两个多世纪以来,Pictet一直在长远看来。这是一种指导哲学,为我们的客户提供了很好的服务。这是我们开创性的巨型趋势的开创性工作,这是超越正常经济周期的强大社会,经济,环境和技术力量,以塑造世界和我们的未来。在我们的整个历史中,我们都为投资者带来了世界复杂性,并承受了战争,危机和市场动荡。通过了解公共市场和私人市场的结构趋势,我们发现了洞察力,这些见解可以很好地为我们的机构或个人定制我们的广泛的投资可贴上客户的需求。本出版物对整个Pictet组的结构趋势的分析,洞察力和辩论进行了深入了解。该文件探讨了各种主题和主题,从建模生物多样性损失的财务影响到评估抗肥胖药物的影响。我们还调查了有关人工智能对公司的影响的私募股权专业。,我们估计气候变化投资的短缺与履行零净义务所需的情况。我们的优势之一就是知道我们无法了解一切,但也知道人们呼吁帮助我们建立我们的理解。例如,我们的主题演讲是由vaclav smil教授撰写的 - 比尔·盖茨(Bill Gates)最喜欢的作家和Pictet资产管理主题咨询委员会成员 - 他对某些
归因4.0国际(CC BY 4.0)此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作,您可以接受该许可条款的约束(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品,确定对原始文本的更改,并添加以下文本:如果原始作品和翻译之间有任何差异,则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本:这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料,则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可,您不得使用经合组织徽标,视觉标识或封面图像,也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院(PCA)仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎(法国)。仲裁员的数量应为一个。
但是向碳中性经济的过渡将很难。玩家之间有许多相互依存关系。因此,正确的重新配置取决于拥有整体图片以及这些参与者之间的新信任伙伴关系。如果无法很好地管理,这些相互依存的可能会减慢进度或适得其反。投资需求是巨大的。有明显的意外后果;例如,拥有所有者或其他受益人的滞留资产可能试图阻止进度。关键技术尚未开发或尚未大规模开发。需要许多监管变化,但很难通过两极分化的议会。人类正在与时间竞争 - 赌注很高。没有时间让我们所有人采取行动。
人工通用情报,数字化转型和可持续性Piscataway,新泽西州,美国新泽西州,2024年7月25日 - IEEE是全球最大的技术专业组织,致力于推进人类技术,已发布了2024 Technology Megatrends报告,现在可供下载。由IEEE Future Directions开发,该报告提供了对前三名大趋势,人工通用智能(AGI),数字化转型和可持续性的深入分析,通过技术进步,成熟度,收养时间和现实世界市场的部署来评估其对人类对人类的影响。“这些预测对所有利益相关者来说都是至关重要的,因为技术是日常生活中不可或缺的一部分。“大趋势技术与经济,生态和社会大趋势息息相关,需要通过整体分析来考虑它们,以确保社会利益。” IEEE 2024 Technology Megatrends报告的高级观察报告:
数字化转型;可持续性;以及通用人工智能 (AGI) 由于大趋势可能会在 20 年或更长的时间内演变,本报告描述了这三大趋势中的一系列技术
虽然 GenAI 聊天机器人可能是最近人们对人工智能的兴趣和投资激增的原因,但它们只是数字发展浩瀚而悠久的海洋中的一滴水。在大多数情况下,投资者可以将技术专业知识留给数据科学家,可能不需要知道下一页地图中列出的具体模型类型。但我们开始相信,所有投资者都会从熟悉人工智能的广泛形式和应用中受益。在整个研究过程中,除非另有说明,我们对“人工智能”的引用将指生成式(GenAI)和传统人工智能。
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Siemens的工业控制系统每小时会产生100多个数据 - 相当于Netflix上所有可用的电影。26仅十年或两年前,没有人可以预测数字化会产生如此庞大的数据。,任何人都无法预见到我们现在触手可及的技术数量来利用这些数据并提取其价值。
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域,致力于创造能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器。这些任务包括解决问题、理解自然语言、识别模式、从经验中学习和做出决策。相反,自动化涉及使用技术在无人干预的情况下执行重复性任务。虽然人工智能系统旨在模拟人类智能和决策,但自动化主要是简化和复制预定义的程序。因此,自动化可以看作是人工智能的一个子集;它可以利用人工智能来增强其功能,但它本身并不需要学习或解决问题的能力。换句话说,人工智能涉及能够学习和适应的智能系统,而自动化则是高效准确地执行重复性任务。虽然看起来不太可能,但上面的段落是由 OpenAI 开发的大型语言模型 (LLM)“GPT 4”编写的。1 唯一需要的输入是一个简短的提示:“用一段话解释人工智能并将其与自动化区分开来”。
大约在波兹南大学的波兰密码学家破解德国 Enigma 密码机的密码 20 年后,英国数学家艾伦·图灵在他的文章《计算机与智能》(1950 年)中提出了“机器能思考吗?”的问题,他在文章中概述了人工智能的基本目的和愿景。其主要任务是创造人类思维的替代品。波兹南市文化机构 Enigma 密码中心 (CSE) 最近将人工智能研究起源的记忆带给了新一代。CSE 的活动以“真实的历史”为座右铭。对思想的挑战。 CSE 结合了教育信息的两个最重要的组成部分:一个多媒体支持的故事,讲述了德国 Enigma 密码机的密码如何被来自波兹南的波兰密码学家破解;以及关于这一事件对第二次世界大战进程的影响的叙述,以及更广泛地说,它对信息传输和加密技术发展的影响。CSE 将年轻人对科学的兴趣教育与爱国主义教育完美地结合起来。参观者从波兹南大学的毕业生 Marian Rejewski、Henryk Zygalski 和 Jerzy Różycki 那里了解了破解 Enigma 密码的历史。它讲述了他们的数学工作,以及用于破解 Enigma 的机器和工具,包括波兰人创造的机器和工具,例如里程表、Rejewski 的炸弹和 Zygalski 的纸张。波兰密码学家是第一个将德国 Enigma 密码机与其他机器进行对比的人。CSE 还有一个展览,展示了第二次世界大战后密码学家辛勤工作带来的 IT 革命。这场革命一直持续到今天,在这个人工智能发展非常迅速的时代。