曾經有人採訪過人工智能領域的10來位專家，未來人工智能會取代多少人類工作。各個專家的估計有一定的差別。但共識是：在未來10~20年時間之間，隨著機器學習快速發展，人工智能會在各個領域大面積使用，目前的重複性勞作、簡單的腦力和體力勞動，未來交給人工智能去做的可能性很大。按照目前的技術趨勢看，初級和中級白領工作最容易被取代。
底層勞動力只有工廠工人容易被取代，服務業底層勞動力反而很難被取代。因為機器人的靈活性不如人，非標準工作環境會讓機器人無所適從。
但是相對而言，很多白領工作因為工作環境簡單、工作內容重複、基本上是與數據和文檔打交道的工作，很適合人工智能去做。可以說未來只要是標準化重複性工作，多數都可以交給人工智能來做。面對這樣不可阻擋的趨勢，我們該怎樣讓自己和孩子做好準備呢？
未來需要什麼樣的能力？
與人工智能相處的能力
第一種能力是圍繞人工智能發展產生出了需求。這一個領域要求人能理解人工智能、改進或發展人工智能，或者至少能夠與人工智能工具和諧相處，並利用工具做事，正如今天我們可以藉助移動互聯網發展自己的事業版圖。
與智能世界相處，基礎思維能力仍然是重要的，今天孩子的學習環境中，從小打下語文和數學基礎是很好的設置。智能時代知識技術更新很快，需要的是不斷自我學習的能力，讓自身更新的速度與時代匹配，而自我學習能力，最需要的是良好的自主閱讀能力、抽象思維能力、自我反思能力。
與人相處的能力
第2種能力是人際溝通領域的需求。即使人工智能進一步大力發展，他們理解人類世界和人類心思仍然有較多差距，因而不可能完全替代人際溝通。尤其人工智能接管大量基礎單一型工作之後，人與人溝通會是需求更廣的領域，剩下的絕大數職位和需求可能都集中在需要人與人大量溝通協作的板塊兒。標準化工作都容易被機器自動化。而非標準化工作，一般都意味著大量不確定性，需要不斷磨合、團隊協作、溝通、修改、隨機應變、相互妥協。未來在情感關懷和與陪護、人的社交娛樂方面，也會有更多基於人心靈溝通的需求。
超越人工智能的能力
第3種能力是我們自己更為看重的，未來更需求的關鍵性能力。也就是做那些人工智能難以做好的事情，給人工智能指引方向，什麼是人工智能做不到的能力？核心中的核心是兩條：大局觀（世界觀）和創造力。
世界觀是常識的升級，是我們對世界的全景認知。世界觀讓我們有跨專業的創新能力，我們能夠從物理和生物的結合中做出蛋白質組學，能把音樂領域理論帶入建築設計，能將政治、經濟知識與生活場景應對，最終以波普藝術的方式呈現出產品。構建知識的全景舞臺，讓多學科門類的知識搭配組合，創建更有意義的事物，這是目前的人工智能難以跨越的一步。
創造力是生成有意義的新事物的能力，真正的創造力要麼是對問題的深刻洞察，提出與眾不同的全新的解決方案，或是對想象的極大拓展，讓奇思妙想轉化為可實現的全新作品，或是對人性的複雜領悟，把人心不可表述的感觸轉化為可表達的感人藝術，沒有深刻的理解和敏銳的感受，就沒有真正的創造力。
未來該如何教育和學習？
情感聯結
情感聯結是人類特有的依戀，學習讓人將依戀對象變為心理意象，他們輸入的信息權重會特別大，情感加持是人類學習特有的本領，缺少情感聯結的學習很難入心。一歲之前是建立安全依戀關係的重要時段，12個月的時候的安全依戀測試就已經對成年後的行為有一定的預測能力，人工智能時代理解他人的情感和思想將是重要的能力需求，而理解他人的能力也需要親子情感聯結作為基礎。
基礎抽象思維
人工智能能做到符號與符號的連接，而人類能做到真實世界與符號連接。這種能力就是抽象思維，且不說未來我們能不能教人工智能學會理解真實世界。只說另一方面，我們如何讓人類的孩子理解真實世界與符號對應，對於人類智能發展十分關鍵。人類的知識，建立於各種真實感覺到符號之間的對應，人類的學習，重要的是對符號系統的基礎理解。
世界觀建立
孩子與人工智能相比最大的優勢就在於孩子的常識系統。常識系統，源於大腦綜合加工信息的能力，對嘗試系統的升級就是對世界的常識認知，也就是世界觀對世界的綜合理解能力，需要有系統視角的通識教育，重要的不是記憶所有學科領域的知識碎片，而是知道如何安放和調取這些知識，這就需要有層次、有關聯的知識體系，人工智能能記憶所有的碎片，但是難以組合成有意義的圖景和故事，遇到事情也缺少如何調用。世界觀，不是知識庫，而是從高處看待知識的視角。
創造力發展
未來人與人工智能相比最大的競爭優勢莫過於創造力，包括對知識的創造性理解和對知識的創造性應用。對知識體系的創造性理解是所有學習中最重要的一環，創造性理解的意思是敢於對知識進行質疑，重組搭配和延展。敢於挑戰重建現有知識，敢於靈活運用知識去分析，去解決問題。知識是孩子的樂高積木，他們可以充分信賴自己運用的知識的能力，用知識搭建出頭腦中最鮮活的花園，而不只是猜測老師想讓自己如何安裝知識。對“唯一正確性”的過度的強調，對循規蹈矩的過度認可，對錯誤探索的過度批評，才是壓抑孩子創造力的最大阻礙。
我們要把人類認知發展中最獨特寶貴的優勢發揮到最大。綜合學習各個領域，以創造性思考為學習引導。人類相比人工智能而言仍然有許多優勢，有許多未解的秘密，我對人類的潛力充滿信心，對孩子充滿信心。
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