呢個係我嘅姪女/外甥女
佢叫做 Yahli
佢依家 9 個月大
佢嘅媽咪係醫生，爹哋係律師
等到 Yahli 去返大學嗰時
佢父母依家做嘅工作將會有巨變
牛津大學嘅研究人員喺2013年
做咗一個關於未來工作嘅研究
佢哋推斷差不多每兩份工作
就有一份會面臨畀機器取代嘅危險
「機器學習」科技就係呢種威脅嘅元兇
佢係人工智能最強勁嘅學科分支
佢令到機器可以從數據中學習
模仿有啲人類會做嘅事
我間公司 Kaggle 企喺機器學習嘅最前線
我哋匯聚咗成千上萬嘅專家
嚟解決工業、學術嘅重大問題
因為咁樣令我哋對機器有獨特嘅見解
知道乜嘢機器可以做
同乜嘢唔可以做
乜嘢工可以自動化同乜嘢工受到威脅
機器學習喺90年代初期喺工業起步
一開始做啲比較簡單嘅任務
例如評估貸款申請嘅信用風險
識別手寫嘅郵政編碼嚟揀信
喺過去幾年，我哋取得驚人嘅突破
依家機器學習已經做到更加複雜嘅任務
2012 年， Kaggle 考驗佢嘅團隊
要佢哋設計一條批改高中習作嘅算法
獲勝算法嘅打分
能夠同人類老師嘅打分相符
舊年，我哋提出咗更難嘅挑戰
你可唔可以僅憑眼睛嘅圖像就診斷出
病人患有「糖尿病視網膜病變」？
同樣，勝出嘅算法做嘅診斷結果
可以同人類眼科醫生嘅診斷結果符合
依家只要輸入正確數據，機器就可以
比人類做好似呢啲工作更加出色
喺 40 職業生涯入面
一位老師可以批改一萬份習作
一位眼科醫生可以為五萬雙眼睛診斷
而一部機器可以喺幾分鐘之內
批改成千上萬份習作
或者檢查數以百萬對嘅眼睛
對於頻繁、大量嘅工作
我哋簡直無可能同機器競爭
但係有啲嘢係機器無法取代我哋嘅
就係當要處理新嘅情況時
機器往往一籌莫展
佢哋只可以處理多次出現嘅情況
機器學習嘅基本限制在於
佢需要通過以前大量嘅數據嚟學習
但係，人類唔需要
我哋有能力串連看似無關嘅線索
嚟解決我哋從未遇見嘅情況
Percy Spencer 係一名研究
雷達嘅物理學家
二戰時期佢發現磁電管可以融化朱古力
佢將自己對電磁輻射嘅理解
同烹飪知識結合起嚟
發明咗..要唔要估下？就係微波爐
呢個發明嘅例子，令人拍案叫絕
但係呢種「異花傳粉」每一天都會
喺我哋生活細微處發生無數次
要處理未知情況嗰陣
機器比唔上我哋
咁樣做成咗機器取代
人類工作嘅基本限制
所以佢對未來工作嘅意義係乜嘢？
任何工作嘅前景都取決於一個問題
呢份工可以減輕頻密又
大量嘅任務到乜嘢程度
又喺幾大程度上會遇到未知情況？
機器處理頻繁又大量嘅任務越來越叻
依家佢哋可以批改習作、診斷一啲疾病
幾年之後，雖然機器可以幫我哋做審計
閱讀法律合同中嘅樣板
但我哋依然需要會計師同律師
分析複雜嘅稅務架構
探索訴訟法律
但係機器會降低工作對人嘅要求
令人更難就業
依家，好似之前所講
機器喺處理未知情況方面毫無進展
市場營銷為了捉住消費者嘅眼球
需要脫穎而出
佢哋嘅策略係要喺市場夾縫中搵到商機
尋找獨一無二之處
只有人類才能喺幕後策劃市場營銷
只有人類才能不斷升級商業戰略
所以 Yahli，無論你決定做乜嘢
請你每日都要面對新挑戰
咁樣你就可以比機器遙遙領先
多謝
（掌聲）