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今天的智能机器不仅力大无穷，而且能“听见”，还能“看见”，这意味着新一代机器可以做很多“老一辈”机器干不了的事情。
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智能机器既可以在阿里和京东的仓库里精准快速地完成商品的分拣、运输、出库，也可以在农田里采水果、摘棉花、打农药，还可以完成宝马汽车生产厂里90%的工作；澳大利亚已经出现无人驾驶卡车，英美已经出现无人驾驶出租车，浙江安吉县已经在用无人机给山区投递邮件；智能机器扫地、给花草浇水已经不在话下，还可以给各种会议做速记，速度和准确度超过所有人类速记员，财经作家吴晓波因此感叹，一个智能程序就能消灭一个行业。
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能“听见”还能“看见”的机器人必然会消灭很多工业、农业和服务业的工作。估计还会有些人不以为然，因为他们的孩子将来要做的是“高大上”的脑力工作，收入好、地位高的律师、基金经理、医生才是他们的未来。
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很多人不知道，在美国最赚钱的知识产权律师、破产清算律师，已经受到人工智能程序的严重威胁：一种处理法律文件的自然语言处理软件，能让知识产权官司的成本下降99%；一款集成了过去五六十年所有破产案件的智能软件，与每个濒临破产的人或企业互动之后，就会自动推荐最科学高效的破产程序，这严重威胁到了破产清算律师的前途。
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基金管理是典型的高难度工作，在中国的近千只股权类基金里，没有一支基金能够连续五年挤进行业前三分之一，所以优秀的基金经理非常值钱，但目前已经有好几个人工智能程序具备基金经理的知识储备和判断能力。机器人投资顾问已经在美国兴起，因为很多客户偏好低费用、自动化的投资方式。
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很多国家都在抱怨看病难，人工智能医生是最好的解决之道。它们不需要预约，仅凭借一个手机APP就可以为病人做全年无休的健康监测，甚至在病状出现前就能判断出病因，因为它们掌握着人类医生无法掌握的大量数据。在美国，看X光片的放射科医生年薪数十万美元，堪比美国总统，但如此高智力的工作，却完全可以被自动识别癌细胞的人工智能软件取代，其病情诊断不仅比放射科医生更精准，而且其成本只有人工的1%。
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“耳聪目明”“智力超群”且物美价廉，这样的智能机器一旦大规模进入劳动力市场，将会产生怎样的后果？中外人工智能专家普遍预计，未来十几二十年全球将面临一次严重的失业危机，很多年轻人一毕业就将失业。
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根据历史经验，要成功应对未来的工作革命，就要靠教育系统大规模培养新型劳动力。培养新型劳动力需要时间，因此教育革命要先于工作革命启动。
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比如德国提前普及了初等教育，发展了高等教育，成为第二次工业革命的领导国家之一；新中国成立后大力普及推广教育，这也是20世纪八九十年代欧美、日韩和中国港台地区纷纷把工厂开到了中国大陆的原因之一；再比如邓小平在1984年提出“计算机普及要从娃娃抓起”，20年后中国互联网的崛起就受益于此。人工智能教育革命同样需要提前20年布局。
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面向人工智能时代的教育革命，基本目标是培养能够与智能机器一起工作的新型劳动力，我将这种新型劳动力称为“人工智能时代原住民”。
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农业时代的原住民从小就亲近动植物；工业时代的原住民从小就学习机械原理；信息时代的原住民从小就玩电脑、网络；人工智能时代的原住民小时候和智能机器一起愉快玩耍，长大了和智能机器一起高效工作。
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人工智能时代原住民未来会有多厉害，我们看看互联网时代原住民的成绩就能明白了。Facebook估值2000多亿美元，创始人马克·扎克伯格是80后；Snapchat估值200多亿美元，创始人埃文·斯皮格尔是90后。人工智能时代的原住民也是如此，对智能机器的深刻理解是他们骨子里的东西，他们最擅长创造全新的生活方式。
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人工智能时代的必备素质：AIQ
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不同的时代对劳动者有不同的要求。简单来说，工业时代依赖IQ（智力商数），信息时代赢在EQ（情绪商数），人工智能时代必备AIQ（Artificial Intelligence Quotient，人工智能商数）。
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我把人工智能时代所需的劳动者素质总结为“三层金字塔”模型，IQ位于金字塔的底部，EQ位于金字塔的中部，AIQ位于金字塔的顶部。
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人的智力主要体现为推理、计划、解决问题、进行抽象思维、理解复杂的思想、迅速地学习，以及从经验中学习的能力。逻辑思维和学习能力是智力的关键。
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工业时代是人类征服自然、改天换地的大时代，要提高处理“人与物”关系的效率，必须具备相当的智商。普通人的中等智商为100，美国物理学博士的平均智商为140，科学家的智商就更高了。研究表明，牛顿的智商高达190，伽利略为185，开普勒为175，达尔文为165，哥白尼为160。
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即便不搞科学研究，进现代工厂做一个普通工人，也应当具备一定的科学文化知识，因为文盲无法高效处理与机器、原材料等“物”的关系。在建立现代义务教育体系的过程中，智商的概念被提了出来，因为义务教育暴露了智力低弱的孩子的存在，他们在阅读、写作、算术上不开窍，会妨碍全班的教学进度，也经常因为成绩跟不上而早早辍学，明显影响了义务教育的效率。
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法国政府因此成立了专门的委员会，调查智力在正常水平之下的孩子的情况。1905年，著名的比奈-西蒙智力测验法被发明出来。通过10岁年龄段智力测试的孩子，“智力年龄”就是10岁，如果他的生理年龄是8岁，10除以8是1.25，再乘以100，他的智商就是125。
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美国斯坦福大学的心理学家刘易斯·特曼把智商分成许多等级。智商在140以上的，超过了99.6%的人，属于天才或近乎天才；120～140属于超强智商；110～119属于高智商；90～109属于中等智商；80～89属于低智商；70～79属于智能不足；70以下属于智障。特曼对1000个孩子进行了智商测试，发现大多数人的得分在90～109之间，属于中等智商，智商极高或极低的都属于极少数。
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智商是在现代社会中取得成功的基石。比如美国中等智力的白人学生的辍学率仅为6%，而笨学生和非常笨的学生的辍学率则分别高达35%和55%；美国智商最低的5%的白人妇女，婚外生子的比率比智商最高的5%要高出6倍；美国的罪犯的平均智商为92，比人均智商低了8分。因此在美国，大学录取学生、军队征兵、企业招聘，甚至橄榄球联盟海选职业选手，都要进行智商测试。
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在人工智能时代，人类依然要处理好“人与物”的关系，因此智商位于“三层金字塔”的底部，是一个人成功的基础。
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第二次世界大战后，美国率先从工业时代进入信息时代，故对劳动力素质有了更高的要求。哈佛大学的心理发展学家霍华德·加德纳在1983年提出了“多元智能理论”。传统智力理论认为语言能力和数理逻辑能力是智力的核心，数学和语文因此成为学校教育的核心，加德纳认为这并不是人类智能的全部。
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他提出人类至少有八个方面的智能，包括语言智能、逻辑数理智能、视觉空间智能、身体动觉智能、音乐智能、人际交往智能、自知自省智能、自然观察智能。比如建筑师、画家及雕塑家的视觉空间智能比较强，运动员和芭蕾舞演员的身体动觉智能比较强。