版权申明：本文为博主窗户(Colin Cai)原创，欢迎转帖。如要转贴，必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/8910099.html 作者：窗户 QQ/微信：6679072 E-mail：6679072@qq.com
这个题目有点攻击性的意思，看的人不大舒服。最开始的时候，我题目在《反对孩子学人工智能》、《坚决反对孩子学人工智能》之间犹豫。后来一想，是否攻击性过强，于是妥协一下，准备把题目拟为《孩子是否学人工智能须斟酌》。最后还是觉得，如此不鲜明的题目不是我的风格，索性把话都说出来，于是拟了这么个标题。我曾经多次想写有一定批判性的话题，在这篇文章中可能会把以前想到的一些写一下。不是故意要当标题党，也不是借故要标新立异。
首先，我们来看看什么是人工智能。
IT祖师爷Turing就对人工智能就有很多的构想，其中最有名的就是图灵测试(Turing test)，这是一种判别机器是否有智能的方法，在可预见的未来之内，通过图灵测试依然是人工智能努力的目标。简单的说，从图灵测试的角度来说，人工智能就是对于问题的回答(或处理)，人类无法分辨处理者是机器还是人类。然而图灵测试的要求在目前来看毕竟太高，而声称通过图灵测试的都是带水分的。
历史上，曾经有三个派系提出对人工智能不同的理解，分别是符号学派、连接学派、行为学派。符号学派认为人工智能应该是用逻辑演绎出所需要的一切，连接学派则主张用神经网络来模拟出我们需要的智能行为，行为学派则主张用控制论以及生物行为非神经网络类的启发式算法来模拟出智能。符号学派造了很多工具，比如Lisp，Prolog之类，希望用这些东西来构建诸如自动证明机之类的东西。到了今天来看，这已经不像我们熟悉的人工智能了，现在的人工智能更像另外两个学派的东西。
符号学派的自动证明机最能说明其代表的价值，数学的演绎就是一切，把现实问题的解决永远放在数学中侠义的算法概念里很多时候未必现实，而现在的人工智能的目的性就远强过符号学派，我们现在说的人工智能一般不是指符号学派的理解。现实中，我们有很多问题可能很难从演绎的角度去解决，或描述过于复杂，或计算量过大，于是或许就有了看起来“旁门左道”的一些想法，模仿现实世界中某些看起来有智能或很容易达到某些结果的行为，来达到“解决”问题的目的，这就是所谓启发式算法。虽然启发式算法并非是狭义上数学意义针对问题的算法，但它却成为构建人工智能的利器。
其实，现在的人工智能是一种方法论，这种方法论先给予各种待解决的问题跨度极大的抽象，再在底层给予统一的模型，或函数拟合，或逐步逼近，或直接认同统计。它并非数学意义上直接去解决问题，仿佛是一种“旁门左道”，当然这里是要打引号的。
然后，我们再来看看孩子需要学习什么。孩子正是处于打基础的年龄，无论是小学还是初中、高中，其对于基础知识的掌握大多还很稚嫩，远远还没到可以真正意义上创造的时候。特别是，中学的数学对于严谨要求并没那么高，那么只接触中学数学的人其实并不明白真正意义上数学的演绎。没有接触过高等数学的孩子，思维实际上还是有很多缺陷的。
什么叫严谨？我来打个比方，欧几里得的《几何原本》中似乎有一句类似于“过直线L上，A、B两点外的一点C”，但实际上从之前的公理根本没有办法说明直线上除了A、B两点外还有别的点(选择公理我就不说了，这个太底层，默认有)。可能会有人反对说，我们都知道啊，直线上有无穷多的点啊，当然可以找到其他的一点。那我就要问了，你凭什么说直线上有无穷多个点啊？然后有人可能就会说，难道这是要指鹿为马？……其实，这就是没明白什么叫严谨。数学其实是一种抽象，它的某些学科虽然来源于对这个物理世界的建模，但其实已经抽象的只可以从公理开始演绎。抽象的结果，直线、点，这些都是基础概念而已，只是叫上了直线、点这两个名字，学科本身和物理世界可以脱离关系。于是，物理世界的直觉最多只能给予数学在“哲学”上的指导，最多。学习了高等数学的一些科目，才可以真正意义上理解数学的抽象，我一向建议应该要学学《数学分析》，要学学《数理逻辑》，等等。
明白了严谨性，对于后续的学习、研究、创造有着事半功倍的好处，那仿佛就是砍柴之前的磨刀。
即使不学习过多的数学，也不应本末倒置，语文、英语、物理、化学、生物、历史、地理等课程的学习，也可以大大丰富孩子的见识，增益其所不能。每一门课程其实都是深不见底的存在，而且彼此之间并非是孤立存在的，各个学科本来就是交织在一起的网。学习各个学科，体会各个学科彼此的关系，才能逐渐树立科学性的意识，而科学还真不是两个字就可以说明的，尽信书不如无书，那叫迷信。
等到竖立了对问题传统的正面解决方式的认识之后，我们才可以体会到正面解决有什么不足之处，我们才可以去理解AI产生的原因以及过程。AI并不是玩具，虽然我们可能因为源于对玩具的兴趣而去了解AI。AI不是数学(我不太认为数学是科学，可能有反驳者)，AI是科学，科学是利用数学手段从统计(当然源于概率论)的角度去认识、创造这个世界，AI也是一样，只是不是如其他科学学科有几百乃至千年历史而已。
只有经历了这样的过程，才可以创造出我们需要的价值。然而，中国的教育往往是从上到下一窝蜂，高中居然连人工智能教材都搞出来了，我实在不知道如此加一门接近背书的课有什么多大的作用，让我们拭目以待吧。AI不是目的，AI只是手段。学习是循序渐进，不可拔苗助长。还是那句，为了真正可以创造，而不要为了虚荣心，请不要给孩子提前学习人工智能。