“曾经，知识经济中的人说，你要保护如黄金般的知识，这是你唯一的价值。但是，当全球都联系在一起时，游戏规则改变了，每个人都互相关联，一切都会快速发展。当知识传播出去后，会以最快速度到达全球各地，得到反馈，得以传播，而它的潜在价值是无形的。”

——TED演讲大会创始人克里斯·安德森

今天，耐撕BaBa要给大家推荐的是“用思想的力量来改变世界”的TED演讲。TED演讲的特点是精简有趣的专业讲座，聚焦了世界最前沿的思想观点，演讲嘉宾为各行各业的顶尖人物。TED的演讲简短且深刻,参加者们称它为“超级大脑SPA”。接来下，一起来看看近年来TED的精彩演讲吧！

01

《学校如何扼杀创造力》

TAG：这是TED有史以来被观看最多的一个视频（1100多万次）。

“教育扼杀了人们的创造力”。全球著名创造力研究专家Sir Ken Robinson的这句话引起了许多人的深刻共鸣，Robinson在2006年TED 讲坛中的这次讲演在互联网上被广泛转载， 流传甚远，至今仍是TED讲坛最受欢迎的讲演之一。Robinson其实讲的不是教育，不是学校，而是更诚实地面对人类自己，就创建一个呵护而非摧残创造力的教育体系展开讲述，幽默风趣，发人深思。

毕加索曾说过: “孩子们是天生的艺术家”。问题是我们长大后能否继续保有艺术灵感？但是，随着年龄的增长我们逐渐丧失了创造力，甚至可以说，是我们所受的教育让我们丧失了创造力。那么，为什么会这样呢？

对于未知的事物， 孩子们往往更愿意冒险、去尝试，即使结果不尽如人意，他们也不害怕。这里其实告诉我们一个道理：没有错误的尝试，你永远不会创造出新东西。而我们不容出错的个性，使得现在的教育体系成为最不能容忍错误的领域。这样做最终导致的后果就是我们的教育体制正在扼杀孩子们的创造力。

所以，首先我们必须从根本上反思我们评价好学生的标准。首先，我们要从多角度认知世界、要多样化认知社会；其次，要知道好学生应该是充满活力的。如果观察一下人类大脑的内部组织，我们可以创造性地把大脑看作一整套工序——生产有价值的原创想法的工序，这种原创想法往往来自互动的思考方式。培养好学生的重要原则就是——个性化。

02

《学渣和学霸真正的差距》

TAG：The key to success? Grit. 成功的钥匙？毅力

演讲嘉宾安吉拉·李·杜克沃斯（Angela Lee Duckworth）是一位华裔研究心理学家，她在27岁时辞去了纽约一份前途无量的工作—企业管理咨询师，选择到一所公立学校教七年级学生数学。

在教学的过程中，她意识到：IQ并不是将那些成功的学生和那些挣扎过但失败的学生区分开来的唯一标准。在演讲中，她解释了她自己的理论——成功的先兆是”毅力”！

在她的学生中，最好和最差的学生之间的差异并不仅仅是智商。有些非常优秀的学生智商并非特别得高；有些非常聪明的学生，学业也并非很好。

教了几年以后，她得出一个结论：我们的教育所需要的是一种对学生、对学习更好的理解——从动机的角度、从心理的角度去理解。

为了验证自己的想法，她和私人公司合作， 预测哪些销售人员能保住工作？谁能赚最多钱？最终发现有一个特质能够很好地预测成功。它不是社交能力，不是美丽的外貌，不是健康的身体，也不是智商，而是意志力。

关于锻炼孩子们的意志，到目前为止，听过的最好的方法叫做“成长型思维模式”理论。这是斯坦福大学的Carol Dweck 的研究成果。成长型思维模式是一种锻炼意志力的好方法。但我们还需要更多这样的理念。换句话说，在加强我们孩子意志力这件事上， 我们自己也要有不懈的意志。

03

《为什么你总是很努力却感觉毫无长进？》

TAG：努力付出却无长进？你不是唯一的一个。

演讲者Eduardo Briceño是一名学习者、领导者、演讲者和作家，一直致力于推动以学习为导向的世界。他在演讲中说道：这一辈子， 不管是我们的工作事务、家庭琐事等，大都尽己所能。近期，我却发现这种白白耗费努力却停滞不前的情况是非常普遍的。同时， 我所了解的是，无论哪个领域， 最高效的个人和团队， 都会做一件我们可以效仿的事情：生活中，他们有意识的在两个区域转换：学习区和展现区。而我们停滞的原因，主要是把过多的精力放在“展示区”，而忽略了“学习区”。

如果想要改变现状，我们可以做的是：首先，要相信并理解一件事， 那就是我们可以改进， 也就是所谓的“成长心态”。其次，要在具体的技巧上做改进。并且要有一个我们在乎的目标， 因为它需要时间和努力。第三，我们必须要知道该如何提升， 要做些什么来提升， 而不是像我年轻时弹吉它那样， 同首曲子一遍又一遍的重复， 而是要做“循序渐进的练习”。第四，我们必须保持在低风险状态， 因为如果如预期的发生了失误， 那么造成的后果就不会影响太大， 或是关系重大。

但如果我们处在长期高风险状态下， 并且无法展开这样的交流怎么办？依然有三件事是可以自己着手去做的。首先，在高风险的海洋中， 开辟一块低风险的岛屿，让错误发生时不会造成严重的后果。比如说，我们可以找一位导师或可以信任的同事， 和他们分享想法，或是接受批评。第二，我们可以实践并达成期望的表现， 但事后反思如何改进，我们还可以观察和模仿专家， 这些观察、反思、调整 都能让我们学习到很多。

最后，我们可以引导并降低彼此的风险，问他们， 我们在哪方面可以再取得进步， 透过询问未知的问题、 征求意见、 分享失误， 并从中汲取教训。要知道，进步的奥秘就在规范现行的学习行为中。

04

《机器智能时代，坚守人类道德更重要》

TAG：我们要格外坚守人类的价值观和伦理。

机器智慧时代已来临，且已被用于主观判断和做决定。但是人难以理解、控制越来越复杂的人工智慧。科技社会学家日娜·土费琪在演讲中警示我们，人工智慧会在人类不会犯错的地方出错，可能会以我们意想不到、没有淮备的方式出错。

如今，计算机科学控制着十亿人每天能看到的信息， 它们可以控制汽车朝哪里开， 它们可以建造机器、武器， 那些在战争中用于杀人的武器。说到底， 都是伦理问题。机器智能来了。我们用计算机来做各种决策， 包括人们面临的新决策。我们向计算机询问多解的、 主观的、 开放性的或意义深远的问题。

我们使用计算机已经有一段时间了， 但现在不一样了。这是历史性的转折， 因为我们在这些主观决策上无法主导计算机。我们的软件正越来越强大， 同时也变得更加不透明， 更加复杂。最近的几十年， 复杂算法已取得了长足发展， 它们可以识别人脸， 它们可以破解笔迹， 它们可以在国际象棋和围棋上击败人类。类似的很多发展， 都来自一种叫“机器学习”的方法。

机器学习不像传统程序一样， 需要给计算机详细、 准确的逐条指令。它更像是你给系统喂了很多数据， 包括非结构化数据， 比如我们在数字生活中产生的数据。系统扎进这些数据中学习， 重要的是， 这些系统不再局限单一答案。他们得出的不是一个简单的答案，而是概率性的：“这个更像是你在寻找的。它的优势是：它真的非常强大。Google 人工智能系统的负责人称它为：“不可思议的数据效率”。

面对这样的现状，想要改变，我们需要培养算法的怀疑、复查和调研能力。我们需要确保有人为算法负责， 为算法审查， 并切实的公开透明。我们必须认识到， 把数学和计算引入解决复杂的、高价值的人类事务中， 并不能带来客观性， 相反，人类事务的复杂性会扰乱算法。是的，我们可以 并且需要使用计算机 来帮助我们做更好的决策， 但我们也需要在判断中加入道德义务， 在这个框架下使用算法， 而不是像人与人之间相互推卸那样， 就把责任转移给机器。人工智能到来了， 这意味着我们要格外坚守人类的价值观和伦理。

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教育是我们老生常谈的话题，随着时代的日新月异，我们对人才的定义逐渐趋于多样化。无论是学习也好，还是今后的生活也好，我们希望小朋友们都能够不怕犯错，在一次次的尝试中获取新的知识。