Page 535 - 2026年泸西县两会参阅

Hinton）等人找到了利用强大的 GPU 去大幅提升神经网络的方法，并由

此掀起了基于深度学习的人工智能变革。而辛顿有感于神经网络跌宕起

伏的历史，他将多层神经网络命名为“深度学习”，旨在激励研究者在一

个失宠的领域坚持自己的正确信念。总之，正是考虑到人工智能本身蕴

藏着诸多可供言述、体悟和启发的教育故事，教育中人尤有必要从“授人

以知”的角度将之讲述为经历了诸多教训的经验宝库、破解了系列难题的

成功样板和发现了未知领域的精彩冒险，以便使其从纯粹关于物质的应

用工具升华为包含思想意义的教育故事。

第三，设计“授人以知”的人工智能。从人工智能的本质来看，它有

两大目标：一是做有益的事情；二是用自己的概念和模型，帮助回答有

关人类和其他生物体的问题。前者关乎工具的应用，后者关乎人的理解。

与此同时，有用的人工智能为什么会越来越有用，一方面固然是它获取

了越来越多的“有用”数据，另一个更为隐秘却更重要的原因则是它的目

标函数被设计成了与“现实效用”密切相关的模样。从这个意义来讲，“授

人以知”之所以难以在人工智能中占据一席之地，并不是因为人工智能天

生“无知”或者无力为继，而是因为“授人以知”并不包含在人工智能的目

标函数中。反之，人工智能是否能“授人以知”也是可以被人为设计的。

一旦明白了这一点，以教育的概念、方法和案例为启发，设计“授人以知”

的人工智能也就构成了值得一试的议题。比如，将人工智能的功能设定

为“学生”，以便它从每一个可能存在的信息来源中如饥似渴地学习；从

“费曼学习法”中寻求灵感，试图教会人工智能那些人自己都未必清楚的

事情，抑或借助人工智能去挑战那些人未必清晰知道答案的复杂问题；

127