量子大唠嗑：现代教育的挑战与变革

我读书的时候，因为恰好是邻家学霸，所以一直有种经验，就是被低年级的老师叫去做学习方法的分享。在我们的教育体系里，似乎有一种假设，存在一种正确的学习方法，可以让孩子轻松地掌握他们应该掌握的知识而获得学校里的成功。我们也希望这种学校里的成功，会最终引导孩子走向人生的成功。我很聪明地掩藏了自己跟这些教育理念的格格不入，并且很乖巧地学会了使用敲门砖，不让规则成为我在这个教育系统里往上爬的障碍。然而，当我在牛津读书，在美国工作之后，生活在这些获了诺贝尔奖的大牛中间，我才意识到自己对物理的兴趣，早就被这个教育系统扼杀掉了。我对学术的追求，似乎成为一种带着我满世界去旅行的线索而已，非我对物理学本身的好奇。但是，直到我投身产业之后，我才发现自己可以坐下来去思考一些自己感兴趣的物理学基本问题。

信息分为经典信息和量子信息两类，我们在传递信息的时候也需要考虑信息因为我们的观测、阅读和书写而变化、缺失或创造。已知的、可描述的经典信息，可以有简单的评价标准，相对客观而容易设计、规划稳定和相对公平的标准。以经典信息为标准培养出来的人特别适合做工程工作，有清晰的既定目标和考核指标。但这又很大程度上成了限定人自由思维的囹圄，而这些不自由的工作方式，我们知道机器人有一天会比人做得更好。中央电视台曾报道机器人要在2020年参加高考并考上北大。这除了说明我国人工智能的伟大进步，也啪啪把巴掌打在教育部的脸上。我一点不怀疑这则新闻的真实性，也不怀疑人工智能的能力，如果能联网，找出来中学教材里某一问题的“标准答案”恐怕一点都不难。

回想我所经历的中学乃至大学教育，就是一个训练学生“多快好省”找到标准答案能力的过程。我们一贯地假设问题是有标准答案的，而答案就在上课老师的公文包里。我们的教育变成一种猜谜语的博弈过程，从A出发到终点B，我们只需要找到那条潜在的，故意给我们找麻烦的只有老师知道标准答案的线索。我们一直教学生从A找到B，即我们一直在经典信息的圈子里维系我们的教育模式，而从未告诉他们怎样去寻找未知。所以也许我们的教育就是失败的，是无法产生新思想新科学的教育。这时候我们该怀疑经典假设是不是渗入了我们的核心教育理念。而这样的模式还会特别地受到褒奖，一层窗户纸就这样被捅破了，会被广为流传。而神秘论有种对天才的吹捧喜好，因为似乎这样才能证明权威也可以是天生的，旁证了权威作为权威存在的合法性。所以从做学问的角度来讲，我们特别喜欢在墙上贴古圣先贤的画像，也特别喜欢传先贤的段子。所谓无巧不成书，巧，成为宣传科学的主词汇。

科学本来是个匠人做的笨功夫，为了让匠人工作看起来没那么无聊单调，媒体编造了很多诱人的故事，比如《别闹了，费曼先生》就诱惑了很多对物理不明真相的少年，比如我。但科学本身是青灯古佛、日复一日努力的事情，为了找到一个合适的条件，设计一个笨而无遗漏的方案，把所有参数全部试过，一点点来做。科学发现是一个日积月累的事情，通过一个一个验证假设来排除不可能的因素得出相对确定的关联。很多时候我们在宣传科学家和他的创造发明的时候，都会去宣传戏剧性的那部分，而忽略掉扎扎实实每天日拱一卒用体验主义办法去积累的过程。

但这种教育体制的架构和考核标准的设计，不能完全归罪于我们的传统文化。事实上，当经典物理学影响到现代科学的建立的时候，就是把学科分成详细的分支，这样我们就可以用分析和综合的办法来一项一项地把学到的知识分类，建立简单的学习机制和考核标准。在标准化课程的禁锢下，人类思想领域被切割成了一块块便于管理的部分，称为“学科”。同样，原本行云流水、融会贯通的科学知识被分成了一个个单独的课程单元。而我们也假设，教育在于怎样把这些专业学得更加扎实。这个模式起源于18世纪普鲁士人的现代化教育尝试，它的初衷并不是教育出能够独立思考的学子，而是大规模训练忠诚且易于管理的国民。在学校里学到的价值观让他们服从父母、老师和组织在内的权威。继承了牛顿力学的经典理性主义也给教育者信心，使他们认为世界上没有问题是不能解决的，通过科学的考察，人们可以预测出事物将来准确的发展方向。这种想法运用在教育体制上，就是假定某个机构可以准确地预测某个年纪的孩子需要掌握什么样的知识，某种考试可以选拔出什么样的人才等等，甚至某个科研机构可以在什么时间研究出来什么东西。具体到学校和学习的具体操作上，为了适应工业化的人才需求而专门设立的教育制度，更打上了工业化初期那种对效率的疯狂追求的烙印。

二十世纪初，泰勒（Frederick W. Taylor）管理在美国产业界盛行一时。泰勒认为管理的根本目的在于提高效率。为此，他采取了制定工作定额、选择最好的工人、实施标准化管理和刺激性的付酬制度。在实行泰勒制的工厂里，找不出一个多余的工人，工人在流水线上没有一个多余的动作，每个工人都像机器一样一刻不停地工作。如果把我们的教育制度和泰勒管理下的工厂来做对比的话，会发现它们惊人的相似之处。教育管理机构制定很高的学习量和需要考核的大量知识点，选择成绩好的学子组成重点学校，全国统一的考核标准，大量考试形成的刺激性奖惩。学校目标也是要发挥学生的潜能，每一分钟都要致力于得到最好的成绩。泰勒制的工厂里机器人最终会取代人完成没有多余动作的重复性劳动，泰勒制的教育系统里人也会被人工智能取代，因为我们今日教给我们孩子的东西，正是人工智能所擅长的，而不是人所擅长的技艺。(www.xing528.com)

当然，这样的教育体系在很多方面都具有积极的意义，它可以在短期内培养大量的受过基本教育的劳动力，为实现国家在工程上的崛起提供重要原动力。基于新中国成立初期的经济水平，要实现更多人都可以接受基本教育的目标，最经济的方法或许就是采用这种教育体制。但时至今日，我们也看到了经典理论设计下的教育体制同样阻碍了学生进行更为深入的探究，阻止了他们独立思考的能力的发展，甚至因为权威先验的判断声音，让学生和受教育者习惯于遵从已有的既定的教育方案，并习惯于找答案的思维模式。在这样的教育系统里，高水平的创造力逻辑思维能力也许不如思想上服从指挥、学识上掌握基本技能那么重要。

比较了人工智能和人的根本区别，也比较了经典系统和量子力学所预示的系统之间的差别，我们发现人类社会的趋势已经不那么需要服从纪律的劳动力，这些劳动可以轻易地被机器人取代。相反，人类社会对人的科学素养和人文底蕴要求越来越高。这包括人对世界的认知能力和与人的沟通能力，回到我们曾经讲的三个问题上来，就是对自然的关系认知、对社会的关系沟通和对自己内心世界的调和的能力。社会需要的是具有创造力、充满好奇心并能自我引导的终身学习者，需要他们有能力提出新颖的想法并付诸实施。如今的教育完全忽视了人与人之间异常美妙的多样性与细微差别，而正是这些多样性的细微差别让人们在智力、想象力和天赋方面各不相同。本来人的思维是自由的、可创造的、可沟通的，我们的教育系统的终极目标居然是把人训练成机器人，而我们的教育考核指标在这个逻辑下就是给机器人准备的。

这样的教育系统，不仅仅是受普鲁士式的教育模式影响，它跟我们习惯的传统的思维模式也一脉相承。神秘论在我们的传统思维模式里占有了很重的地位，我们相信绝对真理，也相信绝对权威，在绝对权威的控制下去分配资源，围绕权威的想法和规划去做事情。比方说，我们的研究目标一定是科研目标的指南制定出来的，而我们公民的素质是被《科学基准》规范的。但是科学发展本身常常是无法规划的，它就是在不断地拓宽未知领域。我们按规划做的不能算作科学，只是工程技术的实现。

我们培养科学家的方式可能一直要追溯到改变我们的教育模式。教育模式本身限制了中国一代又一代的年轻人。教育方式影响了我们形成对知识的认知方式。科学方法教育，只提供建设性的方向，不提供绝对正确的标准答案，也不预设不可质疑的前提。你按照科学的方法循序渐进，得出什么结论，拿回来什么结果都被鼓励和接纳。你会看到美国、英国的儿童教育会更多鼓励孩子从事探索性的活动。在这种教育方式下，孩子形成了对知识的认识和科学方法的掌握。他的思维习惯里面，没有一个人是权威。根据我自己在美国教书的经历，美国学生不把你当权威，经常会跟你辩论，他们也不把你说的话当成真理。他会平等地跟你进行讨论，如果觉得你是不对的，会指出来你有问题。但是在中国带研究生，教授们经常被称为老板、包工头，我们也希望学生以简单服从为基本准则，完成老板交的任务。这种思维模式下训练出来的科研人员，很难做出来有突破性的东西。我们经常喜欢说中华民族是勤劳、勇敢、智慧的民族，我们当然希望是这样，但智慧不是很容易衡量的。如果你要用自然科学来衡量，用诺贝尔奖数量衡量，那我们还差得很远。瑞士只有700多万人口，已经有20多位诺贝尔自然科学奖得主；日本从1949年获得第一次诺贝尔奖，至今也已获20多次诺贝尔奖。如果犹太人号称自己是智慧的民族，那也有数据支持，犹太人已获20多次诺贝尔化学奖、50多次诺贝尔物理奖、50多次诺贝尔生理/医学奖，我们中华民族的十几亿人口，到21世纪末年也不太可能在诺贝尔奖得奖数上超过犹太人。

像犹太人这样全民族在为人类科学进程做贡献，从思维模式的现代化起步我们还有长足的路要走。我们对好学生的要求，与训练深度学习的人工智能并无二致，也拿客观的、唯一的、标准答案式的指标来衡量。我们需要从教育根上就开始做修改，花好几代人去适应现代科学的教育方式，否则淘汰我们和我们的孩子的不是我们不够勤奋，而根本就是机器人。作为灵动的、体验的、交互的、关联的人类，我们应该让我们的孩子们理解科学发现、理解人类社会而认识我们自己。