元宇宙:是的,机器人会接替我们的工作-没关系

对自动化的否定看法并不是特别是任何人的错,这仅仅是人类对创新做出反应的方式。

几十年来,在众多行业中,人们一直普遍担心机器人会接替我们的工作。尽管有大量证据表明自动化最终将人工从生产线中移出,但自动化通常需要人为干预才能在可接受的范围内运行。当我们想到这些机器人开始工作并生气时,我们坚持的是一个陈旧的任务观,无论有没有我们,世界都会发生变化。

当我们考虑使用机器人来完成工作时,我们会以人形机器人真正实现自己正在执行的任务的愿景为基础。尽管围绕这种篡改有很多猜测,但我们应该考虑规模较小。从物理意义上讲,机器人技术和人工智能已经融入医疗保健和零售等行业。这改变了劳动力,因为它转移了实施机器人辅助的工作。

Space ID(ID)链上现报价0.54 USDT:3月22日消息,Uniswap 数据显示,Space ID(ID)链上现报价 0.54 USDT。[2023/3/22 13:19:52]

虽然在这些情况下AI通常是最常被引用的技术,但区块链也可以发挥作用。智能合约旨在促进在两个系统之间执行一组条款。因此,可以想象一个世界,在这个世界中,区块链和加密技术取代了办公室中的某些管理或人力资源职能。诸如任务分配之类的重复性任务可以在不久的将来在区块链上处理。

那只是我们机器人未来的一部分

邬贺铨:未来元宇宙数据将存储在云上:金色财经报道,中国工程院院士邬贺铨30日在2022中国算力大会期间接受采访表示,数字孪生是把实物映射到网上,而元宇宙是反过来的,先想虚拟化的东西,再使其落地。届时,存储量非常大,超过终端的存储能力,也超过一些企业计算中心的存储能力。未来元宇宙数据将存储在云上,这就要求从云到终端的网络传输非常快,速率大概比现在的5G要快100倍。此外,元宇宙对算力也提出更高要求,如要求延时非常低。因此,目前元宇宙的努力重点还是VR/AR。

邬贺铨表示,未来的元宇宙,以及现在的自动驾驶等应用,会消耗大量计算,这需要芯片的支撑,除CPU、GPU等,AI(人工智能)芯片还有很大空间,这也给中国企业提供了新的机遇。目前中国AI芯片公司的产品在全球的市场份额仅在5%左右,希望国内企业抓住这次机会,构建基于AI芯片的生态,包括芯片、算法、终端等。[2022/7/31 2:48:57]

我们大多数人将在较小规模的机器人应用程序中使用,例如AI增强的呼叫中心。例如,在这些呼叫中心内,AI将充当聊天机器人,语音路由系统和客户服务增强的服务。它将使客户服务代理在需要时变得人性化,同时路由和分析数据以为客户和客户提供服务。对于许多实施AI系统的行业来说,处理以前由人类团队处理的大量数据和繁琐的任务将是相同的。

Moonbeam Network:三箭资本仅是Moonbeam基金会资金管理服务的多个提供商之一:7月19日消息,Moonbeam Network官方表示,Moonbeam与三箭资本签订了贷款协议,作为流动性和资金管理服务的一部分。基金会预计这不会对其持续的业务运营产生有意义的影响。三箭资本是基金会用于此类管理服务的多个提供商之一,贷款协议仅代表基金会账户的一部分。

此前消息,三箭资本欠Moonbeam基金会超2700万美元。[2022/7/19 2:24:05]

对于那些担心失去工作的任务,它失去了直接的接触点可见性。这种心态,或者不愿适应变化和转变我们在工作场所的经营方式,并不是什么新鲜事。自从第一条自动化技术引入汽车装配线以来,就是这种方式。然而,人类是敏捷的,并且总是找到适应的方法。随着我们看到越来越多的AI系统被实施以快速处理复杂任务,协助企业发展和数据管理,我们将看到越来越多的人被迫担任新角色,而这些新角色看起来可能与他们所拥有的一切都不一样。做过。

数据:当前比特币市值占比为45.58%:金色财经消息,据CoinMarketCap最新数据显示,当前比特币市值占比为45.58%,以太坊市值占比为15.45%。[2022/6/14 4:24:30]

经济学家预测,到2030年,机器人将为人类带来2000万个工作岗位。考虑到美国工作,在创纪录的失业率,现在,那些失去了很多就业机会。这是我们需要调整思维的地方。机器人可以从事那些工作。他们应该有那些工作。没有它,就没有创新-就没有改变。我们发明了一个流程,完善了该流程,然后实施自动化以简化该流程,以便我们可以继续进行下一个流程。

总有下一步

几乎每个机器人过程或自动化都会为人类创造新的工作。新标准不仅要求人的监督机器人实现,但相互补充的作用,将看到创建工作的人工作结合这些所谓的机器人。人工智能需要培训,交付机器人需要维护,依此类推。这并不是说机器人要从事的工作不值得人类保持尽可能长的时间。

为了正确地将面向任务的功能性工作交给自动化,必须对其进行研究,实践和分解,然后再将这些信息分解为单个信息,然后以编程方式将其培训到AI系统或物理机器人上。使用AI系统,该培训将演变为机器学习,需要对其进行监视和记录以备将来使用案例和应用程序使用。

我们必须开始意识到,以目前在大小行业中实施的AI的速度,都会出现损耗。必须损耗,因为这是创新的唯一坚实途径。这并不是说创新的唯一途径是人类工人的失业,或者他们应该以某种方式将失业变成创新观念,尽管这不可避免地会发生。例如,机器人将迫使我们在供应链的运作方式以及与计算机接口的通讯方式方面发展。

业务流程的这种演变涉及诸如我们的智能机如何与其他智能机通信以及如何利用AI系统在能源和制造业等领域实现可持续技术的事情。如果不克服对自动化工作的抵抗,这些进步就不会存在。

机器人从事工作的想法总是带来对整个图片的负面看法。通常将重点放在由机器人代替的单个作业或角色上,而不是由该自动化创建的作业上。

更大的图景是变化之一,是思维和经商方式不断变化的结果。AI具备分析难以想象的数据集,自动化以前无法实现的流程以及实现最终为每个人提供工作的未来的能力。

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