Я пришел к мысли написать этот блог по трем причинам:

  • Сделайте перерыв в написании статей об акциях. Хотел поделиться чем-то новым и, надеюсь, полезным
  • Использование моего академического образования в области экономики и бизнеса
  • Книга, которую я сейчас читаю, чтобы мотивировать себя изучать модули машинного обучения («Машины прогнозирования: простая экономика ИИ»)

Главный ключевой вывод этого блога основан на книге и ее презентации автора (ссылка на YouTube ниже), и я хотел развить идею, которую разделяет этот автор.

Возьмем, к примеру, полупроводник. Как бы вы объяснили появление полупроводников?

Ответ технолога:

«Наука, лежащая в основе транзисторов, управляемых схемой, которая посылает электрические импульсы для обработки высокоскоростных операций за короткий промежуток времени».

Экономист сказал бы, что в полупроводнике важно то, что он существенно снижает стоимость арифметики. По мере развития технологий цена арифметики падает, и мы используем ее все больше; спрос увеличивается. Благодаря удобству использования во многих областях и падению цен это привело к появлению многих приложений в полупроводниках: бухгалтерский учет, игры, почта, музыка и т. Д.

Если применить ту же старую экономическую теорию к развитию ИИ, то, что стимулирует рост ИИ, подобного тому, как работают полупроводники с использованием арифметики, является предсказанием. ИИ использует прогнозирование, чтобы получить информацию, которая у нас есть, чтобы генерировать информацию, которой у нас нет. В этом свете применения в этой области безграничны: невыполнение обязательств по кредиту, страховой риск (требование или нет), медицинский диагноз, классификация объектов и т. Д.

Ключевой вывод №1. Прогнозирование становится дешевле, мы используем его больше. Цена прогноза влияет на предложение ИИ на рынке ИИ, увеличивая предложение ИИ на рынке. Это не только означает, что Amazon начнет массовое производство Echo’s и Dot’s; другие компании начнут использовать обработку естественного языка для создания роботов с ИИ.

Что из этого следует?

По мере того, как прогнозирование становится дешевле, его применение в искусственном интеллекте резко возрастет. Люди начнут использовать прогнозирование как инструмент для решения реальных проблем. Какие бы проблемы ни возникали у людей, они будут пытаться приспособить их к прогнозной модели, чтобы решить проблемы за нас.

Ключевой вывод №2 Относительное изменение цен на товары

  • Снижает ценность заменителя = человеческое предсказание потеряет ценность
  • Прогнозирование становится дешевым, это увеличивает ценность дополнений к предсказанию.

Нагрудник - https://www.youtube.com/watch?v=ByvPp5xGL1I&t=620s

Https://www.youtube.com/watch?v=YRzGSp_bO1M

Https://www.eevblog.com/forum/reviews/tamagotchi-4u-teardown/