多くの友人がそのうちの一人にこう尋ねました。
文明の向上は、機械/エネルギー/情報/知性の 4 つの主要なモードの変革から生まれます。風車などの機械は自然の力や人力をより効率的に利用し、エネルギーは蒸気機関に代表されて産業革命を開始し、情報はインターネット時代を開始し、インテリジェンスは仮想コミュニティの支配的なモデルを実現します。スマート デバイスは量子コンピューティングに基づく必要がありますが、現在、いわゆる成熟したスマート デバイスは存在しません。自動運転技術やビッグデータレコメンドシステムなどは、人間の介入やアルゴリズムのルールのもとで制御や最適化を実現する情報自動化の範疇に属します。インテリジェンスとは、問題を自己解決するなど、ゼロから始めるプロセスであり、知性の一種として理解できます。インテリジェンスの時代には、現実と仮想の比率が飛躍的に向上し、仮想世界が支配的となり、現実はもはや重要ではなくなります。たとえば、インテリジェントな量子コンピューターは、顧客のニーズに応じて独自に脚本を作成し、デジタル映画を撮影することができ、異なる観客が同じ映画を視聴すると、プロットと結末がそれぞれの個性に応じて動的に調整されます。量子コンピューターはインテリジェンスのインターネットの実現の鍵であり、量子ロボットはモバイルのインテリジェンスのインターネットの実現の鍵です。既存の技術のネットワーク上で送信される情報は変化していませんが、インテリジェントネットワーキング時代のネットワーク上で送信される情報は動的であり、端末間の情報はライブです。
インテリジェンスの時代には、現実と仮想の比率が飛躍的に向上し、仮想世界が支配的となり、現実はもはや重要ではなくなります。
なぜそのような結果になるのでしょうか？推論ではなく、結果です。
上記では、P+M+K。
わかる人は見なくてもいいし、わからない人は感じればいい。
かつては「自分がやらなければ他の人がやる」と競い合うケースが多かった。
現在、ますます多くの業界で、人間とロボット (+人工知能) が競争し、「あなたがやらなければ、一部のロボットがやる」という状況になっています。
これらは労働産業に相当します。
P+M が流れてしばらくすると再シャッフルされるのはなぜですか?
過去、つまり 2020 年以前は、K は主に人 (シンクタンクなど) によって提供されており、意思決定の間違いがよくありました。
ここでの間違いは、利己主義などのさまざまな要因によって決定される可能性があります。
P+MはKの意思決定の失敗により崩壊し、シャッフルして再スタートした。
現在も将来も、K は人工知能、強力なチームメイト、P+M によってサポートされます。P+M は、安定性、信頼性、効率性が高く、意思決定のエラー率が極めて低いです。
一般人の役割はますます弱くなり、ついには無視できるようになるでしょう。
これについて「庶民の役割は無視できるほどまでにますます弱くなる」というものに「構造啓民」というものがあります。自分で調べる必要があります。
普通の人々にとってチャンスはどこにあるのか、もちろんそれは各人自身の手の中にあります。
インテリジェンスの時代には、現実と仮想の比率が飛躍的に向上し、仮想世界が支配的となり、現実はもはや重要ではなくなります。
仮想世界がロボットで満たされれば、一般人はプライバシーの問題を心配する必要がなくなります。
貴重なプライバシーは狩猟の対象となり、プライバシーに価値がなければロボットも見向きもしません。
人が多い業界や人工知能やロボットとの競争が激しい業界は避けてください。
もう少しヒント:
自動運転の普及はなぜそれほど難しいのでしょうか? 1 つの側面についてお話しましょう。危険な状況に遭遇した場合、安心して機械のアルゴリズムに意思決定を委ねることができますか?
別の例として、ロボットに旅行をさせてみませんか? それとも入金をロボットに渡すだけですか?
キャリアプランニング AI による提案の可能性:
- ヘルスケア業界: ヘルスケアは進化し続ける業界であり、多くの場合、人間とのやり取りやケアが必要です。たとえば、医療提供者、在宅介護者、リハビリテーション療法士などの専門職は、患者と対話したりコミュニケーションをとったりする必要があることが多く、これはロボットや人工知能との競争を避ける方向である可能性があります。
- 教育業界: 教育業界では、人間の教師と生徒の間の相互作用とコミュニケーション、および個別化された教育と指導が必要です。たとえば、教師、カウンセラー、学校管理者などの職業は、生徒と対話してコミュニケーションをとる必要があることが多く、これもロボットや人工知能との競争を避けるためのもう 1 つの方向性である可能性があります。
- 金融業界: 金融業界では、投資銀行家、リスクアナリスト、金融アナリストなど、人間が意思決定と分析を行う必要があります。その他の職業は、通常、多くのデータ分析と意思決定を必要とします。これは、ロボットや人工知能との競争を回避するもう 1 つの方法である可能性があります。知性の方向性。
- 観光: 観光産業では、ツアー ガイドや顧客サービスなどの業務を人間が行う必要があります。たとえば、旅行コンサルタント、ツアー ガイド、ホテルのマネージャーなどの職業は、通常、観光客と対話し、コミュニケーションをとる必要があります。これは、競争を避けるためのもう 1 つの方向かもしれません。ロボットや人工知能から。
まとめると、これらの業界はすべて、人間の相互作用とコミュニケーション、そして人間の判断力と創造性を必要とします。同時に、これらの産業は、変化する市場や社会のニーズに適応するために、継続的な開発と革新も必要としています。これらの提案がお役に立てば幸いです。
1～3は一般人にあまり関係ないのでしょうか？それらはすべて中核的なポジションです。
4. 普通の人はお金がないので旅行しますか？夢の中で？
もちろんAIはPの方向性については言及しなかった。
しかし、それは結論には影響しません。つまり、 現実はもはや重要ではありません（より具体的には、普通の人々はもはや重要ではありません）。
AI：
本稿では主に、2050年を見据えた2020年のキャリアプランニングとテクノロジーの道筋について解説します。この記事では、読者が将来のキャリア開発にうまく対処できるように、いくつかの前向きな見解と提案を提示しています。
1. キャリアプランニング
2020年、世界経済とテクノロジーの急速な発展により、キャリアプランニングの重要性がますます高まっています。この記事のキャリアプランニングに関する主な内容は次のとおりです。
- 長期的な視点: キャリア計画は長期的かつ将来を見据えたプロセスである必要があります。個人は将来のキャリア開発の方向性を検討し、それに対応する計画と目標を策定する必要があります。
- 自己評価: キャリア計画の最初のステップは、自分の興味、スキル、価値観を理解することです。自分に合ったキャリアパスをより適切に選択するには、個人が自分の長所と短所を分析する必要があります。
- 教育とトレーニング: 教育とトレーニングはキャリア計画において非常に重要です。個人は、将来のキャリア開発のニーズに応えるために、継続的に学習し、スキルを向上させる必要があります。
- 革新と適応: テクノロジーが進化し続けるにつれて、プロフェッショナルな環境も進化します。個人は、将来の職業上の課題に対処できるように、革新的で適応力がなければなりません。
2. テクニカルパス
2020 年、テクノロジー分野は非常に急速に進んでいます。この記事のテクニカル パスの主な内容は次のとおりです。
- プログラミング スキル: プログラミング スキルは技術的なパスの基礎です。各個人は、少なくとも 1 つのプログラミング言語の知識と、アルゴリズムとデータ構造の基本的な知識を持っている必要があります。
- 人工知能と機械学習: 人工知能と機械学習は未来の方法です。個人はこれらのテクニックの原理と応用を理解し、自分の仕事にどのように応用できるかを検討する必要があります。
- ビッグ データとクラウド コンピューティング: ビッグ データとクラウド コンピューティングは、現代テクノロジーの 2 つの重要な分野です。個人はこれらのテクノロジーの概念と原理を理解し、関連するツールとテクニックを使用してデータを処理および分析する方法を学ぶ必要があります。
- 継続的な学習と適応: テクノロジーの道は常に進化し、変化する分野です。個人は、時代に追いつくために継続的に学習し、適応する能力を備えている必要があります。
3. まとめ
2020 年、個人のキャリア開発にはキャリア プランニングと技術的なパスが重要になります。これらの概要は次のとおりです。
- キャリア計画: 急速に変化するキャリア環境に対処するために、個人は長期的な視点に焦点を当て、自己評価を実施し、教育と訓練を継続し、革新して適応するための備えを備える必要があります。同時に、自分の興味、スキル、価値観を理解し、将来のキャリアの課題にうまく対処するための実践的なキャリア目標と計画を立てます。
- テクノロジー パス: テクノロジーの分野では、プログラミング スキルが基礎となり、人工知能、ビッグ データ、クラウド コンピューティングが将来の開発の重要な方向性となります。個人は、新しいテクノロジーとツールを継続的に学習し、絶えず変化するテクノロジー環境に適応するためにスキルと能力を向上させる必要があります。同時に、個人のキャリア開発という目標を達成するために、継続的な学習と適応力に注意を払い、競争力を常に向上させなければなりません。
キャリア計画とテクノロジー パスのこれらの重要なポイントに焦点を当てることで、個人は将来のキャリアに向けてより適切に準備し、成功することができます。