Недавно я посмотрел документальный фильм в netflix о будущем технологий в области медицины, и это касается всех областей работы.

Как на самом деле работают технологии? Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение меняют способ решения проблем, но прежде всего нам нужно понять, что это за термины.

  • Искусственный интеллект (ИИ): вкратце интеллект демонстрируется машинами, они «имитируют» когнитивные способности / функции животных, такие как обучение и решение проблем.
  • Машинное обучение: метод искусственного интеллекта, название уже дает общее представление о том, о чем эта тема. Машинное обучение заключается в использовании алгоритмов в компьютерах, чтобы они могли собирать данные и учиться на них.
  • Глубокое обучение: это подмножество машинного обучения, оно использует нейронные сети для облегчения / оптимизации машинного обучения, в то время как традиционные программы строят анализ с данными линейно, глубокое обучение соединяет узлы нейронов, как сеть.

TensorFlow

«TensorFlow ™ - это программная библиотека с открытым исходным кодом для высокопроизводительных численных вычислений. Его гибкая архитектура позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах (процессоры, графические процессоры, TPU), а также от настольных компьютеров до кластеров серверов и мобильных и периферийных устройств. Первоначально разработанный исследователями и инженерами из группы Google Brain в рамках подразделения Google по искусственному интеллекту, он обладает мощной поддержкой машинного обучения и глубокого обучения, а гибкое ядро ​​численных вычислений используется во многих других областях науки ».

- https://www.tensorflow.org

IBM Watson

Суперкомпьютер Watson обрабатывает со скоростью 80 терафлопс (триллион операций с плавающей запятой в секунду). Чтобы воспроизвести (или превзойти) высокофункциональную способность человека отвечать на вопросы, Watson обращается к 90 серверам с совокупным хранилищем данных, содержащим более 200 миллионов страниц информации, которые обрабатываются в соответствии с шестью миллионами логических правил. Система и ее данные автономны в пространстве, в котором можно разместить 10 холодильников.

- https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/IBM-Watson-supercomputer

Какое влияние окажут эти технологии на многие области работы сегодня?

Можно было бы предсказать рак? Роботы выступят в роли юристов?
Смогут ли школьные роботы делать личные книги в соответствии с возможностями детей? Угадайте, что мы увидим это в ближайшие годы!

Мы просто ползаем по мощи искусственного интеллекта, представьте, на что мы будем способны в будущем. Технология и интересна, и пугает, но решать вам, следовать ей или нет, она будет постоянно развиваться, и в индустрии 4.0 у вас есть 2 варианта: следовать и пытаться быть конкурентоспособными на рынке или не следовать и быть еще одним не конкурентоспособный / переключаемый работник.

14% рабочих мест в Бразилии могут исчезнуть к 2030 году. Тревожные данные, которые затронут около 15,7 миллиона рабочих мест, являются частью исследования McKinsey о будущем рынка труда. Предупреждение относится к тому факту, что системы, использующие такие технологии, как искусственный интеллект, бросают вызов будущему многих профессий в следующем десятилетии. Консультации говорят, что Бразилия не готова к вакансиям, которые могут быть созданы цифровой экономикой из-за недостаточной подготовки рабочей силы. «Людям следует подумать о переходе к деятельности, которую нелегко автоматизировать», - говорит Фернанда Майол, сотрудник McKinsey.

-Исследование McKinsey

Жоао Виктор Ибаньес Марсура.