Лого vc.ru

«Машины не могут работать там, где нет данных»: какие профессии в будущем не заменят роботы

«Машины не могут работать там, где нет данных»: какие профессии в будущем не заменят роботы

Энтони Голдблум, основатель компании Kaggle, специализирующейся на работе с большими объёмами данных и data science, прочитал лекцию на мероприятии TED — о том, какие профессии в будущем не окажутся заменены роботами и технологиями.

Редакция vc.ru публикует конспект выступления.

Поделиться

«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.

Статьи по теме
Бум нейросетей: Кто делает нейронные сети, зачем они нужны и сколько денег могут приносить12 июля 2016, 15:40
— интеллектуальный партнёр рубрики «Будущее»
Популярные статьи
Показать еще
Комментарии отсортированы
как обычно по времени по популярности

Кстати, в России есть более-менее перспективные стартапы по решениям с ИИ?

А в мозг флешку вокнуть с блоком обработки бигдаты не додумался касатик? Бедна американская земля на визионеров в последнее время, так придется их поработить

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 :)

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

Мне кажется путь развития зергов более вероятен :)

0

Возможность комментирования статьи доступна только в первые две недели после публикации.

Сейчас обсуждают
Artemy Ustimenko
Venuelab

Non capisco

Telegram выпустил инструменты для интеграции через IFTTT
0
Katerina Pigasova

Рады стараться!

Кейс из России: Рост продаж в 2,3 раза благодаря оптимизации работы колл-центра
0
Nikita Anisimov
The Live Coffee Company

Согласен. Просто удивлен, что сказано, что это не работает)

Кейс из России: как Kupibilet переосмыслил «Черную пятницу» и охватил 6,4 млн пользователей за счет квеста с розыгрышем билетов
0
Максим Мостовой
Куппи.ру

А квас есть дети?

«Товарооборот на 44% превысил ожидания маркетологов»: история акции с «Прилипалами» в «Дикси»
0
Ярослав Свиридов

При этом и "трафик нагнать" многие не могут

Кейс из России: как Kupibilet переосмыслил «Черную пятницу» и охватил 6,4 млн пользователей за счет квеста с розыгрышем билетов
0
Показать еще