La nascita della forza lavoro automatizzata intelligente

La nascita della forza lavoro automatizzata intelligente

Perdere posti di lavoro alla tecnologia non è una novità. Fin dalla rivoluzione industriale, ruoli che una volta erano esclusivamente eseguiti dagli umani sono stati lentamente ma costantemente sostituiti da una qualche forma di macchinario automatizzato. Anche nei casi in cui il lavoratore umano non è completamente sostituito da una macchina, gli esseri umani hanno imparato a fare affidamento su una batteria di macchinari per essere più efficiente e preciso.

A rapporto dal programma Oxford's School on the Impacts of Future Technology è stato detto che il 47% di tutti i lavori negli Stati Uniti sarà probabilmente sostituito da sistemi automatici. Tra i lavori che saranno presto sostituiti dalle macchine ci sono agenti immobiliari, allevatori di animali, consulenti fiscali, lavoratori di data entry, receptionist e vari assistenti personali.

Ma non dovrai ancora impacchettare la tua scrivania e consegnare il computer a un computer, e in effetti i lavori che richiedono un certo livello di intelligenza sociale e creatività come nell'istruzione, nella sanità, nelle arti e nei media rimarranno probabilmente in domanda dagli esseri umani, perché tali compiti rimangono difficili da essere informatizzati.

Piaccia o no, ora viviamo in un'epoca dominata da intelligenza artificiale (AI). L'intelligenza artificiale può essere vista come una raccolta di tecnologie che possono essere utilizzate per imitare o addirittura per sovraperformare le attività svolte dagli esseri umani che usano macchine.

Potremmo non vederlo prima, ma non possiamo evitare di imbattersi in uno o più sistemi che utilizzano una qualche forma di algoritmo AI nelle nostre attività quotidiane - come cercare alcune informazioni usando Google, acquistando un prodotto consigliato su Amazon o riconoscere i volti in un'immagine caricata su Facebook.

Apprendimento approfondito

Recente innovazioni nell'IA sono in gran parte attribuibili a una tecnica chiamata deep learning. Spesso noto come apprendimento automatico o networking neurale, l'apprendimento profondo implica "allenare" un modello di computer in modo che possa riconoscere gli oggetti dalle immagini. Il potere dei sistemi di intelligenza artificiale basati sull'apprendimento profondo sta nella loro capacità di automaticamente rilevare le caratteristiche rilevabili e usarli per risolvere i problemi di riconoscimento duro.

Sebbene gli umani possano eseguire facilmente tali compiti di riconoscimento quasi inconsciamente, è spesso difficile per un essere umano spiegare la procedura esatta a un livello sufficientemente dettagliato in modo che possa essere programmato in un computer.


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Con l'apprendimento profondo tutto questo è cambiato. Ora, i sistemi di intelligenza artificiale basati sull'apprendimento profondo possono capire le caratteristiche importanti di risolvere problemi difficili che una volta si pensava fosse risolvibile esclusivamente dagli umani.

E di conseguenza, gli umani dovranno prepararsi mentalmente per il fatto che alcuni dei nostri posti di lavoro saranno persi per i sistemi di intelligenza artificiale. Potremmo persino dover chiamare i sistemi di intelligenza artificiale i nostri colleghi o capi nel prossimo futuro.

Ma nonostante il livello più profondo di conoscenza che i nostri computer acquisiranno presto, perdere il lavoro sulle macchine non deve essere una brutta cosa. Le macchine di leasing fanno la maggior parte del lavoro: gli esseri umani saranno liberati dalle attività di routine che i computer sono in grado di eseguire con maggiore accuratezza, ad esempio guidare auto.

Questo dovrebbe consentire agli umani di pensare come umani invece che come macchine. Inoltre libererà il tempo e l'energia per gli umani per impegnarsi in attività più creative e intellettualmente stimolanti, eventualmente assistite dall'IA.

L'intelligenza emotiva

I sistemi IA sono già diventati troppo complicati per la persona media da comprendere, per non parlare della riparazione, quindi ci saranno nuovi ruoli creati che richiederanno persone che possano agire da intermediari tra computer e umani.

Simile a professioni come la medicina o la legge, dove i professionisti con competenze specialistiche sono necessari per interpretare i dettagli tecnici per la gente di tutti i giorni, avremo bisogno di professionisti che parlano la lingua dell'IA. Questi professionisti possono variare le loro competenze e sono probabilmente composti da sviluppatori di software, scienziati informatici e scienziati dei dati.

Ma le questioni etiche derivanti dagli ambienti di co-working umano e di intelligenza artificiale sono una vera preoccupazione. Una cosa è ottenere un volto erroneamente riconosciuto in un'immagine caricata su Facebook, ma una questione completamente diversa se il cancro viene erroneamente diagnosticato da un'IA, cosa che potrebbe facilmente accadere. Dopotutto, i computer commettono errori, proprio come fanno le persone.

Anche se i sistemi basati sull'intelligenza artificiale stanno diventando più intelligenti degli umani in molti campi, questi sistemi lo sono tutt'altro che perfetto ed è improbabile che sia mai perfetto considerando i meccanismi di apprendimento imprevedibili che usano.

Detto questo, è probabile che i cambiamenti sociali e culturali rappresentino la vera sfida, piuttosto che la sfida tecnica dell'IA stessa. Quindi, mentre i robot che assumono il nostro lavoro possono essere una buona cosa, solo il tempo ci dirà se siamo pronti ad accettarli come nostri collaboratori.

Circa l'autore

The Conversationbollegala danushkaDanushka Bollegala, docente presso il dipartimento di informatica dell'Università di Liverpool. i suoi interessi di ricerca sono l'Intelligenza Artificiale, la Linguistica Computazionale e il Web Mining. Ho lavorato su vari argomenti relativi a campi di cui sopra come la misurazione della somiglianza semantica e relazionale dai dati Web, adattamento del dominio, analisi dei sentimenti, social media, disambiguazione del nome personale, estrazione del nome alias e ordinamento delle informazioni nel riepilogo del testo multi-documento.

Questo articolo è stato pubblicato in origine The Conversation. Leggi il articolo originale.

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