的。AI赋能教育需要激发这一过程，让学生更加聪明地学习，产生更好的思维。

  我们用考试来测试AI在知识生产及知识学习过程中的能力。以《数字信号处理》这门课程为例，将这门课的考题给某个人工智能模型“考试”，得到了94分，在学生中属于前5%的优秀成绩。由此能够看到，人工智能不仅仅可以回答日常的问题，在工程数学、自然科学等领域的问题求解中，也表现出超越一般学生水平的能力。

  但是，它的答卷，对大部分复杂题目都采用简单粗暴的方式求解，没用解题技巧。这是因为大模型依赖“喂”给它的大量数据，只是在统计意义上进行模式匹配。

  这说明大模型人工智能程序不具有人类的数学直觉能力，根本原因在于其工作方式与人类大脑的工作方式截然不同。具体表现为：一、人工智能为算法而非直觉驱动。人类有数学直觉，而AI没有。二、缺乏感知和体验。人类的数学直觉不仅是计算能力，还包括通过实际的体验和感官的感知获得对数字、空间和形状的直观理解。三、学习和思考方式的差异。人类学习数学通过错误和成功建立起对概念深层的理解和直觉判断，大模型人工智能程序通过大量例子来学习，缺乏自我反思能力，无法像人类那样从根本上理解或领会概念。四、缺乏创造性和灵活性。人类的数学直觉涉及创造性思维，例如通过不同方法解决实际问题，或在缺少数据的情况下做出假设，而AI主要依赖已有的信息，应对新奇情况的能力有限。

  因此，我们大家都认为，大模型人工智能程序能快速准确地进行复杂的数学计算和数据分析，但没办法真正拥有人类的数学直觉，这种直觉建立在深层次理解、多感官体验和创造性思维基础上。

  创造力跟想象相关联，创造力的背后隐含着丰富的想象，而想象又与人的情感、与人对环境的感官体验密切关联。以文学举例，以宋代诗人陈与义《春寒》一诗中“海棠不惜胭脂色，独立蒙蒙细雨中”为题，让大模型人工智能程序在图像库中找出与其语意表达一致的图片。人工智能给的是蒙蒙细雨中盛开着海棠；但人类在思考时，大脑中的想象可能是在一条幽静小道上，亭亭玉立的少女行走在雾雨中——人类可能会将这位少女看作海棠，这就是想象。

  想象是介于感性与理性之间的中介性能力，是先天纯粹的，是创作与创造力的基础。人类拥有内心世界的心理体验，并由此产生情感和想象，这使得人工智能无法替代人类的灵感和独创性。

  想象力和独创性对自然科学也很重要。爱因斯坦说过：“想象力比知识更重要，因为知识仅限于我们现在知道和理解的一切，而想象力涵盖了全世界，以及未来所知道和了解的一切。”想象力带来充满无限可能的空间，让我们跳出已知，向未知进发。从这个方面而言，人工智能还无法替代人类。

  AI赋能教育有所长有所短。那么，从技术的角度，人工智能赋能教育是怎样的架构？

  人工智能赋能教育，本质上是一种人在回路上的混合增强智能。从框架层来看，系统输入学生行为数据、学习内容数据、评估数据等，通过机器学习的方法形成结构化的数据或形成知识、经验，与系统的知识库实现交互学习。知识库不仅是教学内容的知识图谱，更重要的是把教育学、心理学融入知识图谱，通过机器学习方法生成预测，然后再进行置信度的判断——如果置信度高，就能给出教学导向或者教学策略的调整，以及个性化学习路径的推荐；如果置信度低，就反馈给人类，即教师、学生、家长等，人类反馈的数据又形成人工标注的数据，从而对机器学习算法进行训练，构成AI赋能教育的人在回路的混合增强智能系统。人在回路的混合增强，本身就是持续学习的框架，这样的框架针对实际的教育、学习会慢慢的变“聪明”。

  人工智能赋能教育也存在着风险。例如，数据隐私和安全、教育资源不平等、过度依赖AI、人际交往能力减弱、缺乏情感支持、内容质量和准确性、人工智能偏见问题等。例如，如果回答是错误的，会造成“谎言重复一千遍就变成真理”的情况。要避免这种现象，建议人们从多个来源获取信息。为降低这些风险，需要在技术、政策、教育等多个层面探索解决之道，或进行规避。

  将人工智能与教育融合，需要批判性地使用大模型人工智能技术，对其提供的信息进行独立验证，并在处理敏感或重要问题时谨慎行事，还需要在伦理、责任、隐私和安全、风险评估等方面妥善管控和治理，对社会大众进行教育也愈发重要。

  特别要注意的是，人工智能缺乏情感支持。年轻人的社会交往如果过度依赖人工智能，将对其人际交往和社交能力带来消极影响。人际交往是人类社会的基本活动之一，可以使人类社会更和谐，使团队能够形成非常紧密的、具有凝聚力的氛围。过多依赖人工智能科技，可能会产生社交隔离、产生孤独感，不仅会影响到个人的心理健康，也会带来社会结构的不稳定性。例如，过度使用聊天机器人，可能让使用者的情感变得迟钝、催生社交孤立、加剧社交隔离感——聊天机器人如果成为人类主要的伙伴，“真人”就可能成了“备胎”。

  这一点在人工智能赋能教育时要尤为注意——推进人工智能赋能教育，仍然需要努力保持培养师生面对面交流的机会，这就从另一方面代表着在设计智能教育系统工作环境和社交活动时，需要有意识地融入更多的师生面对面互动。

  人类教师与学生培养共情关系是教育工作中不可或缺的丰富内涵，具有着强烈共鸣的师生关系对学生的学习有着十分重要的影响。如果在教育中缺乏同理心，学生会成为被动的信息接收者，很难有动力去克服学习过程中固有的困难。因此，在AI赋能教育的时代，不可以忽视教育中同理心环境的构建。

  教育是一个缓慢、优雅而美妙的过程，它应该是随风潜入夜，润物细无声。教育不是注满一桶水，而是点燃一把火、打开一扇门。教师的师德师风在学生的情感、态度、价值观的塑造方面影响尤为突出，无论何时何地，教师的言谈举止都会直接或间接地影响学生的成长和品德。即使在未来，师生面对面的交流在教育活动中依然无法替代。人们在求学过程中所遇到的优秀老师，是终身记得不会忘记的，这就是师生面对面交流给予学生心灵情感的成长。因此，人工智能赋能教育无论发展到何等地步，师生之间面对面的启迪、交流，心灵的碰撞永远替代不了。

  人工智能赋能教育，还有很多问题亟待从不同维度进行深刻思考：如果智能机器成为史上无所不知的“最强大脑”，那么，人类究竟需要学什么，怎样学习，学习的目标、内容、方法如何变革，才能适应人机协同的智能教育？当可以无限量地生产、使用各类智能机器人来满足人类的知识生产和各种需求，作为延续物种生命、传承人类自身文明和知识再生产活动的教育，它的价值和意义又如何体现？

  控制论的创始人诺伯特·维纳曾说，要避免AI对人类造成了严重的伤害，唯一解决的方案还是要将AI诉诸人类的价值体系。作者觉得，把人类的诉求、生命的意义、文化与信息的需求和人工智能技术发展结合起来，使人类有能力去创造那些智能机器无法替代的工作，培育学生成为能够轻松使用和驾驭人工智能的创新人才，这是应对智能时代必须有的教育观。

  （作者：郑南宁，系中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学教授。记者詹媛整理）

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