通过利用我们天生的独创性和适应性，我们可以指导智能机器并创建新作品。现在，我们正在退出技能专业化的漫长时代，那时工人可以流连于同一领域的整个职业，即使不是同一职业。现在，机器在执行专门性和重复性任务方面比我们更好。
但是，尽管机器智能可以取代许多工作中的工人，但一些专家(例如杜克大学神经工程中心的共同创始人Miguel Nicolelis)说，没有工程能够复制人脑的能力。意识无法以算法的数字方式发挥作用。通过利用我们天生的独创性和适应性，我们可以指导智能机器并创建新作品。学习如何学习是我们的责任。
1.找到您的可转让技能。
个人和公司必须更好地从一个领域转移知识并将其应用于另一个领域。专注于专业要比承认跨学科的同等学历重要。您是一位擅长团队合作，处理复杂的工程技术并一次专注于一件事情的煤矿工人吗?如果是这样，Bit Source的创始人相信您也可以成为一名出色的程序员。
在另一个示例中，特斯拉超级工厂需要倾斜旋翼直升机机修工进行施工。特斯拉认为具有这种技能的退伍军人可能不知道该如何转移，因此特斯拉在针对军事和退伍军人社区的网络RallyPoint上使用了针对性广告，并排除了可能的候选人。
盘点您了解的知识和拥有的技能，然后开始想象它们如何在不同的环境中应用或转移。互联网是一个“选择-你自己的冒险”的学习选择，从维基百科，YouTube和教学视频在线课程从Coursera，Udemy和EDX。
2.释放您的内部自动搜索。
文艺复兴激发了人们对自主学习的兴趣，尤其是在各种知识和技能方面。试想一下达芬奇在艺术和科学方面的工作。我们今天处于相似的时间。传统教育用您的名字后的字母来表示专业知识，但是从事快速创新的企业正在意识到自学成才的人或自言自语带来的价值。
成为休闲专家不只是简单地学习并参加一些在线课程。实践是人脑如何保留和改善知识的关键。正如学习专家EduardoBriceño在他的TED演讲中所说：“如何在所关心的事情上变得更好”，人们倾向于从概念上掌握某些东西，然后直接去执行而不擅长于此。尽管在我们快节奏的世界中强烈建议采用“随身携带”的方法，但您必须有意识地练习学习，以将知识和技能带入长期记忆中。热情的业余爱好者和功能强大的自动整理之间存在重大差异。
3.离开舒适区。
有意练习看起来像什么?本质上，它看起来是“精简的”(实验，测量，迭代)。企业家的方法论已被证明适用于跨领域的学习，例如医疗保健和高等教育-培训和提高知识是日常工作的行业。一些最具创新力的公司从各个可能的角度研究问题，以形成，测试和巩固他们对问题的了解。除了作为学生学习之外，他们还可以扮演老师和自己的论文委员会的角色。
当重复性练习变得无聊时(因为确实如此)，请像个“怪胎”那样思考，或者运用游戏策略来保持热情和好奇心。记住，当我们克服挑战时就会学习。组织心理学家亚当·格兰特(TED)在其TED演讲中谈到适量的恐惧和焦虑如何激发创造力。发现对您有用的东西，并丢弃无效的东西。认真做，避免分析瘫痪。
4.培养您的情商。
关于人工智能时代情绪智力的重要性，人们已经说了很多。社会行为需要机器算法无法复制的神经功能。艾伦·图灵(Alan Turing)从来没有设计过一种测试，用以制造内在的笑话或类比，以解释与看到挑衅性艺术品有关的准宗教感。
请记住，通过分类学习仅仅是开始;目标是在任何情况下可靠地应用知识。不断加深的情商将帮助您通过类比抽象知识，并将其可靠地应用到新情况下，即使是看起来无关或未知的情况。拥抱社交网络，并花一些时间来交流其他专业人员和专业领域的沟通方式和观点。
技术将继续改变人们获取知识的方式，但是自从“文艺复兴时期的男人/女人”成为多面手的隐喻以来，人类学习的基础并未改变。在人工智能支持的全新环境中，人类将继续成为制造者和开拓者。
面对人工智能，乔布斯肯定会在未来10到20年内发生变化。壮成长的人将具有跨学科的技能和折衷的观点。您不必在所有方面都是专家;只要记住如何学习。