摘要：對于算法和程序的初學(xué)者來說，無論是字符的還是圖形化積木式的編程環(huán)境，都是在預(yù)設(shè)規(guī)則下進(jìn)行定制式的創(chuàng)造，為了能夠?qū)崿F(xiàn)對預(yù)設(shè)規(guī)則框架的超越或逃逸，需要在教學(xué)目標(biāo)的設(shè)定中，闡發(fā)對功能之所以能夠?qū)崿F(xiàn)的思維的意義的追求，而不只是對功能達(dá)到的追求。作者傾向于相信，人對于現(xiàn)象能夠有一種超越機(jī)械處理語言符號數(shù)據(jù)的面向事件本質(zhì)的理解能力，而生成式人工智能的處理結(jié)果不能涵蓋人的智力成果。抽象符號是生成式人工智能得以處理數(shù)據(jù)的前提條件，如果用虛擬游樂場來類比繪畫過程，借用德勒茲分析繪畫提出的圖形表概念就可以發(fā)現(xiàn)，人的抽象過程蘊(yùn)含了推動(dòng)抽象對象得以生成的交互式的動(dòng)態(tài)力量場。生成式人工智能可以高效地處理抽象對象，提高了交互式生成抽象對象的效率，因此能夠成為學(xué)習(xí)者思維成長的良好平臺。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；圖形表；德勒茲

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 論文編號：1674-2117（2024）23-0000-05

Playground可以翻譯成操場或游樂場，但似乎“游樂場”一詞更契合為孩子提供生長創(chuàng)造的環(huán)境的寓意。有很多為初學(xué)者設(shè)計(jì)的在線學(xué)習(xí)環(huán)境被稱為Playground，如Python Playground、Java Playground、C Playground，其實(shí)質(zhì)是在線的程序解釋器或編譯器。對初學(xué)者來說，程序語言代碼似乎是等待裝配的過于基礎(chǔ)的材料和元件，上面的這些Playground像是附帶著復(fù)雜使用說明的空白圖紙或場地，與其說是游樂場，不如說是沙盒（Sandbox）。當(dāng)然，可以設(shè)想初學(xué)者采用這些基礎(chǔ)材料和元件進(jìn)入到“玩”的狀態(tài)，他們嘗試不同的符號組合，觀察運(yùn)行結(jié)果，嘗試找出規(guī)律，理解程序代碼的含義——“玩”比單純的“學(xué)習(xí)”的技術(shù)難度還要高。某些在線的Playground提供的更簡易的“裝配”環(huán)境，看上去更像是能夠“玩”的游樂場，如Circuit Playground、Turtle Playground（用Logo語言繪圖）、Make Code Blocks Playground?？梢园l(fā)現(xiàn)它們的共同點(diǎn)：提供了便于使用的組件，隱藏了組件內(nèi)部功能的實(shí)現(xiàn)方式——雖然這樣做犧牲了一定的靈活性，但玩家和組件交互的方式是有限而簡單的，組件之間可以較為輕松地拼接起來，拼裝后的效果是即時(shí)可見的。對比現(xiàn)實(shí)中器械設(shè)備預(yù)先配備好的游樂場，計(jì)算機(jī)軟件具有提供各種各樣的虛擬游樂場——時(shí)髦一些的稱呼可以是元宇宙的潛力，其中的器械設(shè)備既可以是預(yù)設(shè)的，也可以由玩家自行定制。不妨設(shè)想兩種不同的定制：一種是組合現(xiàn)有器械設(shè)備，使之實(shí)現(xiàn)某個(gè)新的功能；一種是直接對器械設(shè)備進(jìn)行改造。對玩家來說，后者情況在現(xiàn)實(shí)世界中是相當(dāng)少見的，但數(shù)字化的虛擬環(huán)境提供了這樣的可能性。

預(yù)設(shè)規(guī)則下的定制

在圖形化的積木式編程環(huán)境中，各種功能的代碼積木塊已經(jīng)提前準(zhǔn)備好，學(xué)生按不同方式組合積木，就可以控制屏幕中的角色——可能是一只貓或熊貓——實(shí)現(xiàn)跑動(dòng)、跳躍、躲避敵人或其他行為。針對某特定目的，組合不同的積木使之成為一個(gè)自制積木，在此類編程環(huán)境中是可以實(shí)現(xiàn)的，如將控制角色的加速起跑——跳躍——落地的一系列行為，定制成為一種自制積木，自制積木對應(yīng)著程序語言中的自定義函數(shù)或過程。學(xué)生的任何自制積木的行為，都是利用已有的代碼積木塊相互嵌合成為一個(gè)更復(fù)雜的具有某些特定交互接口的積木組，自制積木的行為可以相當(dāng)簡單，但復(fù)雜度卻上不封頂，單純從理論上說，基于自制積木實(shí)現(xiàn)一個(gè)模擬真實(shí)物理環(huán)境的虛擬現(xiàn)實(shí)是存在可能的。

但上述的定制行為總是處于預(yù)設(shè)規(guī)則下，盡管圖形化的積木式編程環(huán)境并不明說所謂的預(yù)設(shè)規(guī)則，但編程環(huán)境的實(shí)際操作狀況指向了規(guī)則本身。根據(jù)已有的代碼積木塊，角色能“更換造型”“改變方向”“行走”，將這些已有的要素組合起來成為“iVhCf2vWf2Zv4szGtsYTJBDAqDHZkqSebaf8QOk/kcI=跳躍”，這當(dāng)然可以看作是一種創(chuàng)新，而且體現(xiàn)出抽象和封裝的思想，但這是在預(yù)設(shè)規(guī)則下的創(chuàng)新。編程環(huán)境的設(shè)計(jì)者，而不是運(yùn)用環(huán)境的代碼設(shè)計(jì)者，擁有定義規(guī)則的權(quán)力，他們通過語法、語義或積木形狀、積木連接方式等要素，構(gòu)建了整個(gè)創(chuàng)新環(huán)境的“框架”，這個(gè)框架提供了一種幻象，即通過移動(dòng)和造型變換來實(shí)現(xiàn)“跳躍”，這自然違背物理現(xiàn)實(shí)，但卻是模擬跳躍的便捷形式，對應(yīng)鮑德里亞所說的擬像對真實(shí)現(xiàn)實(shí)的遮蔽。需要補(bǔ)充的是，既然基于自制積木實(shí)現(xiàn)一個(gè)模擬真實(shí)物理環(huán)境的虛擬現(xiàn)實(shí)是可能的，那么，使角色的跳躍基于如同物理現(xiàn)實(shí)的底層規(guī)則來加以實(shí)現(xiàn)，也完全是可能的，但在絕大多數(shù)情況下卻是不必要的，這讓人想到鮑德里亞所說的一種危險(xiǎn)：符號成為獨(dú)立的創(chuàng)造物，不再源于自然或任何現(xiàn)實(shí)，而是思想與精神的物化……不再能讓人想象現(xiàn)實(shí)。[1]設(shè)想一下，要求學(xué)生利用生成式人工智能完成某個(gè)編寫代碼的任務(wù)，在此過程中，符號的意義不再需要學(xué)生來理解，所有的創(chuàng)造工作都在基于符號的一套問答模型中完成，這看似是人們在自由地表達(dá)自己的意見，但人本身無法對答案進(jìn)行沉思，其實(shí)質(zhì)上是在“問/答”模型本身提供的信息區(qū)間內(nèi)，表達(dá)非我的看法……一切都處于模型范導(dǎo)的控制之下。[2]

追求意義的定制

為了能夠?qū)崿F(xiàn)對預(yù)設(shè)規(guī)則框架的超越或逃逸，需要闡發(fā)對于功能達(dá)成過程中的思維本身意義的追求，而不只是功能達(dá)成的追求?？紤]三種不同的任務(wù)：任務(wù)一是利用生成式人工智能，按K近鄰算法對測試樣本進(jìn)行二選一的分類；任務(wù)二是利用生成式人工智能，構(gòu)造一個(gè)訓(xùn)練集，使得其對于某測試樣本在K取值不同時(shí)，分類結(jié)果也不一致；任務(wù)三是要求生成式人工智能設(shè)計(jì)一個(gè)方案，能夠在積木式編程環(huán)境中，通過角色的變化將K近鄰算法的分類過程演示出來。任務(wù)一的目標(biāo)是分類任務(wù)的達(dá)成，主要考慮的是功能的實(shí)現(xiàn)；任務(wù)二的目標(biāo)是對分類任務(wù)達(dá)成過程本身進(jìn)行探究，面向某種特定的思維方式；任務(wù)三則需要在對思維方式理解的基礎(chǔ)上，探索基于這種方式解決問題方案的多樣性，這就是對意義的闡發(fā)。對于上述三個(gè)任務(wù)，生成式人工智能在不同的方面，對人的學(xué)習(xí)產(chǎn)生了幫助。

目前，生成式人工智能還較難直接產(chǎn)生積木式代碼，但它無疑能提供多種方案，而正是在對生成式人工智能提供的方案的考察和思考中，可以看出從模型提供的信息區(qū)間逃逸的可能性：幾乎所有的方案，生成式人工智能都提到了K近鄰算法中關(guān)鍵的一步——對樣本之間距離的測量，盡管它還特意提到在積木式編程環(huán)境中測量距離是比較麻煩的，但它仍然沒有繞過測量距離這一步?？梢园l(fā)現(xiàn)，生成式人工智能被“困”于正確的算法描述之中。

一般來說，人對現(xiàn)象能夠有一種超越機(jī)械處理語言符號數(shù)據(jù)的面向事件本質(zhì)的理解能力。舉例來說，在積木式編程環(huán)境中用K近鄰算法實(shí)現(xiàn)分類，可以采用一種簡單而獨(dú)特的方法來替代測距：將樣本都設(shè)計(jì)成圓形的角色，然后逐漸放大測試樣本的大小，使其“吞噬”測試樣本周邊的特征點(diǎn)（如下頁圖1）。被“吞噬”的p樣本和r樣本的數(shù)量，以及被吞噬樣本的總數(shù)也就是k值，很直觀地由圖形和數(shù)字共同顯示出來，可以將其稱為饕餮法。這當(dāng)然不是一種通用性的方法，它只有在積木式編程環(huán)境的二維屏幕中是有效的，正是因?yàn)槿四軌蛟趯?shí)際運(yùn)用中產(chǎn)生出對積木式編程環(huán)境獨(dú)特的理解，而不像生成式人工智能那樣，僅對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行分析和推理，那么就可以說，人的創(chuàng)造思維從某個(gè)預(yù)設(shè)框架中逃逸了出來。

然而，仍然存在這樣的問題，只要所謂的創(chuàng)新方案變成機(jī)器能夠獲取的文本，生成式人工智能也就可能很快地“吞噬”每一種逃逸式的創(chuàng)新方案，并在隨后的提問、回答過程中將已有的各種方案顯現(xiàn)出來，那么，生成式人工智能是否阻斷了人的創(chuàng)新意愿？不妨設(shè)想這樣的情景，某人的每一個(gè)自認(rèn)為新穎的想法，都已在人工智能給出的參考方案中，這該多么令人沮喪。但正如戴維·多伊奇所說的，對于一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)的生成器來說，雖然它能營造一個(gè)基于它全部本領(lǐng)的環(huán)境，但仍然存在無窮多它所不能營造的環(huán)境。[3]無論人工智能給出多少種創(chuàng)新設(shè)計(jì)，這些所謂的創(chuàng)新設(shè)計(jì)都不超出某個(gè)固定集合，雖然這個(gè)集合是無限大的，但在這個(gè)集合之外還存在著無限多元素和集合。最簡單的原因是，人們可以基于已有集合元素構(gòu)造出不屬于該集合的新的元素，而之所以機(jī)器的創(chuàng)新設(shè)計(jì)無法超出固定集合，是因?yàn)闄C(jī)器處理的數(shù)據(jù)本身來自現(xiàn)實(shí)繁雜事物的某一方面的抽象，而人在抽象過程中，可能會將獨(dú)創(chuàng)的意義投注到抽象過程和抽象對象中，換而言之，人的抽象過程本身可能是不可計(jì)算的。

考慮有這樣的任務(wù)，讓角色從左至右跑過屏幕，當(dāng)角色撞到右側(cè)墻壁或其他東西時(shí)，角色穿越到原來的起點(diǎn)繼續(xù)跑動(dòng)，此時(shí)可以引入一些角色或墻壁的小變化。如果同時(shí)有幾個(gè)角色開始這樣的跑動(dòng)，那么角色的行為就可能結(jié)合人的意愿成為不同的抽象對象。例如，為角色定制不同的輸入，就可以讓這個(gè)游戲成為加法機(jī)、乘法機(jī)或除法機(jī)?；蛘?，如圖2所示，通過跑動(dòng)速度不一致（上面角色的速度是下面角色速度的兩倍）且撞墻就變換造型（大步和小步之間切換）的方法，來模擬實(shí)現(xiàn)一個(gè)二進(jìn)制計(jì)數(shù)器。

在角色的變化過程中，角色撞墻的時(shí)刻其實(shí)對應(yīng)二進(jìn)制數(shù)碼的進(jìn)位的時(shí)刻，造型對應(yīng)著二進(jìn)制數(shù)碼，如大步是0，小步是1。在抽象過程中，原本角色的動(dòng)作和外觀都被解轄域化。這里也可以考慮另外一個(gè)例子，某二進(jìn)制數(shù)字是2的n次方，如1、10、100、1000……那么，在1的位置擺放某個(gè)角色，0的位置作為空白，那么只要簡單地對數(shù)字做乘以2或除以2的操作，就可以控制角色向左或向右移動(dòng)。這里，數(shù)學(xué)運(yùn)算被抽象為某種動(dòng)作，同樣也是一種解轄域化。人的這種意愿的投入，總是有可能超出生成式人工智能處理的預(yù)設(shè)框架。

面向自身實(shí)現(xiàn)的定制

現(xiàn)在來考慮另一種定制，雖然目前它在圖形化的積木式編程環(huán)境中是無法實(shí)現(xiàn)的，但卻可以看成是激動(dòng)人心的預(yù)言。想象一個(gè)不懂編程但剛開始玩積木式編程的學(xué)生，他只是將代碼積木塊當(dāng)成純粹的積木，既然不同的形狀可以拼接起來，那么就可以構(gòu)造出一個(gè)龐大的“建筑”（由于代碼積木塊左邊是對齊的，“建筑”的可能形狀是受到限制的，如它的左側(cè)總是齊平的）；或者，這個(gè)學(xué)生只是拿不同長短的積木塊來玩漢諾塔游戲。這當(dāng)然不是圖形化編程環(huán)境創(chuàng)造者預(yù)料中的玩法，其行為正如伯納德·舒茲所說的“玩笑者”[4]，或者說，實(shí)現(xiàn)了一種解轄域，但學(xué)生的行為并不是毫無益處的，等他真正開始學(xué)習(xí)編程后，可能會想到，為何程序積木塊下方接續(xù)的積木塊只能是一個(gè)，而不支持拼接兩個(gè)或更多個(gè)？繼而引出的問題是，假設(shè)同時(shí)接續(xù)多個(gè)程序積木塊是可能的，那么，被控制的角色就可能要同時(shí)做兩件事，而這兩件事有可能在邏輯上成立，如其中的一件事是變色，另一件事是轉(zhuǎn)向。但也很有可能在邏輯上是沖突的，如讓角色同時(shí)執(zhí)行向左轉(zhuǎn)90度和前進(jìn)90步的命令，在這樣的假想環(huán)境中，計(jì)算機(jī)究竟會如何執(zhí)行指令？到底是讓角色先執(zhí)行左轉(zhuǎn)，還是先執(zhí)行前進(jìn)？或者，直接告知用戶不可行？或者，若考慮左轉(zhuǎn)和前進(jìn)都是一種持續(xù)性的動(dòng)作，將某一個(gè)時(shí)刻的“同時(shí)”分割成90個(gè)細(xì)碎的“同時(shí)”，根據(jù)這樣的分析結(jié)果，便畫出了一段弧線。于是，從積木拼接的問題，引出了并行計(jì)算的問題，問題指向計(jì)算機(jī)工作本身。

目前，幾個(gè)主流的生成式人工智能工具，都能為解決上述問題提供幾種不同的方案，于是就出現(xiàn)了一種新的定制，這種定制是基于可能性的，它根據(jù)人的主觀意愿，選取出將某種可能的實(shí)現(xiàn)過程轉(zhuǎn)換為代碼的方案。無論生成式人工智能提供多少種方案，人總是能基于已有方案給出新的方案。一個(gè)有趣的受量子力學(xué)啟發(fā)的方案是：只要有人觀察，則角色要么左轉(zhuǎn)，要么前進(jìn)，只可能處于兩種狀態(tài)中的一種，如無人觀察，則實(shí)現(xiàn)細(xì)碎的轉(zhuǎn)彎動(dòng)作。受多伊奇的啟發(fā)，在這里給出一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，設(shè)想將產(chǎn)生邏輯矛盾的方案置放于平行世界中，宏觀上邏輯矛盾的消失，則導(dǎo)致多個(gè)平行世界收束為一個(gè)世界，想象某個(gè)高度發(fā)達(dá)但與現(xiàn)實(shí)相隔離的虛擬世界，它只通過極少量的信號和外界交流，則這個(gè)世界中無論多么復(fù)雜的狀態(tài)，對外界來說都被約簡了。這個(gè)思想實(shí)驗(yàn)暗示我們，人們能夠看到創(chuàng)新過程留存下來的語言符號，但創(chuàng)新過程本身卻是無法用語言符號來還原的。

想象一下，如果學(xué)生擁有一支筆，那么一張白紙就成為他的一個(gè)游樂場，他可能用各種方法在紙上留下痕跡。德勒茲常通過藝術(shù)作品闡述哲學(xué)概念，他提到繪畫中的圖形表（主要是以弗蘭西斯·培根的作品為例），“圖形表”在德勒茲的理論中是一種動(dòng)態(tài)的力量場，它不斷地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，形成無限多的形式。這種力量場中的力量相互交織、抗衡，推動(dòng)圖像的不斷變化和生成，生成一些由線條、區(qū)域、無意義、非再現(xiàn)的線條和可操作性的整體。[5]圖形表的力量場在手和紙筆的互動(dòng)過程中表現(xiàn)出來，行為結(jié)果的難以預(yù)料性是其重要的特征，通過圖表，我們從繪畫之“事實(shí)的可能性”過渡到“繪畫事實(shí)”。[6]值得考慮的是，在傳統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)和編程的過程中，預(yù)設(shè)語法規(guī)則作為一種權(quán)力和規(guī)訓(xùn)很有可能為初學(xué)者思維構(gòu)建起無形的牢籠，缺乏如在現(xiàn)實(shí)中進(jìn)行繪畫時(shí)那種手法與物理材質(zhì)互動(dòng)所產(chǎn)生的多樣性和不確定性。相較于畫筆和畫布，基于編程環(huán)境的所謂Playground更缺乏玩的意味。

生成式人工智能工具的出現(xiàn)，就有可能為數(shù)字創(chuàng)造環(huán)境（算法及程序的學(xué)習(xí)和使用只是這個(gè)數(shù)字創(chuàng)造環(huán)境的一部分）帶來如圖形表那樣的動(dòng)態(tài)力量場。例如，可以向生成式人工智能提出這樣的要求：構(gòu)造一種能夠執(zhí)行某些指令的虛擬機(jī)器，loop（x）{print（"*"）}表示重復(fù)執(zhí)行x次，大括號里是將要具體執(zhí)行的事情。舉例來說，loop（3）{print（"*"），print（“＼n”）}的作用是在一行中用print命令打印星號后再回車換行，除非是打印"＼n"，否則print執(zhí)行后不回車換行，loop命令括號中的參數(shù)可使以上過程重復(fù)三次。指令功能的描述可以是程序代碼式的，也可以是自然語言式的，在指令的功能構(gòu)造完成后，可以要求生成式人工智能解釋某個(gè)語句到底做了什么：x=9，loop（10）{loop（10-x）{print（"*"）}，print（“＼n”），x=x-1}。生成式人工智能成功地指出，語句描述的是打印正三角形的星號陣列。或者向生成式人工智能給出這樣的提示：“打印[n]”指令的功能為：如果n＞0，則連續(xù)打印n個(gè)星號，換行，然后n減去1，再執(zhí)行“打印[n]”；如果n＞0不成立則終止。按以上描述執(zhí)行“打印[10]”命令，并顯示結(jié)果。生成式人工智能成功地指出，語句描述的是打印倒三角形的星號陣列。

在構(gòu)造指令的過程中，學(xué)生從某種意義上說是這個(gè)人工智能游樂場的玩家，需要從已掌握的程序語法中跳脫出來，帶著算法自動(dòng)化信息處理的關(guān)鍵思想，用一種自創(chuàng)的語言符號系統(tǒng)或描述方法，指揮生成式人工智能按要求進(jìn)行自動(dòng)化的工作?！爸貜?fù)”是初學(xué)者對自動(dòng)化過程最容易理解的一個(gè)入門路徑，“l(fā)oop”是一種臆想中的命令，除了重復(fù)次數(shù)，它擱置了起始條件、終止條件等參數(shù)，在簡潔的同時(shí)也犧牲了靈活性，只有少數(shù)程序語言如Kotlin、Logo等存在與之類似的重復(fù)語句。“打印[n]”命令的遞歸形式也是實(shí)現(xiàn)重復(fù)的一種方法，通過判斷條件停止自身工作，來實(shí)現(xiàn)重復(fù)的控制。可以發(fā)現(xiàn)，這里的“l(fā)oop”和“打印[n]”都要比Python中的“while”“for”甚至第三方的“goto”語句在思維過程上有著更原始、更簡單的形式，生成式人工智能恰恰提供了一種環(huán)境，讓這種原始的、簡單的虛擬機(jī)器運(yùn)作起來，賦予思維過程以直觀的形象，就仿佛在空白畫布上隨意涂抹，就會產(chǎn)生某種奇特效果，于是，如同繪畫過程中圖形表的作用就能夠借助生成式人工智能體現(xiàn)出來。游樂場的玩家不是將算法或編程作為工具來學(xué)習(xí)，而是將它們作為幫助思維成長的環(huán)境，如只有當(dāng)在玩樂中注意到游樂場器械設(shè)備的缺陷或可優(yōu)化之處時(shí)，才通過簡單的語言符號描述的方法來更新游樂場的器材，而不是像產(chǎn)品的使用者那樣，一開始就看到擺放整齊的各種器械設(shè)備（如積木式編程環(huán)境中預(yù)先提供的各種各樣功能的積木）。

設(shè)想一下這樣的圖形化編程環(huán)境——或許在不遠(yuǎn)的將來就會真正出現(xiàn)，一開始，環(huán)境中只有極少量功能簡單的積木塊，其余積木塊不是通過玩家拾取獲得，而是需要通過和生成式人工智能的交互過程來獲得，只有當(dāng)生成式人工智能順利地“理解”了玩家的某個(gè)數(shù)據(jù)處理的描述過程后，才生成對應(yīng)某種功能的代碼積木塊。在整個(gè)過程中，積木不是人的學(xué)習(xí)對象，積木是人的創(chuàng)造對象，而創(chuàng)造積木的人的思維，顯然也受到積木的影響，這種多樣性和不確定性的交互過程顯現(xiàn)出一種創(chuàng)造的動(dòng)態(tài)力量場。雖然對完成某個(gè)具體現(xiàn)實(shí)任務(wù)來說，這種需依靠自己搭建游樂器械的游樂場是效率低下的，但卻可能是思維成長的良好平臺，這讓人想起一句古話：天地位焉，萬物育焉。