數學考試分數高，就代表你可以去人工智慧領域暢遊？這可不一定

對於「人工智慧（AI）」這個名詞，我想大家應該都非常熟悉，即使不是從事這一行業的工作人員，至少也聽說過這個專業術語。如相關的人工智慧產品已經完全走進我們的生活，如智能手機、智能音箱、智能手環等等。

「人工智慧（AI）」雖然看上去很高大上，但其本質是計算機技術發展到一定程度「融合」的結果，通過對計算機硬體與軟體的結合，實現模仿、研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。如機器人領域、語言識別、圖像識別、自然語言處理等所有與之相關聯的領域，都屬於「人工智慧（AI）」。

因此，「人工智慧（AI）」屬於計算機科學的一個分支。看到這裡，很多人或許會想到程序設計，但「人工智慧（AI）」不僅僅是程序設計那麼簡單，因為它還包含大量的數學知識，如概率論、統計學、數理統計、線性代數、離散數學等。

如果一個人要想成為人工智慧領域的程序員，進入「高大上」的人工智慧領域，沒有紮實的數學知識功底，那是不可能實現的。如我們最常見的機器演算法，某些APP根據大家的閱讀習慣，推薦相關的資訊，就是基於數學知識當中的概率論與統計學等數學內容。

學好數學能幫助一個人進入「人工智慧（AI）」領域，那麼何為學好數學？是不是取得優異的數學成績就代表著學好數學呢？這可不一定，關鍵在於會不會「用」。

一個人的數學成績取得高分，並不代表這個人數學學得好，這主要是基於很多人崇拜「分數論」，把數學當成考取名校的踏腳石，這些人的數學高分往往都是經過題海戰術、刷題等訓練的結果，而對什麼是數學思想方法、數學素養、數學的邏輯思維能力、數學與生活之間的關係等，可能一知半解，甚至是無知。

腦袋裡只有一堆解題方法，卻不知道怎麼用，這就是所謂的「高分低能」。

學習數學，我們已經習慣於講題、解題、做題、再訓練等一系列看似「規矩」的環節，這也間接加劇人們對數學的偏見：枯燥和無聊。

什麼是數學？

數學是研究數量、結構、變化、空間以及信息等概念的一門學科，在人類歷史發展和社會生活中，數學發揮著不可替代的作用，更是學習和研究現代科學技術必不可少的基本工具。

從數學的大體概念中，我們至少可以看出這麼兩點：

一、數學一門綜合性和實踐性非常強的學科；

二、數學是人類社會各方面發展必不可少的工具。

基於這兩點因素，數學這門學科就具有高度的綜合性、很強的實踐性，而且自身具有生長性和發展性，會隨著社會發展而發展，反之也會影響社會的發展而發展。

因此，當我們的學生如果只關註解題刷題，不去理解和消化數學的綜合性和實踐性，就無法學會應用數學知識去解決實際問題，更不要說提高數學素養。

當前的中學數學課本，所展示的知識內容呈現出立體交叉的布局，知識點之間聯繫更加密切，每一章節都穿插了大量的實用性知識板塊，這不僅幫助學生擴大了知識面，更提高了學生分析問題和解決問題的能力。

令人惋惜的是，在現實的數學學習過程中，很多人都忽視培養運用數學解決實際問題的能力，更不要說主動去理解和消化數學思想方法。

在很多文章里，我多次強調數學思想方法是數學的精髓，一個人只有學會運用數學思想方法，這樣才能把具體的數學知識、方法技巧等轉化成分析問題與解決問題的能力，最終才能提高數學素養。

我們所要學習的數學知識、思想方法等，都蘊含在題目當中，題目是數學知識和思想方法的外在表現。當我們面對一道數學題目，或是運用數學知識去解決實際問題，而在這個解決問題過程中所展現出來的思維方式等，就是一個人訓練和提高邏輯思維能力最佳時期。

科學思維的核心是我們的數學思維模式，而數學思維的基石就在於邏輯推理，因此我們把邏輯推理看成是數學思維的基本方法，那麼邏輯思維能力就成為衡量一個人數學能力的標準之一，更是代表著一個人能否把所學的數學知識應用到更高的層面的基石。

我們的數學課堂如果可以關注學生的思維變化、思考過程，關注他們的思維邏輯，不再只是關注問題結論的對與錯，不斷地總結反思，這樣才能幫助我們的學生在知識的發生髮展和深化過程中去理解知識，在分析問題與解決問題過程中去消化數學思想方法，從根本上提高對數學的認識，不斷提高數學綜合能力。

社會在發展，數學的學習方法方式也要跟上時代的發展，要從過去只追求結論對與錯的模式中脫離，讓我們的學生學到有價值的數學，讓不同的人在數學上得到不同的發展，人人都能獲得所必須的數學知識。

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