我們在大學學什麼#

大學教育的三大核心目的#

在第三十二封信中，吳軍探討了大學教育（本科）的真正價值。許多人認為大學是為了學一門手藝，但在吳軍看來，大學教育應達成以下三個更高層次的目的：

建立通識素養：學習必要的科學常識和人文素養。這些看似無用的通識，其實構築了一個人的底蘊，對未來的長遠發展與工作決策有著潛移默化的巨大幫助。
掌握「學習的方法」：比知識本身更重要的是學習做事情的方法，以及掌握自我學習的能力。知識會過時，但學習能力能伴隨一生。
培養協作精神：走出校園後會發現，任何重要的工作都無法靠個人完成。大學是練習與人合作、妥協與共贏的最佳場域。

關於電腦科學 (Computer Science) 的洞見#

作為該領域的專家，吳軍對電腦科學提出了幾點深刻的看法，這對於相關科系的學生或從業者極具參考價值：

行業前景：在未來的幾十年內，電腦科學依然會是一個非常好的行業，充滿機會。
AI 的本質：人工智慧的本質與人的智慧不同（前者多基於大數據與機率，後者具備推理與情感）。因此，現代人最好懂得統計學與資料處理方法，才能理解並駕馭 AI。
實踐的重要性：電腦科學與數學、物理學、化學等基礎學科有很多不同。它更偏向工程應用，因此**「實踐」**（動手寫 Code、做專案）在這個領域中非常重要，光懂理論是不夠的。

終極能力：觸類旁通#

信的最後，吳軍談到了職涯的變動性。

現代人的一生中，很可能得從事多種專業工作，跨領域將成為常態。面對這種不確定性，什麼才是最安全的保障？

若具備夠強的學習力，並掌握了解決問題的通用方法，就能夠在不同的工作之間觸類旁通。
這種遷移能力，才是大學教育留給我們最寶貴的資產。

AlphaGo 與智能革命：電腦科學的未來#

吳軍從電腦科學（Computer Science）產業的角度補充了大學學習的意義。

四次重大技術革命#

吳軍告訴女兒：在未來的幾十年裡，電腦科學將是一個非常好的行業。

我們現在正處在人類歷史上第四次重大技術革命的關口，前三次分別是：
以蒸汽機為核心的第一次工業革命
以電力為核心的第二次工業革命
以電腦為核心的信息革命
這次是以大數據和機器智能為核心的智能革命

AlphaGo 戰勝李世石#

不久前，谷歌的「阿爾法狗」（AlphaGo）戰勝了天才棋手李世石（九段），這標誌著智能時代的到來。

未來，雖然人們幾乎所有的行業都因為機器智能而改變，很多人可能會失去原有的工作，但是製造智能機器的人卻有更大的發展空間。

MIT 與 CSAIL#

MIT 是美國最早開展機器智能（當時叫人工智能）研究的大學，你們的 **CSAIL（電腦和人工智能實驗室，Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory）**實驗室中，有很多世界一流的大師，而且做出了很多能夠改變人類生活的重大發明創造，因此我不擔心你在那裡的專業訓練。

統計學的重要性#

其次，我想告訴你的是，機器智能的本質和人的智能不同。電腦是依靠大數據和計算解決智能問題的——比如「阿爾法狗」其實不知道它在下圍棋，它懂計算。

當然，雖然人工智能已經獲得了人類幾十萬盤對弈數據為前提的。
在往後 20 年里，誰掌握了大量的數據，誰就能夠讓電腦變得更聰明。因此，我對你的建議是，如果可能，最好修一個統計領域的第二學位。
因為，在未來，優秀的電腦科學家和工程師都必須懂得統計學與數據處理方法。

Bill Joy：實踐的重要性#

最後，雖然電腦科學被劃進科學的範疇，但是它和數學、物理學、化學有非常大的不同，因此實踐對於掌握電腦科學的知識非常重要。

太陽微系統公司創始人之一的比爾·喬伊（Bill Joy）是最好的電腦科學家之一，他基本上一個人編寫了 Solaris 操作系統的原型。
喬伊在密歇根大學學習計算機時，每天在實驗室里寫程序，可以用披星戴月來形容。
他經常在太陽即將升起的時候才回到宿舍。我並不希望你像他一樣熬夜，但是我希望你從他身上看到練習和實踐對於學習電腦科學的人的重要性。

MIT 的自由與選擇#

畢竟，MIT 在這方面給予了學生很大的自由。
未來，大部分專業的生命週期都會遠遠短於自然人的壽命，因此人一生從事多個專業的工作是很正常的事情。
只要你具備了足夠強的學習能力，掌握了解決問題的方法，各個專業的工作很可能會一通百通。