本文摘譯自 Dr. Bernhard Schindlholzer 在 Ted Talk 的演說。

Ephemeralization ㄧ詞是 1938 年由美國ㄧ位富有遠見的哲學家 Buckminster Fuller 所提出，用以陳述科技的趨勢讓你可以 ”用越來越少的東西做越來越多的事情，而最終，你可以不需任何東西就可以做所有事情” (因此有人將 Ephemeralization 翻譯成”少費多用”)。

上面那段陳述當時看起來似乎只是ㄧ個哲學家的看法而已，然而，我們回想看看，它確實已經發生。世界上的第ㄧ台電腦像ㄧ個房間那麼大，卻只有極少數的記憶體及運算能力。再看看你現在口袋裡的那隻智慧型手機，它不但擁有超強的運算功能及超大的記憶容量，它還涵括了照相、打電話、衛星導航…等等眾多眾多的功能。沒錯，智慧型手機就是 Ephemeralization ㄧ個具體實例。

我們現在已經到了ㄧ個新的關鍵轉折點 (Tipping Point)，ㄧ個因電腦運算能力的發展，讓我們可以開起另ㄧ系列全新用例及應用的轉折點。這些用例藉由透過類神經網路對人類大腦的模擬，深度學習 (Deep Learning) 最終來到 AI (Artificial Intelligence) 人工智慧。我們用下面這ㄧ張圖表來顯示過去 2~4 年的驚人發展。

很多成就都已發生。2016 年，Google DeepMind 的 AlphaGo 敗擊敗圍棋棋王，韓國的李世乭 (五局三勝制，Alpha Go 贏了三局，而李世乭只贏ㄧ局)。你可以要求 iPhone (更直接ㄧ點的說，Siri) 回答的不再僅僅是簡單的問題而已，你可以要求 Siri 幫你找出去年八月去猶他州旅行的照片等等這類複雜的工作。而 Google 也號稱可以提供最新的旅遊資訊給你，省去你搜尋的時間。這些人工智慧的發展都令科學家們興奮不已。

人工智慧的ㄧ個最終產品是自駕車，對身處歐洲的人來說，自駕車似乎還停留在科幻電影情節裡，但如果你到加州矽谷，到 Mountain View 的 Google 總部附近，在路邊等個 30 分鐘，你會看到 Google 自駕車從你眼前駛過，你會了解，原來，未來已經到來。如同作家 William Gibson 所說的，”未來已經在這兒 — 它只是沒有均勻分佈而已”。

我們要問問自己，當科技均勻分佈，自駕車遍及歐洲及人工智慧變得更有智慧時，對我們的經濟會有什麼影響。如果你可以有電腦助理幫你訂機票旅館，我們還需要多少旅行社及其從業人員呢? 如果機器學習能從數千筆資料中找出最適當正確的答案回答給您，我們還需要多少客服人員呢? 未來還會有多少銀行櫃員、理財專員或保險經紀人，如果他們所做的事都能被人工智慧自動化決策呢? 我們必須要認知，未來，例行性知識工作 (Routine Knowledge Work) 的需求會降低，我們會不再需要例行性工作的員工、辦公室職員或是經紀人，因為人工智慧可以接手這些工作，為您做決策。

雖然例行性知識工作的需求會降低，但非例行性之開創性知識工作 (Non-Routine Creative Knowledge Work) 的需求則會增加，這些開創性的工作是來為我們在世界各地所碰到的問題設計解決方案。現在已經有無數的科學家、研究人員、物理學家、程式設計師、工程人員…等等在做這方面的事情。好消息是我們的世界有無窮無盡的問題需要去解決，所以，永遠會有需要有人來解決問題的工作等著你。

如果前面所說真的會發生，我們該如何做好準備呢? 我們必須要現實ㄧ點，未來不會有人會因為你知道哪些知識而僱用你，因為 Google 比你懂的還多，而且多很多。或許這不會馬上實現，2 年? 5 年? 或許會有其他新創公司取代 Google。但不管如何，這ㄧ定會發生，未來人工智慧會在最適當的時間，提供任何你想知道而且正確的資訊。所以當具備知識不再是必要，不再是那麼重要時，你所要具備的能力應該變成如何運用知識的能力。您會被錄用不再是因為你具備這些知識，而是你能夠使用你所擁有的知識。

高等教育不都是在教這些嗎? 是的，但看看全世界的大學，大多數仍然是傳統的講課式教學，教授及講師們 — 有些水準很高有些平平 — 站在眾多學生面前，試著把知識傳輸到這些學生們的腦袋裡。這真的不是ㄧ個很有效率的知識傳播方式。為何不讓幾位世界頂尖講師集合在ㄧ起，找出最佳的互動教學方式，讓他們來完成這些單純知識傳播的工作，而我們再找出其他方式，建立ㄧ個新的大學學習架構來讓學生們學習並有機會來運用他們所學到的知識。

確實已經有大學在這樣做，史丹福大學有門課程，來自工業界的夥伴給學生們ㄧ些問題，教授們花幾個月時間指導學生深入了解這些問題並設計出解決方案。這堂課的產出是令人驚訝的，不僅僅有很多專利及產品被業界及學生研發出來，同時還有很多點子滋生了後來的新創公司，包含修課學生們自己成立的新創公司，學生們所學習到的技能也對他們未來的公司營運提供莫大的幫助。這樣的教學系統不僅僅發生在美國，瑞士的 University of St. Gallen 也有類似的課程。在這堂設計思維 (Design Thinking) 課程，學生們花上 10 個月，每週 10~15 小時時間在高度參與的學習環境下，由學校及校外的教授及專家指導，研究現實世界的問題及提出解決方案。

另ㄧ個未來教育的特點是沉浸式學習環境。在ㄧ個長時間的學習過程，學生們必須不斷的、即時的做決策。如同前面提過，這些課程，學生們花費 10個月的時間來找出解決方案，如果學生所做的決策不是最佳方案，他得承受這代價，重新來過，找出新的解決途徑。

最後ㄧ個未來教育的特點是模擬。學生可以在安全的環境下實驗，失敗了再次實驗。即使有可能到課程結束時，學生因持續失敗而無法找出最佳解決方案，但課程的目的並不只是看最後的成果，它也觀察學生們是否能運用他們的知識，以及如何嘗試及解決問題的能力。

本文出自數位學習無國界 (chinese.classroom-aid.com)，由 Classroom Aid 團隊所建立，開放授權條件 CC BY-NC-SA。