舒暢：人工智能時代，什麼樣的能力是學生不可或缺的

最近看到一對做科技內容的夫妻，確實讓人印象很深。男方現在大概率在硅谷從事相關計算機行業工作，女方也畢業於美國頂尖的計算機科學強校——卡耐基梅隆大學。她做的視頻內容質量很高，而且反映了最新科技發展，講解也清晰易懂。

在其中一個視頻裡，她分析了一款最新的 AI 軟件，NANA banana PRO”這樣的新工具，通過一系列具體案例展示其讓人驚訝的功能。從這些例子可以明顯感受到：當下的人工智能，已經進入了一個“百花齊放”的階段，各種新工具層出不窮，功能之強大、變化之迅速，確實讓人有點眼花繚亂。（我相信這一位Jolin博士現應在北大工作。她的網站可以通過走下角找到——點擊關注就可以看更多的具體精彩內容，因為視頻涉及版權，而且不是本文討論的重點，這裡我就不具體的介紹）

在這樣的背景下，有一個問題變得越來越重要：下一代年輕學子該如何適應這樣的大變化？對下一代人來說，教育到底應該如何調整？

我個人的看法是：方向可以變，但“基礎”不會變。

無論技術如何發展，學生有幾項能力依然是根本性的——

駕馭語言和表達能力、數理邏輯能力，以及具有的基礎科學知識的廣度（物理、化學、生物等）。這些基礎能力不會過時，反而在信息爆炸的時代更加重要。

學生掌握的這些方面的基礎和相應的能力越紮實，則當他/她接觸到人工智能帶來一個更廣度的知識時，就越容易產生靈感，也更容易產生形成自己獨立的理解。這種“理解的高度”，決定了學習新事物的速度。

在這個人工智能帶來的新的科技大發展的時代，知識更新太快，很多過去學生必須學的內容確實已經過時，乃至根本就沒有必要再化大精力去學習。比如傳統的程序設計。作為一個容易理解的例子，就如同今天的小學，不會再設立珠算課，讓小學生去學習珠算和相應的口訣。人工智能已經可以自動生成代碼，而且在很多情況下，比人寫得更快、更規範。因此，過去大學課程等程序設計、寫代碼、找bug的這類苦澀的工作不必人再做了。人工智能軟件能夠做得更快更好。

但這並不意味着這些知識完全不需要學。相反，基礎的編程思想、基本邏輯、常見語言工具，仍然值得了解。否則，當你真正使用人工智能工具時，就會發現自己“會簡單使用，但卻不會變通，更談不上高效使用、優化或創新。

有不少的專業人士已經指出。在人工智能普遍開花的今天，每個人都可以使用人工智能，但是真正非常有效地使用人工智能，有兩個重要的前提:

第一，表達能力。

如果你不能清晰地表達問題，那麼再強大的人工智能，也無法準確理解你的需求。必須培養這方面的能力，能夠用簡單明了一句或者幾句話把問題本質和關鍵說得清清楚楚，這方面的能力的培養在過去教育系統當中是欠缺的，然而對於今天來講，這就是非常非常重要而值得學生努力培養的技能。

第二，提問能力。

在人工智能時代，“會問問題”往往比“會回答問題”更重要，這是很多這方面的專業人士的共同看法。能不能提出具有方向性的、有深度的問題，直接決定了你使用先進工具的效果。

總的來說，工具在變，但人的核心能力沒有變，甚至可以說，在人工智能時代，這些能力變得更加重要。