今年诺贝尔奖重视人工智能，提醒大家基础教育。

今年的诺贝尔奖颁发给人工智能

在过去的几天里，诺贝尔奖相继颁奖。在这些奖项中，物理奖颁给了约翰。·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“为了促进机器学习中使用神经网络算法的基本发现和发明”。

这个结果让全世界都感到惊讶。虽然这两位学者的原创奉献极其重要，但将人工智能和机器学习“神经网络算法”的研究纳入“物理”的范畴，却超出了大多数人的预期。

诺贝尔奖组委会特别解释说，霍普菲尔德和辛顿之所以能获得物理学奖，是因为由于他们利用物理工具理论来开发这种方法。霍普菲尔德发明了一个可以存储和重建图像等类型数据模式的联想记忆网络，这个网络的运行原理受物理自旋系统的影响。在霍普菲尔德网络的基础上，辛顿开发了玻尔兹曼机，它是一种可以学习识别数据中特征元素的网络，在训练过程中使用了统计物理工具。

虽然这个解释也是事实，但是以此为由将物理学奖颁给他们，仍然显得牵强附会。

巧合的是，随之而来的化学奖也表彰了利用人工智能在化学领域做出突出贡献的科学家。化学奖颁奖词强调蛋白质在生活中的重要性，授予大卫·贝克（David Baker）为了表彰其对蛋白质设计的贡献，另一半共同授予杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper），为了表彰他们对蛋白质结构预测的贡献。

哈萨比斯和江珀因开发了人工智能模型 AlphaFold 而得奖，该模型成功地预测了大多数已知蛋白质的结构，并解决了近50年来的科学问题。AlphaFold是由著名的谷歌DeepMind公司开发的，它是一种人工智能模型，利用深度学习算法来预测蛋白质的三维结构。

尽管今年诺贝尔奖的结果存在争议，但这表明了一种趋势：在前沿科研领域，人工智能发挥着越来越重要的作用。而且未来的科学研究，也将不能避免人工智能的参与。

人工智能时代已经到来，是时候重新审视我们的基础教育了。

在人工智能时代，我们的基础教育落后了。

我们的基础教育课程一直在不断完善。例如，信息技术课程已经进入中国大多数责任学校的课程，成为每个中小学生的必修课。

然而，这种优化速度并不够快，尤其是面对汹涌澎湃的人工智能浪潮时，许多教育理念和主题设计尤为落后。

例如，当互联网搜索已经成为一件非常常见的事情时，我们的教育仍然强调知识点的静态记忆。在中考和高考中，仍然有许多科目在考察文本知识的记忆。与计算机存储相比，人脑不擅长记忆。为什么在电子存储设备和搜索如此普及的今天，我们还是要求孩子花很多时间去死记硬背？

例如，在计算器早已唾手可得的情况下，我们仍然强调学生应该掌握高难度、高技能的数字计算，并要求学生重复大量的练习来实现这一目标。就数字化运算而言，人脑的准确性和速度甚至无法与最低级别的计算器相比，这早已被证明了上千次。所以，为什么不淡化计算能力，而是把数学教学重点放在其它方面，开发人脑在数学思维方面的其它优势？

例如，许多地方的信息技术课程仍然停留在20年前教授计算机技术，而不是当前时代的实用技能。花费时间、精力和资源，但只学习被淘汰的技术，这本身就是一种浪费。

所以，我国基础教育的进一步改革迫在眉睫。

应该让孩子在基础教育中学到什么？

本文以现行高考的考试内容为切入点，逐一进行分析。

语文、数学、英语三门主课：主课地位不变，但教学重点可能需要大幅度调整。

汉语:汉语是母语，学好母语是无可非议的。同时，通过学习古诗词、文化传统和汉语文学，培养民族自信和审美观念是非常必要的。然而，在我们的语文课上，过分强调塑造学生的诗意和艺术感，而忽视理性和思辨，这是需要改进的。

数学：数学在未来的重要性将越来越重要。一个前沿技术突破的前提是，基础学科率先突破。而且数学是基础的基础。长期以来，我国给人的印象是中小学教育特别重视数学，所以中国人在国际数学竞赛和日常生活数字计算方面处于世界领先地位。然而，即便如此，我们在真正的数学研究领域仍然处于落后地位。一个例子是，到目前为止，我们还没有获得菲尔兹奖。

这背后有许多原因。但是，我们所强调的数学，更多的是关注“算术”，也就是数字计算，而非数学思维。一位典型的学生在日常学习过程中，为了保证熟练度和准确性，每天都要训练各种数字计算。然而，我们的基础教育在数学思维的培养上却落后了。正如前面提到的，在当今时代，“计算”早已可以由电子工具来代替。计算作为学习数学的一部分，可以学习和练习，但不应该是最重要的部分，更不应该花很多时间重复低效的“做题”。数学教学应从注重计算转变为注重逻辑思维。

英语：也许很多人会质疑英语在未来的价值。归根结底，由于各种翻译软件的出现，外语交流能力变得越来越不重要。然而，对人工智能时代的基础教育而言，英语的重要性不降反升。

首先，编程语言与英语的关联性很强。未来，大多数人会接触编程，如果他们想编程，他们必须使用编程语言。大多数编程语言都是围绕英语开发的。如果你不学习英语，掌握编程语言会困难得多。第二，学习外语本来就是一种很好的大脑训练。有很多数据和事实表明，具有多语言能力的人在很多认知领域的实际表现都比语言能力较弱的人要明显。

最近英语课本在责任制阶段的改版也说明了英语的重要性得到了广泛的认可。所以，不要相信“英语即将被取消主课地位”这样的谣言！在人工智能时代，英语不好，竞争力会大大降低。

资讯技术：第四门主要课程，更新，更广，更深。

如上所述，在许多地方，信息技术已成为中小学的必修课。这个进步很大，但也远远不够。

信息技术仍处于快速发展和不断更新的过程中，其影响的领域正在无限扩大。这也应该反映在基础教育中。我们应该考虑将当前的信息技术课程分为三个阶段，并在学生的不同阶段进行教学。

首先，学习如何有效地利用人工智能等前沿信息技术。在这方面，我们的基础教育表现不够好。例如，在使用搜索引擎进行搜索时，不同关键字的反馈效果是截然不同的。根据我身边遇到的情况，绝大多数人都不知道输入搜索词的技巧和注意事项，导致搜索结果反馈不佳。同样，在使用大型人工智能模型进行问答时，大多数人也不会“提问”，得到的答案要么无关紧要，要么触及核心。使用好新技术的教学生，大概是基础教育的自然责任。

其次，学习编程语言，并通过编程语言与机器进行交流。这可以看作是人机交互的下一个阶段，一个更深入的阶段。在基础教育阶段，编程语言的学习可能不需要选择C语言或C语言。 如果门槛比较高，也可以选择Python之类的语言，容易上手，算法比较复杂。让学生在中小学掌握一些编程基础思维，为以后加强学习奠定基础。

学习算法和算法思维是第三阶段。这个内容目前一般都是在大学计算机相关专业的本科阶段，当然，中学生信息奥赛也会涉及到，但是影响人数相对有限。今后人工智能普及的时代，本课程应适度外部化。就像今年诺贝尔奖的开奖号码一样，每个领域的前沿研究都需要深入利用人工智能等前沿信息技术。所以，对于未来的课程学习来说，让学生在中学阶段接触和学习算法基础——尤其是对未来成为科研人员感兴趣的中学生——接触和学习算法是非常必要的。

其它知识型课程，统一合并为通识型课程，专业知识在大学生活中。

如今，随着互联网的发展，获取知识的成本已经变得非常便宜。然而，每个人仍然需要学习一些基础知识。所以，目前，中小学知识记忆科目的重要性已经大大降低，这种趋势也应该体现在学习时间和考察成绩的权重上。

任何一门能在短时间内大幅提高成绩的课程，都属于这一类。这些知识课程包括历史、政治、地理、化学和生物学的大部分内容。物理也有一些内容可以纳入一般课程，但那些侧重于数学思维培养的部分可以纳入数学课程，作为数学应用的一部分。在传统文科中，与批判性思维培养相关的内容可以纳入语文课程的教学范围。

而加强对这些科目的专业学习，完全可以放在本科和研究生阶段。在中小学阶段，这些科目主要承担通识教育的责任，让学生有一个基本的了解，而不是在静态知识点的记忆和背诵上花费大量的时间和精力。

考试方法也要与时俱进。

除科目设置要调整外，考试方法也要与时俱进。今天，随着R&D的发展，我们应该允许考生在考场上使用电子产品——这是一个受过教育的个人在这个时代必须具备的基本能力之一。上海数学高考就是一个很好的例子，一直允许考生使用科学计算器。而且相应的事实是，上海高中生的数学水平，在全国名列前茅。

事实上，未来人才的筛选标准已经开始改变。数学、英语和信息技术被认为是国家筛选拔尖创新人才的关键科目，也是各阶段毕业考试的关键科目。那些对走这些路感兴趣的家庭已经投入了大量的资源来培养他们的目的。

事实上，在AI时代，每个普通人的教育目标都不是这样吗？因此，基础教育应尽快承担责任，培养这些能力作为未来学校教育的重点。科教兴国刻不容缓！

本文来自微信微信官方账号“首席商业评论”（ID：CHReview），作者：阳明山人，36氪经授权发布。

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