古希臘通識教育的核心是培養貴族的政治和文化能力，與普通人的生活需求和社會功能無關；耕種莊稼、蓄養牲畜等與生活相關的工作，則專屬於普通公民和奴隸。
在古希伯來文中，「奴隸」和「工作」是同一個詞。
在古羅馬時期，通識教育的實用性被極大地提升——即使面向貴族的通識教育中的思辨也被極大地削弱，而法律、建築、雄辯術等實用學科則得到大力發展。
進入現代，工業革命和現代化需要大批受過基礎教育的勞動者，以適應新型經濟結構和技術發展的需求，於是19世紀普魯士的義務教育制度成為現代教育的模板，以培養所有社會階層的工作技能。
在AGI時代，我們在將發端於工業革命時期的專才教育變革為通識教育時，既要繼承古希臘通識教育注重廣博知識和理性思辨的傳統，也要融入現代科學技術和跨學科思維，強調教育實用性與思想性的平衡，並加入全球化與文化多樣性的視角。
因此，在我看來，現代的通識教育，我們需要培養這五大能力：
研究：提出正確問題。
統計：探尋萬事萬物之間的關係。
邏輯：從已知推演未知。
心理：理解自己，洞悉他人。
修辭：說服他人，引領革新。
在AGI時代的五大能力中，「邏輯」與「修辭」來自古希臘的通識教育，「研究」「統計」和「心理」則是近代科學技術進步、人類文明發展的結晶。
一、研究：提出正確問題
管理學家彼得·德魯克說過：「最嚴重的錯誤不是因為錯誤的答案，而是因為問了錯誤的問題。」
身處AI時代，當計算機習得了這個世界的規則與論斷時，它是否就有了智能？
這就觸及一個最根本的問題：智能的本質是什麼？
國內很多教育工作者認同：智能的本質是記憶。
這也是為什麼從平時的課堂測驗到終極高考，都是基於學業知識而不是學業能力的考試——誰能記住最多的知識和公式，誰就能得高分，誰就能考上好大學。
以辛頓為代表的聯結主義AI研究者則問了一個完全不同的問題：「如何讓計算機模擬人腦的信息處理機制來擁有智能？」
辛頓認為：
現代AI的設計靈感來自對大腦工作方式的理解。
大腦的工作方式是，它由一個由大量腦細胞組成的網絡構成，輸入會引發神經網絡產生一系列活動，最終產生輸出。輸出的結果取決於腦細胞之間連接的強度。如果改變這些連接強度，就會改變每個輸入對應的輸出結果。
目前AI的工作方式是，不再直接編程計算機，而是向它展示大量的例子。通過這些例子，它會自行調整連接的強度，從而學會生成正確的答案，而無須我們明確編程。
在這段話里，核心詞就是「學會」。也就是說，在聯結主義AI的研究者眼中，智能的本質是學習。
所以，人工神經網絡的發展歷程就是一個如何仿照大腦處理信息機制，不斷增強AI的學習能力的過程。
第一個具備自主學習能力的AI，是1958年由心理學家弗蘭克·羅森布拉特提出的感知機。
在這個模型中，羅森布拉特通過模擬大腦突觸的強化過程，提出了權重的自動調整機制，讓人工神經網絡不依賴人工設定而自動調整權重以完成學習任務。
知識只是智能的產物，而學習才是智能的原因。
但是，當年辛頓是如何在如日中天的符號主義AI浪潮中另闢蹊徑，提出了一個在當時離經叛道但後來被證明無比正確的問題？
我認為，這背後的能力來自辛頓的「研究」能力。在科學研究中，最關鍵的一步是通過文獻綜述和批判性思維提出高質量的問題。
文獻綜述幫助構建全面的知識框架，找到之前研究的盲點，而批判性思維的核心是質疑現有假設、打破傳統框架，並通過邏輯推理和系統分析找到問題的本質，從根本上揭示新的研究方向。
有趣的是，我們可以把「研究」能力遷移到其他任何領域，如：
買學區房（文獻綜述：查看政策文件，了解當地的學區劃分政策是否有變動風險；批判性思維：學區房投資回報可能不如多元化教育投入）
看病（文獻綜述：查閱不同醫院在對應科室的專業排名；批判性思維：高水平醫院是否傾向於過度治療）等。
此時，文獻綜述就是海量閱讀，批判性思維的背後則是「平等」心態。
薩姆·奧爾特曼說：「就人的智力而言，未來不會像現在這樣重要，AI可以彌補人的智力。在未來，提出正確問題的能力比找到答案的能力更重要。」
所以，要提出正確問題，需要基於閱讀和批判的研究能力。
二、統計：探尋萬事萬物
之間的關係
現在，量化基金已經使用AI和大數據實時分析推特、紅迪、新聞網站的情緒，並結合市場數據制定交易策略。
「社交情緒＋大數據」的量化交易模式，正在重塑金融市場。
所以，當我們在社交媒體上看到某隻股票成為熱門話題時，記住，某個量化交易的算法已經在我們之前發現了這個趨勢，並正在執行交易。
通過現代技術，我們可以在紛繁複雜、無序的多模態大數據中尋找模式以預測未來；其實古人也有類似的思維範式，作為「群經之首」的《易經》就是他們的「數據分析工具」。
古人的這種思想與現代的大數據有異曲同工之妙，即通過紛繁複雜的數據（變化），發現事物的變化規律（簡單），預測未來趨勢（恆定）。
進入現代社會，從預測流行病的傳播路徑到金融市場的動態演變，再到社交網絡上的情緒擴散，對大數據的統計已經成為我們探索世界運行方式的關鍵方法。
更重要的是，統計不僅僅是一個預測未來的「工具」，它正在深刻地影響我們理解世界的方式，甚至塑造人工智能的未來。
另外，因為互聯網的出現而萬物互聯，使得數據也發生了本質上的變化。
簡言之，大數據具有4個主要特徵特性（簡稱4V）：海量（Volume）、流速快（Velocity）、多模態（Variety）、真實（Veracity）。
大數據的4V特性決定了大數據人才不是那些掌握了分佈式計算、流式數據處理與數據可視化等技能的人，而是具備了數據思維的人。
數據思維不同於傳統的數據分析或數據科學，是一種更高層次的認知方式，即如何通過數據看清事實、揭示規律、優化行動。
它的核心理念包括以下四點：
其一，數據驅動決策，即用數據而不是直覺做決定。
例如，星巴克在全球開店時，不是憑經驗選址，而是分析人流數據、消費水平、競爭情況，精準預測門店盈利能力。
其二，模式識別，即發現數據中的趨勢、關聯和異常點。
例如，全球最大的在線支付平台之一PayPal，通過對正常交易模式的異常點檢測，成功降低70%以上的欺詐交易損失，同時減少50%的誤報率。
其三，因果推理，即理解數據之間的因果關係，而不僅僅是相關性。
最好的例子就是倖存者偏差效應，即人們只關注那些「倖存」或成功的事物，而忽略了那些失敗或消失的，從而導致判斷偏差。
其四，數據價值最大化，即從數據中挖掘價值，創造競爭優勢。
例如，網飛通過數據分析，發現觀看政治劇的人群，同時喜歡凱文·史派西和戴維·芬奇的電影。
於是便有了史派西主演、芬奇擔任導演＋執行製片的《紙牌屋》。在《紙牌屋》首播期間，網飛在美國新增了約200萬訂閱用戶。
三、邏輯：從已知推演未知
想像一下，在遠古時代，我們的祖先智人有一天運氣不錯，獵到了很多動物。肉吃不完，於是他想留到第二天再吃。
現在擺在這個智人面前的問題，是如何保留好這些肉防止螞蟻或老鼠偷吃。
這個智人靈光一現，想起了在打獵路上看見的懸掛在樹枝上的水果，於是便有了解決方案：
把肉用繩子穿起來，掛在岩壁之上，這樣螞蟻和老鼠就夠不到了，於是肉就能保留下來。
通過觀察自然現象，然後總結規律，再應用到另外一個場景，這就是歸納推理，也被稱為「統計學習」或「聯想學習」。
這種學習能力並非人類所特有，在其他動物身上也很常見。
智人之所以能跳出大自然的食物鏈，成為萬物之靈，並非因為他們學會了歸納推理，而是因為他們把上述通過歸納推理得到的知識總結成了「IF-AND-THEN」的形式。
IF：如果物體上打一個洞，用繩子穿過洞，就可以掛起來了。
AND：我現在有肉，有繩子。
THEN：於是肉就可以掛在空中了。
乍一看，這無疑是畫蛇添足，把一個簡單的生活常識變得晦澀複雜。
但是，正是這樣的形式化表達給智人的生活帶來了根本性改變，讓人類從環境的產物變成了環境的營造者，開始按照自己的想法改造世界。
亞里士多德把這三段論稱為演繹推理，並把IF的內容稱為「第一性原理」，即世界上的一切事物都可以通過邏輯和推理回溯到最基本的原則或原因，然後從第一性原理出發，實現顛覆性創新。
從智人原始的「IF-AND-THEN」的思維模式到今天0和1無所不在的AGI時代，作為一種全新思維模式的演繹推理，使得人類區別於動物。
顯然，相比學習數學運算（如偏微分方程）或物理規則（如量子計算），掌握第一性原理和演繹推理的思維模式更為重要。
遺憾的是，在基於知識的教育體系中，我們總是訓練學生在看到一個問題後直接進行計算或推理，以便立刻得到答案。
這種從問題到答案的直線思考方式的缺陷是，容易局限在現有知識框架內，掉入"局部最優"的陷阱。
從第一性原理出發的演繹推理的思維模式，需要有意識地訓練U型思考。
U型思考的核心在於：不直接尋找答案，而是深入問題的結構，找到其最本質的核心要素，然後重新構造答案。
這一過程包括挑戰大前提（識別隱含假設）、拆解問題核心要素（分解複雜性）、打破推理的邊界（重新定義可能性）。
不斷創造商業奇蹟而成為世界首富的馬斯克在回顧這些成就時說：「第一性原理是一種物理學的思考方式。你必須剝離假設，把事物拆解到最基本的真理，然後從那裡推理。」
這是因為「唯一的規則是物理定律所規定的。其他一切都是建議」。
同樣，演繹推理是人類最核心的思維能力之一，我們沒有理由不去使用它、強化它。
四、心理：
理解自己，洞悉他人
面對偉大的使命、面對可能的巨大成功時，我們的第一反應不是興奮，而是懷疑甚至恐懼：「我配嗎？」
人本主義心理學家馬斯洛把這種現象稱為「約拿情結」，即我們不僅害怕失敗，更害怕成功。
有時阻止你登上自我實現巔峰的最大敵人，不是別人，而是你自己。
當你擔心高處不勝寒，成功會引起朋友或親人的妒忌；
當你擔心成功後，會有在聚光燈下暴露於眾的尷尬；
當你擔心爬得越高，跌得越慘；
當你擔心成功只是曇花一現，榮耀轉瞬即逝時，你就成了阻礙你成功的最大敵人。
這也是為什麼在視頻生成領域，絕大部分人都專註於幾秒而不是幾十秒的短視頻生成，因為幾十秒的短視頻生成涉及對物理世界的真正模擬能力。而這，被視為視頻生成難以逾越的鴻溝。
但是，為什麼OpenAI的年輕人沒有約拿情結？
在現代心理學的視角下，幸福感由底層的物質幸福感、居中的心理幸福感和高層的社會幸福感三個層次組成。
從追求物質幸福感到心理幸福感，最後到社會幸福感，這三個層次反映了人類追求的不同階段。
2016年8月，黃仁勛把第一台超算DGX-1捐給成立還不到一年的OpenAI，此前捐款1億美元的馬斯克也被邀請見證。在DGX-1機器的外殼上，黃仁勛寫道：
致埃隆·馬斯克和OpenAI團隊:
為了計算和人類的未來，我捐出世界上第一台DGX-1。
所以，無論黃仁勛還是OpenAI，從一開始追求的就是社會幸福感，而不是把工作作為謀生或財務自由的手段，也不是把工作作為自己在峰巔俯視眾生的梯子，而是為了「計算和人類的未來」，這也是OpenAI一上來就要創新幾十秒的視頻生成的原因。
所以，OpenAI年輕人的「野心」（使命）就是他們幸福感的來源。
馬斯洛說：「如果你總是想方設法掩蓋自己本有的光輝，那麼你的未來肯定暗淡無光。」
五、修辭：
說服他人，引領革新
修辭是古希臘通識教育的核心內容之一，亞里士多德在《修辭學》中指出，修辭的本質是「發現在每種情況下最可能說服他人的方法」。
因此，修辭不僅僅是演講或寫作技巧，更是一種思維方式，用於影響他人、傳遞信息、塑造觀點。
例如，許多成功的創業者之所以能吸引投資人，不是因為他們的商業計劃書有多完美，而是因為他們能用修辭的技能去講述一個有吸引力的故事。
投資人願意投資，不僅因為數據支持，更是因為他們被打動了、信服了。
其實，我們在日常生活中也經常使用修辭技巧：從去哪裡聚會、旅遊，到說服老闆支持你的方案、項目，再到在社交媒體上表達觀點、發出倡議等。
修辭的核心作用是促使社會成員形成統一的行動目標和價值觀，即共識。
在當今這個信息流動迅速、全球化程度越來越高的社會中，共識的作用越來越大，從而形成共識溢價。
共識溢價是指社會、市場或群體對於某一對象的共同認同和偏好，導致該對象的價值或價格在一段時間內高於其實際價值的現象。
在AGI時代，AI可以更加高效地通過修辭實現更為廣泛的共識。
在情感方面，通過對社交媒體的情感分析，以及對輿論熱點、社會焦慮和期望的監控，AI可以更高效地實現對民眾情感和需求的把握和調動。
在邏輯方面，AI可以在去中心化的網絡中建立共識系統，而不僅僅依賴單一的權威機構。AI可以用來自動驗證、記錄並更新共識產生過程中的數據，確保數據的透明性和真實性。
在權威方面，AI的自然語言處理技術可以打破語言和文化障礙，促進全球範圍內的溝通與理解，幫助實現跨文化、跨語言的共識。因此，如何藉助AI實現更廣泛的共識，是AGI時代必備的技能。
修辭學不再僅僅是口頭或書面的表達技巧，它在AI時代需要向更高層次的"數字修辭"延伸，即如何利用AI技術有效溝通、說服、引導群體。
修辭能力不應局限於語言表達，更涉及數據表達和技術表達——我們不僅要通過文字、語音或視頻傳遞信息，還要理解如何在數據背後傳遞情感和人類需求。
也就是說，要通過情感計算、數據可視化等技術，將AI的分析結果轉化為易於理解、能打動人心的語言和圖像。
未來學家雷·庫茲韋爾曾說：「奇點臨近，向新世界秩序的轉變將以人類在宇宙中角色的新共識為特徵。」
AI將改變我們對人類角色的認知，並推動建立新的全球性共識，尤其在科技、倫理、工作和治理方面。
人類精神的覺醒始於在虛無中對意義的叩問。
因「研究」而獲得的正確問題猶如明燈穿透色彩斑斕的幻覺以指向通往真理的航路。
「統計」的力量，則以數學的嚴謹在混沌中洞察細微的線索與深藏的秩序，解碼錶象背後的機理。
從這顆蘊含第一性原理的種子出發，無懈可擊的"邏輯"質疑固有的框架並創造出一種全新的可能，無限接近真理。
當我們的認知觸達凌亂無序虛妄中的原始存在，我們才會從枯燥、重複和紛擾的日常工作生活獲得解脫，獲得那種遠離焦慮、抑鬱、迷茫的平靜與自由。
這種解脫並非消極出世，而是「心理」在澄明之境中獲得的創造權杖。
「修辭」不再是一堆華麗的符號，而是升華為行動的號角，喚起他人心中的共鳴與理想，為自己發聲，更為社會福祉和人類的未來。
文章來源：楞個想
