人工智能和人才战略2021年|第3部分

本文是系列文章的最后,基于采访研讨会参与者的重要发现和其他专业人士,专注于人工智能和人才战略为2020年及以后。第一部分讨论了需要学习和成功经验分析和人工智能的人才策略。第二部分重点是人类学和技术的相互作用。第三部分,也是最后一部分将提供人类学COVID-19的人类危机的解决方案。

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第三部分:AI和人才战略2020 -重要发现

COVID-19:人类的危机和人类学的解决方案

COVID-19正在加速我们的工具和技术的依赖,和大流行的现代化域和伦理新问题和隐私。能够使数据的专业人员,技术,和人类学技能一起将是最成功的。“他们将能够开发更好的方法使自动翻译从传统到现代编程语言的进展不仅仅是人工智能,增强智力,而是“Kherlopian说。

需要结合不同的文化要求专业人才。暂时,人才可能得到更大的“COVID-19造成运动从候选人飙升的市场。很多人正试图开关公司出于各种原因,所以现在,可以说人才池稍膨胀,”邓肯说。最终,专业人士可以COVID-19的分析和人工智能挑战转化为数据驱动的决策将在高需求。和挑战存在于许多不同的水平。例如,我们需要回答病人远程医疗和远程监控,我们需要尽可能快。“当人们死在hospitals-you现在需要答案,”Rao强调。

事实上,COVID-19危机已经暴露出一些缺陷的AI,毫升,深度学习。明智地使用时,这项技术有巨大的潜力超越人类,不仅通过速度,而且在准确性方面,通过检测模式历史数据,人类无法识别。

然而,这些技术依赖于相关数据为了找到这些模式,并含蓄地接受,今天的情况是一样的数据表示。换句话说,AI,毫升,深度学习隐式地假定过去工作仍将在未来的工作。

然而,对于COVID-19,危机是无与伦比的。我们不能养活我们的技术与数据,我们使用;我们需要操作作为人类,把我们的经验方程,来帮助我们创建行为和结构模型。

人类可以从中吸取教训具体情况并将它们应用于独特的设置,想法和概念的基础上,得出结论,使预测未来潜在的场景。再加上我们的技术和数据可以帮助保证人们的安全,根据饶。

Rao提供额外的例子如何有效:AI和毫升”计算脚交通建设,尽量减少接触,组织劳动力是自包含的,基本上支持特定领域变得有弹性。额外需求应该消费品公司预计多少,有多少客户航空公司会更少,我们如何计划恢复,重新开放时,我们如何帮助人们保持安全吗?”

东北大学和高等教育时,提供了成功的raybet雷竞技雷竞技app最新版νFlex模型几乎从一开始的大流行,准备课堂面对面学习符合公共卫生指导方针,防止冠状病毒的传播,以及远程教学,大卫·马迪根说教务长和东北部学术事务的高级副总裁。

正是这种结合的数据,道德、隐私和communication-simply人类学的方法——在危机时期提供了人类学的解决方案。

Rao使用一个医疗的例子来说明这一点:“流行病学家需要与数据科学家,并排坐一起想出非常快速和实用的医疗专家,和在社会经济专家审查,从伦理的角度来看。”

这就是经验学习、人类学、合并数据和技术需要应用人工智能和ML工具人的指导下设计并使用它们。它是利用数据和关键技术;嵌入业务的理解,组织,和/或教育问题;锚,在人类理解能力和创新意识到机遇和障碍;并提供可行的解决方案。COVID-19危机加速了这种理解。