『壹』 如何保護好不可再生資源
不可再生資源指經人類開發利用後，在相當長的時期內不可能再生的自然資源。如：礦石資源，土壤資源，煤，石油等。不可再生資源應該有計劃、有限制地開發利用。
不可再生資源由於人類不斷地、越來越大量地使用，儲量逐漸減少，有的快要枯竭。不可再生資源形成的速度根本無法同人類開發的速度相比。
保護不可再生資源，首先應該提高現有的技術水平，將一些低品位礦產和礦石中伴生礦物也將被利用起來。在當前的技術水平和經濟條件下，能夠被人類利用的富礦和優質礦產資源是極其有限的。解決礦產資源短缺問題的一個途徑是開展綜合利用。礦石中伴生的礦物和雜質元素，棄之成害，用之成寶。
在勘探和評價某些礦產時，應進行綜合評價;在采礦、選礦和冶煉時，應力求綜合開發，綜合利用。此外，如果把開采礦產的邊界品位放寬，某些礦產儲量將成倍增加，例如把開采銅礦的邊界品位由現在的0.4%降低到0.2%，全世界的銅礦儲量將增加25倍。
隨著采礦、選礦和冶煉技術的發展，某些在今天看來是沒有開采和利用價值的廢石、廢渣，將來可能會變成有用原料。
『貳』 2030年，世界上將會有8億人的工作崗位被人工智慧替代
1、2030年，世界上將會有8億人的工作崗位被人工智慧替代
這是全世界最牛逼的老牌咨詢公司麥肯錫分析報告中的數據。人工智慧搶走人的飯碗，首先將會從發達國家開始，美國、日本、德國預計會有25%的工作會由機器人接手；對於中國，人工智慧將佔領16%左右的工作機會。其中，人口大國印度，也會有9%左右的工作，被人工智慧取代。
不用等到2030年，就在現在的每一刻，人工智慧替代人類正在進行中......
在深圳的一家精密技術有限公司。過去這家工廠的正常運轉需要650名員工的辛勤勞作，但現在60條機器人手臂晝夜不停的工作在10條生產線上。這家正在轉型的工廠只剩下60人，不久以前，工廠實現了用機器取代90%的人力資源，從而提高了250%的生產效率、降低了80%的缺陷率。
在人口老齡化嚴重的日本，年輕勞動力短缺，越來越多的工廠無人可招，甚至製造機器人的工廠，也只能用機器人組裝機器人。日本政府已經在測試無人駕駛計程車，希望能夠在2022年奧運會的時候，實現無人駕駛計程車的全面商業化，為奧運服務。
無人駕駛商業化的那天，計程車司機也將會逐漸退出歷史的舞台。
人工智慧已經滲透到很多行業，包括教育系統。
2018年4月10日，教育部網站發布了關於印發《高等學校人工智慧創新行動計劃》的通知。《行動計劃》提出，未來將形成人工智慧+X的復合專業培養新模式。《行動計劃》還對中小學、高校等多層次教育體系提出要求，未來將在中小學階段引入人工智慧普及教育。
上次這種讓中小學階段普及先進技術的口號，還是那句計算機普及要從娃娃抓起。
更不用說，在17、18年這種資本寒冬中還蹭蹭往外冒的人工智慧+教育公司了。
但人工智慧在未來真的能讓教師下崗？我們真的放心的將教育人類後代的任務交到機器人手中嗎？
答案是否定的。
人工智慧+教育之所以能夠快速的應用到教育市場。其根本在於，當前的教育系統以信息為基礎，我們總是想方設法的給學生灌輸信息，教育和政治方面的掌權者總是左右著各種信息的討論哪些信息重要，哪些信息不重要，並以此作為教育的標尺。
而人工智慧的優勢就在於獲取信息，處理信息，輸出信息。這和當前的教育系統不謀而合。這也是目前的人工智慧的局限，無論是圖像識別、語音識別，還是大數據和雲計算，都處於處理分析數據，提供數據的階段。
雖然目前教育是以信息為基礎，但教育的高級目的不在於教導學生獲取更多的知識，而是引導學生產生創造和創新的興趣。
而學生在學校受教育，不僅僅是接受知識。教師的人格魅力，做事風格，都會影響到學生的成長。
對於某些幸運兒來說，遇到一個人格魅力爆棚的教師，是人生一大財富。
即使有一天，人工智慧發展到有感情的那一步，能和人類教師一樣去感染學生，但其本質上的缺陷，也讓其能夠成為一個優秀的教師產生懷疑。
狗眼看人低的人工智慧會放大偏見
《夏洛特煩惱》中的王老師是一個狗眼看人分等級的勢利眼，對學生的評價來自於學生給自己送的東西，給自己送電視的記著，送掛歷的記不得，稱大春為大傻，夏洛特為二傻，對待學生充滿了偏見。
而人工智慧，會產生和放大偏見。
任何學習系統，輸出的訊息取決於其輸入的數據。
我們潛意識里認為人工智慧能夠做到公正，是因為其龐大的訓練集能夠做到面面俱到，壓倒偏見。但如果訓練集的是傾斜的，那麼最終的結果也將帶有偏見。而且訓練數據集帶來的傾斜，是永久性的。
明顯的例子就是受到學術界聲討的斯坦福的看臉識性取向系統和上海交大的看臉識罪犯系統。
盡管有些系統通過自我學習進化，但大多數系統都是通過與人類的交互來學習。於是系統的偏見隨著交互用戶所帶的偏見產生。
舉個例子，之前在魅族的公眾號里回復詹姆斯，其後台的人工智慧自動回復詹猩猩。
這一回復激起了國內詹姆斯球迷的不滿，魅族緊急屏蔽掉詞條，向球迷致歉。
而小米的小愛音響，在用戶提問同性戀時，其對同性戀人群的評價是心理極其扭曲。
魅族公眾號和小愛同學的偏見都是從和用戶的交互中學習而來。
這種偏見還會放大。
例如，你在網上購買洗發液，再次進入網站，系統會向你推薦各種洗發液。
你又不喝洗發液，也不開理發店，你已經買了，為什麼還要鋪天蓋地的推薦洗發液給你。
人工智慧的演算法，放大了你對洗發液的需求。
那麼一個容易產生偏見的老師，一個會放大偏見的老師，能是一個好老師嗎？
AI技術掌握在一小部分人手中
雖然AI技術已經滲透到了各行各業，但實際上AI技術，掌握在一小部分的人手裡。
說白了，就掌握在美國灣區、紐約的白人手中，掌握在北上廣那些科技公司的少數人手中。
根據領英發布的《全球AI領域人才分布報告》中顯示，全球人工智慧行業的人才總計有150萬，其中美國就有85萬，佔有了總人口的5成以上。而中國人工智慧的人才，逾5萬，排在全球第7。
中國較大的人工智慧公司中，事實上有一半是美國公司，43.9%的中國人工智慧人才來自美國，他們中的許多人是從美國返回中國的美籍華人，英國是中國人工智慧人才的第二大引入地，佔15.3%。
而從近幾年互聯網公司並購的趨勢來看，每一個行業會從開始的群雄逐鹿百家爭鳴到最後獨角獸巨無霸公司一家獨大，資金、人才會向這些公司聚集。而成為老大的公司，容易變的傲慢和專橫。
吃人血饅頭的網路如是，乘客被害的滴滴如是，操縱美國大選輿論的Facebook也如是。
國之重器，不應該掌握在一小部分人手中，國之根本，也不應該被少數公司壟斷。
如果AI+教育行業的發展和互聯網公司的發展一樣，最終市場被壟斷在一個巨無霸公司手中。一旦這個公司開始作惡，左右灌輸給學生的信息，對教育的荼毒，不比假奶粉，假疫苗的危害小。
人不應該像機器人一樣的思考
蘋果CEO庫克在烏鎮互聯網大會上說，我並不擔心機器人像人類一樣思考，我擔心人像機器人一樣的思考。
人和機器最大的一個不同之處，是其美妙的創造力往往來自於靈光一閃，即與已有條條框框之間的突發性偏差。人的模糊、混沌的思維領域，也能產生創造和創新。而機器不同，機器處理和輸出的都是已知確切的信息，在面對未知和混沌時，程序往往就會崩潰。
正如本文開頭所說，教師不僅僅是傳授知識的信息傳遞者，其人格魅力和思想會感染和影響學生。
人格魅力、激情、靈感，這些都是機器不能夠理解的混沌信息。
人類教師教育學生的最優解是千人一面，但教師本身是千人千面。人工智慧+教育的教育方式可以做到千人千面，但其核心的演算法和作用卻是千人一面。畢竟有效的演算法就那麼幾個，大多數公司依賴的是谷歌這樣巨頭的源碼和演算法。
演算法是人工智慧的大腦，發展到最後人工智慧教師的大腦都是雷同的。雷同而有效的演算法能夠輔助學生更有效的獲取信息，但同時也可能會使學生的思維和機器一樣。
到最後，孩子都像機器一樣思考，思維方式都變的相似，那多樣性和創造力何在？
教師是靈魂的工程師，鑄造學生的靈魂，幫助其有正確的三觀比獲得知識更加重要，這一點人工智慧永遠比不上。教師這一職業，和人類的歷史一樣悠長。工業革命、電氣革命、計算機革命淘汰掉了許多職業，但教師始終沒有被淘汰。如果未來到處都是機器人在工作，但教育人類的重任，還應該掌握在人類手中。