Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
72<br />
כיצד תשפיע למידת מכונה על שוק העבודה?<br />
SCIENCE, 22 דצמבר, 2017<br />
.74<br />
What Can Machine Learning Do? Workforce Implications<br />
http://science.sciencemag.org/content/358/6370/1530.full<br />
אנשים רבים עוסקים ביכולות אשר מעניקה הבינה המלאכותית, ולא מעט חוככים בדעתם כיצד<br />
היא תשפיע על שוק העבודה והאם מכונות יוכלו להחליף בני אדם וכיצד. שני חוקרים אמריקנים<br />
פרסמו מאמר אשר עוסק בסוגיית ההשפעה של טכנולוגיה זו על שוק העבודה, בעיקר מההיבט<br />
של למידת מכונה learning( ,)machine ובחנו את המשימות שלדעתם יכולות מכונות לבצע<br />
בקלות לעומת כאלה שלא.<br />
החוקרים מנו מספר פעולות אשר מכונות חכמות יוכלו לבצע וטוענים כי עוד רחוק היום לביצוע<br />
מספק של משימות אחרות. בשורות הבאות נמנה כמה פעולות אשר החוקרים רואים כברות<br />
ביצוע כבר היום:<br />
בראש ובראשונה מדובר על ביצוע מטלה אשר בה הקלט והפלט מוגדרים היטב. משימה נוספת<br />
היא זו הדורשת מעבר על מספר עצום של דוגמאות – לימוד ממוכן אינו סובל מהתייצבות<br />
הביצועים בצורה אסימפטוטית עם הגידול בדוגמאות, אלא ממשיך להשתפר ככל שמספר<br />
הדוגמאות גדל.<br />
מטלות בהן יש היזון חוזר ומדדים ברורים על ביצוע גם הן ניתנות לביצוע ממוכן, וזאת בשל<br />
מנגנון הרקורסיה המאפשר שיפור ביצועים אם תשובה מסוימת מתגלה כלא-נכונה ומקבלת<br />
היזון חוזר מתאים. מטלות אשר אינן דורשות תהליך לוגי מסובך על מנת לסיימן גם הן נחשבות<br />
לכאלה שמכונה יכולה לבצע בקלות יחסית. גם מטלות שאינן דורשות הסבר לצורת חישוב<br />
התוצאה נחשבות פשוטות – בהינתן קלט מסוים מצפים לפלט מסוים.<br />
מטלות אשר יכולות לסבול משגיאה "סבירה" מאפשרות למכונה לתת מרווח מסוים של תשובה<br />
שאינה בהכרח<br />
1 או<br />
0. משימות אשר אינן משתנות במהירות על פני הזמן מאפשרות למכונה<br />
ללמוד תוך כדי תנועה ולשפר הביצועים.<br />
לבסוף, מטלות שאינן דורשות ביצוע פעולות מכאניות עדינות הן בהישג יד וזאת בשל המגבלות<br />
)שעדיין קיימות( למכאניקה של רובוטים.
Change language