每周机器人简报机器人研究和投资评论6-22-2018

世界上没有什么力量比时机成熟的思想更强大。”——维克多·雨果

Bot指数亮点:

在截至6月22日的一周内，关税和贸易主导了市场新闻。标准普尔500指数上周五略有回升，在前四天非常糟糕的情况下，跌幅仅为0.88%。然而，机器人名字的表现却很糟糕，下跌了2.08%。在30个成分股中，有25个成分股业绩为负，在5个盈利的成分股中，表现最好的是海洋国际公司(上涨8.74%)，这是由于石油价格大幅上涨(石油输出国组织召开会议，投票通过了低于预期的产量扩张;石油期货交易价格接近70美元)。

在失败者中，有很多人，而且意义重大。虽然没有出现两位数的跌幅，但该指数中的一些纯种品牌出现了明显的下跌:

Hiwin Technologies -9.33%

Accuray Inc. -8.05%

Ekso Bionics -6.11%

罗克韦尔自动化(Rockwell Automation)

英伟达(NVIDIA Corp.

林肯电气(Lincoln Electric)股价下跌5.09%

IRobot Corp.——3.80%

Cyberdyne Inc. -3.74%

洛克希德·马丁公司(Lockheed Martin)下跌3.47%

在美国经济学会年会上发表的论文:

美国经济协会每年都会召开一次主要由教育经济学家组成的会员会议。在今年1月初在费城举行的第130次会议上，提交了112份出版物的编辑版本AEA 2018年5月论文和会议记录．对此感兴趣的机器人短暂标题下的四篇社论是“人工智能和机器人的经济后果”188金宝搏下载界面．文章的简介如下:

在题为，机器能学习什么?它对职业和经济意味着什么，麻省理工学院的两位教授和卡内基梅隆大学的一位教育家探讨了机器人对生产力的影响及其在就业/公司框架内的应用。他们的一些研究得出的结论包括:“到目前为止，(机器学习)已实现的经济效应相对于这种新的通用技术所提供的潜力很小。”正如我们最近从迈克·刘易斯那里听到的机器人短暂“企业家和创新者需要时间来采用新技术，重新配置现有工作，发现新的业务流程，并共同发明互补技术”。虽然研究指出，几乎所有职业都有一些可以应用机器学习的任务，但在审查O*NET(美国劳工部的职业信息网络)对964个美国职业中2069个工作活动的映射时，任务的重新设计为生产力提供了最显著的改善。事实上，作者认为，“研究人员、管理人员和企业家的重点不应该仅仅放在自动化上，而应该放在工作重新设计上。”事实上，“工作中任务的次优捆绑可能会阻碍机器学习带来的潜在生产力提高。”他们指出，以下工作类别最容易受到机器学习的影响:礼宾员，机械绘图员，殡葬师，殡葬承办人和殡葬承办人，信贷授权人和经纪职员。按摩治疗师、动物科学家、考古学家、公共广播系统和其他播音员、泥水匠和灰泥泥瓦匠是ML应用可能性最小的职业之一。研究人员总结道:“自动化技术在历史上一直是提高工业生产率的关键驱动力。它们还系统性地扰乱了就业和工资结构。然而，我们的分析表明，与早期的自动化浪潮相比，机器学习将影响劳动力中非常不同的部分。 Furthermore, tasks within jobs, typically show considerable variability in the suitability for machine learning, while few jobs can be fully automated using ML. Machine learning technology can transform many jobs in the economy, but full automation will be less significant than the reengineering of process and the reorganization of tasks.” Another interesting takeaway was that research pointed toward the fact that it will become more difficult to assess the performance of employees since the most measurable tasks are also those tasks that are most likely to be conducted by machine learning.

第二篇文章，建模的自动化由麻省理工学院的Daron Acemoglu和BC省的Pascual Restrepo共同撰写，提出了关于自动化应该如何建模的论点。与其他描述为资本增强技术变革或劳动力增强技术变革的研究不同，作者支持基于任务的方法[概念化和建模]。他们的方法得到了大量数据和数学操作的支持，强调“更有可能减少劳动力需求的自动化技术并不是那些‘出色’和高生产率的技术，而是那些生产能力一般的技术——只是生产能力足以被采用，但并不比它们正在取代的生产技术生产效率更高或节省成本。”对于新形成的劳动任务，“新任务提高了生产率，提高了对劳动的需求，提高了劳动份额。”也许这篇文章中最有见地的观察包括作者所谓的“广泛边缘的自动化”，也就是说，通过扩大机器在已经自动化的任务中的生产力来深化自动化，可能会实现对劳动力需求的增加。

在一篇题为，将人工智能的进步与职业能力联系起来的方法188金宝搏下载界面作者试图探索这样一个事实，即机器人研究已经注意到，“关于人工智能和劳动力之间联系的系统实证研究很少，现有的少数研究得出了不同的结果。”他们的论文“提供了一种新方法，我们相信可以帮助研究人员和政策制定者更好地理解人工智能和劳动力之间的联系”。这篇论文得出了与上述MIT/Carnage Mellon文章相似的结论，其中关注的是最可能和最不可能受到人工智能影响的劳动力类别。

最后的大部头，人类判断和人工智能定价是由多伦多大学的三位教师准备的，以“人工智能正在经历复兴”的感叹开始。188金宝搏下载界面显然，作者对人工智能在各种角色中所表现出的影响有积极的偏见，然而，该出版物深入研究了人工智能协助由社会决定的价值观的能力效用函数。对于非经济类型，效用函数是衡量消费者对替代真实商品的偏好。作者认为，人工智能在整理倾向于反映这些偏好的无数数据方面可以提供很大的帮助，然而，他们认为“此时只有人类才能开发这种(效用函数确定)知识”。在他们的结论中，加拿大研究人员确定，人工智能补充了人类的判断和决策，因此，“对人工智能的需求和定价方式有非直接的影响”。

虽然这些研究都没有对机器人对生产率或劳动力的影响做出任何激烈或可怕的预测，但研究人员表示机器人短暂很高兴看到实证研究开始关注这一主题。可以肯定的是，机器人革命将对世界经济产生深远影响，政策制定者将需要学术来源的指导，以保持知识曲线的领先地位。

会员:美国经济协会，专业记者协会，美国新闻协会。特许金融分析师协会，机器人工业协会

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