ABOUT THE SPEAKER
Anthony Goldbloom - Machine learning expert
Anthony Goldbloom crowdsources solutions to difficult problems using machine learning.

Why you should listen

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.

Before Kaggle, Anthony worked as an econometrician at the Reserve Bank of Australia, and before that the Australian Treasury. In 2011 and 2012, Forbes named Anthony one of the 30 under 30 in technology; in 2013 the MIT Tech Review named him one of top 35 innovators under the age of 35, and the University of Melbourne awarded him an Alumni of Distinction Award. He holds a first call honors degree in Econometrics from the University of Melbourne.  

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Anthony Goldbloom | Speaker | TED.com
TED2016

Anthony Goldbloom: The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't

आन्थनी गोल्डब्लूम: वह नौकरियाँ जो हम मशीन के हाथों खो देंगे - और वह जो हम नहीं खोएँगे

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मशीन शिक्षा अब उधारी के खतरे जाँचने या पत्र छाँटने जितना आसान नहीं रहा - आज, वह इससे कई ज़्यादा जटिल कार्य कर सकता है, जैसे लेखों को अंक देना और रोगों का निदान करना । इन प्रगतियों के साथ एक सवाल उठता है जो हमे बेचैन कर देता है : क्या भविष्य में एक रोबोट आपका काम करेगा ?
- Machine learning expert
Anthony Goldbloom crowdsources solutions to difficult problems using machine learning. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
So this is my nieceभांजी.
0
968
1262
तो यह मेरी भतीजी है
00:14
Her nameनाम is YahliYahli.
1
2644
1535
उसका नाम याहली है
00:16
She is nineनौ monthsमहीने oldपुराना.
2
4203
1511
उसकी उम्र नौ महीने है
00:18
Her mumगेंदा is a doctorचिकित्सक,
and her dadपिता is a lawyerवकील.
3
6201
2528
उसकी माँ डाॅक्टर है, और पिता वकील है
00:21
By the time YahliYahli goesजाता है to collegeकॉलेज,
4
9269
2006
जब तक याहली काॅलेज जाने लगेगी,
00:23
the jobsनौकरियों her parentsमाता-पिता do
are going to look dramaticallyनाटकीय रूप से differentविभिन्न.
5
11299
3253
उसके माँ-बाप के पेशे का रुख काफी अलग होगा
00:27
In 2013, researchersशोधकर्ताओं at Oxfordऑक्सफोर्ड Universityविश्वविद्यालय
did a studyअध्ययन on the futureभविष्य of work.
6
15347
5073
2013 में, ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी के
शोधकर्ताओं ने काम के भविष्य का अध्ययन किया था
00:32
They concludedनिष्कर्ष निकाला that almostलगभग one
in everyप्रत्येक two jobsनौकरियों have a highउच्च riskजोखिम
7
20766
4139
उसका निष्कर्ष निकला कि
लगभग दो में से एक पेशे को
00:36
of beingकिया जा रहा है automatedस्वचालित by machinesमशीनों.
8
24929
1824
मशीनों द्वारा स्वचालित होने का खतरा है
00:40
Machineमशीन learningसीख रहा हूँ is the technologyप्रौद्योगिकी
9
28388
1905
मशीन शिक्षा की टेकनोलोजी
00:42
that's responsibleउत्तरदायी for mostअधिकांश
of this disruptionविघटन.
10
30317
2278
इस व्यवधान के लिए ज़िम्मेदार है
00:44
It's the mostअधिकांश powerfulशक्तिशाली branchडाली
of artificialकृत्रिम intelligenceबुद्धि.
11
32619
2790
यह आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेन्स की
सबसे ताकतवर शाखा है,
00:47
It allowsकी अनुमति देता है machinesमशीनों to learnसीखना from dataजानकारी
12
35433
1882
जो मशीनों को जानकारी द्वारा शिक्षा देती है
00:49
and mimicभांड some of the things
that humansमनुष्य can do.
13
37339
2592
व इंसानों द्वारा किए गए कार्यों की
नकल करना सिखाती है
00:51
My companyकंपनी, KaggleKaggle, operatesसंचालित
on the cuttingकाट रहा है edgeधार of machineमशीन learningसीख रहा हूँ.
14
39955
3415
मेरी कंपनी, कागल, आधुनिक मशीन शिक्षा
पर काम करती है
00:55
We bringलाओ togetherसाथ में
hundredsसैकड़ों of thousandsहजारों of expertsविशेषज्ञों
15
43394
2386
हम हज़ारों विशेषज्ञों को इकट्ठा करते हैं
00:57
to solveका समाधान importantजरूरी problemsसमस्याएँ
for industryउद्योग and academiaशिक्षा.
16
45804
3118
उद्योग और शिक्षा की
महत्वपूर्ण समस्याएँ सुलझाने के लिए
01:01
This givesदेता है us a uniqueअद्वितीय perspectiveपरिप्रेक्ष्य
on what machinesमशीनों can do,
17
49279
3222
इससे हमें अनोखा नज़रिया मिल जाता है,
कि मशीनें क्या कर सकती हैं
01:04
what they can't do
18
52525
1235
और क्या नही
01:05
and what jobsनौकरियों they mightपराक्रम
automateस्वचालित or threatenधमकी.
19
53784
2939
और किस पेशे को वे
स्वचालित बनाने का खतरा देंगे
01:09
Machineमशीन learningसीख रहा हूँ startedशुरू कर दिया है makingनिर्माण its way
into industryउद्योग in the earlyजल्दी '90s.
20
57316
3550
मशीन शिक्षा ने उद्योग में अपना स्थान
1990-2000 की शुरुआत में बनाया
01:12
It startedशुरू कर दिया है with relativelyअपेक्षाकृत simpleसरल tasksकार्य.
21
60890
2124
इसकी शुरुआत ज़्यादतर आसान कार्यों से हुई
01:15
It startedशुरू कर दिया है with things like assessingआकलन
creditश्रेय riskजोखिम from loanऋण applicationsअनुप्रयोगों,
22
63406
4115
पहले-पहले इससे कर्ज़ की अर्ज़ी में
उधारी के खतरे आंके जाते थे,
01:19
sortingछँटाई the mailमेल by readingपढ़ना
handwrittenहस्तलिखित charactersवर्ण from zipज़िप codesकोड.
23
67545
4053
हस्तलिखित ज़िप कोड के वर्ण
को पढ़कर पत्रों को छाँटा जाता था
01:24
Over the pastअतीत fewकुछ yearsवर्षों, we have madeबनाया गया
dramaticनाटकीय breakthroughsसफलताओं.
24
72036
3169
पिछले कुछ सालों में,
हमने बहुत उन्नति की है
01:27
Machineमशीन learningसीख रहा हूँ is now capableसक्षम
of farदूर, farदूर more complexजटिल tasksकार्य.
25
75586
3916
मशीन शिक्षा अब इससे कई गुना ज़्यादा
जटिल कार्य कर सकती है
01:31
In 2012, KaggleKaggle challengedचुनौती दी its communityसमुदाय
26
79860
3231
2012 में, केगल ने
अपनी बिरादरी को चुनौती दी
01:35
to buildनिर्माण an algorithmएल्गोरिथ्म
that could gradeग्रेड high-schoolउच्च विद्यालय essaysनिबंध.
27
83115
3189
कि वे ऐसा एल्गोरिथम बनाए
जो उच्च विद्यालय के लेखों को जाँच सके
01:38
The winningजीत algorithmsएल्गोरिदम
were ableयोग्य to matchमैच the gradesग्रेड
28
86328
2604
जीतने वाले एल्गोरिथमों के दिए गए अंक,
मानव शिक्षकों
01:40
givenदिया हुआ by humanमानव teachersशिक्षकों की.
29
88956
1665
के दिए गए अंकों से मिल रहे थे
01:43
Last yearसाल, we issuedजारी किया गया
an even more difficultकठिन challengeचुनौती.
30
91092
2984
पिछले साल हमने
एक और भी मुश्किल चुनौती रख दी
01:46
Can you take imagesइमेजिस of the eyeआंख
and diagnoseका निदान an eyeआंख diseaseरोग
31
94100
2953
क्या आप आँखों की तस्वीर ले कर
उस रोग का निदान कर सकते हैं
01:49
calledबुलाया diabeticमधुमेह retinopathyरेटिनोपैथी?
32
97077
1694
जिसका नाम है डायबेटिक रेटिनोपैथी ?
01:51
Again, the winningजीत algorithmsएल्गोरिदम
were ableयोग्य to matchमैच the diagnosesनिदान
33
99164
4040
इस बार फिर, जीतने वाले एल्गोरिथमों
का निष्कर्ष, मानव नेत्र चिकित्सकों
01:55
givenदिया हुआ by humanमानव ophthalmologistsनेत्र रोग विज्ञानियों.
34
103228
1825
के किए गए निदान से मिल रहा था
01:57
Now, givenदिया हुआ the right dataजानकारी,
machinesमशीनों are going to outperformमात humansमनुष्य
35
105561
3212
अब, सही जानकारी देने पर,
मशीने इंसानों को मात देंगी
02:00
at tasksकार्य like this.
36
108797
1165
जब ऐसे कामों की बात हो
02:01
A teacherअध्यापक mightपराक्रम readपढ़ना 10,000 essaysनिबंध
over a 40-year-साल careerव्यवसाय.
37
109986
3992
एक शिक्षक को 10,000 लेख पढ़ने में
शायद 40 साल लग जाए
02:06
An ophthalmologistनेत्र रोग विशेषज्ञ mightपराक्रम see 50,000 eyesआंखें.
38
114407
2360
इतने वक्त में
एक डॉक्टर शायद 50,000 आँखें देखे
02:08
A machineमशीन can readपढ़ना millionsलाखों of essaysनिबंध
or see millionsलाखों of eyesआंखें
39
116791
3913
एक मशीन लाखों लेख पढ़ सकती है
और लाखों आँखें देख सकती है
02:12
withinअंदर minutesमिनट.
40
120728
1276
वो भी चुटकियों में
02:14
We have no chanceमोका of competingप्रतिस्पर्धा
againstविरुद्ध machinesमशीनों
41
122456
2858
हम मशीनों के सामने कुछ भी नहीं है
02:17
on frequentबारंबार, high-volumeउच्च मात्रा tasksकार्य.
42
125338
2321
बार-बार होनेवाले,
भारी मात्रा के कार्यों में
02:20
But there are things we can do
that machinesमशीनों can't do.
43
128665
3724
पर ऐसी भी चीज़ें हैं, जो हम कर सकते हैं,
और मशीने नही कर सकती
02:24
Where machinesमशीनों have madeबनाया गया
very little progressप्रगति
44
132791
2200
और जहाँ मशीनों ने,
नवीन स्थितियाँ संभालने में,
02:27
is in tacklingनिपटने novelउपन्यास situationsस्थितियों.
45
135015
1854
ज़्यादा प्रगति नहीं की
02:28
They can't handleसंभालना things
they haven'tनहीं है seenदेखा manyअनेक timesटाइम्स before.
46
136893
3899
जो चीज़ें उन्होंने ज़्यादा बार
देखी नही है, उन्हे वे संभाल नही पाते
02:33
The fundamentalमौलिक limitationsसीमाओं
of machineमशीन learningसीख रहा हूँ
47
141321
2584
मूल रूप से, मशीन शिक्षा की सीमा यह है कि
02:35
is that it needsज़रूरत to learnसीखना
from largeविशाल volumesसंस्करणों of pastअतीत dataजानकारी.
48
143929
3394
सीखने के लिए उन्हें भारी मात्रा में
पिछली जानकारी की ज़रुरत है
02:39
Now, humansमनुष्य don't.
49
147347
1754
अब इंसानों को इसकी ज़रूरत नही
02:41
We have the abilityयोग्यता to connectजुडिये
seeminglyमालूम होता है disparateमुक़्तलिफ़ threadsसूत्र
50
149125
3030
हममें यह काबिलियत है कि
हम असमान धागों को जोड़कर
02:44
to solveका समाधान problemsसमस्याएँ we'veहमने never seenदेखा before.
51
152179
2238
पहले न देखी हुई समस्याओं को भी सुलझा सकते
02:46
Percyपर्सी Spencerस्पेन्सर was a physicistभौतिक विज्ञानी
workingकाम कर रहे on radarराडार duringदौरान Worldदुनिया Warयुद्ध IIद्वितीय,
52
154808
4411
पर्सी स्पेंसर एक भौतिकज्ञ था जो दूसरे
विश्व युद्ध के दौरान रेडार पर काम कर रहा था
02:51
when he noticedदेखा the magnetronmagnetron
was meltingगलन his chocolateचॉकलेट barबार.
53
159243
3013
जब उसने देखा कि मैग्नेट्राॅन के कारण
उसका चॉकलेट पिघल रहा है
02:54
He was ableयोग्य to connectजुडिये his understandingसमझ
of electromagneticविद्युत चुम्बकीय radiationविकिरण
54
162970
3295
वह अपनी विद्युत चुम्बकीय विकिरण की समझ को
02:58
with his knowledgeज्ञान of cookingखाना बनाना
55
166289
1484
खाना बनाने की समझ से जोड़ पाया
02:59
in orderक्रम to inventआविष्कार करना -- any guessesअनुमान? --
the microwaveमाइक्रोवेव ovenओवन.
56
167797
3258
और आविष्कार कर पाया - अंदाज़ा लगाइए
किसका - माइक्रोवेव ओवन का
03:03
Now, this is a particularlyविशेष रूप से remarkableअसाधारण
exampleउदाहरण of creativityरचनात्मकता.
57
171444
3073
अब यह सृजनात्मकता का अद्भुत उदाहरण है
03:06
But this sortतरह of cross-pollinationपार परागण
happensहो जाता for eachसे प्रत्येक of us in smallछोटा waysतरीके
58
174541
3664
पर इस किस्म का परागण
हमारे लिए छोटे तरीकों में
03:10
thousandsहजारों of timesटाइम्स perप्रति day.
59
178229
1828
दिन में हज़ार बार होता है
03:12
Machinesमशीनों cannotनही सकता competeप्रतिस्पर्धा with us
60
180501
1661
मशीने हमसे मुकाबला नही कर सकती
03:14
when it comesआता हे to tacklingनिपटने
novelउपन्यास situationsस्थितियों,
61
182186
2251
जब नई परिस्थितियों को संभालने की बात हो
03:16
and this putsडालता है a fundamentalमौलिक limitसीमा
on the humanमानव tasksकार्य
62
184461
3117
और यह उन मानवी कार्य पर सीमा डालती है
03:19
that machinesमशीनों will automateस्वचालित.
63
187602
1717
जो मशीनों के कारण स्वचलित हो सकती है
03:22
So what does this mean
for the futureभविष्य of work?
64
190041
2405
तो इसका काम के भविष्य के संदर्भ
में क्या मतलब है ?
03:24
The futureभविष्य stateराज्य of any singleएक jobकाम liesझूठ
in the answerउत्तर to a singleएक questionप्रश्न:
65
192804
4532
किसी भी नौकरी के भविष्य की दशा
इस सवाल के जवाब से जुड़ी है :
03:29
To what extentसीमा is that jobकाम reducibleकम करने योग्य
to frequentबारंबार, high-volumeउच्च मात्रा tasksकार्य,
66
197360
4981
वह नौकरी में किस हद तक बार-बार होनेवाले
और भारी मात्रा के कार्य है
03:34
and to what extentसीमा does it involveशामिल
tacklingनिपटने novelउपन्यास situationsस्थितियों?
67
202365
3253
और किस हद तक नए हालातों का
सामना करना पड़ता हैं?
03:37
On frequentबारंबार, high-volumeउच्च मात्रा tasksकार्य,
machinesमशीनों are gettingमिल रहा smarterहोशियार and smarterहोशियार.
68
205975
4035
बार-बार होनेवाले व भारी मात्रा के कार्यों
में मशीनें और होशियार होती जा रही हैं
03:42
Todayआज they gradeग्रेड essaysनिबंध.
They diagnoseका निदान certainकुछ diseasesरोगों.
69
210034
2714
आज वे लेखों को अंक देते हैं,
रोगों का निदान करते हैं
03:44
Over comingअ रहे है yearsवर्षों,
they're going to conductआचरण our auditsAudits,
70
212772
3157
आने वाले सालों में वे
हमारी लेखा परीक्षा लेंगे
03:47
and they're going to readपढ़ना boilerplateबॉयलरप्लेट
from legalकानूनी contractsठेके.
71
215953
2967
और कानूनी अनुबंधों के बॉयलरप्लेट पढ़ेंगे
03:50
Accountantsएकाउंटेंट and lawyersवकीलों are still neededजरूरत है.
72
218944
1997
मुनीम और वकील की ज़रूरत फिर भी होगी
03:52
They're going to be neededजरूरत है
for complexजटिल taxकर structuringसंरचना,
73
220965
2682
कर की जटिल संरचना के लिए
उनकी आवश्यकता होगी,
03:55
for pathbreakingpathbreaking litigationमुकदमेबाज़ी.
74
223671
1357
अग्रणी मुकदमों के लिए
03:57
But machinesमशीनों will shrinkहटना theirजो अपने ranksरैंक
75
225052
1717
पर मशीनों के कारण उनके पद कम होंगे
03:58
and make these jobsनौकरियों harderऔर जोर से to come by.
76
226793
1872
और ऐसी नौकरियाँ पाना मुश्किल होगा
04:00
Now, as mentionedउल्लेख किया,
77
228689
1151
अब, जैसा मैं कह चुका हूँ
04:01
machinesमशीनों are not makingनिर्माण progressप्रगति
on novelउपन्यास situationsस्थितियों.
78
229864
2949
नई परिस्थितियों में मशीन
ज़्यादा प्रगति नहीं कर रही
विपणन अभियान के नमूने को ग्राहकों का
ध्यान आकर्षित करना होगा
04:04
The copyप्रतिलिपि behindपीछे a marketingविपणन campaignअभियान
needsज़रूरत to grabलपकना consumers'उपभोक्ताओं' attentionध्यान.
79
232837
3457
उसे बाकि सब से हट के होना चाहिए
04:08
It has to standखड़ा out from the crowdभीड़.
80
236318
1715
व्यापार की रणनीति मतलब
बाज़ार में कमी ढ़ूँडना
04:10
Businessव्यापार strategyरणनीति meansमाध्यम
findingखोज gapsअंतराल in the marketबाजार,
81
238057
2444
चीज़ें जो कोई और नहीं कर रहा हो
04:12
things that nobodyकोई भी नहीं elseअन्य is doing.
82
240525
1756
विपणन अभियान के नमूने का
निर्माण करने वाले इंसान होंगे
04:14
It will be humansमनुष्य that are creatingबनाना
the copyप्रतिलिपि behindपीछे our marketingविपणन campaignsअभियान,
83
242305
4118
और हमारी व्यापार रणनीति
बनाने वाले भी इंसान होंगे
04:18
and it will be humansमनुष्य that are developingविकसित होना
our businessव्यापार strategyरणनीति.
84
246447
3517
तो याहली, तुम जो भी करने का फ़ैसला लो,
04:21
So YahliYahli, whateverजो कुछ you decideतय to do,
85
249988
2817
हर दिन को एक नई चुनौती लाने दो
04:24
let everyप्रत्येक day bringलाओ you a newनया challengeचुनौती.
86
252829
2361
अगर ऐसा हुआ, तो तुम मशीनों से आगे ही रहोगी
04:27
If it does, then you will stayरहना
aheadआगे of the machinesमशीनों.
87
255587
2809
04:31
Thank you.
88
259126
1176
धन्यवाद
( तालियाँ )
04:32
(Applauseप्रशंसा)
89
260326
3104
Translated by Surabhi Athalye
Reviewed by Omprakash Bisen

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Before Kaggle, Anthony worked as an econometrician at the Reserve Bank of Australia, and before that the Australian Treasury. In 2011 and 2012, Forbes named Anthony one of the 30 under 30 in technology; in 2013 the MIT Tech Review named him one of top 35 innovators under the age of 35, and the University of Melbourne awarded him an Alumni of Distinction Award. He holds a first call honors degree in Econometrics from the University of Melbourne.  

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