Znajdź zawartość

Parę lat temu wpadłem na wywiad Joe Rogana z bardzo ciekawą i mądrą osobą - Navalem Ravikantem. Naval Ravikant to inwestor amerykański pochodzenia hinduskiego, który pochodzi z biednej rodziny imigranckiej. Dzieciństwo miał bardzo biedne i spędzał je w pracy lub w bibliotece. Dorobił miliardów tworząc start-up'y. https://en.wikipedia.org/wiki/Naval_Ravikant Szczególnie interesujący jest ten fragment: Opowiada o eksperymencie myślowym: "Wyobraź sobie, że od jutra każdy zaczyna się uczyć twardego STEMu - elektroniki, robotyki, programowania, mechaniki czy różnych tego typu rzeczy potrzebnych do zautomatyzowania procesów. Każdy. Moglibyśmy mieć automatyczne samoloty, roboty gotujące, czyszczące, wydobywające minerały, pracujące na roli - dosłownie wszystko. Potrzebna jest do tego wiedza (która już istnieje), zapoznanie się niczym konsultant z procesami w danej branży połączona z kapitałem by stworzyć prototypy a potem uruchomić masową produkcję. W teorii jest to możliwe już dziś. Ceny wszystkiego wokół - domów, jedzenia, ubrań itd. zależą od: - cen materiałów (czyli ceny górników/rolników/pracowników + ceny eksploracji ich maszyn) - ceny transportu (ciężarówki i płace dla kierowców + paliwo) - ceny przetworzenia materiałów (fabryki, maszyny do tego - tutaj automatyzacja jest najbardziej widoczna) - ponownie transport - cena sprzedaży (utrzymanie sklepów i sprzedawców) Już teraz każdy z tych procesów jest możliwy do zautomatyzowania i co mądrzejsze kraje, to stawiają na popularyzowanie wiedzy w tych tematach i promowanie tego. Ale zaraz, chwila - tyle jest programistów i inżynierów - nikt jeszcze na to nie wpadł? Co oni więc robią? Dotąd najwięcej pracy w sektorze tech skupiało się na różnego rodzaju przetwarzaniem informacji (co znamy z popularyzacji front-endu), bankowości, systemach informatycznych firm. Natomiast przy "realnych" "materiałowych" automatyzacjach za wiele się nie inwestowało. Mała stopa zwrotu w krótkim terminie. Mięśnie tańsze od maszyny. Jednak w poprzednim roku nadzieja urosła w przyspieszonym procesie programowania poprzez różne copiloty czy modele językowe. Bardzo polecam wysłuchać wykład Andrew Nga sprzed paru miesięcy. Pokazuje tu bardzo interesujący wykres od 15:40 Opłacalność wykorzystania technologii (AI czy nie AI - nie AI też czasem jest dla zmyłki nazywane AI - jeden ch/j). Jak widzimy największa opłacalność jest przy reklamach, potem przy wyszukiwaniach internetowych i dalej jest przy gotowaniu, rolnictwie i górnictwie - czyli tam, gdzie automatyzacja realnie podniesie poziom życia ludzi. Bo drążąc jeszcze ten przykład od Navala - jak to mogłoby działać? Czym jest w ogóle bogactwo? Pieniędzmi, czyli wydrukiem od Banku Centralnego? Nie. Na bogactwo składa się popyt i podaż towarów. Kto zarządza przepływami tych towarów? (znamy przepływy strategiczne (hehe) kontrolujące przez marynarkę USA na oceanach, gdzie dokonuje się największy w skali świata handel) Jeśli dany kraj wyspecjalizuje się w wysokomarżowej branży, jak na przykład zrobiły to Niemcy w kwestii przemysłu ciężkiego, to może zgarniać lwią częśc zysków, ale to także oznacza, że produkują wartość i dla innych dostarczając pojazdy. Taki przykład, trochę z d*py. Co więc można zrobić z tą wiedzą? Jak ją wykorzystać? Czy da się na tym zarobić? Tak. A więc biorąc to pod rozwagę można zauważyć, że istnieją generalnie w gospodarce dwa główne sektory: - "utrzymaniowcy systemu" - czyli sprzedawcy, kierowcy, serwisanci, pracownicy fabryk, górnicy, policjanci, żołnierze, przedsiębiorcy tradycyjnych branż, budowniczy, rolnicy, być może nawet klepacze kodu do web (rozwiązania dobrze znane - mała różnica między budowlańcami) - generalnie zawody/ludzie bez których obecny system nie mógłby się utrzymać (system społeczno-gospodarczy). Dawniej byli to chłopy, Żydzi i szlachcice w dawnej Polsce. Teraz gama się rozszerzyła. Obecny model generuje większe bogactwo niż w dawnych czasach przez zautomatyzowanie procesów poprzez maszyny, wykorzystanie energii ze spalin (czy innych źródeł) i generalnie technologię, której opis znajdziemy w książkach do mechaniki, techniki, fizyki, chemii itd. itp. (nie, za polepszenie warunków pracowniczych nie odpowiadają socjaliści, a automatyzacja i wzrost bogactwa za tym idąca). - "dokładacze", "innowatorzy". Tutaj twórcy, naukowcy STEM, badacze, którzy zęby zjedli na temacie - bardzo ciężko trafić do tego grona jeśli w szkole i na studiach ciężko się nie zawalało. Do przykładów można dać np. twórców GPT, Elona Muska, twórców robotów-dostawców jeżdżących po Lublinie - generalnie twórcy czegoś, czego nie ma, ale wyraźnie przyczyniające się do bogactwa nas wszystkich. Nie piszę, że koniecznie trzeba dążyć by stać się kimś takim czy jest to jakaś wyjątkowa grupa. Warto natomiast mieć na nich oko i patrzeć na nowinki technologiczne. Na przykład tak jak Bill Gates, który ukradł pomysł na Microsoft . Swoją drogą - odpowiednio obserwując i douczając się, mogą rodzić się mądre pomysły (oczywiście mając trochę kapitału by to wykonać). Nowy chatGPT można wykorzystać do nadrobienia wiedzy, wymyślenia automatyzacji procesów i za tym idąc skonstruowania robota w CADzie - coś takiego (mogę się mylić, ale daję ideę zagubionym żądnym sukcesu ). Jak sam patrzę, to co może być dobrą syntezą w przyszłych latach w danych branżach? Górnictwo: idealnym połączeniem może być GIS (czyli geograficzne systemy informacji) wraz z tematem cyfrowych bliźniaków i robotyką. Transport: tu znany i wiadomy temat, czyli autonomiczne pojazdy. W tym temacie warto obserwować Georga Hotza - twórcę comma.ai, który stworzył "kostkę", którą można zaimplementować do każdego samochodu. Tutaj w tym streamie programuje rozpoznawanie przestrzeni trójwymiarowej z dwuwymiarowego obrazu z filmu, bardzo ciekawe: Rolnictwo: tu także tradycyjnie robotyka + rozpoznawanie rzeczy. Wszystko istnieje, wystarczy zaimplementować. Na koniec jak by taka ekonomia mogła wyglądać. Generalnie fajnie się o tym pisze, ale trudniej w praktyce robi. Wielka idea może być motywatorem do trudnych rzeczy: