正文
评价生命现象前，请了解生存环境
PHOTOGRAPH BY PAUL ZAHL
关于知识，有一个非常有意思的现象；那就是在人们离开学校后，出现了两种完全对立的声音。一种声音说：毕业这么多年，根本没用到学校教的知识，为什么当初要浪费时间来学习。另一种声音则说：毕业越久越觉得，学校教的知识都非常有用，后悔当初为什么没好好学习。而在知乎的这个问题下，大家都在试图说服第一种声音的拥护者要把眼光放长远一些。
但事实上，两种声音都是对的。
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这才是高考制度的“内幕”
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文字稿
1. 聪明的马
为了解释为什么，让我们回到1900年初的德国。
威廉 奥斯汀
照片里的这个人叫做 威廉 奥斯汀，曾是一名数学老师。一般大胡子的数学老师们都不太安分，而奥斯汀就觉得动物的智力被低估了，于是就开始教名为汉斯的一匹马学算数。
教汉斯算数
经过一段时间的训练后，奥斯汀便把汉斯带到众人面前来展示。当问到二加二等于几时，汉斯踏了四下蹄子。而问到“若今天是星期一，再过多少天是星期六”时，汉斯竟仍然可以正确的踏五下蹄子。
汉斯才艺展示
德国人可是一个很严谨（吃的太饱）的民族，专门成立了一个委员会来调查此事，带头的是另一个大胡子，叫做卡尔 斯坦普夫。
卡尔 斯坦普夫
经过严格的调查后，他们并没有在奥斯汀身上发现任何欺诈或作弊行为。甚至用别人替代奥斯汀来提问，汉斯仍然可以正确回答。
调查汉斯
可问题出现在，当提问者远离汉斯的视线，或提问者自己也不知道答案时，汉斯便无法回答了。
2. 建模偏差
结论：事实上，汉斯并没有真正学会的算数，而是构建了另一种模型：根据提问者在无意识间流露的微表情和肢体动作来判断什么时候该停止踏蹄。
PS：这可是所有女生都默认自己男朋友有，但实际男朋友根本没有的能力。
特点：虽然汉斯构建的微表情模型能够在提问者在场的条件下，完成同算数模型一样的功能，但二者并不是一个模型。
启示：后来这个故事就被叫做“聪明的汉斯”。在心理学（观察者期望效应）和机器学习领域都给了人们启示。
2.1.机器学习启示
聪明汉斯效应：机器学习中就以此来说明：人工智能看似能完成的一些智力任务，其实是在依赖所找到的某些微妙特征。一旦条件出现哪怕些许的变动，人工智能就很容易失效。
A.I.例子：比如，某些识别坦克和飞机的模型，其实是在识别背景是否存在蓝天色。因此人们称机器根本没有理解知识。
2.2.教育启示
人类例子：然而较为讽刺的是，人类自身也存在着同样的问题；学生构建的模型能够在卷面上，实现与教育想教的模型一样的功能，但二者往往也不是同一个模型。
建模模式：因为在这种条件下，不管是汉斯，还是升学的学生并不是你想教什么，他们就学什么，而是通过最大化某一奖励（reward）来构建模型的（强化学习模式），但能最大化奖励的模型并不一定是教育目标的模型。
宠物例子：对于汉斯或宠物们而言，它们的目的是最大化主人给的食物（奖励）。至于自己是否真的学会了算数或握手对最大化食物并没有影响。宠物学到的“握手”很可能只是想要把你手中的食物“按”出来。
学生例子：对于需要升学的学生而言，他们的目的是最大化自己的分数（奖励）。虽然用真正的知识也可以得到正确答案。但若有另一个模型可以用更快捷的方式得到正确答案的话，哪怕是“三短一长选一长，三长一短选一短”这种无法解决实际问题的模型，学生们依然会选后者。
2.3.教育偏差现象
应试系统：实际上，扮演汉斯角色的并不仅仅是学生。初高中的老师、家长以及培训机构也都是这个系统下的参与者，其目的同样是最大化学生的分数，而这逐渐衍生出来了另一套看似在教实用知识，其实是在最大化分数的教育系统（并没有对错）。
辅导书现象：你是否曾好奇过：为什么初高中的英语教材在每一课的后面都有对话和听力等专项练习？毕竟老师上课的时候根本不会用到那些部分啊。为什么不直接选择一套好的辅导书作为教材，这样不就不用额外花钱买辅导书了吗。
奖励差异：这是因为编写教材的专家们想要最大化的奖励与编写辅导书的专家们想要最大化的奖励并不相同。
辅导书目的：辅导书是升学专家为了让学生学会能最大化得分的知识而编写的材料；
教材目的：教材是教育专家为了让学生学会能解决实际问题的知识而编写的材料。
英语例子：比如《新概念英语》的设计就非常科学，完全对应
《学习观07》
中提到的听、说、读、写四种模型，并为每一种模型都专门准备了输入和输出的练习材料，对应的正是课后的对话和听力。
