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。

　　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。

　　LEGO Education SPIKEPrime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SPIKE Prime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SPIKE Prime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SPIKE Prime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。
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