将来、AI知能ロボット翻訳は根本的な進歩を遂げ、筆記翻訳、口頭通訳、同時通訳など、人間による翻訳作業の大部分が人工知能によって完全に、または部分的に置き換えられるでしょう。
では、私たち人類は将来何ができるのでしょうか?どんな知識を学ぶべきでしょうか? 実際、基礎教育において提案されている「二重削減」は、ある面から、将来最も必要とされるのは総合的かつ複合的な才能であるということを私たちに教えてくれます。単一のスキルセットでは、将来の社会の発展と変化に対応できません。時代の変化は、人材に対する新たな要求を突き付けます。市場が必要としているのは、完全な知識構造、強力な論理的思考力、高い認識力を備えた複合的な人材だけです。 現代の私たちにとって、複雑な総合力と意思決定能力を持つことは不可能です。しかし、意識的な練習を通じて私たちの認識が変化すると、芸術や文化における審美的能力が強化され、人生経験が豊かになり、中国の 5,000 年の文化的影響によって生み出された直感と常識が得られます。これらは、人工知能の時代に培い、学ぶ価値のある最も貴重なスキルです。 優秀な人は、読書を通じて強い抽象的思考力を養い、他の人とは異なる思考力や統合能力を身につけることが多いです。未来は生涯学習者のものとなるでしょう。例えば、先ほど触れた翻訳業界では、人工知能の時代に最も代替不可能なのは文学作品の翻訳です。これは主に、文化作品には人間の感情、美学、創造性、歴史や文化の蓄積などがあまりにも多く関わっているためです。これは機械翻訳では解決できない問題です。 人工知能時代の到来により、製品の品質と設計を手作業で監視する従来の製造業は、人工知能に完全に置き換えられる可能性があります。自動化システムは私たちの生産性を大幅に向上させ、重労働から解放し、多くの余暇時間を与えてくれます。 時間は誰に対しても公平です。この時間をいかに有効活用するかが芸術です。アメリカの生産性研究の専門家でありベストセラー作家でもあるブライアン・トレーシーは、著書『Control Your Life, Start with Control Your Time』の中で、時間を合理的に割り当てることでのみ、効果的な時間管理システムを構築できると述べています。人工知能の時代がわかった今、私たちは何を一番すべきか、淘汰されないためにどう学べばいいのでしょうか。 3つの側面からお話ししましょう。 1. 自ら率先して自分の限界に挑戦しましょう。私の怠慢を言い訳にしないでください。まだ何もしていないのに、自分が無能だとどうしてわかるのでしょうか? 人生は短いのです。一生懸命努力せずに、自分の価値に気づくことができるでしょうか? 私たちは挑戦を通してのみ、自分自身に気づくことができるのです。 2. 実践から学ぶ。複雑で絶えず変化する問題に直面して、私たちは基礎知識を学び続け、基礎知識をさらに強化し、深く学び、常に革新を考え、自分自身を鼓舞し、創造性と問題を自主的に解決する総合的な能力を養うことしかできません。 3. 機械や優秀な人々から積極的に学ぶ。将来は、機械が協力し、機械から学び、人工知能の結果からモデルやアイデアを吸収して、私たちの思考方法を改善する時代です。 あらゆる生き物の中の人間として、私たちは広大な宇宙の中で、いかにして自分らしく価値ある人生を生きることができるのでしょうか。私たちは人工知能に見捨てられないように、常に自分の快適ゾーンに挑戦し、興味のある分野を試し、絶えず見直し、創造的に働き、生きなければなりません。 どのような人生を望み、どのような人生を送りたいのか、どのような努力をしたいのか、そして考え方があなたの今後の展開を決定します。さまざまな時間を柔軟に使うことを学ぶことでのみ、人生をコントロールする幸せを本当に感じることができます。 |
>>: Google の Transformer が NeurIPS 2021 で 4 つの SOTA 賞を受賞
Google の AutoML システムは最近、研究者自身よりもさらに効率的な一連の機械学習コードを...
この機械学習チュートリアルでは、機械学習の基本および中級の概念について説明します。初心者の学生と働く...
機械学習と人工知能の急速な発展に伴い、業界では多くのオープンソースの機械学習プラットフォームが登場し...
この記事は公式アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)から...
AI サービス プラットフォームのコストと効率の問題は、大手サービス プロバイダーが解決と改善に懸命...
GPT-4 は計算能力を大量に消費するため、Microsoft でも処理できません。今年、数多くの ...
[[402075]]序文Bisect は、リストをソートしたままリストに要素を挿入するアルゴリズムを...
ディープラーニングが人気を集めている今、誰もが自分の研究分野でそれを活用できないか考えています。その...
要約すると、集中型電力ネットワークは、一日のどの時間でも過負荷にならない安定性を確保するために、特定...
大規模言語モデルのパラメータサイズは拡大しているものの、モデル内のパラメータがどのように機能するかを...
海外メディアの報道によると、1月26日、GoogleはLumiereと呼ばれる人工知能ビデオジェネレ...