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週末なのでTEDの音声を素材にディクテーション。生英語はやはり手ごわく、6分以下の動画でも聞き書き、スクリプトとの照合、意味調べまで含めると2時間近くかかるので、時間のあるときにしかできない。

今日のお題は“machine learning”(機械学習)の専門家Anthony Goldbloom氏による“The jobs we’ll lose to machines — and the ones we won’t”。機械によって失われる仕事とそうでない仕事。

巷でさんざん言われている「大変!もうすぐ人間の仕事の半分がコンピューターに取って代わられちゃう!」問題に関連する話だ。

講師のAnthony Goldbloom氏はこんな人。

Anthony Goldbloom is the co-founder and CEO of Kaggle. Kaggle hosts machine learning competitions, where data scientists download data and upload solutions to difficult problems. Kaggle has a community of over 600,000 data scientists and has worked with companies ranging Facebook to GE on problems ranging from predicting friendships to flight arrival times.
Anthony Goldbloom | Speaker | TED.comより

Facebookなんかとも仕事をしている会社Kaggleの共同設立者でCEOだ。

同社が主催する“machine learning competitions”(機械学習コンペ?)の話題は、講演にも登場する。2つの事例が紹介されているが、どちらにおいても、コンペを勝ち抜いたアルゴリズムは、その道何十年の専門家と同等の結果を出していてビビる

ちなみに、どちらも単純労働ではない。いわゆるホワイトカラーで、勉強して資格を取らないと就けない職業だ。「工場や倉庫の仕事なくなっちゃうねー」とか言ってるレベルじゃないのである。

では、人間が機械に明け渡すことのない仕事とは?

そのへんはTEDで確認していただきたいが、もしそうなら、要らなくなる人間は半分どころじゃないよなーという印象だった。自分も含め。あわわ。

今日の単語。ちょっとネタバレするかも。

grade 採点する
diabetic retinopathy 糖尿病性網膜症
ophthalmologist 眼科医
disparate 完全に異なる
thread 筋、脈絡
magnetron マグネトロン
electromagnetic 電磁気の
cross-pollination 異花受粉、異なる分野の相互作用
boilerplate 定型文
path-breaking 革新的な
litigation 訴訟

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