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未来的“人工智能”凭啥要跟你合作？
【全文约3000字，建议阅读用时6分钟】
未来的“人工智能”凭啥要跟你合作？
——兼论“理论”与“教育”的革新
机器学习从1990年代开始进入实用领域，最初只能承担一些简单任务，比如贷款人信用风险评价、邮件分类等。而在过去的几年中，人工智能出现了革命性的突破，已经开始从事更为复杂的工作，比如为作文评分、诊断疾病等。
战胜人类围棋高手更表明，在一些此前人类具备优势的领域，个体人脑的优势正在丧失，这对于“理论”发展和“教育”发展而言，至少带来了两方面的重要启示。
1.理论研究范式转向：回归原点再出发
所谓“理论”，是对比较稳定的领域、现象、问题的一整套基本看法。
一般认为，一个理论体系包括这样三个要点：（1）针对特定的、比较稳定的研究对象与研究问题。比如医学领域，对某个人体器官的研究就构成一门学科；（2）有一套基本的学术语言，既概念体系；（3）核心的一套原理、定理体系。这些原理就是阐述该研究领域主要参数的变动规律。
“理论”之作用发挥，就是在上述原理、定律的支撑下解释进而推断该研究领域各种层出不穷的新现象。
按照理论研究的基本逻辑，如果我们要阐述某个理论，其完整的表述应该是这样的：在既有局限条件（各类假设）不变的情况下，本理论认为A现象与B现象之间存在因果关系。
但是，正如笔者在《你不能叼着奶嘴进入一个新世界》一文中所陈述的，科技进展在实体和思维两个层面都在突破各领域所面对的局限条件和前提假设。这是“理论”本身面对的外部环境的最大变化。也就是说伴随着局限条件的变化，一些“中层”理论的谬误性可能越来越大。特别是许多理论的诞生就是在技术制约、成本制约下采取了抽样的手段、局部的观察或者时代性的切片获取结论。
换句话来说就是，“理论”的功能本身在很大程度上就是适应于非大数据、非人工智能时代的，是以下面几个核心方法为基础的：第一，典型案例。所谓典型案例，本身就是剔除了在这件事情上的非关键要素；第二，样本数据。也就是以子群代表整体；第三，历史经验。也就是以过去代表和推断未来。当然，从模型的意义上说，“过去”之价值也在于典型性，“历史”能否“重现”在于当时的那些非主要影响参数（其他要素与环境）是否有明显变化。如果发生了变化，那么过去就无法变成未来；第四，前人观点。所谓学术传承理论学派。
比如，关于时代变迁影响理论正确性这一点，笔者熟悉的研究领域有这样一个案例。上世纪改革开放以后，全国各地乡镇企业兴起，邓小平称之为“异军突起”。费孝通先生据此提出了“小城镇、大战略”，这就是典型的具有时代特殊性的一个理论。这个理论的若干前提条件，比如买方市场、短缺经济的市场大环境，城乡制度分割导致人口流动受限，产权制度不完善（乡镇企业是介于国有和私有之间的一种过渡形态）、社会文化传统与意识观念等等，后来，这些局限条件逐项放松，所以这种过渡性的现象和理论也就需要修正了，但始终有一批人思想的弯儿转不过来，将之奉为圭臬，我想这也并非费老的原意。今天，我们同样可以说“小城镇、大战略”，但内涵发生了变化，这个战略并非整体的城镇化战略这个层次，而是指小城镇，包括最近热门的特色小镇这个空间层级，还是有着重要的层级作用的，不能把这个“大”字的内涵界定过高。
因此，伴随局限条件的转变，传统理论、传统解决方式也许就会成为不正确的方法。还是拿围棋举例，人工智能或者机器智能下棋的基本思路，它的技艺提高的路径根本就是全新的，和人类在体力、精力、时间的约束条件下的选择是完全不同的，人不可能在一生中下几千万盘棋，而机器可以。同样，一位人类教师可能在几十年的职业生涯中阅读10000篇作文、一位人类医生可能在整个职业生涯中看过5000个眼球病例，这已经是很难得了，而如果计算资源允许，机器则可以分分钟阅读几百万篇作文、扫描几百万个研究病例。
为此，一些中层的、具体领域的工作可能越来越多的会被人工智能所替代。比如金融方面的员，的会计咨询师，法律事务所的一般法律顾问业务，科研当中特别是社会科学当中的中等难度研究工作等。
风起青萍之末，商业界因其竞争激烈、嗅觉灵敏以及思想受到规范的科研训练较少，因而思想容易解放。这个趋势也就是埃隆·所讲的重视“第一性原理”，其要点是回到本质、回到基础、回到底层原理，然后重新设计产品，重新找一个实现路径。
如果说各领域的“理论”也是一大类产品的话，那么这个思路也同样适用：
回到原点再出发，尝试绕过若干“中层”理论的既有路径，解除既有思维的限制，探索是否有可能找到新途！
2.思维模式及教育模式革新：
重在保持思想的锐度和情商的培育
之前文章《你不能叼着奶嘴进入一个新世界》以及本文所讨论的这些内容都涉及到我们对未来的世界怎么看，涉及到我们的子女将生活在一个什么样的环境中，多想想这些问题，也有利于反过来倒推今天对他们的一些教育和引导。
也许未来你或者你的孩子在智商的某些方面还不如家里的扫地机器人高，在这种情况下，怎么能不想想“人工智能凭啥要跟你合作”这样的问题呢？所以，从今开始每个人都有必要从进化的角度反复问自己这样两个问题：
第一，以后别人为什么要与你合作，为什么要与你合伙做事业或者一起玩儿？
第二，为什么人工智能要跟你合作？你有哪些优势可能是人工智能不具备的？
笔者此前在《人工智能时代，你的工作会被机器人取代吗？》文中提到过：“人工智能擅长基于大规模数据、高频率、常规性的判断（frequent high-volume tasks），我们人类很难在这些方面与人工智能竞争。而人类则擅长处理发散式的、新奇的创新（novel situations）。这就有点类似中的绝对优势分工理论，人工智能和人类要在新的条件下根据各自的优势去选择工作领域和环节。”
这意味着未来有价值的工作职位取决于包含“发散式的、新奇的创新（novel situations）”工作环节的浓度，拥有这种工作能力的人将很难被取代。
那么如何培养这种“发散式的、新奇的创新（novel situations）”能力呢？&
首先和大家报告“思想锐度”这样一个概念。这个概念前两天突然闪现在脑中，为什么今天更要关注和提升思想的锐度？我想思想锐度可以成为衡量“发散式的、新奇的创新（novel situations）”能力的一个维度、一个指标。如前所述，今天许多的创新需要“第一性原理”思维，需要能回到原点，这就要求提升思考的穿透力，这种穿透力就像刀子一样锋利，故谓之“锐度”。从目前接触到的人工智能的一些原理可以看出，它是很“钝”的一种套路，依靠大规模、高频率取胜。而思考的横向综合以及回到原点的穿透力则是人类可能保持的优势领域。
关于思想锐度，关键点是能够做到思考中的“迷途知返”。下面这个小故事很能说明这个问题：
高尔夫球名将·伍兹之所以厉害，据圈内人说是因为他能够在球杆挥出去后能停下来。一般来说，打球一段时间后特别是那些高手都已经形成了肌肉记忆，球杆一旦挥出去就根本停不下来。目前的理论研究也是一样，沿着一个理论方向往下走，很多都是成熟的内容，熟悉一个领域的理论体系之后，往往容易不经思考就沿用下去，但是现在各方面的现象变化太快，局限条件变动也太快，这就要求我们在思想上也能及时跳出“套路”，就像泰格伍兹那样及时停住，然后回到更基础的位置，重新出发。
另外一点，从人的需求本身出发可以判断，那些牵涉情感、体验的产业和内容会继续发展。因为从计算机的识别原理来分析，人的“情感”和“体验”这些东西机器还是很难掌握的。所以，情商高、共情能力强、会写诗等等这些今天看似无用的能力在未来会特别重要。
从以上的判断出发再谈谈教育，现在家长们希望小孩儿一路读最好的学校，这个心情是完全可以理解的，但同样也应回归底层思考来认真想想这个问题。很显然，目前的教学内容在未来绝大多数将是没用的，同时，在现有的主要“竞争智商”的升学模式下，小孩儿就算拿了高难度题目竞赛奖，反而可能损失了创造力和探索兴趣。为此，大家一定要树立大教育观，很多趋势你自己都没想清楚，就想着把孩子往所谓的好学校一送了之，认为完成了任务，这恐怕越来越行不通。应该树立大教育观，自己首先能努力站在前沿、判断风向，然后注重引导培育下一代的思维、格局、创新、自我学习能力、共情能力等品质，这恐怕是更为关键的。
思想锐度、共情能力恐怕将会是人工智能持续深化后，人依然能够保持优势的两个关键能力。
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