21 урок для XXI века

Люди обладают двумя видами способностей: физическими и когнитивными. В прошлом машины конкурировали с человеком, как правило, в грубой физической силе, тогда как в интеллектуальной сфере за людьми сохранялось огромное преимущество. После автоматизации ручного труда в сельском хозяйстве и промышленности появились новые профессии в сфере услуг, требовавшие умственных навыков, которыми обладают только люди: это обучение, анализ, общение и, самое главное, понимание человеческих эмоций. Однако сегодня искусственный интеллект начинает превосходить людей во все большем числе таких навыков, включая распознавание человеческих эмоций[11 - См.

, например, как ИИ побеждает людей в авиационных симуляторах, и особенно в воздушном бое: Nicholas Ernest et al., ‘Genetic Fuzzy based Artifcial Intelligence for Unmanned Combat Aerial Vehicle Control in Simulated Air Combat Missions’, Journal of Defense Management 6:1 (2016), 1–7; интеллектуальные обучающие системы: Kurt VanLehn, ‘The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems’, Educational Psychologist 46:4 (2011), 197–221; алгоритмический трейдинг: Giuseppe Nuti et al. , ‘Algorithmic Trading’, Computer 44:11 (2011), 61–69; финансовое планирование, управление портфелем ценных бумаг и т. д.: Arash Baharammirzaee, ‘A comparative Survey of Artifcial Intelligence Applications in Finance: Artifcial Neural Networks, Expert System and Hybrid Intelligent Systems’, Neural Computing and Applications 19:8 (2010), 1165-1195; анализ сложных данных в медицинских системах, постановка диагноза и назначение лечения: Marjorie Glass Zauderer et al. , ‘Piloting IBM Watson Oncology within Memorial Sloan Kettering’s Regional Network’, Journal of Clinical Oncology 32:15 (2014), e17653; создание оригинальных текстов на естественном языке из большого объема данных: Jean-Sеbastien Vayre et al., ‘Communication Mediated through Natural Language Generation in Big Data Environments: The Case of Nomao’, Journal of Computer and Communication 5 (2017), 125–148; распознавание лиц: Florian Schrof, Dmitry Kalenichenko and James Philbin, ‘FaceNet: A Unifed Embedding for Face Recognition and Clustering’, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2015), 815–823; управление автомобилем: Cristiano Premebida, ‘A Lidar and Visionbased Approach for Pedestrian and Vehicle Detection and Tracking’, 2007 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (2007). ].