AI已經這么強了，還需要對孩子進行思維訓練嗎？九千光年專訪浙大哲學學院徐慈華

寫論文、做設計、陪聊解悶……AI越來越聰明，我們卻越來越慌。

一個扎心的問題擺在每個家長面前：孩子還需要那么辛苦地背公式、刷題嗎？下一代孩子如果在AI的陪伴下長大，會不會越用越“廢”？

帶著這些困惑，在「九千光年和TA的朋友們」播客第三期，都市快報編委陳欣文與浙江大學哲學學院副教授、博士生導師徐慈華，從邏輯學、認知科學和思維教育的交叉視角，展開了一場關于“AI時代，人該如何思考”的深度對話。以下是本次訪談的精華實錄。

思維訓練會越來越重要

九千光年：您很早就開始關注兒童思維教育，甚至自己動手設計教具。當時的初衷是什么？

徐慈華：初衷其實是為了我的女兒。

90年代就有人提出“知識社會”的概念，我覺得將來絕大多數人會成為知識勞動者。知識生產靠腦力，而大腦是可塑的，尤其是在早期——人的一生有六個快速發展的黃金階段，兩個在幼兒園之前。這個時期投入產出比非常高。

我當時接觸了語言學、邏輯學，還有計算機、心理學、腦科學，發現兒童其實也有推理能力，只不過沒有形成公式化推理。所以我開始琢磨思維類兒童玩具，不滿意就自己改。后來跟做木質玩具很出名的云和合作，發現全球頂尖的益智玩具都在那里生產，但缺乏課程開發能力和解讀能力。我想，產業要做高，思維教育得跟上。

九千光年：說到早期教育，現在很多孩子用電子教具、平板學習，您怎么看？

徐慈華：我的態度是：兒童早期，大腦發育更需要身體體驗——摸、玩、試錯，這是機器無法替代的。

在幼兒園階段，我主張讓孩子多玩木頭積木，體驗真實的自然，做場景化學習。因為人工智能的學習方式是基于海量語言符號的“計算”，而人的早期具身體驗是機器無法替代的。

我經常開玩笑，一個完整的符號由符號形式和意義構成，就像螺螄有殼有肉。人工智能是拿著螺螄殼計算出智能，但我們真正吃的螺螄是有肉的。所以像杭州有些幼兒園把教學場景搬到公園、博物館，這是非常寶貴的。

九千光年：現在AI已經這么強了，我們還需要對孩子進行思維訓練嗎？

徐慈華：AI剛起來的時候，我也有過這個猶豫。但幾年下來，我的結論是：不僅需要，而且越來越重要。人跟機器的關系不是1+1=2，它是一個指數關系。你強，機器讓你更強。

而且，我們不能只盯著“顱骨之內的思考”。現在的認知科學有個重要觀點叫心智外部主義：我們的智力產出不局限于大腦，而是大腦、身體和環境的系統產出。打個比方，做兩位數加減，口算四五步很多人就hold不住了；但給你一張紙打草稿，500步都沒問題。那張紙就是你智力的一部分。

現在有了AI，這個外部系統變得無比強大。以前你請一個團隊要花大價錢，現在機器便宜到幾乎免費。將來的工作狀態是“人+機器”的系統產出。所以我們要打造自己的“認知生態系統”，讓它像熱帶雨林一樣肥沃。

可視化能力是核心

九千光年：那這個“生態系統”里，什么能力最核心？

徐慈華：我特別強調可視化的能力。因為我們的大腦有兩個系統：系統一是快思考，直覺，效率高但容易出錯；系統二是慢思考，嚴格推理，很累。邏輯就屬于系統二，就像一把屠龍刀——好東西，但太重，普通人拿不起來。

可視化就是把抽象的邏輯“變輕”。用圖像、圖形把思考過程外化，啟動我們系統一的天賦。人類早期沒有文字，就是靠畫畫。圖像的信息帶寬比文本高得多，看視頻和看報紙的差距，誰都感受得到。

所以現在很多AI平臺都提供思維導圖，還能做視覺筆記。你腦子里有畫面感，跟機器聊得也好，記住的東西也多。

九千光年：那邏輯和思維訓練，在學校里應該怎么落地？

徐慈華：理想的狀態是“大思維教育”——不局限于邏輯學，而是把思維能力的培養融入日常教學。比如語言課、數學課、科學課，都可以增加思維含量。

現在的問題是，我們太急了。不允許孩子失敗，最好教完馬上會，不會就受不了。但摔跤本身就是強化學習的過程。機器訓練都要強化學習，孩子沒有摔過跤，怎么會想“我為什么摔了”？

課堂上我有個做法：布置任務后先給“靜默時間”，5分鐘自己思考，不許交流；然后小組討論，把想法寫在黑板上；最后才讓AI入場。這樣你對比一下，就知道自己的價值在哪。如果一上來就用AI，你連自己有什么好想法都不知道。

助人為樂將來是生存之道

九千光年：在AI時代，普通人怎么找到自己的生存之道？

徐慈華：我跟學生講，不要擔心。要不斷培養一種品質——助人為樂。這聽起來像雞湯，但將來它就是生存之道。

一個東西的價值不在于它本身有多牛，而在于滿足需求的能力。一瓶水，在這里兩塊錢，但在沙漠里，我可以把所有的錢都給你。不是說一個人資歷很高、完成了一個很牛的東西，就一定賣得出去。如果按這個邏輯，大學教授去創業，一個個都應該成功。但現實不是這樣的。

你只有通過不斷幫助別人，才知道人家苦什么，天下人苦什么。未來的需求是很瑣碎、很快速變化的。你哪怕只識別出一個痛點，快速滿足它，你就賺錢了。競爭在時空里不是充分的，你反應比人家快，識別出需求馬上滿足，你就在那個時空里形成了壟斷。

九千光年：您的專業是隱喻認知。隱喻對AI、對我們有什么價值？

徐慈華：隱喻的前提是具身性——肉身存在。我們談時間，離不開空間。“上個禮拜”、“兩年左右”、“五年之內”，都是空間概念。把這些詞全踢掉，你沒法說時間。因為我們作為個體，認知的基礎就是這個肉身在空間里的運動。那些抽象的概念綁在肉身上，它才有意義，才會有情緒體驗。

現在AI理解隱喻的能力也很強，但它仍然不是人類意義上的。它的解讀是機械解讀——算概率、算匹配。你說“人生如戲”，有人聽了會潸然淚下，那種觸動、那種情緒反應，機器知道、能描述，但它沒有那種體驗。

當然，如果將來機器人有了身體，有了觸感、視覺，可能會接近。但隱喻做到最后，就是具身認知——所有抽象概念都來源于身體。除非AI有自己的身體體驗，否則這個差距始終存在。

不過，我們完全可以利用AI來生成隱喻。比如技術類的文章，學生寫得干巴巴的，但讓AI先讀完隱喻的經典文獻、掌握隱喻的技能，再來寫，效果就很好。

高手老師的一個特點，就是用你熟悉的東西來講深奧的知識，融會貫通，深入淺出，好比“治大國若烹小鮮”，有經驗的人馬上就懂了。

現在機器是全科的，它在兩個知識模塊之間建立映射的概率比任何人都高。所以我們要用好類比和隱喻，讓AI幫你把復雜的東西變簡單，把陌生的東西變熟悉。這是文科大模型可以差異化競爭的關鍵。

普通人應該如何用好AI

九千光年：普通人應該如何用好AI？

徐慈華：用好AI，要抓住不變的“思維結構”。比如，你想勸說一個人做某件事，背后的論證結構是相對固定的：行動的好處、行動的成本、行動的可行性、可能的后果。你腦子里有了這個框架，就可以讓AI分別去每個環節幫你搜集資料、評估風險。這比你泛泛地讓它“幫我寫個勸說文案”要精準得多。

再比如，美國實用主義哲學家皮爾斯說，好的推理是腦子里有兩個小人在搏斗。你可以直接設計兩個AI智能體，一個負責立論，一個負責反駁，讓它們在論辯中幫你找到最佳答案。

九千光年：最后，面對AI帶來的普遍焦慮，哲學能做什么？

徐慈華：這一波AI起來以后，大家都有些焦慮。但只要是人的痛苦和焦慮，歷史上其實都經歷過。哲學里有解藥，文學里有解藥，歷史里也有解藥。

我們整體上還是保持理性的樂觀。鼓勵學生先把AI當玩具，再變工具，把自己玩好。杭州作為人工智能的前沿城市，我們哲學院的老師已經在“前線”參與研究，也有人在做公眾普及。希望多組織活動，讓大家多談談，因為很多困惑聊著聊著就通了。

如果想完整收聽本次訪談，歡迎移步「小宇宙」App，關注「九千光年和TA的朋友們」，訂閱「AI時代，哲學家在思考什么」系列專訪。下一期，我們將對話浙江大學哲學學院長聘副教授、腦機智能全國重點實驗室雙聘研究員李忠偉老師，我們下周見

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文 | 邱雨茜 熊文媛

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