8 教育与进化背道而驰

8.1 教育的低效

教育系统的设计，违背了神经系统长达五亿年的进化成果。

自寒武纪以来，动物们不断提升其探索自然环境并从中学习的能力。现代教育系统在很大程度上抛弃了所有老本。负责现代学校教育的人中，鲜有人意识到导致学校效率低下的核心问题。这个星球上的大多数孩子，要么被辜负，要么被伤害。如果你读到这些文字，请唤醒你身边的每一个人。是时候从这种麻木中警醒了！

倘若你去问你的老师、校长，乃至教育部长，他们很可能并未意识到问题的症结所在。尽管人们高谈阔论着改革^[1]，强调创造力、独立性、自由^[2]或解决问题^[3]的能力。然而，一个关键的设计缺陷，让所有努力都付诸东流——即便教育的参与者们大多学识渊博，并对体制的弊病有着敏锐的直觉。今天的大多数教育工作者知识储备丰富，对孩子也满怀爱心，但他们依然在原地踏步^[4]。年复一年，学校批量生产出的孩子，其所掌握的知识与技能，仅仅是人类天生潜力的一小部分。

8.2 探索算法

自然界中所有高效的学习过程，都基于探索。探索问题在人工智能领域几十年来已有精确的模型。它以搜索算法的各种变体，渗透到计算机科学的几乎所有分支。关于 A* 搜索算法非线性特性的可视化，请观看这个短片。

然而，教育系统^[5]在对这一认知基本上无动于衷。现代学校教育完全没有考虑这些广为人知的模型。机器人技术或许会用信息熵来指导探索，而针对人类学习，我提出了学习熵^[6]的概念。人脑进化出的机制，使其成为现存最优秀、适应性最强的探索机器。学习熵有助于定义学习系统中的优化标准，为学习提供指引。学习熵和学习内驱力^[7]的概念，应当能帮助我们更好地理解人类通过探索进行高效学习的机制。

探索对每个人而言都非常直观，但其重要性却常常被那些对计算机不甚了解的人所忽视。因此，将探索想象成一个组装知识拼图时遍历决策树的过程，会很有帮助。我的知识拼图的比喻^[8]解释了为何人脑无法以任意顺序接受知识，例如由教学大纲^[9]、课堂上的老师、甚至是一本好教材所灌输的知识。探索可以被看作是负责拼装这幅拼图的微型机器人可用的路径树。机器人会探索树的各个分支，寻找与当前拼图状态相匹配的碎片。

因此，探索可以被看作是对一棵搜索树的遍历，以达到某个特定目标，比如摘到树上的苹果，或理解乘法运算。进化设计出了简单的探索算法，它们都大同小异：探索者尝试树的各个分支，并从死胡同中回溯；此外，探索者会避开带来惩罚的分支，偏爱提供奖励的分支。在学习中，看一集《流言终结者》可能会带来巨大的回报；同样，一位专横的老师，无论讲授什么内容，其本身就是一种严厉的惩罚。此时，在课桌下刷几分钟 Facebook，反而成了一种受欢迎的慰藉，提供了更多值得探索的、有回报的分支。

整个过程，就好比在没有上帝视角的情况下探索一座迷宫。奖励与惩罚则提供了估值^[10]，为探索指引^[7]方向。即便是单细胞生物也懂得探索，其最简单的形式甚至不需要大脑。草履虫利用环境中的几个参数来寻找食物，水母亦是如此。这种探索未必涉及学习，其算法本身可能早已固定，却依然足以保证生存。

高效的学习建立在探索之上。在探索生命这座迷宫时，我们寻找着与现有知识拼图相匹配的信息碎片。随着探索的深入，我们不断构建和完善这幅知识拼图。就像这里^[11]所描绘的，一只老鼠正是这样探索一座岛屿的。

8.3 进化的模仿

五十万年前，在非洲大草原上，早期智人通过探索来学习关于植物、动物、食物和危险的知识。这个过程与岛屿上的老鼠^[11]并无太大区别。然而，人类发展出了强烈的模仿倾向。模仿为探索之树提供了一条捷径。它使我们能以极小的代价从一个分支跳到另一个分支。有效的模仿，能将新的知识碎片有效地嵌入现有的知识拼图^[8]中。

模仿是传承知识、加速集体探索算法的第一步。在这一过程中，人类大脑跨越代际，共同积累智慧。当群体中任何一个人找到问题的解决方案，其他人便可以模仿，从而直接穿越迷宫，无需在死胡同里浪费探索的时间。蚁群也利用这一技巧来最大化觅食效率。然而，模仿在人类这里达到了顶峰。想当年，我引体向上很厉害，是班里的第一名。如今，在玩街头健身时，我感觉自己像个笨拙的老头。现在的青少年都在 YouTube 上学习，各种匪夷所思的杂技动作变得司空见惯。孩子们在追求目标时，热爱模仿。

8.4 模仿 vs. 探索新奇

模仿是加速学习的绝佳方式，但它也带来了风险：可能无法探索整个搜索空间，或无法适应环境及需求的变化。因此，即便模仿已经提供了解决方案，偶尔去探索那些未知的领域也是有益的。对于一个种群而言，拥有一群甘愿冒生命危险去发现新大陆或新星球的狂热探索者，是极大的优势。他们偶尔一声「尤里卡！」，就可能为整个群体开辟一条全新的道路。在模仿方面，人类已远超猿类，我们探索得更少，模仿得更多。模仿是记录历史的开端，但为了生存，我们必须保持对新奇事物的追求。

8.5 语言、宗教与战争

真正的突破来自语言和印刷术的发展。现在，我们可以传承发现的历史，最大限度地避免走弯路。有了固定的历史成就记录，我们比以往任何时候都更需要热切的探索者。我们需要一些集体的遗忘，以及大量的逆向思维探索。这正是我们需要 ADHD^[12] 孩子的地方。我们不该用利他林让他们变得迟钝，而应让他们自由探索（参见：你会忍心将一只小狗关进笼子吗？^[13]）。他们为集体的利益赌上了自己的生命。

随着根深蒂固的宗教和大规模军队的出现，我们开始试图通过「理性」设计来改进模仿。宗教提供了一套行为准则，确保信徒们模仿神的旨意。军事领袖则建立军队，灌输行为规范，剥夺士兵的个性，以服务于大规模的炮灰调动。一支普鲁士军队就像一个完美编程的机器人，一个士兵接收指令，其余所有人模仿。

8.6 大众教育的兴起

模仿被大规模地应用于教育，是再自然不过的事了。老师演示，学生重复。通过掌握微积分，他们无需重走牛顿的老路。这效率高得惊人。新一代人可以专注于利用前人发现的工具来解决新问题。随着早期学校的成功，以及识字率和计算能力的提高，我们看到教育能解决人类面临的诸多难题。我们对模仿陷入了狂热，并在错误的道路上狂奔得太远。要知道，爱得太满也会造成伤害，就像你可以把一只猫活活爱抚致死，而我们差点就这么做了！

8.7 强制性模仿

改进教育的下一个看似合乎逻辑的步骤，便是引入强制。如果模仿如此有效，为何不为了社会福祉而将其变为强制性的呢？受教育的权利普及开来，久而久之，权利变成了义务。这背后的逻辑与疫苗接种类似：如果我们教育了大多数公民，就能运作一个拥有无数新规则和新方案的新型社会，从而推动文明进步。更重要的是，良好的教育对个人有益。既然对公民和社会都有利，那么将其强制化就不应被视为侵犯人权。在进化过程中，强制也被证明是有效且普遍的。在一群鱼中——讽刺的是，其英文也叫「school」（鱼群）——没有一条鱼能走错，否则整个鱼群就会变成一场高速公路上的连环追尾。

图：这种多座位幼儿课桌简直是学前班的酷刑设备。大脑的本能是「继续探索」，而专制的老师却说：「不许动！看我口型！」。更多内容请见：你会忍心将一只小狗关进笼子吗？^[13]

8.8 对社会压力的反抗

从自愿模仿到强制模仿的转变，其问题在于它摧毁了数百万年进化设计出的探索算法。进化赋予了大脑最高效的学习机制。在鸟类和哺乳动物进化的某个阶段，种群发展出了更高级的社会生活。而社会智能建立在学习之上^[14]，模仿可以加速学习。然而，社会群体的目的是合作与和谐。为了让社会生活高效演进，个体需要发展出能将强制性有效融入学习系统的机制。

如果社会强制运作得很好，就像一个完美的模仿。 这将导致抑制探索，从长远来看可能适得其反。为此，需要对强制算法注入一定程度的强制反抗。 当探索受到社会压力的抑制时，就会出现阻力。社会压力可能会增加惩罚系统，但与其他惩罚如疼痛的处理方式不同。非社会处罚可能会停止对分支的探索。 抵制社会处罚将导致探索树的回溯。反抗导致放弃探索的成果。这是以独立的名义放弃的。 这给了 Zapata 的生物学起源：「我宁愿站着死，也不愿跪着生」

如果社会强制完美无瑕，那它就等同于完美的模仿，但这会导致探索受抑，长远来看会产生反作用。因此，需要在高效的算法中注入一定程度的对强制的反抗。当探索受到社会压力或强制学习^[15]的束缚时，反抗^[16]便会产生。社会压力可能会增加惩罚系统，但它与疼痛等其他惩罚不同。非社会性惩罚或许会中止对某个分支的探索，而对社会惩罚的反抗则会导致在探索之树上回溯。反抗的结果，是放弃探索的果实。为了捍卫独立，他们宁愿放弃探索的果实。这便是 Zapata 那句名言的生物学根源：「宁愿站着死，不愿跪着生」。

8.9 对外部估值的反抗

除了反抗^[16]所具有的探索价值外，群体的目标与个体的目标也常常相互冲突。一个善于探索的大脑，无法接受其学习能力被他人（比如恶霸^[17]）劫持，用以实现他人的目标。社会智能的关键，在于一个智能的反抗机制，它能防止外部估值侵入个体的目标树（参见：知识估值网络^[10]）。老师是无能为力的，她无法通过外在方式^[18]激励孩子，说服的力量终有其极限。

8.10 种群中反抗性的差异

出于探索和独立的需要，年轻、敢于冒险的个体反抗性最强。如果父母试图强迫孩子遵循某条特定的探索路径，就会遭到一定程度的反抗。很多时候，孩子甚至会反其道而行之。这是进化在说：「你们已经探索过那条路了，我愿意冒着生命危险去尝试新事物」。同样的反抗算法，正是学校教育失败的关键所在。强制学习^[19]是行不通的。

与模仿一样，一个种群中拥有一群总是反叛、寻求自己道路的个体，是极其有益的。他们是革命的领袖，尽管常常会被群体驱逐，英年早逝，或像特朗普总统一样被社会排斥。然而，他们为种群和社会的存续提供了至关重要的元素。

基因通过人格特质，对探索、模仿和反抗有着重要影响。你抱一只小狗，有的会依偎在你怀里，有的则会挣脱逃走，即便它们可能来自同一窝。

同样，儿童对强制的抵制和对同侪压力的敏感性也不同。 有些人总是希望他们的父母批准。 他们所做的每一个新动作都会请示。 其他人将继续探索，而不会留意他人的存在。 那些不守规矩的孩子会对所有形式的强加做出暴力反抗。 如果你告诉他们，「向右走」，他们将一直向左转。 这就是他们如何帮助群体发现新的途径。

同样，孩子们对强制的反抗和对同伴压力的敏感度也各不相同。有的孩子总是寻求父母的认可，每走一步都要请示一下。另一些则会心无旁骛地持续探索，不理会他人的存在。这些桀骜不驯的孩子，会对一切形式的强加报以激烈的反抗。你让他们向右，他们偏要向左。正是通过这种方式，他们帮助种群发现了新的路径。

8.11 Wieman 勾勒探索式学习的未来

强制学校教育践踏了基于学习内驱力^[7]的自然探索算法。未来的教育将充分利用探索的优势。诺奖得主 Carl Wieman 正是看到了问题所在，并将其奖金投入到为这条黑暗隧道点亮一盏明灯的事业中的人。他的科学模拟为儿童乃至科学家都提供了一个自然的探索环境。

Wieman 注意到，通过线性呈现知识的模仿方式，常常会因为一个错误的标签或一个知识缺口而中断。如果某个分支的回报持续下降，探索的欲望也会随之减弱。Wieman 的模拟项目几乎不需要概念标签和前置知识，每个模拟都是一个独立的现实胶囊，如同一个个可供探索的微型虚拟科学世界。这是（除现实生活外）探索科学模型的最佳方式。

8.12 渐进阅读基于探索

在书面知识领域，同样的探索可以通过渐进阅读^[20]来实现。

SuperMemo 插曲。什么是 SuperMemo？

在渐进阅读中，学生为某个知识体系收集材料，构建一个可供探索的虚拟知识岛屿。然后，在学习内驱力^[7]的指引下，探索得以不受约束地进行。它提供了最佳的模仿形式和无限的创造性分支。维曼的模拟项目提供了可供探索的科学模型，而渐进阅读则能让人轻松地将那些通过模仿而变得易于吸收的知识碎片，组装成完整的知识拼图^[8]。通过设定优先级和恰当的时机，管理良好的渐进阅读可以最大化学习的回报^[21]。枯燥的分支总可以被延后处理，它们只是暂时没有成效，可以等待合适的时机再来探索。

知识树越庞大，可供选择的回报路径就越宽广。好奇心^[7]应当被悉心培养。将愉快的学习比作注射多巴胺，是一个极具危害的比喻。如果社交媒体能提供最大的回报，那仅仅是因为外部环境削弱了其他知识分支的竞争力。如果学校让一个人讨厌数学，那它很可能会让这个人更加热爱 Instagram。

8.13 教育系统中的两大致命错误

模仿和反抗是人类大脑中与生俱来的探索算法的重要组成部分。教育的第一个错误，就是提供线性的教学大纲^[9]，并将其奉为通往智慧的唯一正道（而不是一套建议）。教学大纲在提供模仿的同时，也束缚了探索。然而，这是一种被误导的模仿，因为它完全不考虑学习者脑中正在构建的知识拼图^[8]的现状，很容易就搭起一座通往虚无的桥梁。所有孩子被要求在同一时间、以同一速度模仿，任何偏离轨迹的尝试，非但不能改进探索，反而会逐渐导致模仿的崩溃^[22]。典型的学校不会因为你通过了儿童化学考试，就让你从一年级毕业，你必须先学好字母和数字。教育的第二个错误，就是将这套大纲设为强制性的。强制教育会触发反抗机制，干扰模仿，为整个过程埋下混乱的种子。模仿的轨迹变得不再可预测，预设的模仿路径因此分崩离析，而被触发的反抗则加速了这一崩溃。起初，孩子们停止探索，接着，他们停止模仿。最终，他们对学校和学习的厌恶可能不相上下。神经网络战争^[23]导致了习得性无助^[24]、冷漠和抑郁。我们用力过猛，结果却亲手构建了一个不幸福的社会。

图：即使孩子们讨厌学校^[25]，他们也会通过习得性无助^[24]来接受命运。这摧毁了他们天生对学习的热爱^[21]，压抑了与生俱来的创造力，剥夺了独立性，并可能导致日后的精神障碍。与之形成鲜明对比的，是一个罕见的例外——一匹可以自由嬉戏的马

8.14 过度优化

教育系统采用基本功能的工具。然而，在永无止境的追求更好表现的过程中，我们达到了荒谬的程度。过去曾经起作用的东西现在变成了一个怪物，让孩子们不高兴，受到不充分的教育。许多教育工作者似乎都遵循线性推理：如果喝一杯水能恢复活力，那么喝一个浴缸可能会让某人不朽。这是基于错误标准的最大化。相反，我们需要优化教育。自由学习^[2]是优化教育的最简单方法。它没有任何成本，而且很自然。所有健康的孩子天生就有一种强大的探索算法，在他们的大脑中进行了硬编码。如果学校破坏了该算法中的控制系统，它们就会危害社会，并导致折磨现代人的大量精神失常。

教育系统采用的工具，其本身基本是有效的。然而，在永无止境地追求更高表现的过程中，我们已经走到了荒谬的地步^[26]。过去行之有效的方法，如今已演变成一个让孩子们既不快乐又学无所成的怪物。许多教育者似乎遵循着一种线性逻辑：如果一杯水能让人恢复活力，那么喝下一大桶水或许就能让人长生不老。这是一种基于错误标准的盲目最大化。我们需要的，是优化教育。自由学习^[2]是优化教育最简单的方法，它无需成本，顺其自然。所有健康的孩子生来大脑中就固化了一个强大的探索算解决教育困境的方案，其实几十年前就已为人所知，它们既廉价又简单。然而，一系列根深蒂固的教育迷思，至今仍让改革者们步履维艰。法。如果学校破坏了驱动这一算法的控制系统^[23]，它们就是在伤害整个社会，并导致困扰现代人的种种畸形问题。

强制学校教育会触发一种机制，它阻碍了探索式学习，而探索式学习恰恰是高效获取知识与技能的基石。

8.15 教育大改革

数十年来，人们已经知道解决教育困境的方法。 解决方案既便宜又简单。然而，一系列根深蒂固的错误教育观念仍然让改革者陷入困境。

这是我的提议：教育大改革^[1]。

这里有一个更好、更简单的提议：自由法案^[27]。

另请参阅：强制学校教育必须结束^[28]。

上一章：7 学习内驱力与习得性无助

下一章：9 毒性记忆

原文：8 Education counteracts evolution

← 返回目录