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未来的课堂长啥样?未来的学习又将呈现怎样的趋势?
由上海市教育学会、上海教育装备行业协会主办的“2017第二届上海国际教育装备博览会”于9月26日-28日在上海新国际博览中心举行。
为交流国内外教育装备的最新发展成果，分享区域、学校、企业在教育装备工作中的思考与实践，展会同期举办第二届上海国际教育装备论坛。论坛以“未来的课堂 未来的学习”为主题，邀请国内外教育界专家学者及企业家代表，探讨教育装备、新技术、新环境对未来教育发展的影响，畅谈新型学习空间的建设与发展。
现场演讲干货满满，“第一教育”将为大家陆续推送现场主旨报告。今天为大家推送的是美国RS21集团的总经理Charles Rath的演讲。
他认为大数据和人工智能将对全球社会产生越来越大的影响，应该积极利用这两个工具来帮助我们精准施策，解决我们所面临的诸多时代性的挑战。
美国RS21集团的总经理Charles Rath演讲中
演讲全文：
大家上午好!
我是Charles Rath，目前担任RS21集团的总经理，在过去的20年当中，我一直致力于如何灵活地运用大数据来解决和应对人类社会所面临的各类复杂问题。
这张幻灯片上是我的儿子Leo，他现在21个月大。大家可以思考一个问题：当他长到像我们这么大的时候，我们的世界将会变成什么样?他是否会生活得比我们更好?他生活的世界是否有高科技来武装?人工智能、3D打印等技术是否会更普及?他是否会开着无人驾驶的汽车去工作?他的生活是否会因此变得更便利?他的个人的储藏柜或者衣帽间是否会出现很多我们现在无法想象的东西?
一枚硬币有两面，在期盼他的美好生活之时，我们也不得不担忧他的未来。他是否会生活在极端变化的气侯之中?面对更为寒冷的冬天或者酷暑的夏天;未来的世界是否会因为气侯变化以及自然灾害，导致大规模的人群及种族的迁移，导致我们不得不和至亲分离?是否会爆发全球性的流行疾病，让许多人在非常年轻的岁月里就丧失生命?这些时代的问题和挑战，我们也必须积极应对。
应对这些问题唯一的解决方法无外乎两点：一个是大数据，第二个是人工智能。
从大数据的角度来讲，之前几位专家也已经提到了，我们希望通过计算机来进行实时的模拟、演算和算法的改革和创新，能够非常好地对人类的行为进行模拟，并且进行高度的总结和分析，来预测未来。
从人工智能的角度，我们希望通过尽可能多的机器参与，取代目前由人类参与和从事的一些工作，来解放人类的工作。所以人工智能和大数据显然是未来的发展之路，它们将会成为未来社会的指导原则。
因此在我今天的演讲中，会简单地跟大家介绍社会发展的这两个原则，以及我们如何用好这两个原则为社会造福。同时我也会介绍一下非常受学生欢迎的一些视频游戏或者说网络电脑游戏，如何把它用好?用对地方也能够助学生的学习。
我想谈的第一个条件是气侯变化。气侯变化正在逐渐失控，并且对我们的环境造成不可修复的以及无可挽回的影响，比如说这里是冰川在融化的图景。同时我们也知道2017年有可能成为有史以来的最热的一年。如果这样的趋势不加以抑制的话，到本世纪末，我估计海平面会上升30英寸。也就是差不多是我的孩子Leo84岁的时候，他那个时候看到的世界将会现在非常的不一样。气侯变化会导致冰川融化和海平面上升，全世界许多人口生活在离海岸线相对比较近的地方，这意味着全球将约有一半的人生活在水深火热之中，而且他们的生活质量会不断地恶化。
同时气侯变化带来的灾难性的影响也是不可估量的。估计到本世纪末将会达到一万亿美元。一万亿美元是个什么概念?你可以用它买很多东西，是目前上海汽车总量的5倍之巨，所以我们对此必须要拿出有用的解决方案。
第二，快速城市化进程对环境和社会也会带来灾难性的影响，预计到2050年左右全世界的人口还会继续增加，这意味着什么?对社会资源造成极大的压力，包括粮食、水，以及所有的自然资源都会造成非常大的压力。水蒸汽蒸发也会对全球变暖造成非常恶劣的的影响。因为燃料、资源、补给、粮食作物在本世纪末都会造成枯竭。如果我们不采取行动，将会对社会造成不可修复的恶果。因此我们必须对此有足够的应对，避免我们陷入混乱。
我们都知道人工智能将会极大改变我们个社会。它将在很大的程度上改变的世界，替代我们的人工。未来我们可以借用维克多所讲过的一句话，“人工智能主导的世界，将不是我们人看待世界，而是世界通过一个鱼缸观察我们人类。”
我们也很清楚地意识到，到了本世纪中叶的时候，50%以上的工种会有人工智能的参与，包括建筑工人、建材行业的工人都可能面临严峻的挑战。与此同时，我们也不是没有希望，我们希望看到的未来是机器学习的时代，也是人类在机器人工参与的情况下，实现人机共存的一个局面。
因此我们必须对现有的劳动力进行高素质的培训和技能的转换，只有现在抓住机遇，并且采取行动的机构和公司，才能够在未来机器学习大行其道的天下立于不败之地。
我是一个非常乐观的人，我对于未来还是充满信心的。也就是说如果我们展望未来和230年前相比，我们完全是无法想象之后会发生些什么。当时的人类信奉鬼神，他们希望能够跟另外的大洲的人交流和沟通，除了巫师没有任何一个组织和机构能够从事这样的工作。而现在，二十一世纪我们几乎把这些梦幻化为现实。没有巫师，所以我们完全无法预测未来会发生什么变化。
举一个例子，因为我们现在有很多科技，尤其是在医药方面的一些科技正日新月异的发展，所以我觉得对我的孩子Leo的未来我是充满信心。我举一个简单的例子——3D打印。我们都知道现在可以用3D打印机，非常便利地打印出人类的心脏，所以在未来很有可能在实验室培养出人体器官的组织，并且进行移植，在体内观察它的成长。所以未来如果要针对疾病进行治疗、治愈也不是梦想。
像耐克和Robopoet这样的公司，在十年不到的公司里面就有可能一跃成为软件服务的提供商，只要他们愿意在3D方面创新。此外，我们完全有理由相信，随着人类基因测序以及人类基因组研究突飞猛进的发展，可以对现有的疾病进行很好的调控和治疗。
我们有这个潜力和能力去应对之前提到所有的问题。在这方面我认为人工智能和大数据是唯一的解决方法。同时我也一直致力于研究如何把大数据应用在我们的生活和生产之中，给我最大的启发就是来自于我们的中医药研究领域。中国的医药研究有4千多年的历史，对于人类社会的呵护和人体健康的呵护是存在非常大的共通性的。
首先不管是医生，还是社区管理者，要对一个人的病患以及对社区的问题，进行治疗，你必须要了解组织，同时要非常好的了解到物理可见的，生态系统如何相互作用，相互牵引。对于人体组织来说也是一样，我们的呼吸系统和心血管系统其实是息息相关，互相联通的。所以如何用好大数据?首先要必须采取一个高瞻远瞩、等量齐观的一个方法，把不同的独立的系统进行统一的观察、分析。
比如说能源、水之间就存在一种互相补充，并且互为因果的关系。这很好地体现在我们美国加尼福尼亚长期以来遭受干旱的袭击，在这个问题上也看到了能源供给方面的问题。
在印度我们也看到，在食品供给和交通运输之间也存在着千丝万缕的关系。有40%亟待运输的食物发生了腐败或者变质，主要是由于当地的交通运输组织不利，因此要解决一个问题，必须要先解决另一个问题。有些时候我们指望一个社区或者一个社会出现问题能够自愈。这方面要靠社区和社会自身存在一个预警报告系统，另外一个非常重要的问题，必须要有社会协调、凝聚工程，才能把相关的问题，在问题发生之前进行考虑，并且能够反馈意见。
第三，我们知道健康管理需要一个长期的坚守和认同。也就是说如果我们想身体健康的话，特别是出现某些疾病之前，我们必须要有长期良好的生活习惯予以保障。如果我们缺乏足够的意识和教育的话，可能应对复杂问题的时候，人类就会手足无措。要解决这些问题，首先第一前提就是要培养那些有能力解决这些问题的人，只有这样，你才能够有信心说这些问题是可以被解决的。
我们都会教育自己的子女和孩子：一要对社会富有同情心，第二必须对社会具有关爱和怜悯。只有具备了这些基本的素质和心态，才能够确保你在将来应对这些问题的时候不会走偏方向。
在小学阶段，学校里面教育他们怎么样为人处事，怎么样掌握未来生存的方式，并且给他们一套工具包。这些工具包不仅教育他们安身立命，更重要的是解决非常严峻的挑战和社会问题。同时我们也必须寓教于乐，教育的过程不应该是枯燥的，也不应该是死板的，而应该是充满乐趣和童真的。
到了中学阶段，我们教育的阶段必须要放在跨学科、多领域的交叉与融合。因为这个世界所面临的问题，任何一个问题的解决，都不是靠单打独斗就能够有效应对的，必须要建立在跨学科和多领域的复杂解决问题的能力综合掌握的基础之上。
到了成人教育阶段，我们要树立起的观念是终身教育、终身学习的观念。因为我们的技术发展日新月异，只有那些能够跟时代保持同步的人，才能够最终获得好处，并且实现自身的发展。
针对孩子的兴趣和爱好，一个解决之策就是教他们如何比较好的玩视频游戏。我们认为在玩游戏的过程当中，如果能够加以正确的引导，一方面他们会学会用大数据分析问题，更重要的把这些问题加以解决。同时我认为游戏如果能够得到正确的引导和管理的话，能够很好地实现这些大数据的参与和分析，也能够让孩子迅速地掌握从直觉角度怎么解决问题，未来之路怎么走。
我想举两个例子来说。一个是利用大数据统计美国纽约州立公园入园人口数量以及进园人数，进去以后分别去往哪些地方。这个数据统计，有助于我们比较好的完善一个城市的规划和总体的管理。这个我们就是通过和手机联网的平台，收集的数据告诉我们这些信息。左边列出的三块黑板，我们可以统计处的入园的那些游客的年龄、收入、教育水平以及他的种族和语言习惯，通过这些我们可以分析出在哪些地方做投资是比较有价值的。我们用机器学习的方式进行预测，预测未来哪些投资是最优的。
第二个例子是墨西哥社会治安状况。我们都知道墨西哥青少年的犯罪高发，约有50%以上的墨西哥人口在24岁以下，青少年犯罪对于社会是一个毒瘤。我想通过这个例子说明其实可能有更好的其他方法。这里我们有一个工具，这个工具有很多类别，就是告诉你在某一个社区或者某一个辖区，要进行良好的社会治安管理，你可以对这些数据做出一些统计和分析。包括这个区域24岁以下的青年人的一些种族、年龄、教育程度、习惯、家庭背景、社会行为、健康状况、执法力量，物理环境所在的可见度，以及他的社交的习惯。
这些数据反馈都能够很好地对这个地方进行精准施策，而不是普通的使用警力来维持。这里大家可以看一下，我们用一个七彩图的方式告诉大家哪些方式比较突出，哪些因素不显著。这里反映出这个区域的青少年的暴力犯罪是比较严重的，比如说经常有人打警局的电话说有警务发生，同时他们很多的暴力倾向和一些社会不利的交往因素等等。但是你可以看到通过数据分析发现，这个区域离什么地方都很远，包括社区活动中心，包括公园，包括青少年的一个活动中心等等，都相对比较远。所以可能我们认为这个地方犯罪率高发，不仅仅或者说不是完全由于警力部署不到位的问题，而可能是由于城市的规划环节出现了失误。
同时我们使用机器学习的方式来预测未来该区域在犯罪率所呈现的变化，看哪些因素进行控制，来有效地遏制这种情况。因此在应对未来该区域的青少年的治安问题的时候，我们可以化被动为主动来进行管理和治理。
最后，我想做一个总结，如果把人工智能和大数据这两个工具做好，一定会为我们未来教育装备的发展插上新的翅膀，我希望大家能够集思广益地把这两大工具应用到你们的工作实践当中去。
