不可否認的是，我們確實在享受人工智能為我們帶來的生活便利。

　　從戰勝韓國圍棋天才李世石的“阿爾法狗”，到擁有主持人、記者、歌手、詩人、畫家、設計師等多種職業，甚至可以發單曲、出版詩集，人工智能正在隨著技術的不斷進步，高調融入我們的生活，并且展現出了令人類嘆為觀止的智慧。

　　利用量化的云數據進行天氣預報，探索使用實時天氣數據來控制輸出。

　　現實的變革正在沖擊著每一個“現代人”的想象力。

　　身處變革中的個體，明顯感受到了時代轉化進程的加快：科學技術對人類生活的介入深度，早已遠超以往。過去的科學技術對人類的影響，僅僅如衣服一般停留在表面；而在未來，科技于人類的關系將是“嵌入式”的無所不在。

　　不知不覺，“焦慮”正在成為現代人的普遍情緒。

　　未來的不可預見讓人們感到失控：當全身上下都是傳感器，整個世界都是“可編程的”時代來臨，作為人類，在被人工智能“吃干抹凈”之后，還能留下什么樣的“舍利子”？

　　迎接挑戰：未來屬于STEAM人才

　　不可否認的是，我們確實在享受人工智能為我們帶來的生活便利。

　　人工智能已經融入千行百業之中：于生活，從掃地機器人、AI助手，到人臉識別、個性化推薦，這些科技產物于我們早已司空見慣。于工作，人工智能正在將人類從重復勞力型工作中解放出來，去從事更加富有創造性的工作，從而提高整個社會的活力。于商業，通過人工智能分析用戶行為大數據，精準把握用戶的痛點，讓商家總能售賣“你真正想要的產品”。

　　但這也是人工智能對于人類潛藏的危機。一部分勞動力被替代，人類的隱私在大數據時代下基本處于透明狀態，當整個社會充斥著規則化、程序化的機械，人類的“自我”世界會隨之退化。

　　為了應對未來人工智能時代的競爭，人類也需要積極備戰。麥肯錫在2017年的一份報告中提到，預計到2030年，將有多達3.75億的人需要變動工作和學習新技能。

　　而達成這種能力構建，傳統的單學科、重書本知識的教育方式就開始有些“不夠用”了。

　　這是一個信息爆炸帶來高速變化的時代，我們學習知識的速度永遠趕不上問題產生的速度。而現代生活遇到的復雜問題也與過去的知識體系產生了斷層，遠不是單一學科的知識儲備可以解決的。

　　我們需要學會用機器學習和處理信息，用大腦整合創新思想，用系統思維思考問題來應對未來。知識，不再是象牙塔中的“神諭”，而是調度資源解決問題的落地能力。

　　不畏挑戰：應變力、自信、創造力

　　成為“STEAM”人才，僅僅擁有相應的學科知識基礎是遠遠不夠的。

　　掌握復合式的學科知識以及解決問題的能力，對大部分人來說是有難度的。而解難題的成功概率，取決于是否具備挑戰未知的“逆商”。

　　研究顯示，孩子天生具有學習能力。98%的3歲兒童具備天才水平的創新思維能力；而到了25歲，擁有這種能力的人只剩下不到2%。大部分人都在成長過程中被舊有的思維桎梏、打壓、萎縮。

　　為了培養應對人工智能時代的“未來”型人才，我們更應該注重從小培養孩子構建“STEAM”學科能力的底層密碼：應變力、自信與創造力。

　　人生是場長跑，失敗是必經之路，成功是碩果僅存。多少人，倒在了成長中無法應對“失敗”的自我苛責上。

　　自信必須從“娃娃時代抓起”。孩子們在面對挫折、失望等等負面情緒時，一般情況下無法進行自我調節，如果缺乏適當的引導，久而久之，孩子們就會喪失學習的興趣，甚至失去探索世界未知的勇氣。

　　成功，是需要想象力的。成功，也是需要反復迭代的勇氣的。

　　在這一點上，區別于成人對孩童“你一定可以成功的”的童話式鼓勵，在樂高教育發布的“樂造新世界”概念視頻中，開宗明義講述了生活的真相：“并不是所有的嘗試在第一次就能取得成功”。

　　樂造新世界，是一種人才培養的新態度：你可以充分發揮想象力去構建世界。但當結果不如你意時，拆掉重來又能怎樣？新世界的美好永遠值得被“樂造”。

　　小小的樂高顆粒作為創造力的載體，可以創造無限可能：“建造-解構-再創造”。通過初始的建造，激發孩子對創造力的興趣；在進一步的解構中，維持孩子的好奇心和探索欲望；通過不斷建造和解構的循環往復，升華孩子創造新世界的能力。

　　也許，我們人人都需要一點“樂造新世界”的勇氣。在這充滿不確定的一年中，當童音朗讀出“沒關系”這段話時，除了鼓勵孩子不斷探索未知的勇氣，對過得很不容易成年人也是一種溫柔。

　　動手挑戰：在實踐中培養能力密碼

　　擁有應變力、自信與創造力，是成就“STEAM”型人才的底層密碼。但止步于此，也是完全不夠的。

　　未來并非建筑在想象力的空中樓閣之上，想象力并不等同于幻想。如心理學家皮亞杰所說：“智慧的鮮花是開放在手指尖上的。”親自動手實踐，將想象力化作真實的形狀，才有機會用一次次真實的結果試錯、迭代。

　　人與機器并存的高度人工智能時代，想要把控未來，必須進化為能夠實現“人機合一”的新新人類：了解人工智能，駕馭智能算法。

　　對于如何獲取這種能力，科學的教學課程也顯得至關重要。

　　LEGO Education SPIKEPrime科創套裝是針對不同學習階段的“STEAM教育”產品和課程。課程輕松結合不同的學習主題，大部分課程可在45分鐘課時以內完成從拼搭建模型到編程，以及幫助學生們動手體驗自己的創作。

　　在學校，老師可以帶領學生體驗和嘗試SPIKE Prime科創套裝，在保持社交距離的情況下分工合作，完成屬于自己的“機器人”搭建、鍛煉各方面的STEAM技能。

　　如在陜西學前師范學院楊莉杰老師的“智能快遞包裹分揀車”案例中， 老師可以引導學生思考：我們需要什么來實現包裹的智能分揀？在實操中，一部分學生可以負責用顏色傳感器代替二維碼掃描，進行包裹運送目的地的分揀，另一部分學生解決使用壓力傳感器分揀包裹的問題。最后由學生展示運行時，顏色傳感器掃描運送貨物的顏色，分揀車就會駛向相應的卸貨位置，完成卸貨后又會返回原點。這一過程可以讓學生們鍛煉發現問題、解決問題的能力，讓學生在玩樂中養成“終身學習”的良好習慣。

　　可是，工廠機器人如何進行工作？它會探測什么？顏色？形狀？大小？筆者帶著疑問，親自嘗試了SPIKE Prime科創套裝中“實現自動化”課程。一開始，課程制造了一個場景：當我們有堆積如山的包裹需要運送到指定地點，我們該如何提升效率、加快裝運流程呢？答案是：設計一個自動助手。

　　首先我們需要設計和搭建一個工廠機器人，并對其進行編程，使其能夠根據顏色識別和裝運包裹。于是，筆者使用不同顏色的樂高積木代表不同類型的包裹。

　　接下來，學生可以頭腦風暴，至少想出 3 件自動助手需要做的事情。比如：機器人感知不同位置的方式，或機器人為彩色包裹分類的方式等。然后選擇一個最佳方案開始搭建。

　　機器人搭好了，現在需要對機器人的動作進行編程。于是筆者在SPIKE Prime科創套裝App上進行了簡易編程。

　　于是，一個可識別紫色“包裹”的小機器人就誕生了！可這時候筆者才發現，這個小機器人只能識別“包裹”顏色，并不能分揀包裹。于是筆者又將這個機器人拆掉，重新搭建了一個可以既識別顏色，又能做出分揀動作的機器人。在視頻中，當機器人識別出錯誤“包裹”（黃色積木）時，發出了錯誤報警；當發現正確“包裹”（粉色積木）時，成功抓取，放入指定位置，并發出成功提示音。

　　這還不是終點，孩子們甚至可以發揮想象力，將各種模型進行組合，優化屬于自己的自動化方案。

　　這一過程讓筆者體會到，“STEAM”的教育核心并不僅僅在于讓孩子們機械地拼裝出一個個“機器人”，用可量化的成果去衡量教學的成果。最終的結果固然令人欣喜，但在過程中，學生通過不斷嘗試、修改和重建，運用計算思維形成應對問題的完整解決方案，這些在實現結果的過程中傳遞的知識，原來才是課程的真正目的。

　　你會發現，通過搭建一個自動化分揀機器人，就可以讓學生理解程序的三種基本結構，知道人與計算機解決問題方法的異同，嘗試編寫、調試程序。激發編程的興趣，培養邏輯思維能力，進一步理解計算思維的內涵，提高數字化學習與創新素養，增強信息意識和信息社會責任。同時，在教學過程中試錯的部分，孩子們經歷小失敗并最終取得成功的次數越多，就越能培養起他們在遭遇挫折時的應變能力。

　　應對挑戰：終身學習成就未來

　　普羅泰戈拉曾說“人是萬物的尺度”，這對于人工智能也是一樣。

　　其實我們大可不必太過于悲觀，在人工智能時代來臨之前就自亂陣腳，機械畢竟是機械，人工智能終究也只一個龐大數據的幾何體，和人的構造有天差地別，而人之所是人，不僅僅是因為人類擁有情感，還因為人擁有不斷學習的能力，這決定了人工智能時代的開啟離不開人類學習的進步和人才的培養。

　　借人類一己之力成為“跨時代”的英雄也只能存在在童話里，“人機合一”是必然趨勢。

　　人工智能要真正產生深度學習能力，需要具備數據、人才、算法和算力這幾個要素，并且缺一不可。意識到這一點的企業早已大踏步開始著手培養具有核心競爭力的「未來式人才」。一些專業公司可能會提供強大的算法和算力，而更多的公司需要在人才培養、數據收集上面下很大功夫，這樣才能產生互動的促進作用。

　　而為更好地為相關機構完成“未來人才”儲備與輸送，40年來，樂高教育一直致力于提供有趣的“STEAM學習體驗”，通過動手實踐式的學習方式，讓孩子們能夠學會審辯式思考，自己動手搭建獨特的作品，以此來完成課程目標，獲得成為未來型人來的底層能力密碼。

　　動手實踐式活動可以在為孩子帶來興奮和好奇的同時，有助于培養孩子的復合型基本技能，這是目前STEAM教育中公認的教育基矗而以“玩樂”為基礎的教學解決方案，則是通過“有目的性的玩樂”鍛造人才的能力。

　　在剛才的演示課程中，教師引導孩子們通過自己動手實踐，在玩樂中對程序如何運行有了一個清晰的認知，甚至還能在此基礎上進行拓展，舉一反三，創造出更多新奇的作品來。

　　人類的終身學習，必須擁有這種不斷挑戰新知識的學習勇氣；實現人工智能的深度學習，人們也必須擁有對程序和算法的基礎認知的動手實踐能力。

　　事實上，當我們在討論人工智能和人類的未來競爭的時候，其實我們在焦慮的是：適者生存，誰才能在未知中生存？但其實還有一種可能：未來的人類與人工智能將會相互促進、共同發展，在動態上升中達到平衡。

　　那時，作為“前浪”的現代人類會發現，最終，未來需要的是能夠解決現實問題的方法，不論它是由人類提出來的還是人工智能提出來的。
責任編輯：YYX