白癜风的医疗医院 https://m-mip.39.net/woman/mipso_4792767.html亨利·福特（HenryFord）曾说：“以我们自己的经验，只要有更好的工作来完成工作，总会有某个职位需要人来操作”今天，人们越来越担心自动化程度的提高会导致失业，或者整个社会都在恶化。实际上，这场辩论至少可以追溯到发明古腾堡印刷机以来的五个世纪（毫无疑问，以前的情况已经存在，现在已经迷失在时间的迷雾中）。在15世纪后期，文士巴黎公会成功游说将印刷机引入其城市的时间推迟了20年。人们普遍担心机械化印刷会使整个房间充满僧侣的工作。最终变得很明显，这种情况将逐渐发生，印刷机本身带来了成千上万的新工作职能，这是先发制人的恐吓者所无法预见的。几个世纪后，当英国工匠反对纺织业的机械化，再次担心失去工作时，卢德运动得到了重视。在经历了年的骚乱之后，这场起义被平息了，此后纺织工业的范围，种类和范围不断扩大，以复杂的供应链网络为全球数百万人提供生计。在年代初期，亨利·福特在设计汽车装配线时遇到了同样的问题，他回答说：“因为什么时候人们才因工业流程的改善而真正失业呢？随着铁路的开通，舞台教练的司机失去了工作。我们是否应该禁止铁路并保留驿马车司机？以我们自己的经验，一旦有更好的流程接替了他的老工作，一个男人总是会打开一个新的位置。那么，如今出现的有关AI，RPA，机器学习和其他自动化工具是否会减少工作的担忧呢？一些可能的变化科学技术的进步是必然的，这将导致全新的产业开放。新型生态系统将围绕创新产品，解决方案和生活方式建立，就像在福特汽车的装配线创新之后迅速崛起的汽车行业在过去一个世纪中为全球提供了数百万个工作岗位一样。或者说，古腾堡的印刷机发明之后就出现了印刷，出版和装订业。随着信息存储，处理和检索的数字化，我们正处于一场革命，这场革命与古腾堡时代一样重大。我们所需的所有信息将完全通过数字方式找到，从而取代了印刷书籍的需求。即使在现在，当在线目录取代了黄页的笨重印刷版，并且这些年来报纸的发行量稳步下降时，这种转变仍然显而易见。但这真的意味着印刷书籍将永远消失吗？改变重点这不是一个零和游戏。古腾堡并没有完全淘汰手稿-直到今天，工匠们仍在完全手工制作书籍方面感到高兴，并将原本应有的工作转变为一种高价值的艺术形式，在可收藏的书籍市场上要求高价。随着3D打印的出现，制造业可能变得更加分散，允许更小，更专业的家庭式行业为特定客户或社区创建定制商品。具有讽刺意味的是，在工业化时代之前，每一个手工制作的产品都是独特的，并且经常根据个人口味量身定制。同样，自动化将改变行业，以确保更有效地完成权宜之计，并为尚未建立的市场中新的或无法预料的工作机会提供广阔的空间。人们通常会忘记那些原本会失业的人也是这些新技术的拥护者和消费者–担心自动化威胁的工厂工人也将急切地使用新软件，如果这意味着较少的人工库存管理。许多人为休闲或其他与工作有关的创造性活动开辟了时间。例如，以MediaMonks的一名创意技术人员训练神经网络来创建虚拟景观为例。正如他所说，这种“低水平的创意工作”通常是重复性的和琐碎的-他对AI的实验增强了而不是取代了对公司的价值。技术民主？技术革命为敏捷，响应迅速的企业，国家和个人提供了难得的机会。经济和就业市场将发生调整，但现任这一代人的决策者，教育者和商业领袖的职责是使这种过渡尽可能顺利。问题不仅仅在于工作是否会流失，还在于雇主和雇员是否都准备好应对需要新技能的新角色。而且由于自动化很可能消除了对诸如按钮，包装盒，甚至筛选大量信息以提供单个统计信息之类的技能的需求。我们很可能会看到过去的高度专业技能和培训的回归，学徒制可确保培训的质量，而不是旨在提高人的处理速度，内存大小和数据传输速率的考试。随着自动化技术的发展，消费经济的民主化也将不断发展，例如，EVRYTHNG是一个平台，可对实物产品的身份进行数字化处理，并帮助消费者和生产者获得整个供应链和产品生命周期的深刻可见性。通过这些洞察力可以实现的可能性是无穷无尽的，从对回收的控制到通过暴露假冒提高安全性。人工智能与机器学习人工智能（AI）将使人类不得不执行的许多例行任务自动化。但是，工程AI算法，为AI提出新的应用程序，以及通过提出正确的问题来部署AI以解决正确的问题将是一项非常艰巨的任务。人工智能将允许进行细粒度的个性化设置，但要规模化。例如，根据Relay42的说法，通过在整体上智能化相关性，可以在非常特定的上下文中使用AI来提高效率：企业可以在行业级别上将AI模型应用于市场营销，从而真正做出数十亿个有针对性的，数据驱动的决策-时间。Idomoo还使用自动化来大规模创建个性化设置，在这种情况下，可以针对具有独特口味和需求的个人消费者提供视频。几家IT公司已大力推动将AI集成到医疗保健中。这些服务将通过云进行配置，以确保可靠，可扩展的24/7访问成为关键任务人员的现实。它们将使医疗保健专业人员能够专注于提供最高质量的护理，而不是将自己放在繁重的管理任务上。在启用AI的医疗保健的未来，具有洞察力和直觉的专业人员将被高度重视，因为医疗保健的机械和重复方面都是自动化的。关于人工智能的本质有关AI及其终极能力的问题与有关人类智能和感知力的问题合并在一起。想象一下一个AI系统，该系统能够存储和处理当前人类和人造机器可以集体使用的所有信息。AI系统将能够将所有这些信息综合成新的科学发现，还是仅限于简单地找到定义明确的问题集的解决方案？例如，发明微积分所需的智力上的狡猾-作弊无穷-似乎超出了一个基本基于非常复杂的线性代数和统计数据的系统的能力。AI能够通过探索现实的本质，纯数学家或物理学家通过洞察力的闪光来发现自然界的新规律吗？还是通过寻找更高效，更优化的算法，仅通过技术解决方案帮助我们完善人类发现法律的应用？蛮力计算能力在哪里结束，直觉或创造力开始于哪里？两者之间是否甚至存在实质性的，质的差异，或者仅仅是连续体，还是后者是前者的“新兴”属性？当我们对自己意识的本质以及创造力和直觉过程的理解如此混乱时，我们甚至能够分辨出两者之间的区别吗？
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