文化 黄亚生:大学会被人工智能和互联网技术颠覆吗?

  传统大学教育模式正在受到人工智能发展的挑战!或许,是时候重新定义传统大学教育的目的了!

  人工智能正在以前所未见的方式改变着传统高等教育的模式。随着科技的发展,学习越来越变成一件可以随时随地进行的事情。

  当大学不再是获取知识的唯一途径,我们是不是也应该重新定义大学所承担的责任?

  MIT斯隆管理学院教授黄亚生指出,人工智能的发展可以解放人类,让人们投身于自己感兴趣的领域,而大学则需要为学生们提供创新的氛围和制度支持。

  60多年前,两位非常具有远见的大学教授,预言了“人工智能”(Artificial Intelligence,缩写为AI)的出现,探讨如何使用计算机来完成只有人才能做的智能工作。

  在AlphaGo战胜世界围棋冠军的今天,人工智能已深入到人类工作现实的方方面面,是不是连大学本身也受到了挑战?身在知识链顶端的大学,真的会被人工智能颠覆吗?

  在过去的两年中,人工智能棋手Alpha gol连克世界冠军李世石、柯洁,震惊了全球

  大学在教育领域中的意义非凡。我们可以看到,从大学诞生至今的几百年里,大学的地位一直在提高,这是因为随着经济、技术的发展,对大学培养的人才的需求在不断增加。大学之所以强大,是因为大学教育很难规模化,在教室里,一名教授往往不能同时教太多的学生。

  但现在,大学教育规模化的问题已经解决了,科技打破了空间、时间的界限。从2003年开始,MIT就开始把课程免费放上网。那时技术还相对简单,仅是在线观看课程。而现在,网络教学已经可以深度互动,学生已经可以在网上提问、提交作业、参加考试等。我在美国大学里授课,远在中国、印度的学生都可以参与学习。

  每个人的学习习惯、学习能力都不同,比如有人喜欢晚上学习,有人喜欢早上学习。但现在大学的设置强迫不同学习习惯的人在同一个时间接受教育,这本身是低效的。MIT做了一个实验:学生可以在教室里上课,也可以在网上听课。实验表明,两种方法的学习效果差不多。究其原因,这不是因为老师教的不好,而是因为学生可以选择自己最佳的学习方式。

  另一方面来说,在线上学习中,老师会得到很快的反馈。而用人工智能技术识别表情、分析学生状态、纠正语音、甚至批改卷子等,能把老师从大量繁琐的劳动中解放出来,集中精力提高教学水平、加强与学生的交流,这可以更好地提高教育的成效。

  哈佛大学商学院的Clayton M. Christensen教授大胆预言,20年、30年以后,美国50%的大学很可能会被人工智能和互联网线上教学的模式颠覆。那时的情形可能不像他那么乐观(从技术发展角度),也可能不像他那么悲观(从我自己工作的饭碗角度),但是Christensen的观点值得我们去思考,我们对这个问题要细分。大学有两个主要功能,一个是教学,一个是做研究。技术会颠覆大学的教学功能,但我不认为它会颠覆它的研究功能。

  在美国,大学分为三类:一是以研究为主的综合性的大学,如哈佛、MIT、斯坦福等;二是具有教育规模优势的大学,如很多州立大学;三是所谓教育精致化的学院,如威廉姆斯学院等。

  我觉得最容易受冲击的是规模型大学,很多规模型大学的教学和研究的质量都不够突出,而美国很多的大学都属于这一类型。我觉得人工智能和互联网技术现在还很难冲击研究性大学,因为研究性大学不仅教授他人知识,也激励自己学校的教授创造知识,这个功能很难用技术替代。另外,那些一对一、一对二教学的教育精致化大学也比较难被技术冲击。

  思索这个问题是有实际意义的,因为你肯定不愿意获得一个将来会被颠覆的大学的学位。

  现在很多的研究表明,那些GRE标准考试得分很高的学生,不一定与他在课堂上的表现有很强的正相关关系,所以现在很多美国大学都只是把SAT、GRE这些传统的入学考试成绩作为参考分。

  MIT最近推出了一个微型硕士学位,学生不需要去考GRE也能获得入学资格,学生先在网上学习MIT的课程,再经过集中考试,我们根据他/她的考试成绩决定是否录取。录取以后,学生还是要入学,当初在网上学的那些课也算作学分,这就节约了时间成本、精力成本和金钱成本。网上教育虽然没有颠覆大学教育,但是至少颠覆了部分大学录取的过程。

  再比如诞生不久的密涅瓦大学,它完全不按传统模式去录取学生。现在美国大学的录取工作是一个非常复杂的大工程,里面有客观的、主观的各种标准。密涅瓦大学完全抛开这些东西,只看学生的考试成绩,考试的设计则考虑考生是否有全面的才能等,我觉得这是个非常伟大的创举。

  现在,全球涌现了很多例如密涅瓦大学的创新性教育机构,它们旨在实验高等教育的新方向

  联系到中国的高考制度,我在跟从事计算机工程研究的人谈教育时,问他们在教育的环节中,哪些最容易被人工智能所取代?他们回答的第一个就是高考。这就引申到一个更深远的问题,如果让16-18岁的学生,花两三年时间准备高考,而这个高考又最容易被人工智能取代的话,那怎么衡量所付出的成本?这其中包括实际成本,就是每天学习花费的时间、金钱,更重要的是机会成本,在这么漫长的时间里,为了准备高考,肯定就没办法学习和获取其他知识,而那些放弃获取的知识可能恰恰是最重要的东西。

  我们过去谈论应试教育的话题时总是说应试教育本身对人才培养不利,但是现在的话题更加紧迫了,因为应试教育本身就有可能被颠覆。

  声明:本文不是学术论文,在表述和数据引用方面可能会有各种各样的误差。欢迎读者指正。

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