薛貴[2]
我們正處在一個加速變化的時代。幾年前社會還在討論信息時代對人類的衝擊，轉眼間人工智能時代已經翩然而至。在人工智能時代，通過對大腦的研究，我們取得了一係列令人非常震驚和眼花繚亂的成果。我們可以讀取和解碼大腦的信號，實現腦機交互，讓癱瘓的人重新站起來，也通過控製機械手臂實現了喝水等功能，還能通過舌頭讓盲人恢複視覺。我們還可以揭示並模擬大腦的工作方式，讓機器和算法擁有智能，如現在流行的深度學習算法所實現的AlphaGo Zero這樣的人工智能，解決複雜的智力問題。不難想象，通過更深層次揭示大腦工作原理並解密大腦信息，人們還會創造更多腦機交互的手段，並發展通用的人工智能。
腦科學帶來了腦機交互和類腦計算的驚人成就，但其最關鍵的應用領域還是在塑造人腦本身。學習就是這樣一個重要的領域。人腦有大概870億個神經元，每個神經元大概有1000個連接。每一秒，都有數十萬新連接的建立和舊連接的修剪。學習活動在很大程度上決定了這些連接的命運。任何一個知識的獲取、技能的培養、習慣的養成、行為的變化、道德的形成，其背後都需要對神經連接模式進行塑造。每個大腦都是一個具有獨特連接模式的神經網絡，它被先天的基因和後天的學習所塑造，並決定了每個人麵對外界輸入而產生的獨特反應模式。
雖然學習對大腦有這樣深刻的影響，過去幾十年腦科學的研究結果也對大腦學習機製有了較為係統深入的研究，但其在學習中的應用還沒有得到充分的認識和有效開展。一方麵，腦科學本身還是一個新興的領域，大眾特別是教育工作者和家長對此了解得並不多。另一方麵，在腦科學與學習領域，還沒有一個類似於深度學習的算法，可以讓大家簡單實用。最後，目前腦科學對學習的研究還是以基礎研究為主，有針對性地解決日常學習問題的腦科學研究還亟待提升。這都限製了腦科學在學習領域中的應用和普及。在這樣的背景下，本文擬初步探討腦科學發展對未來學習帶來的潛在變革，包括學習目標、學習評價、學習內容、學習方式和學習技術幾個方麵。希望這樣的探討能夠拋磚引玉，引發大家對腦科學的關注討論和更多真知灼見！