蔣昌俊院士：應試教育起到了知識積累的作用，但科研需要想象力

2023-06-28 05:16:44 來源: 搜狐科技

搜狐科技《思想大爆炸——對話科學家》欄目第11期，對話中國工程院院士，同濟大學原副校長蔣昌俊。

嘉賓簡介

【資料圖】

蔣昌俊，中國工程院院士，網絡計算專家，同濟大學原副校長，同濟大學特聘教授、博士生導師。1995年在中國科學院自動化所獲博士學位，長期致力于網絡金融安全的研究，是我國該領域帶頭人。作為項目負責人先后承擔了國家自然科學基金973、863、國際重點合作項目和國家重點研發計劃項目等50余項。

劃重點

1. ChatGPT并不代表思維的本質突破，需要引起高度重視，但不要把這個事情引到太玄妙的方面去。

2. 談論ChatGPT若只談“智能”還不夠，需要把主線引導到讓大家去思考與學習，提升思考力與思維力。

3. AI能夠取代人類邏輯思維層面的工作，但人類形象思維積累到一定程度會實現躍升，這些機理尚未清晰。

4. 教育需要多方面培養，中西式的思維需要優勢互補，我們更應該在創造性思維上下功夫。

5. 科研有時候需要想象力，再用掌握的知識去驗證現象，如果成功，想象就會變成新的知識、新的創造力點，這是教育需要著力培養的。

出品 | 搜狐科技

作者 | 潘琭玙

編輯 | 楊錦

在半年多的時間里，ChatGPT所代表的AI技術似乎為人類描繪了未來的框架。

但站在對AI認知與理解的分岔路口，是“人類的蝴蝶”還是“潘多拉的魔盒”？是一場顛覆性的技術革命還是陷入失控的競爭？《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利近期在一場論壇中表示，“人類面臨的生態危機，人工智能也是該危機的一部分——無論是好是壞。”

針對AI的討論鋪天蓋地，中國工程院院士，同濟大學原副校長蔣昌俊坦言，ChatGPT并不代表思維的本質突破。他在與搜狐科技的對話中指出，ChatGPT的浪潮來得很快，根本原因是算力得到長足發展，且數據積累的來源更加多樣，從技術本身而言突破并不明顯，“目前的突破主要是語言能力，智商上可能沒有。”

論及AI對人類部分工作的替代，蔣昌俊指出，“取代是毫無疑問的，因為社會在發展。”他認為人類的邏輯思維層面，即按照算法嚴格執行的那些工作能夠被計算機替代，但人類的形象思維層面，例如在人腦中積累實現躍遷的機理尚未清晰，仍需深入研究。

作為長期的教育工作者，曾任同濟大學副校長的蔣昌俊認為，談論ChatGPT若只談“智能”是不夠的，需要把主線引導到讓大家去思考與學習，提升思考力與思維力上來，從教育與培養人才的角度思考是回歸源頭的思考，他“只有根扎實，養分充足，參天大樹才能形成它的影響力。”

他直言，對教育的思考與改變的過程并非簡單的一蹴而就，對國內教育而言，要在創造性思維上下點功夫。

西湖大學校長施一公近期在反思自己的科研工作時表示，應試教育在一定程度上限制了他做科研最寶貴的原創精神。對此，蔣昌俊認為，應試教育起到了知識積累的作用，“但科研有時候需要一些想象力，再用知識去驗證想象，如果成功，想象就會變成新的知識。”

以下為對話實錄，經編輯：

搜狐科技：從2016年AlphaGo擊敗李世石之后，AI的圈子又重新熱鬧起來了，比爾蓋茨評價ChatGPT是1980年以來最具革命性的技術，是奇點時刻，王小川也直覺“要變天了、掉個渣兒都會產生很大的影響”，您是否認同這種判斷？

蔣昌俊：ChatGPT來得快，根本原因是計算機的處理能力——算力得到長足發展。另外，數據的積累也是超常規的，因為它渠道更多，互聯網、短視頻、文字等。第三，它也具備了神經網絡的學習。

但從根本上來說，我認為現在還沒有達到人類意識、思維。人類學習新語言，在掌握了2000個詞匯與基本語法后，就能夠進行交流，這個交流往往不是嚴格按照句法模式，也能聽得懂，所以它并不代表思維的本質突破。但大家高度重視是好事，只是不要把它引到太玄妙的方向去。

搜狐科技：GPT火了之后，國內大模型也接連涌現，目前10億參數規模以上的大模型都有70多個了，甚至分成了好幾個派別，有高校派、創業派和大廠派，您怎么看這幾個派別？

蔣昌俊：大家按照自己的所擁有的能力和掌握的資源，能夠形成優勢互補，協同起來是最好的。因為現在高校離開大廠，拿不到源頭的數據；大廠要想超越，沒有深度的思考和基礎的創新，沒有從零到一的破解。

搜狐科技：說到大廠，大廠派的代表百度李彥宏認為，國內和GPT-4差距是1-2個月，但王小川說需要一兩年才能趕上，從您的觀察和體驗來說，現在大概是一個什么樣的差距？

蔣昌俊：我不能說具體的時間，很難判斷，至少是有差別的。

搜狐科技：AI可能會產生一些新的工作，也會取代舊的工作。這個新與舊之間的差值你認為會是怎么樣的？

蔣昌俊：人類的邏輯思維，繁雜的計算、信息處理的問題，計算機能夠替代。但人類還有形象思維，積累到一定程度會有躍遷，這種機理并沒有探索清楚，像人類的腦神經網絡，也只是淺層次的研究。所以在這些方面，還需要去深入探索正確的機理，才能夠予以揭示。

搜狐科技：這些負面影響也引起不少人的擔憂，像深度學習之父Hinton最近就很決絕地從谷歌離職，說對畢生工作感到后悔。但其實他早期對AI態度是正向的，說這是人類的蝴蝶，現在他又認為AI是潘多拉的魔盒。從您業內人士的角度，AI是令人捉摸不定的嗎？為什么會有這種反復？

蔣昌俊：確實它來得太快，還沒有時間把這些問題思考清楚。ChatGPT本身也出現了虛假性問題，如何規避能耗巨大的問題，有沒有必要用這樣大的能量去做這個事。而且現在也形成了一種壟斷，一些大廠才有能力做。

搜狐科技：很多人覺得AI的迭代和成長能力太快了，人類能怎么阻止AI變得比人類更聰明嗎？我們只能拔插銷嗎？

蔣昌俊：在技術與法規政策限制之前，首先是手段，如何辨識出真假、正確或錯誤，這個能力尚未完全建立起來。

搜狐科技：美國羅斯福總統的科學顧問布什在《無盡的前沿》報告里說，科學是一種人類的必需，是進步的必需，它會帶來更多的工作崗位，更自由的工作環境，但是從今天的事實來看，好像是背道而馳的？

蔣昌俊：我覺得我們需要把主線引導到大家去思考，提升思考力與思維力。在國內教育方面，對于兒童想象力、觀察力、邏輯力與演繹力的培養是非常重要的，這樣的過程使創新力會有必然的提高。談論ChatGPT若只談“智能”還不夠，還得要回到我們源頭。

搜狐科技：說到教育和科研，GPT的誕生也讓很多人重新提起了著名的錢學森之問：為什么我們的學校總是培養不出科技創新的人才，您怎么看？

蔣昌俊：（這個問題）也引起了教育界甚至社會各個階層的廣泛思考，這本身是進步的表現。但這個過程不是一蹴而就的，東方和西方的思維邏輯還是有差異性。

就像中醫和西醫，中醫是哲學思維更多，西醫的量化思維更多。這兩者互不排斥，我覺得應該把它們的優勢互補。從教育層面來看，我們更應該在創造性思維上下功夫，首先要有思維習慣，通過不同側面來看同樣的問題，觀察問題，培養思考力，形成你的邏輯推演能力，融合在一起形成真正有價值的創造力。

過去因為教育資源受限，要保持公平就是以考分作為衡量的尺子。但現在我們做一些科研科普活動，培養兒童的興趣愛好。她/他首先要熱愛這個世界，愿意去討論觀察，才能夠實現創造。

搜狐科技：施一公最近在他的新書中提到國內應試教育對他的影響。有好的一面，讓他能沉得下去，有韌性。但應試教育也束縛了他的原創性思維，您覺得這是我們的原創性創新突破比較少的根源嗎？

蔣昌俊：我們需要多樣的能力培養，一個是知識的掌握和積累，就像施一公所說，知識積累為他后面的科研也起到了一定作用。但如果學習只為考分，快餐式地催化知識，就把行為習慣單一化了。我們也需要培養興趣愛好，需要對問題的想象力。科研需要有想象力，再用掌握的知識去檢驗那些想象。如果成功，想象就變成新的知識，新的創造力，這是我們需要去著力培養的。

搜狐科技：今天的科研工作者或者說科學家跟您30年前剛做科研的時候，有沒有什么不一樣？

蔣昌俊：當然是有不一樣的，因為那個時候我們掌握的知識的范疇還是比較少，但是今天，在一種過度的競爭里面，也會出現一些問題：一切圍繞分數的指揮棒，功利化太重。怎么來積極地正向引導？因為分數你考出來，公平性毫無疑問，但是答案不是唯一的標準答案，不唯一也不代表不正確，需要你從各個角度、各個人的思維方式去創造新的方案。

責任編輯：

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