max_red: (Default)
[personal profile] max_red
Посмотрим на темпы роботизации мировой промышленности.
Ежегодные поставки промышленных роботов во всем мире в тысячах штук
Как видно на графике, спрос на промышленные роботы не только растет но и начал ускоряться, не смотря на то, что после мирового финансового кризиса темпы роста мировой экономики замедлились. Потому нельзя все списать на рост рынков. По оценкам IFR, при неизменном росте, в 2018 будет продано 400 тысяч роботов против 229 в 2014 и с 2015 по 2018 будет установлено 1,3 млн новых единиц в мире. Взрывной рост!

Печаль в том, что в это время "сырьевые придатки", в том числе постсоветские страны, будут стагнировать или даже пребывать в рецессии, в свете окончания сырьевого суперцикла, о котором я писал, и денег для модернизации и роботизации своих экономик просто не будет. Если ничего не предпринимать, разрыв в производительности таким образом будет нарастать, делая их еще менее конкурентоспособными, наглухо загоняя в сырьевую нишу.

В то же время в 2015 в Китае понимают существующие тенденции и у них была принята национальная стратегия "Made in China 2025", по модернизации и роботизации промышленности, для ухода от трудоемкого в "умное производство" и "Industry 4.0". Вдохновением для нее стала соответствующая немецкая концепция "Industry 4.0", появившаяся несколько раньше и которая собственно сам этот термин и породила.

Дело в том, что Китай столкнулся с замедлением темпов роста экономики, ростом зарплат и растущей конкуренцией со стороны других развивающихся рынков. Не смотря на разговоры про дешевую рабочую силу, Китай обогнал по средней зарплате Россию. В 2014 средний китаец получал 733$. Из–за низкой производительности и растущей стоимости рабочей силы, Китай, согласно Bloomberg, по удельным затратам на единицу труда в 2016 почти догнал США. Если в 2003 это значение составляло лишь около 40% от американского, то в 2016 затраты в среднем лишь на 4% были ниже чем в США. Да, американцы получают очень высокие зарплаты, но производительность у них столь велика, что единица производимого ими товара остается относительно дешевой.

Роботизация будет приводить к тому, что бедным странам все труднее будет идти по стопам того же Китая — по пути выхода из нищеты в роли сборочных цехов мира с дешевой рабочей силой, индустриализируясь таким образом. Согласно докладу на World Economic Forum 2016, к 2020 году развитие в сфере ИИ, робототехнике и смежных областях, приведут к потере более чем 5 млн рабочих мест. При этом согласно World Bank, который основывается в том числе на исследованиях Oxford Martin School, доля рабочих мест, которые могут быть автоматизированы в развивающихся странах лежит в районе от 55% для Узбекистана до 85% для Эфиопии.

Китай уже вошел в топ 5 рынков роботов по объемам продаж. На него, Японию, США, Южную Корею и Германию приходится 70% рынка продаж промышленных роботов. Каковы темпы роботизации Китая? В 2014 там было продано 57 тысяч единиц, что на 56% больше чем годом ранее. И это четверть мирового рынка роботов. С 2010 по 2014 его рынок рос в среднем на 40% в год. Хотя по плотности роботов на число занятых в обрабатывающей промышленности он отстает даже от среднемировых. Но просто вдумайтесь какие это темпы роста.

С 2010 самым большим мировым потребителем роботов является автомобильная промышленность. В 2014 было установлено на 43% больше роботов чем в 2013. Хотя роботизация завоевывает и новые ниши. Например в рамках своей технологической стратегии Боинг разрабатывает автоматизацию сборки фюзеляжа новой 777 модели — FAUB (Fuselage Automated Upright Build), применяя роботов немецкой компании KUKA, для замены ручного труда.
Конвейер на заводе Hyundai
Но в промышленности в основном в развитых странах занято в пределах 20–30% рабочей силы. Не так уж и много людей, согласитесь. Да и мало кто желает стоять у станка на заводе. Хотя я думаю рабочие в Боинге сейчас не в восторге от того, что им нужно искать новую работу. Основная часть людей все же работает в сфере услуг. В США там занято 79%, в России 63%. Есть ли для них угрозы? Короткий ответ — да.

Какая вообще работа в зоне риска и в какой области не стоит начинать карьеру? Опасность тем больше, чем она более рутинна, шаблонна и предсказуема. Может ли другой человек научиться делать вашу работу, изучая подробный отчет обо всем, что вы сделали? Или кто–то может повторять ваши задачи, которые вы сделали, подобно тому как студент практикует тесты для подготовки перед экзаменом? Что ж, велики шансы на то, что однажды алгоритм сможет делать работу за вас. Потому условно можно выделить четыре области занятости человека: и ручной труд и когнитивная деятельность делятся на разнообразную и рутинную. Автоматизация первым делом может заменить рутинный умственный и ручной труд.

Например для тех же работников колл–центров написаны руководства, доводящие их действия до уровня автоматов, выполняющих скрипты. Разумеется их будет очень легко заменить. К примеру сервис Amelia, созданный по образу IBM Watson, отвечает на вопросы пользователей, оперируя большой базой знаний и со временем обучается, все лучше понимая контекст вопросов. Вместо распознавания отдельных слов, она схватывает более глубокий смысл прочитанного. Если она понимает вопрос, то выполняет шаги, требуемые для его решения, если ответа она не знает, то сканирует веб или корпоративные базы. Если и здесь она не может помочь, то эскалирует задание на уровень выше, к специалисту, изучая его ответ для того что бы в будущем выполнять изученный сценарий самой.

На бета–тестировании в одной компании в течении первой недели она обрабатывала менее 10% входящих звонков. В конце первого месяца уже 42%, в конце второго — уже 61%. Сервисы типа Amelia в будущем могут заменить тех 250 млн людей по всему миру, кто сейчас занимается этой рутинной низкоквалифицированной работой. Индусы напряглись. Да, вас лишит работы скорее некий малозаметный софт чем что–то бросающееся в глаза наподобие терминатора, но от этого потеря места не будет более радостной.

Напротив, высокоскилловые профессии, в которых используются способности по решению проблем, интуиция и креативность, и низкоскилловые, требующие ситуативную адаптивность и личные взаимодействия, гораздо сложнее автоматизировать.

Какие же технологии грядут? Здесь следует конечно уточнить, что многие из нижеописанных уже применяются, однако они распространяются подобно тоффлеровским волнам по планете, расходясь как круги по воде от передовых очагов цивилизации к дальним углам. Потому то, что мы видим сегодня в Калифорнии завтра придет и к нам.



Уничтожители рутинных профессий

GIF

Склад Amazon
Amazon в 2012 купил Kiva Systems и автоматизировал свои склады, наводнив их роботами. Уже через год их эксплуатировалось 1400 штук, и это только начало процесса интеграции их на склады. По оценкам, в будущем это позволит компании уменьшить издержки при выполнении заказов на 40%. В сентябре 2015 в складской сфере в США работало 778 тысяч человек — большой простор для замены роботами.

Их конкурент Fetch Robotics уже собрала 23 млн от японского телекоммуникационного гиганта SoftBank и 25 млн венчурных инвестиций и планирует сдавать роботов в аренду по 4$ в час, что позволит выплатить его стоимость в 25 тысяч $ за пол года. Industrial Perception создало робота для погрузки, разгрузки неструктурированной кучи коробок, то–есть он работает с неподготовленной средой, что позволит заменить грузчиков на складах, аэропортах и так далее. Отельный персонал может заменить робот от Savioke. Их можно встретить уже в 6 отелях в Калифорнии, где они выполняют рутинные функции: доставляют посетителям постельное белье, щетки, полотенца и так далее. Да, работа не бог весть какая сложная, но тем не менее до них это делали люди. В конце 2015 в этих роботов–дворецких вложился intel

Также уже на подходе Amazon Prime Air — доставка людям товаров беспилотными дронами по воздуху в течении 30 минут после заказа. Такая оперативность просто взорвет рынок. Это убивает последнее большое преимущество локальной розничной торговли: удовлетворение потребности непосредственно после оплаты. Розничная торговля — самый большой рынок труда в США. Там занят каждый десятый трудоустроенный. В апреле 2015 управление гражданской авиации США позволило компании начать тестирование дронов. Пиццерия Dominos уже анонсировала начало конца пицца–боев, запустив в Новой Зеландии тестирование роботов для доставки, что должно снизить ее стоимость по оценкам в 10–15 раз.

Я не рассказываю об этих вещах как о занятных гиковских технологичных новинках, которые привлекают внимание и дальше растворяются в потоке новостей, забываясь. Это вещи, которые войдут завтра в нашу жизнь. Более того, часть уже работает в продакшне в развитых странах. Вообще, если вспомнить, то буквально вчера те же электромобили были экзотикой и уделом гиков. А сейчас у Tesla инфраструктура по всей Америке, ее авто входят в топ самых продаваемых люксовых авто Калифорнии, обгоняя таких привычных сильных игроков как Porsche, Volvo и Cadillac. А первая бюджетная модель Tesla Model 3 собрала за первую неделю 325 тысяч предзаказов и сейчас рыночная стоимость компании оценивается в $33 млрд. Для сравнения, капитализация Газпрома — самой дорогой компании России, в 2014 составила $54,8 млрд.
Касса самообслуживания
Люди давно уже снимают деньги в банкоматах, пополняют телефоны и интернет, оплачивают коммуналку в терминалах оплаты, с недавних пор это делают вообще в онлайне не выходя из дому. В 2015, было продано товаров и услуг через сектор самообслуживания в размере $ 1,1 трлн. Если в 2008 в мире насчитывалось 92'600 машин самообслуживания, то в 2014 уже 430'000. На фото женщина в супермаркете сама пробивает себе товар и расплачивается карточкой. Хотя они принимают уже и бумажные деньги и дают сдачу.

Таким образом супермаркеты могут вместо человека для каждой кассы использовать одного работника, который будет смотреть за шестью. В январе 2016 в Швеции открылся магазин вообще без кассиров. Через приложение для телефона сканируются штрих–коды и совершается покупка. Куда трудоустроится армия кассиров, которая в большей своей части это женщины без образования, это вопрос.

Возможно, если автоматизация будет идти слишком высокими темпами, они будут себя чувствовать подобно крестьянам во времена промышленной революции, окончивших 3 класса, понимающих что их навыки в ковке лошадей, вспахивания полей и скирдования сена теперь совершенно бесполезны и им просто нечего предложить рынку труда. Однако и этим магазинам тоже в спину уже дышат. Amazon сделал это уже с книгами, одеждой и электроникой. Теперь он хочет править бал и на продуктовом рынке с помощью развертываемого AmazonFresh.
Автоматические кассы в McDonald’s
Тоже происходит и с фастфудами. В том же McDonalds распространяются киоски самообслуживания. Однако угроза испарения рабочих мест ждет не только кассиров но и тех, кто стоит на готовке. Например Momentum Machines создала машину для автоматизированного приготовления гамбургеров. Все идет к тому, что выращенные полностью автоматическим путем продукты, привезенные беспилотными рефрижераторами на роботизированные склады, будут распределятся по ресторанам, где автоматика будет делать из них блюда, которые человек заказал на роботизированной кассе самообслуживания.

Обслуживать это все сможет горстка высококлассных спецов с очень хорошими зарплатами. Супер прибыль будут получать люди, вложившие свой капитал. Остальные останутся за бортом. Уже сейчас 90% работников McDonalds в Британии не только получают минимум за час работы но и работают на zero–hour контрактах, то–есть это еще и частичная занятость. Работодатель вообще не гарантирует, будет ли у тебя какая–то работа или нет. И когда они начинают возмущаться, им указывают, что скоро и этого не будет.

Этот путь уже давно проторен магазинами видеопроката, коих сметают автоматизированные киоски. Доминирует здесь компания Redbox, неизвестная у нас, которая имеет 42 тысячи киосков и на которую в США в 2013 приходилось уже почти половина рынка. Как вы понимаете на обслуживание автоматизированных киосков, заменивших традиционные магазины, требуется в сотни раз меньше людей. Однако прогресс не дремлет. Netflix это все уже предоставляет онлайн и угрожает самому Redbox. Можно не вставая с кресла наслаждаться фильмами и сериалами еще дешевле. У Netflix в штате 2200 работников, но они обслуживают 70 миллионов клиентов по всему миру и компания имеет оборот в $ 5,5 млрд. Вот это размах!

Инновационный бизнес очень автоматизирован, его масштаб охвата колоссален. Ему нужна лишь горстка людей. Это очень высокооплачиваемые специалисты. Например в момент приобретения YouTube гуглом за $ 1,65 млрд, там работало 65 человек, большая часть из которых очень высококвалифицированные инженеры. Когда Facebook купил Instagram за 1 млрд, там работало 13 человек. Когда он же покупал WhatsApp за $ 19 млрд, в нем было 55 человек. Для примера в 2014 стоимость "Роснефти" оценили в $50 млрд, при 170 тысяч сотрудников. А наибольший украинский финансовый и индустриальный холдинг СКМ в 2012, до падения гривны в 3 раза, имел активов на $ 31 млрд и 300 тысяч рабочих. Собственно разница между инновационной и ресурсной экономиками на лицо.

Скоро даже многим низскоскилловым системным администраторам станет не сладко. Сейчас многие фирмы переходят в "облака", и им не особо нужны потом штаты админов в офисе. А на серверных фермах огромная автоматизация. Например Apple не так давно построила свой самый большой дата–центр в Северной Каролине. Он стоит $1 млрд и он просто гигантский. Местные власти уже предвкушали сколько рабочих мест будет создано. Но местным почти ничего и не перепало. Открылось всего 50 вакансий на полный рабочий день.

У Facebook есть софт — Cyborg, который мониторит десятки тысяч серверов, детектирует проблемы и во многих случаях решает их полностью автономно. Это позволило на одного админа распределять 20 тысяч компьютеров. Все идет к тому, что централизация и автоматизация уничтожают множество не очень скилловых рабочих мест, заменяя одним высокоскилловым, с очень высокими доходами.

Роботы давно доминируют в трейдинге (HFT). По оценкам в США в 2009 на них приходилось 60–73% объема торгов. Иногда они сходят с ума. Самый яркий случай, это Flash Crash 6 мая 2010 года, когда американский фондовый рынок обвалился на триллион долларов на пол часа.

Реклама в интернете тоже как правило автоматизирована. Поведенческий таргетинг основан на сборе информации о ваших действиях с помощью cookies. Вам на компьютер пересылается небольшой фрагмент данных, который помечает его будто ярлычок с уникальным номером. И теперь блуждая по просторам сети вы оставляете за собой свои следы. Это и то, куда вы ходили и что искали и что покупали. Уже все наверное знают историю, когда онлайн–магазин раньше отца узнал что его дочь беременна и присылал ей купоны на детскую одежду, что привело к скандалу.

Собрать такой монументальный массив данных и найти в них корреляции человеку не по силам. Потому этим успешно занимаются алгоритмы. Согласно eMarketer — 57% рынка цифрового маркетинга, а это до 20 млрд $, использует машинное обучение и искусственный интеллект.

Также на подходе 3D печать зданий. Например в 2014 китайская компания Winsun напечатала из быстросохнущего цемента и вторсырья за день 10 домов, каждый стоимостью в $5 тысяч. Это позволит уволить команду строителей и вместо них поставить большой принтер, который будет бить конкурентов дешевизной и скоростью. А рынок строительства в США это, ни много ни мало, 6,5 млн человек на 2016 год.
Baxter
Перейдем к роботам. Но уже не к классическим. Главная отличительная особенность робота Baxter от его классических промышленных собратьев на конвейерах, это его обучаемость. Его можно просто поставить на рабочее место, подключить необходимые схваты и показать что нужно делать.

Baxter можно обучить так, как обучают обычного человека. Это по силам простому рабочему. Тогда как для классического робота требуется написание управляющей программы и высокооплачиваемый специалист, который будет это делать. Робот даже шаг за шагом учился готовить, просматривая обучающие кулинарные видео на YouTube.
Беспилотные автомобили Google
Человек — существо ненадежное и дорогое. Сейчас большую часть времени авиалайнеры ведут автопилоты. Человек ответственен за большую часть авиакатастроф. Та же ситуация и с автомобилями. Согласно статистике, более 90% аварий на дороге следствия человеческого фактора. Беспилотные автомобили уже не первый год разрабатываются многими компаниями, но лидерство держит Google.

За 683 тысячи пройденных километров их беспилотным автомобилем, с сентября 2014 по ноябрь 2015, водителям пришлось брать управление на себя 341 раз, то–есть менее 1% от пройденного расстояния. Согласно отчету Google за июнь 2015, за последние 6 лет, их автомобили проехали более 2,9 млн км и при этом оказались лишь в 12 небольших авариях, причем в половине случаев будучи в ручном режиме управления и в большей части не по своей вине, в основном его догоняли сзади другие водители. Но пока выпускать его в продажи боятся, все–таки люди кругом, да и город сложная среда. Потому его пока тестируют и обучают. Хотя по сути ему нужно ездить хотя бы безопаснее обычного человека. Это есть уже сейчас. Вот как например обучает свой автомобиль Nvidia. Да–да, тот самый производитель видеокарт, вы не ошиблись. Дело в том что они уж очень хороши оказались для глубокого машинного обучения.

Согласно Institute of Electrical and Electronics Engineers, к 2040 году, 75% автомобилей на дорогах будут беспилотными. Это удар по дальнобойщикам, водителям автобусов, таксистам, трактористам и так далее. Но если вы думаете что беспилотники это дело будущего, то вы ошибаетесь. Будущее незаметно ездит рядом и уже зарабатывает деньги.

Rio Tinto — третья в мире по величине горнометаллургическая ТНК, планомерно расширяет свой флот беспилотных грузовиков на рудниках Западной Австралии, закупая самосвалы Komatsu AHS. Начинали они с 5, доведя постепенно к 69 единицам на настоящий момент и к 2018 планируют поднять их число к 150. Работая круглосуточно 365 дней в году, они совершили около 145 тысяч циклов и перевезли примерно 42 млн тонн породы, преодолев около пол миллиона километров.

Следующий прорыв будет, когда автомобили будут объединены в сеть, обмениваясь данными через 5G, и все вычисления уйдут в "облако", что позволит управлять потоками централизованно, оптимизируя их. Пробки станут воспоминаниями о старых добрых временах. Если на дороге все роботы, у которых реакция на порядки быстрее человеческой и они плюс ко всему координируются из одного центра, то скоростные ограничения можно существенно поднять. Вы будете добираться из окраины на работу в центр не за полтора часа, дроча коробку передач и нервничая в пробках, а за 25 минут, смотря в это время любимый сериальчик.

Однако это и удар. Например в Нью–Йорке многие люди, имеющие уже свой бизнес, когда–то таксовавшие на желтом такси, продлевают лицензию, потому что знают, что если они останутся без работы, они могут просто сесть сразу за руль и прокормить себя и свою семью. Централизация приведет к оптимизации расходов и отмиранию множества бизнесов, основанных на обслуживании автомобилей. Либо это будет не 5G а V2V — децентрализованная сеть, автомобили смогут "разговаривать" друг с другом. Стандарт развивают гиганты авторынка и он близок к утверждению регуляторами.

Вообще далеко не только машины будут в сети, все или почти все вещи будут в сети. Железо неуклонно дешевеет. Мир движется к интернету вещей. Приборы станут умней и будут общаться друг с другом и с вами. Количество устройств в сети растет как снежный ком. Чем больше устройств, темп больше данных для анализа, тем больше персонализация клиентских предпочтений, тем лучше работает тот же поведенческий таргетинг.
Х–47В
Человек является слабым звеном не только в автомобиле. Он не выдерживает больших нагрузок и потому ограничивает скорость и маневренность боевых самолетов и увеличивает их размеры. Уже сейчас существуют и используются боевые беспилотники, управляемые из земли — Predator и Reaper. Последних на 2014 было построено уже 163 штуки, они показали высокую боевую эффективность в Афганистане и Ираке и используются для патрулирования границы с Мексикой.

Следующий шаг — полностью автоматические самолеты. В США продвигается программа UCLASS по разработке беспилотного палубного ударно–разведывательного аппарата, в рамках которой производители сейчас соревнуются, демонстрируя свои наработки. Например Х–47В — создан Northrop Grumman и хорошо отлетал тесты, взлетал и садился с авианосца, что очень непросто, дозаправлялся в воздухе, все автономно. В конце 2018 должны выбрать генподрядчика и первые поставки ожидаются в 2021 году.
Уже сейчас в сельском хозяйстве применяются роботы–садовники. Например HV–100. Вроде–бы достаточно тривиальная задачка — перенос растений в горшках. Однако в больших теплицах их миллионы и перенос по 5000 горшков в день это уже серьезная работа, которую собственно и автоматизировали.

В той же Калифорнии жалуются на нехватку рабочих рук для такого вида рутинных работ и роботы будут заменять постепенно гастарбайтеров. Множество ферм в США уже используют HV–100. Vision Robotics разрабатывает Orange Harvester, который будет собирать апельсины на деревьях. Внедрение автопилотируемых комбайнов позволит им работать круглосуточно, бороздя бескрайние поля пшеницы, собирая урожай.

GIF

Ну роботов Boston Dynamics думаю видели все. Ключевая их фишка, что они работают с естественной, неподготовленной местностью и потенциальный спектр их применений растягивается от машин–убийц на их базе, которые будут воевать вместо людей до исполнителей разнообразной физической рутины на предприятиях и складах. Последней представленной моделью был антропоморфный Atlas, советую на него посмотреть.

Однако во первых, здесь нам предлагается просто проэкстраполировать существующее положение вещей на будущее. Хотя экстраполяция не всегда работает. Вот пример из истории: автомобильная промышленность получила свое начало в 1890–х. Локомобили вообще начали развиваться с начала XIX века. Первый коммерчески успешный легкий бензиновый трактор был построен в 1901 году. И все это время популяция лошадей росла, не смотря на возрастающую конкуренцию. Однако в США она достигла своего пика в 1915 и пошла на убыль. Сейчас лошади практически везде вытеснены механизацией.

В определенный момент тренд просто переломился, оставив с носом людей, предсказывающих в будущем утопание Лондона в конском навозе. В конце XIX века авторитетный журнал "Literary Digest" выразил мнение: "Пока что "безлошадные повозки" считаются предметом роскоши. Цена на них будет, безусловно, падать, однако даже в самом отдаленном будущем они не станут столь же распространенными, как, например, велосипеды".

Во вторых, это классическая автоматизация, в которой людей заменяют запрограммированные роботы, работающие по заданному алгоритму, не гибкие, хотя хитро запрограммированные, однако абсолютно детерминированные болванчики, абсолютно не способные взаимодействовать с естественной средой подобно человеку, что для последнего тривиальное занятие. Все люди без усилий распознают лица, могут бегать по пересеченной местности, понимать обычную речь и так далее.

Сейчас автоматизация в большей степени это специализированные машины нацеленные на исполнение повторяющихся, одних и тех же заданий в заводских цехах, где среда строится вокруг них.

В противоположность, новые системы будут активно и гибко взаимодействовать с неподготовленной средой. Несколько недавно вышедших книг утверждают, что алгоритмы уничтожат рабочие места белых воротничков в XXI веке также, как автоматизация привела к перемещению синих воротничков с производств в XX веке. И они далеки от классических. Эта область исследований не имеет универсального имени. В зависимости от фокуса и подхода, исследователи называют это машинным обучением, нейронными сетями, большими данными, когнитивными системами, генетическими алгоритмами, глубоким обучением и так далее. Их можно генерализовать как "синтетический интеллект".

Второй класс новых систем возник из соединения сенсоров и силовых приводов. Они могут видеть, слышать, чувствовать и взаимодействовать со своим окружением. Всех их можно объединить словом "роботы". Часть из них демонстрировалась примерами выше.

В 2013 вышла статья "The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation?", в ней два оксфордских ученых проанализировали чувствительность рабочих мест к компьютеризации. Достоинство этой работы в том, что она обращена не в прошлое а в будущее и что в предсказаниях они опирались на последние достижения в области машинного обучения и мобильной робототехники — сферах, которые только–только делают первые шажки на рынок, однако имеют колоссальный потенциал.

Всего было выбрано 702 профессии. Результатом стал график, расположенный ниже. На нем показано какие рабочие места рискуют испарится в ближайшем будущем из–за развертывающейся компьютеризации. Вероятность проранжирована от 0 до 1. Под самым большим риском работники сферы продаж, сферы различных услуг, административных работников в офисах, тех же клерков, транспортировки и так далее. В общей сложности под высокой угрозой замены находятся 47% работников.
Распределение вероятности компьютеризации рабочих мест от 0 до 1 по специальностях.
Для 47% высока вероятность быть замененными в пределах одного–двух десятилетий
Утешением является то, что исследование не утверждает что новые технологии не создадут новые рабочие места. Но как показывают многочисленные примеры типа типографов и цифровых дизайнеров, кассиров и банкоматов, создаваемые автоматизацией рабочие места требуют большей когнитивной нерутинной работы и лучшего образования, которое дорого стоит и нередко дает устаревшие знания. И самое главное, там тоже нет спасения от автоматизации. Нас уже поджидают нейросети, глубокое машинное обучение и слабый искусственный интеллект.

This account has disabled anonymous posting.
If you don't have an account you can create one now.
HTML doesn't work in the subject.
More info about formatting

Profile

max_red: (Default)
max_red

January 2017

S M T W T F S
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 262728
293031    

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags
Page generated Jul. 4th, 2025 10:10 am
Powered by Dreamwidth Studios