暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会

目前AI工作市场很热，各公司竞相出高薪吸引AI人才，特别是高级人才。各类培训班也趁机大发其财，许多大学生、研究生纷纷选修AI的课程。随着进入这个领域的人数增加和AI计算能力越来越“程序化”，预计不出五年普通的AI人才就会产生剩余。每当朋友问到“我的孩子要学AI吗”，笔者的回答都是“学好数理化，走遍天下都不怕”。现代科学的全部基础是2 500年前希腊的《几何原本》。但凡称得上科学的学科一定具备两个特点：一是具备像《几何原本》那样的公理系统；二是可以用实验验证假设。物理学是建立在数学之上的，化学又是建立在物理学之上的，生物学又是建立在物理和化学之上的。归根结底，所有现代科学的基础都是数学。人工智能也不例外，基于神经网络的机器学习的全部数学基础就是偏微分方程和线性代数（两门大学理工科的必修课），人工智能其他流派可能还要涉及概率论（大学基础课）和随机过程（大学或研究生课程）。今天的小学生、中学生到大学毕业时，人工智能不知会发展到什么程度，但它的数学基础还将是以上这些课程。一二十年以后，也许基于神经网络的机器学习会遇到瓶颈，但学好数理化的孩子可以有许多其他选择，而不必局限在AI领域。

除了数学，另外一门最重要的课就是语文（包括外语）。语文培养的不仅是表达能力，更重要的是培养同理心的途径。人类之间沟通的基础就是同理心和共情心，即根据自己的感觉理解别人的能力。机器没有同理心和共情心，未来最难被机器取代的就是需要和人类沟通的工作。

在能力方面，除了沟通能力以外，未来最重要的是想象力和创造力，而不是“工匠”能力。