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| 編輯推薦： |
莱斯利·瓦利安特因在机器学习领域贡献突出 荣获图灵奖和内万林纳奖
他在本书中将回答究竟是什么让我们真正成为人类？
AI是否会凌驾于人类之上？
人类又将如何定义与机器人的未来关系？
原版荣获如下奖项：
美国出版商协会“专业与学术杰出出版奖”物理科学与数学领域优秀奖
美国出版商协会“专业与学术杰出出版奖”计算机与信息科学领域奖
《非显而易见》图书奖长名单
《纽约客》年度最佳图书
阅读本书，促使我们重新思考：
究竟是什么让我们真正成为人类？
很显然，仅仅拥有智慧是远远不够的
真正定义我们的是人的“可教育性”——
那种不断学习、适应，甚至敢于质疑自身认知的能力
而文明之所以能够延续，是因为我们能在不确定性中不断重塑自己
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| 內容簡介： |
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在人工智能时代，为什么我们的未来取决于更好地理解是什么让我们成为人类？我们正处于历史的十字路口。如果我们希望成功地相互分享我们的星球和我们正在创建的人工智能系统，我们必须反思我们是谁，我们是如何来到这里的，以及我们将走向何方？《揭秘人类智慧大模型》对人类吸收和应用知识的非凡能力提出了一个具有挑衅性的新探索。人类大脑显著的\可教育性”可以理解为一种信息处理能力。它使我们的物种与众不同，使我们拥有文明，并赋予我们力量和潜力，使我们的星球走上稳定的道路。然而，它也伴随着一个阴险的弱点。虽然我们可以很容易地吸收关于经验世界的整个思想体系，但我们很难正确判断我们应该信任什么信息。在这本富有远见的书中，Leslie Valiant认为，了解我们自身受教育性的本质对于保障我们的未来至关重要。在分析了我们如何处理信息来学习和应用知识，并与其他动物和人工智能系统进行了比较后，他解释了为什么教育应该成为人类的中心关注点。作为我们成就和文明基础的独特能力会继续推动我们的进步吗？还是我们会成为脆弱性的受害者？如果我们想发挥我们物种的强大力量，保护我们的集体未来，我们必须更好地理解并优先考虑受教育的至关重要性。这本书还提供了一个理解人类智慧大模型的路线图。
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| 關於作者： |
作者简介
莱斯利·瓦利安特（Leslie Valiant），哈佛大学计算机科学与应用数学领域的T. Jefferson Coolidge教授。因在机器学习和计算机科学领域的基础性贡献，他获得了图灵奖和内万林纳奖。此外，他还是Circuits of the Mind和Probably Approximately Correct两本书的作者。
译者简介
焦建利，华南师范大学教育信息技术学院教育技术学博士研究生导师，未来教育研究中心主任。终身学习者，教育自媒体人，经营个人学术博客网站jiaojianli.com，访客遍布海内外。主要研究方向包括教育技术学基本理论、学习科学与技术、技术支持的教师专业发展、极简教育技术等。代表性著作包括专著《教育技术学基本理论研究》《指尖上的学习——移动学习理论与应用》，译著《世界是开放的：网络技术如何变革教育》《慕课和全球开放教育》等。
陈婷，岭南师范学院外国语学院骨干教师，华南师范大学访问学者。剑桥商务英语及剑桥通用英语五级考官。校级英语网络测试平台建设负责人，近年来参与广东省哲学社会科学外语信息化专项课题两项，主持多项校级外语教学改革项目。多次获得外研社杯英语竞赛，联盟杯写作大赛、全国大学生英语竞赛等“优秀指导教师”奖。
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| 內容試閱：
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译者序
人工智能时代的人性追问
近年来，人工智能（AI）突飞猛进，使得人机关系这一古老而常新的哲学议题重获瞩目。
面对日益精进而强大的人工智能，其终极走向是否会凌
驾于人类之上？人类又将如何定义与机器人的未来关系呢？
图灵奖得主、哈佛大学计算机科学家莱斯利·瓦利安特（LeslieValiant）博士，在其新书《可教育性：人工智能时代人类教育新理论》中提出了一个引人深思的观点。他认为，面对人工智能的迅猛发展，人类不应仅仅关注“智力”的高低，而应重新审视自身的独特优势——“可教育性”。他指出，正是这种不断学习和传承知识的能力，构成了人类文明的核心动力。换句话说，是“可教育性”推动了文化、制度与社会的演进，也为我们定义与人工智能的未来关系提供了全新的视角。
瓦利安特将“可教育性”定义为一种多维度的能力，主要包括三个关键要素：从经验中学习、在他人指导下学习，以及将通过这两种方式获得的知识进行整合并应用于实践。这三者共同构成了人类认知的核心特征，也正是我们区别于其他物种的关键所在。
首先，“从经验中学习”是“可教育性”的基础。我们不仅能通过自身经历积累知识，更重要的是，我们还可以从他人分享的经验与教训中汲取智慧。这种能力使我们能够在不断的尝试与反思中调整行为，灵活应对复杂多变的环境。
其次，“在他人指导下学习”体现了人类社会的协作本质。教育正是这一过程的集中体现。与单纯的知识传递不同，教育强调的是一种更深层次的认知能力。我们通过教育，不仅传递代代积累的知识，更赋予个体应对未知和复杂情境的能力。正如瓦利安特所指出的：“教育不同于培训，培训传授的是执行已知任务的技能，而教育则帮助我们面对无法预见的挑战。”
最后，“将通过这两种方式获得的知识进行整合并应用于实践”是“可教育性”最具特色的体现。人类能够将多年甚至几十年前获得的知识片段重新组合，逐步构建起复杂的思维体系，这一过程被称为“整合性学习”。正是这种能力让我们能够将之前学过的碎片知识、偶然看到的新闻报道，与当下面对的全新问题拼接成一条逻辑链，进而做出从未排练过的决策。瓦利安特揭示出，这项独属于人类的天赋，能够让我们在历史洪流中站稳根基。
本书的另一个创新性观点是瓦利安特将学习定义为一种计算形式，强调结构化、基于规则的过程是如何构成人类知识的获取和应用基础的。从这个角度来看，“可教育性”（学习的能力）和教育（结构化的教学过程）都被视为计算现象。但是，在他的以数学为主要来源的人类独特性模型中，思想和学习沿着一条完全有逻辑的、可预测的和线性的路径进行。这剥夺了我们对世界的心理图式的丰富性和复杂性，否定了人类的任何利他主义和精神属性。同时，他似乎忽略了心理学学科和教育科学的作用，使用了一个完全基于计算的人类大脑模型取而代之，而这个模型从根本上说可能是有缺陷的。
瑕不掩瑜，本书中的思想光芒，对于我们重新审视人性，理解和正视人工智能，理性地拥抱和迎接人机协同时代的到来，具有重要而深远的意义。
尽管本书的部分内容较为专业，我们在翻译过程中时常感到吃力，但是让我们坚持完成翻译工作的动力，正是瓦利安特在书中不断回应了人们长期思考的诸多重大问题，尤其是在这个科技飞速发展，而人类文明步伐却相对滞后的时代背景下，他的观点令人深受启发。
当前，一个萦绕在许多人心中的问题是：当人工智能变得越来越“聪明”，甚至比人类个体更加聪明的时候，会发生什么情况呢？我们应该感到害怕吗？这部分内容让我着迷，因为瓦利安特并不认同“AI 奇点”这类末世叙事。人工智能的安全问题不是其本质导致的，而是由于人类误用所致。他的观点呼应了赫伯特·乔治·威尔斯的著名警示：“人类历史越来越成为教育与灾难之间的竞赛”。换句话说，如果我们想要保护自己，免受人工智能的侵害，以及一切未知挑战的威胁，那么摆在我们面前的最好的防御手段不是恐惧，而是我们学习的能力。
这个观点，与伦敦商学院 AndrewJ.Scott教授的观点如出一辙。那就是：“当机器日益精进时，人类得重新思考自己的价值定位”。也就是说，在人工智能飞速发展的当下，人类唯一的出路也许就是通过学习，不断地“使自己成为人”；否则，人就会沦为人工智能时代日益精进的机器的机器。
阅读本书，促使我们重新思考：究竟是什么让我们真正成为人类？很显然，仅仅拥有智慧是远远不够的。真正定义我们的是人的“可教育性”——那种不断学习、适应，甚至敢于质疑自身认知的能力。而文明之所以能够延续，是因为我们能在不确定性中不断重塑自己。
当人工智能步步逼近时，我们唯一的护城河是保持那份“可被教育”的谦卑与韧性——敢于推翻昨日之我，也敢于把最珍贵的知识传递到下一代的手上，并鼓励他们继续修正，推动文明向前发展。
几千年来，人类一直在探索自身的独特性。而如今，这一探索已深入到计算领域，为我们提供了新的视角，甚至可能带来答案。在本书中，瓦利安特分享了一个严谨而发人深省的视角：“可教育性”不仅是值得赞美的天赋，更是需要锤炼的技能。他有力地论证：培养这种能力将使我们更好地驾驭现代生活的复杂性，乃至应对人工智能带来的不确定性。
理解人类自身“可教育性的本质”，是守护我们未来的关键。
今天，新一代人工智能技术正在重塑千行百业。作为正在被人工智能重塑的千行百业中的一个特殊行业，作为为正在被人工智能重塑的千行百业培养人才的一个特殊行业，学校教育面临严峻的挑战。在人工智能飞速发展的大背景下，学校究竟要教给学生什么、什么知识和技能才是真正重要的、教师究竟应该怎么教，这恐怕是摆在全球教育工作者面前的一个全球性的重大时代课题。
而瓦利安特所提出的“可教育性”，对于我们重新认识人类自身，重新思考人工智能时代的学习、课程、教学、学校，在这个剧烈变化的不确定的世界之中，以不变应万变，在人机协同成为常态的新形势下，人机协同，智慧互补，不仅具有理论意义，而且具有重要的现实意义。
毕竟，对于个人、企业、机构乃至国家和民族，若想在剧变中保持韧性，守护强烈的人类身份认同，我们就必须加倍重视深度思考的学习能力。
当您准备好将学习视为终生的超能力时，本书值得一读。我们郑重将它推荐给您！
前言
我们生活在一个智能驱动的世界。我们通常会用智商来衡量人类的智力水平。当我们尝试利用计算机来模仿人类的认知能力时，这种技术就被称为“人工智能”。在探索宇宙的过程中，我们也在搜寻其他可能存在的智慧生命形式。然而，也有人担忧，那些比人类更加聪明的机器可能会给我们的生存带来威胁。即便时至今日，关于什么是智力，我们依然没有找到一个能被广泛接受的定义。虽然越来越多的证据表明智力被广泛研究，但其本身也是一个既复杂又难以清晰界定的概念。
本书提出了一个不同的视角来界定人类的认知能力，那就是“可教育性”。“可教育性”是指我们通过学习自身及他人的经验构建一套信念体系，并能够灵活地将其应用到全新情境之中的能力。这套信念体系可能是科学理论、政治理念、宗教信仰、民间迷信，甚至是小说中的虚构故事。无论是严谨的科学理论、深刻的宗教信仰，还是离奇的迷信和小说情节，人类都能够将其吸收并转化为行动指导。
这种能力是人类独有的非凡天赋，这也正是本书的主题。
本书将从计算的视角来探索并定义“可教育性”能力。数十年来，我一直在尝试使用与计算相关的术语来解读人类大脑的奇妙功能。人类所拥有的究竟是什么能力，让我们得以理解并掌控这个世界？正是对这个问题的好奇，催生了“可教育性”这一概念。
通过计算的视角来探索人类认知奥秘的价值，就在于它为我们提供了一种精确无比的语言来描述我们追求的目标，以及实现这些目标的具体途径。这种精确性是我们构筑诸如“可教育性”之类复杂概念的坚实基础。我们对机器学习的深刻理解正是这一视角早期应用所取得的显著成就之一。“可教育性”这个概念诞生于我与众多研究者一起运用计算科学的严谨方法论，是对人类学习过程进行深入研究的成果。
我在本书中提出了一个观点：“可教育性”这一概念极大地弥补了我们对人类进化、认知测量、科学教育、人类信念选择以及人工智能等理解中的一些知识空白。这个新的视角为我们提供了一种全新审视人类的方式，它将激发更多相关领域的研究，并加深我们对这些复杂问题的理解。
我认为，“可教育性”为解答“是什么让人类与众不同” 这个古老而深刻的问题提供了路径。具体来说，我一直在探索那个可以解释人类为何能从众多物种中脱颖而出，并创造出如此辉煌科技文明的原因。在我看来，这种推动文明发展的核心能力，正是“可教育性”——人类的一种独特能力。
准确地界定这种推动文明发展的核心能力，对于我们找到未来技术演进的轨迹至关重要。本书对这些核心能力的定义，实际上也描绘了一种未来的可能：研发出具备学习能力的机器。尽管社会上有人对超级智能机器感到忧虑，但真正值得我们警惕的或许是那些学习能力极强的机器。同时，人工智能常被视为一种神秘莫测的力量。为了揭开这层神秘的面纱，本书也对人工智能的现状及其潜在的发展趋势进行了深入分析。因为，我认为“可教育性” 是一个关键特征，它能够精确描述未来人工智能可能达到的水平。
另外，“可教育性”为我们洞察人类社会的诸多层面也提供了一个全新的视角。如今，“可教育性”被定义为一种学习的能力。自古以来，教育在人类生活中一直处于核心地位，这一点不仅被广泛认可，而且已深入人心。在本书中，我们将进一步探讨，教育的重要性在过去可能并不像今天这样明显，但在现代社会，它在某种程度上已经变得至关重要。
在探讨人类认知能力的奥秘时，我们是否应该逐步淘汰那个模糊不清的“智力”概念，转而关注更为清晰、具体的“可教育性”呢？ 历史上，“智力”一直是一个令人费解的术语，至今尚未有一个被普遍认可的定义。正因如此，我致力于给“可教育性”一个明确的定义，试图为这一概念带来新的启示。譬如，在选择政治领导者时，我们是否应该将他们的“可教育性”能力作为重要的考量因素之一呢？
在本书中，我采用了“可教育性”这一术语，赋予了它新的含义，用于描述一种计算能力。虽然这个术语在当前的学术文献中并不常见，但它的历史可以追溯到过去几十年。当时，它被用作评估孩子们是否能够满足学校标准化测试要求的一种度量方式。然而，在本书的篇章里，我对“可教育性”进行了重新定义，赋予了它更广泛的含义。在这里，“可教育性”专指一种能够获取信息并将其运用于实际的具体能力。
本书的创新之处在于，采用了计算模型来界定“可教育性”概念。这个模型并非来源于实证数据，而是根植于理论探索。我相信，在解读与心理学、进化学和教育学紧密相连的人类现象时，此模型将展现其独特的价值。作为一个刚刚提出的模型，与之相关的边界条件尚未经过验证，我本人也对现有实证研究中是否包含关于这一模型的明确证据持保留态度。因此，我将谨慎地避免引用那些结论尚不明确的研究成果。在本书的第十章中，我提出了一系列未来的研究方向，这些研究方向将有助于我们更清晰地理解该模型与人类之间的联系。同时，我也借鉴了心理学领域的一些文献，其中探讨了与该模型显性参数相关的内容。鉴于本书主要聚焦于理论框架的构建，我希望那些精通实证研究方法的读者能够对该模型提出不同视角的深刻见解。
我相信，“可教育性”是人类共有的能力。与其他能力一样，每个人的“可教育性”都会有所差异，并且个人的以往经历也会对其产生显著的影响。因此，任何提升人群“可教育性”能力水平的研究都将具有深远价值。除了为进一步研究“可教育性”提供指导外，本书不会从社会层面上提出任何建议。出于伦理的考量，我反对任何形式的精英主义，无论它是基于“可教育性”还是其他任何人类能力的衡量标准。此外，本书中未涉及当前有争议的社会问题，也未暗示任何未经明言的理论。
本书第一章主要介绍了“可教育性”这一概念，并探讨了它在推动人类文明进步和影响人类活动中的关键作用。同时，还引入了“计算”这一视角来帮助读者理解。第二章将视角拉回到人类进化的历史长河中，探讨了“可教育性”在人类发展史上的重要地位。第三章进一步阐述了将“可教育性”视为文明发展核心驱动力的深远意义，为我们理解人类社会进步提供了新的视角。第四章深入挖掘了定义“可教育性”模型的理论基础，为我们构建这一概念的理论框架提供了坚实支撑。第五章详细解释了一些与计算有关的理论和模型，并论证了其作为探索知识有效途径的合理性。第六章至第八章对“可教育性”模型进行了更为详尽的阐释。其中，第六章和第七章聚焦于整合性学习，这是一种除人类以外，许多动物也具备的能力；第八章更进一步探讨了实现“可教育性”所需的额外方法和机制。第九章概述了“可教育性”模型的基本原理，为读者提供了一个清晰的理论蓝图。最后，第十章至第十三章则对“可教育性”概念所引发的一系列问题进行了深入探讨，包括相关的衡量标准、技术的发展方向、对教育的深刻思考，以及其作为人类独特能力而可能面临的潜在风险。
我希望通过这本书能够分享自己对“可教育性”的认知和理解。“可教育性”在人类的经历中占据着核心地位，涉及众多学科领域，从人类进化到动物行为，从心理学到教育学，从神经科学到计算机科学。所有与此相关的学术文献累积起来，其数量之多，浩如烟海。然而，由于篇幅所限，我无法一一细述这些文献的精彩之处。因此，恳请读者们理解，我只能摘取其中的一小部分来展示。同时，我也希望大家自行探索，补充那些可能被遗漏的宝贵知识。通过了解“可教育性”如何与各个学科紧密相连，我们得以一窥“可教育性”在人类社会发展过程中的重要性。
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