بیل گیتس هوش مصنوعی را باعث نابودی آمازون و گوگل می داند
در گذشته بارها شاهد گفتن این جمله بودیم که هوش مصنوعی تهدیدی برای مشاغل خواهد بود. با گذشت زمان هوش مصنوعی در حال پیشرفت بوده و احتمالا بزودی این امر محقق شود.
بازتاب-به گفته بیل گیتس، هوش مصنوعی می‌تواند جستجوگر گوگل و آمازون را همانطور که می‌شناسیم نابود کند. در مصاحبه اخیر، بیل گیتس، یکی از بنیانگذاران مایکروسافت، بیان داشت که هوش مصنوعی تأثیر عمیقی بر آینده مشاغل خواهد داشت. او پیش‌بینی می‌کند که هوش مصنوعی بسیاری از مشاغلی را که در حال حاضر توسط انسان انجام می‌شود انجام خواهد داد، اما همچنین معتقد است که مشاغل جدیدی ایجاد کرده، مشاغلی که به مهارت‌ها و دانش متفاوتی نیاز دارند.
گیتس همچنین بر این باور بوده که دستیاران هوش مصنوعی در نهایت به قدری پیچیده خواهند شد که قادر خواهند بود هر کاری را که جستجوگر گوگل و آمازون می‌توانند انجام دهند، انجام دهد. هوش مصنوعی قادر خواهد بود نیازها و عادات ما را درک کرده و در همه چیز از یافتن اطلاعات گرفته تا خرید به ما کمک کند.
گیتس تنها کسی نیست که معتقد است هوش مصنوعی تاثیر زیادی بر نیروی کار خواهد داشت. یک مطالعه اخیر توسط موسسه جهانی مک کینزی نشان داد که تا سال 2030 ممکن است تا 800 میلیون شغل به دلیل اتوماسیون از بین برود. با این حال، مطالعه همچنین نشان داد که تا 950 میلیون شغل جدید می‌تواند در همان دوره زمانی ایجاد شود که بسیاری از آنها نیاز به کار دارند.
افراد باید بر توسعه مهارت‌های جدیدی که در اقتصاد هوش مصنوعی مورد تقاضا هستند تمرکز کنند. این می‌تواند شامل یادگیری کدنویسی، علم داده یا هوش مصنوعی باشد. افراد باید مایل به یادگیری مهارت‌های جدید و سازگاری با روش‌های جدید کار باشند. این امر به منظور مرتبط ماندن در نیروی کار ضروری خواهد بود.
ایجاد روابط با افراد در صنعت هوش مصنوعی می‌تواند به افراد کمک کند تا از آخرین روندها و فرصت‌ها به روز بمانند. این بدان معناست که افراد باید سازگار و مایل به یادگیری مهارت‌های جدید باشند تا بتوانند در نیروی کار مرتبط باقی بمانند. آنها همچنین باید بتوانند با ابزارها و فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کار کنند.
هوش مصنوعی به کمک الگوریتم‌های ریاضی و یادگیری ماشینی عمل می‌کند تا توانایی تصمیم‌گیری و حل مسائل را شبیه‌سازی کند. هوش مصنوعی در واقع شامل چندین مدل می‌شود. الگوریتم‌های مبتنی بر قوانین: الگوریتم‌هایی که قوانین مشخصی را دنبال می‌کنند تا داده‌ها را پردازش کنند. یادگیری ماشین: مدل‌هایی که متوسط با تجزیه و تحلیل داده‌ها قوانین اولیه را یاد می‌گیرند. یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده دو نوع اصلی آن هستند. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مدل‌های الهام گرفته از شبکه عصبی‌های مغز که عملکرد غیرخطی دارند.
یادگیری تقویتی: فرایندی که بازده مطلوب را پس از اتخاذ عملی دریافت می‌کند یا جریمه. به طور خلاصه، هوش مصنوعی از طریق یادگیری و برنامه‌ریزی به حل مسائل و شبیه‌سازی توانایی‌های هوشمندانه می‌پردازد.
