人工智能范式转型

人工智能带来的不受控制的变化,例如,“transformation”.

如此转变,在历史上,一项技术从未如此迅速,同时地改变其他领域和技术,这是历史上第一次,它开始学习一种非生物的结构,而我们对此并不准备。

But the 转型 continues in its course, whether we should be prepared or not.

人工智能带来的转变是范式转变。有赢了’不会是一个单赢的领域’不受新范式的影响。它’仅用以下标题描述这一点还不够“数字化转型”, “Industry 4.0”. It’远远超出了这一转变。

我们不’过去没有可以比较的情况,没有技术可以作为例子。我们避风港’直到现在,它一直使用学习技术。我们担心的主要根源是这种不确定性。

这种转换是一种戏剧性的转换,其中它完全替代了旧的并用全新的范式代替了它。戏剧源于此;在短时间内,数以百万计的人将失去目前的工作,而由这种新范式创造的新工作将需要数百万受过教育的人。我不是在谈论社会生活的转变,这是另外一回事。

使我们的发展积极向上,就在我们手中。

我们必须首先开始培训;有了全新的认识。

所有成熟的教育机构,包括大学,都必须根据这种新范式进行自我重组。

新的业务方式要求我们了解基于数据的系统。机器从数据中学习。我们不’为它们定义规则,我们用数据训练它们。与基于规则的系统一样,我们不定义规则。我们必须非常了解这种范例。

学习机将使我们的生活更轻松,使我们能够从事新工作。

我们有必要发展新范式的能力,并与学习机器和谐地合作。他们’会成为我们的聪明助手,而不是我们的竞争对手。生活会更轻松,我们’我们将有更多时间炫耀我们的创造力。

我们是要积极利用这一发展,还是要使其成为破坏力?

问题是,展示发展人工智能的智慧的人类是否能够为人类的利益智能地使用它?

在很短的时间内要做很多工作。技术发展如此之快,以至于我们难以适应。旧的学习方式已经不足以让我们跟随新技术。

我们在整个20世纪使用的模型不再能适应国家,公司和机构的新需求,也无法满足新时代的要求。

为了为未来做好准备,我们必须开发以下四个基本技能:

1-分析思维

2-创造性思维

3-一起工作

4-自我学习(可学习性)

无论我们在哪个领域工作’对我们来说,发展这四个基本技能将变得极为重要。

未来与我们现在可以预见的将会非常不同。我们正处于变革的开始,这一变革无法与历史上的任何其他变化相提并论。正如我上面所写,只有一个原因。到目前为止,我们尚未使用学习技术。一切对我们来说才刚刚开始。时间将显示这种范式转变将如何发展。

 

那天,当人工神经网络中的最后一个活动神经元触发了正确的结果时,人类进化成了一个全新的进化。

我不知道’t think he’我们曾经发现这句话的含义如此之多:

“一切都不会再一样了。”

 

贡献者

扎弗·德米尔科尔是10本编程书籍的作者。他的最新著作是《为孩子们编码》。近年来,他一直致力于人工智能。他开发了人工智能内容和程序工具,特别是针对儿童和初学者。他还为儿童提供编码和人工智能培训。他是欧洲AI联盟的成员。 //www.cdccl.com/ai-for-education-interview-with-zafer-demirkol-author-computer-engineering-instructor

贡献者表达的观点是他们自己的观点。

关于扎弗·德米尔科

扎弗·德米尔科尔是10本编程书籍的作者。他的最新著作是《为孩子们编码》。近年来,他一直致力于人工智能。他开发了人工智能内容和程序工具,特别是针对儿童和初学者。他还为儿童提供编码和人工智能培训。他是欧洲AI联盟的成员。 //www.cdccl.com/ai-for-education-interview-with-zafer-demirkol-author-computer-engineering-instructor

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