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nvzitea 发表于 2024-8-29 16:08:53|来自:重庆渝中区 | 显示全部楼层 |阅读模式
推荐家长与师生阅读2885:前美国奥数队金牌教练罗博深:AI将全面超过人类,培养“高级工具人”没有出路

原创 周滢滢 外滩教育 2024年08月21日 07:03 上海
看点:
前不久,AI成功挑战IMO,且逼近金牌水平的消息,引发关注。AI在复杂数学推理、抽象思维上的发展速度之快,令人乍舌。前美国奥数队教练、华裔数学家罗博深坦言,在AI时代,我们的教育已经落后。缺乏创造性和利他心态的“高级工具人”,将没有未来。
文丨周滢滢 编丨Jennifer
前不久,谷歌DeepMind公司研发的超级数学模型AlphaProof和AlphaGeometry2,向今年的国际奥林匹克竞赛试题发起挑战,成功解答出4道题目,拿下28分(满分42分),达到银牌获得者的水平,离金牌水平(29分)仅一分之差。

谷歌DeepMind科学家鸣锣庆祝
图源纽约时报
这是AI选手首次迎战奥赛。
一直以来,奥数级别的难题,会被认为是AI难以跨越的高山。可不到两年时间里, AI已经展现出在复杂数学推理、抽象思维能力上的强大潜能。
“这意味着,哪怕孩子们的数学成绩,已经卷到了IMO水平,我们依然是拼不过AI的。它会比我们任何人都更会做题。”
前美国奥数总教练、卡内基梅隆大学数学系教授罗博深,充满危机感地表示,在AI面前,传统教育已经大大落后了。

罗博深
作为一位时刻关注教育前沿动态的数学家,罗博深也是最早深度接触AI的教育者之一。去年,他测试AI的解题能力,不过才是小学四年级水平,“没想到发展如此之快”。
如今,罗博深不仅关注AI和人类学生在思维能力上的差距,也对学生未来的就业和发展竞争力充满担忧。
当人工智能的能力变得如此强大,且使用成本极低,普通个体的未来出路在哪里?什么样的人,将会走在AI的前面?
最近,外滩君和这位老朋友,刚结束加拿大巡回演讲的罗教授,线上畅聊了他这些年的观察、实践和感悟。
看着AI在高级思维能力上一路狂奔,罗教授提醒我们要重新思考数学学习、竞赛的意义、以及教育未来的方向。
这几年他还改变了自己的工作重心——从推广数学教育理念,走向提倡直面AI时代的人生观教育。

罗博深
图源Quanta Magazine

AI直逼奥数金牌水平
我们的教育已经大大落后
罗博深被大家熟知的一面,可能更多是在IMO国际奥林匹克竞赛上留下的传奇。
执掌美国奥数队的十年间(2014-2023),他改写了美国队在国际奥赛中21年无金牌的历史,且4次问鼎团体冠军。
可以说,罗博深开启了美国在IMO赛场上的辉煌新篇。
前不久落幕的IMO,美国队再度以总分第一的成绩,获得团体冠军,而中国队以2分之差,位于第二。
本次赛事中有一道排列组合题(第五题),在网上引起了讨论。有意思的是,这一题,连强大的AI都没有算出来,美国队得分在这一题上却碾压了中国队。

这背后有何玄机吗?罗博深有自己的看法。
今年,罗博深虽然不再担任领队,却受美国数学协会邀请,继续负责美国奥数夏季集训。不同于传统的赛前刷题和培训,他更愿意将这场集训夏令营,看作是一场数学爱好者的聚会。
集训的授课内容,不拘泥于IMO的试题:想教什么,就教什么。在罗教授为我们展示的课程表上,我们能看到,其中既有大学里学的线性代数,也有和计算机相关的最前沿的课程......

2024美国队夏季集训课程截图
而让中国队折戟的第五题,恰恰是一道有别于IMO常规试题,看上去有点儿奇怪的题目,“因为很多学生没看过”。
罗博深表示,美国队学生可能已经习惯了去思考那些奇奇怪怪、从来没看过的题目。所以当这样的题目出现,他们能突破常规思维,更快地找到解题方法,也就不奇怪了。
这一次,AlphaProof和AlphaGeometry2的出现,也让一直深耕数学教育的罗博深重新思考,奥数考试系统规划培训的价值。

”参与竞赛,一方面是为了让孩子接触更复杂、更有趣、更能挑战思维能力的数学题目;另一方面,是培养孩子思考和解决问题的勇气,在挑战难题的过程中,得到真正的成就感和满足感。这才将长远有益于学生。“
在罗博深看来,数学最本质的意义是思考和逻辑。如果一个孩子参与数学竞赛,只是为了熟悉题目和技巧,进行重复性训练和套用答题技巧,那这只是无意义的内卷。
享受数学,在解决没看过的数学难题中,锻炼思维、提升创造力——这是罗博深一直坚持的数学学习理念。
反观很多传统的数学教育,一股脑将知识点、解题套路灌给学生,再大量刷题,提高正确率。这样的数学学习,不仅没有锻炼到思维能力,也极大消磨兴趣和热情。
当AI时代来临,传统教育模式的弊端,再也藏不住了。

“在刷题中卷成功的孩子,未来将更容易被AI替代。”罗博深表示,未来的学术研究也会发生巨变。
极强的学术技能将不再是一人独有的硬核技术,拥有能够认识未来世界的全局的洞察力和应变力,将变得至关重要。
在迅猛发展的人工智能时代,没有什么岗位一成不变、可以一劳永逸,所有的机会,都要靠自己去创造。
因此,当下的学习观念迫切需要改革——从大量刷题计算中解放出来,走向主动的思维锻炼。
比如,在日常学习中,多琢磨那些自己从没见过的题目,尝试用自己的方法推导,举一反三。尤其是那些竞赛中的题目,都是很好的思维锻炼工具。
简单来说,就是“玩”的心态和方法来学习。
在他小时候,父母没有让他刷更多的题,而是另辟蹊径,让他去做一些奇奇怪怪的题目,类似于“用6根火柴棒拼出4个三角形”。母亲则会全程陪伴他一起讨论,尽管半小时都没有思路,但是他却不觉得累,反而感觉很有趣。

童年罗博深(左)和妹妹、弟弟
不追求做题的数量和速度,而是追求思维上的锻炼,是罗博深始终坚持的学习方法。
随着AI越来越强大,提升我们人类的智能就越来越重要。如果一个孩子,在过去的成长经历中,压根没有锻炼真正的思考能力,学习兴趣和探索热情也消磨殆尽,他们的未来注定会陷入被动。”

零和竞争思维
只会让孩子输掉未来
除了思维训练,罗博深还坚信,“有共同热爱数学的朋友,比数学成绩更重要”。而这样一种互助学习模式,恰恰能培养AI时代所需要的核心素养。
在一篇回忆文章里,罗博深曾提到,对自己学习成长影响颇深的经历。
中学时期,有位同学家长自发辅导学校的数学队。他其实是一位工程师,但数学基础非常强,也很擅长激励学生。每个周日,他会带着8-10名学生一起解决数学问题,所有人都乐在其中。罗博深就是其中之一。

这位教练会让学生自己想办法解决问题,再由他主持小组讨论,让已经想出解决办法的同学向小组其他人解释自己的思路。在没人能想出解决办法时,他再做讲解,并且会鼓励每个学生解释自己的思路,即便那道题同样的方法已经有人讲过。
这位教练积极向上、充满幽默感,特别鼓励孩子享受攻克数学难题的过程。“我们当时学到的不仅仅是如何解决问题,还有学会倾听,以及如何向一群人解释清楚复杂的数学概念。”
最让罗博深难忘的,还有小组学习的氛围。“我并不觉得自己是在和其他同学竞争,而是一起试图做到最好。”
他很庆幸在人生较早的时刻,有机会专注于学习本身的乐趣,为日后的人生发展奠定了基础。
罗博深也观察到,美国很多学校都有类似的兴趣小组、俱乐部,为感兴趣的孩子们提供团体学习的机会;还有AoPS Online、brillian.org等在线学习平台,则聚集了一帮爱好数学的孩子。

包括他的女儿Vivian,也经历了这样的学习过程。比起一个人闷头解题,她更喜欢在网上找一些同样喜欢数学的朋友,一起开脑洞。
受此启发,罗博深也曾搭建了一个汇集数学爱好者的在线互动论坛expii.com,学生可以发布学习困惑,向老师和伙伴寻求帮助,也可以解答别人留下的难题,有点类似于“数学版的知乎”。
为了增加实时互动性,他又和一群志同道合的朋友们,琢磨开发了一个全新的“数学解题游戏”:学生每5人分成一组,在线解题通关,可以实时求助。罗博深透露,这个“GAME”网站也即将上线。
有意思的是,网站只有“点赞数”排行榜,而非“分数”排行榜。这背后源于罗博深对孩子的心理洞察。
他解释,如果按分数排名,那些经常在榜单前列的孩子,感到缺乏挑战,容易傲慢和自负;那些排在榜单末尾的孩子,更丧失学习数学的自信。
而按点赞数排名,就会产生正向激励:鼓励数学水平高的孩子,耐心解决别人的困惑。
解决问题越难、解答过程越清晰,帮助到越多的人,获赞也就越多;那些数学薄弱的孩子,也可以不断提升自己,寻找帮助他人的机会......
一句话就是,帮助别人,可以让自己学得更好。
罗博深强调,“我们需要摆脱过去狭隘的竞争观,走向合作共赢。那些愿意帮助别人,有合作意识的孩子,才会拥有更多的机会。”
他提醒,相比AI,人最大的竞争力,在于同理心。人工智能善于解答一切有标准答案、非黑即白的问题,但是人类可以理解不同人的需求和痛点,解决那些没有标准答案的问题。
他建议,如果有条件,不妨为孩子创造一些团体学习的机会,参加一些比拼团体成绩、而非个人成绩的比赛。
比如MATHCOUNTS就是这样的竞赛,并在美国初中生群体中风靡,获胜团队有机会在白宫被接见;而竞赛学生几乎人手一本的竞赛书《Competition Math》,也被罗博深推荐多次,“只要具备基本运算概念的孩子,就可以用它来锻炼思维。”

MATHCOUNTS 比赛现场
最后一轮冠军赛会被电视直播
如今,罗博深也在身体力行,探索基础教育的创新。
他为9-13岁中小学生打造了一个在线教育平台Live,并从全美顶尖高中,聘请那些极具数学才华和情商素质的高中生,担任“小老师”进行直播教学——以思维启发为主,学生可以随时发弹幕,提出问题,参与讨论。
选拔“老师”的方式很特别,不仅会看学生的数学竞赛成绩,也会现场面试。罗教授会出一道学生没见过的题,观察候选人的现场解题和思考能力,还会通过不同角度的面试问题,洞察候选人真正的梦想和热情所在。
“只要和一个中学生聊半小时,聊他对什么感兴趣,未来想做什么,就能看出,他是一个只想着自己能否在竞争中取胜的孩子,还是一个富有同理心、积极主动、更懂得合作和利他的人。”

为了让“小老师们”的课堂更有感染力,罗博深还邀请专业的戏剧演员进行培训,确保讲课内容、形式、甚至表情都能吸引到学生,课堂充满活力,而不是让学生昏昏欲睡。
罗博深的女儿Vivian,在今年高中毕业前,一直是LIVE项目的一位“小老师”。他发现,女儿在教授和影响别人的同时,自己的表达能力、领导力,乃至情商,都得到了很大的提升。而后者,也是AI时代人才更需要的品质。

注重人生观、价值观塑造
而不是培养“工具人”
这几年,罗博深也开始思考AI时代的就业问题,它也是教育最终的出口。
因为经常参与一些国际教育大会,接触到来自科技前沿的企业家,罗博深也先人一步,了解到有关AI取代传统就业岗位的现状和趋势。
比如,AI读取百万字文本的成本,现在只要2美元。同样的工作量,雇佣人工成本可能是它的500倍;
美国科技公司的程序员,被期待能够借助AI,加快编程速度,优化更多的岗位;
未来3-15年之内,会诞生能够胜任90%现有普通白领工作的人工智能,各行各业都需要更善于利用AI......
可以看出,AI作为劳动力的成本不仅低廉,而且进化迭代速度极快,普通个体不可避免遇到失业问题,亟须重塑自身价值。
今年年初,来自英国伦敦的算法交易金融科技公司XTX Markets,还启动了一个价值1000万美金的挑战基金,即AIMO(人工智能数学奥林匹克奖)。首个在AIMO比赛中达到IMO金牌标准的开源AI模型,奖励500万美元奖金。
AIMO邀请罗博深,还有菲尔兹奖得主、英国皇家科学学会院士Timothy Gowers物理学家和人工智能研究专家Dan Roberts前IMO主席Geoff Smith,以及华裔数学家陶哲轩等,共同担任项目顾问。

图源AIMO官网
“这一项目的发起,是为了激励大家对AI模型的研究和共享。因为现在在人工智能研究上比较领先的公司,如谷歌、Open AI等,并没将AI训练模型对外开放。”罗博深表示。
不过,比起如何让AI变得更强,他最感兴趣的是,当AI越来越强之后,人可以做些什么?
这些年,在北美乃至全球巡回演讲中,罗博深也发现了一些耐人寻味的现象。比如,越是那些成绩优异的学区、学校,越有拥抱新事物的热情。

华尔街日报曾报道罗博深的线下演讲
比如,在纽约州的长岛,他的演讲吸引了很多数学老师,他们非常关心教育界和科技界的前沿消息,也会积极求教如何改进自己的教学。不仅如此,当地的教育官员也非常关注AI和教育的碰撞。
罗博深表示,那些已经有很多学生创新研究成果的学校,老师的思维都很开放,他们迫切希望借助AI培养更适应未来的顶尖人才。
但是也有一些学校,依然期望罗博深能多聊一聊如何备战竞赛、如何拿到更高的分数。“如果我讲的内容和考试无关,他们会兴趣索然,觉得浪费时间。有学生甚至会拿出本子来,埋头做自己的功课。”
罗博深很能理解,在现有的教育评价体系里,拿到高分、超过别人,依然是很多孩子的目标。但是他也希望,学校和家庭对孩子能有一些高瞻远瞩的引导:
比如,从单一的竞争意识,走向合作共赢;
给孩子多一些时间,思考自己的独特价值在哪里,如何为他人提供帮助;
未来希望以什么样的方式,给社会带来一些改变....
这也是为什么,这十年里,罗博深越来越从一位“数学教育推广人”,变成“人生观教育的引领者”。
在无数次巡回演讲中,他提醒,AI时代,不能再将人生目标定位在获取一份高薪职业,满足于成为一个“高级打工人”或“大厂工具人”,而是要赋予自己更多的创造性,去连接和服务他人。

教育也需要更大胆转变,不能再仅仅以分数和升学目标为核心。分数不等于能力,即使是名校学历,也不再保证能有一份稳定的好工作。
未来,学习的资源极大丰富,学习的发生也不仅限于课堂和学校。那些善于利用资源、有学习内驱力的孩子,将有无数自我成长的机会,关键是有什么样的人生目标,为了什么而学。
这就涉及到人生观和价值观的问题。在过去的教育中,人生观和价值观培养,一直处于教育系统的边缘,让位于知识和分数。
然而今天,AI在倒逼我们必须思考这个被忽略的重要问题。
罗博深说,相比孩子上什么样的学校,未来能赚多少钱,自己更在乎的是他们在成长过程中,有什么样的人生观、价值观。
“如果我的孩子说,未来想当医生,因为可以多赚钱,那我会为她感到担忧,因为所有的岗位都很容易被替代。
但如果她想当医生,是为了去帮助更多人,那么AI再怎么发展,她都有机会去实现这个目标。”
他一直希望传递给孩子的两个基本观念是:
第一,努力的根本是好玩。想要在任何领域有持久的热情,归根结底,是享受其中;
第二,帮助别人,让自己感到快乐;帮助更多人,让自己更快乐。
而人工智能时代的出路,属于那些找到了人生目标和奋斗意义的孩子。
他们不仅能快速学习、自我迭代,善于利用和整合资源,发现和解决问题;更重要的是,知道自己为什么而学,渴望为社会和他人创造价值。

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