Anthony Goldbloom: The jobs we'll lose to machines - and the ones we won't

2016.09.13

TED 영상 2

Anthony Goldbloom: The jobs we'll lose to machines - and the ones we won't

http://www.ted.com/talks/anthony_goldbloom_the_jobs_we_ll_lose_to_machines_and_the_ones_we_won_t?utm_source=tedcomshare&utm_medium=referral&utm_campaign=tedspread

기계들한테 직업이 대체될 것이다라는 내용.

기계는 반복적이고 방대한 양의 작업을 하는데에 뛰어나다. 하지만, 인간만이 할 수 있는 일이 있다. 새로운 상황에서의 대처와 창의력 발휘의 사례이다. 그러니 우리는 매일 새로운 도전을 해야한다. 

1: 56

We have no chance of competing against machines on frequent, high-volume tasks.

2: 19

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.

4: 20

So Yahli, whatever you decide to d, let every day bring you a new challenge. If it does, then you will stay ahead of the machines.

나의 감상!

바둑에서 알파고가 이세돌 9단을 이겼다. 인공지능은 열심히 성장중이다. 지금은 새로운 상황에서의 대처와 창의력은 인간이 훌륭하지만 그것도 언제 뒤집어질지 모른다. 바둑에서 알파고는 새로운 상황에서의 대처를 사람보다 더 잘했으니까. 어디서 본 건데 기계는 강아지와 고양이를 구분하기 힘들다고 했다. 털이 있고 발이 4개 이고 꼬리가 있고는 공통점이고 그 차이를 분명히 말해줄 무언가를 찾기 힘들다고. 아무튼, 이런거 보면 아직 인공지능의 길은 멀고도 험한 것 같으니... 인간인 나는 생각을 많이 해야겠다. 생각 생각! 새롭고 기발하고 다양한 생각!

---

ophthalmologist [명사] 안과의사

tackle [동사] (힘든 문제, 상황과) 씨름하다, 붙잡고 방해하다.

영상 출처: http://www.ted.com/talks/anthony_goldbloom_the_jobs_we_ll_lose_to_machines_and_the_ones_we_won_t#t-6146

사전 출처: http://dic.naver.com/