探索未知 科教救国
最近新学期科技馆纷纷开课，不少家长因受限于名额，帮孩子抢了一些不太熟悉的课，看起来都是用编程驱动一些硬件装备，这类课程的名字里通常都会有“智能”两个字。
从软件来看，所使用的编程语言和平台可以不同，有些完全就是使用图形，但逻辑上没有大的差别；从硬件来看，驱动的设备可能不同，有孩子们喜爱的机器人，也有灯泡、光环等有意思的配件。
如果硬要说，这些课程和未来的哪些学科有关联，数学？物理？其实也都不全面，烜妈认为，这些课程其实是人机逻辑的知识科普。
而人机交互，本就是AI的最底层入口，踏入此路，你就是下一个时代的原住民。
前两天诺贝尔奖无比热闹的看点，就是物理奖化学奖都颁发给了对AI有贡献的科学家。比起Hinton，少年就成为国际象棋高手、游戏开发者的Demis Hassabis，更加容易成为孩子们榜样。我跟烜哥絮叨这些时，听得他两眼放光。
启蒙于棋牌，成长于计算机，收获在生物化学，这完美的人机路径，简直迷死人了，大概是许多科技娃的梦想巅峰。
和Hinton不同，这一轮化学诺奖的科研成果是：在“蛋白质结构预测”方面的贡献。它不仅是AI在具体领域的应用，且是在价值极高的尖端领域开启了AI辅助的新路径，最终破解困扰人类多年的谜题。又岂能不代表人类下一轮科研的新风向？
连天才的科学家都能代替，还有哪个行业不可以向下兼容呢？
事实上，我们所见到的一代又一代创新发明者，不论因为在哪个科研领域的杰出贡献而被载入史册，共同点是：都热爱数据、逻辑和宇宙探索。这些兴趣，是横跨学科的，甚至也不仅仅是理科，因为涉及到大量的语言论述，所以和文科的关系也很大。学习任何一门新工具，我们首先要掌握的，就是语言，AI也是一样，想想未来，它能懂你，而你却不能懂它，被驾驭的日子还远吗？
这种驾驭，并不是就被AI主导。而是不懂AI的人，被懂AI的人所主导。
孩子们今天的学习，就是为了争夺这种主导权。你可以不以主导别人为目的，却一定要具有主导自己的自由。
有人说这个奖项是不是体现了中西方科研水平的巨大差异，我倒觉得未必。首先诺奖的价值体系是基于西方的科研理论的，很难理解中国传统的科学结构，比如人家叫量子，我们叫阴阳，不同语言体系，国人获奖的几率就很低，只能在文科上互通有无了。
西方的研究方法，更容易提升效率，批量复制，从前可以扩大科研工作人员的范围，降低门槛，从而更快速出成果，今天则可以把成熟的研究方法训练给AI模型，大大缩短科研成果所需的时间。这种方法，类似于中医药的传统科学并不是不可以借鉴的，它山之石，的确可以攻玉。
举个例子，老中医的望闻问切，其实都是有精确标准的，所开具的药方都要按准确的份量来计算，服用时间也都有具体的要求。万物皆可数据化，按照老中医的行为模式来训练模型，得出的徒弟大概更像师父吧？这是西方科研的思路。
但中式科研，也可以对最基础的传统科学进行分解，在大数据的基础上，去解构药方的形成机理，更好地理解和传承祖先们所定义的疾病和治疗方案，再形成AI辅助机制，最终为人所用，经过AI赋能的人类，可以永远在生物进化的模式中位居顶端，从而避免被其他生物灭绝的命运。
就像人类探索了AI多年，最后却发现答案在于它试图替代的人类；想要改变世界的那些人，最终也会发现，世界不是用来征服的，而是用来融合的。
期待更注重人与自然和谐共生、平衡进化的中式传统科学，借力于人工智能时代的强大能量，在孩子们的手中，涅槃重生。中学为体，西学为用，或许，在这代既懂AI、又懂传统文化的孩子们身上，可以成为现实。
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