论文部分内容阅读
一千年前，也就是1019年，即便未来有许多未知的事情，但人们依然相信，社会的基本需求不会改变。如果我们生活在1019年的中国，我们会发现，家境贫寒的父母会教导孩子如何种植水稻或纺织丝绸;富有的父母则会聘请先生，教授孩子儒家经典、书法和骑马，父母还会教导他们的女儿成为谦虚顺从的家庭主妇。这样做的原因很明显——世界在接下来的几十年里不会发生太大变化，社会上仍然需要从事这些工作的人。
但目前，人类正面临着前所未有的变化：我们不知道未来人们将以什么为生，未来的不确定性要比一千年前高出了千百倍。在这种情况下，我们怎么做才能在再过40年后的2059年取得成功呢？
未来什么职业最热门？
目前，我们专注于把现有信息塞进我们的大脑里，这在过去是有一定道理的。
过去信息稀缺，一个掌握很多信息的博学者注定会成为竞相追求的对象，到哪儿都能获得成功。而在當今社会，信息发生爆炸式增长，到了2059年，信息更是充斥在世界各个角落，此时，每个人的信息是无穷多的，一个人几乎不可能做到万人敬仰的“博学”。
但随之而来的是，当你打开手机、电脑或其他更新型的智能设备，爆炸一样的垃圾信息总是袭击着你的设备、眼睛和大脑。对比之下，你可能更需要一个处理信息垃圾的工程师来帮你识别和筛选信息垃圾，将信息垃圾转为宝藏。因此，处理信息垃圾的工程师将是未来热门职业之一。
那么如何成为一名信息垃圾工程师呢？首先需要了解信息垃圾是什么。我们常说的垃圾往往是实体，比如食物残渣、废旧电池等，而信息垃圾通常没有实体，它们没有经过人类同意，常常以弹窗、链接等形式出现在人们的智能设备中。简单来说，凡是人们觉得目前暂时不需要的信息，都是信息垃圾。
了解了什么是信息垃圾后，作为处理信息垃圾的工程师的你，需要设计出能筛选并锁住信息垃圾的回收站程序。环境工程师在处理实体垃圾前，会先学习生物学、化学等原理，处理信息垃圾的工程师同样如此。在处理信息垃圾之前，处理信息垃圾的工程师需要先学习配套的知识，如程序语言、编程等，再根据人们对信息的需求，设计出一款可以筛选信息的程序，留下有用的信息。最后，处理信息垃圾的工程师还要根据人们对信息需求的变化，对程序进行对应的修改。
和人工智能成为好朋友
在所有的社会变化中，人工智能将取代人类的大量工作估计是最令人担忧的变化了。曾经的售货员变成了一台台机器，司机也随着无人驾驶的到来变得可有可无等。到了2059年，人工智能会取代许多人类的工作，它们除了为我们的日常生活提供帮助外，甚至都可以替代法官、医生的大部分工作。此时我们应该怎么做？
在当前的工作生活中，人和人之间的交往是极为常见的。比如，当员工因疏忽导致工作上出现错误时，上级会严厉批评他。在批评时，员工可以感受上级的情绪，进而作出认错的反应，而不是怒怼回去——这是情商的一种体现。但到了2059年，就如前文所说，人工智能将取代大量人类工作，那在工作中，人类之间的交往将变少，人类也将不可避免地跟人工智能进行交流，此时情商还管用吗？
基本是没用的。因为和人类不同的是，人工智能本身没有思想和感情，那些“将心比心，换位思考”的思想不能套用在人工智能身上。同时，我们在和人类交流时，只需利用自然的语言和身体语言，就能充分了解到对方要做什么或需要什么，但这种自然语言也无法运用在人工智能身上。
对于任何一个人工智能来说，其内部都是基于数据和逻辑进行计算和运作的，所以在和人工智能交谈时，给人工智能提供理性的数据和推理可能更加有用一点。但人工智能是听不懂我们口中所说的数据和推理的，说再多也是“对牛弹琴”罢了，此时学会人工智能语言才是和它们进行良好交往的关键所在。那什么是人工智能语言呢？
一般来说，人工智能核心通常是程序员使用代码编程制造出的，因此代码可以认为是人工智能能“听懂”的语言。代码是一类用字符、符号等表示明确信息的文件，当你掌握如何使用这些代码时，你就可以直接和人工智能沟通，不需要翻译。如果说人类的自然语言帮助人类实现了知识的传承，那么代码则在人类和人工智能中架起了沟通的桥梁。
不断自我学习
就如前文所说，到了2059年，技术发展超乎想象，未来世界的不确定性也变得无法预计，世界将具有高度不确定性，譬如你不知道未来需要什么样的人，你也不知道未来需要做什么才能获得成功，但有一点是可以确定的：不断自我学习。
回到1019年，假如当时的一个博学者对其他人的追捧感到疲累，决定退隐十年。十年之后，他从深山里出来后会发现，世界并不会有太大变化，他所掌握的信息也足以让他在十年后的世界里立足。但是2059年就不一样了，若是你退隐十年，期间接触不到外界的信息，十年之后你可能就完全落伍了。也许不用等到2059年，你若是在今年退隐山中，十年后的你再次进入社会也会发现自己是一个“白痴”，毕竟目前及未来的世界变化实在太快了。所以，不断学习新知识和技术是重中之重。
那什么是新知识和技术呢？就以信息垃圾工程师来说，要想处理信息垃圾，你就需要学习计算机编程等新的知识和技术。而为了和人工智能交流，你不仅要学习代码语言，还要学习一定的机器人技术，而且随着人工智能的发展，你所需的代码语言和机器人技术也要更新换代，这些对你来说也是新的知识和技术。
简单来说，为了更好地应对未来，在学习数理化等基础知识的前提下，你还要时刻关注技术的发展，以不断学习相关的技术知识。
但目前，人类正面临着前所未有的变化：我们不知道未来人们将以什么为生，未来的不确定性要比一千年前高出了千百倍。在这种情况下，我们怎么做才能在再过40年后的2059年取得成功呢？
未来什么职业最热门？
目前，我们专注于把现有信息塞进我们的大脑里，这在过去是有一定道理的。
过去信息稀缺，一个掌握很多信息的博学者注定会成为竞相追求的对象，到哪儿都能获得成功。而在當今社会，信息发生爆炸式增长，到了2059年，信息更是充斥在世界各个角落，此时，每个人的信息是无穷多的，一个人几乎不可能做到万人敬仰的“博学”。
但随之而来的是，当你打开手机、电脑或其他更新型的智能设备，爆炸一样的垃圾信息总是袭击着你的设备、眼睛和大脑。对比之下，你可能更需要一个处理信息垃圾的工程师来帮你识别和筛选信息垃圾，将信息垃圾转为宝藏。因此，处理信息垃圾的工程师将是未来热门职业之一。
那么如何成为一名信息垃圾工程师呢？首先需要了解信息垃圾是什么。我们常说的垃圾往往是实体，比如食物残渣、废旧电池等，而信息垃圾通常没有实体，它们没有经过人类同意，常常以弹窗、链接等形式出现在人们的智能设备中。简单来说，凡是人们觉得目前暂时不需要的信息，都是信息垃圾。
了解了什么是信息垃圾后，作为处理信息垃圾的工程师的你，需要设计出能筛选并锁住信息垃圾的回收站程序。环境工程师在处理实体垃圾前，会先学习生物学、化学等原理，处理信息垃圾的工程师同样如此。在处理信息垃圾之前，处理信息垃圾的工程师需要先学习配套的知识，如程序语言、编程等，再根据人们对信息的需求，设计出一款可以筛选信息的程序，留下有用的信息。最后，处理信息垃圾的工程师还要根据人们对信息需求的变化，对程序进行对应的修改。
和人工智能成为好朋友
在所有的社会变化中，人工智能将取代人类的大量工作估计是最令人担忧的变化了。曾经的售货员变成了一台台机器，司机也随着无人驾驶的到来变得可有可无等。到了2059年，人工智能会取代许多人类的工作，它们除了为我们的日常生活提供帮助外，甚至都可以替代法官、医生的大部分工作。此时我们应该怎么做？
在当前的工作生活中，人和人之间的交往是极为常见的。比如，当员工因疏忽导致工作上出现错误时，上级会严厉批评他。在批评时，员工可以感受上级的情绪，进而作出认错的反应，而不是怒怼回去——这是情商的一种体现。但到了2059年，就如前文所说，人工智能将取代大量人类工作，那在工作中，人类之间的交往将变少，人类也将不可避免地跟人工智能进行交流，此时情商还管用吗？
基本是没用的。因为和人类不同的是，人工智能本身没有思想和感情，那些“将心比心，换位思考”的思想不能套用在人工智能身上。同时，我们在和人类交流时，只需利用自然的语言和身体语言，就能充分了解到对方要做什么或需要什么，但这种自然语言也无法运用在人工智能身上。
对于任何一个人工智能来说，其内部都是基于数据和逻辑进行计算和运作的，所以在和人工智能交谈时，给人工智能提供理性的数据和推理可能更加有用一点。但人工智能是听不懂我们口中所说的数据和推理的，说再多也是“对牛弹琴”罢了，此时学会人工智能语言才是和它们进行良好交往的关键所在。那什么是人工智能语言呢？
一般来说，人工智能核心通常是程序员使用代码编程制造出的，因此代码可以认为是人工智能能“听懂”的语言。代码是一类用字符、符号等表示明确信息的文件，当你掌握如何使用这些代码时，你就可以直接和人工智能沟通，不需要翻译。如果说人类的自然语言帮助人类实现了知识的传承，那么代码则在人类和人工智能中架起了沟通的桥梁。
不断自我学习
就如前文所说，到了2059年，技术发展超乎想象，未来世界的不确定性也变得无法预计，世界将具有高度不确定性，譬如你不知道未来需要什么样的人，你也不知道未来需要做什么才能获得成功，但有一点是可以确定的：不断自我学习。
回到1019年，假如当时的一个博学者对其他人的追捧感到疲累，决定退隐十年。十年之后，他从深山里出来后会发现，世界并不会有太大变化，他所掌握的信息也足以让他在十年后的世界里立足。但是2059年就不一样了，若是你退隐十年，期间接触不到外界的信息，十年之后你可能就完全落伍了。也许不用等到2059年，你若是在今年退隐山中，十年后的你再次进入社会也会发现自己是一个“白痴”，毕竟目前及未来的世界变化实在太快了。所以，不断学习新知识和技术是重中之重。
那什么是新知识和技术呢？就以信息垃圾工程师来说，要想处理信息垃圾，你就需要学习计算机编程等新的知识和技术。而为了和人工智能交流，你不仅要学习代码语言，还要学习一定的机器人技术，而且随着人工智能的发展，你所需的代码语言和机器人技术也要更新换代，这些对你来说也是新的知识和技术。
简单来说，为了更好地应对未来，在学习数理化等基础知识的前提下，你还要时刻关注技术的发展，以不断学习相关的技术知识。