九月我受邀去北京參加一個創新科技論壇，認識了同樣是講者、中小學智能化教育公司學霸君創始人兼執行長張凱磊。他研發了一款AI機器人，想以技術改變大陸教育資源不均的問題。 經過一段時間深度學習訓練後，他讓機器人與六位二○一六年的數學狀元比拚大陸高考。雖然，在一小時十五分鐘的考試裡，最終人腦還是勝出，但名叫AIdam的這個機器人只花了不到十分鐘，就得了一百三十四分，與第一名之間，僅僅差了一分。 AIdam的目的是運用AI來彌補大陸優秀教師資源匱乏的問題，但我卻看到了另一個意義：這個結果預言了，如果只用考試成績來衡量一切，最會考試的高材生，最終仍然可能會被機器人取代。 傳統教育目標是餵給學生需要的知識，但我們發現，未來十五年後職場上所需的知識與能力，可能現在都還不存在。如果你是一個學生，你若知道未來任何知識都是唾手可得時，你上學是因為要人教你如何應付考試嗎？ 當我們想嘗試做沒有人做過的事情時，通常只會有大概的「方向」，但沒有人會教你「方法」。這時，快速學習新技能、主動學習的能力就變得非常重要。 「Play is the highest form of research.（遊戲是最高形式的探索學習方式）」這句話是愛因斯坦說的，我很喜歡，也是我的新創公司、正在研發電動超跑的行競科技裡不斷被驗證的事。 公司裡有好幾位優秀的工程師，不一定有高學歷，但因為本身對車的熱愛，都曾全心投入玩車、改車、尬車的各樣活動。透過自我摸索、探究發現的過程，他們勢必做過許多可能無意義的嘗試，並從中發掘問題，再想辦法解決。在這個「玩」的過程中，從親自動手中學習掌握到的知識精髓，他們玩成了「精」，也充分發展快速自主學習的能力。 如果只會應付考試，玩得不夠，很容易將自己局限在專門領域，不會主動開發、鑽研新技術、新產品，傾向等著老闆下令或客戶設計下單，或自己照著做就好。 「遊戲」是最高形式的探索學習方式，玩在其中，反而才是練就一身「Skills beget skill（技能產生技能）」功力的好途徑。