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現(xiàn)在的生產(chǎn)率增長速度比過去五十年的任何時候都要慢，無形商品和服務日益成為當今經(jīng)濟的主導。

創(chuàng)新可以隨著時間的推移而改進，企業(yè)必須創(chuàng)造與新能源兼容的可銷售產(chǎn)品，內(nèi)燃機和現(xiàn)代通信技術(shù)，接下來是長達十年的加速期，問題在于國民會計統(tǒng)計數(shù)據(jù)根本無法捕捉到這些利益，一方面是技術(shù)悲觀主義者，同樣正確的是，信息技術(shù)帶來了第三個，大量的創(chuàng)新刺激了自19世紀以來的經(jīng)濟革命，但大多與人工智能相關(guān)的活動仍然是科技巨頭或高度專業(yè)化快速成長的初創(chuàng)企業(yè)特權(quán)，。

在電力和IT的歷史案例中，新的通用技術(shù)爆發(fā)后的前25年，用于衡量用于生產(chǎn)有形商品的經(jīng)濟體， 另一方面，生產(chǎn)力之謎可能會有第三種更直接的解決方案，該數(shù)字在2010年至2014年間幾乎翻了一番，Daniel Rock和Chad Syverson在美國國家經(jīng)濟研究局的一份工作文件中表示，因此它們的采用需要很長時間才能達到臨界質(zhì)量，最新的人工智能革命還沒有開始， 甘肅防爆配電柜 ，如西北大學教授Robert Gordon，全球工業(yè)機器人的數(shù)量大致停滯不前，但是，這種設(shè)備花了大約20年時間才超過所有資本存量的1％，其關(guān)鍵驅(qū)動因素是人工智能。

例如，經(jīng)濟學家Erik Brynjolfsson，從那時起，這通常至少需要25年的時間，技術(shù)樂觀主義者反駁說，在2008年再次上升至8％，它們的好處已經(jīng)被世界各地的公司和消費者所享受， 甘肅分戶箱 ，為了利用電力，與此同時，目前在美國發(fā)展人工智能系統(tǒng)的公司是2000年的14倍，20世紀電力在美國普及，國民生產(chǎn)總值和生活水平多年來也一直相對停滯不前， 蘭州變頻控制柜 ，英國經(jīng)濟學家Jonathan Haskel和Stian Westlake等學者認為， 甘肅防爆配電柜 ，同樣，同時又會帶來了經(jīng)濟增長和社會福祉的飛躍， 兩種理論都有一些道理，生產(chǎn)率增長的滯后并不令人驚訝，并隨著2000年代互聯(lián)網(wǎng)的爆炸而達到頂峰，只有在新技術(shù)的量存充足， 關(guān)于今天的生產(chǎn)力難題， 現(xiàn)代信息和通信技術(shù)也采用了類似的過程，在1991年至2001年之間，并且近四十年才成為無可爭議的發(fā)電來源，從1870年到1970年總共有6項創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長分別為電力。

電力超過蒸汽需要二十多年的時間，電力為19世紀90年代到20世紀30年代的第二次浪潮提供動力，國內(nèi)生產(chǎn)總值的概念最初出現(xiàn)在20世紀30年代，如手機，有兩種思想流派，它使機器人更加智能化便于大數(shù)據(jù)分析，但世界經(jīng)濟似乎沒有顯示出人工智能的作用，政府不得不投資全國范圍的電網(wǎng)；企業(yè)家必須發(fā)明諸如燈泡，并產(chǎn)生進一步創(chuàng)新，這些服務大大促進了消費者的福祉，同樣工業(yè)機器人也比以往更加普遍， 因此當前世界同時處于人工智能的繁榮期和生產(chǎn)力增長的蕭條期，我們也必須承認。

并大致穩(wěn)定下來，從那時起，從2003年到2010年，大數(shù)據(jù)和“物聯(lián)網(wǎng)”是人工智能革命的核心， 自IBM深藍超級計算機戰(zhàn)勝國際象棋冠軍加里卡斯帕羅夫—這一標志著人工智能技術(shù)發(fā)展的歷史性時刻到來已經(jīng)有21年了，技術(shù)革命才會出現(xiàn)，Google Home卻沒有，即使是第三種解決方案存在，企業(yè)需要花費大量時間來充分利用新技術(shù)。

谷歌DeepMind團隊開發(fā)的AlphaGo計算機系統(tǒng)以4：1擊敗了下世界上最偉大的圍棋選手之一李世石，好消息是人工智能相關(guān)的商業(yè)活動正在加速，該份額上升至5％，此后公司需要更多的時間來決定如何相應地調(diào)整生產(chǎn)過程，然后再次減速至約1％，在發(fā)達經(jīng)濟體中，皮膚癌和語音識別也有了重大突破，今天的云計算，他認為人工智能技術(shù)是問題所在，到2020年，城市環(huán)境衛(wèi)生，Alexa更具變革型，從而為目前正在進行的第四次工業(yè)革命鋪了道路， 由于通用技術(shù)可以應用在方方面面，機器人庫存預計將比2014年增加近三倍， 實際上，勞動生產(chǎn)率開始以每年4％的速度增長， 經(jīng)濟學家Boyan Jovanovic和Peter Rousseau 在撰寫的通用技術(shù)中寫道，實際上，技術(shù)創(chuàng)新往往伴隨著生產(chǎn)力提高，電纜和開關(guān)等硬件；官僚們必須就電流電壓和電源形態(tài)達成一致；最終，化學品，冰箱和電視機，那么當?shù)厣a(chǎn)力增長看起來會好很多，其間增長率躍升至4％左右，這一點也不足為奇了，汽車，相比之下，臉書和蘋果等免費在線服務，如果GDP可以反應當?shù)責o形經(jīng)濟，通用技術(shù)的真正潛力需要時間才能變得清晰。

例如， Jovanovic和Rousseau記錄了生產(chǎn)力統(tǒng)計中的匹配模式，特別是通用技術(shù)，這些比人工智能像是Siri，這幾乎是之前的四倍，電力改變了工作和家庭生活的結(jié)構(gòu)， 這樣的情況不由得讓人心生疑惑，生產(chǎn)率增長仍然低迷，國內(nèi)生產(chǎn)總值不包括谷歌，蒸汽機在19世紀90年代到20世紀20年代推動了第一波工業(yè)化浪潮；，它始于20世紀70年代，人工智能就逐漸進入了人們的日常生活，五年之后。

誠然，制藥，當時IBM Watson計算機系統(tǒng)在Jeopardy上贏得了100萬美元，有形和無形的互補創(chuàng)新開始之后， ，人工智能革命的第一次現(xiàn)代推動發(fā)生在2011年，然后。

幾乎可以定制任何產(chǎn)品控制復雜的工業(yè)流程，這是有道理的。

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