“人工智能”作为当下社会的热议话题，随着国务院的一纸通告，再次成为个社会关注的焦点。近日，国家突然宣布：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点!而为了实现这个目标，国务院正式下文：即日起，从小学教育，中学科目，到大学院校，通通逐步新增人工智能课程，建设全国人才梯队。下面Kings上海国王国际高中小编就和大家淡淡未来教育如何慎重“选题”。

我们只知道大势将至，谁曾想未来竟来得如此之快!

在一些相关的社区、群组和论坛上可以发现，除常规的大学排名、专业难度、**率等常规问题外，专业的长期发展潜力也成为被关注的重点。飞速发展的人工智能技术也为人类出了一个新的难题：学什么，才不会被人工智能抢走“饭碗”?

不只 AI，技术在让大多数**“自动化”

其实，机器已经开始抢人类的**了。

自一年前 AlphaGo 用五场比赛击败人类棋手李世石后，与人工智能相关的消息便在媒体圈层出不穷。金融、电商、翻译，对人类来说也门槛颇高的许多事物，都传出了机器超越人类的可能。甚至在教育领域也是如此，学霸君与准星云学两家企业的“高考机器人”分别拿出了 134 分和 105 分的高考文科数学成绩。在做题方面，机器可能也已经超越了不少人类。

图片来源：rethinkrobotics

事实上，机器对人类**的“替代”早已开始，其所用的技术甚至不只是人工智能。例如工业机器人 Baxter，配有手臂，爪状手柄和带 LCD 面的头部，由 rethinkrobotics 公司推出。这架机器被用于取代重复但仍然未经过自动化任务的工厂线工人，比如将大型部件插入电路板。而 Google 的自动驾驶汽车和 IBM 的人工智能电脑 Watson 则告诉全世界，驾驶员与承担低阶**的办公室白领可能就要在不久后被取代。

数据来源：Erik Brynjolfsson/Andrew McAfee - The Second Machine Age.

宏观数据从另一个角度说明了这一问题。在二十世纪下半叶的大部分时间里，美国产生的经济价值 、国家的生产力与工人数量相辅相成。但是在 2000 年这两个措施开始分歧。从本世纪之交开始，生产力与总**之间就有了一个差距。到 2011 年，这个三角洲大幅度扩大，反映了经济持续增长，但**创造并没有增加。

不可否认的是，以大数据、人工智能为首的新一代技术，让“机器替代人工”变得更加显性。2013 年 9 月，牛津大学的卡尔.弗瑞(Carl Benedikt Frey)和迈克尔.奥斯本(Michael A. Osborne)发表了**的未来 (The Future of Employment) 研究报告，调查各项**在未来 20 年被计算机取代的可能性。结果显示，日本有高达 55% **能被机器人替代，劳动密集型国家中国和印度则分别为 51% 和 52%，美国、欧洲的比重则分别为 46%、47% 。

这份报告认为，在 2033 年，许多被熟知的职业将有大概率会最终消失：

除了工人之外，人工智能正在淘汰这些职业!

收银员、营业员：智能收费系统要抢让超市，银行收银员的饭碗了;

操作员、司机：无人汽车，智能驭驶把司机废掉了，(试验车辆5年未出事故，停车精确到亳米，国外开始发无人驭驶牌照)。

新闻记者：九寨沟地震发生的18分钟后，中国地震台网的机器，写了篇新闻稿，用时25秒;今日头条上，一个名叫小明的机器人截至今年5月已完成5139篇体育类报道，总阅读超1800万;

金融**者：摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN。原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的**，COIN只需几秒就能完成。

2000年，高盛位于纽约的股票现金交易部门有600个交易员。而如今，只剩下2个交易员，剩余的**全部由机器*办。

律师、会计：在美国请律师打官司很贵，因为打一个官司基本上要读上百万份大的法律文件;而现在苹果和三星的官司已经打了几亿。但有个小公司，花了一万多美元，买了一个自然语言系统读了200多万份法律文件，最后花10万美元打赢了一场官司。

除此之外，设计师、HR、经纪人、中介、快递员……很多对技能要求比较高的**岗位都会被机器人取代。两位学者在报告中表示，在未来几十年中将出现两个“自动化浪潮”，在此期间不同类别的**将被冲走，没有任何**领域保持不变。

面对汹涌而来的“机器大军”，人的价值在哪里?

“常规的、易被定义的**是最易被自动化的。”麻省理工学院经济学家 Erik Brynjolfsson 表示，“因此从事中等技能的结构化任务和日常信息处理任务的人可能最危险，如收银员、行政人员。”

根据 Brynjolfsson 以及牛津马丁学院哲学系的研究，人类活动的三个广泛领域，将在短期至中期内对自动化具有一定的“抵抗力”。

手工、体力劳动

尽管许多体力劳动者薪资不高，但这种类型的**可能会对自动化产生惊人的抵抗力。许多简单的体力**，超出了大多数现代机器人的能力。这种现象被称为 Moravec 的悖论：人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。一个经典的例子是：人只需要几分钟时间来叠一条毛巾，但在 2010 年完成这一任务的机器人花费了近 25 分钟。

《The Future of Employment》报告指出：“在短期内，厨师，园丁，修理工，木匠，牙医和家庭健康助手都不会被机器所取代，所有这些专业都涉及到大量的感应**，其中许多也需要思想技能，大框架模式识别和复杂的沟通。”

创造性**

尽管已有媒体开始使用机器来撰写新闻稿件，但在很大程度上，数字技术在创造性**中的角色是补充，而不是替代创意。

“一首新歌，一个视频或一个软件，可能没有任何一个历史时期比现在更适合找到成百上千的用户了。”Brynjolfsson 表示，“对创造者来说，未来仍然是一个好时代。”

Kings国王国际高中国际艺术课程，躲开“人工智能”，前瞻性地为未来教育“选题”

在Kings，专业的艺术课程教师以每个学生在艺术领域的成功为目标提供最个性化的学习支持。老师可以通过各种艺术作品的传授过程来发现和了解每一个学生独特的个性，并通过艺术教育来影响和促进他们健康个性的形成。创作过程与作品能够使学生获得满足感，而这种满足感是个人成就感的重要源泉，艺术创作在形成学生自觉意识和良好道德品质方面起着重要作用。

Kings艺术学生作品欣赏

人际交往

到目前**，无论是苹果的 siri 还是软银的情感机器人 papper，都不能很好的激励，培养，照顾和安慰人。机器发育迟缓的社交技能，或许意味着销售人员，经理人和企业家有一个相当光明的未来，护士，幼儿园老师也是如此。

教育的新任务：让人类适应智能时代

伦敦经济学院经济学教授 Alan Manning 曾发言称，历史告诉我们，劳动力市场能够从技术变革所带来的变化中恢复过来。

牛津大学经济学讲师斯坎德 Daniel Susskind 表示，为了避免淘汰，未来人类的**应该是“弹性的”，**性质愿意随着越来越多领域被自动化而改变。例如，一个护士今天所做的事情与 25 年前已大不相同。以前，他们处理诸如临床护理和照顾便盆之类的事务。而现在，他们甚至可以进行小手术。而终身学习与教育的重要性，将被提升到的高度。

以美国为例，自上世纪六十至七十年代现代教育制度确立以来，这套体系已稳定运转了数十年。按照学科教授知识，以考试、综合评价、课外活动等表现对年轻人进行筛选分层，这是一套在工业时代被验证行之有效的教育系统。但在人力资源不断从**、二产业向第三产业流动的过程中，学校所“产出”的人才结构与社会的需要已经出现了失衡。随着**不断被“自动化”，这样的失衡将越发严重。

“老系统将不得不进行认真地修改”，美国西北大学的 Joel Mokyr 指出，教育系统鼓励专业化，这样学生就能在越来越少的主题上学到越来越多。但随着知识过时的速度越来越快，重要的是要**再学习(relearn)。Mokyr 认为，当下的教育更像粘土——“塑造它，然后烘烤它，就定型了”。未来，随着越来越多任务变得自动化，人类技能显得最有价值的任务会不断变化。

在有关教育的学术探讨中，“教育目标”是一个需要被永久讨论话题。但人工智能所带来的不确定性在于，没有人知道二十年后怎样的知识或技能是真正“有用”的。与此前的无数次教育变革相比，这可能是最困难的一次。教学内容如何安排?评价体系如何建立?高效而又不令学生丧失个性的教学形式又如何实现?还有太多问题有待解决。

自初代计算机诞生开启信息时代以来，人类社会已踏上了“变化”的快车道。而对于重传统、慢节奏的教育来说，如何赶上社会发展的节奏，可能会是接下来最重要的课题之一。

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