¿Qué espacios serán los menos afectados por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las próximas décadas?

Answer 1

Quiero contarles sobre mi nueva startup, CABI.net

Estamos desarrollando robots para construir armarios para cocinas residenciales.

Nuestro robot, Cabby , puede simular la experiencia de “maestro carpintero” al derribar cuidadosamente sus gabinetes existentes, escanear su cocina y crear una imagen en 3D de la misma, redactar nuevos planes según sus necesidades y comentarios, crear los gabinetes nuevos, instalarlos, y realizar cualquier trabajo de mantenimiento o detalle requerido.

Demolición aka Demo / Tear Down

• Antes de que los gabinetes existentes puedan ser demolidos, primero deben ser identificados (¿qué es un gabinete frente a un microondas?). Teniendo en cuenta que los sistemas de vehículos autónomos más avanzados de Google aún tienen problemas para identificar la diferencia entre un niño humano y un cono de tráfico naranja, creo que tenemos un camino por recorrer aquí. Estamos investigando algoritmos de aprendizaje automático para que Cabby pueda, literalmente, diferenciar entre su culo y su codo.
• Los mejores robots de hoy tienen una destreza decente y capacidad para manipular objetos … pero son manejados por humanos. Básicamente, son autos controlados por control remoto con manos elegantes (Ver: El Equipo de desafío de robótica MIT DARPA). Cabby tiene que hacerlo todo solo.
• Para poder trepar en mostradores (o subir escaleras) para alcanzar las partes más altas de los gabinetes, entonces tenga la fuerza y ​​destreza simultáneas para desenroscar los gabinetes de los montantes de la pared sin dañar los mostradores, los paneles de yeso, las molduras o los gabinetes viejos (de modo que pueden ser revendidos o reciclados) es un serio desafío de ingeniería. Necesitaremos hacer servos que sean lo suficientemente fuertes para que Cabby pueda contener más de 70 libras de madera, mientras que todavía sea lo suficientemente preciso para encontrar los tornillos en los gabinetes (no siempre están en lugares uniformes o fácilmente visibles).
• Tiempo estimado para completar la función: 10 años. Los mejores robots comerciales son … adorablemente torpes: Presentamos SpotMini. La torpeza no volará cuando tratemos con materiales y componentes costosos.

Modelado de áreas

• Para poder redactar planes para los nuevos gabinetes, Cabby tendrá capacidades avanzadas de escaneo. Esto les permitirá escanear el interior de la cocina existente con láseres y crear una imagen 3D precisa del interior de la habitación sin planos (la casa se construyó hace 150 años y los planos reales ya no existen). Estamos trabajando en formas para que Cabby aprenda la diferencia entre una función de panel de yeso (por ejemplo, un nicho) y un objeto externo (por ejemplo, marco de imagen, aplique, orificio en el panel de yeso). Para hacer esto, Cabby está conectado a Internet y habla directamente con un modelo de elemento de AutoDESK / Google SketchUP API para comparar rápidamente las características de la cocina escaneada con una base de datos de elementos conocidos.
• Tiempo estimado para completar la función: 5 años. La sofisticada tecnología de escaneo de habitaciones ya existe. Tendría que ser personalizado para las necesidades de Cabby.

Redacción de gabinetes

• Los planes para los nuevos gabinetes deben redactarse antes de que puedan construirse. Esto requiere que Cabby tenga la inteligencia para seleccionar los materiales apropiados, un conocimiento del diseño de interiores y estándares de construcción, un método para calcular las compensaciones de precio / calidad del material dentro del contexto de la construcción, y alterar los planes de acuerdo con los comentarios enviados por el cliente (por ejemplo, I Odio construir con madera de teca porque mi pastor alemán murió en un accidente de teca.
• Tiempo estimado para completar la función: 30 años. IA pura.

Construcción e instalación de gabinetes

• Los planes del gabinete, una vez redactados por Cabby in situ , se enviarán a través de una conexión directa a Internet a una planta de fabricación y montaje fuera del sitio. Los gabinetes serán creados por los robots de ensamblaje automatizados en las instalaciones de construcción, y luego se enviarán a través de un camión de reparto autónomo a la residencia. Cabby descargará el camión y tendrá la destreza, la fuerza y ​​las habilidades de resolución de problemas para encontrar su camino a través de la casa, abrir y cerrar puertas, moverse alrededor de obstáculos … todo mientras se lleva un enorme gabinete personalizado pre-construido. Cabby es más fuerte que cualquier robot móvil autónomo jamás construido, y al mismo tiempo es mucho más inteligente y capaz de tomar decisiones sobre la marcha y evaluar la situación.
• Tiempo estimado para completar la función: 25 años. Para tener éxito, Cabby tendrá que ser el mejor robot que se haya creado con un margen enorme. Cabby será una obra maestra de ingeniería.

CABI.net está buscando fondos de capital de riesgo. Estimo que para cumplir con nuestros objetivos necesitaremos aproximadamente 25 mil millones de dólares (tendremos que adquirir la división de robótica de Honda, el equipo completo de robótica de pregrado del MIT (estarán en sus 30 años para cuando lleguemos al mercado), la mayoría de Uber y los autónomos de Google. equipo de ingeniería de vehículos, y tiene suficiente pista para mantener al equipo durante unos 30 años).

Preguntar dentro de 🙂

(Edit: Estoy seguro de que te has dado cuenta de que esto es una broma, y ​​en realidad no estoy creando una empresa llamada CABI.net. Esta respuesta pretende ilustrar la cantidad absolutamente insana de infraestructura, dinero, tiempo y recursos que Sería necesario que AI / ML afecte incluso el trabajo de comercio de aduanas más rudimentario).

Answer 2

Soy un gran defensor de los oficios especializados. Fontaneros, electricistas, etc. La producción de * cosas * nuevas es una cosa, pero aún tenemos toda esta infraestructura única en todo el mundo que no está estandarizada, que se ha ido a la par con el paso del tiempo, y que aún debe actualizarse y mantenerse. .

A diferencia de las áreas donde una cosa puede ser suplantada por otra con relativa facilidad, las casas no se demolerán en masa y se reemplazarán con estructuras estandarizadas agradables.

Hay cosas que consideramos históricamente significativas y que apreciamos en valor, que se clasifican en dos categorías principales (relacionadas pero no iguales). Rareza y singularidad. El primero no es un área en la que quiera trabajar, el segundo, sin embargo, contiene cosas que asociamos con nuestras identidades y no estamos dispuestos a eliminar. La vivienda está definitivamente en esa categoría. Entonces, encuentre que las cosas que entran en esa categoría, no están muy estandarizadas, requieren juicio y adaptabilidad, y con una demanda lo suficientemente grande como para emplear a mucha gente con un nivel de habilidad suficientemente alto para mantener los salarios altos.

Cualquier trabajo que se pueda estructurar en un patrón predecible y repetitivo del que no quiera formar parte.

(No mencionaste la robótica, pero supongo que pretendes incluirlos con AI y ML, así es como respondo).

Answer 3

En las próximas décadas, es probable que no hagamos ningún avance significativo en nutrición.

Las áreas en las que el aprendizaje automático funcionará mejor son aquellas con grandes datos etiquetados. Las áreas en las que el aprendizaje automático será peor son aquellas áreas que tienen una falta real de datos.

La nutrición es un área realmente importante donde tenemos una falta real de datos. No hay buenos conjuntos completos sobre todo lo que las personas han comido durante décadas. Y, por supuesto, ese conjunto no está correlacionado con los resultados (o con cosas como el ADN, la riqueza y más).

Hemos tenido dietas de moda extremadamente populares cada pocos años y deberíamos esperar muchas nuevas dietas de moda en las próximas décadas.

Tenemos muy pocos datos sobre lo que es bueno para nosotros. En realidad, ni siquiera sabemos si el brócoli es bueno para nosotros. ¿Es el vino bueno para ti? No tenemos idea.

¿Debemos estar en la dieta baja en carbohidratos? ¿Vegano? Paleo? ¿Mucha agua? ¿Eliminar azúcar? ¿Privación calórica? … Una vez más, realmente no tenemos datos para apoyar nada.

Por mi parte, espero que la dieta Warren Buffett (helado, hamburguesa y cereza) finalmente sea la mejor … al menos para las personas en mi geografía con mi ADN.

Answer 4

Como han señalado otros, el aprendizaje automático se basa en entradas estandarizadas y datos etiquetados. También ayuda mucho tener una retroalimentación rápida para la evaluación, la experimentación y la mejora incremental.

Eso limitará el impacto del aprendizaje automático en la salud en áreas como la nutrición (según la respuesta de Auren), el estado físico y el bienestar en general. Si no puede realizar un experimento robusto y controlado para una solución potencial, entonces probablemente no pueda obtener mucho del aprendizaje automático.

Tampoco estoy seguro de que veamos una gran mejora en el derecho, la política, la educación o cualquier otra área que tiende a ser impulsada por expertos más que por datos. No necesariamente porque el aprendizaje automático no puede ayudar, sino que primero tenemos que dar los primeros pasos para que estos campos incluyan enfoques basados ​​en datos.

Así que para la gente que estudia aprendizaje automático en la escuela ahora, no se preocupe, ¡todavía habrá mucho trabajo por hacer cuando se gradúe!

Answer 5

Áreas que serán menos afectadas por ML y AI:

• Encontrar al cónyuge: a pesar de que muchas citas de citas ahora usan ML, su asistencia para encontrar al cónyuge se contrarresta con un aumento en el grupo.
• Ceremonia de bodas: aunque muchos planificadores de bodas pueden estar usando ML, su asistencia en las ceremonias de bodas se ve contrarrestada por la inclinación de la gente hacia “Volver a lo básico”.
• Cómo obtener un hijo: a pesar de que muchos hospitales están usando ML ahora, su asistencia para conseguir un hijo se ve contrarrestada por un aumento del estrés.
• Alcanzar la felicidad: la felicidad es una perspectiva y no una entidad física. Es más una psicología que una física.
• Proceso fúnebre: aunque la industria multimillonaria de los funerales ahora puede estar usando ML, está más llena de sentimientos que de algoritmos.

Answer 6

Las áreas que requieren inteligencia emocional serán las menos afectadas por la IA en el futuro previsible. Las profesiones basadas en datos y el reconocimiento de patrones, como la investigación legal y la radiología, están condenadas porque las máquinas pueden hacer estos trabajos mejor, más rápido y más baratos que los humanos. Pero las máquinas no pueden ser psicoterapeutas, enfermeras o vendedores. Los trabajos en los que las personas tienen relaciones con personas se verán afectados, pero reemplazados por, la inteligencia de la máquina.

Answer 7

Los politicos Ha habido muy poca inteligencia y absolutamente ningún aprendizaje en esa profesión durante años.