В каких задачах компьютер не может конкурировать с человеком, в каких ситуациях человек явно уступает

Обновлено: 21.11.2024

На современном рынке труда резюме стало требованием номер один для потенциальных работодателей. Прежде чем работодатель потратит драгоценное время на собеседование с вами, он или она хочет встретиться с вами — на бумаге. То, как вы впечатлите работодателя своим резюме, может и будет иметь решающее значение.

Без резюме вы даже не сможете начать соревноваться, а плохое резюме быстро устранит вас еще до того, как у вас появится шанс побороться. Вот почему крайне важно иметь превосходное резюме, которое позволит работодателям понять, что вы можете для них сделать.

Резюме — это краткое изложение вашей квалификации

Термин резюме происходит от французского и означает "резюме". Это именно то, чем является ваше резюме: краткое изложение вашей квалификации, навыков и достижений. Это показывает будущему работодателю, что вы сделали в прошлом. В нем подробно описаны ваши навыки и обучение, опыт работы и образование, а также, самое главное, достижения, которых вы добились с предыдущими работодателями.

Он также должен информировать работодателя о вашей карьерной цели (должность, которую вы ищете) и в сжатой форме сообщать о преимуществах, которые вы принесете на работу, если ее наймут.

Резюме – это реклама. Он рекламирует вас, ваши уникальные навыки и квалификацию, а также подчеркивает преимущества, которые вы можете предложить.

Навыки и преимущества работодателя

Один из способов выделиться среди конкурентов – это убедиться, что ваше резюме содержит информацию о преимуществах работодателя, а не только о навыках. По словам эксперта по резюме Питера Ньюфилда, сегодняшние резюме должны быть ориентированы на результат, а не на резюме, основанное на навыках прошлого. Прочитав ваше резюме, работодатель должен быстро понять, какие преимущества вы предлагаете его компании. Думайте о себе как о продукте, а о работодателе — как о потребителе. Как бы вы продали свой продукт (себя) работодателю?

Работодатель больше заинтересован в преимуществах, которые вы можете предложить, чем в вашем впечатляющем репертуаре навыков. Когда вы пишете свое резюме, приложите все усилия, чтобы подчеркнуть эти преимущества работодателя. Например, если вы хорошо владеете PageMaker и настольной издательской системой, не просто перечисляйте свои навыки (например, «Освоение PageMaker»). Превратите эти навыки в преимущества. Расскажите работодателю, что вы можете делать с помощью своих навыков настольной издательской деятельности (для например, "способность выпускать привлекательные брошюры по низкой цене").

Навыки указывают на ваш потенциал, а преимущества демонстрируют ваши реальные достижения, то есть то, чего вы достигли с помощью своих навыков. Работодатель понимает, что многие соискатели хорошо разбираются в PageMaker. Ваша задача — объяснить работодателю, что вы можете делать с этим навыком и какие рабочие задачи вы выполняли с помощью PageMaker. Это то, что впечатляет работодателей.

Цель резюме — устроить вам собеседование

Большинство людей думают, что хорошее резюме позволит им получить работу. Это ошибка. На современном рынке редко можно найти работодателя, который нанимает кого-либо исключительно на основании того, что он прочитал в своем резюме. Работодатели хотят проверить вас лично, прежде чем нанять вас. Они хотят, чтобы вы обосновали свое резюме и посмотрели, есть ли у вас личность, которую они ищут. Для этого, конечно, нужно интервью. Именно на собеседовании вы получите работу.

Но именно резюме поможет вам попасть на собеседование! На современном рынке, где многие компании используют программы отслеживания резюме, когда компьютер выбирает ваше резюме на основе ключевых слов, вы должны быть особенно осторожны, чтобы наполнить свое резюме преимуществами. Вы не только должны произвести впечатление на работодателя, сегодня вы должны произвести впечатление и на его компьютер! Цель любого резюме, электронного или иного, — просто устроить вам собеседование.

Как часто вы думали: "Если бы я только встретился с работодателем лично, я бы убедил его, что я подхожу для этой работы!" Ваш единственный шанс — составить впечатляющее резюме, которое привлечет внимание и поможет вам лично встретиться с работодателем и получить работу.

Другие причины для резюме:

Готовит вас к собеседованию. Большинство работодателей будут использовать ваше резюме в качестве ориентира при собеседовании. Они попросят вас подробно объяснить многие утверждения, которые вы сделали в своем резюме.

Кто умнее — вы или компьютер или мобильное устройство, на котором вы читаете эту статью? Ответ становится все более сложным и зависит от меняющихся определений. Компьютеры, безусловно, лучше справляются с трудностями, используя свой уникальный набор навыков, но люди имеют преимущество в задачах, которые машины просто не могут выполнить. Во всяком случае, еще нет.

Компьютеры могут воспринимать и обрабатывать определенные виды информации намного быстрее, чем мы.Они могут прокручивать эти данные в своем «мозге», состоящем из процессоров, и выполнять вычисления, чтобы продумать несколько сценариев со сверхчеловеческой скоростью. Например, лучшие компьютеры, обученные игре в шахматы, могут в этот момент планировать стратегию на много ходов вперед, решая задачи гораздо ловче, чем лучшие игроки в шахматы. Компьютеры также учатся гораздо быстрее, сужая сложные варианты выбора до наиболее оптимальных. Да, люди тоже учатся на ошибках, но когда дело доходит до решения головоломок, с которыми компьютеры справляются лучше всего, мы гораздо более подвержены ошибкам.

У компьютеров есть и другие преимущества перед людьми. У них лучше память, поэтому они могут получать большое количество информации и могут использовать ее практически мгновенно. Компьютерам не требуется сон, как людям, поэтому они могут рассчитывать, анализировать и выполнять задачи без устали и круглосуточно. Несмотря на ошибки или уязвимость к перебоям в подаче электроэнергии, компьютеры просто точнее выполняют широкий спектр важных функций, чем мы. На них не влияют эмоции, чувства, желания, потребности и другие факторы, которые часто затмевают суждения и интеллект нас, простых смертных.

С другой стороны, люди по-прежнему превосходят компьютеры во многих отношениях. Мы выполняем задачи, принимаем решения и решаем проблемы, основываясь не только на нашем интеллекте, но и на нашем программном обеспечении для массовой параллельной обработки — абстрактно, что мы любим называть нашими инстинктами, нашим здравым смыслом и, возможно, самое главное, нашим жизненным опытом. Компьютеры можно запрограммировать огромными библиотеками информации, но они не могут воспринимать жизнь так, как мы. Люди обладают чертами, которые мы иногда называем (опять же, абстрактно) творчеством, воображением и вдохновением. Человек может написать стихотворение, сочинить и сыграть музыку, спеть песню, создать картину или придумать новое изобретение. Компьютеры можно запрограммировать на выполнение некоторых из этих задач, но они не обладают врожденной способностью творить так, как это делают люди.

Что обо всем этом думают специалисты по искусственному интеллекту? Начнем с определения того, что мы подразумеваем под словами «умнее» или «умнее». Интеллект состоит из двух компонентов, говорит профессор Шломо Майтал, старший научный сотрудник Института С. Неамана в Технионе — Израильском технологическом институте. Одно — это способность учиться, другое — это способность решать проблемы. И в этих областях компьютеры могут быть умнее людей.

"Сегодня компьютеры могут обучаться быстрее, чем люди. Например, Watson (IBM) может читать и запоминать все исследования рака, чего не может ни один человек", – говорит Майтал. «С помощью глубокого обучения Watson также может решить проблему, например, как лечить редкую форму рака — и он это сделал. Так что в этом смысле компьютеры могут быть умнее людей».

Майтал указывает на еще один пример компьютерного интеллекта в своей статье "Скоро ли роботы станут умнее людей?" 10 февраля 1996 года компьютер IBM Deep Blue победил чемпиона мира Гарри Каспарова в первой из шести игр серии, а год спустя выиграл серию — первый компьютер, которому это удалось. Был ли Deep Blue разумным? И да, и нет, – говорит Майтал.

"Нет, потому что он просто смог просчитать огромное количество возможных шахматных ходов за долю секунды", – пишет Майтал. «Скорость — это не интеллект. Но да, потому что он смог проанализировать эти шахматные ходы и выбрать лучший, достаточный для победы над Каспаровым».

«От ИИ С точки зрения перспективы, теперь мы можем обучать компьютеры выполнять многие задачи лучше, чем люди, например некоторые задачи визуального распознавания», — говорит Маллик. «У этих задач есть одна общая черта: для решения этих задач мы можем собрать огромное количество данных, и/или они повторяются. Любая повторяющаяся задача, которая создает много данных, в конечном итоге будет изучена компьютерами».

Однако эксперты сходятся во мнении, что люди по-прежнему превосходят компьютеры в плане общего интеллекта, творчества и здравого смысла или понимания мира.

"Компьютеры могут превзойти людей в определенных специализированных задачах, таких как игра [в игру] го или шахматы, но сегодня ни одна компьютерная программа не может сравниться с человеческим общим интеллектом", – говорит Мюррей Шанахан, профессор когнитивной робототехники факультета вычислительной техники Университета Имперский колледж в Лондоне. «Люди учатся достигать самых разных целей в самых разных условиях. Мы еще не знаем, как наделить компьютеры здравым смыслом в понимании повседневного мира, который лежит в основе общего человеческого интеллекта, хотя я уверен, что однажды нам это удастся».

"Например, мы можем заставить компьютеры имитировать творчество, помещая произведения искусства в базу данных, а затем создавая новое произведение искусства из некоторого объединения", – говорит Грохол. «Но это то же самое, что и человеческое творчество, или компьютерный код просто следует набору инструкций? Я бы сказал, что это только последнее, что делает компьютер намного хуже, когда речь идет об этом компоненте интеллекта».

Компьютеры не понимают смысла так, как люди, – говорит Яна Эггерс, генеральный директор компании Nara Logics, занимающейся искусственным интеллектом. «Даже если компьютер может определить эмоцию, он не понимает, что означает переживание эмоции», — говорит Эггерс. «Будут ли? Это возможно, но неясно, как это будет работать с текущими формами вычислений».

Но что, если перевести часы достаточно далеко вперед? Эксперты в целом согласны с тем, что компьютеры завтрашнего дня будут обладать некоторыми чертами, которые сегодня считаются уникальными для человека.

"В человеческом мозгу 86 миллиардов нейронов (нервных клеток), и все они взаимосвязаны, – говорит Майтал. «Компьютерные нейронные сети имеют гораздо меньше «клеток». Но однажды такие нейронные сети достигнут сложности и изощренности мозга».

Вероятно, все это произойдет раньше, чем позже, считает Грохол. «Как только мы взломаем нейрокод, управляющий нашим мозгом, я считаю, что мы сможем воспроизвести эту структуру и функции искусственно, чтобы мы действительно могли создать искусственную жизнь с помощью искусственного интеллекта», — говорит он. «Я определенно могу предвидеть, что это произойдет в следующем столетии.

Некоторые люди, например ученый-компьютерщик Рэй Курцвейл и соучредитель Tesla Илон Маск, предостерегают от потенциальных опасностей искусственного интеллекта, предвидя будущее типа Терминатора, в котором машины вышли из-под контроля. Нам, безусловно, нужно контролировать искусственный интеллект, чтобы мы могли управлять машинами, а не наоборот. Но вопрос, похоже, не столько в «злых» машинах в голливудском стиле, которые поднимаются, чтобы истребить жалких людей, сколько в согласовании: как мы можем гарантировать, что машинный интеллект, который в конечном итоге может оказаться совершенно за пределами нашего понимания, останется полностью настроенным на наш собственный?

Отчасти это связано с переосмыслением того, как мы подходим к этим вопросам. Вместо того, чтобы зацикливаться на том, кто умнее, или иррационально бояться технологий, мы должны помнить, что компьютеры и машины предназначены для улучшения нашей жизни, точно так же, как компьютер IBM Watson помогает нам в борьбе со смертельными заболеваниями. Хитрость по мере того, как компьютеры становятся все лучше и лучше справляться с этими и многими другими задачами, заключается в том, чтобы «помочь нам» оставалась их главной директивой.

«Важно помнить, что это не противостояние человека и машины, — говорит Маллик. "Это не соревнование. Это сотрудничество».

Искусственный интеллект не придет вам на работу, но станет вашим новым коллегой. Вот как ладить.

Действительно ли умные машины заменят людей? Возможно нет. Люди и ИИ привносят в игру разные способности и сильные стороны. Настоящий вопрос заключается в следующем: как человеческий интеллект может работать с искусственным интеллектом для создания дополненного интеллекта. Шахматный гроссмейстер Гарри Каспаров предлагает здесь уникальное понимание. Проиграв Deep Blue от IBM, он начал экспериментировать с тем, как компьютерный помощник меняет конкурентное преимущество игроков в шахматных играх высокого уровня. Он обнаружил, что наличие лучших игроков и лучшей программы было не столько предвестником успеха, сколько наличие действительно хорошего процесса. Проще говоря, «слабый человек + машина + более совершенный процесс превосходил один только сильный компьютер и, что более примечательно, превосходил сильного человека + машину + более низкий процесс». Руководители будут думать, как внедрить ИИ в свои организации, и им придется управлять ожиданиями по мере внедрения ИИ, инвестировать в объединение команд и совершенствование процессов, а также улучшать свои лидерские качества.

В условиях экономики, в которой данные меняют то, как компании создают стоимость и конкурируют, эксперты прогнозируют, что к 2030 году более масштабное использование искусственного интеллекта (ИИ) принесет мировой экономике 15,7 трлн долларов США. компании работают, многие считают, что те, кто выполняет эту работу, тоже изменятся — и что организации начнут заменять сотрудников-людей интеллектуальными машинами. Это уже происходит: интеллектуальные системы вытесняют людей в производстве, предоставлении услуг, найме и финансовой индустрии, в результате чего человеческие работники переходят на низкооплачиваемую работу или делают их безработными. Эта тенденция привела некоторых к выводу, что в 2040 году наша рабочая сила может стать совершенно неузнаваемой.

Действительно ли люди и машины соревнуются друг с другом? История труда — особенно со времен промышленной революции — это история людей, передавших свой труд машинам. Хотя это началось с механических, повторяющихся физических задач, таких как ткачество, машины развились до такой степени, что теперь они могут выполнять то, что мы можем считать сложной когнитивной работой, например, математические уравнения, распознавание языка и речи и письмо. Таким образом, кажется, что машины готовы воспроизводить работу нашего разума, а не только нашего тела.В 21 веке ИИ развивается, чтобы превосходить людей во многих задачах, поэтому мы, кажется, готовы передать наш интеллект технологиям. С этой последней тенденцией кажется, что нет ничего, что нельзя было бы в ближайшее время автоматизировать, а это означает, что ни одна работа не застрахована от переноса на машины.

Это видение будущего сферы труда приняло форму игры с нулевой суммой, в которой может быть только один победитель.

Однако мы считаем, что такой взгляд на роль ИИ на рабочем месте неверен. Вопрос о том, заменит ли ИИ людей-работников, предполагает, что ИИ и люди обладают одинаковыми качествами и способностями, но на самом деле это не так. Машины на основе ИИ быстрые, более точные и последовательно рациональные, но они не являются интуитивными, эмоциональными или культурно чувствительными. И именно эти способности, которыми обладают люди, делают нас эффективными.

Машинный интеллект и человеческий интеллект

В целом люди признают, что современные передовые компьютеры обладают интеллектом, потому что они способны учиться и принимать решения на основе полученной информации. Но хотя мы можем признавать эту способность, мы обладаем совершенно другим типом интеллекта.

В своей простейшей форме ИИ — это компьютер, который действует и принимает решения так, как кажется разумным. В соответствии с философией Алана Тьюринга ИИ имитирует то, как люди действуют, чувствуют, говорят и принимают решения. Этот тип интеллекта чрезвычайно полезен в организационной среде: благодаря своим имитирующим способностям ИИ способен определять информационные шаблоны, которые оптимизируют тенденции, относящиеся к работе. Кроме того, в отличие от людей, ИИ никогда не устает физически, и пока ему поступают данные, он будет продолжать работать.

Эти качества означают, что ИИ идеально подходит для выполнения рутинных задач более низкого уровня, которые являются повторяющимися и выполняются в рамках закрытой системы управления. В такой системе правила игры ясны и не зависят от внешних сил. Подумайте, например, о конвейере, где рабочие не отвлекаются на внешние требования и влияния, такие как рабочие собрания. Например, сборочная линия — это именно то место, где Amazon поместила алгоритмы в роли менеджеров, чтобы контролировать людей и даже увольнять их. Поскольку работа повторяется и подчиняется жестким процедурам, оптимизирующим эффективность и производительность, ИИ может работать более точно, чем люди-руководители.

Однако человеческие способности более обширны. В отличие от способностей ИИ, которые реагируют только на доступные данные, люди способны представлять, предвидеть, чувствовать и оценивать меняющиеся ситуации, что позволяет им переключаться с краткосрочных проблем на долгосрочные. Эти способности уникальны для людей и не требуют для работы постоянного потока внешних данных, как в случае с искусственным интеллектом.

Таким образом люди представляют то, что мы называем подлинным интеллектом — другой тип ИИ, если хотите. Этот тип интеллекта необходим при наличии открытых систем. В открытой системе управления команда или организация взаимодействуют с внешней средой и поэтому должны иметь дело с внешними влияниями. Такая рабочая обстановка требует способности предвидеть и работать, например, с внезапными изменениями и искаженным обменом информацией, и в то же время проявлять творческий подход к выработке видения и будущей стратегии. В открытых системах усилия по преобразованию постоянно прилагаются, и для эффективного управления этим процессом требуется достоверный интеллект.

Хотя искусственный интеллект (обозначаемый здесь как AI1) кажется противоположным подлинному интеллекту (обозначаемым здесь как AI2), они также дополняют друг друга. В контексте организаций оба типа интеллекта предлагают ряд конкретных талантов.

Какие таланты (обозначенные как способности, необходимые для выполнения требований к производительности) необходимы для достижения наилучших результатов? Прежде всего, важно подчеркнуть, что талант может выигрывать игры, но часто он не выигрывает чемпионаты — чемпионаты выигрывают команды. По этой причине мы считаем, что сочетание талантов, включенных в AI1 и AI2, работающих в тандеме, создаст будущее интеллектуальной работы. Это создаст такой интеллект, который позволит организациям быть более эффективными и точными, но в то же время творческими и активными. Этот другой тип ИИ мы называем расширенным интеллектом (здесь он называется AI3).

Третий тип ИИ: дополненный интеллект

В матче 1998 года в Леоне (Испания) Каспаров в партнерстве с компьютером, на котором была запущена выбранная им шахматная программа (система под названием «продвинутые шахматы»), в матче против болгарина Веселина Топалова, которого он обыграл со счетом 4:0. месяцем раньше. На этот раз при поддержке компьютеров обоих игроков матч завершился вничью 3-3.Оказалось, что использование ПК сводило на нет расчетливые и стратегические преимущества Каспарова, которые он обычно демонстрировал своему противнику.

Это совпадение дало важную иллюстрацию того, как люди могут работать с ИИ. После матча Каспаров отметил, что использование ПК позволило ему больше сосредоточиться на стратегическом планировании, в то время как машина позаботилась о расчетах. Тем не менее, он также подчеркнул, что простое объединение лучшего игрока-человека и лучшего ПК, по его мнению, не дает идеальных игр. Как и в случае с человеческими командами, сила работы с ИИ заключается в том, как человек и компьютер дополняют друг друга; объединение лучших игроков и самых мощных ИИ не всегда дает наилучшие результаты.

Этот неожиданный результат подчеркивает важный урок: процесс взаимодействия игроков и компьютеров определяет эффективность партнерства. Или, как выразился Каспаров, «Слабый человек + машина + лучший процесс превосходил только сильный компьютер и, что более примечательно, превосходил сильного человека + машину + низший процесс».

Как работает геймификация?

Геймификация работает, предоставляя аудитории упреждающие указания и отзывы через игровую механику и динамику игры, добавленные на онлайн-платформы, которые приводят к достижению бизнес-целей и задач.

Увлекательная геймификация затрагивает эмоции участников и легко демонстрирует лучшие действия, которые аудитория может выполнить, что влияет на общие цели. Когда сотрудники или клиенты взаимодействуют с программой геймификации, они немедленно получают обратную связь об эффективности и направляют дальнейшие шаги к новым достижениям.

Технология корпоративного масштаба с передовым опытом

Что такое игровая механика?

Игровая механика — это правила и награды, которые появляются в программе на цифровой платформе. Примеры могут включать очки, уровни, миссии, списки лидеров, значки и прогресс. Игровая механика — это то, как участники участвуют в программе геймификации и получают информацию о дальнейших шагах и отзывах о достижениях.

Что такое игровая динамика?

Игровая динамика — это набор эмоций, поведения и желаний, присущих игровой механике, которые находят отклик у людей. Примеры могут включать в себя соревнование через списки лидеров, совместную работу при выполнении командных миссий, сообщество, наблюдая за другими участниками в ленте новостей, коллекционирование при получении уникальных значков и сюрпризы при открытии новых миссий. Динамика игры используется вместе с игровой механикой, чтобы стимулировать участие и мотивировать участников.

В чем ценность геймификации для бизнеса?

Геймификация по своей сути заключается в том, чтобы стимулировать взаимодействие, чтобы влиять на бизнес-результаты. Когда люди участвуют и участвуют в вашей инициативе по геймификации, они узнают, как лучше всего взаимодействовать с вашим бизнесом, вашими продуктами, вашими услугами и вашим брендом.

Коммерческая ценность геймификации не ограничивается участником. Взаимодействие с игровой механикой позволяет получить ценные данные, которые могут помочь повлиять на маркетинговые кампании, использование платформы и цели по производительности. Каждое взаимодействие с сотрудником или клиентом дает лучшее представление о том, на что участник тратит свое время и какие действия вызывают интерес.

В чем ценность геймификации на рабочем месте?

Геймификация – это стратегия воздействия и мотивации поведения людей, в том числе сотрудников. Геймификация может применяться в широком спектре ситуаций, когда людей необходимо мотивировать на выполнение определенных действий или видов деятельности. Геймификация на рабочем месте может повысить вовлеченность сотрудников и повысить эффективность компании.

Игровая механика делает работу сотрудников более прозрачной, делая цели ясными и легкими для достижения. Сотрудник может видеть прогресс в производительности, получать немедленные отзывы о достижениях и общаться с коллегами посредством сотрудничества и конкуренции.

Каковы преимущества геймификации на рабочем месте?

При грамотном подходе геймификация на рабочем месте может помочь улучшить бизнес-результаты различными способами, в том числе:

Расширение внедрения и использования инструментов управления обучением.
Поощрение удержания и результатов среди сотрудников.
Расширение обмена знаниями между сотрудниками для повышения уровня обслуживания.
Повышение производительности и удовлетворенности сотрудников колл-центра.

В целом геймификация на рабочем месте может повысить мотивацию сотрудников. Однако корпоративная платформа для геймификации, такая как Bunchball Nitro от BI WORLDWIDE, также может раскрыть другие скрытые преимущества. Эти преимущества включают поиск наиболее эффективных стимулов, выявление предпочтений сотрудников, выявление связей на рабочем месте и помощь в превращении вашего бизнеса в гибкую организацию.

Примеры стратегий геймификации?

Примером стратегии геймификации для внутренних сотрудников может быть повышение вовлеченности и удержания сотрудников. Геймификация обеспечивает устойчивую основу для вовлечения сотрудников, обращаясь к мощным внутренним мотиваторам, общим для всех людей, включая автономию, мастерство, цель и социальное взаимодействие. Измеримые результаты являются ключевым преимуществом геймификации на рабочем месте. Геймификация предоставляет данные и отчеты, чтобы помочь вам понять, что работает для ваших сотрудников, а что нужно изменить.

Каковы передовые методы геймификации?

Успешная геймификация не достигается в одночасье. Некоторые передовые методы геймификации включают:

Определите, насколько привлекателен ваш контент.
Проверьте честно свой контент и платформы, чтобы убедиться, что они идеально подходят для геймификации.Геймификация не может сделать плохой пользовательский опыт успешным, но лучше всего работает, когда захватывающий, привлекательный опыт превращается в более насыщенный, более совместный.

Установите временные рамки.
Геймификация – это долгосрочная стратегия, а не запуск, и не останавливайтесь на достигнутом. Крайне важно спланировать идеальные временные рамки, чтобы пользователи могли наращивать свой опыт с течением времени.

Определите время выхода на рынок.
Геймификация должна подходить стратегически и не торопиться. Определите, как скоро вам нужно будет геймифицировать свой сайт или приложение и какие усилия потребуются для этого.

Как данные связаны с геймификацией?

Поскольку настоящая геймификация основана на данных, компании могут отслеживать эффективность инициатив по геймификации среди сотрудников. Однако не все решения для геймификации одинаковы. Многим поставщикам не хватает надежных функций. Крайне важно сотрудничать с поставщиком геймификации, который имеет опыт и знания в области геймификации на рабочем месте. Инновационная платформа для геймификации, такая как Bunchball Nitro, может собирать важные данные и претворять стратегические идеи в жизнь.

В этой статье мы подробно обсудим три типа ИИ и теории о будущем ИИ.

Существует 3 типа искусственного интеллекта (ИИ): узкий или слабый ИИ, общий или сильный ИИ и искусственный сверхразум.

В настоящее время мы достигли только узкого ИИ. По мере того, как возможности машинного обучения продолжают развиваться, а ученые приближаются к созданию общего ИИ, распространяются теории и предположения относительно будущего ИИ. Есть две основные теории.

Одна из теорий основана на страхе перед антиутопическим будущим, в котором сверхразумные роботы-убийцы захватывают мир, либо уничтожая человеческий род, либо порабощая все человечество, как это описано во многих научно-фантастических повествованиях.

Другая теория предсказывает более оптимистичное будущее, в котором люди и боты будут работать вместе, а люди будут использовать искусственный интеллект как инструмент для улучшения своего жизненного опыта.

Инструменты искусственного интеллекта уже оказывают существенное влияние на то, как мы ведем бизнес по всему миру, выполняя задачи со скоростью и эффективностью, недоступными для людей. Однако человеческие эмоции и творчество — это нечто невероятно особенное и уникальное, что чрезвычайно трудно — если не невозможно — воспроизвести в машине. Codebots поддерживает будущее, в котором люди и боты работают вместе для победы.

В этой статье мы подробно обсудим три типа ИИ и теории о будущем ИИ. Давайте начнем с четкого определения искусственного интеллекта.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект – это область компьютерных наук, которая пытается воспроизвести или имитировать человеческий интеллект в машине, чтобы машины могли выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект. Некоторые программируемые функции систем ИИ включают планирование, обучение, рассуждение, решение проблем и принятие решений.

Системы искусственного интеллекта работают на основе алгоритмов, использующих такие методы, как машинное обучение, глубокое обучение и правила. Алгоритмы машинного обучения передают компьютерные данные в системы ИИ, используя статистические методы, позволяющие системам ИИ обучаться. Благодаря машинному обучению системы ИИ все лучше справляются с задачами, и для этого их не нужно специально программировать.

Если вы новичок в области искусственного интеллекта, вы, вероятно, больше всего знакомы с фантастическим изображением искусственного интеллекта. роботы с человеческими характеристиками. Хотя мы еще не достигли уровня искусственного интеллекта, подобного человеку, роботу, ученые, исследователи и технологи делают с ним множество невероятных вещей.

ИИ может охватывать все, что угодно, от поисковых алгоритмов Google до Watson от IBM и автономного оружия. Технологии искусственного интеллекта изменили возможности компаний во всем мире, позволив людям автоматизировать ранее трудоемкие задачи и получить неиспользованный анализ своих данных благодаря быстрому распознаванию закономерностей.

Какие существуют 3 типа ИИ?

Технологии искусственного интеллекта классифицируются по их способности имитировать человеческие характеристики, технологии, которые они используют для этого, их применение в реальном мире и теорию разума, которую мы более подробно обсудим ниже.

Используя эти характеристики для справки, все системы искусственного интеллекта — реальные и гипотетические — относятся к одному из трех типов:

Искусственный узкий интеллект (ИИ), обладающий узким набором способностей;
Искусственный общий интеллект (ИИО), который не уступает человеческим возможностям; или
Искусственный сверхинтеллект (ИСИ), обладающий большими возможностями, чем человек.

Искусственный узкий интеллект (ANI) / Слабый ИИ / Узкий ИИ

Искусственный узкий интеллект (ИИ), также называемый слабым ИИ или узким ИИ, — это единственный тип искусственного интеллекта, который мы успешно реализовали на сегодняшний день.Узкий ИИ ориентирован на достижение цели, предназначен для выполнения отдельных задач, таких как распознавание лиц, распознавание речи/голосовых помощников, вождение автомобиля или поиск в Интернете, и очень интеллектуален при выполнении конкретной задачи, для которой он запрограммирован.

Хотя эти машины могут показаться интеллектуальными, они работают с узким набором ограничений, поэтому этот тип обычно называют слабым ИИ. Узкий ИИ не имитирует и не копирует человеческий интеллект, он просто имитирует поведение человека на основе узкого диапазона параметров и контекстов.

Обратите внимание на распознавание речи и языка виртуального помощника Siri на iPhone, распознавание зрения беспилотных автомобилей и системы рекомендаций, которые предлагают продукты, которые вам нравятся, на основе вашей истории покупок. Эти системы можно только обучить или научить выполнять определенные задачи.

За последнее десятилетие в узком ИИ произошли многочисленные прорывы, основанные на достижениях в области машинного и глубокого обучения. Например, системы искусственного интеллекта сегодня используются в медицине для диагностики рака и других заболеваний с исключительной точностью за счет воспроизведения человеческого познания и рассуждений.

Машинный интеллект узкого ИИ основан на использовании обработки естественного языка (NLP) для выполнения задач. НЛП проявляется в чат-ботах и подобных технологиях искусственного интеллекта. Понимая речь и текст на естественном языке, ИИ запрограммирован на естественное и персонализированное взаимодействие с людьми.

Узкий ИИ может быть либо реактивным, либо иметь ограниченную память. Реактивный ИИ невероятно прост; у него нет памяти или возможностей хранения данных, имитируя способность человеческого разума реагировать на различные виды раздражителей без предварительного опыта. Искусственный интеллект с ограниченной памятью является более продвинутым, оснащен функциями хранения данных и обучения, которые позволяют машинам использовать исторические данные для принятия обоснованных решений.

В большинстве случаев искусственный интеллект представляет собой искусственный интеллект с ограниченным объемом памяти, когда машины используют большие объемы данных для глубокого обучения. Глубокое обучение позволяет персонализировать возможности ИИ, например виртуальных помощников или поисковых систем, которые хранят ваши данные и персонализируют ваш будущий опыт.

Примеры узкого ИИ:

Rankbrain от Google/поиска Google
Siri от Apple, Alexa от Amazon, Cortana от Microsoft и другие виртуальные помощники
Ватсон из IBM
Программное обеспечение для распознавания изображений/лиц
Инструменты картирования и прогнозирования болезней
Производство роботов и дронов
Спам-фильтры электронной почты/инструменты мониторинга социальных сетей на наличие опасного контента
Рекомендации по развлекательному или маркетинговому контенту на основе поведения при просмотре, прослушивании или покупке.
Беспилотные автомобили

Искусственный общий интеллект (AGI) / Сильный ИИ / Глубокий ИИ

Искусственный общий интеллект (AGI), также называемый сильным ИИ или глубоким ИИ, представляет собой концепцию машины с общим интеллектом, которая имитирует человеческий интеллект и/или поведение, способную учиться и применять свой интеллект для решения любых задач. проблема. ИИ может думать, понимать и действовать так, как человек в любой ситуации.

Исследователи и ученые в области ИИ еще не создали сильный искусственный интеллект. Чтобы добиться успеха, им нужно найти способ сделать машины сознательными, запрограммировав полный набор когнитивных способностей. Машины должны будут вывести экспериментальное обучение на новый уровень, не только повысив эффективность выполнения отдельных задач, но и получив возможность применять экспериментальные знания для решения более широкого круга различных задач.

Сильный ИИ использует теорию искусственного интеллекта, которая относится к способности различать потребности, эмоции, убеждения и мыслительные процессы других интеллектуальных прав. Теория ИИ на уровне разума — это не репликация или симуляция, а обучение машин тому, чтобы они по-настоящему понимали людей.

Огромная проблема создания сильного ИИ неудивительна, если учесть, что человеческий мозг является моделью для создания общего интеллекта. Из-за отсутствия исчерпывающих знаний о функциях человеческого мозга исследователи изо всех сил пытаются воспроизвести основные функции зрения и движения.

Построенный Fujitsu K, один из самых быстрых суперкомпьютеров, является одной из наиболее заметных попыток создания сильного ИИ, но, учитывая, что на моделирование одной секунды нейронной активности ушло 40 минут, трудно определить, является ли это сильным ИИ будет достигнут в обозримом будущем. По мере развития технологий распознавания изображений и лиц мы, вероятно, увидим улучшение способности машин учиться и видеть.

Искусственный сверхразум (ИСИ)

Искусственный сверхразум (ИСИ) – это гипотетический ИИ, который не просто имитирует или понимает человеческий интеллект и поведение. В ASI машины обретают самосознание и превосходят возможности человеческого интеллекта и способностей.

Сверхразум долгое время был музой научной фантастики-антиутопии, в которой роботы захватывают, свергают и/или порабощают человечество. Концепция искусственного сверхразума предполагает, что искусственный интеллект становится настолько похожим на человеческие эмоции и переживания, что он не просто понимает их, но и пробуждает собственные эмоции, потребности, убеждения и желания.

В дополнение к воспроизведению многогранного интеллекта людей, ИСИ теоретически будет намного лучше во всем, что мы делаем; математика, наука, спорт, искусство, медицина, хобби, эмоциональные отношения, все. ASI будет иметь большую память и более быструю способность обрабатывать и анализировать данные и стимулы. Следовательно, возможности принятия решений и решения проблем у сверхразумных существ будут намного выше, чем у людей.

Потенциал наличия таких мощных машин в нашем распоряжении может показаться привлекательным, но сама концепция имеет множество неизвестных последствий. Если бы появились сверхразумные существа с самосознанием, они были бы способны к таким идеям, как самосохранение. Влияние, которое это окажет на человечество, наше выживание и наш образ жизни, является чистой спекуляцией.

Опасен ли ИИ? Захватят ли роботы мир?

Быстрый рост и мощные возможности искусственного интеллекта заставили многих людей параноидально относиться к «неизбежности» и близости захвата власти искусственным интеллектом.

Свою книгу «Суперинтеллект» Ник Бостром начинает с «Неоконченной басни о воробьях». По сути, некоторые воробьи решили, что им нужна домашняя сова. Большинство воробьев сочли эту идею потрясающей, но один из них отнесся к ней скептически, выразив беспокойство по поводу того, как воробьи могут управлять совой. Это опасение было отклонено по принципу «мы решим эту проблему, когда она станет проблемой».

Элон Маск тоже обеспокоен сверхразумными существами и утверждает, что люди — это воробьи в метафоре Бострома, а ИСИ — это сова. Как и в случае с воробьями, «проблема контроля» особенно важна, потому что у нас может быть только один шанс решить ее.

Марка Цукерберга меньше беспокоит эта гипотетическая проблема контроля, он говорит, что положительные стороны ИИ перевешивают потенциальные недостатки.

Большинство исследователей сходятся во мнении, что сверхразумный ИИ вряд ли будет проявлять человеческие эмоции, и у нас нет оснований ожидать, что ИИ станет злым. При рассмотрении того, как искусственный интеллект может стать источником риска, были определены два ключевых сценария как наиболее вероятные.

ИИ можно запрограммировать на разрушительные действия.

Автономное оружие — это системы искусственного интеллекта, запрограммированные на убийство. В руках не того человека автономное оружие может непреднамеренно привести к войне ИИ и массовым жертвам, а возможно, даже к концу человечества. Такое оружие может быть спроектировано так, чтобы его было чрезвычайно трудно «выключить», и люди, вероятно, могли бы быстро потерять контроль. Этот риск преобладает даже при ограниченном использовании ИИ, но растет экспоненциально по мере увеличения автономности.

ИИ можно запрограммировать на что-то полезное, но разработать деструктивный метод для достижения своей цели.

Может быть сложно запрограммировать машину на выполнение задачи, если вы не четко и четко не сформулируете свои цели. Представьте, что вы просите умную машину доставить вас куда-то как можно быстрее. Инструкция «как можно быстрее» не учитывает безопасность, правила дорожного движения и т. д. Умный автомобиль может успешно выполнить свою задачу, но какой хаос он может вызвать в процессе? Если машине дана цель, а затем нам нужно изменить цель или остановить машину, как мы можем гарантировать, что машина не рассматривает наши попытки остановить ее как угрозу цели? Как мы можем гарантировать, что машина не сделает «все возможное» для достижения цели? Опасность заключается в том, «чего бы это ни стоило», а риски с ИИ связаны не обязательно со злонамеренностью, они связаны с компетентностью.

Сверхразумный ИИ будет чрезвычайно эффективен в достижении целей, какими бы они ни были, но нам нужно убедиться, что эти цели совпадают с нашими, если мы хотим сохранить определенный уровень контроля.

Какое будущее у ИИ?

Это животрепещущий вопрос. Способны ли мы достичь сильного ИИ или искусственного сверхразума? Они вообще возможны? Оптимистично настроенные эксперты считают, что AGI и ASI возможны, но очень сложно определить, насколько мы далеки от реализации ИИ на этих уровнях.

Граница между компьютерными программами и ИИ непрозрачна. Имитировать узкие элементы человеческого интеллекта и поведения относительно легко, но создание машинной версии человеческого сознания — совсем другая история. Хотя ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, а поиск сильного ИИ долгое время считался научной фантастикой, прорывы в машинном и глубоком обучении указывают на то, что нам, возможно, нужно более реалистично относиться к возможности достижения общего искусственного интеллекта при нашей жизни.< /p>

Страшно представить себе будущее, в котором машины будут лучше людей в том, что делает нас людьми.Мы не можем точно предсказать все последствия достижений искусственного интеллекта для нашего мира, но искоренение таких вещей, как болезни и бедность, не является непостижимым.

На данный момент самая большая проблема, с которой сталкивается цивилизация в отношении узких технологий искусственного интеллекта, — это перспектива эффективной целенаправленной автоматизации, в результате которой многие рабочие места человека устаревают. В своем выступлении «Что ИИ добавляет в нашу жизнь?» на конференции Digital Life Design (DLD) 2020 года в Мюнхене, Германия, Гэри Каспаров, самый молодой чемпион мира по шахматам и лучший шахматист за 20 лет, представил альтернативный аргумент.

Каспаров утверждал, что когда дело доходит до ИИ, у нас больше шансов выиграть, чем проиграть, и что люди не устаревают, а продвигаются по службе. Каспаров говорит: «Работа не исчезает, она развивается. Удаление людей с повторяющихся заданий освобождает их для творчества. Будущее человечества зависит от творчества.

«Будущее — это совместная работа людей и машин. ИИ принесет вам то, что вы хотите больше всего… время».

Codebots – это будущее, в котором люди и боты работают вместе, а боты берут на себя всю тяжелую работу, а люди могут сосредоточиться на творчестве. В конце концов, технологии искусственного интеллекта — это инструмент, созданный для улучшения человеческого опыта и улучшения нашей жизни.

По сценарию Эбана Эскотта

Основатель и генеральный директор Codebots

Д-р Эбан Эскотт получил докторскую степень в UQ (2013 г.) в области моделирования на основе моделей и степень магистра в QUT (2004 г.) в области искусственного интеллекта. Он выступает за использование моделей в качестве первоклассных артефактов в разработке программного обеспечения и создание не только технологий, но и методологий, повышающих качество жизни разработчиков программного обеспечения.

Читайте также: