大家好，明晚又是我们「今日好课」的夜话会喔，明天，我们邀请到了11年教龄的一线重点小学老师七优，开讲识字启蒙的内容（戳我）。
好的，我是有幸被邀请，为人工智能之父马文·明斯基的新书《创造性思维》写推荐语的萌妈！
最近和我们「今日好课」的创始人聊起「我们应该给孩子怎样的教育」时，他举了个例子：
如果我们有「穿越未来」的能力，发现30年后地球陷入战争，那么我们可能会首先教孩子野外生存、体能锻炼、工程学等基础的求生知识。
如果我们能预测未来，再倒推现在，就容易为孩子提供让他们更适应未来的教育资源。
「人工智能」的发展，正是对未来可能产生关键影响的变量之一。
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几年前，我曾精读过《情感机器》一书，该书的作者，「人工智能之父」马文·明斯基对人类感情的理解之细腻和深刻，已经到了令人震撼的地步。
比如，当我们谈到「爱」时，很少有人意识到，这种突如其来的爱情是带有明显的负面情绪的：
她是如此完美 - 我想不出她到底哪点吸引了我；
我无时无刻不在想她 - 我的大脑已经基本停止思考；
他真是难以置信地完美 - 任何理性的人都不会相信存在这种完美；
她的一举一动是如此恰到好处 - 我已经失去了基本的批判能力；
我可以为他做任何事 - 我已经放弃了自己很多的其他目标……
当人工智能的研究者抽丝剥茧分析人类情感，到达如此深入的地步时，也许真的会让人工智能全面参与人类社会的运作，从而改变现在的劳动力供给乃至决策方式。
那么，我们应该给孩子怎样的教育，去适应人工智能高度发展的未来呢？
一年前，我拿到了马文·明斯基《创造性思维》的电子版初稿，简直如获至宝。我迫切地希望知道，作为人工智能之父的他，是如何看待孩子面向未来所需要的教育的。今天，当我拿到这本实体书时，当初曾经震撼过我的思想，已经被我们运用在了「今日好课」的教学理念上，并获得了家长们的高度认可。
从「学科认知地图」到「编程工具」
很长一段时间以来，我们对孩子的教育都是「一砖一瓦」式的教学法：教这个概念，再教另一个概念，将这些概念用推导和练习一点点跟抹水泥一样粘合到一起，再慢慢修剪起知识大楼。
就像搭积木一样，这样做的好处是可以充分发挥孩子的想象力和创造力；但当孩子不知道自己即将创造的是什么时，或者说当孩子初次接触一堆「不知道有什么用」的材料时，是非常容易丧失兴趣的。
这就是为什么我们经常见到：
1岁孩子的家长：孩子除了啃，一点都不感兴趣
2岁孩子的家长：他最喜欢玩的积木游戏，就是把我刚搭好的积木给拆掉
3岁孩子的家长：积木超好玩啊，孩子能自己一个人玩上好一会儿
孩子越是熟悉这些积木是什么、怎么用，就越是喜欢用这些积木开始探索和创造，并因此更加喜欢玩积木；相反，如果一开始的时候，我们只是把一堆散件给孩子，他们可能不会感兴趣。
学科学习，也是如此。
以数学为例，当我们让孩子背加减法，但又不告诉他加减法背后的意义；背乘法表，又不告诉他乘法会怎样惠及他的生活；进行大量的分数运算，又不知道这些数字计算和他有什么关系时……孩子就很容易回到1岁时刚接触积木的状态：满眼都是积木、都是概念，但却不知道怎么用，甚至令人害怕。
对此，马文 · 明斯基的建议是引入「学科认知地图」。当我们在「今日好课」的课堂上，首先为家长引入了学科地图，而不是让他们跟着每个单元带孩子一道一道做题时，极大程度地缓解了父母的焦虑。
很多家长第一次真正理解了何为「螺旋式学习」：不只是难度慢慢上升，更是每次都把学科认知地图中的这些概念都涉及一遍；但随着孩子掌握了越来越多的运算工具和计算技巧的深入，就能上升到更高层次的学习。
在此之前，很多家长会以为孩子的学习是「糖葫芦串」的直线式学习：学好一块，再学下一块，所以每学一个知识点，就要求孩子重复练习。部分幼儿园的家长，甚至在孩子学会20以内的加减法以后，迅速进阶到百位数、千位数的大数计算练习，结果就是孩子看似爬得快，但基本概念没有理解透彻，导致进入小学以后轻视老师对概念的讲解，三年级以后的学习也会变得越来越吃力。
怎么办才好呢？
为了让孩子迅速对玩具感兴趣，积木厂商做了一件事：他们提供特定主题的材料包，让孩子能在短时间内，根据「说明书」搭建起所见即所得的造型，从而获得及时的反馈，激发进一步的学习动力。
当孩子们能照着说明书，这张类似「地图」的东西开始搭建时，就能很快知道每一个积木块到底有什么用：在每一次搭建中，他都知道这些积木块是有用的、必要的，从而能更具耐心、更具动力。
这就和之前「一砖一瓦」式的教学法不同了，迅速晋级到了现代化的「框架式结构」的建筑方式。
马文·明斯基在他们的儿童中心里，就是这样做的：
在几何学领域，我们可以为幼儿提供交互式的图形化程序，引导他们观察和探索各种各样的对称性，由此领会数学家称之为「群论」（Theory of Groups）的高级理念。在物理学领域，孩子则能够接触结构动力学模拟程序，从而熟悉如应力和应变、加速度、动量、能量与振动、阻尼、量纲关系等重要概念。
在某种程度上，这种教学方式对传统的学校教育是一种挑战。
在传统的学校教育里，掌握地图（课程大纲）的是大纲缔造者，然后是根据大纲进行教学的老师；当他们高屋建瓴地站在这栋学科大楼之上俯视学生时，即使他们用尽全力帮助学生网上攀爬，很多孩子也会因为看不到楼顶绝美的风景，而在途中就选择放弃。
然而，当家长和学生也具备同样的视野和学习角度时，就会让一切都变得不一样。
一直到20世纪，数学学科主要由算数、几何、代数和微积分构成。之后，逻辑学和拓扑学开始快速发展……与之相比，我们的数学课程几乎落后了一个世纪。
在传统的课程中，算术被视为绝对的基础，其他所有的数学思维都有赖于它。于是，所有的孩子都被判处了两到三年的「苦役」，必须不断地做加法、乘法、除法！
我们可以用形式语言和有限状态自动机（Finite State Machines）的简单样例和思想，来培养孩子的早期思维。这能让孩子学会用深思熟虑又十分有趣的方法来设计计算机程序。像logo和stratch这样的编程语言，不仅可以帮助孩子进行简单的算术实验，还可以帮助他们在几何、物理、数学和语言学方面做出更有趣的尝试。
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从这个角度来说，我们也理解了为什么要让孩子学习「编程」。
压根就不是很多机构所号称的，编程能培养孩子的逻辑思维能力；因为，启蒙阶段的逻辑思维能力来自于大量的实际生活中的具象经验。
而是因为「编程」这件事为孩子提供了无限探索的空间和工具包，让孩子可以拓展自己的探索：但是，在孩子的思维方式从具象思维向抽象思维过度的过程中，编程，在这一阶段更是一种表达和开启更广阔探索的工具。
通识教育，我们到底应该投入多少？
一直以来，对于通识教育，我的观点都是「通识教育是一种奢侈品」。
我们可以想象，一个农耕社会的农户的孩子，他最迫切需要掌握的就是关于农业技术的知识，知道如何种地、如何耕耘、如何收成，才能解决最基本的活下去的问题；一个勉强糊口的家庭，肯定希望孩子能早早当家——他们不会关心今年流行的是什么颜色，更不会在意卢浮宫里的瑰宝有几件。
所以我认为，通识教育是一种奢侈品：它是在孩子不需要为温饱操心时，才能抽出时间精力学习的更广泛的知识。
马文 · 明斯基的看法则更是一针见血：
毋庸置疑，这种通识教育有助于孩子们理解他们所处的世界的许多方面。但我质疑怎样才能更好地让孩子们应对更复杂的现实问题，因为一个人在掌握检索和使用相关知识所需要的心智技能之前，很难单独使用知识的各个片段。
散乱的通识可能会让孩子看起来很「博学」，但是在某一个领域深度学习所搭建起来的「认知塔」，往往能让孩子在进入新领域时拥有自己的一套学习和知识构建体系，而不至于惊慌失措。
当人工智能背后的算法和硬件支持快速发展时，我能看到两种相对清晰的图景：
一是通识内容唾手可得，以至于那些因为学了更多的通识内容从而领先一时的优势，可能很难长期维系下去。
这就好比我们通过通识教育获得了更多的积木块，所以初期他们可能搭建出大型建筑；但随着每个人手里的积木块都不断增多，知识的「多和杂」并不再是单一的优势了，相反，那些真正令人叹为观止的建筑师，不仅拥有更多的积木块，还需要进行精妙的设计、搭建和创造。
二是很多人更容易失去独立思考的能力，因为信息进入了「母系关爱」的时代，很多人都被算法宠坏了，待在自己的舒适区里。
从前的信息还处于「父系关爱」，媒体会提供给我们「需要知道的信息」；然而，随着人工智能在算法上的精进，我们得到的不再是「需要知道的信息」，而是「我们想要知道的信息」。
当这类我们所熟悉、所喜欢的信息扑面而来的时候，确实为我们提供了极大的便利；但算法的宠溺也会让我们停留在自己的舒适区里，反而为我们修筑起了一道「信息壁垒」。
如果，针对通识教育的主题不能纵深下去，那就只是碎片化的知识；
如果，基于PBL的主题学习缺乏了Inquiry和Critical Thinking的灵魂，那也不过是流于形式。
在向未来的教育中，人工智能一定是不能被忽略的重要因素。
你怎么看「我们要给孩子怎样的教育」？评论区聊聊呗！
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