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每周机器人简讯5/15/2020
发布05/17/2020
“世界上没有比时机成熟的思想更强大的力量了。”维克多。雨果
新闻中的机器人:
国内市场经历了较艰难的一周,标准普尔500指数下跌2.26%。在许多文章中,广泛市场下降的一部分归因于其中一个BOT指数最新控股雷神技术。Raytheon下降了10.12%,是在双层的两位数下降的五个股票之一。The worst performer was Accuray Inc. whose two- week decline follows a strong 23.42% jump in the week ending May 1. The stock fell 11.57% but whose future fortunes may be expressed more positively in a Thursday released Zachs’ article entitled, “Delivery Bots Making an Impression Amid Coronavirus Pandemic”. The five cent earnings miss by Textron pushed its stock price down by 11.36%. The hiring of a new CEO for 3D Systems contributed to the 10.7% drop in DDD while NIO Ltd. gave back 10.61% from the 28.23% climb over the past two weeks.
任何重大意义的唯一的纳税人是NVIDIA公司均跃升了8.68%。此举添加到前一周的两位数增加,并将股票导致其历史记录高水平。显然,投资者在周四报告时预计良好的收益编号。此外,游戏玩家和股东都对公司新的AMPERE GPU系统的宣布感到兴奋,其中一个分析师将产品指定为“难以理解”。
生产力、创意与经济增长:
《美国经济评论》2020年4月号刊登了一篇题为《创意越来越难找到吗?》斯坦福大学和麻省理工学院的教授们。这一有趣的特征利用统计数据建立了作者的假设,即经济增长是研究生产率乘以研究人员数量的函数。这个公式听起来很像我们在《经济学202》中学到的;一个经济体的内在增长可以由劳动力增长率加上劳动生产率来决定。在这篇特别的文章中,作者利用了他们的摩尔定律公式,关于计算机芯片中的晶体管每两年增加一倍。他们指出,“如今,将芯片密度提高一倍所需的研究人员数量,是20世纪70年代初所需人数的18倍多。”关于每一美元药物研究的药物创新下降,得出了类似的结论。他们的发现有关这些主题和其他观测是新思想的流动/研究美元一直在下降,使用数据从1930年开始,确定科研人员的数量增加了23倍,而研究生产力(以TFP增长)已经以每年5.1%的速度下降)。总之,研究人员表示,“我们发现的证据提出了担忧的程度不断研究工作的水平可以生成常数指数增长,整体经济或在相对狭窄的类别,如公司或种子类型或健康状况。我们提供了一致的证据,历史上对这个问题的回答是“不”……几乎在我们观察的每一个地方,研究生产率都在大幅下降。 Research productivity is falling sharply everywhere. Taking the US aggregate number as representative, research productivity falls in half every 13 years: ideas are getting harder and harder to find. Put differently, just to sustain constant growth in GDP per person, the US must double the amount of research effort every 13 years to offset the increased difficulty of finding new ideas.”
经济学家5月第二期可能会回应,但仅间接地呼应,这是麻省理工学院和斯坦福研究人员的关切。题为“90%经济性”的特征涉及与Covid-19大流行相关的经济问题。经济学家指出,“如果人们在锁定后少混合或在最后几个月闲置后,他们将从专业网络中脱离,可能会失去技能。美国失业者可能面临失去的十年。政府计划将在短期内保存业务,欢迎这是欢迎。但是那些旨在保存工作的风险最终创造僵尸公司,既不茁壮成长也不破产,减缓劳动和资本的回收。“如果有可能是“想法”的缺乏,它将通过刺激刺激的破坏,从与同龄人合作中断,这将是经济的破坏。
虽然《机器人简报》承认上述文章的相关性,但我们认为,世界正处在一个巨大飞跃的尖端,进入一个不同的人工智能和机器人生产环境。新的“想法”将从不同的神经库中进化而来,这些神经库具有分析数据、得出结论和开发新概念的无限能力。人工智能的巨大力量将抵消研究人员的数量,甚至专用研究经费的数量。生产力将以多种方式得到提高,人类将是主要受益者。
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