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人工智能时代,我们需要什么样的人才?

不可否认的是,我们确实在享受人工智能为我们带来的生活便利。从战胜韩国围棋天才李世石的“阿尔法狗”,到拥有主持人、记者、歌手、诗人、画家、设计师等多种职业,甚至可以发单曲、出版诗集,人工智能正在随着技术的不断进步,高调融入我们的生活,并且展现出了令人类叹为观止的智慧。

不可否认的是,我们确实在享受人工智能为我们带来的生活便利。

从战胜韩国围棋天才李世石的“阿尔法狗”,到拥有主持人、记者、歌手、诗人、画家、设计师等多种职业,甚至可以发单曲、出版诗集,人工智能正在随着技术的不断进步,高调融入我们的生活,并且展现出了令人类叹为观止的智慧。

利用量化的云数据进行天气预报,探索使用实时天气数据来控制输出。

现实的变革正在冲击着每一个“现代人”的想象力。

身处变革中的个体,明显感受到了时代转化进程的加快:科学技术对人类生活的介入深度,早已远超以往。过去的科学技术对人类的影响,仅仅如衣服一般停留在表面;而在未来,科技于人类的关系将是“嵌入式”的无所不在。

不知不觉,“焦虑”正在成为现代人的普遍情绪。

未来的不可预见让人们感到失控:当全身上下都是传感器,整个世界都是“可编程的”时代来临,作为人类,在被人工智能“吃干抹净”之后,还能留下什么样的“舍利子”?

迎接挑战:未来属于STEAM人才

不可否认的是,我们确实在享受人工智能为我们带来的生活便利。

人工智能已经融入千行百业之中:于生活,从扫地机器人、AI助手,到人脸识别、个性化推荐,这些科技产物于我们早已司空见惯。于工作,人工智能正在将人类从重复劳力型工作中解放出来,去从事更加富有创造性的工作,从而提高整个社会的活力。于商业,通过人工智能分析用户行为大数据,精准把握用户的痛点,让商家总能售卖“你真正想要的产品”。

但这也是人工智能对于人类潜藏的危机。一部分劳动力被替代,人类的隐私在大数据时代下基本处于透明状态,当整个社会充斥着规则化、程序化的机械,人类的“自我”世界会随之退化。

为了应对未来人工智能时代的竞争,人类也需要积极备战。麦肯锡在2017年的一份报告中提到,预计到2030年,将有多达3.75亿的人需要变动工作和学习新技能。

而达成这种能力构建,传统的单学科、重书本知识的教育方式就开始有些“不够用”了。

这是一个信息爆炸带来高速变化的时代,我们学习知识的速度永远赶不上问题产生的速度。而现代生活遇到的复杂问题也与过去的知识体系产生了断层,远不是单一学科的知识储备可以解决的。

我们需要学会用机器学习和处理信息,用大脑整合创新思想,用系统思维思考问题来应对未来。知识,不再是象牙塔中的“神谕”,而是调度资源解决问题的落地能力。

不畏挑战:应变力、自信、创造力

成为“STEAM”人才,仅仅拥有相应的学科知识基础是远远不够的。

掌握复合式的学科知识以及解决问题的能力,对大部分人来说是有难度的。而解难题的成功概率,取决于是否具备挑战未知的“逆商”。

研究显示,孩子天生具有学习能力。98%的3岁儿童具备天才水平的创新思维能力;而到了25岁,拥有这种能力的人只剩下不到2%。大部分人都在成长过程中被旧有的思维桎梏、打压、萎缩。

为了培养应对人工智能时代的“未来”型人才,我们更应该注重从小培养孩子构建“STEAM”学科能力的底层密码:应变力、自信与创造力。

人生是场长跑,失败是必经之路,成功是硕果仅存。多少人,倒在了成长中无法应对“失败”的自我苛责上。

自信必须从“娃娃时代抓起”。孩子们在面对挫折、失望等等负面情绪时,一般情况下无法进行自我调节,如果缺乏适当的引导,久而久之,孩子们就会丧失学习的兴趣,甚至失去探索世界未知的勇气。

成功,是需要想象力的。成功,也是需要反复迭代的勇气的。

在这一点上,区别于成人对孩童“你一定可以成功的”的童话式鼓励,在乐高教育发布的“乐造新世界”概念视频中,开宗明义讲述了生活的真相:“并不是所有的尝试在第一次就能取得成功”。

乐造新世界,是一种人才培养的新态度:你可以充分发挥想象力去构建世界。但当结果不如你意时,拆掉重来又能怎样?新世界的美好永远值得被“乐造”。

小小的乐高颗粒作为创造力的载体,可以创造无限可能:“建造-解构-再创造”。通过初始的建造,激发孩子对创造力的兴趣;在进一步的解构中,维持孩子的好奇心和探索欲望;通过不断建造和解构的循环往复,升华孩子创造新世界的能力。

也许,我们人人都需要一点“乐造新世界”的勇气。在这充满不确定的一年中,当童音朗读出“没关系”这段话时,除了鼓励孩子不断探索未知的勇气,对过得很不容易成年人也是一种温柔。

动手挑战:在实践中培养能力密码

拥有应变力、自信与创造力,是成就“STEAM”型人才的底层密码。但止步于此,也是完全不够的。

未来并非建筑在想象力的空中楼阁之上,想象力并不等同于幻想。如心理学家皮亚杰所说:“智慧的鲜花是开放在手指尖上的。”亲自动手实践,将想象力化作真实的形状,才有机会用一次次真实的结果试错、迭代。

人与机器并存的高度人工智能时代,想要把控未来,必须进化为能够实现“人机合一”的新新人类:了解人工智能,驾驭智能算法。

对于如何获取这种能力,科学的教学课程也显得至关重要。

LEGOEducaTIonSPIKEPrime科创套装是针对不同学习阶段的“STEAM教育”产品和课程。课程轻松结合不同的学习主题,大部分课程可在45分钟课时以内完成从拼搭建模型到编程,以及帮助学生们动手体验自己的创作。

在学校,老师可以带领学生体验和尝试SPIKEPrime科创套装,在保持社交距离的情况下分工合作,完成属于自己的“机器人”搭建、锻炼各方面的STEAM技能。

如在陕西学前师范学院杨莉杰老师的“智能快递包裹分拣车”案例中,老师可以引导学生思考:我们需要什么来实现包裹的智能分拣?在实操中,一部分学生可以负责用颜色传感器代替二维码扫描,进行包裹运送目的地的分拣,另一部分学生解决使用压力传感器分拣包裹的问题。最后由学生展示运行时,颜色传感器扫描运送货物的颜色,分拣车就会驶向相应的卸货位置,完成卸货后又会返回原点。这一过程可以让学生们锻炼发现问题、解决问题的能力,让学生在玩乐中养成“终身学习”的良好习惯。

可是,工厂机器人如何进行工作?它会探测什么?颜色?形状?大小?笔者带着疑问,亲自尝试了SPIKEPrime科创套装中“实现自动化”课程。一开始,课程制造了一个场景:当我们有堆积如山的包裹需要运送到指定地点,我们该如何提升效率、加快装运流程呢?答案是:设计一个自动助手。

首先我们需要设计和搭建一个工厂机器人,并对其进行编程,使其能够根据颜色识别和装运包裹。于是,笔者使用不同颜色的乐高积木代表不同类型的包裹。

接下来,学生可以头脑风暴,至少想出3件自动助手需要做的事情。比如:机器人感知不同位置的方式,或机器人为彩色包裹分类的方式等。然后选择一个最佳方案开始搭建。

机器人搭好了,现在需要对机器人的动作进行编程。于是笔者在SPIKEPrime科创套装App上进行了简易编程。

于是,一个可识别紫色“包裹”的小机器人就诞生了!可这时候笔者才发现,这个小机器人只能识别“包裹”颜色,并不能分拣包裹。于是笔者又将这个机器人拆掉,重新搭建了一个可以既识别颜色,又能做出分拣动作的机器人。在视频中,当机器人识别出错误“包裹”(黄色积木)时,发出了错误报警;当发现正确“包裹”(粉色积木)时,成功抓取,放入指定位置,并发出成功提示音。

这还不是终点,孩子们甚至可以发挥想象力,将各种模型进行组合,优化属于自己的自动化方案。

这一过程让笔者体会到,“STEAM”的教育核心并不仅仅在于让孩子们机械地拼装出一个个“机器人”,用可量化的成果去衡量教学的成果。最终的结果固然令人欣喜,但在过程中,学生通过不断尝试、修改和重建,运用计算思维形成应对问题的完整解决方案,这些在实现结果的过程中传递的知识,原来才是课程的真正目的。

你会发现,通过搭建一个自动化分拣机器人,就可以让学生理解程序的三种基本结构,知道人与计算机解决问题方法的异同,尝试编写、调试程序。激发编程的兴趣,培养逻辑思维能力,进一步理解计算思维的内涵,提高数字化学习与创新素养,增强信息意识和信息社会责任。同时,在教学过程中试错的部分,孩子们经历小失败并最终取得成功的次数越多,就越能培养起他们在遭遇挫折时的应变能力。

应对挑战:终身学习成就未来

普罗泰戈拉曾说“人是万物的尺度”,这对于人工智能也是一样。

其实我们大可不必太过于悲观,在人工智能时代来临之前就自乱阵脚,机械毕竟是机械,人工智能终究也只一个庞大数据的几何体,和人的构造有天差地别,而人之所是人,不仅仅是因为人类拥有情感,还因为人拥有不断学习的能力,这决定了人工智能时代的开启离不开人类学习的进步和人才的培养。

借人类一己之力成为“跨时代”的英雄也只能存在在童话里,“人机合一”是必然趋势。

人工智能要真正产生深度学习能力,需要具备数据、人才、算法和算力这几个要素,并且缺一不可。意识到这一点的企业早已大踏步开始着手培养具有核心竞争力的「未来式人才」。一些专业公司可能会提供强大的算法和算力,而更多的公司需要在人才培养、数据收集上面下很大功夫,这样才能产生互动的促进作用。

而为更好地为相关机构完成“未来人才”储备与输送,40年来,乐高教育一直致力于提供有趣的“STEAM学习体验”,通过动手实践式的学习方式,让孩子们能够学会审辩式思考,自己动手搭建独特的作品,以此来完成课程目标,获得成为未来型人来的底层能力密码。

动手实践式活动可以在为孩子带来兴奋和好奇的同时,有助于培养孩子的复合型基本技能,这是目前STEAM教育中公认的教育基矗而以“玩乐”为基础的教学解决方案,则是通过“有目的性的玩乐”锻造人才的能力。

在刚才的演示课程中,教师引导孩子们通过自己动手实践,在玩乐中对程序如何运行有了一个清晰的认知,甚至还能在此基础上进行拓展,举一反三,创造出更多新奇的作品来。

人类的终身学习,必须拥有这种不断挑战新知识的学习勇气;实现人工智能的深度学习,人们也必须拥有对程序和算法的基础认知的动手实践能力。

事实上,当我们在讨论人工智能和人类的未来竞争的时候,其实我们在焦虑的是:适者生存,谁才能在未知中生存?但其实还有一种可能:未来的人类与人工智能将会相互促进、共同发展,在动态上升中达到平衡。

那时,作为“前浪”的现代人类会发现,最终,未来需要的是能够解决现实问题的方法,不论它是由人类提出来的还是人工智能提出来的。
责任编辑:YYX

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