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机器人
机器人参加高考碾压学霸，我们的孩子该何去何从？
今年高考有一位特殊的考生：“高考机器人”，这是人工智能第一次走进高考考场，跟Alpha Go一样，它的答题能力碾压了所有状元和学霸。仅仅9分钟，机器人就做完了数学试卷，并得到了134分的高分。
很多人问我，这是人工智能要取代人类的节奏？！机器人把啥都干了，未来我们的孩子还能做什么？
机器人AI-MATHS正在考数学
我哭着对你说，电影里的AI都是骗人的
很多人都对人工智能有种刻板印象，总觉得它们就像电影、小说中那样，能力强到难以抵抗，还时时谋划着毁灭人类。我想说，少年，醒醒，你想多了。
其实科幻作品可以分为两大类，一类是“硬科幻”，即电影、小说中的出现的科技发明都是基于现实的，符合时代环境，是当时已经存在或极有可能马上出现的技术。
电影《火星救援》中用的都是现实的系统操作原理
相对的，还有另一种类型的科幻作品，它们脑洞大开，完全抛开了现实技术的限制，“架空”在现实之上，各类天马行空的人工智能、机器人就往往出现在这类作品中。
曾经有部令我印象深刻的小说，是日本作家高野和明写的《人类灭绝》，讲的是由于基因变异，在非洲的一个部落中出生了一位智力远远超过现有人类的小婴儿（两个月大就能做高等数学的那种）。
在进化论的角度来说，高级物种的出现意味着低级物种的淘汰。那么，人类是应该为这种进化感到开心，还是为自己将要灭绝的命运感到恐惧，选择杀死这个婴儿呢？
对于人工智能，很多人也是抱着这种矛盾的心态。因为在影视作品的影响下，我们往往把人工智能误解为进化后的“人类”，把它们看成将会取代、灭亡人类的新物种。所以总是在惊叹它们强大的同时，又对自己和孩子的未来感到担忧。
现实中的AI“友好”到超乎你想像
但实际上，生活里的人工智能比科幻作品里要友好得多！而且在可以预见的未来，人工智能拥有情感、取代人类这事儿根本就不会发生。
从始至终，科学家们对于AI的研究都是致力于使用人工智能来帮助人类。
换句话说，研究人工智能跟造机器没什么两样。工业革命的时候，我们发明了各种机器，用机器来解决人在体力上的不足，现在我们研究人工智能，让它在智力上帮助人类。
举个例子。开车的都知道，一旦有车辆不遵守规则，或者电动车突然蹿出来，很容易出现危险。这是因为驾驶本质上是我们和其他车辆在交流（交互），两个物种之前当然有“障碍”，有时候就很难正确判断周围车辆的行驶情况。
如果我们把人工智能运用到这里面，有了汽车自动驾驶。让车与车之间去交流（交互），它们能够通过电子信号来相互侦测对方，一有啥情况，有一辆车停下，后面的所有车都能感应到并自动停下，有种“你们车之间的事儿就你们自己去解决吧”的感觉
自动驾驶继续发展，以后也许还会有婴儿推车自动带娃，坐着超市的亲子推车自动购物等等，彻底解放爸妈的双手。
Google自动驾驶汽车的“视角”
另外，由于图像、语音识别技术的发展，现在人工智能已经能帮我们干好多事儿了：自动驾驶、机器同声翻译、快递分拣等等。反正，发展AI技术的最终的目的还是要让机器来帮助人类，方便人类。
我们的孩子该如何迎接AI新时代？
因此，不难想象，我们的孩子长大后，他们面临的是一个高度人工智能化的世界。一些机械、重复劳动的工作会被机器所取代。
比如，不再需要那么多的甜品、面包师，一个机器人就能在短时间内做出成千上百种好看的小蛋糕，弥补人工效率和体力的不足。
我们需要思考的是，如何早早地帮孩子们做好准备，让他们在未来找到不会被AI取代的工作和方向？
所谓知己知彼，百战不殆。像Alpha Go、高考机器人这样的产品，是通过大量数据样本和对应的结果来进行“学习”的。
以Alpha Go为例，它有个数据库，科学家们把成千上万盘围棋棋局和对应的胜负结果放进里面，Alpha Go通过对这些案例的计算，“学会”了每一步落子可能产生的结果。当给它输入"要赢"的指令时，它就自动规划出了一套下棋的方案来。
现在的人工智能，都是由科学家们设定好需要输入的信息和需要得到的输出结果，中间的计算和思考路径由机器自己去“学习”完成。
这个过程中我们发现，人工智能能做的事，是有例可循的事儿，那些需要创新、跨界的东西就做不了。也许它可以通过分析大量毕加索画作的样本画出一幅这个风格的仿作，但是它不能自己创造一个流派和画风。
所以，未来的AI新时代中较有发展潜力的领域包括：
AI的创造、完善、管理者
艺术家、游戏开发者等创意性工作
计算机与其他领域的跨领域专家
其实，不管是在中国、美国乃至全世界，当代教育的迭代更新永远赶不上科技变化的日新月异。但先可以改变的，是家长的观念。我们需要有这种前瞻性和预见性。
AI时代，并不是要每一个孩子都去设计机器人，但是只有掌握一定的计算机知识，孩子才能在自己热爱的领域有更大的上升空间。
所以，与其担心机器人有一天会“取代”人类，不如从现在开始就和孩子一起好好迎接这个AI的新时代——先定一个小目标：从现在就开始学习编程！
最后更新：2017-10-08 07:09:13