11 Перспективы

Аннотация

В этой главе вы увидите, что каждое общество должно глобально адаптироваться к разрушительным изменениям, вызванным Искусственным Интеллектом! Все нации, компании и люди находятся в постоянном процессе метаморфозы, который был запущен цифровизацией и дополнительно усиливается Искусственным Интеллектом. Этот процесс больше не закончится! Обсуждения о том, следует ли Искусственный Интеллект использовать в целом или нет, не способствуют успеху. Использование этой технологии во всем мире нельзя остановить. Активные обсуждения того, как ограничить дискриминацию, злоупотребление и неправомерное использование систем ИИ, лучше. Искусственный Интеллект должен в первую очередь рассматриваться как возможность преодоления продолжающихся глобальных проблем роста урбанизации и мобильности, радикальных демографических изменений и глобального изменения климата. Интернет не знает границ — Искусственный Интеллект тоже не знает границ!


11.1 Временные горизонты возможных разработок ИИ

Взгляд на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные разработки должен предоставить информацию о направлении, в котором будет развиваться Искусственный Интеллект (ср. рис. 11.1). Используйте эти прогнозы как ориентир, чтобы получить представление о будущих прорывах в области ИИ. Здесь действует следующее: чем дальше мы заглядываем в будущее, тем более спекулятивными становятся заявления.

Ящик памяти

Развитие ИИ может быстро пойти в другом направлении при достижении новых технологических прорывов!

В настоящее время особенно важно быстро распознавать и использовать уже существующие возможности Искусственного Интеллекта. Важными областями применения являются стандартизированные, повторяющиеся и масштабируемые задачи, показанные на рис. 11.1.


Рисунок 11.1 Временные горизонты возможных разработок ИИ (Рисунок авторов)

Параллельно этому (дополнительные) источники данных должны быть разработаны для подпитки систем ИИ соответствующими потоками данных.

В ближайшие несколько лет широкий спектр технологий будет интегрирован с приложениями ИИ во многих производственных и сервисных процессах. Кроме того, становится все легче и легче подпитывать программы ИИ множеством неструктурированных данных из различных источников. Улучшенные результаты и прогнозы позволяют обрабатывать еще более сложные случаи и разрабатывать еще более мощные системы. Тогда обсуждаемые системы помощи смогут лучше справляться с естественным языком и предоставлять более релевантную информацию, чем они делают сегодня.

Мы можем ожидать высокоэффективные процессы автоматизации в ближайшие десятилетия. Сотрудничество человека и машины станет все более важным и нарушит многие отрасли! Это относится особенно к областям, характеризующимся анализом документов или другими очень повторяющимися, административными, но все еще интеллектуально требовательными задачами. Особенно подвержены риску рабочие места бухгалтеров, сотрудников сервисных центров, специалистов по маркетингу, налоговых консультантов, банковских служащих и страховых брокеров.

Является ли это ожидаемое развитие поводом для беспокойства, зависит от вашей собственной начальной ситуации. Если системы ИИ используются для устойчивого сокращения затрат, следует ожидать комплексных потерь рабочих мест — возможно, с одновременным увеличением корпоративной прибыли. Если, с другой стороны, системы ИИ используются для улучшения ухода, поддержки и сотрудничества с людьми, качество жизни может быть устойчиво улучшено (ср. Decker, 2017, с. 21).

В любом случае, произойдет комплексный сдвиг в компетенциях — точно так же, как в предыдущих промышленных революциях! В будущем основное внимание будет уделяться таким навыкам, как управление изменениями, разработка новых концепций и их внедрение (ср. Schwab, 2016, с. 63). Институт глобальной занятости IBA (2017, с. 27–32) опубликовал отчет о влиянии Искусственного Интеллекта на рабочие места.

Они пришли к выводу, что рабочие места с низкими и средними квалификациями, а также те, где выполняются простые физические задачи, будут сокращены. Взамен значительно возрастет спрос на высококвалифицированных специалистов по данным, которые смогут справиться с возрастающим потоком данных. В то же время значительно возрастет количество краудворкеров и кликворкеров. Эти термины используются для описания людей, которые принимают заказы на работу, предлагаемые большому количеству людей через онлайн-платформы. Эти люди подают заявки онлайн на представленные заказы и выполняют их самостоятельно или с другими людьми. Они в основном работают на фрилансе.

Этот разрыв в трудовых отношениях, который здесь лишь намечен, может привести к разделению работающего населения. В то время как высококвалифицированные сотрудники находятся в безопасных условиях труда и могут легко переходить из компании в компанию благодаря своей квалификации, краудворкеры с большей вероятностью окажутся в проигрыше. Они переходят от заказа к заказу — не зная, когда будет выигран следующий проект. На этой основе нельзя принимать долгосрочные жизненные решения.

В то же время, значительный потенциал добавленной стоимости Искусственного Интеллекта ожидается в различных секторах (ср. рис. 11.2). McKinsey (2018b, с. 13f) оценивает, что потенциальный вклад ценности Искусственного Интеллекта составит от одного до


Рисунок 11.2 Потенциал добавленной стоимости Искусственного Интеллекта в различных отраслях. Источник: McKinsey (2018b, с. 13f)

девяти процентов продаж отрасли в 2016 году. Эта величина значительно варьируется от отрасли к отрасли и зависит от специфики применения, доступности обширных и сложных данных, а также нормативных и других ограничений.

Данные, представленные на рис. 11.2, не являются прогнозами на определенный период; скорее, они предназначены для иллюстрации значительного потенциала ИИ для мировой экономики. Наибольшее влияние может быть обнаружено в функциях маркетинга и продаж, а также в областях управления цепочками поставок и производства. Индустрия потребительских товаров (здесь розничная торговля и высокотехнологичные продукты) имеет больший потенциал в маркетинговых и продажных приложениях ИИ. Одна из причин этого заключается в более частом и зачастую цифровом взаимодействии между компаниями и клиентами. Получающиеся в результате большие объемы данных предоставляют захватывающую область применения для методов ИИ. Платформы электронной коммерции, в частности, могут извлечь выгоду из этого. Этому способствует то, что такие платформы могут легко собирать информацию о клиентах (такую как данные о кликах или время, проведенное на веб-сайте). Таким образом, акции, цены и/или предложения продуктов и услуг могут быть разработаны индивидуально для каждого клиента в реальном времени (ср. McKinsey 2018b, с. 13f.; ср. разд. 4.2).

Рисунок 11.3 показывает идеи относительно того, какие области применения ИИ могут быть особенно интересны для вашей компании. Исследование Capgemini (2017, с. 12) проанализировало более 50 вариантов использования ИИ. Было показано, что многие компании начинают свой путь ИИ с самых сложных вариантов использования. В отличие от этого, лишь немногие фокусируются на приложениях, которые не только легко внедряются, но и очень полезны. Во избежание этих ошибок приложения ИИ были сгруппированы по степени их сложности и степени создания пользы (ср. рис. 11.3).


Рисунок 11.3 Варианты использования ИИ в зависимости от степени создания пользы и степени сложности. Источник: На основе Capgemini (2017, с. 12)

Необходимо заниматься приложениями, которые обеспечивают высокий уровень пользы, но в то же время связаны с низким уровнем сложности в приложении. Именно здесь концентрируются 46% международных компаний, участвовавших в опросе. К ним относятся анализ и прогнозирование поведения клиентов, управление рисками, использование распознавания лиц и чат-боты или цифровые персональные помощники. Поддерживаемые ИИ рекомендации по продуктам и услугам также попадают в эту область. Приложения, которые могут быть сделаны (небольшое создание пользы с низкой сложностью) составляют 27% случаев использования. Сюда входит оптимизация планов карьерного роста и распознавание оттока клиентов.

Приложения, относящиеся к категории "делать в зависимости от случая", приносят мало пользы при высокой сложности. В каждом отдельном случае необходимо проверять, стоит ли соответствующее инвестирование в ИИ. Тем не менее, 34% выявленных вариантов использования концентрируются в этой области. Здесь следует рассмотреть процессы в области управления человеческими ресурсами. Фокус вариантов использования, рассмотренных Capgemini (ср. 2017, с. 12), находится на приложениях, которые необходимо делать; здесь высокая польза совпадает с высокой степенью сложности в приложении. Это включает индивидуализированное обслуживание клиентов, системы принятия решений и разработку новых продуктов и услуг.

Ящик памяти

Ваша компания сталкивается с вопросом о том, что нужно делать, что можно делать, что делать в каждом конкретном случае и что нужно делать в приложениях. Рисунок 11.3 может помочь вам с вашим решением — и представляет собой импульс для размышлений. Вы должны провести соответствующую оценку для вашей компании самостоятельно.

Проект Open AI может внести вклад в более полное закрепление Искусственного Интеллекта в обществе, бизнесе и науке. Это некоммерческая исследовательская компания, поддерживаемая частными лицами (такими как Илон Маск и Питер Тиль) и компаниями (такими как Amazon, Infosys, Microsoft и Open Philanthropy Project). Компания определила в своей миссии следующее (Open AI, 2018):

Общий искусственный интеллект (AGI) станет самой значительной технологией, когда-либо созданной человечеством.

Миссия Open AI — построить безопасный AGI и обеспечить, чтобы преимущества AGI были широко и равномерно распределены. Мы ожидаем, что технологии ИИ будут иметь огромное влияние в краткосрочной перспективе, но их влияние будет превзойдено влиянием первых AGI.

Мы — некоммерческая исследовательская компания. Наш штат из 60 исследователей и инженеров посвятил себя нашей миссии независимо от возможностей для эгоистической выгоды, которые возникают по ходу.

Мы фокусируемся на долгосрочных исследованиях, работая над проблемами, которые требуют от нас фундаментальных достижений в области возможностей ИИ. Находясь на передовой этой области, мы можем влиять на условия, в которых создается AGI. Как сказал Алан Кей: "Лучший способ предсказать будущее — это изобрести его".

Мы публикуем работы на лучших конференциях по машинному обучению, выпускаем инструменты с открытым исходным кодом для ускорения исследований ИИ и выпускаем блог-посты для информирования о наших исследованиях. Мы не будем хранить информацию в тайне для личной выгоды, но в долгосрочной перспективе мы ожидаем создания формальных процессов для сохранения технологий в тайне, когда возникнут проблемы безопасности.

Через мероприятия, исследовательскую деятельность, публикации и блог Open AI стремится поддержать дебаты об Общем Искусственном Интеллекте — на благо всех!

Насколько интенсивно мы позволим Искусственному Интеллекту проникнуть в нашу жизнь, зависит от нас самих. Однако возрастающая сложность заставляет не только компании, но и каждого человека использовать различные решения на основе ИИ. Многие люди уже делают это сегодня, не осознавая этого. Списки Google, рекомендации Amazon, Netflix, Spotify и Co. были бы менее убедительными без использования Искусственного Интеллекта. В то же время, хорошо, что системы ИИ поддерживают качественное производство и гарантируют, что почти изношенная часть турбины самолета в пункте назначения в Нью-Йорке будет заменена немедленно до отказа турбины благодаря предиктивному техническому обслуживанию. Мы часто уже являемся бенефициарами Искусственного Интеллекта — часто не осознавая этого.

На фоне этих сложных задач недостаточно концентрироваться исключительно на этических вызовах Искусственного Интеллекта. И мы не должны использовать всю нашу креативность, чтобы проигрывать сценарии катастроф с роботами, вышедшими из-под контроля. Гораздо более реалистичны сценарии гуманоидных роботов, таких как Pepper, идеально выполняющих свои функции, играющих в Go, диагностирующих болезни, организующих деловые поездки и распознающих и реагирующих на наше настроение. Научно-фантастические фильмы могут помочь нашему воображению, исследуя возможные будущие сценарии через мысленные игры.

Пища для размышлений

Многие страхи, связанные с Искусственным Интеллектом, проистекают из того, что мы боимся потери контроля, потому что мы больше не можем понять, почему что-то происходит. Если мы честны, мы ежедневно принимаем эту потерю контроля в различных приложениях. Кто — кроме соответствующих специалистов — может объяснить точно, как работает двигатель внутреннего сгорания или дизельный двигатель, как солнечная электростанция генерирует энергию, как работает алгоритм поиска Google и как работают процессы в смартфоне, который мы держим в руках каждый день? И тем не менее, мы используем и доверяем этим системам — 24/7!

Ящик памяти

Без Искусственного Интеллекта не будет человеческого будущего, как не будет повседневной жизни без электричества или Интернета.


11.2 Проблемы для политики и общества

Для политиков и общества все более важным, чем когда-либо, становится всесторонне оценить последствия технологий ИИ во взаимодействии с наукой и промышленностью. Однако не только риски, но и прежде всего возможности должны быть в центре внимания — несмотря на всю враждебность к технологиям, которая слишком часто проявляется. Поэтому основное внимание не должно быть сосредоточено исключительно на вопросе о том, сколько рабочих мест угрожает Искусственный Интеллект. Скорее, следует задаться вопросом, как Искусственный Интеллект может способствовать дальнейшему интеллектуальному и здоровому росту нашей экономики!

Часто звучат призывы к созданию цифрового министерства, чтобы правильно классифицировать все более сложные взаимосвязи между цифровизацией, промышленностью/экономикой 4.0 и Искусственным Интеллектом и иметь возможность принимать политически ответственные решения. По нашему мнению, такое учреждение необходимо, если вопрос будет восприниматься серьезно на политическом уровне. В любом случае, разделение ответственности между различными министерствами не имеет смысла.

Ящик памяти

Если ответственны все, то ответственен никто!

Это также относится к политике!

Кроме того, обязанность политиков — передать эти знания населению посредством соответствующей ориентации образовательной работы, чтобы способствовать развитию граждан, ответственных в цифровом плане. Образование играет ключевую роль не только в достижении компетентности в области ИИ, но и в противодействии растущему развитию неравенства. Существует настоящая гонка между технологией и образованием (ср. Goldin & Katz, 2010). Те, кто имеет ранний доступ к новым технологиям, выходящим за рамки простого использования, и создают компетентность в приложениях, могут лучше применять эти навыки в своей профессиональной жизни и противодействовать угрозе безработицы. Цифровые инструменты обучения, такие как MOOC, создают индивидуальный опыт обучения и предоставляют данные для обратной связи — не только для учеников и студентов, но и для всей системы образования — и запускают процесс непрерывного улучшения.

Для этого необходимо укрепить конструктивную политическую инициативу по продвижению социальной дискуссии на тему Искусственного Интеллекта, чтобы страхи и опасения могли быть серьезно восприняты и в идеале преодолены. В противном случае дискуссия останется за теоретиками заговора и предсказателями конца света, которые направляют свои ужасные видения к (неинформированной) аудитории.

Ящик памяти

Политика и бизнес должны работать вместе над культурой прозрачности и доверия к Искусственному Интеллекту. Это лучшая почва для необходимого духа оптимизма!

Кроме того, необходима инициатива по переквалификации, чтобы придать соответствующим основным компетенциям для работы в цифровом мире начинающим карьеру и тем, кто уже работает. Нужен учебный план по цифровому образованию — от школ и системы профессионального обучения до колледжей и университетов (ср. Bendiek, 2018, с. 72).

Кроме того, необходимо поощрять интенсивное сотрудничество между наукой и промышленностью, чтобы не только были достигнуты выдающиеся исследовательские результаты, но и они также поступали на коммерчески пригодные продукты и услуги. Это сотрудничество также должно включать средние компании, которые могут не иметь необходимого бюджета для комплексных исследований в области ИИ.

Поддержка трудоустройства — еще одна важная область политики для сокращения затрат для работников и работодателей и для быстрого получения квалифицированных специалистов на нужные рабочие места. Личная рекомендация из сети сотрудников по-прежнему является лучшим способом найти прибыльную работу. Мощные системы ИИ для определения компетенций кандидатов могут упростить быстрое сравнение с требованиями работодателей. Политики несут ответственность за содействие развитию эффективных банков данных — предпочтительно в международном контексте.

Долгосрочное влияние использования ИИ на рабочие места должно быть исследовано целостно. Чем больше автоматизации и, следовательно, замещения трудовых процессов, без одновременного создания такого же количества новых рабочих мест, тем труднее будет достичь и поддерживать полную занятость. Необязательно, что богатство уменьшается, но его распределение в населении в целом изменится. Задача дальновидных правительственных действий — обеспечить в ходе всего дебата о цифровизации, чтобы Искусственный Интеллект также служил обществу в целом, а не только увеличивал прибыли отдельных людей или компаний.

Ящик памяти

Всеобъемлющее общество должно осознавать, что такое Искусственный Интеллект и где должны быть установлены этические границы. В то же время необходимо создать осведомленность о вкладе, который Искусственный Интеллект может и должен внести в формирование будущего, чтобы Америка и Европа не потеряли здесь связь.

Кроме того, политики должны разработать обязательную правовую базу по таким вопросам, как безопасность и защита данных. Многие компании, которые уже используют приложения ИИ, находятся в серых зонах, потому что многие цифровые процессы еще не имеют регулирования. Первым шагом является новый Общий регламент по защите данных (GDPR), который устанавливает очень узкие пределы для использования ИИ во многих областях. Задача состоит в том, чтобы найти баланс между социальной целью защиты персональных данных и доступностью высококачественных обучающих данных для алгоритмов ИИ.

Пища для размышлений

GDPR значительно усложнил европейским компаниям доступ к персональным данным (например, заинтересованных сторон и клиентов). Американские компании, такие как Amazon, Facebook и Google, сохранят свое конкурентное преимущество, как и соответствующие китайские компании, такие как Alibaba, Baidu, JD.com и Tencent.

Ситуация иная с данными, полученными в контексте Индустрии 4.0. Через Интернет вещей или Интернет всего получается много данных, которые не подлежат GDPR. Это предоставляет европейским компаниям захватывающие области деятельности, которыми они должны активно заниматься.

Зависит от правительства создание баланса между регуляторной необходимостью и рамками для инновационных бизнес-моделей. Как и любая компания, каждая страна должна сама решить, где она хочет играть в лиге ИИ и какая государственная инвестиционная поддержка предоставляется. Китай намерен стать лидером в мировой лиге Искусственного Интеллекта, а не просто плавать с ней.

Важная задача для мастер-плана ИИ — развитие стартап-экосистемы, в которой могут быть созданы компании, ориентированные на ИИ. Согласно исследованию Roland Berger (2018, с. 7), почти 40% всех стартапов ИИ находятся в США. Европа в целом занимает второе место — опережая Китай и Израиль. Ни одна европейская страна не имеет достаточной критической массы стартапов ИИ. Великобритания занимает 4-е место по стартапам ИИ, Франция — 7-е, Германия — 8-е.

Комплексное использование Искусственного Интеллекта создает множество возможностей — но также связано с серьезными проблемами в его внедрении. Преимущества Искусственного Интеллекта проявляются только в более долгосрочной перспективе; поэтому необходимы не только терпение, но и долгосрочная стратегия и мышление политиков и менеджеров за пределами избирательных периодов и сроков контрактов. Политики и экономические лица, принимающие решения, должны взять на себя четкую лидерскую роль для успешного формирования процесса трансформации и преодоления препятствий. Страх потерять рабочее место должен восприниматься так же серьезно, как и опасность отставания в мировом масштабе, если технологии ИИ будут игнорироваться.

Чтобы отдельные страны получили выгоду от использования ИИ, необходимо ответить на следующие вопросы (ср. McKinsey, 2018a, с. 47):

• Какие инвестиции в технологии ИИ выгодны для развития конкурентоспособности и одновременно создают новые рабочие места?

• Как политики могут дальше развивать образовательные предложения и системы таким образом, чтобы было передано всестороннее знание о возможностях и пределах Искусственного Интеллекта?

• Как можно обеспечить более высокие государственные инвестиции в национальный человеческий капитал?

• Как можно сделать предвидимые изменения на рынке труда социально приемлемыми (например, через концентрированные действия правительства, компаний и профсоюзов)?

• Как можно способствовать здоровой конкуренции между компаниями, чтобы избежать развития в сторону монополий ИИ после эффекта "победитель получает все" (аналогично монополиям поисковых систем и социальных сетей)?

• Как можно разработать правовые рамки (например, для новых форм работы и использования данных) таким образом, чтобы процесс трансформации мог происходить в юридически безопасной манере?

• Как можно оформить авторское право таким образом, чтобы системы ИИ также признавались создателями творческих решений — а не только люди?

• Какие решения можно использовать для обеспечения финансовой безопасности людей, если в результате использования ИИ возникнут значительные дефициты занятости и связанная с этим безработица (для содействия мобильности, мерам по обучению, обусловленным/безусловным государственным трансферам)?

• Как и в какой степени могут быть определены глобальные стандарты ИИ (например, военные границы, защита данных или общепринятые ценности алгоритмов ИИ)?

Для большинства компаний потребуется еще больше времени, чтобы испытать стратегию "ИИ в первую очередь". К сожалению, слишком многие компании все еще борются с цифровой трансформацией, чтобы заняться следующим этапом развития сегодня — комплексной интеграцией Искусственного Интеллекта. Это очень тревожно, потому что не решает будущие проблемы!

Пища для размышлений

Те, кто хочет иметь слово в том, насколько далеко технология доминирует в мире, должны сначала доминировать над самой технологией (Jung, Nezik, Rosenbach, Schulz, 2018, с. 67).

Резюме

• Каждое общество должно глобально адаптироваться к разрушительным изменениям, вызванным Искусственным Интеллектом! Мы находимся в постоянном процессе метаморфозы, который был запущен цифровизацией и дополнительно усиливается Искусственным Интеллектом. Этот процесс больше не закончится!

• Обсуждения о том, следует ли использовать Искусственный Интеллект в целом или нет, не способствуют успеху. Использование этой технологии во всем мире нельзя остановить. Активные обсуждения того, как ограничить дискриминацию, злоупотребление и неправомерное использование систем ИИ, лучше.

• Искусственный Интеллект должен рассматриваться — также нами — как возможность преодоления продолжающихся глобальных проблем роста урбанизации и мобильности, радикальных демографических изменений и глобального изменения климата.

• Необходима международная инициатива по разработке глобального руководства по ИИ, создающего обязательные рамки для всех стран. Интернет не знает границ — Искусственный Интеллект тоже не знает границ! В таком руководстве следует рассмотреть такие темы, как общая безопасность и принятие Искусственного Интеллекта, позитивное сотрудничество между человеком и машиной, а также влияние автоматизации на наше общество.

Эта оценка может помочь нам достичь необходимой выдержки как граждан для взаимодействия с Искусственным Интеллектом:

Наш интеллект тренировался миллионы лет эволюции, и он адаптирован так, чтобы везде искать объяснительные закономерности, чтобы защитить нас от опасности. Поэтому неважно, что мы функционируем математически точно. Высокая степень случайности определяет наше человеческое интеллектуальное мышление. Иными словами, как духовные существа, мы свободны именно потому,

запрограммированный чем угодно и кем угодно. Вот почему мы только частично предсказуемы, потому что мы постоянно совершаем меньшие и большие ошибки, для которых не может быть написана программа (Gabriel, 2018a, с. 21; продолжение Gabriel, 2018b).

Следовательно, пройдет очень много времени, прежде чем даже приблизительная копия человеческого мозга будет создана. Путь туда будет сопровождаться множеством изменений в нашей личной и профессиональной жизни.

Мы желаем всем нашим читателям необходимого мужества и уверенности в себе, чтобы конструктивно и смело справиться с ними!


Библиография

Bendiek, S. (2018). Die Welt wartet nicht auf uns. In Handelsblatt (с. 72). 6/7/8 июля 2018.

Capgemini. (2017). Turning AI into concrete value: The successful implementers’ toolkit. https:// www.capgemini.com. Доступ 30 марта 2019.

Decker, M. (2017). Klüger als wir? – Über kognitive Robotik. В Die politische Meinung, 62 (9–10), 19–24.

Gabriel, M. (2018a). Schlauer als jeder Mensch? In Frankfurter Allgemeine Zeitung (с. 21). Доступ 20 мая 2018.

Gabriel, M. (2018b). Der Sinn des Denkens, Берлин.

Goldin, C., & Katz, L. (2010). The Race between education and technology. Кембридж.

International Bar Association (IBA) Global Employment Institute. (2017). Artificial intelligence and robotics and their impact on the workplace, н.п.

Jung, A., Nezik, A. K., Rosenbach, M., & Schulz, T. (2018). Angstträume. In Der Spiegel, 46/2018, с. 66–71.

McKinsey. (2018a). Notes from the AI frontier, modeling the impact of AI on the world economy, Сан-Франциско.

McKinsey. (2018b). Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning, Сан-Франциско.

Open AI. (2018). Open AI. https://openai.com/. Доступ 15 ноября 2018.

Roland Berger. (2018). Artificial Intelligence—A strategy for European startups recommendations for policymakers. https://www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/roland_berger_ ai_strategy_for_european_startups.pdf. Доступ 15 ноября 2018.

Schwab, K. (2016). The fourth industrial revolution, Женева.

Предыдущая глава

Другие статьи по этой теме: