简介
人工智能发展迅猛，与之相比，我们人类到底还有没有优势？我们最终会被取代吗？
想要在这场人机大战中取胜，我们就必须换一种方式来思考智能。罗斯玛丽⋅卢金教授是国际AI教育学会主席，她在《智能学习的未来》中重新定义了人类智能，提出了交织型智能模型，详解了人类智能的7大要素，指明了如何在当下和未来进行智能的学习，使我们不至于因过时的“智能”而落后于时代。
不仅如此，卢金教授还将人类智能与人工智能做了充分对比，辨析了我们该如何分别发挥人类智能和人工智能的各自优势，同时指出我们应该如何用人工智能开发人类智能、增强未来的学习，以为人工智能时代做好充分的准备。
作者介绍
罗斯玛丽⋅卢金
●国际AI教育学会会长，英国下议院教育特别委员会专家顾问，伦敦大学学院教育学院教授，伦敦知识实验室负责人。
●教育领域的人工智能博士，学习科学家，研究人工智能与学习近30年，被《星期日泰晤士报》列选为“20位z有影响力的教育人”。
栗浩洋
●“松鼠Ai 1对1”创始人，中国自动化学会智慧教育专委会副主任，荣膺“中国人工智能创业30人”。A股上市公司昂立教育前副总裁。
●du创了“MCM能力值训练系统”“非关联性知识点的关联概率算法”。曾受邀在斯坦福商学院等学府讲课。《学习的升级》中文版合著者。
部分摘录：
1983年6月10日那天，我的第一个孩子出生了，我们叫他詹姆斯（James）。直至今日，我依然记得当凝视那个依偎在我怀里的小人儿时，自己心里是多么惊喜。在那一刻，我的情绪是如此强烈，几乎让人难以承受。这个小家伙的气味是那么好闻，皮肤是那么柔软，呼吸是那么轻柔。任何一位父母都会理解孩子出生时那种全身心浸润其中、汹涌如浪潮的父爱和母爱，而且这种爱将伴其一生。那天，我不仅体会到了初为人母的爱、欢乐和兴奋，而且体会到了巨大的责任感。我怀中这个完美健康的小人儿还没有能力照顾自己，他未来能否健康成长完全依赖于我。我有责任保护他的安全，有义务让他幸福快乐。他是社会的一分子，我有责任让他充分挖掘自己的潜力。
在我的世界里，孩子的出生和成长是最大的奇迹。地球上有飞流直下的瀑布、层峦叠嶂的山脉、碧波浩渺的湖泊和一望无际的海洋，但这些对我来说不及见证一个孩子出生和成长这个奇迹之万一。女高音歌唱家歌唱的纯美曲子、精致美味的餐食、新鲜出炉的面包、现磨咖啡以及和煦夏日香橙花所散发的香味，无一不让人心醉，但这些在我们所处的复杂世界乃至整个宇宙中都只不过是浩瀚海洋中的一滴水罢了。然而，我们相信，作为拥有智能的人类有能力理解整个世界的复杂性，理解其中的各种奇迹和经验，并通过解释传达给其他人。我们甚至还相信，我们可以通过某些标准化指标来测试、衡量这种智能。
我们正在削弱人类智能 在如今的时代，我们痴迷于衡量自己各方面的能力，希望以此获得一种“一切尽在掌控之中”的感觉。不仅如此，我们还痴迷于与别人相互衡量，用以比较谁表现得好、谁表现得不好，或者谁没有表现出他本应达到的良好程度。我切身体会到这些是在我儿子出生后的最初几天，医护人员告诉我他的体重、身高和头围。我定期带他到婴儿诊所称重，并将他的体重与同龄婴儿的正常体重范围进行比较。我们采取此类措施的理由很充分，因为我们希望确保婴儿拥有健康的饮食和良好的照顾。但是，我认为我们已经过分痴迷于量化生活的方方面面，尤其是智能这方面，而这种过分痴迷得不偿失。
对于如何衡量事物以及应接受哪些信息来理解某事物，我们也很容易遵照权威人士的意见。比如说，在判断某食品是否新鲜时，我们不再用眼睛看它是否变色，不再用鼻子闻它是否变味，而是看一个写着生产日期和保质期的标签。我们采用一系列标准化考试，并以孩子们在考试中的得分来判断他们是否跟上了学习进度。我们以人们在社交网络上的朋友数量来判断他们的受欢迎程度，甚至以此来判断他们的个体价值。
作为一名科学家，我喜欢证据，但我同样重视判断证据是否有效的能力。然而我担心，大多数人已经丧失了自我判断的能力，陷入了需要权威机构来帮忙判别真伪的怪圈。这些权威机构可能是食品标准局或某零售商，可能是认定某资质的机构，甚至可能是一家大型技术公司。我们很容易就盲目相信此类权威，而不是利用我们的智能来评价、辨别和了解事物。我也担心，我们在选择相信此类权威之前，没有做太多考量和质疑。我们之所以选择相信某些权威，可能是因为其他人相信，或者是因为我们所尊重的人告诉我们这些权威可信，抑或是因为历史或传统等诸多因素使它们成了权威。也许我们之所以相信它们，是因为我们熟悉它们，或者是因为我们能够理解它们所制定的指标。然而，我们很少考虑自己为何会将某人或某物视为权威。我并不是指我们需要质疑每个权威人士或权威机构，而是说需要知道自己相信某个权威的理由，以及知道在什么时候要寻找更多有效的证据和数据来判断此类权威的可信度。我还担心，我们对于测量的痴迷与对简单方便的追求，正在逐渐剥夺我们对于价值的思考能力和判断能力。更糟糕的是，在判断某些事物的价值时，它还导致我们有所偏颇。尤其是，它让我们过度简化和低估人类智能，并过度重视人工智能。
只需要回顾一下2008年的全球金融危机，我们就能看出，在判别某权威是否真实可信以及如何利用真实有效的证据来做出判断方面，我们的能力确实非常欠缺。当时，金融机构说服人们去投资次级抵押贷款债券。利率一开始很低，但它不断上升，很多次级抵押贷款市场的借款人最终无法按期偿还借款。大量自认为充分了解信息的投资人就因为相信发行此类债券的银行，认为它们属于权威机构，而盲目购入了这些毫无价值的债券。即便当时有少数人对这些债券中的优先抵押相关条款提出质疑和担忧，也没有人听他们的，因为他们不是公认的权威机构，所提出的质疑又是在暗示一种前所未有的状况。另外，他们的观点令人十分不安，人们宁肯选择掩耳盗铃。我认为，当时的这些情况证明，人们已经失去了对证据有效性做出明智判断的能力，哪怕不是完全失去，也是十之八九了。如今，我们再次面临类似的问题，因为人们太容易相信“假新闻”了。
什么是智能 我们有很多需要有效评估其价值的事物，考虑到本书的主题，我将范围缩小到了人类本身。本书将主要探讨我们试图用哪些方式来判断人们的能力、智力和智能。我们从小就开始接受此类考试，并且终身都将如此。我们不仅在个人之间进行比较，而且在各国之间进行比较，比较哪国学生在该国的中小学和高等教育中表现最好，由经济合作与发展组织（OECD）所统筹的国际学生评估项目（PISA）就是其中一个例子。本书将主要探讨智能，因为拥有智能是我们与其他动物最根本、最核心的区别。
本书的重点在于我们以何种方式来判断、衡量某人是否聪明、某物是否拥有智能，以及我们是如何不断量化此类智能的。我将深入研究如今的教育体系对我们认识、探讨和评估智能的方式所造成的影响。在当今世界，人工智能的发展日新月异，因此，我也将整个研究置于机器智能化的大环境之中。这本书从一个务实的角度，为读者解开人类智能的关键要素，意在指出人类智能是我们需要珍视的瑰宝。通过本书的阐述，我将提出一个中心论点，然后就此讨论我们该做出何种反应。我认为，我们用于识别、探讨和评估人类智能的方法是贫乏且不当的。由于缺乏合适的工具，我们正在使自己变得更加愚蠢，而不是更加聪明。然而，我们自己才是这个世界上最宝贵的资源。
更糟糕的是，由于欠缺评价人类智能的方式，我们严重高估了新兴科技所拥有的智能。这无异于本末倒置，我们因为无法对周遭世界中所存在的证据做出合理明智的判断，所以将人类的未来置于危险之中。25年来，我一直在研究和开发用于教育的人工智能系统，所以我说的话绝非危言耸听。当然，我完全支持在教育中使用设计合理的人工智能系统，我也坚信人工智能在帮助人类学习和教学方面具有不可估量的价值。正是由于人工智能在我们如今的生活和学习中无处不在，所以才引发我深思，我们究竟该如何看待人工智能。
在我进一步展开阐述之前，我需要明确本书中“智能”的具体含义。根据《牛津英语词典》（Oxford English Dictionary），智能是“理解的能力，或称智力”。作为名词，智能是一种在智力层面上的“理解能力”。如果我们再查找“理解”的词义，就会发现，“理解”作为名词的定义是“知识”，作为动词的定义则是“领悟的能力，了解事物含义或意义的能力，或提炼事物概念的能力”。如果我们“理解”某事物，那就意味着我们“熟悉”该事物，并且是“通过经验熟悉该事物”。
以上种种解释看上去都有道理。但是，这些定义并没有指明我们到底应该如何评估一个人或者其他事物所拥有的智能。
事实上，在此类定义下，智能像是在某个节点上我们或拥有或没有的东西。当我们试图理解智能这类复杂概念时，借助于字典往往不是最佳选择。很明显，人类智能与以下这些密不可分：智力、诸多复杂的认知过程，以及我们对他人与自己所拥有的知识和技能的理解。正是由于拥有智能，我们才能够学习、运用所学的知识，通过综合考虑我们所掌握的信息来解决问题、与他人沟通、做出决定、进行思考、做出表达，以及从经验中吸取教训。这些肯定比我们在学校学到的书本知识要多得多。
几十年来，对于智能意味着什么以及我们如何评估智能，人们的观点已经发生了很大的变化。例如，著名的“苏格拉底悖论”（Socratic Paradox）可以追溯到柏拉图，并体现在“我知道一件事，那就是我什么都不知道”这句话中；有人说，爱因斯坦认为智能与想象力是密不可分的；哈佛大学早期的招生导师则认为，一个人使用多种语言的能力就是其智能的体现，这些语言包括拉丁语、希伯来语和希腊语。近些年来，随着我们不断试图量化和衡量智能，我们已经设计出了大大小小的测试，人们可以通过参与此类测试并获取分数来评估自己的智能水平。
在20世纪初，为了确定哪些孩子可能需要接受特殊教育，法国心理学家阿尔弗雷德·比奈（Alfred Binet）和助手西奥多·西蒙（Theodore Simon）设计了比奈-西蒙智力量表（Simon-Binet test）。智商的概念从此诞生了。该智力量表认为每个人都拥有特定的智商水平，并据此专门设计了一系列标准化测试来评估人类的智能，以被试在该测试中获得的总分数除以被试的年龄，所得结果就是被试的智商。此类智力测试的支持者们也承认，因为智能的概念本来就很抽象，所以测试的结果只是一个估值。多年来，智能测试结果被用于衡量某些特定的个体，确定哪种教育系统最适合他们、他们是否适合某项工作，以及他们是否有明显的智力残疾。
随后，人们又设计出更多形式的智力量表。例如，1939年的韦克斯勒量表（Wechsler Scales），其中包含了非语言项目；1969年的贝利婴儿发展量表（Bayley Scales of Infant Development），用于两岁以下儿童的发展评估；以及1979年的英国能力量表（British Ability Scales）。究竟什么是智能，如何评估智能，这些依然没有定论，新兴的人工智能机器及其大规模应用再次引发了人们对智能评估的研究兴趣。智能与教育息息相关，两者之间的联系也正在引发人们的进一步思考。随着人工智能在工作场合之中发挥的作用越来越大，人们也日益关注应如何在教育、培训和评估等领域做出相应改变以适应这种变化。
在接下来的两章中，我将详细介绍和智能相关的具体细节，我将从《牛津英语词典》所给出的定义出发，进一步探讨知识、理解和通过经验获得的熟悉度等相关核心概念。在本章接下来的部分，我想通过介绍本书中的一些关键论证因素来激发你的阅读兴趣，其中包括：智能的社会基础和人类发展的重要性、人类本能和运气的作用，以及真实有效的证据的价值。
智商只代表智能的很小部分 智商值是对某个人在特定时刻所具有的智力的评估，但智能不是静态的，它会随着时间的推移而不断发展。正是由于智能的发展，1983年那天出生的小婴儿才得以成长为现在能够对自己的孩子负责的成年人。由于智力测试得分是将被试所获总分除以被试的实际年龄，因而个体随时间推移所取得的智能发展很难通过智力测试得分来体现。个体在发育阶段时，实际年龄并不是能够准确判断其智力的决定性因素。如果是的话，那么所有的孩子都会以完全相同的速度发育，但我们都知道，事实绝非如此，儿童之间存在许多个体差异，这意味着，在发育阶段，实际年龄并非是能够做出合理判断的决定性因素。
人类智能是如此复杂，而智力测试又是如此片面单一，我认为两者之间很难等同起来。我承认，确实有大量证据表明，智商得分与死亡率、学业成绩、言语流利程度等因素之间具有一定的相关性。(2)即便如此，我依然认为智力测试无论是其本身，还是以一种静态的方式评估某人在某一特定时刻所拥有的智力的做法，都存在着严重的不足，因为智能具有非常明显的发展特征。只要我们没有患上痴呆症或其他心理障碍，智能就可以在我们整个生命中不断发展。因此，我们需要从这种不断发展的角度来思考智能。智能永远都是一个半成品，因为它始终处于不断发展和进化之中。
由于不满智力测试的不足，苏联心理学家利维·维果茨基（Lev Vygotsky）另辟蹊径，试图找到一种将人类智能发展特征考虑其中的更加合理的描述方式，尤其是针对学龄期的青少年。维果茨基认为，儿童的发展是他们与其他人进行人际互动的结果。此类人际互动过程是儿童得以不断构建其心理机能的基石，儿童的智能也因此得到相应的发展。
维果茨基所提出的理论通常被称为“文化发展法则”（law of cultural development），法则认为，每个个体的智能都是个体所处社会环境的产物。这也就意味着，社会对于其成员的智能发展有着不可推卸的责任。能够创造丰富的人际互动机会，从而使其成员的智能得到充分发展的社会，将拥有强大的群体智能。这个文化发展法则同样能够解释当儿子出生时我所感到的强烈的责任感，也证实了这种责任感的合理性。