रोबोट, स्वचालन और प्रौद्योगिकी लेना - जोखिम में आपका काम है?

पूरे इतिहास में, प्रौद्योगिकी और स्वचालन के कारण नौकरी के नुकसान ने हमेशा कार्यबल को धमकी दी है। क्या आप किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जो मूवी थियेटर में स्विचबोर्ड ऑपरेटर, लिफ्ट ऑपरेटर, टोल कलेक्टर या प्रोजेक्शनिस्ट के रूप में काम करता है? हां, नौकरियां आती हैं और चली जाती हैं, लेकिन प्रवृत्ति एक खतरनाक दर से बढ़ रही है और तेज हो रही है। यह निर्धारित करने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपकी नौकरी जोखिम में है, कुछ मौजूदा आंकड़ों और अनुमानों पर एक नज़र डालें.

क्या नंबर दिखाते हैं

जैसा कि विश्लेषकों ने हालिया और ऐतिहासिक आंकड़ों के माध्यम से बताया, नौकरी के नुकसान के रुझान स्पष्ट हो गए। यह डेटा हमें एक अच्छा विचार देता है कि निकट अवधि में क्या नौकरियां प्रभावित होंगी। हालांकि, हमारे मानव कार्यबल के दीर्घकालिक भविष्य की भविष्यवाणी करने का प्रयास करना, जहां चीजें मुश्किल हो जाती हैं, क्योंकि कई विशेषज्ञ सटीक समयरेखा पर असहमत हैं। यह सब नीचे आता है कि रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में तकनीकी प्रगति कितनी तेजी से आगे बढ़ेगी। इस बीच, जो भी भविष्य के अनुमानों के साथ विशेषज्ञ आते हैं, हालांकि जानकारीपूर्ण, शिक्षित अनुमानों से अधिक नहीं हैं.

नौकरी के नुकसान के आंकड़े

2000 और 2010 के बीच, संयुक्त राज्य अमेरिका ने विनिर्माण क्षेत्र में साढ़े पांच मिलियन से अधिक नौकरियों को खो दिया। कई राजनेता रोजगार के इस बड़े पैमाने पर निर्माण के लिए चीन के निर्माण कार्यों को तेज करते हैं। हालांकि, बॉल स्टेट यूनिवर्सिटी में सेंटर फॉर बिजनेस एंड इकोनॉमिक रिसर्च का एक अध्ययन असहमत है। इस अध्ययन के अनुसार, उस अवधि में 85% नौकरी का नुकसान प्रौद्योगिकी और स्वचालन के कारण हुआ.

इस आंकड़े के बारे में उल्लेखनीय बात यह है कि भले ही विनिर्माण कार्यबल में कम लोग थे, लेकिन औद्योगिक उत्पादन में वृद्धि हुई। दूसरे शब्दों में, विनिर्माण क्षेत्र कम लोगों के साथ अधिक उत्पादक बन गया.

भविष्य के अनुमान

ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के एक प्रक्षेपण में कहा गया है कि संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग सभी नौकरियों में अगले कई दशकों में स्वचालन से दबाव होगा। यह आंख खोलने का अनुमान आगे बताता है कि अकुशल, कम भुगतान वाली नौकरियां सबसे अधिक जोखिम वाली रोजगार श्रेणी होंगी। हालांकि, यह नहीं कहता है कि उच्च-स्तरीय, कुशल श्रमिक या तो पूरी तरह से सुरक्षित होंगे.

मैक्किंसे ग्लोबल इंस्टीट्यूट द्वारा किए गए एक अन्य अध्ययन में कहा गया है कि दुनिया भर में स्वचालन के लिए 800 मिलियन नौकरियों का नुकसान हो सकता है। यह अध्ययन रोबोटिक्स और एआई में अपराधी के रूप में प्रगति पर केंद्रित है जब यह मानव कार्यबल में कमी की बात आती है.

यदि आप सोच रहे हैं कि ये रिपोर्ट और अध्ययन सभी कयामत और उदास हैं, तो ऐसा नहीं है। उनमें से कई ने वास्तव में भयावह संख्याओं पर एक गुलाबी स्पिन लगाई, जिसमें उल्लेख किया गया कि स्वचालन से पूरी नई नौकरी श्रेणियां भी खुलेंगी। यह एक काले बादल पर एक चांदी का अस्तर हो सकता है, लेकिन यह किसी ऐसे व्यक्ति के लिए बहुत पतली परत है जो रोबोट को अपनी नौकरी खो देने की कगार पर है। इसलिए, हम में से कौन सबसे अधिक जोखिम में हैं?

हिट सूची पर आपका काम है?

यह सच है कि तकनीकी प्रगति और स्वचालन के कारण विनिर्माण क्षेत्र सबसे अधिक प्रभावित हुआ है। हालांकि, ऐसे अन्य सेक्टर हैं जो काफी हद तक प्रभावित हुए हैं, और नई तकनीकों के साथ बस क्षितिज पर, कई अन्य क्षेत्रों में कुछ वर्षों के भीतर प्रभावित होने का जोखिम है।.

नौकरियां पहले से ही पीड़ित हैं

• फैक्टरी मजदूर. असेम्बली-लाइन फ़्लोर के लिए रोबोट कोई नई बात नहीं है। रोबोटिक्स और ऑटोमेशन को अपनाने के लिए मैन्युफैक्चरिंग पहले सेक्टरों में से एक था। यह कोई आश्चर्य नहीं है कि विनिर्माण क्षेत्र में नौकरियां आज तक सबसे कठिन हैं.
• टेलीमार्केटर. क्या आपने देखा है कि उन pesky कॉल के विशाल बहुमत हम बस के रूप में हम रात के खाने के लिए बैठने के लिए कर रहे हैं वास्तव में robocalls हैं? इन दिनों, लाइन में एक जीवित व्यक्ति को पाने के लिए आपको कुछ बेचने की कोशिश करना बहुत आम नहीं है.
• बैंक का गणक. एटीएम में बैंक टेलर की संख्या में भारी कटौती हुई है। अगली बार जब आप बैंक में जाते हैं - अब कई लोगों के लिए एक दुर्लभ घटना है - काउंटर के पीछे आपके द्वारा देखे जाने वाले कर्मचारियों की संख्या पर ध्यान दें। अधिकांश शाखाओं में एक समय में औसतन पाँच से सात कर्मचारी काम करते हैं। बीस साल पहले, यहां तक ​​कि एक छोटी शाखा में भी इससे अधिक लोग थे.
• इन्वेंटरी और वेयरहाउस वर्कर. रोबोटिक ऑटोमेशन का सबसे अच्छा उदाहरण अमेज़ॅन के गोदामों का नेटवर्क है। अमेज़ॅन अभी भी 200,000 से अधिक श्रमिकों को रोजगार देता है, लेकिन उनके कई गोदामों में, विभिन्न प्रकार के रोबोट द्वारा वास्तविक ग्रंट काम किया जाता है। भले ही वे अभी तक अमेज़ॅन के सभी मानव गोदाम कर्मचारियों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं करते हैं, ये रोबोट शिपमेंट के लिए क्रमबद्ध, स्टैक और पैक ऑर्डर की मदद करते हैं। अमेज़ॅन की योजना इस प्रक्रिया को आगे बढ़ाने और अपने गोदामों को और अधिक उत्पादक बनाने की है। परिणाम? अधिक मानव रोजगार खो दिया.

जोखिम में नौकरियां

• केशियर. हमने उन्हें देखा है, और हम में से ज्यादातर प्लेग की तरह उनसे बचते हैं। किराने की दुकानों और अन्य खुदरा विक्रेताओं में सेल्फ-चेकआउट स्टेशन लगभग वर्षों से हैं, और स्टोर हमारे लिए उनका उपयोग करने के लिए इतने हताश हैं कि उनके पास कभी-कभी कर्मचारी हैं जो हमें दिखाने के लिए खड़े हैं। मानव कैशियर को अभी तक प्रतिस्थापित नहीं किया गया है, लेकिन अधिक से अधिक लोग स्व-चेकआउट स्टेशनों के आदी हो रहे हैं, जो मानव कैशियर के लिए अच्छी खबर नहीं है.
• ऋण अधिकारी, बीमा प्रतिनिधि, लेखाकार. कभी भी आपके पास प्रश्नों का उत्तर दिया जाना है, फार्मूला-आधारित निर्णय किए जाने हैं, या फॉर्म भरे जाने हैं, आपके पास स्वचालन के लिए सही नुस्खा है। इस तरह के ऑटोमेशन के अच्छे उदाहरण ऑनलाइन टैक्स प्लेटफॉर्म होंगे जैसे इंटेच के टर्बोटैक्स और कंज्यूमर-फेसिंग इंश्योरेंस प्रॉडक्ट्स राइट्स (इनसुरटेक न्यूज की एक रिपोर्ट के मुताबिक, "इनरटेक" स्टार्टअप्स के लिए फंडिंग एक्टिविटी में उछाल का एक अहम कारण)। बेशक, इन व्यवसायों में किए गए सभी कार्यों को स्वचालित नहीं किया जा सकता है; हालाँकि, आवश्यक कर्मियों की कमी बहुत संभव है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली आगे बढ़ती है, इन व्यवसायों पर प्रभाव और भी अधिक बढ़ेगा.
• चालक. टैक्सी ड्राइवर, ट्रक ड्राइवर, और चाफ़े वाले सभी सेल्फ ड्राइविंग वाहन के लिए अपनी नौकरी खोने के कगार पर हैं। सच है, यह तकनीक अभी तक पूर्ण नहीं हुई है, लेकिन क्षेत्र में कुछ उल्लेखनीय प्रगति हुई है.
• खाद्य सेवा कार्यकर्ता. बारटेंडर से लेकर रसोइया तक, खाद्य सेवाओं में हर काम स्वचालन के लिए उचित खेल है। फास्ट फूड कंपनियां आक्रामक रूप से अपने ऑन-प्रिमाइसेस खाद्य उत्पादन और वितरण को स्वचालित करने की संभावना का पीछा कर रही हैं। मैकडॉनल्ड्स एक ऐसी कंपनी है, और उन्होंने अपने कई रेस्तरां में पहले से ही स्वचालित ऑर्डर कियोस्क स्थापित किए हैं। भले ही मैकडॉनल्ड्स का कहना है कि यह कदम कर्मचारियों को बदलने के लिए नहीं है, एक को आश्चर्य हो सकता है कि एक बर्गर एटीएम से हमारे बिग मैक मिलने से पहले यह कितना लंबा होगा।.
• पत्रकार. यदि आप नियमित रूप से समाचारों के लिए इंटरनेट पर स्कैन करते हैं, तो आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर द्वारा लिखे गए लेखों को पढ़ सकते हैं। एआई के पास अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है, लेकिन डेटाबेस को खंगालना, जानकारी प्राप्त करना, और इसे एक पठनीय कहानी में बदलना इसके आधुनिक समय की क्षमताओं से परे नहीं है। GetVoIP का यह ब्लॉग पोस्ट संवादी एआई की संभावनाओं का एक आंख खोलने वाला अवलोकन है, जो अंततः मानव और संपादकों को प्रभावित कर सकता है.
• सुरक्षा कर्मी. संयुक्त राज्य अमेरिका के कई प्रमुख शहरों में, रोबोट सुरक्षा गार्ड, या संतरी, पहले से ही गश्त करते देखे जा सकते हैं। यदि आप सुरक्षा डेस्क पर बैठे रोबोकॉप जैसी किसी चीज़ की कल्पना कर रहे हैं, तो इसके बारे में भूल जाएं। R2-D2 की तर्ज पर अधिक सोचें। इन कठिन छोटे प्रक्षेपास्त्रों को थर्मल-इमेजिंग सेंसरों से लेकर आवाज और चेहरे की पहचान वाले किसी भी सॉफ्टवेयर से लैस किया जा सकता है.
• डिलीवरी कार्मिक, डाक कर्मी. यदि आप USPS, या FedEx और UPS जैसी कंपनियों के लिए काम करते हैं, तो आपको चिंता करने के लिए कुछ हो सकता है। स्वचालित मेल और पैकेज-सॉर्टिंग सिस्टम पहले से ही लागू किए जा रहे हैं। वाहक या ड्राइवर सोच सकते हैं कि वे सुरक्षित हैं, लेकिन इतनी जल्दी नहीं। चालक रहित वाहन - स्वचालन समस्या जो अन्य नियोजित मानव चालकों का सामना करती है - अभी भी आने वाले वर्षों में इन नौकरियों के लिए खतरा है। यदि आपका डिलीवरी ट्रक स्वयं ड्राइव करने में सक्षम होगा, तो यह सोचना बहुत दूर की बात नहीं है कि यह जल्द ही पार्सल को छोड़ देगा।.
• पैरालीगल, फाइनेंशियल एनालिस्ट, क्लर्क. कोई भी नौकरी जो सूचना एकत्र करने, छांटने, विश्लेषण करने और व्यवस्थित करने पर आधारित है, स्वचालन के लिए एक अच्छा उम्मीदवार है। चूंकि एआई सॉफ्टवेयर सिस्टम पहले से ही आवश्यक डेटा स्रोतों में झुका हुआ है, इसलिए वे इन कार्यों को अपने मानव समकक्षों की तुलना में तेजी से, अधिक कुशलतापूर्वक और कम गलतियों के साथ कर सकते हैं। जैसा कि एआई आगे बढ़ता है और आने वाले वर्षों में विकसित होता है, इन व्यवसायों को अधिक नौकरी के नुकसान का सामना करना पड़ेगा.
• फोजी. यह कोई गुप्त रहस्य नहीं है कि अमेरिकी सेना रोबोटिक्स और एआई सिस्टम पर हथियारों, लड़ाकू विमानों और यहां तक ​​कि जहाजों को स्वचालित करने की उम्मीद में काम कर रही है। एक हद तक, वे काफी सफल रहे हैं। कुछ स्मार्ट हथियारों, मिसाइलों और ड्रोनों की शुरूआत के साथ, इसमें कोई संदेह नहीं है कि सेना इन प्रणालियों के अधिक विकास को जारी रखेगी। अगला तार्किक कदम टैंक, लड़ाकू विमानों और शायद यहां तक ​​कि रोबोट ग्राउंड फोर्स की स्वायत्त क्षमताओं को बढ़ाना होगा। अधिकांश विशेषज्ञ इस बात से सहमत हैं कि ये स्वचालित हथियार युद्ध के मैदान के सैनिक की जगह नहीं लेंगे; हालाँकि, यह केवल समझ में आता है कि भविष्य में कम मानव सैनिकों की आवश्यकता होगी.

नौकरियां जो अभी के लिए सुरक्षित हैं

• सामाजिक कार्यकर्ता, चिकित्सक. इस तरह के काम के लिए रोगी और चिकित्सक के बीच संबंधों को विकसित करने के लिए एक-पर-एक मानवीय संपर्क की आवश्यकता होती है। रोबोट और एआई सॉफ्टवेयर इस तरह के काम के लिए आवश्यक आवश्यक सेवाएं प्रदान करने के करीब नहीं आ सकते हैं - कम से कम भविष्य के भविष्य में नहीं.
• डॉक्टर, डेंटिस्ट. वॉटसन, आईबीएम के एआई सुपरकंप्यूटर, को उत्तरी कैरोलिना विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ मेडिसिन में परीक्षण के लिए रखा गया था। सैकड़ों कैंसर रोगियों के डेटा विश्लेषण और निदान के लिए इनपुट थे। 99% मामलों में, वाटसन ने उसी उपचार की सिफारिश की जो मानव डॉक्टरों ने बनाया था। हालांकि प्रभावशाली, यह अभी भी चिकित्सा पेशे में वास्तव में लोगों की जगह से बहुत दूर है। रोबोटिक्स और सॉफ्टवेयर आज ज्यादातर चिकित्सा कर्मचारियों की सहायता के लिए विकसित किए जा रहे हैं बजाय उन्हें बदलने के.
• पायलट. यह सवाल कि क्या पायलट की नौकरी स्वचालन से सुरक्षित है, मुश्किल है। एक तरफ, सेना अब सालों से ड्रोन जैसे पूरी तरह से स्वायत्त विमानों का उपयोग कर रही है। हालांकि, एयरलैंडर्स में उपयोग करने के लिए इसी तरह की तकनीक को रखना सुरक्षा के सवाल उठाता है। यदि सेल्फ-ड्राइविंग कारों में अभी भी सभी बग्स पर काम नहीं हुआ है, तो यह संदिग्ध है कि कोई भी एयरलाइन व्यापक परीक्षण से पहले मानवरहित विमानों को यात्रियों को उड़ाने की अनुमति देगा। दूसरी ओर, वैश्विक वितरण कंपनियां कार्गो विमानों को उड़ाने के लिए स्वायत्त ड्रोन तकनीक का उपयोग कर रही हैं। अभी के लिए, एक एयरलाइन पायलट की नौकरी सुरक्षित है; हालांकि, एक कार्गो विमान पायलट की नौकरी - इतना नहीं.
• पुलिस अधिकारी. पहले बताई गई सुरक्षा भावनाओं को देखते हुए, यह समझ में आता है कि ऑटोमेशन से पुलिस अधिकारी की नौकरी खतरे में पड़ जाएगी। ऐसा नहीं। एक अधिकारी के दिन-प्रतिदिन के कर्तव्यों के लिए गहन निर्णय लेने और पारस्परिक कौशल की आवश्यकता होती है जिसे एआई दोहरा नहीं सकता है। जब तक अत्यधिक उन्नत AI सिस्टम को रोबोटिक्स में शामिल नहीं किया जा सकता, तब तक पुलिस अधिकारियों की नौकरियां सुरक्षित हैं.
• अध्यापक. इस बिंदु पर, अन्य मनुष्यों के विकास को प्रबंधित करने की क्षमता कुछ ऐसी चीज नहीं है जिसे कृत्रिम रूप से पुन: पेश किया जा सकता है। यह नकल करने के लिए उन्नत तकनीक के लिए सबसे कठिन कार्यों में से एक लगता है, क्योंकि इसके लिए पारस्परिक संबंधों, मानव अनुभव और एक गैर-न्यायिक निर्णय में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है - कौशल एआई सिस्टम पुन: पेश करने के करीब भी नहीं आए हैं।.
• रोबोटिक्स इंजीनियर. यह एक बिना कहे चला जाता है। उस तकनीक के डिजाइनरों और इंजीनियरों की तुलना में तकनीकी प्रगति से कौन सी नौकरी सुरक्षित होगी?
• सॉफ्टवेयर इंजीनियर. एआई के क्षेत्र में काम करने वाले इंजीनियरों ने उनके लिए अपना काम काट दिया है। इन प्रणालियों को विकसित होने में दशकों लगेंगे, और ये सॉफ्टवेयर इंजीनियर अत्यधिक मांग वाले होंगे। यह कहना नहीं है कि सभी आईटी कर्मी सुरक्षित हैं। स्वायत्त सर्वर और सेल्फ-प्रोग्रामिंग कंप्यूटर अभी भी विकास के चरण में हैं, लेकिन यह बहुत समय पहले नहीं होगा जब कई आईटी पेशेवरों को नौकरी के नुकसान का पता चलेगा.
• पादरी. यदि कोई ऐसा पेशा था जो कभी भी एक व्यक्ति को स्वचालन से नहीं खोएगा, तो यह होगा। क्या आप वास्तव में संडे मास या अंतिम संस्कार सेवा आयोजित करने वाले रोबोट की कल्पना कर सकते हैं?

यह कोशिश करना और पहचानना महत्वपूर्ण है कि उपरोक्त नौकरियों में क्या विशेषताएं हैं। जोखिम वाले लोगों को थकाऊ या दोहराव वाले कार्यों की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, बहुत सी नौकरियां जो प्रकृति में भौतिक हैं, रोबोटिक्स और स्वचालन के लिए अतिसंवेदनशील लगती हैं। और, अंत में, सूचना प्रसंस्करण से निपटने वाली नौकरियां स्वचालन के लिए भी अच्छे उम्मीदवार हैं.

इसके विपरीत, ऐसी नौकरियां जो अत्यधिक रचनात्मक हैं या गहन पारस्परिक कौशल की आवश्यकता होती है, वे समय के लिए सुरक्षित हैं। कोई नहीं जानता कि भविष्य क्या लाएगा, क्योंकि ये तकनीकी प्रगति ब्रेकनेक गति से विकसित हो रही हैं। हालाँकि, भले ही हमारी तकनीक तेजी से विकसित हो रही है, फिर भी इसमें दशकों लगेंगे - यदि अब नहीं - तो सॉफ्टवेयर या हार्डवेयर के लिए पूरी तरह से मानवीय कारक को बदलने के लिए.

द फ्यूचर ऑफ़ AI, रोबोटिक्स और ऑटोमेशन

भले ही रोबोटिक्स और एआई ने समकालीन समाज को पहले से ही उन तरीकों से बहुत प्रभावित किया है जो अब केवल स्पष्ट हो रहे हैं, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये प्रौद्योगिकियां केवल अपनी प्रारंभिक अवस्था में हैं। वे हमारे कार्यबल के स्वचालन में योगदान दे रहे हैं, लेकिन वे यहां से कहां जा रहे हैं? हम केवल अनुमान लगा सकते हैं, लेकिन सच्चाई वास्तविकता की तुलना में विज्ञान कथाओं की तरह अधिक लग सकती है.

जहां रोबोटिक्स हेडेड है?

कुछ लोगों का मानना ​​हो सकता है के विपरीत, अधिकांश कारखाने की नौकरियों अभी भी रोबोट द्वारा पूरा नहीं किया जा सकता है। भले ही फैक्ट्रियों में रोबोट दोहराव या शारीरिक काम करने के लिए बेहद उपयोगी हैं, फिर भी वे अधिक जटिल विनिर्माण के लिए आवश्यक निपुणता और लचीलेपन की कमी रखते हैं। आधुनिक रोबोट थोड़े गुदगुदाए जा सकते हैं और कई बार, ऑपरेशन के दौरान बहुत सुरक्षित नहीं होते हैं.

जैसा कि इंजीनियर बेहतर डिजाइन के साथ आते हैं, कल के रोबोट उच्च स्तर की निपुणता के साथ चीजों में हेरफेर करने में सक्षम होंगे। इसके अलावा, रोबोट सॉफ्टवेयर में निम्न-स्तरीय AI वाली प्रगति के साथ, रोबोट निर्णय और निर्णय लेने में बेहतर होंगे। अगर ये अनुमानित उन्नति होती है, तो इसका मतलब होगा कि नई पीढ़ी के रोबोटों के साथ काम करना इंसानों के लिए बहुत आसान है। इसका मतलब यह भी होगा कि कारखाने के फर्श और अन्य पदों पर कई और रोबोट और स्वचालित सिस्टम जोड़े जाएंगे.

ऐ के लिए अगला कदम

जैसा कि हम जानते हैं, कोई भी सॉफ्टवेयर जो सोच के अल्पविकसित रूप की नकल कर सकता है, उसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली के रूप में वर्गीकृत किया गया है। एआई कुछ समय के लिए आसपास रहा है, लेकिन अतीत में इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम मानव मन की नकल नहीं कर पाए हैं - अब तक.

हाल ही में, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों, डिजाइनरों, और डेटा वैज्ञानिकों ने एआई को विकसित करने के लिए एक नई तकनीक के साथ आने के लिए अपने कौशल को संयुक्त किया है जिसे "गहन-सीखने" कहा जाता है। संक्षेप में, डीप-लर्निंग तकनीक एआई को एक अलग एल्गोरिदम पर भरोसा करने के बजाय कई अलग-अलग डेटा स्रोतों से जानकारी खींचने की अनुमति देती है जो हर संभव निर्णय को ध्यान में रखने की कोशिश करती है। दूसरे शब्दों में, यह मानव मन की तरह अधिक व्यवहार करता है। डीप-लर्निंग एआई को न केवल कोडित निर्देशों का पालन करने की अनुमति देता है, बल्कि कई डेटाबेस से जानकारी भी प्राप्त करता है, अपने स्वयं के निष्कर्ष पर आता है, और अपनी गलतियों को सीखता है.

चूंकि एआई असीमित संख्या में संभावित स्थितियों के लिए लेखांकन के असंभव कार्य को लेने के लिए एक कठिन-कोडित कार्यक्रम पर भरोसा नहीं करता है, इसलिए यह अपने आप से चीजों का पता लगाने के लिए स्वतंत्र है। यह थोड़ा अस्पष्ट और दूर की कौड़ी लग सकता है। वास्तव में एक एआई इंटरफेस है जिसमें अनगिनत डेटा स्टोरों में बड़े पैमाने पर डेटा रखा गया है जो सीखने और निर्णय लेने में सक्षम है? यह बड़ी डेटा तकनीकों के बिना संभव नहीं होगा.

बिग डेटा बड़े डेटा सेट (आमतौर पर आकार में कई टेराबाइट्स) का विश्लेषण है जो मानव खरीदारी व्यवहार से लेकर खगोलीय टिप्पणियों तक हर चीज में रुझान और पैटर्न को उजागर करता है। यह प्रसंस्करण लोड को कंधे करने के लिए सस्ती कमोडिटी सर्वर को एक साथ क्लस्टर करके प्राप्त किया जाता है। वर्तमान में, बड़े डेटा सिस्टम सरकार, वैज्ञानिक अनुसंधान और कॉर्पोरेट दुनिया में उपयोग में हैं - कहीं भी बड़ी मात्रा में डेटा को प्रवृत्ति और पैटर्न विश्लेषण की आवश्यकता होती है.

यह वह दिशा है जो AI की ओर जाता है। यह बताने के लिए अभी भी बहुत जल्दबाजी हो सकती है, लेकिन अगर गहन-शिक्षण एआई सिस्टम को मनुष्यों की तरह सोचने की कुंजी है, तो यह बड़े पैमाने पर एक सफलता होगी.

एआई और रोबोटिक्स की शक्ति संयुक्त

आखिरकार, वह दिन आएगा जब ये दोनों प्रौद्योगिकियां आज की तुलना में बहुत अधिक करने में सक्षम होंगी। उन्नत एआई सॉफ़्टवेयर की कल्पना करें, जो हमारे अपने मानव शरीर की गतिशीलता, लचीलापन और स्वतंत्रता की स्वतंत्रता के साथ पूरी तरह से स्वायत्त रोबोट चला रहा हो। अब, उस गति की कल्पना करें जिसके साथ उसका कंप्यूटर मस्तिष्क सोचेगा, और उसके रोबोट अंगों के पास कितनी ताकत होगी.

जब वह दिन आएगा, पारंपरिक अर्थों में काम मनुष्य के लिए एक नया अर्थ लेगा। कुछ को इस बारे में बहुत निराशा हो सकती है, लेकिन यह इतना बुरा नहीं हो सकता है। इस बारे में सोचें कि अलेक्जेंडर ग्राहम बेल ने पहली टेलीफोन का आविष्कार करने के बाद कितनी दूर तक तकनीक का उपयोग किया है, लेकिन यह भी है कि हमें आज हमें मिलने वाले स्मार्टफ़ोन में कितना समय लगा। कई तकनीकी प्रगति की तरह, इसमें काफी समय लगा, जिसने समाज को समायोजित करने का समय दिया.

भविष्य के लिए अपने आप को स्थिति

किसी से बात करें जिसका काम स्वचालन से खतरे में है और आपको भविष्य के बारे में कुछ भय और हताशा की संभावना होगी। हालाँकि, यह इस तरह से नहीं है। पूरे इतिहास में, नवाचार के कारण लोगों के नौकरी खोने के कई उदाहरण हैं। मनुष्य लचीला हैं और उन्होंने हमेशा अनुकूलन का एक तरीका ढूंढ लिया है, और आज के कार्यकर्ता नए क्षेत्रों की खोज करेंगे जहां उनके कौशल की आवश्यकता होती है.

मैं प्रासंगिक रहने के लिए क्या कर सकता हूं?

यहां चार चरण दिए गए हैं जिनसे आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आप अपनी कंपनी के लिए प्रासंगिक रहें। कुंजी को आपके संगठन के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति के रूप में देखा जाना चाहिए, न कि किसी के लिए जिसकी नौकरी अप्रचलित है.

1. भविष्य को गले लगाओ. यह किसी ऐसे व्यक्ति के लिए निगलने के लिए कठिन हो सकता है जिसका काम अंततः स्वचालन द्वारा बदल दिया जाएगा। हालाँकि, अपने आप को अपनी कंपनी के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति बनाने के अंतिम लक्ष्य के साथ, आप किसी को बहुत कठोर या अनिच्छुक समय के साथ बदलने के लिए नहीं देखा जा सकता है। इसके बजाय, अपनी कंपनी में प्रस्तावित परिवर्तनों की एक त्वरित सूची लें और देखें कि आप कहां फिट हो सकते हैं। शायद आपकी नौकरी के लिए खतरा होने वाली मशीन या सॉफ़्टवेयर स्वयं सब कुछ नहीं कर सकते हैं और किसी प्रकार की सहायता, मार्गदर्शन, या रखरखाव की आवश्यकता है। यह आपके लिए एक नया करियर हो सकता है.
2. आपकी कंपनी के भीतर नेटवर्क. नेटवर्किंग एक चर्चा है जिसे हमने करियर और जॉब सर्च के बारे में बार-बार सुना है। इस मामले में, तरीके समान हैं, लेकिन लक्ष्य अलग हैं। आपके लिए लाभकारी होगा कि आप अपनी कंपनी में मध्य स्तर के प्रबंधकों और निर्णय लेने वालों के करीब पहुंचें, खासकर उन लोगों के लिए जो ऑटोमेशन के संबंध में किसी भी बदलाव में शामिल हैं। कई प्रबंधक कंपनी के उन परिवर्तनों पर चर्चा करने के लिए अनिच्छुक होंगे जो कर्मचारियों को काम से बाहर कर सकते हैं। हालाँकि, किसी भी जानकारी से आप अपने आप को एक अच्छा विचार दे सकते हैं कि कंपनी और आपकी नौकरी कहाँ जा सकती है यह एक निश्चित लाभ है जो आपको खुद को तैयार करने और स्थिति में लाने में मदद कर सकता है।.
3. बदलाव में शामिल हों. कोई फर्क नहीं पड़ता कि किस प्रकार का स्वचालन आपकी नौकरी को खतरे में डाल रहा है, संक्रमण में शामिल होना सुनिश्चित करें। जानें कि आप इसके बारे में क्या कर सकते हैं, और यदि संभव हो तो, तकनीक पर एक विशेषज्ञ बनें ताकि आपको जानकारी के लिए व्यक्ति के रूप में जाना जाए। एक बार फिर से, उद्देश्य यह है कि आप अपने आप को कंपनी के लिए उतना ही मूल्यवान बना सकें, जितना संभव हो सके, और अगर आपकी वर्तमान नौकरी में कटौती होती है, तो एक अलग क्षमता में नौकरी के लिए खुद को तैयार करें।.
4. प्रशिक्षण के बारे में सोचो. नई चीजें सीखने में कभी देर नहीं लगती। शायद आपको कॉलेज वापस जाने और रोबोटिक्स या एआई में मास्टर डिग्री प्राप्त करने में बहुत देर हो गई है, लेकिन अभी भी कुछ चीजें हैं जो आप कर सकते हैं जो समय-गहन नहीं हैं। स्थानीय सामुदायिक कॉलेज और ऑनलाइन संस्थान पाठ्यक्रम और प्रमाणपत्र प्रदान करते हैं जो सस्ती हैं और पूर्ण डिग्री के समय का एक अंश लेते हैं। सलाह का एक शब्द: अपने आप को एक ऐसे विषय क्षेत्र में शिक्षित करने का प्रयास करें जो पहले से ही आपसे परिचित हो। दूसरे शब्दों में, जो आप पहले से जानते हैं उस पर निर्माण करें, और कल के कर्मचारियों के लिए अपने कौशल सेट का पुनरुत्पादन करें.

मैं कहां से ऐ या रोबोटिक्स में डिग्री प्राप्त कर सकता हूं?

यदि आपका लक्ष्य एआई या रोबोटिक्स में विश्वविद्यालय की डिग्री हासिल करना है, तो अमेरिका में कई अच्छे स्कूल हैं। इनमें से कई विश्वविद्यालयों में प्रमुख इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग हैं, जो भविष्य के रोबोटिक्स इंजीनियरों और एआई डेवलपर्स दोनों को पूरा करते हैं।.

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी), जॉर्जिया टेक, यूसी बर्कले और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय जैसे विश्वविद्यालयों में रोबोटिक्स और एआई विकास के कुछ बेहतरीन कार्यक्रम हैं। हालांकि, देश में कई अन्य ठीक-ठाक स्कूल हैं - बहुत से यहाँ उल्लेख करने के लिए - जिनके समान कार्यक्रम हैं। इसके अलावा, AI या रोबोटिक्स के क्षेत्र के आधार पर आप इसमें प्रवेश करना चाहेंगे, यह इस बात की खोज करने लायक है कि प्रत्येक विश्वविद्यालय के विभिन्न विभाग क्या पेशकश कर रहे हैं.

उदाहरण के लिए, यूसी बर्कले में रोबोटिक्स और इंटेलिजेंट मशीन लैब पशु आंदोलन को पुन: पेश करने पर केंद्रित है ताकि इस तकनीक को रोबोटिक्स में शामिल किया जा सके। जॉर्जिया टेक इंस्टीट्यूट फॉर रोबोटिक्स एंड इंटेलिजेंट मशीन में, रोबोटिक यांत्रिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अनुभूति जैसे विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला पर ध्यान केंद्रित किया गया है.

अंतिम शब्द

तकनीक बदल रही है कि हम इसे पसंद करते हैं या नहीं। परिवर्तन अपरिहार्य है, लेकिन यह हमेशा मामला रहा है। मशीन या कंप्यूटर सिस्टम में संभावित नौकरी के नुकसान का सामना करना एक भ्रामक और आनंददायक बात हो सकती है। हालाँकि, यदि आप अपनी स्थिति को सही स्थिति में ले जाते हैं, तो आपको पता चल सकता है कि पुराने लोगों की जगह लेने के नए अवसर हैं.

याद रखें कि लड़ाई परिवर्तन प्रतिसंबंधी है: अंत में, यह कुछ भी हल नहीं करेगा। इसके बजाय, देखें कि आप इस नए, तकनीकी रूप से उन्नत कार्यबल में कहाँ फिट होते हैं। खुद का जायजा लें, अपने कौशल का निर्माण करें, और भविष्य में रोजगार के जो भी नए क्षेत्र खुलते हैं, उनका लाभ उठाने के लिए खुद को स्थिति दें। सौभाग्य.

क्या आपकी नौकरी तकनीक से प्रभावित हुई है? यदि हां, तो आप कैसे स्थिति का सामना कर रहे हैं?