Skip to main content
Zapraszamy

Czytelników, rozmówców na forum, Autorów, Blogerów, Redaktorów,...

Przeczytaj o możliwościach korzystania z witryny i współpracy

Salon Business Dialog Klub Inspirations Klub Dialog CIO Business Meeting Point Kwintesencja Projekty Business Dialog

AI w tym Machine Learning ciągle się rozwija. A Human Learning?

December 20, 2018 by Anonimowy

Czy tego chcemy czy nie chcemy? Czy to się nam podoba, czy nie? W XXI będziemy konkurować o pracę nie tylko z mieszkańcami odległych kontynentów, którzy wpięci w sieć, uzbrojeni w podobną wiedzę jak i my będą tańsi i bardziej dostępni. Ale znacznie większym zagrożeniem dla rynku pracy jest pojawienie się algorytmów i AI – sztucznej inteligencji.
Ale o ile wszyscy obserwujemy czasami z niedowierzaniem postępy systemów autonomicznych radzących sobie znakomicie w powtarzalnych, standardowych zadaniach. To szokują nas informacje o specjalistycznej AI rozpoznającej ludzkie emocje na, na żywo, na poziomie najlepszych ludzi ekspertów. Podobnie jak  potrafi  rozpoznawać mowę czy pismo lepiej niż 95% ludzi.
Co my jako ludzie, jako obywatele i jako  pracownicy robimy aby móc sprostać temu wyzwaniu? Jesteśmy świadomi go? Czy niedowierzanie połączone z szokiem to adekwatna reakcja do sytuacji. Która sama z siebie się nie poprawi!
Pociechę znajdujemy w tym że jak dotąd słabą stroną tych wyspecjalizowanych systemów AI, jest to że one nie współpracują ze sobą, bo są dla siebie wzajemnie niewidoczne. Uniwersalna  AI, taka jak nasza potrafiąca łączyć różne umiejętności w całości, tworzyć z nich nowe, adaptować się do zmian w otoczeniu i ucząca się nie tylko w wąskim zakresie jakiejś specjalności jest jak dotąd poza zasięgiem  systemów AI zwanych generycznymi. Ale jak jeszcze długo?
Rzecz dziwna. Neuronauki przeżywają prawdziwy boom dzięki różnym metodom obrazowania MRI, PET, fMRI udaje się podglądać pracę mózgu, coraz więcej wiadomo o jego strukturze i sposobach działania. Psychologia eksperymentalna badająca między innymi ludzką motywację uczyniła duże postępy. Kognitywistyka  nie zostaje w tyle.
A ludzie dalej się uczą tak jak się uczyli przez dziesiątki lat. Jak się wydaje w dziedzinie poszczególnych umiejętności ludzie mają małe szanse na skuteczne konkurowanie z algorytmami czy AI. Naszą szansą są za te umiejętności które wymagają integracji bazowych umiejętności, jak również te które słabo poddają się algorytmizacji. Np. te związane z twórczością, syntezą wiedzy.
Dlatego należy postawić następujące pytania:

CZEGO SIĘ UCZYĆ? – na potrzeby przyszłości, ale tez i dnia dzisiejszego
JAK SIĘ UCZYĆ? – żeby proces edukacyjny był możliwie sprawny, wykorzystując technologię, elementy pracy grupowej
KIEDY SIĘ UCZYĆ? – całe życie, wtedy gdy wiedza potrzebna jest już albo za niedługo
SKĄD JĄ CZERPAĆ – jaki źródła wiedzy sa najbardziej wiarygodne i wartościowe również z punktu widzenia nauki
W JAKIM ŚRODOWISKU SIĘ UCZYĆ - zdalnym, złożonym z wirtualnych grupek, pracujących w trybie seminaryjno-projektowym
 
Metody learning-by-doing oraz learning-by-explaining są równie skuteczne co rzadko stosowane. A są i inne metody. Czy nie jest najwyższy czas by uczenie się stało się najważniejszą kompetencją, aby człowiek mógł dotrzymać tempa technologii. I współpracować z nią miast być dodatkiem do niej lub zgoła jej niewolnikiem.

W blogu Spostrzeżenia 12/20/2018 - 15:46 Czytaj

Business Dialog Bulletin - widok książki

Premium Drupal Themes by Adaptivethemes