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阿罗不可能定理

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阿罗不可能定理

印度以“不允许任何抢走工作的技术”为由封杀自动驾驶技术,你怎么看?

这个印度部长的言论并不奇怪,而是有传统。

印度的一个传统是“特别重视就业”。

当然世界各国政府都重视就业,失业的人多了不是好事。

但是印度由于人口众多,人力资源充足,人口教育水平不高的国情,在这方面显得特别变态。

图为印度Bharti集团在Gurgaon开设的Easy Day超市。

沃尔玛只能作为印度企业的合作伙伴向零售商供货而不能独自在印度销售商品例如,印度是全球最排斥超市的国家,连锁超市只占印度零售额的7%。

外资超市想进印度难比登天,因为印度认为要保护小商小贩的工作。

外资单一品牌店,如诺基亚、耐克能进印度但只能占51%的股权,沃尔玛这种超市大品牌是完全禁止的。

印度人认为,如果让沃尔玛进来,只会让美国获得利润,而生产商品的中国获得工作,印度人会失去工作大亏。

到现在沃尔玛也只能用建立合资批发市场、收购电商企业的曲折办法,勉强钻进印度市场。

图为在乡间奶站工作的印度妇女再比如,印度有一个地位非常重要的《全国农村就业保障法案》。

这个法案规定,政府每年要为农村每个家庭提供100天的就业机会,必须是非技术的普工,如修路、架桥、平整土地、开凿运河、兴修水利等。

这个法案对于印度的稳定有重大意义,虽然农民从这个法案得到的收入不高(最低每天六、七元人民币),但是对于低收入农民家庭还是有帮助。

印度人对于“底层人民工作机会被抢走”是最为敏感的,有很多土政策。

有些政策在外人看来是难以理解的,例如规定超过9个人的企业就不能随便开除工人,想要开除一个人非常麻烦。

这导致印度的绝大多数纺织企业都是9个人以下的作坊。

这个印度男子维马尔在一家国企当维修工人,1994年请了病假,连续23年不上班,最近公司终于通过法院判决把他开除了。

具体到自动驾驶技术,这基本和印度没有太大关系,应该是这个部长蹭热点。

因为印度的驾驶场景是世界上最难的,各种奇葩的驾驶行为难以尽述,自动驾驶跑到印度来是找死。

如果自动驾驶技术都能应付印度的场景了,将是技术的极大突破,但这个难度将是极大的。

而且一旦自动驾驶汽车上路在印度引发交通事故,怎么算扯不清。

所以最大的障碍是技术和事故赔偿,部长脱离技术背景把就业扯上来,是想显得“关注人民就业”。

对这个问题可以从这样几个层面来理解。

一,在原理层面,以担心减少就业岗位为由反对发展新技术,是一种古已有之的思潮,但这是一种经典的错误。

早在古罗马时代,就做出了蒸汽机的雏形。

但罗马皇帝认为,如果都用蒸汽机,这么多奴隶用来干什么呢?于是这个发明被封存,只用于开启神殿的大门。

在资本主义发展的早期,许多工人由于不知道社会发展的规律,错误地把机器当作让自己失业的罪魁祸首,发起过破坏机器的“卢德主义运动”。

这是马克思、恩格斯批评过的早期的空想社会主义思潮之一。

直到现在,都有许多不懂科技、也不懂科技的重要性的小清新“知道分子”(称他们“知识分子”是抬举他们了),认为科技是万恶之本。

他们的经典理由除了科技带来环境污染之外,还有一条就是科技带来失业。

这种观点为什么是错误的呢?第一,这是一种价值观的错误。

低技术的“充分就业”是一种低水平的发展,最终必然陷入“内卷化”,所有的经济增长都被人口的增长吃掉,无法积累财富和基础设施,无法发展出更高级的生产、生活模式。

在人类历史上,在工业革命之前,所有的传统社会都处于这种内卷化的困境,包括中国、印度、波斯、两河流域、美洲等等。

唯一的例外是欧洲,由于文艺复兴、科学革命、大航海和工业革命,在物质和精神上都获得了爆炸性的发展,打破了内卷化的宿命。

第二,科技进步在消灭旧的就业岗位的同时,会带来新的就业岗位。

踩纺织机的工人没了,但多了按电钮的工人。

蓝领少了,白领多了。

在哀叹低技术劳动力找不到工作的同时,程序员这样的高技术工种供不应求。

第三,也许你会问:我就是没技术,我该怎么办?那你应该赶快去培训,提升自己的素质,而不是希图让历史开倒车,回到让你觉得舒适的时代。

先进生产力必然为自己开辟前进的道路,这是社会发展的客观规律。

从个人到国家,如果不主动适应这个潮流,只能是自己落伍,怪不了别人。

二,在技术层面,在印度搞自动驾驶本来就是“地狱级”难度,即使其他地方都搞成了印度也不见得能搞成。

这里可以参考一篇有趣的文章《你厂的自动驾驶很牛X,它要是放在印度呢?| 谈资》(https://mp.weixin.qq.com/s/0q_LjrtVMhs1E10jcDpFlw):(以下引用)混乱的印度街道上,行人随意快速横穿马路,多条车道在无预警提示下合并,交通标识糟糕,路边还有流浪徘徊的牲畜。

……随处可见的三轮摩的被司机以各种不同的方式进行了改装,使得传感器很难识别其外形,从而为机器学习算法带来了复杂性。

而机器学习需要大数据的驱动才能达到高性能和高可靠性。

「经过特殊培训并输入数以百计的照片后,我们的系统仍然无法识别印度道路上15%的车辆。

」Tata Elxsi高级副总裁兼策略和市场营销主管尼廷•帕伊(Nitin Pai)称。

彭博社提供了更多的印度测试细节。

当测试车仅以每小时40公里的速度在班加罗尔周日早晨车辆稀少的道路上行驶时,它仍然会频繁地急刹。

这辆车按程序设定停在距前方车辆四米远的地方,导致其他愤怒的司机不停地按喇叭并飙脏话。

一头横穿马路的母牛又导致该车再次停下,之后一位店老板将一颗硕大的香蕉茎扔到路上也引起该车停下。

而当一位四肢不全的乞丐所坐轮椅车逼近时,这辆汽车的发动机戛然而止。

不论怎样,印度的诸多独特挑战可以为无人驾驶汽车提供终极的试验场。

如果无人驾驶汽车在印度可以行得通,那么它在世界上任何其他地方也应该能行,无非是再加上根据不同地域的特点,配备的本地化数据处理和自动驾驶决策算法。

(引用结束)三,在政治层面,考虑到以上两个层面,这位印度交通部长说的完全就是现成话!反正也搞不成,不如说得漂亮点,还可以讨好民粹……四,在预测层面,印度这个国家如此奇葩,许多其他国家没有的问题它有,许多大家都有的问题它更严重,你觉得这个国家的前景会怎么样?

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