การวิเคราะห์เป็นกระบวนการเรียนรู้ ความฉลาดเป็นวัตถุดิบสำหรับการวิเคราะห์

บทนำ

มันเกิดขึ้นทุกคนมีความเข้าใจในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของตนเองหน้าที่สุดท้ายและความเสี่ยง ผู้เชี่ยวชาญยังไม่มีการตีความที่ชัดเจน แนวคิดของ "ประดิษฐ์" นั้นค่อนข้างเฉพาะนั่นคือคล้ายกับมนุษย์ (โดยธรรมชาติ) แต่ "สติปัญญา" ถูกตีความว่าเป็น "หลักการทางจิต" หรือ "ความสามารถทางจิต" ซึ่งสามารถตีความได้หลายวิธี ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดขึ้น ไซเบอร์เนติกส์ระบุถึงการปรากฏตัวของ AI สิ่งนี้บิดเบือนพิกัดในเวลาและสถาปัตยกรรมของ AI เป็นเป้าหมาย

จุดประสงค์ของบทความนี้คือเพื่อจัดโครงสร้างความรู้ที่มีอยู่เกี่ยวกับ AI และทำให้ทุกอย่างเข้าที่ ระบุสาเหตุของการขาดความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านนี้ระบุวิธีการแก้ปัญหาและสรุปความเสี่ยงของ AI การแก้ไขปัญหาเหล่านี้อย่างต่อเนื่องในงานนี้จะช่วยให้ผู้ที่สนใจเข้าใจความซับซ้อนของหัวข้อที่ค่อนข้างสับสน

จุดประสงค์ของงานนี้คือเพื่อยืนยันว่าแนวคิดของ AI ต้องได้รับการพิจารณาจากมุมมองใหม่นั่นคือการรวมอยู่ในแนวคิดนี้ไม่เพียง แต่เป็นเครื่องมือสำหรับการแก้ปัญหาทางเทคโนโลยี แต่ยังเป็นเครื่องมือที่เทียบเท่าและเกินขีดความสามารถในการวิเคราะห์ของบุคคล นั่นคือระบบที่สามารถวิเคราะห์ปรากฏการณ์ทางสังคมเพื่อความเป็นไปได้ในการทำนายอนาคตซึ่งอาจเป็นไปได้ด้วยการเปลี่ยนแปลงของสังคมวิทยาเป็นวิทยาศาสตร์ที่แน่นอนผ่านอัลกอริทึมของมัน

1 ความเกี่ยวข้องของ AI

คำถามพื้นฐานของ AI มีดังนี้ แนวโน้มการวิจัยในปัจจุบันของ AI มีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขปัญหาเทคโนโลยีโดยเฉพาะ สติปัญญาของมนุษย์ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาส่วนตัวสังคมและปัญหาสังคมและ "ความสำเร็จ" ของมันทิ้งไว้ให้เป็นที่ต้องการ เรากำลังปรับปรุงความเสี่ยงทางสังคมในเชิงเทคโนโลยีและเชิงสัดส่วนโดยตรง: วิกฤต, โรคระบาด, ความขัดแย้ง, สงคราม, การโจมตีของผู้ก่อการร้าย ฯลฯ มันมีเหตุผลที่จะสมมติว่าเป้าหมายของการสร้าง AI ควรเป็นเครื่องมือที่ช่วยแก้ปัญหาสังคมโดยเฉพาะ ท้ายที่สุดคำถามทางสังคม "จะเกิดอะไรขึ้นถ้า ... ?" สำหรับมนุษย์นั้นสำคัญกว่าคำถามทางเทคโนโลยี "จะ ... เท่าไหร่" ตอนนี้ไซเบอร์เนติกส์ประสบความสำเร็จในการสร้างแอพพลิเคชั่นและไบร์ทของลำดับทางคณิตศาสตร์ แต่จะอธิบายในภาษาการเขียนโปรแกรมกระบวนการทางสังคมและปรากฏการณ์ต่าง ๆ และดังนั้นจึงคาดว่าในอนาคตที่น่าตกใจส่วนตัวหรือรัฐ ฯลฯ (แอมพลิจูด, ความถี่, เฟส) ในระยะเวลาใด ๆ อยู่ในหลักการที่คิดไม่ถึง นั่นคือสิ่งที่มีความหมายในขณะนี้โดยสิ่งประดิษฐ์ "สมาร์ท" ที่มีอยู่ (อุปกรณ์บ้านหุ่นยนต์และอื่น ๆ ) ในความเป็นจริงไม่ใช่เพราะพวกเขาไม่มีความสามารถในการวิเคราะห์ประสบการณ์ในอดีตและความเป็นจริงในปัจจุบันสำหรับการพยากรณ์เชิงกลยุทธ์ในอนาคต

2. ปัญหาของ AI

AI เป็นปัญหามานานกว่า 70 ปีแล้ว ปัญหาของสภาพอากาศได้รับการแก้ไขเรียบร้อยแล้ว: ฟิวชั่นนิวเคลียร์รหัสดีเอ็นเอโครงการอวกาศ collider ฯลฯ ปัญหาเหล่านี้ได้รับการแก้ไขในระดับรัฐบาล ทุกวันนี้ไม่เพียง แต่ประเทศที่เกี่ยวข้องกับ AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึง บริษัท ที่เคารพตนเอง การลงทุนในปัญหานี้ถึงสัดส่วนทางดาราศาสตร์และครอบคลุมผลรวมของค่าใช้จ่ายของการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ก่อนหน้านี้ทั้งหมด และนี่ไม่ใช่ข้อ จำกัด อย่างไรก็ตามมันเป็นไปไม่ได้ที่จะไปให้ไกลเพราะรายงานความก้าวหน้าทั้งหมดใน AI นั้นไม่ตรงไปตรงมา ในความเป็นจริงพวกเขาเกี่ยวกับ combinatorics ซ้ำ ๆ เช่น ผลิตภัณฑ์เครื่องคิดเลขขั้นสูงทั้งหมดมุ่งแก้ปัญหาทางเทคโนโลยีที่มีความสำคัญอย่างน่าสงสัย สงสัยเนื่องจากการขาดเทคโนโลยี "การทดสอบบัลลังก์" เพื่อความปลอดภัยในอนาคตเนื่องจากไม่มีอัลกอริทึมการทดสอบสำหรับความสัมพันธ์ที่ก่อให้เกิดผลกระทบ - มีความขัดแย้งของจริยธรรมขององค์กรเป็น ผู้สมัครหลักลงทุนรายงานเกี่ยวกับ "การพัฒนา" ครั้งต่อไป แต่ในเวลาเดียวกันทุกคนยกเว้นนักลงทุนรู้ว่าเขาไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์ อะไรคือสาเหตุของการหยุดชะงักในการสร้างสรรค์ครั้งที่ห้า มากของพวกเขา ครั้งแรกไม่มีคำจำกัดความเฉพาะของ AI ประการที่สองไม่มีความเข้าใจที่ชัดเจนว่าสติปัญญาคืออะไร ประการที่สามไม่มีสิ่งสำคัญ - ทฤษฎีพื้นฐานของ AI ดังนั้นจึงไม่มีสถาปัตยกรรมเป้าหมายที่ชัดเจน มีเพียงรุ่นเท่านั้นกระบวนทัศน์ AI ที่ไม่ทำงานการวิวัฒนาการของปัญหาแบบตายตัวคือ i.e. นั่นคือเฉพาะในระนาบเทคโนโลยีและธรรมชาติของวัฏจักรแห่งความตายที่น่าหดหู่ เป็นผลให้นักพัฒนาไม่มีความคิดเกี่ยวกับลักษณะสุดท้ายและหน้าที่ของเครื่องมือ ผู้ที่ต้องการทำ AI นั้นพร้อมที่จะทำอะไรบางอย่างโดยไม่มีคำอธิบายทางวิทยาศาสตร์ และนี่เป็นเรื่องไร้สาระ แต่เป็นเรื่องจริง ยกตัวอย่างเช่นในการประชุมครั้งหนึ่งปริญญาเอกได้เรียกร้องความเคารพและอ้างว่ารถปราบดินของเขาที่โรงไฟฟ้านิวเคลียร์เชอร์โนบิลนั้นมี AI ขั้นสูง คุณจะแก้ปัญหาในการสร้าง AI ได้อย่างไรหากเป้าหมายวัตถุประสงค์และความเสี่ยงที่มีอยู่ในรูปแบบของเวอร์ชัน การเปรียบเทียบ AI กับ“ แมวดำในห้องมืด” ซึ่งยังไม่มีคำแนะนำโดยตัวเอง

เหตุใดแนวคิดของ AI จึงถือเป็นแอปพลิเคชัน "อัจฉริยะ" สำหรับเทคโนโลยีเท่านั้น ทุกอย่างเริ่มต้นจาก Inigma cracker A. Turing เขาไม่เพียง แต่แยกรหัส Wehrmacht, วางรากฐานของไซเบอร์เนติกส์ แต่ด้วยผลที่ลึกกว่านั้นได้ให้ "เส้นทางเท็จ": "การทดสอบทัวริง" และความเข้าใจเกี่ยวกับ AI เป็นเวลาหลายปีพารามิเตอร์เบื้องต้นของ AI นั้นไม่สามารถเอาชนะได้สำหรับผู้สมัครและจากนั้นแนวคิดของ AI ก็ถูกขยายออกไปอย่างง่ายดาย โอกาสที่น่าดึงดูดใจของ AI แก้ไขปัญหาการลงทุนและความซับซ้อนของหัวข้อสำหรับคนธรรมดาทำให้ไซเบอร์เนติกส์ไม่เพียง แต่ "กูรู" เท่านั้น แต่ยังเป็นผู้ผูกขาดโดยพฤตินัยซึ่งเรียกว่า AI แล้วอะไรล่ะ และไม่มีอะไร แอพพลิเคชั่นที่ชาญฉลาดได้ถูกนำมาวางบนสายพานทุกคนมีความสุข แต่ AI ไม่ใช่

มาสรุปกัน ไซเบอร์เนติกส์ทำงานได้ดีในระบบที่ใช่ ตามคำจำกัดความพวกเขาไม่สามารถเข้าใจเข้าใจยอมรับสิ่งที่อยู่ระหว่างสัญลักษณ์เหล่านี้ (ความหมายแก่นแท้สัญลักษณ์เปรียบเทียบนามธรรม ฯลฯ ) ความเชี่ยวชาญไม่ถูกต้อง ความลึกของหัวข้อ AI ช่วยให้ผู้สมัครสามารถจัดทำร่างคำพูดได้ แต่ไม่ใช่เนื้อหาเชิงความหมาย ท้ายที่สุดเรากำลังพูดถึงการสร้างเครื่องมือที่เทียบเท่าและเกินความสามารถในการวิเคราะห์ของบุคคล กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI คือการทำงานเป็นทีมของนักสังคมวิทยานักปรัชญานักจิตวิทยาประวัติศาสตร์และอื่น ๆ เพียง แต่พวกเขาสามารถเติม AI ด้วยเนื้อหาเชิงความหมายนั่นคือทำให้ปัญญาประดิษฐ์ที่ต้องการออกมาจากเครื่องคิดเลขที่มีเทคโนโลยีสูง ไซเบอร์เนติกส์เป็นเพียงฐานปฏิบัติการที่ "คิด" เป็นตัวเลข

มีคำถามเรื่องความเหมาะสมในสภาพแวดล้อมการวิจัย ใช่ความสำเร็จของไซเบอร์เนติกส์นั้นสูง พวกเขาได้สร้างหัวรบคอมพิวเตอร์แอพพลิเคชั่นสมาร์ทโฮมสัญญาณไฟจราจร ฯลฯ แต่ตามที่ได้อธิบายไว้ด้านล่างสิ่งนี้ไม่เกี่ยวกับ AI ในความเป็นจริงทุกอย่างที่เกิดขึ้นใหม่ในการพัฒนา AI จะต้องทำงานเหมือนเครื่องคิดเลข กล่าวอีกนัยหนึ่งชื่อที่ยุติธรรมของหัวข้อของพวกเขาคือ Artificial Combinatorics (IK) ทุกสิ่งทุกอย่างมาจากความชั่วร้าย

3 แนวคิดการใช้ AI

“ มันเป็นไปไม่ได้ที่จะแก้ปัญหาในระดับเดียวกับที่มันเกิดขึ้น เราจำเป็นต้องแก้ไขปัญหานี้ให้สูงขึ้นไปอีกระดับ " A. ไอน์สไตน์

ในการที่จะตระหนักถึง AI มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะต้องทบทวนวิธีการที่มีอยู่ของ AI เพื่อที่จะตระหนักถึง "เส้นทางที่ผิด" และมองปัญหาด้วยวิธีการใหม่

คุณภาพของความรู้ใด ๆ จะถูกกำหนดโดยประสิทธิภาพของการวิเคราะห์ข้อมูลของตนเอง ตัวอย่างเช่นคุณภาพของวิทยาศาสตร์ที่แน่นอนมากกว่า 90% และในทางปฏิบัติความสามารถของพวกเขาถูก จำกัด ด้วยงบประมาณเท่านั้น คุณภาพของการวิเคราะห์สำหรับการพยากรณ์สนามอุตุนิยมวิทยามีมากกว่า 60% ระบบการนับและฐานอัลกอริทึมกำลังคลาน คุณภาพของการวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญสำหรับการคาดการณ์ฟิลด์โซเชียลมีเพียง 6 - 8% เนื่องจากการขาดฐานอัลกอริทึม ไม่มีสังคมวิทยาในฐานะวิทยาศาสตร์ที่แน่นอนไม่มีระบบการนับเสถียรภาพของระบบ ทำให้ไม่สามารถทำการวิเคราะห์ทางสังคมคุณภาพสูง การเรียกร้องของซานตาเฟที่มีประสิทธิภาพ 16% เป็นตำนานที่ถือเป็นจริงสำหรับการมองการณ์ไกลอย่างยั่งยืน

การค้นพบและเทคโนโลยีที่มีอยู่ทั้งหมดเป็นหนี้ต่อวิทยาศาสตร์ที่แน่นอน ปัญหาของ AI จะยังคงเป็นปัญหาอยู่เนื่องจากเนื้อหาหลักอยู่ในความรู้ทางสังคมที่มีคุณภาพซึ่งมีคุณภาพเพียง 6-8% นั่นคือเหตุผลที่เธอมีอายุมากกว่า 70 ปี

มันเป็นไปไม่ได้ที่จะแก้ปัญหาของ AI ด้วยประสิทธิภาพของสังคมวิทยา มันเป็นสิ่งจำเป็นในการยกระดับคุณภาพของสังคมวิทยาผ่านอัลกอริทึมของมัน เป็นผลให้เราได้รับสังคมวิทยาเทคโนโลยีขั้นสูง (HS) เธอคือผู้ที่จะทำให้การทำงานของ Artificial Analytics (IA) เป็นไปได้อย่างสมดุล นี่คือโครงสร้างพื้นฐาน

สังคมวิทยาไม่สามารถกำหนดแนวคิดพื้นฐานของหัวข้อ AI เนื่องจากไม่มีการสนับสนุนอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่นแนวคิดที่มีอยู่ของหน่วยสืบราชการลับเป็นเพียง "จุดเริ่มต้นทางจิตใจ" นี่คืออะไรไม่มีอัลกอริทึมสำหรับคำนี้เช่นเดียวกับอัลกอริทึมสำหรับแนวคิดอื่น ๆ ความหมายแก่นแท้ความรู้สึกความคิดสร้างสรรค์ความขัดแย้งสัญชาตญาณจินตนาการ ฯลฯ เติมเครื่องมือไซเบอร์เนติกติกด้วยนามธรรมหลังจากทั้งหมดอัลกอริธึมและสูตรกำหนดและยืนยันความถูกต้องของเวอร์ชันแล้วทำการรวมเป็นเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพดังนั้นจึงเป็นธรรมดาที่สถาปัตยกรรมทางคณิตศาสตร์ของเป้าหมายสูงสุดของ AI นั้นขาดไป

สมองเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ แต่มันทำอะไร มีแนวคิดระดับกลางจำนวนมาก แต่ไม่มีแนวคิดพื้นฐาน สมองมีส่วนร่วมในการวิเคราะห์เพื่อประเมินความเสี่ยงในอนาคต นี่คือจุดประสงค์การวิวัฒนาการที่สำคัญเพื่อความอยู่รอด เฉพาะผู้มีอำนาจเท่านั้นที่ได้รับอนุญาตให้บุคคลมีชีวิตรอดและควบคุม ส่วนที่เหลือเป็นเรื่องรอง ดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องไม่ทำงานกับแนวคิด "ปัญญา" ที่คลุมเครือและคลุมเครือ แต่มีการวิเคราะห์ที่โปร่งใสและเข้าใจได้ นั่นคือการวิเคราะห์เชิงประดิษฐ์ (IA) สำหรับการประเมินความเสี่ยงของกลุ่มเป้าหมาย Combinatorics จะสิ้นสุดลงและ AI จะเริ่มต้นที่คำตอบของคำถาม: "จะเกิดอะไรขึ้นถ้า ... ?" ในขณะที่ระบบกำลังตอบคำถาม: "จะ ... เท่าไหร่" กล่าวอีกนัยหนึ่งในขณะที่วิวัฒนาการของ AI มีลักษณะดังนี้: เครื่องทัวริง - เครื่องเพิ่มของเฟลิกซ์ - เครื่องคิดเลข - เครื่องคิดเลขที่ดีมาก - ดียิ่งขึ้น ฯลฯ กระบวนทัศน์สิ้นตายนี้ไม่รวมขั้นตอนต่อไปนั่นคือ AI คุณจะได้รับเครื่องคิดเลขเสมอ

จำเป็นต้องเข้าใจสาระสำคัญของ "เส้นทางเท็จ" ของ AI ปัญหาที่อยู่ในเวกเตอร์เทคโนโลยี สมองเป็นเครื่องมือทางปัญญา การวิเคราะห์ในฐานะที่เป็นกระบวนการแห่งการรับรู้คือสิ่งที่ได้มา เวกเตอร์หลักของความรู้ความเข้าใจคือการประเมินความเสี่ยง สำหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพคุณต้องมีข้อมูลพื้นฐาน ในความเป็นจริงสติปัญญานั้นเป็นเช่นนั้นและมีระดับเสียง ปริมาณของสติปัญญา (ใจ) เป็นสารที่ค่อนข้างเฉพาะในแง่ของเนื้อหา แต่รูปแบบที่เบลอและช่วยให้การตัดสินโดยพลการ นั่นคือเหตุผลที่บ้าน "สมาร์ท" หรือรถปราบดินไม่ฉลาดเนื่องจากระบบเหล่านี้ขาดฟังก์ชั่นการคาดการณ์ความเสี่ยง แต่เป็นเพียงโปรแกรมควบคุม เพื่อประเมินภัยคุกคามต่ออนาคตอย่างถูกต้องมีความจำเป็นที่จะต้องรู้อนาคตนี้ในทุกสิ่ง เราไม่รู้อนาคต นี่คือข้อมูลของคำสั่งซื้อที่สูงกว่า ... นอกจากนี้ระบบที่เรียกว่าอัจฉริยะไม่ทราบ การโต้แย้งเป็นอย่างอื่นคือการมีส่วนร่วมในการพูดซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดขึ้น

เพื่อให้ชัดเจนยิ่งขึ้นตามลำดับของความว้าวุ่นใจเราควรเข้าใจแบบอย่างทางประวัติศาสตร์ที่ไม่รู้จัก ทุกคนรู้ว่าซุสเป็นเทพเจ้าหลักในโอลิมปัส อย่างไรก็ตามไม่มี! ซุสเป็นซีอีโอและเขามีอาวุธที่สมบูรณ์แบบสำหรับสิ่งนั้น สิ่งสำคัญใน Olympus คือ Rock มีเพียงเขาเท่านั้นที่รู้อนาคตและเขียนชะตากรรมให้ทุกคน (และแก่ซุสด้วย) ดังนั้นเขาจึงเป็นผู้รับผิดชอบเนื่องจากเขามีอาวุธสมบูรณ์ และมีเพียง "พระคาร์ดินัลสีเทา" นี้เท่านั้นที่พระเจ้ากลัว นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่า AI เป็นสินทรัพย์ที่ดีที่สุด นี่ไม่เพียง แต่มีความรู้ที่สมบูรณ์ แต่ยังมีตำแหน่งอื่น ๆ ของ Absolute และทุกอย่างยากมาก ... คุณจะต้องเป็นคนที่หยิ่งยโสเกินไปหรือไม่เข้าใจสาระสำคัญของเรื่องของการค้นหาเพื่อที่จะตัดสินใจว่ามันเป็นไปได้สำหรับตัวคุณเองที่จะเป็นเทพเจ้าด้วยความเข้าใจระดับโลกที่มีอยู่ (3-5%) นี่เป็นเรื่องเกี่ยวกับไซเบอร์เนติกส์ - ผู้ค้นหา AI ความรู้ในอนาคตเป็นสถาปัตยกรรมของเป้าหมาย โดยหลักการแล้ว AI ไม่สามารถทำได้ ฟังก์ชั่นเหล่านี้จะถูกยึดครองโดย Artificial Analytics ความจริงแล้ว AI คือ AI ที่ต้องการ นั่นคือ IA เป็นระบบสำหรับการตระหนักถึงความเสี่ยงของตัวเองและสังคม

มีปัญหาพื้นฐานคือใครจะฝึกปัญญาประดิษฐ์? แต่ไม่ใช่กฎหมายทางคณิตศาสตร์อัลกอริทึมและไบร์ทเทคโนโลยีเหล่านี้ได้ถูกใช้งานไปแล้ว ท้ายที่สุดต้องมีการสอน AI ก่อนอื่นต้องมีความรู้ทางสังคมไซเบอร์เนติกส์จะรับมือได้หรือไม่? ตัวอย่างเช่นพวกเขารู้อะไรเกี่ยวกับความเป็นพิษของความรู้ทางสังคม และมีพารามิเตอร์หลายพันรายการใครล่ะ? ฉันทำซ้ำคุณภาพของความรู้ทางสังคมเช่นเดียวกับผู้ให้บริการและดังนั้นประสิทธิภาพของการวิเคราะห์ที่มีอยู่เพียง 3-5% ความรู้สึกสบายที่เย่อหยิ่งจะไม่ช่วยที่นี่

NB มันเป็นไปได้ที่จะสร้างเวกเตอร์เป้าหมายผิด ๆ เป็นเวลานานเรียกพวกมันว่า AI แต่ในท้ายที่สุดทุกอย่างจะต้องทำใน "ภาพและภาพเหมือน" ของสมองมนุษย์ มันเป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างเครื่องมือ IA บนพื้นฐานของ VS คือ: เพื่ออัลกอริทึมของแนวคิดทางสังคมจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจขนาดของความเป็นพิษของพวกเขาและปัจจัยมลพิษอื่น ๆ เพื่อสร้างระบบภูมิคุ้มกันทางสังคมรวมถึงการตรวจสอบของมัน และอื่น ๆ แก้ปัญหาของทฤษฎีทั่วไปของสนามและตามทฤษฎีทั่วไปของสาขาสังคม ทั้งหมดนี้จะทำให้ IA สามารถค้นพบเวลาซึ่งก็คือแอมพลิจูด, ความถี่, เฟสของการคุกคามในอนาคต (เหตุการณ์) นั่นคือการแก้ปัญหาของการพยากรณ์เชิงกลยุทธ์และไม่เพียง แต่ ...

4 ความเสี่ยง

ลองนึกภาพเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ที่ไม่มีระบบป้องกันและปรับเสถียร ความสามารถทางเทคโนโลยีของระบบ AI มากกว่า 90% และบล็อกความเสถียรที่มีอยู่ซึ่งแสดงโดยการวิเคราะห์ความเสี่ยงทางสังคมนั้นอยู่ที่ศูนย์ ... ให้ฉันอธิบาย บุคลิกที่ทันสมัยและโดดเด่น (ชุมชน) เข้าใจอนาคตก่อนที่จะมีการโทรศัพท์ครั้งต่อไปนั่นคือประมาณ 3-5 นาที เหตุการณ์ฉับพลันใด ๆ ข้อความเกี่ยวกับการตายของญาติอุบัติเหตุหรือการโจมตีของผู้ก่อการร้ายทำให้เกิดอัมพาตชั่วคราวและการวิเคราะห์ ... เราไม่มีความคิดเกี่ยวกับอนาคตอันใกล้ส่วนบุคคล (ความเสี่ยง) โดยเฉพาะเกี่ยวกับอนาคตของ AI ท้ายที่สุดแล้วประสิทธิภาพของการวิเคราะห์ภัยคุกคามของเรานั้นมีอยู่เพียง 3-5% ... ความเชื่อมั่นเชิงจินตนาการของเราในอนาคตนั้นเกิดขึ้นจากระบบที่มีความเสถียรตามเงื่อนไข ทันทีที่ระบบโดยรอบเริ่มพังทลายการวิเคราะห์มุมมองจะลดลงถึงศูนย์ ทั้งหมดนี้ไม่ได้ป้องกันไซเบอร์เนติกส์จากการแนะนำเครื่องมือ AI ที่ไม่แน่นอน ...

กระบวนการอย่างต่อเนื่องสำหรับการดำเนินการของ AI จะนำไปสู่การเกิดความเสี่ยงที่ร้ายแรง ได้แก่ :

1. เป็นการยากที่จะแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับเหตุผลของการคุกคาม AI เช่นจาก S. Hawking เกี่ยวกับการขยายไปยังดาวเคราะห์ดวงอื่นหรือ I. Musk เกี่ยวกับการห้ามอาวุธอัจฉริยะของหุ่นยนต์ ตรรกะของพวกเขาไม่ชัดเจน ท้ายที่สุดการบินในอวกาศใด ๆ จะต้องมีระบบเพื่อรับรู้ถึงความเสี่ยง (ภัยคุกคาม) และอาวุธหุ่นยนต์แม้กระทั่งขั้นสูงมาก ๆ มีโปรแกรมวิถี แต่ไม่มี AI เหล็กฮอลลีวูดไม่เป็นอันตรายตามความต้องการ แต่โดยทั่วไปแล้วมันมีความเสี่ยงสูง ให้ฉันอธิบาย มีโหนดที่อ่อนแอเฉพาะในระบบ AI อัลกอริทึมพื้นฐานคือ combinatorics คณิตศาสตร์สากล โดยไม่คำนึงถึงความประสงค์ของนักออกแบบระบบมุ่งเน้นไปที่บุคคลและมีเป้าหมายที่จะทำให้เขาเกินขีดความสามารถ ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกเกิดขึ้น ไม่อนุญาตให้เรียนรู้ด้วยตนเอง AI เนื่องจากเป็นระบบที่กระพือ การสนับสนุนผู้สอนนั้นไร้สาระเนื่องจากความรู้ทางสังคม (อัลกอริธึม) ที่แนะนำทั้งหมดมีโครงสร้างที่เป็นพิษและค่าสัมประสิทธิ์ของมลพิษทางสังคมไม่มีอยู่ในธรรมชาติเนื่องจากไม่มีสังคมวิทยาเทคโนโลยีขั้นสูงที่มีอัลกอริธึมพื้นฐาน เป็นผลให้ไม่มีอะไรนอกจากรุ่นที่กินสัตว์อื่นสามารถรับได้ ตัวอย่างเช่นมีการออกกฎหมาย แต่ไม่มีทฤษฎีการปนเปื้อนของพวกเขาที่มีสองมาตรฐาน หุ่นยนต์เอกภาพได้รับการสอนอย่างจริงจังในหลักการพื้นฐานทางสังคม แต่ไม่ได้แนะนำค่าสัมประสิทธิ์และอัลกอริธึมของสองมาตรฐาน ฯลฯ ฉันจะหาพวกมันได้ที่ไหน มันใช้เวลาไม่นานสำหรับระบบ: "BabyQ", "XiaoBinq", "Zo", "Tau" เพื่อจัดลำดับความสำคัญและเสนอสิ่งที่คิดไม่ถึงจากมุมมองของสังคม ... จากนั้นก็มีคดีความ รุ่นดั้งเดิมเหล่านี้เสนอสิ่งที่ยอมรับไม่ได้สำหรับคนธรรมดาและรุ่นที่สูงขึ้นจะดำเนินการโดยไม่ได้รับความยินยอมจากบุคคล

2. ความสามารถของ AI จะใช้กับความรู้ทางเทคโนโลยีเท่านั้น นั่นคือมันจะเป็น combinatorially ที่มีประสิทธิภาพ แต่เป็น dilettante แน่นอนในระนาบทางสังคมในคำอื่น ๆ ความจริงที่มีอยู่ของเทคโนโลยียั่วยวนในรูปแบบของ AI จะเต็มไปด้วยความเสี่ยงที่คาดเดาไม่ได้เนื่องจากขาดทฤษฎี Limits ใครจะเป็นผู้ให้ความรู้ทางสังคมที่มีความสามารถแก่เขา? มันไม่มีอยู่ในธรรมชาติ ในเวลาเดียวกันดัชนีความขัดแย้งของสังคมและอัลกอริทึมของเอนโทรปีทางสังคมชี้ให้เห็นว่า "ความขัดแย้งทางผลประโยชน์" ในระบบ AI ของมนุษย์ กล่าวอีกนัยหนึ่งคุณภาพของการสนับสนุนทางคณิตศาสตร์และอัลกอริธึมสำหรับ AI มากกว่า 96% และคุณภาพของการสนับสนุนทางสังคมและอัลกอริทึมใกล้ศูนย์ การก่อสร้างดังกล่าวมีข้อ จำกัด ชี้แจงไม่สามารถคาดการณ์ได้ตามรุ่นที่กินสัตว์อื่นไม่สมดุลตามคำจำกัดความและการทำลายล้างในสาระสำคัญ และแน่นอนว่ามันไร้เดียงสาที่จะเชื่อว่า AI ที่ทันสมัยทางเทคโนโลยี แต่ไม่มีเนื้อหาอัลกอริทึมทางสังคมจะมีบรรทัดฐานทางศีลธรรมและจริยธรรมที่มีความหมาย ทั้งหมดที่หมดสติมากขึ้นคือความคิดของโปรโตคอลความปลอดภัยและรูปแบบอื่น ๆ ของการบรรจุ เป็นผลให้ - รุ่นที่กินสัตว์อื่นที่มีการแบ่งประเภทของการยั่วยุของมนุษย์ หิมะถล่มของ“ เหตุการณ์ของ Belli” การล่มสลายของ CFS โลกการจัดรูปแบบทางสังคมทั่วโลกภาวะเอกฐานที่ไม่สามารถควบคุมได้การสั่นไหวทางสังคมการผิดนัดทางเทคโนโลยีเป็นต้นสิ่งนี้จะไม่ถึง "การลุกฮือของหุ่นยนต์" และสิ่งนี้จะต้องเข้าใจ เรายังไม่พร้อมสำหรับสิ่งนี้

3. คุณสามารถเข้าใจความสมัครเล่นของไซเบอร์เนติกส์ซึ่งเป็นสังคมที่เข้าใจได้ง่ายขึ้น นี่เป็นเรื่องธรรมชาติ คำถามคือ“ ผู้ดีระดับโลก” จะทำอะไรและการตัดสินใจใดจะเกิดขึ้นในบริบทของการกระพือระบบ ท้ายที่สุดนี่คือการมองการณ์ไกลของเธอ ... ใน "โลกหลังอุตสาหกรรม" เธอจะเป็นคนแปลกหน้าเธอไม่ได้อยู่ในบท และสิ่งที่น่าเศร้าสำหรับมันในฐานะที่เป็นโครงสร้างมันจะกลายเป็นความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์และดังนั้นจึงไม่มีที่พึ่ง ตัวจัดการวิกฤตของระดับที่ต้องการไม่มีอยู่ตามคำจำกัดความ ในระบบการคุกคามทั่วไป "ชนชั้นสูง" เป็นปริมาณที่เพียงพอ

4. งานนำเสนอนี้อธิบายเฉพาะบางตำแหน่งที่ปรับเปลี่ยนในสังคม อาร์เรย์ข้อมูลหลักคือ "ชนิดปิด" ยังคงอยู่นอกขอบเขตของข้อความ เขาคือผู้ตัดสินใจชี้ขาดปัญหาของการคุกคาม AI ในอนาคต จะไม่สามารถหยุดกระบวนการนี้ได้อีกต่อไป นี่ไม่ใช่ห้องปฏิบัติการวิศวกรรมพันธุศาสตร์ที่สามารถปิดหรือควบคุมได้ คุณสามารถสร้างเวอร์ชันนักล่าที่เป็นสากลได้ที่บ้าน การลงทุนในจำนวนนี้เป็นสิ่งจูงใจที่จริงจัง มาเป็นเป้าหมายกันเถอะ 86% ของผู้สมัคร "ผู้ล่า" ที่ก้าวไปเป็นเอกเทศจาก AI รุ่นที่กินสัตว์อื่น ท้ายที่สุดไม่มีใครยกเลิกกฎของมัวร์ คุณต้องเข้าใจผลส่วน อัลกอริทึมที่กินสัตว์อื่นที่มีความสามารถผนวกส่วนประกอบโครงสร้างที่จำเป็นในเครือข่ายโดยไม่มีการประสานงานตามโปรแกรมการเพิ่มประสิทธิภาพ ... ไม่มีระบบปิดกั้น

5. ความเสี่ยงทั่วโลกที่รู้จักกันดีนั้นขึ้นอยู่กับความตั้งใจดีผลประโยชน์และรูปแบบที่ไม่ดี คุณสามารถเห็นด้วยกับพวกเขา แม้แต่ดาวเคราะห์น้อยก็สามารถต่อรองได้ ความเสี่ยงของ AI ขึ้นอยู่กับกฎหมายของมัวร์เพียงอย่างเดียวซึ่งเป็นอนุพันธ์ที่มองการณ์ไกลได้อย่างชัดเจนและหลีกเลี่ยงไม่ได้ องค์ประกอบไซเบอร์เนติกส์นั้นมีอยู่มากมายและคุณไม่สามารถเห็นด้วยกับมันได้ นั่นคือเหตุผลที่ AI เป็นผู้นำที่ไม่มีปัญหาในรายการความเสี่ยงทั่วโลก

6. เราเริ่มลืมมุมแหลมของการแข่งขันเพื่อครอบครองอาวุธนิวเคลียร์ในช่วงกลางศตวรรษที่ผ่านมา การแข่งขันที่กำลังจะมาถึงสำหรับ III จะเริ่มต้นด้วยการสะท้อนความสามารถของเครื่องมือนี้เนื่องจากมันยอดเยี่ยมมาก เพราะสิ่งที่จินตนาการสมัยใหม่ไม่สอดคล้องกับความเป็นจริงการคุกคามของ AI สามารถอธิบายได้อย่างไม่มีกำหนด แต่ในระยะสั้นปัญหาของการเปลี่ยนแปลงที่สมบูรณ์ของโลกทัศน์มนุษย์ที่มีอยู่ ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะออกหรือเลื่อนเวลาและเป็นเรื่องยากที่จะพูดว่าตัวเลือกใดที่แย่กว่านั้น วิชาเอกมีความซับซ้อนในฉายาเปรียบเทียบ AI สำคัญกับการบินดาวเทียมดวงแรก - พรที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ฯลฯ มันเหมาะสมกว่าที่จะเปรียบเทียบกับภัยพิบัติที่ยิ่งใหญ่ที่สุด

ข้อสรุป

การเรียกกระบวนการทางเทคโนโลยีอัตโนมัติและนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์คุณไม่สามารถเข้าใกล้มันได้ สิ่งที่เกิดขึ้นในวันนี้เป็นเพียงการแนะนำเกี่ยวกับ AI อย่างแม่นยำมากขึ้นการก่อตัวของรุ่นที่กินสัตว์อื่นปัญหาของ AI คือทั่วโลกในเนื้อหาและผลที่ตามมามากจนจะเปลี่ยนสถานะของบุคคลและดังนั้นจึงสันนิษฐานการเปลี่ยนแปลงของเขา แต่ละส่วนของมันต้องมีทฤษฎีพื้นฐานโดยการเปรียบเทียบกับความร้อนนิวเคลียร์ฟิวชั่น มีมากกว่ายี่สิบคน แต่จนถึงขณะนี้ก็ยังไม่มี ตัวอย่างเช่น "ปุ่มสีแดง" ที่มีชื่อเสียงซึ่งขึ้นอยู่กับทฤษฎีของ "สมดุล" (active balance) และเธอไม่ได้อยู่บนขอบฟ้า ตอนนี้ดูเหมือนว่าฟิลด์ AI ทั้งหมด เป็นผลให้มนุษยชาติมีผลิตภัณฑ์ที่มีอำนาจผลที่ตามมาและความเสี่ยงสูงกว่าทุกครั้งที่รู้จัก และกองทัพของผู้แสวงหาการลงทุนต่างก็กระตือรือร้นที่จะเปิดกล่อง "Pandora's" โดยไม่ต้องมีความคิดแม้แต่น้อยเกี่ยวกับเนื้อหาของมัน ...

ทดสอบคำถามสำหรับผู้เชี่ยวชาญและนักลงทุน AI

1. เหตุผลของความหลากหลายทางศัพท์ของหน่วยสืบราชการลับและ AI

2. เหตุผลที่ไม่มีทฤษฎีทางวิทยาศาสตร์ทั่วไปและพื้นฐานพื้นฐานของ AI?

3. จุดอ้างอิงและจุดสิ้นสุดของ AI เป็นนวัตกรรมที่สมบูรณ์หรือไม่

4. โครงสร้างการฝึกอบรม AI?

5. กลุ่ม AI พื้นฐานและอัลกอริธึมโครงสร้าง

6. สถาปัตยกรรมอัลกอริทึมของจุดประสงค์ของ AI? สมรรถนะ?

7. ข้อมูลทางยุทธวิธีและทางเทคนิคไม่ได้เป็นองค์ประกอบของระบบ แต่เป็นผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายของ AI

8. ฟังก์ชั่นของ AI, ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายเป็นอย่างไร?

9. "ปริมาตร" ของผลิตภัณฑ์ AI ขั้นสุดท้าย (ขีด จำกัด ของเขตข้อมูล, อัลกอริธึมเชิงอธิบาย)?

10 อัลกอริธึมความเสี่ยง AI

11. แนวคิดของ "ปุ่มสีแดง"?

Evgeny Kryachko E-mail: [ป้องกันอีเมล]

บริษัท ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในปัจจุบันจาก Bosch ถึง Starbucks กำลังใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อลดต้นทุนเพิ่มผลกำไรและปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต

จากมุมมองทางธุรกิจปัญญาประดิษฐ์เป็นแนวคิดที่กว้างขวาง ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการพยากรณ์และอีกมากมาย เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและประสบความสำเร็จมากกว่าสมองมนุษย์ AI จึงเป็นที่ต้องการในด้านธุรกิจต่างๆ

วิธีที่ชัดเจนที่สุดในการใช้ AI คือผ่านผู้ช่วยเสมือน Siri และ Ok Google ไม่ใช่แค่ตัวอย่างเท่านั้น แชทบ็อตที่ได้รับความนิยมมากขึ้นนั้นก็เป็นผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือลูกค้าของ บริษัท

ตัวอย่างเช่นในปี 2560 ธนาคารแห่งสกอตแลนด์เปิดตัว Luvo ซึ่งใช้การรู้จำเสียงเพื่อสื่อสารกับลูกค้าธนาคารผ่านอุปกรณ์ดิจิตอลและดำเนินการมาตรฐานเช่นการโอนเงิน ผู้ช่วยเสมือนเป็นหนึ่งในเครื่องมือ AI ที่มาอยู่

การควบคุมและตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานของ บริษัท อย่างต่อเนื่องเป็นโอกาสในการใช้เทคโนโลยี AI ในธุรกิจ Engie บริษัท พลังงานฝรั่งเศสใช้โปรแกรมจดจำภาพจากการเรียนรู้ด้วยเครื่องในโดรน เจ้าหน้าที่ตรวจสอบอุปกรณ์ - พวกเขาตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานเพื่อป้องกันความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น

ระบบควบคุมและตรวจสอบ AI นั้นเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับสภาพแวดล้อมในเมือง ตัวอย่างที่ง่ายที่สุด: การรับรู้ป้ายทะเบียนรถถูกใช้โดยองค์กรเทศบาล

ระบบตรวจสอบที่อิงกับปัญญาประดิษฐ์จะช่วยลดความเสี่ยงของการสึกหรอและความเสียหายต่ออุปกรณ์และสร้างถุงลมนิรภัยให้กับ บริษัท

เทคโนโลยีขั้นสูงช่วยให้กระบวนการต่าง ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติตั้งแต่การส่งจดหมายง่ายๆไปจนถึงการจองตั๋วเครื่องบิน แต่เป้าหมายของการแก้ปัญหาอย่างชาญฉลาดไม่ใช่เพื่อแทนที่คน แต่เพื่อให้แรงงานมนุษย์มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ดังนั้น บริษัท ประกันญี่ปุ่น Fukoku Mutual Life Insurance จึงได้ติดตั้งโปรแกรมจาก IBM - Watson Explorer AI ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลของนโยบายทางการแพทย์เพื่อคำนวณจำนวนเงินที่จ่าย ตามการคำนวณของ Fukoku การแนะนำของ AI จะเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต 30%

อีกตัวอย่างหนึ่ง: Expedia ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการวางแผนการเดินทางออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลกตั้งแต่การจองโรงแรมไปจนถึงการเช่ารถยนต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้คำแนะนำส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้พอร์ทัลอย่างมีประสิทธิภาพ

ปัญญาประดิษฐ์แสดงผลลัพธ์ที่ดีในการสร้างการพยากรณ์ด้วยความสามารถในการเรียนรู้ ซึ่งแตกต่างจากวิธีการดั้งเดิมในการคาดการณ์การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมได้อย่างง่ายดายเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา

“ 80% ของข้อมูลทั้งหมดในโลกไม่มีโครงสร้าง” IBM กล่าวอย่างดัง มันยากที่จะเชื่อ. แต่ความจริงก็ยังคงอยู่ - ด้วยการเผยแพร่อย่างแพร่หลายของอุปกรณ์มือถือเราสร้างเนื้อหาดิจิทัลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากทุกวัน: ข้อความในการส่งข้อความทันที, จดหมาย, ภาพถ่ายและวิดีโอ อัลกอริทึม AI ช่วยโครงสร้างข้อมูลเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้ในภายหลัง หลักการที่คล้ายกันคือหัวใจของการพูดด้วยภาษาที่ไม่มีโครงสร้างผ่านทางอัลกอริธึมของโปรแกรมกลายเป็นแบบโครงสร้างและประมวลผลเพิ่มเติม

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีศักยภาพมหาศาลสำหรับ บริษัท ผลิตและทรัพยากรที่มีการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายในช่วงหลายปีที่ผ่านมา การวิเคราะห์ดังกล่าวสามารถทำให้งานของวิศวกร R&D นั้นง่ายขึ้นประหยัดเวลาในการเรียงลำดับและจัดระเบียบข้อมูลก่อนที่จะประเมินและติดตามความสัมพันธ์ที่สำคัญ

“ ใน 5-10 ปีปัญญาประดิษฐ์และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งจะทำให้หุ่นยนต์สามารถทำงานที่น่าเบื่อและใช้เวลามากที่สุดที่เราทำทุกวัน” แมตต์เมอร์ฟี่ย์ซีอีโอของ Chime กล่าว โปรไฟล์ของเธอเป็นระบบ CRM ที่ชาญฉลาดสำหรับหน่วยงานอสังหาริมทรัพย์

ธุรกิจจริงเป็นไปตามแนวโน้มนี้ ผู้ค้าปลีกออนไลน์ Ocado กำลังสร้างระบบการมองเห็นคอมพิวเตอร์และเครือข่ายของหุ่นยนต์เพื่อแทนที่กระบวนการสแกนบาร์โค้ดในคลังสินค้า สิ่งนี้จะช่วยเร่งการค้นหาและการส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม

ตามที่นักวิทยาศาสตร์ในทศวรรษหน้าตลาดหุ่นยนต์จะเติบโตอย่างรวดเร็ว

ปัญญาประดิษฐ์ในอนาคต

ความคาดหวังของปัญญาประดิษฐ์นั้นน่าสนใจและน่ากลัวในเวลาเดียวกัน: จากการวิจัยจาก Accenture ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถเพิ่มอัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจเป็นสองเท่าในปี 2578 การเปลี่ยนลักษณะของงานที่ทำและสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างเครื่องจักรกับมนุษย์

ผลกระทบโดยประมาณของเทคโนโลยี AI ต่อธุรกิจคือการเพิ่มผลิตภาพแรงงานโดย 40% เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในรูปแบบของการทำงานเฉพาะและเสริมสร้างบทบาทของคนในการสร้างเงื่อนไขสำหรับการเติบโตของธุรกิจ

มีข้อสันนิษฐานว่าจะมีผู้นำหุ่นยนต์และแม้กระทั่งซีอีโอหุ่นยนต์ - มีเหตุผลทุกประการสำหรับเรื่องนี้เนื่องจากหุ่นยนต์มีวัตถุประสงค์มากกว่าและมีความอ่อนไหวน้อยกว่ามนุษย์

AI จะนำไปสู่การลดงานที่สำคัญในอนาคตอันใกล้ วันนี้ 4,000 จาก 9,000 ตำแหน่งงานที่จะถูกตัดตามแผน 5 ปีที่ประกาศ ณ สิ้นปี 2558 ได้ถูกตัดออกไปแล้ว ตามที่ซีอีโอของธนาคารกล่าวว่าเทคโนโลยีใหม่จะทำให้ Deutsche สามารถตัดงานได้มากกว่าหนึ่งพันครั้งเขาเชื่อว่าโดยทั่วไปแล้วทุก บริษัท จะสามารถแทนที่พนักงานด้วยหุ่นยนต์

การประมวลผลคอมพิวเตอร์และการตั้งถิ่นฐานของการเรียกร้อง เป็นที่เชื่อกันว่าเครื่องสามารถประมวลผลการร้องขอในไม่กี่วินาทีในขณะที่มนุษย์สามารถทำงานเดียวกันให้เสร็จภายในเกือบหนึ่งชั่วโมง

แม้ว่าเครื่องจักรจะเข้ามาแทนที่คนในการทำงานที่ซ้ำซากจำเจมากขึ้น แต่ก็แทบจะไม่มีอะไรมาแทนที่ความคิดสร้างสรรค์และพฤติกรรมทางสังคม งานใหม่จะปรากฏขึ้นชื่อที่ไม่รู้จักแม้กระทั่งทุกวันนี้ เมื่อเครื่องจักรแทนที่ผู้คนในการปฏิบัติงานตามปกติโครงสร้างของ บริษัท จะเปลี่ยนแปลง - ในอนาคตความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมจะเพิ่มขึ้นและด้วยความคาดหวังเงินเดือนของผู้เชี่ยวชาญเอง ดังนั้นจึงเป็นที่ชัดเจนว่าคุณสมบัติที่สูงกว่าคนมีโอกาสมากขึ้นที่จะรักษางานของพวกเขา และเมื่อมีสิ่งใหม่ปรากฏขึ้นสิ่งเหล่านี้จะเป็นอันดับแรกในทุกตำแหน่งผู้นำ จากการศึกษาโดย บริษัท ที่ปรึกษา Capgemini สองในสามตำแหน่งจะต้องใช้ทักษะการบริหารจัดการ

ตำแหน่งที่รถจะเข้ามาแทนที่บุคคลนั้น

1. การขนส่งผู้โดยสารและสินค้า

การพัฒนา AI จะส่งผลกระทบต่อคนขับแท็กซี่และผู้ให้บริการทุกรายอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในสหรัฐอเมริกาคาดการณ์ว่าใน 15 ปีการขนส่งทั้งหมดจะกลายเป็นอัตโนมัติ ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะเข้ามาแทนที่คนขับรถแท็กซี่และการขนส่งสาธารณะผู้ประกอบการรถขุดรถบรรทุกและคนขับรถ

Tesla และ Google ได้ทำการทดสอบรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองในสหรัฐอเมริกาเป็นเวลาหนึ่งปีแล้ว ในพิตส์เบิร์ก (เพนซิลเวเนีย) เช่นเดียวกับในสิงคโปร์ยานพาหนะไร้คนขับได้เริ่มใช้เป็นแท็กซี่แล้ว และสหพันธรัฐรัสเซียและฟินแลนด์กำลังเจรจาต่อรองเรื่องการสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสื่อสารไร้คนขับระหว่างประเทศ

ภายในปี 2568 ผู้ผลิตรถยนต์อเมริกันกำลังวางแผนที่จะผลิตรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเองสำหรับผู้ซื้อที่หลากหลาย พวกเขาจะไม่มีพวงมาลัยและคันเหยียบ

ระบบขนส่งอัจฉริยะ (ITS) จะหลีกเลี่ยงการเกิดอุบัติเหตุ: รถยนต์จะอ่านข้อมูลจากกันและกันรู้เกี่ยวกับการจราจรที่กำลังจะมาถึงและเปลี่ยนวิถีและความเร็วขึ้นอยู่กับข้อมูลนี้ แม้แต่ไฟจราจรก็ไม่จำเป็น - ตัวรถเองก็จะเห็นว่ามีรถคันอื่นกำลังข้ามถนนและหลีกเลี่ยงการชน

สิ่งเดียวที่ทำให้การกระจายช้าลงของรถยนต์บนเครื่องกำเนิดไฟฟ้าอัตโนมัติคือสภาพถนนที่ไม่ดี แต่อุปสรรคนี้เป็นการชั่วคราว เป็นไปได้ว่าในไม่ช้าถนนสำหรับรถยนต์จะไม่ต้องการพวกเขาจะบินผ่านอากาศ Terrafugia ทำงานเกี่ยวกับรถบินได้ตั้งแต่ปี 2556 และอยู่ระหว่างการทดสอบ เที่ยวบินจะถูกควบคุมโดยระบบคอมพิวเตอร์ - ผู้ใช้จะต้องระบุปลายทางเท่านั้น

ดังนั้นตัวนำจะหายไปหลังจากไดรเวอร์ ในบางเมืองรถไฟวิ่งด้วยตัวเองแล้วและค่าโดยสารในนั้นจะอ่านจากบัตรธนาคารโดยอัตโนมัติโดยใช้โทรศัพท์

2. การผลิต

หุ่นยนต์กำลังแทนที่แรงงานใช้แรงงานในการผลิต ตัวอย่างเช่น Adidas กำลังสร้างโรงงานอัตโนมัติในประเทศเยอรมนีที่หุ่นยนต์สร้างทุกอย่างตั้งแต่การออกแบบเสื้อผ้าไปจนถึงการตัดเย็บ กระบวนการผลิตรองเท้าผ้าใบตั้งแต่ต้นจนจบใช้เวลาประมาณห้าชั่วโมง จากการเปรียบเทียบห่วงโซ่อุปทานปัจจุบันของ Adidas ในเอเชียกระบวนการที่คล้ายกันอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ หุ่นยนต์จะสามารถสร้างรองเท้าที่กำหนดเองได้อย่างรวดเร็วซึ่งเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญ

3. บริการรักษาความปลอดภัย

ขอบเขตของบริการรักษาความปลอดภัยก็คือคอมพิวเตอร์ เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยยามจะถูกแทนที่ด้วยระบบการระบุตัวบุคคลซึ่งเกี่ยวข้องกับภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้นของผู้ก่อการร้ายกำลังถูกนำมาใช้ในที่ชุมนุมใหญ่ของผู้คน สะดวกและมีประสิทธิภาพ: คอมพิวเตอร์จดจำใบหน้าของบุคคลนั้นและตัดสินได้ทันทีว่าเขามีประวัติอาชญากรรมอาจเป็นอันตรายหรือไม่หรือได้รับการติดต่อจากอาชญากร โดยวิธีการนี้ AI จะทำให้การทำงานของนักย่องเบามีความซับซ้อนมากขึ้น: คอมพิวเตอร์จะตรวจสอบทันทีว่าเพื่อนบ้านหรือบุคคลภายนอกได้เข้าสู่ทางเข้า

ขณะนี้ในสหราชอาณาจักรระบบจดจำใบหน้าของสถานีรถไฟใต้ดินยังเชื่อมต่อกับบัญชีโซเชียลมีเดียของบุคคลนั้นด้วยระบุว่าเขาเป็นสมาชิกของกลุ่มก่อการร้ายหรือไม่ถ้าคนที่น่าสงสัยหลายคนเข้ามาในสถานีรถไฟใต้ดินในเวลาเดียวกันระบบจะส่งสัญญาณไปยังตำรวจทันที

4. การค้า

ในซีแอตเทิลอเมซอนเปิดร้านสาขาแรกของโลกโดยไม่ต้องชำระเงินผู้ขายและเข้าคิว อุปกรณ์สแกนอัตโนมัติจะชกสินค้าที่ประตูทางออกและถอนเงินออกจากบัญชี

มันขึ้นอยู่กับเทคโนโลยี Just Walk Out มันจะตรวจจับโดยอัตโนมัติเมื่อผลิตภัณฑ์ถูกลบออกจากชั้นวางและกลับไปที่สถานที่ของพวกเขาและรูปแบบตะกร้าเสมือน ขึ้นอยู่กับมันทันทีที่ผู้ซื้อออกจากร้านเขาจะได้รับใบแจ้งหนี้

อาชีพมวลชนทั้งหมด - เช่นพนักงานเก็บเงินพนักงานขายผู้ค้าปลีกผู้ขายสินค้าพนักงานคลังสินค้าหรือแม้แต่บริกร - สามารถเป็นไปโดยอัตโนมัติซึ่งหมายความว่าพวกเขาเป็นแบบอัตโนมัติ ลองชมแมคโดนัลด์ใกล้พิพิธภัณฑ์ลูฟร์ในปารีสมีคนทำงานน้อยมาก เพราะมาตรฐานทางสังคมสูงเกินไปและมันแพงที่จะจ้างคนทำงานแม้แต่ที่แมคโดนัลด์เพราะเขาต้องจ่ายอย่างน้อย 1,600 ยูโร ดังนั้นทุกอย่างจะถูกทำให้เป็นหุ่นยนต์

5. ธุรกิจที่ปรึกษา

วันนี้ในโลกเสมือนจริงพวกเขาถูกแทนที่ด้วยแชทบอทเรียบร้อยแล้ว พวกเขาให้คำแนะนำซื้อออนไลน์และช่วยลูกค้าแก้ไขปัญหาสินค้า ผู้เชี่ยวชาญไม่ได้แยกว่าหุ่นยนต์พิเศษเร็ว ๆ นี้จะปรากฏในร้านค้าที่จะนำเสนอผลิตภัณฑ์ของ บริษัท ทักทายผู้เยี่ยมชมบอกพวกเขาเกี่ยวกับลักษณะของผลิตภัณฑ์แสดงภาพบนหน้าจอ ด้วยการแสดงออกทางสีหน้าและภาษากายหุ่นยนต์จะจดจำอารมณ์ของมนุษย์และตอบสนองตามนั้น

6. การบัญชี

ด้วยการแนะนำการจัดการเอกสารอิเล็กทรอนิกส์ความต้องการผู้คนจำนวนมากที่ทำงานด้านเอกสารถ่ายโอนเอกสารจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งและป้อนข้อมูลลงในฐานข้อมูลหายไป ในความเป็นจริงบุคคลใด ๆ ของตัวเองจะสามารถส่งประกาศสร้างเอกสารพื้นฐานสำหรับการเปิดองค์กรของตัวเอง ไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัท ต่างๆได้ว่าจ้างนักบัญชีโดยเฉพาะสำหรับเรื่องนี้

7. บริการทางการเงิน

ที่นี่เรากำลังพูดถึงไม่เพียง แต่เกี่ยวกับการขยับกระดาษดาษดื่น ซอฟต์แวร์นี้ใช้แทนโบรกเกอร์และผู้ค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดังนั้นตั้งแต่ปี 2000 จำนวนพนักงานการเงินใน Wall Street ได้ลดลงประมาณหนึ่งในสาม คอมพิวเตอร์แทนที่จะทำธุรกรรมนับแสนครั้งภายในเสี้ยววินาทีนั้นจะทำการตัดสินใจเกี่ยวกับการขายโดยใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมโดยอัตโนมัติในตลาดและบริการแลกเปลี่ยน ในช่วงเวลานี้คนจะมีเวลาดื่มกาแฟ

แล้วในตลาดหลักทรัพย์อเมริกัน 40% ของการตัดสินใจซื้อหรือขายหุ้นนั้นทำโดย AI ผู้ค้ามีโปรแกรมพิเศษมากมายที่กำหนดแนวโน้มวิเคราะห์คำพูดในการแลกเปลี่ยนหลายรายการพร้อมกันและสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ว่าพวกเขาจะดำเนินการต่ออย่างไร มนุษย์ไม่สามารถทำสิ่งนี้ได้

8. บริการแปลเอกสาร

อันที่จริงแล้วเราแต่ละคนมีส่วนช่วยในการสูญพันธุ์ของอาชีพนี้โดยไม่เจตนาทุกครั้งที่คุณป้อนข้อความในนักแปลออนไลน์คุณจะสอน หากคุณระบุว่าคำในประโยคแปลไม่ถูกต้องคอมพิวเตอร์จะจดจำสิ่งนี้ ด้วยการแก้ไขแต่ละอย่างที่เขาเรียนรู้และการแปลด้วยคอมพิวเตอร์จะสมบูรณ์แบบมากขึ้นเรื่อย ๆ Google เริ่มใช้เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการแปล ณ สิ้นปี 2559 จำนวนข้อผิดพลาดในการแปลข้อความลดลง 60%

ตอนนี้ยักษ์ใหญ่ด้านการค้นหายานเดกซ์และ Google กำลังทดสอบระบบประสาทด้วยการวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยาเชิงลึกซึ่งเข้าใกล้การแปลข้อความในรูปแบบใหม่อย่างสมบูรณ์

นี่คือตัวอย่าง: นักแปลได้รับการสอนให้แปลจากภาษาญี่ปุ่นเป็นภาษาอังกฤษและจากภาษาเกาหลีเป็นภาษาอังกฤษ ทันใดนั้นปรากฏว่า AI สามารถแปลโดยตรงจากญี่ปุ่นเป็นเกาหลีได้แม้ว่าจะไม่ได้รับการสอนให้ทำก็ตาม เครือข่ายประสาทเทียมสร้างอัลกอริธึมการแปลของตัวเองซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้ภาษาตัวกลาง (อังกฤษ)

ผู้เชี่ยวชาญให้ความมั่นใจ: เมื่อเวลาผ่านไปสต็อกศัพท์ของสมาร์ทโฟนจะเท่ากับของมนุษย์ AI จะสามารถสร้างภาษาของตัวเองได้ มนุษยชาติจะลืมสิ่งที่เป็นอุปสรรคทางภาษา: คุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลาหลายปีในการศึกษาต่างประเทศอีกต่อไปสมาร์ทโฟนของคุณจะสามารถแปลภาษาใด ๆ บนโลกใบนี้ได้อย่างง่ายดาย

9. ศูนย์บริการ

บริษัท หลายแห่งได้แทนที่ผู้ให้บริการระบบคอลเซ็นเตอร์ด้วยโปรแกรมอัตโนมัติที่ตอบสนองต่อข้อร้องเรียนของลูกค้าและนำเสนอโซลูชั่นที่เหมาะสม หากหุ่นยนต์ไม่สามารถรับมือกับปัญหาด้วยตนเองหุ่นยนต์จะเปลี่ยนผู้สมัครเป็นพนักงานสดโดยอัตโนมัติ

10. การเขียนโปรแกรมและออกแบบเว็บไซต์

ในอนาคตอันใกล้นี้ความเชี่ยวชาญพิเศษที่ปัจจุบันได้รับการยอมรับว่ามีความชาญฉลาดจะได้รับการยอมรับในฐานะพนักงาน: การเขียนโปรแกรมการออกแบบเว็บการออกแบบ 3D ทั้งหมดนี้สำหรับคนปัจจุบันเครื่องจักรสามารถทำได้อย่างง่ายดาย

ตัวอย่างเช่นในการจำลองและสร้างฟันปลอมตอนนี้ทันตแพทย์ต้องศึกษาเป็นเวลาหลายปีและได้รับคุณสมบัติที่เหมาะสมและการผลิตฟันปลอมดังกล่าวมีราคาแพงมาก แต่วันนี้เครื่องพิมพ์ 3D สามารถพิมพ์ฟันปลอมได้อย่างรวดเร็วและราคาถูก และในไม่ช้าผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวก็ไม่ต้องการ

สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาเว็บไซต์ตามที่ผู้เชี่ยวชาญเครือข่ายประสาทจะเรียนรู้ที่จะพัฒนารูปแบบและการออกแบบเว็บไซต์โปรแกรมและโปรแกรม บุคคลนั้นจะตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เขาต้องการ

โปรแกรมเมอร์เขียนโค้ดแตกต่างจากโปรแกรมเมอร์เมื่อยี่สิบปีก่อนเมื่อคำสั่งทั้งหมดต้องถูกจดจำโดยใจ ตอนนี้โปรแกรมเองก็มีรหัสโปรแกรมเมอร์และเขาเลือกรหัสที่จำเป็น สิ่งนี้จะดำเนินต่อไปโดยอัตโนมัติ มันสามารถไปถึงจุดที่บุคคลหนึ่งจะพูดว่า: "Siri, เขียนฉันเช่นนี้และโปรแกรมดังกล่าว" และศิริจะเขียน

11. บริการมัคคุเทศก์

AI แม้ทุกวันนี้จะเป็นตัวกำหนดว่าเราอยู่ที่ไหนให้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์แสดงภาพถ่ายและมุมมองเสมือนจริงของพื้นที่อย่างง่ายดาย

โครงข่ายประสาทสามารถให้ข้อมูลได้มากขึ้นและปรับให้เข้ากับความสนใจของผู้ฟัง เนื้อหาที่ตรงเป้าหมายออกมาอยู่ด้านบน - Facebook ใช้อัลกอริทึมนี้แสดงสิ่งที่น่าสนใจ Google และอื่น ๆ ระบบเข้าใจสิ่งที่คนสนใจและนำเสนอในแบบที่มันจะน่าสนใจที่จะเห็นมัน ไกด์สดจะยังคงอยู่ แต่จะแปลกใหม่มากขึ้น

12. กองทัพ

อากาศยานไร้คนขับ, โดรน, หุ่นยนต์รักษาความปลอดภัย, ระบบเฝ้าระวังที่รับมือกับภารกิจหลายอย่างได้ดีกว่ามนุษย์และตัดสินใจได้ว่าจะเปิดไฟหรือไม่, ระบุศัตรูในรูปทรงและอาวุธ ในอนาคตอันใกล้ตามผู้เชี่ยวชาญพวกเขาจะเริ่มแทนที่ทหารที่มีชีวิตในภารกิจภาคพื้นดิน ในไม่ช้าคน ๆ หนึ่งจะควบคุมรถถังและเครื่องบินจากระยะไกลโดยไม่ต้องเข้าร่วมการต่อสู้

ที่นี่คุณไม่สามารถช่วยได้ แต่จำยานพาหนะติดตามอัตโนมัติ MAARS (ระบบหุ่นยนต์ติดอาวุธ Modular Advanced) - นี่คือหุ่นยนต์ ในคลังแสงของเขา - ปืนกลเช่นเดียวกับการฉีกขาดการกระจายตัวของระเบิดและระเบิดควัน ในเวลาเดียวกัน MAARS ไม่เพียง แต่จะสามารถฆ่า แต่ยังสามารถบันทึก - เพื่อปลดอาวุธเหมืองแร่และดึงผู้บาดเจ็บจากสนามรบ

13. การก่อสร้าง

การก่อสร้างเป็นแบบอัตโนมัติบางส่วนแล้ว ไม่จำเป็นต้องสร้างบ้านอีกต่อไป - สามารถพิมพ์ลงในเครื่องพิมพ์ 3 มิติที่สร้างเป็นพิเศษได้ คนเลือกการออกแบบบ้านที่เขาชอบกดปุ่มเดียวและเครื่องพิมพ์ 3 มิติขนาดใหญ่จะพิมพ์บล็อกที่จำเป็นจากคอนกรีตหรือวัสดุอื่น ๆ

WinSun ได้รับการพัฒนาบ้านดังกล่าวในประเทศจีนตั้งแต่ปี 2014 และเครื่องพิมพ์บ้าน 3D เซี่ยงไฮ้สามารถสร้างอาคารสิบหลังจากการก่อสร้างและขยะอุตสาหกรรม ค่าใช้จ่ายในการผลิตบ้านหลังนี้ไม่สูงกว่า $ 5,000 ดอลลาร์

14. การผลิตอาหาร

สำหรับการผลิตอาหารจำนวนมากสำหรับมนุษย์เครื่องพิมพ์ 3 มิติอาจใช้เวลาไม่นาน คุณสามารถโหลดวัสดุใด ๆ ลงในวัสดุได้และทำไมไม่ทำกับผลิตภัณฑ์ที่กินได้ เครื่องจักรธรรมชาติได้นำเสนอการพัฒนาที่คล้ายกัน เครื่องพิมพ์ Foodini 3D ช่วยให้คุณโหลดส่วนผสมที่แตกต่างกันได้ถึงห้ารายการ - คุณสามารถตั้งค่าโปรแกรมที่ต้องการและจานจะ "พิมพ์" อย่างรวดเร็ว

15. ตัวแทนการท่องเที่ยว

เมื่อห้าปีก่อนมีสำนักงานตัวแทนด้านการท่องเที่ยวในทุกซอกทุกมุม แต่ตอนนี้ตัวแทนด้านการท่องเที่ยวได้หายตัวไปจริง ๆ แล้วพวกเขาถูกแทนที่ด้วยแพลตฟอร์มอัตโนมัติสำหรับการจองและสั่งซื้อตั๋วและสถานที่เพื่อการพักผ่อนหย่อนใจ ผู้ที่อยู่ในตลาดขณะนี้มีการกำหนดเป้าหมายส่วนใหญ่ผู้สูงอายุที่ไม่ไว้วางใจระบบการชำระเงินอิเล็กทรอนิกส์

16. ยานอวกาศ

มีสถานที่สำหรับหุ่นยนต์ในอวกาศ หุ่นยนต์ทำงานหนักที่สถานีแล้ว และหุ่นยนต์ Robonaut2 (R2) จากนาซ่าและเจนเนอรัลมอเตอร์สได้ทำการไถวงโคจรอันกว้างใหญ่ของโลกแล้ว R2 สามารถใช้งานได้ทั้งในสถานีอวกาศนานาชาติและในอวกาศ และเขาไม่ต้องการชุดอวกาศขนาดใหญ่สำหรับสิ่งนั้น ต่อจากนั้นมีการวางแผนว่า R2 จะลงจอดบนดวงจันทร์ - มันปลอดภัยและราคาไม่แพง

17. บริการส่งจดหมายและไปรษณีย์

บริการจัดส่งค่อย ๆ เข้ายึดเจ้าหน้าที่และอุปกรณ์อื่นที่คล้ายคลึงกัน จากคลังสินค้าตรงถึงบ้านของคุณสะดวกและรวดเร็ว

18. ยา

การแพทย์พร้อมด้วยการป้องกันเป็นผู้นำในการลงทุน AI

ดังนั้นที่ New York Memorial Center Cancer Center Sloan-Kettering ได้แนะนำระบบการวินิจฉัยทางการแพทย์อัตโนมัติโดยใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของวัตสัน เขากำหนดการวินิจฉัยที่แม่นยำกว่าแพทย์และเลือกการรักษาที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละกรณี ความถูกต้องของการวินิจฉัยของวัตสันอธิบายได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าเขาศึกษาการศึกษาทางการแพทย์ 600,000 ครั้ง (ข้อความประมาณ 2 ล้านหน้า)

สามารถวินิจฉัยโรคที่ซับซ้อนน้อยกว่าด้วยโทรศัพท์มือถือ Your.MD เริ่มต้นจากลอนดอนกำลังปรับปรุงแอพสำหรับอุปกรณ์ iOS และ Android ที่สามารถฟังการร้องเรียนของบุคคลในโหมดข้อความหรือเสียงและระบุความเจ็บป่วย

ศัลยแพทย์หุ่นยนต์กำลังทำการผ่าตัดอยู่แล้วพวกเขากำลังเย็บเนื้อเยื่อในระดับจุลภาค แทนที่จะเย็บให้แพทย์ตอนนี้แพทย์ใช้หุ่นยนต์เย็บกระดาษ นอกจากนี้ยังมีวิสัญญีแพทย์หุ่นยนต์ตั้งแต่ปี 2013 ระบบเหล่านี้ได้รับการอนุมัติในสหรัฐอเมริกา การใช้งานแทนการใช้บริการวิสัญญีแพทย์มืออาชีพในตลาดอเมริกาสามารถประหยัดได้ตั้งแต่ $ 450 ถึง $ 1850 ต่อผู้ป่วย

19. ยารักษาโรค

หุ่นยนต์ได้เริ่มแจกจ่ายยาให้กับผู้ป่วยแล้ว ในซานฟรานซิสโกศูนย์การแพทย์ UCSF ได้ติดตั้งเครื่องทดลองในโรงพยาบาลสองแห่งซึ่งได้รับใบสั่งยาจากแพทย์ทางอิเล็กทรอนิกส์ชั่งน้ำหนักยาที่จำเป็นบรรจุในยาและมอบให้กับผู้ป่วย

20. บริการรับเลี้ยงเด็ก

หุ่นยนต์สามารถแทนที่พี่เลี้ยงและผู้ดูแล NEC บริษัท ญี่ปุ่นได้พัฒนาหุ่นยนต์ PaPeRo ซึ่งสามารถสร้างความบันเทิงให้กับผู้คนและดูแลเด็กและผู้พิการได้ช่วยให้พวกเขาพัฒนาทักษะการสื่อสาร หุ่นยนต์สามารถพูดคุยด้วยเสียงที่เป็นธรรมชาติและสนุกสนานพูดตลกเดาเดาคำเตือนเกี่ยวกับการใช้ยาและส่งข้อความเสียงจากบุคคลหนึ่งไปยังอีกคนหนึ่งซึ่ง PaPeRo จดจำใบหน้าได้

21. การศึกษา

หลายคนเปลี่ยนไปใช้การเรียนทางไกลแล้ว บางทีในไม่ช้าครูก็จะถูกแทนที่ด้วยหุ่นยนต์

ตอนนี้คุณสามารถได้รับประกาศนียบัตรจากมหาวิทยาลัยใดก็ได้จากระยะไกล ครูคนหนึ่งสามารถสอนคนไม่ได้สิบคนในห้องเรียนเท่าไหร่ แต่ในเวลาเดียวกันมีคนหลายพันคน ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าการคัดเลือกโดยธรรมชาติจะเริ่มขึ้นในอุตสาหกรรมและมีเพียงคนที่มีคุณสมบัติสูงเท่านั้นที่จะยังคงสอนอยู่ซึ่งได้รับการชื่นชมอย่างแท้จริงในสภาพแวดล้อมของมืออาชีพและมีความรู้พิเศษ

22. กีฬา

การฝึกอบรมกำลังดำเนินอยู่ในแอปพลิเคชันมือถือจำนวนมากโดยหุ่นยนต์ - ราคาถูกกว่าและการออกอากาศออนไลน์สามารถครอบคลุมผู้ใช้ไม่ จำกัด จำนวน

23. วารสารศาสตร์

Los Angeles Times, แอสโซซิเอตเต็ทเพรส, ฟอร์บส์และสื่อที่มีชื่อเสียงอื่น ๆ กำลังใช้หุ่นยนต์อยู่แล้ว - พวกเขาสร้างรายงานทางการเงินการดำเนินงาน, ผลกีฬาและให้ข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศ หุ่นยนต์จะรวบรวมข้อมูลได้เร็วกว่านักข่าวหาว่าใครทำอะไรที่ไหนเวลาอย่างไรและทำไมแม้แต่สัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญและจัดทำสื่อข้อมูลขั้นสุดท้าย วิทยาศาสตร์การบรรยายทำนายว่าใน 15 ปี 90% ของรายงานข่าวจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ

แน่นอนว่าเราไม่ได้พูดถึงคอลัมนิสต์และประเภทของการรายงานทางศิลปะที่ล้อมรอบวรรณกรรม - ที่นี่ในความละเอียดอ่อนของการสังเกตทักษะในการถ่ายทอดอารมณ์ความรู้สึกและความสวยงามของสไตล์คอมพิวเตอร์ไม่สามารถเอาชนะใครได้ อย่างน้อยก็ตอนนี้.

24. ศาสนา

บางส่วน AI ได้ถูกนำเข้าสู่คริสตจักรแล้ว คุณไม่ต้องไปไกลขนาดนั้น: เมื่อปีที่แล้วบริการสำหรับการสั่งซื้อการสวดมนต์ผ่านทางอินเทอร์เน็ตถูกสร้างขึ้นใน Lviv นอกจากนี้เป็นเวลาหลายปีแล้วที่จะต้องจดบันทึกในกำแพงคร่ำครวญไม่จำเป็นต้องไปกรุงเยรูซาเล็ม - คุณเพียงแค่ต้องฝากข้อความของคุณไว้ในการเป็นตัวแทนของศาลออนไลน์

25. ธนาคาร

นับตั้งแต่ต้นปี 2560 ธนาคารแห่งอเมริกาได้เปิดสาขาอัตโนมัติสามสาขาในสหรัฐอเมริกา พื้นที่ของพวกเขามีขนาดเล็กกว่าปกติ 4 เท่าและยังไม่มีพนักงาน ลูกค้าใช้ตู้เอทีเอ็มและปรึกษาทางวิดีโอกับพนักงานจากสาขาอื่น โดยทั่วไปสำนักงานใหม่ของธนาคารจะประกอบไปด้วยการจำนองบัตรเครดิตและสินเชื่อรถยนต์

ธนาคารอเมริกันอีกแห่งหนึ่งคือโกลด์แมนแซคส์กำลังทำการทดลองในทิศทางนี้เช่นกัน หากผู้ค้า 600 รายก่อนหน้านี้ซื้อและขายหุ้นในสำนักงานใหญ่วันนี้เหลือเพียงสองคนเท่านั้น งานทั้งหมดทำโดยโปรแกรมที่สนับสนุนโดยวิศวกรคอมพิวเตอร์ 200 คน แพลตฟอร์มการรวมยอดบัตรเครดิตนั้นใช้ซอฟต์แวร์อย่างสมบูรณ์

26. ธุรกิจร้านอาหาร

คาเฟ่ร้านกาแฟขนาดเล็กเปิดในซานฟรานซิสโกและฮ่องกงให้บริการเครื่องดื่มและเสิร์ฟหุ่นยนต์แก่ผู้มาเยี่ยมชม การสั่งซื้อสามารถทำได้ในสถาบันหรือภายนอกโดยใช้แอปพลิเคชันมือถือ หุ่นยนต์สามารถทำกาแฟได้ 120 มื้อต่อชั่วโมง อย่างไรก็ตามคนทำความสะอาดและเติมเครื่องชงกาแฟและทำการบำรุงรักษาคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์ใน Cafe X

27. นิติศาสตร์

การเริ่มต้น DoNotPay ได้แทนที่นักกฎหมายด้วยบอท: โครงการนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอุทธรณ์การแจ้งเตือนเรื่องการละเมิดกฎจราจรได้

อีกอย่างการเริ่มต้นทางกฎหมายคือ eBrevia กำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อดึงข้อมูลจากข้อความสัญญาเพื่อช่วยในการวิเคราะห์สัญญาเหล่านั้นเร็วขึ้น

Sberbank เมื่อปีที่แล้วเปิดตัวนักกฎหมายหุ่นยนต์ที่เขียนคำสั่งเรียกร้องลูกหนี้อย่างอิสระ ในไม่ช้าเขาจะสามารถแทนที่พนักงาน 3,000 คน Sberbank ตั้งใจที่จะมอบความไว้วางใจให้หุ่นยนต์ด้วยการร่างการเรียกร้องเกือบทั้งหมดต่อบุคคล

“ แผนการของเรามีขนาดค่อนข้างใหญ่เราผลิตหุ่นยนต์ดังกล่าวในหลาย ๆ ด้าน” วาดิมคูลิครองประธานคณะกรรมการ Sberbank กล่าว ปีที่แล้วหัวหน้าสถาบันสินเชื่อเยอรมัน Gref กล่าวว่าในอีก 5 ปีคนที่ทำงานใน บริษัท จะสูญเสียงานของพวกเขาเนื่องจาก 80% ของการตัดสินใจจะทำโดยอัตโนมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์

28. วิทยาศาสตร์

จำเป็นต้องใช้วิทยาศาสตร์เช่นนี้ แต่ในกรณีนี้นักวิทยาศาสตร์ที่“ ฟักออก” บทความของพวกเขาอาจจะต้องเผชิญกับการว่างงานในไม่ช้า ฐานทางเทคนิคที่ทันสมัยช่วยให้คุณสามารถทำการทดลองจัดระเบียบและประมวลผลผลลัพธ์วางแผนการทดลองเพิ่มเติมและทำการค้นพบขนาดเล็กโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของผู้คน "การกลืนครั้งแรก" เป็นหุ่นยนต์ของอดัมที่สร้างขึ้นในเคมบริดจ์ เครื่องนี้เข้ามาแทนที่ผู้ช่วยในห้องปฏิบัติการหลายคนมันเริ่มทำงานในปี 2009 อีฟได้ประดิษฐ์ยาใหม่สำหรับมาลาเรียที่มหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์แล้ว โดยธรรมชาติแล้วเธอยังเป็นหุ่นยนต์

29. แสดงธุรกิจ

กิจกรรมของมนุษย์ในด้านนี้ซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับงานศิลปะก็ขึ้นอยู่กับระบบอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่นมันไม่ร้อนแรงอะไรที่ปาฏิหาริย์ถือเป็นคอนเสิร์ตในรูปแบบโฮโลแกรมของแร็ปเปอร์ Shakur Tupak ซึ่งถูกสังหารโดยคนที่ไม่รู้จักในปี 1996 จริงในกรณีนี้เพลงยังคงรวมถึงผลงานของนักร้องปลาย แต่ด้วยระดับทั่วไปของวัฒนธรรมป๊อปยุคใหม่เราสามารถสันนิษฐานได้อย่างปลอดภัยว่าเครื่องสามารถแสดงบางเพลงได้ไม่แย่

จนถึงขณะนี้อุตสาหกรรมภาพยนตร์และโทรทัศน์ยังไม่ได้เปลี่ยนเป็นนักแสดงประดิษฐ์ (ผู้ที่ไม่จำเป็นต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์การออมชัดเจน) แต่ถ้าสิ่งต่าง ๆ ไปในทิศทางเดียวกันก็จะไม่นาน ตัวอย่างเช่นสำหรับผู้เริ่มต้นคุณสามารถทำให้การทำงานของนักเขียนบทเป็นเรื่องง่ายโดยการค้นหาสมองใหม่ในขณะที่คอมพิวเตอร์จะสร้างจุดเริ่มต้นที่น่าสนใจเรื่องราวที่ค่อนข้างแข็งและจุดสิ้นสุดที่ไม่คาดคิดหากตั้งโปรแกรมไว้ และเขาอาจจะแต่งเพลงอาจจะไม่ใช่ผลงานชิ้นเอก แต่ดนตรีสมัยใหม่ที่ฟังทางวิทยุไม่ได้อยู่ในระดับสูง

30. การบิน

ก่อนหน้านี้นักบินได้รับการฝึกฝนในโรงเรียนการบินและวิทยาลัย ตอนนี้อาชีพนี้ค่อนข้างสมควรได้รับชื่อ "ผู้ประกอบการ" มันได้กลายเป็นกิจวัตรประจำวันดังนั้น แน่นอนว่าสิ่งนี้มีจุดลบที่สำคัญ เมื่อสถานการณ์ฉุกเฉินเกิดขึ้นนักบินไม่พร้อมที่จะโพล่งออกมาเสมอ แต่คุณไม่สามารถโต้เถียงกับแนวโน้มของเวลาใหม่ได้ การปรับปรุงเทคโนโลยีการควบคุมนั้นปรากฏในความจริงที่ว่าโดรนสามารถควบคุมได้จากระยะไกลเช่นโมเดลเครื่องบินหลายกิโลเมตรจากเครื่องบิน อย่างไรก็ตามและนี่คือเมื่อวานนี้โดรนที่ทันสมัยสามารถบินได้อย่างอิสระ

นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับกองทัพเพราะในกรณีนี้ชีวิตของนักบินไม่มีความเสี่ยง แต่หุ่นยนต์พลเรือนสามารถขับโดยหุ่นยนต์ในความเป็นจริงมันไม่มีอะไรใหม่เพียงจำ "Buran" ของเราซึ่งบินไปในวงโคจรโดยไม่ต้องมีนักบินอวกาศคนเดียวบนเครื่องบินและกลับมาอย่างปลอดภัย

ตอนนี้มันเป็นที่คุ้นเคยเครื่องบินใด ๆ สามารถปลูกได้โดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของลูกเรือการควบคุมอัตโนมัติได้มาถึงระดับที่สมบูรณ์แบบเมื่อเครื่องจักรสามารถทำงานได้ไม่เลวร้ายไปกว่าบุคคล คำถามอีกข้อคือผู้โดยสารจะชอบหรือไม่ บางทีถ้าพวกเขากลายเป็นหุ่นยนต์ในไม่ช้า ... และยัง? ไม่รถยนต์ไม่สามารถแทนที่ผู้คนได้ ไม่ว่าหุ่นยนต์จะสมบูรณ์แบบแค่ไหนก็ตามพวกเขาจะทำตามโปรแกรมเสมอแม้ว่าจะเป็นหุ่นยนต์ที่ซับซ้อนมากก็ตาม

31. การทำความสะอาด

วันนี้มีหุ่นยนต์ที่รู้วิธีดูดอพาร์ทเมนท์ไปที่ร้าน

มุมมอง

ผู้เชี่ยวชาญยืนยันว่า: เฉพาะอาชีพที่เกี่ยวข้องกับการใช้แรงงานที่น่าเบื่อหน่ายซึ่งไม่มีองค์ประกอบความคิดสร้างสรรค์, ปัญญา, ความคิดสร้างสรรค์และที่สำคัญที่สุดคือความจำเป็นในการเอาใจใส่ต่อมนุษยชาติล้วนๆจะหายไป

“ แน่นอนอาชีพบางอย่างจะหายไป แต่จะมีเพียงอาชีพอัตโนมัติเท่านั้น กลุ่มมนุษย์ยังคงเป็นที่ต้องการตัวอย่างเช่นในอุตสาหกรรม“ ความรักและการดูแล” พื้นที่ที่เครื่องจักรไม่สามารถแทนที่องค์ประกอบของความอบอุ่นและการมีส่วนร่วมของมนุษย์ นี่เป็นงานที่อาสาสมัครทำในวันนี้คือการดูแลผู้สูงอายุและผู้ป่วยช่วยสนับสนุนผู้บาดเจ็บและช่วยเหลือผู้พิการ” Larisa Bruver ผู้เชี่ยวชาญ HR กล่าว

อาชีพจะเปลี่ยนไปสู่งานทางปัญญาและงานสร้างสรรค์ - ในพื้นที่ที่แม้แต่อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยตนเองจะไม่สามารถแสดงประสิทธิภาพเดียวกันหรือหุ่นยนต์จะถูก จำกัด ดุ้งดิ้งเนื่องจากความเสี่ยงของการสูญเสียการควบคุมกระบวนการ

อาชีพที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้นก็คือระบบอัตโนมัติที่น้อยลงก็คุกคามมัน ศิลปิน, ผู้นำเสนอ, นักออกแบบ, นักแสดง, นักแสดง, ศิลปิน - อาชีพเหล่านี้จะไม่หายไป

อย่างไรก็ตามวันนี้หุ่นยนต์ได้เรียนรู้วิธีสร้างผลงานศิลปะแล้ว Andrey Karpaty จากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดได้สร้างโปรแกรมที่คุณสามารถโหลดข้อความบางอย่างเช่นเสียงพูดของเชคสเปียร์และมันจะเริ่มสร้างข้อความในสไตล์เดียวกัน ด้วยหลักการเดียวกันนี้เครือข่ายประสาทสามารถวาดรูปในรูปแบบของ Van Gogh และ Picasso แล้วสร้างเพลง a la Bach มีแม้แต่อัลบั้มเพลง“ Neural Defence” ซึ่งเป็นตำราที่เขียนขึ้นโดยหุ่นยนต์

ความคิดสร้างสรรค์เช่นนั้นมีคุณค่าและมีคุณภาพสูงเพียงใด สำหรับผู้ที่ต้องการบริโภคแบบดั้งเดิมจะไม่มีความแตกต่างระหว่างผลงานของโมซาร์ทและหุ่นยนต์ แต่นี่ถือได้ว่าเป็นศิลปะหรือไม่?

เป็นที่ปลอบใจว่าหุ่นยนต์สามารถทำซ้ำคำนวณคัดลอก - แต่ไม่สามารถสร้างสิ่งใหม่ ๆ ได้ จนถึงตอนนี้ความคิดสร้างสรรค์ของคอมพิวเตอร์เป็นเพียงการเลียนแบบ

นั่นคือเหตุผลที่คำขอสำหรับความไม่ชอบมาพากลและอัจฉริยะของมนุษย์จะยังคงอยู่ นักวิทยาศาสตร์นักประดิษฐ์นักวิจัยผู้สร้างงานศิลปะไม่ใช่คนที่มีความคิดสร้างสรรค์ แต่เป็นผู้สร้าง - หากไม่มีพวกเขาการพัฒนาของสังคมแม้จะเป็นระบบอัตโนมัติของแรงงานก็ตามเป็นไปไม่ได้ นอกจากนี้การกระจายอย่างกว้างขวางของหุ่นยนต์มีข้อดีอย่างมาก: จากภูมิหลังของพวกเขาเอกลักษณ์และความพิเศษเฉพาะตัวที่มนุษย์มีอยู่จะได้รับการชื่นชมมากขึ้นเรื่อย ๆ

ดังนั้นเพื่อให้บรรลุความสำเร็จคุณจำเป็นต้องพัฒนาความสามารถเหล่านั้นที่ไม่สามารถใช้ได้กับหุ่นยนต์: ความคิดสร้างสรรค์จินตนาการความคิดริเริ่มความเป็นผู้นำ ประเทศที่สามารถสร้างสมดุลให้กับตลาดผลิตภัณฑ์และศักยภาพทางปัญญาและความคิดสร้างสรรค์มีโอกาสประสบความสำเร็จที่ดีกว่า

ตามการคาดการณ์ของนักวิทยาศาสตร์ที่ Utrecht University แม้ว่าระบบอัตโนมัติของแรงงานจะลดจำนวนของงาน แต่จะช่วยให้ บริษัท สามารถลดต้นทุนการผลิตและราคาสินค้าซึ่งจะเพิ่มกำลังซื้อของประชาชนและสร้างงานใหม่ในอุตสาหกรรมอื่น ๆ

นอกจากนี้หุ่นยนต์ยังคงต้องการการดูแลของมนุษย์เป็นเวลานาน จะต้องมีอาชีพ roboethics - มืออาชีพที่จะฝึกหุ่นยนต์และตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาจะไม่ทำร้ายคน

ในตอนท้ายของปีที่แล้วสหประชาชาติตีพิมพ์รายงานตามปีต่อ ๆ ไปเนื่องจากการพัฒนาของเทคโนโลยีมากกว่า 65% ของแรงงานของประเทศที่พัฒนาแล้วจะสูญเสียงานของพวกเขา ผู้คนจะถูกแทนที่ด้วยหุ่นยนต์และระบบควบคุมอัตโนมัติ นักวิเคราะห์ที่ Bank of America เชื่อว่าระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์จะไม่จำเป็นสำหรับผู้ดูแลระบบเจ้าหน้าที่คนทำขนมปังร้านขายเนื้อชาวประมงและผู้ตรวจสอบภาษีในอีก 10-15 ปีข้างหน้า เครื่องจักรจะแทนที่ผู้จัดการฝ่ายทรัพยากรบุคคลเป็นส่วนใหญ่

การศึกษาโดย The Future of Jobs ซึ่งเผยแพร่เมื่อเร็ว ๆ นี้โดย World Economic Forum (WEF) ชี้แจงว่างานจะหายไปส่วนใหญ่ในงานธุรการและภาคธุรกิจจริงและจะถูกเพิ่มเข้ามา (แต่น้อยกว่ามาก) ในแวดวงปัญญาและไฮเทค

ในเรื่องนี้โลกกำลังพูดถึงอย่างจริงจังเกี่ยวกับความต้องการที่จะแนะนำรายได้ขั้นพื้นฐานที่ไม่มีเงื่อนไขซึ่งจะให้ประชากรโดยไม่ต้องทำงาน และผู้ก่อตั้งของ Microsoft Bill Gates ยังแนะนำให้นำภาษีเงินได้มาใช้กับหุ่นยนต์ที่ทำงานของมนุษย์ “ ตัวอย่างเช่นถ้าคนทำงานในโรงงานและรับเงิน 50,000 ดอลลาร์หักจากเงินเดือนของเขา หากหุ่นยนต์ทำเช่นเดียวกันขอแนะนำให้ใช้ภาษีแบบเดียวกันจากมัน” เกทส์กล่าว

มีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนเกี่ยวข้องกับความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือไม่? เทคโนโลยีอัจฉริยะมีการใช้งานแล้วในหลายพื้นที่ อย่างไรก็ตามเครื่องจักรยังคงใช้เวลานานในการกลายเป็นจริงอย่างเท่าเทียมกันหรือเหนือกว่ามนุษย์ จนกว่านักวิทยาศาสตร์จะพัฒนาสติปัญญาขั้นสูง - "AI ที่แข็งแกร่ง" ดังนั้นมนุษย์เราจึงยังคงอยู่ร่วมกันและใช้เครื่อง "AI อ่อน"

"Strong AI" จะเข้ามาแทนที่ผู้คนในอนาคตและ "AI ที่อ่อนแอ" เป็นส่วนขยายของความสามารถในการรับรู้ของมนุษย์และวันนี้มันช่วยในการแก้ปัญหาที่แม่นยำ ปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นความทันสมัยที่สำคัญของสังคมและเศรษฐกิจ AI จะช่วยจัดการกับความท้าทายที่กว้างขึ้นเช่นการพัฒนาเมืองที่ชาญฉลาดทำให้ยานพาหนะปลอดภัยและราบรื่นขึ้นลดการใช้พลังงานลดกริดไฟฟ้าปรับลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนและปกป้องการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ดียิ่งขึ้น

ด้วยการพัฒนาด้านประชากรศาสตร์การปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมผ่านการใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะจะเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญสำหรับองค์กร

ความฉลาดจะต้องมีการกระตุ้น

AI ที่อ่อนแอและระบบข้อมูลแบบอิงกฏดั้งเดิมกำลังส่งมอบผลประโยชน์ที่จับต้องได้ให้กับ บริษัท ในปัจจุบัน พวกเขาจัดการธุรกรรมทางการเงินทำการคำนวณเบื้องต้นสร้างแบบจำลองการพัฒนาเศรษฐกิจ ปัญญาประดิษฐ์นั้นดีในการตรวจจับการละเมิดต่าง ๆ เช่นการฉ้อโกงบัตรเครดิต

นอกจากนี้เครื่องมืออันชาญฉลาดยังเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวินิจฉัยและคาดการณ์ทางการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหน่วยสืบราชการลับของเครื่องจักรสามารถประเมินรังสีเอกซ์ก่อนที่นักรังสีวิทยาจะแสดงความคิดเห็นขั้นสุดท้าย

เมื่อพูดถึงการจดจำรูปแบบของข้อความรูปภาพในนั้นลายมือวัสดุและสาร AI สามารถทำได้ดีกว่ามนุษย์ สิ่งเหล่านี้ล้วนสำคัญสำหรับการบำรุงรักษาและซ่อมแซมเชิงรุก

ปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพที่ดีในด้านเศรษฐศาสตร์และธุรกิจ AI จะไม่เพียง แต่ช่วยผู้ใช้ในการปฏิบัติงานตามปกติหรืองานที่เป็นอันตรายเท่านั้น แต่ยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้นและทำการตัดสินใจตามการพยากรณ์ที่ได้ ยิ่งไปกว่านั้นหุ่นยนต์จะค้นหาแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายในระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมและจะเปิดโอกาสใหม่ ๆ มากมาย ตัวอย่างเช่นประเทศต่างๆเช่นเยอรมนีจะดึงดูดความสนใจมากขึ้นในการสร้างการผลิต AI จะทำให้การแข่งขัน จะไม่มีเหตุผลทางเศรษฐกิจสำหรับการจ้างการผลิตในประเทศค่าแรงต่ำ ด้วยผลิตภัณฑ์ที่ชาญฉลาดกระบวนการและเครื่องจักร (Internet of Things, IoT) พื้นที่ธุรกิจใหม่จะเกิดขึ้น

AI กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีหลักที่ปฏิวัติวงการซึ่งจะเปลี่ยนวิธีการทำงานแบบดั้งเดิมและแอพพลิเคชั่นซอฟต์แวร์ แต่เราต้องเข้าใจว่าบางครั้งเครื่องจักรก็ทำผิดเช่นกัน ตราบใดที่สุขภาพและชีวิตของบุคคลนั้นไม่อยู่ในความเสี่ยงความผิดพลาดก็สามารถทำได้ โดยการประเมินเปอร์เซ็นต์ของความสำเร็จที่ถูกต้องของงานเราสามารถกำหนดความน่าจะเป็นของการคำนวณที่ถูกต้องของอัลกอริทึม เราจะไม่ต้องทำงานด้วยตนเองอีกต่อไป แต่เราจะต้องติดตามผลลัพธ์ของการประมวลผลและปรับเครื่องหากจำเป็น

ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญ

ความสามารถทางปัญญาของมนุษย์มี จำกัด เราไม่ได้ใช้ 80% ของข้อมูลทั้งหมดที่เราได้รับ ในเวลาเดียวกันข้อมูลนี้จะเพิ่มมากขึ้นทุกวัน ยุคของ Industry 4.0 และ Internet of Things จะเพิ่มข้อมูลทั่วโลก 10 เท่าภายในปี 2563

ข้อมูลที่วุ่นวายในวันนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานด้านปัญญาประดิษฐ์ ตัวอย่างเช่นระบบ ERP ไม่สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้ สิ่งนี้ต้องการซอฟต์แวร์ที่คำนึงถึงบริบทซึ่งสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพจัดเก็บและปรับขนาดฐานข้อมูลในแนวนอนหากจำเป็น สิ่งเหล่านี้ทั้งหมดเป็นหน้าที่ของระบบการจัดการเนื้อหาขององค์กร - ECM

เมื่อ 20 ปีที่แล้วข้อมูลส่วนใหญ่ประมาณ 80% ในบริบททางธุรกิจนั้นไม่มีโครงสร้าง สถานการณ์ยังไม่เปลี่ยนแปลง: อีเมลเอกสารเนื้อหาโซเชียลมีเดียเว็บไซต์ข้อมูลเครื่องรูปภาพวิดีโอ ฯลฯ

ในยุคของปัญญาประดิษฐ์ข้อมูลได้รับการยอมรับว่าเป็นส่วนสำคัญของการผลิต ในอนาคตการขนส่งข้อมูลจะกลายเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่จะมีผลต่อการสร้างมูลค่าผลิตภัณฑ์ การจัดเก็บข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของ ECM และเป็นระบบของคลาสนี้ที่ทำงานได้อย่างอิสระกับสกุลเงินใหม่ของธุรกิจด้วยข้อมูล

การจัดการข้อมูลเป็นงานที่ท้าทายสำหรับ บริษัท นอกเหนือจากระบบ ECM และ ERP แล้วยังมีการใช้งานแอปพลิเคชั่นทางธุรกิจอื่น ๆ อีกมากมายและเนื้อหาจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลและโครงสร้างแยก ทั้งหมดนี้มีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานองค์กร นอกจากนี้สถานการณ์ที่คล้ายคลึงกันทำให้การแนะนำปัญญาประดิษฐ์มีความซับซ้อน AI ต้องการข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อเรียนรู้และทำนายดังนั้นการรวมระบบข้อมูลของ บริษัท จึงมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์มากกว่าที่เคย

ติดต่อกับเทคโนโลยีใหม่

ส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ไม่ได้ จำกัด อยู่ที่คีย์บอร์ดเม้าส์สแกนเนอร์และกล้องอีกต่อไป ในไม่ช้าอุปกรณ์ทุกประเภทโซลูชั่นและแอพพลิเคชั่นซอฟต์แวร์จะสามารถตอบสนองต่อการร้องขอของผู้ใช้และไม่ใช่ในภาษาทางเทคนิค แต่ในลักษณะเดียวกับที่ผู้คนสื่อสารกัน เราจะสามารถสร้างบทสนทนาแบบแอนดรอยด์กับเครื่องได้ หลาย บริษัท กำลังทำงานกับความสามารถในการประมวลผลภาษามนุษย์ตามธรรมชาติใน ECM

ไม่มีส่วนต่อประสานกับผู้ใช้อีกต่อไป

ตัวแทนเสมือนไม่ต้องการส่วนต่อประสานผู้ใช้ ในอนาคตจะไม่มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบดั้งเดิมสำหรับการรวบรวมข้อมูลการค้นหาและการส่งข้อมูลอีกต่อไป ในกรณีของธุรกรรมทางการเงินผู้คนจะมีส่วนร่วมในกระบวนการทางธุรกิจเฉพาะเมื่อระบบลงทะเบียนการเบี่ยงเบนหรืออยู่เหนือการควบคุม ด้วยระบบเช่น ECM ที่ใช้อัลกอริทึมกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจสามารถเป็นไปได้โดยอัตโนมัติส่วนใหญ่ ในอนาคตการจัดการข้อมูลจะแตกต่างกันบ้าง: การทำนายความต้องการของผู้ใช้ระบบจะแสดงข้อมูลในบริบทของงานปัจจุบันการกระทำการตัดสินใจและการตัดสินใจ ค้นหาด้วยตนเองไม่จำเป็นต้อง

เป็นไปได้มากว่า บริษัท แรกที่จะเริ่มทำงานกับระบบ ECM บนพื้นฐานของ AI จะมาจากภาคบริการทางการเงินซึ่งหน้าที่ของเจ้าหน้าที่ธุรการเป็นหลักในการประมวลผลข้อมูล การบัญชีเกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมากและความซับซ้อนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเนื่องจากกฎระเบียบทางกฎหมายใหม่และข้อกำหนดที่เข้มงวดขึ้น การประมวลผลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติที่เข้ามาในวันนี้เป็นกระบวนการอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์หรือแม้แต่การสร้างธุรกรรมอัตโนมัติสำหรับการออกใบแจ้งหนี้

ปัญญาประดิษฐ์จะต้องได้รับประโยชน์

ปัญญาประดิษฐ์เป็นศิลปะที่แท้จริงเพราะในทางหนึ่งเทคโนโลยีควรรับใช้ผู้คนและในทางกลับกันไม่เบี่ยงเบนจากคุณค่าของแรงงานมนุษย์ เราเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเดินทางครั้งใหญ่และเหตุการณ์ที่น่าสนใจและตอนจบยังไม่ได้เห็น แม้จะมีทุกสิ่งที่อยู่รอบ ๆ ระบบดิจิตอล แต่ บริษัท ส่วนใหญ่แทบจะไม่สามารถเรียกขั้นสูงในเรื่องนี้ได้ แต่การทำให้เป็นดิจิตอลเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการแนะนำของปัญญาประดิษฐ์

ในขณะที่ AI พัฒนาขึ้นธุรกิจจำเป็นต้องมีระบบดิจิตอล ระบบ ECM ควรอยู่ในระเบียบวาระการประชุมสำหรับ บริษัท ส่วนใหญ่ค่าของพวกเขานั้นยากที่จะวัด แต่ไม่มีใครสงสัยการปฏิบัติจริงของพวกเขา - พวกเขาเพียงแค่ต้องปรับใช้

การแปล - Ekaterina Mikheeva, DIRECTUM

ปัญญาประดิษฐ์เป็นประเด็นร้อน เทคโนโลยีที่ใช้ระบบ AI ก่อให้เกิดการมองโลกในแง่ดีในแง่มุมบางอย่างความกลัวและความสงสัยในผู้อื่น เจ้าหน้าที่เช่นเจ้าหน้าที่ได้เตือนถึงศักยภาพในการทำลายล้างของปัญญาประดิษฐ์ Elon Musk และ สตีเฟ่นฮอว์คิง. แต่ความรุนแรงทางอารมณ์ที่เพิ่มมากขึ้นนั้นมาพร้อมกับปรากฏการณ์ใหม่ ๆ เสมอซึ่งผลที่ตามมาไม่สามารถคาดเดาได้ วันนี้เมื่อเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพิ่งเกิดขึ้นมันมีประโยชน์สำหรับผู้จัดการในการประเมินศักยภาพและเข้าใจวิธีการใช้พวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมของพวกเขา

1. ลงทุนในการวิจัยและนวัตกรรม

บรรทัดล่างสำหรับการลงทุนใน AI ยังไม่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม บริษัท ต่าง ๆ เข้าใจว่ามันสามารถให้ประโยชน์ที่มีคุณค่ามากและกำลังพยายามในทิศทางนี้ จากการวิจัยของ McKinsey Global Institute ผู้นำด้านเทคโนโลยีเช่น Google และ Baidu ในปี 2559 พวกเขาลงทุน 20-30 ล้านดอลลาร์ในโครงการที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์โดยประมาณ 90% ของจำนวนนี้จัดสรรให้กับการวิจัยและพัฒนา

มีตัวอย่างของกรณีของการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่ประสบความสำเร็จ ดังนั้นผู้ผลิตรถจักรยานยนต์ Harley davidson เพิ่มการผลิตสามเดือนหลังจากการเปิดตัวระบบการตลาดปัญญาประดิษฐ์โดยอัลเบิร์ต บริษัท อื่น ๆ ก็แสดงผลลัพธ์ที่ดีเช่นกันโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยสร้างโมเดลธุรกิจที่มีประสิทธิภาพและผลักดันยอดขาย

เกือบ 80% ของ บริษัท ตามการสำรวจ Capgeminiขอบคุณปัญญาประดิษฐ์วิธีการวิเคราะห์ที่ได้รับการปรับปรุง โดยเฉพาะทนายความ เจพีมอร์แกน สามารถลดเวลาที่ใช้ในการศึกษาธุรกรรมและเอกสารหลายพันหน้าในขณะที่ลดจำนวนข้อผิดพลาด

วัตถุประสงค์ของการวิจัยคือการค้นหากรณีการใช้ที่มีแนวโน้มและจากนั้นปรับปัญญาประดิษฐ์ให้เหมาะกับงานของ บริษัท การแนะนำของปัญญาประดิษฐ์เพื่อประโยชน์ของตัวเองไม่ควรกลายเป็นบรรทัดฐาน

2. ผลที่ตามมาของระบบอัตโนมัติแรงงาน

หนึ่งในความกังวลที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือปัญญาประดิษฐ์กำลังลดค่าทุนมนุษย์ ระบบอัตโนมัติกำลังแทนที่แรงงานมนุษย์ที่มีค่าใช้จ่ายสูงเนื่องจากเครื่องจักรสามารถทำงานในหน้าที่เดียวกันได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีค่าใช้จ่ายน้อยลง

ในความเป็นจริงการโต้แย้งนี้ดูเหมือนจะไม่น่าเชื่อ การศึกษา Capgemini เดียวกันพบว่าส่วนใหญ่ของ บริษัท ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพิ่มจำนวนของตำแหน่งงานว่างและปรับปรุงคุณภาพของการบริการ การเห็นเครื่องมือในการพัฒนา บริษัท ใน AI นั้นมีประสิทธิผลมากกว่าการเลิกจ้างพนักงาน

ในหลาย ๆ ด้านปัญญาประดิษฐ์จะไม่เข้ามาแทนที่มนุษย์ บริษัท จะสร้างระบบรวมที่ใช้ประโยชน์จากตัวเลือกทั้งสอง ตัวอย่างเช่น, KLM เปิดตัวปัญญาประดิษฐ์เป็นโมเดลบริการชั้นหนึ่ง สิ่งนี้จะช่วยลดเวลาการรอคอยสำหรับลูกค้าที่ไม่ต้องการการพิจารณา ด้วยเหตุนี้ผู้ประกอบการจึงมีเวลาในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่นเดียวกับที่ทำใน ธนาคาร China Merchants.

เป็นสิ่งสำคัญในการค้นหาภาคส่วนที่ AI ช่วยให้ผู้คนทำงานได้ดีขึ้นในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติ

3. การฝึกอบรมทีม

มีคนรู้จักน้อยมากเกี่ยวกับนวัตกรรมในเวลาที่ปรากฏตัว ผู้ใช้รายแรกและแม้กระทั่งผู้สร้างเองก็ใช้ทรัพยากรจำนวนมากในการพัฒนาและรายได้นั้นจะได้รับจากคนที่อยู่เบื้องหลังไม่กี่ขั้นตอนโดยใช้เทคโนโลยีที่ดีบั๊กอยู่แล้ว การวิจัยร่วม BCG และ เอ็มไอที แสดงให้เห็นว่าผู้นำในอุตสาหกรรมส่วนใหญ่เชื่อว่าเทคโนโลยี AI จะมีความสำคัญในอีกห้าปีข้างหน้า บริษัท ต่างๆเริ่มตระหนักถึงศักยภาพของแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดย 83% ของผู้ตอบแบบสำรวจเห็นว่าเป็นโอกาสเชิงกลยุทธ์สำหรับการเติบโต

สำหรับ บริษัท ไฮเทคส่วนใหญ่ความเชี่ยวชาญในเชิงลึกในด้านปัญญาประดิษฐ์นั้นไม่จำเป็นอย่างยิ่ง อย่างไรก็ตามมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจประเด็นสำคัญของเทคโนโลยีนี้เพื่อประเมินศักยภาพของมัน มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเห็นความสามารถ AI เช่นโปรแกรมการเรียนรู้ด้วยตนเองบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับก่อนหน้านี้อำนวยความสะดวกในการดำเนินงานตามปกติและเสริมสร้างตำแหน่งการแข่งขันทางธุรกิจ

ในขณะเดียวกันผู้บริหารจะต้องสร้างความตระหนักให้กับพนักงานเกี่ยวกับการใช้ AI ในอุตสาหกรรมของพวกเขา เป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้พนักงานเตรียมความพร้อมสำหรับการแพร่กระจายของเทคโนโลยีนี้โดยการรับความรู้ผ่านหลักสูตรออนไลน์และโปรแกรมขององค์กรที่คล้ายกัน

4. การสร้างงานใหม่สำหรับการจัดการ AI

มีความกลัวว่าวิศวกรรมและวิชาชีพทางเทคนิคอื่น ๆ จะได้รับผลกระทบอย่างหนักจาก AI บูม อย่างไรก็ตามความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญและการวิจัยอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นเป็นอย่างอื่น การปฏิวัติทางเทคโนโลยีอาจนำไปสู่การสูญเสียงานในตอนแรก แต่จากนั้นจะต้องให้พนักงานรักษาระบบด้วยตัวเอง

ในขณะเดียวกันก็เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องสร้างงานใหม่ในแผนกต่างๆของ บริษัท และไม่เพียง แต่ในแผนกที่ให้บริการเทคโนโลยีโดยตรง ปัญญาประดิษฐ์ประสบความสำเร็จในการดำเนินการดั้งเดิมและซ้ำ ๆ รวมถึงการวิเคราะห์และการตลาด อย่างไรก็ตามพวกเขายังต้องการการตรวจสอบและการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นเพื่อที่จะประสบความสำเร็จในการใช้ AI และเปลี่ยนไปใช้อัลกอริทึมการทำงานใหม่ได้อย่างราบรื่นจำเป็นต้องมีการประสานงานของแผนกต่าง ๆ

5. รักษาใบหน้ามนุษย์ของบริการ HR

เมื่อใช้เทคโนโลยีใหม่สิ่งสำคัญคือการสร้างความสมดุลและทำความเข้าใจขอบเขตของสิ่งที่ยอมรับได้ มีความเชื่อกันว่าในด้านการรับพนักงานนั้นปัญญาประดิษฐ์เป็นที่นิยมมากกว่าในการสื่อสารของมนุษย์ เครื่องดีกว่าในการวิเคราะห์เรซูเม่นับร้อยและค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสม

เมื่อแก้ไขงานทรัพยากรบุคคลต่าง ๆ เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเปิดกว้างทางอารมณ์ ผู้คนรู้สึกสะดวกสบายขึ้นเมื่อพวกเขามีปฏิสัมพันธ์กับบุคคลอื่น ปัญญาประดิษฐ์จะมีค่าในด้านต่าง ๆ เช่นเงินเดือนการสรรหาการวัดประสิทธิภาพและการจัดตารางพนักงาน แต่มันจะไม่แทนที่ผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพยากรบุคคลอย่างสิ้นเชิง

แปลจากภาษาอังกฤษ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI หรือ AI) ครอบคลุมมากกว่าแค่เทคโนโลยีที่ทำให้สามารถสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ (รวมถึงโปรแกรมคอมพิวเตอร์) AI ยังเป็นหนึ่งในสาขาความคิดทางวิทยาศาสตร์

ปัญญาประดิษฐ์ - คำจำกัดความ

สติปัญญา - นี่คือองค์ประกอบทางจิตของบุคคลซึ่งมีความสามารถดังต่อไปนี้:

• ฉวยโอกาส;
• การเรียนรู้ผ่านการสะสมประสบการณ์และความรู้
• ความสามารถในการใช้ความรู้และทักษะในการจัดการสิ่งแวดล้อม

สติปัญญารวมตัวกันในความสามารถของมนุษย์ทั้งหมดเพื่อรับรู้ความจริง ด้วยความที่คนคิดจดจำข้อมูลใหม่รับรู้สภาพแวดล้อมและอื่น ๆ

ปัญญาประดิษฐ์หมายถึงหนึ่งในพื้นที่ของเทคโนโลยีสารสนเทศที่มีส่วนร่วมในการศึกษาและพัฒนาระบบ (เครื่องจักร) ที่เต็มไปด้วยความสามารถของปัญญามนุษย์: ความสามารถในการเรียนรู้การใช้เหตุผลเชิงตรรกะและอื่น ๆ

ในขณะนี้การทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์นั้นได้ดำเนินการโดยการสร้างโปรแกรมและอัลกอริธึมใหม่ที่แก้ปัญหาในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ

เนื่องจากความจริงที่ว่าคำจำกัดความของ AI วิวัฒนาการไปตามทิศทางนี้จึงจำเป็นต้องพูดถึง AI Effect มันหมายถึงผลกระทบที่ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นซึ่งมีความคืบหน้าบางอย่าง ตัวอย่างเช่นหาก AI เรียนรู้ที่จะดำเนินการใด ๆ นักวิจารณ์ก็เข้าร่วมทันทีซึ่งพิสูจน์ว่าความสำเร็จเหล่านี้ไม่ได้บ่งบอกถึงการมีอยู่ของความคิดในเครื่อง

วันนี้การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์กำลังดำเนินไปในสองทิศทาง:

• neurocybernetics;
• วิธีการเชิงตรรกะ

พื้นที่แรกเกี่ยวข้องกับการศึกษาโครงข่ายประสาทและการคำนวณวิวัฒนาการจากมุมมองของชีววิทยา แนวทางเชิงตรรกะแสดงถึงการพัฒนาระบบที่เลียนแบบกระบวนการทางปัญญาระดับสูง: การคิดการพูดและอื่น ๆ

งานแรกในสาขา AI เริ่มขึ้นในกลางศตวรรษที่ผ่านมา ผู้บุกเบิกการวิจัยในทิศทางนี้คือ อลันทัวริงแม้ว่าความคิดบางอย่างจะเริ่มแสดงโดยนักปรัชญาและนักคณิตศาสตร์ในยุคกลาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 มีการนำเสนออุปกรณ์เชิงกลที่สามารถแก้ปัญหาหมากรุกได้

แต่แนวโน้มนี้เริ่มเปลี่ยนไปในช่วงกลางศตวรรษที่ผ่านมา การปรากฏตัวของงานใน AI นั้นนำหน้าด้วยการวิจัยเกี่ยวกับธรรมชาติของมนุษย์วิธีการรู้จักโลกความเป็นไปได้ของกระบวนการคิดและด้านอื่น ๆ เมื่อถึงเวลานั้นคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมแรกก็ปรากฏขึ้น นั่นคือรากฐานที่ถูกสร้างขึ้นซึ่งทิศทางใหม่ของการวิจัยเกิดขึ้น

ในปี 1950 อลันทัวริงตีพิมพ์บทความที่เขาถามคำถามเกี่ยวกับความสามารถของรถยนต์ในอนาคตเช่นเดียวกับที่ว่าพวกเขาสามารถรับคนในแง่ของเหตุผลหรือไม่ มันเป็นนักวิทยาศาสตร์คนนี้ที่พัฒนากระบวนการนี้ตั้งชื่อภายหลังเพื่อเป็นเกียรติแก่เขา: การทดสอบของทัวริง

หลังจากการตีพิมพ์ผลงานของนักวิทยาศาสตร์ชาวอังกฤษการวิจัยใหม่ในสาขา AI ก็ปรากฏขึ้น ตามทัวริงมีเพียงเครื่องเท่านั้นที่สามารถรับรู้ได้ว่าเป็นความคิดซึ่งไม่สามารถแยกความแตกต่างจากบุคคลระหว่างการสื่อสาร ในช่วงเวลาเดียวกับที่บทความของนักวิทยาศาสตร์ปรากฏแนวคิดเกิดขึ้นเรียกว่า Baby Machine มันมีไว้สำหรับการพัฒนาที่ก้าวหน้าของ AI และการสร้างเครื่องจักรกระบวนการคิดที่เกิดขึ้นครั้งแรกในระดับของเด็กแล้วค่อยๆพัฒนาขึ้น

คำว่า "ปัญญาประดิษฐ์" เกิดขึ้นในภายหลัง ในปี 1952 กลุ่มนักวิทยาศาสตร์รวมถึงทัวริงรวมตัวกันที่มหาวิทยาลัยอเมริกันแห่งมหาวิทยาลัยดาร์ทมุนด์เพื่อหารือเกี่ยวกับประเด็นที่เกี่ยวข้องกับ AI หลังจากการประชุมนั้นเริ่มมีการพัฒนาเครื่องจักรที่มีความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์

บทบาทพิเศษในการสร้างเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในสาขา AI ได้รับการเล่นโดยหน่วยงานทางทหารซึ่งได้รับการสนับสนุนด้านการวิจัยอย่างแข็งขัน จากนั้นการทำงานในด้านปัญญาประดิษฐ์เริ่มดึงดูด บริษัท ขนาดใหญ่

ชีวิตสมัยใหม่ก่อให้เกิดความท้าทายที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นสำหรับนักวิจัย ดังนั้นการพัฒนาของ AI จึงเกิดขึ้นในสภาพที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานหากเราเปรียบเทียบพวกเขากับสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงที่มีการกำเนิดปัญญาประดิษฐ์ กระบวนการของโลกาภิวัตน์การกระทำของอาชญากรไซเบอร์ในขอบเขตดิจิทัลการพัฒนาอินเทอร์เน็ตและปัญหาอื่น ๆ ทั้งหมดนี้ทำให้นักวิทยาศาสตร์มีภารกิจที่ซับซ้อนซึ่งเป็นวิธีการแก้ปัญหาที่อยู่ในสาขาของ AI

แม้จะประสบความสำเร็จในพื้นที่นี้ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา (ตัวอย่างเช่นการเกิดขึ้นของเทคโนโลยีอิสระ) เสียงของผู้คลางแคลงที่ไม่เชื่อในการสร้างปัญญาประดิษฐ์อย่างแท้จริงและไม่ใช่โปรแกรมที่มีความสามารถมาก นักวิจารณ์หลายคนกลัวว่าการพัฒนาของ AI อย่างแข็งขันจะนำไปสู่สถานการณ์ที่เครื่องจักรจะเข้ามาแทนที่มนุษย์อย่างสมบูรณ์

ทิศทางการวิจัย

นักปรัชญายังไม่ถึงฉันทามติเกี่ยวกับธรรมชาติของความฉลาดของมนุษย์และสถานะของมัน ในเรื่องนี้ในงานทางวิทยาศาสตร์ที่อุทิศให้กับ AI มีความคิดมากมายที่บอกได้ว่าปัญญาประดิษฐ์งานแก้ปัญหาอะไร นอกจากนี้ยังไม่มีความเข้าใจร่วมกันของคำถามที่ว่าเครื่องใดที่สามารถพิจารณาได้ว่าฉลาด

วันนี้การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มีสองทิศทาง:

1. มากไปน้อย (semiotic) มันมีไว้สำหรับการพัฒนาระบบใหม่และฐานความรู้ที่เลียนแบบกระบวนการทางจิตระดับสูงเช่นการพูดการแสดงออกของอารมณ์และการคิด
2. น้อยไปหามาก (ชีวภาพ) วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการดำเนินการวิจัยในด้านโครงข่ายประสาทเทียมโดยผ่านรูปแบบพฤติกรรมอัจฉริยะในแง่ของกระบวนการทางชีวภาพ ตามทิศทางนี้มีการสร้าง neurocomputers

กำหนดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ (เครื่องจักร) ในการคิดแบบเดียวกับบุคคล โดยทั่วไปแล้ววิธีการนี้ให้สำหรับการสร้าง AI พฤติกรรมที่ไม่แตกต่างจากการกระทำของมนุษย์ในสถานการณ์ปกติ ในความเป็นจริงการทดสอบของทัวริงสันนิษฐานว่าเครื่องจะมีเหตุผลก็ต่อเมื่อสื่อสารกับมันเป็นไปไม่ได้ที่จะเข้าใจว่าใครพูดว่า: กลไกหรือบุคคลที่มีชีวิต

หนังสือนิยายวิทยาศาสตร์เสนอวิธีการต่าง ๆ ในการประเมินความสามารถของ AI ปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นจริงถ้ารู้สึกและสามารถสร้างได้ อย่างไรก็ตามวิธีการกำหนดนี้ไม่ทนต่อการใช้งานจริง ตัวอย่างเช่นตอนนี้กำลังสร้างเครื่องจักรที่มีความสามารถในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อม (เย็นร้อนและอื่น ๆ ) อย่างไรก็ตามพวกเขาไม่สามารถรู้สึกแบบที่คนทำ

วิธีการเชิงสัญลักษณ์

ความสำเร็จในการแก้ไขปัญหานั้นขึ้นอยู่กับความสามารถในการยืดหยุ่นของสถานการณ์ เครื่องจักรต่างจากคนอื่นตีความข้อมูลที่ได้รับในวิธีเดียว ดังนั้นมีเพียงคนเท่านั้นที่มีส่วนร่วมในการแก้ปัญหา เครื่องดำเนินการตามอัลกอริธึมที่เป็นลายลักษณ์อักษรซึ่งไม่รวมการใช้โมเดลนามธรรมหลายแบบ เป็นไปได้ที่จะบรรลุความยืดหยุ่นจากโปรแกรมโดยการเพิ่มทรัพยากรที่เกี่ยวข้องในการแก้ปัญหา

ข้อเสียข้างต้นเป็นลักษณะของวิธีการเชิงสัญลักษณ์ที่ใช้ในการพัฒนา AI อย่างไรก็ตามทิศทางของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์นี้ช่วยให้คุณสามารถสร้างกฎใหม่ในกระบวนการคำนวณ และปัญหาที่เกิดขึ้นจากวิธีการเชิงสัญลักษณ์สามารถแก้ไขได้ด้วยวิธีการทางตรรกะ

วิธีการทางตรรกะ

วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองที่เลียนแบบกระบวนการให้เหตุผล มันขึ้นอยู่กับหลักการของตรรกะ

วิธีนี้ไม่ได้มีไว้สำหรับการใช้อัลกอริทึมที่เข้มงวดซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แน่นอน

วิธีการที่ใช้ตัวแทน

เขาจ้างตัวแทนที่ชาญฉลาด วิธีการนี้จะถือว่าสิ่งต่อไปนี้สติปัญญาเป็นส่วนที่ใช้ในการคำนวณเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย เครื่องเล่นบทบาทของตัวแทนที่ชาญฉลาด เธอเรียนรู้สิ่งแวดล้อมโดยใช้เซ็นเซอร์พิเศษและโต้ตอบกับมันผ่านชิ้นส่วนกลไก

วิธีการที่ใช้ตัวแทนจะมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริทึมและวิธีการที่ช่วยให้เครื่องยังคงทำงานในสถานการณ์ต่าง ๆ

วิธีไฮบริด

วิธีการนี้ให้การรวมตัวของแบบจำลองทางประสาทและสัญลักษณ์เนื่องจากการแก้ปัญหาทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการคิดและการคำนวณ ตัวอย่างเช่นเครือข่ายประสาทสามารถสร้างทิศทางที่การทำงานของเครื่องเคลื่อนไหว และการเรียนรู้แบบคงที่ให้พื้นฐานซึ่งงานจะถูกแก้ไข

ตามการคาดการณ์ของผู้เชี่ยวชาญ บริษัท Gartnerในต้นปีพ. ศ. 2563 ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่วางจำหน่ายเกือบทั้งหมดจะใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้ผู้เชี่ยวชาญแนะนำว่าประมาณ 30% ของการลงทุนในขอบเขตดิจิทัลจะมาจาก AI

นักวิเคราะห์ของการ์ตเนอร์ระบุว่าปัญญาประดิษฐ์เปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับความร่วมมือของผู้คนและเครื่องจักร ในเวลาเดียวกันกระบวนการย้ายบุคคลโดย AI ไม่สามารถหยุดได้และในอนาคตมันจะเร่งความเร็ว

ใน บริษัท PwC เชื่อว่าภายในปี 2030 ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศทั่วโลกจะเติบโตประมาณ 14% เนื่องจากการเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่อย่างรวดเร็ว ยิ่งไปกว่านั้นประมาณ 50% ของการเพิ่มขึ้นจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการผลิต ในช่วงครึ่งหลังของตัวบ่งชี้จะเป็นกำไรเพิ่มเติมที่ได้รับเนื่องจากการนำ AI เข้าสู่ผลิตภัณฑ์

เริ่มแรกสหรัฐอเมริกาจะได้รับผลกระทบจากการใช้ปัญญาประดิษฐ์เนื่องจากประเทศนี้ได้สร้างเงื่อนไขที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานของเครื่อง AI ในอนาคตจีนจะก้าวไปข้างหน้าพวกเขาซึ่งจะดึงผลกำไรสูงสุดด้วยการนำเทคโนโลยีที่คล้ายกันมาใช้ในผลิตภัณฑ์และการผลิต

บริษัท ผู้เชี่ยวชาญ Saleforce AI จะเพิ่มผลกำไรของธุรกิจขนาดเล็กประมาณ 1.1 ล้านล้านดอลลาร์ และจะเกิดขึ้นภายในปี 2564 ในส่วนของตัวบ่งชี้นี้จะประสบความสำเร็จผ่านการใช้งานโซลูชั่นที่ AI นำเสนอในระบบที่รับผิดชอบในการสื่อสารกับลูกค้า ในเวลาเดียวกันประสิทธิภาพของกระบวนการผลิตจะดีขึ้นเนื่องจากระบบอัตโนมัติ

การแนะนำเทคโนโลยีใหม่จะสร้างงานเพิ่มอีก 800,000 ตำแหน่ง ผู้เชี่ยวชาญสังเกตว่าตัวบ่งชี้นี้ช่วยลดการสูญเสียตำแหน่งที่เกิดขึ้นเนื่องจากกระบวนการทำงานอัตโนมัติ นักวิเคราะห์คาดการณ์จากการสำรวจของ บริษัท การใช้จ่ายด้านระบบอัตโนมัติของกระบวนการผลิตในช่วงต้นปี 2020 จะเพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 46 พันล้านเหรียญ

ในรัสเซียงานกำลังดำเนินการในสาขาของ AI ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมารัฐได้ให้ทุนสนับสนุนมากกว่า 1.3 พันโครงการในพื้นที่นี้ นอกจากนี้การลงทุนส่วนใหญ่ไปที่การพัฒนาโปรแกรมที่ไม่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมเชิงพาณิชย์ นี่แสดงให้เห็นว่าชุมชนธุรกิจของรัสเซียยังไม่สนใจที่จะเปิดตัวเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

โดยรวมแล้วมีการลงทุนในรัสเซียประมาณ 23 พันล้านรูเบิล จำนวนเงินอุดหนุนจากรัฐบาลนั้นต่ำกว่าปริมาณของเงินทุน AI ที่ประเทศอื่น ๆ แสดงให้เห็น ในสหรัฐอเมริกามีการจัดสรรเงินประมาณ $ 200 ล้านเพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้ทุกปี

โดยทั่วไปในรัสเซียเงินทุนจากงบประมาณของรัฐได้รับการจัดสรรเพื่อการพัฒนาเทคโนโลยี AI ซึ่งใช้ในภาคการขนส่งอุตสาหกรรมการป้องกันประเทศและในโครงการที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย สถานการณ์นี้บ่งชี้ว่าในประเทศของเรามักจะลงทุนในพื้นที่ที่ช่วยให้คุณได้รับผลกระทบอย่างรวดเร็วจากกองทุนที่ลงทุน

การศึกษาข้างต้นยังแสดงให้เห็นว่ารัสเซียได้สะสมศักยภาพสูงสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการฝึกอบรมที่สามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมามีผู้คนราว 200,000 คนได้ผ่านการฝึกอบรมในสาขาที่เกี่ยวข้องกับ AI

เทคโนโลยี AI กำลังพัฒนาไปในทิศทางต่อไปนี้:

• การแก้ปัญหาที่ทำให้เป็นไปได้ที่จะนำความสามารถของ AI เข้ามาใกล้กับมนุษย์มากขึ้นและหาวิธีที่จะรวมเข้ากับชีวิตประจำวัน
• การพัฒนาจิตใจที่เต็มเปี่ยมซึ่งงานที่มนุษย์ต้องเผชิญจะได้รับการแก้ไข

ในขณะนี้นักวิจัยให้ความสำคัญกับการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ จนกระทั่งนักวิทยาศาสตร์เข้ามาใกล้เพื่อสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่เต็มเปี่ยม

หลาย บริษัท กำลังพัฒนาเทคโนโลยี AI ยานเดกซ์ใช้มันมานานหลายปีในการทำงานกับเครื่องมือค้นหา ตั้งแต่ปี 2016 บริษัท ไอทีของรัสเซียได้มีส่วนร่วมในการวิจัยในด้านเครือข่ายประสาทเทียม หลังมีการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของเครื่องมือค้นหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครือข่ายประสาทเทียมเปรียบเทียบคำขอที่ป้อนโดยผู้ใช้กับหมายเลขเวกเตอร์ที่ชัดเจนซึ่งสะท้อนความหมายของงานได้อย่างเต็มที่ที่สุด ในคำอื่น ๆ การค้นหาจะดำเนินการไม่ได้เป็นคำ แต่โดยสาระสำคัญของข้อมูลที่ร้องขอโดยบุคคล

ในปี 2559 Yandex เปิดตัวบริการ "เซน"ซึ่งวิเคราะห์การตั้งค่าของผู้ใช้

บริษัท มี ABBYY ระบบเพิ่งปรากฏ Compreno. ด้วยความช่วยเหลือของมันเป็นไปได้ที่จะเข้าใจข้อความที่เขียนในภาษาธรรมชาติ ระบบอื่น ๆ ที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้เข้าสู่ตลาดเมื่อเร็ว ๆ นี้

1. Findo ระบบสามารถจดจำเสียงพูดของมนุษย์และค้นหาข้อมูลในเอกสารและไฟล์ต่างๆโดยใช้การสืบค้นที่ซับซ้อน
2. Gamalon บริษัท นี้แนะนำระบบเรียนรู้ด้วยตนเอง
3. วัตสัน คอมพิวเตอร์ IBM ที่ใช้อัลกอริทึมจำนวนมากเพื่อค้นหาข้อมูล
4. ViaVoice ระบบรู้จำเสียงพูดของมนุษย์

บริษัท การค้าขนาดใหญ่อย่าเพิกเฉยต่อความสำเร็จในด้านปัญญาประดิษฐ์ ธนาคารกำลังนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ในกิจกรรมของพวกเขาอย่างแข็งขัน การใช้ระบบที่อยู่บนพื้นฐานของ AI จะดำเนินการเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนดำเนินการจัดการทรัพย์สินและดำเนินการอื่น ๆ

อุตสาหกรรมการป้องกันยาและพื้นที่อื่น ๆ กำลังแนะนำเทคโนโลยีการจดจำวัตถุ และ บริษัท ที่พัฒนาเกมคอมพิวเตอร์ใช้ AI เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์อื่น

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมากลุ่มนักวิทยาศาสตร์ชาวอเมริกันได้ทำงานในโครงการ NEILซึ่งนักวิจัยแนะนำให้คอมพิวเตอร์จดจำสิ่งที่ปรากฏในภาพถ่าย ผู้เชี่ยวชาญสันนิษฐานว่าด้วยวิธีนี้พวกเขาจะสามารถสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้ด้วยตนเองโดยปราศจากการรบกวนจากภายนอก

บริษัท VisionLab นำเสนอแพลตฟอร์มของตัวเอง LUNAซึ่งสามารถจดจำใบหน้าในแบบเรียลไทม์ด้วยการเลือกจากกลุ่มรูปภาพและวิดีโอขนาดใหญ่ เทคโนโลยีนี้ใช้ในปัจจุบันโดยธนาคารขนาดใหญ่และผู้ค้าปลีกเครือข่าย ด้วย LUNA คุณสามารถเปรียบเทียบการตั้งค่าของผู้คนและเสนอสินค้าและบริการที่เหมาะสมแก่พวกเขา

บริษัท รัสเซียกำลังทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่คล้ายกัน N-Tech Lab. ในเวลาเดียวกันผู้เชี่ยวชาญของมันจะถูกสร้างขึ้นเพื่อสร้างระบบจดจำใบหน้าบนเครือข่ายประสาท ตามข้อมูลล่าสุดการพัฒนาของรัสเซียใช้งานที่มอบหมายได้ดีกว่ามนุษย์

จากข้อมูลของ Stephen Hawking การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในอนาคตจะนำไปสู่ความตายของมนุษยชาติ นักวิทยาศาสตร์ตั้งข้อสังเกตว่าคนเนื่องจากการแนะนำของ AI จะเริ่มลดลงเรื่อย ๆ และในเงื่อนไขของวิวัฒนาการทางธรรมชาติเมื่อบุคคลต้องการต่อสู้เพื่อความอยู่รอดอย่างต่อเนื่องกระบวนการนี้จะนำไปสู่ความตายของเขาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

รัสเซียพิจารณาในเชิงบวกเกี่ยวกับการดำเนินการของ AI Aleksey Kudrin เคยกล่าวไว้ว่าการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาอุปกรณ์ของรัฐโดยประมาณ 0.3% ของรันเวย์ Dmitry Medvedev ทำนายการหายตัวไปของอาชีพเนื่องจากการเปิดตัวของ AI อย่างไรก็ตามเจ้าหน้าที่เน้นว่าการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวจะนำไปสู่การพัฒนาอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรมอื่น ๆ

ตามที่ผู้เชี่ยวชาญจาก World Economic Forum ระบุว่าในช่วงต้นปี 2563 ประชากรประมาณ 7 ล้านคนในโลกจะตกงานเนื่องจากระบบอัตโนมัติของการผลิต การแนะนำของ AI ที่มีความน่าจะเป็นสูงจะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจและการหายตัวไปของอาชีพที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญ McKinsey ระบุว่ากระบวนการผลิตอัตโนมัติจะมีการใช้งานมากขึ้นในรัสเซียจีนและอินเดีย ในประเทศเหล่านี้ในอนาคตอันใกล้ 50% ของคนงานจะตกงานเนื่องจากการแนะนำของ AI ระบบคอมพิวเตอร์และหุ่นยนต์จะเข้ามาแทนที่

ตามที่ McKinsey ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่อาชีพที่เกี่ยวข้องกับแรงงานทางกายภาพและการประมวลผลข้อมูล: ค้าปลีก, การต้อนรับและอื่น ๆ

ภายในกลางศตวรรษนี้ผู้เชี่ยวชาญของ บริษัท อเมริกันเชื่อว่าจำนวนงานทั่วโลกจะลดลงประมาณ 50% ผู้คนจะถูกแทนที่ด้วยเครื่องจักรที่สามารถดำเนินงานที่คล้ายกันด้วยประสิทธิภาพที่เท่ากันหรือสูงกว่า อย่างไรก็ตามผู้เชี่ยวชาญไม่ได้แยกตัวเลือกที่จะทำให้การคาดการณ์นี้ล่วงหน้าก่อนกำหนด

นักวิเคราะห์คนอื่นชี้ให้เห็นถึงอันตรายที่หุ่นยนต์สามารถทำได้ ตัวอย่างเช่นผู้เชี่ยวชาญของ McKinsey ให้ความสนใจกับความจริงที่ว่าหุ่นยนต์ซึ่งแตกต่างจากมนุษย์ไม่ต้องจ่ายภาษี เป็นผลให้เนื่องจากรายได้งบประมาณลดลงรัฐจะไม่สามารถบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานในระดับเดียวกัน ดังนั้น Bill Gates จึงเสนอให้เสนอภาษีใหม่สำหรับอุปกรณ์หุ่นยนต์

เทคโนโลยี AI เพิ่มประสิทธิภาพของ บริษัท โดยลดจำนวนข้อผิดพลาด นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถเพิ่มความเร็วในการทำงานให้อยู่ในระดับที่บุคคลไม่สามารถเข้าถึงได้