超级人工智能变得越来越像人，而现在的教育却让很多学生放弃思考和追问。
最近，Open AI发布新一代大模型“o1”，它可以像人类一样 深度 思 考 ，具备复杂推理能力。当 处理数学、物理、化学等 复杂问题时， “o1”的表现甚至和该领域的博士生不相上下。
如果说之前的Chatgpt像一个文科生，在文字识别、处理和生成等方面表现突出；“o1”模型就像一个理科学霸， 在国际数学奥林匹克竞赛资格考试中，模型正确解决了83%的问题，相比之下GPT-4o仅能解决13%的问题。
探究“o1”的工作原理，我发现人工智能的学习方式，对于学生的学习也有很大启示：
1、自我学习
模型通过自我对弈强化学习（Reinforcement Learning），类似AlphaGo自学围棋的过程，左右互搏， 自我推演，通过自我对抗提升解决问题的能力。
这种方法类似于人类通过不断尝试和纠错来掌握新技能。 犯错是必然的，快速犯错，快速改错，从而快速找到正确答案。
机器在这方面比人类更强大，因为机器没有内耗和纠结， 犯错之后不会懊恼和自责，而是立即调整策略，投入下一个挑战。
2、思维链条
通过内置的思维链（Chain of Thought, CoT）进行推导，并将其推理过程外化，使模型的决策过程更为透明。
思维链就像人类处理复杂问题的思路，把一个问题分解成一系列子问题，然后逐个解决这些子问题，从而得出最终答案。
数理化等理科为什么难学？因为思维链条长，情况复杂多变。学会把问题拆解，把大问题拆解成小问题，然后分而治之，各个击破。
3、推理标记
模型引入65536个推理标记（Reasoning Tokens），有助于模型在对话环境中进行深层思考。
我的理解是：在进行深度推理时，通过一些关键节点的路标，指引推理方向，选择不同的逻辑路径。
理科学习最难的是思路，尤其是面对复杂问题。如果你能够形成一套相对固定的解题流程，头脑中有相关知识的基本框架，你碰到任何一道新题时，就有多种选择，就有更多的解题思路。
此外，o1模型使用专门的训练数据集，包含了大量复杂问题和对应的解题步骤。换句话说，模型做了大量的相关练习，也没少“刷题”。
我一直关注人工智能技术的进化，我发现机器学习的路径是照搬人类、模仿人类、超越人类，机器变得越来越智能。反观当前的教育环境，还在强调学生死记硬背，而不是培养批判性思维和创新能力。填鸭式的教学方法只会让 学生越来越讨厌学习、讨厌思考。
学习不是逼不得已的任务，是人类必须具备的能力。终身学习，持续进化，与人工智能共生，这才是出路。
提高学习能力，才能面向未来。
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