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天下文化首頁 主題 AI 時代,應該如何學習?
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2018.06.25
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人工智慧來了
人工智慧來了!它長得不像科幻電影中的機器人,而且就在你我的日常工作和生活中,只要打開手機使用app,...
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AI 時代,應該如何學習?



圖片來源:unsplash,CC0 Licensed.

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?

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)。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。

從大二開始,密涅瓦大學的學生們,會進入專業課程的學習階段,這一年的主題是「方向」。學生可以跟導師一起,從藝術與人文、計算科學、商學、自然科學、社會科學共五個方向中,擇定自己的專業,也可以選擇攻讀兩個專業。大三的主題是「專注」,要求學生深入各自專業方向的領域內,培養精深的專業技能。大四的主題是「綜合」,著重培養學生學以致用的能力。

最獨特的是,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。

無論如何,實驗性質的密涅瓦大學,為「未來如何學習」,提供了一種建議性的答案。

敢於挑戰自己,敢於面對有趣、有難度的問題,具備這種特質的學生,最容易在人工智慧時代作為人類智慧的代表,設計出最高效的AI系統,與AI系統一起創造更大價值。如果要我總結,我覺得,人工智慧時代最核心、最有效的學習方法,包括:

● 主動挑戰極限:喜歡並主動接受一切挑戰,在挑戰中完善自我。如果人類不在挑戰自我中提升,那也許真有可能全面落後於智慧型機器。

● 做中學(learning by doing):面對實際問題和綜合性、複雜性問題,將基礎學習和應用實踐充分結合,而不是先學習再實踐。一邊學習一邊實踐的方法,有點像現代職業體育選手的以賽代練,對個人素質的要求更高,效果也更好。

● 關注啟發式教育,培養創造力和獨立解決問題的能力:被動的、接受命令式的工作,大部分都可以被機器取代。人的價值將更多會體現在創造性的工作中,所以啟發式教育非常重要。死記硬背和條條框框,只會「堵死」學生靈感和創意的源頭。

● 雖然面對面的課堂仍存在,但互動式的線上學習,將會愈來愈重要:只有充分利用線上學習的優勢,教育資源才能被充分共享,而教學品質和教育公平性,才有切實保證。

● 主動向機器學習:在未來的人機協作時代,人所擅長的和機器所擅長的,必將有很大的不同。人可以拜機器為師,從人工智慧的運算結果中,吸取有助於改進人類思維方式的模型、思路,甚至基本邏輯。

● 既學習「人—人」協作,也學習「人—機」協作:未來的「溝通」能力,將不只限於人與人之間的溝通,人機之間的溝通,將成為重要的學習方法和學習目標。學生要從學習的第一天起,就和面對面或遠端的同學(可以是人,也可以是機器)一起討論,一起設計解決方案、一起進步。

● 學習要追隨興趣:興趣就是比較具有深度的東西,所以只要追隨興趣,就更有可能找到一個不容易被機器取代的工作。無論是為了美、好奇心,或是其他原因而產生的興趣,都有可能達到更高的層次。在這些層次裡,人類才可以創造出機器不能替代的價值。

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