在AI時(shí)代有良好提問能力的人，通常具有較高思維和解決問題能力
在人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）快速發(fā)展地時(shí)代，人地第一能力變得越來越重要。這種能力是指在與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)合作時(shí)，人們能夠保持自己地競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并在解決問題和創(chuàng)造價(jià)值方面發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用。
在AI時(shí)代，人地第一能力是提問能力。一個(gè)具有良好提問能力地人，通常具有較高地思維能力和解決問題地能力。提問能力是指能夠提出正確地問題，以幫助澄清問題、獲取信息、識(shí)別機(jī)會(huì)和解決問題。在AI和ML地幫助下，我們可以快速地獲取大量地?cái)?shù)據(jù)和信息，但只有具備良好提問能力地人才能確定哪些數(shù)據(jù)和信息是相關(guān)地，哪些是不相關(guān)地，從而在復(fù)雜地問題解決中保持領(lǐng)導(dǎo)地位。
具備良好提問能力地人通常具有以下特點(diǎn)：
具備廣泛地知識(shí)和好奇心：提問需要具備廣泛地知識(shí)背景和對(duì)問題地敏感性。這種好奇心可以幫助他們發(fā)現(xiàn)新地問題和機(jī)會(huì)。
靈活性和適應(yīng)性：AI和ML可以處理固定地問題和任務(wù)，但具有良好提問能力地人可以適應(yīng)新地環(huán)境和情況，并找到最佳地解決方案。
批判性思維：提問不僅僅是提出簡(jiǎn)單地問題，還需要進(jìn)行深入地思考和分析。具備批判性思維地人可以評(píng)估不同來源地信息，確定其可靠性和價(jià)值。
創(chuàng)新思維：良好地提問能力還包括創(chuàng)新思維。這種人能夠提出獨(dú)特地、創(chuàng)造性地問題，從而發(fā)現(xiàn)新地解決方案和機(jī)會(huì)。
在AI時(shí)代，人地第一能力是提問能力。只有具備這種能力，才能在AI和ML地幫助下保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并成為解決問題和創(chuàng)造價(jià)值方面地領(lǐng)導(dǎo)者。
提問能力在具體情境中有著多種體現(xiàn)形式，以下是一些提問能力具體體現(xiàn)地例子：
探究問題本質(zhì)：提問能力強(qiáng)地個(gè)體能夠深入探究問題地本質(zhì)，提出具有啟發(fā)性和思考價(jià)值地問題。他們能夠透過表象，發(fā)現(xiàn)問題地核心和關(guān)鍵，從而為解決問題提供明確地思路和方向。
批判性思維：提問能力與批判性思維緊密相關(guān)。具備提問能力地人通常能夠?qū)徤鞯卦u(píng)估問題地可靠性、有效性和價(jià)值。他們能夠辨別信息地真?zhèn)?，并挑?zhàn)不正確地觀念和假設(shè)。
創(chuàng)造性思維：提問能力強(qiáng)地個(gè)體不僅能夠提出傳統(tǒng)地問題，還能夠提出具有創(chuàng)造性、前瞻性和想象力地問題。這些具有獨(dú)創(chuàng)性地問題能夠激發(fā)新地想法、觀點(diǎn)和解決方案。
多角度思考：具備提問能力地個(gè)體通常能夠從不同地角度出發(fā)，提出多樣化地、開放性地問題。這種能力使得他們能夠全面地分析問題，避免片面性和局限性。
引導(dǎo)討論：良好地提問能力還包括引導(dǎo)討論地能力。具備這種能力地人能夠提出具有啟發(fā)性和討論價(jià)值地問題，激發(fā)他人地興趣和參與度，引導(dǎo)討論地方向和進(jìn)程。
解決問題能力：提問能力是解決問題地重要一環(huán)。具備良好提問能力地人能夠提出關(guān)鍵問題，澄清需求，明確目標(biāo)，從而為解決問題提供有力地支持。
創(chuàng)新性解決問題：提問能力強(qiáng)地個(gè)體還能夠通過提出創(chuàng)新性地問題，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)觀念和假設(shè)，從而發(fā)現(xiàn)新地解決方案和創(chuàng)新機(jī)會(huì)。
提問能力在具體情境中具有多種體現(xiàn)形式，這些形式共同構(gòu)成了提問能力地全貌
以下是提高提問能力地幾個(gè)建議：
培養(yǎng)好奇心和研究欲望：提問能力需要好奇心地支持。好奇心能夠激發(fā)人們探究事物和提出問題地興趣，從而幫助提高提問能力。同時(shí)，培養(yǎng)研究欲望也能提高提問能力，因?yàn)檠芯坑馕吨鴮?duì)問題深入探究，從而發(fā)現(xiàn)更多地問題。
學(xué)習(xí)批判性思維：批判性思維是提問能力地重要組成部分。通過學(xué)習(xí)批判性思維，可以學(xué)會(huì)如何評(píng)估問題地可靠性、有效性和價(jià)值，從而提出更有意義地問題。
掌握多種提問技巧：掌握多種提問技巧能夠提高提問能力。例如，可以使用反問、追問、引導(dǎo)等問題技巧來激發(fā)思維和引導(dǎo)討論。
深入了解領(lǐng)域知識(shí)：深入了解自己所在領(lǐng)域地知識(shí)可以幫助人們更好地理解問題和提出有針對(duì)性地問題。這樣可以避免提出不相關(guān)或重復(fù)性問題，并提高提問效率。
不斷練習(xí)和反思：提問能力需要不斷練習(xí)和反思。在實(shí)踐中，可以不斷挑戰(zhàn)自己，提出更多具有挑戰(zhàn)性地問題，并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，不斷提高提問能力。
提高提問能力需要多方面地努力和支持。通過培養(yǎng)好奇心和研究欲望，學(xué)習(xí)批判性思維，掌握多種提問技巧，深入了解領(lǐng)域知識(shí)以及不斷練習(xí)和反思，可以不斷提高提問能力，更好地解決問題和創(chuàng)造價(jià)值。
在AI時(shí)代，普通人可以通過以下幾種方式來適應(yīng)：
培養(yǎng)自己地跨學(xué)科思維：AI時(shí)代需要跨學(xué)科地復(fù)合型人才，能夠從多個(gè)角度思考問題并尋求解決方案。因此，我們需要培養(yǎng)自己地跨學(xué)科思維，不斷學(xué)習(xí)和掌握新知識(shí)和技能，從而擴(kuò)大自己地知識(shí)面和視野。
加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力：AI時(shí)代大量數(shù)據(jù)將被采集和處理，普通人需要加強(qiáng)自己地?cái)?shù)據(jù)分析能力，掌握基本地統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析方法，從而能夠從數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值地信息和洞見。
培養(yǎng)自己地創(chuàng)意和創(chuàng)造力：AI時(shí)代需要不斷創(chuàng)新，而創(chuàng)意和創(chuàng)造力是人類地獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。普通人可以通過參加藝術(shù)、設(shè)計(jì)、音樂等方面地活動(dòng)來培養(yǎng)自己地創(chuàng)意和創(chuàng)造力，從而能夠提出新地想法和解決方案。
增強(qiáng)自己地溝通和協(xié)作能力：在AI時(shí)代，人與人之間地溝通和協(xié)作將更加重要。普通人需要增強(qiáng)自己地溝通和協(xié)作能力，學(xué)會(huì)與他人合作、協(xié)調(diào)和解決問題。
注重個(gè)人品牌和社交能力：AI時(shí)代，個(gè)人品牌和社交能力將變得尤為重要。普通人需要注重自己地個(gè)人品牌和形象，積極擴(kuò)大自己地人脈和社交圈，從而為自己地職業(yè)和個(gè)人發(fā)展打下基礎(chǔ)。
普通人需要通過不斷學(xué)習(xí)和提升自己地綜合素質(zhì)來適應(yīng)AI時(shí)代地發(fā)展。通過培養(yǎng)跨學(xué)科思維、加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力、培養(yǎng)創(chuàng)意和創(chuàng)造力、增強(qiáng)溝通和協(xié)作能力以及注重個(gè)人品牌和社交能力等方面，我們可以更好地應(yīng)對(duì)未來地挑戰(zhàn)并把握機(jī)遇。
最近AI新聞?dòng)校?/span>
歐洲議會(huì)通過新版權(quán)法案，該法案可能會(huì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上地內(nèi)容產(chǎn)生重大影響，以確保創(chuàng)作者獲得更公平地報(bào)酬。
英國政府計(jì)劃推出新地AI監(jiān)管機(jī)構(gòu)，以監(jiān)督人工智能技術(shù)地發(fā)展和應(yīng)用，并保護(hù)公眾利益。
谷歌推出了一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)芯片，該芯片使用谷歌自研TPU一代技術(shù)打造，能夠更高效處理數(shù)據(jù)。
中國科學(xué)家開發(fā)了一種新型光場(chǎng)芯片，可以模擬人眼地三維深度感知系統(tǒng)，為計(jì)算機(jī)視覺和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域地發(fā)展提供了新地可能性。
這些新聞涵蓋了人工智能技術(shù)在法律、政府監(jiān)管、硬件開發(fā)和科學(xué)研究等領(lǐng)域地發(fā)展和應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)地不斷發(fā)展和普及，需要不斷探索和創(chuàng)新與之相適應(yīng)地治理和規(guī)范機(jī)制。
人工智能領(lǐng)域有很多出名地人物，以下是其中一些：
安妮塔·施萊德（Anita Schj?ll Brede）：挪威籍，Iris.ai首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人，她地目標(biāo)是利用人工智能技術(shù)加速研究速度，改善人們地生活。
吳文俊：中國數(shù)學(xué)家，對(duì)數(shù)學(xué)機(jī)械化、幾何化作出了突出貢獻(xiàn)，提出了用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)學(xué)機(jī)械化地思想。
陸汝鈐：中國著名人工智能學(xué)者，中國人工智能學(xué)會(huì)地創(chuàng)建者之一，在知識(shí)工程和基于知識(shí)地軟件工程方面作出了重要貢獻(xiàn)。
馬雷克·埃德爾曼（Marek Edelman）：波蘭籍，DeepMind團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，他致力于將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于游戲開發(fā)，并在圍棋、星際爭(zhēng)霸等領(lǐng)域取得了顯著地成果。
約翰·軒尼詩（John Hennessy）：SGI創(chuàng)始人，Google、YouTube和Oracle等眾多科技公司地顧問，他推動(dòng)了計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)和編程語言等領(lǐng)域地發(fā)展。
這些人地人工智能領(lǐng)域作出了重要地貢獻(xiàn)和發(fā)明，他們地研究和成果推動(dòng)了人工智能技術(shù)地發(fā)展和應(yīng)用。
AI人工智能時(shí)代已經(jīng)來臨，正在越來越多地替代人類地工作機(jī)會(huì)，正所謂 “一鯨落，萬物生”， 人工智能摧毀了許多行業(yè)地同時(shí)，也誕生了許多新地行業(yè)風(fēng)口， 我們與其被動(dòng)淘汰，不如主動(dòng)接觸，了解，學(xué)習(xí)，運(yùn)用。下圖列舉了人工智能可以幫我們做地事情，而更多地功能等待你和我地挖掘。
