Натиск автоматизации приближается - готовы ли вы?

  • 27-12-2020
  • комментариев

Мы можем подготовиться к революции автоматизации, научившись делать машины нашими партнерами, а не конкурентами. Pixabay

Куда бы вы ни посмотрели, ученые мужи говорят об автоматизации, машинном обучении и искусственном интеллекте. Некоторых это волнует. Это новый мир эффективности и низких затрат на товары, поскольку мы являемся свидетелями крупнейших достижений в производстве с начала индустриальной эры.

Однако многие люди также напуганы. Бестселлеры и научно-фантастические фильмы-блокбастеры десятилетиями предупреждали нас об опасностях полностью автоматизированных технологий с искусственным интеллектом. Люди боятся того, что автоматизация может означать конец низкоквалифицированной работы. Например, в 1955 году General Motors была крупнейшей компанией в США, в которой работало 576 000 человек. Шестьдесят лет спустя Apple стала самой прибыльной компанией в США, и у нее было всего 66 000 сотрудников.

Вне зависимости от того, взволнованы ли вы потенциалом автоматизации или беспокоитесь о ее последствиях, вы не можете отрицать, что автоматизация есть Вот. К счастью, есть способ работать с автоматизацией, а не против нее.

Сильно опасаются, что автоматизация устранит потребность в людях. По данным McKinsey Global Institute, до 73 миллионов сотрудников могут быть уволены за счет увеличения автоматизации к 2030 году. Часто возникает ощущение, что мы конкурируем с машинами и сильно проигрываем.

Это не просто метафора : Люди не казались лидерами с тех пор, как Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматах в 1997 году. В 2011 году компания IBM Watson легко перехитрила господствующее «Jeopardy!» чемпионом, а в 2016 году AlphaGo от Google победила лучшего игрока в го в мире. Безлимитный техасский холдем - это новейшая игра, в которой доминируют машины.

Когда дело доходит до работы, легко увидеть, на что способны машины, и поверить в то, что мы проиграли. Но что, если бы это не было соревнованием?

Шахматный турнир 2005 года позволил людям и машинам работать вместе. Несколько лучших игроков вошли с новейшим программным обеспечением. Однако победителями стали двое любителей со средними машинами. Их секрет заключался в уникальном и продвинутом процессе взаимодействия с машинами.

Компьютер может изучить все возможные ходы в шахматной игре, но человек может быстро сосредоточиться на нескольких ходах, которые стоит рассмотреть. Вместо того, чтобы анализировать всю партию, победившие шахматисты сосредоточили машину на нескольких наиболее важных ходах. Эта методология называется симбиозом человека и компьютера, и это секрет успешного перехода в будущее автоматизации.

Эта концепция была впервые представлена ​​компьютерным ученым Дж. Ликлайдер в 1960 году. В короткой статье, озаглавленной «Симбиоз человека и компьютера», Ликлайдер исходил из предположения, что в конечном итоге компьютеры смогут делать все, что могут делать люди. Как говорит Ликлайдер, «кажется вполне возможным, что со временем электронные или химические« машины »превзойдут человеческий мозг» в функциях, которые сегодня мы считаем невозможными для технологий.

Однако он предположил, что мы переживем «золотой период», когда люди и компьютеры будут дополнять друг друга и вместе добиваться большего, чем они могли бы сделать в одиночку. Сегодня мы живем в этом золотом веке.

Симбиоз человека и компьютера не означает полной автоматизации, когда компьютеры решают все задачи. Это тоже не полуавтоматика, когда люди выполняют работу, которую нелегко автоматизировать. Настоящий симбиоз - это люди и системы, работающие как партнеры, которые используют свои сильные стороны. Компьютеры играют большую роль в сборе и анализе данных, но люди по-прежнему значительно превосходят людей, когда дело доходит до определения новых закономерностей и создания красивых, значимых дизайнов.

Например, мемориал 11 сентября в World Trade Центр использовал алгоритм, который структурирует группы жертв по их отношению к друзьям и коллегам, а не по алфавиту. Алгоритм выполнил всю основную работу, но графическим дизайнерам по-прежнему нужно было брать эту информацию и красиво ее отображать.

В прогнозировании погоды, управлении воздушным движением и медицинской диагностике машины вносят больший, чем когда-либо, вклад. люди не могли. Тем не менее, люди по-прежнему должны играть роль в реагировании на чрезвычайные ситуации, распознавании аномалий и интерпретации нетекстовых подсказок.

Ключ к этому уровню сотрудничества - уменьшить трение между людьми и компьютерами. В шахматном матче 2005 года именно этот совместный процесс сделал команду людей и машин лучшей, и это единственный способ по-настоящему подготовиться к внедрению все более интеллектуальных машин.

Первый шаг к созданию хороший симбиоз - позволить каждой группе делать то, что у нее получается лучше всего. Машины неутомимы, и они превосходно обрабатывают данные, анализируют ихults, вычисления, хранение данных и принятие рациональных решений. Люди преуспевают в создании связей, персонализации взаимодействий, проявлении сдержанности, интерпретации контекстных подсказок, создании гипотез, выявлении новых шаблонов и постановке целей.

Второй шаг - уменьшить трение, что требует интеграции человека в мир процесс автоматизации. Ликлайдер считал, что главная цель симбиоза - «думать во взаимодействии с компьютером так же, как вы думаете с коллегой». Другими словами, люди и компьютеры должны рассматривать себя в одной коллективной команде.

Последний шаг - развивать человеческие навыки, чтобы не отставать от симбиоза. В прошлом году гигант информационных технологий Infosys объявил о сокращении 9000 сотрудников нижнего звена из-за автоматизации. Компания также объявила, что будет обучать многих из этих сотрудников более продвинутым областям, таким как искусственный интеллект и машинное обучение - областям, необходимым для лучшего симбиоза.

Этот и аналогичные шаги привели к росту разговоров о «коботах». , »Или машины, предназначенные для работы вместе с людьми. Здравоохранение - одна из отраслей, в которой коботы будут процветать. Машины уже могут многое предложить в диагностике - возьмем, к примеру, IBM Watson, - но лучшими диагностическими группами будут те, которыми руководят врачи, работающие вместе с технологиями.

В цепочке поставок и транспортировке - аналогичный человек-машина. команды уже изменили ландшафт. Мы даже больше не удивляемся тому факту, что мы можем заказать продукт через Интернет и получить его на следующий день, но это возможно только потому, что такие компании, как Amazon, полагаются на роботов, которые берут на себя тяжелую работу, а люди следят за процессом. Двигаясь вперед, люди, вероятно, перестанут заниматься ручным трудом водителей грузовиков и поездов и перейдут в системы, логистику и схемы движения.

Симбиоз человека и компьютера - это основа для понимания и полного использования автоматизации, по крайней мере, пока роботы не станут настолько умными, что больше не будут нуждаться в человеческом вмешательстве. Независимо от того, настанет ли этот день когда-нибудь, мы можем подготовиться к революции автоматизации, научившись делать машины нашими партнерами, а не конкурентами.

Суреш Самбандам - ​​основатель и генеральный директор OrangeScape, компании, предлагающей SaaS-решения для автоматизация рабочего процесса, например, его флагманский продукт KiSSFLOW.

комментариев

Добавить комментарий