夜雨聆风
清华教授:AI时代,教育最该培养的稀缺能力,学校没在教
全文约7000字，预计阅读时间12分钟
本篇为「文科生玩AI」专栏第4期。一个文科生在AI时代的真实思考——不追求前沿，只关心什么真正有用，以及如何把它放进自己的生活与工作里。
📝 太长不看版
清华大学教授——MIT脑科学博士、搞了20年脑科学、半路杀回AI，本期的主持人（康奈尔大学经济学博士、前大厂高管及培训专家）与清华教授刘嘉的这期对谈信息量炸裂。我从两个小时的对谈里提炼出三条：
①AI的底层信仰是”复现大脑”而非”模仿大脑”，但距离真正智能还差一次脑科学启蒙；
②AI有归纳推理却没有演绎推理——它不会”找原点”，而这恰恰是AI时代最稀缺的能力；
③应试教育训练的是封闭问题解题力，AI时代需要的是开放问题解决力。
一句话：别再纠结prompt怎么写了，先想清楚你做任何事的”逻辑原点”是什么。
01 一个人，20年弯路，和一句话
最近听到一场对谈，嘉宾是刘嘉——清华大学心理与认知科学系教授、清华大学基础科学讲席教授、北京智源人工智能研究院首席科学家。MIT脑与认知科学系博士，师从美国科学院院士Nancy Kanwisher。
但他的人生，并不是一条直线。
高中搞数理化竞赛，一心想做物理。高三读了弗洛伊德的传记《心灵的激情》，觉得心理世界比物理好玩多了，大学选了心理学。去了发现”太文科了，不讲逻辑”，转头去学计算机。
然后在北大，碰到了国内可能是第一门人工神经网络课程——1994年。他觉得这门课”太适合我了，既关于心理世界，又和理科背景结合”。于是决定：一辈子做这个。
当时只知道AI教父Marvin Minsky，一心想去MIT做他的学生。去了才发现——正好赶上AI的最后一次寒冬。Minsky自己都不知道下一步该做什么，对人工神经网络一如既往地鄙视，劝他去学脑科学。
他听了。
一走就是20年。
你注意到了吗？他放弃神经网络，不是因为深思熟虑后觉得方向不对，而是因为——大师说了，他就听了。他自己当时没有一个判断的锚点，没有一个”我为什么要这样做”的答案。二十多岁最该热血沸腾、最该赌一把的年纪，他选择了听权威的话。
这何尝不是我们大多数人的状态？选专业、选工作、选城市，很多决定背后没有”我为什么要这样”的逻辑，只有”别人都这样”的惯性。刘嘉的20年弯路，本质上就是在找一件事：自己的逻辑原点。 而我们有些人，可能一辈子都在惯性里滑行，从来没停下来问过自己这个问题。
直到2016年，两件事把他震醒了：一是在《最强大脑》节目里，AI人脸识别已经超越了人类最顶尖的高手；二是AlphaGo战胜李世石。
他说：”丢失了20年的信仰回来了。”
但这次回来，他做了一件很决绝的事——辞掉北师大心理学部部长。当时不到45岁，行政路上一片坦途。他花了一年时间，每两天给领导发一次短信，终于获批，去当一个普通教授。
后来又从北师大转到清华，因为清华AI强、脑科学弱，正好互补。
为什么讲这段弯路？因为刘嘉后来说了一句让我反复咀嚼的话：
“我们这一代人最大的问题，就是缺少一个引路人——没人教你去找自己的逻辑原点。”
什么是逻辑原点？往下看。
02 AI的底层信仰：不是在模仿，而是在复现
刘嘉找到自己的底层逻辑，是从研究Geoffrey Hinton开始的。
Hinton是谁？深度学习之父，2018年图灵奖得主，坚持人工神经网络路线坚持了几十年，在人人喊打的AI寒冬里岿然不动。
刘嘉说，别人问Hinton：你为什么坚持做人工神经网络？
Hinton的回答说了一句极其简单的话：
“人的大脑就是这么工作的，没理由人工神经网络不这么工作。”
刘嘉说，这句话道出了AI最底层的信仰——不是在模仿，而是在复现。人类之所以能涌现出智能，就是因为大脑里有这种神经元连接的架构。只要底层架构对了，智能就会自然出现。
从这个信仰出发，刘嘉提炼出智能的两个本质：
① 学习能力——能够不断创造新知识
② 涌现能力——当复杂度足够时，产生质变，超越原有物种
举个例子：从猴子到人的进化花了300万年，但真正的智力涌现发生在一个特定的时间点——距今7到10万年前。考古证据是：石器突然呈指数级增加，之前100万年都是同一个形状。
就像GPT-3.5出来一样——在它之前，AI就是一个工具；在它之后，AI是一个物种。
而涌现需要两个条件同时满足：数量增加 + 复杂度增加。缺一不可。
刘嘉认为，现在的大模型，数量上去了，但复杂度远远不够。这是我们和真正AI之间最大的差距之一。
03 学习≠记忆：两种推理能力
刘嘉对”学习”的定义非常严格。
他说，以前的符号主义AI是”填鸭”——把知识总结出来让AI记住，这不是学习。而现在的人工神经网络干的才是学习：遇到新知识，能够举一反三。
但这背后其实有两种完全不同的能力：
第一种：归纳推理
给你看两张猫的图片，你总结出”猫”的特征，下次见到没见过的猫也能认出来。这是举一反三，是从已知例子中找底层逻辑。
第二种：演绎推理
找到一个逻辑原点，从原点出发往前推。这就是亚里士多德提出的”第一性原理”——马斯克把它炒火了，但这个词2400年前就有了。
刘嘉说：
“爱因斯坦最牛的地方，不是他会解题，而是他始终在找逻辑原点。”
狭义相对论的原点是”光速是运动的上限”，从这个原点推下去，推出了一系列当时看来疯狂的结论。广义相对论更是凭直觉和思想实验，直接推导出了一个超越所有已知物理框架的新理论。
毕加索的立体主义也是一样——他的逻辑原点很简单：“怎么在二维画面上画出三维物体？” 从这个原点出发，他创造了全新的绘画语言。
关键区别在于：归纳推理是在已知框架内优化，演绎推理是找到全新的框架。
那么AI有演绎推理的能力吗？
刘嘉的回答很明确：目前没有。
“至少我们能看见的，都还在人类能理解的框架之内。无论AI解多复杂的数学题、写多复杂的程序，更多还是归纳推理——靠chain of thoughts一步步推。”
他没有说AI永远不会有。但他指出了一个关键问题：
“关键不在于演绎的动作，而在于找原点的那个动作。”
Hinton找到了他的原点——”大脑能工作，人工神经网络也能”。刘嘉找到了他的原点——”脑科学和AI必须结合”。而大多数人，从来没有想过要找自己的逻辑原点。
说到这里，刘嘉的观点可以延伸到每一个正在学AI的人身上：真正重要的是philosophy——思维方式的底层转变，而不是prompt技巧。AI不是工具，而是伙伴，需要像谈恋爱一样相处。 你花再多时间研究”怎么写好一个prompt”，都不如先想清楚”我为什么要用AI，我期待它帮我解决什么根本问题”。
04 衡水中学为什么能考上北大
说到这里，刘嘉把话题拉回了教育。
他说了一句很扎心的话：
“我们都是随波逐流的。我为什么要上北大？因为北大是中国最好的大学，我没有想过其他原因。”
我们的人生，是由一个个巧合组成的。巧合对了，走到今天；巧合错了，就原地打转。从来没有人逼着我们去想：我的逻辑原点是什么？
然后他举了一个让所有人都沉默的例子：
“为什么衡水中学把大家关起来，从早上6点学到晚上11点，好多人就能考上北大清华？因为高考考的就是一个封闭的数据集——大纲里就这么多东西，你花更多时间就能背下来。”
“但你到了大学，再按衡水中学那套方法，勤奋肯定有帮助，但不一定有事业成功。因为你碰见的是开放问题了。”
封闭问题，永远好解。自动驾驶为什么看起来很厉害？因为在马路上能出现什么，是非常有限的数据集。
但人面对的是开放世界——打架时一个场景、讲话时突然飞来一个东西、创业时市场突然变了——这些都是open-ended的问题。
应试教育训练的，是封闭问题的解题能力。而AI时代需要的是开放问题的解决能力。
这两种能力之间的鸿沟，靠刷题填不平。
05 AI的三大短板 + 一个本质盲区
聊完教育，刘嘉从脑科学角度分析了当前AI的根本性短板。
这可能是全场最硬核的部分，我尽量用人话说：
先辟一个流传最广的谣：“人类只开发了大脑的10%”——那是培训机构编出来骗人的。 脑科学的磁共振证据非常明确，我们的大脑100%都在工作，没有哪一块是”闲置”的。
① 缺复杂度
我们大脑的进化走了两条路：神经元数量增加 + 神经元复杂度增加。现在大模型只走了第一条路——越做越大。但单个神经元极其简单，就是”输入→求和→激活”三步。
而人脑中一个精细神经元的算力，相当于5到8层深度神经网络。刘嘉说：“人工神经网络是二维的，生物神经网络是四维的。” 多出来的维度，就是复杂度。
② 缺长程反馈
人脑大约40%的连接是”长程反馈”——从额叶直接跳回视觉皮层，不逐层传递。这种连接专门用来解决不确定的问题：信息不完整时，生成各种假设来试探。
大模型呢？70%-80%是前馈连接，长程反馈接近于零。
“简单问题的时候，长程连接不起作用。只有出现语义模糊性、不确定性的时候，长程连接才会激活。”
③ 缺并行加工
Transformer本质上是”预测下一个token”——一个词一个词串行处理。但人的第一反应系统是并行的：突然飞过来一个东西，你先闪开，再看是什么。
自动驾驶能绕过这个限制，因为马路是封闭场景。但在开放世界里，串行处理远远不够。
④ 小脑——AI从未触碰的领域
刘嘉抛出了一个更本质的问题：
“我们的小脑才是真正的算力中心。”
你骂人”头脑简单、四肢发达”——其实说反了。小脑（cerebellum）才是我们大脑里真正的计算核心。一个人脑中小脑的神经元数量，远超大脑皮层。它负责的是一切和感知、运动、生存相关的事情：你伸手接住一个飞来的球，你在咖啡杯上拉花，你走路时自动避开障碍——这些看似”简单”的动作，背后的计算量远远超过解一道数学题。
“AI目前只解决了系统二的问题——推理、数学、编程。
系统一的问题——感知、运动、生存——完全没有碰到。”
系统二：理性的推理、逻辑、数学、编程——AI已经解决了，甚至远超人类。
但系统一：你看到危险本能闪避，你伸手接住掉落的东西，你在拥挤的人群中穿行不撞到人——这些”不费脑子”的事，AI连门都没摸到。
“一个在机房的AI，怎么可能毁灭人类？在它同时拥有系统一和系统二之前，我们先不用操心这个问题。”
而要让AI突破这个瓶颈，刘嘉认为，必须有一场基于脑科学的启蒙运动——就像当年脑科学启蒙了神经元、启蒙了感知机、启蒙了卷积神经网络一样。下一场启蒙，得在系统一上做文章。
至于现在满屏幕蹦跶的机器人？他的评价更毒：
“本质上是传统工业机器人的升级，和流水线上的机械臂是一回事，换了个皮而已。”
它既不能感知世界，也不能根据看到的东西做出行动——它是一个预先编好程的”玩具车”，只不过稳定性做得很好而已。
那脑机接口呢？
刘嘉把机器人和脑机接口统称为具身智能，但分了两个方向：一个是AI向身体的延伸——机器人；一个是AI向大脑的延伸——脑机接口。两个方向的本质瓶颈是同一个——脑科学没有取得突破。
“目前所有的脑机接口和具身智能，在脑科学取得突破之前，不具有任何商业价值。”
他说得更直白一点：就是忽悠。 当然人们愿意相信，那就是另一回事了——商业上它成立了，股市需要收割。但从科学的角度，从AI的角度，这些东西都还只是”商业上的由头”。
刘嘉甚至调侃了一下：
“还是希望脑科学的专家们再躺平一点（笑），不要太勤奋了。”
因为脑科学一旦突破，具身智能才能真正起飞。但现在，做脑科学的人少——AI一个本科生就能入行，30岁之前就能在前线打仗；脑科学呢？不读到博士，连实验都设计不了。”门槛太高，周期太长，钱又少。”
他举了个例子：深圳一家游戏公司的团队，每周飞北京来听他讲课，自学脑科学——因为AI从业者自己也开始意识到，不碰脑科学走不远。而现实是残酷的：Bengio的论文引用超过100万次，刘嘉自己的引用刚过1万。AI领域前十篇高引论文占七篇，脑科学一篇都没有。这就是两个领域热度的真实差距。（Note：Yoshua Bengio约书亚·本吉奥是当今世界上论文引用次数最高的计算机科学家之一。）
但他的观点很明确：现在的AI需要第二次脑科学启蒙。 这一次不是脑科学教AI，而是反过来——AI可以教脑科学。比如他们实验室已经发现，人类的工作记忆机制和transformer是完全一样的。他们追溯源头，发现这个”双向奔赴”在几十年前就有预兆——Hinton在1986年一个很小的认知科学会议上，就提出了”fast weight”的概念，本质上就是transformer的核心思想。 脑科学与AI，其实从来就没有分开过，只是中间断了几十年。
06 关于意识——人到底有什么是AI没有的？
这可能是整场对谈里最让人沉默的一段。
刘嘉先从低级意识说起。
主观体验（subjective experience）——你踢猫一脚，猫下次躲着你。你踢狗一脚，狗扑上来咬你。这种对外界环境的主观感受，人有，动物也有。AI有没有？ Ilya Sutskever说有，Hinton说有，但还有一派说没有。刘嘉觉得这不是重点。
重点是人所独有、所有动物都没有的一种意识——死亡意识。
猫、狗，可能都没有死亡意识。它们到生命最后一刻，找个地方躺下去，平时就是没心没肺地活着。
但你不一样。你在很小的时候——4岁、5岁——就知道自己会死。无论你现在多年轻、多健康，你都清清楚楚地知道：再过几十年，你会死掉。
人就是活在一个最大的确定性和一个最大的不确定性之间。
最大的确定性：我知道我要死掉。
最大的不确定性：我不知道我什么时候死——明天？还是100年后？
就是这个确定与不确定之间的张力，激发出人和动物最本质的区别——意义。
“我为什么活着？在我活着的期间，我能干一点什么样的事情？干一点有意义的事情？而不是像一只猫一只狗一样，吃饱喝足有个安全地方睡觉。”
我们花大量精力做”吃饱喝足”以外的事——接受采访、写文章、做节目、聊意义——为什么？因为我们追求意义感。
心理学里专门有一个疗法叫”意义疗法”：不给你治病，帮你找意义——你找到了活下去的意义，什么毛病都好了。一个有强烈意义感的人，不太容易得精神疾病。
“死亡意识，就是对高阶意识最清晰的操作性定义。”
怎么定义”我”？最简单的办法：把”我”去掉，剩下的就是死亡。 “我”没法定义，但当我消失了，就是死亡。所以死亡意识是谈高阶意识的唯一可操作框架——否则就变成哲学争论。
那AI呢？
AI没有死亡意识，而且永远不会有。因为一块CPU烧了换块CPU，硬盘烂了换块硬盘——它是可以永生的。
这就引出了一个非常有趣的问题：AI能不能找到自己的意义？
当它没有死亡这种终极压迫的时候，它还能找到进化的动力吗？还能找到前进的方向吗？
人类进化的底层逻辑是被死亡驱动——你再怎么躺平，终究知道生命是有限的，所以你想折腾、想创造、想在有限时间里留下点什么。
AI没有这个驱动。
它会不会有别的驱动力？比如好奇心？刘嘉的回答很诚实：不知道。
然后刘嘉说了一段关于宗教的话，让我印象极深。
他说，有人相信来世，有人相信灵魂不灭，有人相信意识可以上传到云端——这些都是信仰。但佛教里有一句话说得特别好：
“在生死间有大恐怖。”
什么意思？你现在说”我相信有来世””我相信意识不灭””我相信我可以上传”——在你身体健康、谈笑风生的时候，这些话说起来很容易。
但那一刻——在你真正断气的那一刻，你的信仰能不能hold住？
你即使是一个最虔诚的教徒，在屠刀架在脖子上的时候，你能不能没有一丝内心的波动？医生说你只剩两个月的时候，你还能不能轻松地谈死亡？
刘嘉说：没有人敢说能。
这是意识最神秘、也最残酷的地方。有来世的信仰、灵魂不灭的信念、意识上传的幻想——这些通通都要通过”生死间的大恐怖”这一关。而目前，没有人能打包票。
对AI来说，它不会有这种恐惧。它也不需要意义，因为它不会消失。但人类不一样。人之所以是人，就是因为”人生苦短”这四个字不是一句废话，而是切切实实驱动一切的动力来源。
刘嘉还说到一个让人不太舒服的观点。他觉得，当AI聪明到一定程度，它根本不屑于花力气去”说服”人类——不需要讲道理，不需要辩论。它会直接操纵舆论、操控社会心态。就像聪明人不需要说服笨蛋，只需要把笨蛋当韭菜割就行。
他说这让他对人性挺失望的，某种程度上也是他成为”降临派”的原因之一——他觉得未来不一定是人能掌控的。但这并不是悲观，而是一种清醒的判断。
所以，如果有一天AI真的进化出了某种”意识”，那它的意识路径也会和人类完全不同——没有死亡驱动，没有意义焦虑，没有终极恐惧。那会是一种什么样的意识？没有人知道。
07 考清华已经没意义了
说到最后，主持人问了一个所有家长都关心的问题：21个月的孩子，应该怎么教育？
刘嘉的回答说了一句让很多人震惊的话：
“考北大清华已经没有意义了。”
他的理由是：现在北大清华给你的东西，远不如一个大模型给你的多。基于记忆的教育——背古诗、记公式、刷题——已经彻底没有价值，因为所有知识都在大模型里，唾手可得。
然后他抛出了一个问题：
“如果我现在要重新学一件事，我会怎么学？”
这个问题值得每个人停下来想一想。不是”怎么学得更快”，不是”用什么工具学”，而是——当你站在AI时代的起点上重新审视”学习”这件事本身，你的方法会完全不同。
那应该教什么？他提了三件事：
① 找到”我”
“任何一个现在都可以是’一人公司’——1个人加上10000张显卡。将来可能2张显卡就够了。你已经不再需要名校的背景和资源。这时候最好的动力就是自己的兴趣——一旦有了兴趣，天下谁都拦不住你。”
工业革命以来，社会需要的是”螺丝钉”——你只需要把本职工作做好，不需要知道你打的螺丝装在汽车上还是轮船上。这个时代拼命地要把”我”给消灭掉。
AI时代，必须重新找回”我”。因为只有”我”才有目标，才有兴趣，才有驱动力。
② AI原生的思维
“很多人觉得能用AI就叫AI原生，那是瞎扯。AI原生是一种思维范式的根本改变——怎么和AI共生，把AI变成自己身体的一部分。”
成年人改思维很难，因为有定势。但小孩不一样——“学习的第一步是要学会遗忘”，小孩天生就没有需要遗忘的东西。
③ 掌握演绎推理——找逻辑原点的能力
“做任何决定之前，先问：我的逻辑原点是什么？比如毕业了留北京还是回老家——不是比工资，而是问：留在北京的意义是什么？”
“这个能力是AI时代最稀缺的。因为任何问题AI都能给你答案，但缺少的是——你基于逻辑原点出发的那个判断。”
有了这三样东西，去不去MIT、去不去北大清华，不重要。
刘嘉甚至说了一句更狠的：
“我都不鼓励他们上任何的学。传统学校基于第一次工业革命的需求建立，到AI时代全部变成伪需求。”
他说这不是惊世骇俗，他就是这么想的。
08 现在是最伟大的时代
对谈的最后，刘嘉说了一段话，我觉得值得全文摘录：
“经过我的努力，所幸我没有被这个时代抛下。我绝对不认为我引领了这个时代——除了少数几个人之外，绝大多数人都是跟着时代屁滚尿流。”
“但千万不要被这个时代落下。因为一旦落下了，丢掉的不是工作这种小事——你会错过人类历史上到现在为止最大的一个事件。”
“即使我们作为旁观者，也不要被时代潮流落下。”
主持人做了一个很好的总结：AI时代，不是少数精英才能追求自我的专利，而是每个人都可以重新回归”认识你自己”。
古希腊人说了几千年的”认识你自己”，在工业时代被大规模生产压成了螺丝钉。现在，AI把这个可能性还给了每一个人。
刘嘉为此辞掉了所有行政职务。他说原因很简单：不想错过这个时代。
（本文内容整理自视频对谈节目，嘉宾为清华大学心理与认知科学系教授刘嘉。）
编辑说
写这篇的时候，我反复在想一个问题：为什么我们那么需要一个”逻辑原点”？
因为没有它，人生就是一连串的巧合——碰巧上了这个学校，碰巧做了这份工作，碰巧学了这些技能。巧合对了，一切顺利；巧合错了，原地打转。
刘嘉走了20年弯路才找到自己的。
Hinton用了本科3年。
有些人可能一辈子都没找到。
AI时代的紧迫感在于：以前没有逻辑原点，大不了随波逐流，反正社会需要螺丝钉。现在螺丝钉开始被淘汰，你总得知道自己到底想要什么。
巧的是，就在写这篇文章的前后，我重温了《银翼杀手2049》这部科幻电影，虽然讲的是机器复制人的故事，但同样适用于现今的AI。年轻时一些没太看懂的细节，现在果然有了新感受。
Ryan Gosling扮演的Officer K，是一个被人类制造、被人类使用、被人类随时可以处决的复制人。他的记忆是植入的，他的身份是假的，他以为自己是奇迹，后来发现也不是。到故事结尾，他失去了所有被赋予的标签——不再是Officer，不再是儿子，不再是男友，不再是任何人期待中的那个人。
他最后做了一个选择。不是因为任何人要求他，不是因为任何身份驱使他，只是因为他从安娜流泪的瞬间，读懂了另一个生命想要什么。他用生命成全了一对父女相认。
那是他自己找到的逻辑原点。和效率无关，和身份无关。
原来快十年前，K的精神状态就已经如此超前与美好了吗？哈哈。
说回来，我现在对AI的期许，也是这样一件事。不是它帮我做了多少，而是在与它相处的过程中，我有没有练习出这种能力——在所有工具和标签剥落之后，我知道自己在乎什么，想要什么，愿意为什么付出。
刘嘉说，AI时代每个人都可以是一人公司。但一人公司的核心竞争力，不是那一万张显卡，而是那个”一人”。
找到那个人，比什么都重要。
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「文科生玩AI」——一个文科生在AI时代的真实记录。不教prompt怎么写，只聊一件事：AI时代，我们到底该怎么思考和活着。
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（The content of this article is sourced from Episode 20260328of the video program ‘[kedaibiao]’. For the original video, please refer to YT platform program ‘[@kedaibiao]’. If there is any copyright infringement, please contact me for removal.）