Готов к переменам. Как жить и преуспевать в постоянно меняющемся мире - [3]
Наличие доступа в интернет дает возможность детям выучить все к 6 годам, посмотрев лишь видео на ютуб-каналах. Существует множество реальных примеров, когда дети 9-10 лет успешно сдают школьные экзамены, поступают в университеты и там показывают высокие результаты. К такому случаю можно отнести пример московской девочки, которая освоила всю школьную программу в 8 лет, находясь на домашнем обучении. Уже в 9 лет девочка поступила в МГУ, и уже в 11 планирует получить диплом. Другой пример – мальчик из Бельгии, который также в 8 лет закончил школу, его IQ оценивали в 145 баллов. С каждым годом детей-вундеркиндов становится все больше, так как вся информация для усвоения любых программ и знаний по любому вопросу есть в интернете. Также все это означает, что некоторые дети развиваются быстрее системы образования, причем не только школьного, но и вузовского.
Однако, такой большой объем информации также ведет и к так называемой информационной перегрузке, когда объем поступаемой в наш мозг информации в несколько раз превышает наши возможности ее усвоения и обработки. Мы просто перестаем успевать за бурным потоком новостей и информации, событий и непредсказуемых изменений. Это может приводить к физическому и психическому выгоранию, невозможности трезво оценивать ситуацию и невозможности принять решение из-за слишком большого объема противоречивой информации из множества различных источников.
Кроме этого, бурное развитие информации ведет к тому, что знания, преподаваемые в университетах, по мере окончания студентами обучения становятся уже не совсем актуальными в некоторых отраслях, или неприменимыми в реальной жизни, где действуют уже другие тенденции, которые появились буквально в течение последних пары лет или месяцев. Именно поэтому начинают возникать множество альтернативных образовательных площадок и курсов, которые более гибко и быстро умеют подстраиваться под требования реального времени и бизнеса.
Развитие технологий
Сегодня очевидно, что технологии развиваются намного быстрее, чем когда бы то ни было. Есть статистика, которая показывает сколько лет требуется новой технологии для того, чтобы ею стали пользоваться 50 милллионов людей. Самолетам потребовалось 64 года, автомобилям – 62 года, телефону – 50 лет, телевизору – 22 года, мобильным телефонам – 12 лет, интернету – 7 лет, игре Покемон Го – всего лишь 19 дней.
https://www.statista.com/chart/14395/time-innovations-needed-for-50-million-users/
Преобладанием компьютеризированной техники и роботов на большинстве современных производств сейчас уже никого не удивишь. Кроме этого, быстрыми шагами параллельно идет развитие и внедрение еще ряда важных технологий: блокчейн, искусственного интеллекта и машинного обучения, виртуальной и дополненной реальности, интернете вещей, квантовых вычислений, биотехнологий, и т. д.
Об искусственном интеллекте и машинном обучении начали говорить еще с середины прошлого века, но широкое распространение они начали получать именно с 2010-х годов, когда стали доступны супер-производительные компьютерные мощности, которые могли быстро обрабатывать накопившиеся большие объемы данных (Big Data). На основе этих «больших данных» ИИ способен выявлять закономерности, чтобы в дальнейшем предсказывать события и ответы, и решать новые задачи.
Сегодня ИИ активно используется в различных сферах человеческой деятельности. В медицине искусственный интеллект позволяет врачу ставить более точные диагнозы, а также совместно с роботами выполнять сложные хирургические операции над пациентами, которые могут находиться совсем на другом континенте. Машинное обучение давно используется в банковской отрасли для оценки кредитоспособности заемщика, в рекламном бизнесе и маркетинге он позволяет предоставлять более точные и подходящие рекламные предложения потребителям. В юриспруденции ИИ создаёт алгоритмы быстрого поиска нужных судебных решений, прогнозирует вероятность совершения преступлений лицом, которое уже привлекалось к ответственности. С помощью машинного обучения, геологи и нефтяные компании намного точнее и быстрее определяют местонахождения нефти, ИИ помогает анализировать данные геологоразведки и позволяет снизить затраты при бурении нефтеносных скважин за счет своевременной и четкой корректировки направления буров. ИИ также помогает оптимизировать любое большое производство, отслеживает все этапы технологического процесса и выявляет брак на ранней стадии, что позволяет сделать производство эффективнее и в разы быстрее. В транспорте наилучшее применение нашли автопилоты на основе искусственного интеллекта, которые помогают не только вести машину, но и анализировать различные ситуации на дорогах, определять, где может находиться пешеход, и заранее предупреждать об опасности и риске аварии.
Что интересно, если раньше, люди думали, что искусственный интеллект сможет заменить только рутинные задачи и ему будут не под силу творческие задачи, то сейчас такой вопрос уже тоже не стоит: ИИ уже пишут музыку, создают картины, и уже даже начинают самостоятельно писать сложные коды для разработки программ, причем зачастую люди уже не могут понять, почему ИИ принимает то или иное решение. Вопрос сейчас стоит следующим образом: не передадим ли мы на каком-то этапе полностью сферу принятия решений искусственному интеллекту, ведь они знают на какие закономерности обращать внимание и могут анализировать миллиарды и даже больше данных в секунду и, видимо, могут принимать логически верные решения?
