我們現在正在退出乙個長期的技能專業化時代，即使不是同乙個工作，工作人員也可以在同一領域從事整個職業。
現在，在執行專門化和重複性任務時，機器比我們更好。
但是，儘管機器智慧型可能會取代許多任務作中的工人，但一些專家，如杜克大學神經工程中心的共同創始人公尺格爾尼科利斯說，沒有任何工程能夠轉殖人腦的能力。
意識不能以演算法，數字方式工作。
通過挖掘我們先天的獨創性和適應性，我們可以引導智慧型機器並創造新的工作。
學習如何學習任何東西都在我們身上。
1.找到你的可轉讓技能。
個人和公司必須更好地從乙個領域傳遞知識並將其應用於另乙個領域。專業化比識別不同學科的等同物更重要。你是否是一名擅長團隊工作，處理複雜工程技術並專注於一件事的煤礦工人？如果是這樣，bit source的創始人相信你也可以成為一名優秀的編碼員。
在另乙個例子中，特斯拉gigafactory需要傾斜旋翼***機械工來施工。具有這種技能的軍事退伍軍人可能不知道如何轉移，特斯拉在rallypoint上使用了有針對性的廣告，這是軍事和退伍軍人社群的網路站點，並且很可能會招募候選人。
2.釋放你的內部autodidact。
文藝復興重新啟用了人類對自我導向學習的興趣，尤其是跨不同的知識和技能。想想萊昂納多達文西的藝術和科學作品。今天我們處於類似的時間。傳統教育以名字後面的字母表示專業知識，但從事快速創新的企業正在認識到自學者或自學者帶來的價值。
3.走出你的舒適區。
故意練習是什麼樣的？本質上，它看起來「精益」（實驗，測量，迭代）。企業家的方**已被證明適用於跨越醫療和高等教育等領域的學習 - 培訓和提高知識是日常過程的行業。一些最具創新性的公司從每個可以想象的角度研究問題，以形成，測試和鞏固他們對問題的了解。除了作為學生學習外，他們還可以扮演教師和他們自己的**委員會的角色。
當重複的練習變得無聊（因為它確實），像「怪胎」一樣思考或應用遊戲策略來保持熱情和好奇心。記住，當我們克服挑戰時，學習就會發生在他的ted talk中，組織心理學家亞當格蘭談論如何以適量的恐懼和焦慮可以刺激創造力。發現什麼對你有用，並放棄什麼不適用。謹慎操作並跳過分析癱瘓。
4.培養你的情商。
關於ai時代情商的重要性，人們正在談論很多。社交行為需要機器演算法無法複製的神經能力。艾倫圖靈從來沒有設計過乙個內部笑話或模擬的測試來解釋與看到一件挑釁藝術品相關的準宗教情感。
請記住，編目學習僅僅是乙個開始;在任何情況下可靠地應用知識是目標。深化情商可以幫助你通過模擬抽象知識，並在新情況下可靠地應用知識，甚至是那些看似無關或未知的情況。擁抱社交網路，並花時間熟悉其他專業人士和專業領域的溝通風格和觀點。
技術將繼續改變人們獲取知識的方式，但人類學習的基本原則並沒有改變，因為「文藝復興時期的男人/女人」成為了乙個保守主義的隱喻。人類將繼續成為全新的ai支援環境中的製造者和探索者。
面對人工智慧，賈伯斯在接下來的10到20年肯定會改變。蓬勃發展的人們將擁有跨學科的技能和不拘一格的前景。你不需要成為一切的專家;只記得如何學習任何東西。
本文部分內容根據greg amrofell在。
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