«Машины не могут работать там, где нет данных»: какие профессии в будущем не заменят роботы
«У меня есть племянница, которую зовут Яли. Сейчас ей девять месяцев. Мать Яли — врач, а отец работает адвокатом. К тому времени, как Яли пойдет в колледж, работа её родителей значительно изменится», — говорит Голдблум.
В 2013 году, продолжает предприниматель, ученые из Оксфордского университета провели исследование, в ходе которого выяснили, что специалисты каждой второй профессии рискуют в будущем оказаться полностью замененными роботами или другими специальными технологиями. Большинство из них будут заменены технологиями, использующими алгоритмы машинного обучения, утверждают исследователи.
«Машинное обучение — одна из самых мощных областей в развитии искусственного интеллекта. Такие технологии исследуют большие объёмы данных, обучаются на них и становятся способны частично имитировать человеческую деятельность, самостоятельно принимать решения. Моя компания работает как раз в этой отрасли. Мы общаемся с сотнями специалистов в этой области, и нам есть что сказать о том, что умеют и не умеют делать машины, каких специалистов они смогут заменить», — продолжает автор доклада.
Алгоритмы машинного обучения начали применяться в промышленности в начале 90-х годов, говорит Голдблум. Изначально они решали несложные задачи вроде оценки кредитных рисков по заявке, сортировки электронной почты и так далее. В последние несколько лет индустрия переживает стремительный рост.
«В 2012 году наша компания разработала алгоритм, который мог оценивать эссе учеников средней школы. В 2015 году мы создали алгоритм, который смог распознавать заболевание диабетическая ретинопатия по снимку человеческого глаза. Диагнозы совпали с диагнозами врачей-офтальмологов», — делится Голдблум.
У машин есть возможность обойти людей в таких областях — если дать им соответствующие данные. Учитель за всю свою жизнь может прочитать 40 тысяч эссе. Офтальмолог — осмотреть 50 тысяч пар глаз. Машина прочитает миллионы эссе и проанализирует миллионы пар глаз за несколько минут.
«У нас нет шансов конкурировать с машинами в тех областях, где для принятия решения нужно изучить большой объём данных», — утверждает автор выступления.
Но есть, по словам Голдблума, вещи, которые машинам не под силу. Это принятие решений в областях, где можно полагаться только на небольшой объём данных. Для успешной работы алгоритмов машинного обучения им нужна большая база знаний. «Там, где имеется только 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 времена второй мировой войны Спенсер как-то обратил внимание на то, что его шоколадка, лежавшая недалеко от лампы-магнетрона, расплавилась. Так к Спенсеру пришла идея создания микроволновой печи. «Машины не могут конкурировать с нами в областях, где требуются принципиально новые решения. На самом деле, человек принимает такие решения, хоть и в меньших масштабах, тысячи раз в день».
«Таким образом, будущее любой профессии сводится к вопросу: как часто специалистам приходится принимать решения, основываясь на больших объёмах данных и внушительном опыте, а как часто от них требуется нечто принципиально новое», — объясняет предприниматель.
В ближайшие несколько лет, полагает Голдблум, машины смогут заниматься аудитом и некоторыми шаблонными юридическим вопросами. Однако они по-прежнему не будут способны проводить комплексное налоговое структурирование и решать другие вопросы. Работу в области бухгалтерского учёта и юриспруденции всё ещё можно будет найти — просто её станет меньше.
«Машины не смогут заниматься маркетингом — для этого необходимо находить новые решения. Бизнес в значительной степени предполагает поиск новых ниш на рынке, и это тоже не под силу машине. Бизнес-стратегии, маркетинговые кампании — этим будут и дальше заниматься люди», — заключает предприниматель.
Так что, Яли, какой бы путь ты ни выбрала, пусть каждый день приносит тебе новые вызовы. И тогда ты всегда будешь впереди машин.
Предприниматель сделал вывод, что машины тронут других, но не предпринимателей. Больше похоже на публичную демонстрацию своих страхов.
Сама суть нашего бытия это переход от органики к более живучей форме. Эволюция дала нам разум и тело по факту для того, что бы мы построили следующий веток. Так, что бояться не стоит, переход в железо просто неизбежен и эт к лучшему
Надеюсь, машины справятся с правописанием и пунктуацией лучше нас.
Всё они смогут. Вся жизнь людей - это просто куча данных, которые роботы будут агрегировать, скорее всего в облаках. Так что это лишь вопрос времени. Ну и люди им в этом помогут :)
Комментарий недоступен
Как успехи в порабощении?
Комментарий недоступен