人工智能时代的知识学习与创新教育的转向
李建中
(东北财经大学 公共管理学院，辽宁 大连 116025)
摘要： 人工智能正从学习主客体地位的不确定性和学习场景的可能性两个方面挑战经典的知识学习路径，形成了多元的知识创新路径。该文从剖析人工智能时代知识创新及创新教育的本质入手，揭示了人在创新活动中主体地位的阶梯式消解、人文情怀的缺失以及评价机制的功利导向与问题意识的培养之间的矛盾是人工智能时代创新教育所面临的关键难题；提出通过情怀濡化、知识内化、角色重构和机制创新等四个途径，实现创新教育在人工智能时代的转向。
关键词： 人工智能；创新教育；问题意识
自2006年以来，再次兴起的人工智能方兴未艾，正在成为推动技术进步和社会发展的关键要素。科学技术的竞争，归根结底是知识创新与人才的竞争。创新作为人才智慧的结晶，是人类对客观世界的能动改造。作为一项人类智能创造的技术，人工智能不仅正对人类的生产、生活产生颠覆性的影响，更为重要的是其对社会结构和社会关系的深度嵌入，突破了技术在社会场中的被动地位，通过神经网络算法的不断完善，智能技术建构了具有类人“智慧”的新型人—机互嵌的知识创新模式。机器学习已实现了以自我学习为特征的知识运用与创新，比如，Gamalon公司运用Bayesian Program Synthesis(BPS)技术突破了深度学习的大数据瓶颈，实现了机器通过自主学习完成概率编程的编写。甚至还有科学家预测在未来的强人工智能中，机器也将具有一定的心智。人工智能对人类社会的主动介入，使其不再是被动的、为人所驱使的技术形态，原有的知识学习和知识创新路径不得不寻求新的模式。知识创新将迎来新的范式，人们必须重新认识知识创新及创新教育的本质，创新人才培养的理念、模式也需要根本的变革。
3)基本顶组成及运动特点。由于工作面存在明显的顶板周期来压显现，因此基本顶的周期性断裂是其主要运动特征。工作面基本顶主体岩层为粗砂岩，厚度8 m，周期断裂步距约20 m。
一、人工智能时代知识学习与创新面临的挑战
人工智能时代，知识学习与创新面临的挑战，来自于从稳态的工业化社会向后信息化社会过渡的诸多知识传递与创造的不确定性。人工智能发轫于信息技术的快速进步及其与社会结构的高度融合，人机反馈机制的内在矛盾在信息时代已初现端倪，比如知识和信息分享机制与人类隐私之间的矛盾等。知识是人工智能技术发展与人类社会进步的基石，随着智能技术对人类社会介入程度的深入，原有的、创造了该项技术的知识学习和创新的路径已为自身的创造物所颠覆。不论是学习者的地位，还是学习场景和知识创新的路径，都在具有自我学习能力的人工智能技术的冲击下面临着极大的不确定性。
动脉化疗栓塞术是当前临床中肝癌治疗的有效方式，本研究通过对比分析方式比较两组患者介入治疗效果，希望为临床肝癌介入治疗提供参考。
(一)知识学习主体与客体地位的不确定性
作为人类对自然生态与社会环境的适应策略，知识的传递与分享一直是人类习得技能、获取生存机会的重要途径。从古至今，知识作为人类得以发展的重要工具，一直以物化客体形式与人类主体共存于人类社会之中。在“人”与“物”的对立中，传统知识学习的主体与客体关系是学习与被学习的固化关系，即主体以单向递增的方式完成“知识学习—集成—创新”的过程，而作为客体的知识成为主体学习、集成与创新的内容，以显性的符号或文字被记载与传承。信息技术对教育过程的参与，在颠覆传统教学组织模式的同时，也打破了教育生态体系的均衡态势[1]。人工智能的自我学习能力正在改变知识客体的被动状态，知识学习过程中的主客体地位的边界正变得越来越模糊。
人工智能技术的出现，正在改变学院式的教学场景，知识内化的模式也面临着极大的不确定性。学校一直是教育的重要情景，其职责是在不断提升教师的教学与研究能力的基础上，使学校更好地成为培育学生的基地，实现知识和技能的传递。米德认为，应该把全部的教育努力倾注在训练学生的选择能力上[6]。创新教育应当把学生的创造潜能还原到成长和生活的点点滴滴之中，培养其对社会变化的响应能力和效率，锻造其选择和组合知识的能力，激发其获取和传递知识的乐趣。
作为生物圈中的一员，人类的活动对生物圈有重要影响。为了让学生有切身体会，在本课中，教师请学生阅读书本上的4个案例，要求小组讨论，并发挥联想交流启示。
《液化烃球罐紧急切断阀选型设计规定》中规定: 当罐区有可靠的仪表空气系统时，应选用气动紧急切断阀；当罐区无仪表空气系统、但有负荷分级为一级负荷的电力电源系统时，应选用电液执行机构或电动执行机构驱动的紧急切断阀。在实际应用中，电动控制阀响应动作慢，且不能实现故障安全状态，因此不建议作为紧急切断阀使用，在无仪表气源的情况下优先选用电液控制阀。当切断阀的执行机构为气动型时，首选故障安全型单作用气缸执行机构；若采用气动双作用气缸执行机构时应配储气罐；若必须采用电动型执行机构时，其电源应采用负荷分级为一级负荷中特别重要的电力电源供电。
(二)学习场景转移的可能性
部分高校评价机制的功利导向在有效推动知识创新的同时，也在一定程度上制约了创新人才的培养和关键技术的有效突破。比如，我国已成为全球第二大SCI论文发表大国，然而，与之不相称的是，我国在信息技术、新材料、智能制造等诸多关键领域仍受制于人。此类急功近利的考核机制，在一定程度上已异化了科学研究的探索本质，并使得部分研究者既不能以“坐冷板凳”的精神专注于自身的研究，也不愿意选择有难度的课题开启探索之旅。可以说，这种以实用主义为哲学基础的功利主义评价机制，将教育活动与知识创新物化为技术的副产品，成为量化指标的“追随者”。
人类学习必须的社会场景，面临着被转移与迭代的可能性。一方面，基于智能技术的虚拟现实技术可在某些特定场所替代真实场景，完成对人类技能的训练和逻辑思维能力的训练等。比如，飞行员在模拟机上的训练虽不“真实”，但是安全高效。另一方面，人工智能技术为个性化的学习和自主学习提供了可能。个性化培养与因材施教，一直是教育追求的目标，但在学校教育场景中，个性化的学习和培养却难于实现，人工智能技术在教育过程中的运用则使其成为了可能。例如，在著名的人工智能展演者“阿尔法狗”大获全胜之后，不少围棋爱好者已开始尝试以人机对弈的方式替代传统的提高棋艺的方式。现在，已有越来越多的基于人工智能的辅助手段被运用于教育实践。比如，个性化的机器作业评阅和作文辅导。学校场景与教师介入，都在此过程中被弱化，数个世纪以来形成的学院型的“人—人”授业模式正更迭为“人—机—人”的协同模式。
(三)知识创新路径的多重性
创新的一个重要方面是知识的创新，知识创新是在理性思考前提下的知识内化与转化，人工智能对知识学习和创新活动的介入在一定程度弱化了人在创新中的主体地位，增加了知识创新过程与结果的多重性。波兰尼将知识划分为显性知识和隐性知识[4]，为理解知识创造提供了动力学视角。人在家庭和学校中所学的显性知识，必须通过内化过程才会转化为创新的源泉。因而，人的思维和主观能动性在知识内化的过程中至关重要。库恩在言及知识创新时特别强调人的主观能动性的作用，指出科学家们“通常会发展出许多思辨性的和不精确的理论”，而“这些理论本身为发现指出了途径”[5]。
人工智能与知识创新的互嵌，在消解人的主体地位的同时，也将进而弱化人的创新动力。在科学与技术形成的“第二自然”的环境模式下，第二自然的“技术性”增殖与人类的固有能力亦形成明显的对比。创新的本质是人的实践活动，创新活动是基于“提出问题，分析问题，解决问题”三步走的实践路径。因此，创新必须从“提出问题”出发。在创新的初始环节，人的主体作用毋庸置疑。而在创新过程中，随着人工智能介入程度的增强，不难发现，人的主体性比重是相对下降的。人，或许需要重新适应自我的地位。埃吕尔认为，随着技术的发展，人“必须调整自己，仿佛世界是新的一样，去适应一个他并非为之所生的宇宙”[10]。甚而，人工智能的强力介入亦可能使得主体在某环节下产生对技术的惰性依附，自我创新意识消失，把人类的发展和知识的创造交由智能技术。
Application of waterscape in small-scale space landscape design
二、人工智能背景下创新教育的本质与动力源
创新，是人通过不同知识的重构，发展新的技术或形成新的认知，以解决未曾解决的问题或矛盾。在人工智能时代，不论是作为创新基石的知识学习，还是创新活动本身，都面临着不确定性的困扰，因而，厘清知识创新与创新教育的本质，探究其背后的驱动力，就显得尤为重要。
在实际施工当中，竖井掘进机需面对较为复杂工程环境，其井帮围岩的实际状态有一定的不可预测性，可能会导致竖井掘进机发生纠偏控制失效。为避免对实际工程造成不可逆转的破坏，在偏斜控制的基础上，应同时设计偏斜预测系统，基于已有运行轨迹，对机体未来行程中可能发生的偏移进行预测，防止在纠偏系统失效的情况下，竖井掘进机体轴线与设计轴线之间的偏移过大，损害工程质量。
(一)知识创新与创新教育的本质
人工智能发展的起点是解决问题、提高效率，人类智能的起点是社会化，这是二者区别的根本。人工智能可以替代曾经由人主导的实验过程，但是，程式化的技术难于突破问题意识的局限。作为人类的实践行为，科学发展与技术进步是人类应对外在环境的一种生存策略。从这个角度看，创新在本质上是人类对知识的再加工，是对物质世界矛盾的利用与再组合。人类所使用的劳动工具经历了从简单到复杂，从粗糙到精致的进化过程，工具、技术的发展过程伴随着人类智力对自我发展的理性适应。因而，创新的本质可以理解为人对科学问题的发现及再创造。知识创新的表现形式可以是对人类未曾涉足的理论或应用领域的发现，对已知现象的科学解释，对已有理论的应用研究，对已知理论体系或应用体系的融合、完善与发展等。所有的创新都是基于人的实践，也就是说，创新的本质是人的实践活动，是对未知领域的逐步认知，并在此基础上进行的再创造。
人工智能技术以“主动”的方式介入主体操控的领域，在此过程中，知识客体不再是一个恒静态的被操控与被参照的“物”，而与主体形成了准静态的对立博弈格局。主体则可能从完全主动状态转变成局部被动状态，重新审视并接受人工智能更“高级而精准”的分析或“更智慧”的策略指导。马克思曾断言工具“是劳动借以进行的社会关系的指示器”。人工智能技术对知识学习的介入可以说是人与物从经典的恒静态关系转变为准静态关系的指示器，突显出知识学习、传递和创造过程中主体与客体定位的不确定性。
创新教育是人类在适应过程中的文化创造和生存艺术，是人类社会化的重要形式。人在改造自然世界和社会的过程中，不仅习得规则，更创造和发展了知识，以应对自然界和社会的变化。人工智能对人类社会的介入是社会发展和技术进步的必然趋势，但其内生的不确定性将使人类社会的生存环境越来越复杂，对知识和技能的要求自然而然也越来越高。作为对人工智能时代知识学习和创造挑战的积极响应，人不仅需要拥有更多的知识和技能，更需要拥有解决新问题的能力。因而，教育不仅要传授学生知识，更需要培养学生探索和思考的方法，使学生以更积极的形式进行社会化。
从中美贸易历史发展的总体情况来看，中美贸易额在经历了2000～2011年的高速增长后，增速已逐年下滑，并于2016年从5586.7亿美元的高位下滑至5208亿美元。但尽管如此，中美贸易仍然在世界贸易中占有重要的市场份额。从中美贸易占中国大陆进出口总额的比重来看，基本维持在14.4%左右，曾于1999年达到最高点17.1%，之后随着中国对外贸易局面的逐步打开，该比重虽有所下滑，但美国作为中国第二大贸易伙伴的地位仍然稳固。从中美贸易占世界贸易总额的比重来看，中美贸易的市场份额由1995年的0.8%稳步上升至2016年的3.3%，在世界贸易中的重要度不断提升。
食品安全管理体系。我国的食品安全管理体系发展较为完善，主要由以下几个方面组成：第一，食品安全规定，企业工作人员应该深入了解现行的食品生产法律规定内容，进一步优化食品安全生产机制，进一步明确不安全食品的法律规定，并及时召回一些不安全、不符合要求的食品，针对相关负责人的失责问题要进行严惩。第二，食品管理工作，食品企业应该创建科学的食品安全紧急预案管理，及时发现食品安全隐患并提出相应的管理对策，确保食品管理工作的顺利落实。第三，食品监管工作，政府相关部门应该重视食品监管工作的落实，创建一支综合素质较高的团队，把食品安全控制在合理范围内。
人类的学习路径一直是以知识为核心，以技能为目标。不论是远古的结绳记事，还是后来“师徒制”中的口口相授，再到现在的计算机辅助教学，传授知识一直是学习的主要目的与重要过程。这种学习策略将人类知识进行编码，然后以显性化的形式实现技能的传承，其内核是学习主体对知识客体的熟记、领悟与集成创新。现代医学中的医生，需要熟悉相关疾病的病症，在结合自我临床经验和医学检查的基础上对症下药。然而，人工智能技术的主动参与，模糊了人在学习过程中的主体地位。比如，随着谷歌公司在智能医疗领域的积极探索，经过深度学习的人工智能已经可以快速辨别出早期糖尿病视网膜病变的迹象并定位癌细胞，其准确程度和临床价值甚至已大大超过了大夫多年的经验。虽然谷歌公司将其称为“助人的产品”，但是，这是否意味着未来成为合格医生的前提不再需要熟记繁杂的疾病病症和影像学特征呢？
虽然，人工智能对于知识的传递和内化途径带来了变革，但以“线下”互动为特质的学校教育依然是人的社会化过程中不可或缺的一环。人类的自我定义本质上是一种文化传递和构建过程，将技术和知识的传递约束于学校是人类社会共同的制度安排。学生文化人格的形成是学校教育的关键。创新教育的内核不仅仅是传递知识，更重要的是内化文化和塑造人格。只有认识到创新的文化传递属性，才能意识到创新教育的创造性适应。
从长远来看，知识传递中的工具性部分，将逐步为技术所取代，而文化传递和人格塑造将决定人类智能的未来。只有尊重社会发展的一般规律，积极面对智能技术所带来的不确定性，让真正的创新思想服务于人类生活，让科学发现具有广泛的可能性，创新教育才能真正地实现教育的价值，践行知识创新。
1）图库一体化，每幅图的建库和出图2种成果可由同一个作业员在同一时间段内完成，减少了工序衔接问题和数据传输次数，使成果可靠性高、出错率低。
(二)知识创新的动力源
积极健康的人格和人文情怀是创新的源动力。随着工具性技能为智能技术所取代，社会发展的驱动力内化为了人的特定人格和精神情怀。创新是在实质上不同于固有形式的新思想、新行为和新事物，本质上是观念的创新。创新活动作为一种适应行为，是具有特定目的的行为。科学探索是以某个群体或个人的得失为目的，还是以服务人类社会发展为目的，必将显现出对待探索、创新的不同态度。创新是研究的灵魂，不同于重复性或规律性的劳动，创新本身具有必然性与偶然性，二者相辅相成，既存在对经验、知识的总结与升华，也存在着对现有知识体系的发展与突破。
人工智能对知识学习和创造过程的强势介入，模糊了人在创新过程中的主体地位。随着创新的不确定性大大增加，失败亦将伴随整个创新过程。只有怀有对科学的热爱，才能克服主观上的失意，潜心总结失败的客观原因，并从失败中吸取教训，并在不断试错中发现科学规律。人工智能可以为创新路径提供诸多创新的可能性，如何抉择则成为考验探索者的真正难题。故此，创新需要的不仅仅是正确的探索方向，更需要对探索的执着追求与不妥协的科学态度，这才是实践创新的动力之源。
因而，创新人格的养成是创新教育的重中之重。人不仅是自然的人，更是社会的人。人工智能的不确定性不仅仅体现在知识的学习和传递上，也体现在其社会外部性上。随着人工智能与人类社会的深度互嵌，人格的瑕疵将放大其社会负效应。班杜拉发现人们常常忽视社会变量对人类行为的制约作用，强调社会模仿在学习新习惯和破除旧习惯上的重要性，认为行为的习得既受遗传因素和生理因素的制约，又受后天经验环境的影响[7]。马克思曾敏锐地指出，人本身是自己的物质生产的基础，也是他进行的其他各种生产的基础。人的各种实践活动正是其内心的外在呈现，人的人生观、价值观、世界观决定了其实践行为的方向。对于探索者来说，应减一分功利，增一分淡泊，少一点短视，多一点创新研究大情怀。
三、人工智能环境下培养创新人才的难题
人工智能的外部性一直是哲学家和研究者关注的重要理论问题，作为工具的信息技术尚且在社会场中“毁誉参半”，已突破工具限域的人工智能将如何参与公众的社会活动以及如何嵌入当下的社会结构之中，成为科学家、工程师、社会科学者及大众共同的困惑。具体到创新领域，人工智能不仅影响着创新的过程，更在人机交互的过程中影响着人的思考和行为。
(一)人在创新活动中主体地位的阶梯式消解
人在创新活动中的主体地位随着人工智能的介入，将出现阶梯式消解，如何发挥人的主观能动性成为人工智能环境下创新活动面临的首要难题。虽然，爱默生将人体视为“发明的储藏库，是专利局，所有的窍门都来自于其中的模型。所有的工具和引擎都只不过是其四肢和感官的延伸”[8]。但随着技术对人类社会的嵌入，作为技术主导者的人的主体地位却正在发生微妙的变化。温纳甚至把科学与技术形成的环境称之为“第二自然”，认为科学与技术的发展促使人类面临的不仅是自然界的规则与规定，更多的是其带来的社会结构的变革，使得人的主体因素在人与环境的对立与消融中与朴素的“人与自然”的主体角色呈现完全不同的定义[9]。也就是说，科学与技术的发展，本质上是改变了“人”与亚里士多德时代朴素“自然”的协同依存关系，从主体发现自然规律、顺应自然规律，转向为“改造”自然，形成与朴素“自然”相对的对抗性“第二自然”。人工智能技术介入社会领域，将人与物的关系从传统的恒静态关系推向了准静态关系，即从稳态走向了暂态。在这种不确定因素的引领下，作为主创的“人”的主体性在人工智能的介入下，在创新各环节中呈现出阶梯式稀释与消解。
经典的由人主导的从试验到创新的单一路径正随着人工智能的介入呈现出路径的多重性。人的主观能动性贯通于知识创新的始终，但是随着人工智能在创新领域的运用，知识创新的路径与效率发生了突变式的革新，人的角色参与度也发生了转变。人的主观能动性以及后期的探索性试验的相互印证建构了知识创新的常规路径，但在人工智能环境中，人机主体地位的不确定性将使人类知识创造的效率与结果越来越依赖于智能技术。比如，在新材料的研发中，研究员的知识储备与专业敏锐度直接影响着研发方向与进展。而最近，日本富士通株式会社和日本理化学研究所将第一性原理计算与人工智能技术运用在锂离子电池的新材料开发中，实现了在资料和数据不全的情况下更多材料结合的有效性验证，大幅度提升了锂电池材料的开发速度。在此过程中，人类的创新效率获得了提高，而人类主体地位从传统的“全程式”参与进化为“环节式”或“节点式”参与，深刻地改变了知识创新的传统路径。
(二)智能化生存环境中人文情怀的缺失
人工智能带来了人类智能化的生存模式，越来越多原本需要人际互动才可完成的需求由人人互动变为人机互动，人的社会属性正遭遇严峻挑战，人文关怀面对强势的技术正在失去吸引力。人类从队群到部落再到酋邦和国家，组织类型在不断扩大，这是人类一种十分重要的生存策略，即依靠群体获得在自然界的生存。因而，关心社会成员，获得群体归属感，是人类基本的人文情怀。但是，在人工智能时代，人在生存中对群体和他人的需求，正在转变为对机器和技术的需求。比如，随着智能手机和网络与人类生活的深度结合，在一定程度上，智能技术的嵌入正在弱化人自我的主观能动性，人不自觉地成了技术的“附属品”。对社会与人的漠视，是智能化生存环境中人类面临的现实困境，这将使得创新丧失内生的驱动力。
由于人工智能技术的强力介入，亦可能使社会结构发生嬗变。人类“受制”于智能技术，并最终变成“技术”的依附体，缺乏作为人应有的情怀，成为“城市野蛮人”。霍克海默在《理性之蚀》中强调，“当物质生产活动和社会组织渐渐变得更为复杂和具体化时，对这类手段本身的认知也变得越来越困难”[11]。这种担忧虽然较为极端，然而在低阶的自动化阶段已现端倪，如自动流水线上的工人越来越呈现出物的被动性。而在相对高阶的“人—机—人”协同模式中，人类在知识的传递、信息的获取、技能的培训上对智能机器的依赖已成为不可辩驳的事实。人与人之间的交流与社会关系网无疑会出现淡化的趋势，人的“技术型非社会化”孤岛模式导向会加深，接踵而来的人文关怀、社会责任等人类在社会行为的参与中建立起来的社会属性会被消解。凯斯特勒在《创造的艺术》中尖锐地指出，一些受过良好教育的人在享受物质成果的同时，缺乏人文情怀，不仅不关心技术成果背后的科学原理，也不关心其生存的社会环境，“过着一种城市中的野蛮人的生活”[12]。实际上，在技术专门化、分工精细化的现代社会，人类主体的“环节式”参与创新对人类的社会属性提出了更高的要求。人是社会性物种，其社会属性决定了创新行为绝非个人行为，没有人文精神为后盾，缺乏对生存社会的关怀，创新只会沦为空中楼阁。
(三)评价机制的功利导向与问题意识的培养之间的矛盾
功利导向的评价机制扼杀了作为创新萌芽的问题意识，问题意识的缺乏，将可能使人成为人工智能的附庸，而非主导者。从“李约瑟难题”到“钱学森之问”，都折射出我国部分研究者和学生问题意识的缺失。人工智能改变了知识传递的路径与学习策略，突出了问题意识的重要性。在一定程度上说，创新精神和创新能力都是建立在问题意识的基础之上的。
创新活动强调推陈出新，这就要求研究主体要善于观察，有一颗好奇心，并善于不断尝试自己解决问题。敏锐的观察力是形成问题意识的基础，好奇与质疑精神是培育研究问题的催化剂，而亲自动手解决问题是将问题转化为创新的最强有力的助推器。过去很长一段时间，我国对学生的评价以分数为主，导致部分学生的好奇心与质疑精神为“题海战术”所磨灭。创新是人类的本性，人类活动具有天然的创造冲动，社会生活的不断发展变化吸引人们不断用创新的方式去应对[13]。在人工智能辅助学习的过程中，知识传递越来越多地依赖在线学习或虚拟场景的学习，这虽然有利于知识的内化和学习效率的提高，但无疑忽视了人际互动过程中社会规则的获得，使“问题”缺乏生长的土壤。
学校和家庭一直是人类习得技能、获得规则的最主要的场所，人们在社会情境中通过人际互动的形式内化知识。人类学家认为，文化知识的传承与规则的习得深受个体所生存的自然环境、家庭状况与社会氛围的束缚[2]。长期以来，社会学者相信人的社会化历程只有在自然的社会情景中才能真实、有效。因而，家庭和学校一直被视为人类培养心智、训练技能的主要场所。康德认为，文化的进步来自人类的理性的创造，尤其是学校的设立，其贡献最大[3]。其背后的逻辑则是，真实的社会情景对人的思维能力的训练，可以让人在此过程中形成条件式的应答，达到学习的目的。然而，人工智能技术的智能化趋势，使人的大脑训练过程可能在一定程度上不再需要真实的人类社会环境。
四、创新人才培养的新机制
培养创新人才，包括环境的创新与创新能力的提升。对个体而言，人文情怀是内在动因，直接决定了知识的吸收和转化的效率，外因则包括知识内化、角色重构等。这些因素相辅相成，交互影响，最终实现创新人才的培养(如下图所示)。
创新人才的培养图
(一)情怀濡化：人文精神与社会责任的培养
人文精神的培养，是保持创新活动纯粹性的第一要素。人工智能依托数据训练而成，人文精神变量在其驱动模型中的缺失，使得人的主体不断被疏离[14]。人文情怀一旦缺失，人将很难保持创新必须的理性思考，将创新视为名利场。培养创新情怀，其本源在于激发人对未知世界的好奇心，对知识的热爱，“虽有至道，弗学，不知其善也”。功利导向的创新教育过分强调技术的物质属性，忽略了科学知识的纯粹性。人工智能时代需要人工智能思维，关注教育活动本身，尊重人的社会属性，真正理解学习的发生机制[15]。只有以更大的人文情怀为基石，才能突破实用主义的桎梏，对知识和现实及未知世界充满激情。
人工智能技术的外部性源于技术的功能导向，内生于实用主义的哲学局限性。人工智能所展现出的强大能力与潜能，势必加速其对人类社会的结构性嵌入，在社会层面产生深刻的影响。人工智能的发展不仅会挑战人类既有价值体系，还会冲击传统的伦常关系，产生新的社会不平衡[16]。人工智能技术的发展既可以增强人类的幸福，也可能给人类带来巨大的伤害。比如，智能机器人与无人机，在战场与通用领域的不同运用，将产生完全不一样的社会效应。霍金斯提醒人们，不要过度依赖人工智能，应该保持必要的谨慎[17]。如果创新者缺乏相应的社会责任意识，滥用人工智能技术，无疑会给公共安全和社会治理造成巨大的伤害。
(二)知识内化：问题意识的培育与科学方法的训练
问题意识的培育，注重培养学生的科学预见能力和逻辑思维能力，让创新活动遵循技术进步的一般规律。人工智能以计算主义为起点，有效延伸并强化了人脑的机能[18]。人类智能能创造人工智能，是由于目前人类的逻辑思维能力和推理能力、理解能力还无法被人工智能替代。知识内化，不仅仅是知识和技能的传递，更重要的是逻辑思维能力与科学预见能力的训练和培养。比如，只会设计实验还远远不够，应更进一步通过理解每一个科学数据的科学含义，发现科学规律。只有经过此阶段，创新者才可能完成从技术层面的积累向科学层面的感悟，才能培养出自觉的“问题意识”。这个过程并非一蹴而就，需要引导者因材施教的倾力培养，也需要被培养者的全心投入，从而完成从量变到质变的飞跃。
研究方法的训练，则是要培养学生分析和解决问题的能力，提升运用知识的水平。科学创新需要科学研究方法的指引，在人才培养过程中，一定要重视研究方法的训练。研究方法的训练可以架起从形象思维升华至抽象思维的桥梁，是学生内化知识认知，提升其创新全局性思维能力的重要途径。比如，对于初入研究领域的人来说，对创新怀有朴素的热情，对知识创新仅有一些感性的认识，真正要去解决问题时，常常深感茫然，不知如何下手。研究方法的训练就是要从技术层面培养学生科学解决问题的能力，即学会在面对一个难题时，知道如何用科学的方法去研究与解答。在创新者的成长过程中，研究方法起着非常重要的指引作用，是完成知识从感性认知到理性实施的重要转化手段。
(三)角色重构：主体角色的自我觉醒
人工智能时代，教师传递知识的角色与学生学习知识的角色均将发生深刻的变化。显性知识的传递将越来越多地依靠智能技术，人工智能的参与提高了知识内化的效率与效果。由于智能技术对知识学习和创新过程的介入，教师与学生不再是机械的“传授”与“被传授”的角色分立。教师更多地是扮演知识创造的启发者，社会情怀的引领者与科学方法的培训者。学生作为知识学习的主体，借助教师与技术的力量吸收知识，强化科学认知，增强问题意识，收获人文情怀。
主体角色的“自我”觉醒，在师者，在学生，都是一个严肃而宏大的课题。海德格尔说，人不是独立的个体，而是沉浸在世界之中，是认识活动和工具的整个语境的一部分[19]。无论教师与学生，都是人工智能社会中的非独立角色。在泱泱技术世界中，无论在专业知识上还是在社会角色认知上，即便作为“授业者”的教师也面临着“相对无知”的困境。在许多高校，教师大多是博士毕业后就直接进入学校任教，因此，在一定程度上缺乏在业界实操与社会实践参与的经历。拓宽教师走进业界的渠道，完成教师专业角色和社会角色的自我重构，可以让教师的“科研智慧”“社会智慧”有的放矢，使教师“知不足，然后能自反也；知困，然后能自强”，完成从“相对无知”到“相对智识”的质变。
对学生而言，主体角色的自我重构，需要突破的则是“技术”学习与培训的狭区，除了专业技术的学习，更应增加创新自觉性，收获问题意识，完成从技术学习路径依附到自我觉醒意识的建构。
(四)机制保障：评价的包容与科学
习近平总书记强调，要“在全社会营造鼓励大胆创新、勇于创新、包容创新的良好氛围，既要重视成功，更要宽容失败，为人才发挥作用、施展才华提供更加广阔的天地，让他们人尽其才、才尽其用、用有所成”[20]。科学的评价机制，应向着包容与科学的方向发展，成为创新教育的有益助力。海维特通过大量的研究发现，科学研究的成功在很大程度上应归功于对探索研究多样性的容忍[21]。给探索者更多的沉淀时间与思考空间，对他们成长中的付出给予肯定与包容，让真正热爱研究的人能潜心知识创造，是对知识创新者的人文关怀。教学科研评价机制不应成为学生、教师和创新者的掣肘利器，而应该是探索者成长与成熟的有力保障。有宽容才有大爱，有大爱才能大兴。评价机制的多元与包容，可以提升大众创新的热情，培养研究者的科研情怀，激发人才的创新能力。
历史总有惊人的相似之处，大儒孟子曾说：“故天将降大任于是人也，必先苦其心志，劳其筋骨……曾益其所不能。”习近平的七年知青岁月，为这句至理名言提供了完美的诠释。
构建科学、包容的创新环境，就是要客观看待科学研究和研究成果。教学科研评价机制要关注研究者在学术思想、研究方法和视角上的创新和突破，激励知识创新者追求科学发现的真谛。同时，正确认识探索过程中的挫败，不放弃，不妥协，始终抱有不懈的信念，用“工匠精神”将创新潜力发挥到极致，将理性的科学智慧与感性的科学使命高度融合，最终实现知识的创新。
五、结语
知识作为人类得以发展的重要工具，一直以物化的客体形式与人类主体共存于现实社会之中。教育是知识学习的重要路径，也是人类社会延续与发展的永恒主题，创新教育关乎人类自我认知、自然改造与社会进步。人工智能对知识学习过程的强力嵌入构成了特有的人—机—人交融的多维空间。人类认知与探索的广度与深度由于人工智能的介入获得了拓展，然而与之相对应的是，人工智能的强大容量、完美的自洽能力与人类自我的知识限量、经验限度的强大反差使得我们需要重新审视技术带来的变革与矛盾。通过情怀濡化、知识内化、角色重构和机制保障等四个途径实现创新教育在人工智能时代的转向，是教育对人工智能时代知识创新的积极应对。
参考文献：
[1]王鶄.技术赋权视阈下的教育信息化反思[J].中国电化教育,2018,(2):96-99.
[2][美]威廉·哈维兰.文化人类学[M].上海:上海社会科学院出版社,2006.
[3]范进.康德文化哲学[M].北京:社会科学文献出版社,1996.
[4][英]迈克尔·波兰尼.个人知识[M].贵阳:贵州人民出版社,2000.
[5][美]托马斯·库恩.科学革命的结构[M].北京:北京大学出版社,2003.
[6]庄孔韶.教育人类学[M].哈尔滨:黑龙江教育出版社,1989.
[7]金盛华.社会心理学[M].北京:高等教育出版社,2005.
[8]Ralph E.Works and Days[M].New York:E.P.Dutton,1963.
[9][美]兰登·温纳.自主性技术[M].北京:北京大学出版社,2014.
[10]Jacques E.The Technological Society[M].New York:Alfred A.Knopf,1964.
[11]Max H.Eclipse of Reason[M].New York:Seabury Press,1974.
[12]Arthur K.The Art of Creation[M].New York:Dell Publishing,1967.
[13]徐辉.创新教育的理论及其哲学、人类学基础[J].教育研究,2001,(1):10-14.
[14]潘军.AI理性价值智能的隐忧与消解[J].自然辩证法通讯,2018,(4):20-25.
[15]吴刚.从工具性思维到人工智能思维——教育技术的危机与教育技术学的转型[J].比较教育研究,2018,(4):51-59.
[16]孙伟平.关于人工智能的价值反思[J].哲学研究,2017,(10):120-126.
[17][美]霍金斯,布拉克斯莉.人工智能的未来[M].西安:陕西科学技术出版社,2006.
[18]张劲松.人是机器的尺度[J].自然辩证法研究,2017,(1):49-54.
[19]成素梅,姚艳勤.哲学与人工智能的交汇——访休伯特·德雷福斯和斯图亚特·德雷福斯[J].哲学动态,2013,(11):102-107.
[20]中共中央文献研究室.习近平关于科技创新论述摘编[M].北京:中央文献出版社,2016.
[21]Hewitt C.Open information systems semantics for distributed artificial intelligence[J].Artificial Intelligence,1991,(47):79-105.
Transferring of Innovation Education and Knowledge-learning Mode in the Era of Artificial Intelligence
Li Jianzhong
(School of Public Administration,Dongbei University of Finance and Economics,Dalian Liaoning 116025)
Abstract: The artificial intelligence is challenging the classical knowledge learning path from two aspects of the uncertainty of subject and object in the process of learning and the possibility of the learning scene.And the path of knowledge innovation is formed.In the study,the essence of knowledge innovation and innovation education was discussed systematically.The stepwise degradation of human being's dominant status,the lack of human spirit and the contrast conflicts between the benefit-oriented innovation education and problem consciousness,are the key issues that human society is confronted with in the era of artificial intelligence.The construction of human spirit enculturating,knowledge internalizing,role restructuring and institution supporting are proposed to provide an approach to the transferring of innovation education in the new ear of artificial intelligence.
Keywords: Artificial Intelligence; Innovation Education; Question Inspiration
中图分类号： G434
文献标识码： A
文章编号： 1006—9860(2019)04—0010—07
作者简介：
李建中：讲师，研究方向为创新教育理论(ljzww@foxmail.com)。
收稿日期： 2018年10月10日
责任编辑：宋灵青 李雅瑄
标签：人工智能论文; 创新教育论文; 问题意识论文; 东北财经大学公共管理学院论文;