Від висміяних мрій до реальності: Чому штучний інтелект та сервісні роботи випередили своїх критиків

Між ейфорією та презирством – технологічна подорож крізь час

Історія технологічних інновацій часто розвивається за передбачуваною схемою: за фазою перебільшеної ейфорії неминуче настає період розчарування та зневаги, перш ніж технології нарешті непомітно завойовують повсякденне життя. Це явище особливо яскраво спостерігається у двох галузях технологій, які зараз вважаються ключовими технологіями 21 століття: штучний інтелект та сервісні роботи.

Наприкінці 1980-х років дослідження штучного інтелекту опинилися в одній з найглибших криз у своїй історії. Настала так звана друга зима штучного інтелекту, фінансування досліджень було скорочено, і багато експертів оголосили концепцію мислячих машин провалом. Подібна доля спіткала роботів-сервісів два десятиліття потому: хоча нестача кваліфікованих працівників ще не була соціально актуальною проблемою на рубежі тисячоліть, роботів для сфери послуг відкидали як дорогі трюки та нереалістичну наукову фантастику.

Цей аналіз розглядає паралельні шляхи розвитку обох технологій та розкриває механізми, що призводять до систематичного недооцінювання революційних інновацій. Він демонструє, що як початкова ейфорія, так і подальше зневажання були однаково хибними, і які уроки можна винести з цього для оцінки майбутніх технологій.

Підходить для цього:

• Платформна економіка в перехідному періоді: розвиток з вересня 2018 року по вересень 2025 року

Озираючись на вчорашній день: історія незрозумілої революції

Коріння сучасних досліджень штучного інтелекту сягає 1950-х років, коли такі піонери, як Алан Тюрінг та Джон Маккарті, заклали теоретичні основи мислячих машин. Відому Дартмутську конференцію 1956 року зазвичай вважають народженням штучного інтелекту як дослідницької дисципліни. Ранніх дослідників надихав безмежний оптимізм: вони твердо вірили, що машини досягнуть людського інтелекту протягом кількох років.

1960-ті роки принесли перші вражаючі успіхи. Такі програми, як Logic Theorist, змогли довести математичні теореми, а в 1966 році Джозеф Вайценбаум розробив ELIZA, першого чат-бота в історії. ELIZA симулювала психотерапевта та могла настільки переконливо імітувати людські розмови, що навіть власна секретарка Вайценбаума попросила дозволу поговорити з програмою наодинці. Парадоксально, але Вайценбаум був вражений цим успіхом — він хотів довести, що людей не можна обдурити машинами.

Але перше серйозне розчарування почалося на початку 1970-х років. У сумнозвісному звіті Лайтхілла 1973 року дослідження штучного інтелекту були оголошені фундаментальним провалом і призвели до різкого скорочення фінансування досліджень у Великій Британії. У США DARPA наслідувало цей приклад, вживши аналогічних заходів. Почалася перша зима штучного інтелекту.

Вирішальним поворотним моментом стала критика перцептронів — ранніх нейронних мереж — Марвіном Мінскі та Сеймуром Папертом у 1969 році. Вони математично продемонстрували, що прості перцептрони навіть не можуть вивчити функцію XOR і тому непридатні для практичного застосування. Ця критика призвела до застою в дослідженнях нейронних мереж майже на два десятиліття.

1980-ті роки спочатку ознаменувалися відродженням штучного інтелекту з появою експертних систем. Ці системи, засновані на правилах, такі як MYCIN, яка використовувалася для діагностики інфекційних захворювань, нарешті, здавалося, запропонували прорив. Компанії інвестували мільйони у спеціалізовані машини Lisp, оптимально розроблені для запуску програм штучного інтелекту.

Але ця ейфорія тривала недовго. До кінця 1980-х років стало зрозуміло, що експертні системи були принципово обмежені: вони могли функціонувати лише у вузько визначених областях, були надзвичайно ресурсоємними в обслуговуванні та повністю виходили з ладу, щойно стикалися з непередбаченими ситуаціями. Індустрія машин на Lisp зазнала вражаючого краху — такі компанії, як LMI, збанкрутували ще у 1986 році. Почалася друга зима штучного інтелекту, ще суворіша та триваліша за першу.

Водночас робототехніка спочатку розвивалася майже виключно в промисловому секторі. Японія зайняла провідну роль у технології роботів ще в 1980-х роках, але також зосередилася на промисловому застосуванні. Honda почала розробку людиноподібних роботів у 1986 році, але тримала це дослідження в суворій таємниці.

Прихований фундамент: Як прориви з'явилися в тіні

Хоча дослідження штучного інтелекту публічно вважалися провалом наприкінці 1980-х років, одночасно відбувалися новаторські розробки, хоча й здебільшого непомічені. Найважливішим проривом стало повторне відкриття та вдосконалення зворотного поширення алгоритму Джеффрі Хінтоном, Девідом Румельхартом та Рональдом Вільямсом у 1986 році.

Ця методика вирішила фундаментальну проблему навчання в багатошарових нейронних мережах, спростувавши таким чином критику Мінського та Паперта. Однак спільнота штучного інтелекту спочатку ледве відреагувала на цю революцію. Наявні комп'ютери були занадто повільними, навчальних даних було занадто мало, а загальний інтерес до нейронних мереж був назавжди пошкоджений руйнівною критикою 1960-х років.

Лише кілька дослідників-візіонерів, таких як Янн ЛеКун, усвідомили трансформаційний потенціал зворотного поширення. Вони роками працювали в тіні усталеного символічного штучного інтелекту, закладаючи основи для того, що пізніше підкорить світ як глибоке навчання. Цей паралельний розвиток демонструє характерну закономірність технологічних інновацій: прориви часто відбуваються саме тоді, коли технологію публічно вважають провальною.

Подібне явище можна спостерігати в робототехніці. У той час як увага громадськості в 1990-х роках була зосереджена на вражаючих, але зрештою поверхневих успіхах, таких як перемога Deep Blue над Гаррі Каспаровим у 1997 році, японські компанії, такі як Honda та Sony, непомітно розробляли основи сучасних сервісних роботів.

Хоча Deep Blue був віхою в обчислювальній потужності, він все ще повністю базувався на традиційних методах програмування без будь-яких реальних можливостей навчання. Сам Каспаров пізніше зрозумів, що справжній прорив полягає не в чистій обчислювальній потужності, а в розробці самонавчальних систем, здатних до самовдосконалення.

Розвиток робототехніки в Японії виграв від культурно відмінного ставлення до автоматизації та роботів. У той час як у західних країнах роботи сприймалися переважно як загроза робочим місцям, Японія розглядала їх як необхідних партнерів у старіючому суспільстві. Таке культурне прийняття дозволило японським компаніям постійно інвестувати в технології робототехніки, навіть коли короткострокові комерційні вигоди не були очевидними.

Поступове вдосконалення базових технологій також мало вирішальне значення: сенсори ставали меншими та точнішими, процесори — потужнішими та енергоефективнішими, а програмні алгоритми — складнішими. З роками ці поступові досягнення накопичувалися у якісні стрибки, які, однак, було важко помітити стороннім спостерігачам.

Сьогодення та прорив: Коли неможливе стає повсякденним

Різкий зсув у сприйнятті штучного інтелекту та сервісних роботів парадоксально розпочався саме тоді, коли обидві технології зіткнулися з найжорстокішою критикою. Зима ШІ на початку 1990-х років раптово закінчилася серією проривів, коріння яких сягало в нібито невдалі підходи 1980-х років.

Першим поворотним моментом стала перемога Deep Blue над Каспаровим у 1997 році, яка, хоча й все ще базувалася на традиційному програмуванні, назавжди змінила сприйняття громадськістю обчислювальних можливостей. Однак важливішим було відродження нейронних мереж, що почалося у 2000-х роках, зумовлене експоненціальним зростанням обчислювальної потужності та доступністю великих обсягів даних.

Багаторічна робота Джеффрі Хінтона над нейронними мережами нарешті принесла плоди. Системи глибокого навчання досягли успіхів у розпізнаванні зображень, обробці природної мови та інших сферах, які ще кілька років тому вважалися неможливими. AlphaGo переміг чемпіона світу з Go у 2016 році, а ChatGPT здійснив революцію у взаємодії людини з комп'ютером у 2022 році — обидві системи базувалися на методах, що виникли в 1980-х роках.

Водночас сервісні роботи перетворилися з науково-фантастичного бачення на практичні рішення реальних проблем. Демографічні зміни та зростаюча нестача кваліфікованих працівників раптово створили нагальну потребу в автоматизованій допомозі. Роботи, такі як Pepper, використовувалися в будинках для людей похилого віку, а логістичні роботи революціонізували склади.

Вирішальним для цього був не лише технологічний прогрес, а й зміна соціальних структур. Нестача кваліфікованих працівників, яка не була проблемою на зламі тисячоліть, перетворилася на одну з центральних проблем, що стоять перед розвиненими економіками. Раптом роботи перестали сприйматися як ті, хто позбавляє нас робочих місць, а як необхідні помічники.

Пандемія COVID-19 ще більше прискорила цей розвиток. Безконтактні послуги та автоматизовані процеси набули важливості, водночас різко виявилася нестача персоналу в критично важливих сферах, таких як охорона здоров'я. Технології, які десятиліттями вважалися непрактичними, раптово виявилися незамінними.

Сьогодні як штучний інтелект, так і сервісні роботи стали повсякденною реальністю. Голосові асистенти, такі як Siri та Alexa, базуються на технологіях, безпосередньо запозичених з ELIZA, але були експоненціально вдосконалені завдяки сучасним методам штучного інтелекту. Роботи-доглядальники вже регулярно підтримують персонал у японських будинках для людей похилого віку, тоді як людиноподібні роботи знаходяться на межі прориву в інші сфери послуг.

Практичні приклади: Коли теорія зустрічається з реальністю

Трансформацію від висміяних концепцій до незамінних інструментів найкраще ілюструють конкретні приклади, які простежують шлях від лабораторної цікавості до готовності до ринку.

Першим вражаючим прикладом є розробка робота Pepper компанією SoftBank Robotics. Pepper базується на десятиліттях досліджень взаємодії людини і робота і спочатку задумувався як робот для продажів. Зараз Pepper успішно використовується в німецьких будинках для людей похилого віку для взаємодії з пацієнтами з деменцією. Робот може вести прості розмови, тренувати пам'ять і сприяти соціальній взаємодії завдяки своїй присутності. Те, що вважалося дорогим трюком у 2000-х роках, зараз виявляється цінною підтримкою для перевантаженого медперсоналу.

Особливо вражає терпляче прийняття: літні люди, які ніколи не виросли з комп'ютерами, природно та без застережень взаємодіють з гуманоїдним роботом. Це підтверджує суперечливу десятиліттями теорію про те, що люди мають природну схильність до антропоморфізації машин – явище, яке вже спостерігалося з ELIZA у 1960-х роках.

Другий приклад походить з логістики: використання автономних роботів на складах та в розподільчих центрах. Такі компанії, як Amazon, зараз використовують десятки тисяч роботів для сортування, транспортування та пакування товарів. Ці роботи виконують завдання, які ще кілька років тому вважалися занадто складними для машин: вони автономно переміщаються в динамічних середовищах, розпізнають та маніпулюють широким спектром об'єктів, а також координують свої дії з колегами-людьми.

Прорив стався не завдяки одному технологічному стрибку, а завдяки інтеграції різних технологій: удосконалення сенсорних технологій дозволили точне сприйняття навколишнього середовища, потужні процесори – приймати рішення в режимі реального часу, а алгоритми штучного інтелекту оптимізували координацію між сотнями роботів. Водночас економічні фактори – нестача персоналу, зростання витрат на робочу силу та підвищені вимоги до якості – раптово зробили інвестування в робототехнічні технології прибутковим.

Третій приклад можна знайти в медичній діагностиці, де системи штучного інтелекту тепер допомагають лікарям виявляти захворювання. Сучасні алгоритми розпізнавання зображень можуть діагностувати рак шкіри, захворювання очей або рак молочної залози з точністю, що дорівнює або навіть перевищує точність медичних спеціалістів. Ці системи безпосередньо базуються на нейронних мережах, які були розроблені в 1980-х роках, але десятиліттями відкидалися як непрактичні.

Безперервність розвитку особливо вражає: сучасні алгоритми глибокого навчання по суті використовують ті ж математичні принципи, що й зворотне поширення з 1986 року. Ключова відмінність полягає в доступній обчислювальній потужності та обсягах даних. Те, що Хінтон та його колеги продемонстрували на невеликих іграшкових задачах, тепер працює з медичними зображеннями з мільйонами пікселів та навчальними наборами даних із сотнями тисяч прикладів.

Ці приклади демонструють характерну закономірність: передові технології часто з'являються за десятиліття до їх практичного застосування. Між науковим обґрунтуванням доцільності та готовністю до ринку зазвичай існує тривала фаза поступових удосконалень, протягом якої технологія виглядає стагнуючою для сторонніх. Потім прорив часто відбувається раптово, коли кілька факторів — технологічна зрілість, економічна необхідність, соціальне сприйняття — поєднуються одночасно.

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Тіні та суперечності: зворотний бік прогресу

Однак історія успіху штучного інтелекту та сервісних роботів не позбавлена ​​темних сторін та невирішених суперечностей. Початкове зневажання цих технологій мало, частково, цілком законні причини, які залишаються актуальними й сьогодні.

Центральною проблемою є так звана проблема «чорної скриньки» сучасних систем штучного інтелекту. У той час як експертні системи 1980-х років мали, принаймні теоретично, зрозумілі процеси прийняття рішень, сучасні системи глибокого навчання є абсолютно непрозорими. Навіть їхні розробники не можуть пояснити, чому нейронна мережа приймає певне рішення. Це призводить до значних проблем у критично важливих сферах застосування, таких як медицина чи автономне водіння, де відстеження та підзвітність мають вирішальне значення.

Джозеф Вайценбаум, творець ELIZA, не просто так став одним із найжорсткіших критиків розвитку штучного інтелекту. Його попередження про те, що люди схильні приписувати машинам людські характеристики та надмірно довіряти їм, виявилося пророчим. Ефект ELIZA — схильність помилково вважати примітивних чат-ботів розумнішими, ніж вони є насправді — сьогодні актуальніший, ніж будь-коли, оскільки мільйони людей щодня взаємодіють з голосовими помічниками та чат-ботами.

Робототехніка стикається з аналогічними викликами. Дослідження показують, що скептицизм щодо роботів у Європі значно зріс між 2012 і 2017 роками, особливо щодо їх використання на робочому місці. Цей скептицизм не є ірраціональним: автоматизація справді призводить до втрати певних робочих місць, навіть коли створюються нові. Твердження, що роботи виконують лише «брудні, небезпечні та нудні» завдання, є оманливим — вони також дедалі частіше займають кваліфіковані робочі місця.

Розвиток у сестринській справі є особливо проблематичним. Хоча роботів-медсестер проголошують рішенням проблеми нестачі персоналу, існує ризик подальшої дегуманізації і без того напруженого сектору. Взаємодія з роботами не може замінити догляд за людьми, навіть якщо вони можуть виконувати певні функціональні завдання. Спокуса полягає в тому, щоб надати пріоритет підвищенню ефективності над людськими потребами.

Ще однією фундаментальною проблемою є концентрація влади. Розробка передових систем штучного інтелекту вимагає величезних ресурсів — обчислювальної потужності, даних, капіталу — які можуть зібрати лише кілька глобальних корпорацій. Це призводить до безпрецедентної концентрації влади в руках кількох технологічних компаній, що має непередбачувані наслідки для демократії та соціальної участі.

Історія машин Lisp 1980-х років пропонує повчальну паралель. Ці високоспеціалізовані комп'ютери були технічно блискучими, але комерційно приречені, оскільки ними керувала лише невелика еліта та вони були несумісні зі стандартними технологіями. Сьогодні існує небезпека, що подібні ізольовані рішення розвиватимуться в галузі штучного інтелекту – з тією різницею, що цього разу влада належить кільком глобальним корпораціям, а не спеціалізованим нішевим компаніям.

Зрештою, залишається питання довгострокового впливу на суспільство. Оптимістичні прогнози 1950-х років про те, що автоматизація призведе до більшого вільного часу та добробуту для всіх, не справдилися. Натомість, технологічний прогрес часто призводив до більшої нерівності та нових форм експлуатації. Немає підстав вважати, що цього разу штучний інтелект та робототехніка матимуть інший вплив, якщо не буде вжито навмисних контрзаходів.

Підходить для цього:

• Досягнення в технології робототехніки: комплексний огляд

Майбутні горизонти: що минуле розкриває про завтрашній день

Паралельна історія розвитку штучного інтелекту та сервісних роботів пропонує цінну інформацію для оцінки майбутніх технологічних тенденцій. Можна виділити кілька закономірностей, які з високою ймовірністю проявляться в майбутніх інноваціях.

Найважливішою закономірністю є характерний цикл ажіотажу: нові технології зазвичай проходять фазу завищених очікувань, за якою йде період розчарування, перш ніж нарешті досягти практичної зрілості. Цей цикл не є випадковим, а відображає різні часові рамки наукових проривів, технологічного розвитку та суспільного впровадження.

Вирішальним тут є усвідомлення того, що новаторські інновації часто виникають саме тоді, коли технологію публічно вважають провальною. Зворотне поширення помилки було розроблено в 1986 році, в розпал другої зими штучного інтелекту. Основи сучасних сервісних роботів з'явилися в 1990-х і 2000-х роках, коли роботи все ще вважалися науковою фантастикою. Це пояснюється тим, що терплячі фундаментальні дослідження проводяться поза увагою громадськості, приносячи плоди лише через роки.

У майбутньому це означає, що особливо перспективні технології часто будуть знайдені в галузях, які наразі вважаються проблемними або невдалими. Квантові обчислення – це те, де був штучний інтелект у 1980-х роках: теоретично перспективний, але ще не практично життєздатний. Термоядерна енергетика знаходиться в подібній ситуації – 20 років від ринкової готовності протягом десятиліть, але з постійним прогресом на задньому плані.

Другою важливою закономірністю є роль економічних та соціальних умов. Технології переважають не лише завдяки своїй технічній перевазі, а й тому, що вони вирішують конкретні проблеми. Демографічні зміни створили потребу в сервісних роботах, нестача кваліфікованих працівників зробила автоматизацію необхідністю, а цифровізація створила обсяги даних, які зробили можливим глибоке навчання.

Подібні рушійні сили майбутнього можна визначити вже сьогодні: зміна клімату сприятиме розвитку технологій, що сприяють декарбонізації. Старіюче суспільство стимулюватиме інновації в медицині та догляді. Зростання складності глобальних систем вимагатиме кращих інструментів аналізу та контролю.

Третя закономірність стосується конвергенції різних технологічних напрямків. Як у сфері штучного інтелекту, так і в сфері сервісних роботів прорив став результатом не однієї інновації, а радше інтеграції кількох напрямків розвитку. У сфері штучного інтелекту поєдналися вдосконалені алгоритми, більша обчислювальна потужність та більш обширні набори даних. У сфері сервісних роботів поєдналися досягнення в сенсорних технологіях, механіці, накопиченні енергії та програмному забезпеченні.

Майбутні прориви, найімовірніше, виникнуть на стику різних дисциплін. Поєднання штучного інтелекту з біотехнологіями може революціонізувати персоналізовану медицину. Інтеграція робототехніки з нанотехнологіями може відкрити абсолютно нові сфери застосування. Поєднання квантових обчислень з машинним навчанням може вирішити проблеми оптимізації, які наразі вважаються нерозв'язними.

Водночас історія застерігає від надмірних короткострокових очікувань. Більшість революційних технологій потребують 20-30 років від наукового відкриття до широкого суспільного впровадження. Цей період необхідний для подолання початкових технічних проблем, зниження витрат, побудови інфраструктури та отримання суспільного визнання.

Особливо важливий урок полягає в тому, що технології часто розвиваються зовсім інакше, ніж передбачалося спочатку. ELIZA мала на меті продемонструвати межі комп'ютерного спілкування, але стала моделлю для сучасних чат-ботів. Deep Blue переміг Каспарова грубою обчислювальною потужністю, але справжня революція відбулася з системами самонавчання. Сервісні роботи спочатку мали замінити працівників-людей, але вони виявляються цінним доповненням у ситуаціях нестачі персоналу.

Ця непередбачуваність має нагадувати про скромність під час оцінки нових технологій. Ні надмірна ейфорія, ні повальна зневага не відображають складності технологічного розвитку. Натомість потрібен нюансований підхід, який серйозно сприймає як потенціал, так і ризики нових технологій і готовий переглядати оцінки на основі нових знань.

Уроки незрозумілої епохи: що залишилося від знань

Паралельні історії штучного інтелекту та сервісних роботів розкривають фундаментальні істини про природу технологічних змін, які виходять далеко за межі цих конкретних сфер. Вони демонструють, що як сліпа технологічна ейфорія, так і повальна технофобія однаково оманливі.

Найважливішим розумінням є усвідомлення часового розриву між науковим проривом та практичним застосуванням. Те, що сьогодні здається революційною інновацією, часто має своє коріння в десятиліттях фундаментальних досліджень. Зворотне поширення теорії 1986 року Джеффрі Хінтона формує ChatGPT та автономні транспортні засоби сьогодні. ELIZA 1966 року Джозефа Вайценбаума продовжує існувати в сучасних голосових асистентах. Ця тривала затримка між винаходом та застосуванням пояснює, чому оцінки технологій так часто зазнають невдачі.

Роль так званої «долини розчарувань» відіграє тут вирішальну роль. Кожна значуща технологія проходить фазу, в якій її початкові обіцянки не можуть бути виконані, і вона вважається провальною. Ця фаза не тільки неминуча, але й навіть необхідна: вона відфільтровує сумнівні підходи та змушує зосередитися на справді життєздатних концепціях. Дві зими штучного інтелекту 1970-х і 1980-х років усунули нереалістичні очікування та створили простір для терплячої роботи, яка згодом призвела до справжніх проривів.

Ще одне ключове розуміння стосується ролі соціальних умов. Технології переважають не лише завдяки своїй технічній перевазі, а й тому, що вони відповідають конкретним соціальним потребам. Демографічні зміни перетворили сервісних роботів з цікавості на необхідність. Нестача кваліфікованих працівників перетворила автоматизацію із загрози на порятунок. Ця контекстуальна залежність пояснює, чому одна й та сама технологія оцінюється абсолютно по-різному в різний час.

Особливо варто відзначити важливість культурних факторів. Позитивне ставлення Японії до роботів дозволило продовжувати інвестувати в цю технологію, навіть коли на Заході її вважали непрактичною. Ця культурна відкритість окупилася, коли роботи раптово стали користуватися попитом у всьому світі. І навпаки, зростаючий скептицизм щодо автоматизації в Європі призвів до відставання континенту в ключових майбутніх технологіях.

Історія також застерігає від небезпеки технологічної монокультури. Машини Lisp 1980-х років були технічно блискучими, але зазнали невдачі, оскільки представляли собою несумісні ізольовані рішення. Сьогодні існує протилежна небезпека: домінування кількох глобальних технологічних компаній у сфері штучного інтелекту та робототехніки може призвести до проблематичної концентрації влади, гальмуючи інновації та ускладнюючи демократичний контроль.

Зрештою, аналіз показує, що технологічна критика часто виправдана, але зроблена з неправильних причин. Попередження Джозефа Вайценбаума про гуманізацію комп'ютерів було пророчим, але його висновок про те, що штучний інтелект не слід розробляти через це, виявився хибним. Скептицизм щодо сервісних роботів ґрунтувався на законних побоюваннях щодо робочих місць, але не враховував їхнього потенціалу для вирішення проблеми нестачі робочої сили.

Це розуміння особливо важливе для оцінки нових технологій. Критика не повинна бути спрямована проти самої технології, а радше проти проблемних застосувань або неадекватного регулювання. Завдання полягає в тому, щоб використовувати потенціал нових технологій, одночасно мінімізуючи їхні ризики.

Історія штучного інтелекту та сервісних роботів вчить нас смиренню: ні захоплені пророцтва 1950-х, ні песимістичні прогнози 1980-х років не справдилися. Реальність виявилася складнішою, повільнішою та дивовижнішою, ніж очікувалося. Цей урок завжди слід пам’ятати, оцінюючи сучасні майбутні технології — від квантових обчислень до генної інженерії та термоядерної енергії.

Водночас, історія показує, що терплячі, безперервні дослідження можуть призвести до революційних проривів навіть за несприятливих обставин. Багаторічна робота Джеффрі Хінтона над нейронними мережами довго висміювалася, але сьогодні формує життя кожного з нас. Це має заохочувати нас не здаватися навіть у, здавалося б, безнадійних галузях досліджень.

Але, мабуть, найбільший урок полягає в наступному: технологічний прогрес не є ні автоматично добрим, ні автоматично поганим. Це інструмент, вплив якого залежить від того, як ми його використовуємо. Завдання полягає не в тому, щоб демонізувати чи ідеалізувати технології, а в тому, щоб формувати їх свідомо та відповідально. Тільки таким чином ми можемо гарантувати, що наступне покоління недооцінених технологій справді сприятиме добробуту людства.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць