人工智能与高等教育的协同进化分析

摘要：人工智能可以实现对人类智能的强化、延伸和部分替代，它意味着诸多专业技能和脑力劳动的贬值。人工智能源于工业界，目前也主要应用于工业届，虽然在高等教育系統中人工智能的应用是边缘性的，但智能时代社会的变革需要高等教育系统积极适应并支持人工智能的发展。作为人类智能的高地，高等教育系统是一个开放的复杂生态系统，也是社会生态系统的一个子系统，在对外部环境的适应和内部系统的适应中，形成一个兼具竞争性和协同性的高等教育新生态。

关键词：人工智能 ; 协同性 ;进化

2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》指出，人工智能是国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇，是一项影响面广、推动社会各领域向智能化发展的颠覆性技术，同时也指出我国目前存在人工智能领域人才不足和关键技术研发不足的问题。工业和信息化部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，提出要依托重大工程项目，鼓励校企合作，支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设，培养产业发展急需的技术人才。人工智能成为一项重要的国家战略，也是实现科技强国的重要机遇。高等教育不仅是人工智能广泛影响的其中一个领域，而且也是培育人工智能高端人才的主要场域。高等教育要积极地承担起培养高水平人工智能人才队伍的时代责任。从2004年北京大学开设国内首个智能科学与技术的本科专业，到2018年南开大学、南京大学、天津大学等国内高等院校相继成立人工智能学院，人工智能由一个多学科交叉的、边缘性的学科，变成了一个具有引领性、普遍性的研究领域，高等教育系统在适应智能社会发展的过程中不断变革。

一、人工智能技术变革

人工智能被称为第四次工业革命。人工智能与一般工业技术的不同，在于它能通过计算机来取代、延伸与强化人的脑力劳动。吴文俊（2005）认为：“第一次工业革命是体力劳动由于机器竞争而贬值，现在工业革命则在于脑力劳动的贬值，至少人脑所起的简单的、较具体的、较具有常规性质的判断作用将要贬值。”[1]1997年超级智能计算机Deep Blue战胜俄罗斯国际象棋特级大师卡斯帕罗夫，2016年人工智能机器人AlphaGo围棋战胜李世石，2017年战胜柯洁，最强版围棋机器人AlphaGo zero又战胜了AlphaGo，这意味着在棋类博弈领域人工智能远超人类智能，人工智能的深度学习能力和进化速度达到令人惊叹的境界;在生活领域涌现了智能驾驶、无人翻译、自动解题等诸多人工智能技术的应用。Susskind（2018）认为医疗、教育、法律、新闻、审计、管理咨询、建筑等领域人工智能也会比人类做得更好[2]，许多人开始产生人工智能机器人抢走人类工作机会的危机意识。危机感不仅来自于已经实现的人工智能，同时也来自于对未来人工智能的想象。Barrat（2016）将人工智能称作人类最后的发明，认为人工智能递归式自我改进能使其智能性指数式提升，人工智能将全面超过人类智能甚至具有自我意识，能够轻而易举地给人类带来灾难性后果;Tegmark（2018）则直接把未来具有自我意识的人工智能机器人称为一种新的生命，并分析人类如何与更高级生命体共存的问题[3];Grimson（2018）则认为人工智能只会成为一种广泛使用的工具，机器学习会变得像使用word、powerpoint或者excel一样。不论是基于已有人工智能技术的分析，还是基于未来人工智能技术的想象，不论是将人工智能视为一种生命体，还是将人工智能视为一种工具，在人工智能时代人类如何与人工智能协同共存都成为领域内的首要议题。

人工智能不仅是教育服务的工具，也是教育复杂系统研究的方法。新一代人工智能之所以能够迅猛发展，在于人工智能的研究从以仿生学为基础的传统方法转变为以数据驱动和超级计算为核心的现代方法，把智能问题转变为数据问题，在数据中获取信息和知识并实现机器深度学习。诺贝尔奖得主Thomas J认为“人工智能其实就是统计学”。大数据分析技术和物联网技术是人工智能的关键支撑，大数据分析对象由局部性、片面性的样本数据变为全面性、完备性的完整系统数据，分析工具由小样本数据分析软件变为超级计算机，更为重要的是，人工智能意味着一种研究方法的嬗变，人类智能通过简化复杂性来理解和分析世界，而人工智能则是复杂系统的全景分析，这极大提高了对复杂系统的分析和仿真能力，改变了对教育等复杂系统问题研究时必须把复杂系统抽象为简单系统的思维范式，从而提高理论和实践的一致性。

许多教育学者敏锐地觉察到人工智能对教育领域的变革并抱以积极的态度，譬如，梁文鑫（2013）认为教学问题的解决不再依赖于教师头脑中的模糊的经验，转变为基于对海量的教学问题的描述以及教学问题解决方案的分析[4];范国睿（2018）认为教育决策是一个复杂的系统共存，对于复杂教育问题的研究和政策建议，也必须依赖于翔实可靠的数据，依赖于对这些反映客观教育现实的数据的自动化处理和分析[5]。同时对人工智能也存在一些怀疑和忧虑的态度，怀疑来源于在过去十多年计算机技术在教学中的应用中并没有展现出明显的提升教育质量的作用，认为人工智能对教育变革的作用可能夸大了;忧虑则来源于达尔文进化思维，认为人工智能可能完全淘汰人类。这些都反映了对人工智能时代的高等教育生态系统如何演变的不同态度和看法。当前人工智能技术仍处于弱人工智能时期，能够自动化完成任务，而未实现机器自我进化，即便是智能程序本身也需要大量的人工标记，形成目前“有多少智能就需要多少人工”的技术现状。也正因人工智能离不开人工，而高等教育等系统也需要人工智能带来便利，这种互相影响、甚至依赖的关系也是人工智能与高等教育系统能够进行协同进化的基础，同时也使人们在人工智能工具论和人工智能生命论中，更多地认为人工智能是一种为人所用的工具，而生命论仍然更多的是一种想象。

二、高等教育与AI协同进化的竞争性和协同性

协同进化理论最早是由Ehrlich和Raven于1964年在分析植物和蝴蝶互相作用对进化的影响时提出的，其一对一协同进化的严格定义为：一个物种的性状是对另一物种性状的反应而产生的进化，而后一物种的性状本身也是对前一物种性状的反应而产生的进化。[6]在达尔文进化论中，一个物种往往被孤立地分析，认为物种进化是基因突变、遗传和环境适应的结果，强调单一物种内部在对有限资源的竞争中优胜劣汰、适者生存，而无法解释不具有遗传关系的物种间的进化，因此它只局限于解释具有基因信息交流的物种（即单一物种）的进化，突出了种群内部生存竞争的残酷性，却忽略了种群间共生、互惠的协同关系，具有很强的片面性和局部性。协同进化将生物界视为一个整体，而不仅是分析各物种单独与自然的关系，揭示了生物进化的更普遍性规律，在生态系统中处于各食物链层级上的物种不仅互相竞争、制约，又协同、互惠，各自获取资源，形成一定时空条件下相互之间的生存平衡和持续发展。学科视角下可以把人工智能类比为一个新的物种，将其看作是一个高等教育生态系统学科群协同进化的产物。它是由教育学、数学、心理学、哲学、计算机等学科体系为知识基础而形成的新学科，虽然人工智能的相关知识结构在原属学科中是边缘性的，但是这些边缘性的知识结构联结在一起产生了系统的协同效应，形成了一个新的人工智能知识生态系统，同时，人工智能知识生态系统反过来又影响了教育学、计算机等原有的知识生态系统，这使得人工智能与教育学、数学、心理学、哲学、计算机等学科乃至整个高等教育生态系统协同进化、互相影响，最终形成整个社会生态系统的协同进化（如图1所示）。高等教育系统是传递和研究高深知识的场所，也是培养社会所需精英人才的场所，受到人工智能直接和间接的影响。人工智能技术在智能导师系统、智慧校园等方面的应用中直接影响高等教育系统，促进了教学自动化和教育服务自动化;同时人工智能会使得社会对不同专业的知识和人才需求发生结构性变化，在实用主义办学模式下社会需求的变化就会引导高等教育系统通过积极调整专业人才培养来尽可能地避免人才供给和人才需求的错位。

在人工智能时代，高等教育面临极大的机遇和挑战，其本质上是人类智能与人工智能竞争性和协同性的问题。高等教育系统对人类社会具有特殊的意義，作为传递高深知识和创新高深知识的主要场所，高等教育是人类智能的高地，同时由于教育本身的复杂性和当前人工智能技术的局限性，教师一直被认为是人工智能难以替代的行业，而计算机辅助教育甚至会有一些负面的作用，乔布斯之问至今令人深思“为什么计算机改变了几乎所有领域，却唯独对学校教育的影响小得令人吃惊”。陈晓珊（2018）对人工智能技术能否改变教育提出怀疑，认为人的限度制约了技术威力的发挥，而技术的限度又制约了其在教育中的应用，教育是人的灵魂的教育，而非理智知识和认知的堆积，所以人只能由人来教，人不能由机器来教，教育应当回归精神交流的本质。[7]首先，我们不得不承认当前人工智能技术对教学质量的提升是不确定的，同时也需要考虑到高等教育系统的特殊性，不仅仅包括教学，也包括科研和高等教育的社会服务，在这些方面专家系统、数据挖掘、自动定理证明等人工智能技术都已有广泛的应用，尤其是大数据分析领域开启了发现知识的新大门，对原有的以统计学为根基的社会科学实证研究造成颠覆性的影响，也对探索隐含的、未知的知识提供可能。

当前人工智能技术与通用人工智能仍然相距很远，人工智能的应用普遍“只做一件事”，譬如AlphaGo只会下围棋，智能驾驶只能驾驶，智能翻译只能翻译，这体现出目前人工智能只是某个单元智能，而人类智能是多元智能，在没有人机协同的情况下人工智能是无法完全取代人类智能的。其次，人类智能和人工智能在处理不同问题时各有优势，人类智能认为困难的问题对人工智能可能是容易的，而人工智能认为容易的问题对人类智能却可能是困难的。Moravec发现要让计算机如成人般地下棋是相对容易的，但是要让计算机有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的，基于此他认为人类智能的能力分布是不均匀的，并提出了“人类能力地形图”（如图2所示）。在该地图中，地势越高的领域人类智能越擅长，海平面代表人工智能与人类智能相持平的领域，海平面以下代表人工智能超过人类智能的领域，海平面以上代表人类智能尚未被超越的领域。可以看出，科学、写书、艺术、管理仍处于海平面之上，这些对应了我国高等教育学科划分中的自然科学（理、工、农、医）类与管理学，人工智能在这些领域完全替代的可能性较小;投资、翻译、语音识别、定理验证已经与海平面持平，这些对应了我国高等教育学科划分中的经济学、语言文学、数学，人工智能已经实现对这些领域的替代;益智问答、棋类、算数等已经处于海平面以下了。在人工智能可以替代人类智能的领域，未来社会必然会减小这些领域的人才需求，高等教育系统中学生热门专业的选择必然会向人工智能难以替代的学科集中，同时，人工智能的兴起也会衍生出许多新的岗位，高等教育需要承担起培养人工智能领域人才的责任。虽然人工智能会重构高等教育系统，在许多领域人类智能不如人工智能，但这并不意味着算数、益智问答等内容将会消失，也不意味着投资、翻译等领域内的知识已没有传授和研究的必要，人的教育规律决定了人的知识结构不可能是空中楼阁，需要通过基础性的训练培养学生扎实的知识基础。

三、AI时代高等教育生态系统的演化趋势

在目前人工智能技术的应用体现出二者互补、互益的特征。将人工智能嵌入到高等教育生态系统中是新时代的必然发展趋势，高等教育领域将由于一个百分百人类智能的领域转变为集成智能的领域，人工智能技术与一般技术的特殊性、高等教育与一般智能应用域的特殊性都决定了人工智能与高等教育协同进化、协同发展的重要意义，“集成智能”的高等教育生态系统将通过构建一个更具多样性、适应性和竞争性的新生态而更好地实现高等教育的多维价值。

（一）AI促进差异化和多样性发展

教育是一个复杂系统，这决定了教育学传统研究方式是很难创新、很难突破的，人工智能就是一个分析复杂系统的有力工具，也是提高对教育规律认知水平和教育技术水平的有力工具。人工智能以大数据为分析样本，使用云计算和分布式处理的现代信息技术分析总体，突破传统研究范式中以经验为基础的专家知识和以少量样本、部分变量为基础的建立在统计学之上的数据知识中所存在的不充分、不完备的问题，研究中的解释变量和被解释变量由传统模型分析中的几个、数十个转变为数千个甚至更多，将遗失变量的可能性降至最低，这使得在教育研究中弥补人类智能的不足，挖掘隐藏的教育规律，也使得在分析问题时充分地考虑到每个个体的独特性、差异性，促进培养方式多样化、个性化。

在高等教育生态系统内部，随着不断的知识传播和知识创新，人类的知识结构不断丰富，而且学科之间的联系和交叉更加紧密，新的课程、新的学科不断涌现，各子系统协同共存具有多样化的趋势。在高等教育与社会系统的交流中，随着社会分工的不断加深，社会生态系统对专业人才的数量和种类需要都不断增加，社会需求促进高校培养学生的类别逐渐多样化，人工智能学院等高校新设机构也体现出高校在积极地自我调节从而更好地适应社会、服务社会。虽然工业文明对生物多样性和文化多样性造成破坏，但是高等教育系统本身是不断多样化的，而且高等教育提高人类的认知水平和技术水平，这又产生了对物种多样性和文化多样性保护的意识，也提高了保护物种多样性和文化多样性的能力和手段。但是，在人工智能推广之前，教育技术仍具有很大的局限性，这使得高等教育具有很强的功能主义特征，譬如在教学过程中，教师无法充分地根据每个学生的差异定制个性化的教学方案而倾向于把学生看作同质的学习工具，兴趣、性别、民族、地域、性格、家庭情况等学生异质性的条件都难以顾及，同一堂课，在授课内容、学生任务的分配、学习方法的选择、授课方式等方面是一样的，最终形成了以成绩为导向的教育筛选体系，经过适应和层层筛选形成了学生“同质化”“逆多样化”的现象。不论是自然生态系统、社会系统还是高等教育系统，系统多样性受到损害的原因在于技术的不足、认识的不足，在生态系统中每一个子系统都在维持生态系统结构稳定性和功能有效性上发挥着特定的作用，但是人类工业文明形成了地球以人类为中心的观念，人类的生产活动加速了生境丧失和物种灭绝的速率，威胁了自然生态系统中的物种多样性;另一方面，人类工业文明逐渐形成了以现代性文明为中心的观念，许多地方性的传统文化逐渐消失，破坏了文化生态多样性。教育为社会发展服务，显然教育系统在促进工业文明的发展中发挥了重要的作用，义务教育具有标准化的趋势而高等教育又具有面向现代化的特征，这使得教育系统直接推动了人类工业文明的发展，而又间接导致了物种多样性和文明多样性的损害，体现了技术作用的双重性，而人工智能在数据抓取和情境营造中都是以异质性的人为主体，不同个体背景和环境的差异导致不同个体的数据聚类和搜索差异化，个体差异连同产生差异的小世界情境本身构成每个个体的独特视角，最终通过放大和强化个体差异促进后现代特征的多样化。

（二）AI强化高等教育的适应性

高等教育适应性按照其层次结构可以分为两个方面：高等教育系统对外部环境的适应性和高等教育系统内部学生对学习环境的适应性。在人工智能时代，高等教育对外部环境的适应性在于满足建设智慧城市、智慧社会的人才需求，也在于中美大国博弈中不使核心技术受制于人的竞争需求。人工智能对传统产业的巨大影响使其成为大国竞赛的新领域，中美两国都把人工智能作为重要的国家战略并大力支持相关产业的发展。2018年3月，美国战略与国际研究中心发布《美国机器智能国家战略》，其目标就是要通过培养人工智能的研发人才和人工智能的应用人才来维持美国在人工智能领域的绝对领先地位，提出要通过高校、研究室等多方途径加大资助机器智能的体系研究，培养劳动者计算机科学和机器智能相关知识使其能够适应人机协同环境。2018年5月，白宫主办美国人工智能峰会，总统特朗普表示人工智能将改善生活的每一个方面，研究利用人工智能为民服务的政策，同时也提出了以人工智能实现军事战略优势的目标，并且创建由联邦政府最高级研究官员组成的人工智能专门委员会。中美之间的人工智能竞争已经不单是以阿里巴巴和谷歌为代表的中美互联网企业之间的竞争，由于人工智能的应用领域包含了行政、商业、医疗、教育、军事等几乎所有领域，中美政府已经意识到仅由企业研究人工智能是远远不够的，必须由国家战略支持人工智能的发展。人工智能的竞争归根结蒂是人才和技术的竞争。今年国内诸多高校相继成立人工智能学院，主动自我调节适应国家对教育系统的新要求，培育人工智能专业的人才。

在传统社会中的适应性问题往往指个体对社会的适应，强调社会对人的改造和历练，突出个人对社会的适应能力，而人工智能可以通过智能服务为个体提供个性化的生活环境和学习环境，形成智慧环境对个人的适应。高等教育系统内部学生对学习环境的适应性是教学过程中教师和学生互相作用的过程，适应性教学是针对学生异质性的个性化教学，学生个体之间在认知能力、认知结构、知识基础和学习动机等方面存在差异，因此，需要根据个性需求设定目标，进一步发挥其个性优势，促使其能力得到发展。人工智能教育会对原有的知识传递结构和教育模式造成冲击，从原来的知识——教师——学生传递模式，变为交互式的由数据库和专家系统连接的体系，把“以教师为中心”的教学模式从根本上转变为“以学生为中心”的教育模式，将学生的兴趣和能力融入到真实世界的活动中，提供一个智慧的课堂环境。智慧校园的建设可以提高学生的适应能力，从以往的“学生适应学校”变为“学校适应学生”，实现真正的因材施教和个性化教学。

（三）AI促进高等教育竞争性变化

从生物进化的视角，竞争性是指个体对有限资源的争夺。在高等教育系统内部，比较容易理解的是在学生需求一定的情况下，人工智能会形成对人类智能的部分替代，减少高等教育系统对行政管理人员、部分教学岗位的需求。生态学视角下的竞争性具有残酷的一面，同时也是系统进化的主要动力，而且竞争者之间可以通过降低生态位重叠实现竞争性与协调性的统一，提高资源利用效率。竞争性也体现在人工智能学科与其他学科之间，公众以社会需求为评判依据，将不同的学科赋予不同的价值权重，出现“热门学科”和“冷门学科”的现象，“热门学科”报考人数多，“冷门学科”报考人数少，而且人工智能学科大多从计算机专业分离或组建，一经设立就成为新的热门。同时人工智能减少了社会系统对翻译、教师等专业人才的需求，增加了对人工智能领域人才的需求，这必然会改变专业选择的学生结构。另一方面，国家对不同学科发展的支持力度也发生变化，人工智能成为重点支持的领域，我国《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》提出，以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，依托重大工程项目，鼓励校企合作，支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设，引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才。

在高等教育大众化的情况下，学生获得高等教育资源的竞争性比较弱，但是各个学校教育水平参差不齐。不论是义务教育还是高等教育，名校资源都具有很强的竞争性，在层层选拔经过激烈竞争之后才能获得名校受教育机会，人工智能可以通过机器智能导师解决优质教育资源不足的问题，丰富高等教育资源，使更多的人可以获得优质的高等教育。教学自动化会增加教育资源供给，人工智能将削弱高等教育的竞争性，甚至使高等教育成为非竞争性、非排他性的公共物品，这无疑会促进高等教育大众化迈向更高水平。竞争性的缺失也导致高等教育服务边界的模糊化，人工智能所导致的教师知识传授职能的弱化和学校知识传递场所的弱化，从以人为师到以机器为师、以网络为师，学生从教师习得的知识与从计算机习得知识的比例正逐渐减小。当智能机器越来越能够胜任部分的教学任务，学习场所也就会由传统的学校向生活场所、工作场所和虚拟学习场所延伸，学校作为传递知识的场所变得更容易被其他场所替代，高等教育的功能就可能会由教学和科研并重而不断弱化教学，更加重视学生自己搜索知识和解决问题的能力。

四、结语

人工智能产生于人类智能，人类智能将不断推动人工智能的发展，反过来人工智能将弥补人类智能的不足，未来世界的发展不再仅仅由人类智能推动，而是由人类智能和人工智能共同推动。协同进化意味着对新事物从生态系统整体的角度、以持续发展的观念来思考问题，任何一次科技革命都会对人类社会带来变革，在改变原有生态平衡的同时需要不断适应从而构建一个新的平衡稳定的生态系统。高等教育生态系统也需要积极适应人工智能的发展，人工智能时代要创办一流大学。人工智能教育需要建设新的课程体系，根据人工智能学科的特点进行改进，为人工智能领域的人才培养提供保障。另一方面，人工智能带来的变革会是颠覆性的，而教育系统向来以保守著称，高等教育系统很多变革——包括那些发源于内部的变化——由于未能突破现存结构的约束而告失败，高等教育结构和制度的产生大都是为了保护研究者和教师的正当利益，然而，一旦这些结构和制度得以确立，它们可能会变得很难驾驭，其顽固程度往往令人吃惊。[8]高等教育系统的变革总是存在层层障碍，人工智能带来的变革可能触及部分研究者和教师的利益，高等教育需要积极的自我变革适应智能社会的发展，迅速作出制度上的反映。

参考文献：

[1]涂序彦.人工智能：回顾与展望[M].科學出版社，2005：1.

[2]理查德·萨斯坎德.人工智能会抢哪些工作[M].浙江大学出版社，2018：168-172.

[3]克斯·泰格马克.生命3.0[M].浙江教育出版社，2018：14-28.

[4]梁文鑫.大数据时代——课堂教学将迎来真正的变革[J].北京教育学院学报（自然科学版），2013，8（1）：14-16.

[5]范国睿.智能时代的教师角色[J].教育发展研究，2018，38（10）：69-74.

[6]Janzen，D H.Evolution，1980，34：611-612.

[7]陈晓珊.人工智能时代重新反思教育的本质[J].现代教育技术，2018，28（1）：31-37.

[8]伯顿·R·克拉克，高等教育系统——学术组织的跨国研究[M].杭州大学出版社，1994：204-205.

（责任编辑 刘第红）

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