Как списать теорию в гаи на компьютере 2021

Обновлено: 01.07.2024

Объедините инженерию, науку и математику для создания программных решений реальных проблем

Степень бакалавра компьютерных наук акцентирует внимание на математических и теоретических основах вычислений, а не на обучении конкретным технологиям. Он обеспечивает основу, необходимую для того, чтобы начать одну из самых захватывающих и прибыльных профессий. Приготовьтесь к возможностям в различных областях, включая робототехнику, компьютерные игры, виртуальную реальность, компьютерное зрение, конвергенцию медиа, цифровые, эволюционные вычисления, компьютерную архитектуру и многое другое.

Программа компьютерных наук, расположенная в L3Harris Engineering Center, включает классы и высокотехнологичные инновационные лаборатории, где проводятся передовые исследования по широкому кругу тем. Эти лаборатории включают в себя лабораторию Siemens Digital Grid и запланированную лабораторию дополненной виртуальной реальности с обзором на 360 градусов.

Здесь вы будете учиться у преподавателей, обладающих всемирно признанным опытом в фундаментальных и прикладных областях. Ваша курсовая работа предлагает возможности для изучения явлений, связанных с компьютерами и вычислениями, включая программное обеспечение (алгоритмы и структуры данных), аппаратное обеспечение (проектирование компьютеров) и множество разнообразных приложений вычислительного мышления и методов.

Все специалисты по компьютерным наукам должны сдать экзамен Computer Science Foundation, чтобы перейти к курсовой работе более высокого уровня. На национальном уровне только программа UCF по информатике использует такой тест для квалификации своих студентов. Экзамен охватывает методы решения задач, алгоритмы, абстракцию, доказательства и языковые навыки. Тесты проводятся каждый семестр, и экзамен помогает обеспечить успех наших студентов. Это также инструмент для создания резюме, и многие отраслевые партнеры считают эту функцию основной причиной, по которой они хотят нанять наших выпускников в области компьютерных наук.

Основные моменты

Команда программистов UCF — одна из лучших в мире. Команды CS ежегодно соревнуются в Международном соревновании по программированию ACM, и наша команда CS имеет непревзойденный рекорд — с 1982 года ежегодно входит в тройку лучших в юго-восточном регионе.

Сара — штатный писатель в Keeper Tax. У нее есть лицензия зарегистрированного агента в Налоговом управлении США. Ее работы были представлены в Business Insider, Money Under 30, Best Life, GOBankingRates и Shopify. Она имеет почти десятилетний опыт работы в области государственного бухгалтерского учета и работала с клиентами в самых разных отраслях, включая нефтегазовую промышленность, производство, недвижимость, оптовую и розничную торговлю, финансы и электронную коммерцию. Сара имеет большой опыт в области стратегического налогового планирования на уровне штата и на федеральном уровне. За время работы в промышленности она занималась налоговыми декларациями для корпусов C, S, товариществ, некоммерческих организаций и индивидуальных предпринимателей. Сара является членом Национальной ассоциации зарегистрированных агентов (NAEA) и поддерживает свои требования к непрерывному образованию, проходя более 30 часов налогового обучения каждый год. В свободное время она преданная мама-кошка и любит ходить в походы, печь и поливать свои комнатные растения.

Компьютеры. Мы любим их. Мы ненавидим их. Они есть в наших домах, на наших предприятиях, в наших школах, и если кто-то не остановит Илона Маска, очень скоро они появятся и в наших мозгах.

Я совершенно уверен, что единственная причина, по которой они еще не захватили мир, заключается в том, что мы все постоянно нажимаем кнопку "Напомнить мне завтра", чтобы получать обновления. Но утомительный вопрос, который многие из нас пытаются выяснить, заключается в том, можем ли мы вычесть их из наших налоговых деклараций.

Является ли мой компьютер списанием налогов?

Короткий ответ: да. Как правило, если вы используете свой компьютер для бизнеса, это законное списание налогов.

После принятия Закона о сокращении налогов и занятости (TCJA) в 2018 году сотрудники W-2 теперь не могут списывать коммерческие расходы в своих постатейных отчислениях. Поэтому, если вы работаете по найму и вам необходимо приобрести рабочий компьютер, попросите своего работодателя возместить вам его стоимость.

Для вас, самозанятых и фрилансеров, компьютеры - честная игра! Но прежде чем проводить платеж кредитной картой, давайте взглянем на мелкий шрифт.

Только та часть ноутбука, которая используется в коммерческих целях, не облагается налогом.

Многие из нас используют личные ноутбуки для ведения бизнеса. Это нормально! Он не запрещает списание, но ограничивает его.

Допустим, в среднем вы тратите четыре часа на работу и шесть часов на Netflix каждый день (без оценки). В таком случае ваш компьютер на 40% используется для бизнеса! (4 часа / 10 = 40%)

Это не обязательно должна быть точная наука: подойдет реалистичный примерный план.

Компьютеры больше не являются «перечисленной собственностью»

Это хороший момент, чтобы отметить, что IRS больше не считает компьютеры «перечисленной собственностью». Перечисленное имущество – это все, что можно использовать и в личных целях, например, ваш автомобиль. У Налогового управления для них есть особые правила.

Удаление компьютеров из этой категории привело к двум последствиям:

Это устранило требование ведения документации. Налогоплательщикам больше не нужно вести подробные журналы своего использования, чтобы требовать вычета.
Это создало соответствие с обычными правилами амортизации. Эти правила обеспечивают большую гибкость, и ниже я подробно объясню, что это значит.

Амортизация компьютеров

Теперь, когда вы знаете, как рассчитать свою коммерческую долю, можно начинать самое интересное.

Обычно компьютеры капитализируются и амортизируются в течение срока службы актива, как это определено IRS — в данном случае пять лет. Амортизация — это просто способ признания снижения стоимости актива.

Обычно мы говорим об амортизации в контексте автомобилей. Если вы покупаете автомобиль, его стоимость при перепродаже постепенно снижается с каждым годом. Почему это? По мере того, как автомобиль изнашивается, его общая функция ухудшается, и он постепенно теряет способность конкурировать с более новыми моделями.

Ваш компьютер точно такой же. Амортизация пытается отразить это снижение производительности, распределяя первоначальную стоимость на «срок полезного использования».

Когда вычитать полную стоимость вашего компьютера

Возможно, вы спросите: "Зачем мне покупать компьютер, если я не могу претендовать на полную сумму налогов в этом году?" Я рад, что вы спросили.

В ответ на такие любознательные умы, как и вы, Налоговое управление США разработало несколько методов «ускорения» амортизации, чтобы люди быстрее списывались со счетов.

Эти методы означают, что вам вообще не нужно беспокоиться о расчете амортизации, если ваш компьютер соответствует определенным условиям.

Вычитаются компьютеры стоимостью менее 2500 долларов США

Налоговое управление позволяет налогоплательщикам списывать любую единицу оборудования стоимостью менее 2500 долларов США в первый год, используя выборы минимальной безопасной гавани. (Помните, что это часть вашего компьютера, используемая в бизнесе. Если вы купите компьютер за 2500 долларов и используете его для работы 40% времени, вы можете списать 1000 долларов!)

При использовании этого метода вам не нужно амортизировать его или указывать в качестве основного средства. Его можно рассматривать как любой другой бизнес-расход.

Выборы должны быть включены в вашу декларацию. Он не переносится из года в год, поэтому его нужно делать каждый год.

Вычитание компьютеров из-за выборов согласно Разделу 179

Раздел 179 был создан, чтобы побудить владельцев бизнеса приобретать машины и оборудование для своей торговли или бизнеса, включая компьютеры. Короче говоря, он позволяет вам списать любую часть вашей покупки в течение первого года с единственным ограничением — годовым лимитом в 1 040 000 долларов США.

Этот вариант предлагает больше всего возможностей для стратегического планирования, поскольку вы можете либо амортизировать, либо нет, в зависимости от того, что наиболее целесообразно в вашей ситуации.

Есть два важных предостережения относительно 179:

Вы не можете требовать его, если у вас есть убытки, и
Подходит только для компьютеров, которые на 50 % и более используются в коммерческих целях.

Если вы используете свой компьютер для работы менее половины времени, вы все равно можете вычесть его в соответствии с минимальными расходами или использовать амортизационную премию, о которой мы поговорим чуть позже.

Когда обесценивать свой компьютер

Налоговое управление США упростило задачу избежать обесценивания вашего компьютера. Однако бывают ситуации, когда есть смысл амортизировать, даже если в этом нет необходимости. Это дает вам гораздо больше гибкости.

При налоговом планировании на следующий год вы можете учитывать амортизацию в итоговой сумме, что может быть полезно с точки зрения движения денежных средств. Вместо того, чтобы обновлять принтер ради списания в этом году, вы можете отсрочить эти расходы, зная, что у вас есть 400 долларов амортизации, которые нужно израсходовать.

Если вы хотите обесценить свой компьютер, у вас есть несколько вариантов. Однако самым простым способом является амортизационная премия.

Использование бонусной амортизации

Это новая функция Закона о сокращении налогов и занятости. Амортизация бонуса происходит автоматически, то есть вам не нужно отмечать какие-либо флажки или отправлять выборы, чтобы получить его. Бонусная амортизация позволяет вам списать 100% стоимости всего, что вы покупаете в первый год. (Опять же, помните — это часть вашего компьютера, используемая в бизнесе!)

Это правда. С ума сойти, детки.

Кроме шуток, амортизационный бонус трудно превзойти с точки зрения простоты.Все, что вам нужно решить, это нужно ли вам требовать все расходы сразу или вам следует зарезервировать их на будущие годы.

Имейте в виду, что после того, как TCJA отменил правило, согласно которому срок действия «чистых операционных убытков» (NOL) истекает через 20 лет, стало менее важно распределять расходы. (NOL — это просто коммерческий убыток, который можно использовать против будущей прибыли.)

Например, если вы получили чистый убыток в размере 20 000 долларов США из-за того, что потребовали амортизационную премию за новое офисное оборудование, вы можете использовать этот убыток в отношении любого будущего чистого дохода на неопределенный срок.

У амортизации бонусов есть один недостаток, но это вряд ли смутит большинство фрилансеров и самозанятых. Если вы получаете вознаграждение, вы должны применить его ко всем бизнес-активам в одном и том же «классе активов».

Другими словами, если вы используете его на своем компьютере, срок службы которого составляет пять лет, вы должны применить его ко всем вашим другим активам, которые амортизируются в течение пяти лет. Сюда входят легковые и грузовые автомобили, а также более нишевые формы бизнес-активов, такие как самолеты и коровы. (Вы по-прежнему можете отказаться от семи- или десятилетних активов, таких как лодки, железнодорожные вагоны и сельскохозяйственная техника!)

Если это необычное ограничение относится к вашей ситуации, вы все равно можете амортизировать свой компьютер в соответствии с Разделом 179.

Амортизация согласно разделу 179

Из-за изменений, внесенных в правила NOL, амортизация бонусов сделала Раздел 179 практически бессмысленным. Существует очень мало ситуаций, когда использование бонуса не имеет смысла. Однако у вас есть возможность снизить стоимость вашего ноутбука или настольного компьютера до 179.

Допустим, вы оборудовали свой новый домашний офис компьютерным оборудованием на сумму 5 000 долларов США и получили чистый доход в размере 3 000 долларов США на конец года (до учета компьютеров). При избрании по Разделу 179 вы можете обнулить свой чистый доход за текущий год от самостоятельной занятости и распределить оставшиеся 2000 долларов на срок полезного использования актива, то есть амортизировать его.

Другие расходы на компьютер, которые вы можете списать

Компьютер сам по себе является верхушкой айсберга налоговых списаний. Существует множество других сопутствующих расходов, на которые можно претендовать, например:

Ваш счет за Интернет
Вредоносное ПО или брандмауэр
Программное обеспечение для бизнеса
Ремонт и обслуживание компьютеров
Клавиатура, мышь и коврик для мыши
Мониторы
Шнуры (для зарядки, HDMI и т. д.)
Принтеры и сканеры
Внешняя видеокамера и микрофон
Компьютерные порты
Планшеты

Используйте их для снабжения своего домашнего офиса, и вы также сможете списать арендную плату, коммунальные услуги, страховку дома и другие расходы на жилье.

С помощью Keeper Tax вы можете легко отслеживать подобные расходы, не облагаемые налогом. Приложение автоматически сканирует ваши покупки на предмет списания, например ноутбук и порт HDMI, которые вы приобрели в магазине Apple. Таким образом, когда наступит налоговый сезон, вы не пропустите ни одного списания.

Открытие каналов связи между учеными-исследователями и более широким сообществом

< бр />

Рокуэлл Аньоха

Могут ли машины думать?

В первой половине 20 века научная фантастика познакомила мир с концепцией роботов с искусственным интеллектом. Все началось с «бессердечного» Железного человека из Волшебника страны Оз и продолжилось гуманоидным роботом, который выдавал себя за Марию в Метрополисе. К 1950-м годам у нас было поколение ученых, математиков и философов с концепцией искусственного интеллекта (или ИИ), культурно ассимилированной в их сознании.Одним из таких людей был Алан Тьюринг, молодой британский эрудит, исследовавший математические возможности искусственного интеллекта. Тьюринг предположил, что люди используют доступную информацию, а также разум для решения проблем и принятия решений, так почему же машины не могут делать то же самое? Это была логическая основа его статьи 1950 года «Вычислительные машины и интеллект», в которой он обсуждал, как создавать интеллектуальные машины и как проверять их интеллект.

Как сделать погоню возможной

К сожалению, разговоры дешевы. Что помешало Тьюрингу сразу приступить к работе? Во-первых, компьютеры должны были коренным образом измениться. До 1949 года у компьютеров отсутствовало ключевое условие интеллекта: они не могли хранить команды, а только выполнять их. Другими словами, компьютерам можно было сказать, что делать, но они не могли вспомнить, что они делали. Во-вторых, компьютеры были чрезвычайно дорогими. В начале 1950-х стоимость аренды компьютера достигала 200 000 долларов в месяц. Только престижные университеты и крупные технологические компании могли позволить себе бездельничать в этих неизведанных водах. Чтобы убедить источники финансирования в том, что искусственный интеллект заслуживает внимания, требовалось доказательство концепции, а также поддержка со стороны высокопоставленных лиц.

Конференция, с которой все началось

Пять лет спустя доказательство концепции было инициировано Алленом Ньюэллом, Клиффом Шоу и Гербертом Саймоном, теоретиком логики. Программа The Logic Theorist была разработана для имитации навыков человека в решении проблем и финансировалась корпорацией исследований и разработок (RAND). Многие считают ее первой программой искусственного интеллекта, и она была представлена на Летнем исследовательском проекте по искусственному интеллекту в Дартмуте (DSRPAI), организованном Джоном Маккарти и Марвином Мински в 1956 году. На этой исторической конференции Маккарти, представляя большие совместные усилия, собрал лучших исследователей из разных областей для открытого обсуждения искусственного интеллекта — термина, который он придумал на самом мероприятии. К сожалению, конференция не оправдала ожиданий Маккарти; люди приходили и уходили, когда им заблагорассудится, и не удалось договориться о стандартных методах для этой области. Несмотря на это, все искренне согласились с тем, что ИИ достижим. Нельзя недооценивать значение этого события, поскольку оно стало катализатором следующих двадцати лет исследований ИИ.

Американские горки успеха и неудач

С 1957 по 1974 год ИИ процветал. Компьютеры могли хранить больше информации и стали быстрее, дешевле и доступнее. Алгоритмы машинного обучения также улучшились, и люди стали лучше понимать, какой алгоритм применить к своей проблеме. Ранние демонстрации, такие как General Problem Solver Ньюэлла и Саймона и ELIZA Джозефа Вейценбаума, показали многообещающие решения задач и интерпретацию разговорной речи соответственно. Эти успехи, а также поддержка ведущих исследователей (а именно участников DSRPAI) убедили правительственные учреждения, такие как Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA), финансировать исследования ИИ в нескольких учреждениях. Правительство особенно интересовалось машиной, которая могла бы расшифровывать и переводить разговорную речь, а также обрабатывать данные с высокой пропускной способностью. Оптимизма было много, а ожидания еще выше. В 1970 году Марвин Мински сказал журналу Life: «От трех до восьми лет у нас будет машина с общим интеллектом среднего человека». Однако, несмотря на то, что базовое доказательство принципа было готово, до достижения конечных целей обработки естественного языка, абстрактного мышления и самопознания оставалось еще далеко.

Преодолевая первоначальный туман ИИ, мы обнаружили гору препятствий. Самым большим было отсутствие вычислительной мощности, чтобы сделать что-то существенное: компьютеры просто не могли хранить достаточно информации или обрабатывать ее достаточно быстро. Например, чтобы общаться, нужно знать значения многих слов и понимать их во многих сочетаниях. Ганс Моравек, докторант Маккарти в то время, заявил, что «компьютеры все еще в миллионы раз слишком слабы, чтобы проявлять интеллект». По мере того, как терпение истощалось, сокращалось и финансирование, и исследования медленно продвигались в течение десяти лет.

В 1980-х годах ИИ был возрожден двумя источниками: расширением набора алгоритмических инструментов и увеличением финансирования. Джон Хопфилд и Дэвид Румельхарт популяризировали методы «глубокого обучения», которые позволяли компьютерам учиться, используя опыт. С другой стороны, Эдвард Фейгенбаум представил экспертные системы, которые имитировали процесс принятия решений человеком-экспертом.Программа спрашивала эксперта в какой-либо области, как реагировать в той или иной ситуации, и как только это узнавалось практически для каждой ситуации, неспециалисты могли получать советы от этой программы. Экспертные системы получили широкое распространение в промышленности. Японское правительство активно финансировало экспертные системы и другие проекты, связанные с ИИ, в рамках своего компьютерного проекта пятого поколения (FGCP). В период с 1982 по 1990 год они инвестировали 400 миллионов долларов с целью произвести революцию в компьютерной обработке, внедрить логическое программирование и улучшить искусственный интеллект. К сожалению, большая часть амбициозных целей не была достигнута. Однако можно утверждать, что косвенные эффекты FGCP вдохновили талантливое молодое поколение инженеров и ученых. Несмотря на это, финансирование FGCP прекратилось, и ИИ выпал из поля зрения.

По иронии судьбы, в отсутствие государственного финансирования и общественной шумихи искусственный интеллект процветал. В течение 1990-х и 2000-х годов были достигнуты многие из важнейших целей искусственного интеллекта. В 1997 году действующий чемпион мира по шахматам и гроссмейстер Гэри Каспаров потерпел поражение от IBM Deep Blue, компьютерной программы для игры в шахматы. Этот широко разрекламированный матч был первым, когда действующий чемпион мира по шахматам проиграл компьютеру, и послужил огромным шагом на пути к программе принятия решений с искусственным интеллектом. В том же году программное обеспечение для распознавания речи, разработанное Dragon Systems, было внедрено в Windows. Это был еще один большой шаг вперед, но в направлении устной интерпретации языка. Казалось, что нет такой проблемы, с которой не могли бы справиться машины. Даже человеческие эмоции были честной игрой, о чем свидетельствует Kismet, робот, разработанный Синтией Бризил, который может распознавать и отображать эмоции.

Время лечит все раны

Мы так и не научились программировать искусственный интеллект, так что же изменилось? Оказывается, фундаментальный предел компьютерной памяти, который сдерживал нас 30 лет назад, больше не был проблемой. Закон Мура, согласно которому память и скорость компьютеров удваиваются каждый год, наконец-то догнал, а во многих случаях и превзошел наши потребности. Именно так Deep Blue удалось победить Гэри Каспарова в 1997 году, а Alpha Go от Google удалось победить чемпиона Китая по го Ке Цзе всего несколько месяцев назад. Это дает некоторое объяснение американским горкам исследований ИИ; мы доводим возможности ИИ до уровня нашей текущей вычислительной мощности (компьютерного хранилища и скорости обработки), а затем ждем, пока закон Мура снова не сработает.

Искусственный интеллект повсюду

Сейчас мы живем в эпоху «больших данных», в эпоху, когда у нас есть возможность собирать огромные объемы информации, слишком громоздкой для обработки человеком. Применение искусственного интеллекта в этом отношении уже было весьма плодотворным в нескольких отраслях, таких как технологии, банковское дело, маркетинг и развлечения. Мы видели, что даже если алгоритмы не сильно улучшаются, большие данные и массовые вычисления просто позволяют искусственному интеллекту учиться с помощью грубой силы. Могут быть свидетельства того, что закон Мура немного замедляется, но увеличение количества данных, безусловно, не утратило своей динамики. Прорывы в области компьютерных наук, математики или нейронауки — все это потенциальные выходы за пределы потолка закона Мура.

Будущее

Итак, что нас ждет в будущем? В ближайшем будущем язык ИИ выглядит как следующая большая вещь. На самом деле, это уже происходит. Я не могу вспомнить, когда в последний раз звонил в компанию и напрямую разговаривал с человеком. В эти дни машины даже зовут меня! Можно представить себе взаимодействие с экспертной системой в плавном диалоге или разговор на двух разных языках, который переводится в режиме реального времени. Мы также можем ожидать появления беспилотных автомобилей на дорогах в ближайшие двадцать лет (и это консервативно). В долгосрочной перспективе целью является общий интеллект, то есть машина, превосходящая человеческие когнитивные способности во всех задачах. Это похоже на разумного робота, которого мы привыкли видеть в кино. Мне кажется невероятным, что это будет достигнуто в ближайшие 50 лет. Даже если есть возможность, этические вопросы послужат сильным барьером на пути к осуществлению. Когда это время придет (но лучше даже до того, как оно придет), нам нужно будет серьезно поговорить о политике и этике машин (по иронии судьбы, оба эти предмета являются человеческими), но пока мы позволим ИИ неуклонно совершенствоваться и выходить из-под контроля. в обществе.

Роквелл Аньоха — аспирант кафедры молекулярной биологии с опытом работы в области физики и генетики. Его текущий проект использует машинное обучение для моделирования поведения животных. В свободное время Роквелл любит играть в футбол и обсуждать мирские темы.

Пожарные в Вииде, штат Калифорния, спешат потушить пожар. Исследование Херрингтона подтвердило более мрачные сценарии, выдвинутые в эпохальном исследовании Массачусетского технологического института 1972 года «Пределы роста». Фотография: Джош Эдельсон/AFP/Getty Images

Спорное исследование Массачусетского технологического института, проведенное в 1972 году, предсказало крах цивилизации, и Гайя Херрингтон готова сообщить плохие новости

Несколько лет назад на совещании ООН по устойчивому развитию сотрудник отдела экономической политики подошел к Гайе Херрингтон и представился. Взяв ее имя за отсылку к гипотезе Джеймса Лавлока о земле как организме, Гайе, он заметил: "Гайя — это не имя, это ответственность".

Херрингтон, голландский исследователь в области устойчивого развития и советник Римского клуба, швейцарского аналитического центра, в последние дни попала в заголовки газет после того, как написала отчет, в котором, по-видимому, показано противоречивое исследование 1970-х годов, предсказывающее крах цивилизации, по-видимому, правильное. вовремя.

На фоне каскада тревожных экологических событий, от лесных пожаров в западной части США и Сибири до наводнений в Германии, а также отчета, в котором предполагается, что тропические леса Амазонки больше не могут выполнять функцию поглотителя углерода, работа Херрингтона предсказала, что коллапс может произойти примерно в 2040 году. если текущие тенденции сохранятся.

Исследование Херрингтона, восходящей звезды усилий, направленных на то, чтобы поставить анализ данных в центр усилий по сдерживанию климатических изменений, подтвердило более мрачные сценарии, выдвинутые в эпохальном исследовании Массачусетского технологического института 1972 года "Пределы роста". могло произойти, когда рост индустриальной цивилизации столкнулся с ограниченными ресурсами.

Теперь, когда климатический кризис увеличил частоту экстремальных погодных явлений, а многие единичные явления усугубились глобальным потеплением, Римский клуб, издатель оригинальной статьи Массачусетского технологического института, вернулся к исследованию.

"С исследовательской точки зрения я считаю, что проверка данных модели десятилетней давности на основе эмпирических наблюдений была бы интересной задачей", – – сказал Херрингтон, аналитик по устойчивому развитию в гигантской бухгалтерской компании KPMG, недавно охарактеризовавшей выбросы парниковых газов как " общий экзистенциальный вызов».

«Ученые Массачусетского технологического института сказали, что нам нужно действовать сейчас, чтобы добиться плавного перехода и избежать затрат», — сказал Херрингтон Guardian на этой неделе. «Этого не произошло, поэтому мы видим влияние изменения климата».

С момента публикации The Limits to Growth было продано более 30 млн экземпляров. Она была опубликована всего через четыре года после «демографической бомбы» Пауля Эрлиха, предупредившей о неизбежном демографическом коллапсе. Благодаря тому, что Массачусетский технологический институт предлагал анализ, а другой, полный мрачных прогнозов, оба помогли подпитывать экологические движения той эпохи, от Гринпис до «Земля прежде всего!».

39-летняя Херрингтон говорит, что провела обновление (доступно на веб-сайте KPMG и указана его издателем, Йельским журналом промышленной экологии) независимо "из чистого любопытства относительно точности данных". Ее выводы были мрачными: текущие данные хорошо согласуются с анализом 1970-х годов, который показал, что экономический рост может закончиться в конце текущего десятилетия, а крах наступит примерно через 10 лет (в худшем случае).

Время публикации статьи Херрингтона, когда мировая экономика борется с последствиями пандемии, весьма предсказуемо, поскольку правительства в основном стремятся вернуть экономику к обычному росту, несмотря на громкие предупреждения о том, что продолжающийся экономический рост несовместим с устойчивостью.

Ранее в этом году в статье под названием Beyond Growth аналитик прямо написал: «В условиях глобального замедления и рисков снижения потенциала будущего роста из-за изменения климата, социальных волнений и геополитической нестабильности, среди прочих, ответственные лидеры сталкиваются с вероятность того, что рост будет ограничен в будущем. И только дурак гонится за невозможным».

Херрингтон, получивший степень эконометрики в Амстердамском университете и степень магистра в области устойчивого развития в Гарварде, считает, что экономическая устойчивость должна быть превращена в поддающуюся наблюдению науку, на основе которой можно действовать.

По ее словам, ее мотивацией является благополучие будущих поколений. «Я бы хотела, чтобы с детьми все было в порядке, даже если ни один из них не был моим», — говорит она. «Мной движет страсть к устойчивому развитию. Так было всегда».

Сотрудник по вопросам политики, который подошел к ней на заседании ООН и рассказал о значении и ответственности ее имени, не обязательно ошибался, добавляет она.«Он был прав в том смысле, что мой драйв всегда был для меня естественным».

Ключевой вывод моего исследования заключается в том, что у нас все еще есть выбор в пользу сценария, который не заканчивается крахом

Исследование Массачусетского технологического института, по словам Херрингтона, никогда не предназначалось для предсказаний, а для того, чтобы показать потенциальные пути развития во времена огромных перемен. В обзоре Херрингтона делается вывод о том, что исследование 1972 года, по сути, достигло цели. Авторы исследования 1972 года, как отмечает Херрингтон, искали пути к стабилизации мира с точки зрения экономического роста.

Она говорит, что в ее предсказаниях нет ничего неизбежного — даже сейчас.

«Основной вывод моего исследования заключается в том, что у нас все еще есть возможность выбрать вариант, который не приведет к краху. Благодаря инновациям в бизнесе, а также новым разработкам правительств и гражданского общества, постоянное обновление модели позволяет по-новому взглянуть на проблемы и возможности, которые у нас есть для создания более устойчивого мира».

В то же время, по ее словам, основные проблемы исследования Массачусетского технологического института были вытеснены. «Нехватка ресурсов не была проблемой, которую люди думали в 70-х годах, а рост населения не был такой проблемой, как в 90-х годах. Теперь проблема заключается в загрязнении и в том, как оно идеально согласуется с тем, что говорят ученые-климатологи», — сказала она.

Технологические достижения просто означают, что мы продвигаемся все дальше и дальше в добыче ископаемого топлива, и, несмотря на некоторую эффективность, потребление и выбросы только увеличились. Она отмечает, что авторы Массачусетского технологического института предсказывали именно это.

"Они сказали, что даже если мы будем внедрять инновации из-за нехватки ресурсов, мы, вероятно, увидим увеличение загрязнения от этих адаптаций, если мы также не ограничим наши постоянные поиски роста", – сказала она.

В новом исследовании Херрингтон сосредоточился на двух сценариях с использованием ряда переменных или маркеров, включая население, коэффициенты рождаемости, коэффициенты смертности, промышленное производство, производство продуктов питания, услуги, невозобновляемые ресурсы, постоянное загрязнение, благосостояние людей, и экологический след.

В соответствии с одним из них, который называется "бизнес как обычно" или BAU2, рост остановится и будет сопровождаться сокращением численности населения. Другая, называемая комплексной технологией (КТ), моделировала остановку экономического роста без социального коллапса. Оба сценария «демонстрируют остановку роста в течение десяти лет или около того», говорится в исследовании, и добавляется, что «непрерывный рост невозможен».

По ее словам, ответ – это устойчивое развитие.

«Существует устойчивый способ создания ценности и процветания, который также имеет огромный экономический потенциал. Добрые дела все еще могут приносить прибыль. На самом деле, мы видим примеры того, что происходит прямо сейчас. Расширение этих усилий теперь создает мир, полный возможностей, который также является устойчивым», — сказала она.

Как ни странно, пандемия, по ее мнению, даже показала миру, что возможно.

"Мы вполне способны внести огромные изменения, и мы видели это во время пандемии, но мы должны действовать сейчас, если мы хотим избежать затрат, намного превышающих те, которые мы видим", – сказала она.

Карьерный грант HOPE может помочь учащемуся начать успешную карьеру на хорошо оплачиваемой работе, не накапливая большой студенческий долг. Это также помогает работодателям в Грузии, создавая поток квалифицированных рабочих, которых они могут нанять в будущем. Чтобы узнать больше или узнать, какие кампусы предлагают эти программы, нажмите на одну из программ ниже.

Чтобы иметь право на получение гранта HOPE Career Grant, учащиеся должны сначала соответствовать требованиям и получать грант HOPE. Пожалуйста, ознакомьтесь с квалификационными требованиями ниже. Два гранта вместе покроют все обучение по этим 17 программам обучения. Студенты по-прежнему будут нести ответственность за оплату обучения и все необходимое оборудование, хотя в некоторых случаях им также предоставляется финансовая помощь.

Право на получение гранта HOPE

Основные требования
Все программы HOPE требуют, чтобы учащиеся соответствовали основным требованиям. Подходящий учащийся должен:

Соответствовать требованиям HOPE, предъявляемым к гражданству США или соответствующим требованиям для неграждан;
Быть законным резидентом Грузии;
Соответствовать требованиям для регистрации;
Соответствовать требованиям регистрации Selective Service;
Соответствовать стандартам успеваемости;
Иметь хорошую репутацию по всем студенческим кредитам или другим программам финансовой помощи;
Соответствовать Закону штата Джорджия о послесреднем образовании без наркотиков от 1990 года;
Не превышали максимальные лимиты вознаграждения для какой-либо программы HOPE;

Право на участие в программе
Полное зачисление в программу получения сертификата или диплома не требуется, и учащиеся не обязаны заканчивать среднюю школу с определенным средним баллом, однако они должны иметь кумулятивный средний балл 2.0 после окончания средней школы при определенных условиях. контрольно-пропускные пункты, чтобы сохранить право на участие.

Примечание.
Учащийся, получивший аттестат о среднем образовании (План возможностей для получения высшего образования в средней школе), получив диплом технического колледжа или два сертификата технического колледжа, по одной из карьерных траекторий, определенных Системой технических колледжей Джорджии ( TCSG), может иметь право на получение гранта HOPE до 30 часов. Студент должен быть зачислен в программу получения степени младшего специалиста в учреждении TCSG, чтобы получить грант HOPE. После оплаты 30 семестровых часов студент больше не имеет права на получение гранта HOPE, пока он зачислен в программу на уровне степени. Затем студент должен соответствовать требованиям для получения стипендии HOPE на контрольном пункте 30 часов семестра.

Читайте также: