备课笔记 ｜ 从协作视角，看持续70年的AI夏令营

虽然已经做了不少的AI+课程的设计，但是我总是没有好好的从历史的角度来讲述AI。一方面大概因为这个议题过于宏大，一方面是手头的素材不足。在参考借鉴了《人工智能全传》之后，对于个人理解存在的重难点以及学生兴趣点的角度做了梳理。这个梳理过程借助了AI，但是初稿的近3000字是我一个字一个字敲出来的。

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给成年人的夏令营

现在我们看到的更多的夏令营是给学生开办的，但是早在上个世纪的50年代，也就是差不多70年前，为成年人举办夏令营是很正常的事情—召集世界各地的研究人员，让他们在轻松地氛围下开展思想的碰撞，以期产生出来不一样的想法。

1956年夏天，25岁的助理教授约翰·麦卡锡在新罕布什尔州的达特茅斯学院，发起了一场持续六周的研讨会（夏令营）。他首次在给洛克菲勒基金的申请书中写下”Artificial Intelligence”一词。

这场被后世称为”AI起点”的会议，聚集了跨领域的开拓者：除香农、明斯基外，还有发明符号推理的艾伦·纽厄尔、经济学家赫伯特·西蒙等十余人。他们碰撞出的核心问题是：人类如何教会机器思考？

协作视角

“夏令营”就是一场协作——只是此时的AI仅是听令行事的工具。

02

两条道路：控制与放手

早期AI分化为两派：

• 设计派（符号主义） ：人类编写规则（如”若发烧则诊断为感染”）
• 学习派（连接主义） ：让机器从数据中自悟规律

1957年的关键突破：心理学家罗森布拉特发明”感知器”，首次实现监督学习——通过人类标注”苹果/非苹果”图片训练分类器。这奠定了现代AI的协作范式：人类指导，机器练习。

但1969年，前面提到的AI起点会议的参与者明斯基指出：单层感知器无法解决复杂问题（如识别猫狗），而多层网络又缺乏训练算法。这导致AI陷入二十年寒冬——人类对机器的信任危机。

协作视角

过度追求”完全控制”，可能会扼杀协作的可能。

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协作升级：从工具到伙伴

1986年，辛顿团队提出”反向传播算法” ，解决了多层神经网络训练难题。AI进入第二黄金期，但算力限制其能力——1997年击败象棋冠军的”深蓝”，神经元数量不足人脑百万分之一。

真正的转折发生在2012年后：

• 算力：摩尔定律（每隔两年芯片内晶体管的数量会增加一倍）使芯片性能百万倍增长
• 算法：深度学习突破（如2015年AlphaGo在围棋这样的顶级智力游戏中碾压人类）
• 协作模式：从”人类编程”转向双向对话

以2022年的ChatGPT为标志，AI能理解语义、生成创意。这不再是简单的工具，而是需要人类反馈（RLHF技术）共同成长的伙伴。

协作视角

从”下达指令”变为”共同进化”。

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未来：在泡沫中寻找真实和深度协作

全球著名的调研机构Gartner曾经提出过一个新技术的炒作周期模型，把新技术成熟度和公众关注度的关系分成了五个阶段：第一阶段是技术触发，就是新技术刚刚被提出，初期媒体的关注度高；第二阶段是期望膨胀峰值，公众对新技术的期望达到顶峰，往往期待过高；第三阶段是泡沫破灭的低谷，技术没能满足过高的期望，关注度和投资减少；第四阶段才是稳步爬升的复苏，技术逐渐被理解和改进，实际的落地应用变多；最后一个阶段是生产力高原，技术成熟并被广泛应用，创造实际价值。

参考Gartner技术成熟度曲线，放眼70年的AI历史，当前处于泡沫与机遇并存。那么什么是机遇，什么是泡沫呢？我们需要更多的协作探索与对话。作为一位教育人，在过往的面向100+学生的AI+主题项目式学习后，看到的一些泡沫和机会如下：

泡沫：

1、技术神话---认为AI完全替代老师，对教学效率的追求大于人的培养

2、伦理空心化—技术复杂掩盖伦理漏洞

3、能力虚假---因为有了AI，导致的如批判性思维等核心能力退化

机会：

1、做知识的策展人：人类的核心价值在于提炼不可编码的经验，所以我需要将更多的关注点放在：如何运用工具来调动学生学习兴趣并且支持学生对知识的深度理解。

2、做伦理守门人：能力越大，责任越大。我希望能够跟学生一起去让这个社会变得更好---让这个时代的弱者有机会生活的更好。

3、做创新的协作者：更多的实践人和机器更深度协同，为问题找到更好的解决方案。这个过程中协作者的要求会变得越来越复杂---过去更多的聚焦问题解决，现在需重视如何在过程中帮助学生探索和发现自己的内在热情，学习处理人际关系并获得支持，找到适合自己的学习之路。

当然，所有的这些都需要从自己作为一个“夏令营”的一位学习者的改变开始。

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END

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