提到AI，“大模型”正当红。

不过，大模型是一种用数学概率预测、来生成语言的模型，

它在文科（或者说文字的排列组合）方面表现比较理想，

但在逻辑推理方面却难如人意，

可以参考上海人工智能实验室旗下司南评测体系OpenCompass选的高考“语数外”全卷能力测试结果：

可以看出，即便是最强的大模型，在高考数学中也没能达到及格的水平。

其实，大模型是“语言概率模型”，并非真正的“数学逻辑模型”，逻辑推理能力弱、得分低也可以理解。

不过，“大语言模型”只是AI的一种。专业的“数学AI”真的是可以解数学题的。

2024.7.24，谷歌 DeepMind 的人工智能完成了一项壮举：用 AI 做出了今年国际数学奥林匹克竞赛 IMO 的真题，获得了相当于银牌的成绩，且仅仅差1分就能摘得金牌。

其中，AlphaProof 是一种用于形式化数学推理的强化学习系统，而 AlphaGeometry 2 是 DeepMind 几何求解系统 AlphaGeometry 的改进版本。

IMO一共6题，每题7分，总分最高 42 分。DeepMind 的系统最终得分为 28 分，意味着解决的 4 个问题都获得了满分——相当于银牌类别的最高分。今年的金牌门槛为 29 分，正式比赛的 609 名选手中有 58 人获得了金牌。

这一突破被认为是AI研究领域的又一个里程碑，被许多人称为“数学界的AlphaGo时刻”，表明具有先进数学推理能力的通用人工智能 (AGI) 有潜力开启科学技术新领域。

值得一提的是，本届IMO由美国队拔得头筹，以微弱优势战胜中国队，获得团体冠军。

其功勋教练是罗博深，他执掌美国奥数队的十年间（2014-2023），改写了美国队在国际奥赛中21年无金牌的历史，且4次问鼎团体冠军。

在罗博深看来，数学最本质的意义是思考和逻辑。如果一个孩子参与数学竞赛，只是为了熟悉题目和技巧，进行重复性训练和套用答题技巧，那这只是无意义的内卷。

享受数学，在解决没看过的数学难题中，锻炼思维、提升创造力——这是罗博深一直坚持的数学学习理念。

反观很多传统的数学教育，一股脑将知识点、解题套路灌给学生，再大量刷题，提高正确率。这样的数学学习，不仅没有锻炼到思维能力，也极大消磨兴趣和热情。

当AI时代来临，传统教育模式的弊端，再也藏不住了。罗博深认为：“在刷题中卷成功的孩子，未来将更容易被AI替代。”

极强的学术技能将不再是一人独有的硬核技术，拥有能够认识未来世界的全局的洞察力和应变力，将变得至关重要。

因此，当下的学习观念迫切需要改革——从大量刷题计算中解放出来，走向主动的思维训练。

比如，在日常学习中，多琢磨那些自己从没见过的题目，尝试用自己的方法推导，举一反三。尤其是那些竞赛中的题目，都是很好的思维锻炼工具。简单来说，就是“玩”的心态和方法来学习。

除了思维训练，罗博深还坚信，“有共同热爱数学的朋友，比数学成绩更重要”。而这样一种互助学习模式，恰恰能培养AI时代所需要的核心素养。

罗博深强调，“我们需要摆脱过去狭隘的竞争观，走向合作共赢。那些愿意帮助别人，有合作意识的孩子，才会拥有更多的机会。”

相比AI，人最大的竞争力，在于同理心。人工智能善于解答一切有标准答案、非黑即白的问题，但是人类可以理解不同人的需求和痛点，解决那些没有标准答案的问题。

——正如王珏老师一贯所强调的那样：情感，是人的深层需求；情感，是人的底色；情感，就是动机！

人，本质上是受“情感”驱动的、而不是受外在“物质”驱动的！

情感需求，才是人的最根本需求！在AI时代，人对情感的需求只会更强烈！

因此，与人打交道的技能、具有同理性、善于满足他人情感需要的人，在AI时代将脱颖而出！

此外，还有一个AI短期内无法替代的是“创新思维”。所以，如果一个人既有一定的创新能力、又擅长于满足他人的情感需求，想必会成为AI时代的“复合型人才”。

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