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要考虑教育的问题，人们不得不问问那个世界的小孩的生活会是什么样的。未来50年里，我们所了解的那种学校将因为失去意义而萎缩。虚拟的经历就在身边，世界上最好的老师随时可以来，为什么还去学校学那些事实呢？教育将意味着，从两岁开始就在智慧——能回答问题并能提出新问题——指导下探索有意义的世界。一个个新的天地将向着好奇的孩子敞开。在这样的社会，教育关心的是你走进了什么样的虚拟（后来成为现实）的世界，在那些世界学会了多少事情。
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对法迪曼上面的那句话，我的回答是，人们的头脑不会没有好的教育，而是会有不同的教育。在法迪曼的世界里，有教养的人就是那些在哈佛之类的学校受过训练的熟悉西方思想主要观点的人。他的教育观当然不包括能用JAVA编程序或者了解神经科学的基本概念。未来50年里还会有哈佛，但是它的入学要求的价值将发生巨大的改变。
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在最深层的意义上，教育总是更多地关心“行”，而不是“知”。几千年来，许多学者都指出过这一点：亚里士多德（“对那些只有在学过以后才能做的事情，我们通过做来学”）、伽利略（“你不可能教人任何事情，而只能帮助他自己去发现”）、尼尔（“听了就忘；看见的还记得；做了才理解”）、爱因斯坦（“知识的惟一源泉是经验”）。不过，学校把这些教导都忘了，而是选择了——借杜威（John Dewey）的话说——“通过灌输来教”。96
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新生的虚拟学校将取代现在的那些学校，吸引更多的学生，倒不是因为他们有什么承诺，而是因为它们能提供很多经验。因为那些经验是现成的，时刻等着好学的人，多数学生远不到18岁就可以开始读大学了。在不同虚拟经历上的成功将激励我们去迎接新的历险，很像我们今天的电脑游戏。资格审查部门会更加关注你能做什么——你得过哪些虚拟的荣誉奖章——而不在乎你学过哪些课程。
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人们将努力创造经验。将来，世界各地的物理学家不会在哈佛或哥伦比亚那样的大学开物理课，他们会和虚拟教育世界的设计者们一道开发能产生物理经验的软件。这些经验向每一个人开放。过去，学校通过考试来检验学生对课程的学习情况，人们于是认为，最聪明的学生就是那些在学校考试中得分最高的，这个观点要变了——最聪明的学生是那些为软件提出了需要大家来解答的问题的人。智慧将意味着达到学习经验的极限的能力。
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我们的社会在总体上会因为这些新发现而更聪明吗？从自然的思维能力看，人们现在与过去或者将来是一样聪明的。不过，一个卓越的穴居者，对世界只有那么一点儿知识，多年来只得到那么有限的智慧，他只能用熟悉的工具劳作。他本可以跟后来的古希腊人一样很好地理解人类的本性，本可以跟后来的古希腊人一样地充满智慧，但在任何绝对的意义上说，他都不够聪明，因为他有太多没有经历过的事情。
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当然，我们也可以这样来看古希腊人。亚里士多德是杰出的，因为他处理过我们今天还在处理的问题，而且他对那些问题有过很好的见识。不过，他在处理他毫无经验的问题时也几乎是天真可笑的——而我们对那些问题却有着多得多的经验。每一代人都在为下一代改进那些经验，但在下一代却可能出现飞跃。50年后的人可能会笑话我们今天还有老师、课堂和书本。他们可能问我们为什么经历那么长的时间才改变了教育观念，为什么会把SAT分数看得那么重97，为什么会在任何情况下都把记住答案作为智慧的标志。18世纪大胆提出的教育是关于国家教化的观念，今天似乎没有人赞同了，将来更显得可怕。政府对知识的控制——在有的国家还很普遍，在没有计算机的国家也可能还存在——将一去不复返了。知识到处都有，而且那么容易获得，没有人能够阻挠任何人去经历任何事情。政府将不得不抛弃像今天这样统治教育的幻想，他们将无力控制四面八方的虚拟世界，就像今天想控制电视和电脑的国家都一个接着一个地失败了。
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我们开始懂得，在未来50年，个人的经验和拓展经验的能力是智慧的最终测度，也是自由的最终表现。创造虚拟经验将成为重要产业。我们的家将被虚拟经验占领，我们的学校将被虚拟经验取代。我们今天在电脑游戏和科幻电影看到的将成为我们未来的现实。今天，像“无尽的任务”（everquest）那样的游戏吸引着成千上万的玩家，他们在虚拟的世界里去争取地位，建立社会关系，获得各种虚拟的东西。游戏对参与者来说是那么真实，他们需要的那些虚拟的东西竟可以通过e-Bay来买卖（价格很高的）。很多玩家的社会生活也完全建立在那些游戏的基础上。将来，这些世界会变得更复杂，与真实世界交织得更紧密。
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我们真的可以在任何时候到任何我们想去的任何地方，而任何人想问我们的问题总是我们去过什么地方，在那儿有过什么经历。我们将寻找那些在虚拟的世界里比我们更有经验的人。我们将理解，尚未回答的问题和能以批评的眼光来审视那些问题的人，才是真正测度一切智慧的决定性因素。当然，最后这一点在今天的大学里已经普遍认识了，但还没有在商业和政府中得到真正理解。政治家需要单纯的观点，老师需要正确的答案，商人需要解决的办法，冒险的资本家需要利润，媒体需要本国的肥皂剧，认证机构需要考试的分数。在那样的社会里被认为聪明的人是那些为社会提供了所需要的东西的人。从这样的供求观点看智慧和知识，恐怕法迪曼也会觉得被遗忘了。不过他和他的那一代人还能守住自己，超越那一切，继续谈论那些伟大的经典。
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我曾应邀考察过一些技术学院，看它们是如何教育的。在一个厨师班上，每个学生有一套自己的厨具，正忙着做吃的。我只能说，我说不出什么有意思的话。学校通过让学生做来教他们做。在技术院校，这算不得多激进的观点，但在更高等的院校，它似乎真的很激进。当做事情的工具越来越多时，做才是重要的。在我工作的卡耐基梅隆，新学生一走进校园就必须把自己的计算机装配起来，未来的四年就用那台机子。可以相信，一旦他们为自己做了一台计算机，他们就会认识机器是怎么工作的。
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在以现实行为环境为基础的教育体制下，重要的不是我们知道什么，而是我们能做什么。未来关于智慧的主要问题，将围绕着虚拟教育世界中学生相互作用的本质问题而展开。
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当教育的环境需要问题、询问如何获得问题、需要知道提出那些问题的经验时，那么计算机带来的深刻变革就实现了。从我们不再畏惧新的经历这一点说，我们都会更聪明——聪明得多。我们将知道如何发现那些经验，我们将从那些经验里成长起来。我们的头脑将经历不同的教育，统治我们智力社会的既不是人文学者，也不是科学家，而是有经验的人——那些生在那个世界并因此而好奇的人。
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香克（Roger C.Schank）是一流的人工智能专家，认知人文项目负责人，卡耐基梅隆计算机学院杰出教授。曾任西北大学学习科学研究所所长，是那里的荣誉教授。他的书包括：《动态记忆：在计算机和人群中学习的理论》（Dynamic Memory：A Theory of Learning in Computers and People）、《给我讲一个故事：真实和人工记忆新视点》（Tell Me a Story：A New Look at Real and Artificial Memory）、《专家心理指南》（The Connoiseur’s Guide to Mind）、《虚拟学习：培养高技能劳力的革命性新途径》（Virtual Learning：A Revolutionary Approach to Building a Highly Skilled Workforce）、《线条外的颜色：打破一切规矩，培养聪明孩子》（Coloring Outside the Lines：Raising a Smart Kid by Break-ing All the Rules）、《设计世界E学习课堂》（Designing World Class E-Learn-ing）。
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复杂性的顶点
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J·拉尼尔
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计算技术流行的第一个50年，大体上跨越了20世纪的后一半。这是忘形的夸张与沮丧的失落疯狂交替的50年。夸张来自计算机的创立者们：图灵想知道，机器，特别是他那抽象的“万能机器”，能否最终成为在精神上与人同等的东西；香农（Claude Shannon）以同样的激情把“信息”定义为具有最广大的范围、囊括了一切热力学过程的东西。
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我们同样可以说，因为所有生命都是化学相互作用构成的，所以任何化学仪器都可以作为人的某种原生的形式。我们没有那样说，因为生命物质的化学复杂性与可以在当代化学实验室里研究的复杂性之间存在着显然的差别。我们可以直观感觉这种差别。反过来，我们却不能直觉地分辨不同信息系统之间的复杂性的差别。一个说自己在研究“人工智能”的严肃的知识群体，早在20世纪50年代的时候，就相信计算机很快能流利地说自然的语言。当然，这在今天还没有发生，而且我们仍然感觉不出理解自然语言到底是多大的问题，需要多长的时间才能解决。
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夸张还在继续着。在计算机科学部门里，甚至总能找到那样的一群精英，他们相信在未来的50年必然会出现一个“奇点”。奇点出现的时候，计算机已经聪明绝顶、威力无穷了，它不但取代了作为占统治地位的生命形式的人，还主宰了物质和能量。它像神或上帝那样存在，完全超越了人的概念。上面这些句子，我写起来都觉得奇怪，却是我的许多同事的想法的真实写照。
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有些读者会注意到我因为同样夸大了“虚拟现实”而受到了批评。98不过常常被误会的是，虚拟现实的目标不是彻底描述或再现物理现实（那几乎是不可能的妄想），而是充分理解人类的认知，把人的神经系统投入到幻想的进化游戏。虚拟现实在本质上是关于舞台魔术的极限的研究，而不是关于约化物理现实的研究。
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当人们在理论上堂吉诃德式地夸耀计算机的力量时，真实的信息系统的表现却一个接着一个地令人惭愧和失望。计算机是惟一注定会在正常运行中经常发生意外事故的工业产品。维护信息系统的费用几乎总是被低估了，甚至可以说这是现代商务的惯例。
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具体说来，正是软件这个东西，我们不可能照预计的价格来控制它，不过那只是一定类型的软件。硬件会以摩尔定律的指数形式变得更小、更快、更便宜。正是这么飞速的进步点燃了狂热夸张的激情。封闭系统的软件，有着小巧而且可以固定下来的不变的界面，也能做得很可靠，但不会很便宜。这类软件的一个例子是驱动现代飞机（如空中客车）的密码。那类我们似乎还不能控制的软件，有着复杂而且随周围环境改变的界面。例子是个人计算机软件，都知道那是很难控制的。重要的是不要混淆这两类软件。20世纪末广泛流行着一种奇怪的妄想，说千年虫（Y2K bugs）会产生大规模的破坏。破坏没有发生，原因是多数基础软件都是可以控制的，虽然代价很高。
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未来50年里，计算机科学中的这两种趋势——能力的夸大和代价的低估——可能还会继续下去。这种景象大概可以叫“帮助台的行星”，生在其中的人们将费巨大的力气来维护十分庞大的软件系统。99这个景象倒不是一点儿吸引力也没有，因为它能让人的力量得到充分的发挥。暗淡的未来是逃避不了的，不过我们还是值得想象一个可能带来崭新东西的计算机科学的新时期。
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首先，计算机科学必须回到起点，重新考虑信息与物理过程的关系。香农破天荒地将可以测度的信息量与物理系统的熵联系起来，但这个孤立的公式容易使人误解。实际上，并不是所有信息量都能测度，因而有些信息会比其他信息更重要。物理系统中多数有可能被测度的信息量实际上都在统计分布的海洋中丢失了。20世纪后期有个流行的比喻说，蝴蝶轻轻抖动一下翅膀，几个星期以后也许能在地球的另一端引发大风暴。与这种观念相关的一个问题是，即使它偶尔是对的，也没有那么多风暴来回应那么多的蝴蝶。100我们也许可以说可测的信息有着不同的“因势”101。香农的信息大概应该重新命名为“势信息”。如果一个信息单元很重要——就是说，它有很高的因势——就一定要研究它；它必然是系统的关键部分。这产生了有时被称作“语义学”的东西，也就是计算能在其中显出意义的那个环境。
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在计算机科学里也总是存在一个观测者的问题（只是偶尔被承认）。为了表述这个问题，一种办法是考虑某个对人类语言、历史和文化一无所知的异类生命。那些异类不可能漂浮在星际空间编一本莎士比亚戏剧，同样也不可能可靠地重构一台孤立的个人电脑的意义和功能。
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