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| 編輯推薦： |
一本书告诉你 未来社会的主角，是个体智能型创造家、群体智能型创造家和人工智能型创造家。
一本书教会你 培养孩子成为未来创造家的N种实用教育方法
一本书带你进入 真正面向现代化、面向世界、面向未来的科学育儿新时代
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| 內容簡介： |
人工智能技术的发展、消费的个性化趋势、老龄化社会的巨大抚养压力，以及国际产业竞争带给中国的自主创新动力，都决定了中国教育的使命是培养创造性人才。决定中国孩子未来的，不是分数，而是创造力！
作者通过多年的教学理论经验，把未来社会的创造家分为三类：个体智能型创造家，团体智能型创造家、人工智能型创造家。本书的主要内容，是分析这3种创造家分别具备哪些素质，以及这些素质的相应培养方法。在论述教育理念与方法时，本书旁征博引，力求打通古今中外，兼顾人文与科技，以打开教育者的思路。
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| 關於作者： |
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王作冰，贝尔科教集团创始人、董事长，全球AIQ研究课题组联合发起人兼中国组组长、黑马会教育分会秘书长、儿童成长联盟发起人，《人工智能时代的教育革命》作者。
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| 目錄：
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Part 1培养个体智能型创造家 1
一、个体智能型创造家：旧要素的新组合 2
天才科学家特斯拉的传奇人生 2
温故商业史：不同的生意有着共同的创新本质 6
温故技术史：创新者必须重视旧要素 8
温故科学史：站在前人的肩膀上去创造 9
温故文艺史：大师不是从石头缝里蹦出来的 10
个体智能型创造家的素质模型 11
相关理论：创造教育 17
STEAM教育：从小培养个体智能型创造家 18
二、学习力：激发脑力与同辈学习 20
方法一：用节奏感强的音乐开发智力 20
方法二：额外对话提升思考力 23
方法三：文科熟读，理科精思 27
方法四：精英圈子 社会活动 29
三、想象力：新鲜经历与提问启发 32
方法一：读万卷书 32
方法二：行万里路 33
方法三：假装游戏 34
方法四：艺术素养 36
方法五：启发式提问 37
四、兴趣力：自由实践与迭代成长 38
方法一：不说教 39
方法二：参加兴趣班 40
方法三：提升自由度 41
方法四：迭代式学习 42
方法五：教、学、做一体 44
方法六：引导孩子定志业 46
五、批判思维：心智成熟的关键一步 50
方法一：要启发，不填鸭 50
方法二：多讨论，要平等 51
方法三：逻辑训练 53
方法四：逆向思维 55
Part 2培养团体智能型创造家 59
一、团体智能型创造家：组织人才共同创造 60
企业领袖任正非的创新故事 60
团体智能型创造家的领导力：方向感和驱动力 65
团体智能型创造家素质之一：系统思维 67
团体智能型创造家素质之二：分享力 68
团体智能型创造家素质之三：表达力 70
团体智能型创造家素质之四：意志力 71
团体智能型创造家素质之五：自省力 72
相关理论：人本主义教育 74
团体竞赛：培养少儿领导力的重要途径 75
二、系统思维：通识教育打破思维里的墙 76
通识教育的方法：学习四种知识 77
通识教育的运用：洞察人性 78
通识教育的成效：精英辈出 81
三、分享力：培育内在的光与热 85
方法一：给婴幼儿足够的安全感 85
方法二：从小培养社会兴趣 88
方法三：以家风校风熏陶孩子 92
方法四：以孝顺养成付出的习惯 96
方法五：礼仪教育培养人际交往中的自控力 100
四、表达力：同理心与技巧并重 106
方法一：参加演讲课、写作与故事课 106
方法二：父母平等沟通而不是单方面说教 110
方法三：养成非暴力沟通的习惯 115
五、意志力：强烈的求生欲与自控力 119
方法一：自控意志的开源节流 119
方法二：勤俭养娃提升求生意志 125
六、自省力：明确准则与静心觉察 130
方法一：以身作则，改过自新 130
方法二：锻炼觉察力，提升自省力 132
Part 3培养人工智能型创造家 137
一、人工智能型创造家：以智能技术替代脑力劳动 138
让机器看懂世界的女科学家李飞飞 138
正在开创未来的人工智能型创造家 143
今天需要网感，明天需要AIQ 146
相关理论：结构主义教育 147
从小培养AIQ的方法：少儿编程 智能玩具 智能教室 148
摘录：华为对人工智能技术的理解 149
二、编程：技能教育 素质教育 152
编程是未来最实用的技能教育 153
编程是第一流的素质教育 156
三、千年中国史视角下的编程教育 158
中华文明融合西方文明：培养四大科学素质 158
方法一：训练工程思维 162
方法二：训练设计思维 166
方法三：训练计算思维 170
方法四：训练相关思维 173
四、万年人类史视角下的编程教育 179
信息社会的人类分化 179
1万年以来的人类大分化 181
互联网时代的数字鸿沟 184
人工智能是第一个能够自己思考的强大工具 186
新智人=人类智能 人工智能 188
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| 內容試閱：
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前言
决定孩子未来的不是分数，而是创造力
法国思想家、教育家卢梭说：误用光阴比虚掷光阴损失更大，教育错了的儿童比未受教育的儿童离智慧更远。
怎样的教育算是错了？没有看清未来社会需要什么样的人才，不知道这些人才需要具备哪些素质，教育就会发生方向性错误任何事业最不能犯的错误就是方向性错误，教育领域的方向性错误后果更严重，会耽误整整一代人的前途。
一、四大因素呼唤创造性人才
那么，未来社会需要什么样的人才？答案很简单：创造性人才！
第一，从科技发展角度看，人工智能（AI）技术将自动化浪潮推向全新的高度，意味着标准化、重复性的工作将被智能机器取代，留给人类的主要是创造性工作。
近10万年来，人类之所以能超越所有物种，创造辉煌的文明，是因为人类最擅长收集信息、做出判断、形成决策，简单来说，人类的厉害之处在于智力超群，因此我们在生物学分类里被命名为智人。围棋是人类最复杂的智力游戏，围棋冠军们的智商远超常人，但2016年和2017年，AlphaGo（阿尔法狗）及其升级版Master（大师）先后击败了所有人类围棋冠军，这意味着人类在智力这个关键领域已经受到了人工智能的严峻挑战。如今，人工智能已经在金融、法律、医疗、翻译、电商等知识经济领域表现卓越，因此美国的初级律师、放射科医生、基金经理等脑力工作者正在担忧自己的工作会被人工智能所取代。
人工智能的定义是让机器实现原来只有人脑才能完成的任务，其核心是算法。人工智能算法本质上是把重复的东西标准化、自动化，用统计得出的有效经验来做事。例如，如果掌握了突发事件的时间、地点、人物等基本信息，人工智能算法就能根据写作规则，迅速写出一篇非常标准的新闻稿。
随着大数据技术和计算能力的提高，机器越来越擅长主动从海量数据（人类行为记录）里寻找规则，人工智能算法正在变得越来越强大。
例如，俄罗斯一家银行辞掉了大量的法务人员，因为法务工作的背后就是条文查询，条文也是数据的一种，智能机器对于条文的检索、总结和生成能力远超人类；以往对演讲的报道需要速记员，现在有了语音识别的人工智能系统，可以根据已开发出的规则，更加低成本高效率地完成语音和文字的转换工作。
往年的双十一，网购大户们差不多要等半个月才能收到全部快递包裹。但是，在快递包裹数量首次突破10亿的2018年，快递运送的速度却出奇地快，基本上只用了三四天就全部到货了。这是因为大量智能机器参与了购物服务。
1.机器人天巡接替了运维人员以往30%的重复性工作。
2. AI调度官达灵将数据中心资源分配率提升到90%以上。
3.人工智能助手阿里小蜜承担了95%的客服咨询工作。
4.菜鸟智慧货仓机器人单日发货超过100万件。
5. AI设计师鹿班在双十一期间设计了4.1亿张商品海报。
2019年任正非多次提出：中国正在大规模部署的5G通信网络，将加速人工智能在社会上的使用和普及。5G的高带宽、低时延是对人工智能发展的有力支撑，人工智能才是大产业人工智能是又一次改变信息社会格局的机会。同时，任正非也指出了人工智能带来的就业风险：人工智能会给社会创造出更多财富，当然也可能会使一些不能适应这个新社会的人失业。在传统性工业社会中，有中学以上文化程度、中等技术职业训练程度的人，应该是可以就业的。但是在下一个时代，新的人工智能和信息技术推动生产发展的时代，如果没有更高的专业技能，这些人就可能面临失业。
未来几十年，所有能找出规则、模式，并且重复性强的职业都会被智能机器所取代。2018年年初，麦肯锡在达沃斯论坛上预测：到2030年前，因为以AI为主的技术的迅猛发展，会有大量的劳动力找不到合适的工作，这个数字预计为4亿～8亿人。
麦肯锡强调：这不是说失业人数会呈现这么大的下滑，而是说很多工作的任务被机器取代之后，人们工作的时间和待遇会大幅度下滑。很多人想换个好点的工作，但他们没有足够的才能对才能的要求因为AI的能力提升会越来越高，这会让很多人感到力不从心。例如，一个年薪8万美元的牙医助理，有了AI后，他的工作会被AI所取代，甚至彻底消失。由于牙医助理平时的工作非常程式化、缺乏创造性且适应力差，因此他也很难找到其他领域的高薪工作，最后只能去做低收入的清洁工或服务员等工作。未来我们的最大担忧是收入的不平衡所造成的逐渐加大的贫富差距，而这会给人们带来非常严重的不幸福和不稳定感。
第二，从国际竞争角度看，中国各产业已经从以模仿为主转变到以创新为主的新阶段。
2018年中美科技战爆发，美国宣称要跟中国打贸易战，减少巨额贸易逆差，但白宫贸易顾问纳瓦多公然宣称美国的贸易保护措施就是针对《中国制造2025》，直截了当地宣示中美贸易战的本质就是科技战，这在2019年美国对华为公司的打压中体现得淋漓尽致。
《中国制造2025》是我国实现制造强国三步走战略的第一步，在2025年前，中国要在信息技术、高档数控机床与机器人、航空航天、海洋装备等10个领域取得技术突破与体系化发展。美国人认为这严重威胁到了其在高端制造领域的全球霸主地位。
发展中国家搞工业化，往往不搞自主创新，因为成本太高，直接引进和利用先行工业化国家的技术（俗称山寨）才是常态。例如，18世纪，美国的纺织企业不甘心停留在低端生产的地位，决定去英国偷技术。费城制造业协会会长坦奇考克斯就曾派间谍去英国偷窃机器图纸。美国商会在英国散布秘密告示，称愿意来美国制造纺织机的人员将得到丰厚的报酬。后来被杰克逊总统称为美国工业革命之父的塞缪尔斯莱特因此漂洋过海来到了美国，凭记忆复制出英国的各种纺纱机。机械纺织业的山寨起家，拉开了美国工业革命的序幕。
经过40多年的改革开放，中国企业通过引进、消化、改良等方法，与欧美、日韩的中低端技术落差基本消失，真正进入了以自力更生为主搞科技创新的阶段，正如习近平总书记所指出的，核心技术靠化缘是要不来的。因此今后中国对创造性人才的需求将大幅增长。
第三，从商业趋势角度看，中国的消费正在升级，顾客已经从购买标准化产品与服务，过渡到越来越多地购买个性化产品与服务。例如，明星定制款雨伞可以卖到几百元的价格；很多年轻人愿意花钱来装饰手机，以彰显自己的个性。
我们从发达国家商业的现状可以看出中国商业的未来趋势。个性化产品与服务既可以在功能上创新，也可以在体验和设计上创新。
一根耳机线便宜的才几十元，但索尼品牌的耳机线一根卖1200元，因为它能防水，喜欢游泳的人可以一边游泳一边听音乐，这是典型的功能创新。
苹果公司的产品以设计美观而著称。苹果创始人史蒂夫乔布斯曾说：技术与自由主义艺术及人文学科结合在一起，才能缔造出真正让人惊艳的产品。
颜值就是生产力，欧美的企业界越来越重视设计。例如，宝马设计总监克里斯班戈说：我们生产的不是汽车，而是移动的艺术品，体现了开车人对品质的钟爱。美国《新闻周刊》称：在底特律大男子主义盛行的汽车文化里，马力已经让位于风格，底特律汽车展也许要更名为底特律汽车内饰展了。
欧美家庭的实用厨具也正在通过设计变得个性化。例如，橱柜里可能陈列着一个形似微笑小猫的启瓶器、一个冲着你大笑的吃意大利面用的勺子、一个融合了折纸工艺及万花筒式造型的水壶
再来看一个为体验买单的例子。有人问他的朋友，为什么杭州那么多的购物中心不去，偏要到爱琴海去购物？他朋友回答说，爱琴海有一个安腾忠雄的图书馆很漂亮，想去看看。这就显示了自己是一个高格调的人：其一，我知道安腾忠雄；其二，我对书和阅读很感兴趣。
消费者热衷于追求个性化的功能、设计和体验，这就意味着企业需要更多地依靠创新型人才来满足顾客需求。
第四，从人口趋势角度看，中国持续的老龄化进程，将带来沉重的赡养压力。更少的劳动力如何养活更多的老人？唯有让产品和服务创造出更高的附加值。
今天的中国，大约是9亿劳动年龄人口，养活5亿无法工作的孩子和老人，这是9∶5的关系，压力不算太大。今天老年人的养老金，都是年轻人交的社保；未来老年人的养老金，则需要未来的年轻人来支付。那未来会有多少老人？二三十年后，中国60岁及以上老龄人口可能达到4.5亿左右，再加上孩子，到时中国劳动人口的比例将会下降。今天的孩子，长大后将承受5000年中国史上最沉重的赡养压力。
这意味着今天的孩子们必须比父母这一代更努力。他们努力的方向肯定不是在工厂流水线上工作更长时间，而是向产业链的高利润环节进军。
欧洲超市里的一次性打火机卖1.35～1.5欧元，但从中国大批量采购的成本只有几毛钱，一个不起眼的打火机，欧洲厂商能获取10倍的暴利；欧洲的圣诞小商品，很多也是中国制造，采购成本是几元，而销售价格一般是三四欧元，同样是暴利。
为什么欧洲厂商能获取这么高的利润？因为在商品制造与流通的7个产业链中，它们控制了6个投资回报效益高的环节：产品设计、原料采购、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。中国企业所处的生产制造环节，资源消耗大而利润率不高。未来的中国，制造环节将高度自动化，年轻人得在产业链的高利润环节工作，才能让几亿老人和孩子过上体面的生活，而这些工作环节所需要的创造力显然是远远超过工厂流水线的。
以信息技术行业为例，我国目前信息产业人才资源总量达到1050万人。根据国际先进经验，合理的软件人才结构应该是蓝领技术人员、软件工程师、软件架构与分析师并存的金字塔形状，人才基数由大到小，形成梯次，它们之间的比例应该是6∶3∶1；而中国IT业的人才结构的比例约为18∶6∶1，中低级人才所占的比重偏大。未来的中国信息产业，需要大量的能够创造高附加值的高端人才。中国的其他行业亦是如此。
总之，智能技术的发展、消费的个性化趋势、国际产业竞争的新格局、老龄化社会的抚养压力，都决定了中国教育的使命是培养创造性人才。因此我提出：决定孩子未来的不是分数，而是创造力！
二、工业时代的教育模式无法适应智能社会
在目前全球竞争力指数中，美国排名第三，德国排名第五，英国排名第七，芬兰排名第十，以色列排名第二十四，中国排在第二十八位。在全球创新指数排名中，美国依然排第三位，英国第四位，芬兰第八位，德国第九位，以色列第十位，中国排在第二十二位。
要实现未来中国创造力、竞争力的显著提升，需要现在就开始大规模培养创造型人才。
但中国现行的教育模式是不利于培养创造型人才的。我曾经开办过一家软件技术公司，在招募新人时，发现一个痛点：传统教育培养出来的人，在创造力方面普遍偏弱，单位要花很长时间去培养新人，而这些新人往往又缺乏主动探索的欲望，通常是带队人在后面推一步，他们才往前走一步。
中国当下的教育模式源自工业社会，200多年来，工业社会一直在强调标准化只有标准化才能实现大规模低成本生产。标准化已经深入社会的每个角落，工人的操作方法是标准的，企业用ERP系统实现运营的标准化，麦当劳、真功夫甚至把餐饮都标准化了。
与标准化生产相匹配的是标准化的教育标准化的授课与标准化的考试。这是一种不赞赏个性、不培养创造力的教育模式。
经过学校和企业的多年培养，工业社会的人留下了深刻的标准化烙印：别人怎么做事我也怎么做事，别人学什么我也学什么，别人买什么东西我也买什么东西。这种思维模式，让人活成了标准化的工业品，活成了一台机器。
机器化的人，未来前途堪忧。他们的工作方式没什么创造性，基本都可以分为几个步骤：先理解行动规则，再判断输入的信息，接下来就知道该怎么做。这些根据逻辑清晰的行动指南完成任务的执行者，其实跟人工智能算法差不多，他们会在跟效率更高、成本更低的人工智能的正面PK中败下阵来。
如果20年后，当今教育辛苦培养出来的素质能力，最后都被智能机器取代了，大量的人挣扎在社会底层，甚至像《人类简史》作者所说的那样，大部分人沦为无用阶层没有经济价值的阶层，那多年的教育就白费功夫了。
李开复强调：在这场人工智能摧毁工作的浩劫中，唯有创造性工作才能从中全身而退。教育界一定要有前瞻性眼光，从今天就开始以培养创造型人才作为基本方向。
三、今天就开始培养未来创造家
发达国家的STEAM教育有句口号：成功者将是那些发明世界的人，而不是那些适应世界的人，发明创造总是依托智能进行的，根据这一线索，我阅读古往今来的资料，发现今后需要培养的创造型人才有3类。
个体智能型创造家，如爱迪生、爱因斯坦、莫言，他们擅长组合旧要素，创造新事物。
团体智能型创造家，如马云、任正非、曹德旺，他们擅长组织人才共同创造。
人工智能型创造家，如谷歌、亚马逊、阿里、百度、华为的算法工程师，他们有着对人工智能技术的超级敏锐力，开发出各种智能算法来推动各行业、各领域的创新发展。
那么，未来就只有这3类创造家吗？我不想下这样的结论。
比如，目前的基因技术正在快速发展，霍金在去世前曾预言，人们终会发现改变人类基因的办法，用于提升人的认知力、智力和寿命。
如果未来人类普遍都能用聪明药改造基因，将智商提升到180以上（智商140之上可以被称为天才），并将快速发展的信息技术（5G、6G、7G等）融入每个人的大脑，能用意念实现相互学习、高速沟通、完美协作，那会是今天的我们无法想象的全新创造时代，人们可能被称为超人智能型创造家。
创造者需要有开放的心态，随着新一代信息技术、基因技术、新能源、新材料等多个高科技领域的快速发展，未来充满无限可能性，创造领域本身也不例外。我期盼着更多类型的创造家出现。
我在《人工智能时代的教育革命》这本书中，提出了AIQ教育理论，强调教育改革的方向是培养人与人工智能之间既合作又竞争的能力，包含创造力、学习力、沟通力以及数据力。本书围绕创造这个关键线索，进行了更加深入的理论探索。
本书的主要内容，是剖析我目前发现的这3种创造家个体智能型创造家、团体智能型创造家和人工智能型创造家，分析他们分别具备哪些素质，以及这些素质的相应培养方法。
未来社会将同时存在上述3种创造家：依靠个体智能的创造家作家、画家、思想家等，依赖团体智能的创造家企业家、创新的非盈利机构领导人等，善用人工智能的创造家将人工智能赋能给各行各业、各个领域的创新者。这3种创造家也可能是交叉的，比如，一个绘画领域的个体智能型创造家，也可能擅长图像领域的人工智能技术，他会利用人工智能技术对绘画进行创新和创造。
如果家长、老师发现了孩子存在某方面的能力、潜质，可以进一步培养孩子的相关素质。比如，发现孩子虽然成绩不算很优秀，但喜欢交朋友、喜欢做团队的组织领导工作，那么家长、老师可以通过书中介绍的方法，逐步培养孩子的系统思维、分享习惯、表达能力，以及意志力和自省力，这有利于孩子成长为未来社会需要的团体智能型创造家。
我在论述教育理念与方法时，力求打通古今中外，打通人文与科技。本书既从孔子、孟子、老子、苏格拉底、犹太先知等古代思想家那里借鉴适用于人工智能时代的教育方法，也从最新的脑科学研究、心理学实验、社会学调查那里寻找科学的教育模式；本书既认为传统中式教育有值得自豪和传承的理念，也认为我们要学习美国、以色列等信息化社会（人工智能社会的前身）的优秀教育模式。总之，本书致力于打开教育者的视野，将微观方法和宏观思路融会贯通。
创新不是凭空出现的，教育理论的创新尤其注重旧要素的新组合。本书在写作过程中，不仅参考了大量教育类书籍，还参考了万维钢、吴伯凡、吴军、钱颖一、肖知兴、曾鸣、何帆、王烁、梁宁、郝景芳、涂子沛等各领域专家的文章，在此表示诚挚的谢意！
作为人工智能时代教育理论的探索性著作，本书必然像上一本书《人工智能时代的教育革命》一样，存在诸多不足之处，欢迎业内专家、读者朋友多多批评指正！
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