От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях. Аджей Агравал. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Аджей Агравал
Издательство: Манн, Иванов и Фербер (МИФ)
Серия: МИФ Бизнес
Жанр произведения:
Год издания: 2022
isbn: 9785002143818
Скачать книгу
подмечать неочевидную взаимосвязь между решениями, особенно если ранее многое регулировалось правилами. Мы покажем, что прогнозирование с помощью ИИ уже оказывает системное воздействие на инновационный процесс. На основании этих данных можно судить о том, какие изменения потребуются в других сферах.

      В части IV мы рассмотрим ключевое следствие системной трансформации, а именно: что

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

      Сноски

      1

      Русский перевод опубликован издательством «Манн, Иванов и Фербер» в 2019 году. Прим. ред.

      2

      Национальный научный фонд (National Science Foundation – NSF) – независимое агентство при правительстве США, занимающееся поддержкой научных исследований и технологических разработок. Прим. ред.

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