Новости и события » Hi-Tech » «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 объемами 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

«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 ее 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 объемы 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 обучение 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 смогу 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 объем 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 объем 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 объемах 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 учета и юристики все еще можно будет найти - просто ее 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.


Названы самые грязные области Украины

Названы самые грязные области Украины

Украина занимает 44 место в списке по уровню экологического загрязнения из 180 стран. Журнал "Фокус" сообщает, какие области в стране являются чистыми, а в которых существует немалый риск получить серьезные проблемы со здоровьем из-за подробнее ...

загрузка...

 

Вверх