智能机器的不断涌现，标志着人类社会即将进入AI时代，那些具备深度学习能力的人工智能正部分取代人类，完成翻译、数理计算等高知领域的工作。
既然如此，大部分孩子为什么还要学语文、英语、数学这些明知未来不会用到的知识？
亚马逊创始人贝佐斯在面试一位哈佛商学院毕业生时，问了一个古怪的问题：“为什么下水道的盖子是圆形的？”
贝佐斯说：“这个答案虽然不对，但你猜得还不错。”然后，录用了他。
据维基百科，其中一种解释是，圆形的井盖不会从圆形的井口掉进去，但如果把一个方形的井盖放在井口，可能会掉下去。
贝佐斯问这个问题，是要考察他的思维能力。因为在开展创造性工作中，知识不重要，思维很重要。思维清晰的人，会在生活和工作中分析问题、制定决策时更严谨、更有条理。
最近，美国作家威廉•庞德斯通写了一本书：《进谷歌工作，你够聪明吗？》作者说，谷歌面试官的问题更稀奇古怪，不着边际。比如“你在水中还是糖浆中游得更快？”，“你怎样称自己头部的重量？”，“你如何为旧金山设计一个疏散计划？”，而不是问与工作相关的问题。大多数问题都没有唯一的正确答案。面试官的目的是考察应聘者的思考过程，并且评估其在解决问题上的创造力。
回到文首的问题，孩子们花时间学习未来用不上的知识，值得吗？如果学习只是死记硬背，可能是浪费时间，一个人的记性再好也比不上搜索引擎。
但如果通过这种学习能够训练良好的思维习惯，那就太值得了。好的思维能力是孩子在人工智能时代安身立命的本钱。
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威廉•庞德斯通说，被谷歌、亚马逊看中的员工，往往都具有具备超强的决策能力、逻辑思维能力、抽象问题能力和组织能力。而近来学界更趋向于用广义的“计算思维”来形容这样一种能力。随着我们进入“智能时代”，计算思维已经成为未来人才培养不可或缺的一环。
什么是“计算思维”？
谷歌将计算性思维概括成这四大类型：
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分解：把数据、过程或问题分解成更小的、易于管理或解决的部分
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模式识别：观察数据的模式、趋势和规律
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抽象：识别模式形成背后的一般原理
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算法开发：为解决某一类问题撰写一系列详细的指令
计算思维能够将一个问题清晰、具体地描述出来，并将问题的解决方案表示为一个信息处理的流程。习得计算思维，能让我们“像计算机科学家一样思考”。
生活中很多问题的解决都用到这种思维，比如策划一次家庭旅行。
首先需要分解问题，把一个庞大的项目，分解成几个小问题，小问题还可以分解成更小的问题，每个问题逐一解决，问题看起来就简单，条理清新。
比如旅行策划，我们可以把它分解成几部分：行李准备，订机票，订旅店，行程安排。
模式认知是指找出相似模式，高效解决细分问题。这点至关重要。
识别模式，就是根据过去的经验以及过去解决问题的方法来解决眼前的问题，识别模式越多，问题解决得越快。比如好朋友刚刚去过这个地方，推荐有个旅店经济实惠又舒服还离景点很近，那么你很快就能搞定旅店。
抽象思维就是聚焦重要的关键信息，忽视无用细节。一个善于运用抽象思维的人会剥离出问题的核心，知道什么是重要的，需要提前确定，什么是不重要的，可以拖后解决。这样TA就不会浪费时间在不必要的项目上。我们来对比下下方两个图表，左边就太过琐碎，没有主次之分，会降低我们的效率。
算法设计通俗来讲就是解决方案的设计。
假设去泰山爬山，决定是住山顶看日出，还是当天下山？
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网上有个段子，说就算高考改成考怎么玩，玩得好的也还是这些学霸。
这是有道理的，因为人的选择决定事的结果，而选择是以思维模式为基础的。
计算思维不但能大大提高解决具体问题的效率，当拥有计算思维的人面临人生选择时，也会更理性地分析利弊，目标更明确，更善于利用有限的资源。
而最重要的是，具有计算思维的人不会被貌似艰巨的困难吓倒，他们知道并相信——问题是可以解决的，也会更有勇气、毅力和自信去面对生活的挑战，不会轻易被挫折打败，陷入迷茫焦虑和自怜自艾。
学业、事业、社交、玩乐……无论你的目标是什么，计算思维都能让你更迅速、更容易地达成，人生又怎么会不快乐？
这也是为什么英国教育部规定孩子从5岁起就得学习使用算法公式编程；
美国前总统奥巴马宣布投入40亿美元推行他的“全民电脑科学教育”计划；
中国教育学会会长钟秉林表示，正在修订的高中课程标准中，已经明确地将计算思维作为信息技术学科的核心素养之一。
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