Глубокое обучение преподаст всем нам урок: рабочие места для машин

Google искусственный интеллект глубокое обучение Программа перевода самородков

(Другая версия этой статьи была первоначально опубликована вБостон глобус).

18-кратный чемпион мира по го Ли Седоль узнает что-то новое от AlphaGo — провал

2 декабря 1942 года группа ученых во главе с Энрико Ферми вернулась с обеда, чтобы наблюдать за первой самоподдерживающейся ядерной реакцией, созданной людьми в каменно-деревянном реакторе под игровой площадкой Чикагского университета. это известноЧикаго стек 1. Хотя эти ученые слишком хорошо знают, что это значит для людей, они просто празднуют с бутылкой Кьянти без слов.

Теперь снова тихо появилась новая вещь, которая навсегда изменит мир. Как слова, произнесенные тихо на иностранном языке, скорее всего, вы слышали их, но не до конца понимаете их значение. Но крайне важно, чтобы мы понимали язык и то, что он продолжает нам говорить, потому что эти эффекты изменят все, что мы считаем само собой разумеющимся в том, как работает глобализированная экономика, и в том, как мы существуем здесь как человеческие существа.

Этот язык представляет собой новую категорию машинного обученияглубокое обучение, "шепотом" является то, что компьютер появляется из ниоткуда и использует егоПобедите трехкратного чемпиона Европы по го Фан Хуэя., не один, а пять раз подряд. Многие люди, прочитавшие новость, были впечатлены. Но это ничто по сравнению с матчем с Ли Седолем. Ли Седоль — один из лучших, если не самый высокий уровень игроков в го в истории. Представьте себе эту великую войну человека и машины,Лучшие китайские игроки в го считают, что Ли Шидуо никогда не проиграет ни одной игры, а сам Ли Шидуо уверен, что может проиграть не более одной игры..

Чем закончилось противостояние? Ли Седол проигралЧетыре из пяти иннингов. ИИ под названием AlphaGo теперь лучше играет в го, чем любой человек, иБыл награжден почетным Go Nine Dan. Другими словами, его уровень богоподобен. Го было официально побеждено машинами, так же как варьете Jeopardy потерпел поражение от Watson, а шахматы потерпели поражение от Deep Blue.

«Историческая победа AlphaGo — очень четкий сигнал: мы перешли от линейного развития к параболическому».

Итак, что такое Го? Проще говоря, думайте о го как о супербольшой шахматной игре. Это все еще звучит как небольшое достижение, машины продолжают доказывать свое превосходство в забавных играх, в которые мы играем, и это не полностью продемонстрировало, на что они способны. Но это немалое достижение, и то, что происходит, — не игра.

Историческая победа AlphaGo — очень четкий сигнал о том, что мыЛинейно-параболическое развитие. Достижения в области технологий росли в геометрической прогрессии, и мы можем ожидать преодоления многих, многих ранее невообразимых вех. Большинство этих экспоненциальных достижений используют искусственный интеллект для решения конкретных задач, и пока мы продолжаем настаивать на занятости как на основном источнике дохода, мы совершенно не готовы.

Звучит как преувеличение, так что давайте оглянемся на десятилетия назад и посмотрим на влияние компьютерных технологий на занятость людей:

источник:St. Louis Fed

Взгляните на диаграмму выше. Не обманывайте себя, думая, что разговор об автоматизации труда происходит в будущем. Это уже произошло.Компьютерные технологии сокращают рабочие места с 1990-х годов.

повседневная работа

Вся работа делится на четыре категории: рутинная и нерутинная работа, познавательная работа и физическая работа. Рутинная работа — это выполнение одних и тех же действий каждый день, а нерутинная работа разнообразна. В рамках этих двух категорий есть работы, требующие нашего мозга (когнитивные), и работы, требующие нашего тела (физические). При росте всех четырех видов рабочих мест рост ежедневной работы остановился в 1990 году. Это потому, что повседневный труд легче всего позволить себе для технологий. Правила могут быть написаны для неизменной работы, которая больше подходит для машин.

Вызывает тревогу тот факт, что повседневная работа составляет основу американского среднего класса. Генри Форд произвел революцию в повседневном ручном труде, заплатив людям заработную плату среднего класса, рутинную умственную работу, которая когда-то заполняла американские офисы.Таких работ все меньше и меньше, осталось только два вида работ, которые выглядят хорошо: рабочие места, которые требуют немного размышлений, и мы будем платить людям очень мало за их выполнение, и рабочие места, которые требуют много размышлений, и люди, выполняющие эти рабочие места, будут получать деньги. хорошо .

Давайте думать об экономике как о самолете с четырьмя двигателями, который теперь летит только с двумя двигателями, которые все еще ревутся, и мы можем временно не беспокоиться о том, что самолет разобьется. А что, если последние два двигателя тоже зависнут? Технологии робототехники и искусственного интеллекта продолжают развиваться в двух областях, поскольку люди учат машины тому, какучиться.

Нейронные сети

Я писатель по натуре, но мое образование связано с психологией и физикой. Я увлекаюсь обеими дисциплинами, поэтому в аспирантуре я занимаюсь физикой человеческого мозга, т.е.Когнитивная неврология. Я думаю, как только вы начнете смотреть на то, как работает человеческий мозг, как нейроны соединяются друг с другом и формируют то, что мы называем разумом, все меняется. По крайней мере, для меня все изменилось.

Кратко опишите функции головного мозга, который представляет собой обширную сеть взаимосвязанных клеток. Некоторые из этих соединений короткие, другие длинные. Некоторые ячейки связаны только с одной ячейкой, а другие связаны со многими ячейками. Электрические сигналы проходят через эти соединения с разной скоростью, в конечном итоге активируя эти нейроны по очереди. Это похоже на падающие костяшки домино, но быстрее, больше и сложнее. Результаты для нас поразительны, и то, что мы узнали, как работать, теперь мы собираемся применить к машинам.

Одно из следующих приложений сделаноглубокая нейронная сетьСоздать — вроде как урезанную версию виртуального мозга. Он обеспечивает путь к машинному обучению, гигантский скачок за пределы того, что было возможно раньше. Как это делается? Не только очевидное увеличение мощности компьютеров и углубление нейронаучного познания, но и экспоненциально увеличивающийся объем собираемых нами данных, также известный какБольшие данные.

Большие данные

Большие данные — это не просто модное слово. Большие данные — это информация, и это информация, которую мы создаем каждый день. На самом деле, согласно отчету SINTEF за 2013 г., мы создаем слишком много данных.90% мировой информации создается в течение двух лет. Объем данных растет с невероятной скоростьюУдваивается каждые 1,5 года. В Интернете, 2015 г.мыкаждую минуту4,2 миллиона лайков на Facebook, 300 часов видеозагрузок на Youtube и 350 000 твитов.. Все, что мы делаем, создает данные, которых раньше не было, и большая часть этих данных — это машины.учитьсяобязательный. Зачем?

Представьте, что вы пишете программу, которая распознает стулья, нужно ввести много инструкций, но программа все равно распознает вещи, не являющиеся стульями, как стулья, а настоящие стулья еще и распознаетПотерпеть поражение. Так,мыКак вы научились узнавать стул? Наши родители указывают на стул и говорят: «Это стул». Тогда мы чувствуем, что узнали, что такое стул, поэтому мы указываем на стол и говорим: «Это стул». нам: «Вот стол.» Это обучение с подкреплением. Ярлык «стул» ассоциируется с каждым стулом, который мы видим, так что определенный нервный путь установлен, а другие нет. Чтобы найти «стул» в нашем мозгу, мы должны наблюдать что-то очень близкое к стулу, с которым мы столкнулись раньше. По сути, наша жизнь — это большие данные, отфильтрованные нашим мозгом.

глубокое обучение

Магия глубокого обучения заключается в том, что оно дает машинам возможность использовать большие объемы данных, как это делаем мы, не давая им слишком много инструкций. Вместо того, чтобы описывать «характеристики стула», нам нужно просто подключить машину к Интернету и скормить ей миллионы изображений стульев. Затем машина может получить общую «характеристику стула». Затем мы протестировали его с большим количеством фотографий стула. Если он неправильный, мы исправляем его, и его способность идентифицировать «свойства стула» возрастает. Повторяя эти процессы, компьютер может распознать стул, когда увидит его.В основном так же хорошо, как и мы. Самое главное отличие междуВ отличие от нас, они могутв секундахпросто определитьмиллионыизображение.

Сочетание глубокого обучения и больших данных за последние несколько коротких лет привело к поразительным достижениям. В дополнение к невероятному AlphaGo, через тысячи аннотированных новостей,ИИ DeepMind от Google учится читать и понимает, что он читает.DeepMind также _самоучил_ десятки видеоигр для Atari 2600, и играет лучше, чем люди., просто наблюдайте за экраном и очками, а затем продолжайте играть. ИИ по имени Грираф выучил шахматы после 175 миллионов шахматных повторов.Достиг уровня международного мастера после игры в шахматы против себя в течение 72 часов.. В 2015 годуИИ научился и даже прошел визуальный тест Тьюринга, тест проводится путем показа машине символа неизвестного научно-фантастического алфавита и немедленного повторения буквы так же, как это сделал бы человек. Это области ИИглавныйвеха.

Несмотря на преодоление этих рубежей, когда экспертыGoogle анонсирует AlphaGoЗа несколько месяцев до победы, когда его спросили, когда компьютер мог победить великого игрока в го,Может быть, еще десять лет. «Десять лет звучит как обычное предположение, потому что го настолько сложен, что я использую Кена Дженнингса из Jeopardy.Еще один чемпион, одетый ИИ, чтобы описать это:

Го известна сложностью, намного сложнее, чем шахматы, с большей доской, более длинной игрой и большим количеством фигур. Команда искусственного интеллекта Google DeepMinde любит говорить, что игра в го меняет больше, чем атомы в известной вселенной, но это также огромный шаг вперед.недооцененныйпроблема расчета. На доске Го есть 10¹⁷⁰ возможных позиций, но во Вселенной всего 10⁸⁰ атомов. Это также означает, что если параллельных вселенных столько же, сколько атомов в нашей вселенной (!),всево вселеннойвсеАтомы дополняют почти все возможности доски го.

Это настолько запутанно и сложно, что любой метод грубой силы, сканирующий все возможные строки, чтобы определить лучшую, невозможен. Но глубокие нейронные сети обходят это препятствие и точно так же учатся оценивать то, что делает мозг.Чувствоватьэто лучший ход. Мы учимся, наблюдая и соединяясь, AlphaGo делает то же самое, анализируя миллионы профессиональных игр, иИграл против себя миллионы раз. Так что когда Го победят машины, скорее всего не через десять лет, правильный ответ "в любое время в настоящем. "

нетрадиционная автоматизация

в любое время в настоящем. В 21 веке появляются новые ответы на вопрос, что машины могут делать лучше людей, и мы всегда должны помнить об этом.

Нам необходимо осознать, что означает экспоненциальный рост технологий, чтобы впервые преобразовать весь рынок труда в нетрадиционные рабочие места. Тот факт, что машины могут обучаться, означает, что ни одна человеческая работа больше не является безопасной. отгамбургерприбытьздравоохранение, способный выполнять этиЗадачаВсе машины могут быть созданы легко и намного дешевле, чем люди.

Ameliaтолько одинявляетсяМногие компании тестируют ИИ. После 16 лет исследований и разработок в компании IPsoft она получила квалификацию сотрудника колл-центра. Она смогла выучить за секунды на 20 разных языках то, на что у нас ушли бы месяцы. Поскольку она может учиться, она способна делать больше со временем. В одной компании, где работала Амелия, она успешно обработала 1 из 10 звонков в первую неделю, а к концу второго месяца смогла разрешить 6 из 10 звонков. Из-за этого прогнозируется, что она будет впо всему мируболее 250 миллионов человек потеряли работу.

Viv— это персональный помощник с искусственным интеллектом, который вот-вот появится у нас от создателей Siri. Она может выполнять для нас всевозможные онлайн-задачи, она даже может быть более мощной версией потока новостей Facebook, и информация, которую она рекомендует нам, должна быть нашей любимой. С Viv мы увидим меньше рекламы. Это также означает, что рекламная индустрия, на которой построен весь Интернет, вот-вот будет уничтожена.

Мир, полный Амелии и Вив, а также бесчисленных компаньонов с искусственным интеллектом, появившихся в сети, а также такие вещи, какАтлас следующего поколения от Boston DynamicsТакой робот указывает на то, что машина может делатьвсе типыМир работы приносит серьезные социальные соображения. Если машины могут заменить работу людей,Вынуждены ли люди подвергаться угрозе из-за нехватки рабочих мест?? Должен ли доход по-прежнему быть связан с занятостью, то есть работа является единственным способом получения дохода, то когдаБольшинство рабочих мест заменяется машинами.какие? Если бы машины продолжали занимать наши рабочие места и не приносили бы дохода,Так куда пойдут деньги?А если никто ничего не купит?Разве многие рабочие места, которые мы создаем, не должны существовать вообще?, а только потому, что эти работы приносят доход? Мы должны начать задавать эти вопросы быстро.

Разделение доходов и работы

К счастью, людиявляетсяНачинатьпредложитьЭтипроблема, также появился ответ с импульсом. Ответ заключается в том, чтобы позволить машинам давать нам работу, обеспечивать нас, людей, энергией, находить самые ценные оставшиеся рабочие места, подходящие для людей, пока просто обеспечить всех ежемесячной зарплатой, не связанной с работой. Эта заработная плата должна быть безоговорочно предоставлена ​​всем гражданам, и эта заработная плата называетсяединый базовый доход. Внедряя схему единого базового дохода (UBI), в дополнение к побочным эффектам автоматизациииммунитетКроме того, мы также сталкиваемсяПредпринимательствои необходимо для увеличения доходовКоличество государственных учрежденийсниженный риск. Из-за этого Единый базовый доход (УБД) получилмежпартийная поддержка, даже вШвейцария,Финляндия,НорвегияиКанада, программа уже реализована.

Будущее полно быстрых изменений. Неразумно смотреть в будущее так же, как в прошлое, и всегда будут появляться новые рабочие места.2016 ВЭФ прогнозирует, что к 2020 году появится 2 млн новых рабочих мест, а 7 млн ​​старых исчезнет.. Это чистый убыток, а не чистый прирост в размере 5 миллионов рабочих мест. В часто цитируемой статьеОксфордское исследование показывает, что к 2033 году половина рабочих мест будет автоматизирована. В то же время автономное вождение, в том числе благодаря машинному обучению, сильно повлияет на экономику всех стран —В частности, экономика США, я писал об автономных грузовиках в прошлом году.- Он заменит миллионы рабочих мест за очень короткий период времени.

даже в Белом доме,в потрясающем отчете КонгрессаУкажите, что у человека, зарабатывающего менее 20 долларов в час, есть 83 % шансов, что его работу в конечном итоге заменит машина. Даже те, кто зарабатывал 40 долларов в час, имели шанс 31%. Игнорирование этой возможности похоже на то, как во время холодной войны мы использовали "увернуться и укрыться«Стратегия предотвращения ядерного взрыва столь же нелепа.

Вот почему те, кто разбирается в искусственном интеллекте, бьют тревогу по поводу агрессивной работы ради базового дохода. На панельной встрече в Singularity University в конце 2015 года выдающиеся специалисты по даннымJeremy HowardСпросите: «Вы собираетесь морить голодом половину людей, потому что они не приносят экономической выгоды?» Прежде чем давать совет, «Если ответ отрицательный, самый разумный способ сделать это — внедритьединый базовый доходраспределять богатство. "

Пионер искусственного интеллектаChris Eliasmith, директор Центра теоретической неврологии, предупредил в футуристическом интервью о непосредственном влиянии ИИ: «ИИ уже оказал большое влияние на нашу экономику… Я сомневаюсь, что другие страны последуют примеру Финляндии. Гарантия дохода».

Презентация Моше Варди на ежегодном собрании Американской ассоциации передовых наук, а также о появлении интеллектуальных машин.выразил такое же чувство, «Нам нужно переосмыслить базовую структуру нашей экономической системы… Нам нужно подумать о создании механизма гарантирования базового дохода».

Даже главный научный сотрудник Baidu является основателем Google Brain.Ву Энда, также сказал в сценическом интервью на Саммите по глубокому обучению в этом году, что правительство должно «серьезно подумать»механизм базового доходаОн сказал: «У ИИ есть огромные возможности заменить многие человеческие рабочие места».

Когда люди, создавшие эти инструменты, начинают предупреждать людей о последствиях их использования, разве мы не должны использовать их с максимальным вниманием? В частности, это поставит под угрозу жизни миллионов людей. Если нет, то почемуНобелевские лауреаты по экономикеТакже начинаете поддерживать гарантированный базовый доход?

Ни одна страна не готова к грядущим переменам. Общество станет более турбулентным, когда большое количество работников будет изолировано от общества, а в потребительской экономике отсутствие потребителей также сделает экономику турбулентной. Давайте спросим себя, какова наша цель в создании технологии? Какова цель автомобиля, который может водить себя за нас, искусственного интеллекта, который может снизить нашу рабочую нагрузку на 60%? Заставит ли это нас работать дольше и получать меньше? Или позволить нам выбирать, как нам работать, и работать меньше часов, потому что мы уже зарабатываем деньги, которые машины не заработают?

Какой самый важный урок мы усвоили в век, когда машины могут учиться?

Мой совет — оставить работу машине, а жизнь человеку.

Этот пост является частью моего ежемесячного основного дохода от краудфандинга. Если вы найдете эту статью полезной, вы можете использоватьежемесячное обязательствоБольше доллара, чтобы поддержать меня.

Вы творец? Станьте частью Патреона.. Присоединяйся ко мнеСоздатель Big Patreon обещает базовый доход

Особая благодарность Арджуну Бэнкеру, Стивену Гримму, Ларри Коэну, Тоферу Ханту, Аарону Маркусу-Кубице, Эндрю Стерну, Киту Дэвису, Альберту Венгеру, Ричарду Джасту, Крису Смозерсу, Марку Уитему, Дэвиду Инену, Даниэль Тексейре, Кэти Думланд, Полу Уиксу, Ян Смоле, Джо Эспозито, Джек Вагнер, Джо Баллоу, Стюарт Мэтьюз, Натали Фостер, Крис Маккой, Майкл Хани, Гэри Аранович, Кай Вонг, Джон Дэвид Ходж, Луиза Уитмор, Дэн О'Салливан, Хариш Венкатесан, Мишель Драл, Джеральд Хафф , Сюзанна Берг, Кэмерон Оттенс, Киан Алави, Грэй Скотт, Кирк Исраэль, Роберт Соловей, Джефф Шульман, Эндрю Хендерсон, Роберт Ф. Грин, Мартин Джордо, Виктор Лау, Шейн Гордон, Паоло Нарцисо, Йохан Гран, Тони ДеСтефано, Эрхан Алтай , Брайан Хердлиска, Стефан Бойсверт, Дэйв Шелтон, Rise & Shine PAC, Люк Сэмпсон, Ли Ирвинг, Крис Роудрак, Эми Шаффер, Томас Уэлш, Олли Ниинимаки, Кейси Янг, Элизабет Балкар, Масуд Шах, Аллен Бауэр, все другие мои спонсоры их поддержку и мою замечательную партнершу Кэти Смит.

Хотели бы вы видеть здесь свое имя?

→Примите участие в опросе о базовом доходе плана единого дохода←

**Скотт Сантенс в своемблогНаписал статьи о базовом доходе. ты сможешьMedium,Twitter,FacebookилиRedditВверх/r/BasicIncomeСледите за ним как за модератором этого сообщества с более чем 30 000 подписчиков.

Если вы думаете, что другие оценят эту статью, пожалуйста, нажмите на зеленое сердце.

Если вы обнаружите ошибки в переводе или в других областях, требующих доработки, добро пожаловать наПрограмма перевода самородковВы также можете получить соответствующие бонусные баллы за доработку перевода и PR. начало статьиПостоянная ссылка на эту статьюЭто ссылка MarkDown этой статьи на GitHub.

Программа перевода самородковэто сообщество, которое переводит высококачественные технические статьи из Интернета сНаггетсДелитесь статьями на английском языке на . Охват контентаAndroid,iOS,внешний интерфейс,задняя часть,блокчейн,продукт,дизайн,искусственный интеллектЕсли вы хотите видеть более качественные переводы, пожалуйста, продолжайте обращать вниманиеПрограмма перевода самородков,официальный Вейбо,Знай колонку.

Категории