इंटेलिजेंट ऑटोमेटेड वर्कफोर्स का उदय

इंटेलिजेंट ऑटोमेटेड वर्कफोर्स का उदय

प्रौद्योगिकी के लिए नौकरियां खोना कुछ नया नहीं है औद्योगिक क्रांति के बाद से, जो भूमिकाएं मनुष्यों द्वारा एक बार विशेष रूप से की गईं थीं, धीरे-धीरे की गईं, लेकिन स्वचालित रूप से स्वचालित मशीनरी के कुछ प्रकार यहां तक ​​कि उन मामलों में जहां मानव श्रमिक पूरी तरह से किसी मशीन द्वारा प्रतिस्थापित नहीं हुए हैं, इंसानों ने मशीनरी की बैटरी पर अधिक निर्भर होना सीखा है कुशल और सटीक.

A रिपोर्ट भविष्य की तकनीक के प्रभावों पर ऑक्सफोर्ड मार्टिन स्कूल के कार्यक्रम से कहा गया है कि यूएस में सभी नौकरियों के 47% की स्वचालित प्रणाली द्वारा प्रतिस्थापित होने की संभावना है। मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित होने वाली नौकरियों में अचल संपत्ति दलालों, पशु प्रजनक, कर सलाहकार, डेटा प्रविष्टि श्रमिक, रिसेप्शनिस्ट, और विभिन्न व्यक्तिगत सहायक हैं।

लेकिन आपको अपने डेस्क को पैक करना और कंप्यूटर पर हाथ नहीं लगाया जाना चाहिए, और वास्तव में नौकरियां जो एक निश्चित स्तर की सामाजिक खुफिया और सृजनशीलता जैसे शिक्षा, स्वास्थ्य देखभाल, कला और मीडिया की आवश्यकता होती है, में रहने की संभावना है। मनुष्य से मांग, क्योंकि इस तरह के कार्यों को कंप्यूटरीकृत होना मुश्किल बनाते हैं

इसे पसंद है या नहीं, अब हम एक युग में जीते हैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)। ए को उन प्रौद्योगिकियों के संग्रह के रूप में देखा जा सकता है जो मशीनों का उपयोग करते हुए इंसान द्वारा निष्पादित कार्यों को मापने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

हम इसे पहले नहीं देख सकते हैं लेकिन हम एक या एक से अधिक प्रणालियों में चलने से नहीं बच सकते हैं जो कि हमारे दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों में एआई एल्गोरिथ्म के कुछ फार्म का उपयोग करते हैं - जैसे गूगल का उपयोग कुछ जानकारी, अमेज़ॅन पर एक अनुशंसित उत्पाद की खरीद, या Facebook पर अपलोड की गई छवि में चेहरे को पहचानना

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

हाल का सफलताओं ए में गहरी शिक्षा के नाम पर एक तकनीक का काफी हद तक गुण है। अक्सर मशीन सीखने या तंत्रिका नेटवर्किंग के रूप में जाना जाता है, गहरी सीखने में "प्रशिक्षण" एक कंप्यूटर मॉडल शामिल है, ताकि छवियों से वस्तुओं को पहचान सके। गहरी शिक्षा-आधारित एआई सिस्टम की शक्ति स्वचालित रूप से उनकी क्षमता के लिए है ध्यान देने योग्य विशेषताओं का पता लगाएं और कठोर मान्यता समस्याओं को सुलझाने के लिए उनका उपयोग करें

यद्यपि मानव आसानी से ऐसी मान्यता कार्यों को लगभग अनजाने में प्रदर्शित कर सकता है, किसी इंसान के लिए पर्याप्त रूप से विस्तृत स्तर पर सटीक प्रक्रिया की व्याख्या करना अक्सर मुश्किल होता है, ताकि इसे कंप्यूटर में क्रमादेशित किया जा सके।


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गहरी सीखने के साथ यह सब बदल गया है। अब, गहरी सीखने वाली एआई सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण विशेषताओं का पता लगा सकता है मुश्किल समस्याओं को सुलझाना जिन्हें एक बार मानव द्वारा विशेष रूप से सुलझाया जा रहा था।

और नतीजतन, मनुष्य को इस तथ्य के लिए मानसिक रूप से तैयार करना होगा कि हमारी कुछ काम एआई सिस्टम से खो जाएंगे। हमें निकट भविष्य में हमारे सहयोगियों या मालिकों को एआई सिस्टम पर कॉल करना पड़ सकता है।

लेकिन ज्ञान के गहरे स्तर के बावजूद कि हमारे कंप्यूटर जल्द ही अधिग्रहण करेंगे, मशीनों में हमारी नौकरी खोने की कोई बुरी चीज नहीं है। मशीनों को बड़े पैमाने पर काम करने का मतलब है कि मनुष्य नियमित कार्यों से मुक्त हो जाएगा, जो कंप्यूटर उच्च सटीकता दरों के साथ बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं, जैसे कि ड्राइविंग कारें.

इससे इंसानों को मशीनों के बजाए इंसानों की तरह सोचने में सक्षम होना चाहिए। यह मनुष्य के लिए और अधिक रचनात्मक और बौद्धिक रूप से उत्तेजक गतिविधियों में शामिल होने के लिए समय और ऊर्जा को मुक्त करेगा, संभवतः ऐ द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

भावनात्मक खुफिया

एआई सिस्टम औसत व्यक्ति को समझने के लिए पहले से ही बहुत जटिल हो चुका है, मरम्मत की अनुमति दें, इसलिए नई भूमिकाएं बनाई जाएंगी जो कि कंप्यूटर और इंसानों के मध्य बिचौलियों के रूप में कार्य करने वाले लोगों की आवश्यकता होगी।

दवा या कानून जैसे व्यवसायों के समान, जहां पेशेवरों को रोजाना लोक के तकनीकी विवरणों की व्याख्या करने की जरूरत होती है, हमें उन पेशेवरों की आवश्यकता होगी जो ऐ की भाषा बोलते हैं। ये पेशेवर अपने कौशल में भिन्न हो सकते हैं और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, कंप्यूटर वैज्ञानिक और डेटा वैज्ञानिक शामिल होने की संभावना है।

लेकिन मानव और ऐ सहकारी वातावरण से पैदा होने वाले नैतिक मुद्दों को एक वास्तविक चिंता है। फेसबुक पर अपलोड की गई एक छवि में यह एक चीज गलत तरीके से पहचानी जा रही है, लेकिन एआई द्वारा कैंसर की गलत जांच की जाने पर पूरी तरह से अलग बात है, जो बहुत आसानी से हो सकती है। आखिरकार, कंप्यूटर गलती करते हैं, जैसे लोग करते हैं

यद्यपि एआई-आधारित प्रणालियां कई क्षेत्रों में मनुष्यों की तुलना में अधिक होती जा रही हैं, ये सिस्टम हैं मुकम्मल नहीं और अप्रत्याशित शिक्षण तंत्रों का उपयोग करते हुए कभी भी सही नहीं होने की संभावना नहीं होती है।

उसने कहा, यह सामाजिक और सांस्कृतिक परिवर्तन होने की संभावना है जो कि एआई के तकनीकी चुनौती की बजाय असली चुनौती होगी। इसलिए जब रोबोट हमारी नौकरी ले लेते हैं तो यह अच्छी बात है, केवल समय बताएगा कि क्या हम उन्हें सहकर्मियों के रूप में स्वीकार करने के लिए तैयार हैं।

के बारे में लेखक

वार्तालापबोलेगाला दनुष्कादानुस्का बोललेला, कंप्यूटर विज्ञान विभाग के वरिष्ठ व्याख्याता, लिवरपूल विश्वविद्यालय। उनके शोध के हित कृत्रिम इंटेलिजेंस, कम्प्यूटेशनल भाषाई और वेब माइनिंग हैं। मैंने उपरोक्त क्षेत्रों से संबंधित विभिन्न विषयों पर काम किया है जैसे वेब डेटा, डोमेन अनुकूलन, भावना विश्लेषण, सोशल मीडिया, व्यक्तिगत नाम का विवाद, नाम उपनाम निष्कर्षण, और बहु-दस्तावेज़ पाठ संक्षिप्तीकरण में सूचना आदेश से अर्थ और रिलेशनल समानता को मापने।

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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