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今天我原本是想分享一个用SCRATCH做的人工神经网络的案例，来消除一部分人，认为学SCRATCH就是玩游戏的这样一种误解。

但是当我写文案的时候，写着写着我就上头了，索性也不分享案例了，分享点感悟，以下内容全是情绪没有逻辑，且听且珍惜。

今天这个时代，即便你不是专业人士，生活中也总会听到人工智能这个词，稍微留心一点，就会发现“人工神经网络”“深度学习”这两个词出场率也很高。人工智能领域的发展也已经有几十年了，在过去的时间里，人工智能的热度总是一波一波的，每隔十几二十年，在学术上有了新的突破，就会热一波，然后因为工程应用的不理想和理论研究的瓶颈又冷下去，但每一波热度，也都让人工智能向生产生活的渗透更进一步。

我们目前正处于第三次人工智能浪潮，而这次浪潮肇始于2012年加拿大多伦多大学在“深度学习”技术上的巨大突破，伴随而来的是越来越多的人工智能产品进入到我们的生活中，扫地机器人、人工智能客服、汽车辅助驾驶、语音翻译软件，还有一己之力打败众多围棋高手的阿尔法狗，不仅数量众多，而且实用性也越来越强。

“深度学习”仍然是人工神经网络这条技术路线上的发展，可以说是一次飞跃性的发展。而今天我原本要介绍的hopfield神经网络，可以说是人工神经网络的老祖宗了。1982年由美国科学家约翰霍普菲尔德发明，老人家还健在啊，今年已经90了。

我想说的点在于，中国在人工智能突破性原创技术上的贡献几乎为0，注意这里我加了很多定语。不止是人工智能领域，很多领域我们都缺少从0到1的突破性创新，有兴趣可以去查查新中国成立以来我们研发的真正意义上的原创药物有多少。但是我们的工程应用能力还是很强的，从1到10然后压低成本这方面没人能敌。

我总跟家长们说一句话“想象力比知识更重要”。这话不是我说的，是爱因斯坦说的。为什么中国在原生硬创新上落后于人呢？还有著名的钱学森之问“为什么我们的学校总是培养不出杰出的科技创新人才？”

我想，对想象力的扼杀是其中一个重要原因。因为在我们现有的人才培训和选拔体制以及家长观念共同构造的教育环境下，利用想象力去解决问题的孩子大概率会被环境筛选所淘汰。使用想象力解决问题，是一个成本极高而收益却充满不确定性的行为。在分数的压力下，越来越多的孩子选择通式通法，选择高效的技巧来解决问题，而放弃独立的天马行空的探索。不仅是压力让孩子选择放弃想象，如今我们也根本没有给孩子留出时间和空间去想象。

现在有很多机构或者官方的宣传，都很重视人工智能，我甚至还买到过一本书，大概名字是中国青少年人工智能等级考试初级段配套教材。我当时挺震惊的，因为以我对人工智能的理解，孩子是无法轻易却接受人工智能的原理和理念的。因为这跟我们平时所学所见的解决问题的模式完全不同。

当我去翻看这本书，以及去翻看一些机构所谓少儿人工智能培训的内容的时候，果然没令我失望，挂着羊头卖狗肉，书里在讲计算机的常识知识，讲二进制是什么，讲第一台计算机的名字。机构的课程在讲封装过的图形化的Python。Python跟人工智能没有任何必然联系啊，你即便学透了Python，也连人工智能的边都没有摸着啊。说是人工智能要从娃娃抓起，但还是想着利益收割。人工智能就不需要从娃娃抓起，娃娃需要自由的时间和空间去发挥想象力。这样才不至于让他们思想固化，才让他们有机会产生超越现实的新想法。

我们常规的解决问题的模式，可以抽象为兵来将挡水来土掩，按照这个思维照搬到编程里，写一个不那么智能的程序，就是if then 如果那么，如果有100种兵来，就用100种将挡，那么你就要写100种情况的if then如果那么。每一种兵来了，其实你也知道程序会如何运行，得到什么样的答案。这就是白盒，你知道程序在盒子里是怎么做的。

而人工智能目前主要解决问题模式是什么呢？利用数学知识，构建一个神经网络，你可以把人工神经网络理解为一些列互相关联的数字结点，数字之间根据一套设计好的算法相互影响做出改变。这些连成网的数字结点一开始什么都做不了。我们不断的给它输入配套的问题和答案，这些数字就会不断的被调整，经过几万甚至几十万次的问题和答案的投喂之后，这些数字不断调整达到一个稳定状态，当你再次给它一个问题的时候，就可以自动输出正确答案了。至于它为什么会给出这个答案，你并不知道，它也并不会给你解释。这就是黑盒，你不清楚程序是怎么得到答案的，但是它就是给了你答案。

我至今还记得，我在上大学的时候，第一次接触到遗传算法和人工神经网络的时候内心是多么的震惊。我从没有想过这个世界上可以用这种方式来解决问题。不使用确定的推理，而只是给出最基本的原则，就在这个最基本的原则内反复计算，就能得到最优解。我以前学的所有数学的解题思维在这一刻直接被颠覆了。而这样美妙的方法不就是我们中国人说的大道至简，道法自然吗？然而这些重要的智能算法却都不是中国人发明的。

回到SCRATCH的话题。总有人在问我，学SCRATCH有没有用。以前我会从明面上的学业收益和潜在不可量化的能力提升两方面去给家长解释。然而后来我的想法变了，对于孩子来说，问学一个东西有没有用，本身就是最没有用的问题。有一本挺出名的家庭教育类的书叫《园丁与木匠》，其中的一个观点与我不谋而合。作者认为未来是不可预知的，我们今天花大力气为孩子精心打造的技能也许根本无法帮助孩子应对未来的环境。

如同遗传算法，把优胜劣汰这个基本概念移植到数学最优解的寻找中一样。进化论的思维同样可以移植到孩子的教育中去。面对未知的环境风险，永远没有确定的答案，一个生物群体应对自然风险最好的方式就是个体的多样化。给孩子更多的天性自由，更多的想象空间，允许孩子展示出在群体中的差异化，也许就是对他最好的教育。

有一部电影叫《阿尔法狼伴归途》，里面的原始人以捕猎为生，崇尚力量和勇气，然而酋长的儿子却是一个缺少力量与勇气，但充满爱心的少年。最终，他靠着仁爱之心，驯化出了人类历史上的第一条狗，从此打开了人类文明的新篇章。

所以，如果你是一位家长，给孩子更多的想象空间，SCRATCH是个不错的释放想象力的工具，但也并不是必选的工具，如果你家里碰巧有台电脑，而你的孩子又对这事挺感兴趣，那就让他试着开始探索和自主学习。如果他不感兴趣，也不要强求，让他去做感兴趣的事。也许你的孩子就是未来改变世界的那个关键人物。

如果你是一个孩子，正在学习SCRATCH，你要做的很简单，从模仿开始，热情的探索，发挥自己的想象力，尽可能把它实现出来。创造这件事是会上瘾的。

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