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【GMEGA分享】观点:教育应该转向培养隐性知识

英国社会企业家欧文(Jo Owen)在《金融时报》上发表了一篇文章说,为了应对未来人工智能技术的挑战,目前的学校教育应该调整方向,转而培养隐性知识。

显性知识和隐性知识是哲学家迈克尔·波兰尼提出来的概念。波兰尼把人类的知识分为两种,能够被书面文字、图表和数学公式等表述出来的是显性知识;不能够被表述出来的,比如人们在做事过程中学习到的实践经验,是隐性知识。

欧文借用了这个知识的分类法。在他看来,现在学校侧重教育的读写能力、计算能力、外语和一些理科知识,都属于显性知识。而人工智能在处理这些显性知识方面会远远胜过人类。“教育体系培养出的人比二流电脑强不了多少,因此如果教育的重点继续放在把显性知识传递给下一代上,我们就有麻烦了。”

电脑和人工智能没有办法胜任的,其实是掌握隐性知识,比如团队合作、领导能力、倾听能力、跟人打交道的能力等等。欧文说,这些技能属于“诀窍技能”,而不是“事实技能”。事实技能很容易衡量,也很容易通过教育交付,但是诀窍技能就相反,很难衡量,也很难交付。但这才是人类真正胜过机器的地方。

所以,他认为,学校教育应该有一个转向。教育的标准,不应该继续衡量学校多擅长去传授显性知识和事实技能,比如外语和数学,而应该转向隐性知识和诀窍技能,比如如何处理不确定性。

【GMEGA观点】 隐性知识,培养的是内在的软实力。利用环境、情景、去教育锻炼学习思维和能力。人工智能对人类未来影响深远,我们可以从教育体系着手,从幼儿到儿童开始打下基础,在基础教育增加更多家长互动环节,同学培养家长“代言人”的能力。从倾听到互动,逐渐了解团队合作、领导能力、倾听能力、跟人打交道等,才是未来人类战胜机器的方法。人工智能的研发初衷是为了把人从简单、机械、繁琐的工作中解放出来,然后从事更具创造性的工作,结合教育应用让家长和教师腾出更多地时间和精力,创新家庭和学校教育内容、改革教学方法。通过人工智能技术培养显性知识,包括图像识别、语音识别、人机交互等。比如通过图像识别,将老师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来,语音识别和语义分析辅助教师进行英语口试测评,也可以纠正、改进学生的发音,人机交互技术可以协助教师为学生在线答疑解惑。包括个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等也是人工智能在显性知识的应用。但隐性知识需要通过情感的投入和思想的引导,用一颗心灵唤醒另一颗心灵,人类是富于情感和智慧、想象力与创造力,这些特质是人工智能无法比拟的。当未来人类有目的、计划性的培育隐性知识,才能成为发展人工智能的一大制衡因素。