차례:
가까운 미래의 인공 지능 및 로봇 공학
결국 우리 인력의 많은 직업이 로봇 공학과 인공 지능 (AI)으로 대체 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 많은 교육 및 비즈니스 리더는 제조 및 정보 관리와 같은 곳에서 이미 발생하고 있다고 지적합니다. 다른 영역에서는 AI가 그다지 큰 영향을 미치지 않습니다. 거의 모든 사람이 휴대 전화를 소유하고 있으며 불과 20 년 전 세계에서 가장 강력한 슈퍼 컴퓨터 인 Deep Blue보다 더 강력한 휴대용 휴대용 컴퓨터입니다. 이것이 사실이지만 우리의 가장 강력한 AI 시뮬레이션은 곤충의 반응과 생각을 모방 할 수도 없습니다. 인공 지능은 연기에 가깝고 거울은 실제로 생각하는 것보다 프로그램을 생생하게 보이도록 시도합니다. 우리가 지금보다 훨씬 더 능력있는 AI를 개발하더라도 창의적으로 생각하거나 문제를 해결할 수 없습니다.제한된 프로그래밍 매개 변수를 벗어난 것입니다.
로봇 공학은 더 나쁜 상태에 있습니다. 트럭 운전사 또는 창고 운영자와 같은 일부 작업자를 대체 할 수있는 강력한 AI를 성공적으로 개발할 수 있다면 해당 기능을 수행하기위한 물리적 장비가 여전히 필요합니다. 로봇 공학은 컴퓨터 마음에 물리적 현실을 부여하여 생각에 행동을 취하거나이 경우 프로그래밍합니다. 기술적으로 우리는 모든 종류의 목적을위한 로봇을 만들 수 있으며이 분야에서 꾸준한 개선이 이루어지고 있습니다. 현재의 진지한 비취 미주의 개발은 모두 몇 가지 주요 산업을 중심으로 이루어집니다. 의료 기술은 군사 및 제조와 마찬가지로 로봇 공학 및 자동화에 대한 용도를 찾고 있습니다.로봇 제조 장비를 배치하는 것은 매우 비싸고 조립 라인에서 이러한 로봇 자동화 혁신을 사용하는 것은 인간의 손재주가 필요하지 않은 특정 작업으로 제한됩니다. 로봇 폭탄 처리 시스템과 같은 입증 된 기술조차도 문제를 해결하기 위해 AI에 의존하지 않고 대신 운영자가 원격으로 제어합니다. 군용 드론의 경우도 마찬가지입니다. 적대적과 아군을 효과적으로 식별 할 수없고 우선 순위를 겨냥하는 것에 대해 판단 할 수 없기 때문입니다. 이 기술은 나오고 있지만 미래 학자들이 지적하는 것보다 조금 더 멀어 질 것입니다.적대적과 우호적 관계를 효과적으로 식별 할 수없고 우선 순위를 표적으로 삼는 것에 대해 판단 할 수 없기 때문입니다. 이 기술은 나오고 있지만 미래 학자들이 지적하는 것보다 조금 더 멀어 질 것입니다.적대적과 우호적 관계를 효과적으로 식별 할 수없고 우선 순위를 표적으로 삼는 것에 대해 판단 할 수 없기 때문입니다. 이 기술은 나오고 있지만 미래 학자들이 지적하는 것보다 조금 더 멀어 질 것입니다.
공상 과학 책과 텔레비전은 가까운 장래에 지원, 안전, 동반자 관계 및 서비스를 약속하는 고급 로봇으로 청중을 계속해서 놀립니다. 이 이야기에서도 로봇이 문제를 가지고 플롯에서 인간에게 위협이되는 것은 정상입니다. 로봇은 오작동하거나 지각이되어 자신의 현실과 존재를 인식합니다. 이것은 결국 일어날 수 있지만,이 시점에서 우리는 아직 매우 초보적인 프로그래밍을 달성하는 데 실제로 거의 근접하지 않았습니다.
로봇 시스템의 효율성을 방해하는 또 다른 영역은 기계 작동을 유지하는 데 필요한 전력이 부족하다는 것입니다. 현재 대부분의 로봇 기술은 리튬 배터리 기술을 사용하여 로봇을 작동 할 수있는 충분한 전력을 생성하거나 적절한 전력을 위해 벽면 소켓에 연결되어 있습니다. 연결되어있는 로봇은 전원 연결 상태를 유지해야하기 때문에 제한됩니다. 목표가 인간 대체 기술을 개발하는 것이라면 사람들은 올바른 길을 가고 있지만 우리는 이러한 기술 격차를 해소하는 데 수십 년이 걸리지 않았거나 AI와 로봇 공학이 불가능할 때 발생할 큰 변화에서 한 세기도 멀어졌습니다. 유아기에 더 오래.
로봇 공학의 경제학
간단히 말해서 대부분의 조직이 생산의 모든 측면을 자동화하는 것은 경제적으로 불가능합니다. 많은 중소기업이 컴퓨터 제어 밀링 머신 또는 고급 3D 프린터와 같은 장치로 노동력을 활용했습니다. 이러한 유형의 기술은 파괴적이지만 노동력을 없애기보다는 창의성을 향상시키는 데 사용되고 있습니다. 맞춤형 부품 및 구성 요소를 생산하는 빠른 방법은 조립 라인 생산 기술과 다르며 연구 및 설계와 함께 신속한 프로토 타이핑에 더 적합합니다. 3D 프린팅 기술을 사용하는 생산 모델의 경우가 있으며 중국에는 하루에 수천 개의 플라스틱 부품을 만들 수있는 3D 프린팅 공장이 있습니다. 이는 구성 요소의 단기 실행에만 비용 효율적이며 이전 기술과 경쟁하지 않습니다.플라스틱 형 주입과 같은. 금속에 3D 프린팅하는 기술이 있지만이 기술은 매우 약한 합금으로 제한됩니다.
자동차 산업은 자동화와 로봇 공학으로 인해 수십 년 동안 조립 라인 직원을 축소 해 왔습니다. 이것은 새로운 트렌드가 아닙니다. Henry Ford가 조립 라인을 만들 때 그는 단조 작업을하는 대장장이를 만들고 업계의 쓸모없는 부분 인 맞춤형 부품을 만들었습니다. 신입 사원은 교육을 덜 받고 전문화되었지만 다시 새로운 일자리가 창출되었습니다. 이것은 재 산업화의 현대적 사례에 적응하기 때문에 전자 및 정보 시대에 해당됩니다. 물론 혼란스러운 분야가있을 것이고 사람들은 생각에 유연해야하지만 로봇과 AI는 인간의 상호 작용과 소프트 스킬을 대체하지 않을 것입니다. 적어도 금세기에는 아닙니다.
전 세계의 교육 시스템은보다 유연하고 문제를 해결하며 경쟁력을 갖추어야하는 새로운 시대의 인력 문제에 맞서고 자합니다. 인터넷은 모든 사람이 세계적인 현상으로 공유하고 성장할 수 있도록 글로벌 과학 및 사고 센터의 정보가 공개됨에 따라 큰 평등화 힘이되었습니다. 20 세기에 G10 국가와 나머지 국가 간의 기술 격차는 수십 년에 달했습니다. 이러한 글로벌 규모의 정보 공유로 인해 이러한 기술 리드가 줄어들고 격차가 좁혀지고 있습니다. 이것은 생산 및 공장 일자리에 대한 기회 감소의 감각이 주입 된 곳입니다.
서구의 제조업 노동력이 사회 경제적 기대치가 낮고 생활 수준이 낮은 국가로 이동함에 따라 서구의 공장이 다른 곳에서 구할 수있는 훨씬 저렴한 노동력과 경쟁 할 수있는 것은 매우 어렵습니다. 노동력 감소의 진정한 이유는 로봇 공학, AI 및 자동화의 개선뿐만 아니라 세계 경제의 세계화와 더 관련이 있습니다. 미국과 유럽의 노동자들이 동남아시아의 노동자가 하루에 10 달러 씩 일하고 경쟁력을 유지하는 시장에서 경쟁하기는 어렵다. 자동화와 로봇 공학으로 이처럼 저렴한 노동력을 상쇄하는 것도 불가능합니다. 이러한 기술을 개발하고 배포하는 데 드는 비용은 엄청나게 많고 세계의 경제적 이익이 아니기 때문입니다.
자동화는 새로운 것이 아닙니다
산업 혁명이 시작된 이래로 우리는 일자리 시장의 모습을 혁신하고 자동화하며 변화시켜 왔습니다.
© 2019 Scott P Davis