最近不断听到有人说，有了人工智能，人类就无需 学习;人工智能智力将会超越人类，从而替代 甚而统治人类。果真如此么?

程介明

中国教育三十人论坛成员

香港大学荣休教授

美国 Google 前总裁埃里克·施密特去年 在多次访谈中指出，中美两国在人工智能发展 上遥遥领先，但跑道不同。美国着重尖端的通 用人工智能(AGI)，中国则更注重普遍应用。最近不断听到有人说，有了人工智能，人类就无需 学习;人工智能智力将会超越人类，从而替代 甚而统治人类。果真如此么?

美国流行的观点:AI 的下一步是通用人工 智能(AGI)。什么是 AGI ? AGI 是指具有人脑 全部功能的智能系统。目前的 AI 都是有特定 功能的机器设计，例如，引发全球热议的中国春 晚武术机器人，能全面模仿人体的肢体动作，对 重心、平衡、筋络与节奏的把握令人叫绝。同时 也慨叹:这些机器人却不是设计来做其他事情 的。同样，工厂中可以拾起地上物品的机器人、 协助警察追踪嫌犯或进入火场的球形机器人， 虽功能强大，却不是全能的。AGI 的目标，则是 构建一个完整的人脑。

马斯克引以为傲的脑机接口技术已取得巨 大技术进步:渐冻症患者布拉德·史密斯四肢 瘫痪、无法言语，但通过植入 1024 条纤细电极， 捕捉微弱的脑电波来驱动计算机，实现了模拟 言语、观看球赛等功能。中国也有了几十个类 似的案例。这类技术能帮助患者弥补缺陷，过 上接近常人的生活。理论上，它还可以用于开 车、唱歌等任何可由计算机驱动的活动。但归根到底，这种能力建立在“病人”原有的知识基 础上，并非为“病人”注入知识，就像轮椅不能 恢复腿部动作，只能辅助某些生活功能。

这也说明，“插个电极就能代替学习”只是 一种幻想。从学理上看，学习是人类赋予外部 世界意义的过程。人类的学习是通过感官积累 经验，逐步形成概念，这就是知识。学习是一个 持续的过程。试想，若在孩子的脑中插入一本 百科全书，孩子是否就不用学习了? 显然不是。成年人之所以能够熟练使用 AI，正是因为我们已有知识基础，AI 只是辅助工具。因此，“人类 不用学习”的说法不过是风凉话。

斯坦福大学李飞飞创立的“以人为本的 AI 研究院”(HAI)，就提出了三项原则。第一，AI 的发展与研究必须对人类个体及社会有益; 第 二，AI的应用应以提升和辅助人类能力为目标， 而非取代人类;第三，机器智能若要模仿人类智能的矛盾性和复杂性，就必须向脑科学和心理学学习。

HAI 提出了 2026 年 AI 发展的三个任务。 一是从“布道”转为“评估”，即不再追问 AI“能 做什么”，而是关注“做得怎样、有什么代价、为 谁做的”;二是各国发展独立的 AI“主权”，摆 脱对研发商和美国政府的依赖;三是明确指出“今年不会有 AGI”。 美国舆论认为，这些观点使一些不切实际的幻想冷却下来，也反映出 AGI 是一个热点议题 。关 于“ A I 应 不 应 该 取 代 人 类 ”，是 时 候 要 冷 静思考了。

O p e n A I 的 C E O 萨 姆 ·奥 尔 特 曼 则 相 信“ 放 大 ” (Scaling)是一个方向，只要有更多的数据、更大 的 运 算 能 力 ， A I 就 会 成 长 为 更 大 的 “ 脑 ”，现 在 遇 到的问题就会迎刃而解。然而，同样是 Scaling 领域的专家，另一位美国科学家、企业家吴恩达 却直言不讳“:AGI 已失去明确的定义，目前更多 被当作营销术语使用，甚至误导了公众。”他强调 “: 在 明 确 定 义 下 ， A G I 在 2 0 2 6 年 不 可 能 实 现 ， 真正实现 AGI 可能还需要几十年甚至更久。”

的确，人类的感官体验(如味觉、疼痛)，虽 可被科学仪器测量，却无法被机器生成，也就是 说机器不可能有这些感觉，更遑论用精准的量度来代替人类主观的感觉。也有科学家通过人 的表情、血压、脑电波、内分泌等变化测量人类 的情感，如喜怒哀乐，但如何让机器生成?一切主观范畴的内容，机器如何掌握?

语言学泰斗诺姆·乔姆斯基曾说过“: 机器的学习依靠统计学的关联性，而人类的学习基 于理解。” 机器可以运用大量的数据快速运算， 通过关联性回答人类需要解决的问题，但是他 们不需要理解问题本身。

因此，吴恩达说“: AI 在持续学习和记忆系统方面与人类仍有巨大差距，目前尚未找到解决 这些问题的正确路径。” 这里面有两层疑问: 理论上是否可行?技术上是否可能?美国舆论已开始将 AGI 称为假设性目标。吴恩达还强 调:“Scaling 单纯依靠获取数据和扩大模型的 路径将愈来愈难，必须注入其他类型的知识。” 这一点与李飞飞的观点一致:当前从事AI研究的，多为自然科学家和工程师，应该有哲学 家、社会学家及人文学科专家共同参与。

来源：《上海教育》2026年4月1日