Сочинение на тему Основными драйверами экономического процесса являются технологические инновации.
- Опубликовано: 06.09.2020
- Предмет: Наука, экономика
- Темы: новаторство, Технологии, Экономическая система
Уже 250 лет основными движущими силами экономического процесса являются технологические инновации. Первым из них является то, что экономисты выбирают универсальные технологии – класс, который имеет двигатель внешнего сгорания, электричество и, следовательно, двигатель внутреннего сгорания. Каждый катализирует волны взаимодополняющих инноваций и возможностей. Например, двигатель внутреннего сгорания дал начало легковым, грузовым автомобилям, самолетам, бензопилам и газонокосилкам, со стороны крупных компаний розничной торговли, торговых центров, складов для перегрузок, новых цепочек предложений и, как только вы это считаете. , пригород. Такие многочисленные компании, как Walmart, UPS и Uber, нашли способы использования этой технологии для создания новых прибыльных бизнес-моделей. Наиболее необходимой универсальной технологией нашей эры является искусственный интеллект, то есть значительное машинное обучение (ML), то есть способность машины постоянно повышать свою производительность, при этом людям не приходится конкретно объяснять способ выполнения всех задач, которые она выполняет. За последние несколько лет машинное обучение стало более эффективным и широким на рынке. В настоящее время мы можем создавать системы, которые узнают, как выполнять задачи самостоятельно.
Во-вторых, системы кубического сантиметра, как правило, славные ученики. Они выполнят божественную работу в чрезвычайно большом выборе действий, вместе с обнаружением мошенничества и назначением. Великолепные обучающиеся цифровым технологиям развертываются по всей экономике, и их влияние будет значительным. В сфере бизнеса ИИ может оказать трансформационное воздействие на размер ранее применяемых универсальных технологий. Хотя он уже используется в тысячах фирм по всему миру, тем не менее, самые масштабные возможности не были использованы. Последствия ИИ будут преувеличены в течение последнего десятилетия, так как производство, розничная торговля, транспорт, финансы, здравоохранение, юриспруденция, реклама, страхование, отдых, образование и почти каждая альтернативная торговля реконструируют свои основные процессы и бизнес-модели, чтобы требовать преимущества машинного обучения. Узкое место теперь в управлении, внедрении и бизнес-воображении.
Как и такое большое количество альтернативных новых технологий, ИИ породил много химерических ожиданий. У нас есть тенденция видеть щедрые бизнес-планы со ссылками на машинное обучение, нейронные сети и альтернативные виды технологий, с очень малой принадлежностью к его реальным возможностям. Просто приведите в качестве примера качественный аналитический веб-сайт «ИИ-питание», который больше не делает его более эффективным, однако он поможет с привлечением средств. Этот текст может прорезать шум, чтобы объяснить важный потенциал ИИ, его разумные последствия и, следовательно, барьеры для его принятия. В последние годы скорость улучшения быстро ускорилась, поскольку был принят совершенно новый подход, поддерживающий ужасно гигантские или «глубокие» нейронные сети. Подход с использованием кубического сантиметра для систем видения остается незапятнанным, однако даже людям приходится быстро распознавать лица щенков или, еще более смущающе, видеть их милые лица везде, где их нет.
Это впечатляющие достижения; однако актуальность систем на основе ИИ остается довольно слабой. Например, их исключительная производительность в информации ImageNet, даже с ее неизмеримыми изображениями, не всегда приводит к аналогичному успеху «в дикой природе», где условия освещения, углы, разрешение изображения и контекст также ужасно отличаются. Кроме того, по сути, мы можем удивляться системе, которая понимает китайскую речь и переводит ее на английский, однако мы склонны не ожидать, что такая система поймет, что означает конкретный китайский иероглиф – в дополнение к тому, где есть Пекин. Если кто-то хорошо выполняет задание, естественно предположить, что он обладает определенной компетентностью в связанных задачах. Однако системы кубического сантиметра обучены выполнять определенные задачи, и, как правило, их информация не обобщается. Ложная вера в то, что слабое понимание компьютера подразумевает более широкое понимание, возможно, является наиболее важным источником путаницы и преувеличенных утверждений относительно прогресса ИИ. У нас есть тенденция к удалению из машин, которые демонстрируют общий интеллект в многочисленных областях.
Цель этого эксперимента – получить представление о полностью настраиваемой программе LabVIEW и понять, как инженеры используют программу в своих интересах, чтобы создать собственную лабораторию, которая
Кибербезопасность или защита информационных технологий – это методы защиты компьютеров, сетей, программ и данных от несанкционированного доступа или атак, направленных на эксплуатацию. Существует четыре типа
Машиностроение – это дисциплина, связанная с применением знаний при решении реальных задач. Изучение методов калибровки считается одной из наиболее важных тем в области проектирования, поскольку