你很快就会训练你的机器人更换吗?

从无人机舰队工程师到自动车辆经理,新的专业角色将取代许多传统的公共部门工作。

by / August 13, 2014
Illustrations by 帕特里克威尔士

信息是最有价值的东西。它’为什么公司聘请顾问只是为了分享他们所知道的东西,它 ’S如何股票经纪和财务顾问能够在没有实际创造任何内容的情况下谋生,而且它’根据为什么大数据和预测分析行业预计到2017年将达到500亿美元。最重要的是,它’他如何通过赌博充满财富 回到未来第二部分 在借时机器并从未来借用他自己的举行体育历史赛之后。

大数据很受欢迎,因为它呈现出体育运动力的机会 回到未来第二部分 真实的。获得关于未来的可靠信息是一个特别诱人的命题,因为它’是人们自然是坏事的东西。生物进化有助于那些能够承认将部落到食物的模式的人或准确预测如果他们发痒熊,但结果的无限分支性质几乎是不可能的。无论谁’曾经在体育赛事上赚钱知道结果,即使是二元的事件,才是显而易见的’没有,无论你确定谁肯定,恒星会覆盖蔓延。

人类实用主义在目前牢固地种植,这也使人们在重新想象中的背景下变得糟糕。今晚找到’在几千年来,晚餐已经优先于其他一切。当被问及未来的问题是什么时,人们几乎总是始终描述今天的一些变化’问题。现代人的挑战真的在于确定可能在拐角处的内容。

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预测数据工程师

与信息有价值,如果有的话,发现的价值几乎变为零’没有后续行动。信息仅是有价值的’s采取行动。预测数据工程师将确保其组织不’T浪费数据机会。通过这项办公室,各机构将通过称为Gamilification的技术激发数据通过信息通知的行为变更。

今天’S数据分析平台就像一个漂亮的汽车仪表板,以极端精度显示测量,但当驾驶员转动方向盘时’Rajat Paharia,Gamention Company Bunchball的创始人Rajat Paharia表示,六个月延迟。

预测数据工程师的人才获胜’Paharia说,T只是在阅读和分析数据中,但也是在知道如何工作组织的按钮和杠杆来改变。帕哈里亚说,帕拉利亚说,是方向盘,允许组织立即改变课程。

“使用数据作为原材料的行为改变是什么游戏所做的,” he explained. “It shouldn’T只是关于查看数据。它’关于采取它并使用它来驱动改变以使您达到所需的状态或期望的结果。”

常常,领导者试图改变系统,当焦点应该迅速改变人们的行为时,他说。如果政府希望更多公民使用新的被动数据收集应用程序或鼓励更多的本地初创公司来考虑他们的社区,预测数据工程师将使用游戏处理创建由数据通知的激励措施,以便快速实现更改。

“我认为,这个角色是关于摄取所有这些数据,而是用自动化,可扩展,可重复的方式使用它,” Paharia said. “It can’t成为分析师的团队,看着它,然后弄清楚该怎么办— that’什么计算机擅长。”

马巴拉亚说,游戏处理变得更加强大,因为更多关于个人的数据点变得可用。例如,如果可以清楚员工每天在高峰时段开车工作,则可以使用此信息来创建工人在另一个时间开车的激励措施或使用不同的路线。如果受到足够的影响,通过减少交通,增加的工人效率,减少污染,节省时间和更幸福的社区,这种影响是实现的。


自动车辆经理

21世纪道路的动态正在发生变化。例如,加利福尼亚正在为2015年尽快到达的自动驾驶汽车制定立法。虽然自动车辆在大量的高速公路与传统车辆一起击中高速公路之前可能需要数十年,但工作正在进行中的技术转向。

Edwin Olson是密歇根大学计算机科学与工程助理教授。他的团队在Darpa城市挑战中排名第四,他在2010年的机器人学竞赛中获得了一支获胜团队的领导,导致国防部授予他与自治机器人合作的750,000美元。他’现在与大学和福特协作自驾驶车辆技术。

“我们有一个六六六六六六融合的混合动力汽车,在福特证明地区自主驾驶,而且那些将在更多地方开车,” he said.

自动车辆经理正如当今政府看到火车和骑行的轨道之间的差异很小,自动车辆将被视为城市的一部分’s infrastructure.

社会如何以及当社会到达一个大多是自驾车的世界将取决于社会’奥尔森说,优先事项。今天’死亡率是每十亿英里驱动的死亡率,这是非常好的“特别难”奥尔森说,用自动驾驶汽车复制。如果社会决定速度是’他说,这很重要,那么在路上可以更容易地放在路上。如果那些可以的人获得的便利性和生活质量’他补充说,T驱动器变得更高的优先级,然后还可以加快采用更加危险的道路。

Olson表示,不久的将来的政府不久的工具将促进自主车辆采用,这可以通过提供特殊的磁化公路车道等激励措施来实现。

“It’可能的汽车可能最终最终结束了飞机使用的一种飞行交通管制系统,在这种情况下可能有市政经理做事,”奥尔森说,虽然他认为这是一个长枪。相反,他预计软件将假设该角色。“即使在航空空间中,这可能在很大程度上自动化,如果自主车被社会接受,那么我猜测,自动化很多高级管理也将是社会上可接受的。”

但即使软件被负责管理自治流量,仍然有一个人工,可以调整速度,安全性和拥塞水平的各种阈值,并处理像施工周围的Rerouting流量等例外。由互联网启用的高度自动化系统会允许一个城市’S的空气和陆地无人机与城市共存’他的自主和手动驱动的车辆,虽然人类监督是必要的,但事情出现问题时,至少直到真正的人工智能开发出来。

自主车辆经理将负责识别城市中的未知对象’S映射界面和向驾驶员发出引文’T配备适当的自主车辆贴纸或警告aren的车辆司机’T配备了适当的传感器。

通过谷歌和几个大型汽车制造商推进自动驾驶车辆空间的工作,许多人似乎准备好驾驶汽车即将到来,但Olson警告人们锻炼他们的期望。最大的挑战是让一个聪明的系统理解“weird scenarios,”他说。对人类,最奇怪的情景aren’根本奇怪,但通过直觉很容易解释。当一个球滚入街道时,一个人类的司机将停止,因为他知道一个孩子可能很快就在它之后奔跑。奥尔森说,他们可以将这些类型的事情难以译码到自治系统中,但问题表明,有数百万的一次性情景,机器继续挣扎,但对人类大脑没有挑战。


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科林林 前职员作家

科林写作 政府技术 从2010年到2016年大部分时间。

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