执教10年46枚美国IMO金牌!对话前总教练罗博深:不看好AI教育

  白交梦晨发自凹非寺

  量子位公众号 QbitAI

  在中国奥数队历史性五连冠被美国队终结后,一个名字被反复谈起。

  罗博深(Po-shen Loh)

  他是前美国奥数功勋教练,执教十年间四次带队获得团队冠军,队员们累计获得 46 枚 IMO 金牌。

  此前他被媒体评价为带领美国奥数队伍重回巅峰,迎现在「黄金时期」。

  尽管去年已从领队职位卸任,今年美国队的夺金,他同样功不可没。

  应美国数学协会 MAA 之邀,罗博深在今夏最后一次主持主办了 MOP 夏训,并和其他负责人一起,选出了代表美国队参加 IMO 的六名队员。

  在学术生涯上,罗博深专注于组合数学、概率论和计算机科学领域,自 2010 年在普林斯顿大学取得博士学位后,便加入卡内基梅隆大学任职数学教授,并在 2013 年至 2023 年期间担任美国 IMO 教练。

  如今,他也向我们透露了他下一段旅程,一个创业新项目:

  还是与教育有关,但不止数学教育,与 AI 也可以说不无关系。

  “AI 注定超越奥赛选手,不建议用 AI 来学数学”

  就拿最近这次「谷歌 AI 斩获 IMO 银牌」的表现来说,罗博深坦言就受到了不小的冲击,甚至表示过不了多久 AI 注定会超越人类选手。

  谷歌 AI 成功解出四道 IMO 题目,总分直接差一分就达到金牌标准,这成绩超越了当年罗博深参加 IMO 的竞赛成绩(刚好银牌标准超一分)。

  年初,谷歌 DeepMind 的 Alpha Geometry 解出 IMO 几何题,许多数学家们并不十分意外。因为理论上来说,几何类题目涵盖的定理内容确实相对有限,让 AI 足以通过题库搜索调用定理来解题。

  令罗博深意外的是,最新 AI 已经能解决数学证明题,尤其是今年 IMO 比赛中最难的第六题,这并非依靠简单的题库搜索就能解决。

  来看看这道题,它有个特别的“与”/“or”,跟以往题型只包含一个等式很不一样,难倒了不少学生,最仅有五位选手拿下满分。

  他告诉我们,当时题目一出来,他就认为 AI 肯定做不了。

  结果出乎意料,AI 不仅解出了这道题,甚至还拿到了满分。再结合 IMO 一贯的选题特点,他甚至将这一突破与1957 年第一次人造卫星相提并论。

  在访谈中,罗博深也提到了 IMO 出题人的一个永远的执念:奥赛题,应该是集思广益创造出的、人们从没见过的题目。

  一般来说,在 IMO 开始前三天,所有国家队领队都会聚在一起参加会议。他们的任务是从众多候选题目中汇总筛选出最终的题目。

  具体怎么选呢?

  罗教授提到,每年的 IMO 候选题目名单包含大约 30 到 40 道有趣且新奇数学题目,经过探讨和论证,各国领队会从这个名单中确定最终的 6 题。

  在评选过程中,一个非常重要的标准是:

如果一道题目与过去某次竞赛中出现的题目过于相似,那这道题目就会被排除。

  因此经常会出现这样一种情况,一些经验丰富的领队会发现,某道题目在 15 年前曾在某个不太知名的数学竞赛中出现过,所以我们不能再用它。

  IMO 题目通常不会着重于大量计算,也并非如大家所想的那样需要运用极为高深的数学知识。实际上,IMO 所运用的数学知识主要还是高中阶段所涉及的内容,甚至都未涉及到微积分,很多时候,其难度在于别具一格的形式和独具匠心的解题思路。

  罗教授觉得,过去,AI 大模型本质上是个概率盒子,通过计算单词出现的概率来进行输出,所以很难有办法解决人类从未找到解法的问题。

  “人类文明需要进入高度戒备状态”

  如今,AI 模型已经能够解决 IMO 数学题,这意味着 AI 已经能够处理那些以往人们认为难以处理的问题,这是一个极其重大的进步

  罗博深对于人类的处境并不乐观,他觉得,随着 AI 的进一步发展,人类需要高度警惕在教育上对 AI 的使用。

  在这个时代,我们需要保护人类,需要通过人的教育,而非 AI 的教育,让人性与文明得以传承。

  与其依赖人工智能来教育出更多的“机器人”,我们应该更加重视培养优秀的人类老师和教练来助力我们的下一代,因为这些人类老师,不仅能够教授学术知识,还能够教导人性。

  但AI 的发展,也的确推动了对传统教育模式的思考

  具体到数学教育的变革,罗博深认为,在孩子的思维培养训练方式方面,我们或许应沿用传统方法。我们依然期望孩子们能认同独立思考以及与他人思维碰撞的价值,持续激发并鼓励孩子的好奇心与求知欲,使孩子喜欢上通过自身努力和与他人协作,以创造性的方式解决问题所带来的兴奋感与满足感。

  罗博深指出,当前许多教培机构或者科技教育平台都在尝试利用 AI 来培养人才。它们的模式大体上是由 AI 出题、提供解题思路,然后让学生不断练习。对于这些公司而言,使用 AI 能够降低成本并提高效率,然而其教育理念仍延续传统的练题刷题模式,并未有本质的改变。这是极不可取的。

  在他四处讲学过程中,他发现要想真正教好一个学生,第一最重要的就是让学生想学。如果学生不想学,那么用什么样的工具,什么样的 AI 都没有用。

  因此在被问到给学生用 AI 来学数学、学奥数的一些建议时,罗博深直截了当地回答:

我认为我们并不需要依赖人工智能来辅助学习。现有的学习方法已经到足够。

  更重要的是,随着人工智能的出现,我们现在面临的一个核心挑战是,所有人都必须学习如何解决问题——特别是那些从未见过的问题。

  过去,可能只有准备参加高难度、复杂数学竞赛的人会花时间去培养这种能力,他们投入大量时间来学习如何解决具有挑战性的问题。

  而其他学生在学校里往往只是照本宣科地去学习,比如,这种题目应该这样解,那种题目应该那样解……

  学生依靠记忆力,记住各种题目的解法,以期在考试过程中遇到类似题目时能够快速解答。

  这是大家准备考试的普遍方式,但罗博深认为,现在这种方式实际上是在浪费资源,人们不应该在宝贵的学习期间仅仅做这样的练习。

  尤其现在,对于重复性解题,AI 无疑可以完成的更快更好。

  罗博深一直都在强调,数学最根本的意义在于思考和逻辑。教育的本质是使人学会思考、学会探索,而不是为了准备考试,考试永远只是一种手段,而非最终目的。这也是他一直推崇竞赛数学的缘由。

  因为在他眼中,数学竞赛绝不是升学途中的点缀,除了能让孩子接触到更复杂、更有趣的数学题目,更为重要的是在解题过程中培养孩子思考和解决问题的胆量。

  解答竞赛数学题目,需要孩子切实学会调动自身的积极性,不断去尝试,运用不同的知识,从不同的角度和思路与问题进行碰撞,而竞赛成绩,或许是最微不足道的附加值。

  让“人类智慧”在 AI 时代茁壮成长

  也正是基于对 AI 与教育的思考,在 IMO 竞赛教练生涯的后期,罗博深开展了一个新颖的教育项目:

  让顶尖高中生为更小的学生(9 - 13 岁)直播讲授数学课。

  其最为独特的地方在于,每一位高中生“讲师”,不仅数学能力出众,还都接受了专业影视演员、喜剧演员和戏剧演员的表达与表演训练。

  相较于常规的数学课,LIVE 的教学风格更像是一种即兴表演,注重交流讨论、实时反馈,再加上游戏直播间般专业的灯光布置,以及线上的各种视觉特效,使得数学教育更像是充满趣味的社交媒体直播,而非枯燥无趣的传统线上课堂。

让数学课变成孩子爱看的B站、小红书(在国外对应 Twitch 和 Instagram)那样。

  这些高中小讲师对于听课的更小学生来说,更像是身边的一种榜样。

  当然也不是光有娱乐性,课程难度其实也不低,覆盖 MATHCOUNTS、AMC 8-12 和 AIME 竞赛内容。

  那么参与项目的高中生获得了什么呢?

  LIVE 不仅为选中的高中生老师们提供免费且专业的表演、演讲辅导,还能接受来自罗博深教授的指导。同时,能够被选中加入这个社区,也从侧面反映了老师在学术、表达、人际交往,甚至责任感等许多方面能力的优秀。今年项目里刚刚毕业的 30 名高中生中,就有 6 人获得哈佛的 offer。

  在罗博深创建这个社区时,他最看重的是对学生情商和人性的培养:让这些学术上十分优秀的孩子,成为能够理解旁人、激励旁人、帮助旁人的人。

  今年,让罗博深印象最为深刻的高中生老师之一,是一位考上了 MIT,并积极主动参与组织活动,成为整个新生 Discord 频道管理员(类似于新生群群主)的人。之所以印象深刻,是因为罗博深非常认可这位同学,其能主动抓住机会,成为新一届学生中影响力最大的人。

LIVE 就是希望培养老师们这样的能力,让孩子们一进大学,就能成为最会说话的人,成为同年龄段中最有影响力的人。

  所以总结一下,罗博深认为自己实际上是发明了一个生态系统,在这之中教、学两方得到双赢:

  9 - 13 岁的学生因兴趣而踏入数学竞赛的大门,学好数学;高中生无需参与无意义的内卷,也能升入心仪的学校,还能获得更出色的表达能力和共情能力,通过成就他人,进而成就自己。

  此外,为老师们进行表演和表达训练的演员们也能得到一份兼职工作机会。罗博深期望这样一种有机的生态,能够助力学生和老师,数理和艺术,相互成就,达成多赢的局面。

  这也是他从博弈论的理论出发,设计这个“非零和游戏”系统的目的。相比只能助力少数精英成长的“金牌教练”,罗博深希望自己能够帮助更广泛的青少年成为更优秀的人。

  他所创建的这个系统,也如同 AI 系统一般拥有令人惊叹的“Scaling Power”(规模化能力):

  每一个演员能培训出 20 个高中生讲师,每一个高中生给 20 个初中生讲课。

  如果能够达成阶段性目标,使全美国高中生中的 1%,也就是十万名高中生参与其中,相应地,就能助力 15 至 20 倍数量的初中生获得更优质的教育。

  而这些初中生长大后,或许有一部分会再次以高中生讲师的身份加入 LIVE,真正实现“初初高高”的无穷循环。

  对于整个教育系统来说,也加快了迭代速度。

  以前可能每二三十年才换一波新老师、换一波教材,在新体系下更新速度现在提升到了 4 年。

  那么,是什么驱使罗博深开创这样一个项目?

  在当他还担任国际数学奥林匹克(IMO)教练时,就看到不少学生,数学能力超群,情商表达不足。

  他知道,这些数学天才们未来往往会进入非常顶尖的企业,成为管理者,领导者,甚至成为创始人。而罗博深希望,除了让这些聪颖的脑袋能发挥才智,也要让这些孩子学会关注世界,关心旁人,关爱人类,这样,当这些孩子成长为能够独当一面的人,也会从事对人类有益的事业。

  尤其 AI 大模型的时代,罗博深感到这个任务更加紧迫了。

如果 AI 研究员都不关心人类,训练出来的 AI 就更不会帮助人类了。

  其实在 AI 研究界,也有不少与他持相似观点的人,曾有人提出“要是 OpenAI、Anthropic 这些前沿机构的 AI 研究员自己都有孩子,AI 对齐问题就能更容易解决了”。

  不过身处教育界的罗博深,发现了自己的另一个使命:

  把有潜力成为未来学术精英和商业领袖的人,尽量培养成关心人类的人。

  LIVE 项目自 2021 年启动以来,最早的一批高中生老师如今已经踏入大学校门,许多人目前是高校大一大二的学生。这样的教育模式,能否如罗博深所期望的那样,培养出更加杰出的人才?我们拭目以待。