面對AI，學(xué)習(xí)有價值的技能

我的小女兒德亭曾經(jīng)說過一段讓我特別尊重、特別贊許的話。德亭很早就喜歡攝影，她5歲的時候得到了人生第一臺相機(jī)，并從幫姐姐設(shè)計的漂亮?xí)r裝拍照開始，逐漸拓展拍攝物件，很早就成了一個小攝影愛好者。

她中學(xué)時很想以攝影作為自己的專業(yè)，但我擔(dān)心她喜歡攝影只是為了逃避功課。申請大學(xué)前，我反復(fù)跟她討論，并提醒她：“你必須想清楚喲！專業(yè)攝影師很快就會被淘汰，現(xiàn)在攝影工具愈來愈方便，大家都可以輕易拍出好照片，專業(yè)攝影師的優(yōu)勢會漸漸消失?！?/p>

我沒有料到，德亭很鄭重地說了下面這段話：“我做過調(diào)查了，目前在美國，一個專業(yè)攝影師的薪水比記者還要低，而記者的薪水相比其他各行業(yè)也愈來愈低了?？墒前职?，我愿意賺比較少的錢，做自己真正想做的事。我非常慶幸生活在高科技時代，可以輕松擁有數(shù)位攝影以及低成本、大容量的存放裝置，還有無處不在的網(wǎng)絡(luò)，讓我像一個裝備齊全的獵人，捕捉所有的感動。未來的攝影絕對不只是按下快門，而是要用新的眼光，讓影像產(chǎn)生新的意義，那不是科技可以取代的?！?/p>

每當(dāng)我思索人和機(jī)器共存的未來時，就總會想起德亭的這段話。的確，攝影技術(shù)再先進(jìn)，照片畫質(zhì)再好，也取代不了攝影師內(nèi)心因拍攝物件而產(chǎn)生的感動。這種感動可以賦予風(fēng)景、人物、靜物、街景新的意義。

即便以后有了人工智能照相機(jī)，可以自動幫助人類完成捕捉美景、記錄美好瞬間的任務(wù)，人的感動、審美和藝術(shù)追求也是機(jī)器無法取代的。

這些領(lǐng)域，AI依然薄弱

在人機(jī)協(xié)作的時代，我們可以發(fā)揮人工智能的特長，將我們的時間和精力解放出來，做更多感興趣的事。AI（人工智能）雖然在很多領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但它們在有些領(lǐng)域，依然很薄弱。我想，只有深入了解人工智能的薄弱環(huán)節(jié)，我們才不至于因為人工智能的高速發(fā)展而亂了陣腳。

跨領(lǐng)域推理。和AI相比，人有一個明顯的智慧優(yōu)勢，就是舉一反三、觸類旁通的能力。利用這種能力，人類可以在日常生活、工作中解決非常復(fù)雜的具體問題。

抽象能力。目前AI深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，幾乎都需要大量訓(xùn)練樣本來讓計算機(jī)完成學(xué)習(xí)過程?？墒侨祟悾呐率切『⒆右獙W(xué)習(xí)一個新知識時，通常只要兩三個樣本就可以了。其中最重要的差別，也許就是抽象能力的不同。

知其然，也知其所以然。人類基于實驗和科學(xué)觀測結(jié)果，建立與發(fā)展物理學(xué)的歷程，是“知其然，也知其所以然”的最好體現(xiàn)。按照現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)的實踐方法，給計算機(jī)看一千萬次兩個鐵球同時落地的視頻，計算機(jī)就能像伽利略、牛頓、愛因斯坦所做的一樣，建立起力學(xué)理論體系嗎？

常識。即使2歲嬰兒也能理解直觀的物理過程，比如丟出的物體會下落。人類并不需要有意識地知道任何物理學(xué)，就能預(yù)測這些物理過程，但機(jī)器做不到這一點。

自我意識。人類常常從哲學(xué)的角度詰問這個世界的問題，如“我是誰”“我從哪里來”“我要到哪里去”，顯然，今天的弱人工智能遠(yuǎn)未達(dá)到具備自我意識的地步。

審美。雖然機(jī)器已經(jīng)可以仿照人類的繪畫、詩歌、音樂等藝術(shù)風(fēng)格，照貓畫虎般地創(chuàng)作出計算機(jī)藝術(shù)作品來，但機(jī)器并不真正懂得什么是美。審美缺少量化的指標(biāo)，比如，我們很難說這首詩比另一首詩高明百分之多少，但只要具備一般的審美水平，我們就很容易將美的藝術(shù)和丑的藝術(shù)區(qū)分開來。

情感。機(jī)器完全無法理解人的喜怒哀樂、七情六欲、信任與尊重。前段時間，有位人工智能研究者訓(xùn)練出了一套可以“理解”幽默感的系統(tǒng)，然后為這個系統(tǒng)輸入了一篇測試文章。結(jié)果，這個系統(tǒng)看到每句話都大笑著說：“哈哈哈！”，也就是說，在理解幽默或享受歡樂的事情上，今天的機(jī)器還不如兩三歲的小孩子。

通過以上分析，我們能看到人工智能在很多方面依舊距離人類的大腦很遠(yuǎn)。這對我們在人工智能時代應(yīng)該學(xué)習(xí)什么提供了一個思路：人工智能時代，程序化、重復(fù)性、僅靠記憶與練習(xí)就可以掌握的技能，將是最沒有價值的技能，幾乎一定可以由機(jī)器來完成。

反之，那些最能體現(xiàn)人的綜合素質(zhì)的技能，例如，人對于復(fù)雜系統(tǒng)的綜合分析、決策能力，對于藝術(shù)和文化的審美能力和創(chuàng)造性思維，由生活經(jīng)驗及文化熏陶產(chǎn)生的直覺、常識，基于人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力……這些是人工智能時代最有價值，最值得培養(yǎng)、學(xué)習(xí)的技能。

這些技能中，大多數(shù)都是因人而異，需要“訂制化”教育或培養(yǎng)，不可能從傳統(tǒng)的“批量”教育中獲取。比如，同樣是學(xué)習(xí)計算機(jī)科學(xué)，今天許多人滿足于學(xué)習(xí)一種程序設(shè)計語言（比如Java）并掌握一種特定程序設(shè)計技能（比如開發(fā)安卓應(yīng)用），這樣的積累在未來一定會變得價值有限，因為未來大多數(shù)簡單的、邏輯類似的程序碼一定可以由機(jī)器來編寫。

AI時代，怎樣不變成無用的人

人類工程師只有專注計算機(jī)、人工智能、程序設(shè)計的思想本質(zhì)，學(xué)習(xí)如何創(chuàng)造性地設(shè)計下一代人工智能系統(tǒng)，或者指導(dǎo)人工智能系統(tǒng)編寫更復(fù)雜、更有創(chuàng)造力的軟件，才可以在未來成為人機(jī)協(xié)作模式里的“人類代表”。

完全可以預(yù)見，未來機(jī)器翻譯取得根本性突破后，絕大多數(shù)人類翻譯，包括筆譯、口譯、同聲傳譯等工作，還有絕大多數(shù)從事語言教學(xué)的人類老師，都會被機(jī)器全部或部分取代。

但這不意味著人類大腦在語言方面就完全無用了。如果一個翻譯專業(yè)的學(xué)生學(xué)習(xí)的知識既包括基本的語言學(xué)知識，也包括有足夠深度的文學(xué)藝術(shù)知識，那這個學(xué)生顯然可以從事文學(xué)作品的翻譯工作。而文學(xué)作品的翻譯，因為其中涉及大量人類情感、審美、創(chuàng)造力、歷史文化素養(yǎng)等，是機(jī)器翻譯無法解決的難題。

未來的生產(chǎn)制造業(yè)將是機(jī)器人、智慧流水線的天下，人類再去學(xué)習(xí)基本的零件制造、產(chǎn)品組裝等技能，顯然不會有太大用處。在這個方面，人類的特長在于系統(tǒng)設(shè)計和質(zhì)量管控，只有學(xué)習(xí)更高層次的知識，才能真正展現(xiàn)出人類的價值。

就像建筑行業(yè)，最有價值的顯然是決定建筑整體風(fēng)格的建筑師，以及管理整體施工方案的工程總監(jiān)。他們所具備的這些能夠體現(xiàn)人類獨(dú)特藝術(shù)創(chuàng)造力、決斷力、系統(tǒng)分析能力的技能，是未來最不容易“過時”的知識。