不是Ai太強，而是人被教苕了！

為什么現(xiàn)在很多人擔心被AI替代，因為人本身在現(xiàn)代社會系統(tǒng)里面早已經(jīng)工具化、機器化了，突破沖出來一個不吃、不喝、不休息不疲勞，還沒有繁衍欲望、不走神不分心的"怪物"，干的比你多，拿的比你少，要說不怕，那是騙人的！

但是怕有用嗎？沒有！并且怕什么就會來什么，這是"墨菲定律"。

么搞？那還是回到"人是怎么工具化"這個問題上來，顯然是教育。

普魯士教育(標準化教育)方式來自于工業(yè)大生產(chǎn)打螺絲操作法。

首先規(guī)定一個標準動作和工序，你必須按照這個標準重復一遍，否則就不"合格"，那怎么把題做對，而只有不斷刷題，鞏固知識點同時應付各樣的考試。

考試鼓勵你去重復標準動作和工序，這些動作和工序就是一個個已經(jīng)規(guī)定好的知識點和章節(jié)，環(huán)環(huán)相扣，形成一個子系統(tǒng)，而各個不同的子系統(tǒng)，也就是不同的學科，構(gòu)成一個整體學習系統(tǒng)，從低到高，從小學一年級到高中三年級，本質(zhì)上學習方法和考核流程不會有什么變化。

K12的訓練足夠讓一個人成為機器了！絕對可以了！并且其中佼佼者，也未必有書本以外的獨立思考能力，能讓一個人甚至一個家庭很驕傲，這就是自愿并且享受成為高級NPC。

就這樣的機械操控模式，你說要不被AI機器替代，那簡直是天理難容啊！

但是很奇怪，你發(fā)現(xiàn)了沒有，機器(Ai)是不是這樣的機械的訓練模式？當然不是。

Ai機器人的訓練模型算法基礎(chǔ)是貝葉斯原理，貝葉斯原理簡單的說，就是輸入材料歸納分析，然后給出相關(guān)性結(jié)論。注意，"相關(guān)性"不是唯一性，結(jié)論也不是答案，相關(guān)性是可以延伸生成的，結(jié)論也不是固定的，可以推翻的。

一旦答案鎖死，Ai也就無法改善了。

工程師不會首先給代碼機器一個結(jié)論，讓機器去匹配找對錯，比如要讓Ai認識一只貓，工程師會把全網(wǎng)能夠搜索到的貓，不同顏色的貓，以及不同姿態(tài)的貓圖片信息輸入給機器人，讓他從各種模糊的，清晰的，不同品種的圖片之中構(gòu)建起一個屬于自己的辨別模型，也就是建模，然后類似于以后再出現(xiàn)了貓，就對應上了模型進行識別。

令人諷刺的是，Ai機器訓練方法是模仿人腦的認知方式，說到底歸納法和證偽法，只是依靠的數(shù)據(jù)量太大了，不容易看出來。

這種辦法非常笨，連三歲小孩不如，因為三歲小孩能夠在很小的數(shù)據(jù)樣本里面就構(gòu)建起非常精確的模型，并且自動進行鏈接。一個三歲小孩的英語能力可以秒殺在高校里面的英語教授，同樣一個三歲小孩的中文也可以超過東方學專家。不學而能的歸納相關(guān)性自動生成能力是人腦的元認知能力之一，還不是全部。

Ai厲害的是，在相關(guān)性上下了笨功夫，工程師把一個事情不斷拆解成一個個要素，讓代碼自動在這些信息和材料里面學習，這個事情都很簡單，每個過程都在出錯，試錯，然后通過出錯自動進行補充，即使有了標準出錯，他就會接著迭代。以此類推，不斷延展在不同的訓練場景里面。

比如人臉識別技術(shù)，語言識別的技術(shù)都是這樣通過大量的材料大數(shù)據(jù)，通過相關(guān)性不同建模得到了一個結(jié)論，由人去匹配，機器人和工程師不去糾錯，他就一直以默認這個相關(guān)性是可行的。

你就會，機器訓練和應試教育人的訓練最大的不同是，機器智能一頭是大數(shù)據(jù)，一頭是結(jié)合巨大的需求算法的模型，以及結(jié)合不斷的使用反饋，不斷對模型進行修正。

甚至在機器智能的世界里面，沒有"對"和"錯"的概念，由于都沒有所謂的"錯"，自然也沒有對于機器的懲罰機制，沒有差等機器或者優(yōu)等機器之分，也沒有學術(shù)機器和職工機器之別，只需要符合相關(guān)性以及可行性驗證就行了，機器甚至沒有功利性，

也就是說，工程師在機器世界里面模擬了一個機器與機器之間，代碼與代碼之間沒有等級，沒有優(yōu)劣，沒有獎懲，沒有真?zhèn)危^對平等不做評判的純粹世界，而人是什么樣，Ai就可以訓練成什么樣，正因為如此，才形成了個性化。你想要Ai判斷的怎么樣，完全取決于你輸入什么樣的數(shù)據(jù)材料，人工智能沒有意志，他的意志來自于操控Ai的人。

甚至Ai認知方法和學習方法——模糊了解加大量實踐，也曾經(jīng)是正常人經(jīng)常用的學習方法，只是這種方法被應試教育所拋棄和壓抑了！

而自高考恢復以來中國人的學習方法是什么？是模仿死機器，無限制接近于標準答案，不僅需要全職學習脫離實踐，還要與模糊性和不確定性為敵，以輸入標準答案為評價的體系，這確實是一種可怕的"顛倒"——人越來越像機器，機器越來越像人，人在物化，物在人化。

并且我們看到了，應試教育的內(nèi)卷的趨勢近40年來越來越強，也就是說，讓人異化為機器的方式并不會有絲毫減弱的跡象。

甚至可以斷定的，只要高考中考存在，未來半個世紀的中國孩子，只會越來越卷，越來越卷，越來越卷，根本停不下來，因為應試對成績的定義，要無限接近于標準答案這個極限，這是無窮極限的概念，只會不斷逼近。

你可以看看這個無限符號∞，是不是一個不斷循環(huán)永無止境的莫比斯環(huán)，是不是就一個永恒內(nèi)卷的圈？

這種中國應試教育的莫比斯環(huán)，以無數(shù)學生為青春為燃料，以考試選拔和淘汰為獎懲機制，以專家們教材和題庫答案為標準，不斷進行無窮無盡的循環(huán)，不會終結(jié)，在這個過程之中，逐漸形成了中國教育產(chǎn)業(yè)利潤的來源。

也就是我們所看到，越來越貴的民辦高中，越來越按考分等級的重點高中，以及無數(shù)的教培培訓機構(gòu)和考輔機構(gòu)……

以及，越來越貴的民辦大學，越來越貴的學區(qū)房，越來越多的大學生，由于供過于求，也就是越來越低的大學生，以及越來越重的就業(yè)壓力恐嚇，越來越不確定性的未來，越來越多脫離書本依賴嚴重洗腦的考試機器……

如果哪天學生不再按應試去卷下去，沒有按照應試的等級劃分和評價體系，各種產(chǎn)業(yè)鏈之中的人的"天"就塌了，高中不知道教什么，大學都不知道怎么辦學，怎么招生也要砍專業(yè)縮編。

說到底都是靠學生卷考試卷升學作為大教育產(chǎn)業(yè)的源動力吃飯。

現(xiàn)在所有老師都知道人工智能應用在教育里面摧枯拉朽的沖擊力，Ai僅僅依靠符合相關(guān)性和可行性驗證兩條原理，調(diào)動一部分算力，經(jīng)過很短時間就就可以訓練完幾十年十幾億人的全部教材知識和題庫，并且未來Ai還在跟培養(yǎng)出來的學生搶飯碗。大家都知道整個教育上的所有人都知道過去教育模式已經(jīng)過時了，遠遠落后于實際。但是，大家都要集體裝睡下去，你永遠無法叫醒一個裝睡的人，再多的人也無法叫醒一個集體裝睡的群體。

人腦有一千億個神經(jīng)元，就算把全世界服務器全部加起來都模擬不到人腦的全部能力，人腦干不過電腦肯定是有問題，這是人工智能的破壁計劃第一篇，感興趣關(guān)注后續(xù)。