object(WP_Query)#18195 (63) {
["query"]=>
array(3) {
["tag"]=>
string(20) "onderzoektechnologie"
["lang"]=>
string(2) "nl"
["post_type"]=>
array(2) {
[0]=>
string(12) "tribe_events"
[1]=>
string(4) "post"
}
}
["query_vars"]=>
array(68) {
["tag"]=>
string(20) "onderzoektechnologie"
["lang"]=>
string(2) "nl"
["error"]=>
string(0) ""
["m"]=>
string(0) ""
["p"]=>
int(0)
["post_parent"]=>
string(0) ""
["subpost"]=>
string(0) ""
["subpost_id"]=>
string(0) ""
["attachment"]=>
string(0) ""
["attachment_id"]=>
int(0)
["name"]=>
string(0) ""
["pagename"]=>
string(0) ""
["page_id"]=>
int(0)
["second"]=>
string(0) ""
["minute"]=>
string(0) ""
["hour"]=>
string(0) ""
["day"]=>
int(0)
["monthnum"]=>
int(0)
["year"]=>
int(0)
["w"]=>
int(0)
["category_name"]=>
string(0) ""
["cat"]=>
string(0) ""
["tag_id"]=>
int(354)
["author"]=>
string(0) ""
["author_name"]=>
string(0) ""
["feed"]=>
string(0) ""
["tb"]=>
string(0) ""
["paged"]=>
int(0)
["meta_key"]=>
string(0) ""
["meta_value"]=>
string(0) ""
["preview"]=>
string(0) ""
["s"]=>
string(0) ""
["sentence"]=>
string(0) ""
["title"]=>
string(0) ""
["fields"]=>
string(0) ""
["menu_order"]=>
string(0) ""
["embed"]=>
string(0) ""
["category__in"]=>
array(0) {
}
["category__not_in"]=>
array(0) {
}
["category__and"]=>
array(0) {
}
["post__in"]=>
array(0) {
}
["post__not_in"]=>
array(0) {
}
["post_name__in"]=>
array(0) {
}
["tag__in"]=>
array(0) {
}
["tag__not_in"]=>
array(0) {
}
["tag__and"]=>
array(0) {
}
["tag_slug__in"]=>
array(1) {
[0]=>
string(20) "onderzoektechnologie"
}
["tag_slug__and"]=>
array(0) {
}
["post_parent__in"]=>
array(0) {
}
["post_parent__not_in"]=>
array(0) {
}
["author__in"]=>
array(0) {
}
["author__not_in"]=>
array(0) {
}
["search_columns"]=>
array(0) {
}
["post_type"]=>
array(2) {
[0]=>
string(12) "tribe_events"
[1]=>
string(4) "post"
}
["update_post_term_cache"]=>
bool(true)
["ignore_sticky_posts"]=>
bool(false)
["suppress_filters"]=>
bool(false)
["cache_results"]=>
bool(true)
["update_menu_item_cache"]=>
bool(false)
["lazy_load_term_meta"]=>
bool(true)
["update_post_meta_cache"]=>
bool(true)
["posts_per_page"]=>
int(9)
["nopaging"]=>
bool(false)
["comments_per_page"]=>
string(2) "50"
["no_found_rows"]=>
bool(false)
["taxonomy"]=>
string(8) "language"
["term"]=>
string(2) "nl"
["order"]=>
string(4) "DESC"
}
["tax_query"]=>
object(WP_Tax_Query)#30630 (6) {
["queries"]=>
array(2) {
[0]=>
array(5) {
["taxonomy"]=>
string(8) "language"
["terms"]=>
array(1) {
[0]=>
string(2) "nl"
}
["field"]=>
string(4) "slug"
["operator"]=>
string(2) "IN"
["include_children"]=>
bool(true)
}
[1]=>
array(5) {
["taxonomy"]=>
string(8) "post_tag"
["terms"]=>
array(1) {
[0]=>
string(20) "onderzoektechnologie"
}
["field"]=>
string(4) "slug"
["operator"]=>
string(2) "IN"
["include_children"]=>
bool(true)
}
}
["relation"]=>
string(3) "AND"
["table_aliases":protected]=>
array(2) {
[0]=>
string(25) "wpstg0_term_relationships"
[1]=>
string(3) "tt1"
}
["queried_terms"]=>
array(2) {
["post_tag"]=>
array(2) {
["terms"]=>
array(1) {
[0]=>
string(20) "onderzoektechnologie"
}
["field"]=>
string(4) "slug"
}
["language"]=>
array(2) {
["terms"]=>
array(1) {
[0]=>
string(2) "nl"
}
["field"]=>
string(4) "slug"
}
}
["primary_table"]=>
string(12) "wpstg0_posts"
["primary_id_column"]=>
string(2) "ID"
}
["meta_query"]=>
object(WP_Meta_Query)#30631 (9) {
["queries"]=>
array(0) {
}
["relation"]=>
NULL
["meta_table"]=>
NULL
["meta_id_column"]=>
NULL
["primary_table"]=>
NULL
["primary_id_column"]=>
NULL
["table_aliases":protected]=>
array(0) {
}
["clauses":protected]=>
array(0) {
}
["has_or_relation":protected]=>
bool(false)
}
["date_query"]=>
bool(false)
["queried_object"]=>
object(WP_Term)#30637 (10) {
["term_id"]=>
int(354)
["name"]=>
string(21) "onderzoek|technologie"
["slug"]=>
string(20) "onderzoektechnologie"
["term_group"]=>
int(0)
["term_taxonomy_id"]=>
int(354)
["taxonomy"]=>
string(8) "post_tag"
["description"]=>
string(0) ""
["parent"]=>
int(0)
["count"]=>
int(1)
["filter"]=>
string(3) "raw"
}
["queried_object_id"]=>
int(354)
["request"]=>
string(1206) "
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS wpstg0_posts.ID
FROM wpstg0_posts LEFT JOIN wpstg0_term_relationships ON (wpstg0_posts.ID = wpstg0_term_relationships.object_id) LEFT JOIN wpstg0_term_relationships AS tt1 ON (wpstg0_posts.ID = tt1.object_id)
WHERE 1=1 AND (
wpstg0_term_relationships.term_taxonomy_id IN (5)
AND
tt1.term_taxonomy_id IN (354)
) AND ((wpstg0_posts.post_type = 'tribe_events' AND (wpstg0_posts.post_status = 'publish' OR wpstg0_posts.post_status = 'acf-disabled' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-success' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-failed' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-schedule' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-pending' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-draft')) OR (wpstg0_posts.post_type = 'post' AND (wpstg0_posts.post_status = 'publish' OR wpstg0_posts.post_status = 'acf-disabled' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-success' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-failed' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-schedule' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-pending' OR wpstg0_posts.post_status = 'tribe-ea-draft')))
GROUP BY wpstg0_posts.ID
ORDER BY wpstg0_posts.post_date DESC
LIMIT 0, 9
"
["posts"]=>
&array(1) {
[0]=>
object(WP_Post)#30633 (24) {
["ID"]=>
int(2913)
["post_author"]=>
string(3) "369"
["post_date"]=>
string(19) "2020-04-22 11:49:30"
["post_date_gmt"]=>
string(19) "2020-04-22 09:49:30"
["post_content"]=>
string(10076) "Er heerst verwarring, maar wat zijn de echte mogelijkheden?
AI gekoppeld aan big data, zorgt al voor verstoring van sommige industrieën. Duidelijke voorbeelden zijn de manier waarop Airbnb en Uber de marktdynamiek voor korte termijn huurwoningen en taxiverhuur hebben veranderd.
De meeste mensen hebben echter geen idee hoe de onderliggende systemen voor dergelijke nieuwe toepassingen eigenlijk werken. Wat wordt er nu verstoord? En hoe kunnen we allemaal profiteren van deze nieuwe technologieën? Wat zijn de grenzen voor de komende dertig jaar?
Het interessante is dat de onderliggende processen heel eenvoudig zijn, maar het effect van
het samenvoegen van eenvoudige technologie kan enorme kansen bieden (en verstoringen). Het slimme stukje AI gekoppeld aan big data zien we aan deze vrij domme computers die schijnbaar heel slimme dingen doen. Dit is natuurlijk een fata morgana, want geen enkele van de huidige technologie kan veel meer doen dan eenvoudige vergelijkingen maken en een relevant pad kiezen uit het leren over wat eerder heeft gewerkt.
AI vs Canine
AI lijkt veel op uw hond - u mag uw hond trainen om het papier te halen nadat het door de brievenbus is gevallen. Dit kan enige tijd duren. Maar terwijl het lijkt te begrijpen dat u de krant wilt lezen zodra deze aankomt, heeft uw hond geen begrip van wat de krant is, of wat u er aan hebt. Hij heeft net geleerd een proces te volgen. Ongetwijfeld zijn deze vaardigheden enigszins overdraagbaar, verander de lezer samen met het huis en de hond past waarschijnlijk dezelfde procedure toe in nieuwe omstandigheden. Vraag de hond waar het papier voor dient en u zult niet verbaasd zijn over het antwoord.
Nu komt de huidige AI-slimheid voort uit het hebben van een trainingssysteem dat gebruik maakt van miljoenen en miljoenen stukjes 'test' data. De huidige computers zijn nu snel genoeg om vrij snel te worden getraind met zulke enorme datasets en deze snelheid neemt toe door nieuwe soorten
computerchips die zulke berekeningen maken in
parallel, (in plaats van traditioneel één bitje data per keer). Dit is enigszins analoog aan hoe onze hersenen werken - we hebben vele miljarden neuronen die tegelijkertijd werken om problemen op te lossen - we weten eigenlijk niet hoe we dit doen - maar het werkt duidelijk!
De moderne AI en big data computers gebruiken vergelijkbare, maar veel, veel kleinere neurale netwerken.
De computer leert en herleert van de testgegevens en echte gegevens, zodat hij beter en beter wordt in het oplossen van een bepaalde test of set van omstandigheden.
Dus terwijl deze AI-systemen vrij goed zijn in gezichtsherkenning, het uitwerken van de beste manier om een computerspel te spelen of het vinden van hun weg om obstakels op hun pad, zijn ze nog steeds hopeloos als je ze een taak geeft die ze nog niet eerder zijn tegengekomen. Door te trainen op specifieke taken kan uw robot-hond dus ook uw papier halen. En terwijl uw hond waarschijnlijk een beetje doorheeft dat u uw papier leuk vindt, heeft de robot-hond gewoon geen idee van uw bestaan of van uw papier.
De Media & verkeerde informatie
De media hebben veel te verantwoorden in een verkeerde voorstelling van hoe deze AI-systemen werken. Ze geven vaak een beeld van robots die dingen doen die intelligent lijken, de manier waarop ze bewegen, wat ze zeggen en hoe ze reageren kan bedrieglijk zijn. Maar in werkelijkheid zijn er
geen ideeën of denkprocessen zoals we die kennen - gewoon een aangeleerde reactie op een set gegevens die de robots en het AI-systeem al vele malen eerder hebben gezien.
Nu, natuurlijk, omdat we het brein niet begrijpen, kunnen we niet weten wanneer het AI-systeem de complexiteit zal krijgen om gevoelig te worden. De omvang van de huidige AI-systemen in vergelijking met de hersenen is klein - dus totdat we een veel geavanceerder apparaat ontwerpen, is deze potentiële gevoeligheid op de een of andere manier niet meer aanwezig.
Maar, belangrijk voor de toekomst van de mensheid, we kunnen de slimheid van de huidige en snel verbeterende AI-systemen gebruiken om heel veel nuttige dingen te doen. Sommige mensen geloven dat we een beperkte tijdspanne hebben om de wereld te verbeteren voordat we hem volledig vernietigen. Deze slimheid is nu net goed genoeg om de
mens te helpen een nieuwe weg te vinden.
Veel dingen die mensen elke dag doen zijn niet meer dan geleerde reacties op terugkerende acties en feiten. Dit geldt vooral voor repetitieve taken. Het geldt ook, hoewel niet zo voor de hand liggend, voor mensen die met grote 'datasets' werken. We weten dat AI daar uitstekend mee omgaat - beter dan wij - dus kenniswerkers zoals accountants, juristen en medische experts kunnen worden geholpen of mogelijk vervangen door AI-systemen. Dit gebeurt al, IBM heeft hun
Watson computer die onderzoekers helpt bij het vinden van nieuwe medicijnen uit eerdere experimentele data en die artsen helpt bij complexe diagnoses.
We weten ook van de autonome auto's en hun gestage verbetering, Tesla-auto's en sommige Mercedes kunnen u al rijden, met uw handen van het stuur, op de snelweg of tweebaansweg. Google's Waymo auto start een volledige taxiservice in Phoenix Arizona in 2018 - met niemand voorin!
Wat gebeurt er als we al deze technologieën in gebruik nemen?
Wat de mensen missen is dat als we deze technologieën - de AI, big data, robotica, de sensoren die verbonden zijn door snelle draadloze communicatie - samenvoegen, we iets heel bijzonders in petto hebben.
Al deze technologieën bestaan nu. Stel je de nieuwe robotfabriek voor, het AI-systeem is getraind om een nieuwe robot te maken - een repetitieve taak, en het nieuwe AI-systeem kan het leren doorgeven aan de nieuwe robot. Dit maakt weer een andere robot, met natuurlijk de hulp van geautomatiseerde productiesystemen en geautomatiseerde bevoorrading, geleverd aan de fabriek door chauffeursloze vrachtwagens. Er is niet veel fantasie voor nodig om te beseffen dat we al snel
meer robots zouden kunnen hebben dan dat we weten wat we er mee moeten doen.
Ik heb vele jaren met boekhoudsystemen gewerkt. Die hadden al lang moeten worden gereviseerd, en als dit begint zal het de wereld opschudden. Boekhouding is heel eenvoudig; we verplaatsen de gegevens gewoon naar de betreffende vakken. Terwijl grote bedrijven moeite zullen hebben om te veranderen, zullen kleinere organisaties het voortouw nemen. Het heeft geen zin om mensen accountgegevens te laten invoeren, opnieuw te laten ordenen of door te geven aan een aparte organisatie. Zodra de gezamenlijke applicaties hiervoor aankomen - gaat elke organisatie die dit nieuwe model gebruikt, alle kosten en moeite van een dubbele boekhouding gewoon omzeilen. Nieuwe fintech-technologie zoals blockchain zal de geldigheid van alle transacties op een meer consistent niveau ondersteunen dan nu mogelijk is.
Dag, dag accountants.
Een nieuwe visie op de toekomst
.
Dus, met een beetje visie, konden we binnen een korte tijdspanne, misschien niet meer dan vijftien tot dertig jaar, massale robotproductie krijgen met een beetje sluwheid erin gegooid, om ons te vervoeren, dingen voor ons te verplaatsen, dingen voor ons te maken, de centrales te bouwen en te runnen, de velden te bewerken, alle boekhouding en het bankwezen te doen, het beste medische advies te geven, het beste juridische advies te geven, de meeste van onze huizen te bouwen, en de thee te maken.
Dit betekent dat
mensen kunnen worden bevrijd van verschillende zaken, zoals het oplossen van de meest urgente problemen in de wereld. Dit brengt ons direct bij een misverstand over lonen, geld en middelen. We hebben allemaal 'geleefd om te werken', en daarom hebben we er moeite mee om afstand te nemen en deze toekomst te zien voor wat hij werkelijk is. Er zal geen gebrek zijn aan 'rijkdom', want de robotica en AI-systemen zullen het geweldig doen - in feite voor niets - en we zullen in een land van overvloed leven.
Geld is niet langer een probleem - het is het aandeel van de fysieke middelen dat centraal staat. Als we verstandig zijn, zullen we inzien dat niemand de robots hoeft te bezitten, ze zouden een bron voor de hele mensheid moeten zijn. Hoe we ons aan deze uitdaging aanpassen, kan een gouden tijdperk voor de mensheid inluiden - of een nieuwe golf van wereldwijde onderdrukking inluiden. Jouw keuze!
Wil je meer?
Wil je meer? Wees niet verdrietig dat het artikel voorbij is! We hebben nog genoeg andere spannende dingen met je te delen. Schrijf je in op onze tweemaandelijkse nieuwsbrief en we houden je op de hoogte van ons laatste nieuws.
Aanvullende AI en robotica middelen:
"
["post_title"]=>
string(44) "Toekomstig geluk van AI, Big Data & Robotica"
["post_excerpt"]=>
string(0) ""
["post_status"]=>
string(7) "publish"
["comment_status"]=>
string(4) "open"
["ping_status"]=>
string(4) "open"
["post_password"]=>
string(0) ""
["post_name"]=>
string(41) "toekomstig-geluk-van-ai-big-data-robotics"
["to_ping"]=>
string(0) ""
["pinged"]=>
string(0) ""
["post_modified"]=>
string(19) "2020-05-06 17:11:20"
["post_modified_gmt"]=>
string(19) "2020-05-06 15:11:20"
["post_content_filtered"]=>
string(0) ""
["post_parent"]=>
int(0)
["guid"]=>
string(37) "https://staging.happonomy.org/?p=2913"
["menu_order"]=>
int(0)
["post_type"]=>
string(4) "post"
["post_mime_type"]=>
string(0) ""
["comment_count"]=>
string(1) "0"
["filter"]=>
string(3) "raw"
}
}
["post_count"]=>
int(1)
["current_post"]=>
int(-1)
["before_loop"]=>
bool(true)
["in_the_loop"]=>
bool(false)
["post"]=>
object(WP_Post)#30633 (24) {
["ID"]=>
int(2913)
["post_author"]=>
string(3) "369"
["post_date"]=>
string(19) "2020-04-22 11:49:30"
["post_date_gmt"]=>
string(19) "2020-04-22 09:49:30"
["post_content"]=>
string(10076) "Er heerst verwarring, maar wat zijn de echte mogelijkheden?
AI gekoppeld aan big data, zorgt al voor verstoring van sommige industrieën. Duidelijke voorbeelden zijn de manier waarop Airbnb en Uber de marktdynamiek voor korte termijn huurwoningen en taxiverhuur hebben veranderd.
De meeste mensen hebben echter geen idee hoe de onderliggende systemen voor dergelijke nieuwe toepassingen eigenlijk werken. Wat wordt er nu verstoord? En hoe kunnen we allemaal profiteren van deze nieuwe technologieën? Wat zijn de grenzen voor de komende dertig jaar?
Het interessante is dat de onderliggende processen heel eenvoudig zijn, maar het effect van het samenvoegen van eenvoudige technologie kan enorme kansen bieden (en verstoringen). Het slimme stukje AI gekoppeld aan big data zien we aan deze vrij domme computers die schijnbaar heel slimme dingen doen. Dit is natuurlijk een fata morgana, want geen enkele van de huidige technologie kan veel meer doen dan eenvoudige vergelijkingen maken en een relevant pad kiezen uit het leren over wat eerder heeft gewerkt.
AI vs Canine
AI lijkt veel op uw hond - u mag uw hond trainen om het papier te halen nadat het door de brievenbus is gevallen. Dit kan enige tijd duren. Maar terwijl het lijkt te begrijpen dat u de krant wilt lezen zodra deze aankomt, heeft uw hond geen begrip van wat de krant is, of wat u er aan hebt. Hij heeft net geleerd een proces te volgen. Ongetwijfeld zijn deze vaardigheden enigszins overdraagbaar, verander de lezer samen met het huis en de hond past waarschijnlijk dezelfde procedure toe in nieuwe omstandigheden. Vraag de hond waar het papier voor dient en u zult niet verbaasd zijn over het antwoord.
Nu komt de huidige AI-slimheid voort uit het hebben van een trainingssysteem dat gebruik maakt van miljoenen en miljoenen stukjes 'test' data. De huidige computers zijn nu snel genoeg om vrij snel te worden getraind met zulke enorme datasets en deze snelheid neemt toe door nieuwe soorten computerchips die zulke berekeningen maken in parallel, (in plaats van traditioneel één bitje data per keer). Dit is enigszins analoog aan hoe onze hersenen werken - we hebben vele miljarden neuronen die tegelijkertijd werken om problemen op te lossen - we weten eigenlijk niet hoe we dit doen - maar het werkt duidelijk!
De moderne AI en big data computers gebruiken vergelijkbare, maar veel, veel kleinere neurale netwerken. De computer leert en herleert van de testgegevens en echte gegevens, zodat hij beter en beter wordt in het oplossen van een bepaalde test of set van omstandigheden.
Dus terwijl deze AI-systemen vrij goed zijn in gezichtsherkenning, het uitwerken van de beste manier om een computerspel te spelen of het vinden van hun weg om obstakels op hun pad, zijn ze nog steeds hopeloos als je ze een taak geeft die ze nog niet eerder zijn tegengekomen. Door te trainen op specifieke taken kan uw robot-hond dus ook uw papier halen. En terwijl uw hond waarschijnlijk een beetje doorheeft dat u uw papier leuk vindt, heeft de robot-hond gewoon geen idee van uw bestaan of van uw papier.
De Media & verkeerde informatie
De media hebben veel te verantwoorden in een verkeerde voorstelling van hoe deze AI-systemen werken. Ze geven vaak een beeld van robots die dingen doen die intelligent lijken, de manier waarop ze bewegen, wat ze zeggen en hoe ze reageren kan bedrieglijk zijn. Maar in werkelijkheid zijn er geen ideeën of denkprocessen zoals we die kennen - gewoon een aangeleerde reactie op een set gegevens die de robots en het AI-systeem al vele malen eerder hebben gezien.
Nu, natuurlijk, omdat we het brein niet begrijpen, kunnen we niet weten wanneer het AI-systeem de complexiteit zal krijgen om gevoelig te worden. De omvang van de huidige AI-systemen in vergelijking met de hersenen is klein - dus totdat we een veel geavanceerder apparaat ontwerpen, is deze potentiële gevoeligheid op de een of andere manier niet meer aanwezig.
Maar, belangrijk voor de toekomst van de mensheid, we kunnen de slimheid van de huidige en snel verbeterende AI-systemen gebruiken om heel veel nuttige dingen te doen. Sommige mensen geloven dat we een beperkte tijdspanne hebben om de wereld te verbeteren voordat we hem volledig vernietigen. Deze slimheid is nu net goed genoeg om de mens te helpen een nieuwe weg te vinden.
Veel dingen die mensen elke dag doen zijn niet meer dan geleerde reacties op terugkerende acties en feiten. Dit geldt vooral voor repetitieve taken. Het geldt ook, hoewel niet zo voor de hand liggend, voor mensen die met grote 'datasets' werken. We weten dat AI daar uitstekend mee omgaat - beter dan wij - dus kenniswerkers zoals accountants, juristen en medische experts kunnen worden geholpen of mogelijk vervangen door AI-systemen. Dit gebeurt al, IBM heeft hun Watson computer die onderzoekers helpt bij het vinden van nieuwe medicijnen uit eerdere experimentele data en die artsen helpt bij complexe diagnoses.
We weten ook van de autonome auto's en hun gestage verbetering, Tesla-auto's en sommige Mercedes kunnen u al rijden, met uw handen van het stuur, op de snelweg of tweebaansweg. Google's Waymo auto start een volledige taxiservice in Phoenix Arizona in 2018 - met niemand voorin!
Wat gebeurt er als we al deze technologieën in gebruik nemen?
Wat de mensen missen is dat als we deze technologieën - de AI, big data, robotica, de sensoren die verbonden zijn door snelle draadloze communicatie - samenvoegen, we iets heel bijzonders in petto hebben.
Al deze technologieën bestaan nu. Stel je de nieuwe robotfabriek voor, het AI-systeem is getraind om een nieuwe robot te maken - een repetitieve taak, en het nieuwe AI-systeem kan het leren doorgeven aan de nieuwe robot. Dit maakt weer een andere robot, met natuurlijk de hulp van geautomatiseerde productiesystemen en geautomatiseerde bevoorrading, geleverd aan de fabriek door chauffeursloze vrachtwagens. Er is niet veel fantasie voor nodig om te beseffen dat we al snel meer robots zouden kunnen hebben dan dat we weten wat we er mee moeten doen.
Ik heb vele jaren met boekhoudsystemen gewerkt. Die hadden al lang moeten worden gereviseerd, en als dit begint zal het de wereld opschudden. Boekhouding is heel eenvoudig; we verplaatsen de gegevens gewoon naar de betreffende vakken. Terwijl grote bedrijven moeite zullen hebben om te veranderen, zullen kleinere organisaties het voortouw nemen. Het heeft geen zin om mensen accountgegevens te laten invoeren, opnieuw te laten ordenen of door te geven aan een aparte organisatie. Zodra de gezamenlijke applicaties hiervoor aankomen - gaat elke organisatie die dit nieuwe model gebruikt, alle kosten en moeite van een dubbele boekhouding gewoon omzeilen. Nieuwe fintech-technologie zoals blockchain zal de geldigheid van alle transacties op een meer consistent niveau ondersteunen dan nu mogelijk is. Dag, dag accountants.
Een nieuwe visie op de toekomst
.
Dus, met een beetje visie, konden we binnen een korte tijdspanne, misschien niet meer dan vijftien tot dertig jaar, massale robotproductie krijgen met een beetje sluwheid erin gegooid, om ons te vervoeren, dingen voor ons te verplaatsen, dingen voor ons te maken, de centrales te bouwen en te runnen, de velden te bewerken, alle boekhouding en het bankwezen te doen, het beste medische advies te geven, het beste juridische advies te geven, de meeste van onze huizen te bouwen, en de thee te maken.
Dit betekent dat mensen kunnen worden bevrijd van verschillende zaken, zoals het oplossen van de meest urgente problemen in de wereld. Dit brengt ons direct bij een misverstand over lonen, geld en middelen. We hebben allemaal 'geleefd om te werken', en daarom hebben we er moeite mee om afstand te nemen en deze toekomst te zien voor wat hij werkelijk is. Er zal geen gebrek zijn aan 'rijkdom', want de robotica en AI-systemen zullen het geweldig doen - in feite voor niets - en we zullen in een land van overvloed leven.
Geld is niet langer een probleem - het is het aandeel van de fysieke middelen dat centraal staat. Als we verstandig zijn, zullen we inzien dat niemand de robots hoeft te bezitten, ze zouden een bron voor de hele mensheid moeten zijn. Hoe we ons aan deze uitdaging aanpassen, kan een gouden tijdperk voor de mensheid inluiden - of een nieuwe golf van wereldwijde onderdrukking inluiden. Jouw keuze!
Wil je meer?
Wil je meer? Wees niet verdrietig dat het artikel voorbij is! We hebben nog genoeg andere spannende dingen met je te delen. Schrijf je in op onze tweemaandelijkse nieuwsbrief en we houden je op de hoogte van ons laatste nieuws.
Aanvullende AI en robotica middelen:
"
["post_title"]=>
string(44) "Toekomstig geluk van AI, Big Data & Robotica"
["post_excerpt"]=>
string(0) ""
["post_status"]=>
string(7) "publish"
["comment_status"]=>
string(4) "open"
["ping_status"]=>
string(4) "open"
["post_password"]=>
string(0) ""
["post_name"]=>
string(41) "toekomstig-geluk-van-ai-big-data-robotics"
["to_ping"]=>
string(0) ""
["pinged"]=>
string(0) ""
["post_modified"]=>
string(19) "2020-05-06 17:11:20"
["post_modified_gmt"]=>
string(19) "2020-05-06 15:11:20"
["post_content_filtered"]=>
string(0) ""
["post_parent"]=>
int(0)
["guid"]=>
string(37) "https://staging.happonomy.org/?p=2913"
["menu_order"]=>
int(0)
["post_type"]=>
string(4) "post"
["post_mime_type"]=>
string(0) ""
["comment_count"]=>
string(1) "0"
["filter"]=>
string(3) "raw"
}
["comment_count"]=>
int(0)
["current_comment"]=>
int(-1)
["found_posts"]=>
int(1)
["max_num_pages"]=>
float(1)
["max_num_comment_pages"]=>
int(0)
["is_single"]=>
bool(false)
["is_preview"]=>
bool(false)
["is_page"]=>
bool(false)
["is_archive"]=>
bool(true)
["is_date"]=>
bool(false)
["is_year"]=>
bool(false)
["is_month"]=>
bool(false)
["is_day"]=>
bool(false)
["is_time"]=>
bool(false)
["is_author"]=>
bool(false)
["is_category"]=>
bool(false)
["is_tag"]=>
bool(true)
["is_tax"]=>
bool(false)
["is_search"]=>
bool(false)
["is_feed"]=>
bool(false)
["is_comment_feed"]=>
bool(false)
["is_trackback"]=>
bool(false)
["is_home"]=>
bool(false)
["is_privacy_policy"]=>
bool(false)
["is_404"]=>
bool(false)
["is_embed"]=>
bool(false)
["is_paged"]=>
bool(false)
["is_admin"]=>
bool(false)
["is_attachment"]=>
bool(false)
["is_singular"]=>
bool(false)
["is_robots"]=>
bool(false)
["is_favicon"]=>
bool(false)
["is_posts_page"]=>
bool(false)
["is_post_type_archive"]=>
bool(false)
["query_vars_hash":"WP_Query":private]=>
string(32) "bad7c20698b64e1c94c9d320ac327fc6"
["query_vars_changed":"WP_Query":private]=>
bool(true)
["thumbnails_cached"]=>
bool(false)
["allow_query_attachment_by_filename":protected]=>
bool(false)
["stopwords":"WP_Query":private]=>
NULL
["compat_fields":"WP_Query":private]=>
array(2) {
[0]=>
string(15) "query_vars_hash"
[1]=>
string(18) "query_vars_changed"
}
["compat_methods":"WP_Query":private]=>
array(2) {
[0]=>
string(16) "init_query_flags"
[1]=>
string(15) "parse_tax_query"
}
["tribe_is_event"]=>
bool(false)
["tribe_is_multi_posttype"]=>
bool(false)
["tribe_is_event_category"]=>
bool(false)
["tribe_is_event_venue"]=>
bool(false)
["tribe_is_event_organizer"]=>
bool(false)
["tribe_is_event_query"]=>
bool(false)
["tribe_is_past"]=>
bool(false)
["tribe_controller"]=>
object(Tribe\Events\Views\V2\Query\Event_Query_Controller)#24888 (1) {
["filtering_query":"Tribe\Events\Views\V2\Query\Event_Query_Controller":private]=>
*RECURSION*
}
}
string(10) "have posts"
Titel
Mollit duis Lorem amet veniam minim ad.Voluptate commodo labore aliqua quis esse aliqua.Veniam tempor elit velit non.