从俄罗斯数学看我国教育前景

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一般说起来数学，大家就会有个明显的感觉，法国数学厉害，俄罗斯数学厉害。那问题来了，俄罗斯人为啥点了这么个技能点呢？

其实了解数学史的小伙伴都知道，18世纪之前，几乎没啥俄罗斯数学家，后来好像突然开了窍。

再细看，会发现这个开窍过程非常缓慢。

这事主要和彼得大帝有关，他接手的俄罗斯是个极度落后的农奴国家，在他手上，俄罗斯全面向西方学习。当时文明主要在法国英国那一带，彼得大帝去西边亲自考察后，回来制定了自上而下的全面学习赶超策略，使得俄罗斯这个国家很快焕然一新。

最关键的还是观念上的改变。俄罗斯从之前蒙古人那种愚昧状态向现代科学转变，用科学指导实践，开始狂点算术、造船、工程、矿业等科技点。

以1724年俄国建立国家科学院为标志，俄罗斯半只脚踏入了现代社会。当然了，只是半只脚，整个身体还在外边。但比同时代的大清强太多，那时大清刚迎来自己第三个皇帝。

那为啥他们要重视数学呢？是因为他们爱学习吗？

当然不是了，大航海时代开始后，迫切需要海上导航和定位的相关知识，大量头脑被迫投入对天文学的探索中，很快就有了突破，比如大家熟知的开普勒三大定律，以此为基础，人类对天文的理解上了新台阶。

也就是说，航海带动了天文学，天文带动了数学，这也是为啥英法这些大航海时代的受益者对数学极度上头，没数学就搞不明白天文，没天文就没法更好地搞远航。早期航海出去一波动不动损失一半船只，后来定位能力和航海技术越来越强，也就没那么艰险了。

同理，关于枪炮的弹道研究又催生了物理的大发展，可是物理依旧需要数学这根拐杖。牛顿最早就是研究弹道学的，思考为啥射出去的子弹总会掉在地上，进一步意识到了引力、速度、动能之间的联系，反而跟那个苹果树没啥关系。

俄罗斯有了科学院，可以给学者们提供高薪脱产从事科研，顺便招收学生，星星之火，慢慢开始烧了起来。其中就有著名的伯努利兄弟，也就是咱们熟知的那个“伯努利方程式”，就是以他们家的一个人命名，这是个瑞士数学世家，出了十一个数学家。后来这俩兄弟又把欧拉给拉到了俄罗斯，欧拉在数学界的地位我就不多说了吧。

欧拉对俄罗斯的影响还不是在俄罗斯推导了几个公式，而是培养和激励了一大群学者，以这些学者为基础，俄罗斯形成了自己的数学传统，也就是有很多人把研究数学当成个正经事，一辈子啥也不干，只研究数学。

“终生脱产研究数学”，这在现在听起来很正常，毕竟我们的大学就养着一群。可是回到18世纪，大清如日中天那会儿，科学还是奇技淫巧，不学四书五经搞数学，就听着挺离谱。这一点上俄罗斯确实比大清早了一步。其实现在故宫里还保存着康熙学习欧氏几何的草稿，说明康熙自己是知道这东西重要性的，只是不想让老百姓知道。

更关键的是，欧拉之后，俄罗斯和法国一样，开始觉得数学是一件很高大上的事，形成了“最聪明的人去学数学”的氛围。而同时代的大清最牛逼的人才还在研究四书五经。

欧拉之后，俄罗斯有了自己的扛鼎大佬，也就是著名的罗巴切夫斯基，这人开创了非欧几何。此外还有切比雪夫，马尔可夫等大佬。

从那以后，俄罗斯从基层选拔有数学天赋的人，然后送到大佬那里接受训练学习，数学开始在俄罗斯开枝散叶。

到了苏联时期，苏联经历了卫国战争，核弹、火箭的研发，认识到科技对国家的重要性，把科技上升到了国策和战略安全的地位，认为只有科学才能保卫自己的边疆。

苏联在政治上非常僵化，一度把他们最伟大的天才、火箭之父、苏联航天先驱科罗廖夫送到西伯利亚劳改营改造了8年，后来老科也是死于那些年的染上的旧疾。生物上还出现过李森科那种离大谱的操作。不过苏联在人才培养方面确实有一套。后来甚至影响到了美国。

但是吸收了沙俄和普鲁士的经验，苏联对全民教育非常上头，投入了大量的资金到STEM科目，也就是科学，技术，工程和数学，并且普及率非常高。

苏联孩子从小学生起有完整的教育计划，从小激发大家对科学的兴趣，逐层选拔天才到顶级学府跟着大师深造。

也正是因为在基础教育方面的巨大优势，苏联第一颗人造卫星上天后，美国极其震惊，当时称为“斯普特尼克时刻”，因为那个卫星就叫斯普特尼克。不过美国人当时反思的并不是科技，而是基础教育。认为苏联这基础教育水平这么短时间就产生这么大效果，未来还不得上天？所以现在的美国基础教育，也从苏联做了大量的吸收。

美苏冷战，苏联人口和美国差不多，但是美国加上自己的盟友就比苏联多了一倍。苏联GDP如果按照美元计价，从没到过美国的一半，你说为啥用美元计价而不用卢布，因为苏联给自己的盟友援助也是用美元。

这么大的差距，苏联一直扛了半个世纪，这套人才培养计划功不可没。后来苏联崩溃之后，大量的苏联人才跑到了美国，甚至赫鲁晓夫的儿子，是一个火箭专家，也跑到美国去了。这些俄罗斯美国人形成了现在美国文化里一个奇特的俄罗斯文化阶层。

当然了，苏联的问题很明显，除了我上文提到的政治僵化，没有市场经济也是一个大问题，大量的科研项目最后没法盈利，最后科学跟美国没有代差，技术代差却非常大，终于自爆了。

大家一定要有个常识，技术本身没啥用，得需要经过“产业化”这个大筛子才行，这就需要市场、公司、消费、降低成本、规模化等环节，苏联那种模式无论如何也搞不定这些东西。

如今的俄罗斯数学自然是达不到苏联的水平了，毕竟大量的人才出逃已经成了定局，不过底子还在，依旧有天才蹦出来，比如大家熟知的佩雷尔曼，解决了庞加莱猜想那哥们。

说到这里，其实已经可以总结下了，俄罗斯数学之所以牛逼，其实也谈不上种族天赋，本身就有迹可循。

比如需要大量的人口，毕竟天才出现是均匀的。

此外还需要广泛的选拔机制，让更多的人有机会接受基础教育，给天才们打好基础，然后等他们兴趣和天赋展现出来的时候，再送入高等学府。

接下来就需要有传承，毕竟能打磨钻石的依旧是钻石，能训练天才的也只能是天才，得有真正的大师来训练这些顶级头脑。这也是为啥欧拉对苏联数学那么关键，他带了几个徒弟，这些人后来形成了俄罗斯的数学传统。

此外科学是需要自由的氛围，苏联在数学和航天领域发展得最好，因为他们在这两个领域最宽松。

数学纯理论，不涉及意识形态，所以苏联官方几乎不干预数学领域，大神比较多。

太空和核物理是苏联最自豪的两个领域，所以管得也比较少，发展的整体都不错。生物学一塌糊涂，因为那个领域涉及一些意识形态争论，搞得没法看了。

聊俄罗斯也并不是真的想聊俄罗斯，而是为了聊我们自己。

我们的经济和国力这么短时间内大爆发，一方面和西方技术转移有关，另一方面也是基础教育的胜利。

改革开放后高考恢复，义务教育紧密推进，很快就渗透到了中国最基层的村里。

而且不同于美国的掐尖式教育，中国教育也同苏联一样，在于人口基数大，广泛教育普及与选拔所带来的教育公约数增大，人才比例对应拉高。

我国最大的问题是起步太晚，从一百年前蹒跚起步，中间又有一半的时间闹闹哄哄没咋干正事，真正的发展也就恢复高考后的这四十来年。如今已经取得了一些明显的进展，各个领域都有我们的大神，从这个角度来看已经发展得很不错了。

以现在的发展态势，一点也不用怀疑接下来几十年会迎来大爆发。至于诺贝尔，我不同意这些年一些人对诺贝尔的污名化。我倾向于觉得，中国的“诺贝尔时刻”还没到，不过也快了，用不了几年就会喷涌而出。

这也就需要基础教育能对时代发展的每一步都有所应答，比如40多年前邓小平提出“计算机要从娃娃抓起”，从某种意义上来讲，这句话决定了我国抓住了互联网的机会，如果没有这句话，中国的互联网会不会发展成现在这个样子可能要打一个问号。

现在进入了人工智能的时代，尤其生成式人工智能大模型已经折射出这一轮科技革命新的发展态势，能否抓住这一轮的科技革命，同样需要从娃娃抓起，从基础教育抓起。

这周在一个大湾区青少年人工智能教育高质量发展论坛上，中国科学研究院的的曹培杰教授就在演讲中就提到：

人工智能时代，到底需要什么人才可能需要重新理解，过去需要的人才都是基础知识基础技能，核心培养的是读写算的能力，到了信息技术时代加入了新的，到了现在尤其是大规模技术、人工智能技术兴起了之后，我们所需的人才应该具备提问能力、引导能力，要理解人工智能、善用人工智能，同时具备人机协同能力的人，这是新时代下对人才新的能力素养要求。

人才培养目标都变了，教育当然也要变，去年教育部最新颁布的《义务教育信息科技课程标准》中就已经把人工智能纳入课程体系中。

但是问题来了，先暂且不论课程内容、师资能力储备，需要针对这一变化迅速做出适应调整，首先授课方式就要改变，人工智能教育包含庞杂的学科知识比如编程等计算机科学、机器学理论、数据与算法等等，是没办法像过往一样只依靠单向的课本传输就达成教学目的的，而是需要充分依赖实践教学，这也就带来了硬件设备采买这类教育成本支出问题，比如计算机设备、物联网设备、机器人设备、传感器和执行器、开发版和数据采集设备、云平台、虚拟现实和增强现实等等高规格设备。

这样的设备要求下，别说一些欠发达地区校园，哪怕像深圳、上海这样的一二线城市学校也够呛，更别说偏远地区了。

那就没办法了？也不是，技术发展问题带来的问题依旧只能靠技术来解决。比如广州市便对此交了一份很有想象力的答卷，去年开始他们就通过应用一个虚拟仿真的教学工具-腾讯扣叮“虚拟仿真实验室”在全市顺利开展了人工智能教学工作。

我研究了下这个产品，很难想象，居然是通过游戏科技去打造高仿真的数字教学场景，从而“归零”机器人编程等人工智能教育的硬件成本的，大家完全可以不需要购买相关硬件，在3D虚拟环境中，就能完成高质量的人工智能学习。

这个数字教具通过一个自研的游戏引擎“织梦”，能高度还原机器人各部分硬件的模块与运行过程，打造高沉浸性与互动性的数字学习场景。

不仅如此，在高精度实时渲染、高仿真物理规律模拟等游戏技术下，还能对重力、碰撞和摩擦力等物理作用过程进行充分还原，让孩子们在线上的学习场景中，也能真实感受到的物理因素对机器人组装、运行的改变与影响。

同时这个自研引擎的AI能力还能让这个数字教具在低配置、低网速的电脑上也能流畅运行，让无条件配备高性能电脑的学校也能顺利学习。

咱们聊的并不是科幻，而是现实，如今广州市已有1600所学校的100多万师生，通过腾讯扣叮的“虚拟仿真实验室”，摆脱硬件成本制约顺利开展人工智能教学课程，相当于实现了全市中小学的一键普及，还因此获评了广州的2023年十大民生实事。目前这一普适性极强的教学工具，甚至走进了如云南沧源、江西吉安等欠发地区的全国300个城市的义务教育一线。

有了这样的工具，哪怕你在偏远地区，只要有网，就可以接触到最前沿的技术，相当于为教育经费要求较高的人工智能教育，开了个经济舱。客观上也扩大了人工智能教育覆盖的人群基数，未来我们就可以培育选拔出更多尖端AI人才出来。

尾声：

我一点都不怀疑我国会变成真正的科技强国，因为我国的整体教育方向没啥问题，有问题的是一些细节的问题，大家看新闻应该也没少看到，不过这些都影响不了整个趋势，趋势就是我们拥有海量的人口基数，面对大规模新技术兴起的当下，如果能像腾讯扣叮在广州这样，灵活的做好技术外派帮助教育工作普及落实，让更多人有机会接触到最前沿的信息科技学习。

让潜在人才都充分接触最新的教育，这才是技术创造的公平的机会，再发展一些年，自然啥都有了。