教育與機器智能

本來打算一口氣把學習科學有關的原理連續介紹與探討。不過，過去數天在芬蘭的赫爾辛基參加了OECD（經濟合作發展組織）一個小型的會。集中探討AI與教育的關係。AI，Artificial Intelligence，一般稱人工智能，根據去年英國帝國學院郭毅可教授的建議，改稱機器智能。覺得應該及時與讀者分享。當然也與學習科學不無關係。

關於AI的討論，由來已久，但是最近幾個月，忽然特別「熱」起來。就筆者知道的國際上可以參加的有關AI的討論，一兩周內，起碼有十幾個，頗為驚人。不過討論AI與教育的，則還是少數。這次OECD的會，是與美國的NCEE合辦。NCEE是美國有關教育比較有持續影響的一個智庫。創立者March Tucker成為美國批判性地評論教育的突出人物。近年則致力於研究全球教育體繫的運行與改革。

這次與OECD合作，設計了一個為時估計2至3年的探索項目，稱為「High Performing Systems for Tomorrow」（可譯為「優秀教育體繫的明天」），所謂High Performing，是根據OECD的PISA（國際學生成就比較研究）成績。這個項目被邀參加的是7個教育體繫：新加坡、香港、芬蘭、南韓、日本、愛沙尼亞、加拿大卑詩省。這是一個內部會議，因此參加的衹有20多人，還包括一些通過遠程方式參加的。

科學猛進與社會發展

雖然主題是AI，聽來是有關科技，但是一大部分時間，探討的是未來社會。大家都感到，雖然科技由來已久──蒸汽機、電報、電話、電視、電腦、智能手機……──大家對於AI和大數據（此兩者似乎很難分開）的到來，都有點忐忑。因為都預感到，AI的到來，會為人類帶來前所未有的變化與衝擊。

筆者認為，AI的到來，不是引起社會的變化，而是配合和加速了社會根本性的變化。重複一下本欄過去描繪過的景象：社會生產過剩，生產不再是為了滿足需求，而是為了營造購買欲望；大量生產，因而讓位於「少而多」（Less of More，少量多款）；大型的金字塔式的科層機構，逐步讓位予「一站式」的小、扁、脆的單位。這個社會，正在逐步「碎片化」，或曰「個人化」。

總的來說，人與人之間的聯繫，愈來愈趨於個人化。在這種情形下，科技的發展，逐漸把人際關係，尤其是與工作有關的經濟活動，從機構為基礎而變為以虛擬空間為平台。於是，農業社會以土地為根本，工業社會以機構為人們合群的基本，現在（且稱為「後工業社會」）卻變成了平面的共享社會。

這個「共享」，不等於就是財富的均等，而是人們的生活，將會逐漸不再依靠我們常見的中心──餐廳、銀行、商店、交通工具，甚至醫院。其中人們憂慮的，是替代人類將會達到怎樣的程度。有年輕人給我看過一個專供擬寫法律文件的App，號稱它的出現，抹掉了美國55萬個法律職位。

機器智能與人之忐忑

在教育的領域，人們之所以忐忑，大致是3個維度。第一個維度，AI的出現，會為教學帶來什麼影響？是否真的機器就會取代教師？談論之下，大家都同意，機器應該是人類的夥伴，在教學也是如此。本欄去年介紹過上海劉京海的「學程包」，就是以「特級教師」的經驗帶路，與工程師共同研發符合學生學習規律、允許學生個別化選擇、又同時能夠精確紀錄學生學習過程的App，也許可以是一個典範。目前需要注意的是，許多製作學習軟件的，純粹從科目內容的邏輯結構出發，而對學生學習的過程，一無所知。

第二個維度，AI的出現，必然也已經帶來許多操守倫理問題，這是近幾個月許多國際機構有關AI會議不約而同的話題。教育有在這裏可以扮演什麼角色？AI發展的負面影響，會議中討論很多，看來這個討論，正是方興未艾。同事陸慧英，最近在國際場合，提出一個Augmented Intelligence的概念。其優點，是可以涵蓋AI正面和負面影響兩個方面。也可以從這個角度看AI的健康發展。以後有機會再詳細討論。

第三個維度，社會會變成怎麼樣，教育又可以如何為年輕人準備這樣的社會？這成為整個會議討論的最熱烈的。一種想法，是從技術出發，比如說，在課程中引入編程（coding），而認為這是一切新科技的根本。這種想法，逐漸受到一些挑戰。有美國研究，羅列在新興科技行業裏面需要的技術性技能，發覺編程衹是一小部分。而所需又可以輕易在工作中學會。

筆者也認為，邏輯上的確一切科技變化，也許會建基於編程；但是發展科技，即使是機器智能，編程也只是所需技能的一小部分。這有點像筆者在1960年代初在港大學數學，都是從最根本性的幾乎是純粹邏輯性的課程開始，Peano Axiom（講自然數）、Set Theory（集合論）。後來發覺，不是不要懂這些原理，而這些原理的掌握，在於解決繁多的數學問題的過程之中，「寓學於用」。在小學階段學習編程，也許不至有害，但似乎並非必由之路，更不是捷徑。不過，筆者看過許多小學的「編程」活動、軟件，其實已經是寓編程於遊戲、應用、製作、創造，比較符合學生學習的規律。