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近い将来の人工知能とロボット工学
最終的に、私たちの労働力の仕事の多くがロボット工学と人工知能（AI）に取って代わられることは間違いありません。多くの教育およびビジネスリーダーは、これが製造や情報管理などの場所ですでに発生していることを指摘しています。他の分野では、AIはそれほど大きな影響を与えていません。事実上誰もが携帯電話を所有しており、それはわずか20年前の世界で最も強力なスーパーコンピューターであるディープブルーよりも強力なハンドヘルドポータブルコンピューターです。これは事実ですが、私たちの最も強力なAIシミュレーションでは、昆虫の反応や考えをエミュレートすることすらできません。人工知能は煙のようなものであり、鏡は実際に考えるよりも、プログラムを本物そっくりに見せようとします。現在よりもはるかに能力の高いAIを開発したとしても、創造的に考えたり問題を解決したりすることはできません。予見可能な将来のために、その限られたプログラミングパラメータの外。
ロボット工学はさらに悪い状態にあります。トラックの運転手や倉庫のオペレーターなどの一部の労働者を置き換えることができる強力なAIの開発に成功した場合でも、その機能を実行するための物理的な機器が必要です。ロボット工学は、思考、この場合はプログラミングに行動を起こすための物理的現実をコンピューターに与えます。技術的には、あらゆる目的のロボットを作ることができ、この分野では着実に改善されています。現在の深刻な非愛好家の開発はすべて、いくつかの主要産業を中心としています。医療技術は、軍隊や製造業と同様に、ロボット工学や自動化の用途を見出しています。ロボット製造装置の配備は非常に費用がかかり、組立ラインでのこれらのロボット自動化の革新の使用は、人間の器用さを必要としない特定のタスクに限定されます。ロボット爆弾処理システムなどの実績のある技術でさえ、問題を解決するためにAIに依存せず、代わりにオペレーターによってリモート制御されます。これは軍用ドローンにも当てはまります。敵対的なドローンと友好的なドローンを効果的に区別できず、ターゲットの優先順位について判断できないためです。この技術は近づいていますが、未来派が指摘しているよりも少し遠い可能性があります。彼らは敵対的と友好的を効果的に区別することができず、優先順位をターゲットにすることについて判断を下すことができないからです。この技術は近づいていますが、未来派が指摘しているよりも少し遠い可能性があります。彼らは敵対的と友好的を効果的に区別することができず、優先順位をターゲットにすることについて判断を下すことができないからです。この技術は近づいていますが、未来派が指摘しているよりも少し遠い可能性があります。
サイエンスフィクションの本やテレビは、近い将来、サポート、安全性、交際、サービスの約束をもたらす高度なロボットで視聴者をからかい続けています。これらの話でさえ、ロボットが問題を抱えて、陰謀の人間への脅威になるのは普通です。ロボットは誤動作するか、知覚力を持ち、自分の現実と存在を認識します。これは最終的には発生する可能性がありますが、現時点では、非常に初歩的なプログラミングの達成にはまだ近づいていません。
ロボットシステムの有効性を妨げるもう1つの領域は、マシンの動作を維持するための電力リソースの不足です。現在のロボット技術のほとんどは、リチウム電池技術の形式を使用してロボットを操作するのに十分な電力を生成するか、適切な電力を得るために壁のコンセントにつながれたままです。プラグが差し込まれているロボットは、電源に接続したままにする必要があるため制限されます。目標が人間の代替技術の開発である場合、人々は正しい方向に進んでいますが、これらの技術的ギャップを埋めるのに数十年かかるか、AIとロボット工学がないときに発生する大きな変化から1世紀も離れています。乳児期に長くなります。
ロボット工学の経済学
簡単に言えば、ほとんどの組織が生産のあらゆる側面を自動化することは経済的に実現可能ではありません。多くの中小企業は、コンピューター制御のフライス盤や高度な3Dプリンターなどのデバイスを使って労働力を活用しています。これらのタイプのテクノロジーは破壊的ですが、労働力をなくすのではなく、創造性を高めるために使用されています。カスタムパーツやコンポーネントを迅速に製造する方法は、組立ラインの製造技術と同じではなく、研究と設計に加えて、ラピッドプロトタイピングに役立ちます。 3D印刷技術を使用した生産モデルの例があり、中国には1日に数千のプラスチック部品を製造できる3D印刷工場がいくつかあります。これは、コンポーネントの短期間の実行に対してのみ費用効果が高く、古いテクノロジーと競合しません。プラスチック金型射出など。金属で3Dプリントする技術はありますが、その技術は非常に弱い合金に限定されています。
自動車業界は、自動化とロボット工学により、何十年にもわたって組立ラインの従業員を縮小してきました。これは新しいトレンドではありません。ヘンリー・フォードが組立ラインを建設したとき、彼は鍛冶屋を作り、鍛冶屋を作り、業界の時代遅れの部品であるカスタムパーツを作りました。新入社員は訓練も専門性も低くなりましたが、再び新しい仕事が生まれました。これは、電子および情報化時代に当てはまります。これは、現代の再工業化の例に適応しているためです。もちろん、混乱したセクターがあり、人々は柔軟に思考する必要がありますが、ロボットとAIが人間の相互作用とソフトスキルに取って代わることは決してありません。少なくとも今世紀はそうではありません。
世界中の教育システムは、より柔軟で、問題を解決し、競争力を持つ必要がある新時代の労働力の課題に取り組んでいます。インターネットは、世界的な科学および思考センターの情報が世界中の現象として共有され、成長するためにそこに公開されているため、大きな平準化の力になっています。 20世紀には、G10諸国と世界の他の地域との間の技術格差は数十年に及びました。この世界規模での情報共有により、これらの技術的リードは縮小し、ギャップは縮まりつつあります。これは、生産と工場の仕事の機会が減ったという感覚が植え付けられた場所です。
西側の製造業の労働力が社会経済的期待と生活水準の低い国に移動するにつれて、西側の工場が他の場所で利用できるはるかに安い労働力と競争することが非常に困難になります。労働ニーズの削減の背後にある本当の理由は、ロボット工学、AI、自動化の改善だけでなく、世界経済のグローバル化とより関連しています。東南アジアの労働者が1日10米ドルで働き、競争力を維持する市場で、アメリカ人とヨーロッパ人の労働者が競争することは困難です。自動化とロボット工学でこれほど安い労働力を相殺することも不可能です。これらの技術の開発と展開のコストは法外であり、世界の経済的利益にはならないからです。
自動化は新しいものではありません
産業革命の夜明け以来、私たちは雇用市場の様相を革新し、自動化し、変化させてきました。
©2019スコットPデイビス