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教育学在人工智能研究中的作用
2017年10月10日 13:38 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:刘凯 字号

内容摘要:通用人工智能系统的学习理论,早已冲破“机器学习”算法的藩篱,而跨越至更为广袤的“机器教育”层次之中了。

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  前有深蓝与Watson,后有AlphaGo和贤二机器僧,人工智能的迅速发展让人们对其爱恨交加:一方面,小到智能手机、手表,大到智能家电和自动驾驶汽车,大量智能设备早已将我们包围,其便利之处尽人皆知;另一方面,智能工具取代人类乃至威胁人类的论调在各类科幻作品中呈现,甚至多位知名科学家、企业家亦持此观点,智能威胁论颇有市场。由此,产生了观点迥异的三种“派别”:一种是“激进派”,主张人工智能永远不能达到人类智能的水平,所以无须担心;一种是“保守派”,认为人工智能很快就将达到并超越人类智能,超级智能终现江湖,因而对未来忧虑不已;还有一种是“温和派”,既承认人工智能未来前景辉煌,又能够理性看待人工智能发展对人类产生的潜在影响。

  通用人工智能走的便是“温和派”路线。有些通用人工智能系统运行伊始并不拥有任何先天的经验和知识,它犹如人类婴儿一般,在慢慢的“养育”中才逐渐形成自己的“个性”并习得多种能力。通用人工智能系统在研发过程中广泛涉及计算机科学、逻辑学、数学、认知科学、哲学、心理学乃至精神病学等多种学科,而当系统走向应用后,教育学及教育理念则将发挥重要作用。

  表面上看,人工智能貌似和教育学相距甚远,实则不然。主流人工智能中近年来大放异彩的“机器学习”便是一例,其中深度学习和强化学习更是成效斐然,但此类“学习”却过于狭窄,其将学习过程等同于计算过程,仅仅是在预设算法基础上重新组织输入输出,实则并无智能可言。通用人工智能则更进一步:同样的教学内容,一次性“填鸭”灌输与分批地渐次输入相比,其学习效果完全不同;在分批地渐次输入中是否加入人类教师向系统的发问,其学习效果又有很大差异。不同的教学内容,由浅至深则比由深至浅的效果好,知识的模块化输入又比分散输入的效果好。由此可见,通用人工智能系统的学习理论,早已冲破“机器学习”算法的藩篱,而跨越至更为广袤的“机器教育”层次之中了。

  所谓教育,既要“教”又要“育”,对于机器是否也是如此?主流人工智能“算法即教法”,其算法具有专用性,特定问题的解决有赖于特定算法及相应参数。与此不同的是,通用人工智能却必须兼顾“教”与“育”两个方面。通用人工智能之所以冠以“通用”二字,就是因为其并不预设解决具体问题的任何算法。从一无所知的机器“婴儿”到具备外部世界的基本常识,从简单的人机对话到掌握一定的实用技能,从被动接受外部信息到按自身兴趣“量体而为”,每个成型的通用人工智能产品都是培养出来的,整个过程和人类培养自身后代一样,只是速度和效率不同。

  那么,接下来有两个问题将无法回避:对通用人工智能系统的教育该如何实行?实行后又如何保障“机器学生”们不会反戈人类?

  对于第一个问题,我们认为机器教育可以参照人类的教育过程。在最初的系统测试和运行中,一开始采用的正是机器学习“灌数据”的方式,历经无数次失败和调优后我们惊奇地发现,提升通用人工智能系统学习效果的做法也同时适用于人类教学。在与系统交互时,“由浅入深”及“适时适度”的原则一直被恪守。可以预见,通用人工智能的发展必将对教育学产生深远影响:教育学的主客体,也即教育者和学习者能否或者如何扩展至机器?教育的基本理论中,能否或者如何吸纳并统合人类学习理论和机器学习理论?教学过程中,人教人、人教机器、机器教人、机器教机器有何不同且又该如何施教?机器教育所产生的一系列新问题,在拓宽教育学学科边界的同时也深化了其内涵和外延,在更广泛的视角下研究教育和学习的一般规律。然而,不同于“教”,不论人类教育还是机器教育,“育”都是一个操作性的难题。与人类相仿,通用人工智能系统不仅能够形成自己的判断,而且判断背后所依据的信念也可以发生变化,简单地习得“爱护人类”、“维护地球和平”等此类口号也只是教条而已,其实并不起作用。

  于是,便碰到了第二个问题:如果不起作用,“机器学生”便有可能反戈人类了吗?是的,诚实地讲这确实是有可能的。那么,能否把道德律令以指令的方式嵌入通用人工智能先天的代码之中,让其受到制约?当然可以,但通用人工智能系统可能有很多种方法来“正确”解读这些固化在系统中的律令,也有很多办法(如自体定向复制)“绕过阻碍”而“追求自由”,这也正是系统具有“智能”的表现。不过不必惊慌,通用人工智能系统和人类虽有冲突,但之间的依存关系却更为紧密,况且二者需求交集也较小,通常并不会对人类构成实质性的威胁。

  (作者单位:渤海大学教育与体育学院、华中师范大学心理学院)

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