Treść książki

Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
22
Rozdział1.Cyfrowatransformacjajakorzeczywistośćwspółczesnejgospodarki
nościwykonywanychdotychczasprzezludzi.Wszczególnościautomatyzacja
wświeciepracydotyczyrelatywniełatwychdoalgorytmizacji(przeniesienia
napowtarzalnąformułę)zadańocharakterzerutynowymzarównomanu-
alnych,jakikognitywnych.Celemautomatyzacjijestzazwyczajskrócenie
czasuwykonaniazadania(lubcałegoprocesu),zwiększeniejegojakości
(przezeliminacjębłędów),aprzeztowzrostefektywnościorazobniże-
niekosztów.Zastosowanierobotówwświeciepracyniezawszecałkowicie
eliminujekoniecznośćpracyludzkiej,amacharakterwspierający.Najlep-
szymprzykłademjestzastosowanierobotówchirurgicznychpozwalających
nauzyskaniewiększejprecyzji,mniejszejskaliingerencjiorazwyeliminowa-
niezmęczeniawynikającegozpowtarzalnościruchów(czynp.potencjalnego
drżeniarąk,któremogłobybyćtragicznewskutkach).Automatyzacjairobo-
tyzacjaobejmujetakżesystemyocharakterzewirtualnym(niefizycznym),
poprzezzastosowaniebotów.WodniesieniudoHRtozarównobotypra-
cującebezpośredniozdanymi(dokumentacją,plikamiitp.),jakiwchodzące
winterakcjezpracownikami(chatboty).
Sztucznainteligencjaiuczeniesięmaszynowe
Sztucznainteligencjamawieledefinicji,alemożnazaryzykowaćstwierdze-
nie,żezmierzawkierunkuimitowaniaidoskonaleniaprocesówmyślowych
ipodejmowaniadecyzjipodobnychdoludzkich,pozwalającychnauczenie
sięprzezgromadzeniedoświadczeń(orazanalizębłędów),logicznerozumo-
wanieiwyciąganiewniosków,atakżestosowaniemechanizmówautokorekty.
Procesyobjętetzw.słabąsztucznąinteligencją(wodróżnieniuodtzw.silnej
sztucznejinteligencjiktórazzałożeniamazdolnościprzekraczająceludz-
kie)dotyczązarównoliniowegoprzetwarzaniakognitywnego(np.analiza
statystycznawedługokreślonychreguł,przetwarzaniemowyiwizualneroz-
poznawanieprzedmiotówitp.),jakiprocesównieliniowychtzw.maszy-
nowegouczeniasię.Uczeniesięmaszynowe(czyteżwedługniektórych
Dmaszynyuczącesię”)uzależnionejestodpostępówwzakresiemocyobli-
czeniowejipamięci(bigdata,rozpoznawaniekształtuimowyitp.)wcelu
dostosowaniaswojegozachowanianapodstawiewiedzyoprzeszłychwyda-
rzeniachianalizyotoczenia(Valenduc,Vendramin2016).Zperspektywy
wpływunapracęznaczeniemauczeniesięmaszynowezarównowodnie-
sieniudorobotów(niehumanoidalnychihumanoidalnych,np.wobsłudze
klienta),jakiwodniesieniudoalgorytmówczyoprogramowania.Wystarczy
przyjrzećsięsamodoskonalącymsięalgorytmomprogramówsłużącychdo
tłumaczeńczyuczeniusięchatbotów.Wartorównieżpodkreślić,żenowa
generacjarobotówwwiększymstopniucharakteryzujesięumiejętnościami
uczeniasięipercepcji(Frey,Osborne2013).