最近我看了一位科普作家关于人工智能（AI）的几期视频，并查看了视频下的留言。发现该作家和许多观众都对目前的 AI 技术存在一些严重的误解。因此，我想写一篇科普文章，尽可能消除读者对 AI 的误解。

这篇文章专为 AI 领域之外的读者而写，我会尽量使用最简单的语言来解释和回答一些我认为最容易被大众所误解的问题，例如：

• AI 的行为是否连其设计者都不能理解？

• AI 是否能表现出超出设计行为？

• AI 是否具有创造力？

• AI 是否能产生自我意识？

• AI 为什么最近才能力爆发？

AI 发展历史​

首先，让我们简单回顾一下 AI 的历史。AI 的提出已经有八十年了。在过去的 80 年中，AI 曾几度引发热潮，人们都热衷于畅想 AI 的美好未来，也曾担心 AI 会取代人类。每一次热潮都没有持续太久，人们很快就会发现 AI 的局限性，AI 的话题也会再次淡出人们的视野。

虽然我对 AI 早有兴趣，但正式开始系统学习 AI 还是在 2012 年左右。当时，已经不再流行 AI 这个概念，取而代之的是“机器学习”（ML）。理论上来说，机器学习是人工智能的一种实现方法，实际上，我估计主要是因为当时 AI 正处于冷静期，不那么受追捧，而 ML 显得更为时尚、引人注目。

机器学习包含很多算法，例如朴素贝叶斯、决策树等等。你可能没有听说过这些算法，但你一定听说过神经网络。尽管现在神经网络占据了主导地位，但在我学习 AI 那会，它并没有受到多数专家的青睐。这主要是因为神经网络也是一种有些历史的算法了，但在最初几十年的发展历程中，并没有表现出特别优异的性能。在图像领域中，它无法与支持向量机相媲美；在自然语言处理领域中，它又不如隐马尔可夫模型。当时很多人认为神经网络可能没有什么前途了。

然而，神经网络最终还是崛起了。现在所有引人注目的 AI 项目都是基于神经网络的，因此有必要简要介绍一下神经网络的工作原理。在下文中提到 AI 时，默认指代的就是神经网络模型。

神经网络的原理​

我们可以把需要解决的问题抽象为一个函数。比如，一个用来计算乘法的函数，它的输入是两个数，x 和 y，输出是另一个数；用于聊天的函数，它的输入是一些文字，输出是另一些文字；用于绘图的函数，输入是一些文字，输出是一张图片。

有些函数是非常简单的，比如乘法函数，根本用不着神经网路，有更高效简洁的方法可以解决。神经网络主要应用于那些特别复杂的问题，比如通过文字绘图的函数，人们没办法直接为这类函数提炼出一个简单直观的数学公式。但问题还是可以解决：如果读者听说过“级数”这个概念，可能已经知道了，任何一个函数，都可以被看作是很多很多其它函数的叠加；如果没听说过也不要紧，只要记住这个结论就可以了：如果遇到一个极其复杂的函数，我们可以把它拆解成许许多多简单的小函数，再让这些小函数的结果叠加在一起，恰好可以实现复杂函数的功能。

假设存在一个复杂的函数，输入 x 会产生输出 y，可以将其分解为多个简单函数的和，形如：

Y = (w0*x + b0) + (w1*x + b1) + (w2*x + b2) + …….. + (wn*x + bn)

其中每个 (w*x + b) 的部分就是神经网络中的一个节点。而 w0 ~ wn 和 b0 ~ bn 则是神经网络中的参数。这些参数的值不是人为设定的，而是通过神经网络的训练过程去找到的。实际应用中的神经网络会比上述例子更加复杂，比如每个节点的函数会是更复杂一点的非线性函数，会有更多的层次等，但原理依然相同。

为了找到最适合的参数值，首先需要为模型构建一个训练集，例如，对于生成图片的模型，每个训练条目包含两部分：输入的文字和输出的图片。模型首先使用输入的文字作为输入，使用当前的参数生成一张图片，然后将其与目标图片进行比较，提取差异。根据差异的大小，调整网络中的每个参数，使其产生更接近目标图片的结果。不断重复这一过程，直到模型产生的图片与目标图片相似为止。

这个过程可以看作是模拟数据集或拟合目标函数的过程。

AI 的行为是否连其设计者都不能理解？​

当我训练好一个神经网络之后，我是否能够知道网络中每个参数的值呢？是的，只要想要，我就可以知道。从上文所述的模型训练过程可以看出，这是一个机械的数学计算过程。如果给定相同的初始值和训练数据，重复相同的训练过程，必然会得到相同的参数。但作为模型设计者，我实际上并不关心每个参数的具体值，因此我不会去查看每个参数的值。

这就造成了很多人对于神经网络的一个误解，他们会说：原来你都不知道神经网络里具体的数据啊，肯定更不知道每个参数的含义啦，你自己设计的神经网络你自己都理解不了，看来人工智能要摆脱人类控制了。

这种说法类似于对一个火箭设计者说：你连每个燃料分子燃烧的位置都不知道，你怎么能理解你设计的火箭呢？但实际上，设计火箭并不需要了解每个分子的情况，只要知道所有燃料作为一个整体能否提供足够的动力就可以了。同样的，神经网络的设计者也不需要，更不应该去纠结网络中每个参数的值，设计者应该去了解的是当所有参数作为一个整体时，能否拟合目标函数。

现在读者应该可以看出来了，所谓 AI 设计者不了解自己设计的 AI，纯粹是一种误解。其实，只要换位思考一下就知道这种误解的不合逻辑之处：读者自己是否理解 AI 的工作原理？如果理解不那么深刻，那么你能够设计出一个 AI 模型吗？如果你因为不完全了解 AI 而无法设计一个 AI 模型，又怎么能相信别人会在不了解 AI 的情况下就设计出了一个好用的 AI 模型呢？

AI 是否能表现出超出设计的行为？​

神经网络的学习过程本质上是在尝试最大限度地拟合训练数据集，它通过不断调整网络中的参数来达到这个目的。然而，这也意味着神经网路被训练到极致，最多也就是完美得模仿了训练数据集。

上文用图片生成做过示例，再用文字生成为例讲解一下 AI 如何工作。大家可能觉得AI聊天写作文等功能挺神奇的，但实际上，文字的生成也可以被看作是一个函数：这个函数的输入是一些文字，输出是下一个要产生的字。

现在的大语言模型常常会使用网络上能够收集到的所有文章、对话作为训练集。这样，训练出的模型，就可以模仿网络上的文字。比如：把“我爱祖”三个子输入给训练好的 AI 模型，AI 模型由于在训练集中看到了大量“我爱祖国”这样的组合，于是就会输出一个“国”字。“我喜欢祖国”可能并不常见，但模型在训练集中会发现有大量的情况“喜欢”和“爱”这两个词是可以互换的。 所以，如果把“我喜欢祖”这四个字输入给模型，模型也会在这里输出一个“国”字。如果输入“小明：你喜欢祖冲之吗？AI：我喜欢祖”这几个字输入给模型，模型因为在大量的训练集中已经发现了，对话中的文字必须是上下文相关，所以会在这里输出一个“冲”字，再把“小明：你喜欢祖冲之吗？AI：我喜欢祖冲”几个字输入给模型，模型会再返回一个“之”字。

训练好的模型，可以写文章，可以解释法律、医学等问题，但无论它看上去多么令人惊叹，也只是在忠实的按照设计目标，去模仿网上的文章与对话。它无法超越设计者给它限定的范围。

同时这也可以解释为什么现在的大语言模型有时会一本正经的胡说八道：在遇到训练集中没有的问题时，它会提取一些最相关的内容进行拼凑，但它无法判断拼凑出来的东西是否正确。

AI 有没有创造力？​

这要看你如何定义创造力了。一个 AI 在学习了猫头，狗身的照片之后，可以画出一张猫头狗身拼接在一起的照片。如果你觉得这算是创造力，那么AI确实具有了一定的创造力。

如果你觉得不算，只有 AI 画出了训练集中没有的东西才算创造，比如训练集中只有猫和狗，但模型却能画出一匹马。如果你这样定义创造力的话，那么 AI 没有创造力，AI 无法输出任何训练集中没有的东西，它最多只能把训练集中的内容进行整理拼接。

AI 能不能产生自我意识？​

就目前AI的技术来说，AI 是绝不会产生自我意识的。目前训练 AI 的方法就是让 AI 去模拟训练集中的输入输出。我们可以脑洞一下，如果有一个 AI 模型突然就有自我意识了，训练程序让它画猫，它决定放飞自我，画了一只鸡。结果会怎样呢？结果是：因为它没有达到设计目标，这个模型被销毁了。

以目前的 AI 技术而言，AI 本质上与螺丝刀、扳手等工具没有什么区别，都是由人类设计和使用的工具：人类怎么操作它，它就怎么工作，除此之外无法做任何事情。任何人类不知道如何解决的问题，AI 也同样解决不了。比如，人类如果不知道如何证明黎曼猜想，AI 也无法自己证明。

总有人觉得 AI 参数这么多，结构这么复杂，说不定它自己突然灵光一现，就产生了自我意识呢？这个想法，就有点类似于，把组成生命的各种化学物质放到一个瓶子里，然后晃一晃瓶子，就指望里面的分子自己重新排列，构建一个生命体出来。我们有时候会有一些美好的愿望，希望自己并不了解的东西可以自发的产生魔法和奇迹。但是最终这些愿望基本都会落空。

为什么神经网络这么强大，却直到最近才功能爆发？​

AI 最近爆火起来，是它在绘画，文字生成等领域都展现出了前所未有的好结果。那么为什么它之前没有，而现在突然就强大了呢？

早期神经网络主要是全链接神经网路，也就是网络中的每个神经节点都和下一层的所有神经节点相连。理论上，一层这样的神经网络就可以拟合任何函数，但在实际应用中，它始终面临着三个未能解决的问题：

• 训练效率差，尤其是大型，多层神经网络，很多情况下根本无法训练。

• 硬件不能提供足够的计算资源。要拟合复杂的问题，少量神经节点肯定是不够的，节点必然越多越好。

• 缺少训练集，标注训练集是非常贵的。

近些年，以上几个问题都得到了实质性的改进。首先是算法和网络架构的创新解决了模型训练的问题。使用一些特殊的网络结构（如卷积网络、残差网络和注意力机制等）代替全链接网络，可以提高模型的训练效率和表现。这些结构可以构建上百层甚至更深的网络结构，“深度学习”由此得名。现在，那些最为知名的大型模型都是基于“变形金刚”这种链接结构构建的。

要解决更复杂的问题，必然需要更多的神经元。在硬件方面，GPU的出现，为神经网络提供了足够的计算资源。

人为标注的训练集依然十分昂贵，但是这些年互联网的蓬勃发展使得网络上的文字和图像内容极其丰富，这些内容都可以被用来做训练。

于是乎，解决了以上几个问题的 AI 开始了新一轮的大爆发。作为相关从业人员，我希望这一次的热度可以坚持更长的时间。

AI 绘画的发展速度比我预想的还要快。几个月前，Stable Diffusion 发布的时候，它们训练了一个通用模型，什么类型的图片都能生成，但无论什么类型都是马马虎虎。比如，对于人像的生成，多数都很模糊，甚至走样，只能看个大概。但是这几个月来，针对各种特定目标的模型都被训练出来了。这里当然少不了专门生成帅哥美女的模型，此外还有针对卡通、国画、油画等等各类绘画风格训练的特化模型。除了模型，各种辅助工具也被开发出来了，比如有些工具可以让用户摆放几根线段，代表人体骨架的姿势，然后模型就可以按照这个姿势生成人像。这就实现了对构图的精细控制。精细控制，配合上某明星的订制模型，就可以生成这个明星的任意姿势的照片了。

AI 绘画工具的出现对于我的帮助还是非常大的：我经常希望在自己的文档中添加一些插图，但是却没有绘画的能力。现在可以让 AI 来帮我画了，就算没那么完美也不要紧，有就比没有强。

半年前，AI 绘画勉强可以达到实用水平的时候，从新闻和论坛里看到的绘画从业人员的普遍反应是抵制。随着 AI 能力的加强，从业人员更多的是表示担忧了。我作为非专业的人员，可能体会不到那种危机感，但我还是觉得画师们并不需要太过担心的。在专业领域，那些老板们，无论有什么样的工具，也不可能自己去动手操作的，还是需要有专业人员来操作，差别无非在于一笔一笔得画，还是一条指令一条指令得画。工具毕竟是工具，新的工具不会取代人，只是会改变人们生产的方式。

被改变的可能不止是生产方式，或许还会有审美标准。AI 不但可以生成以假乱真的真人照片，还可以生成并不真实存在，但却是人们心目中的完美人像。当下，对大众审美影响最大的是明星们。将来会有越来越多 AI 生成的虚拟明星们出现。真人明星们就算化妆、整容、开滤镜，也不至于和真人容貌差太多，虚拟明星们长啥样就很难预料了。

我的 Facebook 上经常会收到骗子的好友申请。由于工作相关，我还曾经仔细研究过几个骗子的页面。在社交媒体上有很多知名度极低的小网红们，经常性的发布自己的生活照片视频等。骗子们会把这些内容收集起来，发布在一个虚假的账号下面，把这个账号伪装成某个帅哥美女的账号，然后行骗。估计以后骗子们的手法也要升级了，不需要再去收罗真人的内容，用 AI 生成全套的内容就可以了。

几年来，一直给儿子讲中国历史当做睡前故事。最近讲到明末，又是一个波澜壮阔的时代。明朝灭亡的原因太多了，它的经济、军事、政治等等全都腐朽不堪。其中一些弊病，在现今的公司企业中依然非常常见，比如明朝官员的晋升标准跟现在公司的晋升标准也很有类比性：

大明的开国时期就好比是公司的创业期，这时候官员升迁的主要依据是战功，英语叫 Impact。消灭了多少敌人，抢了多少战利品，圈了多少土地，都是容易量化的指标。所以这时候的升迁标准还是比较客观透明的，员工们的积极性也最高。

等明朝坐稳了江山，就好像一个公司已经占满了市场份额，很难再有攻城略地的机会了。再要建功立业，只能自己创造伪需求，比如养寇自重。公司也是一样，很多客户反馈的问题，改几行代码就能修好的，但会干活的领导是不会直接解决问题的，今天研究研究这里吹一吹；明天那里吹一吹，都是 Impact。当所有主要的量化指标都无法再提高，功劳大小就完全靠领导的主观判断。员工最重要的能力也不再是干活，而是吹牛，能吹到领导信服的就是业绩。甚至可以更直接一点：拍领导马屁。明朝吹牛的主要形式是写文章，青词宰相严嵩是这方面最杰出的代表；现代企业不流行写文章了，更看重把 PPT 讲好。其实这时期也还好，能吹的不见得就不能干，吹牛上位的人中也会出现个把带领国家中兴的牛人。

等大明王朝再进一步发展，所有重要的位置都已经被那些善于吹牛的人占据了，下面的人再想只靠吹牛拍马晋升都没门了。唯一出路是把别人搞掉，这之后，大家拼的就是给别人挑刺的能力了。于是多做多错，少做少错，凡是想真正做事的人都会被对手揪住小辫子干掉。再也不会出现力挽狂澜的人了。

儿子今年小学毕业了。在他就读的这六年间，我得以近距离观察和体验美国的基础教育体系。这篇文章记录了我的一些感受，主要是围绕我和儿子两代人的小学教育经历展开对比。

十年前，我做出了移居美国的决定。这个选择并不轻松，因为彼时我已在国内工作多年，不再年轻。与刚毕业的学生们相比，我出国不仅要面对更多挑战，还要承担更高的机会成本。在反复权衡后，儿子的教育问题成为了促使我下定决心的关键因素之一。那时他才刚来到这个世界，但我已经能够察觉到他性格中与我相似的特质。回望自己的学生时代，虽然童年记忆总是镀着一层温暖的光晕，但我对自己的中小学教育经历仍存有一些遗憾。

让我最难以释怀的有两点：首先是教育资源分配的不均衡。老师们往往倾向于在成绩优秀的学生身上投入更多精力，而对学习困难的学生，更多采用的是批评和惩罚的方式。作为后者，我不仅没能得到足够的关怀与引导，反而在频繁的批评中逐渐滋生了自卑情结。其次是教育内容过度强调意识形态灌输，有时甚至为了宣传需要在教科书中添加失实的内容。这两点，都是我希望能够让自己的孩子避免经历的。

到儿子出生那年，我对国内中小学教育又多了一个新的忧虑：教育内卷日益严重。为了进入理想的大学，就必须考入重点高中；为了上重点高中，就要从优质初中、小学开始铺路；为了进入好的小学，从幼儿园起就要提前学习小学课程。除了应付繁重的课业，还要在各类才艺上全面发展，参加各种培训班和竞赛才能保持竞争力。看着周围朋友的孩子，小小年纪就失去了玩耍的欢乐时光。我既不忍心鸡娃，又担心他在竞争中落后，就只能考虑带他离开这个环境。

儿子出生前，我因工作关系多次往返美国，断断续续在这里生活了近一年时光。虽然当时并未特别关注教育议题，但多少从同事那里了解了一些当地的教育理念，感觉它更符合我的期望，也坚定了我选择让儿子在美国接受教育的决心。

学制​

美国实行的是 13 年义务教育；中国则是 9 年制义务教育。美国的中小学教育体系一共包括十三个年级，被简称为 K12。其中 K 是 kindergarten（学前班）的缩写，是义务教育的第一年，后面 1 ~ 12 每个数字代表一个年级。在美国，小学和中学的划分有很强的地方自主性，每个镇都可以根据自身条件作出不同安排。最常见的分法是把 K 至 5 年级划归小学；初中为 6、7、8 三个年级；高中是剩下的四个年级。一些城镇采用较为简单的两级制，仅分为小学和中学；也有城镇采用更为细致的四级制，分为初小、高小、初中、高中。“高小”这个词在国内解放后就很少听说了。美国小朋友一般是 5 周岁开始上 K，中国小朋友一般是 6 周岁开始上一年级。从学制对应来看，中国的六年制小学大致相当于美国的 1 至 6 年级，初中则对应美国的 7 至 9 年级。

在学年安排上，国内学校通常将一学年分为上下两个学期，并以寒暑两个长假作为学期间的分割。美国的情况更为灵活，没有全国统一的假期安排，大多数地区仍会将学年划分为两到三个学期。但是由于美国没有类似中国那样的长寒假，学期之间的界限就显得不那么分明。以我所在的美国东北部地区为例，新学年开学时间与国内相近，通常在八月底九月初。在圣诞和元旦之间会有大约 10 天的节日假期，此外多数学校还会在二月至四月期间安排一到两个为期一周的冬假或春假。美国学校的暑假一般比国内的长，会持续两到三个月。

美国学校的班级运作方式也呈现出与国内迥异的特点。首先是班级规模的差异：国内教育部虽然规定每班不超过 45 人，但我上学的时候，每个班级都超过 60 人；而美国小学的班级则普遍保持在 20 人左右的规模。其次是班级的延续性：在国内，除非特殊情况，一个班级从组建到毕业基本保持稳定，任课老师和同班同学也相对固定。而在我儿子就读的美国小学里，不仅班主任老师每年更换，学生也会每年重新分班。在他们年级近百名学生中，经过六年的时光流转，儿子几乎跟每个孩子都有过同班的经历。这是我非常满意的一点。这一点让我深感欣慰，因为孩子们不仅有机会接触到更多的老师和同学，也不必担心遇到不太投缘的老师就要忍受整整六年。另外一个显著的区别在于，美国小学的主要课程（包括阅读、写作、数学、科学、社会学等）都由班主任一人负责教授，只有音乐、艺术、体育、图书馆等专业课程才由专科教师执教。等到步入初中，班级的概念又发生更大的转变，因为已经没有固定教室了。每个学生需要根据自己的选课安排，在不同的教室间穿梭，这种模式与国内大学的情况颇为相似。正因如此，美国中学的走廊上总是排列着大量储物柜，供学生存放随身物品，这也成为了美国校园文化中的一道独特风景线。

国内这种稳定的班级制度自然也有其优势，尤其体现在同学之间能够建立起更为紧密的情谊。最典型的莫过于同桌之间的友谊，朝夕相处之下往往能结下比普通同学更深厚的情谊。而在美国，由于采用独立的小桌子，已经没有了同桌的概念。不过老师们经常会将几张小桌子组合成圆桌形式，便于学生们进行小组讨论。这种分组也是灵活多变的，会根据教学需要不断调整。

私立学校​

在美国，从幼儿园到大学的每个教育阶段都有私立和公立之分。虽然公立中小学提供免费教育，但仍有相当一部分家庭会优先考虑收费的私立学校。由于我的孩子就读的是镇上的公立小学，我对私校的了解相对有限，不过仍想分享一些基本认识。

一般而言，同一区域内的私立学校在师资配备、教学设施等各方面都会优于公立学校。这种现象不难理解——私立学校需要通过收取学费来维持运营，如果教育质量无法令人满意，家长们自然会选择免费的公立教育，这样的私校也就办不下去了。值得注意的是，由于美国的大学不属于义务教育范畴，公立大学也会收取学费。因此在大学阶段，私立与公立之间的差距会相对较小。不过我们也要看到，教育质量的评判不能简单地用公私来划分。许多优质学区的公立学校，其教育水平往往好过差学区的私立学校。

美国的私立学校呈现出多层次、多类型的特点。处于金字塔顶端的是一些被称为"贵族学校"的顶级私校，每年的学费高达六万美元以上，而且学校的运营还依赖来自家长、校友和社会各界的大量捐赠。这类顶级私校的入学并非仅仅依靠经济实力，它们的录取程序与大学极为相似，需要学生参加标准化考试，准备申请文书，并通过面试环节。有趣的是，学校不仅要面试学生本人，还会与家长深入交谈，以确保申请家庭的教育理念与学校相契合。

对于普通家庭而言，选择普通私校可能更为实际。如果是走读制的普通私校，年度学费可以控制在在三万美元以下。此外还有一类特殊的私立学校是由教会创办的，主要依靠教会资金支持，因此学费相对更为亲民。不过，由于这类学校往往会将宗教教育融入课程，对于无信仰或持其他信仰的家庭来说可能需要慎重考虑。

相比之下，中国的私立学校发展呈现出不同的特点。目前中国较为知名的私立学校主要服务于外籍人士子女或计划出国深造的学生。尽管中国家庭历来重视教育投入，私立教育市场本应大有可为，但受制于体制因素，私立教育的发展面临诸多限制。中国的教育体系中，维护政权稳定和宣传意识形态始终是重要使命，因此国家对教育领域保持着较强的管控。据我所知，近年来一些地区开始要求优质私立学校执行统一教学大纲，甚至将择校选拔改为随机抽签制度。这些政策调整无疑给私立学校的发展带来了新的挑战。

公立学校​

美国的公立教育体系为学生提供了全方位的免费服务。不仅免除学费和教材文具等费用，在我所在的镇上，学校甚至为学生提供了免费的午餐。

与中国的统一的教科书体系不同，美国学校更依赖图书馆资源。说到图书馆，不得不称赞美国发达的图书馆系统。每个镇、每所学校都设有自己的图书馆，这些图书馆不仅完全免费开放，而且利用网络互通有无，让读者可以获取几乎无穷无尽的资源。在美国的教育理念中，阅读占据着极其重要的地位。虽然小学生可能没有传统意义上的书面作业，但每天的书籍阅读却是雷打不动的必修课。正是得益于便捷的图书馆系统，我的儿子从幼儿园到现在积累了大量的阅读量，这也是我最欣赏美国教育体系的地方之一。

公立学校虽然便宜，但教学质量真的是良莠不齐。与中国类似，美国不同学区之间的教育水平差距巨大，优质学区的房价也随之水涨船高。美国对中小学采用 1 到 10 分的评分制度，这个分数已经成为华人购房时的重要参考指标。不少华人执着追求 "10-10-10" 学区，即小学、初中、高中都达到 10 分的顶级学区。即使不那么苛求的家庭，也很少有人会选择去一两分的学区定居。曾经听某个有经验的同事讲过，在 1、2 分的小学里，老师的主要任务是防止男生违法犯罪、女生意外怀孕。按我个人的标准，7 分以上的学校就已经称得上是优质学校了。

我所居住的马萨诸塞州波士顿地区，历来是美国教育最好的地区。这里不仅有举世闻名的哈佛大学和麻省理工学院，在中小学教育方面也领先全美。我在儿子上学前又特意搬到了一个比较好的学区定居：莱克星顿。这可能是唯一一个在中国也极负盛名的美国小镇。在我上中学的年代，有一篇课文叫做《莱克星顿的枪声》，讲述了这个美国独立战争的发源地。莱克星顿是一个华裔比例极高的社区。虽然在全美范围内华裔仅占总人口的 1%，但在我儿子的学校里，华裔学生已接近四分之一。镇上，无论是新移民的亚裔家庭，还是世代居住于此的白人家庭，都对子女教育倾注了极大的热情。

表面上看，中美两国的学区制度颇为相似，但实际上存在本质差异，这主要体现在教育经费的来源上。美国公立学校的经费主要来自当地的物业税。以我所在的镇为例，房屋售价中位数超过百万美元，年度物业税率约为房价的1.5%。也就是说，镇上一半以上的家庭每年都要缴纳超过 1.5 万美元的物业税。这些税收中相当大的比例都投入到了教育领域。根据镇政府公布的 2022 年财政数据，每位公立学校学生的年度教育支出超过 2 万美元，这个数字相当于主流私立学校的学费水平。

这种机制形成了一个良性循环：优质学区吸引更多重视教育的家庭来此居住，从而推高房价，进而带来更多的物业税收入，让学区能够投入更多资源提升教育质量。但也是这样的正反馈循环，使得美国学区间的差距难以轻易改变。

相比之下，中国目前尚未实行物业税制度，学校经费主要依赖国家统筹拨款。理论上，这种中央调配的方式更有利于缩小区域差距，比如可以向欠发达地区倾斜更多资源。但现实情况是，中国教育资源的集中程度反而更高，因为掌握资源分配权的群体往往会优先考虑自身利益。

回想起我的学生时代，学校常常强调要培养"德智体美劳"全面发展的人才。虽然现在已经有了新的口号了，但不妨就用这五个传统维度来比较一下中美教育的异同。

德​

品德教育，包括规范行为举止和树立正确的三观等，在中美两国的教育体系中都占据首要地位。两国都非常重视传统美德的培养，如爱国情操、助人为乐、维护集体荣誉等。不过在具体实践中，两国还是存在一些显著差异。

最初我以为崇尚自由的美国对学生的行为管理会相对宽松，但通过观察儿子和周围朋友孩子的校园生活，发现美国学校在某些方面的要求反而比国内更为严格，尤其是在遵守指令、保持专注、与同学友善相处等方面。老师们的观察也十分细致，有一次老师发邮件说观察到儿子频繁使用消毒液擦拭桌子，问我们是不是儿子对于新冠病毒太过紧张了。我开始还有点纳闷，儿子一向不怕脏，怎么可能担心病毒。问了他才知道，这个熊孩子在课桌上发现了一个小洞，想试试看能不能用消毒液把洞堵上。儿子还有收集废品的习惯，比如在家里，有时候，他会把玩具、食物等的包装盒、塑料袋等都收藏起来，不许我们扔。老师也发现他在学校收集了很多回形针、便签条之类的小物品，告诉了我们。虽然儿子解释说他收集的物品都是别人用剩的，但考虑到可能会被误解为浪费公共财物，我们还是帮助他改掉了这个习惯。

在学校与家长的沟通方面，美国与中国也有明显不同。记得我小时候的家长会都是全班家长集体参加，老师会当众表扬或批评学生，而评判标准主要是学习成绩。成绩好的学生家长自然倍感光彩，而我老妈就很抗拒参加家长会，因为总是得不到老师的好脸色。相比之下，美国更注重保护隐私，家长会采用一对一形式，每学期一次，每次单独和老师会谈二十分钟，足够进行深入的交流。

除了家长会，当孩子出现不当行为时，美国老师也会及时与家长沟通。儿子也曾几次被老师“告状”：一次是在上课使用电脑时未经允许打开了与课程无关的网页，虽然内容并无不当，但老师仍高度重视，不仅通知了家长，还报告给校长，最终儿子不得不给校长写了检讨书。另外两次则是因为在教室墙面和地面上乱涂乱画。

儿子虽然调皮，但性格温和，每次被批评都能乖乖认错，所以老师一般通过电子邮件沟通即可。儿子班级里也有小朋友不服老师管教的，比如被批评后摔打文具。遇到这种情况，学校就会要求家长当面沟通，严重时甚至让学生回家反省几天。

当然，美国学校在某些行为规范上的确要求较为宽松。比如我小学时上课必须手背后方，正直端坐，而在美国课堂上，学生的坐姿则相对自由。

在价值观教育方面，美国与中国的侧重点有所不同。美国特别强调社会的多样性，这种多样性体现在种族、性别、身心障碍等诸多方面。虽然美国社会常因种族歧视问题受到诟病，但在反歧视方面的努力却值得肯定。相比之下，中国的某些歧视现象，如地域歧视，其严重程度并不亚于美国的种族歧视。在中国，招聘广告中常见“男性、三十五岁以下、城镇户口、四肢健全、五官端正、口齿清楚”等要求，在美国都会被视为歧视行为，可能招致法律诉讼。

美国学校不仅在口头上倡导多元包容，更付诸实际行动。以我所在的小镇为例，虽然居民主要由白人（近六成）和亚裔（超过四成）构成，但为了增加学生群体的种族多样性，学委会特意从非裔聚居区接收部分学生来此就读，并提供免费校车服务。

在特殊教育方面，美国的包容性也更强。与中国将残疾学生集中在专门学校不同，美国倾向于让他们与普通学生共同学习。儿子曾与两名先天性发育障碍的同学同班，这两位同学需要轮椅代步，交流也有困难，学校除了配备班主任外，还专门安排了两位老师照顾他们的特殊需求。

这样的教育环境对培养儿童正确价值观大有裨益。儿子就曾告诉我，虽然班上有些同学在交流和行动上有困难，但他仍然很喜欢和他们一起玩耍，甚至与其中一位结下了深厚的友谊。

智​

这可能是我唯一认为国内教育略胜一筹的领域。虽然我不完全认同国内"鸡娃"的教育方式，但美国这边的学术要求确实显得过于宽松。

我小时候特别讨厌上学，总是期盼放假，甚至有时候生病了，想到可以不去上学都会感到些许安慰；但是儿子却对上学充满热情，有时我们计划长途旅行，如果会影响到他的上课，他都会坚决反对。这种态度差异主要源于一个原因：他在学校完全没有压力。整个小学阶段，都没有家庭作业，也几乎没有考试。即便偶尔有考试，成绩也被视为个人隐私，严禁用于学生排名。以麻州年度标准化考试为例，这是学校评估体系中的一个重要指标。考试成绩由考试机构直接邮寄到学生家中，每个学生只能看到自己的成绩，老师和同学都无权知晓他人的表现。在必须要有排名的场合，比如学校举办选拔赛时，学校会采用匿名代号制度：学生用自创的代号替代真实姓名，然后用这个代号公布成绩。这样每个人也还是只能知道自己的成绩和排名。

美国采用小班教学制，让每位学生都能获得老师的关注，但关注度并非完全平均。老师倾向于将更多精力投入到需要额外帮助的学生身上。儿子跟我说，对于已经掌握课程要求的学生，老师常会安排他们去图书馆自主学习；而对班上那些在拼写和基础运算方面还需要加强的同学，老师则会投入更多时间进行个别辅导。

儿子的学习水平非常普通。但在这里的教育环境中，老师们秉持鼓励为主的理念。无论是多么简单的问题，只要回答出来，都会获得“太棒了”，“真能干”之类的夸奖。再加上没有成绩排名作为参考，这里每个小朋友都自信心爆棚，觉得自己是班级里最好的学生。

这种教育方式有利有弊。优点是让孩子们拥有快乐的童年，培养了自信心。我作为国内培养的差生，是被老师骂大的，容易自卑。但儿子却超级自信，觉得自己什么都能干。

然而，这种教育模式的局限性也很明显。来到美国后，我逐渐意识到，即我便远离了"鸡娃"的环境，对孩子未来的担忧也依然会挥之不去。我担心东亚的内卷文化会逐渐影响美国社会，使竞争愈发激烈。儿子现在生活的这么安逸，将来是否能适应竞争激烈的环境？在赞美声中成长的孩子，如果将来在社会上遭遇挫折，会不会因为巨大的落差而产生心理问题？作为家长，我时常陷入两难：孩子课业繁重时，担心他失去快乐；生活安逸时，又忧心他将来会因此受挫。

这些观察主要基于我儿子就读的小学，但美国教育系统的多样性使得不同学校之间差异显著。来美国之前，我以为所有学校都会采用这种轻松的教育方式，了解得多了才发现情况并非如此。一些学校，尤其是私立学校，对学业要求相当严格，作业量和竞争程度不亚于国内学校。此外，美国社会对儿童格外的宽容和照顾，但随着年龄增长，社会对他们的期望值会迅速提高。小学阶段的轻松氛围到了中学就会改变，即便是公立学校，作业量和考试频率也会大幅增加。顶尖高中的竞争程度与中国相当，许多优质公立中学（如波士顿的拉丁中学）也会采用考试招生制度，择优录取。听一个朋友说他的侄女考上了加州一所非常好的高中，之后不论节假日，每天学习到凌晨两三点才睡。即便如此，她的学习成绩也仅能维持在班级中等水平。

在美国的教育体系中，从小学到大学，学习压力是随年级递增的。这与我当年在中国的经历形成鲜明对比，那时候很多同学都是高中最辛苦，到了大学反而轻松许多。

体​

在体育教育领域，美国的表现远超中国。这里的大多数孩子除了参加学校体育课，还会加入一两个校外运动队。美国的体育项目种类繁多，许多在中国较为小众的运动，如滑雪、高尔夫和击剑等，在这里都已相当普及。当然，美国最最流行的体育运动也还是足球、篮球等几个大球运动。我儿子尝试过多种运动项目后，最终选择了冰球作为长期坚持的运动。在我看来，选择哪项运动并不是关键，更重要的是两点：其一是培养终身运动的习惯，毕竟身体是革命的本钱，没有健康的体魄，其他都无从谈起；其二是通过团队活动培养社交能力和协作精神。  

相比之下，中国学生普遍缺乏体体育锻炼，身体素质跟美国小朋友完全无法相提并论。时常会听说一些国内的年轻人过劳死的新闻，这一方面是因为国内很多企业里的工作压力太大，另一方面也露出了因为缺乏体育锻炼导致的体质问题。

对于我的孩子，我始终认为身体健康比学业成绩更为重要。因此，尽管我担心他的数学成绩不够理想，但仍然支持他投入更多时间在体育活动上，而不是一味做题。

美​

这一领域涵盖所有艺术相关的教育，比如：美术、音乐、戏剧等。就我个人而言，艺术的重要性比起体育来要略逊一筹。一个人要想身体强健，观看他人比赛用处不大，必须亲身参与运动。但是艺术吗，这世界绝大数人不具备创作乐曲、书画、戏剧等的能力，但依然能够通过欣赏他人作品感受美的力量。除非未来从事相关职业，否则艺术水平的高低不会对日常生活产生太大的影响。我儿子对于艺术也确实没太多兴趣，所以除了学校的相关课程，我们没有为他安排任何额外的艺术培训。

即便如此，美国小学的艺术教育仍然给我留下深刻印象。尤其值得一提的是儿子学校里的音乐课，儿子很幸运遇到了一位出色的音乐老师，她不仅专业功底扎实，更是对教育事业充满热忱，还曾入围全国格莱美音乐教育奖决赛。每年学校举办的合唱汇报演出，孩子们都会表演老师自己作曲的歌曲，旋律优美，令人难忘。学校里还会教授几种乐器，儿子毕业时，已经可以用大提琴演奏一些简单曲目了。反观我的小学时代，最多也就接触过三角铁、铃鼓、沙锤之类的简易乐器。

如今，国内不少家庭也开始卷艺术和体育了，但更多是出于升学的考量，往往忽视了孩子的兴趣和个性发展。这种功利化的倾向，反而不利于培养孩子的艺术修为。

劳​

中美两国的小学阶段，劳动教育都相对简单，主要局限于教室清洁等基础事务。到了中学阶段才会有更丰富的劳动实践。

我小时候在黑龙江读中学，学校安排了一些季节性劳动，比如秋天收集树叶为校园的葡萄防寒，冬天清理道路积雪等。这些劳动虽然辛苦，却是很好的锻炼机会，不仅增强了我们的动手能力，也培养了责任感和团队合作精神。不知道现在国内的学校是否还保留这些传统。

在美国，小学生同样不需要什么劳动。但是升入中学后，但中学生需要参加更多社区服务，这也是申请大学的必要条件之一。这些劳动项目既有实践性，又能为社会做出实际贡献，例如组织小朋友的活动、为学校筹款或参与公益募捐等。我小时候学校组织的劳动，是直接为学校或社会做贡献的，不会涉及到钱的问题。美国学生的劳动虽然也是公益性质，但通常需要先换算成钱，再把钱捐赠给相关机构。比如，学生们为客户洗车，收取客户的佣金，再把佣金捐赠给学校。这样的安排不仅让学生们参与了劳动，也帮助他们理解了劳动与金钱的关系。

把老婆的照片进行了样式迁移

开始远离现实了，但还有点影子。

白头鹰：

公牛：

大头外星人：

“毒液”：

怪兽生活的外星球

大约去年这个时候，我把《我和 LabVIEW》这本书做成电子书发布在了网站上。当时已经计划每年会做一些更新，今天回顾了一下这一年来的改动，实际上改进的内容比我预估的还更多一些。

刚开始做准备的时候，我担心我的 LabVIEW 编程技术已经忘光了，也担心这十年来 LabVIEW 变化太大，打开之后都不认识了。但后来发现，我开始的预计都有些太悲观了。我的编程技术确实退化了，但基本的方法都还记得，恢复的很快；LabVIEW 也并没有太大变化，基本操作几乎一模一样。

变化比较大的是网上的中文资料。10 年前网上关于 LabVIEW 的中文资料少得可怜。但现在，无论哪一方面都能搜到一大堆资料，而且很多资料的质量也是相当高的。这些年也有不少关于 LabVIEW 的中文书籍出版，网上评价也不错。如果我在国内的话，肯定当时就买来看看了，不过现在人在国外考虑到运费，嗯，还是等下回回国再说吧。

再有，就是近几年视频逐步崛起，成了网上最重要的知识分享方式。但是考虑到我个人还是会继续以文字加图片的方式分享自己的编程经验。这主要是因为视频制作要花费更多的精力，如果我有时间，还是倾向于增添更多的内容。另外，就是我分享的很多东西也不是太成熟的，发布后还会经常改来改去。文字改起来非常容易，视频要改其中部分内容就麻烦多了。

在搜索 LabVIEW 中文内容的过程中，我还特意尝试用了很多国内的搜索引擎，结果大失所望。百度是国内市场占有率最大的搜索引擎了，先不说它垃圾广告的问题，单说搜索质量也是十分差劲。搜索一些技术内容，返回的常常都是灌水文，最后只能换回 Google。

相比起写纸质书，我还是更喜欢这种类似博客的电子书发布方式的。最主要的原因是可以及时和读者交流。从读者的反馈和问题可以直接了解到自己那里写的不清楚，甚至写错了，然后可以及时纠正。除了读者留言，我还使用了网站统计工具来查看这本书被阅读的情况，工具可能并不精确，但大致可以反应读者的分布。

首先让我觉得比较吃惊的是，这本书最大的流量来源是 Google，尽管在国内无法直接访问 Google。这一说明了搜索引擎对一个网站的流量作用极大，可惜的是，国内的一众搜索引擎都不能搜索我的网站，可能是歧视我没钱买关键词吧。唯一一个我发现能搜索我的网站的国产搜索引擎是 https://fsoufsou.com/ 。也试了一下用这个网站搜索技术文章，比百度的结果好太多了。可惜它的用户量太少，几乎可以忽略不计。希望这个搜索引擎能继续坚持做下去。

除了 Google，比较多的来源网站是知乎和微信。知乎上网友的推荐贴给本书带来了不少流量。微信的对话和群都是封闭的，而我又不在任何群里，就无法得知网友们都在讨论啥了。

再有就是发现绝大多数读者关注的还是基础内容，而不是 LabVIEW 一些高级用法。除首页外，访问量前五的章节是《数值和布尔数据》，《Hello World 程序》，《图形化显示数据》，《什么是 LabVIEW》，《数组和循环》。除首页外，Google 点击页面的前五分别是：《图形化显示数据》，《界面设计实例》，《什么是 LabVIEW》，《安装 LabVIEW》，《事件结构和程序界面》。深入一些的内容比如性能优化，面向对象等访问量比起基础内容零头都不到。我想想也是有道理的，那些比较高级的用法，可能并不是看看书就会用的，最好还是要有交流，有个专门的人来指导一下。相反写书的话更适合介绍一些基础知识。所以我也调整了自己的更新维护计划。今年上半年的时候，我重写了整个面向对象一章，也是为了让零基础读者能更容易理解。后来，就把主要时间用来从头更新那些基础章节了。

我喜欢让 AI 自由发挥，胡乱画一些东西，画一些现实中不存在的，甚至完全没有的东西。当然，大多数这类画作都是模糊一团，但也有一些挺有意思的。我把他们大致归类了一下，贴出来。

这个帖子里的画作都还不算太远离真实世界。它们看上去更像是某种艺术流派的作品，我对绘画艺术一窍不通，都不知道有哪些流派，只是感觉这些 AI 画作类似某些艺术作品。

我很喜欢这个创意，把头发和烟雾融合在了一起：

降临派：

因为成本降低了

旅法学者赵越胜对兰西国王查理十世的一段评价：

我们在历史中见过不少领导人，他的知识结构、文化水平、政治判断力和价值选择，会停留在青少年时期的某一阶段。然后不管他活多久，也不管世上发生多少变化，他都表现为某一时刻的僵尸。如果有某个机缘，让他登上大位，他一定会从他智力、知识发展过程中停止的那个时刻去寻找资源，构造他的政治理念、价值选择和治国方略。这种人的性格一般都执拗、偏执，并且愚蠢地自信，愚而自用，以为他捍卫了某种价值，能开辟国家发展的新方向。其实，他们往往穿着古代的戏装，却在现代舞台上表演，像坟墓中的幽灵突然出现在光天化日之下，人人都知道他是幽灵，他却以为自己是真神。但是，他选择的理念，推行的政策，无一不是发霉的旧货。