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雷达卡
人工智能和工作的未来是讨论的主要话题
对这个问题的大多数看法都是负面的
更广泛地说，尼古拉斯·卡尔（浅滩），苏珊·格林菲尔德（Susan Greenfield）–思维转变等因素凸显了技术的负面影响
在突出问题的同时，也找不到解决方案，例如，在AI主导的工作环境中，我们该怎么做才能改变我们的方法？
在过去的几周中，我读了Waqas Ahmed撰写的一本有趣的书，名为《The Polymath：释放人类多功能性的力量》
博学者是指其知识涵盖大量学科的个人，已知他会利用复杂的知识体系来解决特定问题。（维基百科）。高分子的最好的例子是达芬奇。具体而言，可以将多学科视为在两个以上行业中表现出精通的人（poly –因此，两个以上）
除了了解数学之外，我还从人工智能和工作的未来的角度看了这本书
这是我在书中提出的一些想法/问题。
亨利·福特创立了分工模型。该模型经受了近一个世纪的时间考验。现在，行业正在发生变化。这有好有坏的影响。人工智能将改变工作的稳定性。但这意味着，无聊的日常工作也将丢失。
由于我们失去了劳动分工模型，教育系统也将需要改变以反映AI（机器）将从事无聊工作的新现实。
专业化是多学科模型的对立面，因为多学科不擅长于一件事–而是，多学科已具备观察事物之间的联系并快速掌握新技能的能力。
因此，在不久的将来，在AI主导着AI和工作的未来的情况下，专业化将下降–并且，作为一个技能，多数学可以变得更加重要
那么，人工智能会在将来使我们成为多学科吗？也就是说，多学科是我们未来需要的缺失技能吗？
我们将不得不以不同的方式学习：看到联系，使用横向思维，使用系统思维，当然，要摆脱死记硬背的学习
康拉德·沃尔夫拉姆（Conrad Wolfram）也以一种新的数学教学方式回应了这一想法。
Polymathy可能意味着改变职业的能力本身就是一项技能（连续职业改变者）。此外，还可以同时从事多个职业（如Charles Handy概述的投资组合工人）
无论如何，将多学科的技能作为一种技能来学习可能会导致更大的心理灵活性，从而为工作领域即将发生的变化提供解毒剂。
因此，人工智能使我们成为未来的数学家。
操作性词是“精通”，即在一种以上技能中表现出精通的能力。
如果更多的人采用这种方法，那么它确实可能改变社会。
最终，我们可以看到人与机器之间的新伙伴关系。
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