ChatGPT 出现后,那些靠知识记忆取胜的教育模式会被颠覆吗?

ChatGPT9个月前更新 一起用AI
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会,尤其是早期的通识教育。

从幼儿园到小学三年级之前,绝大多数孩子的学习时间都被要求记住语文、数学、科学、历史等被称为基础学科的零散知识上,而剩余的学习时间则被消耗在一次接一次的考试和家庭作业上。

ChatGPT 出现后,那些靠知识记忆取胜的教育模式会被颠覆吗?

尽管这种通识教育有助于孩子从各方面去理解自己所处的环境,但这些零散的通识教育却很难让孩子面对更加复杂的现实问题。

这不是我自己的个人判断,而是人工智能之父,马文·明斯基,在其遗作《创造性思维》中所直接提出的对通识教育的质疑。

马文·明斯基被成为人工智能之父,是因为他组织并参与了1956年的首次人工智能大会(Dartmouth Conference),后来又发明了机器人视觉系统、手臂、手指等多项关键技术。更重要的是,他所提出的神经网络模型,正是ChatGPT作为LLM所使用的Transformer深度学习算法的基础!

马文·明斯基认为,是因为人类的学习(认知,cognitive)过程并非线性的知识记忆,而是循序渐进的,包括:

注意:注意到外界的信息记忆:将注意到的信息记忆/储存下来理解:理解上述记忆/储存的信息应用:应用上述信息,解决实际生活中所面对的问题

这一人类大脑所独有的认知模型被称之为「认知塔」(Cognitive Tower)。早期的通识教育,倾向于给孩子灌输大量的外界信息,被让他们将这些信息记下来;就连理解和应用都很少涉及,更别提促使孩子们发展在这些信息中进行检索和使用的心智技能了!

简单来说就是:早期大量的死记硬背,对孩子的认知和学习能力的发展,并无促进作用。

我画了一张图,来帮助大家更好地理解,如果一个人形成了健全的认知塔,他对知识的理解和应用能力是会逐步发展出来的;但如果一个人在早期教育中更多是灌输(注意)和死记硬背(记忆),那么理解和应用能力的发展会相对延后和迟滞。

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而早期的儿童,因为通识教育的原因,还要把有限的认知资源拆散成语文、数学、英语、科学……等各个基础学科,由此导致早期的注意力资源和记忆储存的信息量不足,从而理解能力更弱,甚至完全缺乏最最基本的应用能力:

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两相对比,就会发现早期把大量学习时间用于分散科目、零碎知识的学习,对儿童认知能力(学习能力)的培养,有多么地低效!

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正应了我家一句老话(方言):样样懂、门门瘟

那么,在有了ChatGPT这样的LLM以后,儿童在早期教育中的前两个环节:对信息的注意和记忆会被快速补充,甚至ChatGPT还具备相当的语义理解能力。两相对比,早期浪费在大量多学科、零散、仅需记忆的碎片化知识,几乎不堪一击。

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上面这个对比图只是示意,实际上ChatGPT所记忆(存储)的信息,对人类来说几乎是压倒性的,而在有了类似New Bing之类up-to-date的海量信息以后,在注意层面的信息优势,也绝对是压倒性的。

这也是每一次AI进步所带来的焦虑所在:低价值的脑力劳动者,已经在传统的人工客服、人工电话销售、人工机械性重复操作等方面,被AI所大量取代。

那么,作为普通人、普通孩子,应该如何在教育方面,适应扑面而来的人工智能时代呢?

马文·明斯基的建议是:支持孩子的爱好,甚至包括早期的偏科以及成人眼中「不务正业」的爱好。

2017年,我在美国亚利桑那州修习早期教育课程时,老师一再强调的就是「Learing by playing」,因为无论孩子还是成年人,当我们想「玩」的时候,往往是大脑最活跃的时刻。这种由好奇心和兴趣所驱动的学习行为,会让我们试着去注意和记住更多信息,试着解释背后的原因,并想象是否有其他的可能性。

正如马文·明斯基所言:

探索、解释和学习会是孩子最执着的动力。

现实里,很多父母担心孩子太过专注自己的爱好,从而挤占学习时间、影响学习成绩,进而找到各种方法来阻止孩子发展自己的爱好。

然而事实却是:

当一个人在某些专业领域内,获得了专家的能力,才能发展出相对健全的认知塔!

而基于他在某一个领域所建立的认知塔,就可以形成一整套认知(学习)的方法论:

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而右边结构性框架,是很容易向其他多个领域进行迁移的,就像:

孩子成为一名小小的恐龙专家后,很容易用同样的方法论研究其他动物;我们经常用已知的知识来类比未知的知识,例如我们说一款啤酒是「啤酒里的爱马仕」,很容易理解这款啤酒的市场定位……

更进一步,当我们用这套运作良好的认知方法论去看待不同学科时,会更容易把不同学科的知识结合起来综合思考,从而更高效地解决问题!

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垂直结构向多个领域迁移。图源《创造性思维》

当教育模式着重于培养学生在理解、应用层面的能力时,才能让学生更好地驾驭ChatGPT这样的AI工具,而不是在实际应用层面(例如就业市场上)被ChatGPT所取代。

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马文·明斯基对「水平专长vs垂直专长」的也有具体的阐述:

一些兴趣爱好通过持续不断地重复相似的过程积累相同级别的知识,从这个意义上来,这些兴趣爱好在概念上体现为水平的知识积累。从儿童收集漫画书、统计电影或体育的资讯情报中,我们可以看到这一点。

相比之下,另一些更垂直的爱好,会将低层级的知识碎片,例如原因、来源和影响,引导到认知塔更高层级的概念上。

简单来说,就好比:

孩子会背1000个单词,只要不会用,也不代表英语层级好,而是水平专长;孩子认知100种恐龙,但如果仅限于认知,再多问几个问题,例如「迅猛龙和疾龙有什么关系」,他答不上来,也只是水平专长;孩子能应付60%的考试题,因为通过大量刷题积累了脑海中的题库,但无法应对题型变化,那在该学科目前所取得的成绩,也只是水平专长。

马文·明斯基甚至略显「激进」地建议:

与传统方法在小学算数的沙漠中跋涉相反,我们可以鼓励孩子从几何学、逻辑学、群论和拓扑学的一些简单概念出发,去攀登与对称性、映射和类比思想相关的高峰。这样的探索可以让孩子用更少的努力和时间得到更多的知识和能力,并最终让其他许多学科也变得更加易学。

2019年,我作为知乎儿童教育类答主,有幸受邀为马文·明斯基的撰写推荐语时,为他所提到的人工智能时代下教育模式所需要的变革所深深震撼!

2020年,我组建了志同道合的团队,尝试践行他的教育理论。在我们所设计研发的家庭启蒙课程中,并不是上来就让孩子用水平专长的方式识字、刷题、背单词,而是先教给父母英语学习中构建认知塔的不同阶段,以及家长需要给到孩子的支持。

例如,如果希望孩子能接近双语水平,0~8岁的英语启蒙路线图可能是下面这样的,而不是一味地背单词、唱儿歌:

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尽管这个项目因为公司业务的变更终止了,但当时很多家庭都曾因此而受益。

今天,ChatGPT的横空出世,还只是在写作、搜索和coding等领域,逐渐开始改变人们的工作方式;

但工作方式的改变,会倒逼用人需求的变化,也一定会挑战现有教育模式所培养的学生,对实际工作的适配性。

靠知识取胜的教育模式,在应试教育的指挥棒下,也许不会有太大改变;但当应试教育培育出的学生即将就业之时,一定会面临巨大的挑战,从而倒逼现有教育模型的颠覆和改革。

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