So this is my niece. Her name is Yahli. She is nine months old. Her mum is a doctor, and her dad is a lawyer. By the time Yahli goes to college, the jobs her parents do are going to look dramatically different.
Tai – mano dukterėčia. Jos vardas – Yahli. Jai devyni mėnesiai. Jos mama yra gydytoja, o tėtis – teisininkas. Kai Yahli pradės lankyti koledžą, jos tėvų veikla atrodys visiškai kitaip.
In 2013, researchers at Oxford University did a study on the future of work. They concluded that almost one in every two jobs have a high risk of being automated by machines. Machine learning is the technology that's responsible for most of this disruption. It's the most powerful branch of artificial intelligence. It allows machines to learn from data and mimic some of the things that humans can do. My company, Kaggle, operates on the cutting edge of machine learning. We bring together hundreds of thousands of experts to solve important problems for industry and academia. This gives us a unique perspective on what machines can do, what they can't do and what jobs they might automate or threaten.
2013 m. Oksfordo universitete buvo atliktas tyrimas apie darbo ateitį. Buvo padaryta išvada, kad beveik kas antra darbo sritis rizikuoja būti automatizuota. Save mokančios sistemos yra technologija, didžia dalimi atsakinga už šią suirutę. Tai – galingiausia dirbtinio intelekto dalis. Ji leidžia kompiuteriams mokytis iš duomenų ir mėgdžioti tam tikrus žmogaus veiksmus. Mano įmonė „Kaggle“ dirba su naujausiomis save mokančiomis sistemomis. Mes suburiame šimtus tūkstančių ekspertų tam, kad išspręstume svarbias pramonės ir mokslo problemas. Mes turime unikalią galimybę pamatyti, ką kompiuteriai gali atlikti, o ko – ne ir kurioms veikloms gali kilti grėsmė tapti automatizuotomis.
Machine learning started making its way into industry in the early '90s. It started with relatively simple tasks. It started with things like assessing credit risk from loan applications, sorting the mail by reading handwritten characters from zip codes. Over the past few years, we have made dramatic breakthroughs. Machine learning is now capable of far, far more complex tasks. In 2012, Kaggle challenged its community to build an algorithm that could grade high-school essays. The winning algorithms were able to match the grades given by human teachers. Last year, we issued an even more difficult challenge. Can you take images of the eye and diagnose an eye disease called diabetic retinopathy? Again, the winning algorithms were able to match the diagnoses given by human ophthalmologists.
Save mokančios sistemos pradėjo brautis į pramonę 90-ųjų pradžioje. Iš pradžių tai buvo gana paprastos užduotys. Pradžioje buvo rizikos įvertinimas iš paskolos prašymo, laiškų rūšiavimas nuskaitant ranka parašytus pašto indeksus. Per pastaruosius metus įvyko didelis persilaužimas. Dabar save mokančios sistemos gali atlikti žymiai sunkesnes užduotis. 2012 m. „Kaggle“ metė iššūkį savo bendruomenei sukurti algoritmą, galintį vertinti moksleivių rašinius. Laimėję algoritmai sugebėjo darbus įvertinti taip pat, kaip tikri mokytojai. Pernai mes metėme dar sunkesnį iššūkį. Ar įmanoma padaryti akies nuotraukas ir diagnozuoti akių ligą diabetinę retinopatiją. Ir vėl, laimėjusių algoritmų diagnozės atitiko oftalmologų nustatytas diagnozes.
Now, given the right data, machines are going to outperform humans at tasks like this. A teacher might read 10,000 essays over a 40-year career. An ophthalmologist might see 50,000 eyes. A machine can read millions of essays or see millions of eyes within minutes. We have no chance of competing against machines on frequent, high-volume tasks.
Taigi, gavę tinkamus duomenis, kompiuteriai geriau nei žmonės susidoroja su tokiomis užduotimis. Mokytojas gali perskaityti 10 tūkst. rašinių per 40 m. karjerą. Oftalmologas gali apžiūrėti 50 tūkst. akių. Kompiuteris gali perskaityti milijonus rašinių ar apžiūrėti milijonus akių per kelias minutes. Mes negalime konkuruoti su kompiuteriais atlikdami įprastas, didelės apimties užduotis.
But there are things we can do that machines can't do. Where machines have made very little progress is in tackling novel situations. They can't handle things they haven't seen many times before. The fundamental limitations of machine learning is that it needs to learn from large volumes of past data. Now, humans don't. We have the ability to connect seemingly disparate threads to solve problems we've never seen before.
Tačiau yra dalykų, kuriuos mes galime, o kompiuteriai – ne. Kompiuteriai nedaug pažengė spręsdami jiems neįprastas situacijas. Jie negali susidoroti su dalykais, kurių anksčiau nematė daug kartų. Esminis save mokančių sistemų trūkumas yra tai, kad joms reikia daug praeities duomenų. O žmonėms – ne. Mes sugebame susieti visiškai skirtingus dalykus, kad išspręstume problemą, su kuria susiduriame pirmąkart.
Percy Spencer was a physicist working on radar during World War II, when he noticed the magnetron was melting his chocolate bar. He was able to connect his understanding of electromagnetic radiation with his knowledge of cooking in order to invent -- any guesses? -- the microwave oven.
Percy Spencer buvo fizikas, dirbantis su radaru per Antrąjį pasaulinį karą, kuris pastebėjo, kad magnetronas išlydė jo šokoladą. Jis sugebėjo susieti savo žinias apie elektromagnetinę radiaciją su žiniomis apie maisto gamybą tam, kad sukurtų... Bus spėjimų? Mikrobangų krosnelę.
Now, this is a particularly remarkable example of creativity. But this sort of cross-pollination happens for each of us in small ways thousands of times per day. Machines cannot compete with us when it comes to tackling novel situations, and this puts a fundamental limit on the human tasks that machines will automate.
Tai yra ypatingai puikus kūrybingumo pavyzdys. Tačiau toks idėjų kryžminimas mums nutinka kasdien tūkstančius kartų. Kompiuteriai negali su mumis konkuruoti, kai reikia spręsti neįprastas užduotis. O tai nubrėžia aiškią ribą, kiek žmogiškų veiklų bus automatizuota.
So what does this mean for the future of work? The future state of any single job lies in the answer to a single question: To what extent is that job reducible to frequent, high-volume tasks, and to what extent does it involve tackling novel situations? On frequent, high-volume tasks, machines are getting smarter and smarter. Today they grade essays. They diagnose certain diseases. Over coming years, they're going to conduct our audits, and they're going to read boilerplate from legal contracts. Accountants and lawyers are still needed. They're going to be needed for complex tax structuring, for pathbreaking litigation. But machines will shrink their ranks and make these jobs harder to come by.
Ką visa tai pranašauja darbui ateityje? Kiekvienos veiklos ateitis slypi atsakyme į klausimą: „Kokią veiklos dalį sudaro įprastos, didelės apimties užduotys ir kokią – neįprastų situacijų sprendimas?“ Pirmu atveju kompiuteriai vystosi labai greitai. Šiandien jie vertina rašinius, diagnozuoja kai kurias ligas. Artimiausiu metu jie už mus atliks auditus, ruoš standartines sutartis. Buhalterių ir teisininkų vis dar reikės. Jų prireiks sudėtingų mokesčių skaičiavimui, novatoriškoms byloms. Bet kompiuteriai susiaurins jų gretas ir tokie darbai bus sunkiau gaunami.
Now, as mentioned, machines are not making progress on novel situations. The copy behind a marketing campaign needs to grab consumers' attention. It has to stand out from the crowd. Business strategy means finding gaps in the market, things that nobody else is doing. It will be humans that are creating the copy behind our marketing campaigns, and it will be humans that are developing our business strategy.
Taigi, kaip jau minėjau, kompiuteriai neprogresuoja neįprastose situacijose. Reklamos kampanijos tekstas turi patraukti vartotojo dėmesį. Jis turi išsiskirti. Verslo strategija reiškia atrasti rinkoje poreikį, kažką, ko niekas nedaro. Būtent žmonės kurs reklamos kampanijų tekstus ir žmonės vystys verslo strategijas.
So Yahli, whatever you decide to do, let every day bring you a new challenge. If it does, then you will stay ahead of the machines.
Taigi, Yahli, kad ir ką nuspręstum veikti, tegu kiekviena diena tau atneša naują iššūkį. Jei taip bus, tu išliksi pranašesnė už kompiuterius.
Thank you.
Ačiū.
(Applause)
(Plojimai.)