蒋昌俊院士：应试教育起到了知识积累的作用，但科研需要想象力

搜狐科技《思想大爆炸——对话科学家》栏目第11期，对话中国工程院院士，同济大学原副校长蒋昌俊。

嘉宾简介

蒋昌俊，中国工程院院士，网络计算专家，同济大学原副校长，同济大学特聘教授、博士生导师。1995年在中国科学院自动化所获博士学位，长期致力于网络金融安全的研究，是我国该领域带头人。作为项目负责人先后承担了国家自然科学基金973、863、国际重点合作项目和国家重点研发计划项目等50余项。

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划重点

1. ChatGPT并不代表思维的本质突破，需要引起高度重视，但不要把这个事情引到太玄妙的方面去。

2. 谈论ChatGPT若只谈“智能”还不够，需要把主线引导到让大家去思考与学习，提升思考力与思维力。

3. AI能够取代人类逻辑思维层面的工作，但人类形象思维积累到一定程度会实现跃升，这些机理尚未清晰。

4. 教育需要多方面培养，中西式的思维需要优势互补，我们更应该在创造性思维上下功夫。

5. 科研有时候需要想象力，再用掌握的知识去验证现象，如果成功，想象就会变成新的知识、新的创造力点，这是教育需要着力培养的。

出品 | 搜狐科技

作者 | 潘琭玙

编辑 | 杨锦

在半年多的时间里，ChatGPT所代表的AI技术似乎为人类描绘了未来的框架。

但站在对AI认知与理解的分岔路口，是“人类的蝴蝶”还是“潘多拉的魔盒”？是一场颠覆性的技术革命还是陷入失控的竞争？《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利近期在一场论坛中表示，“人类面临的生态危机，人工智能也是该危机的一部分——无论是好是坏。”

针对AI的讨论铺天盖地，中国工程院院士，同济大学原副校长蒋昌俊坦言，ChatGPT并不代表思维的本质突破。他在与搜狐科技的对话中指出，ChatGPT的浪潮来得很快，根本原因是算力得到长足发展，且数据积累的来源更加多样，从技术本身而言突破并不明显，“目前的突破主要是语言能力，智商上可能没有。”

论及AI对人类部分工作的替代，蒋昌俊指出，“取代是毫无疑问的，因为社会在发展。”他认为人类的逻辑思维层面，即按照算法严格执行的那些工作能够被计算机替代，但人类的形象思维层面，例如在人脑中积累实现跃迁的机理尚未清晰，仍需深入研究。

作为长期的教育工作者，曾任同济大学副校长的蒋昌俊认为，谈论ChatGPT若只谈“智能”是不够的，需要把主线引导到让大家去思考与学习，提升思考力与思维力上来，从教育与培养人才的角度思考是回归源头的思考，他“只有根扎实，养分充足，参天大树才能形成它的影响力。”

他直言，对教育的思考与改变的过程并非简单的一蹴而就，对国内教育而言，要在创造性思维上下点功夫。

西湖大学校长施一公近期在反思自己的科研工作时表示，应试教育在一定程度上限制了他做科研最宝贵的原创精神。对此，蒋昌俊认为，应试教育起到了知识积累的作用，“但科研有时候需要一些想象力，再用知识去验证想象，如果成功，想象就会变成新的知识。”

以下为对话实录，经编辑：

搜狐科技：从2016年AlphaGo击败李世石之后，AI的圈子又重新热闹起来了，比尔盖茨评价ChatGPT是1980年以来最具革命性的技术，是奇点时刻，王小川也直觉“要变天了、掉个渣儿都会产生很大的影响”，您是否认同这种判断？

蒋昌俊：ChatGPT来得快，根本原因是计算机的处理能力——算力得到长足发展。另外，数据的积累也是超常规的，因为它渠道更多，互联网、短视频、文字等。第三，它也具备了神经网络的学习。

但从根本上来说，我认为现在还没有达到人类意识、思维。人类学习新语言，在掌握了2000个词汇与基本语法后，就能够进行交流，这个交流往往不是严格按照句法模式，也能听得懂，所以它并不代表思维的本质突破。但大家高度重视是好事，只是不要把它引到太玄妙的方向去。

搜狐科技：GPT火了之后，国内大模型也接连涌现，目前10亿参数规模以上的大模型都有70多个了，甚至分成了好几个派别，有高校派、创业派和大厂派，您怎么看这几个派别？

蒋昌俊：大家按照自己的所拥有的能力和掌握的资源，能够形成优势互补，协同起来是最好的。因为现在高校离开大厂，拿不到源头的数据；大厂要想超越，没有深度的思考和基础的创新，没有从零到一的破解。

搜狐科技：说到大厂，大厂派的代表百度李彦宏认为，国内和GPT-4差距是1-2个月，但王小川说需要一两年才能赶上，从您的观察和体验来说，现在大概是一个什么样的差距？

蒋昌俊：我不能说具体的时间，很难判断，至少是有差别的。

搜狐科技：AI可能会产生一些新的工作，也会取代旧的工作。这个新与旧之间的差值你认为会是怎么样的？

蒋昌俊：人类的逻辑思维，繁杂的计算、信息处理的问题，计算机能够替代。但人类还有形象思维，积累到一定程度会有跃迁，这种机理并没有探索清楚，像人类的脑神经网络，也只是浅层次的研究。所以在这些方面，还需要去深入探索正确的机理，才能够予以揭示。

搜狐科技：这些负面影响也引起不少人的担忧，像深度学习之父Hinton最近就很决绝地从谷歌离职，说对毕生工作感到后悔。但其实他早期对AI态度是正向的，说这是人类的蝴蝶，现在他又认为AI是潘多拉的魔盒。从您业内人士的角度，AI是令人捉摸不定的吗？为什么会有这种反复？

蒋昌俊：确实它来得太快，还没有时间把这些问题思考清楚。ChatGPT本身也出现了虚假性问题，如何规避能耗巨大的问题，有没有必要用这样大的能量去做这个事。而且现在也形成了一种垄断，一些大厂才有能力做。

搜狐科技：很多人觉得AI的迭代和成长能力太快了，人类能怎么阻止AI变得比人类更聪明吗？我们只能拔插销吗？

蒋昌俊：在技术与法规政策限制之前，首先是手段，如何辨识出真假、正确或错误，这个能力尚未完全建立起来。

搜狐科技：美国罗斯福总统的科学顾问布什在《无尽的前沿》报告里说，科学是一种人类的必需，是进步的必需，它会带来更多的工作岗位，更自由的工作环境，但是从今天的事实来看，好像是背道而驰的？

蒋昌俊：我觉得我们需要把主线引导到大家去思考，提升思考力与思维力。在国内教育方面，对于儿童想象力、观察力、逻辑力与演绎力的培养是非常重要的，这样的过程使创新力会有必然的提高。谈论ChatGPT若只谈“智能”还不够，还得要回到我们源头。

搜狐科技：说到教育和科研，GPT的诞生也让很多人重新提起了著名的钱学森之问：为什么我们的学校总是培养不出科技创新的人才，您怎么看？

蒋昌俊：（这个问题）也引起了教育界甚至社会各个阶层的广泛思考，这本身是进步的表现。但这个过程不是一蹴而就的，东方和西方的思维逻辑还是有差异性。

就像中医和西医，中医是哲学思维更多，西医的量化思维更多。这两者互不排斥，我觉得应该把它们的优势互补。从教育层面来看，我们更应该在创造性思维上下功夫，首先要有思维习惯，通过不同侧面来看同样的问题，观察问题，培养思考力，形成你的逻辑推演能力，融合在一起形成真正有价值的创造力。

过去因为教育资源受限，要保持公平就是以考分作为衡量的尺子。但现在我们做一些科研科普活动，培养儿童的兴趣爱好。她/他首先要热爱这个世界，愿意去讨论观察，才能够实现创造。

搜狐科技：施一公最近在他的新书中提到国内应试教育对他的影响。有好的一面，让他能沉得下去，有韧性。但应试教育也束缚了他的原创性思维，您觉得这是我们的原创性创新突破比较少的根源吗？

蒋昌俊：我们需要多样的能力培养，一个是知识的掌握和积累，就像施一公所说，知识积累为他后面的科研也起到了一定作用。但如果学习只为考分，快餐式地催化知识，就把行为习惯单一化了。我们也需要培养兴趣爱好，需要对问题的想象力。科研需要有想象力，再用掌握的知识去检验那些想象。如果成功，想象就变成新的知识，新的创造力，这是我们需要去着力培养的。

搜狐科技：今天的科研工作者或者说科学家跟您30年前刚做科研的时候，有没有什么不一样？

蒋昌俊：当然是有不一样的，因为那个时候我们掌握的知识的范畴还是比较少，但是今天，在一种过度的竞争里面，也会出现一些问题：一切围绕分数的指挥棒，功利化太重。怎么来积极地正向引导？因为分数你考出来，公平性毫无疑问，但是答案不是唯一的标准答案，不唯一也不代表不正确，需要你从各个角度、各个人的思维方式去创造新的方案。

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