杜華　顧小清

摘要：知識是教育的主要內(nèi)容，知識觀是教育實踐的根本性和基礎(chǔ)性認識問題，具有鮮明的時代特色。在人類教育向智能教育轉(zhuǎn)型的當(dāng)下，知識圖景正在發(fā)生翻天覆地的變化，對知識觀的討論已然迫在眉睫。從哲學(xué)范疇來講，知識觀涉及對知識的主體、本質(zhì)、結(jié)構(gòu)、承載媒體等問題的認識。智能時代，人工智能不僅以工具的形態(tài)參與到知識生產(chǎn)過程中，還能以某種近乎主體的身份參與到與人的互動過程中，使知識主體從人類自身轉(zhuǎn)向人機協(xié)同，知識本質(zhì)從人類認識的成果擴展到碳基智慧與硅基智慧并存，知識結(jié)構(gòu)從層級明確的“建筑”結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向人機動態(tài)交織的“舞蹈”結(jié)構(gòu)，知識承載媒體呈現(xiàn)出多模態(tài)融合感知的特征與趨勢。因應(yīng)智能時代知識觀的嬗變，亟需樹立新知識觀，為未來智慧教育體系構(gòu)建起以新知識觀為地基的大廈。

關(guān)鍵詞：人工智能;人機協(xié)同;知識觀;知識本質(zhì);知識結(jié)構(gòu)

中圖分類號：G434? ?文獻標識碼：A? ? 文章編號：1009-5195（2022）04-0047-08? doi10.3969/j.issn.1009-5195.2022.04.006

一、引言

“技術(shù)不僅僅是實現(xiàn)目的的手段，它們也形塑世界?！保ò驳卖敗し也?，2005）當(dāng)下我們正在或已經(jīng)走進一個前所未有的技術(shù)形塑的新世界。阿爾法狗（AlphaGo）擊敗人類圍棋高手李世石與柯潔，谷歌實測無人駕駛汽車，機器人索菲亞（Sophia）被賦予公民身份，微軟公司AI機器人小冰創(chuàng)作現(xiàn)代詩，日本高臺寺利用敏達（Mindar）機器人進行布道（劉復(fù)興，2019）……帶來這一切的正是被美國學(xué)者詹姆斯·巴拉特（James Barrat）稱為人類“最后的發(fā)明”、可能引發(fā)“人類時代走向終結(jié)”的人工智能（詹姆斯·巴拉特，2016）。在人工智能技術(shù)推動下，人類社會正在進入人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時代（新華網(wǎng)，2019）。世界在變，教育領(lǐng)域也不可能成為與世隔絕的“桃花源”。人工智能技術(shù)重構(gòu)著教育系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、要素及其間關(guān)系（顧小清，2018;顧小清等，2019a），正在引領(lǐng)教育向智能化轉(zhuǎn)型和演進（顧小清等，2019b）。

知識賦予人類無盡的力量，形塑著社會生活的方方面面（劉大軍等，2015）。知識作為教育的內(nèi)容，是教育領(lǐng)域的核心要素之一?！皬母旧险f，知識與教育的概念是無法分離的。”（索爾蒂斯，1978）知識觀是一個哲學(xué)范疇，涉及對知識的本質(zhì)、來源等問題的認識（潘洪建，2003），是教育實踐的根本性和基礎(chǔ)性認識問題（陳麗等，2019）。知識觀具有鮮明時代特色，每個時代的知識觀總烙有該時代的印記，在漫長教育發(fā)展史上幾乎每次重大教育轉(zhuǎn)型也都伴隨著對知識觀的討論。在人類教育向智能教育轉(zhuǎn)型的當(dāng)下，知識圖景正在發(fā)生翻天覆地的變化，對知識觀的討論已然迫在眉睫。這既是人工智能變革未來教育的起點和關(guān)鍵，也是“人工智能+教育”極為特別且重要的學(xué)術(shù)議題。已有一些研究者關(guān)注到這一議題（王竹立，2017、2019;王鑫等，2018;張良等，2020;魯子簫，2020;顧小清，2021），但整體而言智能時代知識觀研究尚處于起步階段，亟待開展深入、系統(tǒng)的理論研究與實踐探索。本文試圖對智能時代知識的主體、本質(zhì)、結(jié)構(gòu)和承載媒體等進行思考，勾勒出智能時代的知識觀圖景，為新時代教育的改革和轉(zhuǎn)型提供參考。

二、智能時代的知識主體：從人類到人機協(xié)同

人類在與自然長期相互作用的過程中積累了大量知識。在人類還不能稱為智人的時候，積累了哪里有果子可食用、哪里有猛獸要避開的經(jīng)驗;采集/狩獵時代，積累了如何使用火和工具的經(jīng)驗。這些都是知識的初級形態(tài)（彼得·凱弗，2019）。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，知識開始呈現(xiàn)出較為完備的形態(tài)，逐漸演化成系統(tǒng)的科學(xué)理論，知識積累也呈指數(shù)級增長。但這些關(guān)于知識的討論都是基于人類的，人類被默認為知識實踐活動的主體。然而隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能機器是否會引發(fā)人類知識實踐活動主體地位的變化呢？

回答這個問題，首先要看什么是主體。在傳統(tǒng)哲學(xué)框架中，通常以活動的發(fā)起和指向來區(qū)分主客體。主體通常指具有獨立意識或個體經(jīng)驗的存在物，是活動的發(fā)起者，即在活動中發(fā)揮能動作用的人?？腕w與主體相對，是指在實踐或認識活動中與主體發(fā)生關(guān)聯(lián)、主體活動所指向的存在物（張剛要等，2020）。

再來看知識實踐活動的主體是否發(fā)生變化。伴隨著社會發(fā)展和技術(shù)進步，人類在認識世界過程中發(fā)明了許多工具、儀器和機器。語言、文字使得知識經(jīng)驗得以“類”化、概念化（葉瀾，2006）;印刷術(shù)使得知識脫離個體傳播，為大規(guī)模教學(xué)活動的開展奠定基礎(chǔ);電影、電視使真實的、活動的場景得以全面、真實地再現(xiàn)與傳輸，知識傳播載體更豐富，知識傳播范圍更廣泛（張志禎等，2019）;計算機按照程序完成一些以往專屬于人類的工作，如計算、搜索、推理等，實現(xiàn)知識實踐的淺層次自動化。但這些都沒有改變?nèi)祟愒谥R實踐活動中的主體地位。

認識事物須回到其本體洞察它與世界的關(guān)系，方能揭示該事物的特有秉性（杜華等，2020）。欲回答“人工智能是否改變了人類的知識實踐活動主體地位”這一問題還需審視智能機器本身。人工智能是以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器（毛剛等，2021），其發(fā)展經(jīng)歷計算智能、感知智能、認知智能和社會智能等階段，從“能存會算”到“能聽會說”再到“能理解會思考”，甚至具有抽象思維、形象思維等思維能力，以及開展社會交互、情感交流等社會能力（高瓊等，2021）。在知識實踐活動中，智能機器可以模擬人類學(xué)習(xí)行為，通過各種智能算法，如深度學(xué)習(xí)、聚類、回歸、推理，從數(shù)據(jù)科學(xué)角度為人類進行知識生產(chǎn)和創(chuàng)新提供幫助（高志明，2019），甚至直接參與知識生產(chǎn)?！鞍柗ㄕ郫B”可根據(jù)DNA序列預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，是典型例證之一（王維嘉，2019）。在可預(yù)見的未來，人工智能技術(shù)可能會實現(xiàn)自動從學(xué)術(shù)論文中提取科學(xué)主張并進行推理，在沒有人類幫助的情況下產(chǎn)生有用的新假設(shè)并加以驗證，促生新的研究發(fā)現(xiàn)。有學(xué)者甚至認為“下一個‘愛因斯坦’可能是一臺電腦”（Evans et al.，2010）。

由此可以看出，智能機器以思想、算法、工程化方法與產(chǎn)品工具等方式，進行知識生產(chǎn)、創(chuàng)造、傳播、應(yīng)用等實踐活動，擴展知識實踐自動化的深度與廣度。然而，如前文所述，具有獨立意識的存在物方可視為“主體”，智能機器是否具有獨立意識尚有爭議。技術(shù)樂觀主義者認為“奇點”出現(xiàn)后人工智能的智能水準將超越人類，即機器人可以做人類的事情，當(dāng)然具有人類的意識（蔡連玉等，2021）。技術(shù)悲觀主義者認為人工智能不可能具備“意向性”，即人類所具有的意圖、愿望和信念，這是人類心智的基本特征（劉步青，2019），也可以簡單地理解為意識。在謹慎的技術(shù)樂觀主義者看來，人類社會將在相當(dāng)長一段時期內(nèi)處于弱人工智能時代，至少目前人工智能仍是“技術(shù)人造物”，其智能性還遠未達到理想的程度。

在這樣的話語邏輯下，人與機器的協(xié)同就成為知識實踐活動的主體。人與機器的協(xié)同超越一般意義上人與器物間的使動關(guān)系，形成相互促進的融合關(guān)系。智能機器利用知識庫、決策模型與強大的數(shù)值運算力確定可選方案，人憑借直覺經(jīng)驗以及對情境的感知做出判斷，智能機器與人通過協(xié)商、修正、綜合評價的交互過程做出最終決策（毛剛等，2021）。通過融合人“親而知”“覺而知”“構(gòu)而知” 和“審而知”，以及機器“感而知”“描而知”“掘而知”和“學(xué)而知”，構(gòu)建起一種人機協(xié)同發(fā)展的智慧環(huán)境（彭紅超等，2018）。因此，知識實踐活動的主體已經(jīng)不是獨立主體，而是可能正在經(jīng)歷某種從人類到人機協(xié)同的轉(zhuǎn)向。

三、智能時代的知識本質(zhì)：從人類認識到碳 基硅基智慧并存

正如思想家羅伯特·格蘭特（Grant Robert）所言，盡管“什么是知識”這一問題激發(fā)了思想家們的興趣，但至今仍沒有一個關(guān)于知識的統(tǒng)一而明確的界定（周險峰，2016）。喬治·西蒙斯（George Siemens）說過“知識很難被定義”，且“達成一個嚴格的知識定義是毫無用處的”（喬治·西蒙斯，2009）。這緣于知識是一個蘊含多層含義的復(fù)雜概念。即便如此，“什么是知識”這一問題往往是對知識探究最為經(jīng)典的提問方式，古今中外學(xué)者們關(guān)于這一問題的追問和回答不計其數(shù)。

從現(xiàn)有文獻看，以“知識”為主題或與知識相關(guān)主題的討論可以追溯到古希臘時期。蘇格拉底認為“知識就是美德”。柏拉圖眾多著作中對于知識的討論更加豐富?！睹乐Z篇》討論美德是否可教，《斐萊布篇》討論快樂和智慧何為真正善的知識，《理想國》討論知識獲得的方法和過程等。在《普羅泰戈拉篇》中，柏拉圖認為“知識是靈魂的糧食”，要“把照料你的靈魂的事托付給一名智者”（畢文勝等，2019）。當(dāng)談到“知識的本質(zhì)”時，常常要回溯到《泰阿泰德篇》，其中“得到辯護的真信念”（Justified True Belief）這一經(jīng)典說法奠定了古典的知識內(nèi)涵，并受到西方學(xué)界長期追捧（文杰，2020）。此后，在漫長人類歷史中，對知識的討論異彩紛呈，成就斐然，在哲學(xué)領(lǐng)域有唯理論、經(jīng)驗論、康德先驗建構(gòu)論和皮亞杰發(fā)生認識論等，也形成理性主義知識觀、經(jīng)驗主義知識觀、實用主義知識觀、建構(gòu)主義知識觀、后現(xiàn)代主義知識觀等眾多知識觀流派。

雖然知識觀流派紛呈，對知識本質(zhì)的看法言人人殊，但比較趨于一致的是，把知識作為人類認識的成果?！冬F(xiàn)代漢語詞典》解釋：“知識屬于認識的范疇，是人類認識活動的成果”，“知識是人類長期積淀的智慧”（中國社會科學(xué)院語言研究所詞典編輯室，2002）。知識作為人類認識的觀念結(jié)晶、人類認識客觀存在的結(jié)果而存在。知識是人類在改造世界的實踐中所產(chǎn)生的認識和經(jīng)驗的總和。知識包括經(jīng)驗知識和理論知識（彭漪漣，2004）。

然而，知識僅僅是人類的認識成果嗎？雅克·馬利坦（Jacques Maritain）在《科學(xué)與智慧》中指出，知識一詞具有三種意義?！霸谝环N優(yōu)先的意義上，知識意指遵循嚴格與穩(wěn)定方法的認識?！薄霸谝环N居間的意義上，知識一詞指與我們理解的最高領(lǐng)域相對立的東西。在這種意義上，知識意指與智慧相矛盾的科學(xué)。”“在第三種也是最低層的意義上，即在一種非古典的意義上……知識一詞不再意指理解的一種嚴格的和完善的樣式，而是認知的一種方法?！保ㄑ趴恕ゑR利坦，1992）按照雅克·馬利坦的說法，知識不僅是認識的成果，更是一種認知的方法。這延展了知識的內(nèi)涵與本質(zhì)，確定了知識的多樣性和豐富性。

人類與地球上其他生物一樣，是以碳元素為有機物質(zhì)基礎(chǔ)的生命體，可以看作“碳基生命”。然而有科學(xué)家認為，除了碳元素之外，硅元素也是一種可能構(gòu)成生命體的元素。早在19世紀波茨坦大學(xué)的天體物理學(xué)家儒略·申納（Julius Sheiner）就探討了以硅為基礎(chǔ)的生命存在的可能性，但是靠自然進化在進化鏈上尋找硅基生命的可能性微乎其微。20世紀發(fā)展起來的以硅為主要半導(dǎo)體元件的計算機技術(shù)以及在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能技術(shù)，使得硅基生命在計算機和人工智能結(jié)合的層面有了突破的可能（王毅，2006）。

人工智能是相對于人腦的智能而言的，也可稱為“機器智能”或“智能模擬”，其實質(zhì)是把人的某些神經(jīng)生理智能賦予機器，通過機器識別符號、圖像、語音等信息，使機器能像人類那樣進行學(xué)習(xí)、聯(lián)想、判斷、推理乃至行動，讓機器模擬、代替甚至產(chǎn)生類似人的某些智能。智能機器在進化中不斷蛻變，其發(fā)展已達到令人震驚的地步。未來學(xué)者凱文·凱利（Kevin Kelly）在其著作中一再強調(diào)“機器生物化”這一核心觀念，并認為技術(shù)已經(jīng)成為一種具有必然發(fā)展趨勢的“類人”系統(tǒng)（凱文·凱利，2016）。人工智能不僅是對人類感官系統(tǒng)的模仿與放大，也不僅僅是作為人類認知和行動的輔助系統(tǒng)，而是擁有了獨特的認知方法，可以模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為，甚至模仿人的思維意識和情感，在認知、情感和動作技能等領(lǐng)域表現(xiàn)出接近甚至超越人類的“硅基智慧”。

在美國課程再設(shè)計中心（Center for Curriculum Redesign）2018年發(fā)布的題為《人工智能時代的知識：學(xué)生應(yīng)該學(xué)什么？》報告中，比阿里克等（Bialik et al.，2018）用圖示展現(xiàn)了智能機器在認知、情感、動作技能三大領(lǐng)域的“智慧”（見圖1）。從圖1中可以看出，在認知領(lǐng)域，DRAGON Naturally Speaking、Google Translate能實現(xiàn)語音識別、自然語言理解;Mlex Machina基于自然語言處理技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以進行良好的分析;Automatic Trading可以為用戶提供個性化自動化交易策略，在商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用卓越;Invention Machine、Medal Leaderboard等研發(fā)的智能產(chǎn)品已具有評價和創(chuàng)造等高階認知能力。值得一提的是，IBM Watson綜合自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析、知識表示、自動推理、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以實現(xiàn)理解、應(yīng)用、分析、評價等多種認知，是機器智慧的典型代表。在情感領(lǐng)域，智能語音助手Siri有著生動的自然語言對話接口，能夠在人機互動中接受與反應(yīng)情感;affectiva使用計算機視覺和深度學(xué)習(xí)算法，可以通過面部識別，評判人物情緒;還有一些智能代理，如Broad Listening、Intelligent Agent可以模擬人的情感，在組織層次表現(xiàn)出較高的智能性。在動作技能領(lǐng)域，隨著智能傳感技術(shù)、智能控制算法的發(fā)展，智能機器如自動駕駛、無人機等，已可實現(xiàn)感知、定勢、指導(dǎo)下的反應(yīng)、機械動作、復(fù)雜的外顯反應(yīng)等動作技能，且表現(xiàn)出色。

如前文所述，人類在現(xiàn)階段甚至以后很長一段時間，仍將處于弱人工智能時代，人與機器的協(xié)同將成為知識實踐活動的主體。不過，人機協(xié)同的過程主要還是以人類為主導(dǎo)，其推動自身與機器的和諧共存。在人機協(xié)同的知識實踐活動中，人類與智能機器分工協(xié)同，人類依據(jù)感知、推理、復(fù)雜模式認知、情感關(guān)懷等“碳基智慧”的優(yōu)勢，在知識實踐過程中解釋、思考與決策;人工智能依據(jù)其在計算智能、感知智能、分析智能、認知智能等方面的表現(xiàn)，以及海量信息搜索、存儲，快速計算、優(yōu)化等“硅基智慧”的優(yōu)勢，將分擔(dān)原本由人類完成的信息存儲、信息感知、信息識別、規(guī)律認識等認知活動。因此，在相當(dāng)長一段時間內(nèi)，知識不僅僅是人類認識世界的成果，而且是碳基硅基智慧并存。

四、智能時代的知識結(jié)構(gòu)：從“建筑”結(jié)構(gòu) 到“舞蹈”結(jié)構(gòu)

知識結(jié)構(gòu)一般是指知識內(nèi)在要素的組合方式和結(jié)合方式。人們使用知識結(jié)構(gòu)指代人類知識總體構(gòu)成，或者某一門學(xué)科的構(gòu)成，或者知識體系在主體頭腦中的內(nèi)化方式（昌家立，2004）。知識呈現(xiàn)出某種結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)既是物理范疇之“狀態(tài)樣式規(guī)定性”規(guī)定下的結(jié)果，從發(fā)生的意義上又是由于知識發(fā)生過程中的過程樣式規(guī)定性所導(dǎo)致的（張沿沿等，2020）。智能時代，知識的結(jié)構(gòu)與存在方式呈現(xiàn)出了從“建筑”結(jié)構(gòu)到“管道”結(jié)構(gòu)，再到“舞蹈”結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)向。

第一，“建筑”結(jié)構(gòu)階段。人類傳統(tǒng)的知識圖式是在漫長的歷史進化過程中漸漸積淀起來的，經(jīng)歷了無數(shù)科學(xué)家的共同努力和眾多批判實驗的考驗，往往作為時代成果被人們吸收和同化，因而其結(jié)構(gòu)的完備性、牢固性極為明顯。實體書籍作為傳統(tǒng)知識的主要載體，線性、平面方式排列的圖文符號是其主要媒介形式，知識的層級結(jié)構(gòu)大多為樹狀層級結(jié)構(gòu)。而且實體書籍一旦排版印刷，就很難改變，常表現(xiàn)為靜態(tài)固化的形態(tài)。因此，從結(jié)構(gòu)與存在方式來看，可以將知識形態(tài)以穩(wěn)固的、有序的“建筑”隱喻之。知識在學(xué)科體系下也是有序的，在學(xué)科體系系統(tǒng)化課程中，知識是符號式的顯性存在。“建筑”隱喻突出強調(diào)了知識是結(jié)構(gòu)完整、層級明確的實體，整個知識體系被比喻成一個整體、宏大的建筑物，具體知識作為這一建筑體系中的基礎(chǔ)或材料，唯有按照知識的邏輯和層次進行排序與建構(gòu)，才能確保知識大廈的牢靠、堅固。人類的心智便扮演著搬運工、碼字員一樣的角色，按照知識的層級、次序與邏輯，尋求在頭腦中構(gòu)造一個與外在知識大廈相符的知識“建筑”。

第二，“管道”結(jié)構(gòu)階段?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”時代，知識擁有了一種能夠幫助它超越“建筑”局限的媒介——網(wǎng)絡(luò)。知識不再以線性、平面方式排列，而是以三維立體網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)。同時，知識也不再靜態(tài)、固化于書本之中，而是具有更強的流動性、更高的聯(lián)通性以及更好的交互性。因此，知識不再是以客觀真實的事實靜態(tài)地寄居在書籍之中，而是彌漫在網(wǎng)絡(luò)本身，存在于“管道”之中。戴維·溫伯格（David Weinberger）在著作《知識的邊界》中提出“網(wǎng)形式知識”的見解。他認為在信息超載的當(dāng)下，知識在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生，也在網(wǎng)絡(luò)中跳轉(zhuǎn)。作為一種開放流動的交互性存在，知識不再僅存于實體書籍之中，存在于人的頭腦之中，而且存在于網(wǎng)絡(luò)本身?！叭绻L形式’的書籍告訴我們，知識是從A到Z的漫長旅程，那么‘網(wǎng)形式’的知識可能會告訴我們，世界并非是一個邏輯嚴密的論證，而更像是一個無定形的、相互交織的、不可掌控的大網(wǎng)?！保ù骶S·溫伯格，2014）知識存在于一張由細密雜亂的節(jié)點構(gòu)成的大網(wǎng)之中，正如生命并非活在我們的神經(jīng)、骨骼、血液、骨髓之中，而是活在這一切所構(gòu)成的聯(lián)系之中一樣?！肮艿馈彪[喻為理解知識結(jié)構(gòu)洞開了新的視界。

第三，“舞蹈”結(jié)構(gòu)階段。從當(dāng)下所處智能時代來看，知識急劇裂變，知識的結(jié)構(gòu)日漸由“清晰變混沌”“簡單變復(fù)雜”“確定變不確定”，變得更為復(fù)雜，很難籠統(tǒng)地說知識具有什么樣的結(jié)構(gòu)和形狀。而且僅僅關(guān)注人與知識關(guān)聯(lián)的豐富性已經(jīng)遠遠不夠，必須跳出人類的局限，“探索主流知識模式之外的其他知識體系”（聯(lián)合國教科文組織，2017），拓展到人與智能機器所共同構(gòu)建的世界。此番圖景之下，需要對混亂的、無序的知識結(jié)構(gòu)進行解構(gòu)與重構(gòu)，建構(gòu)新的知識景觀。吉爾（Gill，J. H.，2003）提出“知識即舞蹈”的隱喻。這一隱喻把兩個以上知識主體與“客體”之間交互作用而形成的關(guān)系——不斷進化的、辯證的、共生的關(guān)系，惟妙惟肖地刻畫出來。智能時代，知識在人與人、人與機器、機器與機器之間以運動形態(tài)難分難解地交織在一起。吉爾的這一隱喻對于知識的超批判性理解是：第一，知識離開知識主客體的能動關(guān)系就不復(fù)存在;這意味著，知識離開人與人、人與機器、機器與機器的互動關(guān)系就不存在。當(dāng)人類智能遇到人工智能，知識生產(chǎn)與進化在人與人、人與機器、機器與機器的互動（舞蹈）中進行，人類碳基智慧與機器硅基智慧在動態(tài)互動中生成新知識，并不斷進化，從根本上顛覆了知識先生產(chǎn)后傳播的流水模式，也顛覆了知識體系的牢固性與完備性。第二，知識本身是一種行為。人與人、人與機器、機器與機器間有充分的信息交流和協(xié)作關(guān)系，具備信息交換和信息流動的特征。知識也就像舞蹈一樣，實際上是一種行為，人與人、人與機器、機器與機器彼此之間建立聯(lián)結(jié)，形成知識生產(chǎn)與傳播網(wǎng)絡(luò)。

五、智能時代的知識承載媒體：逐漸浮現(xiàn)的 多模態(tài)融合感知

隨著社會發(fā)展和媒介技術(shù)的演進，人類在社會實踐活動中逐漸構(gòu)建與積累知識以認識世界，知識承載媒體的種類與樣態(tài)也在發(fā)生著變化。在口耳相傳的遠古時代，人類使用簡單的手勢、聲音等，承載與傳遞關(guān)于采集、稼穡、狩獵、工具等方面的經(jīng)驗性知識。雖然手勢、聲音等可作用于人類視覺、聽覺，但受制于人類自身的特點，這種需要傳受兩方同時在場的知識載體的局限性也是顯而易見的。伴隨人類自身進化、生產(chǎn)技術(shù)的提高，人們開始將一些符號記錄于骨頭、石塊、木片等不易腐爛的載體中，人類知識得以長久保存。

語言和文字是人類知識承載媒體發(fā)展的重要里程碑。語言使得人類運用自身發(fā)音能力，將人類知識經(jīng)驗概念化，脫離個體進行傳播。文字繼承了語言的意義系統(tǒng)，在人類認識和改造世界過程中，不斷豐富與發(fā)展，成為一套能夠表達復(fù)雜含義的工具系統(tǒng)，并藉由它完成了對知識的交流與傳播。伴隨著文字符號體系的成熟，知識內(nèi)容與意義傳遞的準確度得以提高。人類通過文字將知識外化，附著于一定的載體上，歷經(jīng)時間流逝，依然能被人理解和感知。紙張和印刷術(shù)為人類知識承載提供絕佳的物質(zhì)媒體。紙張便于保存、易于攜帶、簡于制作的特點，使得人類知識得以大范圍地保存和傳播;印刷術(shù)的發(fā)明，使得文字傳播從手抄筆錄進入批量印刷，文字的復(fù)制變得更穩(wěn)定、便捷和高效，信息的受眾群體也逐漸增大。然而，雖然語言、文字、紙張、印刷術(shù)等給人類知識存儲與傳播帶來巨大的促進作用，但是以紙張為主要載體、以文字符號為主要形式的知識，內(nèi)容是靜態(tài)的，呈現(xiàn)方式相對單一，知識容量、傳播速度與傳播范圍也都極為有限。

隨著數(shù)字媒體技術(shù)飛速發(fā)展，知識儲存與傳播方式發(fā)生巨大改變。數(shù)字媒體具有跨越時空的特性，知識可以在瞬息間到達世界各個角落，傳播由歷時性轉(zhuǎn)為共時性，由地域性演變成全球性。知識以數(shù)字形式存儲于網(wǎng)絡(luò)空間里，可以無限復(fù)制、隨時隨地獲取。存儲方式也不限于文字、圖形和符號，還能以音頻、視頻、動畫等多種形式保存并傳播。動態(tài)影像與聲音，超越靜態(tài)文字成為一種新的媒體形態(tài)，可以同時滿足人類視覺和聽覺需求，將鮮活生動的聲音和形象生動的畫面展現(xiàn)在人們面前，使信息傳播從平面化轉(zhuǎn)向立體化。盡管如此，數(shù)字媒體給人類帶來的感知也僅限于視聽覺，未擴展到更加豐富的領(lǐng)域。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能機器越來越無縫地融入人類社會生活中，打破了虛擬與現(xiàn)實世界的邊界，人與機器的交互發(fā)揮到了極致，人、機器、環(huán)境融為一體。知識存儲與傳播載體更加豐富，逐漸呈現(xiàn)出多模態(tài)融合感知的特征。

從數(shù)據(jù)感知模式和數(shù)據(jù)表征方式的角度可以將“模態(tài)”定義為外界信息的感知模式或信息通道（Sharma et al.，1998）。人工智能的重要作用在于精確模擬環(huán)境的各種模態(tài)，為人類提供真假難辨、虛實結(jié)合的學(xué)習(xí)場景。有學(xué)者從多模態(tài)“符號表征體系”、多模態(tài)“信息感知通道”和多模態(tài)“意義建構(gòu)模式”三個層面對“多模態(tài)”驅(qū)動的智能教育趨向進行分析（王一巖等，2021）。多模態(tài)信息感知通道是機器對外界環(huán)境的感知系統(tǒng)。人們可以通過觸摸、語音、手勢、眼動等多種交互方式與機器進行實時交互，帶來一種身臨其境的沉浸感受，深度感知社會或物理在場，獲取視覺、聽覺、運動覺、觸覺、味覺、嗅覺等多重感官通道的真實感受，進入虛擬世界與現(xiàn)實世界融為一體的感知氛圍。尤其是近年來新興的觸感智能體使得人們可以“觸摸”到虛擬世界，進一步拉近了虛擬和現(xiàn)實的距離。觸感智能體直接切入觸覺感知，擺脫傳統(tǒng)媒體通過視覺聽覺替代表達觸覺信息的局限，進一步提升了知識表達與交互的效率。一方面，觸覺是存在強烈個體偏好差異的近端感知，融合了觸感的多模態(tài)交互更能給人帶來親切感與真實感（Jaimes et al.，2006）。另一方面，人類90%以上的活動需與物理世界進行觸覺性交互，觸感多模態(tài)智能體具有很強普適性與學(xué)科交叉性，在諸多領(lǐng)域給人們帶來了一場巨變。如果說其他領(lǐng)域中觸感智能體更偏重交互的輸入端，是通過機器感知制造人在虛擬世界的“分身”，那么教育中的觸感智能體則更偏重交互輸出端，通過機械引導(dǎo)做人類在現(xiàn)實世界的“陪練”。

綜上，多模態(tài)融合感知的知識承載媒體具備極強的知識生產(chǎn)與進化能力，跨境域解釋力強，吸收、整合、存儲、應(yīng)用知識的能力也較強。在知識傳播力方面，多模態(tài)融合感知的知識載體的傳播效率遠遠高于單一的知識載體，呈現(xiàn)出更快的速度、更強的傳播力、更廣泛的接受群體以及更個性化的表達等特征。

六、結(jié)語

在教育發(fā)展史上，每一種知識觀的形成與發(fā)展都伴隨著時代發(fā)展、技術(shù)進步與思想進化，代表著人類對知識理解與認識的發(fā)展方向。在人工智能時代，人類教育面臨著向未來智能教育的轉(zhuǎn)型。因應(yīng)時代的呼喚，我們也正遭遇著一場知識觀的嬗變。立足當(dāng)下，知識樣態(tài)從形式到內(nèi)容，從本質(zhì)到外觀，已經(jīng)漸漸遠離了當(dāng)初的面貌。人類或?qū)⑴c智能機器協(xié)同成為新的知識主體，為知識創(chuàng)造注入鮮活的生命力，推動著我們對知識本質(zhì)的理解從人類認識擴張至人類碳基智慧與機器硅基智慧并存。復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)通道亦使得知識結(jié)構(gòu)超越了原本結(jié)構(gòu)化、層級化的束縛，具備動態(tài)性、人機共舞的獨特性質(zhì)。與此同時，承載知識的媒體也開始呈現(xiàn)出多模態(tài)融合感知的特征與趨勢。眺望未來，我們亟需樹立新知識觀，為未來智慧教育體系構(gòu)建起以新知識觀為地基的大廈。

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Knowledge Prospect in the Era of Intelligence： Knowledge View Reshaped by Artificial Intelligence

DU Hua， Gu Xiaoqing

Abstract：Knowledge is the main content of education. Knowledge view is the fundamental and basic issue of education practice. It has distinct characteristics of the times. At present， in the transformation from human education to smart education， the knowledge prospect has undergone earth-shaking changes， and the discussion of knowledge view is extremely urgent.? From the philosophical perspective， knowledge view involves the understanding of the subject， nature， structure and carrying media of knowledge. In the age of intelligence， artificial intelligence not only participates in the process of knowledge production in the form of tools， but also participates in the process of interaction with human beings in some human-like way， so that the subject of knowledge shifts from human beings to human-machine collaboration， and the essence of knowledge expands from man’s knowing to the coexistence of carbon-based wisdom and silicon-based wisdom. Knowledge structure has changed from hierarchical structure like architecture to complex and dynamic structure like dance in which human and machine are interwoven， and knowledge carrying media presents the characteristics and trend of multi-modal fusion perception. In order to cope with the change of knowledge view in the age of intelligence， it is urgent to establish a new knowledge view and build a mansion based on it for the future smart education system.

Keywords： Artificial Intelligence; Human-Machine Collaboration; Knowledge View; Knowledge Essence; Knowledge Structure