지능형 자동화 인력의 부상

지능형 자동화 인력의 부상

기술에 일자리를 잃는 것은 새로운 것이 아닙니다. 산업 혁명 이후 한 번 독점적으로 인간에 의해 수행 된 역할은 천천히 그러나 꾸준히 어떤 형태의 자동화 기계로 대체되었습니다. 인간 작업자가 기계로 완전히 대체되지 않은 경우에도 인간은 기계의 배터리를 사용하여 더 많은 작업을 수행하는 방법을 사용하는 방법을 배웠습니다. 효율적이고 정확한.

A 신고 미래 기술의 영향에 관한 옥스포드 마틴 스쿨의 프로그램에서 미국의 모든 직업 중 47 %가 자동화 된 시스템으로 대체 될 가능성이 있다고합니다. 곧 기계로 대체 될 작업 중에는 부동산 중개인, 동물 사육자, 세무 고문, 데이터 입력 근로자, 접수 및 다양한 개인 비서가 있습니다.

그러나 책상을 정리하고 컴퓨터에 넘겨 줄 필요는 없으며 실제로 교육, 건강 관리, 예술 및 미디어와 같은 일정 수준의 사회적 지능과 창의성을 필요로하는 일은 계속 될 것입니다. 이러한 작업은 전산화가 어렵 기 때문에 인간으로부터의 요구입니다.

좋든 싫든간에, 우리는 현재 지배적 인 시대에 살고 있습니다. 인공 지능 (일체 포함). AI는 기계를 사용하여 사람이 수행하는 작업을 모방하거나 심지어 수행하는 데 사용할 수있는 기술 모음으로 볼 수 있습니다.

우리는 처음에는 그것을 볼 수는 없지만 Google을 사용하여 일부 정보를 검색하거나, Amazon에서 권장 제품을 구입하거나, 또는 Amazon에서 추천 제품을 구입하는 등의 일상적인 활동에서 AI 알고리즘의 일부 형태를 사용하는 하나 이상의 시스템을 실행하는 것을 피할 수는 없습니다. 페이스 북에 업로드 된 이미지의 얼굴 인식.

깊은 학습

최근 돌파구 인공 지능은 주로 심층 학습이라는 기술에 기인합니다. 종종 기계 학습이나 신경망으로 알려진 깊은 학습에는 이미지에서 객체를 인식 할 수 있도록 컴퓨터 모델을 "훈련"하는 것이 포함됩니다. 깊은 학습 기반 인공 지능 시스템의 힘은 자동으로 학습 능력에 달려 있습니다. 눈에 띄는 특징을 발견하다 이를 사용하여 어려운 인식 문제를 해결할 수 있습니다.

인간이 거의 무의식적으로 이러한 인식 작업을 쉽게 수행 할 수는 있지만 인간이 컴퓨터를 프로그래밍 할 수 있도록 충분히 자세한 수준에서 정확한 절차를 설명하기는 어렵습니다.


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깊은 학습으로 모든 것이 바뀌 었습니다. 이제 깊은 학습 기반 인공 지능 시스템은 다음과 같은 중요한 기능을 파악할 수 있습니다. 어려운 문제 해결 한 때는 인간 만이 해결할 수 있다고 생각한

결과적으로 인간은 정신적으로 그 사실을 준비해야합니다. 우리 업무의 일부는 AI 시스템에 손실 될 것입니다.. 가까운 미래에 AI 시스템을 동료 나 상사에게 전화해야 할 수도 있습니다.

그러나 우리 컴퓨터가 곧 습득하게 될 더 깊은 지식 수준에도 불구하고 기계에 대한 일자리를 잃는 것은 나쁜 일이 아니어도됩니다. 컴퓨터가 대량의 작업을하도록하면 인간이 컴퓨터가 더 높은 정확도의 속도로 수행하는 것이 더 나은 일상 작업에서 벗어날 수 있습니다. 자동차 운전.

이것은 인간이 기계 대신 사람처럼 생각할 수 있어야합니다. 그것은 또한 AI가 도움을 줄 수있는 창조적이고 지적인 자극 활동에 인간이 참여할 수 있도록 시간과 에너지를 자유롭게 할 것입니다.

감성 지능

인공 지능 시스템은 이미 일반인이 이해하기가 너무 복잡하고 수리가 필요 없기 때문에 컴퓨터와 인간 사이의 중개자 역할을 할 수있는 사람들을 필요로하는 새로운 역할이 생겨날 것입니다.

의학이나 법률과 같은 직업과 마찬가지로 전문 기술을 가진 전문가가 일상의 기술 세부 사항을 해석해야하는 경우 AI 언어를 사용하는 전문가가 필요합니다. 이 전문가들은 기술이 다를 수 있으며 소프트웨어 개발자, 컴퓨터 과학자 및 데이터 과학자로 구성 될 수 있습니다.

그러나 인간과 AI의 공동 작업 환경에서 발생하는 윤리적 문제는 진정한 관심사입니다. 페이스 북에 업로드 된 이미지에서 얼굴이 잘못 인식되는 것은 하나의 일이지만 암이 AI로 오진 된 경우 완전히 다른 문제이므로 매우 쉽게 발생할 수 있습니다. 결국 컴퓨터는 사람들이하는 것처럼 실수도합니다.

AI 기반 시스템이 많은 분야에서 인간보다 더 똑똑 해지고 있지만 이러한 시스템은 완벽 함과는 거리가 먼 그들이 사용하는 예기치 못한 학습 메커니즘을 고려할 때 완벽 할 것 같지는 않습니다.

그것은 AI 자체의 기술적 인 도전 이라기보다는 사회적인 그리고 문화적인 변화가 진정한 도전이 될 것 같다고 말했다. 그래서 우리의 일자리를 인수하는 로봇은 좋은 일이 될 수 있지만, 우리가 동료로 받아 들일 준비가되었는지를 알 수있는 시간이 있습니다.

저자에 관하여

대화볼레 갈라 다누 시카Danuska Bollegala, 리버풀 대학 컴퓨터 과학과 수석 강사. 그의 연구 관심 분야는 Artificial Intelligence, Computational Linguistic 및 Web Mining입니다. 필자는 웹 데이터, 도메인 적응, 정서 분석, 소셜 미디어, 개인 이름 모호성 제거, 이름 별칭 추출 및 다중 문서 텍스트 요약에서의 정보 순서화와 같은 의미 론적 및 관계형 유사성 측정과 같은 여러 분야의 주제에 대해 연구했습니다.

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