面对AI，学习有价值的技能
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，并从帮姐姐设计的漂亮时装拍照开始，逐渐拓展拍摄物件，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：“你必须想清楚哟!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。”
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愈来愈低了。可是爸爸，我愿意赚比较少的钱，做自己真正想做的事。我非常庆幸生活在高科技时代，可以轻松拥有数位摄影以及低成本、大容量的存放装置，还有无处不在的网络，让我像一个装备齐全的猎人，捕捉所有的感动。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，那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物件而产生的感动。这种感动可以赋予风景、人物、静物、街景新的意义。
即便以后有了人工智能照相机，可以自动帮助人类完成捕捉美景、记录美好瞬间的任务，人的感动、审美和艺术追求也是机器无法取代的。
这些领域，AI依然薄弱
在人机协作的时代，我们可以发挥人工智能的特长，将我们的时间和精力解放出来，做更多感兴趣的事。AI(人工智能)虽然在很多领域表现出色，但它们在有些领域，依然很薄弱。我想，只有深入了解人工智能的薄弱环节，我们才不至于因为人工智能的高速发展而乱了阵脚。
跨领域推理。和AI相比，人有一个明显的智慧优势，就是举一反三、触类旁通的能力。利用这种能力，人类可以在日常生活、工作中解决非常复杂的具体问题。
抽象能力。目前AI深度学习的技术，几乎都需要大量训练样本来让计算机完成学习过程。可是人类，哪怕是小孩子要学习一个新知识时，通常只要两三个样本就可以了。其中最重要的差别，也许就是抽象能力的不同。
知其然，也知其所以然。人类基于实验和科学观测结果，建立与发展物理学的历程，是“知其然，也知其所以然”的最好体现。按照现在机器学习的实践方法，给计算机看一千万次两个铁球同时落地的视频，计算机就能像伽利略、牛顿、爱因斯坦所做的一样，建立起力学理论体系吗?
常识。即使2岁婴儿也能理解直观的物理过程，比如丢出的物体会下落。人类并不需要有意识地知道任何物理学，就能预测这些物理过程，但机器做不到这一点。
自我意识。人类常常从哲学的角度诘问这个世界的问题，如“我是谁”“我从哪里来”“我要到哪里去”，显然，今天的弱人工智能远未达到具备自我意识的地步。
审美。虽然机器已经可以仿照人类的绘画、诗歌、音乐等艺术风格，照猫画虎般地创作出计算机艺术作品来，但机器并不真正懂得什么是美。审美缺少量化的指标，比如，我们很难说这首诗比另一首诗高明百分之多少，但只要具备一般的审美水平，我们就很容易将美的艺术和丑的艺术区分开来。
情感。机器完全无法理解人的喜怒哀乐、七情六欲、信任与尊重。前段时间，有位人工智能研究者训练出了一套可以“理解”幽默感的系统，然后为这个系统输入了一篇测试文章。结果，这个系统看到每句话都大笑着说：“哈哈哈!”，也就是说，在理解幽默或享受欢乐的事情上，今天的机器还不如两三岁的小孩子。
通过以上分析，我们能看到人工智能在很多方面依旧距离人类的大脑很远。这对我们在人工智能时代应该学习什么提供了一个思路：人工智能时代，程序化、重复性、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。
这些技能中，大多数都是因人而异，需要“订制化”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程序设计语言(比如Java)并掌握一种特定程序设计技能(比如开发安卓应用)，这样的积累在未来一定会变得价值有限，因为未来大多数简单的、逻辑类似的程序码一定可以由机器来编写。
AI时代，怎样不变成无用的人
人类工程师只有专注计算机、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”。
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，也包括有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情感、审美、创造力、历史文化素养等，是机器翻译无法解决的难题。
未来的生产制造业将是机器人、智慧流水线的天下，人类再去学习基本的零件制造、产品组装等技能，显然不会有太大用处。在这个方面，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，才能真正展现出人类的价值。
就像建筑行业，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。
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