ЭТони Голдблум, основатель компании Каггл , специализирующийся на работе с большими объемами данных и науке о данных, читайте лекция на мероприятии TED — о том, какие профессии в будущем не будут заменены роботами и технологиями.
Редакция vc.ru публикует краткое содержание выступления.
«У меня есть племянница, которую зовут Яли.
Сейчас ей девять месяцев.
Мать Яли — врач, а отец работает юристом.
К тому времени, как Яли поступит в колледж, работа ее родителей существенно изменится», — говорит Голдблум.
В 2013 году, продолжает предприниматель, ученые из Оксфордского университета провели исследование, в ходе которого установили, что специалисты каждой второй профессии рискуют быть в будущем полностью заменены роботами или другими специальными технологиями.
Большинство из них будут заменены технологиями, использующими алгоритмы машинного обучения, говорят исследователи.
«Машинное обучение — одно из самых мощных направлений в развитии искусственного интеллекта.
Такие технологии изучают большие объемы данных, учатся на них и становятся способными частично имитировать деятельность человека и самостоятельно принимать решения.
Моя компания работает в этой отрасли.
Мы общаемся с сотнями специалистов в этой области, и нам есть что сказать о том, что машины могут и чего не могут, каких специалистов они могут заменить», — продолжает автор доклада.
Алгоритмы машинного обучения начали использоваться в промышленности в начале 90-х годов, говорит Голдблум.
Изначально они решали простые задачи вроде оценки кредитных рисков по заявке, сортировки электронной почты и так далее.
За последние несколько лет отрасль волнуется Стремительный рост. «В 2012 году наша компания разработала алгоритм, позволяющий оценивать сочинения старшеклассников.
В 2015 году мы создали алгоритм, который смог распознать заболевание диабетическая ретинопатия по изображению человеческого глаза.
Диагнозы совпали с диагнозами офтальмологов», — делится Голдблум.
Машины способны превзойти людей в этих областях — если вы предоставите им правильные данные.«У нас нет шансов конкурировать с машинами в тех областях, где нам необходимо изучить большой объем данных для принятия решения», — говорит автор выступления.Учитель за всю свою жизнь может прочитать 40 тысяч сочинений.
Офтальмолог - осматривает 50 тысяч пар глаз.
Машина прочитает миллионы эссе и проанализирует миллионы пар глаз за несколько минут.
Но, по мнению Голдблума, есть вещи, которые машины не могут сделать.
Это принятие решений в областях, где можно положиться лишь на небольшой объем данных.
Чтобы алгоритмы машинного обучения работали успешно, им необходима большая база знаний.
«Там, где есть лишь несколько, казалось бы, несопоставимых фактов, машины теряются и не могут сделать ничего принципиально нового».
В качестве примера автор доклада приводит американского инженера Перси Спенсера.
Во время Второй мировой войны Спенсер однажды заметил, что его плитка шоколада, лежавшая недалеко от магнетронной лампы, расплавилась.
Так Спенсеру пришла в голову идея создания микроволновой печи.
«Машины не могут конкурировать с нами в тех областях, где требуются принципиально новые решения.
На самом деле подобные решения человек принимает, пусть и в меньшем масштабе, тысячи раз в день».
«Таким образом, будущее любой профессии сводится к вопросу: как часто специалистам приходится принимать решения, основываясь на больших объемах данных и впечатляющем опыте, и как часто от них требуется делать что-то принципиально новое», — поясняет предприниматель.
По мнению Голдблума, в ближайшие несколько лет машины смогут выполнять аудит и некоторые повседневные юридические вопросы.
Однако они по-прежнему не смогут справиться со сложным налоговым структурированием и другими вопросами.
Рабочие места в сфере бухгалтерского учета и права по-прежнему будут доступны, просто их будет меньше.
«Машины не смогут заниматься маркетингом — для этого нам нужно найти новые решения.
Бизнес во многом предполагает поиск новых ниш на рынке, а это тоже не под силу машине.
Бизнес-стратегии, маркетинговые кампании — люди будут продолжать этим заниматься», — заключает предприниматель.
Итак, Яли, какой бы путь ты ни выбрала, пусть каждый день принесет тебе новые испытания.И тогда вы всегда будете впереди машин.
-
Профессиональное Выгорание: Слово Экспертов
19 Oct, 24 -
Аномалия На Волгоградском Мосту
19 Oct, 24 -
Полное Копирование И Вставка На Iphone
19 Oct, 24 -
Зачем Вам Нужен Sbc На Границе Сетей?
19 Oct, 24 -
Сайт Для Девочек :)
19 Oct, 24
