作者 / 高焕堂 台湾VR工业联盟主席、厦门VR/AR协会荣誉会长兼总参谋
1 新潮常识结构：常识3.0
面临AI(人工智能)，咱们改动不了科技的进程，可是咱们能够改动自己，以及咱们下一代年轻人的常识结构。例如，原本是人类最自傲不会被AI科技夺取的艺术领域，也开端告急了。所以，经过各级的学校教育来改动咱们下一代的“常识结构”是有必要的。改动常识结构，可带来不同的视界，看到更夸姣的出路(如图1)。
在上一集里[1]，说明晰在常识1.0时期，人类常识的来历首要从现实的调查和概括而来的。到了文艺复兴年代，欧洲科学背面的哲学发生了大改动，改动成为以演绎法为主的假定(assumption)、实验、实证的考虑逻辑;我称之为：常识2.0(如图2)。
到了爱因斯坦年代，又有了大改动，改动成为以幻想、假定(hypothesis)、查验、反证的考虑逻辑;我称之为：常识3.0(如图3)。
因为AI机器人的来势汹汹，在常识1.0领域内，机器现已远远逾越人类了;在常识2.0领域，机器也不断在增强中。这让人类一则以忧，一则以喜。忧心的是：只具有传统常识结构(即常识1.0和2.0)的人群，其职场的竞赛优势将日益势微了。欢喜的是：机器能敏捷学习和领会更多“定论”，实时弥补或更新人类的常识1.0和2.0，可大力支撑人类常识3.0的生长。常识3.0的生长进程十分依靠常识1.0和2.0来查验和去芜存菁，所以在AI机器人的潮流下，人类的常识3.0将敏捷生长。具有新潮常识3.0结构的人群，其职场的兢争优势也将敏捷进步了。
2 以“种牛痘的故事”为例
在二百多年前，全世界盛行天花疾病，许多人死于天花疾病。有人根据现实而概括出定论性常识：“天花疾病将导致人类消亡”。这是常识 1.0。还有一些人根据现实和假定而推论出：“可增加医院设备，加速研讨天花病因，有望开发新药物来治好病患”(如图4)。
1798年，英国医师爱德华•詹纳(Edward Jenner)，根据他的愿望：我能够走出医院去调查一些没有患病的人，去探究没有患病的原因(如图5)。
所以，他调查到一个现象：在某个村庄里，挤牛奶的女工好像没有得天花的病例，并且发现这些牛身上的牛痘病毒都从前感染给女工们，而这些女工们在康复之后便对牛痘免疫了。这种常识3.0的暗地是溯因推理，它的长处是提出一个假定性的发明性行为(愿望)。这一般无法直接加以验证，但能够拿常识1.0和2.0来加以查验。假如得到证明，常常只能得知该愿望得到必定程度的支撑(或然率)。假如被证伪(否证)，则愿望(假说)就彻底被推翻了。
例如，英国医师爱德华•詹纳(Edward Jenner)这项愿望，一开端并无法得到实证，但也无法被否证，他就持续寻求他的斗胆愿望(如图6)，持续深化探究各种或许不会患病的原因。总算打破了人类的窘境：发明晰“种牛痘”的天花防备疗法。
这种构思型的(溯因)思想习惯是人类的特长、机器还不具有这种才智。在AI大数据潮流下、长于这种“溯因性”思想习惯的人群，其职场的兢争优势将日益上升。
3 常识3.0与教育新途径
人们总是巴望具有简略与美，以便进步自己处理和掌控杂乱的才能。人们从杂乱到简略的首要途径有二: ①从阅历(调查)中概括出来;②从幻想中规划出来。
在常识1.0里的首要途径是：从阅历(调查)中概括出来。其间，老一辈们阅历多，比较简略概括而得到简略。而年轻人因阅历少，难以自己得到简略，只能拿老一辈们概括出来的简略去运用。因此，怎么(how-to)做出有用的作用是教育的重头戏。所以，老一辈(教师)面临杂乱，从杂乱概括出简略(包含准则和做法)，然后教师把简略教给学生，让学生拿简略去运用于各种杂乱的环境。因此在教育上，学习“做”的技术是重头戏。教师论述着定论的寓意和原有的布景(现象)，学生则根据定论，进行实践运用，从运用中进一步领会出定论的深层寓意。
因为，在常识1.0里短缺了像常识2.0的演绎思想进程，导致常识1.0常常定论明晰，但缺少说服力，学生也无从学习其暗地的思想进程的常识，例如孔子怎么想出来“三人行必有我师焉”的定论呢? 在常识1.0里，并没有叙说孔子的发明性思想逻辑，并没有教授“想”的技术。
在常识3.0里，“想”的技术和“做”的技术相同重要。例如，在“想”的进程中，人类天生就长于改换视角(view)，并且能兼具多重视角(multiple view)。因为许多客观的真理常常是人类在现阶段所无法得知的。所以，常识(knowledge)常常表达人们心里从特定视角所看到的现象，并非叙说着真理。所以，统筹多重视角，十分有助于人们洞悉杂乱表面背面的简略和美感。
“想”的技术便是思想技术，在常识3.0里，思想技术是教育的重头戏。学生和教师一同面临杂乱，一同从幻想中规划出简略。在这个进程中，学生能够从教师学习到“想”的技术，学会了怎么面临杂乱、规划出简略，因此进步了学生处理、办理杂乱的才能。其心中，这些杂乱就不再杂乱而不惧怕、决心满满了。在学生未来四五十年岁月中，面临新世界的百家争鸣、昌盛多变，就不会惧怕、高雅地捉住夸姣机运了。
简而言之，在常识1.0里，学生与教师是“user”联系，教师把概括出来的简略，包含定论和做法(how-to)教给学生，而学生则“运用”(use)这些简略去面临杂乱的新环境。所以，学生是教师的用户，也便是学生与教师之间是“user”联系。
到了常识2.0之后，学生与教师之间则改动为“co-designer”联系。两者使命是：一同面临杂乱多变事物，然后一同得到简略。所以常识2.0的文章里，更多叙说了演绎推理的思想进程，学生能够学习到更多“想”的技术。
一旦教师们走出常识1.0的陈旧雕堡，带领学生迈向广阔无垠的田野，踏入无人走过、昏暗的森林，一同寻觅出途径。可培养学生“与不确性共存”(living with uncertainty)的心境、勇气和才能。迈向常识3.0便是这种乐于斗胆愿望，并擅用常识1.0和2.0来查验、去芜存菁。这十分有助于强化思想(想)技术的培养，让学生学生未来数十年的人生中，擅于抓到走运的时机。
就好像英国的Edward Jenner医师打破窘境的夸姣之路(如图7)，常在无法被否证(当然眼前也无法实证)的愿望中。
4 定论
根据2004年诺贝尔奖得主康纳曼(Daniel Kahneman)的研讨，在他所写的书：《快思慢想》里。他说到人类考虑有两个体系，别离称为：体系1和体系2。其间，体系1掌管“直觉和信任”;而体系2则掌管“考虑和置疑”。
跟着AI+大数据的潮流，偏于常识1.0的人们，在大数据的支撑下，其体系1的主导性会增强，体系2更趋于弱势，很或许导致其思想和洞悉力会削弱。反之，跟着VR AI+大数据的潮流，偏于常识3.0的人们，体系2将愈加强化、其思想和洞悉力会进步;可是其体系1的主导性会削弱;因为AI机器人的来势汹汹，许多原因由体系1所主导的作业(如开车、扫地等)，会大幅被机器人所替代，人们则专司思想和洞悉。以此观之，在AI潮流下，教育应该愈加倾向于常识3.0方向，一方面避开机器人抢作业的要挟;另一方面则强化思想和洞悉力，进步规划与立异才能。
参考文献：
[1]高焕堂.立异之路：AI思想+规划思想.电子产品世界[J],2017(12):67-69.
[2]高焕堂.AI思想给人类教育的三项启示.电子产品世界[J],2018(1):82-83.
本文来历于《电子产品世界》2018年第3期第76页，欢迎您写论文时引证，并注明出处。
