“苦澀的教訓”由Rich Sutton於2019年3月13日發表，討論了從70年的AI研究中觀察到的一個重要現象：從長遠來看，利用計算能力的一般方法遠比依賴人類知識的方法有效得多。
這種效率主要歸因於每單位計算成本的指數級下降，正如摩爾定律的一般化所示。儘管AI研究傾向於在假設計算資源恆定的情況下進行，歷史表明，隨著時間的推移，大量增加的計算資源終將可用。Sutton批評了專注於基於人類知識的改進的短期焦點，並通過從電腦象棋、圍棋、語音識別和計算機視覺的例子中顯示，AI的長期成功一貫來自於隨著計算增加而擴展的方法，特別是通過搜索和學習。本文最終反對AI開發的以人為中心的方法，強調擁抱隨著計算擴展的通用方法的重要性。
《苦澀的教訓 The Bitter Lesson》|人工智能經典文章
人工智能並不是要按照我們人類思考方式去構建一個系統
而是要通過發揮海量的計算能力
讓它自己學會發現新的知識
這也就是ScalingLaw縮放法則的由來吧
The Bitter Lesson《苦澀的教訓》http://incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html
Rich Sutton
March 13, 20192019 年 3 月 13 日
The biggest lesson that can be read from 70 years of AI research is that general methods that leverage computation are ultimately the most effective, and by a large margin. The ultimate reason for this is Moore’s law, or rather its generalization of continued exponentially falling cost per unit of computation. Most AI research has been conducted as if the computation available to the agent were constant (in which case leveraging human knowledge would be one of the only ways to improve performance) but, over a slightly longer time than a typical research project, massively more computation inevitably becomes available. Seeking an improvement that makes a difference in the shorter term, researchers seek to leverage their human knowledge of the domain, but the only thing that matters in the long run is the leveraging of computation. These two need not run counter to each other, but in practice they tend to. Time spent on one is time not spent on the other. There are psychological commitments to investment in one approach or the other. And the human-knowledge approach tends to complicate methods in ways that make them less suited to taking advantage of general methods leveraging computation. There were many examples of AI researchers’ belated learning of this bitter lesson, and it is instructive to review some of the most prominent.
從 70 年的人工智慧研究中可以學到的最大教訓是，利用運算的一般方法最終是最有效的方法，而且差距很大。這樣做的最終原因是摩爾定律，或者更確切地說，是其持續指數下降的每單位運算成本的概括。大多數人工智慧研究都是以代理可用的運算為常數進行的（在這種情況下，利用人類知識將是提高性能的唯一方法之一），但是，在比典型研究專案稍長的時間內，大量更多的運算不可避免地變得可用。為了尋求在短期內產生差異的改進，研究人員尋求利用他們對該領域的人類知識，但從長遠來看唯一重要的就是利用運算。這兩者不必相互矛盾，但實際上它們往往會。花在一個上的時間不是花在另一個上的時間。對一種或另一種方法的投資存在心理承諾。 而人類知識方法傾向於以使方法更不適合利用計算的通用方法的方式來複雜化方法。有許多 AI 研究人員遲學到這個痛苦教訓的例子，回顧一些最突出的例子是有益的。
In computer chess, the methods that defeated the world champion, Kasparov, in 1997, were based on massive, deep search. At the time, this was looked upon with dismay by the majority of computer-chess researchers who had pursued methods that leveraged human understanding of the special structure of chess. When a simpler, search-based approach with special hardware and software proved vastly more effective, these human-knowledge-based chess researchers were not good losers. They said that “brute force” search may have won this time, but it was not a general strategy, and anyway it was not how people played chess. These researchers wanted methods based on human input to win and were disappointed when they did not.
在電腦西洋棋中，1997 年擊敗世界冠軍卡斯帕羅夫的方法是基於大規模深度搜尋。當時，大多數追求利用人類對西洋棋特殊結構的理解的方法的電腦西洋棋研究人員對此感到沮喪。當一種基於搜尋的更簡單方法與特殊硬體和軟體被證明更有效時，這些基於人類知識的西洋棋研究人員並非良好的輸家。他們說「蠻力」搜尋可能這次獲勝，但這不是一個通用的策略，而且無論如何這不是人們下西洋棋的方式。這些研究人員希望基於人類輸入的方法獲勝，當他們沒有獲勝時感到失望。
A similar pattern of research progress was seen in computer Go, only delayed by a further 20 years. Enormous initial efforts went into avoiding search by taking advantage of human knowledge, or of the special features of the game, but all those efforts proved irrelevant, or worse, once search was applied effectively at scale. Also important was the use of learning by self play to learn a value function (as it was in many other games and even in chess, although learning did not play a big role in the 1997 program that first beat a world champion). Learning by self play, and learning in general, is like search in that it enables massive computation to be brought to bear. Search and learning are the two most important classes of techniques for utilizing massive amounts of computation in AI research. In computer Go, as in computer chess, researchers’ initial effort was directed towards utilizing human understanding (so that less search was needed) and only much later was much greater success had by embracing search and learning.
在電腦圍棋中，類似的研究進展模式被觀察到，只是延遲了 20 年。最初的巨大努力都投入到避免搜尋，利用人類知識或遊戲的特殊功能，但所有這些努力都被證明無關緊要，或更糟，一旦搜尋被有效地大規模應用。同樣重要的是使用自我對弈學習來學習價值函數（就像在許多其他遊戲中甚至在國際象棋中一樣，儘管學習在 1997 年首次擊敗世界冠軍的程式中沒有發揮很大作用）。自我對弈學習和一般學習就像搜尋一樣，它能讓大量的運算得以發揮作用。搜尋和學習是利用大量運算進行 AI 研究的兩類最重要的技術。在電腦圍棋中，就像在電腦國際象棋中一樣，研究人員最初的努力是朝著利用人類理解（這樣需要的搜尋較少）的方向，而直到後來才通過擁抱搜尋和學習取得了更大的成功。
In speech recognition, there was an early competition, sponsored by DARPA, in the 1970s. Entrants included a host of special methods that took advantage of human knowledge—knowledge of words, of phonemes, of the human vocal tract, etc. On the other side were newer methods that were more statistical in nature and did much more computation, based on hidden Markov models (HMMs). Again, the statistical methods won out over the human-knowledge-based methods. This led to a major change in all of natural language processing, gradually over decades, where statistics and computation came to dominate the field. The recent rise of deep learning in speech recognition is the most recent step in this consistent direction. Deep learning methods rely even less on human knowledge, and use even more computation, together with learning on huge training sets, to produce dramatically better speech recognition systems. As in the games, researchers always tried to make systems that worked the way the researchers thought their own minds worked—they tried to put that knowledge in their systems—but it proved ultimately counterproductive, and a colossal waste of researcher’s time, when, through Moore’s law, massive computation became available and a means was found to put it to good use.
在語音辨識方面，1970 年代由 DARPA 贊助了一場早期競賽。參賽者包括許多利用人類知識的特殊方法，例如字詞、音素、人類聲道等知識。另一方面，則有較新的方法本質上更具統計性，並基於隱藏馬可夫模型 (HMM) 進行更多運算。統計方法再次勝過基於人類知識的方法。這導致自然語言處理領域在數十年間發生重大變化，統計和運算逐漸主導該領域。深度學習在語音辨識領域的近期興起，是朝著這個一致方向邁出的最新一步。深度學習方法更少依賴人類知識，並使用更多運算，以及在龐大訓練集上進行學習，以產生顯著更好的語音辨識系統。 正如在遊戲中，研究人員總是試圖建立系統，讓系統按照研究人員認為自己心智運作的方式運作—他們試圖將該知識放入他們的系統中—但最終證明適得其反，而且浪費了研究人員大量時間，而透過摩爾定律，大量的運算變得可行，並找到一種方法善加利用它。
In computer vision, there has been a similar pattern. Early methods conceived of vision as searching for edges, or generalized cylinders, or in terms of SIFT features. But today all this is discarded. Modern deep-learning neural networks use only the notions of convolution and certain kinds of invariances, and perform much better.
在電腦視覺中，出現了類似的模式。早期的方法將視覺視為尋找邊緣、廣義圓柱體或 SIFT 特徵。但現在所有這些都被捨棄了。現代深度學習神經網路僅使用卷積和某些類型的不變性概念，而且表現得更好。
This is a big lesson. As a field, we still have not thoroughly learned it, as we are continuing to make the same kind of mistakes. To see this, and to effectively resist it, we have to understand the appeal of these mistakes. We have to learn the bitter lesson that building in how we think we think does not work in the long run. The bitter lesson is based on the historical observations that 1) AI researchers have often tried to build knowledge into their agents, 2) this always helps in the short term, and is personally satisfying to the researcher, but 3) in the long run it plateaus and even inhibits further progress, and 4) breakthrough progress eventually arrives by an opposing approach based on scaling computation by search and learning. The eventual success is tinged with bitterness, and often incompletely digested, because it is success over a favored, human-centric approach.
這是個重大的教訓。作為一個領域，我們仍然沒有徹底地學到它，因為我們持續犯著同樣類型的錯誤。為了看到這一點，並有效地抵抗它，我們必須了解這些錯誤的吸引力。我們必須學到一個痛苦的教訓，那就是建立在我們認為我們思考的方式上，從長遠來看是行不通的。這個痛苦的教訓是基於以下歷史觀察：1) 人工智慧研究人員經常試圖將知識建構到他們的代理程式中，2) 這在短期內總是會有幫助，而且對研究人員來說是個人滿足的，但 3) 從長遠來看，它會停滯不前，甚至會阻礙進一步的進展，以及 4) 突破性的進展最終會透過基於搜尋和學習來擴充運算的對立方法而到來。最終的成功帶有苦澀，而且常常無法完全消化，因為它是對一種偏愛的人本方法的成功。
One thing that should be learned from the bitter lesson is the great power of general purpose methods, of methods that continue to scale with increased computation even as the available computation becomes very great. The two methods that seem to scale arbitrarily in this way aresearchandlearning.
從這個痛苦的教訓中應該學到的一件事是通用方法的強大力量，這些方法會隨著運算的增加而持續擴充，即使可用的運算變得非常龐大。以這種方式任意擴充的兩種方法似乎是搜尋和學習。
The second general point to be learned from the bitter lesson is that the actual contents of minds are tremendously, irredeemably complex; we should stop trying to find simple ways to think about the contents of minds, such as simple ways to think about space, objects, multiple agents, or symmetries. All these are part of the arbitrary, intrinsically-complex, outside world. They are not what should be built in, as their complexity is endless; instead we should build in only the meta-methods that can find and capture this arbitrary complexity. Essential to these methods is that they can find good approximations, but the search for them should be by our methods, not by us. We want AI agents that can discover like we can, not which contain what we have discovered. Building in our discoveries only makes it harder to see how the discovering process can be done.
從這個慘痛的教訓中學到的第二個一般性觀點是，心靈的實際內容極其複雜，無法挽回；我們應該停止嘗試尋找思考心靈內容的簡單方法，例如思考空間、物體、多重代理或對稱性的簡單方法。所有這些都是任意、本質上複雜的外部世界的一部分。它們不是應該內建的，因為它們的複雜性是無止境的；相反，我們應該只內建可以找到並捕捉這種任意複雜性的元方法。這些方法的精髓在於它們可以找到良好的近似值，但對它們的搜尋應該是透過我們的，而不是我們的方法。我們想要的人工智慧代理可以像我們一樣發現，而不是包含我們已經發現的內容。內建我們的發現只會讓我們更難看到發現過程是如何完成的。
當今社會迅速進步，科技發展的步伐使得過去的知識與技能迅速過時。對於學生與專業人士而言，認識並掌握新興技術尤為重要，特別是在計算能力和人工智慧（AI）方面。這些技術已經成為推動未來社會與經濟發展的關鍵動力。
在AI的發展歷程中，Rich Sutton的「苦澀的教訓」是對當前教育體系及其教學方法的強烈映照。Sutton教授提出，與其將專門知識嵌入AI代理，不如透過擴展計算能力、搜索與學習方法來取得長遠發展。短期來看，結合專家知識似乎能讓AI系統迅速進步，但從長遠來看，這種進展往往會遇到瓶頸甚至阻礙進一步的進步。真正的突破來自於那些能夠隨著計算能力的提升不斷進化的通用方法——尤其是搜索與學習。
這個理念同樣適用於教育和訓練領域。在教育學生和培訓專業人士時，我們應該注重培養其通用的解決問題技能，而非僅僅教授特定領域的知識和方法。這意味著要給予學習者足夠的空間和工具去探索，使他們能夠自發地應對各種新問題，適應技術的持續進步。同時，學習者需要理解人類智能的複雜性，以及避免過於簡化我們對心智內容的思考方式。
「苦澀的教訓」強調了建立在計算能力之上的學習方法和搜索策略的重要性，這對教育界來說是一個啟示。它告訴我們，在設計教學內容和策略時，應該避免過度依賴特定領域的知識。相反，我們應該關注如何給予學習者能夠隨著技術進步而不斷擴展的思維工具和方法論。這樣，當面對日新月異的技術變革時，他們才能夠繼續進步，不會被固有的思維模式所限制。
在這個緒論章節中，我們將探討如何將「苦澀的教訓」中的核心理念應用於教育和訓練領域，培養學生和專業人士對於計算能力和AI技術的理解和應用，幫助他們更好地適應未來的技術發展。透過具體策略和方法的討論，我們將展現如何打造一個能夠不斷進步和適應變化的學習環境。
深入探討Sutton的「苦澀的教訓」
在深入探討「苦澀的教訓」之前，讓我們釐清這篇文章對教育領域的影響。Rich Sutton所提出的核心論點是：在人工智慧（AI）的研究中，傳統的做法是將專家知識嵌入AI系統中，這在短期內可能有效，但從長遠來看，這種策略會達到瓶頸，甚至阻礙進一步發展。他強調，真正的突破來自於基於搜索和學習的通用方法，並隨著計算能力的增強而擴展。這對於教育和訓練領域來說，意味著我們需要重新思考如何培養未來的學習者。
首先，我們必須認識到現今教育的一個重要任務是準備學生面對不斷變化的未來。這包含了能力、技能和心智模型的持續更新。與AI研究中的情況類似，如果我們只將現有知識灌輸給學生，而沒有教導他們如何適應新知和技術，我們也同樣會達到教學的瓶頸。因此，教育者應當注重學生計算能力的培養，讓他們能夠自行構建解決問題的方法論和工具。
計算能力的培養不僅涉及程式設計或演算法的學習，它更是一種思維方式，涵蓋了理解抽象概念、建立模型和進行邏輯推理的能力。它要求學生學會如何將複雜問題拆解為可管理的小部分，並利用有效的策略來尋找解決方案。這種思維方式對於面對尚未出現的挑戰至關重要，尤其是在AI技術迅猛發展的今天，擁有這種思維方式的學習者更能適應技術進步帶來的變化。
Sutton的「苦澀的教訓」強調了尋求通用解決方案的重要性，這在教育中也同樣適用。我們應該教導學生如何學習、如何搜索信息、如何通過實驗來發現新知。這不僅僅意味著要掌握現有的知識，更重要的是要培養學生獨立思考和創新的能力。而這些能力的基礎，正是強大的計算能力和批判性思維技巧。
在實踐中，我們應該將重點放在開發和提供能夠刺激學生自我學習和探索的環境上。透過項目導向學習（Project-Based Learning）、合作學習（Collaborative Learning）和問題導向學習（Problem-Based Learning）等方法，學生可以在現實世界的情境中實踐計算思維，從而更好地理解和運用它們來解決問題。在這些過程中，AI工具和資源可以作為助手，而不是學生學習的最終目標。透過這樣的方法，學生不僅學會如何使用工具，更重要的是，他們學會了如何創造工具，以及如何在面對未知挑戰時開發新的解決方案。
對於教育者而言，理解「苦澀的教訓」中的教導意味著他們需要不斷尋求新的教學方法，這些方法應該支援學生的自我引導學習，並鼓勵他們對於學習內容採取更加主動和創造性的態度。這種教學理念的轉變，不僅會對學生的個人發展有所助益，也會為社會培養出能夠應對快速科技變革的新一代思考者和創新者。
計算思維在教育中的角色
計算思維，是一種支配當代教育與技術發展的關鍵能力。它指的是運用計算概念解決問題、設計系統及理解人類行為的能力，並非僅限於電腦科學領域，而是橫跨各學科的基礎技能。隨著人工智慧技術的飛速發展，計算思維成為學生必須掌握的核心技能之一，使他們得以更好地適應未來科技導向的世界。
要深入理解計算思維，我們首先必須認識其四個基礎元素：分解、抽象、算法思考和評估。分解是將複雜的問題拆分成簡單、可管理的部分，這在面對大數據分析或開發大型軟件系統時特別有用。抽象是關於識別並過濾掉不相關的資訊，只集中於對於解決問題有用的細節，它使我們能夠創建普遍的解決方案，而非僅適用於單一實例。算法思考是關於設計一個清晰、有序的指令集來解決問題或執行任務，這是編寫有效程式碼的基礎。評估則涉及對解決方案的效率和效果進行審視，以確保最終成果的可行性與優化。
這些元素在教育中的作用不言而喻。藉由分解，學生能夠處理看似龐雜的學科內容；通過抽象，他們能夠跨學科應用知識與技能；算法思考賦予他們創建程序與系統的能力；評估則培養了他們批判性思維與自我反思的能力。這四個元素的綜合運用，不僅使學生得以掌握程式設計等具體技能，更重要的是，它們鍛造了學生分析問題、設計解決方案的綜合思維能力。
當這種思維能力遇上AI技術時，其潛力無限放大。AI領域正是依賴於計算思維中的分解和抽象元素，以編寫演算法，學習和預測數據。這些演算法基於大量數據集，透過機器學習不斷改進，最終使AI系統能夠辨識圖像、處理自然語言乃至於進行自主決策。因此，為了理解和運用AI技術，學生需要具備能夠分析、模擬和改進這些演算法的計算思維。
在AI技術的教學中，我們應當讓學生參與實際的演算法開發和數據分析過程，而不僅是理論學習。這意味著學生需要動手使用程式設計工具，如Python或R，來處理數據集，訓練機器學習模型，並測試其效能。透過這種實踐，學生不僅學習到如何應用演算法，還會理解這些演算法如何構建，以及如何根據結果進行調整和優化。
更進一步，計算思維也為跨學科學習提供了結構性的框架。不論是在物理學的模型創建、生物學的基因序列分析，抑或是在經濟學的預測模型中，計算思維的原則可以幫助學生建立更全面的理解與洞察力。這樣的技能是解決21世紀複雜問題的必要條件，也是適應快速發展的AI技術與工具的基礎。
透過將計算思維作為教學的核心，我們不僅為學生提供了掌握當代技術的工具，更為他們未來在各行各業中遇到新挑戰時，鍛造了一種應變與創新的能力。這種能力，將是他們在人工智慧時代取得成功的關鍵。
計算思維在教育中的應用，無疑是為了裝備學生在未來社會中獨立思考、創新和解決問題的基本能力。藉由學習計算思維，他們將能夠更有效地運用AI技術，並在這個以技術為本的社會中找到自己的定位。而教育者的角色，是在這一過程中提供必要的支持與指導，幫助學生發展這一關鍵的能力集，為他們航向未來的科技世界打下堅實的基礎。
利用AI於個性化學習
在面對教育的不斷變革與技術的快速發展，AI技術在設計個性化學習計劃中的應用已成為一個備受矚目的話題。學習者因具有不同的背景、能力與學習風格，因此傳統的一體適用的教學方法往往無法滿足每個人的需求。透過AI的強大數據分析能力和適應性學習路徑的設計，教育者能夠更精準地調整教學內容與方法，從而為每位學習者創建一個量身定制的學習環境。
AI在教育中的一個關鍵作用是通過數據分析來理解學習者的行為模式和學習進度。這些數據可以來自於學生在線上學習平台上的互動，包括他們對學習材料的點擊率、作答正確率、學習時間分佈以及討論區的參與情況等。透過深度學習演算法，AI可以分析這些數據，確定學生的學習強項和弱點，預測他們可能遇到的困難，並提供個性化的反饋和資源推薦。
此外，AI的學習分析工具可以對學習者進行連續的評估。這類工具能夠即時檢測學生的學習成效，並根據學生的表現自動調整學習路徑。舉例來說，如果學生在某個課題上的表現不佳，系統會自動提供額外的練習資源或是調整難度較低的教學內容，直至學生掌握為止。這種靈活調整的學習路徑，不僅可以保證學習者能夠在各自的節奏下進步，而且還能避免學生在學習過程中感到挫敗或厭倦。
AI在個性化學習計劃中另一個關鍵應用是在於建立適應性學習系統。這樣的系統能夠根據學習者的互動和成績，實時地生成或選擇最適合學習者當前水平和需求的學習材料。適應性學習系統會使用複雜的演算法來追踪學習進度，同時也考慮到學生的學習目標和喜好，從而提供定制化的學習體驗。
為了提高適應性學習系統的精確度和有效性，AI技術還可以整合學生的社會情感因素，如情緒反應、興趣和動機等。透過這種全面的學生畫像，教育者可以更準確地設計出促進學生投入和提升學習成效的學習策略。
實際運用AI於教育的一個例子是透過智能導師系統，這些系統能夠提供即時的個性化指導和支持。智能導師系統利用機器學習來模仿人類導師的行為，通過對學生反應的即時分析來提供個性化反饋，指出學習中的誤區並提出改進建議。這種互動不僅能增加學習動機，還可以提升學習效率和成績。
創建技術驅動的教學策略
隨著AI的進步，教育者現在有了前所未有的機會去創建真正個性化的學習體驗。傳統教學經常依賴於「填鴨式」的教學策略，這種方法忽視了學習者之間的個別差異。AI技術能夠支持教育者創建更有彈性、更能激發學生潛力的教學策略。以下將具體探討如何在教學設計中整合AI技術，並確保這些技術提升學習效率與激發學習者的學習動機。
首先，創建技術驅動的教學策略需要對學生的學習需求有深入的瞭解。透過利用學習管理系統（LMS）所收集的數據，教育者可以分析學生的學習模式、掌握程度及學習風格。例如，AI系統可以分析學生在線上測驗中的表現，從而發現哪些知識點學生掌握得較差，哪些則掌握得較好。有了這些信息，教育者可以設計出適應性強的課程，並提供針對性的輔導。
其次，AI可用於開發智能輔導系統（ITS），這類系統能夠模仿一對一教學的情境。學生在學習過程中，ITS能即時提供反饋，並根據學生的回答推薦適合的學習資源。如此一來，學習不再是被動接受知識，而是變成了一個互動和個性化的過程。這種方法能夠激發學生的學習興趣，使他們更加投入學習活動。
除此之外，AI也可以支持遊戲化學習。通過設計各種遊戲元素，如積分系統、成就徽章和排行榜，學生在完成學習任務的同時，也獲得了寓教於樂的體驗。這種策略有助於提升學習動機，因為它加入了競爭性和達成感，從而使學習變得更有吸引力。
還有，AI在處理大型學習數據方面的能力可以用來預測學生的未來表現，並及早介入以防止可能的學習困難。例如，通過監測學生在線學習活動的參與度和時間管理，AI可以識別出那些有落後風險的學生，然後系統可以自動發送提醒或建議給這些學生，或是告知教師提供額外支持。
實踐中，整合AI技術與教學設計可以參照以下幾個具體策略：
動態課程設計：根據學習者的進度和理解程度，系統動態調整課程內容和教學策略，這樣學習者總是在適合自己能力範圍的挑戰中學習，既不感覺過於容易導致無聊，也不覺得過於困難而感到挫折。
智能問答系統：為學生提供一個可以隨時詢問問題的平台，AI智能助手能夠提供即時反饋，即使在教師不在線時也可以幫助學生解決問題。
虛擬實驗室和模擬：尤其適用於科學和工程學科，這種方法讓學生能夠在虛擬環境中進行實驗，減少物資成本和潛在的安全風險，同時利用AI跟蹤學生的實驗過程並提供改進建議。
自適應評估：通過不斷收集學生的學習數據，AI系統可以設計個性化的評估，確保學生被考核的是他們已經學過並理解的知識，從而提升評估的有效性。
協作式學習工具：AI可以幫助組織學生的分組工作，監控協作進度，並提供指導，促進有效的團隊合作，增強學生的溝通和社交技能。
綜上所述，AI在教育領域的應用可以多方面提升學習效率和學習動機。從智能輔導系統到遊戲化學習，再到虛擬實驗室，技術的整合為教育者和學習者帶來了新的可能性。教育者需要不斷更新自己的教學方法，並學會如何有效地運用這些工具，以便更好地準備學生面對快速變化的世界。這種技術驅動的教學策略不僅有助於個性化學習，還能夠鼓勵學生發展批判性思維，提升創造力，並鍛煉解決問題的能力，從而使他們在未來的工作和生活中更具競爭力。
促進跨學科的合作與創新
跨學科合作被廣泛認為是創新和解決複雜問題的關鍵途徑。在談論教育與培訓領域中的計算能力和AI技術時，這種合作模式尤為重要。當來自不同學科背景的專家共同努力時，知識的分享和技能的交流可以突破各自領域的局限，開啟新的可能性。
知識分享的好處
不同學科間的知識分享可以創造出全新的觀點，這些觀點對於解開一些看似無解的問題至關重要。舉例來說，心理學的研究方法可以幫助計算機科學家更好地理解人類與AI的交互方式，而計算機科學的算法和模型可以為心理學提供新的分析工具。當這些學科的知識交織在一起時，可以激發出解決問題的創新方法。
技能傳遞的好處
技能傳遞則有助於提升團隊成員的專業能力。例如，一位擅長統計分析的教育工作者能夠教導計算機工程師如何有效處理和解釋數據，而工程師則可以分享他們對技術和系統設計的專業知識。透過這種傳遞，每個人都能在自己的領域以外獲得寶貴的技能，進而提升整個團隊處理問題的綜合能力。
建立跨學科合作的方法和策略
建立共同目標：跨學科團隊的成功從建立共同的目標開始。這個目標應該是明確的、可衡量的，且對所有團隊成員都有意義。例如，一個以提高學生AI素養為目標的項目，可能會集合教育學、心理學、計算機科學和語言學等學科的專家。
鼓勵相互尊重和學習：團隊成員應該尊重彼此的專業和見解，並保持開放態度學習其他領域的知識。這種互相學習的過程對於促進深度的知識分享至關重要。
建立交流平台：有效的溝通是跨學科合作成功的基石。可以使用定期會議、研討會、工作坊和在線協作工具等形式，確保團隊成員有機會分享進展、討論挑戰並共同尋找解決方案。
整合不同學科的方法論：在進行研究或解決問題時，將不同學科的方法論結合起來，可以產生出原創性的想法。例如，可以將藝術設計的創造性思考與工程學的系統化分析相結合，以促進創新的學習工具設計。
創建跨學科項目和實驗室：設立專門的跨學科項目和研究實驗室，為團隊成員提供實驗和探索的空間。這些實驗室和項目可以是實體的也可以是虛擬的，關鍵是提供資源和支持，鼓勵創新和協作。
專業發展和培訓：提供團隊成員相關領域的專業發展和培訓機會，可以增強他們的跨學科協作能力。專業發展可以包括參與研討會、線上課程和工作坊等形式。
通過上述的策略，可以建立起一個強大的跨學科合作環境，這對於教育和訓練領域中AI和計算能力的應用至關重要。這種合作不僅能促進知識和技能的傳遞，也為創新解決方案的開發提供了豐富的土壤。而正是這種創新的解決方案能夠幫助學生和專業人士更好地準備迎接未來技術的挑戰和機遇。
案例研究：成功運用計算能力和AI的教育模式
在探討如何將計算能力和人工智慧（AI）技術成功應用於教育和訓練領域時，我們無需遠航，就可找到令人矚目的典範——喬治亞理工學院（Georgia Tech）的「吉爾·華森助教案例」，它巧妙地結合了自然語言處理和機器學習技術，為學生帶來了一種前所未有的學習體驗。
案例背景
喬治亞理工學院的一門在線計算機科學碩士課程引入了一位名叫吉爾·華森（Jill Watson）的助教，不為人知的是，這位助教其實是一個由AI驅動的聊天機器人。這一創新的舉措旨在解決遠程學習過程中學生可能面臨的互動不足問題。
技術運用
吉爾·華森的核心是IBM的自然語言處理平台Watson，這是一個強大的認知計算系統，能夠處理和分析大量數據，包括自然語言數據。該系統被設計用來閱讀學生在課程論壇上的帖子，並自動回答常見的問題，這些問題通常為基礎性或反覆出現的內容。
在訓練階段，吉爾·華森被賦予了過往幾個學期的數千條學生討論帖。通過對這些數據的深度學習，AI助教學會了學生提問的模式和助教回答的方式。隨著時間的推移，其準確率持續提升，最終達到了能夠自信地在真實環境中與學生互動的水平。
影響及其意義
吉爾·華森的介入，極大提升了學生的學習體驗。首先，它為學生提供了即時反饋，解決了學生面對問題時可能遇到的等待時間。其次，由於AI助教可以24/7回答問題，教授和人類助教可以將精力集中在更復雜和高層次的教學活動上。
更重要的是，這一案例反映了Sutton在「苦澀的教訓」中提到的核心觀念，即AI的發展不應過度依賴人類對知識的硬編碼，而應更多地依靠計算能力的擴展和學習算法的進步。吉爾·華森並不包含教師的全部知識，而是透過大量的例子和不斷的學習，進化成一個能夠理解和回答學生問題的AI。
這種使用一般性方法——在這種情況下是深度學習和自然語言處理——以及這些方法隨著計算能力的增加而擴展的能力，不僅適用於喬治亞理工學院的課堂，也指引了未來教育技術發展的方向。學生學會進行計算思維，瞭解這些AI系統的運作原理，進而準備好適應未來由這些技術驅動的工作環境。
吉爾·華森助教案例為教育工作者提供了珍貴的洞察：未來的教學模式可以是一種師生合作與AI協作的混合體。這種模式強調了AI作為一種輔助工具，提升教育質量和效率，同時鼓勵學生發展與未來工作市場密切相關的技能。
綜上所述，這個案例不僅證明了AI在教育中的可行性，也突顯了其對教育實踐的深遠影響。在未來，這樣的技術將更多地滲透到學習和教學的每個角落，讓教育更加個性化、高效和包容。而我們作為教育者和學者，應該繼續研究和開發新的教育模式，這些模式能夠充分利用計算能力和AI技術，為學生提供優質的教育環境，為他們面對未來做好充分的準備。
未來教育的技術展望
隨著計算能力和AI技術的迅猛發展，教育領域正站在一個前所未有的變革門檻上。在未來，我們可以預見這些技術將不僅對教學方法和學習環境造成重大影響，而且還將改變學生和教育者所需的技能集，從而應對新的挑戰與機遇。
AI在教育中的潛在影響
首先，AI將為實現真正個性化學習帶來潛力。透過機器學習和數據分析，學習系統能夠更好地理解學生的學習風格、能力和需求。這將允許教育者提供定制化的學習計劃，從而為每位學生創建最適合其學習進度和風格的教學內容和活動。隨著時間的推移，這種方法可能極大提高學習效率，並有助於學生達到更高的學術成就。
其次，AI有能力改變教育評估的方式。通過持續跟蹤學習過程中的學生互動，AI可以提供更精細的進展報告，幫助教育者及時識別學生的弱點和強項。此外，智能系統還能夠實時提供反饋，促進學生的自我反思和自主學習。
教育者如何應對這些變化
為了適應未來技術的發展，教育者必須調整他們的角色和方法。他們將需要從知識的傳授者轉變為學習的導師和促進者。這意味著教育者必須具備對新技術的理解，包括如何有效地集成進教學設計和學習活動中。
接下來，為了充分利用AI在教育中的應用，教育者需要開發出新的評估策略。他們將需要學會如何解釋和應用由AI提供的數據驅動洞察，並將其融入課程設計和學生評估中。
此外，隨著AI開始承擔更多的教學任務，教育者可以更多地專注於提供批判性思維、創造性問題解決和跨學科技能的發展。這些技能是AI難以模仿的，且在未來的工作環境中至關重要。
未來教育技術的具體策略
在制定策略以適應未來技術的同時，教育者應考慮以下幾點：
持續的專業發展：教育者應參與持續學習，確保自己與最新技術保持同步，並掌握將這些技術應用於教學的技能。
教育科技的整合：尋求將教育科技融入課堂的機會，如利用虛擬實境創造沉浸式學習環境，或通過網絡平台提高學生之間的互動。
數據驅動決策：學會解析AI提供的數據來進行決策，這包括學習分析以識別學習趨勢，並制定相應的教學策略。
跨學科合作：鼓勵不同學科之間的合作，這有助於學生整合各學科的知識和技能，為複雜問題提供創新的解決方案。
創新的教學設計：開發以學生為中心的教學設計，利用AI來促進學生主導的探索和學習。
藉著積極擁抱技術，教育者可以幫助學生建立堅實的技能基礎，讓他們有能力適應未來的技術驅動環境。透過教育技術的運用，不僅可以改善學習成果，更重要的是，可以培養學生解決未來世界問題所需的批判性思維、創造性和適應性。未來的教育將不僅關注知識的積累，更著重於學習過程中技能的培養和個人能力的發展。
總結與建議：為未來的教育發展做準備
在面對快速變化的技術和教育環境時，教育者、學生以及專業人士應該如何準備和適應這些變化，是本文探討的核心。Rich Sutton的「苦澀的教訓」提供了重要的思考框架，即我們應該將注意力集中在通用的方法上，比如搜索和學習，而不是將知識硬編碼到我們的系統中。這樣的方法有助於我們進行長遠的發展，而不僅僅是尋求短期的成功。
在應用這些原則於教育領域時，教育者應當著手建立一種新的學習環境和策略，這將允許學生和專業人士發揮他們自身的創造力和批判性思維，而不僅僅是消化和重複既定的知識。具體而言，以下行動建議可用於引導如何應對未來的技術挑戰：
促進計算思維的培養：強調計算思維的培養作為教育的核心組成部分，通過問題解決、系統設計和數據分析等環節加以實踐。透過專案式學習（Project-based Learning）和翻轉教室（Flipped Classroom）等教學模式，鼓勵學生主動參與問題的發掘和解決過程。
集成AI於教學與評估過程：開發並整合智慧型系統於教學活動中，例如利用AI進行學生學習風格的分析，創建個性化的學習計劃，並應用機器學習算法進行學習成果的評估與反饋。
提倡基於數據的決策：引導教育者學習如何解釋和應用AI和大數據技術提供的洞察，將這些洞察應用於課程設計、教學方法的改進，以及學習成果的評估。
創新教學策略與設計：重視教學策略和教材的創新，將AI和計算工具作為學生學習過程的輔助，而非終結點。同時，鼓勵教育者不斷尋求教學方法的新突破，以及利用AI技術促進創新型學習。
促進跨學科合作：打破傳統學科壁壘，建立一個跨學科學習和研究的生態系統。透過項目合作和工作坊，促進學生和教育者從不同學科角度探討問題，形成多元化的解決方案。
案例研究與成功模式的分享：透過分析和討論成功運用計算能力和AI技術的教育案例，將這些案例作為實際操作的範例，並從中提煉出可適用於不同環境的成功因素。
對未來技術趨勢的持續追蹤：保持對最新技術發展的敏銳度，並定期對教學內容和方法進行更新，以保持教育的時效性和相關性。
透過這些行動建議的實施，可以幫助教育領域更好地應對未來技術的發展，並為學生和專業人士提供必要的技能和知識，讓他們在未來不斷演變的工作市場中保持競爭力。這需要教育者不僅更新他們自己的技能集，更重要的是創造一個鼓勵創造性和批判性思考的學習環境。只有這樣，我們才能確保教育系統能與時俱進，並在這個以技術為驅動的新時代中茁壯成長。
