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Comment by Sindumin 7 hours ago

教育專家談·我眼中的AI時代的教育

教育和技術的賽跑

哈佛大學兩位經濟學家回顧美國教育發展歷程發現，教育和技術之間存在一場持續不懈的競賽。

20世紀80年代以前，美國率先實現高中教育普及和高等教育大眾化。教育進步為經濟增長提供了充足的高素質勞動力，適應了技術進步帶來的社會變革，整體提高國民收入水平並縮小了貧富差距。

大約自1980年起，情況出現逆轉。技術進步依舊，社會對高素質勞動力的需求也在增長，但美國教育卻無法生產出足夠的人才。

隨著教育增速放緩，人群出現分化：

一部分人受過良好教育，畢業後進入高端行業，收入迅速提升；另一部分人接受著過時的教育，技能適應性不強，導致貧富差距快速拉大，制約了經濟的進一步增長。

這種現象被形象地稱為「教育和技術的賽跑」，當教育的發展速度超過技術時，就會給經濟增長帶來明顯的人才紅利，反之則會導致經濟社會發展失衡。

當前，以人工智能為代表的技術創新進入前所未有的活躍期，而教育仍未擺脫「工業化」的印記，以至於我們「把機器制造的越來越像人，卻把人培養得越來越像機器」。這不僅制約著教育功能的發揮，而且導致經濟社會轉型面臨危機。

我們要有一種時代緊迫感，全面深化教育改革，推動「工業化教育」向「智慧型教育」轉變，擴大高質量人才的供給，為經濟社會發展提供強有力的人力資源保障。（見：教育專家談：我眼中的AI時代的教育 ）

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智慧教育蓄勢待發

隨著人工智能越來越廣泛的應用於傳統行業，那些機械重復、繁瑣枯燥、大量使用體力的職業可能都會被機器人所取代，甚至連一些專家決策工作也面臨風險。

比如，擁有大數據分析能力的智能醫療診斷，在某些疾病上比普通醫生判斷的准確率更高；智能金融系統在風險預測、股票投資等方面大顯神通，成為金融機構爭先布局的重點領域……

隨著一系列連鎖反應的疊加，人工智能正在觸發一場劇烈的社會分工調整，我們很可能會成為人類歷史上第一代需要和機器去競爭工作的人。

「我們是如此徹底地改造了我們的環境，以至於我們現在必須改造自己，才能在這個新環境中生存下去。」——「控制論之父」維納

教育作為培養人的事業，將會成為決定人類能否在人工智能時代勝出的關鍵。

現行教育體系是工業社會的產物，核心是通過整齊劃一的教學流程批量化地生產人才。盡管難以照顧個性差異，但卻為人類從農業社會進入工業社會提供了不可或缺的人力資源基礎。

但是，當人類社會邁進人工智能時代，這種工業化的教育體已經無法滿足未來社會對人才的需求，時代發展迫切需要一場教育變革。

2016年3月，世界經濟論壇發布了一份題為《教育的新願景：通過技術培育社會和情感學習》的研究報告:

倡導把人的社會性和情感教育置於應對新工業革命的高度，包括批判性思維、創造力、溝通能力、合作能力等四種勝任力，以及好奇心、首創精神、堅毅、適應力、領導力、社會文化意識等六種個性品質。

換句話說，教育不是由外而內傳遞知識，而是由內而外覺悟智慧。我們必須打破整齊劃一的傳統教育形態，構建與人工智能時代相適應的智慧教育體系，利用智能技術對學習環境、學習內容、教學方式、管理模式進行改造，為學生提供適合的教育。

我們認為，智慧教育是運用人工智能促進學習環境、教學方式和教育管理的智慧轉型，在普及化的學校教育中提供適切學習機會，最大限度地滿足學生的成長需要。

它不僅是教育設施的信息化、智能化，而且是教育理念與教育方式的轉型升級，從注重「物」的建設向滿足「人」的多樣化需求轉變。

鑰匙一：智慧學習環境，從「教育工廠」到「學習村落」

如果把原來的學習環境比作是「教育工廠」的話，那麼，智慧學習環境就是「學習村落」。

在這裡，每個學習者都掌握學習的主動權，人工智能可以幫助他們找到志同道合的伙伴和相互匹配的導師，提供精准的學習支持，從而開展積極主動的個性化學習。

全面感知的學習場所

現在，校園只是一個開展教學的物理場所；未來，校園將變成萬物互聯的智能空間。

人工智能會把冷冰冰的機器設備變成充滿溫情的「私人助理」，通過不斷學習人類的行為和習慣，提出針對性的輔助策略，幫助學生開展積極主動的個性化學習。

一是，利用物聯網技術對溫度、光線、聲音、氣味等參數進行監測，自動調節窗戶、燈具、空調、新風系統等相關設備，主動響應校園安全預警，保障學校各系統綠色高效運行，為學生創設安全舒適的學習環境；

二是，借助情境感知技術在自然狀態下捕獲學習者的動作、行為、情緒等方面的信息，精准識別學習者特征，全面感知學生的成長狀態，提供學習診斷報告、身高體重走勢圖、健康分析報告等，為學生身心健康發展提供有力支持；

三是，利用大數據技術對學習過程進行跟蹤，了解學生的認知水平以及在學習中存在的優勢和不足，提供量身定制的最優學習路徑。

靈活創新的學校布局

隨著人工智能時代的到來，教育理念和教學組織形式都在發生深刻變化，學習空間的呈現形式也將隨之改變。

未來的學習空間將把千篇一律的教室變成靈活創新的學習空間，把單調乏味的建築打造成智慧的育人環境。

一是，創新教室布局，打破工廠車間式的教室設計，配備可移動、易於變換的桌椅設施，支持教師開展多樣化的教學活動；

二是，擴展學校的公共空間，按照多功能、可重組的設計思維，加強學習區、活動區、休息區等空間資源的相互轉化，給學生提供更多的活動交往空間，促進學生的社會性發展，彌合正式學習與非正式學習之間的鴻溝；

三是，優化校園空間，給學生提供動手實踐的場地，建立創客空間、創新實驗室、創業孵化器等新型學習環境，培育有共同興趣愛好的實踐社群，鼓勵學生把創新想法轉化為實際作品。

深度交互的網絡學習空間

網絡教育的真諦在於實現人文交互環境下的個性化學習，要突破網絡學習空間活躍度不高、在線交互停留於較淺層面的現實瓶頸。

一是，開發智能學習助手，根據學生的學習需求、學習路徑和檢索痕跡，按需推送學習資源，過濾無關的信息，減輕認知負荷，使學生可以隨時隨地隨需進行高質量學習；

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二是，強化成員間的關係網絡，加強對互動數據的收集和分析，包括訂閱、觀看、轉發、提問、評論等，精准識別師生、生生互動關係，提供更加匹配的組合方案，形成穩定的趣緣合作共同體，促進深度交互的發生；

三是，提供遠程協作、社會網絡、同步課堂等方面的工具，鼓勵跨學校、跨區域、跨國別的協同學習，擴大優質教育資源覆蓋面，突破常規手段難以解決的教育均衡問題，讓億萬孩子同在藍天下共享優質教育。

鑰匙二：智慧學習方式，從「學以致用」到「用以致學」

隨著人工智能時代的到來，僅靠死記硬背就可以掌握的知識或技能逐漸失去價值，因為人工智能在這些方面比人做的更好。

我們要轉變教育觀念，從「學以致用」走向「用以致學」，更加重視學生的個性體驗，鼓勵他們在解決問題中學會解決問題，在做事中學會做事，成為能適應未來挑戰的人才。

深度學習

在人工智能的語境下，深度學習是一種新的算法，它通過模擬人類神經網絡，構建具有多隱含層的機器學習模型和海量的訓練數據，讓機器自動學習有用的特征，從而提升預測的准確性。

在語音識別、圖像理解、自然語言處理等領域，采用深度學習算法之後，其准確性都得到了極大的提升。正是這種算法模型的突破，讓機器擁有了類似人類的智慧，引發了新一代人工智能的崛起。

巧合的是，深度學習既是決定人工智能興衰的關鍵所在，也是決定未來教育成敗的關鍵所在。人類要想從人工智能時代的職場中勝出，就必須從強調記憶和練習的傳統學習中脫離出來。

一是，還原知識的豐富情境，知識從哪裡來，深度學習的起點就應該從哪裡開始；

二是，面向實踐的學習活動，鼓勵學生用所學知識解決實際問題，以任務驅動的方式組織學習，提供接近專家及其工作過程的機會；

三是，用不同視角透視學習，提供社會化軟件及其它認知工具來支持學習，允許共同體成員擁有不同的角色和身份，鼓勵提出不同觀點，讓學生在對話和互動中建構知識；

四是，提供成果展示及表達的機會，促使思維清晰化，引導學生，進行反思，實現對知識的深度理解；

五是，建立更加立體的評價，把關注點從教師的教轉向學生的學，強調學生的參與度、積極性以及突破原有框架的創造力，利用學習分析、課堂觀察等技術手段，為不同的學生制定不同的標准，讓每一位學生都有出彩的機會。

跨學科學習

人類的智慧來源於知識觀的完整，它不是零敲碎打的，而是與整體特征密切相關的。

現行的分科教學有利於系統知識的習得，但不利於完整知識體系的形成和綜合思維能力的培養。

跨學科學習倡導根據生活中的問題設置主題，將不同學科圍繞同一個主題聯系起來，構建相互銜接貫通的課程體系。

一是，學科知識整合取向，分析各學科的知識結構，找到不同知識點之間的連接點與整合點，將分散的課程知識按跨學科的問題邏輯結構化；

二是，生活經驗整合取向，從兒童適應社會的角度選擇典型項目進行結構化設計，讓學習者在體驗和完成項目的過程中，習得蘊含其中的多學科知識與技能；

三是，學習者中心整合取向，這種模式不是由教師預設問題，而是由學習者個體或小組提出任務，任務內容需要學習並運用跨學科知識。

值得說明的是，跨學科學習需要堅實的學科基礎，沒有學科就沒有跨學科，兩者是相輔相成的，要處理好分科教學和跨學科學習的關係，從更廣闊的視野認識學習的本質。

無邊界學習

陶行知先生指出，如果學校生活與社會生活聯系不緊密, 學生的學習不是從自己的直接經驗裡長出來的，那就是一種呆板的、低效的教育。

學校應該是一個開放的組織系統，要建立與真實世界的聯系。

美國的密涅瓦大學就是「一所沒有校園的大學」，四年本科學習分布在全球七大城市，包括舊金山、香港、倫敦等，通過與當地的高校、研究所、高新技術企業建立合作，學生可以使用一流的圖書館、實驗室等進行學習，利用一切可利用的社會資源開放辦學，實現了教育的結構性創新。

無邊界學習是未來教育發展的重要趨勢，它包括：

一是，把知識學習和現實生活連接起來，學生的學習場所不再固定，隨著課程的不同，既可以在教室，也可以在社區、科技館和企業，甚至可以去不同城市游學，任何可以實現高質量學習的地方都是「學校」；

二是，建立實踐共同體，加強學校與產業行業之間的合作，共建創新創業實踐基地，引導他們運用知識去解決現實問題，從而獲得真正的本領；

三是，技術增強的泛在學習，利用混合現實技術，讓學生有機會觀察微觀世界、感知抽象概念，使學習變成一種豐富情境下的親身體驗。

鑰匙三：智慧教育管理，從「科層機構」到「彈性組織」

當前的教育管理大多采用科層制，各職能部門分工明確，職權關係等級分明，按照標准化流程開展工作。

這種模式有利於提高效率，為現代學校運行提供了有力的組織保障，但在人工智能時代卻暴露出缺陷：在嚴格的條條框框下，學校被程序化、行政化，很容易就會陷入具體細節之中，對新變化缺乏適應能力。

原本充滿智慧的教育，變成了按部就班的機械操作，學校和教師逐漸失去自主性和創造性。

智慧教育管理要改變這種局面，更加關注人的完整實現，增強組織運行的靈活性，從根本上激發學校的辦學活力。（下續）

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破除「效率至上」的評價導向

教育作為培養人、發展人、成就人的事業，所有的外在指標都應服務於這一根本目的。現在普遍存在的分數、升學率等量化指標，設計初衷都是為了提高教育質量，在過去也確實發揮了重要作用。

但在人工智能時代，這種圍繞效率而構建的工業化教育體系正面臨危機。由於過於強調效率，學生的創新意識、完備人格以及興趣志向都受到了不應有的忽視。

實際上，效率從來不是教育的關鍵，人的智慧成長才是教育應該關注的重點。

一旦學校被功利化、浮躁化的思想所綁架，就會陷入「誰先減負誰就利益受損」的囚徒困境，並最終走向共同毀滅。所以，智慧教育一定要破除「效率至上」的痼疾。

一是，不用單一片面的標准評價學生，把品德、行為習慣、身體健康、社會實踐等方面的表現納入評價指標，利用人工智能對定性數據進行分析，更加科學地評價學生的全面成長；

二是，綜合考慮學生的起點水平，引導學校不搶生源、不過分拔高、不惡性競爭，把增值性作為評價學校的基本原則，重點關注學校提供高質量課程的水平和滿足學生個性化學習的程度，一流學校不一定是擁有一流生源的學校，而是把一般生源也能培養成一流人才的學校；

三是，基於大數據的教育管理優化，動態模擬學校布局、入學形勢、就業渠道等方面的變化，更加關注教育公平，著力解決教育發展不平衡不充分問題。

充分激發學校的辦學活力

當前，學校作為辦學主體，面臨著有責無權、權責不對等、人權財權不匹配等突出問題，無力推動更深層面的教育改革，主要精力都用來應付上級部門的各類評比和檢查。

管理轉型是智慧教育能否成功的關鍵，必須解決傳統管理與學校創新之間存在的不協調問題，從根本上激發學校的辦學活力。

一是，落實學校的辦學自主權，形成政府宏觀管理、學校自主辦學、社會廣泛參與的教育格局，推動教育、財政、人事等管理部門向學校下放權力，讓學校享有教師評聘、經費使用、課程安排（包括大小課、長短課、階段性課程等）、修業年限（包括彈性學期、混齡編班等）、育人方式（包括社會實踐、參觀考察、研學旅行等）等方面的自主權，從根本上激發學校的辦學活力；

二是，完善學校的內部治理結構，利用信息化手段提高教育治理的現代化水平，促進「管理本位」向「服務本位」轉型，建立普通師生、家長、社區以及相關利益方參與學校管理的機制，形成依法辦學、自我約束、多元參與、社會監督的網狀治理結構；

三是，增加學術團體的權利，形成新的治理單元，通過職能重新定位，明確劃分行政事務與專業事務的邊界，強化教師領袖的專業影響力和學術領導力，激發教師的主動性和創造力，構建行政管理和學術引領相融合的學校治理體系。

構建全社會參與的教育生態

作為一項複雜的系統工程，智慧教育決不能走「頭疼醫頭，腳疼醫腳」的老路，要從構建良好生態的高度進行教育改革，建立學校與外部社會的協同機制，形成校內外相互溝通、資源高度共享、流程無縫銜接的新格局。

一是，積極引導多元社會主體參與教育，促進和規范民辦教育發展，鼓勵社會力量提供多樣化的教育產品和服務，適當放寬辦學資格門檻，為教育公益組織的成長創造更大空間，廣泛開展薄弱學校委托管理、第三方教育評價等方面的探索。

二是，建立行業專家駐校制度，包括科學家駐校、工程師駐校、文學家駐校、藝術家駐校等，鼓勵行業專家為學生開設專題講座、指導研究性學習、開展技能培訓等；

三是，探索多樣化的教師補充渠道，提升兼職教師評聘的靈活性，引導各行各業的專業力量參與學校教育，教學的提供者不僅是教師，也可能是科學家、工程師、工人、農民、醫生、商人等，任何有專長的人都可以成為「教師」；

四是，支持學校購買教育服務，加大財政支持力度，拓展教育公共服務的有效供給，幫助學校構建起一套覆蓋廣、選擇多、更加完善的課程體系，為每一個學生提供個性化的課程，最大限度滿足學生多樣化的學習需求。

教育是人類應對人工智能挑戰的根本力量，只有通過智慧的教育培養智慧的人，充分發掘生命的內在潛質，才能讓人類在人工智能時代立於不敗之地。

值得注意的是，人工智能在促進教育變革的同時，也隱含著巨大風險：當機器越來越智能，對學習的預測越來越精准，就會反過來限制學生的選擇自由，導致一部分人成為量化評估的受害者而非受益者。

因為，所有的數據都來自於過去，我們完全依賴過去來判斷未來，表面看是提供了量身定制的教育，實際上卻讓學生只能成為過去自己的延伸，而非新生的自我。（見：教育專家談：我眼中的AI時代的教育 ）

Comment by Sindumin on June 15, 2024 at 9:30pm

錢學森「錢學森之問」與「錢學森之痛」

卓越的、偉大的科學家錢學森教授的離去，引起了全國人民深深的悲痛。錢老臨終前曾經多次提出一個問題：「為什麼我們的學校裡就培養不出傑出人才來？！」——言之諄諄，意之殷殷，正在引起國人的震驚與深思。

錢老之問，看來是臨終前才向人們提出的。實際上，細讀錢老遺著後便知，這個問題在他自己的思想中早已提出，並且已經思考、醞釀了多年，甚至是憂思終生。而且，他自己也曾經探究到了一些可行的方略與答案，希望能夠付諸實施，為中華民族之振興與崛起做出自己的貢獻。

上世紀八十年代，錢老已是古稀高齡。他在辛勤地忙碌於軍工、航天工作之餘，又擠出時間，撰寫大量文章和書信，強烈呼籲要開展思維科學研究，加強思維科學教育。

他認為：「我們要從迎接新技術革命，或迎接人類社會第五次產業革命的角度來認識這個問題。所以，我覺得研究思維科學確實是當務之急。」「思維科學的研究將孕育著一場新的科學革命，（它會）把人的知識、智力提高到前所未有的高度，這肯定又將是一場技術革命。」（錢學森：《關於思維科學》第129-163頁）。

經過錢老艱辛地啟蒙、宣講、組織與動員，到了八十年代末期，我們全國已經形成了一個思維科學研究者的隊伍，出現了幾個專業研究機構和刊物，有許多高等院校增設了思維科學教研室和相關課程，各大報刊經常地刊發一些思維科學研究成果，出版了一批思維科學專著。由錢老親手主編的《關於思維科學》一書也在那一時期出版了。全國上下及大、中、小學裡湧現出了一個學習、研究思維科學和創新教育的高潮。各地的師生們以及畢業生們的思想異常活躍、開放，科技創新如雨後春筍，呈現出一派可喜景象。與此同時，由錢老所倡導的關於人體科學的研究也取得了長足進展。

令人十分痛心的是，到了上世紀九十年代，極少數人在氣功、人體特異功能的研究方面出現了一些偏激、狂熱、庸俗化的情況，後來又冒出來一個心懷叵測的、惡毒的「法輪功」。於是，兩、三個極左人士便在批判這類極端現象時，把錢老辛勤倡導的思維科學與人體科學也一股腦地歸並到「偽科學」的名下，將其掃地出門了。自此之後，在全國大、中學校裡和社會上，再也聽不到這樣兩個名稱了。甚至於錢老本人也曾經在精神上受到了一些不正當的沖擊。

錢老為國人、為民族，憂思多年，嘔心瀝血，精心培育，剛剛扶植起來的思維科學與人體科學，在一夜之間被無端砍掉，並被誣之為「偽科學」，這可能是他一生中最最難以接受的、最最難以忘卻的心中之痛……。還有許許多多忠誠的中國人、愛國華人，凡對這段史實略有所知的人，無不為此而痛。

當然，錢老是無私的，他無所求，無所得，無所失，無一己之痛。他只是為自己摯愛終生的國家、民族而痛，為現在和未來的萬千學子而痛，為中華民族的億萬子孫們而痛。「錢學森之問」正是由「錢學森之痛」引發而生的。

回顧歷史，古今中外常常有許多正確的、先進的思想、理論、見解、意見不能夠在當代被理解，被接受，甚至被斥之為異端，而在許多年後才被人們認識和接受下來。錢老關於思維科學、人體科學的研究、開創與論述，一定會在不遠的將來被人們所認識和接受的。

言及此，我不能不提起我們溫家寶總理近幾年來關於思維問題的意見。2006年，溫總理在《同文學藝術家談心》中講道：「我一直要求自己用心思考，用心講話，用心做事，用心寫文章」。2007年，他在與上海同濟大學學生講話時又講道：「學生們在學習期間，知識要廣博，但是，必須善於獨立的思考和創新的思維」。後來，他又多次提出要「用心思考」、要「學會思考」這樣的意見。他所說的「用心思考」、「獨立思考」與「學會思考」，當然不是去冥思苦想，而是要學會科學地思考。——總理之所言與錢老之所論，真的是所見略同。（作者系天津社會科學院研究員；作者王南，系天津社會科學院研究員；出處《思維科學通訊》 2010年1期 ）

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Comment by Sindumin on June 15, 2024 at 6:05pm

（續上）溫總理在上述那一次《同文學藝術家談心》中第一次披露了「錢學森之問」的內容，以後又講過多次。他還同時引用了恩格斯的一段名言。恩格斯在評價歐洲文藝復興運動時說過：「這是一次人類從來沒有經歷過的、最偉大的、進步的變革，是一個需要巨人而且產生了巨人的時代。」這些巨人有什麼特征呢？恩格斯又同時指出：他們都是一些「——在思維能力、熱情和性格方面、在多才多藝和學識淵博方面的巨人。」（《馬克思恩格斯選集》3卷，第445頁）請看，恩格斯在評價歐洲文藝復興時首先關注的是這時所產生的許多「巨人」，在描述這些巨人的特征時，首先贊揚的是他們的「思維能力」。——這同我們錢老的意見相比較，何其相近乃爾！

他們一致地認為，一個偉人之偉、巨人之巨，並不在於其身高八尺或才富五斗，而在於其具備有一種超乎常人的科學思維能力。愛因斯坦和許多大科學家也都講過這樣的話。

錢老本來是一位功勳卓著的自然科學家。但是，他最關心的卻是我們國家、民族的前程。因而他非常關注教育科學和思維科學。甚至於他還曾經到中學裡去聽課。他發表過評論、改進我國教育工作的專題論文。他最欣賞的學校是美國加州理工學院。臨終前，他曾熱情地向身邊人員誇耀說：「在加州理工學院中，創新的學風彌漫整個校園，可以說整個學校的一個精神就是創新。在這裡，你必須想別人沒有想到的東西，說別人沒有說過的話。……所以，我到加州理工學院後，一下子腦子就開了竅，……讓我大開眼界。」（詳見《人民日報》2009年11月5日）

這使我們聯想到了另一些學校。英國的面積很小，但是他們的劍橋大學竟然培養出了82位諾獎獲得者。香港和台灣，雖然都只有很少幾所大學，卻都能夠在近幾十年中培養出諾貝爾獎金得主。而我們有幾千所大學，卻至今沒有實現零的突破 。近幾十年來，有多位國外華人榮登諾貝爾獎的紅榜，卻都與我們的大學無緣。——這個事實不僅令錢老難以瞑目，也讓我國教育界、知識界眾多的愛國赤子們惶恐不安。

尤其可悲的是，幾十年來的各種政治運動已經在中國人民的心靈中留下了深深的創痛。時至今日，每逢出現一些極左的呼喊時，總是會具有很大的殺傷力、震懾力，讓人們望而生畏，退避三舍。由錢老憂思多年、辛勤培育起來的思維科學，僅僅由於兩三個不學無術的空手道人胡亂喊叫一番，就能夠被打倒在地。而且，現在已經過去了十年之久，雖經眾多仁人志士千呼萬喚，依然不能夠洗雪沉冤，恢復尊嚴，進入高校的聖殿。——這不僅是錢老難以釋懷的隱痛和疑問，也讓很多關心國是的中國人常常陷入深深的悲痛與不安之中。

因此，我們現在應該做的最重要、最容易、最切實可行的工作 就是要在各高等院校中恢復和加強思維科學的教學與研究 ，在中小學校裡開展創新教育。早在25年前，錢老就說這是「當務之急」，現在更應是急中之急了。而且，這也是溫總理所說的「要學會思考」的必由之路。

關於思維科學的研究與教育，錢老從來沒有說這就是培養傑出人才的獨木橋或唯一條件。但是，這的確是一個最重要的、不可缺少的條件。前輩的許多人沒有學習研究過思維科學，卻也能夠成就為傑出人才。他們是在自己的苦苦摸索中，走過許多彎路，才尋找到科學思維的規律並付之於實踐的。而思維科學的目標則是要總結前輩巨人的經驗，探討、傳授科學思維的規律，讓億萬青少年們少走彎路，從小就養成科學思維、創新思維的習慣，更快地成才、通向巨人之路。——誠如魯迅所說：讓我們「救救孩子」吧！

現在，「錢學森之問」與「錢學森之痛」正在引起我國各級領導人和全國人民深刻的思考。許多人都有一種被刺痛、被震驚的感覺。人們衷心地希望，它應該能夠成為一個推力和引擎，推動我們教育、科學界的領導人和有志之士，正視現狀，認真調研，尋求答案，付諸實踐，盡快地培養出很多的傑出人才，加速中華民族的振興！

——到那時，我們將會聽到從天堂裡傳來的朗朗笑聲！

（作者系天津社會科學院研究員；作者王南，系天津社會科學院研究員；出處《思維科學通訊》 2010年1期 ）

Comment by Sindumin on June 15, 2024 at 9:44am

錢學森1984年在全國思維科學大會的講話

人的思維除了有自己能夠控制的意識以外，還有很多所謂下意識，是人腦子不直接控制的。比如人走路，開步走是人腦控制的，走了二、三步後就「自動化」了，腦子並不去想該怎麼走。要拐彎了，又控制一下。

所以，人確實有很多意識是沒有經過大腦的。這是另外一個科學部門即人體科學要研究的。思維科學是要研究人能夠控制的一路意識。

以前我按照習慣，把一個人的思維分成三種，抽象(邏輯)思維，形象(直感)思維和靈感(頓悟)思維。這只是說從思維規律的角度來說，有這麼三種。但是,不排除將來會發現這樣劃分不合適,或許還有其他類型的、具有不同規律的思維。

另一方面實際上人的每一個思維活動過程都不會是單純的一種思維在起作用,往往是兩種、甚至三種先後交錯在作用。

比如人的創造思維過程就決不是單純的抽象(邏輯)思維，總要有點形象(直感)思維，甚至要有靈感(頓悟)思維。所以三種思維的劃分是為了科學研究的需要，而不是講人的哪一類具體思維過程。

這三種思維學都是思維的基礎科學，也可以合稱之為思維學。在下面還要提出另外一門思維科學的基礎科學：社會思維學。

(l)社會思維學

人的思維是不是集體的?答案是肯定的。因為我們要認識客觀世界，不但靠實踐，而且還要利用過去人類創造出來的精神財富。什麼知識都不用，那就回到了l00多萬年以前我們的祖先那裡去了。

所以人的思維質量的好壞，一是靠社會實踐，二是靠知識。知識是人類社會實踐的一個非常重要的補充。所以人的思維是集體的。

從學術討論對人的啟發作用這個角度來看，也是如此。在西方，16世紀初N·哥自尼(1473一1543) 在天文學上有很大貢獻，提出了日心說。據說他得益於他所在波蘭大學裡有一個互助學術組織，大家相互促進，所以他才有那麼大的成就。

【何按：似指玫瑰十字會，光明會、共濟會的學術組織。】

王炳照同志在《光明日報》1983年8月26日上撰文說，在南宋淳熙二年，呂祖謙在江西信州主持「鵝湖全會」，由朱熹和陸久淵等講論為學之道，辯論甚烈，首開「講會」之先河。

（原題：1984年錢學森在全國思維科學大會的講話；2021-07-05 思維科學中的基礎科學）（下續）

Comment by Sindumin on June 15, 2024 at 12:42am

（續上）這篇文章裡還說，講會有規定，各種意見都可以講，不同意老師的意見也可以講，老師不能罵學生。還有一條是不准在會場之外吹冷風。違反這些規定者，下次不許參加，這是很嚴肅的! 既活潑，又嚴肅。南宋淳熙二年，即公元1175年，比西方的學術討論會還早三百多年呢!

當然，中國提倡「百花齊放，百家爭鳴」，這確實是非常重要的。據我個人體驗，在國外，哪一個學術中心學術討論搞得好，這個中心的學術成果就多。所以人的思維是集體的，不完全是一個人的，它受集體的影響是非常重要的。

在人類發展中意識是逐漸由感性意識轉向理性意識，由具體的意識轉向腦象的意識，由集體意識向個體意識發展，這一點很有意義。這就是說，在人類的早期，個體意識幾乎是沒有的，都是集體的。在觀察人類社會組織進展中發現，人類進步了，才逐漸出現個體意識。

這可能是一門新的學科，社會思維學。它當然跟社會心理學等等都有關係。我們研究思維科學的，也要研究社會思維學，這是一個客觀事實，不研究不行。

(2) 抽象(邏輯）思維學

首先必須說明，我們在這裡講的邏輯，是人的思維規律，而不是作為哲學涵義的客觀世界發展運動的規律，那將包括因果關係等不屬於抽象思維學的內容。哲學內的辯證法也是講客觀世界的發展運動的，也不屬於抽象思維學。

我們在這裡講的抽象思維學，也有些同志認為可以直接稱為邏輯思維學，但我覺得仍然稱作抽象(邏輯)思維學為好，因為抽象思維比邏輯還廣闊些。就是說，抽象思維學裡面的邏輯思維比我們常常說的數理邏輯似乎更廣泛一些，譬如說多值邏輯，數理邏輯碰到多值邏輯，結構就要變了，如所謂量子邏輯。

這種變成符號化的數理邏輯，碰到各種不同的情況，它的結構就變化了。也還有其它邏輯，比如所謂模態邏輯(Modal Logic)也是非常重要的。我覺得我們研究抽象思維學是不是可以研究抽象思維與數理邏輯的關係? 這是一個問題。

抽象思維中還有辯證思維，有的同志稱之為辯證邏輯。「辯證邏輯」是什麼? 講講道理比較容易，具體運用就不那麼容易了，用不好會犯錯誤，原因是沒有形成規律。

作為思維科學基礎的辯證思維理論如何進一步規律化，也是抽象思維學的一項艱巨研究任務。

關於這一點，我從中國社會科學院近代史研究所何新同志發表在《自然辯證法通訊》1986年第6期上的「論進化分類學的辯證概念關係」一文中得到啟發，我想如果把集合論的二維平面Venn圖加以發展，引入時間，形成三維的結構，成為枝幹有粗細的「樹林」，也許有可能引出「數理辯證邏輯」，把辯證思維嚴格地規律化。到那時才能真正進入抽象思維學。

再有一點，就是形象地講，抽象思維好像是線型的，或者分核型的，這是它的特點。這聯系到一個非常重要的問題，就是電子計算機。因為一切邏輯思維的東西都可以上電子計算機，都可以用電子計算機來代替人的勞動。現在電子計算機的最大作用就是如此。也就是說，他可以代替人的抽象思維，但不能創新科學技術。

不久前朗歐華司志說了一段話，對我很有啟發。他說圖靈機(Turing Machine)就是這麼個東西。

我一想，對了。許多同志把圖靈機講得神乎其神，實際上，圖靈機是代替不了人的，因為圖靈機能夠做的，就是抽象思維、邏輯思維這一套。

人類思維比這個范圍大多了，我們搞思維科學的必須明確這一點。圖靈(Turing)有貢獻，但是我們把圖靈機說得那麼敞闊，也不應該。

(3)形象(直感)思維學

再就是形象思維或叫直感思維。這個問題，以前我從實踐當中有些體會，那時候我沒有什麼理論，僅是朴素的感覺。

技術科學是把基礎科學應用到具體的問題當中去，這裡不完全是邏輯推導、演算。因為要解決一個具體問題是很複雜的, 要在複雜的現象裡抓住要害才行。抓不住要害，就無從做起。

那麼要害問題到底是什麼呢? 它是在東面還是在西面呀? 如果它本來在東面，你往西面去攻，攻了半天白攻了。而且, 既然問題是複雜的, 你就不能一口吞下去，得一口一口地咬。往那兒咬，從何下手? 這就是要對研究對象有—個認識。至於認識是怎麼來的?那時我也說不清楚。

再有一點是, 我那篇文章講，工程師處理問題、別人看來不明白是怎麼回事。譬如總工程師最後下了決心，大家就這麼幹。一幹對了，究竟怎樣對的? 為什麼要這樣幹? 誰也不知道是怎麼回事。

在當時，我說的是總工程師。實際上，戰爭中的指揮員，都是這樣的人物。他有豐富的經驗，他把地形一看，形勢一估計，決心就下了。參謀們可能向他提了很多方案、建議，他說不行，就這麼打，別人搞不清是怎麼回事，但是仗打勝了，說明他是正確的。

關於這個問題, 張光鑑同志有個理論，叫相似論, 是探討相似在科學技術思維發展過程中的作用和規律。

大家可以進一步研究, 形象思維中相似是個因素。我覺得，這裡頭最根本是形象思維，或者叫直感思維。這個形象思維好像跟抽象邏輯思維的路子不一樣，抽象邏輯思維是一步步推下去的，是線型的，或者是交叉型的。而形象思維常常連一點來龍去脈都搞不清楚。所以我似乎覺得它是不是面形的、二維的，而不是一維的?

去年，美國科學家麥克林托克 (B. Mc Clintok) 獲得諾貝爾生物學獎。她是專門研究玉米遺傳學的，在40年代, 她曾預見到染色體中遺傳基因內的「轉座因子」(transpo-sition elements)。當時，她的理論是整個遺傳學界中能接受的。（下續）

Comment by Sindumin on June 14, 2024 at 6:10pm

錢學森1984年在全國思維科學大會的講話（續）

到了50年代以後，脫氧核糖核酸的螺旋結構才搞出來, 到7O年代末期在細菌中發現了「轉座子」(transposon)，才證明麥克林托克在4O年代末提出的理論是正確的。

但在40年前, 大家頭腦裡不可能有今天的分子遺傳學概念，而她是超越了那個時代的，那當然不完全是科學推理。她的工作方法也似與眾不同，有時候，她一個人想問題，跑到樹蔭底下捉摸，冥思苦索。

她在獲得諾貝爾獎金後說：「我這麼多年來，確實得到許多愉快的經歷，我的經歷就是問玉米，要玉米給我解決問題。我給玉米出題，然後我就等著，從玉米生長的表現得到回答」。她認為，她跟玉米的關係好像是朋友關係，可以對話似的。所以，很難說她那些工作完全是依靠抽象(邏輯)思維。

我們既要認識到經驗的重要性，又不要犯經驗主義的錯誤。在運用經驗時，切忌硬套,死抱着過去的老經驗不放。在現實生活中，這個毛病恐怕還很多。

所以，我們在運用經驗、形象思維或者相似論這樣一些概念時，要有一點警惕性，弄不好是會犯錯誤，變成經驗主義了，變得思想很保守。所以我以為如何正確運用「類比推理」是個問題，要是機械地運用這種類似推理，就要犯錯誤，就會變成套框框。

反過來講，人認識客觀世界首先是用形象思維，而不是用抽象思維。就是說，人類思維的發展是從具體到抽象。比如，小孩子的思維也是認形象思維開始，然後到袖象的，你跟很小的小孩子講道理是講不通的。

一般講，語言先於思維，是指抽象思維而言的，形象思維是在語言以前就有的。

這樣說來，形象思維應該是我們當前研究思維科學的一項最重要的任務。因為它這麼廣泛，涉及到人類很大一部分知識，很大一部分精神財富，但我們現在對它卻不怎麼了解。

首先在心理學方面，現在興起來的認知心理學，是很重要的一個方面。認知心理學也涉及到模式識別問題，這是一個很大的問題，比如認字，人認字的本事大得很，寫得很潦草的字，也難不住人。用機器去認，就不行了。

其次還有語言問題。入聽話的本事也是很大的，比如我在這兒講話，即便我的話裡毛病很多，可能文法也不對，還有些語氣詞夾在裡頭，但大家可能都聽得懂。一個人的口音很重，也可以聽懂。要是機器，就不行。這裡邊是不是有個形象思維的因素?

第三個方面是人工智能，什麼計算機下棋呀，專家系統呀等等，這裡問題就更多了。對於一位熟練的人來說，那是沒有問題的，他覺得該這麼辦就這麼辦。但是，他是怎樣做出決定的?

為什麼一下子就看得那麼清楚，這是不是跟形象思維有關係? 因為，可以肯定的一條是，那不完全是推理。

再者，中國科技大學的陳霖同志認為，圖象或者模式識別跟圖形的拓朴學有關係，是一個整體分析問題。過去，不用拓朴觀點，不用整體分析觀點的路子可能走錯了。這個概念是陳霖同志在美國提出來的，很受重視，這可能是一個新的途徑。當然它聯系到視覺的生理心理學問題。

必須指出，生理學家、腦科學家們對視覺確實下了很大功夫。但是人的視覺是很複雜的，研究了這麼長時間，也出了不少成果，但是直到觀在，根本問題沒有解決。這不是指光的信息是怎麼進去的，而是指人腦是怎麼處理這個信息的

比如熟練的外文打字員，為什麼打得那麼快? 如果程序是：人看到一個宇，然後反射到腦子裡，再由肌肉去控制手指頭，那就慢得多了。實際上，這裡面是個什麼關係? 所以在視覺生理心理學方面，有很多材料可能對於我們研究形象思維學是有幫助的。我們要吸取這方面的成果。

第四是文藝理論、美學，這當然跟形象思維有密切關係，不少同志從前說，文藝只有抽象思維，沒有形象思維。後來毛澤東同志說還是形象思維。

第五，就是人體特異功能。人體特異功能怎麼跟形象思維有關係呢? 因為從已經做的一些實驗來看，是很有意思的。比如耳朵認字，或者認出密封在裡面的東西，這個過程是很複雜的。

第六，聯系起來，還有個做夢的問題。人在醒覺時得不到對問題的答案，可以在夢裡得到，在夢裡怎麼得到答案的?

夢裡的情況都跟形象有關係。再者，跟做夢有很密切關係的是靈感。我們這兒說的是形象思維，不是靈感恩維，但是靈感思維裡的一些觀察結果，將會有助於我們研究形象思維。關於靈感問題，我在後面還要講。

第七，最後一點，就是心算神童，這些人的情況是很有意思的。在前不久我見到中國科學院半導體所的王守覺同志，他對我們國家的一位心算神童史豐收曾進行過一段時間的觀察研究，他認為，史豐收所以算得那麼快，是他腦子裡記住了一些具體的數值計算結果，他有個很大的儲存庫。

以上我說的恐怕還不全，我的意思是，要綜合一切可以利用的素材，加以整理，把它構築成一門形象思維的學問，形象(直感)思維學。當然，在運用這些素材時，我們要采取嚴肅的態度。

我建議把形象(直感)思維作為思維科學的突破口。因為它一旦搞清楚之後，前科學的那一部分、別人很難學到的那些科學以前的知識，即精神財富，都可以挖掘出來，這將把我們的智力開發大大地向前推進一步。（原題：1984年錢學森在全國思維科學大會的講話；2021-07-05 思維科學中的基礎科學）

【附注：1984年8月，在北京國防科工委遠望樓賓館召開了全國第一次思維科學研討會。會議召集人錢學森院士，成立中國思維科學學會籌備組。錢學森，高士其，李莊，吳運鐸任顧問，張光鑑任組長，田運任副組長，兼北京學術活動中心的負責人。見84年8月12日的《光明日報》頭版頭條。】

Comment by Sindumin on June 14, 2024 at 3:33pm

盧明森·錢學森與思維科學

（本文作者：盧明森；單位：北京聯合大學 應用文理學院，北京 100083；原載《中國工程科學》 2002年 第4卷 第2期；頁碼 8-15；收稿日期： 2001-11-28 修回日期： 2001-12-14 發布日期： 2002-02-20；關鍵詞：認知科學 ; 思維科學 ; 抽象思維 ; 形象思維 ; 創造性思維 ; 模式識別）

摘要：文章分析了錢學森倡導建立思維科學的背景和必要性，介紹了錢學森關於思維科學研究的對象、基本道路、思想來源的一系列論述，闡述了錢學森倡導建立的思維科學是現代科學技術體系中的11個大部門之一，它包含基礎科學、技術科學與工程技術三個層次，分別介紹了各個層次近20年來所取得的初步成果。

思維科學是錢學森院士在20世紀80年代初倡導建立的一個與自然科學、社會科學等並列的科學技術部門。在短短的20年中, 雖然其理論體系尚在建立中, 但已經參與了一些國家重大科研課題的研究, 取得了一系列重要成果, 並在科學技術、社會經濟管理、教育改革等領域發揮了重要作用; 其中的形象思維、創造性思維已成為各個方面競相研究的熱點。這是錢學森為中國人民乃至全人類做出的又一貢獻。

1 倡導建立思維科學的背景

錢學森倡導建立思維科學並不是孤立的、偶然的, 而是信息時代科學技術革命的迫切需要, 既有廣泛的國際背景, 又有自身深厚的基礎與國內根源。

1.1認知科學的產生與發展提供的經驗教訓

認知科學是以電子計算機的產生與發展為其物質、技術基礎, 以計算機與人腦相類比為其前提的。它有兩個基本假設:物理符號系統假設與啟發式搜索假設。前者認為, 任何系統, 如果具備輸入符號、輸出符號、存儲符號、復制符號、建立符號結構與條件性轉移這六種功能, 就表現出智能;反之亦然。

後者認為, 一個要求具有一定智能加以解決的問題, 要通過在一個問題空間 (即問題表達) 中, 用有選擇的搜索加以解決。這是認知科學的兩塊基石。著名認知科學家H. Simon教授則進一步地將其概括為: 認知科學 = 認知心理學 + 人工智能。其中, 認知心理學「著重研究利用計算機仿真技術建立人的認知模型」; 人工智能「著重研究如何運用人的知識經驗使機器、首先是計算機智能化。」[1]

錢學森對認知科學的發展進行了科學的分析。第一, 近30年電子計算機的發展表明, 它引起了一場新的技術革命, 能夠模擬、代替人的部分思維功能。第二, 計算機之所以能夠模擬人的部分思維, 是因為邏輯學在兩千多年的發展中, 總結出很多抽象思維的經驗教訓, 發現了一些規律。因此, 只要能夠講清道理, 進行形式化的思維活動, 都可以由計算機來模擬。

第三, 認知科學的路線與方法有嚴重缺陷, 特別是一些強人工智能學者, 把人的精神看作是「肉體的電腦」, 把思維等同於算法, 甚至認為只要算法、程序足夠複雜, 痛苦與快樂、對美麗與幽默的鑑賞、意識與自由意志就會自然地湧現出來[2]。顯然, 其方法論屬於還原論, 其世界觀是機械唯物論。

第四, 物理符號系統所處理的僅僅是符號, 現有計算機所模擬的僅僅是初級抽象思維, 還無法模擬高級抽象思維, 因為受現有計算機結構與功能的局限, 以及對高級抽象思維——辯證思維、形象思維、創造性思維還缺乏研究, 還沒有找到規律。根據這種認識, 他倡導建立思維科學; 為了與「認知科學」 (cognitive science) 相區別, 他認為用「思維科學」 (noetic science) 更確切。 

1.2新一代計算機提供現實動力與具體實踐

1981年10月, 日本正式宣布要用10年時間研制第五代 (即智能) 計算機, 在世界上引起強烈反響。錢學森敏銳地指出:「這就給我們帶來了一個信息: 到21世紀, 一個國家要能在世界上站得住, 就必須掌握先進的科學技術。」[3]他把第五代計算機的研制作為推動思維科學研究的現實動力與具體實踐。

1984年8月3日, 錢老指出, 日本人考慮的第五代計算機所包含的新內容主要就是圖像識別系統, 這就突破了單純邏輯思維的框框, 包含了形象思維的因素。但是, 人類對形象思維還缺乏研究, 這是思維科學研究面臨的最大問題。

1985年5月26日錢老批評國際上第五代計算機研制中存在的嚴重忽視理論的傾向, 提倡理論聯系實際, 指出「智能機和人工智能的理論就是思維科學。……而思維科學的發展也恰恰要靠智能機、人工智能的工作。我們也可以說用思維科學來指導智能機的工作, 又用智能機的發展來推動思維科學的發展」[3]。

1990年10月4日錢老在給戴汝為的信中進一步明確, 「我們的目的是設計制造能代替一部分人的腦力勞動的智能機」;「智能機是現在及今後50年我國的尖端技術」。「智能機和人工智能是工程技術, 屬思維科學的應用層次; 而上面提到的知識系統或知識系統學則屬應用科學, 是思維科學的中間層次; 所以智能機的工作最終也將有助於思維學的研究, 思維學屬思維科學的基礎科學層次」[4]。

注釋

1 錢學森1993年1月3日給李德華的信

1.3深厚的科學藝術修養提供堅實的文化底蘊

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