教育必须如何适应人工智能

2010 年代初人工智能的进步，特别是深度学习，引发了新一波对技术失业的恐慌和恐惧。进一步加剧了这些担忧的是，大量关于人工智能算法神奇能力的耸人听闻的文章以及公司高管的模棱两可的声明给人的印象是人类级别的人工智能指日可待。

但过去几年只凸显了当前人工智能技术的局限性。在十年之交，随着世界封锁以防止新型的传播，我们必须看看人工智能和机器人取代人类的承诺是否会实现。

他们没有。

但是，虽然人工智能还没有准备好取代人类，但不可否认的是，它将改变就业格局，包括以前被认为是技术和自动化禁区的领域。人工智能不会消灭人类，但会重新定义经济，创造许多新工作，并使一些旧工作过时或减少对人类智能的依赖。

机器人证明：人工智能时代的高等教育，东北大学校长 Joseph E. Aoun 的一本书讨论了大学和高等教育机构将如何适应“任何可预测的工作——包括许多被认为是“知识经济”的工作工作”属于“机器的范围”。

Aoun 的信息：“为了在这个新的经济现实中保持相关性，高等教育需要进行戏剧性的调整。” 在Robot-Proof 中，他提供了发展终身教育系统的路线图，该系统将使后代能够在一生中从事多种职业。

是什么让人工智能与众不同?

人工智能并不是第一个改变我们工作方式的技术。蒸汽机、电力、电话、铁路、汽车、飞机——这些是给人类生活和劳动带来根本性变化的一些技术进步。在每种情况下，人工都被一种可以更快、更准确地完成工作的媒介所取代。

在每一种情况下，随着新工作的产生，旧工作被摧毁。虽然我们人类通常不愿意接受变化，但正如历史所表明的那样，我们一直在做我们擅长的事情：适应。在一两代人之内，人类改变了他们的习惯并学习了技能来利用新技术并使他们的生活更有效率。中期-19的人个世纪无法想象数以百万计的沥青道路和快速移动的汽车，我们不能没有他们想象的世界，千里林立的世界。在 1960 年代，人们对?第一台 ATM 机几乎没有信任。今天，全世界有数百万台自动取款机。二十年前，没有 Facebook 和 Twitter 的迹象。今天，它们已成为世界各地社会经济难题的基本组成部分。

但人工智能的不同之处在于它将带来的变化速度。人工智能本身不是一种产品，而是一种有助于完成广泛任务的基础设施技术。斯坦福大学教授兼 Coursera 创始人 Andrew Ng 将人工智能描述为“新电力”。

“很明显，当前的数字革命与之前的技术飞跃不同，因为现在机器的潜在处理能力似乎没有限制——智能也没有限制，”奥恩教授在Robot-Proof 中观察到。“在任何可预测的任务中，计算机都让人类处于认知劣势。而且由于软件的复制成本很低，任何数字化进步都可以立即在世界范围内复制。”

“任何可预测的任务”都是夸大其词。仍然有很多任务当前的 AI 算法表现很差，尤其是当现实世界与他们的训练示例偏差太大时。但 Aoun 是对的，因为深度学习算法在很多方面都比人类执行的要好，尤其是当有足够的注释数据来训练可以执行精确分类和预测任务的深度神经网络时。随着科学家开发新的方法和结构来克服它们的缺点，人工智能算法擅长的领域不断扩大。

我也会与人类处于“认知劣势”的计算机竞争。更准确的说法是，计算机让人类处于“计算”劣势。由于计算机硬件的进步，人工智能算法可以仔细阅读大量数据，并在人类做同样事情所需的一小部分时间内找到相关模式。只要答案在数据中，无论是通过搜索还是模式匹配，正确的人工智能算法(自然是由人类创造的)都会胜过人类的思维。

这给我们带来了一个重要的结论：虽然人工智能可能不会在短期内完全取代人类，但它将补充人类并提高他们执行任务的速度和准确性。

在许多领域，这意味着我们最终将能够满足对人类专业知识日益增长的需求。一个例子是网络安全，由于行业需要越来越多的安全专家来保护我们日益数字化的世界，因此存在巨大的技能差距。但在供应已经满足需求的其他领域，它可能会减少对人类专家的需求。例如，配备合适的深度学习工具的放射学专家可能能够将她每天看到的 X 射线扫描次数增加一倍或三倍。

Aoun 教授提出的第三点，“任何数字化进步都可以立即在世界范围内复制”，这也非常重要，并且是人工智能颠覆的核心。纯软件解决方案不依赖于昂贵的生产链。随着云计算和互联网连接变得无处不在，它们将很快为每个人所用。这就是为什么人工智能带来的变化会比以往的技术革命快得多的原因。