黄全愈：站在AI肩膀上的素质教育（连载之四）
第一次工业革命，机械代替人的手脚……第四次工业革命，有人声称，AI代替人脑。人类研究了蛋白质的1/1000，但瞬间被AlphaFold2算出剩下的998/1000（但致命的0-1，为人类所为）。
掌握AI：一、警惕AI式的应试教育；二、让强悍的AI为素质教育服务；三、它强任它强，清风拂山岗——素质教育不变色。
链接：黄全愈：站在AI肩膀上的素质教育（连载之一）
黄全愈：站在AI肩膀上的素质教育（连载之二）
黄全愈：站在AI肩膀上的素质教育（连载之三）
站在AI肩膀上的素质教育（4）
——脑机对接是“医治病人”还是“制造超人”？
文|黄全愈
六、AI教育鼓励学生收集观点，但孩子能创造观点吗？
完全用AI代替教师，只能复制已知世界的东西，无法探索未知世界。比如，AI自习室的学生只能重复观点、收集观点，但没有创造观点的机会。
收集观点和创造观点，是不同的教育概念，更是不同的教育理念。收集的是别人的观点，创造的是自己的观点，何其不同！
儿子8岁，上二年级。一天，回家嚷道：要写蓝鲸鱼的“科研论文”……
我瞠目结舌——不是我这种博士“研究生”才做“研究”吗？
实际上，一旦孩子对某些事物产生好奇，如“昨天的云都去哪儿了？”哪怕是学前，也开始了“科研”！只不过，往往是始乱终弃的，发端于一个问题，结束于另一个问题。这不，萌孩子8岁就开始顺杆子上——正式写“科研论文”。
儿子：“老师说，论文至少有三个问题，要写满两页纸。”
那时他刚能读稍厚一点的书，写由几个长点儿的句子拼凑的所谓“文章”（AI却能秒杀连老师都写不出来的文章）。
儿子借了十几本书，有的文字多些，有的图画多些，均为关于蓝鲸鱼的书籍。
两周后，他有生以来的第一份研究报告《蓝鲸鱼》终于问世。
论文仅三张活页纸：第一张是封面，画着一条张牙摆尾的蓝鲸。论文含四个小题目：1.介绍；2.蓝鲸吃什么；3.蓝鲸怎么吃；4.蓝鲸非凡之处。
每个标题的正文不过两三句话。既无开篇段，亦无结论段。
这是我一生中，看到的最简短，但也是最有意思的论文。不是问“吃什么”就是问“怎么吃”。孩子聚焦的层次很低，干的是收集观点的活儿。
其实，AI更能漂亮地秒杀“蓝鲸鱼”！我随手选张在后院嬉戏的两只比特犬的照片，让AI写个故事。几秒后，一教授与两个狗狗交流的小说完成了。语句通顺、辞藻华丽，主题不俗。但，你是愿意AI帮孩子秒杀一美文，还是孩子自己写一篇四不像？当然，在这个阶段，我们不可能奢望孩子能写出惊天地、泣鬼神的论文；我们要的就是在这篇四不像的、非常幼稚的论文里，埋下深究问题的种子。
我们既不要对孩子的科研求全责备，又要警惕一个隐藏得很深的陷阱——满足于培养进行收集观点的孩子。我们的最终目的，是培养创造观点的孩子！
收集前人的材料的“研究”，儿子还做过不少。如，研究长城、漫画等。我知道，这是必然阶段（但有很多人，包括研究生、学者，永远停留在这个AI阶段，只不过做得更漂亮、更专业罢了）。但这仅为过渡阶段，绝不能是永久阶段。我们要慢慢地把收集观点的“小AI们”，引导上创造观点的道路。
像AI自习室一样，美国小学侧重通过孩子的发问去收集材料；中学阶段，就要超越AI自习室——提出问题后，去证实或证伪某个假设，进而创造自己的观点。
七年级(初一)，自然科学的老师要求学生自选课题进行研究，课题上至天文，下至地理，爱选啥选啥。唯一的要求：不能重复前人的研究。
儿子终于想出一个异想天开的课题：测试白老鼠的决策能力。只有这些不知天高地厚的孩子才敢这样干，我这种老油条是想都不会想的。
两个月后，儿子完成了他的研究《老鼠有决策能力吗》。
美国的学术论文有特定的格式：一、背景简介；二、提出假设的论点；三、阐述研究方法和研究过程；四、对新信息做统计分析；五、提出自己的见解。
儿子的论文完全模仿“美版八股”：十页正文外加三页分析表格。有条有理。是不折不扣的“创造观点”的论文。
他的结论，颠倒了我的三观：老鼠没有作出复杂决策的能力，但简单记忆和本能会影响它们作出决策。
学校展示了一百多份研究报告：音乐（古典、乡村、摇滚）对植物生长的影响；食物的色彩与消费者的心理；狗靠什么来决定和选择玩具……
校外评委评出一、二、三等奖。儿子获动物组一等奖。
许多人热衷“注疏解”式的研究——给经典“注”，然后在“注”中“疏”，再在“疏”中“解”。连范仲淹在楼上抑或在楼下写《岳阳楼记》，也研究得呜呼哀哉。
其实，钱学森“难题”的根源：只注重培养能“注疏解”地“收集观点”的人；不重视培养能“创造观点”的人才。换言之，靠AI或AI自习室，我们仍无法回答“钱学森难题”！
AI自习室注重培养搜集观点的孩子，太难（甚至不可能）去培养创造观点的人。
AI会告诉你：1+1=2，当然，AI也可能海阔天空、出人意料地告诉你：老师说“1+1=2”，但爱迪生说：“1+1≠2！把两杯水倒进一个杯子，是两杯吗？把两块泥捏一起，是两块吗？”然而，AI不会告诉你1+1=3，那是AI对“确定性”的极限——再跨一步，可能是“不确定性”的雷池。因此，我们要允许学生超出范围的发问，特别是发散性思维、批判性思维和创新思维。否则，AI自习室就成了收集观点的集散地。
父亲说，写东西感觉发挥最好的时候，是（喝了一些酒）看窗户模糊的时候……初时，我不解：为何“模糊”了，反而清醒。后来理解，父亲当时是“脱帽右派”，尽管都是研究英语语法现象的思考，只有“模糊时”，才能放开来写。啊！AI就是父亲“窗户模糊”的思维集散地……
要求AI自习室去培养创造观点的人，有些苛刻，但避免缩小、限制、局限学生的思维、眼界、胸怀……学校教育、家庭教育和需要给AI自习室开一开天窗。
七、AI教育能“解决问题”，但能“发现问题”吗？
无所不知的机器人，发现一个殉爆：在AI自习室里，查不到“发现问题”，只剩“解决问题”。于是，机器人喃喃自语：既然在“自习室”里没有“发现问题”——就是No problem（没有问题）。
AI可以解决人类许多现有的问题，但AI自习室却不培养孩子提出问题的能力。什么是这个有果无因的原因？为何“发现问题”缺席AI自习室？
倘若我们不能培养出“提出问题”的孩子，0-1的创新和AI遥不可及……
“发现问题”的基石太沉重，因为我们要填大人给孩子挖的大坑——以为学习的首要问题是“解决问题”，而非“提出问题”。
这个陷阱严重反智，不讲逻辑，违背常识。
有一年，有位美国教授请我去他儿子就读的私立小学介绍中国文化。我暗忖，对付十几个五年级的小学生，不是“洒洒水”吗？答应了。
那天，我走进教室，竟然没人起立，没人报告，也没人问好。十几个学生坐没坐相，站没站相，有些孩子似乎不在乎做报告者已进教室。心里有点不舒服，也有点看不起他们，随便讲了讲，在稀稀落落的掌声中，准备草草收场。
谁知，有孩子大声提醒：还有提问环节！噢……还好这口。问就问呗，几个毛孩子，能把我怎么地？
万万没料到，第一个孩子就让我难堪，他叫我评价闹得沸沸扬扬的某事件。我不想评论，但又不知该怎么回答，就东拉西扯，西扯东拉，讲啊，讲啊，自己都不知道自己在讲什么……
突然，那个孩子笑起来：“黄教授啊，你讲来讲去，讲了很多，其实你根本没有回答我的问题……”
哄堂大笑。
接下来的提问，让我应接不暇，狼狈不堪。
比如，有个孩子问：“若你是美国总统，首先要改变什么？”
我说：“我不是美国总统，无法回答你的问题！”
她说：“我知道！正是这样，我才想知道，你是怎么用另外一只眼睛看美国的？”
我答道：“你的假设不成立，我不回答不成立的假设……”
她笑笑，仍紧咬不放：“那好，我问你另一个问题：你最不喜欢美国文化中的什么东西？”
我犹豫半天……鼓起勇气：“我最不喜欢，你们让一个客人当着你们的面，去评价你们不好的东西，或许这就是美国文化，但中国文化的礼节不允许我这样做……”
恐怕无所不知的AI都不知道，我这个回答，竟博得满堂彩！
孩子们“提出问题”——简直是坑一个接一个地挖，让我跳进去不是，不跳进也不是……因为要“解决问题”的是我，不是他们；他们只负责挖坑，不负责填坑。这就是AI不能意识到的孩子们的“逻辑”——没有问题就是有问题（更是AI创新的障碍）！
无论是谁，都是先发现问题，才去解决问题的。孩子发现不了问题，“问题”只能来自大人。由于大人给的都是不成问题的问题；孩子就失去发现问题的机会；于是，孩子就老是跟着大人做已知的循环；又于是，孩子只能是收集观点的人，成不了创造观点的人。再于是，孩子不能发现问题，问题就会“发现”孩子，并“解决”孩子……
AI无法意识到：发现问题是无限的，解决问题是有限的。正是不培养“发现问题”能力，才是教育前所未有的难题。
无法“发现问题”，“创”和“新”从何而来？因此，AI自习室只能研究“伪”问题，解决“伪”问题。
教育是先有问号（问题）还是先有句号（结论）？这是两种教育观。
发现问题是创造的前提。没有“发现问题”的“创”，“解决问题”的“造”——只能是山寨！
所以，爱因斯坦说：“产生问题常常比解决问题更具有实质意义，因为解决问题不过是数学或者实验的技巧罢了。”
我们不应该先把“？”拉直，再来问问题；而应该先把“？”看作“鱼钩”——去探究问题，去深究可能引发潜在的一连串的问题——钓到更大的“鱼”……
AI能培养“聪明的孩子”，但只有素质教育才能培养“智慧的孩子”。
“聪明的孩子”能够知道答案，能理解别人的意思，能很快抓住要领，完成作业，乐于吸收知识，善于操作，长于记忆……
“智慧的学生”能提出问题，能概括抽象的东西，能演绎推理，寻找课题，运用知识，善于发明，长于猜想……
学习知识不过是“知道答案”，探索创新则是“提出问题”。我们必须反省“知道答案”和“提出问题”两者的微妙而巨大的不同。尽管前者可能很高深，后者可能很浅薄；前者很正确，后者很荒谬。但是，前者再正确，也是重复已知的知识；后者再可笑也是在探索未知的答案。前者是原地踏步，后者是蹒跚前行。素质教育必须运用AI，但AI代替不了素质教育。
显然，“知道答案”与“提出问题”，不是一个量级的学习。
本来AI是搜集人类“发现问题”和“解决问题”的数据的，但到了AI自习室，就把数据变成为孩子寻找课程答案的过程。“发现问题”和“解决问题”的数据目的，变成“自习室”的“解决问题”的工具。于是，“发现问题”不见了，只剩“解决问题”。
AI是能够“发现问题”并乐于“发现问题”的（尽管人类的认知有限，因而“解决问题”也有限）。问题是，AI自习室无限放大了“解决问题”的功力，却又关闭了“发现问题”的功能。只要孩子仍然不能发现问题，AI就会“发现”孩子，并“解决”那些最终无法“解决问题”的孩子……
另外，所谓“发现问题”不是在AI自习室敲敲键盘询问：圆周率是多少？而是发自内心地“发现”问题，如，水的分子式是H₂O，氢和氧均为易燃物质，但为何水不能燃烧？换言之，是自己“发现”和“产生”的问题：这些问题往往是好奇心的“为什么”和想象力的“怎么样”，常常不是现成的“什么”（如，啥是圆周率）的问题。
鼓励AI自习室自设“发现问题”的激励机制（点数、评分、奖励），去鞭策孩子去“发现问题”，而不是仅仅对现有“解决问题”的测评。
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