Этот пост представляет собой адаптацию выступления, которое я недавно сделал для Global AI Mind Web Series, организованного и организованного Wetogether.co и GirlsinTech Taiwan.

Подумайте об этом на мгновение…

Осознаёте вы это или нет, но вы живете в мире, который сильно изменился благодаря искусственному интеллекту и автоматизации. Достижения в области технологий повышают эффективность повседневных процессов и постепенно восстанавливают нашу рабочую силу.

Легко адаптироваться к этим небольшим изменениям по мере их внесения, поскольку они обеспечивают удобство и устраняют утомительные задачи, но по мере того, как небольшие изменения складываются, они быстро создают новую версию реальности.

Когда в последний раз вам приходилось фильтровать спам из своего почтового ящика? Почему ваш любимый цвет обуви всегда находится в верхней части поискового запроса на Amazon? Как Facebook узнает, что нужно показывать вам рекламу той новой пиццерии, которую вы только что обсуждали с супругом? Эти примеры - лишь некоторые из возможностей, которыми обладает искусственный интеллект сегодня.

Чтобы помочь вам по-настоящему понять будущие эффекты искусственного интеллекта, я хочу познакомить вас с гипотетической семьей Чен. Г-жа Чен - юрист, а г-н Чен - врач. Это высококвалифицированные профессии, которые требуют многолетнего обучения, логического мышления и точности, чтобы хорошо работать и быть успешными. Когда дети Чен вырастут, работа их родителей будет сильно отличаться от того, как они выглядят сегодня.

Почему так? Что изменится в следующие 10 или 20 лет в этих и других профессиях?

Автоматизация революционизирует нашу экономику

Ответ - начало экспоненциального роста автоматизированных технологий благодаря достижениям в области искусственного интеллекта. Чтобы лучше понять скорость изменений, происходящих сейчас, мы должны понять, как автоматизация влияла на нашу экономику в прошлом.

У нас было несколько промышленных революций, вызванных автоматизацией.

Начиная с конца 1700-х годов, механизация, гидроэнергетика, паровая энергия и железные дороги резко изменили возможности нашей рабочей силы и методы транспортировки товаров по всему миру. В середине-конце 1800-х годов изобретение и масштабы электричества привели к массовому производству, в котором задействованы сборочные линии людей. В середине-конце 1900-х годов электроника и компьютеризация привели к автоматизированному производству.

Сейчас мы наблюдаем начало четвертой волны промышленной революции, связанной с оцифровкой, большими данными, Интернетом вещей и познанием всего.

Робот против человека без нейронных сетей

В прошлом интеграция робототехники и автоматизации с нашими сотрудниками давала очевидные преимущества.

Роботы обладают большей вместимостью:

  • Сила
  • Точность
  • Скорость
  • Они не утомляют
  • Они могут выполнять повторяющиеся задачи
  • Они могут снимать и сообщать об измерениях

С другой стороны, люди всегда имели преимущество:

  • Интеллект
  • Гибкость
  • Адаптивность
  • Возможность оценки
  • Улучшение навыков с течением времени (способность учиться)
  • Эмоциональная осведомленность

Как автоматизация приносит нам пользу

Автоматизация дает невероятные преимущества, самая распространенная из которых - производительность.

В период с 1850 по 1910 год производительность выросла на 0,3% из-за внедрения паровой машины. Забегая вперед, в 1993–2007 гг., Ранняя робототехника привела к увеличению производительности на 0,4%, а в секторе ИТ автоматизация повысила производительность на 0,6% в период с 1995 по 2005 гг. Прогнозируется, что автоматизация за счет искусственного интеллекта и машинного обучения повысит производительность на 0,8–1,4% в глобальном масштабе в период с 2015 по 2065 год.

Автоматизация существует уже несколько десятилетий. Что изменилось на этот раз?

Глубокое обучение в ИИ

Разница в том, что в глубоком обучении ИИ начался прогресс.

Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на представлениях обучающих данных (также известных как обучение без учителя), в отличие от алгоритмов для конкретных задач (обычно используемых в методах обучения с учителем).

Идея использования нейронных сетей для выполнения задач глубокого обучения существует с 1950-х годов, ранее описывалась с использованием концепции перцептрона. Разница в том, что глубокое обучение включает в себя объединение множества перцептронов или нейронных сетей вместе через скрытые слои, которые выполняют несколько вычислений и извлекают функции за короткий промежуток времени.

С появлением методов глубокого обучения машины теперь могут самостоятельно воспринимать и понимать мир.

Эти достижения начались с конкретных задач восприятия с использованием компьютерного зрения, обучения нейронной сети распознаванию изображений с использованием больших наборов данных для извлечения признаков.

Сегодня глубокое обучение стало самым популярным подходом к разработке искусственного интеллекта.

Почему это важно?

Как заявил Сундар Пичаи, генеральный директор Google, «последние 10 лет были посвящены созданию мира, ориентированного на мобильные устройства. В следующие 10 лет мы перейдем к миру, в котором прежде всего будет искусственный интеллект ».

ИИ будет и дальше интегрироваться во все аспекты нашей жизни и в каждую отрасль.

Есть много предсказуемых будущих выгод от этой интеграции. Наряду с увеличением производительности и эффективности мы увидим рост:

  • Точность
  • Повышение безопасности или снижение риска
  • Снижение затрат на рабочую силу и производство
  • Повышенная пропускная способность
  • Повышенное качество
  • Повысьте удовлетворенность клиентов
  • Учет ценных занятий - дает нам больше времени на то, что мы ценим больше всего.

Области, наиболее подверженные автоматизации

Нет отрасли, в которой не было бы потенциала частичной автоматизации. Подсчитано, что около половины всех видов деятельности, за выполнение которых люди в мире получают зарплату, потенциально можно автоматизировать за счет адаптации продемонстрированных в настоящее время технологий. Это составляет почти 15 триллионов долларов заработной платы.

Действия, наиболее подверженные автоматизации, - это физические операции в хорошо структурированной и предсказуемой среде, а также сбор и обработка данных.

Под угрозой автоматизации находится не только работа "синих воротничков". На уровне руководителей от четверти до трети рабочего времени генерального директора можно автоматизировать.

Автоматизация в глобальном масштабе

По данным Глобального института McKinsey, регионы мира с наибольшим потенциалом автоматизации включают Китай, Индию и США.

  • Китай: 395,3 миллиона сотрудников потенциально автоматизированы
  • Индия: 235,1 миллиона сотрудников потенциально автоматизированы
  • США: 60,6 миллиона сотрудников потенциально автоматизированы

Отрасли с наибольшей склонностью к автоматизации в этих странах включают:

  • Услуги по проживанию и питанию - почти 70%
  • Производство - почти 65%
  • Транспорт и складирование - 60%
  • Розничная торговля - 55%
  • Сельское и лесное хозяйство, рыболовство и охота - 50%.

Где машины могут заменить людей - а где нет (пока)



InternationalAutomation
InternationalAutomationpublic.tableau.com



Будущая автоматизация работы

Появление передовых технологий в области искусственного интеллекта позволяет совершить экспоненциальный прорыв, который катапультирует наше общество в будущее.

Всего через несколько лет у нас появились беспилотные автомобили, работающие на системах LIDAR. Автоматизированная закупка продуктов питания, приготовление пищи и общественное питание. Автономные производственные предприятия и системы доставки. Даже автономные медицинские и хирургические системы, которые могут работать с большей точностью, чем люди.

Риски автоматизации

Информационная безопасность

Подобно тому, как организации могут использовать искусственный интеллект для повышения своей безопасности, киберпреступники могут начать использовать его для создания более умных вредоносных программ.

В будущем у нас могут быть сценарии ИИ атакующего / защитника.

Это новое поколение вредоносных программ будет осведомлено о ситуации, что означает, что оно будет понимать среду, в которой находится, и принимать взвешенные решения о том, что делать дальше. Во многих отношениях вредоносное ПО начнет вести себя как злоумышленник: проводить разведку, определять цели, выбирать методы атаки и разумно уклоняться от обнаружения.

С сетевыми системами, такими как беспилотные автомобили, это создает огромный потенциал для терроризма и бедствий без принятия надлежащих мер безопасности для защиты.

Повышенное неравенство

Разрыв в заработной плате между высшим и низшим классом резко увеличился с развитием автоматизации. Они будут продолжать делать это с экспоненциальной скоростью развития, с которой мы сталкиваемся, в результате чего средний класс, о котором мы думаем сегодня, перестанет существовать в будущем.

По данным Оксфордского университета, благодаря автоматизации и достижениям в области искусственного интеллекта в ближайшие 25 лет исчезнут 47% рабочих мест.

Больше всего пострадают низкоквалифицированные рабочие с низкой заработной платой.

Образование и профессиональная подготовка важны как никогда. Чем меньше вы получаете почасовую оплату, тем больше вероятность, что ваша работа будет заменена автоматизацией.

Предвзятость в машинном обучении

Еще один огромный риск в машинном обучении и автоматизации - это предвзятость, сохраняемая системами искусственного интеллекта.

Эти две женщины-новатора в области технологий и искусственного интеллекта, Мелинда Гейтс и Фей Фей Ли, осознали эту проблему.

Феномен создания систем предвзятости с помощью ИИ уже доказан. Это не вина алгоритмов или машин, а недостаток надлежащей осведомленности и надзора со стороны инженеров и исследователей, которые обучены искать эти индикаторы.

Если вы не верите, что это возможно, просто возьмите копию книги Кэти О'Нил Оружие разрушения математики, где она четко описывает математические модели или алгоритмы, которые претендуют на количественную оценку важных характеристик: качества учителя, риска рецидивизма, возможности трудоустройства и т. Д. и кредитоспособность, но имеют пагубные последствия и часто усиливают неравенство, сохраняя бедных бедными и богатых. Она приводит подробные примеры того, как коррупция, которая наблюдалась в финансовой сфере, теперь увековечивается с помощью больших данных.

«… Большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии», - Кэти О’Нил.

Она также подробно описывает, как эти системы создают замкнутые петли обратной связи, как в нашем обществе.

«Человек, относящийся к категории« высокого риска », скорее всего, будет безработным и будет происходить из района, где многие из его друзей и семьи столкнулись с конфликтом с законом. Частично благодаря полученной высокой оценке на аттестации он получает более длительный срок, запирая его на более долгие годы в тюрьме, где он находится в окружении товарищей-преступников, что повышает вероятность его возвращения в тюрьму. В конце концов его отпускают в тот же бедный район, на этот раз с судимостью, что значительно усложняет поиск работы. Если он совершит другое преступление, модель рецидивизма может претендовать на новый успех. Но на самом деле сама модель способствует токсическому циклу и помогает поддерживать его ». - Кэти О’Нил

Наборы данных уже являются предвзятым отношением к системному расизму и нашей истории угнетения. Нам нужно больше недостаточно представленных групп в сфере технологий и искусственного интеллекта, которые могут поделиться своим уникальным жизненным опытом.

«Экзистенциальная угроза»

Основатель и генеральный директор Tesla и SpaceX Илон Маск даже предупредил, что ИИ является нашей самой «реальной угрозой» человеческой цивилизации, потенциально более опасной, чем ядерное оружие.

Маск призвал к превентивному и превентивному вмешательству правительства. Он считает, что к тому времени, когда мы отреагируем на регулирование ИИ, будет уже слишком поздно.

Что нельзя автоматизировать?

Так что же свет в конце туннеля? Как нам подготовиться к новой эпохе автоматизации? Мы должны спросить себя - что нельзя автоматизировать? Мы должны определить то, что составляет основу нашей человечности.

Я говорю о вещах, которые уникальны для нашего опыта в этом мире. В частности - Креативность и сочувствие.

На данный момент машины не могут конкурировать с нами, когда дело доходит до решения новых ситуаций, и это накладывает фундаментальные ограничения на человеческие задачи, которые машины будут автоматизировать. Мы должны принять роман, уникальность, безусловное состояние человека.

Прекрасным примером творческой эволюции благодаря достижениям в области технологий является изобретение фотографии. Когда была изобретена фотография, изменилось искусство, особенно живопись. Портретные картины вышли из моды. Значит ли это, что художники перестали рисовать? Нет, технический прогресс дал время для появления ряда художественных течений, от пуантилизма, кубизма, сюрреализма, абстрактного искусства и так далее. Вероятно, именно это и произойдет с ИИ, дело не в том, что люди перестанут работать, он просто станет более креативным и выразительным, поскольку появятся автономные процессы, выполняющие монотонные задачи, такие как рисование портрета за портретом.

Будущие навыки

Так что это значит для будущего работы? Будущее состояние любой отдельной работы заключается в ответе на один вопрос: в какой степени эта работа может быть сведена к частым и крупномасштабным задачам и в какой степени она предполагает решение новых ситуаций? При выполнении частых и объемных задач машины становятся все умнее и умнее.

Помимо надзора и регулирования машин, люди по-прежнему будут необходимы для работы в уникальных и творческих ситуациях. Нам нужно будет общаться друг с другом, развлекать, предлагать творческие продукты и продолжать проектировать будущее по мере развития мира.

Таким образом - Технологии только делают социальные навыки более важными.

Практически весь рост рабочих мест будет происходить в профессиях, требующих значительных социальных навыков. Работа с высокой квалификацией, которую трудно автоматизировать, будет все больше требовать социальной ответственности.

По данным Harvard Business Review с 1980 года, «рост занятости и заработной платы был самым сильным в профессиях, требующих как высоких когнитивных, так и социальных навыков». В то время как спрос на рабочие места, требующие повседневных навыков, снизился.

Они также отметили более высокий рост заработка «разносторонних» лиц на рынке труда.

Развитие ИИ

Высокий спрос на инженеров, которые могут разрабатывать автономные системы, в сочетании с огромной потерей рабочих мест из-за автоматизации - означает, что у нас есть прекрасная возможность для переподготовки и повышения квалификации наших сотрудников. Согласно исследованию Paysa, в 2017 году американские компании планируют выделить более 650 миллионов долларов на поддержку гонки талантов в области искусственного интеллекта.

Спрос на ИИ настолько высок, что крупные технологические компании соревнуются в переманивании талантов из университетов по всей стране. Многие в академических кругах переходят в корпоративный сектор. Стартапы, которым необходимо включить ИИ в свою платформу, чтобы быть конкурентоспособными на рынке, соперничают за всех, кто понимает, что ИИ означает сегодня.

Принципы дизайна в Индустрии 4.0

Наряду с техническими навыками в области искусственного интеллекта потребуются люди, которые будут создавать и внедрять принципы дизайна и взаимодействия с пользователем. В том, что некоторые называют Индустрией 4.0, есть четыре принципа проектирования, описанные в Википедии:

Совместимость: способность машин, устройств, датчиков и людей подключаться и общаться друг с другом через Интернет вещей (IoT) или Интернет людей (IoP).

Информационная прозрачность: способность информационных систем создавать виртуальную копию физического мира путем обогащения цифровых моделей растений данными датчиков. Для этого требуется агрегирование необработанных данных датчиков с контекстной информацией более высокого значения.

Техническая помощь: во-первых, способность систем помощи поддерживать людей путем агрегирования и понятной визуализации информации для принятия обоснованных решений и решения неотложных проблем в короткие сроки. Во-вторых, способность киберфизических систем оказывать физическую поддержку людям, выполняя ряд неприятных, утомительных или небезопасных для их коллег-людей задач.

Децентрализованные решения: способность киберфизических систем принимать решения самостоятельно и выполнять свои задачи максимально автономно. Только в случае исключений, помех или противоречивых целей задачи делегируются на более высокий уровень.

Сотрудничество между людьми и технологиями

Итак, как мы можем повысить квалификацию, чтобы создать мир, в котором мы могли бы жить и работать вместе с машинами? Можем ли мы перестать рассматривать автоматизацию как врага и научиться пользоваться ее преимуществами, будучи при этом адекватно подготовленными к рискам?

Устойчивое развитие ИИ

Можем ли мы использовать новые возможности трудоустройства для разработки передовых роботов и систем?

Можем ли мы признать, что устойчивое развитие ИИ означает, что этика, дизайн, пользовательский опыт и долгосрочные последствия для нашего общества должны быть частью разговора?

В этот критический момент подготовки машин к выполнению многих обязанностей, которые мы ранее возлагали на других людей, мы должны взглянуть на себя, на наши компании, на наше общество и спросить;

Кто мы? Кто нас представляет? А кого мы представляем?

У нас должно быть больше, чем один голос, единый опыт, типичный подход. Мы должны усерднее работать, чтобы технологии представляли каждого из нас.

Помните семью Чен?

В ближайшем будущем почти все юридические исследования будут проводиться с помощью алгоритмов, и г-жа Чен будет только отстаивать судебные дела. В этом мире наиболее важной частью работы будет ее способность сообщать присяжным факты, исследованные ИИ. Что касается г-на Чена, большая часть работы по назначению и диагностике будет выполняться AI, кроме того, доктора Чена будут сопровождать медсестры и физиотерапевты, которые возьмут на себя большую часть медицинского ручного труда, выполняемого сегодня людьми.

Если их дети решат продолжить традиционную карьеру своих родителей, их работа будет в значительной степени интегрирована с системами машинного обучения, и им потребуются не только профессиональные навыки, но и способность быть необычайно человечными в машина тяжелая среда.

Если вместо этого они решат продолжить карьеру в области искусственного интеллекта и информатики, их сын, вероятно, продолжит изучать навыки, необходимые для достижения успеха, наряду с достижениями в этой технологии, но, если все кардинально не изменится, их дочери будет намного труднее - только для женщин. сегодня составляют 18 процентов компаний, специализирующихся в сфере CS.

Подготовка наших сотрудников к четвертой промышленной революции

В Accel.AI мы рады запустить новую серию семинаров, посвященных человеческому развитию для разработки искусственного интеллекта. Начнем с семинара Инженерное мышление для ИИ, проводимого нашим наставником по личному развитию Джен Шэ Робертс.

Этот 90-минутный семинар будет посвящен некоторым хорошо изученным инструментам, чтобы получить представление о том, как понять образ мышления, каково наше собственное мышление, что оно означает, как оно проявляется в работе и жизни и что мы можем с этим сделать. Будет четыре раздела, которые позже будут преобразованы в семинары на целый день: установка на рост, обучение тому, как учиться, ценности и цели, а также внимательность. Мы будем применять теорию и практику, сочетая обучение и интерактивные упражнения, давая участникам что-то хорошее, что они могут сделать, когда они начнут свой путь в становлении инженерами искусственного интеллекта.

Регистрируйся на мастер-класс!

Спасибо!

Вы можете быть в курсе нашего прогресса, семинаров и планов на будущее через наш сайт, список рассылки, группу встреч, twitter и страницу facebook.

Присоединяйтесь к нам в формировании следующего поколения инженеров и энтузиастов искусственного интеллекта по всему миру!

Ссылки:

Если вам понравилось это читать, вы можете поделиться положительными эмоциями (и помочь большему количеству людей открыть для себя этот пост и наше сообщество), нажав 👏 ниже - это очень много значит!