從學習“水”這個單詞說起
卷首
作者：魏忠
德布羅伊，是美國麻省理工學院媒體實驗室的終身教授，在2011年，他公布了自己的一項研究成果。他把自己家裏的客廳、廚房、臥室的角落都裝滿了錄音機和錄像機，把自己的孩子從出生到3歲的所有的行為24小時記錄下來，隻為了知道一件事情：“孩子是怎麼樣開始說“水”這個單詞的”。在一般人眼裏麵，單詞是孩子在父母無數遍的教育下學會的，但是德布羅伊不這樣認為，現代的教育觀念也不這樣認為。建構主義認為：人是學會的，不是教會的。這回，德布羅伊偏偏就較起了這個真：“人是怎麼學會的呢？”於是，德布羅伊就研究他拍攝自己孩子的9萬小時的視頻和14萬小時的音頻，從中檢視出和水有關的變量和孩子在學習“水”的過程中的發音變化，構建了一個大數據的模型，來研究這樣一個看似簡單的問題。
麻省理工學院媒體實驗室，是互聯網之父尼古拉龐蒂發起成立的一個世界頂級的創新實驗室。上麵這個小孩子學“水”這個單詞的例子，就是這個實驗室非常重要的一個研究方向：人工智能。而人工智能的發展得益於人腦科學的研究的進展。原本我們認為的理所當然的事情，機器學習起來並不簡單。讓機器進行學習，如果邏輯搞不清楚，就根本無法學習。這些年對於大腦的研究發現，恰恰能夠解釋和指導機器學習。人腦是一個按照功能分區的分布式處理係統，而大腦收集來自眼、耳、鼻等信號係統分別投射到人腦不同的分區，甚至人眼睛看到的東西也是分布式投射到大腦不同部位進行處理的。然而，大腦處理這些分布式的數據，並不是直接得出結論，而是將處理的幾個中間結論（隱含層）再次分布處理，最後才得到最終的結論。這就是我們最近很熱的神經網絡或深度學習的理論。目前，深度學習理論已經成功地用於視頻識別、聲音識別、情感計算等領域。在教育學中，也許能夠為我們揭秘“高效學習的深度模型”。
在傳統的知識學習中，學生學會“水”這個單詞，老師們通常認為是自己的功勞。但是，對於現代教育來講，是學生自己掌握了學習的方法並通過努力學會了“水”，而現代的信息技術會進一步告訴我們學生是怎麼學會“水”的。科技和教育發達的美國早已經明白，不要逼著學生一遍一遍地背單詞“水”，學生學習是有一定的深度學習的規律的，這也是西方科學學習逐漸積累下來的慣例。在信息化時代，更加解放了這種學習方式：由於有了在線的網絡選課係統、排課係統、在線考試係統、題庫、助教係統等，某一門課並不是由一位老師來教授，學生更多地可以從網絡上得到知識，於是課時量越來越少，作業量越來越大。對於越好的學校，學校越能夠發現這種學習方法支持創新和學習。
今天我們的孩子，有了更多的觀察“肉身” 的機會，是不是就一定能建構得更好呢？答案恰恰是否定的。
愛因斯坦說過，教育就是過了很多年你忘記後剩下的東西，其實也是指建構和學習邏輯。2000年諾貝爾生理學獎獲得者坎貝爾說，人的短期記憶和神經突觸有關，而長期記憶和蛋白質參與並轉運的大腦分區的物理相關。人腦的邏輯還沒有完全揭秘，但是有一點，“人腦隻有1%的能力被利用”這個觀點被證明是錯的，人腦的能力已經被充分利用了，選擇性吸收和建立適應環境的建構，將部分記憶轉為計算機和外部儲存而不是大腦什麼都記下，是越來越被認可的共識。
（作者單位：上海海事大學）