高焕堂老师：AI潮流下的素质教育

一、AI的思維、哲學和美學

• 讓每一位大中小學生皆熟悉AI機器學習流程，知彼知己，讓自己和AI機器較量一下
• 並知道在未來50年人生中，如何與AI共舞
• 並不僅僅是介紹眼前數年的AI應用而已，因為百年樹人
• 未來50年的主人翁不該成為AI馬蹄下的失業者，而是騎在AI馬背上的凱旋者
• AI教學，是教學生去活用自己(人類)的智慧，去訓練出比人類更強的AI機器智慧，去做人所做不到的事務，然後創造臺灣未來人機共舞的新社會
• 訓練出比人類更強的AI機器智慧，去做人所做不到的事務，去想人所沒想到的事物
  

二、區別AI與傳統IT資訊化(信息化)

• AI邏輯與程式設計邏輯是兩種思維，是互補的
• 在傳統資訊化教育上，企業業務資訊化是目的，程式設計邏輯也是手段
• 其主要特性是，企業規則是人給的，機器不會改變它
• 例如，假設Sogo百貨有個周年慶的企業規則: 【單張發票金額超過1000元，就打8折】
• 於是，在傳統資訊化裡，程式人員以程式邏輯為手段，把企業規則㝍為程式碼(以程式邏輯表達企業經營邏輯<規則>)，然後載入終端設備(如POS)表現出企業規則
• 除非企業經理人改變規則，程式人員更改程式，重載，否則這企業規則是不會變的
• 然而，在AI世界裡，已不是這種<邏輯>了!
• 相對地，在AI上，訓練資料是人給的，機器則會自動更改企業規則
• 所以它們是兩種邏輯，兩種智慧，互補的
• 例如剛才Sogo百貨的範例，在AI世界裡，從它會審視過往的交易資料，例如它會歸納出一個結論: 72%的交易金額都集中在1000~1200之間
• 於是，AI會建議或自動調整企業規則，修正為: 【單張發票金額超過1300元，就打7折】
• 這樣可望提升公司10%的營收總額
• 這種AI機器學習的邏輯思維，不是一般程式設計邏輯思維
• 也不需要先有程式設計邏輯基礎，才能理解它
• 一個是目的，一個是手段，只是許多人把兩者混合在一起而已
  

三、AI邏輯思維的特性

• 傳統的程式設計(寫程式)、資訊化技術，可適用於所有的生活或商業領域，可以能電腦來代替人工，稱為資訊化，其具有普遍性，個行業都可以發揮效益
• 然而AI不是這樣的，它不具普遍性、通用性。它不是各行業各領域都能發揮效益，也不純粹用來替代人力
• 因為AI的特點是智慧，不在於精確地快速計算
• AI只在特定的領域、很窄的領域裡展現它的高度智慧，它能做人類做不到的、想人類沒想到的事物
• 所以，AI就像男兒郎，就怕入錯行。一旦入錯行，再努力尋找更好的演算法，很可能都徒勞無功
• 也就是，AI成功的因素是Do the right thing，而不是Do the wrong thing right
  

四、人機共舞：針對AI 所短，發揮人類所長

• 由於AI在歸納邏輯推理的能力上，在特定領域已經達到智商300，遠超過人類天才IQ 180
• 這已經是人類將來都無法逆轉勝的事實了
• 所以 AI不會消失、不會退流行。它將陪伴現在的大中小學生，度過未來50年的日子
• 同時，這些未來主人翁所需要的不僅僅是如何學會<使用>AI技術而已
• 而是如何與IQ300的AI相處、協同合作的問題
• 也就是將成為AI馬蹄下的失業者，或是騎在AI馬背上的凱旋者之間的抉擇
• 對於大中小學生而言，AI不僅是知識、技術而已，它是智慧
• 所以AI教學，不是老師傳播知識、或技術給學生而已。而是讓每一位大中小學生皆熟悉AI機器學習流程，知彼(IQ300)知己(IQ<180)
• 未來的主人翁們不宜再一廂情願地，以自己IQ<180想去利用、駕馭IQ300的AI。這樣，反而讓自己成為AI馬蹄下的失業者
• 俗語說：人貴自知。宜知道自己所長、所短，也知AI所長、所短
• 也就是，針對AI 所短，發揮人類所長，讓自己升維，不要與IQ300的AI處於同一維度(同一跑道)
• 這樣就可以輕易地成為<騎在AI馬背上的凱旋者>了
  

五、AI教學：把人教成人

• 在中小學教AI，會出現一個有趣的現象，就是到底AI該歸到IT資訊技術類，還是物理、生物類呢?
• 由於AI與IT的載體都是電腦，所以有人會把AI歸到資訊類
• 由於AI的NN(神經網路)是模擬人的腦神經運作原理，所以有人會把AI歸到生物類
• 就像一匹木馬，到底是歸到本材類，還是馬類呢？
• 有趣的是: 小孩大多把木馬看成馬，大人會把木馬看成木材。因為人愈老，愈失去小孩時期的想像力。所以，當我們把AI看成與機器人、Python程式設計等同類時，就顯得想像力不足了
• AI與生物、生命科學(含醫學)有八字相合的機緣
• 因為生命有一定的韻律或Pattern
• 經過數十億年的演化，已經非常穩定的韻律
• 當我們運用AI去追蹤和歸納出這些韻律，是非常有效的
• 例如，從您玩<剪刀、石頭、布>遊戲的1000次紀錄中，AI可以瞬間歸納出您的划拳韻律(例如，當您連續出兩次<石頭>之後，再出<石頭>的機率)
• 只要AI抓住這人類演化至今的共通韻律，AI與人和人划拳的贏率都會高於51%了
• 基於大數據(Big Data)的支撐，AI的從因歸納出果的正向思維能力，已遠超人類了
• 可是，許多小學的作文課還延襲2000年前的正向思維: 起、承、轉、合
• 獨尊正向推理的思維訓練，對現在中小學生的未來人生沒有幫助了
• 在新時代裡，反而要積極培養正、逆向推理均衡發展，才能與AI互補、共舞
• 讓學生們都能欣賞AI技術之美，而非只想<用>它而已
• 把AI技術<擬人化>，看成一位心儀的情人，欣賞他(她)的美，愛他(她)而非用他(她)!
• 在AI時代裡的教育，宜把AI機器<擬人化>，而不是把人程式邏輯化，卻把人教成機器了
• 也就是：把人教成人。
  

~ End ~