智能学习革命：大模型时代，你准备好了吗？

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假设ChatGPT4是一个学生，那他一定是一个“学神”。

作为一个“美国裔”，去年3月刚刚横空出世就用四场考试成绩震惊了世人：美国高考SAT阅读写作部分超过了93%的考生，数学部分超过了89%的考生；生物奥林匹克竞赛超过了99%的考生；以超过90%考生的成绩通过美国律师资格考试；通过了谷歌L3工程师考试，顺便获得了年薪18.3万美金的工作offer。

更可怕的是，他还在以惊人的速度进化中，所谓的“比你聪明还比你努力的别人家的孩子”。还好，他不是一个真正的人，也不会抢占我们的升学名额，但是AI大模型技术的持续升级也不断提醒我们思考AI技术升级与学习的关系。

以史之鉴，技术之于学习

大模型技术带来的“智能革命”对于学习领域的影响才刚刚开始，在正式探讨其积极影响前，让我们先以史为鉴，回顾一下技术进步对于人们学习的革新。

15世纪活字印刷术的发明极大地增加了书籍的可获取性和传播能力，从而使更多人能够学习阅读和写作。这促进了文盲率的下降和教育的普及。19世纪黑板的引入改变了课堂教学的模式，教师可以实时展示信息和图示，丰富了学生的视觉学习体验，这种互动的增加帮助学生更好地理解教学内容。

20世纪末计算机和互联网的出现开启了数字学习时代，提供了丰富的在线教育资源，如电子书籍、教学视频和互动软件。这不仅使学习资源更加多样化，还使学习变得更加灵活。21世纪初移动设备如智能手机和平板电脑使得学习可以随时随地进行，支持了“随需学习”的概念。学生可以在需要时立即访问信息和教育应用，这极大地提高了学习的便捷性和效率。

近些年交互式白板和虚拟现实技术为课堂带来了沉浸式学习体验，使学生能够通过模拟和游戏化的学习方法深入探索复杂概念。这种学习方式增强了学生的参与度和理解力。这些表明，随着技术的进步，学习方法和学习体验也相应地得到提升。正如过去的技术变革一样，AI大模型技术也成为新一轮教育学习变革的契机。

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15世纪活字印刷术

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计算机和互联网出现

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交互式白板和虚拟现实技术

ChatGPT4之于学习

那么为什么以ChatGPT4为代表的AI大模型技术带来了新的“学习革命”呢？让我们先简单讨论一下ChatGPT4和学习的本质。

ChatGPT4作为OpenAI开发的第四代大规模语言模型，在深度学习和大量的数据训练基础上，通过预训练、调整注意力机制和微调的方式优化性能，其主要特点包括更强的语言理解能力和更广泛的知识覆盖范围。

大语言模型在问答系统、内容生成、智能聊天、情感分析、语音识别、图像生成等多个领域表现出色。而学习的本质是一个复杂而多层面的过程，它涉及到知识的获取、理解、应用和整合。相比于传统的人工智能模型，大语言模型拥有更复杂的神经网络结构，决定了其具备更强的学习能力；可以处理更大规模的数据集，决定了其具有更好的泛化能力。

大语言模型能理解、会创作、有逻辑、善推理，既能从海量语料中学习到丰富的语义知识，也能提取到精炼的关键信息，同时能够在下游任务中进行迁移学习。大语言模型通过其网络结构中神经元的连接和信息传递，实现对数据的学习和处理。这种过程正是模拟了“人脑”的学习过程，因此有人提出大模型将成为人的“第二大脑”可以帮助人们提升认知学习的能力边界。大模型具体怎样拓展人们认知学习的能力边界呢？

我将结合实例做出以下梳理：

个性化学习将逐渐变为常态

个性化学习对应的另一概念是标准化学习，两者的区别在于分别对应着“按需求学习”和“按供给学习”。虽然人们都知道“按需求学习”效果更好，“因材施教”优于“填鸭式教育”，但是它对供给侧人均教育资源的需求更高、更难以满足。现在大模型正在供给侧显著改善这个问题，**它可以通过提供定制化的教育内容和互动体验来适应每个学习者的独特需求。**目前大模型技术已经在教育技术产品中被应用：

多邻国（Duolingo） 是一款流行的语言学习应用，利用机器学习模型（包括大模型技术）来分析用户的学习进度和行为模式。通过这些数据，多邻国能够提供个性化的课程和练习，适应学习者的学习速度和能力。这种方法帮助用户以最有效的方式学习新语言。

Coursera是一个在线学习平台，使用大数据和机器学习技术来分析用户的学习偏好和历史行为，进而推荐最适合用户需要的课程。这种个性化的推荐系统确保学习者能够找到最符合其职业发展或兴趣的课程，从而提高学习效率和满意度。

可汗学院利用大模型技术提供适应性学习体验，通过持续评估学习者的答题和互动行为来调整教学内容的难度和类型。这种方法可以确保学习材料始终挑战学习者，同时避免过分难度导致的挫败感。

谷歌的 Socratic 应用使用 AI 技术帮助学生解决学习中的难题。用户可以通过拍照上传题目，AI 分析后提供详尽的解题步骤和概念解释。这种即时的个性化帮助使学习变得更加高效。

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   多邻国（Duolingo）           Coursera

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       可汗学院                       Socratic

即时反馈和支持成为可能

在学校学习遇到问题我们第一反应是问老师，但老师不会7×24小时待命，也不是每一个老师都是善于解决各种问题的专家。但是大模型就像一个永不疲倦且耐心的专家通过自然语言和交互对话让学习者获得即时反馈和支持。

在Github已经获得26.5k星的“Mr.Ranedeer”AI导师项目也正是凭借这一点长期霸占GPTs Store的首页排行榜。另外谷歌的实验性AI教育产品NotebookLM和刚刚提到的多邻国也是通过强调“对话式学习”给学习者即时反馈和支持，这有助于促进学习者对于学习内容的理解和掌握。另外在展现形式上，更加结构化、可视化的多模态展示也在即时反馈中丰富了信息展示的形态，比如秘塔搜索就可以利用大模型生成特定的表格或者脑图，帮助人们更好理解信息和知识。

跨学科整合学习得到增强

学科交叉往往可以得到创新的突破点，因为它在不同领域之间建立起更复杂、更深层的联系，这也意味着对求知者更高的能力要求。

大模型通过全人类知识的预训练、提高信息整合能力和推动不同领域知识的深度融合正在改变人们的跨学科整合学习方式。Semantic Scholar 是一个由Allen Institute for AI开发的科学研究工具，**利用AI技术帮助研究人员快速找到跨学科的相关研究论文和材料。**它使用自然语言处理技术来解析和分类大量的学术文献，帮助用户发现跨学科的连接点，从而加深对特定问题的多角度理解。

在线教育平台如Coursera和edX利用大模型技术提供推荐系统，这些系统能够分析学生的学习行为和偏好，提供跨学科的课程建议。例如，一个学生如果在数据科学课程中表现出色，系统可能会推荐相关的机器学习或统计学课程，这些课程结合了计算机科学、数学等领域知识。

获取和整合信息的效率

被大幅增强

提到获取信息，人们大概率会想到搜索引擎。谷歌花了20年时间教会了世人使用搜索引擎来获取信息和知识并且帮助构建了如今这个信息时代，但如今，硅谷的Arc Search和Perplexity借助大模型技术，成为搜索领域的黑马，目标是“打败谷歌”。**在AI的加持下，信息检索能力和整合能力被放大，信息过载和泛滥问题得到有效改善。**利用大模型在海量最新网络信息中检索、筛选和整合，提高了信息最终输出的质量以及用满足用户需求的概率。大模型的自动化和智能化再次印证了什么叫“量变引起质变”。另外，大模型的推荐系统相比于传统的推荐算法天然拥有更高的自由度和上限，换句话就是“更懂你”。

人类的创新空间被放大

大模型智能化和工具自动化的组合使得它很适合成为人类创造知识成果的助手。**比如著名华裔数学家陶哲轩预计到2026年，AI将成为数学研究和许多其他领域值得信赖的合著者。**他认为AI可以胜任一些辅助性质的工作，比如帮助找到相关定理公式等。

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华裔数学家陶哲轩

前段时间日本33岁女作家九段理惠凭借小说**《东京同情塔》**获得了日本文学界最负盛名的芥川奖。她表示在写作期间“积极利用”了ChatGPT等生成式AI，并希望未来能与AI保持良好关系，与其共存并“释放我的创造力”，更表示小说中约5%的内容是由AI聊天机器人ChatGPT直接生成的。程序员的效率也被大幅提升，甚至即将诞生类似“Devin”的“人类程序员”，解放“代码生产力”，放大“思想创造力”。“Mr.Ranedeer”AI导师项目中，