Name: 【TED】Anthony Goldbloom: The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't (The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't | Anthony Goldbloom)
Uploaded: 2016-10-19T07:09:07.000Z
Duration: 4 min 37 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

Translator: Nha Nguyen Reviewer: Tham Nguyen

Her mom is a doctor, and her dad is a lawyer.

By the time Yahli goes to college, the jobs her parents do are gonna look dramatically different.

Mẹ bé là bác sỹ, và bố bé là luật sư.Đến lúc Yahli học đại học, 

In 2013, researchers at Oxford University did a study on the future of work.

nghề nghiệp bố mẹ cháu làm sẽ thay đổi rất đáng kể.

They concluded that almost one in every two jobs have a high risk of being automated by machines.

Năm 2013, các nhà nghiên cứu ở ĐH Oxford đã nghiên cứu về tương lai của việc làm

Now, machine learning is the technology that's responsible for most of this disruption.

Họ kết luận rằng cứ 2 việc thì có 1 việc có rủi ro cao

It's the most powerful branch of artificial intelligence.

It allows machines to learn from data, and mimic some of the things that humans can do.

Học máy (machine learning) là công nghệcó trách nhiệm lớn trong sự thay đổi này. 

Now, my company, Kaggle, operates on the cutting edge of machine learning.

Nó là ngành có tác động mạnh nhất trong trí tuệ nhân tạo.

We bring together hundreds of thousands of experts to solve important problems for industry and academia.

Nó cho phép máy móc học từ dữ liệuvà bắt chước một vài điều mà con người có thể làm 

So this gives us a unique perspective on what machines can do, what they can't do, and what jobs they might automate or threaten.

Công ty của tôi, Kaggle, hoạt động dựa trên sự vượt trội của học máy.Chúng tôi tập hợp hàng trăm nghìn chuyên gia để giải quyết những vấn đề quan trọng cho công nghiệp và học viện 

So machine learning started making its way into industry in the early 90s.

Nó cho chúng tôi một góc nhìn độc đáo về điều máy tính có thể làm

And it started with relatively simple tasks.

It started with things like assessing credit risk from loan applications, sorting the mail by reading handwritten characters from zip codes.

và những công việc có thể bị tự động hóa và bị đe dọaHọc máy bắt đầu xâm nhập ngành công nghiệp những năm đầu thập niên 90 

Over the past few years, we have made dramatic breakthroughs.

Nó bắt đầu với những việc đơn giản.

Machine learning is now capable of far, far more complex tasks.

Những việc như đánh giá rủi ro tín dụng của các đơn xin vay vốn

In 2012, Kaggle challenged its community to build an algorithm that could grade high-school essays.

sắp xếp hộp thư bằng cách đọc các ký tự viết tay từ mã bưu điện.Vài năm qua, chúng ta đã có những bước nhảy vượt bậc 

The winning algorithms were able to match the grades given by human teachers.

Học máy giờ có khả năng xử lý những việc cực kì phức tạpNăm 2012, Kraggle đã thử thách cộng đồng 

Last year, we issued an even more difficult challenge.

tạo ra một thuật toán biết chấm điểm các bài luận cấp 3.

Can you take images of the eye and diagnose an eye disease called diabetic retinopathy?

Thuật toán thắng cuộc đã  chấm điểm được như

Again, the winning algorithms were able to match the diagnoses given by human ophthalmologists.

điểm của thầy cô giáo.Năm ngoái, chúng tôi đưa ra một thử thách còn khó hơn. 

Now, given the right data, machines are gonna outperform humans at tasks like this:

Qua các bức ảnh về mắt, bạn có thể chẩn đoán một bệnh về mắttên là võng mạc tiểu đường? 

A teacher might read 10,000 essays over a 40-year career.

Một lần nữa, thuật toán thắng cuộc có chẩn đoán đúng như

An ophthalmologist might see 50,000 eyes.

A machine can read millions of essays or see millions of eyes within minutes.

Nên với những dữ liệu thích hợp, máy móc sẽ làm tốt hơn cả con ngườitrong những việc như vậy 

We have no chance of competing against machines on frequent, high-volume tasks.

Một giáo viên có thể đọc 10 000 luận án trong sự nghiệp 40 năm.Một bác sỹ khoa mắt có thể khám 50 000 đôi mắt. 

But there are things we can do that machines can't do.

Máy có thể đọc hàng triệu bài luận án hoặc khám hàng triệu đôi mắt

Where machines have made very little progress is in tackling novel situations.

They can't handle things they haven't seen many times before.

Chúng ta không có cơ hội nào để chiến thắng máy móc

The fundamental limitation of machine learning is that it needs to learn from large volumes of past data.

ở những việc có khối lượng lớn và tần suất cao.Nhưng có những việc ta được nhưng máy móc thì không. 

Việc mà máy móc tiến bộ rất chậm

We have the ability to connect seemingly disparate threads to solve problems we've never seen before.

là giải quyết những tình huống mới.Chúng không thể giải quyết những việc chưa từng gặp thường xuyên 

Percy Spencer was a physicist working on radar during World War II.

Những hạn chế cơ bản của máy họclà nó cần phải học từ nguồn dữ liệu khổng lồ trước đó 

When he noticed the magnetron was melting his chocolate bar, he was able to connect his understanding of electromagnetic radiation with his knowledge of cooking in order to invent...

Con người thì không như vậy.Chúng ta có khả năng kết nối các sợi chỉ gần như không liên quan để giải quyết các vấn đề ta chưa gặp phải bao giờ. 

Now, this is a particularly remarkable example of creativity.

Percy Spencer là một nhà vật lý làm việc với radar trong thế chiến thứ 2,

But this sort of cross-pollination happens for each of us in small ways thousands of times per day.

khi anh nhận thấy magnetron làm chảy thanh sôcôla của anh.

Machine cannot compete with us when it comes to tackling novel situations, and this puts a fundamental limit on the human tasks that machines will automate.

Anh đã biết kết nối hiểu biết về sóng điện từvà những hiểu biết về nấu ăn để có thể phát minh -- đoán xem ? lò vi sóng. 

So what does this mean for the future of work?

Đây là một ví dụ khá xuất sắc về sự sáng tạo

The future state of any single job lies in the answer to a single question:

Nhưng những sự thụ phấn này xảy ra với chúng ta từ những điều nhỏ

To what extent is that job reducible to frequent, high-volume tasks, and to what extent does it involve tackling novel situations?

hàng nghìn lần mỗi ngày.Máy móc không thể cạnh tranh 

On frequent, high-volume tasks, machines are getting smarter and smarter.

trong việc giải quyết các tình huống mới,

Today they grade essays. They diagnose certain diseases.

Và điều này đặt ra giới hạn cơ bản về những việc sẽ bị máy móc hóa

Over coming years, they're gonna conduct our audits, and they're gonna read boilerplate from legal contracts.

Điều này có ý nghĩa gì với tương lai công việc ?Tương lai của bất cứ nghề nào nằm ở câu trả lời của một câu hỏi duy nhất: Công việc đó đơn giản, hay lặp lại và có khối lương lớn thế nào 

Accountants and lawyers are still needed.

They're gonna be needed for complex tax structuring, for path-breaking litigation.

Và liên quan đến giải quyết các vấn đề mới như thế nào?Những công việc lặp lại với khối lương lớn máy móc sẽ ngày càng thành thạo 

But machines will shrink their ranks and make these jobs harder to come by.

Hôm nay chúng chấm điểm tiểu luận chẩn đoán một số bệnhVài năm tiếp theo, chúng sẽ kiểm soát quản lý sổ sách 

Now, as mentioned, machines are not making progress on novel situations.

chúng sẽ đọc các thủ tục trong các hợp đồng pháp lýChúng ta vẫn cần kế toán và luật sư 

The copy behind a marketing campaign needs to grab consumers' attention. It has to stand out from the crowd.

Họ sẽ thực hiện các các khoản thuế phức tạpcác vụ kiện tụng mới 

Business strategy means finding gaps in the market, things that nobody else is doing.

Máy móc sẽ thu hẹp vai trò của họvà khiến khó kiếm được những việc trên 

It will be humans that are creating the copy behind our marketing campaigns, and it will be humans that are developing our business strategy.

Như đã đề cậpMáy tính không thực hiện các tình huống mới 

So Yahli, whatever you decide to do, let every day bring you a new challenge.

Các bản thảo của các chiến dịch quảng cáo để thu hút ngươi tiêu dùngCần phải khác biệt 

If it does, then you will stay ahead of the machines.

chiến lược kinh doanh là tìm kiếm  các khoảng trống trên thị trường

【TED】Anthony Goldbloom: The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't (The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't | Anthony Goldbloom)