作者：陳華夫

在發表了人類智慧真正優於AI人工智慧之處為何？─科技與智慧（30）一文後，有讀者希望我能討論一下，人類的智慧如何學習物理科學的，是否如學習AI人工智慧及圍棋一樣？假如不一樣，什麼才是正確的學習方法？而現行的物理科學教育是否是正確的呢？

近來，赫拉利出版了全球暢銷之的《人類簡史》、《未來簡史》、及《今日簡史》3本書。他在《人類簡史》的251頁說：「在全球70億人口中，有多少人真的瞭解量子力學、細胞生物學或總體經濟學？」。可見學習科學是世界級的難題，本文將探討學習科學之難處的真相及其克服之道。

（圖片來源：人類簡史三部曲）

加拿大計算機科學家約書亞．班吉歐（Yoshua Bengio）是專精人工神經網絡和深度學習，他就說，AI人工智慧的深度學習只能學習到初淺的統計規則，無法學習到抽象的概念，就沒有辦法發展出可以解釋各種規則的理論，所以這就是AI人工智慧無法解釋科學的理論的關鍵。因為所有的理論，基本是建構在抽象的概念上，例如，物理學的基礎理論：牛頓第一運動定律（Newton's first law of motion）：F（力量）＝ m（質量）x a (加速度)。牛頓使用慣性及「力量」的概念，描述了所有物體的運動，愛因斯坦發展了相對論，正確預測了F（力量）在接近光速時動量增加的物體上的作用，也提供了對引力和慣性產生的F（力量）之洞察。並且憑藉對量子力學和可以將粒子加速到接近光速的技術的現代見解，粒子物理學設計了一個標準模型來描述小於原子的粒子之間的F（力量）。

而人類在學習科學時，也面臨理解抽象概念的困難。高中物理教育裡的牛頓力學其實絕大多數的中學生理解的都很膚淺，但足以應付大學入學考試。進了大學及研究所後，電磁學（描述電荷間的F（力量）作用），流體力學，量子力學，更是抽象難懂，即使拿到博士學位，也不保證真的理解，正如赫拉利所說的：「在全球70億人口中，有多少人真的瞭解．．．．」。

我在教授電漿物理學在半導體電漿鍍膜及電漿蝕刻應用多年後，歸納出學習電磁學的4個天塹（超級瓶頸），並在youtube上做了相對應的4個視頻，其連結附在文後，供諸位參考。我之所以稱為天塹（超級瓶頸），表示很難超越，只有極少數有科學的理解天賦的學生，再加上濃厚的興趣，及多年的努力，才能跨越。其養成的過程如同養成能夠詮釋「蕭邦」鋼琴的音樂家的養成一樣。

這就暴露了現行東西方的科學教育的缺陷了，現在的大學教育，教授理工科的學生電磁學，流體力學，量子力學卻不問學生是否真正有資質能夠理解，我認為是浪費了學生及老師的時間及生命。我認為應該比照「音樂學院」，而設立「物理科學家學院」，以培養一流得科學家，專門招收有科學的理解天賦之學生，並以特殊優異的師資，專門培養優質的科學家。而一般大學理工科的學生高深的物理科學課程時，老師要說明理論，學生要追求理解，尤其在研究所入學考試及博士資格考試時，老師和學生都不要浪費時間在考試解題的技巧末節上。

結論：
現在的大學教育不問學生是否真正有資質學習科學，是浪費了學生及老師的時間及生命。應該比照「音樂學院」，而設立「物理科學家學院」培養一流科學家，專門招收有科學天賦之學生，並以專精的師資，專門培養優質的科學家。

請看本文的視頻版：「陳華夫專欄」視頻版之 27─省思物理科學教育的真相─科技與智慧（31）

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