学生|人工智能之不能人类比AI更有优势的职业能力是什么( 二 )

量子信息的解释也许会渗入人类对认知的了解。如果大脑真的是量子化的工作，我们用经典的图灵机的方法来开发的计算机会在很长时间内无法超越人脑。因此，我们也就不用担心人工智能控制人类。
人工智能时代：提升创造性动手能力+培养新工程人才
我自从做了物理学教授，就越来越觉得工程的重要。我深深地觉得我们应该去找到人类与机器的差别，至少它应该影响我们今天的教育内容。谁都不想我们今天教给孩子们的技能，十几二十年后他们长大了才发现机器做得比他们要好得多。我凭着直觉感到，在车间伴随着时时思考并探索和尝试的动手能力，力学的、电学的、材料的，是无法轻易被机器取代的，相反，坐办公室的工作，却很容易被机器取代。
我一直没有找到好的证明，直到有一天，跟我的导师基思·伯内特（KeithBurnett）先生聊起未来的工厂所应该营造的气氛。人们希望能够在未来工厂营造一种游戏的氛围，让年轻人以打游戏通关的心态从事创造性的工作。未来工厂也像今天的苹果公司的销售门店一样，窗明几净，有计算机设计终端，也有满地走的机器人。在这个生产场景里，人们试图创造的每一个工件甚至执行的每一个步骤，都是一个多选择的过程。这时人脑又像极了很多选择网络上行走的量子随机行走，经典计算不能够代替人类做出复杂决策，或者说至少不能像人脑一样可以有效地做出截断的判断。人工智能催化的以数字产业为主的知识研发目前还很难覆盖手工业。除了机器人制造能力的限制，其中的主要原因可能会有其他更深层次的。比如，涉及基于大量操作经验而形成的直觉，这是目前人工智能很难与人进行比照的方向。因此，在制造业中，高级技术工人在工作过程中，所具有的结合数字化和制造业流程本身特点的技能，在人工智能时代会显得尤为重要。这就需要制造型人才不仅要懂得人工智能的计算机技术，也要懂得工业生产流程中的具体情况。

【学生|人工智能之不能人类比AI更有优势的职业能力是什么】

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麻省理工学院：新工程人才应具备12种思维和能力
传统工程教育强调对学生进行基于学科知识的能力训练，体现出工程教育活动组织与开展的学科逻辑。由于学科逻辑过于强调学生对工程学科知识的掌握以及学生认知能力的训练，因此传统工程教育容易造成工程教育活动的开展而忽视学生个体身心发展规律，忽视学生工程实践经验构建以及工程实践中学生的组织和沟通能力的培养。
基于这些考量，麻省理工学院从2017年开始开展的新工程教育改革采取了整合学科逻辑与心理逻辑的策略。整合的路径体现为以研究具体问题的课题项目为线索，围绕现代产业的实践和研究方法，构建机械、材料和系统科学的跨学科内容。每个课题为学生提供了前所未有的机会，让他们沉浸在跨越学科的研究项目中，同时获得所选专业的学位。新工程教育的教学方式发生了变革，强调以学生为本，关注学生的学习方式和学习内容，把学生真正置于工程教育活动的中心。不仅重视知识的获取，而且重视应用知识的能力。项目是学习制造、发现、系统和创造力的主要工具，它有助于促进学生从团队技能到人际关系技能再到领导能力的提升。

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人工智能对生产效率的提高会使得产业界更加注重工程人才的学习能力和思维等方面的表现，原来强调以知识习得为重心的教育体系将会受到挑战。新工程教育应更注重对学生思维的培养，从而让学生在工程实践中面临各种未知与复杂问题时能够运用恰当的思维去思考、解决问题。麻省理工学院提出新工程人才应具备12种思维和能力：