近几十年来，人工智能（AI）的发展速度令人难以置信。人工智能已经渗透到人们的日常生活的各个层面，例如智能家居、个性化医疗、安全系统、自助商店和网上购物。人工智能的一个显著成就是，2016年，计算机程序AlphaGo击败了世界围棋冠军Lee Sedol先生。去年，AlphaGo在与专业围棋选手的比赛中获胜（Silver等人。2016). 围棋是最具挑战性的游戏之一，AI的胜利标志着一个突破。自那时以来，公众对AI的关注度进一步提高，AlphaGo也在不断改进。2017年，新版AlphaGo击败了当今世界排名第一的围棋选手柯杰。显然，人工智能可以管理高度的复杂性。
考虑到许多变化以及多条开发和实施路线，要定义人工智能来包含自20世纪80年代以来的所有变化有些困难（Luckin等人。2016). 许多定义将两个维度作为起点：（a）人性化思维，（b）理性行动（罗素和诺维格2009). 基本上，AI是一个术语，用于标记模仿人类认知功能（如学习和解决问题）的机器（计算机），或管理处理复杂性和人类专家的机器（电脑）。
AlphaGo战胜人类玩家被视为人工智能和人类智能的对比。一个担忧是人工智能已经超越了HI；其他担忧是人工智能将在某些情况下取代人类，或者人工智能将变得不可控（爱泼斯坦2016; Fang等人。2018). 学者们担心未来的人工智能技术可能会触发奇点（好1966)，一个假设的未来，技术的发展变得不可控制和不可逆转，导致人类文明发生不可估量的变化（文格1993).
著名的理论物理学家斯蒂芬·霍金警告说，人工智能可能会终结人类，但他用来交流的技术涉及到人工智能的一种基本形式（塞兰·琼斯）2014). 这个例子突出了人工智能的一个基本困境，即人工智能的总体优势和潜在劣势是什么，以及鉴于其快速发展，如何向前发展？显然，基本或可控的人工智能技术并不是人们所害怕的。Spector等人。1993区分强人工智能和弱人工智能。强人工智能涉及一个旨在取代合格人员之前执行的活动的应用程序，而弱人工智能涉及旨在让经验不足的人员以更高的水平执行的应用程序。其他研究人员将人工智能分为三个级别：（a）人工狭义智能（narrow AI），（b）人工通用智能（general AI）和（c）人工超级智能（super AI）（Siau和Yang2017; 张和谢2018). 窄人工智能，有时也称为弱人工智能，是指专注于窄任务的计算机，如AlphaZero或自动驾驶汽车。一般人工智能，有时也称为强人工智能，是对人类智能的模拟，它可以像大多数人一样执行更多的认知任务。超级人工智能由Bostrom定义(1998)作为“在几乎所有领域，包括科学创造力、一般智慧和社交技能，都比最优秀的人类大脑聪明得多的智力”（第1页）。
尽管人们对单一性的后果及其对人类的潜在益处或危害进行了激烈的辩论，但不可否认的事实是，人工智能能够进行递归的自我完善。随着这一能力的不断提高，更多智能代人工智能将迅速出现。另一方面，HI有其自身的局限性，其发展需要一代又一代人的持续努力和投资。教育是人类发展和改善HI的主要途径。考虑到AI和HI之间的巨大增长差距，最终AI可以超越HI。然而，这并不是忽视HI发展和改进的理由。此外，与HI发展缓慢的速度相比，根据以下人工智能和人类智能支持的对比，人工智能的资金支持增长迅速。
人工智能和人类智能的资金支持
通过确定两者的资金来源，比较人工智能和人类智能存在挑战。这两个术语都有点模糊，可以包括各种方面。一些分析将包括人工智能领域内的大数据和数据分析，其他分析将单独处理。其中一些将包括HI支持范围内的幼儿发展研究，另一些将单独治疗。教育是人类发展和提高HI的主要途径。教育投资反映了对HI发展的努力，与AI投资相比，它们相形见绌。
资金来源也各不相同，从政府对研究和开发的资助到企业和工业对相关研究和发展的投资。然而，有强烈迹象表明，北美、欧洲和亚洲，尤其是中国，对人工智能的资金支持有所增加。世界各地人工智能资金的增长是爆炸性的。根据ZDNet的数据，人工智能资金从2016年到2017年翻了一番多，从2016年至2018年翻了三倍多。过去10年，人工智能的资金呈指数级增长。根据Venture Scanner的数据，大约有2500家公司从72个不同国家的3400名投资者那里筹集了600亿美元的资金（参见https://www.slideshare.net/venturescanner/artificial-intelligence-q1-2019-report-highlights网站). Venture Scanner分析中包括的领域包括虚拟助理、推荐引擎、视频识别、上下文感知计算、语音识别、自然语言处理、机器学习等。
上述人工智能资金数据主要集中在生产产品的公司。HI领域的重点是学习和教育，但没有直接对应方。然而，可以看到的是每个领域内的趋势。上述数据表明，对人工智能的支持呈指数级增长。相比之下，根据城市研究所（Urban Institute）的数据，近20年来，美国的每名学生的资助水平相对持平，少数州略有增长，其他州则无增长（参见http://apps.urban.org/features/education-funding-trends/). 由于各种来源的原因，教育资金很复杂。在美国，有地方、州和联邦的消息来源需要考虑。虽然资金来源的混合很复杂，但很明显，二战后美国联邦和州的教育支出有所增加。然而，根据政府报告（参见https://www.usgovernmentspending.com/education_spending网址). 资金的减少反映出对HI发展的重视程度下降，这是一个危险的信号。
根据《赫辛格报告》（the Hechinger Report）（见https://hechingerreport.org/rest-world-invests-education-u-s-spends-less/). 例如，在2010年至2014年期间，美国的小学和高中教育支出下降了3%，而在同一时期，经合组织35个国家的教育支出增长了5%，一些国家的教育开支增长非常显著（例如，土耳其为76%）。
这些数据可能会受到质疑，比如资金的使用效率如何，或者一个国家在大幅增长之前的表现如何。然而，考虑到美国学生在国际学生评估项目（PISA）中的表现，美国相对缺乏资金支持大致与PISA测试的表现平平有关（参见https://nces.ed.gov/surveys/pisa/pisa2015/index.asp). Darling-Hammond的研究(2014)指出，为了改善学习和缩小成绩差距，如果重点放在能力建设、提高教育工作者的知识和技能以及课程机会的质量上，政府对高需要学校的系统投资将更加有效。
虽然HI不能简单地由PISA测试的表现来定义，但提高HI还需要在高需求领域进行系统性努力和资金支持。因此，在下一节中，我们将对HI进行反思。
对人类智能的思考
尽管HI有多种定义，但根据Sternberg的说法，从心理学的角度来看(1999)智力是一种发展专门知识的形式，从新手或经验不足的人到专家或经验丰富的人，学生必须通过多重学习（内隐和外显）和思考（批判性和创造性）过程。在本文中，我们采纳了这样的观点，并通过讨论学习和批判性思维来反思HI。
什么是学习？
我们从加涅开始(1985)学习的定义是指一个人所知道或能够做的事情发生稳定和持续的变化。人类是如何学习的？你还记得如何证明2的平方根不是有理数吗？这种方法很有趣，被称为间接证明或荒诞化——假设2的平方根是一个有理数，然后应用保真规则得出一个矛盾，表明2的平方根不可能是一个有理数。我们建议那些从未遇到过这种学习和证明方法的读者将此作为练习。（参见https://artproblemsolving.com/wiki/index.php/Proof_by_commulation). 还有一种有趣的学习方法叫做淘汰法，有时被亚瑟·柯南·道尔（Arthur Conan Doyle）认可(1926)英寸白衣士兵的冒险–歇洛克·福尔摩斯对沃森博士说，消除的过程“始于这样一种假设，即当你消除了所有不可能的东西时，剩下的无论多么不可能，都一定是事实”（参见https://www.dfw-sherlock.org/uploads/3/7/3/8/37380505/1926_november_the_adventure_of_the_blanched_soldier.pdf).
在本文早期提到夏洛克·福尔摩斯的原因是为了强调观察在学习中所起的作用。夏洛克·福尔摩斯这个角色以其观察技巧而闻名，这导致了他所谓的演绎推理方法（一种排除过程），逻辑学家将其归类为归纳推理，因为推理过程的结论主要是概率性的，而不是确定性的，与前面提到的2的平方根不合理的证明不同。
在处理不确定性时，似乎有必要进行观察并收集证据，从而得出可能的结论。理性的人和有成就的侦探不是这样做的吗？这当然是赌场的牌柜所做的事；他们观察已经玩过的高值和低值牌，以估计下一张牌成为高值或低值牌的可能性。观察是处理不确定性的关键过程。
此外，人类在生活过程中通常会遇到许多不确定的情况。很少有人会遇到需要使用数学证明来解决问题的情况，比如本文开始时使用的数学证明。乔纳森(2000,2011)认为解决问题是人们参与的最重要和最频繁的活动之一。此外，许多更具挑战性的问题都是结构不完善的，即（a）与情况有关的信息不完整，或（b）问题的理想解决方案未知，或（c）如何将有问题的情况转变为可接受的情况尚不清楚。简而言之，人们几乎每天都会以多种不同的方式面对不确定性。所谓的21世纪关键沟通、协作、批判性思维和创造力技能（4C；参见http://www.battelleforkids.org/networks/p21)这一点很重要，因为不确定性是人类状况的一个自然和不可避免的方面。4个C相互关联，由Spector提出(2018)作为以新3R形式涉及逻辑和认识论的相互关联的能力，即重新审视、推理和反思。作为调查的起点，复审与观察直接相关。排除法是一种推理形式，人们参与其中以解决具有挑战性的问题。反思一个人在解决具有挑战性的问题的终身事业中做得有多好，是一种更高级的元认知活动，有成就的问题解决者会参与其中（Ericsson et al。1993; Flavell公司1979).
基于这些初步评论，接下来以框架的形式给出了批判性思维的全面定义。
批判性思维框架
尽管批判性思维的定义多种多样，但批判性思考的简明定义仍然难以捉摸。为了向家长和学校教师等读者提供对批判性思维的直接理解，在本文中，我们通过一个包括其他人提供的许多定义的框架，对批判性思维进行了全面的定义。批判性思维，如本文所述，是一种多维度、多方面的人类能力。批判性思维已经从三个角度进行了解释：教育、心理学和认识论，所有这些都在下面的框架中得到了体现。
在批判性思维的发展方法中，Spector(2019)认为批判性思维涉及一系列累积的和相关的能力、倾向和其他变量（例如动机、标准、背景、知识）。这种方法来源于经验（例如，观察不寻常的事物），然后是各种形式的调查、调查、证据检查、替代方案探索、论证、测试结论、重新思考假设以及对整个过程的反思。
经验和参与贯穿于从相对简单的经验（例如，直接和即时观察）到更复杂的交互（例如，操纵实际或虚拟工件和观察效果）的整个过程。
发展方法涉及各种心理过程和非认知状态，这有助于一个人的决策变得有目的和有目标。相关的批判性思维技能使个人能够在具有挑战性的情况下取得预期的结果。
在批判性思维的过程中，除了经验外，批判性思考还必须具备两种额外的认知能力，即：，元认知和自我调节许多研究人员（例如Schraw等人。2006)相信元认知有两个组成部分：（a）意识和理解自己的思想，（b）调节自己认知过程的能力。其他一些研究人员则更加重视后者。例如，戴维斯(2015)将元认知描述为监控思维过程质量，然后做出适当改变的能力。然而，美国心理学协会（APA）将元认知定义为对自己思想的意识和理解，并有能力控制相关的认知过程（见https://psycnet.apa.org/record/2008-15725-005).
虽然这两个概念的定义和阐述值得进一步探讨，但它们经常互换使用（霍夫和辛纳屈2010; 舒克2008). 许多心理学家认为元认知和自我调节这两种相关能力密切相关，可以说是一枚硬币上的两面。元认知涉及或强调意识，而自我调节涉及并强调适当的控制。这两个概念结合在一起，使人能够创建一个自我调节机制，监控和调节相应的技能（例如观察、探究、解释、推理、分析、评估、综合、反思和判断）。
关于批判性思维技能，应该注意到，人们对其泛化性和领域特异性进行了大量讨论，就像对一般问题解决技能进行了讨论一样（Chi et al。1982; Chiesi等人。1979; 埃尼斯1989; 费希尔1980). 这项研究支持这样的观点，即要获得高水平的专业知识和绩效，就必须发展高水平的领域知识。因此，在特定的研究领域成为一名高效的批判性思考者需要大量的领域知识。一个人可以在一个拥有大量领域知识和经验的领域中达到这样的水平，但在另一个几乎没有领域知识和经历的领域中则无法达到。培养高水平批判性思维所涉及的过程有些通用。因此，当元认知和自我调节这两种额外能力与动机、参与和支持性情绪状态相结合时，几乎可以在任何领域发展批判性思维（Ericsson等人。1993).
因此，此处给出的框架（见图。1)它围绕批判性思维（即教育、心理学和认识论）的三个主要观点以及相关的学习理论构建。这个框架提供了批判性思维的四个维度的视觉呈现：能力（教育视角）、倾向（心理视角）、层次（认识论视角）和时间。增加时间是为了强调批判性思维在特定背景和发展方法方面的动态性。
批判性思维通常从简单的经验开始，例如观察差异、遇到令人困惑的问题或问题、质疑某人的陈述，然后在某些情况下引导进行调查，然后是更复杂的经验，例如互动和高阶思维技能的应用（例如逻辑推理、质疑假设、考虑和评估替代解释）。
如果个人对观察到的内容不感兴趣，通常不会开始调查。探究和批判性思维需要动机和好奇心。批判性思维的过程需要相应的内在缺陷的支持，如开放的思想和求真。因此，既需要一种发起探究的性格（例如好奇心），也需要一种内在的好奇性格（例如，将心理习惯与激励个人的事物联系起来）（希区柯克2018). 启动倾向是那些有助于开始探究和批判性思维的倾向。内部倾向是指在过程中启动和支持相应的批判性思维技能的倾向。因此，批判性思维倾向包括启动倾向和内部倾向。除了这些因素外，批判性思维还涉及动机。动机和倾向并不是相互排斥的，例如，好奇心既是一种倾向，也是一种动机。
批判性思维能力和倾向是批判性思考的两个主要组成部分，涉及解释、解释、推理、评价、综合、反思、判断、元认知和自我调节等相互关联的认知结构（Dwyer等人。2014; 戴维斯2015; 埃尼斯2018; Facione公司1990; 希区柯克2018; 保罗和埃尔德2006). 还有一些其他能力，如沟通、协作和创造力，这些在当今社会中是必不可少的（参见https://en.wikipedia.org/wiki/21st_century_skills网站). 这些能力与批判性思维一起被称为4C；他们通过元认知和自我调节过程被单独监控和调节。
在布鲁姆的分类法中，批判性思维所涉及的能力分为高级技能（如分析和综合）和低级技能（如记忆和应用）（Anderson和Krathwohl2001; Bloom等人。1956).
思维过程可以被描述为通过低阶和高阶思维技能的螺旋。它包含几个推理循环。其中一些可能是迭代的，直到达到预期的结果。每个循环可能是高阶思维技能和低阶思维技能的混合。每个循环都受制于元认知和自我调节的自我调节机制。
但是，由于人类思维的复杂性，带有推理循环的特定螺旋很难表示。因此，图中显示了批判性思维的发展阶段，而不是带有无限推理循环的可视化螺旋。1).
此外，批判性思维的大多数定义都是基于对理想批判性思想家的想象，例如德尔菲报告（法辛）中产生的共识1990). 然而，根据德雷福斯和德雷福思的说法(1980)在发展专业知识的过程中，学生将经历五个阶段。这五个阶段分别是“绝对初学者”、“高级初学者”，“称职的表演者”、“熟练的表演器”和“直观的专家表演者“。德雷福斯和德雷福思(1980)描述了记忆、识别、决策和意识四种心理功能相继转换的五个阶段。
在发展批判性思维和专业知识的过程中，个人将经历类似的阶段，伴随着实践的增加和经验的积累。通过干预和发展批判性思维的经验，作为新手，任务被分解为无语境特征，这些特征可以被学生在没有特定情境经验的情况下识别出来。为了进一步提高，学生需要能够监控自己的意识，并具有丰富的经验。他们可以在某些上下文中注意到重复出现的有意义的组件模式。逐渐地，越来越多的实践使学生接触到各种各样的整体情况，使学生能够以更全面的方式作为专业人员来认识任务。另一方面，随着经验的积累，个人不太可能仅仅依赖抽象原则。决策将转向直观、高度情景化以及分析性的东西。学生可能会无意识地应用规则、原则或能力。高水平的意识被吸收。在这一阶段，批判性思维被转化为思维习惯，在某些情况下还会转化为专业知识。上述描述展示了批判性思维从新手到专家的发展过程，最终将批判性思考发展为思维习惯。
我们提到了Dreyfus和Dreyfos提出的五阶段模型(1980)对批判性思维的层次进行分类，并强调成为批判性思想家所涉及的发展性质。相应地，批判性思维被分为5个层次：绝对初学者（新手）、高级初学者（初学者）、胜任的执行者（胜任的）、熟练的执行者（精通的）和直觉专家（专家）。
能力水平和批判性思维（批判性思维）水平共同代表了图中所示的四个维度之一。1.
此外，值得注意的是，批判性思维的其他两个要素是调查所依据的背景和知识。如前所述，批判性思维必须考虑上下文和领域知识。此外，作为希区柯克(2018)有人认为，有效的批判性思维还需要有关批判性思考概念和原则的知识和经验。
