Опис насіння українською: http://zernova.com.ua

media

Похоже, что новые технологии меняют реальность, но это не обязательно отражается в экономической статистике. По мнению некоторых экономистов, причина в том, что новые функции, сделанные искусственным интеллектом, еще не получили широкого распространения.

В настоящее время системы, использующие искусственный интеллект, соответствуют или превосходят показатели работы человека во все большем числе областей за счет быстрого прогресса в других технологиях. Системы машинного обучения, на которых основан искусственный интеллект, недавно продемонстрировали сверхчеловеческую производительность в таких разных областях, как распознавание объектов в изображениях, обнаружение мошенничества, диагностика заболеваний, формулирование рекомендаций потребителей или игра в покер.

Всего за восемь лет уровень ошибок в области маркировки машинных изображений упал с 28% до 2,5%, и лучший алгоритм теперь может преодолеть 5-процентную частоту ошибок, достигаемую людьми. Более того, в прошлом году системы машинного обучения соответствовали врачам дерматолам в распознавании рака кожи на основе изображений. Теперь они могут также диагностировать многие другие болезни на основе медицинских изображений. Системы распознавания голоса, которые все чаще используются в домах и смартфонах, также оснащены системами машинного обучения. Хотя они далеки от совершенства, но теперь машины могут отвечать на вопросы и следовать простым инструкциям.

Отсутствие универсальности использования

Теоретически эти новые технологии, составляющие основу новой, экономически важной, универсальной технологии, могут значительно повысить производительность и экономическое процветание.

Однако рост производительности, наблюдавшийся в последнее десятилетие, замедлился - как в странах Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), так и во многих крупных странах с развивающейся экономикой.

Согласно команде экономистов - Эрик Бриньолфссон, Даниэль Рок и Чад Syversonnie - не отражается добавленная стоимость новых технологий, основанных на искусственном интеллекте в статистике производительности из - за того , что они не являются достаточно распространенным явлением. И до сих пор они не смогли радикально изменить способ, как работать в колл - центре, больнице, банке, коммунальных, супермаркетах, управления логистикой и других формах бизнеса.

Тем не менее, перспективы исследований группы являются многообещающими, поскольку последние достижения в области машинного обучения направлены на повышение производительности и экономический рост во всем мире. Технология является катализатором, но технология сама по себе не приведет к повышению производительности, поскольку предпринимателям необходимо создавать новые бизнес-модели, а работникам необходимо развивать новые навыки и принимать решения - обновлять правила таким образом, чтобы обеспечить общее благополучие.

Полные возможности искусственного интеллекта, как и другие технологии общего назначения, не будут достигнуты до тех пор, пока не будут разработаны и реализованы дополнительные инновации.

Изменение мышления

Затраты на корректировку, организационные изменения и новые навыки, необходимые для успешной реализации искусственного интеллекта, можно моделировать как своего рода нематериальный капитал. Предприятиям из индустрии новых технологий не нужны крупные инвестиции на предприятиях или даже компьютерное оборудование, но есть нематериальные активы, которые дорого реплицируются. Крупные рыночные ценности, связанные с компаниями, разрабатывающими и / или внедряющими искусственный интеллект, предполагают, что инвесторы считают, что в этих компаниях есть реальная ценность.

Обе инвестиции в искусственный интеллект, а также инновации и дополнительные изменения являются дорогостоящими, сложными для измерения и требуют времени для реализации. И это может, по крайней мере в начале, снизить производительность - измеряется в соответствии с текущими моделями.

Нематериальные значения, связанные с недавней волной компьютеризации, были примерно в десять раз выше прямых инвестиций в компьютерное оборудование. Таким образом, по мнению команды экономистов, вполне вероятно, что неосязаемые ценности, связанные с искусственным интеллектом, могут иметь сопоставимую или большую ценность. Кроме того, принимая во внимание значительные изменения в производственных процессах и бизнес-моделях, которые возможны благодаря искусственному интеллекту, способ организации работы и образования до сих пор не может быть оптимальным в будущем. Использование машинного обучения, по сути, потребует изменения в долгосрочной практике.

Искусственный интеллект и его дополнение могут значительно повысить ценность (нематериального) капитала, поэтому традиционные экономические показатели, такие как ВВП и производительность, могут усложняться в измерении и интерпретации. Поэтому необходимо обновить набор инструментов для измерения экономики, и экономисты могут внести существенный вклад в исследования, документирующие и объясняющие часто трудно понимаемые изменения, связанные с искусственным интеллектом и его экономическими последствиями.

Related Articles
11.11.2018
ФРС повысит процентные ставки в следующем месяце
11.11.2018
Технологическая революция содействует эффективности бизнеса
11.11.2018
Технологическая революция определяется потребителями, а не бизнесом
Comments: 0

No comments

Leave a Reply

Your email address cannot be published. Required fields are marked*