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以前有个耳熟能详的故事：《达芬奇画蛋》。说是大画家达芬奇在童年时刚开始学习绘画时，老师让他什么都不要问，先画一万个鸡蛋。他画啊画地，就这样水平见长，成为了了一代绘画大师。

我不确定达芬奇画蛋的故事是不是真有其事，但现在仔细想起来这种学习指导思想可谓相当原始。如果当真「读书千遍其义自现」的话，那是不是一切的教育理论、教育家和教育实践都白搭了？更何况，这种「先画一万个鸡蛋」的学习方法，其有一个前提条件，这个前提条件如果未被确实证明，那么这个学习方法也就是无稽之谈。这个前提条件就是：人脑确实适合于在这样在反复练习中，进行观测，从中增长经验，并反馈、体现在下一次练习中。可是，有谁证实了人脑是具有这样观察-反馈的机制吗？如果被证实的话，有没有定量的分析呢？

诸如此类种种悬而未决的事项，在我看来，人脑未必就是适合这样反复练习并能从中有效提高技能的。

然而，峰回路转，现在来到了机器学习的时代。人脑不行，但机器或许行啊，因为机器可以被设计成这样，而机器学习大概就是被这么设计的。

前几天看到一句话，是有关具身智能的（简单来说就是人形机器人）：一个机器人学会了一件事，（通过网络传输），所有的机器人就都会学会这件事。

或许这才是能体现达芬奇画蛋这则教育寓言的平台。人工智能本身搭载了各种传感器、记录装置还有分析装置。不拿画画，而拿与物理世界操作相关的事例来说——比如打鸡蛋。如果一个机器人打 10 万个有打有小、不同种类和重量，以及打鸡蛋用到的容器不同等等……各种情景下的鸡蛋，就可以学会「如何打鸡蛋」这件事，那么如果是 100 台机器人的话，每一台就只要尝试打 1000 个鸡蛋，并且互相交流经验。如果有 1 万台机器人的话，每个机器人打 10 个鸡蛋，就能学会。之后，它们就可以去学下一个技能，比如搅拌蛋糊、煎蛋饼……

达芬奇画蛋这种事，或许有更适合它的实现形态，即具身智能。

未来看起来又光明一些了！