< Return to Video

Kas masinad võtavad inimestelt töö?

  • 0:01 - 0:02
    See on mu nõbu.
  • 0:03 - 0:04
    Tema nimi on Yahli.
  • 0:04 - 0:06
    Ta on 9-kuune.
  • 0:06 - 0:09
    Tema ema on arst ja isa advokaat.
  • 0:09 - 0:11
    Selleks ajaks, kui Yahli läheb ülikooli,
  • 0:11 - 0:15
    on tööd, mida teevad tema
    vanemad, hoopis teistsugused.
  • 0:15 - 0:20
    2013. aastal uurisid Oxfordi ülikooli
    teadlased tuleviku ameteid.
  • 0:21 - 0:25
    Uuringust selgus, et iga teine töökoht
  • 0:25 - 0:28
    on suure tõenäosusega
    võetud üle masinate poolt.
  • 0:28 - 0:30
    Masinõpe on tehnoloogia,
  • 0:30 - 0:33
    mis on selle murrangulise muudatuse taga.
  • 0:33 - 0:35
    Tegu on tehisintellekti
    kõige võimsama haruga,
  • 0:35 - 0:37
    mis võimaldab masinatel
    andmetest õppida
  • 0:37 - 0:40
    ja imiteerida mitmeid inimese tegevusi.
  • 0:40 - 0:43
    Minu firma, Kaggle, tegevus põhineb
    masinõppe kõige uuemal tehnoloogial.
  • 0:43 - 0:46
    Kaasame sadu tuhandeid eksperte
  • 0:46 - 0:49
    et leida lahendusi tööstuse
    ja teaduse olulistele teemadele.
  • 0:49 - 0:52
    Seeläbi saame erakordselt hea pildi,
    milleks masinad on võimelised
  • 0:52 - 0:54
    ja milleks nad ei ole võimelised,
  • 0:54 - 0:57
    ja milliseid töid võivad masinad
    üle võtta või kasutuks kuulutada.
  • 0:57 - 1:01
    Masinõpe hakkas
    esile kerkima 1990ndatel.
  • 1:01 - 1:03
    Alguses tegeleti suhteliselt
    lihtsate ülesannetega.
  • 1:03 - 1:08
    Esimeste tööde hulgas oli näiteks
    laenutaotluste krediidiriski hindamine
  • 1:08 - 1:11
    ja postisaadetiste sorteerimine
    käsitsikirjutatud suunanumbrite järgi.
  • 1:12 - 1:15
    Järgnevate aastate jooksul on aga toimunud
    erakordselt võimas edasiminek.
  • 1:16 - 1:20
    Masinõpe on praeguseks võimeline
    olulisemalt keerukamateks ülesanneteks.
  • 1:20 - 1:23
    2012. esitas Kaggle
    erialaringkondadele väljakutse
  • 1:23 - 1:26
    koostada programm, mis suudaks
    hinnata keskkooli kirjandeid.
  • 1:26 - 1:29
    Kõige edukamad programmid
    suutsid anda samu hindeid,
  • 1:29 - 1:31
    mida andsid päris õpetajad.
  • 1:31 - 1:34
    Eelmisel aastal kuulutasime välja
    veelgi keerukama ülesande:
  • 1:34 - 1:37
    teha silmast ülesvõtteid, et
    diagnoosida silmahaigust,
  • 1:37 - 1:39
    mille nimi on diabeetiline retinopaatia.
  • 1:39 - 1:43
    Taas juhtus, et parimad programmid
    suutsid panna sama diagnoosi
  • 1:43 - 1:45
    kui päris oftalmoloogid.
  • 1:45 - 1:48
    On selge, et kui on olemas õiged andmed,
    suudavad masinad tulevikus
  • 1:48 - 1:51
    selliste ülesannete puhul
    inimesest mööda minna.
  • 1:51 - 1:54
    Õpetaja võib lugeda 40-aastase karjääri
    jooksul 10 000 esseed.
  • 1:54 - 1:57
    Oftalmoloog võib vaadata 50 000 silma.
  • 1:57 - 1:58
    Masin suudab aga lugeda miljoneid esseesid
  • 1:58 - 2:01
    ja vaadata miljoneid silmi
  • 2:01 - 2:02
    vaid mõne minuti jooksul.
  • 2:02 - 2:05
    Meil ei ole mingit võimalust
    masinatega võistelda
  • 2:05 - 2:08
    suuri mahte ja korduvaid tegevusi
    hõlmavate ülesannete puhul.
  • 2:09 - 2:12
    Siiski on asju, mida inimene
    suudab, aga masin mitte.
  • 2:12 - 2:15
    Üks valdkondi, kus arvutid
    pole erilist edu saavutanud
  • 2:15 - 2:17
    on näiteks uudsete
    olukordadega toimetulek.
  • 2:17 - 2:21
    Masinad ei oska teha midagi, mida
    nad ei ole varem korduvalt näinud.
  • 2:21 - 2:24
    Masinõppe põhimõtteline
    piiratus seisneb selles,
  • 2:24 - 2:27
    et ta suudab õppida juba olemasoleva
    suure andmehulga põhjal.
  • 2:27 - 2:29
    Inimestel selline piirang puudub.
  • 2:29 - 2:32
    Meil suudame viia kokku esmapilgul
    täiesti erinevaid asju,
  • 2:32 - 2:35
    et lahendada probleeme, millega
    pole varem kokku puutunud.
  • 2:35 - 2:39
    Füüsik Percy Spencer töötas
    II maailmasõja ajal radarite alal
  • 2:39 - 2:42
    ja ta märkas, et magnetron
    oli sulatanud üles ta šokolaaditahvli.
  • 2:43 - 2:46
    Ta oskas viia kokku oma teadmised
    elektromagneetilisest kiirgusest
  • 2:46 - 2:48
    ja teadmised toiduvalmistamisest,
  • 2:48 - 2:50
    ja leiutas - kes arvab ära?
  • 2:50 - 2:51
    Mikrolaineahju.
  • 2:51 - 2:55
    See oli nüüd üks eredamaid
    näiteid loovast lähenemisest,
  • 2:55 - 2:59
    aga seda tüüpi risttolmlemist
    juhtub väiksemas plaanis meie kõigiga
  • 2:59 - 3:00
    tuhandeid kordi päevas.
  • 3:01 - 3:03
    Masinatest pole meile vastast,
  • 3:03 - 3:05
    kui tegu on uute olukordadega
  • 3:05 - 3:08
    ja see seab põhimõttelise piirangu,
    kuhu maale suudavad masinad
  • 3:08 - 3:11
    inimese töö ülevõtmisel jõuda.
  • 3:11 - 3:13
    Mida see aga tähendab
    töö tuleviku kontekstis?
  • 3:13 - 3:18
    Iga konkreetse töö tuleviku võti
    peitub vastuses ühele küsimusele:
  • 3:18 - 3:22
    Kuivõrd kujutab see töö endast
    korduvaid suuremahulisi tegevusi
  • 3:22 - 3:26
    ja kui palju on selles töös vaja
    tegeleda uudsete olukordadega?
  • 3:26 - 3:29
    Korduvate mahukate ülesannete puhul
    täiustatakse arvuteid pidevalt.
  • 3:30 - 3:33
    Täna suudavad nad kirjandeid hinnata
    ja haigusi diagnoosida,
  • 3:33 - 3:36
    lähiaastatel hakkavad
    nad läbiviima auditeid
  • 3:36 - 3:38
    ja lugema juriidiliste
    lepingute tüüptingimusi.
  • 3:38 - 3:41
    Raamatupidajaid ja juriste
    on aga endiselt vaja
  • 3:41 - 3:43
    keerukate maksuküsimuste
    lahendamiseks
  • 3:43 - 3:44
    ja uute õigusaktide väljatöötamiseks.
  • 3:44 - 3:47
    Siiski vähendavad uued arvutid
    ka nende töötajate hulka
  • 3:47 - 3:49
    ja sellist tööd on raskem leida.
  • 3:50 - 3:53
    Nagu ütlesin, ei ole arvutid osavad
    uudsetes olukordades.
  • 3:53 - 3:56
    Turunduskampaania idee peab suutma
    haarata tarbija tähelepanu.
  • 3:56 - 3:58
    See peab teistest eristuma.
  • 3:58 - 4:00
    Äristrateegia toimib, kui ta
    vastab turu vajadustele,
  • 4:00 - 4:03
    ja pakub midagi, mida keegi teine ei paku.
  • 4:03 - 4:06
    Endiselt on inimesed need,
    kes mõtlevad välja turunduskampaaniaid,
  • 4:06 - 4:10
    inimesed on jätkuvalt ka meie
    äristrateegia väljatöötajateks.
  • 4:10 - 4:13
    Nii et Yahli, kelleks sa
    ka ei otsusta saada,
  • 4:13 - 4:15
    vaata, et iga päev
    tooks sulle uusi väljakutseid.
  • 4:16 - 4:18
    Kui see nii läheb,
    oled sa alati masinatest ees.
  • 4:19 - 4:20
    Aitäh!
  • 4:20 - 4:22
    (Aplaus)
Title:
Kas masinad võtavad inimestelt töö?
Speaker:
Anthony Goldbloom
Description:

Masinõppe tulemusena suudavad kaasaegsed arvutiprogrammid teha juba märksa keerukamaid ülesandeid kui krediidiriski hindamine või posti sorteerimine. Masinate hooleks võib usaldada ka oluliselt nõudlikumaid ülesandeid, nagu kirjandite hindamine või haiguste diagnoosimine. Selline läbimurre tekitab aga paratamatult küsimuse, kas inimestele tulevikus enam tööd jätkubki? Anthony Goldbloom kirjeldab, milliseid töid hakkavad tulevikus tegema arvutid, tuues samas välja ka need ametid, millega tehisintellekt niipea hakkama ei saa.
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
04:36

Estonian subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.