[spoiler]
Эксперты из New York Times более оптимистичны. Ошибка профессора, по всей видимости, в том, что он не учитывает скрытый, экспоненциально развивающийся потенциал современных технологий, а подходит к оценке мировой экономики с классических, излишне академичных, позиций.
Если например надежды сторонников технологической сингулярности оправдаются хотя бы на небольшой процент, мы получим поколение интеллектуальных роботов, которые формально смогут увеличить ВВП до произвольного уровня. Эти устройства, например, смогут производить все, что обывателю угодно, из мусора, да и выполнять 99% ручной работы. Пока такие устройства не получается создать массово, но никаких принципиальных технических препятствий к этому нету, вопрос прежде всего в стоимости и производительности.
Эти тренды конечно двойственные -- ведь в итоге массовой роботизации множество людей потеряет работу, причем по мере поумнения машин и компьютеров сокращению со временем подвергнутся и белые воротнички, и программисты, и ученые. Уже сейчас например боты успешно пишут обзоры спортивных событий и управляют акциями.
Разумность роботов также постоянно повышается, в следующем году они продемонстрируют на всемирном турнире навыки, характерных для людей-спасателей и строителей, а один из "затыков" на этом пути -- необходимость обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени. В этом помогут активно развивающиеся технологии Больших данных!
Вот что говорит гугль по поводу трендов AI (синий), Web 2.0 (желтый) и Big Data (красный) -- Большие данные впервые обогнали аж сам Веб два ноль!
А роботы и облака, что интересно, как и AI, с 2007-го (!) пока остаются неизменно стабильными.
Востребованы Big Data сегодня практически везде, даже в кино. Если "Аватар" в 2009-м стал первым фильмом, для создания которого потребовалось петабайтное хранилище ("Титаник" занимал жалкие терабайты), то с тех пор объемы киношной оцифровки к уровню "Хоббита" выросли в восемь раз, а грядущий сиквел "Аватара", который будут снимать в режиме 60 кадров/с (!), повысит цифровой киностандарт Больших данных еще в разы, а то и на порядок.
Авторитетное мнение Роберта Гордона не осталось незамеченным и другими экспертами. Вот что по поводу грядущей роботизации рассказывает Wired.
Двести лет назад 70% американцев трудились в сельском хозяйстве. Сегодня фермеров в США всего один процент, а всю ручную работу выполняют машины. Понятно, что появились новые профессии, заводы, тяжелая индустрия. Однако к середине текущего столетия ситуация вновь повторится -- роботы захватят сферы труда, еще сегодня кажущиеся неподвластными машинам. А самые хорошие зарплаты будут у тех, кто найдет занятия, которые роботам не под силу.
Скоро и тебя, уважаемый читатель, заменит вот такой вот Baxter:)
Он отлично уживается в офисе и прекрасно тренируется, а стоит всего 20 тысяч долларов.
Рабочий на заводе в начале 20-го века работал 6 дней в неделю по 11 часов
щас 5*8 , и этого уже много
в америке есть показатель "занятость в неделю на рабочего человека" , щас он на уровне 34-36 часов
Человек работает он или не работает всё равно хочет кушать, и кормить его придётся работающему - иначе будут социальные конфликты, что мы собственно сейчас и наблюдаем по всему миру
Эконом наука слишком идеализирована и нынешние теоретики как то слишком далеко отходят от основ. Есть несколько аксиом, от которых только и можно отталкиваться, остальное производные с рядом допущений, которые все забывают.
А логичные вещи все как то забывают:
1. Человек без притока доходов довольно быстро становится бедным (У вас много денег на чёрный день???)
2. Нищий и безработный не станет предпринимателем - у него на это просто средств нету
3. Работающий 5*8 не станет предпринимателем - у него нет на это времени
4. Если считаете что кризис это ненормально, то с чего вы решили что рост это нормально???
Умеет ли он, к примеру, извлекать закономерности из неоцифрованных "Больших данных"? Ну или хотя бы оцифрованных? А может, он умеет ставить правильные задачи своим роботами-подчиненным?
Тут подробное описание: http://www.rethinkrobotics.com/index.php/products/baxter/
Видео, как он работает и обучается: http://www.youtube.com/watch?v=gXOkWuSCkRI