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2013年牛津大学研究人员做了一项关于未来就业的研究，得出结论：将近一半的工作都有被机器自动化取代的危险。而机器学习是主要原因，它是人工智能最强大的分支。Goldbloom的公司专攻尖端机器学习，他们召集专家寻找一个重要答案：哪些工作将受到威胁？
adj. 模仿的，假的 [计算机] 模拟的 vt. 模仿
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- So this is my niece. Her name is Yahli. She is nine months old.
- 这是我的侄女。她叫Yahli。她只有九个月大。
- Her mum is a doctor, and her dad is a lawyer.
- 她妈妈是一名医生，爸爸是一名律师。
- By the time Yahli goes to college,
- 等到Yahli上大学的时候，
- the jobs her parents do are going to look dramatically different.
- 像她父母这样的工作将面目全非。
- In 2013, researchers at Oxford University did a study on the future of work.
- 2013年，牛津大学的研究人员做了一项关于未来就业的研究。
- They concluded that almost one in every two jobs have a high risk of being automated by machines.
- 他们得出结论：差不多将近一半的工作都有被机器自动化取代的危险。
- Now machine learning is the technology that's responsible for most of this disruption.
- 而机器学习应对这种颠覆负主要责任。
- It's the most powerful branch of artificial intelligence.
- 它是人工智能最强大的分支。
- It allows machines to learn from data and mimic some of the things that humans can do.
- 允许机器从现有数据中学习并模仿人类的所作所为。
- And my company, Kaggle, operates on the cutting edge of machine learning.
- 我的公司Kaggle专注于尖端的机器学习。
- We bring together hundreds of thousands of experts to solve important problems for industry and academia.
- 我们召集了成千上万的专家，正为工业和学术界寻找重要问题的答案。
- So this gives us a unique perspective on what machines can do,
- 因此，我们可以从独特的视角来观察，
- what they can't do and what jobs they might automate or threaten.
- 机器可以做什么，不可以做什么，哪些工作可以被自动化或受到威胁。
- So machine learning started making its way into industry in the early '90s.
- 机器学习是在90年代初进入人们的视野。
- And it started with relatively simple tasks.
- 一开始，它只是执行一些相对简单的任务。
- It started with things like assessing credit risk from loan applications,
- 像评估贷款申请的信用风险，
- sorting the mail by reading handwritten characters from zip codes.
- 通过识别手写的邮政编码来检索邮件。
- Over the past few years, we have made dramatic breakthroughs.
- 在过去几年里，我们取得了突破性进展。
- Machine learning is now capable of far, far more complex tasks.
- 现在，机器学习可以完成非常复杂的任务。
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