Станок ли: Станок / пресс Lee load all 2, цена пресса … купить

Содержание

Lee reLoad — всё для снаряжение патронов!

Американская компания «Lee Precision» очень хорошо зарекомендовала себя в Европе и США своей продукцией для охотников и стрелков, которые самостоятельно собирают и снаряжают патроны 12, 16 и 20 калибра. Эта тема (самокрут патронов) крайне увлекательна для людей — возможность самостоятельно, по своим идеям и представлениям, сделать патроны, которые будут в корне отличаться от заводских.

В России продукция «Lee Precision» известна мало, но все равно продается на различных сайтах и в оружейных магазинах. Опытные охотники уже давно пользуются прессами марки Lee Load All II, тигели Lee Pro 4, пулелейки, дозаторы пороха завоевали популярность в охотничьих кругах. Тигель Lee Pro известен своей оригинальностью конструкции и удобством в эксплуатации, пулелейка Lee славится своей простотой и удобством для отливания пуль.

Товары «Lee Precision» (станки Lee Load All II, тигели Lee Pro, пороховые дозаторы, пулелейки, аксессуары и тд.

) производятся только на территории США (Китая нет) и поставляются непосредственно со склада производителя.

Мы, как любители оружия, различных станков, приспособлений для снаряжения патронов достаточно долго занимаемся продажей, сами для себя тоже используем станок Lee Load All, тигель Lee Pro 4, пулелейка Lee и аксессуары тоже постоянно не стоит без дела. Мы можем охарактеризовать продукцию «Lee Precision» как высокого качества, очень удобную в эксплуатации и позволяющую экономить как время на оснастке, так и деньги на патронах.

Так как компания Lee Precision не представлена дилером в России и не имеет своего официального представителя, то цены на продукцию (станок Lee Load Аll II, тигель Lee, пулелейка, дозаторы пороха и др.) неоправданно завышены в магазинах и на различных сайтах охотничьих интернет-магазинов, что наводит на мысль о покупке более дешевых вариантов снаряжения патронов.

Мы же предлагаем пресс-станки Lee Load A ll, тигели Lee, пулелейки Lee, дозаторы пороха, электронное оборудование по вполне доступным ценам и ожидаем, что с нашей помощью гораздо больше желающих смогут использовать продукцию Lee Precision и оценить удобство по достоинству, качество изготовления товаров.

Мы предусмотрели различные варианты доставки, в том числе- бесплатная доставка курьером в Московском метро (без подъема на поверхность). Можем отправить продукцию компании Lee Precision (пресс-станки Lee Load All, тигели Lee, пулелейки Lee, дозаторы пороха, электронное оборудование) по России или транспортными компаниями или воспользоваться услугами Почты России.

Короткая история компании «Lee Precision»

Компании «Lee Precision» берёт своё начало в 1958 году в домашней мастерской Ричарда Ли (Richard Lee), с изобретения знаменитого

Lee Loader для дробовика. Первые станки для винтовок и пистолетов Lee Load были изобретены позже – в начале 60-x годов. По настоящее время было внедрено более полтора миллиона этих станков.

Первые пулелейка Lee и тигель Lee Pro для плавки свинца появились в начале 70-х годов. После этого лить свинцовые пули в домашних условия стало гораздо легче и удобней, чем когда-либо раньше. В середине 70-х годов Ричард Ли начинает продавать первый станок для перезарядки патронов для гладкоствольных ружей — Lee Load All, который оказался вне конкуренции благодаря своим характеристикам и низкой цене. В дальнейшем и до сих пор он несколько раз модернизировался пока не обрел свою современную форму.

Желаем Вам удачных покупок и использования продукции фирмы Lee Precision!

Станок точильно-шлифовальный ЛТШ-4 — цена, отзывы, характеристики с фото, инструкция, видео

Точильно-шлифовальный станок ЛТШ-4 предназначен для заточки быстрорежущих и оснащенных пластинками из твёрдого сплава резцов высотой до 100 мм, заточки сверл диаметром 12-50 мм, заточки слесарного инструмента, полировки деталей, снятия заусенцев, фасок и других слесарных работ.

При применении соответствующих приспособлений станок может быть использован для шлифования и полирования изделий. Изготовлен на жесткой станине с возможностью закрепления к полу анкерными болтами.

Особенности станка:

  • Cостоит из тумбы, на которой жестко крепится электродвигатель.
  • На цилиндрических концах вала электродвигателя устанавливаются два шлифовальных круга, каждый из которых закрыт ограждением, в виде защитного экрана и предохранительного козырька.
  • С задних сторон ограждения имеют отверстия для подсоединения цеховой вытяжной сети или индивидуального пылеотсасывающего агрегата.
  • Cнабжен подручниками, которые перемещаются в пазах кронштейнов в двух направлениях.
  • Перемещение в горизонтальной плоскости позволяет поддерживать необходимый зазор не более 3 мм между кругом и подручником.
  • Перемещение по вертикали обеспечивает возможность обработки изделий различной высоты.

ПараметрЗначение
Частота вращения вала, об/мин1400
Максимальная скорость резания, м/c30
Мощность электродвигателя, кВт7,5
Ток питающей сетиПеременный 3-х фазный, 50Гц, 380В
Режущий инструмент по ГОСТ 2424 на керамической связке:
  • наружный диаметр круга, мм
  • высота, мм
  • посадочный диаметр, мм
  • диаметр изношенного круга, мм

400
50
203
240
Класс неуравновешенности2 кл. или 1 кл.
Высота центров кругов от основания, мм950
Габаритные размеры (LxBxH), мм810х475х1400
Масса ЛТШ-4 станка, кг226

Комплект поставки станка:

  • инструмент для обслуживания,
  • шлифовальные круги — 2 шт.,
  • руководство по эксплуатации.

Печатный станок: грозит ли США гиперинфляция

МОСКВА, 8 мар — ПРАЙМ.  Американские власти закачали в экономику триллионы долларов, запустив печатный станок на полную мощность. Потребители сидят на «ковидных» деньгах, накопленных за пандемию, и совсем скоро начнут их тратить. А впереди новый двухтриллионный пакет стимулов от Байдена. Наблюдатели предупреждают: cложились условия для гиперинфляции. Федрезерв уверяет, что все в пределах нормы. О том, грозит ли США неконтролируемый рост цен, рассказала Наталья Дембинская в своем эксклюзивном материале для РИА Новости. 

Эксперты рассказали об опасности раздутого мирового долга

ОЧЕНЬ МНОГО ДЕНЕГ

Как сообщает автор статьи, по некоторым подсчетам, Федрезерв потратил на антикризисные меры больше девяти триллионов долларов. Эти деньги просто напечатали. С июня темпы роста денежной массы ни разу не опускались ниже 22% годовых — самый высокий показатель за всю историю.

Такой выброс ничем не обеспеченных купюр подстегнул инфляцию. Однако ФРС тут же изменила целевое значение: «в среднем два процента» (вместо предыдущих «двух процентов»). Это для того, чтобы не поднимать ключевую ставку. Заговорили о рисках гиперинфляции, если ФРС продолжит в том же духе.

Надо отметить, что гиперинфляцию экономисты трактуют по-разному. Так, по одному из определений, это неконтролируемый процесс, при котором цены на товары и услуги растут ежегодно на 1000 процентов и более. Другой вариант — 100 процентов за три года. Третий — 50 процентов в месяц. Как бы то ни было, подобное в развитых странах случается крайне редко.

В США последние 40 лет инфляция очень низкая. Скачки были в 1979-м и 1989-м — 13,29 и 12,52 процента соответственно. Десятилетний максимум зафиксировали в 2011-м — 3,14. В 2019-м — 1,81, в 2020-м — 1,4, прогноз на 2021-й — 2,24. 

Эксперт рассказал, могут ли США стать зависимыми от российской нефти

СТИМУЛЫ И СБЕРЕЖЕНИЯ 

Некоторые экономисты указывают, что ключевые условия для гиперинфляции уже сложились. Налицо переизбыток бумажных денег без соответствующего увеличения производства товаров и активное государственное регулирование.

По мнению законодателей-республиканцев, последней каплей станет предлагаемый новым президентом США Джо Байденом пакет стимулирующих экономику мер на сумму 1,9 триллиона долларов. Законопроект одобрила палата представителей. На очереди — сенат. В Белом доме уверены, что этот шаг соответствует масштабу вызванного пандемией кризиса. Однако критики считают его чрезмерным.

Инфляционный риск повышает и отложенный потребительский спрос. По данным Bloomberg, в пандемию потребители крупнейших экономик мира накопили почти три триллиона долларов. Люди сидели дома, не тратились на кафе и рестораны, о путешествиях и не мечтали. Половина этих сбережений приходится на США.

Всплеск трат и потребительской активности неизбежно разгонит цены. Однако, считает глава Федрезерва Джером Пауэлл, опасаться нечего. Финансовый регулятор «не видит, как финансовая поддержка и увеличение расходов, которые не продлятся много лет, могут изменить динамику инфляции». Однако в отдельные моменты показатель будет превышать целевые два процента, признал Пауэлл.

СТАТУС ДОЛЛАРА

Как сообщается в материале РИА Новости, по мнению аналитиков, гиперинфляция США действительно не грозит. Тому есть несколько причин, главная из которых — глобальный статус американской валюты. Очень трудно напечатать столько долларов, чтобы мировая экономика не смогла их абсорбировать, отмечает Арарат Мкртчян, главный стратег компании «Бета Финансовые Технологии». По этой же причине маловероятна гиперинфляция и в еврозоне.
Иная ситуация с региональными валютами. Если, например, Россия или Китай избыточно нарастят денежную массу, крупные неприятности не заставят себя ждать.

«Доллар — мировая резервная валюта, и потребляют ее во всем мире. Развивающимся странам, у которых есть перекосы в экономике — России, Бразилии, Индии, Турции, Саудовской Аравии, Нигерии, — в этом смысле сложнее», — добавляет Виталий Манкевич, президент Русско-Азиатского Союза промышленников и предпринимателей.

В послевоенный период в США резкое увеличение денежной массы приводило к росту цен. Однако, поясняет эксперт, это происходило потому, что люди тратили деньги: покупали больше одежды, больше продуктов питания. Сейчас у американцев достаточно и продуктов, и одежды. А как показал 2020-й, «напечатанные» деньги попали не столько в магазины и реальную экономику, сколько на фондовый рынок.

Наконец, стимулы Байдена меньше, чем первые два «ковидных» пакета при Дональде Трампе. Они возмещают выпадающий спрос населения, соответственно, равновесие сохраняется. 

Байден убеждает республиканцев проголосовать за пакет поддержки экономики

ОБЪЕКТИВНЫЕ РИСКИ

Михаил Беспалов, аналитик «КСП Капитал», подчеркнул, что «удорожание сырьевых товаров, наблюдаемое в последнее время, повлияет на себестоимость, что в итоге скажется и на потребительских ценах». Причем спрос может увеличиться благодаря упомянутым фискальным стимулам, а также эффекту от вакцинации, в случае если снимут эпидемиологические ограничения. Косвенный сигнал тому — розничные продажи в США в январе прибавили 5,3 процента.

Помимо этого, аналитики отмечают рост доходности казначейских облигаций — этот показатель приближается к полутора процентам. Значит, вероятность возвращения инфляции беспокоит рынок. «Резкий скачок может негативно отразиться как на портфелях облигаций, так и акциях, особенно тех, где прибыль увеличивается быстрыми темпами. Оценки таких акций пересмотрят вниз в первую очередь», — говорит Ольга Веретенникова, вице-президент аналитической компании Borsell.

Игорь Кучма, финансовый аналитик Trading View, подчеркивает, что если инфляция все же поднимется до трех-четырех процентов, у ФРС есть механизмы для стабилизации ситуации. «Первый шаг — прекращение покупки долгосрочных казначейских облигаций и ценных бумаг с ипотечным покрытием, что обернется увеличением соответствующих процентных ставок. Второй — повышение краткосрочных ставок. Наконец, Федрезерв может отказаться от программы стимулирования рынка — то есть от выкупа облигаций,» — подытожил он.

Промышленное оборудование и станки с ЧПУ

 Наша страна, как известно, обладает обширными запасами натуральной древесины, которая используется в промышленности и строительстве, а также отправляется на экспорт. Помимо ее экологической чистоты, повсеместно ценится и ее качественная обработка, которая дополняет высокую прочность и долговечность натурального материала. Как правило, дерево мягких и твердых пород, заготавливаемое в России, используется в:

Бумажно-целлюлозной промышленности

 

Производстве мебели, оконных и дверных конструкций

 

Создании рекламных материалов

 

Изготовлении строительных материалов, предметов декора

 Современное деревообрабатывающее оборудование необходимо для слаженной и результативной работы предприятия в этой отрасли, будь то небольшой мебельный цех или крупная фабрика по выпуску отделочных и строительных материалов из древесины. Компания «ЛТТ» много лет работает на рынке технического оснащения для обработки древесины и готова предложить заказчикам широчайший выбор станков, инструмента и комплектующих для эффективной, простой и удобной обработки сырья, изготовления сложных деталей и изделий, которые пользуются высоким спросом.

Надежные, высокотехнологичные машины для серийного выпуска погонажа, стеновых панелей, дверей и окон, стройматериалов, декоративных изделий позволяют решить комплекс задач:

Увеличить скорость работы технологических линий

 

Упростить работу персонала и исключить ошибки работников

 

Обеспечить отменный результат обработки древесины любого сорта

 

Создать условия для выпуска пиломатериалов высшего сорта, которые будут иметь высокую стоимость

 Команда «ЛТТ» — это дружный и опытный коллектив, который занимается вопросами снабжения предприятий лесной промышленности, а также компаний, которые специализируются на выпуске пиломатериалов для мебельного дела и строительных работ. Сегодня мы работаем с рядом проверенных поставщиков оборудования, которое отлично зарекомендовало себя в профессиональной сфере и характеризуется высокой продуктивностью и многофункциональностью.

Индивидуальный подход к заказчику помогает полностью удовлетворить нужды клиента и предоставить оснащение для разных типов операций, например:

Первичной обработки и шлифовки древесины

 

Изготовления деталей для мебели, дверей, оконного профиля, отделки помещений

 

Высокоточной гравировки и резки при помощи лазера

 Ассортимент продукции разнообразен: у нас можно купить компактные и простые агрегаты для небольших производств, а также мощные, полностью автоматизированные линии для крупного производства. На всю технику предоставляется гарантия качества – мы уверены в надежности предоставляемых товаров на 100%!

Также в каталоге представлены станки:

В каталоге можно подобрать всевозможные запчасти — воздуховоды, абразив – и комплектующие:

Наша компания не предлагает клиентам товары, в качестве и надежности которых мы не уверены. В ассортименте – только работоспособная новая техника, обладающая высоким эксплуатационным ресурсом.

 

Доставка покупок выполняется как в Новосибирске, так и по всей России при помощи различных транспортных компаний на выбор клиента.

 

У нас вы сможете приобрести не только сам инструмент и станки, но и дополнительное оснащение – режущие детали, расходные материалы, запчасти для обновления и ремонта.

Представленное на сайте оборудование имеется в наличии на складе в Новосибирске, поэтому клиент может самостоятельно ознакомиться с полным ассортиментом техники, опробовать подходящие модели и забрать нужные товары быстро и без лишних затрат.

 

За счет прямых поставок от производителей наши цены весьма доступны и выгодно отличаются от среднерыночных. Кроме того, у нас вы получите подробную консультацию по функционалу и особенностям работы выбранных единиц оборудования 

 

 Чтобы получить дополнительную информацию о товарах, проконсультироваться по поводу оплаты и доставки деревообрабатывающего оснащения и его компонентах, уточнить наличие и цены на товары, обратитесь к нам по телефону или при помощи онлайн-заявки. Наши специалисты помогут вам по любым вопросам и обеспечат экономию времени и средств на комплексном оснащении вашего дела. Безупречное качество гарантировано!

Новосибирская область,

г. Новосибирск,

ул. Тюменская, 18, корпус 3

 

+7 (383) 207-54-24

+7 (923) 131-41-51

+7 (913) 761-07-12

+7 (923) 226-76-08

 

 

astanina_alena;

live:goydinas;

rybankin;

nata_zhurbenko

ФРС свернет «печатный станок» в марте. Что важно знать :: Новости :: РБК Инвестиции

Федрезерв объявил об ускорении сворачивания программы выкупа активов. Рынок позитивно отреагировал на решение регулятора, однако это несет долгосрочные риски для развивающихся рынков, в частности российского

Фото: Getty Images

По итогам двухдневного заседания ФРС США 14–15 декабря базовая ставка осталась без изменений, на околонулевом уровне (0–0,25%). В то же время американский регулятор решил ускорить сворачивание программы стимулирования экономики — он будет сокращать покупку облигаций на рынке на $30 млрд в месяц вместо планировавшихся $15 млрд. С такими темпами полностью программа будет завершена к середине марта 2022 года.

Также члены ФРС прогнозируют сразу по три повышения базовой ставки в 2022 и 2023 годах, притом что сентябрьский прогноз предполагал только одно повышение в следующем году и два — в 2023-м. Также члены ФРС повысили ожидания по инфляции — с 4,2% до 5,3% по итогам этого года и с 2,2% до 2,6% в 2022-м.

Американские фондовые индексы позитивно отреагировали на решение ФРС. На 23:00 мск индекс Dow Jones растет на 0,28%, до 35 643,59 пункта, S&P 500 — на 0,48%, до 4655,47 пункта, NASDAQ Composite — на 0,49%, до 15 312 пунктов.

Основные индикаторы, на которые ориентируется ФРС при принятии решения по монетарной политике, — это безработица и инфляция. По итогам ноября безработица в США сократилась с 4,6% до 4,2%, что говорит в пользу ужесточения политики ФРС. На это же указывает и сильно разогнавшаяся инфляция. Годовая инфляция в США по итогам ноября ускорилась до 6,8% — это максимальное значение за последние 39 лет.

Перед заседанием ФРС эксперты Goldman Sachs прогнозировали, что регулятор удвоит темпы сворачивания своих ежемесячных покупок облигаций с января до $30 млрд и полностью завершит скупку активов к середине марта. Несмотря на ускоренные темпы сокращения программы выкупа облигаций, стратеги Goldman ожидали, что ФРС начнет повышать процентные ставки только с июня и сделает это в общей сложности три раза в 2022 году.

Фото: Shutterstock

ФРС до ноября выкупала казначейские облигации США и ипотечные облигации  с рынка на $120 млрд ежемесячно за счет допэмиссии доллара. 3 ноября Федрезерв объявил, что с ноября начнет сокращать выкуп облигаций на $15 млрд каждый месяц. При этом регулятор отметил, что в зависимости от показателей инфляции и занятости программа сокращения стимулов может быть ускорена или замедлена.

ФРС США ускорит сворачивание программы стимулирования экономики

Частично решение ФРС об ускорении сворачивания «печатного станка» уже было заложено в цене активов, говорит директор аналитического департамента инвесткомпании «Фридом Финанс» Вадим Меркулов. «Это видно по коррекции  в конце ноября — начале декабря», — отмечает эксперт. С ним согласен ведущий стратег по глобальным рынкам акций инвесткомпании «Атон» Алексей Каминский. При этом он отмечает, что инвесторов «больше беспокоят последующие ожидания поднятия ставок (реальное ужесточение политики) — именно на намеки относительно этого будет направлено основное внимание рынков».

По мнению начальника отдела глобальных исследований «Открытие Инвестиции  » Михаила Шульгина, фондовые рынки могут оказаться под серьезным давлением в случае, если прогнозы ФРС покажут возможность трех повышений ставки в 2022 году. «Собственно, то снижение, которое мы наблюдали в понедельник, как раз отражает опасения более агрессивного взгляда Федрезерва на темпы нормализации денежно-кредитной политики», — резюмировал эксперт.

Также эксперты указывали, что в случае если заявления ФРС будут более «ястребиными», чем ожидается, то под серьезным давлением окажутся товарные рынки, в частности нефть.

Американский рынок падает на фоне ожидания действий от ФРС

Как на ужесточение ДКП отреагируют развивающиеся рынки?

Вадим Меркулов, директор аналитического департамента ИК «Фридом Финанс»: «Есть тенденция, что при ужесточении ДКП в США в портфелях международных инвесторов снижается аллокация на развивающихся рынках, это может вызвать давление на российские котировки. Однако наша экономика больше завязана на цене на энергоресурсы, и в случае их роста негативное давление может быть нивелировано, а в случае падения цен — усилено».

Алексей Каминский, ведущий стратег по глобальным рынкам акций ИК «Атон»: «Если рынок решит, что ФРС становится более жесткой, это может вызвать укрепление доллара, с которым развивающиеся рынки (и вообще рискованные активы в целом) негативно коррелируют».

Михаил Шульгин, начальник отдела глобальных исследований «Открытие Инвестиции»: «Российский рынок в сегменте ЕМ (Emerging Markets — «развивающиеся рынки») наиболее стабильно переживет усиление «ястребиной» позиции ФРС, поскольку цены на нефть и газ будут оставаться комфортными с точки зрения пополнения бюджета. К тому же российский фондовый рынок на тех уровнях, к которым он скорректировался в преддверии публикации итогов заседания FOMC, уже выглядит очень дешево. Индекс Мосбиржи торгуется с коэффициентом 5,7 к прогнозной прибыли входящих в него компаний на предстоящий год. При этом аналогичный коэффициент, например, для индекса развивающихся рынков MSCI Emerging Markets составляет 12,2х. В настоящий момент дисконт российского рынка относительно MSCI EM является максимальным с конца 2014 года».

Больше новостей об инвестициях вы найдете в нашем телеграм-канале «Сам ты инвестор!»

.

Изменение курса акций или валют в сторону, обратную основной тенденции рыночных цен. Например, рост котировок после недельного снижения цены на акцию. Коррекция вызывается исполнением стоп-ордеров, после чего возобновляется движение котировок согласно основному рыночному тренду. Долговая ценная бумага, владелец которой имеет право получить от выпустившего облигацию лица, ее номинальную стоимость в оговоренный срок. Помимо этого облигация предполагает право владельца получать процент от ее номинальной стоимости либо иные имущественные права. Облигации являются эквивалентом займа и по своему принципу схожи с процессом кредитования. Выпускать облигации могут как государства, так и частные компании. Инвестиции — это вложение денежных средств для получения дохода или сохранения капитала. Различают финансовые инвестиции (покупка ценных бумаг) и реальные (инвестиции в промышленность, строительство и так далее). В широком смысле инвестиции делятся на множество подвидов: частные или государственные, спекулятивные или венчурные и прочие. Подробнее

Автор

Геворг Шахназарян

Lee Load All — OLX.ua

3 500 грн.

Договорная

Жмеринка 19 дек.

Запорожье, Коммунарский 2 дек.

Похожие запросы:
  • lee load all в рубрике Прочий инструмент

aBi+OMZ/rDETrvY2SlLVLnI4aqzvsBi7HBb2Web4U9/OfDlPUXwX/Sd7HdYhXCXjMVWE5vbXlkify6HLkf1cCyPZBfw1n9aKQIpEvjMJXnnWrR3A54oqaodbUjdO0xUEO8ORtNN7l1gFK3rEQnsQR6it6nZVXwaSPG4JxSd7JfvRRx0bZyL9+K1Fqrwco7TJjcmytBxMnAYh8jA3le2wPfO2/xBFWvmMXcTXMIcL7fd11rtVROqH/rRZTcoMMDVjYuuHAhoeaE0=

  • Недавно просмотренные
  • Избранные объявления (0)
  • Избранные результаты поиска

Filato – инновационные и надежные станки для производства мебели

Чтобы организовать полноценное производство и изготавливать качественную корпусную и мягкую мебель, необходимо приобретение современного и эффективного оборудования. Спрос на предметы обстановки жилых помещений всегда велик, а значит открытие предприятия по их созданию – прибыльное и перспективное решение.

Запуск мебельной фабрики полного цикла включает установку:

  • форматно-раскроечных;
  • сверлильно-присадочных с ЧПУ и без;
  • кромкооблицовочных;
  • фрезерных с ЧПУ;
  • межстаночной механизации;

Устройства производят раскрой заготовок из листов ДСП и ДВП и фигурное пазование, актуальное при заготовке дверей. С их помощью получают готовые конструкции для шкафов и компьютерных столов, облицовывают кромки, сверлят выемки под крепежи и упаковывают – это далеко не полный спектр функциональных особенностей агрегатов. Чем шире набор мебельных деревообрабатывающих станков, тем серьезнее перечень производимых операций и больше прибыль от реализации конечного продукта.

Преимущества станков Filato

Компания «Филато» основана в 1973 году. Большой производственный опыт, собственные разработки и внимание к деталям сделали бренд одним из ведущих производителей оборудования для деревянной мебели в мире.

За неизменное качество поставляемых агрегатов отвечают:

  • современное оснащение – на всех участках предприятия применяются центры с числовым программным управлением известных марок MAZAK, MICRON, DMG, OCUMA.
  • исключение человеческого фактора при изготовлении деталей конструкции станков – это позволило добиться долговечности и эффективной работы.
  • строгая система контроля качества – продукция концерна сертифицирована по международным стандартам ISO 9001:2000.

В каталоге компании вы можете выбрать и купить все новинки мебельных станков для обработки дерева по доступным ценам. Мы осуществим доставку по Москве и всей России до вашего предприятия или цеха. Для консультации со специалистом звоните по телефону 8 (800) 511-27-33 или закажите обратный звонок.

Может ли тест Тьюринга помочь нам узнать, действительно ли думает машина?

Недавно, расслабившись с детьми в Лондоне, я искал темы для блогов и нашел одну: «Взломщик кодов: жизнь и наследие Алана Тьюринга», выставку в городском Музее науки. Британский математик Тьюринг, родившийся ровно столетие назад, заложил теоретические основы информатики и помог спроектировать один из первых компьютеров, Automatic Computing Engine, или ACE. Во время Второй мировой войны он помог взломать немецкий код Enigma, что было жизненно важным достижением для военных действий союзников.Британские власти вознаградили Тьюринга, арестовав его за гомосексуальность в 1952 году и заставив его пройти «химическую кастрацию», которая включала инъекции эстрогена. В 1954 году Тьюринг покончил с собой, приняв цианид.

Я хочу сосредоточиться не на трагической кончине Тьюринга, а на одном из его неизменных вкладов в философию. В его эпоху ученые и философы, а также писатели-фантасты уже размышляли о том, являются ли компьютеры просто вычислительными устройствами, такими как сложные счеты, или могут ли они «думать» более или менее, как мы, люди.В статье 1950 года «Вычислительные машины и интеллект» Тьюринг предложил простой эмпирический метод — который он назвал «имитационной игрой», но теперь называется «тестом Тьюринга» — для решения этого вопроса. В одной комнате находится человек-«дознаватель», а в других — два «конкурента», один — человек, а другой — компьютер. Следователь набирает вопросы, которые передаются участникам. (Сегодня, конечно, технология распознавания голоса стала достаточно хорошей, чтобы вопросы можно было задавать устно.) Если дознаватель не может сказать, какие ответы исходят от человека, а какие от компьютера, значит, компьютер думает. Сторонники «сильного ИИ» утверждают, что такой компьютер не просто бездумно, механически выдумывает ответы; он обладает субъективным осознанием, как и мы.

Философ Джон Сирл представил знаменитый вызов тесту Тьюринга, названный экспериментом в китайской комнате, в 1980 году. Сирл сравнил компьютер, проходящий тест Тьюринга, с англоговорящим человеком в комнате, который не понимает китайского, но имеет руководство по преобразованию китайских вопросов или команд в соответствующие китайские ответы.Мужчина получает последовательность китайских иероглифов, которые, без его ведома, означают, скажем, «Какой твой любимый цвет?» Его руководство говорит ему, что, когда он получает эти символы, он должен ответить другой цепочкой символов, которая, опять же без его ведома, означает «синий». Точно так же, утверждал Сирл, компьютеры бездумно манипулируют символами, не понимая их значения; компьютеры на самом деле думают не так, как мы, люди.

На мой взгляд, Сирл не опровергал сильную позицию ИИ своим мысленным экспериментом.Вместо этого он просто неявно указал, насколько сложно компьютеру пройти тест Тьюринга. Руководство, в котором можно было бы перечислить все возможные вопросы, которые можно задать на китайском языке, вместе с правдоподобно звучащими ответами, было бы почти бесконечно длинным. Как мог этот человек отвечать на поступающие вопросы достаточно быстро, чтобы убедить тех, кто находится за пределами комнаты, в том, что он действительно понимает китайский? Если он выполнит этот подвиг — возможно, подбрасывая шутку вроде: «Я китайский коммунист, поэтому мой любимый цвет — красный!» — вы можете разумно заключить, что он действительно понимает китайский язык, даже если он настаивает. он не делает.Вы могли бы разумно заключить то же самое о компьютере, если он может отвечать на все ваши вопросы так же быстро и причудливо, как разумный человек. (Проблема скорости может быть решающей в обоих направлениях. Как указал Тьюринг, один из быстрых способов отличить обычного человека от компьютера — это попросить конкурентов добавить 34 957 к 70 764.)

Вот более основной недостаток аргумента Сирла: Его аргумент предполагает, что в некоторых случаях мы просто знаем, ли другое существо — например, человек, пытающийся расшифровать китайский — действительно способно к субъективному состоянию, которое мы называем «пониманием».«Но мы никогда не знаем наверняка из-за проблемы солипсизма, которая проистекает из того факта, что ни одна разумная сущность не имеет прямого непосредственного доступа и, следовательно, знания о субъективном состоянии любой другой разумной сущности. колонка о кошках, каждый из нас запечатан в камере своего субъективного сознания. Я не могу быть уверен, что вы, читатель или любой другой человек, не говоря уже о летучей мыши, кошке, iPhone или тостере, действительно сознательны. Я могу делать разумные предположения, основываясь на поведении таких сущностей.В этом весь смысл теста Тьюринга. В той мере, в какой их поведение похоже на мое, я допускаю, что они, вероятно, сознательны, потому что я знаю, что я в сознании.

В своем эссе 1950 года Тьюринг признал, что, строго говоря, единственный способ быть уверенным в том, что машина думает, «это быть машиной и чувствовать себя мыслящим. Затем можно было бы описать эти чувства миру, но, конечно, нет. Было бы оправдано обращать внимание на это. Аналогичным образом, согласно этой точке зрения, единственный способ узнать, что думает человек, — это быть этим конкретным человеком.Фактически, это солипсистская точка зрения. Возможно, это наиболее логичная точка зрения, но она затрудняет обмен идеями ».

Хотя я отвергаю возражение Сирла против теста Тьюринга, у меня есть собственное возражение — или оговорка — которое вытекает из моего наблюдения, что мы люди ужасно склонны к антропоморфизму, проецированию человеческих характеристик на нечеловеческие и даже неодушевленные предметы. Эта тенденция проистекает из того, что психологи называют нашей теорией разума, нашей врожденной способностью, которая проявляется у большинства из нас с возрастом. из трех или около того — чтобы интуитивно понять душевные состояния других.Теория разума жизненно важна для нашего социального развития; Считается, что аутисты не обладают способностями. Но у многих из нас обратная проблема. Наши способности к теории разума настолько сильны, что мы приписываем человеческий интеллект, намерения и эмоции даже нечеловеческим вещам, таким как кошки, машины и компьютеры.

Это явление является подтекстом рекламы iPhone, в которой актер Джон Малкович флиртует с Siri, программой для iPhone. Малковичу явно нравится — я имею в виду, на самом деле нравится — Сири! Он смеется над ее шуткой! Говорит ей, что она забавная! Но она ненастоящая! Она всего лишь программа! Ха-ха! (См. Эту пародию на рекламу Малковича на iPhone, в которой Сири продолжает рассказывать все новые и новые возмутительные анекдоты, чтобы рассмешить каменного Малковича.)

Объявление Siri может показаться глупым, но наша склонность к антропоморфизации машин вполне реальна. В своей классической книге 1979 года об ИИ « машин, которые думают » Памела МакКордак описала сцену, которая произошла в лаборатории искусственного интеллекта в Стэнфорде в 1970-х годах, когда российский ученый, приехавший с визитом, вел машинную беседу с компьютерной программой ELIZA, которая была предназначен для имитации психотерапевта. Ответы ELIZA заключались в простом превращении высказываний пациента-человека в наводящие вопросы.Например, если вы скажете: «В последнее время я немного беспокоюсь», ЭЛИЗА спросит: «Почему вы в последнее время немного беспокоитесь?»

Обмен в Стэнфорде начался с того, что ЭЛИЗА спросила русского: «Что привело вас сюда, чтобы увидеть меня сегодня?» Русский ответил: «Да ничего особенного, я немного устал, вот и все». Вскоре, на глазах у МакКордака и нескольких других ученых, русский начал изливать свое сердце ELIZA, признаваясь в своих опасениях за свою жену и детей. «Мы смотрели в мучительном смущении, — писал МакКордак, — изо всех сил стараясь не смотреть, но все же загипнотизированные.Другими словами, тест Тьюринга больше говорит о нашем сознании, чем о разуме — или его отсутствии — компьютера. Это не значит, что компьютер не может думать. независимо от того, насколько далеко продвинулись машины, мы, возможно, никогда не узнаем, что значит быть машиной. восприятие может усложнить тест Тьюринга.Доказательства экстрасенсорного восприятия, как утверждал Тьюринг, «неопровержимы». «Если допустить телепатию», — писал он, — «необходимо будет ужесточить наш тест. Ситуацию можно рассматривать как аналогичную той, которая произошла бы, если бы следователь разговаривал сам с собой, а один из участников слушал своим ухом. к стене. Помещение участников в «защищенную от телепатии комнату» удовлетворяет всем требованиям ». Я бы хотел, чтобы телепатия была реальной, потому что это означало бы нарушение нашей солипсистской изоляции друг от друга.Но я пси-скептик.

Постскриптум : Этот пост включает в себя материал, который первоначально был опубликован в моей книге 1999 года Неоткрытый разум . Я упоминаю этот факт из-за шумихи, разразившейся по поводу повторного использования журналистом Джоны Лерера прошлых работ, которое некоторые идиоты назвали «самоплагиатом». Я постоянно перерабатываю вещи в этом блоге и в других местах. Иногда я упоминаю первоисточник, если я думаю, что читатели могут захотеть его узнать, иногда нет.До бури Лерера я бы не стал упоминать, что некоторые материалы в этом посте появились в книге, которая была опубликована 13 лет назад и которую мало кто читает. Я бы подумал, а кого это волнует? Во всяком случае, я бы побеспокоился, что читатели подумают, что я подключаю старый продукт, а не придерживаюсь каких-то высоких этических стандартов. Но теперь, по-видимому, в дополнение ко всему остальному, о чем в наши дни приходится беспокоиться журналистам-фрилансерам — вытаскивая все больше и больше слов за все меньше и меньше мула, как указывает мой приятель Роберт Райт, — им также приходится опасаться обвинений в «самовлюбленности». -плагиат »самопровозглашенными этическими копами.Ага.

Post Post Postscript : Брайан Хейс опубликовал в журнале American Scientist за этот месяц интересную статью о том, как ИИ продвинулся вперед, приняв метод грубой силы для решения таких проблем, как распознавание языка, и отказавшись от цели воспроизведения человеческого познания. http://www.americanscientist.org/issues/pub/2012/4/the-manifest-destiny-of-artificial-intelligence/1 Полное раскрытие: Хейс — бывший редактор журнала Scientific American , у которого была самая мерзкая рецензия на одну из из моих книг ( The End of Science ), которые я когда-либо получал.

Post Post Post postscript : Джона Лерер теперь признал, что сфабриковал цитаты — из всех людей Боба Дилана !. Непростительно. http://www.tabletmag.com/jewish-news-and-politics/107779/jonah-lehrers-deceptions

Автор иллюстрации Джон Либерто.

Определение теста Тьюринга

Что такое тест Тьюринга?

Тест Тьюринга — обманчиво простой метод определения того, может ли машина продемонстрировать человеческий интеллект: если машина может вступить в разговор с человеком, не будучи обнаруженной как машина, она продемонстрировала человеческий интеллект.

Тест Тьюринга был предложен в статье, опубликованной в 1950 году математиком и пионером вычислений Аланом Тьюрингом. Он стал фундаментальным мотиватором в теории и развитии искусственного интеллекта (ИИ).

Ключевые выводы

  • Тест Тьюринга оценивает разговорные навыки бота.
  • Согласно тесту, компьютерная программа может думать, могут ли ее ответы заставить человека поверить в то, что она тоже человек.
  • Не все признают достоверность теста Тьюринга, но его прохождение остается серьезной проблемой для разработчиков искусственного интеллекта.

Как работает тест Тьюринга

Быстрый прогресс в вычислительной технике теперь заметен во многих аспектах нашей жизни. У нас есть программы, которые переводят один язык на другой в мгновение ока; роботы, убирающие весь дом за считанные минуты; финансовые роботы, которые создают персонализированные пенсионные портфели, и носимые устройства, отслеживающие уровень нашего здоровья и физической формы.

Все это стало относительно обыденным. В авангарде революционных технологий сейчас находятся пионеры в разработке искусственного интеллекта.

«Могут ли компьютеры думать?»

Алан Тьюринг добрался до них раньше. Этот британский математик разработал некоторые из основных концепций информатики, ища более эффективный метод взлома закодированных немецких сообщений во время Второй мировой войны. После войны он задумался об искусственном интеллекте.

В своей статье 1950 года Тьюринг начал с вопроса: «Могут ли машины думать?» Затем он предложил тест, который призван помочь людям ответить на этот вопрос.

Тест проводится в комнате для допросов, которую ведет судья. Испытуемые, человек и компьютерная программа, скрыты от глаз. Судья беседует с обеими сторонами и пытается определить, кто из них человек, а кто компьютер, исходя из качества их разговора.

Тьюринг приходит к выводу, что, если судья не может отличить, значит, компьютеру удалось продемонстрировать человеческий интеллект. То есть может думать.

Тест Тьюринга сегодня

У теста Тьюринга есть противники, но он остается мерилом успеха проектов искусственного интеллекта.

В обновленной версии теста Тьюринга более одного человека-судьи допрашивают и болтают с обоими объектами. Проект считается успешным, если более 30% судей после пяти минут разговора приходят к выводу, что компьютер — это человек.

Премия Лебнера — это ежегодное соревнование по тесту Тьюринга, которое было объявлено в 1991 году Хью Лебнером, американским изобретателем и активистом. Лебнер создал дополнительные правила, требующие, чтобы человек и компьютерная программа разговаривали по 25 минут с каждым из четырех судей.

Некоторые считают, что чат-бот по имени Юджин Густман первым прошел тест Тьюринга в 2014 году.

Победителем становится компьютер, программа которого получила наибольшее количество голосов и высшую оценку судей.

Беседа с Евгением

Алан Тьюринг предсказал, что к 2000 году машина пройдет тест Тьюринга. Он был близок к этому.

В 2014 году Кевин Уорвик из Университета Рединга организовал соревнование по тесту Тьюринга в ознаменование 60-й годовщины смерти Алана Тьюринга.Компьютерный чат-бот по имени Юджин Густман, имевший образ 13-летнего мальчика, успешно прошел тест Тьюринга. Он получил голоса 33% судей, которые были убеждены, что он человек.

Голосование, что неудивительно, вызывает споры. Не все принимают достижение Евгения Густмана.

Критики теста Тьюринга

Критики теста Тьюринга утверждают, что можно создать компьютер, обладающий способностью мыслить, но не обладающий собственным разумом.Они считают, что сложность мыслительного процесса человека невозможно закодировать.

Несмотря на различия во мнениях, тест Тьюринга, возможно, открыл двери для новых инноваций в сфере технологий.

Вычислительное творчество и машина «Что, если»

По мере того, как компьютеры становятся все более сложными, исследователи все чаще спрашивают, обладают ли машины способностями к творчеству. Можем ли мы использовать машины для определенных или всех аспектов творческого процесса (и, надеюсь, узнать что-нибудь о творчестве человека в процессе)? Это область вычислительного творчества, увлекательная междисциплинарная дисциплина.

Например, IBM использовала технологию Watson (известность Jeopardy!) Для создания новых и интригующих рецептов еды. Анализируя «химические соединения и ингредиенты, профессионалы в области пищевых продуктов могут определять новые рецепты и сочетания, которые не только вкусны и полезны, но и эффективны в производстве». Рецепты, которые он генерирует, странные, но явно вкусные.

Что ж, есть еще один проект под названием What-If Machine, который помогает с другим аспектом творчества: частью идеи, придумывая новые творческие идеи, которые можно тестировать и исследовать (например, в коротком рассказе).С веб-сайта:

В исследовании «Вычислительное творчество» мы изучаем, как разрабатывать программное обеспечение, которое может взять на себя часть творческой ответственности в проектах в области искусства и науки. Был достигнут большой прогресс в создании творческих произведений искусства, представляющих культурную ценность, таких как стихи, музыка и картины. Часто такие артефакты, создаваемые людьми, воплощают в себе выдуманную идею, придуманную их создателем. Например, у художника может быть вымышленная идея: [Что, если бы проводилась викторина, где каждую неделю кого-то застрелили?], И выразить это через картину, стихотворение или фильм.Хотя такое представление явно является центральным для творчества и имеет очевидное применение в творческих отраслях, было проведено лишь несколько небольших специальных исследований того, как автоматизировать вымышленное представление. Поэтому пришло время посмотреть, сможем ли мы разработать, реализовать и протестировать новые формализмы и процессы, которые позволяют программному обеспечению не только изобретать, но и оценивать, исследовать и представлять такие идеи.

Результаты, которые вы можете создать здесь и поиграть с ними, по-видимому, принимают форму «Что, если бы был маленький [ПУСТОЙ], кто [ПУСТОЙ]?» Если не считать сослагательного наклонения, вы можете получить много результатов, наводящих на размышления.

На данный момент мой любимый результат, который несколько преследует, — «Что, если бы был маленький кит, который не умел плавать?»

Иди, посмотри.

Как определить, могут ли машины выполнять вашу работу

Может быть способ предсказать, какие работы наиболее уязвимы для выполнения машинами, говорится в новом исследовании.

Два исследователя из Массачусетского технологического института и Университета Карнеги-Меллона говорят, что машинное обучение не означает «конец работы» для людей, но окажет значительное влияние на экономику и способ работы людей.Они создали набор из 21 вопроса, который оценивает, насколько задача может быть подходящей для машинного обучения, на основе того, что они знают о текущих и будущих возможностях систем машинного обучения.

Они опубликовали свою статью в четверг в журнале Science.

Менеджеры должны иметь возможность использовать критерии оценки для оценки задач, выполняемых на каждой должности в своей организации, в то время как политики могут использовать список для определения профессий, на которые с наибольшей вероятностью повлияет автоматизация, сказал соавтор статьи Эрик Бриньольфссон. в интервью CNBC.Бриньолфссон — профессор школы менеджмента Sloan при Массачусетском технологическом институте. Другой автор отчета — Том Митчелл, профессор компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона.

«Очень редко целая профессия подходит или не подходит для машинного обучения, но внутри работы может быть несколько задач», — сказал Бриньолфссон. Одна из основных предпосылок статьи заключается в том, что мы не находимся и близко к так называемому общему искусственному интеллекту, то есть машинам, которые могут выполнять все задачи, на которые способен человек.

Задача предпринимателей и менеджеров будет заключаться в том, чтобы «разделить» рабочие места, разделить их на задачи, которые можно автоматизировать, и те, которые не могут, а затем «перегруппировать» задачи в новые рабочие места, сказал Бриньолфссон.

Список включает такие утверждения, как «Задача не требует сложных абстрактных рассуждений» и «Задача не требует подробного, широкого разговорного взаимодействия с клиентом или другим лицом» и «Долгосрочное планирование не требуется для успешного завершения. задание.«Пользователи оценивают, насколько они согласны или не согласны с утверждением, а затем складывают баллы, чтобы получить окончательную оценку.

Выявляются некоторые общие характеристики задач, подходящих для машинного обучения. Например, машинное обучение хорошо подходит для задач, которые включают четко определенный набор входных данных в сочетании с одинаково понятным набором выходных данных.

Машины, например, хорошо справляются с такими задачами, как классификация вещей, таких как породы собак. Они также могут использовать данные для оценки того, может ли кто-то дефолт по ссуде.

Им также необходим доступ к большим наборам данных для обучения, которые могут быть недоступны или сложны для построения.

Машины также имеют проблемы с задачами, требующими длинных цепочек рассуждений, основанных на фоновых знаниях о мире или на том «здравом смысле», который есть у людей. Они могут быть хороши в таких играх, как шахматы или го, в которых есть несколько шагов, но они хуже справляются с игрой, где им, например, нужно найти новый предмет в комнате.

Они также не умеют объяснять свои решения.Например, авторы пишут, что машины могут диагностировать некоторые заболевания не хуже, чем лучшие врачи-люди, но обычно они не могут объяснить, как они пришли к такому диагнозу. Частично это связано с тем, что искусственные нейронные сети используют разные процессы, чем человеческий мозг.

Машины также ограничены заданиями, допускающими ошибки или не требующими доказуемо правильных или оптимальных решений. Они также лучше справляются с работой, на которой не происходит изменений в том, чему их учат с течением времени.

Наконец, машины работают хуже, чем люди, выполняя большую часть работы, требующей физической ловкости. Несмотря на все достижения роботов в области движения, они по-прежнему остаются довольно неуклюжими по сравнению с людьми.

В документе также рассматривается потенциальное влияние нескольких экономических факторов на то, как машинное обучение повлияет на рабочую силу и заработную плату. Например, в некоторых случаях люди будут заменены компьютерами.

Автоматизация может также снизить цены на некоторые задачи, что может повлиять на спрос, а также на занятость и общие расходы.Например, снижение стоимости авиаперелетов с течением времени привело к увеличению общих расходов и занятости в индустрии туризма.

Авторы отмечают, что машинное обучение может превзойти влияние предыдущих широко используемых изобретений, таких как электричество или двигатель внутреннего сгорания. Эти достижения увеличили общую производительность и дали толчок дополнительным инновациям.

«Отдельные лица, предприятия и общества, которые сделали правильные дополнительные инвестиции — например, в навыки, ресурсы и инфраструктуру, — в результате преуспели», — пишут авторы, — «в то время как другие не только не смогли получить полную выгоду, но и в некоторых случаях стало хуже.»

Перестаньте беспокоиться о том, являются ли машины« умными »

Стивен Хокинг, Билл Гейтс и Илон Маск предупредили, что ИИ, особенно роботизированное оружие, может выйти из-под нашего контроля и захватить власть. Рэй Курцвейл утверждал, что «сингулярность» (его термин для обозначения момента захвата власти) уже близка, что наводит на поверхность некоторые из наших примитивных ужасов. Принимая во внимание тенденцию к обществу слежки, все более широкое использование технологий и появление Интернета вещей, вправе ли мы бояться?

Один из способов обнаружить такой сдвиг — это «Тест Тьюринга», головоломка, разработанная британским математиком Аланом Тьюрингом.Это заставляет нас решить, отвечает ли на вопросы, заданные скрытому респонденту, человек или компьютер. Вместо того, чтобы сравнивать наши возможности с возможностями компьютера (на основе памяти, скорости вычислений и т. Д.), Тест Тьюринга исследует наше чувство сознания. Наше восхищение знаниями и проницательностью машины приводит нас к мысли, что ее интеллект превосходит наш собственный. Механизм здесь тот же, что и в мифическом греческом месте Дельфы, где знаменитый Оракул якобы говорил тарабарщиной, которую священники интерпретировали как поэтические пророчества.Как легко мы себя обманываем.

Это указывает на три вида сингулярности. Во-первых, и это наиболее наивно, по мере того, как мы создаем все более сложные системы, должен наступить момент, когда они станут более сложными, чем мы. Но даже тогда, как бы мы ни были поражены возможностями системы, мы знаем, что эти способности были заложены в нее. Называя систему «интеллектуальной», мы злоупотребляем значением этого термина, поскольку ее интеллект принадлежит только ее создателям. Конечно, система вполне может обмануть тех, кто не понимает, что происходит, точно так же, как людей, незнакомых с современной медициной, можно обмануть «магией» врача.”

Второе понятие, предложенное Гербертом Саймоном и Алленом Ньюэллом, касается машинного интеллекта, основанного на эвристике. Их понимание заключалось в том, что эти человеческие и нелогичные правила работы, такие как рецепты на кухне или поиск партнера, можно запрограммировать в совершенно логичную машину. Медицинские диагнозы были ранними примерами. Такие системы сейчас обычное дело. Они «умны» в той мере, в какой программисты переносят в систему правила, придуманные людьми, кажущиеся разумными. Сравнение результатов с правилами может привести к обратной связи — способу машинного обучения.Тем не менее, это тоже должно быть запрограммировано. Саймон и Ньюэлл напомнили нам, что система отображает обучение программиста, а не его собственное.

Но Тьюринг предложил третье и иное понятие. В его знаменитой статье 1950 года Mind говорилось, что мы, возможно, в конечном итоге не сможем отличить машинный интеллект от нашего собственного. Не имея возможности проводить различие, мы можем заключить, что их интеллект в корне похож. Но заметьте, что для Тьюринга машина , сознание не является проблемой; упор делается на , нашу неспособность отличить машинное «сознание» от нашего собственного.Мы можем предположить, что у нас есть способности, которых не хватает машинам, такие как вера и любовь, но мы никогда не можем определить или проверить их. Тьюринг просто предположил, что машины могут усвоить все правила, необходимые для такого умелого подражания нам, что их невозможно будет различить. Что еще нужно для появления сингулярности?

Не все уверены. Самые глубокие сомнения вращаются вокруг воображения, нашей очевидной способности справляться с неопределенностями в нашей жизни и невычислимыми ситуациями, такими как выбор спутника жизни или что приготовить на ужин.Могут ли машины когда-либо имитировать наши представления и вычисления?

Мы считаем, что наше воображение формируется — хотя и не определяется — нашим опытом и нашей способностью мыслить и наблюдать за своим мышлением. Может ли машина научиться познавать себя и таким образом стать сознательной? Хотя компьютеры населяют свою собственную вселенную, а не нашу, и поэтому живут не так, как мы, Тьюринг предположил, что они могут имитировать наше воображение. С помощью Интернета вещей они также могут получить доступ к нашим чувствам и развить способности к экспериментальному обучению, которые мы не могли бы отличить от наших собственных.На заднем плане витает «обратный тест Тьюринга» — точно так же, как мы призываем компьютеры стать похожими на людей, умные машины могут решить бросить нам вызов, чтобы мы стали более похожими на компьютер, и игнорировать или наказывать нас, если мы потерпим неудачу. Вспомните мистера Спока из «Звездного пути», который терпеливо, хотя и немного жестко, справлялся с человеческими недостатками.

Итак, я возвращаюсь к своему первоначальному вопросу: правы ли мы, опасаясь сингулярности и всего, что она означает — от роботов, берущих нашу работу, до сложных антиутопий научной фантастики? Правы ли мы, опасаясь потери собственной значимости в мире, где доминируют машины?

Если сингулярность действительно наступает, мы не в силах ее понять.Машины могут стать сознательными — возможно, они уже и так — но, скорее всего, мы не сможем этого распознать. Если сингулярность не наступает, то это пустой догматизм. Следовательно, наша задача всегда более практична — привнести функциональность машины, как мы ее понимаем, в наш мир и наши проекты, отвечая на вопрос: «Что это значит для нас?» вместо того, чтобы ломать голову над тем, что мы можем для них значить.

Этот пост — один из серии мнений докладчиков и участников 7-го Глобального форума Друкера , который состоится 5-6 ноября 2015 года в Вене.Тема: Утверждение нашей человечности — управление в эпоху цифровых технологий.

Справочник на основе данных о том, будет ли машина выполнять вашу работу к 2025 году

«Отчет о будущем рабочих мест» Всемирного экономического форума стал своего рода предзнаменованием для WTF, которым мы все собираемся зарабатывать на жизнь. Учитывая текущий кризис занятости и всего, выпуск 2020 года прибыл в этом году с немного большим жаром, чем обычно. Он опрашивает руководителей корпораций в 35 странах по всему миру о том, какие изменения в рабочей силе они ожидают в ближайшие пять лет.291 ответ поступил от компаний, в которых работает более 7,7 миллиона сотрудников. Основная цель — составить карту рабочих мест и навыков будущего.

Как и следовало ожидать от 2020 года, исчерпывающий документ — настоящий облом. Тем не менее, он содержит довольно важные идеи. Итак, мы боролись за вас с этим 163-страничным чудовищем. Спойлер: COVID — это сокрушительный удар, автоматизация наступает быстрее, чем смазанная молния, удаленная работа никуда не денется, неравенство стало хуже, чем когда-либо… но все может быть хорошо.

Давайте сначала избавимся от COVID

Число безработных растет и неудивительно. Сравнение финансового кризиса десятилетней давности с сегодняшними цифрами столь же показательно, как и пугающе. В 2010 году безработица в странах ОЭСР (в которую входят 37 стран мира) достигла пика на уровне 8,5 процента, а в конце 2019 года упала в среднем до 5 процентов во всех странах мира. Международная организация труда (МОТ) прогнозирует, что пик может достигнуть 12. .6 процентов к концу 2020 года и сохранятся на уровне 8,9 процента к концу 2021 года.

Полученные цифры рисуют еще более тревожную картину. По оценкам МВФ, 97,3 миллиона человек, или примерно 15 процентов рабочей силы, подвергаются высокому риску увольнения или увольнения в нынешних условиях. Смещая наш взгляд на несколько месяцев вперед, Международная организация труда (МОТ) прогнозирует, что ко второму кварталу 2020 года 195 миллионов рабочих будут перемещены. Двойной развал для любого чувства безопасности? Все это идет на спад в то время, когда рабочие места меняются с большей скоростью, чем когда-либо прежде.

Итак, что делают компании, чтобы приспособиться к давлению COVID-19? Итак, 1% планируют увеличить свой штат, 14% планируют постоянно сокращать свой штат, 28% планируют временное сокращение своей рабочей силы, 30% планируют временно переназначить сотрудников для выполнения других задач и 83% планируют ускорить автоматизацию задач.

Об этом …

Машины не беспокоят

Движение к повсеместной автоматизации более заметно в рабочей силе, чем где-либо еще.Один из основных выводов, неоднократно приводимых в отчете, заключается в том, что к 2025 году время, затрачиваемое на выполнение задач людьми и машинами, будет равным.

Среди опрошенных бизнес-лидеров чуть более 80% сообщили, что они ускоряют автоматизацию своих рабочих процессов. 50 процентов также указали, что они намерены ускорить автоматизацию рабочих мест в своих компаниях.

Этот переход приведет к беспрецедентным потрясениям на рынке труда. К 2025 году изменение в разделении труда между людьми, машинами и алгоритмами приведет к нарушению работы 15 процентов мировой рабочей силы.Это 85 миллионов уволенных рабочих мест.

Это открывает новые возможности для 97 миллионов рабочих. Автоматизация имеет тенденцию уничтожать одни рабочие места, создавая другие. В новом ландшафте будут работать аналитики и ученые, специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению, инженеры-робототехники, разработчики программного обеспечения и приложений, а также специалисты по цифровой трансформации, специалисты по автоматизации процессов, аналитики по информационной безопасности и специалисты по Интернету вещей. Вы уловили идею.

Давайте взглянем на некоторых победителей и проигравших в революции автоматизации.

Вот список заданий с наибольшим риском автоматизации.

Взгляд на другие технологии, которые, вероятно, будут приняты к 2025 году, усиливает неумолимость растущей автоматизации.

Удаленная работа — это всего лишь вид работы, но она остается на месте

Если вы подумываете о покупке нового домашнего факсимильного аппарата, обязательно действуйте, потому что шансы вернуться к работе, какой мы когда-то знали: дистанционный пульт.

К середине апреля почти 55 процентов экономик (около 100 стран) ввели закрытие рабочих мест, что затронуло все, кроме основных предприятий.84 процента работодателей настроены на «быструю цифровизацию рабочих процессов» с возможностью перевода 44 процентов своих сотрудников для работы удаленно. 80 американских компаний объявили о полностью распределенной или удаленной рабочей силе с этого момента, включая Basecamp, Nationwide, Square, Coinbase, Hims, Dropbox, Shopify и Twitter. Любопытно, что даже Национальное транспортное управление участвует в этом.

Тем не менее, бизнес-лидеры по-прежнему скептически относятся к продуктивности удаленной работы. 78 процентов ожидают некоторого отрицательного воздействия нынешнего метода работы на производительность, а 22 процента ожидают сильного отрицательного воздействия.

Итак, много головокружения, большая экономия на офисных закусках.

Существующее неравенство будет углубляться

Все эти изменения, вызванные мерами изоляции от COVID-19, усугубляют неравенство. Согласно отчету, наиболее пострадавшие люди удручающе знакомы — это те, кто живет в районах с плохой инфраструктурой, с плохими перспективами трудоустройства и чей доход не позволяет им обеспечить комфортный уровень жизни, медицинское страхование или сбережения.

В целом, рабочие места, занимаемые низкооплачиваемыми работниками, женщинами и более молодыми работниками, испытали более глубокое влияние на первом этапе экономического спада. В некоторых странах среди пострадавших было непропорционально больше женщин. Это, безусловно, относится к Соединенным Штатам, где с декабря по апрель 2020 года безработица среди женщин выросла на 11 процентов, а среди мужчин — на 9 процентов.

Между тем в более высокооплачиваемых отраслях ниже доля работников, которым грозит безработица.Отрасли с наибольшей возможностью работать из дома — это информационные технологии и страхование, при этом 74 процента работников сообщили, что имеют доступ к удаленной работе. Теоретически можно было бы выполнять более удаленную работу в таких областях, как финансы, юридическая работа и бизнес-услуги.

Более строгое определение: люди, отозванные на рынок труда (то есть они получили обратно свою работу), как правило, имеют самую высокую среднюю заработную плату; у перемещенных лиц самая низкая средняя заработная плата. Давайте рассмотрим это на двух отраслях: уволенные работники розничной торговли зарабатывают в среднем 17 долларов.80 в час, в то время как отозванные зарабатывают 27 долларов в час. В сфере информации и средств массовой информации перемещенные лица зарабатывают 28,70 доллара в час, а отозванные — 61,20 доллара в час.

Разделение данных по регионам показывает, что текущая теоретическая доля рабочих мест, которые можно выполнять удаленно в любой стране, составляет около 38 процентов рабочих мест в странах с высоким уровнем дохода, 25 процентов в странах с уровнем дохода выше среднего, 17 процентов в странах с уровнем дохода ниже среднего. экономики и 13 процентов в странах с низкими доходами. И это до корректировки с учетом неравномерного распределения доступа в Интернет.

Около 60 процентов работников в странах с высоким уровнем дохода, таких как США и Швейцария, не могут полноценно работать из дома. Эта цифра превышает 80-90 процентов для рабочей силы Египта и Бангладеш.

Аргументы в пользу осторожного оптимизма (AKA It May All Be OK)

На заре Четвертой промышленной революции взгляд в зеркало заднего вида вселяет некоторую надежду. Исторически инновации приводили к краткосрочным и среднесрочным ошибкам компиляции, но к долгосрочным обновлениям.На смену профессиям, основанным на старых технологиях, приходят машины, рождая новые способы работы и новые наборы навыков. Теоретически эти новые профессии приносят больше процветания. Так, может быть, наступил неловкий момент, прежде чем все станет супер холодным? Может быть.

Текущее сокращение рабочих мест, скорее всего (читай: вроде как должно) будет компенсировано ростом «рабочих мест завтрашнего дня» — растущим спросом на работников, которые могут заполнить рабочие места в зеленой экономике, роли в авангарде данных и ИИ. экономика, а также новые роли в проектировании, облачных вычислениях и разработке продуктов должны будут сформировать коллективную спасительную благодать замещения профессий.

Государственная политика также демонстрирует признаки принятия на себя ответственности не только за временное облегчение, но и за долгосрочную эффективность. По оценкам МВФ, почти 11 триллионов долларов было направлено за счет прямого фискального импульса и мер по обеспечению ликвидности, направленных на поддержку домашних хозяйств и предприятий в период кризиса. Данные МОТ показывают, что с начала пандемии было реализовано более 1000 различных мер политики в более чем 200 странах. Не слишком потрепанный.

Эта открытость к переходу к новым возможностям трудоустройства в сочетании с новыми возможностями переподготовки может помочь молодым специалистам вернуться в нужное русло, находя пути выхода из пострадавшего и открывая новые, растущие возможности.

В конечном счете, перед странами стоит задача сохранения актуальности людей. Это — раскрытие ценности человеческого потенциала в тандеме с прибыльностью, прекращение эрозии заработной платы, повышение значимости и целенаправленности работы, расширение у сотрудников чувства роста и достижений, поощрение и развитие талантов на основе заслуг и активное противодействие расовому признаку, пол или другие предубеждения.

Предприятия тоже стремятся принять вызов. Это проявляется в стремлении к росту сотрудников.В пять раз увеличилось количество работодателей, предоставляющих возможности онлайн-обучения своим работникам, и в девять раз увеличилось количество учащихся, получающих доступ в онлайн-обучение через государственные программы. 66 процентов предприятий считают, что они увидят окупаемость инвестиций в течение года после финансирования переподготовки среднего сотрудника. Это означает не просто «научиться программировать», но мы надеемся, что развитие новых отраслей создаст широкий спектр рабочих мест.

Конкурентное преимущество человека

Возможно, самый радужный вывод отчета состоит в том, что наша человечность является нашим ключом к жизнеспособности персонала.

В условиях новой экономики особое внимание будет уделяться человеческому взаимодействию с растущим спросом на рабочие места в сфере ухода; роли в маркетинге, продажах и производстве контента; а также роли в авангарде людей и культуры.

Еще более обнадеживает то, что основной акцент делается на явно человеческих навыках. Те, кто работает, тяжело проходят курсы личностного развития, рост которых в этом сегменте составил 88 процентов.

В отличие от технических навыков, выделенных в 2019 году, 10 основных направлений работы тех, кто работает, включают навыки самоуправления, такие как внимательность, медитация, благодарность, гибкость, устойчивость, стрессоустойчивость и доброта.

Итак, у нас это получилось, и это хорошо.

Тоби Кэмпион — бывший издатель материнской платы. Вы можете подписаться на его подстек здесь.

Можете ли вы знать заранее, подойдет ли машинное обучение для решения проблемы?

Машинное обучение сейчас в моде во многих отраслях. Так что деловые люди думают, что его можно применить ко всему, чтобы снова сделать вещи лучше.

Мой опыт подсказывает мне, что есть проблемы, когда он вообще не работает.Более того, мне кажется, что можно заранее сказать, будет ли машинное обучение работать или нет, просто взглянув на проблему, которую нужно решить.

Есть ли у вас эвристика, которая подскажет, стоит ли пробовать ML для решения проблемы, прежде чем даже пытаться?

Вот как я на это смотрю. Например, я хочу построить робота, который сортирует красные и белые шары в отдельные корзины. Это большая проблема для ML, потому что человек может легко отличить красный и белый шар. Итак, несколько роботов сделают это быстрее.

Еще проблема: узнать врет человек или нет. Человек не может сделать это надежно, поэтому и робот не может этого сделать.

По сути, если с работой может справиться обычный человек, то машина тоже.

УТОЧНЕНИЕ: @Kodiologist ссылается на пример светской беседы, которую обычный человек может, но машины пока не могут. Неплохо подмечено. Конечно, я должен был оговорить свое последнее утверждение. Я имел в виду задачи повседневного характера, например распознавание песни, проигранной по радио vs.писать песню. В первом случае машины лучше людей, а во втором — отстой — и это кажется мне очевидным.

При распознавании песни единственное, что мешает мне сделать это, это то, что я просто не слышал песню или, может быть, я ее не помню. Если я запомню песню, я всегда узнаю. Итак, должна быть возможность обучить машину этому.

ОБНОВЛЕНИЕ

: еще один набор проблем, которые хорошо подходят для машинного обучения, — это те, в которых явно существует прочная стабильная взаимосвязь между входами и выходами.Например, шагомеры и трекеры активности. В принципе, мы могли бы точно рассчитать, как движение тела переводится в показания акселерометра, это слишком громоздко. Итак, ML отлично работает.

Напротив, предсказать крах фондового рынка невозможно ни для машины, ни для человека, потому что нет строки и стабильной связи с входными данными.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *