中图分类号：G40-052 文献标识码：A 文章编号：1673-1298(2021)02-0018-14 DOI:10.14082/j.cnki.1673-1298.2021.02.002 一、引言 在开启本文之前，请允许笔者介绍两个在18世纪欧洲盛极一时的“自动机器”(我们可以将其理解为“人工智能”的萌芽物)。第一个是土耳其行棋傀儡(Mechanical Turk)。这是一个可以自动下棋的装置，据说这个机器击败了不少挑战者，包括拿破仑·波拿巴和本杰明·富兰克林等人。但它后来被证明是个骗局。[1]第二个是作家机械人偶(The Writer)。该机器由瑞士钟表师皮埃尔·雅克·德罗在1768年设计制造。它能自己拿笔蘸墨水，在纸上写字画画。这个机器是真实存在，且有据可查。[2]此时此刻，理解上述故事存在两种截然不同的思路，即魔法(某种神秘主义方式)与科学(可重复、可检验的方式)。 站在魔法一侧，观众自然会觉得前者显然是个失败的、天真的甚至有些愚蠢的“骗局”，后者不失为一个伟大、超前、成功的“神技”。并且，成功的魔法师无论出于审美需求还是传统行规，永远不可能诚实地向观众进行“揭秘”。所以，当一项新颖的、博人眼球的技术(魔法)华丽登场时，作为观众不可能也没必要在科学的前提下进行讨论和使用，也不用重视它的历史和原理，更不必思考它在遇到各种问题的时候应该如何选择和使用，他们只需要在恰当的场合，欣赏一场颠覆人类认知的“表演”即可。当然结局也会很简单，要么赞叹于“神技”的伟大，要么鄙夷于“骗局”的拙劣。由此出发，如果再考虑到人工智能这种技术可能灌输给人类的观念，“我们像机器一样工作时就处在最佳状态，在一些重要的方面，我们可以委托机器代理我们工作。这些信念隐形的后果是，我们失去了对人类判断力和主体性的信心”[3]129。我们或许会悲观地发现，当人工智能这种技术如同“魔法”般出现时，更多观众不仅看不透这场表演到底是“神技”亦或“骗局”，也无从知晓自己是否会被“魔法”诱惑和蒙蔽。 站在科学一侧，上述故事却会复杂、曲折、生动许多。回顾人工智能的历程可以发现，之所以会诞生上述两个故事，不是因为谁更聪明、谁更傻，而是由于在17世纪启蒙运动之初，“计算可以机械化、理性可以计算化”的想法就已经在欧洲萌芽。1645年，布莱士·帕斯卡发表了一篇献词《算数机器》，他在文中介绍了他发明的一种计算设备：“为了帮助身为税务监督官的父亲减轻令人疲惫的计算任务，他设计出了一种可以进行十进制四则运算的机器，名为'Pascalina'[4]105。在这篇献词发表的6年后(1651年)，托马斯·霍布斯在他的名著《利维坦》中提出了“推理即计算”(reasoning is calculation)的思想，即“‘推理’只不过是计算，也就是对我们大脑中的一些符号与表达的结果进行加加减减。当我们独立计算时，称其为‘符号’；当我们向他人展示与证明我们的计算时，则称其为‘表达’”。[5]21可以说，正是由于上述思想启蒙和技术基础，才会在18世纪产生两个截然不同的故事。因为有前车之鉴，人们才会上当受骗；也因为有前例可循，人们才会制造出如此惊艳的产品。 接下来，我们秉持科学的精神，沿着科学的历程，就可以发现“由骗局到神技”的奇点似转折。18世纪的“土耳其行棋傀儡”在霍布斯的“推理即计算”、笛卡尔的“心理表示”、莱布尼茨的“广义计算”等哲学思想指引下，经由埃达·洛夫莱斯夫人的预言到艾伦·图灵的图灵机，结合布尔代数、谓词逻辑、信息论、控制论等理论准备，以及晶体管和算法层面的无数创新，演变成当下在围棋领域战无不胜的AlphaGo。用科学的眼光来看，人工智能的发展与变革并非一场史诗般的表演，也不仅是技术的胜利，更意味着前所未有的知识进步与观念革命。长期以来，科学家们对人工智能的观念未必一致，也经常为一些问题相持不下，但他们意见重叠的部分很广、很清晰，也合乎科学的基本精神，都热切地关注人工智能的真相，不断求解着“计算是否可以机械化”“理性是否可以计算化”“理性是否可以机械化”“人类是否可以理性化”等命题。尽管这个过程没有魔法般的魅惑力，但却展现了人类不断追求进步的理性一侧。 一言蔽之，面对人工智能之于教育的认知诱惑与利益裹挟，如果我们只是按照欣赏魔法的方式夸夸其谈，难免堕入各种不知所谓的迷思之中；反之，如果我们可以在科学精神指引下，理性反思人工智能之于教育的功能局限与真实价值，则更有可能实现教育的进步。 需要说明的是，若要拆穿人工智能在教育领域的“魔法”，我们既可以从人工智能核心应用解析其技术层面的客观破绽，也可以从观众的角度探究他们沉迷其中的主观缘由。笔者作为教育工作者更为关注后者。因为从教育的角度而言，涉及人工智能的教育迷思可以解释为观众的偏狭、盲目与激情，而这些东西实则源于对人们对科学的疏忽，而不止是技术的无知。毕竟，不是每个“观众”(教育相关者)都要成为优秀的“表演者”(技术工程师)，所以他们往往没有那么多精力和耐心了解技术的每一个细节；与之不同，如果他们可以明晰技术背后的科学规律，完全可以举一反三，成为更具科学素养的“观众”。并且，如果有更多教育者意识到了这个问题，他们就可以尝试从科学的角度向世人阐释人工智能的价值与规律，引导科学走进人工智能的教育世界，驱散密布其间的迷思，从而培育更多理性的“观众”。 二、人工智能的教育迷思表征 当下，教育界关于人工智能的探究正在兴起。显而易见，与这个时代最前沿、最热门乃至可能最有前途的科技建立更加紧密的关系，可以更好地实现“科技赋能教育”的预期目标。这既符合人们的直观感受和美好愿望，也符合近代科技改变世界的潮流。然而，未经检验和证实的“好消息”说得太多，就容易让人产生不切实际的希望与认知，乃至引发以下四种典型的教育迷思。
