配资平台经营我们正站在一个全新的教育转折点上

在科技飞速发展的当下，人工智能成为了人们热议的焦点。随着人工智能技术的不断突破，它对各个领域的影响日益深远，教育领域也不例外。从古希腊通识教育到现代专才教育，再到如今AGI时代下教育模式的变革，我们正站在一个全新的教育转折点上。而在现代通识教育所倡导的五大能力中，“研究”能力显得尤为关键，它宛如一把钥匙，开启了在AGI时代探寻真理与创新的大门。

管理学家彼得・德鲁克曾深刻指出：“最严重的错误不是因为错误的答案，而是因为问了错误的问题。”这句话在AGI时代显得格外贴切。在当下，当计算机似乎能够掌握世界的规则与论断时，我们不禁要问：智能的本质究竟是什么？国内很多教育工作者认为智能的本质是记忆，这种观念在教育体系中根深蒂固，从日常课堂测验到决定命运的高考，都侧重于对学业知识的考查，学生们比拼的是谁能记住更多的知识和公式，因为这直接决定了他们能否在考试中取得高分，能否考上理想的大学。

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然而，以辛顿为代表的联结主义AI研究者却提出了截然不同的问题：“如何让计算机模拟人脑的信息处理机制来拥有智能？”辛顿认为，现代AI的设计灵感源于对大脑工作方式的理解。大脑由大量脑细胞组成网络，输入信息引发神经网络活动，最终产生输出，而输出结果取决于脑细胞之间连接的强度，改变连接强度就能改变输出。当前AI的工作模式便是不再依赖直接编程，而是通过展示大量例子，让其自行调整连接强度，从而学会生成正确答案。在这一理念中，“学会”成为了核心，即智能的本质是学习。由此，人工神经网络不断发展，从1958年弗兰克・罗森布拉特提出的感知机开始，逐步增强AI的学习能力，感知机通过模拟大脑突触强化过程，提出权重自动调整机制，使人工神经网络能够自动调整权重完成学习任务。

辛顿能在符号主义AI如日中天之时另辟蹊径，提出在当时看似离经叛道却被后来证明无比正确的问题，这背后正是其强大“研究”能力的体现。在科学研究中，通过文献综述构建全面知识框架，找到研究盲点，运用批判性思维质疑现有假设、打破传统框架，通过逻辑推理和系统分析找到问题本质，从而揭示新研究方向，这是至关重要的。这种“研究”能力并非仅局限于科研领域，它具有广泛的迁移性。

在AGI时代，数据和信息爆炸式增长，答案或许能轻易获取，但提出正确问题却变得愈发困难。而要提出正确问题，就需要基于阅读和批判的研究能力。它能帮助我们在复杂的信息洪流中保持清醒，不被表面现象迷惑，深入挖掘问题的核心，为解决问题和实现创新奠定坚实基础。因此，培养“研究”能力，是我们在AGI时代拥抱教育变革、提升自我竞争力的重要一步，它将引领我们在充满不确定性的未来中，找到前行的方向。

发布于：浙江省

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