蒋昌俊院士:应试教育起到了知识积累的作用,但科研需要想象力

史珍香
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蒋昌俊院士:应试教育起到了知识积累的作用,但科研需要想象力

原标题:蒋昌俊院士:应试教育起到了知识积累的作用,但科研需要想象力

搜狐科技《思想大爆炸——对话科学家》栏目第11期,对话中国工程院院士,同济大学原副校长蒋昌俊。

嘉宾简介

蒋昌俊,中国工程院院士,网络计算专家,同济大学原副校长,同济大学特聘教授、博士生导师。1995年在中国科学院自动化所获博士学位,长期致力于网络金融安全的研究,是我国该领域带头人。作为项目负责人先后承担了国家自然科学基金973、863、国际重点合作项目和国家重点研发计划项目等50余项。

划重点

1. ChatGPT并不代表思维的本质突破,需要引起高度重视,但不要把这个事情引到太玄妙的方面去。

2. 谈论ChatGPT若只谈“智能”还不够,需要把主线引导到让大家去思考与学习,提升思考力与思维力。

3. AI能够取代人类逻辑思维层面的工作,但人类形象思维积累到一定程度会实现跃升,这些机理尚未清晰。

4. 教育需要多方面培养,中西式的思维需要优势互补,我们更应该在创造性思维上下功夫。

5. 科研有时候需要想象力,再用掌握的知识去验证现象,如果成功,想象就会变成新的知识、新的创造力点,这是教育需要着力培养的。

出品 | 搜狐科技

作者 | 潘琭玙

编辑 | 杨锦

在半年多的时间里,ChatGPT所代表的AI技术似乎为人类描绘了未来的框架。

但站在对AI认知与理解的分岔路口,是“人类的蝴蝶”还是“潘多拉的魔盒”?是一场颠覆性的技术革命还是陷入失控的竞争?《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利近期在一场论坛中表示,“人类面临的生态危机,人工智能也是该危机的一部分——无论是好是坏。”

针对AI的讨论铺天盖地,中国工程院院士,同济大学原副校长蒋昌俊坦言,ChatGPT并不代表思维的本质突破。他在与搜狐科技的对话中指出,ChatGPT的浪潮来得很快,根本原因是算力得到长足发展,且数据积累的来源更加多样,从技术本身而言突破并不明显,“目前的突破主要是语言能力,智商上可能没有。”

论及AI对人类部分工作的替代,蒋昌俊指出,“取代是毫无疑问的,因为社会在发展。”他认为人类的逻辑思维层面,即按照算法严格执行的那些工作能够被计算机替代,但人类的形象思维层面,例如在人脑中积累实现跃迁的机理尚未清晰,仍需深入研究。

作为长期的教育工作者,曾任同济大学副校长的蒋昌俊认为,谈论ChatGPT若只谈“智能”是不够的,需要把主线引导到让大家去思考与学习,提升思考力与思维力上来,从教育与培养人才的角度思考是回归源头的思考,他“只有根扎实,养分充足,参天大树才能形成它的影响力。”

他直言,对教育的思考与改变的过程并非简单的一蹴而就,对国内教育而言,要在创造性思维上下点功夫。

西湖大学校长施一公近期在反思自己的科研工作时表示,应试教育在一定程度上限制了他做科研最宝贵的原创精神。对此,蒋昌俊认为,应试教育起到了知识积累的作用,“但科研有时候需要一些想象力,再用知识去验证想象,如果成功,想象就会变成新的知识。”

以下为对话实录,经编辑:

搜狐科技:从2016年AlphaGo击败李世石之后,AI的圈子又重新热闹起来了,比尔盖茨评价ChatGPT是1980年以来最具革命性的技术,是奇点时刻,王小川也直觉“要变天了、掉个渣儿都会产生很大的影响”,您是否认同这种判断?

蒋昌俊:ChatGPT来得快,根本原因是计算机的处理能力——算力得到长足发展。另外,数据的积累也是超常规的,因为它渠道更多,互联网、短视频、文字等。第三,它也具备了神经网络的学习。

但从根本上来说,我认为现在还没有达到人类意识、思维。人类学习新语言,在掌握了2000个词汇与基本语法后,就能够进行交流,这个交流往往不是严格按照句法模式,也能听得懂,所以它并不代表思维的本质突破。但大家高度重视是好事,只是不要把它引到太玄妙的方向去。

搜狐科技:GPT火了之后,国内大模型也接连涌现,目前10亿参数规模以上的大模型都有70多个了,甚至分成了好几个派别,有高校派、创业派和大厂派,您怎么看这几个派别?

蒋昌俊:大家按照自己的所拥有的能力和掌握的资源,能够形成优势互补,协同起来是最好的。因为现在高校离开大厂,拿不到源头的数据;大厂要想超越,没有深度的思考和基础的创新,没有从零到一的破解。

搜狐科技:说到大厂,大厂派的代表百度李彦宏认为,国内和GPT-4差距是1-2个月,但王小川说需要一两年才能赶上,从您的观察和体验来说,现在大概是一个什么样的差距?

蒋昌俊:我不能说具体的时间,很难判断,至少是有差别的。

搜狐科技:AI可能会产生一些新的工作,也会取代旧的工作。这个新与旧之间的差值你认为会是怎么样的?

蒋昌俊:人类的逻辑思维,繁杂的计算、信息处理的问题,计算机能够替代。但人类还有形象思维,积累到一定程度会有跃迁,这种机理并没有探索清楚,像人类的脑神经网络,也只是浅层次的研究。所以在这些方面,还需要去深入探索正确的机理,才能够予以揭示。

搜狐科技:这些负面影响也引起不少人的担忧,像深度学习之父Hinton最近就很决绝地从谷歌离职,说对毕生工作感到后悔。但其实他早期对AI态度是正向的,说这是人类的蝴蝶,现在他又认为AI是潘多拉的魔盒。从您业内人士的角度,AI是令人捉摸不定的吗?为什么会有这种反复?

蒋昌俊:确实它来得太快,还没有时间把这些问题思考清楚。ChatGPT本身也出现了虚假性问题,如何规避能耗巨大的问题,有没有必要用这样大的能量去做这个事。而且现在也形成了一种垄断,一些大厂才有能力做。

搜狐科技:很多人觉得AI的迭代和成长能力太快了,人类能怎么阻止AI变得比人类更聪明吗?我们只能拔插销吗?

蒋昌俊:在技术与法规政策限制之前,首先是手段,如何辨识出真假、正确或错误,这个能力尚未完全建立起来。

搜狐科技:美国罗斯福总统的科学顾问布什在《无尽的前沿》报告里说,科学是一种人类的必需,是进步的必需,它会带来更多的工作岗位,更自由的工作环境,但是从今天的事实来看,好像是背道而驰的?

蒋昌俊:我觉得我们需要把主线引导到大家去思考,提升思考力与思维力。在国内教育方面,对于儿童想象力、观察力、逻辑力与演绎力的培养是非常重要的,这样的过程使创新力会有必然的提高。谈论ChatGPT若只谈“智能”还不够,还得要回到我们源头。

搜狐科技:说到教育和科研,GPT的诞生也让很多人重新提起了著名的钱学森之问:为什么我们的学校总是培养不出科技创新的人才,您怎么看?

蒋昌俊:(这个问题)也引起了教育界甚至社会各个阶层的广泛思考,这本身是进步的表现。但这个过程不是一蹴而就的,东方和西方的思维逻辑还是有差异性。

就像中医和西医,中医是哲学思维更多,西医的量化思维更多。这两者互不排斥,我觉得应该把它们的优势互补。从教育层面来看,我们更应该在创造性思维上下功夫,首先要有思维习惯,通过不同侧面来看同样的问题,观察问题,培养思考力,形成你的逻辑推演能力,融合在一起形成真正有价值的创造力。

过去因为教育资源受限,要保持公平就是以考分作为衡量的尺子。但现在我们做一些科研科普活动,培养儿童的兴趣爱好。她/他首先要热爱这个世界,愿意去讨论观察,才能够实现创造。

搜狐科技:施一公最近在他的新书中提到国内应试教育对他的影响。有好的一面,让他能沉得下去,有韧性。但应试教育也束缚了他的原创性思维,您觉得这是我们的原创性创新突破比较少的根源吗?

蒋昌俊:我们需要多样的能力培养,一个是知识的掌握和积累,就像施一公所说,知识积累为他后面的科研也起到了一定作用。但如果学习只为考分,快餐式地催化知识,就把行为习惯单一化了。我们也需要培养兴趣爱好,需要对问题的想象力。科研需要有想象力,再用掌握的知识去检验那些想象。如果成功,想象就变成新的知识,新的创造力,这是我们需要去着力培养的。

搜狐科技:今天的科研工作者或者说科学家跟您30年前刚做科研的时候,有没有什么不一样?

蒋昌俊:当然是有不一样的,因为那个时候我们掌握的知识的范畴还是比较少,但是今天,在一种过度的竞争里面,也会出现一些问题:一切围绕分数的指挥棒,功利化太重。怎么来积极地正向引导?因为分数你考出来,公平性毫无疑问,但是答案不是唯一的标准答案,不唯一也不代表不正确,需要你从各个角度、各个人的思维方式去创造新的方案。

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