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人工智能程序擅长处理单一任务，人类则是各种能力的统一体，比如认知、想象、情感、语言、运动等。在人工智能时代，人类务必充分利用数百万年间进化出来的多元智能。
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计算机科学家Donald Knuth指出：“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”
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那些我们习以为常的感觉能力和运动技能，其实都需要很高的精准度和复杂性。数百万年的进化赋予了我们数十亿的神经元，以敏锐地辨识一位朋友的面孔，读懂网站验证码，区分不同类型的声音，使用更恰当的动作控制。人类大脑中负责处理这些事情的“软件”已经很完美了，而人工智能只有短短几十年发展史，和几百万年的进化史相比还有所不及。
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目前的语音识别技术还需要进一步地提高精度，以分辨出嘈杂环境中不标准的口语。如果两个人在同一个方向说话，智能机器也难以分辨。此外，人类有巨大的灵活性优势，涉及知觉和机动性的技能也是人工智能研发中的难点。谷歌旗下的波士顿动力公司推出过一系列机器人、机器狗产品，比如Atlas和大狗。虽然它们看起来在行动方面已经非常成熟，但美国专家表示，那是基于硬编码的规则在做，如果路况或者机器人的腿因出现意外而改变长度，它们就走不了了，就得修改程序。
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较多依赖身体智能的园艺师和厨师的工作，比股票分析师和石油工程师的工作更不易被取代。因为相比于身体中蕴藏着的各种智能，抽象的逻辑推理这样的高级思维只有短短数千年的发展历程，通常只需要简单的软件以及普通的计算能力就能够模仿。人类的智力是不足以和智能机器PK微积分、棋类游戏和股票投资的。
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逻辑分析是信息时代的核心能力，但人工智能时代的核心能力发生了重大改变，那些单纯靠知识和逻辑工作的人逐渐会被电脑所替代，越来越贬值。人工智能时代仍需要逻辑思维能力，但它不能一家独大，更多的人类智能需要得到充分发挥。
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那么多元智能到底包括哪些类型？“多元智能理论之父”霍华德·加德纳认为：“根本没有，而且也绝不会有任何被人普遍认可的、毫无争议的人类智能清单存在。绝不会出现一个能为所有研究者都赞同的3种智能、7种智能或300种智能的总清单。如果我们仅仅坚持进行一种层次上（比如神经生理学层次）的分析，或仅仅坚持一种目的（比如对在工科大学里成功的预期），那么我们就会比较接近于这一目标。”
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以下是加德纳总结归纳的8种主要智能：
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1.语言智能：作家、演说家、记者、编辑、节目主持人、播音员、律师都展现出高水平的语言智能。
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2.逻辑数理智能：科学家、会计师、工程师、程序员都具备这种有效运用数字和推理的智能。
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3.视觉空间智能：画家、雕刻家、航海家、飞行员、几何学家、建筑学家都擅长用三维方式进行思考，具有较强的视觉空间智能。
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4.身体动觉智能：运动员、舞蹈家、外科医生、手艺人都善于运用整个身体来表达想法和感觉，以及拥有运用双手灵巧地生产或改造事物的能力。
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5.音乐智能：作曲家、指挥家、歌唱家、乐师、乐器制作者和音乐评论家都能敏锐地感知音调、旋律、节奏和音色。
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6.人际交往智能：优秀的教师、社会工作者、业务人员、演员、政治家、企业家都能够有效地理解他人，并有效地与他人交往。
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7.自知自省智能：优秀的政治家、哲学家、神学家和心理学家能正确认识自己的长处和短处，把握自己的情绪、意向、动机、欲望，能很好地规划和指导自己的生活。
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8.自然观察智能：农民、猎人、植物学家、生态学家、园艺设计师都擅长认识植物、动物和其他自然环境。
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人类的智能实际上不止以上8种类型，加德纳认为还有存在智能、道德智能和精神智能等潜在的智能。
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我们来看一些运用多元智能的例子。
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那些在操作黏土时思考的雕塑家、通过操作立体分子模型进行思考的化学家、通过组合纸板结构进行思考的设计师，都是通过动觉智能来解决问题；通过电影、电视、PPT、图表、照片等材料进行教学，对许多有视觉学习倾向的学生来说学习效果最好。
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西班牙服装公司ZARA充分信任人类的感知力和复杂沟通能力，靠全世界的店铺经理对货品进行准确订购，而不是利用计算机来决定生产哪种款式的服装。ZARA的店铺经理要借助多种视觉模式系统（比如视频监控、图像搜索、模式识别）观察顾客的穿着，并且还要与顾客就他们喜欢和想要的款式进行复杂的沟通。
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总之，人类的大脑是我们迄今为止所知宇宙中最复杂的东西，人类几百万年来发展出来的多元智能是我们在人工智能时代最宝贵的遗产。
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三大能力：科技越是发达，人性越要绽放
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经济学家卡尔·贝内迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）和机器学习专家迈克尔·奥斯本（Michael Osborne）是牛津大学马丁学院的两位研究人员，他们在2013年量化了技术创新对失业的潜在影响，并根据自动化发生的概率，对702个职业的自动化风险进行了排名。
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他们认为自动化风险最低的10个职业是：
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与精神健康和药物滥用相关的社会工作者 概率0.0031
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