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從學習進化的視角看ChatGPT/生成式人工智能對學習的影響

倪閩景

摘要：ChatGPT是一個全新的生成式人工智能知識生産工具，它的出現可以與文字的出現（使知識可以存在于人的大腦之外）、網際網路的出現（使每一個大腦可以公平地擷取知識和表達知識）相媲美，它通過新的機器學習算法實作了人工智能的創造性和生成性，開啟了人腦之外的智慧。這對學習的本身産生了巨大的沖擊，更讓學習進化到了一個新的階段——超級學習階段。

關鍵詞：ChatGPT；生成式人工智能；學習的本質；學習的進化；機器學習；超級學習；知識工具

一、人類學習的本質

學習作為人類文化進化的重要作用力，自身也是進化的。學習的進化一方面是人類文化進化的重要組成部分，另一方面也是人類文化進化的核心動力。人的學習三要素是知識、大腦和時間，每個人的學習就是這三個要素互相作用、發展的過程。技術一直在快速變化，使知識儲存的方法從人腦到書本，再到數字化的網絡世界，但是人類學習的許多本質并沒有随着技術發展而變化。

首先是學習的目的一直沒有改變。對人類整體而言，學習目的是為了人類的延續和發展；對人類個體而言，學習目的是為了個人的生存和幸福。其次，學習的生物基礎沒有改變（倪閩景，2022a）。美國腦科學家諾曼•道伊奇認為，學習在心理學上的本質是通過外部刺激使大腦神經元在原有基礎上發生新的連接配接（道伊奇，2015）。不同的學習内容和學習方法會形成不一樣的腦神經回路，而腦神經回路的形成和學習者的長時間深度學習有關。這個生物基礎決定了學習一是要消耗時間，二是要選擇性舍棄。任何學習都需要時間，本質上來說，這個時間就是腦神經元連接配接需要的時間，這個過程和外在的技術沒有關系，快不起來；而一個人選擇學習這個知識的時候，意味着他放棄了學習其他知識，學生學習的總時間是有極限的。當然，學習的社會性本質是建立人與人之間的聯系，這個過程同建立大腦神經元的連接配接十分相似，這個連接配接既是學習的結果，又是新學習的基礎。再次，學習過程中知識形成的層級關系基本沒有改變。學習過程有四個知識層級：第一個層級是數字、文字和符号，實際上是由人的感覺系統直接轉化的碎片式知覺；第二個層級是資訊，它是由數字、文字和符号相關聯而産生的有意義的表達；第三個層級是知識，知識是大量資訊經過抽象和結構化處理的結果，也是認知的核心元素；第四個層級是智慧，包括方法、素養、情感等方面内容，比如好學、堅韌、寬容、勇敢、誠信、創造力、幽默感、上司力、責任感、思維能力等。符号的關聯産生資訊，資訊的關聯産生知識，知識在人的頭腦中關聯産生智慧。也有人把知識的層級裡，在智慧前加入一個頓悟的層級，在智慧後加入一個影響力的層級。但無論技術如何發展，學習過程從資料到資訊到知識再到智慧這樣的知識形成層級不會改變。

我們再來看學習的哪些要素是在不斷變化的。首先是學習内容的變化。随着人類對世界認識的加深和積累，知識内容不斷豐富拓展，學習的内容出現了爆炸式增長，這是顯而易見的。其次是人類技術的突破性發展，使知識的呈現和送達方式不斷發生重大變化，也是以不斷産生新的學習途徑和學習空間，特别是書本和網絡的發明，兩次帶來學習領域颠覆性的跳躍，而ChatGPT的出現，顯然又會帶來一次知識呈現和送達方式的颠覆性跳躍。第三是現代資訊技術和腦科學的突破，在學習領域研究不斷深入，對學習者大腦的學習過程機理有了初步發現，進而對于學習開拓了新的可能性：一是真正實作因材施教，通過把握不同學生的學習特點，提供有針對性的個性化支撐；二是為學生的創造性學習提供平台與工具，通過拓寬學生學習的視界，實作學生從知識的消費者轉化為知識的生産者，這也是ChatGPT最值得令人期待的新賦能；三是産生新的激勵方式，通過技術更靈活更多樣的知識表達形态，将賦予學習者不同的感官體驗，進而在學習過程中收獲更豐富多樣的愉悅。

二、人類學習進化的四個階段

人類的學習活動是從動物學習進化而來的，人類學習的進化曆史，實際上是技術與人腦之間的關系重構史，已經呈現了三個階段。

第一階段是自然學習，是學習進化的初始階段。這個階段包含動物性學習階段、勞動性學習階段和語言學習階段，每個後面的階段都包含前面階段學習進化的成果。在這個階段人類學會了直立行走，學會了用火，學會了制造和使用工具，也掌握了語言能力。自然學習階段的主要沖突是學習者生存需要和所處環境偶然性之間的沖突。有意思的是，我們每個人出生前在母親子宮裡，是在重複幾十億年生命進化史，而出生後是在重複人類幾十萬年以來的學習進化史。每個人出生以後的嬰幼兒階段對應的就是自然學習這個學習進化階段。我們的遠祖并非生活在現在生活的環境中，人類幾百萬年進化形成的對于生活環境的适應性，不是适應了特定的環境，而是形成了适應環境的學習能力。遷徙到各地的祖先們，可能出生在一個冰天雪地的世界裡，也可能生活在一個海島上，這種環境的偶然性對人類的生存提出了十分多樣的挑戰，我們能夠存活下來，全靠人類的學習能力，在不同的環境中發現食物，創造自己獨特的居所。這一階段最大的突破是人類學會了創造并使用工具，來适應不同的生活環境。

第二階段是經典學習，這個階段以符号和文字的發明為标志，文字的産生推動人類教育活動的出現，學習從自然狀态進化為經典學習階段，這個階段學習的主要沖突是學習者的學習需要和學習資源不足之間的沖突。人類發明文字後，真正掌握文字閱讀能力的人往往是極少數，主要是權貴的專利。閱讀的普及化要到印刷術發明以後才開始，哪怕是印刷術傳遍世界，在很長一段時間裡書籍依然是十分珍貴的稀罕物，絕大多數人進不了學校接受系統的學習。新中國成立初期的文盲率高達80%以上，現在回看，恍若隔世。顯然，經典學習階段最大的突破是知識可以離開人腦而存在，文字元号不僅僅成為記錄知識的工具，更是成為描述和發現世界的利器。

第三階段是現代學習，也就是目前所處的學習階段。在長達四五千年的演變後，技術發生重大變化，特别是資訊技術快速發展，導緻知識的極大豐富，經典學習進化為現代學習，這個階段學習的主要沖突展現為學習者學習能力停滞不前和知識增速不斷加快之間的沖突。這個時代的特征是資訊極大豐富，知識暴漲，這與人類以前任何一個時代都不同。世界的資訊量，目前每三天就會翻一番，新的科技知識，每兩年就會翻一番，我們現在每個人每天接觸到的資訊，比200年前的一個人一輩子接觸到的資訊都要多。現代學習的最大突破是網際網路讓每個人擁有了公平擷取知識的權利。

這對于我們每個人的學習來說産生了極大的挑戰。從孔子所處的時代到現在，我們的大腦沒有發生多大變化，我們知道得可能比孔子多一些，但我們的智慧并沒有增長，我們的學習能力也沒有增長，每一個人的認知速度一直沒有變快。但是世界知識的增長速度是越來越快的，在1976年左右，世界知識增長速度超越了每個人的學習速度！世界知識增長速度比我們學習速度要快，這是什麼概念？在三十年前，人們還會覺得大學生是天之驕子，現在為什麼沒有人說了？那個年代學好知識真的有用，機關覺得來了個大學生不得了，因為他懂很多。現在大學生畢業，到了機關後，自己都覺得大學學的東西沒有用，不是他不努力，是這個世界知識增長超越了每個人的學習速度，他再努力學，也是越來越無知。所謂孩子的學習負擔重，不是其他什麼原因，知識暴漲是主要原因，世界知識增速太快，我們要學的東西太多了。今天，世界每年産生近千萬首新歌，上百萬本新書，幾萬部新電影，我們終于到了連娛樂都感到時間緊張的時代了。

自然學習、經典學習和現代學習三個階段，學習都是塑造人的大腦的過程，同時也是塑造人與人之間關系的過程。但是随着人工智能技術的普遍使用，特别是機器學習和腦機接口技術的突破，人類将要進入一個全新的學習進化階段——超級學習階段。人類将突破人腦的自然極限，使學習進入人腦和電腦的協同發展階段，超級學習階段的學習主要沖突将表現為學習者思維、情感發展的多樣性需求和知識擷取的機器化之間的沖突（倪閩景，2022a）。

學習的進化和其他進化一樣，每一次學習進化不是對過去系統的抛棄，每個階段都繼承和包含了前一階段的基本方法，同時又對過去學習内容、學習技術、學習形态的進一步豐富，而且呈現出加速發展的趨勢。自然學習階段從智人出現起，至少曆經了上百萬年，而經典學習階段估計隻經曆了7000年左右，現代學習從第一台現代計算機埃尼阿克（ENIAC）出現算起大概隻有80年時間，而ChatGPT的到來，意味着新的時代躍遷就要來臨了，而且這個速度将比我們想象得更快更猛烈。

三、技術與人類學習的關系

技術對于現代人來說，意味着混凝土、鋼鐵廠、電話、化學制品、汽車、晶片、火箭等那些冰冷的東西，對于一萬年前的古人來說，可能是學會生火、制作陶器、捕魚、馴服野獸、播種、釀酒，而對于百萬年前人類的遠祖來說，可能是制作石器工具、狩獵、保護火種，是以技術也是不斷演變進化的。技術包含與生産勞動和生活有關的工具、使用工具的方法技巧和技術活動的産品，技術是人類文明的核心标志，是生産力。社會進步的加速器不是倫理或者宗教，而是技術的推動力。按照馬克思的說法：“手推磨帶來的是封建領主的社會，蒸汽磨帶來的則是工業資本家的社會”。

人類對舊技術的感受度會産生鈍化，比如往往感受不到每天要用的椅子是技術，艾倫•凱對于技術的定義也許十分貼切：“技術是你出生後發明的任何東西”。已經發明的技術不是孩子們眼裡的技術，他們認為那些隻是普通的舊事物。是以，技術實際上有一個最關鍵的特征——創生，技術實際上是一個動詞，代表着變化，所有技術本質上都是人這個進化量子的産物，是社會進化中的進化量子積木。但是人類又天生對新生事物表現出特别的興趣和關注，每當新的科技發明出現，都會出現一波強大的熱追，主要原因不是商業炒作，而是人類千百年來形成的對新技術的敬畏——追随和使用新技術的人都很好地活了下來，是以追随和歡迎新技術的基因在自然選擇中獲得了延續。其中蘊含了技術和人類學習之間有三個規律性的判斷。

第一判斷：無論技術怎樣發展，人類學習本質上永遠是一種個人的主動心理行為。對于每個人來說自己大腦之外的知識，要麼存在于别人的大腦裡，要麼在各種各樣的書本、視訊裡，要麼是在林林總總的網絡上，要變為每個人自己的知識，必須要通過基本的感覺和知覺，在每個人大腦中形成新的連接配接，這是一個非常微妙的生化過程。到目前為止，我們還沒有其他辦法可以把一本書的知識一下子塞到腦子裡去。哪怕你擁有了最多的詩歌圖書，或者在電腦裡收集了全球所有的詩歌，這也不會讓你變成一個詩人。你隻有通過親自誦讀，通過腦神經元連接配接産生基本的語感和語言組織能力，感悟其中的韻律和詩境，然後才有可能自己寫出自己的好詩歌。進入資訊時代，網絡上知識爆炸，隻不過是為學習者提供了更加友善擷取知識的機會，與學習有沒有發生并不存在因果關系。ChatGPT将會更友善地為學習者提供知識和答案，但是對每一個學習者而言，要把這些知識變為自己大腦中的一部分，還是需要判斷和學習，這個過程依然沒有改變。

第二判斷：技術有自由意志，不以發明者意志為轉移。技術是由人發明的，但是技術一旦出現，就成為文化進化中的一塊進化積木，那麼它将來的應用和發展，就不再由發明者所制約。比如電腦鍵盤發明後，你絕對想不到有人會把它當做搓衣闆來罰跪。印刷術傳到歐洲，書籍一下子進入了平常百姓家，結果在讀書人當中近視率暴增，催生了眼鏡行業，在鏡片得到越來越精細的磨制過程中，荷蘭眼鏡商亞斯•詹森把兩個鏡片疊加在一起發明了顯微鏡，導緻列文虎克揭開了微觀生物學的序幕。荷蘭眼鏡商漢斯•利伯希發現用兩塊鏡片可以看清遠處的景物，制造了第一架望遠鏡，導緻伽利略用望遠鏡發現了天體的秘密。這更導緻了第谷長時間精準觀察行星的運作軌迹，最後催生了開普勒三定律，以及牛頓站在巨人的肩膀上發現了萬有引力定律。ChatGPT一開始隻是對自然語言生成方面的機器學習有了突破，但是通過海量資料和大量參數訓練出來的模型可遷移到其他類别任務中，而不需要額外的訓練，這個就是技術發展的出人意料。一個新的知識工具出現，究竟會帶來什麼意想不到的東西，不是知識工具預設的，而是學習者在學習中應用新工具時創造的。

第三判斷：技術的利弊空間必定同比例拓展。技術在為人帶來便利的時候，其副作用一定同比例提升。原子能可以為我們創造新的能源，但是原子能也能毀滅地球上所有的文明。資訊技術迅猛發展，為人們帶來更多的資訊和知識，但是現代人閱讀文本的能力和興趣反而下降了。在通往真理的道路上，我們必須對那些持反對意見者保持一種理性和開放的态度，因為任何技術發展，必然會以犧牲某種過去作為代價，也會以犧牲某種未來作為代價。同樣ChatGPT的出現，對于學習的利弊空間也一定是同比例打開的，要麼大受其益，要麼深受其害。

由這三個判斷，我們可以引申出現代學習領域的四個概念和趨勢。

第一個概念：學習臨界。人類知識總量已經從遠古時期的小小水潭變成了汪洋大海，但是對每個人來說，自己的學習能力并沒有大的進步，這也是現代學習階段的主要沖突——學習者學習能力停滞不前和知識增速不斷加快之間的沖突（倪閩景，2021）。每個人大腦能夠學習的知識容量就像一把勺子，雖然這個“勺子”有大有小，但這把勺子能舀起來的學習量一定是有限的，這就是客觀存在的“學習臨界”。ChatGPT并不能讓“每個人的學習能力”這個勺子變大一些，卻可以讓勺子裝的東西更重要一點，這是教育者需要思考的問題。

第二個概念：圖文思維。人類遠古時代的思維方式主要是以圖像和聲音作為基礎，是一種具象思維。文字産生後，人的思維發展逐漸改變為基于符号和文字的抽象思維。現代資訊技術使當代人進入了讀屏時代，大量知識不再以文字的方式呈現，圖檔和視訊已經成為現代年輕人喜聞樂見的學習媒介，人類的思維方式将發展為圖文融合的思維時代，這對大腦内神經回路的影響會巨大。GPT4相比ChatGPT來說，在圖像、影像處理方面表現出來的卓越能力，為圖文思維的學習帶來巨大的助推，真正的圖文學習時代來臨了。

第三個概念：崩潰清零。離離原上草，一歲一枯榮。技術的發展不以人的意志而轉移，同時利弊空間又同時打開。我們眼見着一些技術在短時間裡成為人們追捧的焦點，而在短短的幾年裡就崩塌而銷聲匿迹。資訊技術發展的過程正在經曆人腦形成的曆史過程（從簡單的神經元細胞逐漸形成簡單的神經網絡，最後進化出神經中樞），數字化從單個計算機的計算技術到網際網路技術，直到現代城市的大資料中心，使整個城市形成了資料中樞和城市大腦。但是這個過程風險極大，一旦發生超出預期的計算機病毒或者重大災難性事件，可能會盛極而衰，從頭開始。在更小的領域裡，崩潰清零的情況時時出現，比如，一個手機應用程式的平均壽命還不到30天！再比如很多學校在過去20年裡投入了大量的資金建設學校的資訊化系統，但是随着技術的疊代更新，原來的很多投入連影子都沒留下，留下的也是一地雞毛。ChatGPT究竟是一個過程性技術，還是一個全新的終結性智能技術，還需要觀察，但它的出現會讓前面許多技術崩潰清零，這是肯定的。

第四個概念：情感技術。技術的控制能力越大，失控的空間也就越大。人造世界就像天然世界一樣，很快就會具有自治力、适應力以及創造力，也随之失去我們的控制（凱利，2011）。生活節奏不斷加快，大師的權威不再，人們的情感因為虛拟世界而越來越疏離，生育率急劇下降，人類對情感的需要，無法通過人與人充分的溝通來滿足。這個時候一定會出現專門的情感技術來提供情感方面的服務，比如夢境制造、機器人聊天、超感官的遊戲放松、學習過程中可能會出現機器人同學。2021年9月，清華大學公布了首個虛拟學生，名叫華智冰，而到了2023年，數字人技術已經成為一個門檻很低的領域，ChatGPT和數字人之間的契合，已經成為最熱門的方向之一。預計ChatGPT将在人類情感技術方面産生出更多應用，這是值得教育者關心關注的。

四、機器學習和機器意識

人類文明史上有四個和蘋果有關的大故事，第一個是亞當和夏娃在伊甸園裡偷吃了智慧樹上的禁果，大多數宗教畫作都把這個禁果畫成了蘋果，這個蘋果代表了智慧、欲望和堕落；第二個是《格林童話》中白雪公主吃了繼母皇後準備的紅綠雙色的毒蘋果昏死過去的故事，這個蘋果代表了善和惡的力量；第三個是牛頓有一天坐在蘋果樹下，被掉落的蘋果砸中腦袋而誘發了對萬有引力定律的思考，這個蘋果代表了人發現自然規律的能力；第四個蘋果是喬布斯創立的蘋果公司和發明的蘋果系列科技産品，公司的标志就是被咬掉一口的蘋果，據說這個标志是喬布斯為了紀念計算機之父艾倫•麥席森•圖靈，他提出了一種用于判定計算機是否具有智能的方法——圖靈測試（Turing Testing），建立了圖靈機模型，為現代計算機的工作方式指明了方向。1954年圖靈吃下含有氰化物的蘋果中毒身亡，享年41歲，這個蘋果代表了人類的創造能力和悲劇。

圖靈預言未來機器将會自主思維，“圖靈測試”對機器智能從行為主義的角度給出了判斷方法：即一個人在不與對方接觸的情況下，通過某種特殊方式，和對方進行系統性問答，如果在長時間内，無法根據這些問題的答複來判斷對方是人還是計算機，那麼，就可以認為這個計算機系統具有同人相當的智力，可以認為這台計算機是具有思維能力的。當時全世界隻有幾台電腦，也根本無法通過這一測試，但圖靈預測到2000年的時候會有計算機通過圖靈測試。但直到在“2014圖靈測試”大會上，作為舉辦方的英國雷丁大學釋出了新聞稿，宣稱一個由俄羅斯人弗拉基米爾•維西羅夫創立的名稱叫“尤金•古斯特曼”的人工智能軟體通過了圖靈測試，這是人工智能史上的一個标志性事件。

目前對于機器産生意識方面主要有兩大流派，一種是算法構造政策，就是純粹采用機器算法來進行機器意識的研究，可以稱為軟體派，主要研究各種各樣的新型算法；另一種是模仿人腦的構造政策，充分借鑒人腦意識的湧現機制，利用多種生物實體機制來實作機器意識的産生，可以稱為硬體派，主要聚焦到人工智能晶片的開發上。ChatGPT顯然屬于軟體派，它基于強大的算力在算法上尋找到了新的突破。2017年6月，Google發表了一篇名為Attention Is All You Need（《注意力是你需要的全部》）的論文。這篇論文創造性地提出了一種“注意力機制”，由于其中一位作者認為叫“注意力模型”過于無聊，就把這個深度學習模型稱為Transformer（借了電影《變形金剛》之名）。

2015年OpenAI公司成立，聚焦在通用人工智能AGI（Artificial general intelligence,）的研制上。2018年起OpenAI基于自我注意力機制變換器模型（transformer），開發了生成式預訓練變換器GPT（Generative Pre-trained Transformer），對人類文字語言和自然語言進行了解訓練。GPT是一個應用人工智能産生内容的應用系統，本質就是一個能通過自身學習訓練實作快速進化的數字大腦。

2018年6月GPT1啟動，它擁有1.17億參數，以往的人工智能機器學習要對學習内容事先做标記，但GPT1可以對未标記文本的不同語料庫進行語言模型的生成性預訓練，然後對每個特定任務進行區分性微調，實作無監督訓練和有監督微調相結合的語言了解任務。這有點像我們嬰幼兒期，對看見聽見觸摸到的世界進行觀察，并在人的大腦中生成連接配接，父母親對其了解進行引導和糾正。

2019年2月GPT2啟動，它擁有了15億個參數，實作了無需監督的多任務學習，在GPT1大量學習的基礎上，這個數字化系統已經具有了不錯的自我糾偏能力。GPT2訓練的語料主要取自于Reddit這個著名社交網站上獲得高贊的文章，約800萬篇左右的文章，容量隻有40GB。結果，除了了解語言的能力外，GPT2在文本内容生成方面表現出了強大的天賦：能寫閱讀摘要、聊天、續寫、編故事，甚至生成假新聞、發釣魚郵件或在網上進行角色扮演，相當于形成了中國小階段孩子的大腦。GPT2最大進步是通過海量資料和大量參數訓練出來的模型可遷移到其他類别任務中，而不需要額外的訓練，這就有一點通用人工智能的樣子了。

2020年5月擁有1750億參數的GPT3啟動，它利用前面學習訓練形成的45TB資料，開始對高品質的書籍、學術論文、新聞等語料作為學習内容，并形成了基于人類回報來強化學習的方案RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。這個時候的GPT已經達到了大學生的思考能力，關鍵是它還能自己創編新的知識。

2022年11月30日ChatGPT開放公衆測試，使用者數在兩個月裡就突破了上億，實作了自主利用人工智能來生成内容（AI Generated Content，AIGC）的能力，包括文本問答、多語種翻譯，通過其他輔助工具，還能實作圖像生成、自主程式設計。與以往的分析式人工智能（利用機器學習技術學習資料分布，實作分類、預測等任務）相比，ChatGPT實作了生成式人工智能，在學習資料内容的同時還能對資料産生的模式進行訓練，用自編碼器創造全新的資料内容。是以，ChatGPT絕不是一個聊天機器人，它已經擁有三項超乎想象的能力——數字内容孿生能力建構現實世界虛拟世界映射；數字編輯能力打通現實世界虛拟世界互動通道；數字創作能力從資料了解走向資料創作。ChatGPT也不僅僅是擁有強大算力和優秀算法模型的機器，它是活的，是一個不斷進化的數字生命體，是以，OpenAI創始人Sam Altman不久前剛剛提出了一個新的理論：新的摩爾定律将會開啟，宇宙中的智能生命每隔18個月将會翻一倍。那麼機器能産生意識嗎？

對人類意識産生的過程有幾個重要的共識：一是意識不是大腦的創造，而是客觀世界在大腦中的投影，無世界就無意識；二是從“感”到“覺”再到“知”是大腦神經回路形成強化的過程，每個人的大腦通過學習自身不斷進化；三是從“知”到“思維”則是人類腦神經回路的自組織過程，也是創造新知識的源泉。如果我們要尋找人類意識的來源，可以從不同層級生命體的進化過程中去尋找，而不是從現存的人腦中去尋找。可見，産生機器意識隻是時間問題，我們通過比較資訊技術發展曆程和人腦進化的曆程，就完全可以找到這個線索。

現代科技基本上已經解決了機器“感”的問題，各種傳感技術把外界資訊轉換成電信号的技術已經十分成熟，機器從“感”到“覺”也已經基本完成，在機器裡存儲大量的原始資訊後，新來的“感”和這些存儲的資訊進行比對，就可以對這個“感”有一個基本判斷，人臉識别技術和聲音識别技術，實際上已經達到了“覺”的水準，現在大量人工智能的算法基本上是停留在“覺”這個層面上。而“知”是對事物的整體認識，比如識别是不是一個真蘋果不僅僅需要圖像，還需要嗅覺，甚至觸覺和味覺的整合，這是機器産生意識的一個關鍵。多通道的“覺”在大腦中是并行運算的，把分散在不同腦區中形成的“覺”彙總起來處理是在大腦的左頂葉區域，這個機制，人工智能科學家們可能沒有注意到。機器的“知”也需要把機器感受到的“覺”能夠采取并行運算的方式，在某個晶片上同時彙聚。是以，機器意識的突破需要軟體和硬體同步推進，一方面需要通過算法加快對“覺”的判斷，另一方面需要通過并行晶片的開發，同步對各路“覺”的資料進行整合，最終達成“知”的目的。

意識實際上是“感”和“覺”、“知”和“思維”的過程，它是一個動态概念，意識從來不是靜态的概念，每個意識都是大腦神經元之間關聯湧現的過程，腦科學研究表明，當人有意識活動時，功能性磁共振成像（FMRI）上總會呈現出大腦不同區域活躍的迹象。一旦機器擁有了“知”的能力，通過賦予機器對“已知”的東西進行某種規則的拼搭，就會形成機器“思維”。GPT中的T（Transformer）恰恰是運用注意力機制，通過有限内容的預訓練，實作了“知”這個能力，它能夠知道創造資訊背後的規律。事實也證明，ChatGPT突破了“知”這個瓶頸，機器“思維”就噴湧而出，颠覆了絕大部分人的認知。

人的自我意識，是從社會性來講的，因為有别人，才有自我意識。那麼機器産生自我意識，也包含兩個關鍵，第一個關鍵是要對機器賦予一個身體（凱利認為：“無軀體則無意識”），然後對這個身體上的傳感裝置轉化成的電信号有一個标志，以差別于其他機器來的電信号，否則機器永遠不會有自我認知。當然這個軀體也可能是一個虛拟的軀體，但這個軀體一定是要有邊界和在邊界上的資訊交換，這樣才能擁有一個“完整我”的基礎。有趣的是，我們的科學家們一方面在追求讓機器産生自我意識，另一方面卻從來沒有在這個方面提供技術支援。第二個關鍵是要讓機器有一個社會性的學習過程，就是把機器放到更多的機器當中，放到複雜環境當中去“感”去“覺”去“知”，機器自然會形成趨利避害的行為，并形成大量“知”的片段，再通過賦予機器擁有對“知”的片段自組織的能力，形成“新知”，讓“新知”與環境進一步互動，形成适合環境的新能力，在此基礎上再形成高一級的“新知”。機器意識的湧現一定是和人的意識湧現一樣，從最簡單的意識片段，通過各種拼搭與環境的互動，逐漸形成進階别的意識，這才是機器意識産生的正道。機器的學習如果隻是通過增加算力和增加資料輸入的方式研究，那永遠隻會停留在“覺”或初級“知”的層面，而ChatGPT讓機器産生心智的最重要環節就是讓“它”與人深度溝通——溝通能夠判斷機器是否擁有了心智，本質上是因為溝通産生心智！

但機器的痛苦和快樂要與機器自身的運作狀況産生關聯才對機器有意義，而不是要滿足人類的需要，是以，機器意識和機器情感實際上并不同于我們人類的意識和情感，我們要求機器産生意識，産生情緒，甚至産生智慧，總是用人類的标準去比對，那麼我們的方向也許就是錯的。既然機器的意識和情感與人有如此的不同，那麼機器學習和機器創新，也會與人有很大差異，機器的學習和創新會與人有重疊的區域，但更多的是天馬行空的新空間。

五、ChatGPT作為新知識工具對學習進化的價值

工具原指我們人類在生産和生活當中發明的器具，後來也泛指幫助我們生産和生活的非物化的手段。原先大家認為隻有人能使用工具，後來通過觀察發現，黑猩猩等靈長類動物，還有一些鳥類也能使用工具。在這之後，哲學家提出隻有人類才擁有制造工具的能力，但是動物學家又觀察到某些鳥類和猴子也會制造簡單工具。實際上人類可能是過于狹隘了，因為蜘蛛織網、蜜蜂構造複雜的蜂窩、蝙蝠利用超音波導航，你不把它們當作工具是說不過去的，隻不過差别在于這些動物制造的工具，不是來源于學習，而來源于遺傳。現在有些動物能學會用畫筆作畫，有些動物甚至能學會使用平闆電腦，而人真正獨有的能力是制造和使用知識工具。

所謂知識工具，就是對文字元号和思想進行處理的工具，也可以稱為思維的輔助工具，有四種情況：一種是儲存和整理知識的工具，通過工具把知識儲存到腦外，如圖書、思維導圖、對數表、資源資料庫等；另一種知識工具是搜尋和交換知識的工具，比如計算尺、圖書檢索、知識地圖、視訊會議系統、社交網絡等；第三種是創造和發現知識的工具，比如紙筆表達、實驗儀器、電腦、計算機、部落格等；第四種是思維邏輯工具，比如歸納、演繹、推理、大資料分析、人工智能等等，ChatGPT是思維邏輯工具的前沿代表。

很長時間以來，知識主要存在于圖書之中，閱讀到現在一直是主要的學習方式。用閱讀這個方法來塑造大腦，特别适宜知識延續和重複生産。與之相對應的是，相當長的時間裡，人們習慣于用紙筆記錄自己的學習心得，撰寫詩歌或小說。但是這個過程被計算機的發明打破了，計算機是人類曆史上十分重要的知識工具，在學習領域得到了深度的應用，包含了三個發展階段：第一個階段是20世紀50年代中期到90年代中期，那個時候學習者主要通過個人和計算機之間的互動，實作單機資料處理與分析，可以稱為CT時代（Computer Technology）；第二個階段是20世紀90年代中期到2010年，其主要特征是網際網路的應用，是個人通過計算機和中央伺服器之間的互動，實作每個人都可以在網上傳播和創造知識，形成了資訊大爆炸，是以被稱為IT時代（Information Technology）；從2010年開始進入了第三個階段，這個階段的特征是去中心化的雲計算和大資料技術，可以稱為DT（Data Technology）時代。

DT時代的學習資訊化和前兩個階段的資訊化有明顯的不同。一是為學生學習和教師教學提供了更多樣的選擇。學習資源和知識工具一下子變得十分豐富，各種各樣與學習有關的APP猛烈爆發，很多教師顯得有些手足無措。二是更加指向激發學生内在的學習驅動力。在這段時間裡湧現出了很多和學習有關的技術，比如3D列印技術、VR（虛拟現實）、AR（增強現實）、智能機器人等技術，原來枯燥無味的說教式學習，一下子變得非常生動。看上去隻是表現形式上的進化，深層價值卻是賦予了學習更有意義。在高感官刺激、高互動體驗和高自主性創造的學習新環境中，學生學習的主動性将有較大提升。三是學習的動态資料産生和分析成為突破的核心。過去的教學和學習是非常私人化的過程，不同年級、不同班級、不同區域的學生之間，學習往往是毫不相幹的，教學效果完全依賴教師的經驗。但是學生每天上課、每次作業、每次測驗的情況，如果利用新技術，就可以進入到非常精細的層面，可以分析到學生做每一道題花費的時間和正确率；有的技術已經可以分析到學生解決問題的思維過程，可以為學生提供自适應的訓練輔導，甚至已經可以從學生的選課和興趣愛好中，為學生的生涯規劃提供有力的指導性建議（倪閩景，2019）。

随着技術發展，新的知識工具不斷湧現。搜尋引擎代替了查字典，電腦代替了計算尺和對數表，計算機鍵盤代替了紙筆書寫，線上百科和知網代替了圖書館和雜志，雖然從文字本身和學習過程而言變化并不大，但是新的知識工具加強了互動性，自帶媒體特征，更加适合形成創造性活動的人腦神經回路。ChatGPT這個新的知識工具，最大的特點是強大的機器創造性，是以學校可以基于它設計更開放的教學活動，通過發現問題、讨論問題，創造性地應用ChatGPT給出的答案，讓學生體驗判斷、選擇、批評等全新學習過程。顯然，技術可以讓學生站在人工智能的肩膀上看得更遠、做得更多，最近推出的GPT4更可以成為每個學生的私人助教，可汗學院推出了一個叫Khanmigo的新應用，就既能做學生的虛拟導師，又可以成為教師的課堂助手。

很多人認為因為有了知識工具，會使人的記憶力下降，這是事實。實際上人類的記憶能力确實是普遍下降了，甚至腦容量都在呈現下降的趨勢。但是，正因為知識工具能把人的大腦從一個知識儲存的容器解放出來，才有可能讓大腦有更多創造的空間，這被美國作家克萊•舍基稱為“認知盈餘”（舍基，2011）。不必要記憶的東西不再去記憶，會增加很多自由時間，不必記憶的東西不占有大腦的過多空間，會增加很多新的腦連接配接空間。以制造和使用工具為标志，人類至少有200萬年了。工具的發展是人不斷得到解放的過程。交通工具解放了人的雙腳，可以讓人去到更遠的地方；自動化工具解放了人的時間，讓人可以有更多的閑暇；書本使知識儲存發生巨變，讓知識可以離開人腦而存在；資訊化破解了知識傳遞的瓶頸，讓我們實作時時處處可學；而ChatGPT解放了人的大腦，可以讓人去從事更具創造性的工作，知識工具的靈活應用已經成為當今學習變革最重要的活動，也讓學校課程更加豐富。

ChatGPT作為最新的知識工具，源于對人類語言的訓練和了解，機器通過對人類語言産生機理的了解産生了通用的人工智能，甚至實作了無障礙的人機對話，這個過程可以說是否定了史蒂芬•平克在《語言本能》一書當中的論斷——“語言并非一項文化創造，而是人的一種本能”（平克，2015，引言）。ChatGPT的出現，恰恰證明語言就是一項文化進化的産物，而非人的本能。人工智能必将擁有比人類更強大的歸納總結、推理演繹、思想實驗、批判質疑等能力，在科學發現和藝術創造力方面也将越來越顯示出其強大的能力。關鍵它還會不斷進化，GPT4已經推出，而GPT5、GPT6等新的形态必然接踵而至。人類學習和機器學習協同進化的時代已經來臨，新的思維邏輯工具，将突破研究和解釋世界的層面，而從實踐層面真正深刻改變人的自身，學習也将從現代學習階段進化到超級學習階段。

六、走向超級學習

我們可以從宇宙的光線中看到整個宇宙的曆史，我們可以從地層的化石中看到整個生命進化的曆史，我們也可以從每一個人從受精卵開始的生命曆程折射生命的進化曆史，我們還可以從每一個人的學習發展當中再現學習的演變曆史，甚至我們可以從每個人一生的學習發展來預言人類未來的生命進化走向。

每個人在胚胎階段對應的是過去整個生命的進化曆史，每個人出身以後對應的是過去整個人類文化進化的階段。從學習進化角度看，每個人嬰兒階段的學習對應的是人類原始社會時自然學習的階段；每個人從幼稚園到大學的學習階段對應的是經典學習階段；每個人工作後繼續教育的學習階段對應的是現代學習階段。而到了老年階段，我們每個人的學習能力開始落後于世界的發展速度，直到每個人的死亡，而到了現代學習後階段，整個人類的學習速度開始落後于世界知識增長的速度，這顯然意味着我們人類的文化進化将進入晚年。

這個預言令人震驚，也令人害怕。但是從整個世界的進化而言，物質進化、生命進化、文化進化後會生成一個新的進化階段，我們不妨預言這個進化階段叫做人神進化。這個階段的進化量子是通透了解了基本粒子、DNA和人自身後形成的新人類，這個新人類彙集了碳基生命和矽基生命最精華的成就，每個個體都能通過腦機接口和基因改造達到最優秀的程度，整個宇宙都是他們的活動空間，就如走出非洲那樣，新人類将遍布整個宇宙，如神一樣的存在，尤瓦爾•赫拉利在《未來簡史》一書中就把這樣的新人類稱為“人神”（赫拉利，2017）。

新人類個體的複制和增加主要不再依靠人自身的分娩，而是更多地依靠克隆技術和晶片改造。進化的主要作用力主要依靠超級學習來實作，并賦予新的價值——宇宙移民和數字世界的創造。我們現在是人神進化階段的原始社會，利用ChatGPT相類似的新知識工具，人類正在進入一個新的階段——每個人都能擁有創造力和創新力。人類的學習也正在進入一個全新階段——更多樣、更公平、更自由、更充滿想象力。就如當擁有了汽車飛機等技術，一個身體殘疾的人也能實作全球旅行自由，現在有了ChatGPT，一個智力平平的普通人，也能通過人工智能新工具，擁有出以前無法想象的創造力。

超級學習階段的五個基本特征：一是在學習生物基礎方面，學習将是基于腦科學的全腦學習，學習的奧秘被逐漸揭示，将從腦環境的改善角度提升學習效率；二是在學習方法方面，學習将是基于大資料的精準學習，這個大資料不僅僅是學習者個人的學習過程分析，也包含其他人和前人的學習資料，進而精準制定每個人的學習進度和學習方式；三是在學習内容方面，學習将是基于新技術的高階學習，特别是随着腦機接口技術的成熟，學習者隻需要學習智慧類和工具類的知識，在每個人大腦裡形成獨特的神經元連接配接，而那些倉儲式的知識可以外挂在雲上随時調取；四是在學習價值方面，學習将是基于人格化的創新學習，學習的目的是提高責任、形成個性、培育創新精神。五是在學習通道方面，人腦和電腦協同學習，學習将不再僅僅發生在腦神經元之間，也将發生在每個晶片的算力之中。

寒武紀生命大爆發産生了無數新的生命形式，實作了從多細胞生命到多樣化生命的飛躍；幾十萬年來，伴随着語言和文字的出現，人類演繹了無比燦爛的文化進化；近年來數字技術突飛猛進，人類自己創造了一個全新的數字世界，世界開始了人腦和電腦相關聯的數字進化，進入了一個以創新創造為主導的新時代，也為學習者提供了更多的想象空間，提出了許多新的挑戰：

一是對于學習者而言，将更突出人的精神塑造，而以特定知識和技能傳授為目标的傳統教育将不再有意義。因為你無論怎樣學，在知識與技能上都學不過機器。無人工廠淘汰操作勞工，無人駕駛淘汰駕駛員，無人商店、無人面館、無人咖啡館淘汰服務人員，現在有了ChatGPT則開始淘汰幾乎所有一般性的白領工作，甚至首先淘汰的竟然是我們以前認為很難替代的創意設計。但是以核心素養培育為目标的教育将永遠存在。人之是以成為人，不是因為擁有知識的多少，而是我們擁有和矽基生命完全不同的精神和靈魂。ChatGPT再智慧也不會直接在你的大腦裡形成價值觀和精神品質，人生的成功幸福，靠的是價值觀、專注力、良好的人際關系和遇到困難堅韌不拔的韌性，這些精神品質不僅僅與技術毫無關系，也和考試成績高低沒有太大關系。

二是對于學習者而言，未來人類遇到的瓶頸問題不是個人知識多少，而是如何形成共識。數字化破除了知識權威，讓每一個人都有了表達的機會，進而使形成共識的難度加大。在學習過程中，應該有更多的主題能夠讓學生體驗觀念沖突，并讓學生們在沖突中形成協商和妥協，而這方面實際上有大量的案例可以去實踐，也非常值得我們用時間去讓孩子們體會溝通和決定。1990年2月14日旅行者1号在遙遠的宇宙深處回眸拍攝了一張地球照片，在太陽系漆黑的背景中渺小的地球懸浮在一條光霧之中，美國著名天文學家卡爾•薩根由此寫成了《暗淡藍點》（Pale Blue Dot）一書。書中說道：“我們成功地（從外太空）拍到這張照片，細心再看，你會看見一個毫不出奇的小點。再看看那個光點，它就在這裡。那是我們的家園，我們的一切。”但是，大多數人并沒有機會看到這張“暗淡藍點”照片，很多人看到了也沒有被感動到，人類正在進入可怕的末日倒計時。但願人類有勇氣和有能力把握住這次AI帶來的颠覆性機會，讓我們在這個“暗淡藍點”上實作一次新人類的轉折。

三是對于學習者而言，人類正面臨着超大規模知識帶來的挑戰。比如以前我們隻有幾個電台或電視台可以來選，現在通過網絡平台我們可以有上萬個電台或電視台可以挑選，實際上數字化平台已經實作人人都有電台或電視台，人人都可以成為知識的生産者和傳播者。資訊通道有幾十億，而人類在同一時刻隻能選擇一個或者兩個資訊通道來擷取知識，這大大改變了我們的行為方式，更改變了我們的學習方式，學會選擇已經成為學習的核心能力。所謂的學會選擇，就是學會做沒有标準答案的選擇題。學習者必須了解：沒有完美的選擇，隻有現實的選擇，真正好的學習态度，并不是追求正确，而是解決問題。而解決一個問題的結果，往往會帶來更多新的問題和更多新的選擇，這恰恰是技術和人類不斷進步的特征。ChatGPT不是問題解決的終結者，反而是新的問題的發現者和開拓者，ChatGPT給每個人帶來的新選擇将以幾何級數般增長，學會選擇将越發重要。當程式設計、翻譯、寫作、設計等思維工作都工具化後，每個人對于工具的選擇和對結果的選擇，将成為學習者最重要的學習内容。

四是對于學習者而言，未來人類最大的特征是在智能機器面前互相關聯并透明，将形成開放的、集體的創新範式。超級學習需要的是通過新技術激發集體創造力，讓人和人之間的連接配接變成創新資源，這需要不同大腦互相尊重、互相分享，并在思想關聯中孕育新問題破解的方法。科技就像一把刀，可以用來切割材料，也可以用來殺人一樣，科技讓每一個人的隐私完全處于脆弱的狀态，如果大多數人不尊重這樣一個現實，那麼新科技将讓未來人類生活在無比黑暗之中。創新實際上從來就是一個社會現象，一個人的創意隻有得到别人的認同，才真正會變成一個社會改變的動力。是以在學習當中，要創造機會讓學習者了解社會運作的系統性，了解不同角色在創造活動當中的重要性，體驗競争與合作，了解發展與成本，把握行為與規則。沒有ChatGPT以前，智商較低的人在現代社會中可能會處于弱勢，但現在每個人都能把ChatGPT作為創造新事物的知識工具，個人的智力問題将不再是一個問題，我們能夠寬容這個巨大的變化嗎？

五是對于學習者而言，由于大資料技術和腦科學的突破式進展，将使學習進入一個超級學習的階段。大資料應用、腦科學研究和腦機接口技術最重大的價值，不僅在于能讓學習者學得更好，還能揭示學習發生的本質。ChatGPT學會的不僅僅是知識，而是知識産生的秘密，這對研究人類學習的發生至關重要，GPT在機器智能和機器意識中所湧現的能力，将有助于揭示人類學習的秘密，揭示人腦當中學習發生的微妙過程。當人們不知道萬有引力定律的時候，大家就知道樹上的蘋果會掉下來，但當人們知道萬有引力定律以後，卻可以制造宇宙飛船飛到月球上去，一旦學習的秘密被通透地發現，學習将從經典學習進化到超級學習階段，而現在剛好在一個分水嶺上（倪閩景，2022b）。

六是對于學習者而言，新的知識工具應該要導向人的多樣化和自由發展。在世界之變、時代之變、曆史之變的關口上，教育的最大任務是要出人才、出拔尖創新人才。但我們在推進教育變革時，往往被既要、又要、還要框住了手腳，比如強調教育公平，教育多樣性就不斷減少；強調穩定，我們的教育想象力被抑制；推進減負卻導緻了教育平庸化。實際上，真正的教育公平是能滿足不同學習者多樣化的需要；在快速發展的世界裡最好的穩定一定是運動中把握平衡，就好比騎自行車時運動比靜止更穩；真正的減負是減少不必要的無意義負擔，而學習者的求知空間應該上不封頂。我們對拔尖創新人才培養是存在認識上誤區的，要麼是通過新設定考試科目來選拔，要麼是把智商高的孩子集中在一起，搞創新拔尖班，通過集中培養、超前教育訓練來實作。實踐反複證明，拔尖創新人才沒有所謂的天選之人，隻要是智力正常，每個人都有可能成為拔尖人才。拔尖創新人才也從來不是可以在單一的系統裡培養出來的，個性越豐富的群體才越容易出人才。可見，高品質教育一定是既能出拔尖創新人才，又能出各行各業需要的各種層次的建設者。教育高品質的核心是教育的多樣化，隻有教育多樣化才能夠提供孩子們最大可能性，隻有教育多樣化才能塑造千百萬不一樣的大腦，其中就必然會湧現極具創新力的人（倪閩景，2016）。是以，判斷ChatGPT在學習方面的應用是否正确，隻要看它是不是導向教育的多樣性。

未來像ChatGPT這種新科技産品必然會呈現爆發狀态，人類将是以朝着人自由而全面的發展更近一步。我們完全不必焦慮将來孩子的工作被人工智能替代，因為對人類的文化進化來說：新技術總是以淘汰老的生産方式來淘汰舊勞動，但是新技術總是以創生新的人類需求來創造更多新勞動（倪閩景，2023）。ChatGPT開啟了一個萬物智能時代，将來我們身邊的許多物品會擁有智能，會察言觀色來滿足人們的日常需要，這些新生的需要代表的就是新的勞動、新的工作，也代表着新的知識和新的學習。凱利在《必然》一書中說道：“今天我們對未來充滿無限期待，用天馬行空的想象力描述它，但真正偉大的東西遠遠超出我們的想象。未來令人是難以置信的，但是，我們須相信那些不可能之事，我們尚處在開始的開始”（凱利，2015）。

（參考文獻 略）

（本文首次發表在《華東師範大學學報》2023年第7期）