作者：李開復 王詠剛
一、AI時代該如何學習？
過去一年，我做了許多場關于人工智能發展趨勢的演講。講到AI將在未來10年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，孩子到底該學什么，才不至于被機器“搶”了工作？
其實，與其討論讓孩子學什么，不如先討論孩子該如何學。學習方法遠比學什么內容更重要。尤其是在人機相互協作、各自發揮特長的時代里，填鴨式、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，包括哈佛大學前校長在內的一群著名美國教育家聯合創辦了一所神秘的四年制本科大學——密涅瓦大學（Minerva Schools at KGI）。第一年招生時，這家大學的錄取率低于3%，遠低于哈佛大學的8%-9%，是全美錄取最嚴格的本科院校。被密涅瓦大學第一批錄取的學生，收到的錄取“通知書”是一個精致的小木盒，木盒盒蓋上用英文寫著“好奇心”的字樣，木盒內是一個定制的iPad電腦。只要打開電腦，密涅瓦大學的創始人本·尼爾森（Ben Nelson）就會收到通知，并與學生進行一次視頻通話，安排學生在舊金山開始四年的學業。
這么神秘的學校，這么低的錄取率，這么有趣的新生報到流程，那么，密涅瓦大學到底有什么過人之處？
密涅瓦大學的創始人相信，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是顛覆，在線課程、討論小組、實習實踐、自我探索和自我完善將成為今后教育的主流模式。基于這樣的思路，密涅瓦大學使用的是一套名為“沉浸式全球化體驗（Global Immersion）”的教學方式。
密涅瓦大學的所有入學新生都要在舊金山的一個獨特的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隨處都可以找到的基本課程，比如基礎的計算機導論、經濟學導論或是物理學導論，這是得不償失的事。因此，密涅瓦大學的一年級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、復雜系統四大課程板塊。形式分析主要用于訓練學生精密、合理思考的能力；實證分析重在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；復雜系統重點在于復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”，要求學生深入到各自專業方向的領域內部，培養精深的專業技能。
大四的主題是“綜合”，重在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一個不同的地方完成學業。密涅瓦大學分布在全世界的教學地點包括海德拉巴、布宜諾斯艾利斯、臺北、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，以遠程教學、集體討論為主，學生可以與分布在全球各地的著名教授交流、互動。同時，在學習之余，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。
對于密涅瓦大學的大膽實踐，人們有很多爭議。密涅瓦大學與谷歌、麥肯錫、高盛等企業有合作關系，培養出來的人才，很多都可以滿足這些一線企業的實際需要。但這種近乎顛覆式的模式到底是不是未來最好的教育形式，恐怕要更長時間的檢驗才能下結論。就拿密涅瓦大學重點采用的遠程在線教育的方法來說，其優點是學生可以隨時與最優秀的學者互動，從更多不同風格的教授身上汲取知識、經驗，但在線教育缺少面對面教學時的那種沉浸感，有時候難以深入交流的問題也比較明顯。
無論如何，實驗性的密涅瓦大學給“未來如何學習”提供了一種建議性的答案。其實，在中國著名學府中，有識之士也在積極做著有關新教學模式的探索。在清華大學，姚期智院士創辦的清華學堂計算機科學實驗班（又稱“姚班”）就是其中很有代表性的一個。姚班專注于“因材施教”和教學上的“深耕”、“精耕”，設置了階梯式培養環節：“前兩年實施計算機科學基礎知識強化訓練，后兩年實施‘理論和安全’、‘系統和應用’兩大方向上的專業教育；著力營造多元化、富有活力的學術氛圍，建立多方位、多層次的國際學術交流平臺。”
姚班對于本科四年課程的設計，與密涅瓦大學有異曲同工的地方。最重要的，姚班不但提倡多元和專深相結合的教學方法，還特別鼓勵面向實踐、面向解決問題的教學氛圍。計算機科學本身就是一門強調實踐的科學，姚班特別鼓勵學生在學習期間參加競賽，或參加谷歌、微軟等科技公司的實習項目。創新工場與姚班之間，也嘗試了共建人工智能課程的合作，將最前沿的產業實踐經驗、創業經驗帶給姚班的學生。
姚班的學生非常厲害。姚班第一屆學生里，就出了一個后來被大家稱呼為“樓教主”的超級牛人——樓天城。樓天城高中期間就聰慧過人，獲獎無數，得過國際信息學奧賽金牌。進了姚班之后，更是頻繁參加世界各大編程挑戰賽，在百度之星、谷歌全球編程挑戰賽、Facebook駭客杯世界編程大賽、TopCoder比賽、ACM大賽中顯露出驚人的實力，有“一個人挑落一個隊”的傳奇故事。在喜歡編程競賽的后輩學生看來，樓教主就是百萬軍中取上將首級如探囊取物的“神”級人物。
樓天城的功力不僅僅在于競賽，在實際工程項目中，樓天城一樣功夫了得。2007年夏天，樓天城就曾在谷歌北京實習，表現不錯。隨后曾在谷歌自動駕駛團隊工作。后來，短期加入Quora后，樓天城入職百度，成為百度無人車團隊的中堅力量，在級別上更是成為百度最年輕的T10級工程師（據說深度學習領軍級人物吳恩達加入百度時也才是T10級）。最近，樓天城和百度另一位資深工程師James Peng一起離開百度創業，注冊了一個名叫Pony.ai的神秘域名。相信樓天城在自己的創業道路上，也能表現不俗。
出自姚班的樓教主擁有許多姚班學生的共性，用他自己的話就是：“我非常喜歡挑戰困難。因此，我希望我工作的地方是一個每天都可以接受有趣的、有挑戰性的問題的崗位。”
敢于挑戰自己，敢于面對有趣的、有難度的問題，這是姚班這種新型教育氛圍較容易培養出來的學生特質，而具備這種特質的學生，最容易在人工智能時代作為人類智慧的代表，設計最高效的AI系統，并與AI系統一起創造更大價值。
如果要我來總結的話，我覺得，人工智能時代最核心、最有效的學習方法包括：
● 主動挑戰極限：像樓天城那樣喜歡并主動接受一切挑戰，在挑戰中完善自我。如果人類不在挑戰自我中提高，那也許真有可能全面落伍于智能機器。
● 從實踐中學習（Learning by doing）：面向實際問題和綜合性、復雜性問題，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，有些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由機器來替代。人的價值更多會體現在創造性的工作中。啟發式教育在此非常重要。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將存在，但互動式的在線學習將愈來愈重要：只有充分利用在線學習的優勢，教育資源才能被充分共享，教育質量和教育公平性才有切實保證。創新工場投資的VIPKid、盒子魚等面向教育創新的公司，就是大量使用在線教育、機器輔助教育等手段來幫助孩子學習的范例。
● 主動向機器學習：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不同。人可以拜機器為師，從人工智能的計算結果中，吸取有助于改進人類思維方式的模型、思路甚至基本邏輯。事實上，圍棋職業高手們已經在虛心向AlphaGo學習更高明的定式和招法了。
● 既學習人-人協作，也學習人-機協作：未來的“溝通”能力將不僅僅限于人與人之間的溝通，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，就和面對面的或者遠程的同學（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：通常來說，興趣就是那些比較有深度的東西，所以只要追隨興趣，就更有可能找到一個不容易被機器替代掉的工作。無論是為了美，為了好奇心，為了其他原因產生的興趣，這些興趣都有可能達到更高層次，在這些層次里，人類才可以創造出機器不能替代的價值。
二、AI時代該學什么？
有關學習的內容和目標，我的小女兒德亭曾經說過一段讓我特別尊重、特別贊許的話。
德亭很早就喜歡攝影，她五歲的時候得到了人生第一臺相機，并從幫姐姐設計出來的漂亮時裝拍照開始，逐漸拓展拍攝對象，很早就成了一個小攝影愛好者。她中學時很想以攝影作為自己的專業。但我擔心她喜歡攝影只是為了逃避功課。申請大學前，我反復跟她討論，并提醒她：“你必須想清楚哦！專業攝影師很快就會被淘汰，現在攝影工具愈來愈方便，大家都可以輕易拍出好照片，專業攝影師的優勢會漸漸消失。”
可我沒有料到，德亭很鄭重地說了下面這段話：“我做過調查了，目前在美國，一個專業攝影師的薪水比記者還要低，而記者的薪水相比其他各行業也越來越低了。可是爸爸，我愿意賺比較少的錢，做自己真正想做的事。每次背著沉甸甸的相機出去拍照，回來的時候雖然筋疲力盡，但我卻總是心花怒放。我非常慶幸生活在高科技時代，可以輕松擁有數碼攝影以及低成本、大容量的存儲設備，還有無處不在的網絡，這些讓我像一個裝備齊全的獵人一樣，捕捉我所有的感動，然后用心將圖像提取出來。未來的攝影絕對不只是按下快門，而是要用新的眼光，讓影像產生新的意義。而那絕對不是科技可以取代的。”
每當我思索人和機器共存的未來時，就總會想起德亭的這段話。的確，攝影技術再先進，照片畫質再好，也取代不了攝影師內心因拍攝對象而產生的感動。這種感動可以賦予風景、人物、靜物、街景以新的意義。即便以后有了人工智能照相機，可以自動幫助人完成捕捉美景、記錄美好瞬間的任務，人的感動、人的審美、人的藝術追求也是機器無法取代的。
攝影如此，其他工作亦如此。我們很難準確列舉，AI時代到底該學什么才不會被機器取代，但我們大致還是可以總結出一個基本的思路：
人工智能時代，程式化的、重復性的、僅靠記憶與練習就可以掌握的技能將是最沒有價值的技能，幾乎一定可以由機器來完成；反之，那些最能體現人的綜合素質的技能，例如，人對于復雜系統的綜合分析、決策能力，對于藝術和文化的審美能力和創造性思維，由生活經驗及文化熏陶產生的直覺、常識，基于人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力……這些是人工智能時代最有價值，最值得培養、學習的技能。而且，這些技能中，大多數都是因人而異，需要“定制化”教育或培養，不可能從傳統的“批量”教育中獲取。
簡單來說:
● AI可以迅速取代的是在5秒鐘就能決策的工作，但是5秒以上需要深度去思索的工作還是不容易被取代的。
● 在藝術領域，人工智能目前還是沒有辦法發現美制造美，它只是協作人類工作的工具。
比如，同樣是學習計算機科學，今天許多人滿足于學習一種編程語言（比如Java）并掌握一種特定編程技能（比如開發Android應用），這樣的積累在未來幾乎一定會變得價值有限，因為未來大多數簡單的、邏輯類似的代碼一定可以由機器自己來編寫。人類工程師只有去專注計算機、人工智能、程序設計的思想本質，學習如何創造性地設計下一代人工智能系統，或者指導人工智能系統編寫更復雜、更有創造力的軟件，才可以在未來成為人機協作模式里的“人類代表”。一個典型的例子是，在移動互聯網剛剛興起時，計算機科學專業的學生都去學移動開發，而人工智能時代到來后，大家都認識到，機器學習特別是深度學習才是未來最有價值的知識。過去三年內，斯坦福大學學習“機器學習課程”的學生就從80人猛增到了1000多人。
再比如，完全可以預見，未來機器翻譯取得根本性突破后，絕大多數人類翻譯，包括筆譯、口譯、同聲傳譯等工作，還有絕大多數從事語言教學的人類老師，都會被機器全部或部分取代。但這絕不意味著人類大腦在語言方面就完全無用了。如果一個翻譯專業的學生學習的知識既包括基本的語言學知識，也包括足夠深度的文學藝術知識，那這個學生顯然可以從事文學作品的翻譯工作。而文學作品的翻譯，因為其中涉及大量人類的情感、審美、創造力、歷史文化積淀等，幾乎一定是機器翻譯無法解決的一個難題。
未來的生產制造行業將是機器人、智能流水線的天下。人類再去學習基本的零件制造、產品組裝等技能，顯然不會有太大的用處。這個方面，人類的特長在于系統設計和質量管控，只有學習更高層次的知識，才能真正體現出人類的價值。這就像今天的建筑行業，最有價值的顯然是決定建筑整體風格的建筑師以及管理整體施工方案的工程總監，這些能夠體現人類獨特的藝術創造力、決斷力、系統分析能力的技能，是未來最不容易“過時”的知識。
人工智能時代，自動化系統將大幅解放生產力，極大地豐富每個人可以享有的社會財富。而且，由于人工智能的參與，人類可以從繁重的工作中解放出來，擁有大量的休閑時間。這個時候，社會對文化、娛樂的追求就會達到一個更高的層次，未來的文娛產業，總體規模將是今天的數十倍甚至上百倍。那么，學習文藝創作技巧，用人類獨有的智慧，豐富的情感以及對藝術的創造性解讀去創作文娛內容，顯然是未來人類證明自己價值的最好方式之一。當絕大多數人每天花6個小時或更多時間去體驗最新的虛擬現實游戲、看最好的沉浸式虛擬現實電影、在虛擬音樂廳里聽大師演奏最浪漫的樂曲、閱讀最能感動人的詩歌和小說……作家、音樂家、電影導演和編劇、游戲設計師等等，一定是人工智能時代的明星職業。
科幻作家、雨果獎得主郝景芳說：“很顯然，我們需要去重視那些重復性標準化的工作所不能夠覆蓋的領域。包括什么呢？包括創造性、情感交流、審美、藝術能力，還有我們的綜合理解能力、我們把很多碎片連成一個故事這樣的講述能力，我們的體驗。所有這些在我們看來非常不可靠的東西，其實往往是人類智能非常獨特的能力。”
三、AI時代的教育要關注什么？
在2017年1月的瑞士達沃斯論壇，我在談到未來的教育和學習時說：我們不能脫離大的經濟變革、大的社會轉型來討論教育。從宏觀角度講，人工智能時代的社會經濟模式一定與今天有很大不同。在未來，我們應當少關注一點工作產出的經濟效益，而更關注工作的目標和意義。我們在比較人和機器的勞動產出時，多半僅僅用勞動價值和工時長短來衡量人類的產能，卻忽視了工作背后潛在的社會價值。
這里的一個重點在于，人類的工作將在AI時代進入一個新的層次。人們在競爭中，將選擇更好的雇主和工作，同時取得工作技能與深度上的提升，逐漸成為各類專業能手和頂尖人才，甚至最后成為特定領域的首席科學家、最有價值的金牌球員、最受饕客追捧的明星大廚等。但機器也擁有著屬于它的全新定位。我們要做的是去思考在AI時代來臨之際，如何保留一手的經驗，如何為人類提供成長的空間，從而創造更多的就業機會，為人類共同的未來找到更好的解決方案。
伊藤穰一則認為，如果AI真能把整體社會的生產力無限提高到一個極其充沛的程度，那很多人可能根本就不愿意繼續從事現在的工作，如今包括政府公務員在內，很多人在崗位上過度勞動，薪水卻巨低無比。這些職業的確需要政策扶持和薪酬相關的補助，才能鼓勵人們考慮選擇那些看似低回報的工作。古希臘的雅典城邦就是一個例子。當然我們現在沒有那個時代的奴隸制，但想象我們處在一個充滿了藝術家、哲學家的社會，那時公民們關心的，會是資源分配是否公平、收入是否均等。這并不意味著我們不再需要工作，否則就太不符合現代的經濟法則了。社會仍然需要人類勞動力，但人們將變得更富裕、更能投身內心真正渴求的工作，將會有更多的音樂家能心無旁騖地專注于他們熱愛的創作，更多廚師能每天精心烹調讓人贊嘆的美食，他們周遭人們的生活體驗，將會因此更為多彩豐富。
其實，不僅是音樂行業，其他的行業也存在著明顯的問題。例如，專欄作家和記者們的前途也值得憂慮，他們依循傳統媒體游戲規則，都曾經歷過獲利頗豐的年代，而對于新的技術平臺分發規則、更為AI自動化的媒體模式他們仍未做好準備，記者編輯們的專業地位也需要被重新檢視與定位。未來型的AI技術公司將有機會賺得較高的經濟收益，這些創新公司甚至能和前沿政府緊密合作，共同為未來世界的工作結構和薪酬制度，進行前瞻的規劃和準備。
我們過去專注在培養數理化人才，為了訓練符合上個時代需求的工程師、醫師、會計師、律師等專業人才，我們已經投資龐大的社會資源，導致很多人打從學習階段起就開始偏離了他們的核心潛能而毫不自知。人們將從人工智能時代的大變革、大演進中被釋放，真正投入我們擅長、我們熱愛的領域。
基本上，人工智能時代的教育要注重以下幾個重點問題：
● 個性化、定制化的教育該如何設計，如何滿足不同學生的需要，如何評估定制化教育的效果？在這里，我們也許更需要人工智能技術的幫忙。當全社會的所有學習者與所有知識傳授者被網絡連接在一起，當所有一對一、一對多的教學活動（參與未來教育活動的甚至可以不完全是人類講師，也可以包含機器講師）的數據被實時采集起來，人工智能技術可以在這個大數據的基礎上，進行智能分析，幫助人類教育設計者總結得失，監控教學質量，調整課程設計，甚至與人類協作，共同設計新的教學體系。
● 教育如何做到可持續化？最有效的再培訓和再教育體系是什么？未來人類有充裕的時間思考自己的興趣、目標，未來人工智能的普及也給人們轉換工作提供了足夠的機會（對于主動尋找新目標的人而言）或壓力（對于因機器而被迫轉換工作的人而言）。那么，當一個人希望開始下一個人生階段的時候，我們的教育體系能否順利接納這樣的人，并幫助他完成再培訓？我不相信純粹的商業驅動可以做到這一點。社會各層面的積極參與，尤其是社會福利層面的保障，對這一點至關重要。
● 教育體系的設計必須更早、更充分地考慮全社會的公平性。利用極度完善的互聯網資源和強大的人工智能技術，我們在不遠的將來，有可能真正做到高質量教育無差異地普及到地球上每一個角落。這在人類數千年的文明史上，是從來沒有發生過的事情。但在線教育、虛擬現實技術、人工智能技術的組合，也許就是解決教育公平的最佳技術方案。在一個完全定制化的教育體系里，世界上任何一個角落的任何一個學生，都可以根據他的興趣，連接到最適合的老師，享受完全為自己量身定制的課程，得到世界一流的教育。這看起來是一個夢想，但它指明了一個合理的方向，在向著這個方向努力的道路上，也許很多困擾我們多時的問題就會迎刃而解。
人工智能時代，學習或教育本身不是目的，我們真正的目的，是讓每個人在技術的幫助下，獲得最大的自由，體現最大的價值，并從中得到幸福。
四、有了AI，人生還有意義嗎？
在可預見的未來，人機協作隨處可見，人類有大量的空閑時間，或者沉浸在高水準的娛樂內容里，或者追隨自己的個人興趣，或者干脆無所事事。在這樣的時代里，壓在每個人肩頭的工作壓力、家庭壓力會小很多，人生經歷、人生目標以及人的價值觀會前所未有地呈現出多樣化的特征。
那么，在這樣一個人類歷史上從未經歷過的嶄新時代里，人生的意義何在？如何過完一生才最有價值呢？我們會因為機器代勞了一切，而變得像《機器人總動員》里的人類后代一樣懶怠、肥胖嗎？
悲觀者說，AI既然可以在不少具體的工作（比如圍棋）上做得比人類更好，學得比人類更快，那么，人活著的意義是什么？AI既然可以在許多工作中取代人類，那么，人類的價值該如何體現？
樂觀者說，超人工智能還遙遙無期，AI與人類協作才是未來的主旋律。AI對于人生意義的挑戰主要源于人類自身的心理感受。如果我們能在農耕時代接受騾馬作為人類的合作對象，在現代社會接受機械、車船與人類共同協作，那為什么不能在人工智能時代接受AI這個好幫手？
回顧人類文明發展，新科學、新技術總會在不破不立的因果鏈條中引發社會陣痛。奔馳之父，德國人卡爾·弗里特立奇·本茨在1885年制成的世界上第一輛馬車式三輪汽車就曾被人嘲諷為“散發著臭氣的怪物”。我不算有神論者，但有時會樂觀地認為，先進技術的出現，或許是“造物主”的善意，或是人類集體意識的英明決策，一邊把人類從舊的產業格局和繁重勞作中解放出來，一邊如鞭策或督促一般，迫使人類做出種種變革。比如AI，它一邊釋放巨大生產力，免除人類繼續從事繁冗工作之苦，一邊又在用可能出現的失業問題提醒人類：你應該往前走了！
我們的時代，正進入這樣一個前所未有的局面：隨著科技進步，AI技術將在大量簡單、重復性、不需要復雜思考就能完成決策的工作中取代人類。汽車將不需要人類來駕駛，人類翻譯的工作將逐漸消失，人類交易員目前已開始被計算機取代……可能產生的失業問題必須有解決方案。人類社會如何接納在AI時代失去工作的人？人類歷史從未像今天這樣復雜、玄妙。AI將創造更多的財富，也必然創造出大量新的工作崗位——更多的人可以轉換到新的崗位，或與智能機器協同工作，大多數人可以因社會財富的豐富而選擇更加自由的生活，還可以依賴于全新的社會福利體系。
所以，我們每個人都面臨著抉擇：到底是要做一個天天領著政府福利，躺在家里玩游戲，身形如電影《機器人總動員》里的人類后代一樣臃腫的廢物，還是努力適應新時代，學習新知識，重塑自己在AI社會中的地位與價值，大踏步向前走？
美劇《西部世界》是如此定義人類的進化和發展的：
● 人類進化的原始動力靠的是自然界對各種進化錯誤（變異）的選擇，優勝劣汰。
● 當代科技發達，人類因變異而得的較低劣的生物特征也會被技術保全下來，進化動力已然失效。
● 因為進化動力失效，人類也就失去了進一步進化的可能，總體上只能停留在目前的水準——人類必須不斷思索自身存在的價值，尋找生物特征以外的生命意義。
我覺得，基于生物特征的進化也許快要成為過去時，但基于人類自身特點的“進化”才剛剛開始。
人之所以為人，正是因為我們有感情、會思考、懂生死。而“感情”、“思考”、“自我意識”、“生死意識”等人類特質，正是需要我們全力培養、發展與珍惜的東西。
《真實的人類》里，合成人曾說：“我不懼怕死亡，這使得我比任何人類更強大。”而人類則說: “你錯了。如果你不懼怕死亡，那你就從未活著，你只是一種存在而已。”
這兩句對白讓我深有感觸。我患癌癥治療期間，有一次化療結束，我回臺北家中休養。其時，臺北剛剛入秋，陽光和煦，暖意融融。我的心情好極了。臺北街頭，處處綠意盎然。車子載著我在路面輕快駛過，窗外樹影斑駁，美得像夢一樣不真實。我不禁在心里輕嘆：“活著真好啊！”自罹患癌癥以來，行過死蔭的幽谷，重覽人間的芳華，那是我第一次如此真實地體驗到夢境般的美好感覺。
這是人與AI之間的另一種質的不同。AI無法向人一樣解悟生命的意義和死亡的內涵，AI更無法像人一樣因高山流水而逸興遄飛，因秋風冷雨而愴然淚下，因子孫繞膝而充實溫暖，因月上中天而感時傷懷……所有的這些感觸，只有人類自己才能感受得到。也恰恰因為人類的生命有限，才使得人類每個個體的“思想”和“命運”都如此寶貴、如此獨特。
法國哲學家布萊茲·帕斯卡說過，“人只不過是一根葦草，是自然界最脆弱的東西；但他是一根能思想的葦草。用不著整個宇宙都拿起武器來才能毀滅；一口氣、一滴水就足以致他死命了。然而，縱使宇宙毀滅了他，人卻仍然要比致他于死命的東西更高貴得多；因為他知道自己要死亡，以及宇宙對他所具有的優勢，而宇宙對此卻是一無所知。因而，我們全部的尊嚴就在于思想。”
人腦中的情感、自我認知等思想都是機器所完全沒有的。人類可以跨領域思考，可以在短短的上下文和簡單的表達方式中，蘊藏豐富的語義。當李清照說“雁字回時，月滿西樓”的時候，她不僅僅是在描摹風景，更是在寄寓相思。當杜甫寫出“同學少年多不賤，五陵衣馬自輕肥”的句子時，他不僅僅是在感嘆人生遭際，更是在闡發憂國之情。這些復雜的思想，今天的AI還完全無法理解。
浮生碌碌，汲汲營營，我們身為萬物之靈，到底該怎樣活著？AI興起的未來時代里，我們怎樣才能在時代競爭中立于不敗之地？
不斷提高自己，善于利用人類的特長，善于借助機器的能力，這將是未來社會里各領域人才的必備特質。機器可以快速完成數學運算，可以下出極高水準的圍棋，可以獨立完成量化交易，甚至可以從事一些最初級的詩歌、繪畫等藝術創作。但人類總是可以借助機器這個工具來提高自己，讓自己的大腦在更高層次上，完成機器無法完成的復雜推理、復雜決策以及復雜的情感活動。
借助車輪和風帆，人類在數百年前就周游了整個地球；借助火箭發動機，人類在數十年前就登臨月球；借助計算機和互聯網，人類創造了浩瀚繽紛的虛擬世界；借助AI，人類也必將設計出一個全新的科技與社會藍圖，為每個有情感、有思想的普通人提供最大的滿足感與成就感。
在AI時代里，只會在某個狹窄領域從事簡單工作的人，無論如何都無法與AI的效率與成本相比，必然會被機器所取代。如果不想在AI時代失去人生的價值與意義，如果不想成為“無用”的人，唯有從現在開始，找到自己的獨特之處，擁抱人類的獨特價值，成為在情感、性格、素養上都更加全面的人。此外，人生在世，無論是理性還是感性，我們所能知、能見、能感的實在是太有限了。AI時代，我們可以更多地借助機器和互聯網的力量，更好地感知整個世界、整個宇宙，體驗人生的諸多可能——這樣才不枉我們短暫的生命在浩瀚宇宙中如流星般走過的這一程。
的確，人只不過是一根葦草，但人卻是一根能思想的葦草。
AI來了，有思想的人生并不會因此而黯然失色，因為我們全部的尊嚴就在于思想。
