人工知能時代の到来とともに、私たちはどんな知識を学ぶべきでしょうか?

人工知能時代の到来とともに、私たちはどんな知識を学ぶべきでしょうか?

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。

[[440193]]

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。

<<:  人工知能が巨大な応用価値を生み出す

>>:  Google の Transformer が NeurIPS 2021 で 4 つの SOTA 賞を受賞

ブログ    
ブログ    

推薦する

楊強:人工知能の次の技術的、商業的トレンドはどこにあるのでしょうか?

第四パラダイムの主任科学者であり、パラダイム大学の指導者である楊強教授は最近、第四パラダイム内で「人...

専門家が使用する 15 個の機械学習ツール

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...

サイボーグの時代が到来すると予想される:人間の体が機械に置き換えられる時代

ロボット工学ジャーナリストで専門家のクリス・ミドルトン氏は、早ければ2070年には私たちの体全体がロ...

建設技術におけるAIは潜在性があるが、まだ現実にはなっていない

建設業界がテクノロジーの導入において他の業界に遅れをとっているのは周知の事実です。 2018年の米国...

AIは機械設計にどのような影響を与えるのでしょうか?

人工知能は現在、ますます広く利用されるようになっています。ほとんどの場合、堅牢で適応性の高い AI ...

...

...

ニューラル ネットワーク: 神秘的で驚異的なニューラル ネットワークの完全な歴史

[[346995]]さまざまな資料を読んでいくうちに、ニューラルネットワークの歴史に深く魅了されるよ...

タイミング解析の一般的なアルゴリズムはすべてここにあります

時系列分析とは、過去の出来事の時間特性を利用して、将来の出来事の特性を予測することです。これは比較的...

Googleの創設者が個人的にGeminiのコードを書いたが、これは非常に核心的なものだ

純資産が1,050 億ドルあるにもかかわらず、彼は今でも毎日自分でコードを書いています。 ?彼の名前...

...

金融保険業界における人工知能の3つの重要なトレンド

[51CTO.com クイック翻訳] 変化は常に起こっており、将来の変化は予測可能です。保険市場は大...

IDCは、米国の人工知能への支出が2025年までに倍増すると予測している

米国のAIへの支出は2025年までに1,200億ドルに増加するだろう。 2021年から2025年の予...

...

.NET8 究極のパフォーマンス最適化 プリミティブ - DateTime

序文前回の記事では列挙型の最適化について説明しました。今回は時刻形式である DateTime の最適...