科技畅谈：计算机科学和人工智能课程应当如何重新设计？想要应对人工智能给职场和教育体系带来的巨大冲击，从计算机科学的角度着手似乎是一个非常不错的选择。这种在一定程度上以技术为中心的观点是可以理解的，因为毕竟是计算机科学带来了我们如今使用的人工智能系统。因此当面对日益增多的人工智能系统时，我们理所当然会希望在计算机科学这样的学科中寻求解决方案。
毫无疑问，我们需要更多在各种领域掌握相关技能的人，参与到设计和开发未来的人工智能系统中来。然而，虽然这一点很重要，但它毕竟仅适合于少数人，而对大众而言，每个人都需要足够了解人工智能，才能有效地使用人工智能，才能合理地决定是否允许其进入我们的生活。因此我认为，我们需要在教育中采取一种更加以人为本的方法。我之前已经提到过这种教育方法需要从下列两个关键维度着手。
人工智能将如何提升教育水平并帮助我们解决一些当前人类所面临的巨大挑战？
我们如何向人们提供关于人工智能的教育，以使其从中受益？
我们需要通过巧妙设计人工智能系统的方式来解决一些教育领域的难题。我还强调，在设计相应的人工智能系统之前，我们要解决的并非技术问题，而是要对我们需要解决的教育问题做一个全面彻底的探索和界定。只有面对一个经过透彻理解的教育问题，并研究出一个经过精心设计的解决方案之后，我们才能知道人工智能在该解决方案中能发挥出什么作用，以及哪种类型的人工智能技术才最适合该解决方案。
如果我们想要让人们从人工智能中所获利益最大化，就需要在针对各个阶段的教学课程，包括儿童时期、成人时期、老年时期中引入这3个关键部分。第二个维度中还有一个关键点涉及技术知识，我们需要确保有各种领域的人参与到设计和开发未来的人工智能系统中来。然而，我们需要谨记，让人们参与人工智能的开发，更多的在于更睿智的设计，而不在于编写计算机代码。从某种程度上来说，未来的人工智能系统至少能给它们自己编写部分代码。
第二个维度还有两大块重要内容涉及更广泛的人，即大众对于人工智能究竟需要理解些什么。首先，每个人，包括那些目前失业和不在任何教育体系或培训系统内的人，都需要掌握足够的与人工智能相关的知识，才能有效地使用人工智能。这就意味着，我们所有人都需要了解人工智能究竟意味着什么；它有哪些能力，又有哪些局限；我们可以或者应该利用人工智能来完成哪些事情；人工智能能够完成哪些事情。重要的是，我们不能持有这样一种观念，即认为此类关于人工智能的基本原理超出了社会大众的理解能力。我们应该找到合适的方法向人们解释此类原理，确保他们掌握足够的信息，使其能够在他们的生活、工作中对如何使用人工智能做出明智的决定。
其次，对于利用人工智能直接或者间接实现某些目标，我们也需要确保有足够多的人理解其中有哪些细节可能会带来哪些影响，以此来保证在使用人工智能时有相应的道德规范和监管机制落实到位。历史上就有许多的例子表明，如果我们不注意，很可能就只照顾了少数人的利益而没有顾及整个社会的利益。第二个维度的3个关键部分是密切相关、彼此互通的，因此我们不能将它们分开对待。例如，少数开发未来人工智能系统的研发人员需要与制定监管机制的决策者进行沟通，以确保人工智能的影响得到了充分的理解，并纳入了研发过程中。那些制定道德规范等监管机制的决策者则需要确保社会成员能够接受足够的关于人工智能的教育，并确保此类教育适合他们。
最重要的是，我们需要优先使教育工作者和培训师接受和人工智能相关的各种教育和培训。目前，绝大多数教育工作者和培训师都不甚了解，甚至毫不了解人工智能、人工智能的影响，以及如何改变教学方式和培训方式才能将人工智能纳入他们的教学实践中，从而让学生都构建出适当的对人工智能的理解并不断发展和提升学生的七大人类智能要素的复杂性。想让人工智能更好、更广泛地应用于社会，就亟须对教育工作者进行相关培训，如果不能认识到这一点的迫切性和重要性，那么很可能导致各种不利境况的出现，使生产力更低下，并增加社会的脆弱性。
通过教育培养想象力和创造力：在还未探讨想象力和创造力之前就结束一本关于智能的书，显然是不合适的。创造力和想象力是人类极为关键的能力。据称，爱因斯坦认为智能与想象力对于人类具有同等的重要性。如果人们的长期记忆里有大量知识，将帮助他们激发创造力。创造力和想象力使我们能够表达自己的思想、感受和欲望，同时它们也是科学和技术发展的基础。但是，我并不认为创造力和想象力是一种独立的智能，我认为它们是人类全部7大智能要素的发展结果。
我们可以通过教育来培养人们的创造力和想象力。然而，如今的教育体系主要侧重于让学生获取知识，并重视学生在考试中的表现，而这种方式恰恰会阻碍对学生想象力和创造力的培养。市面上有不少关于如何培养想象力和创造力的优秀书籍。一些关键行为特征被认为和创造力具有相关性，其中包括好奇心、质疑能力，以及探索和挑战他人结论的意愿。毅力、自信、保持精力集中的能力等也都十分重要。在自己与他人持有不同意见和面对一定程度的不确定性时，保持自信尤其不容易。人工智能系统的研发人员也在试图设计出具有创造力和想象力的系统，但收效甚微。
不过在这方面，最近也有一些有趣的进展。例如，年，史密斯（Smith）用人工智能给20世纪福克斯电影公司（20thCenturyFox）制作了一支电影预告片；年，罗奇（Roach）利用人工智能创造了一些艺术作品；年，赫特森（Hutson）利用人工智能创造了一些音乐作品。玛格丽特·博登认为，人类的创造力还有许多未解之谜，而人工智能可以帮助我们更深入地了解人类的创造力。博登提出一个十分实用的观点，她对探索性创造力和变革性创造力进行了区分，她认为前者可以被视为“以已经存在的各种可能性为基础，寻找新的东西”，这种创造力占据了人类创造力的绝大部分，而后者则“需要人们进行范式转换，以形成一个全新的概念空间”。
使用神经网络系统的机器学习能够“创造”出一件新的事物、一组随机组合的音符，或者将颜色和形状混在一起形成一幅画，但这仅属于探索性创造力的范畴。近几十年来，各个高校的课程内容越来越丰富。许多大学由于想要把更多资源投入到学术类学科领域中，于是削减了艺术和戏剧等专业的经费，一些人对此提出了担忧。我一直强调，我们需要的是一个更加复杂的教育体系，以确保学生比以往任何时候都更加聪明。相较于学习和记住一些学科的内容以便将来进行交流和应用，发展出一种复杂的个人认识论以使人们能够对复杂且尚无定论的学科构建一个基于证据的理解，这要困难得多。
一个人独自解决某个比较容易的问题，当然要比与他人共同解决某个棘手又复杂的问题简单得多。因此，我所提出的基于智能的教学方式实施起来并非易事。然而，该方式确实能够为艺术和戏剧等专业重回课程体系提供机会，并能使人们更加重视此类专业。基于智能的教学方式不再注重于要求学生死记硬背大量学术类知识信息，而更注重于让学生理解如何构建知识体系，并在理解的基础上内化成记忆，让他们理解在什么时候适合使用这种方式、为什么适合，以及这样做的目的。精心设计的基于智能的教学方式应能够为艺术和戏剧等专业提供更加广阔的舞台，并通过此类专业更好地开发人类智能的多项要素。