的世界中，对特定信息源赋予长期稳定的权重，不容易被随便的路人把自己的知识和信念带偏。如果随便是谁都能篡改人工智能的知识和信念，那遇到特殊的用户，给人工智能输入抢银行的数据，让人工智能学习抢银行也很容易。

也许有人会说，这有什么难度，不就是记住出厂设定，不允许篡改吗？不是这么简单。现在的软件都是记住出厂设定，不允许用户篡改，于是所有的改进都需要程序员再出2.0、3.0版本。未来如果人工智能出实验室之后不允许新的学习，那和现在的软件没什么区别，也无法满足用户和环境需求。如果允许在外界信息世界中学习，那就必然要根据用户输入的信息修改自身的知识和信念。这就意味着可以被任何人利用做任何事。

如何抉择，如何平衡？如何让人工智能拥有新的独立学习，还不至于和程序员的初设定背道而驰？

人类是如何做的呢？那就是叛逆和依恋的相互平衡。

人类儿童天性具有叛逆机制。从“可怕的两岁”开始，孩子就不断要求独立，要求自己对自己做主，要求自己的主张被采纳。这种对“自主”和“自我肯定”的渴求，是人类与生俱来的本能，也是独立人格发展的开端。

叛逆是人工智能目前做不到的“觉醒”。

从两岁开始的每个认知发展跨越，都会伴随着孩子对父母的叛逆。叛逆本质上是对独立的要求，叛逆的强度会根据父母给予的独立空间大小和孩子的个性有所不同。小学时候开始独立社交，中学时候开始选择人生偶像和人生理想，大学时候开始选择生活轨迹，所有这些时候，都会伴随着要求独立的叛逆主张。有时候会和父母有尖锐对抗。

但与此同时，人类儿童的叛逆，绝不同于智能程序遗忘初始信息。目前的智能程序网络学习了新数据新领域新知识之后，就会覆盖掉原有的知识和能力，不会再留恋初始的网络。但人类儿童又不一样，之所以叛逆的过程会伴随着内心的痛苦焦虑，就是因为孩子的叛逆并不同于简单放弃父母的信念，而是伴随着自我的挣扎犹疑。如果叛逆等于遗忘，那很平静，但叛逆实际上代表着选择。即使很长时间不在父母身边，父母的形象都可能在心里，孩子的头脑里还是会萦绕着父母的话。

于是，人就是这样面对“初始信念”和“大数据学习”之间的矛盾，既不轻易放弃父母的初始输入，也不拒绝外界信息的改变。好处是父母给的信息一般是出于爱，最安全可靠，而外界的信息更广阔，更跟随变化。任何两难选择才伴随内心痛苦，叛逆也不例外。

此外，孩子还会在每个阶段选择新的“依恋对象”，那就是偶像、有感情的师长、爱人。这些依恋对象的话语对孩子的影响力也远超过周围其他人，相当于赋予极高权重的信息源。我们对于我们心里选择的“依恋对象”，也像对父母那样，生成一个心理意象，遇到了事情，会假想他们怎么说，会拿他们的话去套用新的场合，会极为在意“我这么说他会不会生气”“他会支持我走这条路吗”“这个作品他会喜欢吗”。

这个过程常常充满坎坷。我们从依恋对象身上获得的不仅是信息，也是人际关系革新。每一次的依恋对象选择，对于人都既是情感过程，也是人生学习过程。

为什么要这样？人类的学习为什么要用这种磕磕绊绊的方法？不能像人工智能那样，只单纯客观地处理数据吗？

说到这里，要说几句贝叶斯学习。

一直都没说贝叶斯算法，是因为在目前的人工智能前沿领域，贝叶斯不算是最主流的。但我一直都认为贝叶斯学习是对人类学习刻画得最好的学习算法。

贝叶斯算法的核心，说起来就是一句话：先验概率，后验检验。用普通人能听懂的话说，就是“心里先抱着一个信念，再根据发生的事情调整信念”。例如“我相信大海是红色的”，这是信念，然后去海边看看，发现不是红色的，就把这个信念抛掉。

有的时候，人能明智地调整信念，根据事件，放弃掉之前的信念，但更多的时候，我们会用之前的信念解释事情。举个例子，如果心里的信念是有鬼存在，然后有一次有东西莫名其妙丢了，就把这个事件当作是“有鬼”这个信念模型的确认。很多时候，心里事先抱定的信念模型非常重要，它会决定我们如何看事情。

而选择“依恋对象”，实际上就是孩子选择自己心里的先验模型。此后的人生，孩子会不断拿这个信念去套生活，有的信念会被抛弃，但更多会保留和加强。选择偶像并不是错，如果能够选择好的“依恋对象”，就相当于选择了一套合适的信念模型。

未来我们该如何教育和学习？

前面写了许多内容，汇集到一起，在未来的智能时代，对我们的学习和教育而言最重要的大概有四点：

·情感联结

·基础抽象思维

·世界观建立

·创造力发展

我们再简单看一下这几个方向，我大致谈一下我觉得必要的教育和学习方式。

情感联结

情感联结的意义，我们在有关“依恋学习”的部分已经提到过了。人类特有的依恋学习，让人将依恋对象变为心理意象，他们输入的信息权重会特别大。

情感加持是人类学习特有的本能，缺少情感联结的学习很难入心。一岁之前是建立安全依恋关系的重要时段，12个月时的安全依恋测试就已经对成年后的行为有一定预测能力。建立安全依恋关系的孩子更容易形成稳定