Akıllı Otomatik İşgücünün Yükselişi

Liverpool Üniversitesi'nden Danushka Bollegala tarafından yazılmıştır.

İşi teknolojiye kaybetmek yeni bir şey değil. Endüstri devriminden bu yana, bir zamanlar sadece insanlar tarafından gerçekleştirilen roller, yavaşça ama düzenli bir biçimde otomatik makineler tarafından değiştirildi. İnsan işçisinin bir makine tarafından tamamen değiştirilmediği durumlarda bile, insanlar daha fazla makine piliğine güvenmeyi öğrenmişlerdir. verimli ve doğru.

A rapor Oxford Martin Okulu'nun Geleceğin Teknolojisine Etkileri Programından, ABD'deki tüm işlerin% 47'inin otomatik sistemlerle değiştirileceğini söyledi. Yakında makineler tarafından değiştirilecek işler arasında emlak komisyoncusu, hayvan yetiştiricisi, vergi danışmanı, veri girişi görevlisi, resepsiyonist ve çeşitli kişisel asistanlar bulunmaktadır.

Ancak masanızı toplamanız ve henüz bir bilgisayara teslim etmeniz gerekmeyecek ve aslında eğitim, sağlık, sanat ve medya gibi belirli bir düzeyde sosyal zeka ve yaratıcılık gerektiren işler İnsanlardan talep, çünkü bu tür görevlerin bilgisayarlaştırılması zor.

Beğen ya da beğenme, biz şimdi egemen bir dönemde yaşıyoruz yapay zeka (Al). AI, makineleri kullanan insanlar tarafından gerçekleştirilen işleri yapmak için bile taklit etmek için kullanılabilecek bir teknoloji topluluğu olarak görülebilir.

İlk önce görmeyebiliriz, ancak günlük faaliyetlerimizde bir tür AI algoritması kullanan bir veya daha fazla sistemle karşılaşmaktan kaçınamayız - örneğin Google'ı kullanarak bazı bilgiler aramak, Amazon'da önerilen bir ürün satın almak veya Facebook'a yüklenen bir resimdeki yüzleri tanıma.

Derin öğrenme

Son buluşların AI'da büyük ölçüde derin öğrenme denilen bir tekniğe atfedilebilir. Genellikle makine öğrenmesi veya sinir ağı ağı olarak bilinen derin öğrenme, bir bilgisayar modelini “eğitmeyi” içerir, böylece görüntülerden nesneleri tanıyabilir. Derin öğrenme temelli AI sistemlerinin gücü, otomatik olarak yapabilme yeteneklerinde yatar. göze çarpan özellikleri tespit etmek ve zor tanıma sorunlarını çözmek için bunları kullanın.

İnsanlar bu tanıma görevlerini neredeyse bilinçsiz bir şekilde kolayca gerçekleştirebilse de, bir insanın tam prosedürü bir bilgisayara programlanabilmesi için yeterince ayrıntılı bir seviyede açıklaması genellikle zordur.

InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın

Derin öğrenme ile tüm bunlar değişti. Şimdi, derin öğrenme temelli AI sistemleri, zor problemleri çözme bir zamanlar sadece insanlar tarafından çözülebildiği düşünülmüştü.

Sonuç olarak, insanlar zihinsel olarak hazırlanmak zorunda kalacaklar. İşlerimizden bazıları AI sistemlerine kaybedilecek. Yakın gelecekte AI sistemlerini meslektaşlarımıza veya patronlarımıza çağırmamız bile gerekebilir.

Ancak bilgisayarlarımızın yakında edineceği daha derin bilgi birikimine rağmen, işlerimizi makinelere kaybetmek kötü bir şey olmak zorunda değildir. Makinelerin işin büyük bölümünü yapmasına izin vermek, insanların bilgisayarların daha yüksek doğruluk oranlarıyla daha iyi performans göstermelerinde daha iyi oldukları rutin görevlerden kurtarılacağı anlamına gelir. araba kullanmak.

Bu, insanların makineler yerine insanlar gibi düşünmesini sağlamalıdır. Ayrıca, muhtemelen AI tarafından desteklenen insanlara daha yaratıcı ve entelektüel olarak teşvik edici faaliyetlerde bulunmaları için zaman ve enerji kazandırır.

Duygusal zeka

Yapay zeka sistemleri, ortalama bir insanın anlayabileceği, tamir etmesine izin vermeyecek kadar karmaşık bir hal aldı; bu nedenle, bilgisayarlar ve insanlar arasında aracı olarak hareket edebilecek kişilerin olmasını gerektiren yeni roller oluşacak.

Tıp veya hukuk gibi mesleklere benzer şekilde, uzman kişilerin günlük halk için teknik ayrıntıları yorumlamaları gerektiği, AI dilini konuşan profesyonellere ihtiyaç duyacağız. Bu uzmanlar yeteneklerinde farklılık gösterebilir ve muhtemelen yazılım geliştiricilerden, bilgisayar bilimcilerinden ve veri bilimcilerinden oluşacaktır.

Ancak, insan ve AI ortak çalışma ortamlarından kaynaklanan etik konular gerçek bir endişe kaynağıdır. Facebook'a yüklenen bir görüntüde yanlış tanınan bir yüz elde etmek bir şeydir, ancak kanser çok kolay gerçekleşebilecek bir AI tarafından yanlış teşhis edilirse tamamen farklı bir konudur. Sonuçta, bilgisayarlar tıpkı insanların yaptığı gibi hatalar yapar.

AI tabanlı sistemler birçok alanda insanlardan daha akıllı hale gelmesine rağmen, bu sistemler mükemmelden uzak ve kullandıkları öngörülemeyen öğrenme mekanizmaları göz önüne alındığında mükemmel olma ihtimallerinin düşük olduğu görülüyor.

Bununla birlikte, AI'nın kendisinin teknik mücadelesinden ziyade asıl zorluk olacak sosyal ve kültürel değişimler olması muhtemeldir. Dolayısıyla işlerimizi devralan robotlar iyi bir şey olabilirken, iş arkadaşlarımız olarak kabul etmeye hazır olup olmadığımızı ancak zaman söyleyecektir.

Yazar hakkında

Bollegala Danushka Danushka Bollegala, Liverpool Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü Öğretim Üyesi Araştırma alanları Yapay Zeka, Hesaplamalı Dil ve Web Madenciliği'dir. Web verilerinden anlamsal ve ilişkisel benzerliğin ölçülmesi, etki alanı adaptasyonu, duyarlılık analizi, sosyal medya, kişisel ad ayrılmaları, ad takma adlarının çıkarılması ve çok belgeli metin özetlemesinde bilgi sıralaması gibi yukarıdaki alanlarla ilgili çeşitli konularda çalıştım.