人类的核心,就是生存与繁殖,人类的核心是什么,人类生存和发展的核心问题是什么,人类生活和发展的最重要空间

一对年轻的中国情侣，穿着夹克和牛仔裤，坐在屋顶上，背景是20世纪90年代的北京，可以看到对面的建筑―v 5 ―s 250 ―q 2。

ChatGPT日前宣布推出插件功功能，赋予了ChatGPT使用工具、联网、外界交互等能力，有开发者表示这是ChatGPT推出后最重要的迭代更新，基本提供了应用商店式的服务，让它足以成为新一代的全能数码助手。

ChatGPT每隔几周时间就会出现令世界震动的功能拓展。有人兴奋有人恐惧，《AI 3.0》一书开篇即提出这样一个“侯世达的恐惧”：不是担心人工智能太聪明，而是担心人工智能太容易取代我们人类所珍视的东西。

这本书的作者，复杂系统科学家梅拉妮・米歇尔在书中着重探究的问题也与此有关：

人类和机器理解力的区别是什么？

今天的机器距离真正像人一样来理解世界还有多远？

她认为，机器与人之间尚存在着“意义的障碍”（barrier of meaning）：

人类能够以某种深刻且本质的方式来理解他们面对的情境。尽管当前最先进的人工智能系统在完成一些任务已经超越人类，但这些系统都缺乏理解人类在感知、语言和推理上赋予的丰富意义的能力，人工智能和人类水平智能之间的“意义的障碍”至今仍然存在。

“理解即模拟”

模拟似乎是意义表达的核心

理解任何情况，其本质是一种能够预测接下来可能会发生什么的能力。当你预测正在过马路的人会继续朝着他们原来的方向行走；女士将继续推着婴儿车、牵着狗，同时拿着手机。你也会预测：这位女士会拉一下狗绳，而那条狗会反抗，并想继续探索那个地方的气味，这位女士会更使劲儿地拉狗绳，然后这条狗会跟在她身后，走到马路上。如果你正在开车，你就需要为此做好准备！

简而言之，你拥有心理学家所说的关于世界之重要方面的“心智模型”，这个模型基于你掌握的物理学和生物学上的事实、因果关系和人类行为的知识，表示的是世界是如何运作的，使你能够从心理上模拟相应的情况。一些著名的心理学家提出：

一个人对概念和情境的理解正是通过这些心智模拟来激活自己之前的亲身经历，并想象可能需要采取的行动。

心理学家劳伦斯・巴斯劳（Lawrence Barsalou）是“理解即模拟”（understanding as simulation）假说最为知名的支持者之一。在他看来，我们对于我们所遇到的情境的理解包含在我们在潜意识里执行的心智模拟中。

此外，巴斯劳提出，这种心智模拟同样构成了我们对于那些我们并未直接参与其中的情境的理解，比如我们看到的、听到的或读到的。巴斯劳写道：

“当人们理解一段文本时，他们构建模拟来表征其感知、运动和情感等内容。模拟似乎是意义表达的核心。”

根据巴斯劳的观点，我们使用对感觉-运动（sensory-motor）状态的重演（即模拟）来进行概念处理，并以此来表征其所属类别，即使是对最抽象的概念也是如此。令人惊讶的是：这一假说最具说服力的证据来自对隐喻的认知研究。

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人不仅能在心智上模拟情境

还能在心智上模拟相应的想法

在《我们赖以生存的隐喻》艺术中莱考夫和约翰逊的观点是：不仅仅是我们的日常语言中充斥着我们意识不到的隐喻，我们对基本上所有抽象概念的理解都是通过基于核心物理知识的隐喻来实现的。

莱考夫和约翰逊引用了大量的语言示例来证明他们的论点，展示了我们如何用具体的物理概念来概念化诸如时间、爱、悲伤、愤怒和贫穷等抽象概念。

例如，莱考夫和约翰逊指出，我们会使用具体的概念，如金钱，来谈论抽象的概念，如时间。例如，我们经常会说：你“花费”或“节省”时间；你经常没有足够的时间来“花费”；有时你“花费”的时间是“值得的”，而且你已经合理地“使用”了时间；你可能认识一个在“借用的时间”里活着的人。

心理学家通过许多有趣的实验探讨了上述想法。一组研究人员指出：不管一个人感受到的是身体上的温暖还是社交上的“温暖”，激活的似乎都是大脑的相同区域。

为了研究这种可能的心理影响，研究人员对一组志愿者进行了接下来的实验，每位被试都由一名实验人员陪同经过一段较短的电梯行程前往心理学实验室。进入实验室之后，每位被试需要阅读关于同一个虚构人物的一段简短描述，然后被要求评价该人物某些性格特征。结果表明：在电梯中拿过热咖啡的被试对该人物的评价明显比拿冰咖啡的被试的评价更让人感到温暖。

如果物理意义上的“温暖”概念在心理上被激活，例如，通过手持一杯热咖啡，这也会激活更抽象、隐喻层面上的“温暖”概念，就像评价一个人的性格的实验那样，并且反之亦然。

就像对温暖的物理感知，能够激活对温暖的隐喻感知，并且反之亦然，我们拥有的与物理感觉相关的概念可能会激活关于自我的抽象概念，后者通过神经系统的反馈，产生一种对自我的物理感知。这种循环因果关系类似于侯世达所说的意识的“怪圈”：

“符号和物理层面相互作用，并颠倒了因果关系，符号似乎拥有了自由意志，并获得了推动粒子运动的自相矛盾的能力。”

抽象和类比

构建和使用我们的心智模型

抽象是将特定的概念和情境识别为更一般的类别的能力。我们所谓的感知、分类、识别、泛化和联想都涉及我们对所经历过的情境进行抽象的行为。

抽象与“做类比”（analogy making）密切相关。侯世达几十年来一直研究抽象和做类比，在一种非常一般的意义上将做类比定义为：对两件事之间共同本质的感知。这一共同的本质可以是一个命名的概念，如“笑脸”“挥手告别”“猫”“巴洛克风格的音乐”，我们将其称为类别；或在短时间创造的难以用语言进行表达的概念，如一个看护者忘记在活动之前或之后接送孩子，“或一个并不对公共写作空间中用户创作的内容承担责任的所有者，我们将其称为类比。

这些心理现象是同一枚硬币的两面。在某些情况下，诸如“同一枚硬币的两面”的想法是从一个类比起步，但最终以习语的形式融入我们的词汇中，这使得我们更像是将其当作一个类别来对待。

简而言之，类比在很多时候是我们无意识地做出来的，这种能力是我们抽象能力和概念形成的基础。正如侯世达和他的合著者、心理学家伊曼纽尔・桑德尔（Emmanuel Sander）在《表象与本质》中所阐述的：

“没有概念就没有思想，没有类比就没有概念。”

写在最后

21世纪的克罗马农人已经涌现，ChatGPT是新族群的信使。这个新族群还未被历史赋予最终的名姓，但我们知道，它们是：机器智能。

维特根斯坦说：人类生活的核心是思考。

马斯克没有说，但它的商业秘密核心是：人类商业的核心是计算。

在方方面面，AI都像人类的一面镜子，它的缺点让我们看到什么不能被自动化和算法化，换句话说，正是这些不能被取代的部分，构成了人性的核心。

The more I know about the world,

the more I know about you.

人类生活的核心是思考

正是这些不能被取代的部分

构成了人性的核心义

声明：本文部分内容来自《AI 3.0》[美] 梅拉妮・米歇尔 著 王飞跃 译 湛庐・四川科学技术出版社 2021-02；图片来源于网络，仅供知识分享，如有侵权，联系删除。

人工智能如何赋能教育硬件的发展 人工智能教育硬件

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原标题：人工智能得道之后，教育硬件或将第一个被颠覆

随着OpenAI发布GPT4，人们发现人工智能的发展，要比想象的还要快。

2022年11月，ChatGPT也就是GPT3.5发布。仅仅过了5个月，GPT4发布，带来了更强大的模型和算力，并且加入了图像识别的功能。人们有关AI的认知，正在被不断的刷新。

目前在模拟律师考试中，GPT-4得分约为前10%――击败了90%人类，而ChatGPT背后的GPT-3.5得分约为倒数10%。在3月17日，微软宣布为其Microsoft 365应用和服务推出一款新的 AI 驱动的产品Copilot（副驾驶），像助手一样，用 AI 帮助人们生成文档、电子邮件、PPT等工作。

目前行业认为，下一个可能被人工智能所颠覆的行业，极有可能是教育，尤其基于是智能硬件的教育行业。

相比于传统的谷歌、百度等搜索引擎，ChatGPT为代表的新一代AI除了搜集整理，还可以进行自我训练，在不断的学习和反馈中形成自己的判断。因此像是在改错题、查资料、回答问题等方面的表现上，人工智能完全可以表现的像一个真人老师一样。

根据摩根士丹利数据，国内智能学习设备市场规模2023年预计将达480亿元，同比2022年增长20%。有业内人士认为，人工智能可能会为教育行业带来大幅的效率提升，从而缩小不同地区消费者教育水平的差距。

智能教育硬件期待突破

教育平板普遍搭载了可翻转摄像头

目前除去通用型的手机、电脑、智能手表外，目前教育行业的智能硬件，主要集中在教育平板、智能学习灯、辞典笔三个子品类里面。综合各数据机构统计，教育平板在非通用型教育产品（如智能平板）中销量占比最高，约占总量的一半左右。

教育平板更加全能，交互性更强，也有着最大的功能提升空间。

相对而言，词典笔、学习灯似乎是更加工具取向的产品，一般用于翻译外语句子，查询题目解法。形式上更偏重于查询反馈，由于没有屏幕交互模式也偏单一。虽然两个品类在智能学习硬件领域销量占比约在30%，但似乎难以吃到人工智能的红利。

在教育平板领域，代表产品是旗下小度科技推出的的小度光学护眼学习平板 Z20 Pro 智学版、科大讯飞AI学习机T20 Pro、步步高家教机S6以及有道推出的有道学习机X10。

相比于常见的iPad、安卓系统的通用型平板电脑，教育平板类产品普遍搭载有特殊的前置摄像头，用于采集用户正在完成的作业、试题；屏幕则采用不同的技术，达成保护眼睛的效果。内容上则配有覆盖全学科全学段的教材和题库，用来满足学生课内课外的学习需要。

具体来看，在客观题目的判断能力上，目前的教育平板表现良好。像是简单的填空选择，乃至数学计算、化学式书写，教育平板都可以完成识别、判断和改正的功能。

对于作文一类的主观题目，教育平板目前还是束手无策的状态，无法实现评分或者改正。另外在社交平台上，普遍有家长吐槽这类教育平板产品不够智能，遇到稍有难度的问题，还是要请教老师或者家教。这反映出这类产品普遍存在的智能化程度不高的问题。

另外有行业人士指出，如今的教育智能硬件，普遍都有引入Al人工智能相关的技术，但目前主要的应用是客观题的判断以及核算分数，最多是找出用户知识体系内相对薄弱的知识点。

而教育平板想要实现真正的智能学习，像一个真正的老师一样，对学生的每一个问题进行分析解答，对错题进行归类以及数据分析，还言之尚早。

搭上人工智能的快车

综合来看，教育平板的核心流程是采集、识别和计算。采集和识别阶段，国内有着良好的基础环境，无论是硬件设备摄像头，还是文字影像识别算法，多年以来各家都有相关的积累。

而真正的瓶颈在于最后的计算：错题如何总结出规律，数据如何进行分析，是目前教育硬件需要解决的问题，也是即进入高速增长的人工智能下一个突破口。

目前来看，以ChatGPT为代表的最新AI技术，能够通过海量的数据和训练，变成一个几乎无所不知的老师。

事实证明，在数学、语文、物理、生物、化学等基础学科，乃至量子力学、航天技术、生物医疗等尖端领域，ChatGPT对绝大多数问题都可以给出让人满意的回答。而随着用户数据、反馈的增加，训练的不断迭代，人工智能的表现也会越来越好。在全新的GPT-4中加入了图像理解的功能，给出一张图片，AI也能够明白其中的意思。

在可见的未来，人工智能完全能够实现对语言文字、图像的理解、判断、打分等功能，从而为用户学习提供更多的建议。

虽然此前的智能产品也可以提供题目的答案和指导，但往往只是给出答案的正确与否，没有逻辑上的指导和教学。这一点在从ChatGPT来看，就有着很大的进步空间，像是用户可以针对一个问题连续追问，随后获知有关一个题目乃至所有的相关知识，这也是ChatGPT可以带来的改变。

人工智能也是一把双刃剑

目前来看，学生在课内学习所遇到的问题，往往都存在于家长知识体系之外。一旦引入AI进行帮助，家长就相当于获得了一个24小时的帮手，从而避免因自身的认知局限而导致孩子学习遇到困难。

将人工智能产品化，目前来看最好的形式就是教育平板。本身大屏幕、多扬声器的设计可以满足用户长时间的交互需求，而本身网络、算力等基础元器件也可以大量与普通的平板电脑互通，应该说硬件上并不会成为学习平板全面AI化的障碍。

除了孩子本身存在需求，硬件落地难度不高之外，家长也需要教育平板扩大市场的最大动力。在双减政策下，孩子的课余时间集中在家里，家长本身对于辅导孩子学习的压力势必加重，对于替代产品的需求自然会增加。

除了2C端，也就是面向孩子和家长的教育平板外，解决教师端的需求也是一个现实的问题。目前来看，批改作业、判卷，仍要占据教师大量的工作时间。如果未来能够依靠人工智能实现对这些工作的自动化处理以及数据分析，教师的生产力也将得到解放。

但可以遇见的事，人工智能引入教育领域，也一定会导致一些负面情况出现。像是目前已经有多所大学发现学生在使用ChatGPT编写论文，甚至是以此“洗稿”，防止被查重系统发现。

这一点对于通用型的ChatGPT尚且可以有一段“窗口期”，留给人们去思考怎样解决。但针对学生群体的教育平板，有些专家指出，搭载人工智能的教育产品在上市之前就需要有相关的规范和限制，否则一旦滥用，会导致更多问题的产生。

目前来看，随着新技术的引入，整个教育行业将迎来一种新的洗牌。传统知识教授、归纳整理的需求会进一步缩小。在双减政策下，家庭教育尚处于萌芽期，教育平板等智能硬件有机会借此实现陪伴、辅学、助学的需求。

另外从技术的普遍发展规律来看，凡事能够帮助人类“省时间”的产品，都会得到长足的发展。火车、汽车、互联网、ChatGPT莫不如此，以教育平板也有机会搭上人工智能的快车。（本文首发钛媒体App，作者/吴泓磊，编辑/钟毅）返回搜狐，查看更多

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