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二、学习，究竟有什么用
关于知识，有一个非常有意思的现象；那就是人们离开学校以后，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。
为了解释为什么，让我们回到1900年初的德国。有一位叫做威廉·奥斯汀的数学老师（一般大胡子的数学老师们都不太安分）觉得动物的智力被低估了，于是开始让名为汉斯的一匹马学算术。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2+2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。
德国人可是一个很严谨的名族，专门成立了一个委员会来调查此事，经过严格的调查后，他们并没有在奥斯汀身上发现任何诈骗或作弊行为。甚至用别人替代奥斯汀来提问，汉斯仍然可以正确回答。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。
事实上汉斯并没有真正学会算术，而是构建了另一种模型：根据提问者在无意间流露的微表情和肢体动作来判断什么时候该停止踏蹄。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。（见图1）后来这个故事就被叫做“聪明的汉斯”。在心理学和机器学习领域都给了人们启示。机器学习中就以此来说明：人工智能看似能完成一些智力任务，其实是依赖所找到的某些微妙特征。一但条件出现变动，人工智能就很容易失效。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天蓝色。因此人们称机器根本没有理解知识。然而较为讽刺的是，人类自身也存在同样的问题。
（图一）（图二）
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。（图二）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来构建的模型，但能最大化奖励的模型并不一定是教育目标的模型。对于汉斯而言，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对最大化食物并没有影响，宠物学到的“算数”很可能只是想把人手中的食物“算”到嘴里。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，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”这种无法解决实际问题的模型，学生们依然会选择后者。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。（图三）

你是否好奇过：为什么教材在每一课后面都有专项练习，毕竟老师上课的时候很少用到那些部分。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。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。然而，对于最大化分数这个目的而言，教材的知识并不是最有效的模型，因此往往被取代。
回到一开始的问题，第一种声音的拥护者所说的“知识无用”，其实是指那些为最大化分数而构建的知识。那么就会像汉斯离开提问者便无法答题一样，当这些学生离开学校后，当初在学校构建的模型往往也不能被用于解决实际问题，这也是为什么“高分低能”会出现的原因之一，不仅仅是人们所说的“智商高，情商低”。而第二种声音的拥护者所说的“知识有用”，指的是可以解决实际问题的知识，这些知识都是人类最聪明的大脑所沉积下来的模型，是人类繁荣的根基，其有效性自然无需质疑。两种声音之所以都对，是因为它们最初描述的就不是一个事物。正是由于能最大化分数的模型并不是教育目标模型，就让学生们在就业时处于一个很尴尬的局面。企业一方面靠分数和学校出身来筛选人才，另一方面，有希望筛选的人才可以解决工作中的实际问题。这种教育系统和就业系统的不匹配，使得千辛万苦通过考试的学生们又不得不在进入职场后，重新参加培训来学习实用知识。