‘壹’ 如何保护好不可再生资源
不可再生资源指经人类开发利用后，在相当长的时期内不可能再生的自然资源。如：矿石资源，土壤资源，煤，石油等。不可再生资源应该有计划、有限制地开发利用。
不可再生资源由于人类不断地、越来越大量地使用，储量逐渐减少，有的快要枯竭。不可再生资源形成的速度根本无法同人类开发的速度相比。
保护不可再生资源，首先应该提高现有的技术水平，将一些低品位矿产和矿石中伴生矿物也将被利用起来。在当前的技术水平和经济条件下，能够被人类利用的富矿和优质矿产资源是极其有限的。解决矿产资源短缺问题的一个途径是开展综合利用。矿石中伴生的矿物和杂质元素，弃之成害，用之成宝。
在勘探和评价某些矿产时，应进行综合评价;在采矿、选矿和冶炼时，应力求综合开发，综合利用。此外，如果把开采矿产的边界品位放宽，某些矿产储量将成倍增加，例如把开采铜矿的边界品位由现在的0.4%降低到0.2%，全世界的铜矿储量将增加25倍。
随着采矿、选矿和冶炼技术的发展，某些在今天看来是没有开采和利用价值的废石、废渣，将来可能会变成有用原料。
‘贰’ 2030年，世界上将会有8亿人的工作岗位被人工智能替代
1、2030年，世界上将会有8亿人的工作岗位被人工智能替代
这是全世界最牛逼的老牌咨询公司麦肯锡分析报告中的数据。人工智能抢走人的饭碗，首先将会从发达国家开始，美国、日本、德国预计会有25%的工作会由机器人接手；对于中国，人工智能将占领16%左右的工作机会。其中，人口大国印度，也会有9%左右的工作，被人工智能取代。
不用等到2030年，就在现在的每一刻，人工智能替代人类正在进行中......
在深圳的一家精密技术有限公司。过去这家工厂的正常运转需要650名员工的辛勤劳作，但现在60条机器人手臂昼夜不停的工作在10条生产线上。这家正在转型的工厂只剩下60人，不久以前，工厂实现了用机器取代90%的人力资源，从而提高了250%的生产效率、降低了80%的缺陷率。
在人口老龄化严重的日本，年轻劳动力短缺，越来越多的工厂无人可招，甚至制造机器人的工厂，也只能用机器人组装机器人。日本政府已经在测试无人驾驶出租车，希望能够在2022年奥运会的时候，实现无人驾驶出租车的全面商业化，为奥运服务。
无人驾驶商业化的那天，出租车司机也将会逐渐退出历史的舞台。
人工智能已经渗透到很多行业，包括教育系统。
2018年4月10日，教育部网站发布了关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知。《行动计划》提出，未来将形成人工智能+X的复合专业培养新模式。《行动计划》还对中小学、高校等多层次教育体系提出要求，未来将在中小学阶段引入人工智能普及教育。
上次这种让中小学阶段普及先进技术的口号，还是那句计算机普及要从娃娃抓起。
更不用说，在17、18年这种资本寒冬中还蹭蹭往外冒的人工智能+教育公司了。
但人工智能在未来真的能让教师下岗？我们真的放心的将教育人类后代的任务交到机器人手中吗？
答案是否定的。
人工智能+教育之所以能够快速的应用到教育市场。其根本在于，当前的教育系统以信息为基础，我们总是想方设法的给学生灌输信息，教育和政治方面的掌权者总是左右着各种信息的讨论哪些信息重要，哪些信息不重要，并以此作为教育的标尺。
而人工智能的优势就在于获取信息，处理信息，输出信息。这和当前的教育系统不谋而合。这也是目前的人工智能的局限，无论是图像识别、语音识别，还是大数据和云计算，都处于处理分析数据，提供数据的阶段。
虽然目前教育是以信息为基础，但教育的高级目的不在于教导学生获取更多的知识，而是引导学生产生创造和创新的兴趣。
而学生在学校受教育，不仅仅是接受知识。教师的人格魅力，做事风格，都会影响到学生的成长。
对于某些幸运儿来说，遇到一个人格魅力爆棚的教师，是人生一大财富。
即使有一天，人工智能发展到有感情的那一步，能和人类教师一样去感染学生，但其本质上的缺陷，也让其能够成为一个优秀的教师产生怀疑。
狗眼看人低的人工智能会放大偏见
《夏洛特烦恼》中的王老师是一个狗眼看人分等级的势利眼，对学生的评价来自于学生给自己送的东西，给自己送电视的记着，送挂历的记不得，称大春为大傻，夏洛特为二傻，对待学生充满了偏见。
而人工智能，会产生和放大偏见。
任何学习系统，输出的讯息取决于其输入的数据。
我们潜意识里认为人工智能能够做到公正，是因为其庞大的训练集能够做到面面俱到，压倒偏见。但如果训练集的是倾斜的，那么最终的结果也将带有偏见。而且训练数据集带来的倾斜，是永久性的。
明显的例子就是受到学术界声讨的斯坦福的看脸识性取向系统和上海交大的看脸识罪犯系统。
尽管有些系统通过自我学习进化，但大多数系统都是通过与人类的交互来学习。于是系统的偏见随着交互用户所带的偏见产生。
举个例子，之前在魅族的公众号里回复詹姆斯，其后台的人工智能自动回复詹猩猩。
这一回复激起了国内詹姆斯球迷的不满，魅族紧急屏蔽掉词条，向球迷致歉。
而小米的小爱音响，在用户提问同性恋时，其对同性恋人群的评价是心理极其扭曲。
魅族公众号和小爱同学的偏见都是从和用户的交互中学习而来。
这种偏见还会放大。
例如，你在网上购买洗发液，再次进入网站，系统会向你推荐各种洗发液。
你又不喝洗发液，也不开理发店，你已经买了，为什么还要铺天盖地的推荐洗发液给你。
人工智能的算法，放大了你对洗发液的需求。
那么一个容易产生偏见的老师，一个会放大偏见的老师，能是一个好老师吗？
AI技术掌握在一小部分人手中
虽然AI技术已经渗透到了各行各业，但实际上AI技术，掌握在一小部分的人手里。
说白了，就掌握在美国湾区、纽约的白人手中，掌握在北上广那些科技公司的少数人手中。
根据领英发布的《全球AI领域人才分布报告》中显示，全球人工智能行业的人才总计有150万，其中美国就有85万，占有了总人口的5成以上。而中国人工智能的人才，逾5万，排在全球第7。
中国较大的人工智能公司中，事实上有一半是美国公司，43.9%的中国人工智能人才来自美国，他们中的许多人是从美国返回中国的美籍华人，英国是中国人工智能人才的第二大引入地，占15.3%。
而从近几年互联网公司并购的趋势来看，每一个行业会从开始的群雄逐鹿百家争鸣到最后独角兽巨无霸公司一家独大，资金、人才会向这些公司聚集。而成为老大的公司，容易变的傲慢和专横。
吃人血馒头的网络如是，乘客被害的滴滴如是，操纵美国大选舆论的Facebook也如是。
国之重器，不应该掌握在一小部分人手中，国之根本，也不应该被少数公司垄断。
如果AI+教育行业的发展和互联网公司的发展一样，最终市场被垄断在一个巨无霸公司手中。一旦这个公司开始作恶，左右灌输给学生的信息，对教育的荼毒，不比假奶粉，假疫苗的危害小。
人不应该像机器人一样的思考
苹果CEO库克在乌镇互联网大会上说，我并不担心机器人像人类一样思考，我担心人像机器人一样的思考。
人和机器最大的一个不同之处，是其美妙的创造力往往来自于灵光一闪，即与已有条条框框之间的突发性偏差。人的模糊、混沌的思维领域，也能产生创造和创新。而机器不同，机器处理和输出的都是已知确切的信息，在面对未知和混沌时，程序往往就会崩溃。
正如本文开头所说，教师不仅仅是传授知识的信息传递者，其人格魅力和思想会感染和影响学生。
人格魅力、激情、灵感，这些都是机器不能够理解的混沌信息。
人类教师教育学生的最优解是千人一面，但教师本身是千人千面。人工智能+教育的教育方式可以做到千人千面，但其核心的算法和作用却是千人一面。毕竟有效的算法就那么几个，大多数公司依赖的是谷歌这样巨头的源码和算法。
算法是人工智能的大脑，发展到最后人工智能教师的大脑都是雷同的。雷同而有效的算法能够辅助学生更有效的获取信息，但同时也可能会使学生的思维和机器一样。
到最后，孩子都像机器一样思考，思维方式都变的相似，那多样性和创造力何在？
教师是灵魂的工程师，铸造学生的灵魂，帮助其有正确的三观比获得知识更加重要，这一点人工智能永远比不上。教师这一职业，和人类的历史一样悠长。工业革命、电气革命、计算机革命淘汰掉了许多职业，但教师始终没有被淘汰。如果未来到处都是机器人在工作，但教育人类的重任，还应该掌握在人类手中。