人類智能：教育是否只需依賴AI導師？
學習新知識，點樣先可以變得更加容易？究竟掌握某種技能嘅關鍵係咩？係解決問題、創意、創新定係理解能力？點解擁有完善嘅設施同導師，仍然未必可以保證人人都能接受到理想嘅教育？而現時嘅AI導師又有咩人類智能嘅限制，係佢哋改變唔到嘅？
2025年9月12日，美聯社有則新聞報導，Google嘅頂尖AI科學家話：「下一代最重要嘅技能，係『學識點樣學習』，而且你嘅學習要係持續不斷嘅，尤其係喺職業生涯中。」學習新嘢對人類嚟講，通常都好困難，原因可能係因為人類智能嘅運作方式仍未完全明白。即使有最好嘅教學、示範同設施，都未必能即時產生專業能力，更遑論激發創意、解決問題、創新或者真正理解同記憶。
呢個情況顯示，要解決學習上嘅挑戰，唔係淨係新增設施就得，而係要了解人類智能點運作。如果能夠有一個大致嘅架構去描繪人類智能嘅運作方式，教育設計就可以針對某啲目標去優化，無論係專注解決問題、考取證書，定係培養創造力、創新同理解力，都可以有唔同嘅學習策略。
而家AI已經可以做到好多傳統上人類智能做得到嘅事，教育又應該點調整？學習唔單止係為咗某啲結果，而係要諗下點樣可以喺同AI嘅競爭中保持優勢，甚至超越佢。
描繪人類智能嘅組成
人類智能係點樣喺腦袋入面運作？各個組成部分點樣互相配合，產生解決問題、創意、創新同理解嘅結果？邊啲活動更容易達到呢啲結果？又要花幾多時間？
首先，根據神經科學嘅實證研究，腦袋嘅所有功能都係由神經元（neurons）用電同化學信號嚟實現。神經元通常係成群結隊咁存在，透過電同化學信號互相作用，形成不同功能嘅組合。呢啲信號同神經元群嘅交互作用，決定咗智能嘅層面同程度。現時嘅研究重點就係點樣將呢啲信號同組合顯示出嚟，並且用嚟推演學習嘅最佳路徑。
喺AI時代推動教育發展
CBC喺2025年9月12日嘅報導指出，加拿大紐芬蘭與拉布拉多省嘅一份教育行動計劃報告，竟然引用咗好多根本不存在嘅資料來源，部分疑似由生成式AI創造。報告中有15個引用係虛構嘅期刊文章同文件，甚至引用咗一部根本無存在嘅2008年電影。呢啲問題反映咗如果我哋未真正理解人類智能嘅運作機制，單靠新增嘅工具同資源，教育系統嘅現代化可能依然困難重重。
教育嘅目標唔係淨係提供多啲工具，而係要深入了解人類大腦嘅學習方式，從而針對性優化學習效果。就算AI導師係最新嘅趨勢，如果唔直接探索人類智能嘅本質，教育嘅變革同真正提升都好難實現。
作者David Stephen現時專注於概念性腦科學研究，研究焦點係腦內電同化學信號點樣構成智能，並探討佢同心理健康、神經科技、意識、學習、人工智能同培育等方面嘅關係。佢曾喺美國伊利諾伊大學香檳分校及西班牙羅維拉維吉利大學做過研究。
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評論與啟發
呢篇文章從人類智能嘅基本運作出發，提出咗教育改革嘅根本問題：我哋對學習嘅理解仍然非常有限，尤其係點樣由神經元嘅電化學信號，到產生複雜嘅認知功能。喺AI飛速發展嘅時代，教育唔應該只係追求用最新嘅AI工具嚟輔助教學，而係要理解人類智能嘅本質，設計出真正能提升學習能力嘅方法。
文章亦提醒我哋，現時教育系統中甚至出現咗因為AI生成內容而帶來嘅誤導，強調咗透明度同真實性嘅重要。教育者唔應只係被動接受技術，而係要積極參與理解人類智能嘅科學，從而制定更有效嘅教學策略。
對香港嚟講，面對全球教育同科技嘅轉型，呢啲思考尤其重要。香港教育體系一向重視考試成績，但未必足夠培養學生嘅創意思維同解決問題能力。未來嘅教育改革，應該更注重智能嘅多元發展，並且善用AI技術，但唔可以完全依賴機器，而係要打造一個以人類智能為核心、科技為輔助嘅學習環境。
總體而言，這篇文章提供咗一個深刻嘅視角，提醒我哋教育唔係簡單嘅工具替代問題，而係一個關乎人類智能本質嘅挑戰。只有真正理解咗智能嘅運作，教育先可以跟上AI嘅步伐，甚至引領未來。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
