第六章 迎接未来：AI时代的教育和个人发展（第3/7页）

·学习要追随兴趣：通常来说，兴趣就是那些比较有深度的东西，所以只要追随兴趣，就更有可能找到一个不容易被机器替代掉的工作。无论是为了美，为了好奇心，为了其他原因产生的兴趣，这些兴趣都有可能达到更高层次，在这些层次里，人类才可以创造出机器不能替代的价值。

AI时代该学什么？

有关学习的内容和目标，我的小女儿德亭曾经说过一段让我特别尊重、特别赞许的话。

德亭很早就喜欢摄影，她5岁的时候得到了人生第一台相机，并从帮姐姐设计出来的漂亮时装拍照开始，逐渐拓展拍摄对象，很早就成了一个小摄影爱好者。她中学时很想以摄影作为自己的专业，但我担心她喜欢摄影只是为了逃避功课。申请大学前，我反复跟她讨论，并提醒她：“你必须想清楚噢！专业摄影师很快就会被淘汰，现在摄影工具愈来愈方便，大家都可以轻易拍出好照片，专业摄影师的优势会渐渐消失。”

可我没有料到，德亭很郑重地说了下面这段话：“我做过调查了，目前在美国，一个专业摄影师的薪水比记者还要低，而记者的薪水相比其他各行业也越来越低了。可是爸爸，我愿意赚比较少的钱，做自己真正想做的事。每次背着沉甸甸的相机出去拍照，回来的时候虽然筋疲力尽，我却总是心花怒放。我非常庆幸生活在高科技时代，可以轻松拥有数码摄影以及低成本、大容量的存储设备，还有无处不在的网络，这些让我像一个装备齐全的猎人一样，捕捉我所有的感动，然后用心将图像提取出来。未来的摄影绝对不只是按下快门，而是要用新的眼光，让影像产生新的意义。而那绝对不是科技可以取代的。”

每当我思索人和机器共存的未来时，就总会想起德亭的这段话。的确，摄影技术再先进，照片画质再好，也取代不了摄影师内心因拍摄对象而产生的感动。这种感动可以赋予风景、人物、静物、街景以新的意义。即便以后有了人工智能照相机，可以自动帮助人完成捕捉美景、记录美好瞬间的任务，人的感动、人的审美、人的艺术追求也是机器无法取代的。

摄影如此，其他工作亦如此。我们很难准确列举，AI时代到底该学什么才不会被机器取代，但我们大致还是可以总结出一个基本的思路：

人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。而且，这些技能中，大多数都是因人而异，需要“定制化”教育或培养，不可能从传统的“批量”教育中获取。

比如，同样是学习计算机科学，今天许多人满足于学习一种编程语言（比如Java）并掌握一种特定编程技能（比如开发Android应用），这样的积累在未来几乎一定会变得价值有限，因为未来大多数简单的、逻辑类似的代码一定可以由机器自己来编写。人类工程师只有去专注计算机、人工智能、程序设计的思想本质，学习如何创造性地设计下一代人工智能系统，或者指导人工智能系统编写更复杂、更有创造力的软件，才可以在未来成为人机协作模式里的“人类代表”。一个典型的例子是，在移动互联网刚刚兴起时，计算机科学专业的学生都去学移动开发，而人工智能时代到来后，大家都认识到机器学习特别是深度学习才是未来最有价值的知识。过去3年内，斯坦福大学学习机器学习课程的学生就从80人猛增到了1000多人。

再比如，完全可以预见，未来机器翻译取得根本性突破后，绝大多数人类翻译，包括笔译、口译、同声传译等工作，还有绝大多数从事语言教学的人类老师，都会被机器全部或部分取代。但这绝不意味着人类大脑在语言方面就完全无用了。如果一个翻译专业的学生学习的知识既包括基本的语言学知识，也包括足够深度的文学艺术知识，那这个学生显然可以从事文学作品的翻译工作，而文学作品的翻译，因为其中涉及大量人类的情感、审美、创造力、历史文化积淀等，一定是机器翻译无法解决的一个难题。

未来的生产制造行业将是机器人、智能流水线的天下。人类再去学习基本的零件制造、产品组装等技能，显然不会有太大的用处。这个方面，人类的特长在于系统设计和质量管控，只有学习更高层次的知识，才能真正体现出人类的价值。这就像今天的建筑行业，最有价值的显然是决定建筑整体风格的建筑师以及管理整体施工方案的工程总监。他们所具备的这些能够体现人类独特的艺术创造力、决断力、系统分析能力的技能，是未来最不容易“过时”的知识。