普及運算的時代來臨，教育該如何跟上腳步
二十一年前 Google 創辦時，古怪的公司名背後有個巨大的願景「匯整全球資訊，供大眾使用，使人人受惠」(to organize the world’s information and make it universally accessible and useful)。實現這個願景的第一步是 Google 最著名的搜尋引擎。在網路普及全球的時代背景下，搜尋引擎背後獨特的演算法，讓人們只需用敲打鍵盤，就可以迅速獲得幾乎任何所需的資訊。
普及資訊衝擊教育現場而生的改變
近幾年隨著行動裝置與行動網路的發展，Google 搜尋幾乎成為每個人每天生活中的一部分。搜尋的內容也變得五花八門，不論是要找路、找餐廳評論，又或是找某題考古題的答案，每天有數十億次搜尋在世界各地發生。
當搜尋事實性知識變得如此容易時，在教育現場老師與學生的角色也有了實質的改變。在工業時代 (多數人記憶中的臺灣教育) 老師的形象是高高在上的權威，站在講台前講述知識。老師有的知識含量比學生多且正確，而學生也理所當然地聽著老師的灌輸。然而，在資訊變得手指點兩下即可得，老師有更多知識量這點不再是絕對。舉例來說，一個中學生在人工智慧與大數據的知識，極可能勝過學校中的任何學科的老師。 事實上，現在越來越多學生，從小透過網路自學；甚至有如 Gareth Small 這樣年輕時犯了錯，在獄中靠著網路資源學習寫程式，出獄後錄取頂尖科技公司工程師的例子。
學習不再需要有一個人對著你朗誦知識，取而代之的，是每位學習者可以在網路上找到各類資源，不論是文章或影音，能夠用適合自己的方式學習。與此同時，老師的角色也與過往不同。普及資訊並沒有因此讓老師們失業，反而給了老師們更大的發揮空間。老師們轉而成為陪伴者、學習教練。針對進度超前的學生，給予方向性的指導，讓學生能去挑戰更艱難的學習內容；針對進度落後的學生，則可以給予個人化的講解以及陪伴與鼓勵，讓學生能堅持下去直到精熟概念為止。
因為普及資訊，讓師生的角色都改變，這是數位時代的教育現場所面對的第一波衝擊。
普及運算時代來臨的教育再思考
場景來到今年的 Google 發表會現場，「普及運算 (Ambient Computing)」這個口號被喊出。運算是個很大的詞，若要用簡白一點的話來說，就是一步步解決問題的過程；而普及運算則代表著「以運算來解決問題」不再侷限於傳統印象中的電腦前，而是能夠深入到世界的每個角落。
這無疑是比普及資訊更高上一個層次。畢竟，很多時候只有資訊，對很多人來說是沒有幫助的。舉例來說，某個不會中文的外國人到臺灣來，倘若所有的資訊都是中文，那這些資訊對這名外國人是沒有幫助；然而透過運算，可以把原始資訊翻譯成該外國人的母語，這樣才真正能對其有幫助。
在發表會的普及運算願景中，有一支短紀錄片獲得整場的掌聲。影片中訴說著一名印度盲人婦女的故事。因為失去視力，這名婦人沒辦法教自己的孩子閱讀、沒辦法自己使用 ATM、沒辦法自己查詢想要獲得的資訊。即使全世界的資訊因為有著網路而能呈現在這名婦人面前， 但仍舊沒辦法讓該婦女解決生活中所遇到的各種問題。倘若拿 Google 的願景「匯整全球資訊，供大眾使用，使人人受惠」來檢視，僅僅是普及資訊顯然是不達標的。
然而因著普及運算，資訊得以被轉化，運算猶如這名婦人的小幫手。藉著運算的能力，婦人能夠利用聲控請手機幫忙朗讀眼前的資訊，運算可以幫她唸故事給孩子聽，也讓她可以不靠他人協助下獨立查詢火車時刻表。因著運算，這位盲人婦女得以成為那個有能力的自己。麻省理工學院 (MIT) 教授 Hugh Herr 曾說過「我的邏輯是，一個人永遠不會殘疾，科技才是殘疾的，科技是有缺陷的」。運算正逐漸弭平現有科技的殘缺。
然而，運算普及也迫使我們必須思考，當運算越來越有能力，甚至到能夠自主學習 (俗稱人工智慧)，人類的角色又何在呢? 當 AlphaGo 的運算能力強大到可以擊敗人類棋王，教育的下一步又該如何發展呢?
展開運算盛世的未來 — 跨領域教育
從普及資訊到普及運算，教育現場也一再被顛覆。這一切的發生有如指數增長般快速，遠遠超乎我們的預期，而這只會更快。
在六十年前，如今世界最頂尖的加州大學柏克萊分校，電腦科學系才剛剛開始發展；當時它的鄰居史丹佛大學也才剛創立電腦科學系，全系不到十個人。在三十年前第一批網路創業者開始時，全世界沒有多少人聽過「網路 (Internet)」這個詞。在十五年前，哈佛大學的電腦科學導論課程中，剛創立臉書的祖克柏到課堂分享，台下僅有不到三十名學生修課。
如今不論柏克萊、史丹佛、哈佛，每學期都有上千名學生搶著修電腦科學課程。祖克柏的演講也都是對著幾千人說。短短幾年時間如此飛躍性的進展，會讓人誤以為在運算時代來臨 (或許多人戲稱的大 CS 時代降臨) 所有人都必須專攻運算領域，每個人都要把主修換成電腦科學或人工智慧。
然而，在電腦科學領域的學者卻有著不同的見解。有位臺大資訊系教授曾說「想轉 CS (電腦科學) 的人，倒是不必放棄原有的專長」。帶領 Google Pixel 相機團隊的傑出工程師 Marc Levoy，在發表會提到開發運算攝影 (Computational Photography) 這個領域時談到「我們可以從藝術中學習，我一直都是米開朗基羅的粉絲」。當運算與藝術結合，能夠藉由軟體的力量，讓普通的相機也能照出單眼相機的水準；當運算與氣象學結合時，可以更有效的預測洪荒與避免天災。運算還可以與更多領域結合。
在十幾二十年前，因著硬體世界的發展提升，往來不同國家變得快速簡便，這使得全球化浪潮升起，而英語作為國際中的強勢語言也成為眾人趨之而學的科目。就像不是所有學英語的人，都要主修英語系或是從事英語創作相關工作，而是藉由英語來提升自己在所在領域的優勢；在運算崛起的年代，運算思維有如過去的國際觀，程式語言則如同英語，不必每個人都是主修，但每個人都要懂，因為它們將是加值自我優勢的增強劑。
在這個月底，Google 正式於國際科學期刊《Nature》發表論文，證實其量子電腦 Sycamore 的計算能力，已經達到量子優越性，能在兩百秒的時間，完成過去超級電腦要花一萬年才能做到的計算。這個消息重大到由 Google CEO 親自以最隆重的形式公佈，無疑讓未來計算能為我們所做的事情，增添了更多的可能性與想像。在量子優越性發表影片的最後，Google 的主任科學家說「現在最讓人期待的，是把量子計算帶給世界，並一同激盪與思考我們能用量子計算做什麼」
這引人尋味的結尾語，也說明單有如此強大的計算並不充分，還需仰賴各領域一同激盪可以如何應用。而要能夠真的讓應用實現，我們的教育也需要隨時調整，需要為人才培養運算思維，也需要在各個領域培養出能大膽想像與創新的人才。相信當這些條件都具備後，未來將真正會是無可限量。
