編者按：當(dāng)下，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級(jí)計(jì)算、傳感網(wǎng)、腦科學(xué)等新理論新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，人工智能加速發(fā)展，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征。隨著人工智能向教育領(lǐng)域的滲透，諸多問題需要思考：人工智能時(shí)代“什么知識(shí)最有價(jià)值”？課程、教學(xué)_旦與人工智能深度融合，會(huì)產(chǎn)生什么樣的化學(xué)反應(yīng)？人工智能時(shí)代對(duì)教師的角色和素養(yǎng)提出了什么新要求？本刊特別策劃“人工智能時(shí)代的教育圖景”，以饗廣大讀者。

【摘要】知識(shí)是人類個(gè)體認(rèn)識(shí)世界建構(gòu)的核心成分，在人工智能時(shí)代也不例外。人工智能時(shí)代的出現(xiàn)改變了知識(shí)教育價(jià)值定位的基本格局，使其傳統(tǒng)形式面，臨著知識(shí)數(shù)量過剩、變化太快和性格凸顯的三重沖擊。智能的離岸化和制造化是人工智能帶來的最大轉(zhuǎn)變，也是其最為重要和最值得關(guān)注的獨(dú)特內(nèi)涵。在人工智能時(shí)代，知識(shí)教育的價(jià)值可以從三個(gè)方面定位：人類和人工的智能活動(dòng)依然需要立足于知識(shí);智能的離岸化和制造化意味著人需要更高的智能;知識(shí)需要在已有知識(shí)的基礎(chǔ)上得到生產(chǎn)與創(chuàng)新。人工智能時(shí)代知識(shí)教育的行動(dòng)框架主要包括：以獲得超越繁雜性和變動(dòng)性的確定性認(rèn)識(shí)為目標(biāo);根據(jù)適應(yīng)性和均衡性原則來選擇內(nèi)容;途徑和方法以特別強(qiáng)調(diào)批判性、創(chuàng)新性和元學(xué)習(xí)化為根本特征。

【關(guān)鍵詞】人工智能;知識(shí)教育;智能離岸化;智能制造化

【作者簡(jiǎn)介】余清臣，北京師范大學(xué)教育基本理論研究院院長(zhǎng)，副教授，教育學(xué)博士，主要研究教育基本理論與教育哲學(xué)（北京100082）

經(jīng)過50余年的曲折發(fā)展，人工智能如今進(jìn)入到一個(gè)新的“野蠻生長(zhǎng)”階段。在現(xiàn)階段，新一代人工智能技術(shù)以前所未有的勢(shì)頭向人類世界的各個(gè)領(lǐng)域蔓延。人類社會(huì)生活的方方面面都已受其沖擊或處于其強(qiáng)大勢(shì)頭的籠罩下，人工智能技術(shù)開始成為時(shí)代發(fā)展的主導(dǎo)力量之一。從這個(gè)角度出發(fā)，當(dāng)前這個(gè)時(shí)代也可以被稱為人工智能時(shí)代。雖然，教育在不少時(shí)候跟時(shí)代發(fā)展并非亦步亦趨的關(guān)系，但教育也肯定是一個(gè)對(duì)時(shí)代變革非常敏感的領(lǐng)域。人工智能時(shí)代的到來已經(jīng)讓很多教育者感受到前所未有的不確定性沖擊，教育需要在人工智能時(shí)代作出不同以往的思考與抉擇。在改革開放以來的多次教育討論中，被很大程度上當(dāng)作傳統(tǒng)教育代表的知識(shí)教育時(shí)常面臨很大的觀念分歧和立場(chǎng)沖突。因此，在面向人工智能時(shí)代的教育思考和抉擇中，知識(shí)教育問題特別需要得到更新和更根本的清晰思考。

一、人工智能時(shí)代知識(shí)教育面臨的沖擊

大多數(shù)人都會(huì)贊同知識(shí)教育在今天是非常不好做的?；诔Ｒ?guī)的思路，知識(shí)教育在今天受到的沖擊可以從人工智能時(shí)代的基礎(chǔ)特征中得到認(rèn)識(shí)。“知識(shí)社會(huì)”和“知識(shí)爆炸”是人們很早就廣泛用來描述當(dāng)今時(shí)代核心特征的詞語，兩者共同反映出知識(shí)在現(xiàn)代社會(huì)中的基本地位和發(fā)展態(tài)勢(shì)。從地位來說，知識(shí)非但不能被輕視，反而要前所未有地加以重視，因?yàn)椤爸R(shí)社會(huì)”的說法表達(dá)著知識(shí)已經(jīng)成為社會(huì)發(fā)展的核心支柱和推動(dòng)力。但是，重要的事物不等于好把握的事物，“知識(shí)爆炸”則昭示著想真正把握知識(shí)在今天會(huì)遇到極大挑戰(zhàn)。如果把這兩重意思放到教育中，那就意味著：在新的社會(huì)發(fā)展階段，知識(shí)教育應(yīng)該更有必要和價(jià)值，但同時(shí)出現(xiàn)了使掌握全部知識(shí)接近于不可能的繁雜性和變動(dòng)性。作為這個(gè)時(shí)代主導(dǎo)力量之一的人工智能，雖然在具體內(nèi)涵理解上是復(fù)雜的，但其一個(gè)特別典型的表現(xiàn)是技術(shù)增強(qiáng)或具備了人類的智能。人工智能的這個(gè)最直觀表現(xiàn)為知識(shí)教育帶來了可替代性的可能，即：人類似乎不需要辛苦地掌握知識(shí)了，人工智能技術(shù)可以代替人類去掌握知識(shí)并實(shí)施以知識(shí)為基礎(chǔ)的行動(dòng)。可以說，在高度發(fā)展的信息技術(shù)支撐下的人工智能時(shí)代，知識(shí)教育從這個(gè)時(shí)代的鮮明外在特征中就已經(jīng)感受到了強(qiáng)烈的沖擊，其核心是繁雜性、變動(dòng)性與可替代性。

審視今天的知識(shí)狀況，能夠更直接地闡釋知識(shí)教育所受到的沖擊。在人工智能時(shí)代，有關(guān)知識(shí)的三個(gè)狀況構(gòu)成了對(duì)知識(shí)教育的最大沖擊：數(shù)量過剩、變化太快和性格凸顯。

數(shù)量過剩是知識(shí)在總量方面給人們帶來的主要沖擊，這個(gè)方面主要挑戰(zhàn)了知識(shí)教育的確定邊界。今天的知識(shí)數(shù)量過剩至少有兩方面的主要原因：一是社會(huì)組織運(yùn)行模式特別強(qiáng)調(diào)與知識(shí)內(nèi)在相關(guān)的信息要素，信息生產(chǎn)及建立其上的知識(shí)生產(chǎn)進(jìn)入到人類歷史中最活躍的時(shí)期;二是暴漲的知識(shí)超出了大多數(shù)人的常規(guī)認(rèn)識(shí)水平。2005年，聯(lián)合國(guó)教科文組織發(fā)布了《從信息社會(huì)邁向知識(shí)社會(huì)》的報(bào)告，這個(gè)報(bào)告在“建構(gòu)理想的知識(shí)社會(huì)”主旨下提出了一個(gè)基本邏輯：新技術(shù)革命催生了信息社會(huì)，而信息社會(huì)通過為知識(shí)生產(chǎn)提供更豐富的原材料、更便捷的聯(lián)系機(jī)制而助推了知識(shí)社會(huì)的產(chǎn)生。今天，知識(shí)生產(chǎn)的活躍和升級(jí)從根本上來自技術(shù)進(jìn)步，新技術(shù)的浪濤化涌現(xiàn)極大地升級(jí)了信息產(chǎn)生和處理的方式，從而在規(guī)模和機(jī)制上刷新了知識(shí)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。生活在今天，人類所面對(duì)的一個(gè)重大挑戰(zhàn)是能否及時(shí)應(yīng)對(duì)知識(shí)的水漲船高，以及能否做到不被暴漲的知識(shí)和信息所淹沒。從現(xiàn)狀來看，人類應(yīng)對(duì)知識(shí)暴漲的能力并不讓人樂觀。在一定程度上可以說，這個(gè)挑戰(zhàn)對(duì)多數(shù)人是壓倒性的。學(xué)者凱文·凱利闡釋了推動(dòng)人類未來發(fā)展的12種力量，其中就特別提出了“知化”這_力量和趨勢(shì)。在人工智能時(shí)代，知化的趨勢(shì)是指無生命的事物開始具有了認(rèn)知能力，手機(jī)、家庭、汽車、飯店等與人們生活密切相關(guān)的事物都開始像人類一樣學(xué)習(xí)、交流和行動(dòng)決策。需要注意的是，當(dāng)代知化或智能化的事物所具有的認(rèn)知能力以及知識(shí)基礎(chǔ)都是高科技人員群體共同努力的成果，其中體現(xiàn)的知識(shí)總量和思維水平在不少方面都是超越大多數(shù)常人的。因此可以說，很多常人在不少方面并不比智能手機(jī)更“聰明”，凝結(jié)人工智能或信息化成果的很多事物構(gòu)成了對(duì)多數(shù)人在認(rèn)知方面的“碾壓”。一方面是知識(shí)數(shù)量暴漲，另一方面是各種事物對(duì)知識(shí)、智能的大量而深度的凝結(jié)和匯聚，知識(shí)過剩感就成了人們當(dāng)前面對(duì)知識(shí)時(shí)的一個(gè)突出感受。在知識(shí)教育問題上，數(shù)量過剩帶來的最大挑戰(zhàn)就是沒辦法確定知識(shí)教育的邊界，不斷暴漲且被深度應(yīng)用的知識(shí)造成了知識(shí)教育越來越難以確定可行的范圍和邊界。

變化太快主要是指知識(shí)更新的速度帶給人們的沖擊，這在根本上是知識(shí)生產(chǎn)加速以及社會(huì)整體進(jìn)程加速的結(jié)果，主要挑戰(zhàn)了知識(shí)教育的穩(wěn)定性。在當(dāng)今人類世界，技術(shù)構(gòu)成了最為核心的發(fā)展動(dòng)力，特別是在進(jìn)入信息化、數(shù)字化時(shí)代之后。從人類行為方式的意義上說，技術(shù)最為突出的一個(gè)特點(diǎn)就是對(duì)有效性的確定保障，水平越高的技術(shù)有效性就越高，也越能被保障。技術(shù)的高度有效性，一方面意味著確定性的效果，另一方面則意味著效率的提升、時(shí)間的減少和節(jié)奏的加快。當(dāng)代技術(shù)進(jìn)步為知識(shí)生產(chǎn)帶來的核心影響之-就是加速，即單位時(shí)間內(nèi)知識(shí)生產(chǎn)的增多，亦即知識(shí)生產(chǎn)所需平均時(shí)間的減少。學(xué)者羅薩對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的加速現(xiàn)象進(jìn)行了深入研究，他從根本上認(rèn)為“現(xiàn)代化的經(jīng)歷就是加速的經(jīng)歷”?？梢哉f，加速構(gòu)成當(dāng)今社會(huì)的時(shí)間框架根本變化趨勢(shì)，知識(shí)生產(chǎn)是能夠典型地體現(xiàn)加速趨勢(shì)的一個(gè)核心領(lǐng)域。加速的知識(shí)生產(chǎn)，一方面可以導(dǎo)致知識(shí)的繁多和過剩，另一方面導(dǎo)致的是人們對(duì)知識(shí)變化的應(yīng)接不暇。知識(shí)的生產(chǎn)和創(chuàng)新，既會(huì)體現(xiàn)為全新主題和內(nèi)容知識(shí)的增多，又會(huì)體現(xiàn)為同一主題和內(nèi)容知識(shí)的快速更新。因此，除了知識(shí)過剩感之外，人們對(duì)知識(shí)變化速度的感受在當(dāng)前也非常突出，應(yīng)接不暇和跟不上節(jié)奏是這個(gè)方面比較極端的表現(xiàn)，這也從根本上挑戰(zhàn)了知識(shí)教育的穩(wěn)定性。

性格凸顯是當(dāng)代知識(shí)在普遍化程度上的主要特征，這主要挑戰(zhàn)了知識(shí)教育的規(guī)范性。在理性主義和科學(xué)主義居于主導(dǎo)思想的時(shí)期，主要知識(shí)類型的核心特征是客觀化、科學(xué)化以及理性化，此類知識(shí)類型也經(jīng)常被稱之為現(xiàn)代知識(shí)型。但是，當(dāng)人類社會(huì)進(jìn)入后現(xiàn)代發(fā)展階段之后，知識(shí)的主導(dǎo)類型也發(fā)生了重要轉(zhuǎn)變，新型知識(shí)所具有的文化性和多樣性共同匯聚成性格凸顯的特征。石中英在《知識(shí)轉(zhuǎn)型與教育改革》一書中深入考察了當(dāng)代的知識(shí)型轉(zhuǎn)變，提出目前居于主流的后現(xiàn)代知識(shí)型具有“文化性、相對(duì)性和多樣性”的主要特征。對(duì)教育活動(dòng)來說，知識(shí)的性格凸顯主要構(gòu)成了對(duì)統(tǒng)一化和規(guī)范化的教育內(nèi)容和方式的挑戰(zhàn)，知識(shí)教育在知識(shí)性格凸顯的時(shí)期更應(yīng)該強(qiáng)調(diào)保留適應(yīng)知識(shí)本土性、文化性和人文性的空間，基于規(guī)范化知識(shí)型的傳統(tǒng)知識(shí)教育模式需要在目標(biāo)、內(nèi)容、途徑方法、師生關(guān)系等方面迎接有力的沖擊和挑戰(zhàn)。

人工智能時(shí)代是科技和人類社會(huì)發(fā)展到一定階段的結(jié)果，它的到來本身也意味著這個(gè)時(shí)代的知識(shí)在總量、變化性、應(yīng)用方式以及模式類型上發(fā)生了重要的轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變都必然挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)的知識(shí)教育基本理念和行動(dòng)框架。當(dāng)然，從知識(shí)狀況闡釋人工智能時(shí)代知識(shí)教育面臨的主要挑戰(zhàn)還是可行性方面的挑戰(zhàn)，而人工智能的智能遷移則挑戰(zhàn)了知識(shí)教育的必要性。因此，在人工智能時(shí)代，知識(shí)教育在面對(duì)巨大挑戰(zhàn)的情況下需要得到新的價(jià)值定位和行動(dòng)框架籌劃。

二、人工智能的實(shí)質(zhì)與知識(shí)教育價(jià)值的時(shí)代定位

隨著在大數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)等核心技術(shù)上的突破，人工智能技術(shù)近年來迎來了新的爆發(fā)，開始以席卷的態(tài)勢(shì)進(jìn)入人類生活的方方面面，同時(shí)也觸發(fā)了人類對(duì)自身未來命運(yùn)的恐慌。今天，幾乎每一個(gè)行業(yè)領(lǐng)域都要關(guān)注、應(yīng)對(duì)和思考人工智能對(duì)自身的沖擊和影響，教育領(lǐng)域當(dāng)然更不例外。人工智能前所未有的再一次爆發(fā)至少對(duì)教育具有兩方面重大影響：一是人工智能對(duì)新型人才的需求需要在教育中得到滿足，二是人工智能作為強(qiáng)大的技術(shù)沖擊甚至重塑著教育的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行方式。所以，理解新一代人工智能對(duì)知識(shí)教育的沖擊，需要從透視人工智能的實(shí)質(zhì)開始。

人工智能的直接意思是人造的智能或智能的人造化，因此對(duì)其理解需要從智能本身開始。在對(duì)當(dāng)代人工智能基礎(chǔ)理論有深刻研究的心理學(xué)者平克看來，人性的核心內(nèi)涵之-是人具有心智，心智是智能生命的基礎(chǔ)，主要是“一個(gè)由若干計(jì)算器官所組成的系統(tǒng)”。以此為基礎(chǔ)，平克認(rèn)可把人的智能理解為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+符號(hào)處理過程”。平克的這個(gè)觀點(diǎn)表明，看上去非常復(fù)雜深?yuàn)W的智能在支撐人工智能發(fā)展的心理學(xué)中被視為計(jì)算，即對(duì)信息的加工處理。雖然這個(gè)觀點(diǎn)看上去簡(jiǎn)化或貶低了奠定人類生命優(yōu)越感的智能，但是當(dāng)前的人工智能技術(shù)效用證明了這樣的理解具有很大的合理性，還會(huì)在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期被堅(jiān)持和認(rèn)可。因此，可以說，人工智能的理論和技術(shù)建立在對(duì)人類智能的破解之上，而破解的核心思路是把智能理解為計(jì)算或信息的加工處理。

人工智能的最大技術(shù)突破是智能的人工化，因此從人工的角度來理解人工智能是必需的一個(gè)角度。人工的基本含義是人類制造，是通過技術(shù)方法改變世界或創(chuàng)制事物，從而達(dá)到特定的目的。在人工智能的人工內(nèi)涵中，其基本含義沒有特別的增添。只是具體來看，人工在人工智能的特別之處在于以什么技術(shù)方法、流程以及在什么對(duì)象上實(shí)現(xiàn)了人工智能，以及由此帶來的不同于以往的效果?；诖?，人工智能的人工內(nèi)涵在兩個(gè)領(lǐng)域充滿分歧：一方面，智能的人工化技術(shù)在思路上有行為主義、聯(lián)結(jié)主義和符號(hào)主義的分歧和差異。另—方面，更為與生俱來的分歧在于是在非人對(duì)象上制造出取代人類的智能還是通過技術(shù)增強(qiáng)人類的智能。但有一點(diǎn)是超越這些分歧的，也是智能人工化的最大后果，即人工智能技術(shù)打破了人類對(duì)智能的壟斷性占有，由此實(shí)現(xiàn)了智能相對(duì)于人的離岸化和制造化?？梢哉f，人工智能對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的一系列突破和顛覆都來自打破了人類主體對(duì)智能及其發(fā)展的壟斷性占有，因?yàn)橹悄艿碾x岸化和制造化意味著：智能的發(fā)展過程與速度不再由人類生命個(gè)體來決定;智能可以附著在非人類生命體甚至無生命體之上;脫離人類生命體的智能可能表現(xiàn)更優(yōu)異;個(gè)體不再因獨(dú)占智能而維持對(duì)世界和事物的原有控制水平;智能的行為活動(dòng)可能脫離人類生命而開展……可以說，離岸化和制造化是人工智能帶來的最大轉(zhuǎn)變，也是其最為重要和最值得關(guān)注的獨(dú)特內(nèi)涵。

在人工智能帶來智能離岸化和制造化的時(shí)代變革中，知識(shí)教育的價(jià)值需要得到更為切實(shí)的重估。如果今天的教育有輕視知識(shí)的問題，那么這種輕視應(yīng)該是最不合時(shí)宜的了。信息社會(huì)和知識(shí)社會(huì)的時(shí)代定位，本身就意味著知識(shí)非但沒有降低價(jià)值，反而更為深刻地在社會(huì)架構(gòu)及其運(yùn)行中顯現(xiàn)著價(jià)值。在人工智能時(shí)代，重估知識(shí)教育的價(jià)值，特別需要從知識(shí)本身的闡釋開始。關(guān)于知識(shí)的理解，也呈現(xiàn)出五花八門或百花齊放的態(tài)勢(shì)，很難得到一個(gè)統(tǒng)一的定義。面對(duì)各種特色的知識(shí)定義，石中英的考察結(jié)果是比較概括和富有啟發(fā)性的。在分析了眾多定義之后，他提出：“知識(shí)是一套系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)”“知識(shí)是一種被社會(huì)選擇或組織化了的經(jīng)驗(yàn)”“知識(shí)是一種可以在主體問進(jìn)行傳播的經(jīng)驗(yàn)”“知識(shí)是一種可以幫助人們提高行動(dòng)效率、更好達(dá)成行動(dòng)目的的經(jīng)驗(yàn)”。概言之，知識(shí)是系統(tǒng)的、社會(huì)化的、具形化的、有行為效用的經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)然，從知識(shí)的中英文字面來分析，知識(shí)也可以被解釋為確定地知道的東西，或具有確定性的認(rèn)識(shí)。在對(duì)知識(shí)的這些解釋之上，知識(shí)教育可以說在人工智能時(shí)代具有毫無疑問的價(jià)值。知識(shí)教育的價(jià)值可以從以下三個(gè)角度得到把握。

第一，在人工智能時(shí)代，人類和人工的智能活動(dòng)依然需要立足于知識(shí)。按照人工智能技術(shù)對(duì)智能的基本理解，作為對(duì)信息和符號(hào)進(jìn)行計(jì)算的智能至少需要兩方面的知識(shí)作為基礎(chǔ)：一是作為智能計(jì)算直接對(duì)象、對(duì)象基礎(chǔ)和添加物的知識(shí)，二是作為計(jì)算法則本身的知識(shí)。第一個(gè)方面的闡釋，需要人們簡(jiǎn)要地理解信息與知識(shí)的關(guān)系。雖然信息從作為事物狀態(tài)反映表征的角度來說與知識(shí)在定義角度上并不一致，也不具有完全對(duì)應(yīng)的關(guān)系，但有一點(diǎn)可以指出：很多信息的生產(chǎn)離不開知識(shí)，以及很多信息的計(jì)算離不開相關(guān)知識(shí)的輔助。如果沒有自然語言的相關(guān)知識(shí)，自然語言則不能轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)中能夠識(shí)別的信息。如果智能計(jì)算不輔助以所需要的自然語言相關(guān)知識(shí)，感應(yīng)到的自然語言信息也不能被深度加工。在第二個(gè)方面，智能對(duì)信息或符號(hào)的計(jì)算本身需要在具備法則的前提下進(jìn)行，這些法則本身就需要知識(shí)來建構(gòu)。這樣的邏輯對(duì)人類也是成立的。從人本身來看，不具備特定語言的知識(shí)也就不能理解特定語言的直接意思與深刻內(nèi)涵，也就不能進(jìn)一步理解和行動(dòng)。所以，在人工智能廣泛而深度滲透社會(huì)生活的時(shí)代，知識(shí)在智能活動(dòng)中有著不可替代的作用。

第二，在人工智能時(shí)代，智能的離岸化和制造化意味著人需要更高的智能。人工智能帶來的最大恐慌就是人的智能是否被人工智能技術(shù)超越或取代，這個(gè)問題的推理性問題是具備人工智能的機(jī)器人是否能夠讓人類毀滅。到目前為止，這樣的問題還在繼續(xù)爭(zhēng)論中，沒有確定的回答。但是，這個(gè)問題完全可以轉(zhuǎn)變?yōu)槿祟愒撊绾蚊鎸?duì)不一定受自身操控的人工智能世界和事物的問題。對(duì)于這個(gè)問題，根本的回答只能是：人類和人類個(gè)體都要積極與人工智能進(jìn)行智能互動(dòng)甚至是賽跑。一旦外部世界和事物裝備了，人類曾引以為豪的智能，這并不意味著人類和人類個(gè)體可以直接安享這種變化，盡管智能化的世界和事物會(huì)在一些方面更自然地有利于人類和人類個(gè)體，但是外部世界和事物本身異于人類和人類個(gè)體的力量也會(huì)因此大大提升。例如，在智能化機(jī)器人遍布的世界，人類需要更智能地考慮社會(huì)關(guān)系的調(diào)整甚至社會(huì)模式的重組，人類個(gè)體則需要深度理解和把握智能化機(jī)器人以及相應(yīng)改變的個(gè)人環(huán)境。人工智能帶來的智能離岸化和制造化，在一定程度上可以說是大大提升了人類自身的外部世界和外在事物的力量狀態(tài)，而應(yīng)對(duì)這種力量的提升就只能是讓人類自身的智能更強(qiáng)大。大多數(shù)技術(shù)理論家在展望技術(shù)高度發(fā)展的未來世界時(shí)，都提出了技術(shù)的發(fā)展一定要與人深度結(jié)合，不能脫離人來發(fā)展技術(shù)。這個(gè)立場(chǎng)在一定程度上也是在說，人也需要努力適應(yīng)技術(shù)的高度發(fā)展，處于人工智能時(shí)代的人類和人類個(gè)體只能依靠更高的智能才能積極地生存和發(fā)展。

第三，在人工智能時(shí)代，知識(shí)需要在已有知識(shí)的基礎(chǔ)上得到生產(chǎn)與創(chuàng)新。作為具有相當(dāng)確定性的認(rèn)識(shí)，知識(shí)在今天受到的質(zhì)疑和不滿實(shí)質(zhì)上就出于確定性的危機(jī)。盡管知識(shí)和信息屬于不同的領(lǐng)域，兩者的關(guān)系也比較復(fù)雜，但可以確認(rèn)的是技術(shù)進(jìn)步下的信息爆發(fā)會(huì)加快和激化知識(shí)的生產(chǎn)。知識(shí)生產(chǎn)的加快和激化又從根本上改變了知識(shí)確定性的狀態(tài)和格局，原先具有確定性的認(rèn)識(shí)可能被沖擊甚至被顛覆，新的確定性認(rèn)識(shí)逐漸凝固。更為復(fù)雜的格局是，新的認(rèn)識(shí)在確定性的凝固過程中又被再一次沖擊或顛覆。所以，如果堅(jiān)持以往的高度確定性標(biāo)準(zhǔn)，那么很多認(rèn)識(shí)都是不可靠的，也就不能稱為知識(shí)了。但是，知識(shí)確定性總體水平的降低并不能說知識(shí)不重要或不需要，因?yàn)槿祟惖闹悄苄袨楹腿斯さ闹悄苄袨槎家⒃诰哂邢喈?dāng)確定性的認(rèn)識(shí)之上，盡管這種相當(dāng)?shù)拇_定性可能持續(xù)的時(shí)間短一些或者就只能是動(dòng)態(tài)的確定性。人類智能和人工智能的發(fā)展都需要知識(shí)，都需要不斷豐富和提高品質(zhì)的知識(shí)，這些知識(shí)的生產(chǎn)與創(chuàng)新本身也需要以已有的知識(shí)為基礎(chǔ)。如果想得到對(duì)事物的新的確定性認(rèn)識(shí)，一個(gè)根本的或主要的路徑就是充分利用已有知識(shí)的確定性。在知識(shí)生產(chǎn)領(lǐng)域完全橫空出世的新認(rèn)識(shí)如果不與已有知識(shí)相關(guān)，那么很大可能也根本得不到證明和確認(rèn)。所以，人工智能時(shí)代相對(duì)以往的顛覆性并不包含所有知識(shí)的頻繁解體或被顛覆，例如關(guān)于人、智能和人工智能理解的基礎(chǔ)思路和知識(shí)就會(huì)保持著相當(dāng)?shù)姆€(wěn)定性。

三、人工智能時(shí)代的知識(shí)教育行動(dòng)框架

展望未來對(duì)人類來說并不是一件容易的事情，特別容易陷入放大或縮小的兩個(gè)極端。對(duì)人工智能時(shí)代帶來的轉(zhuǎn)變以及知識(shí)教育在其中的地位，不少人的認(rèn)識(shí)都會(huì)出現(xiàn)過于放大或過于縮小的極端傾向。在人工智能時(shí)代的知識(shí)教育問題上，人們?nèi)菀卓浯蠡蚩s小的方面是：人工智能技術(shù)對(duì)知識(shí)穩(wěn)定性的震動(dòng)、人工智能技術(shù)對(duì)知識(shí)教育基礎(chǔ)性的顛覆、人工智能技術(shù)對(duì)學(xué)習(xí)者需求的順應(yīng)。如果從夸大的角度來說，典型的觀點(diǎn)可以有：人工智能技術(shù)從根本上觸動(dòng)了知識(shí)的穩(wěn)定性，由此知識(shí)教育—定要指向知識(shí)動(dòng)態(tài)獲取、知識(shí)深度加工處理和知識(shí)創(chuàng)新的能力;人工智能時(shí)代是智能的時(shí)代，傳統(tǒng)知識(shí)教育會(huì)被徹底顛覆，知識(shí)教育的根本地位將被智能提升所取代;人工智能技術(shù)全方位提升知識(shí)學(xué)習(xí)的效率，知識(shí)教育將以極高的效率得到實(shí)施。從相對(duì)縮小的角度來說，這些觀點(diǎn)可以有：人類經(jīng)典的知識(shí)在什么時(shí)代都會(huì)成立;基礎(chǔ)知識(shí)的教育在無論什么樣的人類未來都是教育的一個(gè)根本領(lǐng)域;無論何種技術(shù)輔助，人的知識(shí)學(xué)習(xí)終究要取決于人自身。

在探索新技術(shù)時(shí)代的知識(shí)學(xué)習(xí)方面，西蒙斯對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的知識(shí)及其學(xué)習(xí)問題的探索具有啟發(fā)意義。他在代表作《網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的知識(shí)和學(xué)習(xí)——走向連通》一書中，主要闡述了這樣一個(gè)邏輯：知識(shí)發(fā)生的情境、知識(shí)的流動(dòng)狀況和知識(shí)特性都已經(jīng)變革，信息社會(huì)、多領(lǐng)域全景連通、知識(shí)變軟是知識(shí)世界典型的狀況，今天對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí)由此應(yīng)該基于連通主義的思路來建立連通性的知曉網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)新穎的邏輯中，軟知識(shí)和連通學(xué)習(xí)的思想都是非常富有影響的。事實(shí)上，西蒙斯的這個(gè)新知識(shí)學(xué)習(xí)理論已經(jīng)超過了傳統(tǒng)的知識(shí)教育問題領(lǐng)域，因?yàn)檫@個(gè)理論特別關(guān)注個(gè)人知曉系統(tǒng)的建立問題。知識(shí)與知曉并不完全相同，二者之間的關(guān)系是：一個(gè)人知曉的東西并不一定完全來自知識(shí);知識(shí)只是一個(gè)人知曉內(nèi)容的一部分來源，或比較有確定性保障的來源;知識(shí)學(xué)習(xí)的效果指向了知曉;在知曉網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的大格局中，知識(shí)學(xué)習(xí)的問題依然可以得到相對(duì)獨(dú)立的探討。

在人工智能時(shí)代，學(xué)習(xí)知識(shí)應(yīng)該指向什么目標(biāo)？這是探索人工智能時(shí)代知識(shí)教育行動(dòng)框架的起點(diǎn)性問題。從根本而言，人工智能時(shí)代的知識(shí)學(xué)習(xí)應(yīng)該指向獲得超越繁雜性和變動(dòng)性的確定性認(rèn)識(shí)。西蒙斯提出的走向連通的知識(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)，實(shí)質(zhì)上就是想在變革的知識(shí)情境中建立具有確定性的知曉系統(tǒng)。雖然這個(gè)系統(tǒng)看起來沒有強(qiáng)調(diào)具體知識(shí)的確定性，但系統(tǒng)本身是追求確定性的。林奇在人的認(rèn)識(shí)方式被信息技術(shù)所改變甚至“束縛”的情況下，認(rèn)為獲得“看到整體”和“掌握依賴關(guān)系”的理解力才能讓人成為強(qiáng)大的認(rèn)知者。這個(gè)觀點(diǎn)也比較明顯地展現(xiàn)出通過獲得理解力來超出當(dāng)代知識(shí)的繁雜性和變動(dòng)性的思路。從根本上說，獲得超越繁雜性和變動(dòng)性的確定性認(rèn)識(shí)從根本上需要做到：從知識(shí)的觀察辨別中得到根本和穩(wěn)定的知識(shí)，從知識(shí)的組合聯(lián)結(jié)中得到動(dòng)態(tài)穩(wěn)定的后臺(tái)知識(shí)，從知識(shí)的創(chuàng)造建設(shè)中得到更適應(yīng)新時(shí)代的穩(wěn)定性知識(shí)。所以，獲得超越繁雜性和變動(dòng)性的確定性認(rèn)識(shí)本身要求一系列針對(duì)知識(shí)的能力，這些能力與總目標(biāo)一起構(gòu)成了人工智能時(shí)代知識(shí)教育的目標(biāo)。

在人工智能時(shí)代，知識(shí)教育的知識(shí)范圍應(yīng)該根據(jù)適應(yīng)性和均衡性原則來選擇，根本的和前沿的知識(shí)共同構(gòu)成了主體部分。盡管人工智能時(shí)代的知識(shí)教育特別強(qiáng)調(diào)高端的知識(shí)能力，但是知識(shí)教育更為基礎(chǔ)的內(nèi)容還是在基本知識(shí)層面之上。面對(duì)當(dāng)前這個(gè)深刻轉(zhuǎn)型的世界，菲德爾等人認(rèn)為知識(shí)教育內(nèi)容的選擇應(yīng)堅(jiān)持適應(yīng)和平衡原則，并在這種原則的指導(dǎo)下提出21世紀(jì)教育的知識(shí)板塊應(yīng)該在知識(shí)維度強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科、傳統(tǒng)、現(xiàn)代和專題。這里所提出的適應(yīng)與平衡原則，既是富有遠(yuǎn)見的又是切實(shí)的。一方面，適應(yīng)性原則堅(jiān)持充分考量世界的轉(zhuǎn)型變化;另一方面，均衡性原則更現(xiàn)實(shí)地看到世界的轉(zhuǎn)型并不是與傳統(tǒng)世界的截然斷裂，大量的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)和元素依然存在于當(dāng)今世界的核心之中。這樣的思維也應(yīng)該是人工智能時(shí)代知識(shí)教育者所掌握的。即便在人工智能大大改變世界與教育的情形下，知識(shí)和知識(shí)教育也不是截然與傳統(tǒng)世界、傳統(tǒng)教育斷裂的領(lǐng)域。在加速變革的時(shí)代，很多傳統(tǒng)的知識(shí)事實(shí)上并沒有被顛覆。至少到目前為止，很多知識(shí)領(lǐng)域在概念與元概念、工具與方法、主題與領(lǐng)域的方面還保持著很大的穩(wěn)定性。例如，數(shù)學(xué)、物理等自然知識(shí)領(lǐng)域以及哲學(xué)、社會(huì)學(xué)、歷史等人文知識(shí)領(lǐng)域都保持著很大的穩(wěn)定性。除了這些穩(wěn)定的知識(shí)領(lǐng)域之外，人工智能時(shí)代的知識(shí)教育還要充分考慮對(duì)新變革的適應(yīng)性，那些前沿的知識(shí)也應(yīng)該是非常強(qiáng)調(diào)的，技術(shù)媒體、生態(tài)環(huán)境、人類社會(huì)等領(lǐng)域都不斷涌現(xiàn)了對(duì)當(dāng)前社會(huì)具有很大沖擊力的新知識(shí)?？梢哉f，世界的人工智能化是一個(gè)從傳統(tǒng)中開始的變革進(jìn)程，理解這個(gè)進(jìn)程既要看到經(jīng)歷變革還依然穩(wěn)固的根本，也要看到代表強(qiáng)大變革力量的前沿。

在人工智能時(shí)代，知識(shí)教育的途徑和方法應(yīng)該以特別強(qiáng)調(diào)批判性、創(chuàng)新性和元學(xué)習(xí)化為根本特征。知識(shí)教育的途徑和方法是比較具體層面的主題，也是最容易受技術(shù)進(jìn)步影響的主題。在人工智能時(shí)代，可以相信知識(shí)教育的途徑和方法只會(huì)比之前更多樣、更追求效率，信息技術(shù)時(shí)代就已經(jīng)很有影響的翻轉(zhuǎn)課堂、混合學(xué)習(xí)、項(xiàng)目學(xué)習(xí)、游戲化教學(xué)、計(jì)算思維教學(xué)等教育途徑和方法，想必會(huì)得到更智能化的升級(jí)和創(chuàng)新，并被更合理地選擇使用。在具體的途徑和方法問題上，人工智能時(shí)代的知識(shí)教育應(yīng)該強(qiáng)調(diào)一些根本的特征，這些特征根據(jù)目標(biāo)和內(nèi)容的定位可以確定為：批判性、創(chuàng)新性和元學(xué)習(xí)化。知識(shí)教育在途徑和方法上追求批判性，主要意味著具體的途徑和方法都要強(qiáng)調(diào)對(duì)知識(shí)的錘煉，不能止步于知識(shí)的繁多。知識(shí)教育在途徑和方法上追求創(chuàng)新性，主要意味著具體的途徑和方法要強(qiáng)調(diào)向知識(shí)生產(chǎn)的目標(biāo)開放，不能止步于既有知識(shí)的收受。知識(shí)教育在途徑和方法上追求元學(xué)習(xí)化，主要意味著具體的途徑和方法要強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)目標(biāo)、內(nèi)容和過程的反思與適應(yīng)意識(shí)，不能止步于被動(dòng)或未經(jīng)學(xué)習(xí)者本身審視的學(xué)習(xí)行動(dòng)?？傮w上說，這里強(qiáng)調(diào)的批判性、創(chuàng)新性和元學(xué)習(xí)化都是對(duì)知識(shí)教育途徑和方法在深度上的強(qiáng)調(diào)，只有具有一定深度的知識(shí)教育途徑和方法才能培養(yǎng)出超越繁雜性和變化性的強(qiáng)大認(rèn)知者。

本文系國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金教育學(xué)一般課題“基于實(shí)踐立場(chǎng)的教育理論實(shí)踐應(yīng)用機(jī)制研究”（批準(zhǔn)號(hào)BAA170021）階段成果之一

責(zé)任編輯 李帆