從人機大戰談人工智慧與教育

日曜日專欄：休閑周末，生活萬象

從人機大戰談人工智慧與教育

傻兔先生

人工智慧在圍棋領域已完勝人類

最近有一件熱點事情。即使不常關注圍棋，但也應該聽說過的人機大戰2.0——儘管大家的震撼遠不如去年AlphaGo初登場時來得震撼（不過AlphaGo的棋力已經在短短的一年時間內進步了三個子的水平，但所需的電腦運算力卻降低了十倍！），但是此事帶給我們的思考依然相當深刻。

對於不懂圍棋的人來說，AlphaGo之所以那麼強大並且讓人類最高水平的職業棋手完敗，是因為Deepmind研發出了很厲害演算法的人工智慧系統，讓AlphaGo能夠有超強的大局觀和形勢判斷能力，有效的最佳招法搜索能力，加上高速的自我學習訓練能力（每天可以自我對弈上億局）。由於圍棋太複雜，其變化數已遠超全宇宙原子的總數（因此窮舉所有變化是不可能的），所以棋手是不能像象棋那樣單靠計算，很多時候要靠經驗和直覺，以至於對大局的形勢判斷也不是很靠譜。而AlphaGo做的任何事情都是基於計算的，至於是否接近真理，那是演算法決定，而電腦的記憶和運算是不會出錯的。

而對於行內人士，如圍棋教師來說，可能感觸最深的就是，徹底把自我否定了，把教育觀否定了——以前教給學生的一些知識，在AlphaGo面前可能只是笑話。與此同時，AlphaGo的強大，很大一部分原因並不是人類導師所教的，而是自我學習養成的。這讓我想起了我初為人師便聽說的「不教而教」的教育理論（也是我至今的教學中滲透使用的一個理論）。如果我們依然堅持灌輸型教學，那麼我們所灌輸的知識，對於真理來說，很有可能就是個笑話；我們教師信奉的一些教條，估計一樣是笑話。即使灌輸的是有效知識，方法和效率本身就絕不如「不教而教」來得有效。所以我們的新課程改革也一直強調探究式學習。

真正的學習，應該是一直探究的學習，沒有結果的學習，永遠在發展的學習，不能教的學習。而且，我們所教的美術這一學科，本身就更適合「不教而教」——因為美術的真理，很可能從來只掌握在學生的手中，而非教師的手中。因此我們要放下教師的權威，謙虛的與學生共同學習。正如我在有關行內媒體的評論當中看到讓我感觸很深這麼一句話：

比起妄自菲薄來說，驕傲自負，才是人類裹足不前的更大絆腳石，原有的成就，無論多高，都終將成為前進路上的絆腳石。而時刻心懷謙恭，認識到自己的不足，才是前進的原動力。不斷否定自己，才是AlphaGo自己數百萬局左右互搏的自我訓練中不斷變強的起點。

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