陳思宇 黃甫全 曾文婕 董娜 伍曉琪 唐玉溪

摘要：隨著人工智能時代的到來，面對尖銳的問題“機器人可以教知識無法培育價值觀嗎？”我們的回答是，機器人不僅能夠教知識而且可以培育知識里的價值觀。首先，情緒導向任務、腳本編寫和遠程控制以及LIDA認知結構模型使機器人可以培育道德知識所含道德價值觀，實證知識所含特殊價值觀以及超學科知識所含多元價值觀。其次，自治型道德智能體、價值系統(tǒng)以及智能系統(tǒng)分別是機器人主動培育價值觀的外部前提、內在機理以及動力機制。最后，德育神經科學研究成果、機器學習體系建構以及類腦智能系統(tǒng)進階開發(fā)，創(chuàng)生價值創(chuàng)造型的德性AI教師，使機器人有效培育價值觀成為可能?？傊瑱C器人既可以教知識也能培育價值觀，為解放教師創(chuàng)新教育展現(xiàn)了美好前景。

關鍵詞：機器人;智能體;德性AI教師;知識;價值觀

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

目前，機器人作為教師（Robot as Teacher）已進入學校課堂，并且得到持續(xù)改進。黨的十九大報告和全國教育大會重申，立德樹人是學校教育的根本任務。教師“立德”是“樹人”的前提。因此，不僅人類教師（Human Teacher）必須以德施教，類人教師（Humanoid Teacher）也須具備德性并能培育價值觀。但是，近期有種說道“機器人可以教知識無法培育價值觀”不脛而走。真是如此嗎？其實不然。這種日常觀點將知識與價值觀斷然割裂，“教知識”是“格物”“為學”，而“培育價值觀”是“明德”“為道”。然而，根據(jù)文化整體主義，知識的習得與價值觀的涵養(yǎng)具有同一性。價值觀的確立不能離開知識的學習而自存。計算機、機器人、電信以及其他類型的尖端技術幾乎在所有工業(yè)領域迅速取代著人工。教育領域亦是面臨巨大挑戰(zhàn)。計算機科學和認知神經科學等的發(fā)展，使教育信息技術進化為人工智能系統(tǒng)，再進階為類腦智能系統(tǒng)，從作為教學媒介進化為類人教師或學伴（Humanoid Teacher or Peer）。與人類教師相似，機器人教師能教知識，也能培育知識里的價值觀。具有價值體系的智能體能培育價值觀，德性AI教師更能有效地培育價值觀。

一、機器人：培育價值觀何以可能

知識承載一定價值。因此，機器人可教知識，故可培育知識里的價值觀。知識分為“道德知識”（Moral Knowledge）和“實證知識”（EmpiricalKnowledge），負載著兩類價值觀，機器人可教這兩類知識，必然可以培育蘊含其中的兩類價值觀，即可以培育所有價值觀。

（一）機器人可以培育道德知識里的道德價值觀

經驗論道德觀認為，道德知識即實踐性知識（Practical Knowledge），即關于如何行動的知識，也是付諸實踐的知識。從道德起源來看，人類在社會生活中形成了各不相同的社會關系，其中就包含著人與人、社會和自然的各種倫理關系。與人類社會相伴而生的道德知識，是隨著人類道德實踐而不斷發(fā)展的。亞里士多德指出：“德性分為倫理的和理智的。倫理德性由風俗習慣沿襲而來。理智德性大多由教導而生成、培養(yǎng)起來，它需要經驗和實踐”。道德知識的實質是道德價值觀。道德知識內在于人類生命實踐活動的展開，外顯為對世界的精神把握方式。道德知識源于人們對道德的精神把握和對客觀倫理關系的主觀認識，是指表征或承載主體人際價值關系的符號。道德知識是人類在道德實踐中進行道德認知的結果，因此，人們的道德觀念系統(tǒng)和道德行為方式內蘊其中。蘇格拉底有千古流芳的命題“美德即知識”。知識可教，故美德可育。機器人可教道德知識，故機器人可以培育道德知識里的道德價值觀。

然而，并非所有類型的機器人可以培育道德知識里的道德價值觀。換言之，機器人的類型和任務的設計影響機器人德育能力的形成。一方面，根據(jù)不同的分類標準，可將機器人分為若干種類。按照功能效用來分，機器人分為服務型機器人（如玩具機器人、醫(yī)療機器人、護理機器人、保姆機器人、教育機器人）和致命型機器人。其中，教育機器人可細分為兒童娛樂教育同伴、安全教育機器人、特殊教育機器人、復建教學機器人、課堂助教機器人以及機器人教師等。按照自主水平來分，機器人分為遠程操作型機器人（Teleoperated Robot）或遠程呈現(xiàn)型機器人（TelepresenceRobot）和自治型機器人（Autonomous Robot）。遠程操作型機器人使人類操作員能夠遠程感知和機械地操縱物體，即遠程操作型機器人由連接到機器人的人類操作員進行控制，替代操作員執(zhí)行任務。遠程呈現(xiàn)型機器人是具有實時雙向視頻或音頻通信的移動視頻會議系統(tǒng)，它顯示通訊雙方的存在。對機器人類型的劃分可知，有些機器人不但不能傳遞道德價值觀，其應用本身就可能引發(fā)一些道德問題，比如“殺手機器人”。另一方面，任務承載著道德知識及其蘊含的道德價值觀，其性質影響著機器人德育能力。任務的屬性由人類的能力決定。人類具有經驗（Experience）和代理（Agency）兩類基本能力。前者即感受和情感的能力，后者即思維和意圖的能力?！敖涷灐焙颓楦信c主觀性有關，而主觀性是指受個人意見影響的陳述或態(tài)度?！按怼焙驼J知與客觀性有關，而客觀性是指基于事實的信息或決策。相應地，人類賦予機器人的任務也分為兩種：情緒導向任務（Emotion-oriented Task）和認知導向任務（Cognition-oriented Task）。前者與關聯(lián)情感的感覺有關，后者與關聯(lián)認知的思維有關。道德知識是一種實踐性知識，因此，機器人培育道德知識里的道德價值觀，需要被指派并執(zhí)行情緒導向任務。在人類教師的陪伴和引導下，社交機器人Milo通過目光對視、表情變化、降低語速、手勢交流和口頭對話等方式，在教授自閉癥兒童人際交往知識和技能的同時，培育了兒童關愛他人、包容變化等道德價值觀（如圖1和圖2所示）。

（二）機器人可以培育實證知識里的特殊價值觀

除了情緒導向任務，機器人還可執(zhí)行認知導向任務，即機器人可以培育實證知識里的特殊價值觀。實證知識作為一種人類知識，包括自然科學知識、社會科學知識以及藝術學科知識等，蘊含著人的特殊價值觀。實證知識以其清晰的公式、定理，易于交流的人造語言（女Ⅱ數(shù)學和編程），以及可證可感的實驗與邏輯方法，將雜亂無章的感覺表象整合為一個更加合理的系統(tǒng)。這其中的事物各有其位置、種屬、功能與運動形式，因此似乎遠離了人類的心靈，成為“客觀”的知識。事實上，這不過是部分哲學家過分強調“自在之物”的偏見。故而，我們進一步明確實證知識的內涵取向：實證知識亦含括著特殊價值觀。自然科學知識（如數(shù)學、物理學、天文學、生物學以及化學等）揭示了世界的真相，是建立科學世界觀不可缺少的基礎，其內涵著的真理觀，即是一種普世價值觀。具有人學特點的社會科學知識里內涵著的民主觀，也是一種普世價值觀。藝術學科知識里內涵著的自由觀，亦是一種普世價值觀。因此，機器人能教實證知識，就必然能夠培育實證知識蘊涵的特殊價值觀。

現(xiàn)有的機器人尚未能夠獨自教授實證知識，需要人類教師的協(xié)助。在人機雙師課堂中，人類教師交替使用兩種控制方式實現(xiàn)機器人教授實證知識和培育特殊價值觀的教育目標。一是通過編程，使機器人自動運行腳本，自主完成部分教學任務。目前，機器人已能教外語和小學數(shù)學等科目，還能解釋新的科學概念。韓國白色卵形遠程呈現(xiàn)機器人EngKey（如下頁圖3所示），日本人形機器人Saya（如下頁圖4所示）以及以色列人形機器人RoboThespian（如下頁圖5所示）等已經“學會”向學生闡釋概念、講解案例、布置作業(yè)以及公布答案等。二是通過特殊用戶界面對機器人進行遠程操作，即人類教師命令機器人做出簡單的動作，比如轉動身體、變化手勢以及現(xiàn)場互動;同時，啟動小型“應答庫”使機器人回答學生的一些提問。對照組實驗研究結果表明，在課堂表現(xiàn)和學習效果上，實驗組得分明顯高于對照組。為使機器人更好地教授實證知識和培育特殊價值觀，在設計人機雙師課堂時，須分析機器人性能與其行為的匹配度，自主運行與遠程控制的結合，課堂組織與管理，學習活動設計以及學習結果評估等。腳本編寫和遠程控制匯集著人類教師和專家的思想和價值觀。機器人教師輸出實證知識，也在培育學生的價值觀。

（三）機器人可以培育超學科知識里的多元價值觀

知識本是多元整合的。人類社會擁有多種知識。各種知識之間相互作用，持續(xù)影響著人類。只是人們在研究時、在實踐中、在表述上，需要把各種知識分析清楚之后再進行整合。古希臘至今，人類知識歷經了—個持續(xù)分化而后走向整合的發(fā)展過程。伴隨著知識經濟時代的到來，以大學和學科為基礎的知識生產模式正逐步讓位于超學科研究模式。超學科知識是由科學界和實踐界聯(lián)合創(chuàng)造的，旨在解決生活世界問題和維護社會穩(wěn)健并可轉化為科學實踐和社會實踐的知識”踟。超學科知識關涉不同知識領域之間和學科之間的互動整合。因此，機器人教師也必然沿著程序化由單一到整合、由易到難的道路漸次教授超學科知識和培育內蘊其中的多元價值觀。

機器人可教超學科知識和培育多元價值觀，在于未來機器人可以成為人工道德智能體（Artificial Moral Agents，AMAs），它具有道德判斷和行為能力。機器人倫理是可設計的，而且可從計算機科學、認知科學以及價值敏感視角進行實踐探索。其中，認知科學進路是指通過計算的方式進行道德認知建模，進而研制道德機器人的新方式。研究者提出了若干人類認知模型，比如LIDA、SOAR、ACT-R以及Clarion等。其中，LIDA（Learning Intelligent Distribution Agent）是唯一把感覺和感情融入認知過程的綜合性認知模型。與其他認知結構相比，LIDA模型優(yōu)勢非常突出。首先，它擁有更強的學習能力。LIDA模型具備四種學習機制，即感知式學習（Perceptual Learning）、情景式學習（Episodic Learning）、程序化學習（Procedural Learning）以及注意型學習（Attentional Learning）。同時，它擁有更合理的認知循環(huán)結構（如圖6所示）。LIDA模型認知周期的內部結構復雜。在每個認知周期（感知一理解一行動），LIDA代理著人首先通過更新其對世界外部和內部特征的表示，來盡可能地了解當前情況。通過競爭過程，LIDA代理著人然后決定哪個部分最需要注意，并進行“廣播”，使其成為意識的內容。最后，LIDA選擇并執(zhí)行合適的行動。

除了全局工作空間理論（Global Workspace Theory），LIDA模型運用并豐富了許多心理學和神經心理學理論，包括情境認知（Situated Cognition）、感知符號系統(tǒng)（Perceptual Symbol Systems）、工作記憶（Working Memory）、可供性記憶（Memory by Affordances）、長時工作記憶（Long-term Working Memory）、事件分割理論（EventSegrnentation Theory）以及H-CogAff等。因此說，LIDA模型是一個綜合的、概念的和計算的人類認知模型。通過建構人工通用智能系統(tǒng)（Artificial

General

Intelligence），機器人將能進行復雜的道德決策和培育多元價值觀。

機器人已經參與人類道德生活。即使關于機器人能否成為道德智能體的問題有所爭論，但不得不承認，機器人在人類生活中發(fā)揮著重要的道德作用。依托現(xiàn)代科學技術，機器人將越來越聰明，自主性也越來越高。雖然認知科學進路使機器人教師的表現(xiàn)越來越接近人類教師，但是機器人學習能力在提升上受到多方制約，發(fā)展進程將會是比較漫長的。

二、人工道德智能體：主動培育價值觀何以可行

人工道德智能體的概念與開發(fā)，已經勃然興起。已有研究者采取專題文獻綜述的方法闡明，機器倫理學家已經提供了七個支持和/或促進道德機器發(fā)展的理由。它們分別為：（1）必然性。具有道德決策能力的機器人將成為一種技術必需品，人工道德代理人既是必要的也是不可避免的。（2）防止對人類的傷害。道德機器的發(fā)展是為了防止機器人傷害人類。減少人類傷害的唯一方法，就是建造具有道德能力的機器人，能夠像人類一樣檢測和解決道德問題。（3）復雜性。隨著自動機器系統(tǒng)變得越來越復雜，它們在不同環(huán)境中自主運行的能力也在不斷擴展。機器人需要具備道德能力，以便在不可避免的、不可預測和無結構的人類環(huán)境中管理其不可預測的行為。（4）公眾的信任。制造人工智能，需要公眾增強我們在創(chuàng)建代表人類行事的自主代理方面的信任和信心。如果機器人被賦予道德能力，那么這將使公眾放心而加以接受。（5）防止不道德的使用。開發(fā)人工智能，必須防止人類濫用，或者不恰當?shù)氖褂?。機器人發(fā)展成為—個道德機器，才能夠防止對自身本身的濫用。（6）道德訴求——更好地使用道德機器。人非圣賢孰能無過，但是機器人可以。機器人在道德決策方面可能比人類做得更好，因為它每次做出決策時都是公正、冷靜、一致和理性的。更重要的是，機器人永遠不會感到疲勞，而會精力旺盛地在決策中保持一致，在道德行動中堅持到底。（7）更好地理解道德。開發(fā)具有道德推理能力的機器人，最終將有助于更好地認識把握人類的道德。當人類建立人工倫理推理系統(tǒng)時，人類將學習如何更合乎道德地行事。

機器人既能教知識，也能培育知識里的價值觀，是科學技術發(fā)展到高級階段的必然趨勢。自治型道德智能體的創(chuàng)生，價值體系的建構以及人工智能系統(tǒng)的完善，均為機器人能夠主動地培育價值觀提供了強有力的技術支持。

（一）外部前提：自治型道德智能體

機器人教師主動地培育價值觀，首先要求機器人教師必須是自治型道德智能體（Autonomous Moral Agents）。自治型道德智能體是能夠進行自主選擇和決策的道德智能體。機器人成為德育教師，需要具備與學生進行交互的能力。教學和學習是一個共情的過程。只有當師生主體自覺地嘗試理解對方并產生共同觀點時，才能縮短師生之間的初始距離，有效教學教育才能發(fā)生。教師自主的道德行為，將直接或間接地影響學生的道德學習效果。因此，機器人教師必須是有道德的和自治的。

知識能使機器人成為自治型道德智能體。機器人是知識發(fā)展的智能衍生物。一方面，計算機處理能力的增長、全球數(shù)字網絡的出現(xiàn)、分布式計算的進步和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，使社交機器人、無人駕駛汽車和軟件“代理人”等自組織和自治智能系統(tǒng)的應用越來越普遍。另一方面，人類一切認知成果均表現(xiàn)為知識，道德也不例外。在機器人走向智能體的進程中，人類有意識或無意識地使之進行著道德成長與價值開發(fā)，把知識本身內涵的價值觀也外化到智能體當中，使機器人成為自治的道德智能體。機器人處理知識和信息，必須內置自主養(yǎng)成道德態(tài)度和支配道德行為的智能系統(tǒng)。

（二）內在機理：價值系統(tǒng)

人工智能的道德判斷一直是學界關心的問題。無人駕駛汽車、殺人無人機、戰(zhàn)爭機器人等更是將人工智能的道德判斷問題推到了輿論的風口浪尖?，F(xiàn)代科技的發(fā)展使德性人工智能不再是空想。當前，人工智能已能自主做出許多決策，例如火星探險者機器人（Pathfmder Robot）?！皹尣粫⑷?，只有使用槍的人才會殺人”的價值理念已被徹底顛覆。因此，學者們紛紛提出，機器已經可以自主運行，機器人應該成為有道德的智能體。正如帕多瓦大學計算機科學家羅西（Rossi，F(xiàn)）所言，“此前一直在強調讓機器更快、更精確地達到人類所設立的具體目標。今后，我們的目標應該是設計能夠根據(jù)人類的價值觀系統(tǒng)做出自己正確決策的智能機器”。而機器人要想成為道德智能體，持續(xù)地發(fā)揮社會價值和使用價值，必須獲得更多的道德指導。從計算科學的視角來看，即構建內在的價值系統(tǒng)。設計道德智能體，構建機器人的價值系統(tǒng)，需要綜合考慮機器人進行倫理決策所需的信息和算法。

到目前為止，機器人價值系統(tǒng)陸續(xù)得到開發(fā)。研究者已探討出“強制執(zhí)行道德原則或理論”的“自上而下的方法”，包括康德式義務論（Kantian Deontology）、阿西莫夫三定律（Asimov's Laws）等價值體系，“基于智能體與環(huán)境交互”的“自下而上方法”，例如模擬生命進化、發(fā)展和學習的人工生命（Alife）實驗，以及融合了“自上而下”和“自下而上”兩種模式的學習型智能體LIDA模型。專家指出，擁有價值系統(tǒng)的智能行動者將在十年內面世。

（三）動力機制：智能系統(tǒng)

自1956年“人工智能”概念提出至今，從注重邏輯推理的機器翻譯，到依托知識積累建構模型的專家系統(tǒng)，再到以大數(shù)據(jù)、深度學習和神經網絡為基礎的“類腦智能”和“類人智能”，機器人模仿人類思維和行為的能力在不斷發(fā)展。隨著智能系統(tǒng)的發(fā)展，人工智能變得更加自主。人工智能從由程序員所支配的隱性道德智能體，轉變?yōu)橥ㄟ^計算便能自主地把道德原則應用于多種復雜情況的顯性道德智能體。

人工智能系統(tǒng)（Systems of Artificial Intelligence，SAI）是機器人實現(xiàn)自主運行的動力機制。SAI通常被定義為與快速發(fā)展的技術相關的人工開發(fā)的智能，這也意味著計算機或機器人等智能代理能夠以人類的方式智能地操作。與其他常規(guī)計算機算法相比，SAI優(yōu)勢明顯。SAI能夠獨立學習，積累經驗并根據(jù)各種情況進行分析，而不是依賴于開發(fā)人員或程序員的意愿。SAI能夠自主運行而不是自動運行，它的發(fā)展為機器人主動地培育價值觀提供了動力。得益于SAI的發(fā)展，現(xiàn)有的教育人工智能已經能夠利用模糊邏輯、貝葉斯網絡以及案例推理等技術檢測學生隱藏的價值觀學習特點和偏好，實時跟蹤、記錄和分析學習者的價值學習過程和結果，了解學生的學習偏好，并依據(jù)這一特點為學習者主動地推送合適的價值學習材料，制定個性化的教學方案。更有研究者倡導加強教學機器倫理（Teaching Machine Ethics）的研究，使教學機器在遇到困境時能夠自主做出道德選擇。不斷發(fā)展的智能技術將鑄造出有價值系統(tǒng)的、自主自治的、能夠主動培育價值觀的德性AI教師。

在學界圍繞機器人能否成為道德智能體和建構機器人教師的必要性與可能性進行理論探討的同時，一些學者就如何創(chuàng)造德性AI教師從腦機理認知、類腦計算模型和算法以及深度學習等層面進行了探索。

三、德性AI教師：有效培育價值觀何以可成

國無德不興，人無德不立。當具備系統(tǒng)科學知識和價值知識的人工智能以教師的身份進入課堂，德陛AI教師基于高效的數(shù)據(jù)處理能力進行有效的科學知識和價值知識的教育便不再是天方夜譚。AI教師，是一種特殊的類腦智能型的類人機器人，具有卓越教學專業(yè)能力，會帶來—個智能教育化的新時代。

（一）德育神經科學涵養(yǎng)德性AI教師

教師的道德水平是教師開展教育教學活動的基石。教師的職業(yè)道德不僅是個人意義上的道德問題，更是對整個社會都具有深刻意義的社會性問題。機器人教師進入學校課堂后，同樣面臨師德考驗。如何涵養(yǎng)機器人教師的德性也就成為人工智能領域的一大難題。

“機器的自由度越高，就越需要道德標準”。想要機器人教師具有高尚師德，就需要為其配置“道德系統(tǒng)”。與科學知識可以通過搜索進行問題求解不同，道德問題常常是帶有具體隋境的現(xiàn)實問題，涉及多個動作系列。因此，如果繼續(xù)采用基于大數(shù)據(jù)的問題搜索設計，將要耗費大量的計算空間。為了能夠讓人工智能像人一樣高效思考，“類腦智能”應運而生?！邦惸X智能”受腦結構與機制、認知行為機制啟發(fā)，以計算建模為手段，使系統(tǒng)在信息處理機制上“類腦”，在認知行為和智能水平上“類人”。

“類腦”的關鍵在于捕捉人類道德活動時大腦的基本特征。有賴于腦成像技術的發(fā)展，神經科學與計算機科學交叉合作探尋人類認知的綜合模型成為可能?；谌四X認知綜合模型的“道德程序”中，受到較多關注的是LIDA模型。該模型模擬了人類在進行道德活動中的自上而下和自下而上兩個系統(tǒng)模式，但對具體的道德信息處理過程中的神經活動的認識不足。因而，隨著腦成像技術的不斷發(fā)展，道德神經科學致力于道德活動神經激活與環(huán)路的研究，將有望揭示道德活動的內在神經機制。而致力于道德發(fā)展神經激活與環(huán)路的道德教育與學習的神經科學研究則進一步揭示出道德發(fā)展在神經層面的變化與發(fā)展。厘清了道德活動和發(fā)展的神經機制后，結合數(shù)學建模和計算機程序開發(fā)出德性神經環(huán)路，用以植入到機器人教師的基本系統(tǒng)中，將孕育出遵守道德法則的德性AI教師。

（二）機器學習創(chuàng)造機器人教師

人工智能的研究領域包括智能代理、專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、人工神經網絡和知識表示方法等。人工智能進入教育領域，二者融合發(fā)展，促進實現(xiàn)教育智能化。例如，智能代理技術奠定了個性化和適應性教學的技術基礎，而機器學習則試圖使計算機或機器人具有在不被編程的條件下學習的能力。

機器人教師的知識和能力結構指機器人教師從事教學活動所須具備的相關教學內容知識和能力體系，是機器人教師開展教育教學活動的重要前提和必要條件。長期引領教師專業(yè)發(fā)展的學科教學知識（Pedagogical Content Knowledge，PCK），是著名學者舒爾曼（Shulman，L.）睿智地提出的。根據(jù)其中的生成性“二因素結構模型”，機器人教師需要至少具備兩種知識—一“課目內容知識”和“教育學知識”。運用機器學習的機械式學習和指導式學習策略，機器人教師就能擁有課目內容知識和教育學知識。憑借課目內容知識，當學生產生問題時，機器人教師能夠通過學生問題中的關鍵詞進行檢索求解，為學生提供科學知識，輔助學生學習。而教育學知識，將有效提高機器人教師的教學能力，從輔助學生學習，逐步走向教會學生學習，乃至帶領學生學習。

當機器人教師擁有一門課程的系統(tǒng)課目內容知識和包括環(huán)境創(chuàng)設、資源選擇、學情分析、學法選擇以及學習評估等高級教育學知識后，其高超的數(shù)據(jù)處理能力將使得其在教育教學活動中表現(xiàn)更加出色。具備機器學習功能的機器人教師在完成教育教學任務的同時，進行自主學習，在人類提供的現(xiàn)有知識和大量歷史數(shù)據(jù)中學習規(guī)律和規(guī)則，從而獲得新的知識和提高對新情況的分析力、預測力和決策力等。精準的學情分析、最優(yōu)的資源選擇與配置以及個性化的評估方式將得以實現(xiàn)。因而，機器人教師能夠有效地進行教育教學活動毋庸置疑。

（三）類腦智能系統(tǒng)孕育價值創(chuàng)造型AI教師

腦與神經科學的研究為構建類腦智能系統(tǒng)提供了重要啟發(fā)。基于深度學習的循環(huán)神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）提高了現(xiàn)有人工智能模型與系統(tǒng)的智能水平。

課堂教學實踐本質上是一種價值創(chuàng)造活動。基于認知綜合模型建立的德性神經環(huán)路為類腦智能認識各種價值屬性、進行價值判斷、展開價值選擇并完成價值行動提供了可能。深度學習是機器學習領域更高級、更智能的分支。深度學習基于“人腦有—個深度架構、認知具有一定深度”這一系列假設進行設計。深度架構中，除了輸入與輸出層，其間充滿了豐富的隱含層次?；赗NN模型，開發(fā)多層非線性運算單元來架構深度學習，在輸入、諸多隱含以及輸出層之間，這一層的輸出成為另一層的輸入，多層結構導致了原始輸入刺激的復雜非線性變換，就疊加出深度網絡。這樣的深度學習神經網絡，可以學會大量輸入數(shù)據(jù)的有效特征表征，學會高階表征中包含輸入數(shù)據(jù)的諸多結構化信息，成為一種從數(shù)據(jù)中提取表征的較好方式，具有能力解決分類、賦值、比較、判斷和選擇等特定問題。借助多模態(tài)深度學習的類腦智能，不僅具有系統(tǒng)的知識及其價值觀的教育能力，能夠有效地教知識和培育蘊含其中的價值觀，更能夠在不斷的訓練中加深對各類價值觀的了解和建構，孕育出價值創(chuàng)造型機器人教師。

繼誤差反向傳播算法（Error Back Proragation，BP）和卷積神經網絡（Convolutional Neural NetWoIk，CNN）之后，功能強大的RNN算法應用十分廣泛。機器人教師儲存大量的道德知識和實證知識，并建立前后信息之間的聯(lián)系，是實現(xiàn)價值創(chuàng)造的重要前提。然而，傳統(tǒng)神經網絡對此束手無策。一個神經網絡包含輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidden Layer）以及輸出層（Output Layer）等多個神經元“層”。在傳統(tǒng)神經網絡中，完成神經網絡模型的訓練之后，在輸入層給定X，通過網絡，便可在輸出層得到特定的Y。然而，它們只能單獨處理每個輸入，即前一個輸入與后一個輸入不存在聯(lián)系。但是，某些任務需要前后輸入具有關系，即能夠處理序列信息。為解決這一問題，RNN應運而生。RNN具有循環(huán)結構，允許信息轉化的持久化。形象地說，一個RNN是由多個子網絡融合而成具有遞歸功能，每一子網絡都向后鄰子網絡傳遞轉化信息，直到所涉對象的求解完成。多層網絡循環(huán)往復的信號傳遞為類腦智能模擬高級認知活動、實現(xiàn)機制類腦和行為類人的下一代機器人教師提供了支撐。當前，RNN在語音識別、圖像識別和機器翻譯等領域得到了大量推廣。

認識論研究表明，知識包含價值觀。價值與事實、真理是相互滲透和相互包含的。在人工智能技術迅速發(fā)展的今天，受腦結構與運行機制、認知行為機制的啟發(fā)，以計算建模為手段，衍生出的“類腦智能”研究方向，致力于通過軟硬件協(xié)同實現(xiàn)仿腦機器智能。旨在使機器發(fā)展起人腦的廣義認知能力及其協(xié)同機制，最終達到或超越人類智能水平。這一整合人工智能、計算機科學、腦與神經科學、心理學等的全新研究領域，給各研究領域帶來了面向下一代智能信息技術發(fā)展的跨學科共同挑戰(zhàn)，也給不同學科間的深度實質性融合交叉以及相互借鑒與啟發(fā)提供了寶貴機遇，正在翹首盼望教育學的加盟以創(chuàng)新教育學化的教育人工智能。此外，鑒于教育機器人技術與產業(yè)的迅速發(fā)展及其對人類道德生活可能產生的深遠影響，未來研究與其抽象地討論機器人能否成為教師等問題，還不如深入思考與開發(fā)機器人教師高尚師德的實現(xiàn)問題和人類教師角色轉變和專業(yè)發(fā)展問題。

作者簡介：

陳思宇：助理研究員，博士，研究方向為課程與教學論、行動研究方法論、德育神經科學與人工智能研發(fā)（siyu_chan@126.com）。

黃甫全：教授，博士，博士生導師，研究方向為課程與教學論、教育文化哲學、教師教育學和德育神經科學與人工智能研發(fā)（huangfq@scnu.edu.cn）。

曾文婕：教授，博士，博士生導師，研究方向為課程與教學論、學習哲學和德育神經科學與人工智能研發(fā)（wenjiezeng@qq.com）。

董娜：在讀博士，研究方向為課程與教學論和德育神經科學與人工智能研發(fā)（hey_dongna@163.com）。