Om werk te verloor aan tegnologie is niks nuuts nie. Sedert die industriële rewolusie is rolle wat een keer uitsluitlik deur mense uitgevoer is, stadig maar stadig vervang deur een of ander vorm van outomatiese masjinerie. Selfs in gevalle waar die menslike werker nie heeltemal deur 'n masjien vervang word nie, het mense geleer om op 'n battery masjinerie staat te maak om meer te wees doeltreffend en akkuraat.
A verslag Uit die Oxford Martin-skool se program oor die impak van toekomstige tegnologie het gesê dat 47% van alle werksgeleenthede in die VSA waarskynlik deur outomatiese stelsels vervang sal word. Onder die werk wat binnekort vervang word deur masjiene is eiendomsmakelaars, dieretelers, belastingadviseurs, data-inskrywingswerkers, ontvangsdame en verskeie persoonlike assistente.
Maar jy hoef nie jou lessenaar op te pak en net oor te dra aan 'n rekenaar nie, en werklik werk wat 'n sekere vlak van sosiale intelligensie en kreatiwiteit vereis, soos in die onderwys, gesondheidsorg, kuns en media, sal waarskynlik bly vraag van mense, want sulke take bly moeilik om gerekenariseer te word.
Soos dit of nie, leef ons nou in 'n era wat oorheers word kunsmatige intelligensie (AI). AI kan gesien word as 'n versameling tegnologieë wat gebruik kan word om take wat deur mense met behulp van masjiene uitgevoer word, na te boots of selfs beter te presteer.
Ons kan dit nie eers sien nie, maar ons kan nie vermy om in een of meer stelsels te werk wat 'n AI-algoritme in ons daaglikse aktiwiteite gebruik nie - soos om inligting te soek deur Google te gebruik, 'n aanbevole produk op Amazon te koop, of Om gesigte te herken in 'n prent wat op Facebook opgelaai is.
onlangse deurbrake In AI is grootliks toe te skryf aan 'n tegniek genaamd diep leer. Dikwels bekend as masjienleer of neurale netwerkwerk, behels diep leer 'n rekenaarmodel 'opleiding' sodat dit voorwerpe van beelde kan herken. Die krag van diep leergebaseerde AI-stelsels lê in hul vermoë om outomaties te wees merkbare kenmerke opspoor en gebruik hulle om harde herkenningsprobleme op te los.
Alhoewel mense sulke herkenningstake amper onbewustelik maklik kan uitvoer, is dit dikwels moeilik vir 'n mens om die presiese prosedure op 'n voldoende gedetailleerde vlak te verduidelik sodat dit op 'n rekenaar geprogrammeer kan word.
Met diep leer het dit alles verander. Nou, diep leer-gebaseerde AI stelsels kan uitvind die belangrike eienskappe vir die oplossing van moeilike probleme Dit was een keer gedink dat dit uitsluitlik deur mense opgelos kon word.
En as gevolg hiervan sal die mens geestelik moet voorberei vir die feit dat Sommige van ons werksgeleenthede sal verlore gaan vir AI-stelsels. Ons kan selfs AI-stelsels in die nabye toekoms ons kollegas of werkgewers noem.
Maar ten spyte van die dieper vlak van kennis wat ons rekenaars binnekort sal bekom, moet ons werk nie aan masjiene verloor nie, maar dit hoef nie sleg te wees nie. Verhuur van masjiene beteken dat die grootste deel van die werk beteken dat mense vrygestel sal word van roetine take dat rekenaars beter kan optree met hoër akkuraatheidskoerse, soos bestuur motors.
Dit moet mense in staat stel om te dink soos mense in plaas van masjiene. Dit sal ook tyd en energie vir mense vrystel om meer kreatiewe en intellektueel stimulerende aktiwiteite te betrek, wat moontlik deur AI bygestaan ​​word.
AI-stelsels is al te ingewikkeld geword vir die gemiddelde persoon om te verstaan, laat staan ​​om te herstel, dus sal daar nuwe rolle geskep word wat mense benodig wat as tussengangers tussen rekenaars en mense kan optree.
Soortgelyk aan professies soos medisyne of wetgewing, waar professionele spesialiste vaardighede nodig het om tegniese besonderhede vir die alledaagse mense te interpreteer, sal ons professionele persone nodig hê wat die taal van AI praat. Hierdie professionele persone kan wissel in hul vaardighede en sal waarskynlik bestaan ​​uit sagteware-ontwikkelaars, rekenaarwetenskaplikes en data-wetenskaplikes.
Maar etiese kwessies wat voortspruit uit menslike en AI-mede-werkomgewings, is 'n werklike saak. Dit is een ding om 'n gesig te kry wat verkeerd erken word in 'n prent wat op Facebook opgelaai is, maar 'n heeltemal ander saak as kanker deur 'n AI misdiagnoseer word. Dit kan baie maklik gebeur. Dikwels maak rekenaars foute, net soos mense doen.
Alhoewel AI-gebaseerde stelsels slimmer word as mense in baie velde, is hierdie stelsels ver van perfek en is onwaarskynlik dat dit ooit perfek sal wees met inagneming van die onvoorspelbare leermeganismes wat hulle gebruik.
Dit is waarskynlik die sosiale en kulturele veranderinge wat die ware uitdaging sal wees, eerder as die tegniese uitdaging van AI self. So terwyl robotte ons werk oorneem, kan dit 'n goeie ding wees, net tyd sal vertel of ons gereed is om hulle as ons medewerkers te aanvaar.
Danushka Bollegala, Senior Lektor aan die Departement Rekenaarwetenskap, Universiteit van Liverpool. sy navorsingsbelange is kunsmatige intelligensie, rekenaartaal- en webmynbou. Ek het gewerk aan verskeie onderwerpe wat verband hou met bogenoemde velde, soos die meet van semantiese en relationele ooreenkomste van webdata, domeinaanpassing, sentimentanalise, sosiale media, verpersoonliking van persoonlike name, naam aliasontrekking en inligtingbestelling in multidokument-teksopsomming.