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高樓失火該「往上」跑還是「往下」跑? 93%的人都做錯了!(一定要給家人看看...) 教孩子,不是做得不夠,而是做得「太多」!一名律師媽媽真心告白,值得所有父母深思...

「棋王」都輸給電腦了… 家長憂心:孩子該學什麼,將來才不會 被機器搶走工作?

7月 2017年31
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(圖片擷取自:YouTube)

 

文:李開復

 

AI  時代,應該如何學習?

過去一年,我做了許多場

關於人工智慧發展趨勢的演講。

講到 AI 將在未來十年內,

取代或改變許多

簡單、低效的人類工作時,

身為家長的聽眾會好奇地問我:

AI 時代,孩子到底該學什麼,

才不至於被機器「搶」了工作?

 

繼續看下去...

 

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其實,與其討論讓孩子學什麼,

不如先討論孩子應該如何學習。

學習方法 遠比學什麼內容更為重要,

尤其是在人機協作、各自發揮特長的時代裡,

填鴨式和機械式的學習,

只能把人教成機器,

讓孩子喪失人類獨有的價值。

 

2013 年,包括哈佛大學前任校長在內的

一群著名美國教育家,

聯合創辦了一所神祕的四年制大學

——密涅瓦大學(Minerva Schools at KGI)。

第一年招生時,這所大學的錄取 率低於 3%,

遠低於哈佛大學的 8 ∼ 9%,

是全美錄取最嚴格的大學院校。

被密涅瓦大學第一批錄取的學生,

收到的錄取「通知書」,

是一具精緻的小木盒,

盒蓋上用英文寫著「好奇心」的字樣,

盒內是一台訂製的 iPad。只要打開,

密涅瓦大學的創辦人本•尼爾森(Ben Nelson)

就會收到通知,並與學生進行一次視訊通話,

安排學生在舊金山開始四年的學業。

 

這麼神祕的學校、這麼低的錄取率、

這麼有趣的新生報到流程,

密涅瓦大學到底有什麼過人之處?

該校創辦人相信,

傳統的四年制大學,

已經無法適應未來的需要,

大學教育過程本身需要被改革、甚至被顛覆,

線上課程、討論小組、實習實踐、

自我探索和自我完善,

將成為今後教育的主流模式。

基於這樣的思路,

密涅瓦大學使用的是一套名為

「沉浸式全球化體驗」(Global Immersion)

的教學方法。

密涅瓦大學的所有入學新生,

都要在舊金山的一個獨特校區,

完成第一年的學業。

這一年的主題是「基礎」,

但學生所學的課程與普通大學一年級的課程,

有著非常大的差異。

 

 

密涅瓦大學的教育家們相信,讓學生付費

去學網上到處都可以找到的基本課程,

例如基礎的電腦導論、經濟學導論,

或是物理學導論,是一件得不償失的事。

因此,密涅瓦大學的大一課程,

直接將知識課程與四種極其重要的方法論

有機結合起來,變成「形式分析、實證分析、

多模式交流、 複雜系統」四大課程板塊。

 

「形式分析」主要用於

訓練學生精密、合理思考的能力;

「實證分析」著重培養

創造性思維和解決實際問題的能力;

「多模式交流」則關注

使用不同方法進行有效交流的能力;

「複雜系統」的重點在於

複雜環境中的有效協作。

 

 

(中略)

 

除了大一在舊金山外,

大二到大四的三年內,學生每年都會到

世界上的一個不同地方完成學業。

密涅瓦大學分布在全世界的教學地點,

包括印度海德拉巴、布宜諾斯艾利斯、台北、

首爾、柏林、倫敦等。

專業課程教學時,沒有死板的課本,

也沒有傳統的填鴨式授課,每堂課

同時參與的學生人數很少,最多不超過 20 人,

以遠端教學和 集體討論為主,

學生可與分布在全球各地的著名教授交流、互動。

同時,在學習之餘,

學生要在當地 進入一家

與自己學業相關的代表性公司,

在實習中培養自己的全面素質,

真正學會如何工作。

 

對於密涅瓦大學的大膽實踐,人們存有很多爭議。

密涅瓦大學與谷歌、麥肯錫、高盛等

企業有合作關係,培養出來的人才,

很多都可以滿足這些一流企業的實際需要。

 

(中略)

 

(圖片擷取自:科學網)

 

在人工智慧時代,程式化的、重複性的、

僅靠記憶與練習就可以掌握的技能,

將是最沒有價值的技能,

幾乎一定可以由機器完成。

 

反之,那些最能體現

人的綜合素質的技能,

例如,人對複雜系統的綜合分析與決策能力,

人對藝術和文化的審美能力和創造性思維,

人由生活經驗及文化薰陶所產生的直覺和常識,

還有基於人自身的情感

(如愛、恨、熱 情、冷漠等)

與他人互動的能力⋯⋯,

這些是人工智慧時代最有價值、

最值得培養與學習的技能。

而且,在這些技能中,大多數都是因人而異,

需要「訂製化」教育或培養,

不可能從傳統的「批量」 教育中獲取。

 

 

(中略)

 


再比如,完全可以預見,未來

機器翻譯取得根本性的突破後,

絕大多數人類翻譯,

包括筆譯、口譯、同步口譯等工作,

還有絕大多數從事語言教學的人類老師,

都會被機器全部或部分取代。

但是,這絕不意味著人類大腦

在語言方面就完全無用了。

如果一個翻譯專業的學生,

學習的知識既包括基本的語言學知識,

也包括足夠深度的文學藝術知識,

那麼 這個學生顯然可以

從事文學作品的翻譯工作,

而文學作品的翻譯,因為涉及了

大量人類的情感、審美、創造力、歷史文化素養等,

幾乎一定是機器翻譯無法解決的一個難題。

 

 

 

 

本文摘自:

《人工智慧來了》

作者:李開復、王詠剛 

出版社:天下文化

 

本文由 天下文化 授權轉載,

未經授權,請勿轉載侵權!

責任編輯:左編

 

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