Карлос Моедаш, португалски банкер и политик, наскоро беше цитиран в статия за португалски вестник — трябва да подготвим хората да приемат новите си работни места с достойнство; и отново на сцената на WebSummit той говори за автономните камиони като пример за това как технологиите ще поемат днешните работни места. За тези, които са чели и чули думите му, това е едновременно страшно и прекрасно, в зависимост от това на коя страна сте. Максимата е, че работните места на хората са застрашени, особено тези на по-ниската работническа класа или индустриалния труд. Тази тревожна гледна точка може да бъде затвърдена от повтарящи се статии, които оценяват, че 3,5 милиона шофьори на камиони в САЩ може скоро да бъдат заменени от камиони без водачи - това е голяма промяна, която се нуждае от подходящо обяснение. Това, което той пропуска да обясни, е, че преди шофьорите на камиони, много други работнически класи са на линия да загубят работата си. И това не е сценарий, ограничен до длъжности на по-ниско ниво, тъй като дори собствената му работа е заложена на карта сега.

Като казахме това, нека да разгледаме следната графика от Gartner, която картографира технологията според очакванията във времето и колко време отнема технологията, за да постигне зрялост.

Според тази графика, от 2015 г. машинното обучение (можете да научите повече за тази тема в това уводно видео от Франк Че) ще отнеме 2 до 5 години, за да бъде превърнато в стока, а автономните автомобили ще отнеме 5 до 10. Това показва колко важно е ML за действително отключване на следващото ниво на продукти, които могат да бъдат задвижвани от него - например автомобили без шофьор или виртуални лични асистенти, които все още са далеч назад в пространството за задействане на иновациите. Тези интелигентни асистенти, като този, който видяхме във филма „Тя“ на Спайк Джонз, трябва да се учат отнякъде. Те трябва да изградят достатъчно интелигентност по различни въпроси, за да избегнат пропуски в решенията за определени крайни случаи, което към момента е изключително трудно, при условие че никой няма достатъчно голям набор от информация, за да изгради интелигентност с общо предназначение. Така че компаниите играят стратегията "разделяй и владей", работейки върху машинно обучение за собствените си вертикали, което им позволява да предоставят по-добри услуги. Примери са: google работи върху модел от последователност към последователност, за да позволи „бързи отговори по имейл“, amazon подобри своите резултати от търсене и системи за препоръки, а авиокомпаниите заменят човешките агенти за обслужване на клиенти със слой автоматизация, който може да поеме голям процент на входящите въпроси чрез инструменти за съобщения. Всичко това е възможно, защото тези компании имат информацията за изграждане на модели и обучават класификаторите и контекста, за да ги произвеждат. Стъпка по стъпка тези играчи не само променят продуктите си, но основно изграждат страхотни познания около ML, които в повечето случаи споделят публично с общността, позволявайки на технологията да расте с бързи темпове. Въпрос на време е докато го превърнат в стока – „TensorFlow“ на Google е чудесен пример за това. С машинното обучение като стандартна технология в бъдещето море от възможности ще се отвори пред стартиращите фирми и правителствата за евентуално нарушаване на закона, политиката и обществените услуги (всички те имат структурирани данни, с които може да се работи) . Тъй като държавните услуги са пример за това, което може да бъде нарушено, напълно автоматизираните държавни финансови услуги чрез съобщения или глас могат значително да намалят фиксираните разходи и да позволят децентрализация на работната сила, като всичко това същевременно подобрява удовлетвореността на гражданите. Да, всичко това ще се случи, преди да можете да седнете в кола, която се движи сама.

Сега нека обърнем внимание на бебешката синя точка на борсата за криптовалута на графиката на Gartner. За по-малко информираните това вероятно не означава нищо, но за тези, които разбират как се е развил биткойн, това означава, че много предстои да се промени. Биткойнът е създаден от Сатоши Накамото, който и до ден днешен е мистериозен герой. Г-н Сатоши описа технологичната и социална необходимост от „чисто peer-to-peer версия на електронните пари“ в „статия“, публикувана онлайн. Основната концепция е система, която позволява плащания от една страна към друга, без да минава през финансова институция. Скоро след статията биткойнът беше разработен и сега има пазарна капитализация от 11,2 милиарда и е навсякъде. Той дори прие различни форми, като ZCASH, който напоследък предизвика „голям интерес от страна на инвеститорите“. Освен това сега се счита за достатъчно добър актив, както можете да видите от пика на оценката след кризата в Гърция или Brexit. Освен това биткойн е възможен благодарение на технология, наречена Blockchain, която позволява пълна прозрачност на транзакциите, като ги поддържа регистрирани, без да е необходимо финансова институция да действа като посредник. ЗНАЧЕНИЕ: съществува технология, която позволява премахването на посредник в транзакционна система, което може да доведе банки, застрахователни компании и нотариуси до ръцете на хората в децентрализирана форма. Е, разбира се, това не е толкова просто, тъй като тези, които ръководят този стремеж за изследване на Blockchain, са действителните банки, главно защото са силно защитени от закона, което затруднява някой да наруши някой от техните продукти, без да влезе в болезнена правна война. Все пак има някои смели, които се справят с предизвикателството ( Transferwise , Thoughtmachine ), което означава, че можем да станем свидетели на промяна в начина, по който се справяме с финансовите услуги, създавайки по-ориентирани към клиента продукти с по-малко бюрократични тежест и с по-добри цени. Отново, много вероятно е това да се случи, преди да можете да стоите в кола, която се движи сама.

В заключение, политиците трябва да спрат да мислят за сексапилността на автомобилите без водачи и за проблемите, които те ще създадат за по-ниските класи, и да се съсредоточат повече върху случаите на употреба на ниско висящи плодове, които технологии като криптовалута и ML/DL сега правят очевидни, дори ако това означава нарушавайки себе си и така наречените защитени финансови институции.

Тази статия е написана от Diogo Teles и Joao Montenegro, двама членове на Dark Matter Collective и технологични ентусиасти.