Kaggle创始人 | 将来我们的这些工作将被机器取代,但也有例外
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编译:Mika
【导读】
点击下方视频,先睹为快:
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主讲人:
Anthony Goldbloom
数据科学竞赛平台Kaggle创始人兼CEO
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这是我的侄女,她叫Yahli,还只有九个月大。她妈妈是一名医生,爸爸是一名律师。而等到Yahli上大学时,像她父母这类职业将发生翻天覆地的变化。
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Anthony Goldbloom 的侄女Yahli
未来,将近一半的工作都有被机器取代的危险
2013年,牛津大学曾做了一项关于未来职业的研究。通过分析,他们得出结论:未来,将近二分之一的工作都可能面临被机器取代的风险。
而对于这种现象,机器学习要负主要责任。作为人工智能中最强大的分支,机器学习能够根据现有的数据进行学习,并模仿人类的行为。
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我的公司--数据科学竞赛平台Kaggle专注于前沿机器学习领域。在Kaggle,我们聚集了成千上万的专家,致力于为行业和学术界的方方面面去解决问题。
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因此,我们可以从独特的视角来探索这个问题:如今,机器究竟可以做什么,不可以做什么。进而言之,将来哪些工作可能受到威胁,或者被自动化所取代。
机器学习最初在90年代初进入人们的视野。从一开始,机器学习还只能执行一些相对简单的任务,比如评估贷款申请中的信用风险;
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通过识别手写的邮政编码来帮助检索邮件等等。
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对于频繁、大批量的任务,机器变得越来越智能
在过去几年里,科技取得了突破性的进展。如今,机器学习已经能够处理非常复杂的任务。
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在2012年,我们Kaggle针对学校出了个难题:设计算法来评判高中的作文。结果,获胜的算法给出的评分居然和学校老师给出的评分一致。
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去年,我们出了一道更难的题:从拍摄的眼睛图像中,诊断出糖尿病性视网膜病变的病例。再次,获胜的演算法给出的诊断和眼科医生的诊断相符。
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因此我们可以说,只要给出适当的数据,针对类似的任务,机器完全能够战胜人类。
在40年的职业生涯中,一位老师大概能批改上万篇作文,一名眼科医生大概能检查5万只眼睛。而完成相同的工作量,机器仅需几分钟就能完成,并且达到人类的精度。也就是说,对于这些频繁且大量的任务,我们无法与机器抗衡。
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机器学习的局限性:需要大量数据支撑
但对于有些事情,机器却无能为力。特别是在解决新情况方面,机器就无从下手了,它们无法处理从未遇到的任务。
机器学习局限性在于,需要从大量已知的数据中总结经验。人类则不然,我们有把看似毫不相关的事物联系起来的能力,进而解决从未见过的问题。
Percy Spencer是一名物理学家,他在二战期间从事雷达的研究工作。当时他发现磁控管把巧克力融化了。他从电磁辐射联想到了烹饪,因此他发明了微波炉。这就是非常典型的创新。
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这种类似的创新,每天都在我们的身边发生无数次。在创新方面,机器远不是我们的对手。
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在创新方面,机器无法与人类抗衡
那么,这对未来的工作又意味着什么呢?
未来工作的前景取决于:这种工作是否可以转化为频繁、大批量的任务,当中是否涉及到对创新的要求?
对于频繁、大批量的任务,机器变得越来越智能。
如今,机器学习可以评判作文,诊断某些疾病。再过几年,它们将能够处理审计、审阅法律合同样本等问题。尽管会计师和律师这类职业还是必不可少的,但他们只需要负责处理复杂的税收结构,或无先例的诉讼问题。与此同时,机器学习会挤占他们的职位,从而增加就业难度。
在创新方面,机器并没有取得太大进展。例如,营销方案需要抓住消费者的心理,让人眼前一亮;对于商业策略,关键在于发现市场上还无人问津的领域。而这些方面,我们才是主力,人类将是营销方案的创造者,人类才能推动商业战略发展。
所以Yahli,无论你将来决定做什么,一定要让每一天都带给你新的挑战。如果是那样,你的未来将无法被机器取代!
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— 完 —
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