人工知能:殺人犯かあなたの次の上司?

情報技術が失業の原動力となり、かつては何人かの人間の労働者を使用していた役割を自動化することができましたか?

知能増強

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いくつかの作家や学者は、これがすでにそうであると主張しています。これは、通信技術と、過去40年間にわたる米国での就労者の数と賃金の低下のための自動化を責めています。コンピューティングパワーの向上とソフトウェアの向上により、コンピュータやロボットが工場やオフィスでより多くの役割を引き継ぐことができるようになり、労働者の移転や賃金の引き下げの問題はさらに悪化し続けるでしょう。

MITのエリック・ブリンゴルフソン(Erik Brynjolfsson)経済学者は、従業員と雇用主の収入と大学卒業生とそれほど教育を受けていない人の間には、すでにかなり大きなギャップが広がっていると主張している。

Brynjolfsson氏によれば、この移行に対する合理的な対応は、職場の役割を再評価して、特に人に適した作業を見つけ出し、人間とコンピュータを互いに補完するのではなく、相互に働かせることです。

このインテリジェンスの概念の概念は、エンジニアのヴァネワール・ブッシュが人間と機械の知的共生を表す言葉を作ったときの、コンピューティングの初期段階にまでさかのぼります。ブッシュ大統領は1945年に、未来について書いています。すべての書籍、記録、コミュニケーションの連想記憶が、Memexと呼ばれる人間の思い込みを助けるものであり、今日はWorld Wide Webによって具現化されています。

一人で働く人間と機械の力は、最近のロンドンで開催されたエコノミスト・テクノロジー・フロンティアズ2013会議で、Palantir Technologiesのエンジニアリング・エンジニア、Ari Gesherの知能増強についての演説の中心でした。

「この考えは、コンピューティングマシンと人間の間で非常に明確に定義された分業を持つことだ」と彼は言って、男性とコンピュータの補完的なスキルを語った。

AIのほとんどは統計です。このような統計処理を行う必要があるときはいつでも、広告をどのようにターゲットにするか、アマゾンの誰かに勧告を出したり、投票人口を分割する方法を考えたりすることができます。コンピュータは魔法です。彼らは本当にそれらの種類の質問に対する非常に良い確かな答えを考え出すことができます。これらの統計的方法は、基本的に同じままのデータの特徴付けに依存する。

私たちは人間も何が良いかを知っています。仮説を立て、詩を書き、不完全なデータを扱う。前に見られたものと同じではない他のパターンに似ているパターンを認識します。

オンラインゲーム「Foldit」は、情報処理に関して人間とコンピュータの相対的な強みをいかに活用するかの例を提供している、と彼は述べた。ゲームプレイヤーでは、タンパク質のコンピュータモデルを折り畳むことで、科学者が現実世界の構造を知る手助けをします。コンピュータは無理矢理統計的アプローチをとることができるが、脳の視覚野によって可能になる人間のパターン認識スキルによって、人々はコンピュータがマッチングできなかったFolditタスクに対する解決策を考案することができた。

これらの相対的な能力を認識し、人とマシンを適切なタスクにマッチさせることで、自分自身で動作するマシンや人よりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。

アイデアは、人間と機械の境界で摩擦を取り除くためにできること全てを行うことです。できるだけマシンにオフロードし、人間の洞察力をシステムに注入する。

ヒューマンマシンのコラボレーションのパワーは、2005年に2人の無作為アマチュアチェス選手によって実証されたと彼は言った。このペアはプレイステーション・フリースタイルのチェストーナメントに参加し、個人が他の人やコンピュータとチームを組むことができます。 3つのラップトップで実行されるカスタムチェスのソフトウェアを使用して、これらのアマチュアはHydraスーパーコンピュータといくつかのグランドマスターを特集した競技に勝つことができました。

「彼らはチェスの問題を十分に理解していて、コンピュータと通信して正しい仕事をするようにする方法を知っていました。

この例で勝利した人の決定要因は、個々の人間やコンピュータがチェスをする能力ではなく、人間とコンピュータのチェスプレーヤーが互いに協力していかに効果的であったかである、と彼は言った。

おばあちゃん達はチェスについてたくさん知っていましたが、できるだけ効果的にコンピュータを使う方法、勝つためにそれらを活用する方法を知らなかったのです。

そのような配当を人間と機械の間のインターフェースを完成させることができるのは、コンピューティングパワーの増加がそれらを悪用する能力を上回っているということです。

「1960年には1000ドルで1秒あたり1回の計算が可能になりましたが、今日では10 10程度の数字なので、50年後には9オーダーの規模を話しています。

これについて特別なのは何ですか?それは以前に起こったことはありません。 2〜3世代の人間の指数関数的成長は、人間の歴史において全く前例のないものです。私たちはまだ、それらのマシンの効果的なパワーをどのように使用するかを考えています。

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[したがって、インターフェイスの境界での摩擦の小さな変化は、私たちがコンピュータに作業をどのように負荷するかで、私たちの仕事に大きな利益をもたらす可能性があります。

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