1936年，图灵为解决希尔伯特的判定问题，设计了一台想象中的机器。这台机器的思路耐人寻味：它不是去攻克判定问题本身，而是致力于发展一台足够通用的装置，只要给它足够的时间和规则，它能计算任何可计算的东西。图灵的洞见在于：与其一个问题一个问题地去解决，不如造一台能解决所有问题的机器。后来的故事我们都知道了：这台纸面上的机器变成了计算机，计算机变成了互联网，互联网催生了人工智能。而人工智能，正在回过头来改变每一个学科、每一个行业、每一种知识生产方式。
今天的AI，某种意义上就是图灵所设想的那台机器的当代化身。它不专属于数学、物理学以及任何一门学科。它是一种通用能力，正在同时渗透进所有领域。数学家用它验证猜想，生物学家用它预测蛋白质结构，医生用它诊断疾病，教师用它设计教案，程序员用它生成代码，作家用它起草文稿。没有一个领域能置身事外，也没有一个领域能提前断言它最终会带来什么。
正因为如此，我们无法对AI的冲击做出最终的判断和结论。技术演进的速度远远超过了认知沉淀的速度，今天被认为不可能的事，明天可能就成为现实；今天被视为威胁的能力，后天可能就被整合进新的工作流。面对这样一个快速移动的目标，任何试图一劳永逸地"盖棺定论"的努力，都注定是徒劳的。
由于AI的迭代速度远超预期，我们根本无法对这场变革的最终走向做出定论。这个系列的文章，就是作为一线教师和知识工作者，把近几年伴随AI快速发展冒出来的思想碎片，结合我们最关心的教学变革、知识生产转型、职业边界等问题，以笔记的形式系统整理成一个思考框架，不追求给出确定的答案，只是记录下我们在这场智能革命中的观察，思考与困惑，看看未来最终会走向哪里。
在每一篇文章的最后，我们都设有一块留言板，也欢迎您把您的想法和思考留下——这些碎片汇聚起来，或许就是我们共同寻找答案的方式。