魏忠

上海海事大學(xué)/庚商教育智能科技

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至今最感謝的老師，還是高中階段的數(shù)學(xué)楊老師，雖然他只作為代課教師教了我一個(gè)月。那是高中二年級(jí)的冬天，由于我不太愛聽課，在幾何課堂上，為了混過去，加上剛剛搞懂某種反證法進(jìn)行邏輯證明，就直接用自己發(fā)明的一套代數(shù)方法解題。楊老師看了我的作業(yè)，雖然很吃驚，但并沒有責(zé)備我，而是叫我到他家聊天。楊老師告訴我：“你確實(shí)有些數(shù)學(xué)特長(zhǎng)，然而，在數(shù)學(xué)上即使是天才，能夠出頭的人也是很少的，原因在于數(shù)學(xué)不僅僅是一種天賦的智慧，還有一套經(jīng)過幾百年約定俗成的語言符號(hào)系統(tǒng)，你靠自己去構(gòu)建這套語言系統(tǒng)是很困難的，如果你希望考一所好大學(xué)，捷徑就是去掌握這套語言系統(tǒng)?！焙髞?，我認(rèn)真地把數(shù)學(xué)基本定理掌握后，數(shù)學(xué)成績(jī)突飛猛進(jìn)，上了一所重點(diǎn)大學(xué)。

天賦與智慧，還是訓(xùn)練有素，誰更重要，我一直沒有答案。最近，人工智能工具大規(guī)模出現(xiàn)，又讓我對(duì)這個(gè)問題糾結(jié)不已。到底讓不讓學(xué)生們使用工具，還是先讓學(xué)生們梳理思路？這也一直是一個(gè)問題。

我發(fā)現(xiàn)，在每屆學(xué)生中，總有那么五六位學(xué)生，代碼水平比我高，工具水平也比我高，因此在技能實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中，我讓那五六位學(xué)生當(dāng)助教教授其他學(xué)生，讓學(xué)生將自己的思路畫出來變成圖譜，再用我的智慧來判斷他們的天賦和糾正他們的邏輯錯(cuò)誤。當(dāng)他們?cè)賳栁揖唧w問題時(shí)，我說：“這是經(jīng)過訓(xùn)練的人才能解決的問題，我只能進(jìn)行思路上的指導(dǎo)?！蓖瑫r(shí)，我舉了一個(gè)例子讓學(xué)生明白這件事。如果你需要一個(gè)發(fā)散的和充滿智慧的答案，你可以向Kimi詢問，Kimi是一個(gè)通用人工智能模型，回答非常迅速，但幻覺也很強(qiáng)，作為你的老師給你的建議也是這樣的，但這樣充滿智慧和幻覺的建議用途并不大；然而，你如果把Kimi給出的結(jié)論再次輸入到Dify或者Coze當(dāng)作問題，如果你的Dify或者Coze有充分的私域知識(shí)庫(kù)支持的話，那么你會(huì)發(fā)現(xiàn)答案迅速得到增強(qiáng)和收斂。這個(gè)時(shí)候，你發(fā)現(xiàn)你不僅僅需要一個(gè)智慧和具有天賦的大模型，更需要一個(gè)訓(xùn)練有素的RAG（增強(qiáng)知識(shí)檢索）。哪個(gè)更重要，永遠(yuǎn)是一個(gè)糾結(jié)的問題。

人工智能為什么有效，其實(shí)在理論上也是一個(gè)“To be or not to be”的問題，數(shù)學(xué)和邏輯學(xué)是一種理性的天賦，馮·諾依曼、圖靈、香濃、維諾等通過純理性的布爾計(jì)算，構(gòu)成一個(gè)所謂的計(jì)算機(jī)架構(gòu)進(jìn)行計(jì)算與控制。在人工智能的早期階段，人們長(zhǎng)時(shí)間以為理性與天賦就是一切，然而從皮茨到辛頓的人工智能的實(shí)踐證明，“連接與計(jì)算”極其重要，深度學(xué)習(xí)以后的人工智能也證明了這一點(diǎn)，那就是“訓(xùn)練才是重要的”。

最近，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父辛頓有一個(gè)著名的演講，當(dāng)講到人工智能時(shí)，他認(rèn)為人的語言學(xué)習(xí)是訓(xùn)練的，但這種訓(xùn)練的前提是建立在大腦有預(yù)存的充分預(yù)制的連接，其實(shí)又是天賦。因此，天賦與訓(xùn)練，先有雞還是先有蛋，確實(shí)是一個(gè)很復(fù)雜的問題。教育專家很早就發(fā)現(xiàn)，具備語言天賦的人往往具備科學(xué)天賦，然而語言并不是先天就具備的，很多語言規(guī)則是近期人們才約定成俗的，再有天賦，語言規(guī)則也是需要時(shí)間訓(xùn)練的。因此，很多數(shù)學(xué)天才要么需要掌握非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)符號(hào)語言，要么更厲害的一些人則自創(chuàng)一套語言符號(hào)系統(tǒng)。

寫到這兒，我又回憶起我高中的那個(gè)冬天……