Среда , 24 Февраль 2021

Как повысить интеллект человека: Как повысить интеллект: способы развития умственных способностей

Содержание

признаки и как его развить у человека

Сегодня многие смотрят познавательные видео и телепередачи, снова возвратилась «мода» на чтение. Мужчины и женщины всеми силами стараются самосовершенствоваться, быть немного умнее, мудрее, опытнее других. Словосочетание «высокий интеллект» неизменно ассоциируется у всех с чем-то хорошим, поэтому так заманчива идея обладать им.

Достаточно ли много знать, чтобы считаться умным?  Что вообще такое интеллект? Чем он измеряется, и какие основные признаки интеллекта? Ведь многое знать — еще не значит, что ты – интеллектуал, здесь все немного сложнее.

Понятие

Из латинского языка это слово переводится как понимание, познание. Интеллект — это способность нашего мозга к пониманию и решению определенных задач.

Первым возвел идею культа интеллекта Платон. Во всех своих текстах он придавал огромное значение мышлению. Он писал, что жизнь без любопытства, желания узнавать новое, невозможна. Платона полностью поддерживал его ученик Аристотель, который развил концепцию первенства разума. Говорил, что тот, у кого есть задатки править, должен править, а другие — подчинятся.

Уровень умственных способностей можно развить и повысить, а можно и снизить. Академик Моисеев заявляет, что интеллект — это создание удачной стратегии, планирование своих шагов, что поможет достичь желанной цели. Это организация своей жизни и деятельности с помощью других способностей, к которым относят: обучение, мышление, способность классифицировать, интегрировать, вычленять ненужное, находить связи и закономерности.

Основными свойствами интеллекта являются:

  • любопытство — стремление узнать что-то новое, исследовать явления;
  • глубина разума — умение находить главное и важное в куче информации, и отсеивать ненужное;
  • логичность — последовательность рассуждений, умение строить разумные и правильные цепочки с учетом взаимосвязей и деталей;
  • гибкость ума — умение человека использовать свои возможности, опыт, знания, не применяя шаблоны, а создавая собственные решения проблем;
  • широта мышления — возможность полноценно изучать данные, не терять информацию, видеть несколько решений задачи;
  • критичность мышления — умение оценивать результат работы, находить правильные и отсеивать ложные, также — это способность сменить путь, если он не истинный;
  • доказательность ума — находить факты, и в нужный момент использовать их, чтобы убедиться в правильности поставленной цели.

В обычной жизни индивидуум всегда использует свои мыслительные способности для познания окружающего мира, следующих шагов и нахождения оптимального решения. Довольно трудно представить хотя бы день жизни без возможности анализа ситуации и сопоставления фактов и предметов.

Только благодаря мыслительному процессу существует возможность саморазвития и совершенствования личности. Без интеллекта человек не смог бы совершать научные прорывы, создавать лекарства от опасных заболеваний, музыку или писать картины.

Что нужно, чтобы стать интеллектуалом

Так что выдает умного человека с высоким интеллектом? Существует несколько важных фактов, которые являются ключевыми для понятия такого вопроса.

Постоянное развитие

Понятие «высокий интеллект» подразумевает способность к познанию, умение приспосабливаться к разным ситуациям. Ум постоянно требует развития, его нельзя «накачать» раз и навсегда, ведь никакая редко используемая информация не может постоянно циркулировать в мозгу, она забывается.

Задатки (потенциал) у всех людей практически одинаковые, но развивать свою личность приходится самостоятельно путем получения и обработки информации. Но важно не количество запоминаемых сведений, а их качество и алгоритм обработки. Интеллектуал не станет глотать информацию ради информации, он способен вычленять то, что ему нужно, а «мусор» отсеивать.

Осведомленность и эрудированность

Есть много телепрограмм, где люди соревнуются в эрудированности, доказывают свою особенность и интеллектуальность. Так и в жизни, каждый человек старается выделиться, знать больше других, делиться собственными знаниями и опытом.

Эрудированность говорит о хорошей памяти, но для высокого интеллекта этого может быть мало. Нужно не просто знать определенную информацию, но и уметь ею распоряжаться. Ведь начитанность также является положительной чертой человека, говорит о его уме. Но большое количество прочитанных книг не столь важно, как почерпнутая из них информация, понятый смысл. Человек с высоким интеллектом может уловить второй смысловой ряд произведения, он понимает, что лучше прочитать одну «умную» книгу, чем десяток «ни о чем».

Рациональное мышление

Жизнь не стоит на месте, она постоянно меняется, чтобы идти в ногу со временем, необходимо уметь адаптироваться к новым условиям. Умный человек не станет изобретать что-то новое, если для этого нет причин. Он способен проявить гибкость мышления и рациональность, и найти другой, более простой и оптимальный путь решения задачи.

Нужно уметь рассматривать проблему с разных сторон, искать не одно решение, а иметь несколько запасных вариантов. Высокоинтеллектуальный человек может критически относиться к своим решениям и мыслям, уметь признавать собственное несовершенство и ошибки.

Он не считает себя выше или умнее других, он способен адекватно оценить собственные знания. Самосовершенствование и тяга к знанию помогут сделать себя лучше. Человек с высоким интеллектом никогда не останавливается на достигнутом, он всегда стремится к улучшению.

Как узнать человека с высоким интеллектом

Как выражается высокий интеллект у девушки или парня? Что выдаёт умного человека?

Несколько признаков высокого уровня интеллекта.

  1. Умение не отвлекаться на посторонние раздражители. Умные люди способны фокусировать внимание на важном на протяжении длительного времени.
  2. Поздно ложится спать и поздно вставать. Считается, что «совы» умнее «жаворонков». Были проведены два исследования, в которых участвовало больше 1000 человек. В ходе тестирования доказано, что высоким интеллектом обладают именно «совы».
  3. Способность быстро приспосабливаться к новому. Это связано не только с новой работой, но и с поиском оптимального пути, который сможет более эффективно изменить ситуацию.
  4. Человек с высоким интеллектом умеет признавать, что многое не знает. Он не боится сказать, что не имеет ответа на заданный вопрос, понимает, что чем больше знаешь, тем чаще сталкиваешься с неизвестным.
  5. Умные люди невероятно любопытны. Именно любознательность — один из основных признаков высокого интеллекта.
  6. Способность искать и принимать новые идеи, возможности. Такие люди не мыслят стандартно, они всегда ищут альтернативу, которая сможет привести к цели с наименьшими потерями.
  7. Они чувствуют себя комфортно в одиночестве. Им не нужно чье-либо общество, чтобы чувствовать себя нужным, они самодостаточные личности.
  8. Умеют взять собственные эмоции под контроль в тяжелой ситуации. Интеллектуалы могут планировать собственное время, умеют строить стратегии и оценивают результаты. Они не импульсивны, всегда принимают решение после тщательного обдумывания возможных последствий.
  9. Хорошее чувство юмора. Было доказано, что умные люди имеют отличное чувство юмора, это подтверждают тестирования, которые проходили комики.
  10. Эмпатия. Умный человек может поставить себя на место другого и посмотреть на ситуацию со стороны. Он сможет просчитать реакцию и повернуть ситуацию под выгодным для себя углом.
  11. Умение находить связи, которые не видны с первого взгляда. Интеллектуалы могут найти различия и общие характеристики любых предметов, ведь они мыслят в более широком масштабе и никогда не используют шаблоны.
  12. Задумываются о глобальных вопросах. Часто думают о смысле жизни, собственном предназначении, о существовании параллельных вселенных. Они размышляют, почему произошло так, а не по-другому, и что можно было изменить, чтобы не допустить такое разрешение ситуации.

Такие признаки не являются аксиомой, ведь люди разные, их нельзя грести под одну гребенку. Встречаются совершенно уникальные индивидуумы, которые не влезают ни в одну созданную рамку, и при этом считаются гениями.

Существует несколько неожиданных признаков высокого интеллекта, к которым относятся скептически, но они реально правдивые:

  • неопрятность и склонность к беспорядку — признаки высокого интеллекта;
  • умные люди имеют большой словарный запас, поэтому больше сквернословят;
  • стройные люди имеют более высокий ай кью, чем полные;
  • скромность, ведь они не способны хвастаться или переоценивать собственные силы;
  • больше любят котов, чем собак;
  • сохранение девственности в подростковом возрасте — один из показателей умного человека.

Чем отличается низкий интеллект от высокого

Если не хочется проходить тесты, чтобы узнать коэффициент IQ, есть несколько факторов, которые покажут, что человек недостаточно умен. Признаки низкого интеллекта у взрослых:

  • любой материал усваивается и запоминается с трудом;
  • отсутствуют социальные навыки;
  • нет контроля собственных эмоций, человек не сдержан, агрессивен, сначала делает, а потом думает, к чему это приведет;
  • не учатся на своих ошибках;
  • не способны чувствовать и понимать эмоции других людей;
  • тратят больше, чем могут себе позволить, не умеют правильно распорядиться своими финансами, не задумываются о будущем, поэтому тратят деньги на мелочи, не могут накапливать;
  • думают только о себе;
  • не умеют принимать критику;
  • в собственных неудачах винят других людей;
  • постоянно спорят без повода, даже если знают, что неправы;
  • не умеют правильно распоряжаться собственным временем;
  • долго на одной работе не задерживаются.

Высокий интеллект не дается от природы. Это тяжелый труд над самим собой. Каждый человек может стать умным, для этого достаточно каждый день читать, узнавать что-то новое, заниматься аналитикой, размышлением. Нужно уделять внимание не развлечениям, а самосовершенствованию. Умный человек потратит день с пользой, например, прочитает научную книгу вместо очередного шаблонного детектива или впустую потраченного в интернете времени.

Как повысить интеллект: 10 работающих способов

Стать умнее в один миг невозможно. Быть умным — это образ жизни, постоянный поиск и преодоление себя. Это довольно сложный, но вместе с тем приятный путь. И вы можете выбрать, как его начать.

1. Регулярно занимайтесь физическими упражнениями

Это улучшает кровоток и насыщает мозг кислородом, а хорошее физическое состояние способствует хорошему психическому здоровью. Выберите программу, комфортную для своего возраста и физических способностей. Главное здесь — регулярность.

2. Убедитесь, что вы спите достаточно

Многочисленные исследования показали, что недостаток сна снижает концентрацию внимания, краткосрочную и долгосрочную память, скорость решения проблем, остроту зрения и слуха, замедляет реакцию. Особенно для поддержания хорошего психического здоровья важна правильная комбинация глубокого и быстрого сна. Здесь вам снова помогут физические упражнения и гид по сну от Лайфхакера.

3. Придерживайтесь здорового, сбалансированного питания

Ваш мозг нуждается в определённом количестве питательных веществ для оптимальной работы. Разнообразьте своё привычное меню, чтобы получать достаточно витаминов, аминокислот и углеводов. Для этого не обязательно покупать пищевые добавки! Ранее мы писали о пище для ума.

4. Если вы курите — прекратите!

Токсины, содержащиеся в сигаретном дыме, ухудшают работу мозга и могут вызвать длительное снижение когнитивных функций. Отказ от курения — это то, о чём вы никогда не пожалеете.

5. Снизьте употребление алкоголя

Алкоголь в небольших количествах, особенно в сочетании с общением, может быть полезным для некоторых функций мозга. Но чрезмерное употребление может привести к острым и хроническим нарушениям его деятельности и вызвать необратимые когнитивные расстройства.

6. Регулярно изучайте новое

Обучайтесь чему-то новому, например иностранным языкам, игре на музыкальных инструментах. Научитесь чему-то, что давно хотели попробовать! Это способствует пластичности и гибкости мозга. Изучение математики является отличной тренировкой логики и абстрактного мышления, а также улучшает концентрацию, психическую выносливость и гарантированно поднимет ваш IQ на несколько пунктов. Используйте онлайн-сервисы, чтобы научиться чему-то новому.

7. Поддерживайте дружбу с умными и образованными людьми

Сделайте встречи с ними регулярными и обсуждайте широкий круг вопросов — сложные интеллектуальные дискуссии подарят вам новые идеи и перспективы. Вы поймёте, как думают и выражают себя умные люди и что, возможно, стоит изменить в себе.

Если вы самый умный человек в комнате, то вы не в той комнате, где должны находиться.

Александр Журба, бизнесмен и венчурный инвестор
8. Читайте хотя бы одну серьёзную книгу в неделю и разнообразьте своё чтение

Это улучшит словарный запас и вербальный интеллект, а также повысит ваши знания и разговорный репертуар. Чтение должно быть ежедневным!

9. Играйте в сложные компьютерные игры

Шутеры и гонки в лучшем случае развивают скорость реакции, но не дают вам умственной стимуляции. Выберите игру, которая включает в себя сложные правила, стратегию и требует определённых психических навыков. Такими являются, например, игры-головоломки Braid и Portal.

В многопользовательских онлайн-играх самым высоким порогом вхождения обладает, пожалуй, Eve-online.

10. Откажитесь от ограничивающих представлений о собственном интеллекте

Многие действительно квалифицированные люди склонны занижать свои способности и страдают от недостаточной уверенности в себе. Часто мнение родителей, чересчур критично настроенных (или даже некомпетентных) преподавателей значит больше, чем упрямые факты ваших успехов. Поверьте в себя и начните жить полноценной жизнью!

5 способов развить эмоциональный интеллект

Марк Мэнсон

Писатель, блогер, предприниматель, автор книги «Тонкое искусство пофигизма».

Быть астронавтом, наверное, самая трудная работа на свете. Из огромного количества кандидатов NASA отбирает только самых лучших. Чтобы отправиться в космос, вы должны обладать огромной квалификацией и глубокими знаниями в области науки и техники. А ещё — быть опытным пилотом, налетавшим как минимум тысячу часов, и находиться в безупречной физической форме. И главное, вы должны быть умны.

Лиза Новак отвечала всем этим требованиям. Она имела степень магистра в области авиационной техники и изучала астрофизику в Военно-морской академии США. Больше пяти лет женщина выполняла воздушные миссии в Тихом океане для ВМС США. А в 1996 году стала одним из немногих счастливчиков, которых выбрали в отряд астронавтов.

Очевидно, Лиза Новак была незаурядной и к тому же очень умной женщиной. Но когда в 2007 году она узнала, что её парень (Билл Офелейн, тоже астронавт, кстати) закрутил интрижку с другой… Лиза села в автомобиль и поехала из своего дома в Хьюстоне в Орладно, за полторы тысячи километров, чтобы разобраться с соперницей.

Этот путь Лиза преодолела за 15 часов, и, чтобы не тратить время на лишние остановки, она надела подгузник. С собой Новак прихватила перцовый баллончик, ремни и мешки для мусора. Она собиралась похитить ненавистную разлучницу, но во время нападения на женщину Лизу арестовали полицейские.

Что такое эмоциональный интеллект

Концепцию эмоционального интеллекта психологи разработали ещё в 80-х, пытаясь объяснить, почему умные люди (такие, как Лиза Новак) иногда делают очень, очень глупые вещи. Считается, что общий интеллект (IQ) влияет на способность обрабатывать информацию и принимать обоснованные решения, а эмоциональный интеллект (EQ) отвечает за распознавание эмоций и управление ими — как собственными, так и чужими.

У некоторых людей может быть невероятно высокий IQ, но низкий EQ.

Пример — талантливый учёный, который может создать новую Теорию Всего, но не способен подобрать носки в тон одежде или вовремя помыться. Но бывает и обратная ситуация: наличие высокого EQ при низком уровне общего интеллекта. К примеру, уличный торговец, который не умеет писать без ошибок, запросто сможет убедить вас, что вы просто обязаны купить эту совершенно ненужную футболку.

Некоторые психологи, например Дэниел Гоулман, утверждают, что EQ даже важнее общего интеллекта. И к счастью, его можно прокачивать — так же, как и повышать IQ.

Как развивать эмоциональный интеллект

1. Практикуйте самосознание

Вы не сможете стать лучше до тех пор, пока не будете чётко понимать, что из себя представляют ваши эмоции. Если вам не хватает самосознания, пытаться контролировать их — всё равно что плавать на лодке без парусов. Чтобы поднять свою осознанность, нужно сконцентрироваться на следующих вещах.

Осознайте, что вы делаете. Вы можете сказать: «Что за глупости, я и так знаю, чем я занят в тот или иной момент». Но на самом деле чаще всего мы совершенно не задумываемся, на что уходит наше время. Мы как будто на автопилоте проверяем электронную почту, переписываемся в мессенджерах, скроллим Instagram, смотрим YouTube, снова проверяем электронную почту и так по кругу. А ещё нас отвлекают видеоигры, телевизор с его дурацкими сериалами, споры с незнакомыми людьми в интернете…

Устранение отвлекающих факторов из своей жизни — это первый шаг к повышению самосознания.

Для начала попробуйте выключить свой смартфон и пообщаться с окружающими в реальном мире. Выделяйте ежедневно специальное время, чтобы избавиться от всего лишнего. Попробуйте утром обойтись без музыки и подкастов — просто поразмышляйте о своей жизни и о том, что вы чувствуете. Потратьте 10 минут и помедитируйте. Удалите с телефона социальные сети на недельку. И будете приятно удивлены тем, насколько вы изменитесь.

Осознайте, что вы чувствуете. Все отвлекающие факторы помогают вам избегать множества неприятных эмоций. Поэтому, когда вы откажетесь от них и начнёте принимать свои эмоции такими, какие они есть, настоящие чувства могут вас поначалу испугать. Вы можете внезапно осознать, что за маской нормальности вы на самом деле довольно депрессивны или, к примеру, ведёте себя чересчур злобно. И поймёте, что зависимость от гаджетов просто способ отвлечься от тревожных чувств.

На этом этапе важно не осуждать себя за возникающие эмоции. Вы будете постоянно испытывать желание сказать: «Да что за фигня со мной происходит!» Но это только усугубит ситуацию. Какие бы эмоции у вас ни появлялись, у них есть причины, даже если вы не помните, с чего всё началось. Так что не будьте слишком строги к себе.

Осознайте свои слабости. Как только вы примете все неприятные и неудобные эмоции, которые испытываете, вы начнёте понимать свои слабости.

Например, я очень обижаюсь, когда меня перебивают в разговоре. Я воспринимаю это как личное оскорбление и становлюсь оттого очень грубым. Это моя слабость. И, только осознав её, я смогу правильно на неё реагировать.

Однако просто быть осознанным недостаточно — нужно уметь ещё и управлять своими эмоциями.

2. Направляйте эмоции в нужное русло

Люди, которые считают, что эмоции — главное в жизни, часто ищут способы контролировать их. Но знаете что? Контролировать эмоции невозможно. Вы можете только реагировать на них.

Не бывает «хороших» или «плохих» эмоций. Есть только «хорошая» и «плохая» реакция на них. К примеру, гнев может быть разрушительной эмоцией, если вы направите его на то, чтобы причинить боль себе или другим. Но он же способен и приносить пользу, если вы примените его, чтобы исправить несправедливость или защитить себя или других.

Радость — это прекрасная эмоция, когда с вами произошло что-то хорошее и вы делитесь этим с любимыми людьми. Но она бывает и разрушительной, если проистекает от причинения кому-то вреда.

Научитесь распознавать, что вы чувствуете, решать, подходит ли эта эмоция ситуации, и действуйте соответствующим образом. Именно это психологи и называют «целенаправленным поведением».

3. Учитесь себя мотивировать

Большинство людей пытаются сначала найти вдохновение или мотивацию, чтобы затем предпринять какие-нибудь важные действия, которые изменят их жизнь. Они считают, что, как только выберут правильный метод, их озарит и они возьмутся за работу, тренировки или творчество. Однако на следующей неделе запал кончается и всё возвращается к исходной точке.

Поэтому следует воспользоваться другим способом. Когда вам нужно мотивировать себя, просто начните делать хоть что-то.

Действие — это не столько последствие мотивации, сколько причина.

Нет сил приступить к работе? Набросайте список дел, составьте план, выполните самый мелкий пункт — не успеете оглянуться, как сделаете половину намеченного. Нет стимула идти в спортзал? Купите пробный абонемент на месяц, чтобы «только посмотреть», — и сами не заметите, как вас затянет.

Не нужно ждать, пока возникнет стойкая мотивация. Сначала сделайте что-нибудь, а желание продолжать появится потом. Следите за тем, что вы чувствуете до, во время и после действия, и используйте эти эмоции.

Учтите, что не всегда вас будут мотивировать «хорошие» чувства. Вы можете начать расстраиваться, раздражаться или беспокоиться, если не сразу достигните результата. Обратите эти эмоции в стимул и просто продолжайте действовать. В конце концов, самая сладкая победа — та, которой вы достигли вопреки всему.

4. Признавайте эмоции других

Предыдущие шаги касались исключительно ваших собственных эмоций. Но главная цель в развитии эмоционального интеллекта заключается в том, что он должен способствовать построению здоровых отношений с окружающими.

Любые здоровые отношения — романтические, семейные, дружеские — начинаются с признания и уважения эмоциональных потребностей друг друга. Достичь этого можно, только слушая окружающих и сопереживая им.

Сочувствовать кому-либо не обязательно означает полностью понимать его. Учитесь принимать и ценить близких людей такими, какие они есть, даже если вы их не понимаете.

5. Наполните ваши эмоции правильными ценностями

Когда в конце 90-х вышла книга Дэниела Колмана «Эмоциональный интеллект: почему это важнее, чем IQ», понятие EQ стало невероятно популярным. Руководители и менеджеры читали умные книжки и ходили на тренинги по его развитию, чтобы учиться мотивировать подчинённых. Психологи пытались привить своим пациентам высокий EQ, чтобы помочь им справиться с проблемами. Родителям рекомендовали с детства развивать эмоциональный интеллект у своих отпрысков, чтобы подготовить их ко взрослой жизни.

Однако множество авторов книг по EQ упускают одну важную деталь: эмоциональный интеллект не имеет смысла без ориентации на правильные ценности.

Какой-нибудь магнат может обладать высоким эмоциональным интеллектом — это необходимо, чтобы управлять корпорацией и сотрудниками. Но если при этом делец эксплуатирует бедных людей или разрушает экологию планеты, разве можно назвать его EQ добродетелью?

Родители способны развить в своих детях эмоциональный интеллект. Но если не прививать им честности и уважения, они могут превратиться в безжалостных и лживых мелких засранцев — но эмоционально интеллектуальных!

У мошенников хорошо развит EQ, и они хорошо понимают поведение окружающих. Но в итоге они используют свои способности, чтобы манипулировать людьми и обогащаться за чужой счёт.

Гитлер обладал очень высоким EQ, был прекрасным оратором и управленцем. И посмотрите, каких дров он наломал, потому что ориентировался на чудовищные ложные ценности.

Поэтому, чтобы жить полноценной жизнью, вы должны сначала понять, что для вас действительно важно. Выбирайте правильные ориентиры — честность, милосердие, уважение к себе и окружающим — и направляйте свою эмоциональную энергию на эти ценности. В конце концов, умение определять верные личные приоритеты — самая главная черта эмоционально интеллектуальных людей.

Читайте также 🧐

Как правильно и быстро улучшить интеллектуальные способности человека?

Хорошая память и острый ум – это не только природные данные, но и ежедневная изнурительная работа над собой.

Внимание! Правильное развитие умственных способностей позволит сохранить здравый смысл и психическое здоровье на долгие годы.

Рассмотрим более подробно простые советы и способы улучшить умственные способности, а заодно и поправить здоровье.

Правильное питание

Повышать собственный интеллект необходимо с пересмотра рациона. Уровень IQ напрямую зависит от пищи, которую мы ежедневно употребляем. Она должна быть богата витаминами, микроэлементами и другими полезными веществами. Ее задача – вовремя насытить организм правильной энергией, положительно влияя на метаболизм.


К таким продуктам относят:

  • яблоки;
  • куркуму;
  • орехи;
  • яйца;
  • анчоусы;
  • авокадо;
  • кайенский перец;
  • тыквенные семечки;
  • брюссельскую капусту.

Физическая активность

Ежедневная физическая нагрузка позволяет развивать память и способность к запоминанию. Частые тренировки насыщают организм человека кислородом, улучшают кровообращение, запускают мозговую активность.


Внимание! Главное– выбрать силовую нагрузку, которая будет соответствовать возрасту, способностям и физической подготовке человека.

Рациональный режим сна

Хороший интеллект и крепкая память не могут существовать без полноценного отдыха. Здоровый сон позволяет развивать умственные способности. Недостаток сна серьезно влияет на концентрацию и долгосрочную память.

Сон, который длится менее 7-8 часов в сутки, приводит к замедленным реакциям и снижению остроты зрения и слуха.Хороший уровень интеллекта – это результат глубокого и качественного сна в ночное время.

Вредные привычки

Токсические вещества не помогают умственным задаткам человека развиваться и улучшаться. Алкогольные напитки, курение, наркотические вещества способны разрушать клетки мозга и приводить к когнитивным реакциям. Они ухудшают психологическое и физиологическое состояние человека.

Внимание! Отсутствие вредных привычек – первый этап к умному мышлению и повышенному интеллекту.

Поиск нового

Регулярное изучение простых и новых вещей – прямой путь к саморазвитию. Обучение может проходить самостоятельно или на специализированных курсах.

Гибкость и пластичность мозга улучшается при изучении иностранных языков или игре на музыкальных инструментах. Это также могут быть компьютерные программы, кулинарные рецепты, методики рукоделия или технические разработки.


Внимание! Любые задачи и трудности становятся гарантом развития интеллектуальных способностей человека.

Чтение книг

Развитие мозга невозможно без постоянного чтения, изучения стихов, пересказа нового материала. Это позволит:

  • расширить кругозор;
  • почерпнуть новые знания;
  • обогатить свой словарный запас;
  • улучшить процесс запоминания.

Внимание! С помощью книг можно научиться грамотно строить свою речь и выражать мысли. Важно приучить себя к ежедневному чтению определенного количества страниц. Через некоторое время это станет обыденной и полезной привычкой.

Заключение

Развитие и повышение собственных интеллектуальных способностей – правильное решение. Общение с умными людьми, сбалансированный режим дня, самоконтроль и постоянное обучение новому помогут сделать ум каждого человека острым.

Тренировка IQ позволяет оставаться квалифицированным и развитым человеком в любой жизненной сфере.

советы и помощники в развитии

Привет всем, дорогие читатели! С вами Людмила Редькина, и в этой статье речь пойдет об интеллектуальных способностях человека. Слова “интеллектуал”, “интеллектуальный” прочно входят в наш обиход, и каждый хотел бы прослыть в компании компетентным и интеллектуальным человеком. Один мой хороший знакомый как-то преподал хороший урок, он сказал: “Совсем не важно, перед кем в своей жизни ты будешь стоять, не в возрасте дело и не в статусе, а в умении общаться и уровне интеллекта!” В своей фразе он почти процитировал Уинстона Черчилля, но эта фраза была сказана так вовремя, что я руководствуюсь ею по сей день. Итак, научиться правильно себя подать в обществе можно, прочитав об эмоциональном интеллекте (EQ). А ниже мы рассмотрим, как стать умнее и повысить уровень интеллекта (IQ).

Зачем это мне нужно?

Головной мозг – до сих пор не изученный до конца орган. Некоторые ученые утверждают, что мы используем всего 10 % работы всего мозга, другие увеличивают эту цифру, но одно понятно – главный орган имеет неограниченные возможности работы.

Принято считать, что головной мозг – самый ленивый орган. Если его не развивать, то он будет деградировать. Если постоянно нагружать его работой, будут появляться новые нейронные связи, и человек будет становиться более гибким, адаптивным в жизни.

Эти нейронные связи имеют свойство так же быстро исчезать, как и появляться. Поэтому важно закреплять их. Развитие интеллекта именно это и делает – закрепляет образованные связи. С помощью этого закрепления развивается память, внимание, мышление и другие процессы нашей психики.

Можно ли улучшить интеллект

Интеллект не булочка, что купил и все. Его нужно развивать, и после упорной работы вы станете умнее и интереснее для окружающих. Наш главный “процессор” организма наделен пластичностью и способностью изменяться в зависимости от выполняемых действий. Поэтому интеллект не можно, а нужно улучшать!

Тесты на IQ

Тесты на IQ – это срезы ваших знаний на данный момент из разных областей. Специалисты по работе психических процессов разработали тесты для разных возрастных групп. Можно найти методики для дошкольников, школьников, подростков и взрослых людей. Рассмотрим самые популярные из методов.

  1. “Ваш IQ выше среднего?”. Метод определения вашего уровня IQ с картинками. Простой тест, который дает быстрые результаты.
  2. “Тест на IQ”. Очень показательный тест, так как учитываются не только правильные ответы, но скорость вычисления, аналитика и другие показатели.
  3. “IQ тест”. Прохождение теста не занимает много времени, удобно давать ответы и определять свое развитие.
  4. “IQ тест Айзенка”. Вам предстоит ответить на 40 вопросов. Этот метод в психологии считается одним из лучших и показательных.

Зацените еще 15 тестов на IQ.

Если у вас получились результаты меньше ожидаемых, не расстраивайтесь! Ведь любой тест оценивает вашу подготовленность к определенным логическим задачкам, но не вашу смекалку, разумность и жизненную мудрость, которые и определяют вашу успешность. А саморазвитие можно осуществлять не только с помощью IQ, но и с помощью книг по личностному росту.

Советы

Итак, мы с вами определились, что давать мозгу отдых нужно только во время сна, в остальное время его нужно больше нагружать разными задачами. Рассмотрим, как можно развить свой IQ.

Будите свою логику

Логическое мышление – важная составляющая интеллекта. Поэтому нужно не давать логике засыпать в повседневной суете. Для этого решайте логические загадки. Есть множество книг для развития логики начиная с 3-летнего возраста. Тренируйтесь сами и со своими детьми, решая интересные задания.

Запоминайте и не забывайте

Иначе говоря, старайтесь тренировать свою память – это лучший способ повысить свои интеллектуальные способности. Для этого ищите задания на запоминание расположения фигур, точек, слов и словосочетаний. Затем проверяйте себя сразу, через определенное время. Есть и другие способы развития памяти.

Общайтесь, отвечая на сложные вопросы

В формулировании ответов на сложные вопросы вы развиваете аналитику. Например, среди своих единомышленников вы можете организовать дискуссию на тему “зачем людям 2 глаза” или “как начать бизнес с маленьким капиталом”. Многие считают это пустой болтовней, но, как показывает практика, в такой болтовне люди находят много полезного и все-таки действительно начинают бизнес с нуля!

Полюбите математику

Вот что действительно помогает развивать IQ, так это занятия математикой. сопоставление чисел, понимание цифровых комбинаций, решение различных задач развивает стратегию, аналитику и логику.

Существует очень много правил математики, которые действуют в повседневной жизни, но мы о них и не догадываемся. Например, правило “оптимальной остановки” применимо, когда нужно сделать выбор из нескольких величин (предметов, человек и т. д.). По этому правилу следует сразу рассмотреть 36,8 % представленных величин, отвергнуть их и выбрать первый, который покажется лучше отвергнутых.

Математика для развития интеллекта

Игра на музыкальном инструменте

Проводилось множество исследований на тему, как музыка воздействует на мозг и развивает интеллект. Помимо того, что человек, который слушает и воспроизводит классическую музыку, становится добрым и спокойным, он еще и развивается.

IQ развивает не прослушивание музыки, а именно игра на инструменте. Особенно на таких инструментах, как фортепиано, скрипка, гитара, аккордеон, бандура и других, где руки выполняют разные движения.

Креативьте

Творческое, креативное мышление сейчас в цене. Старайтесь к решению разных задач подходить креативно. Например, при принятии решения нарисуйте проблему, изучите каждую закорючку и запишите все ассоциации, которые у вас возникают. Затем сопоставьте все слова, найдите решение, новый подход к проблеме.

Этот метод не новый. Так действовал еще Леонардо да Винчи. Именно он начал так делать зарисовки своих всемирно известных работ.

Начинайте учить иностранные языки

Это нужно делать не только, чтобы быть образованным, но также чтобы развивать свой мозг и интеллект. Читайте книги на иностранном языке, старайтесь разговаривать самыми простыми фразами. Идеально, если найдете носителя языка.

Банально просто – высыпайтесь

Давно известно, что для хорошей работы мозга ему нужно отдыхать, иметь время для переработки информации. Исследования головного мозга показали, что в фазе медленного сна орган осваивает задачи фактической памяти: даты, определения и другие учебные вопросы. В фазе быстрого сна мозг осваивает действия человека, поведения, отложенные в памяти.

Эти способы помогут легко развивать IQ, если вы зададитесь целью. Поэтому не теряйте времени и приступайте к улучшению когнитивных способностей!

Упражнения для повышения интеллекта

Ниже накидаю несколько упражнений для повышения IQ, чтобы вы могли развивать интеллект в течение дня в любой деятельности.

  1. Старайтесь больше писать рукой, а не набирать буквы на клавиатуре.
  2. Ходите по знакомым местам с закрытыми глазами.
  3. Ходите на работу, учебу разными путями.
  4. Упражняйтесь в устном счете.
  5. Читайте иногда вслух, так действуют разные анализаторы.
  6. Покупайте себе изредка кроссворды.
  7. Научитесь оригинально отвечать на банальные вопросы.

Книги

Чтение книг – очень полезное занятие для повышения интеллекта. Есть много книг, которые помогут вам углубить свои знания по разным сферам жизни, потренировать память, мышление и повысить IQ.

  1. “Развитие мозга” – Роджер Сайп.
  2. “Помнить все” – Артур Думачев.
  3. “Осознанность” – Марк Уильямс и Дэнни Пенман.
  4. “Гибкое сознание” – Кэрол Дуэк.

Полезные продукты

Для мозга полезно употреблять в пищу грецкие орехи, рыбу, молоко, чернику, цветную капусту и брокколи, семечки, шалфей. Эти продукты содержат необходимый набор микроэлементов (цинк, магний, кальций, фосфор и т. д.), а также такие важные вещества, как жиры омега-3 и омега-6.

Обучающие фильмы

В фильмах вы также можете почерпнуть полезную информацию для развития интеллекта. Сейчас модно говорить о расширении сознания, ловите подборку лучших обучающих фильмов:

  • Другая земля,
  • Игры разума,
  • Начало,
  • Солярис,
  • Ванильное небо.

Тренинги

Чтобы прокачать мозг и развить интеллект, не всегда достаточно только чтения книг или просмотра фильмов. Рекомендую пройти курс “Развитие творческого мышления” на сайте Викиум.

В течение 16 уроков вы поработаете с Тренером с большой буквы – Софьей Косяк, которая имеет колоссальный опыт по развитию мышления. Курс поможет развить креативность, память и внимание.

Просмотрев видео, вы узнаете, как повысить креативность и развить интеллект.

Заключение

Для развития интеллекта нужно постоянно работать:

  1. Определите свой IQ, чтобы знать, где нужно поднажать.
  2. Воспользуйтесь советами повышения уровня интеллекта.
  3. Старайтесь использовать упражнения для развития памяти и мышления.

С вами была Людмила Редькина, и мы вместе развиваемся дальше! Желаю отличного настроения и целеустремленности на пути повышения IQ. Свои мысли пишите в комментариях и делитесь статьей в соцсетях. До встречи!

5 способов максимально улучшить свои когнитивные способности / Хабр

Не стоит преследовать цели, которые легко достичь. Стоит нацеливаться на то, что удается сделать с трудом, приложив немалые усилия — Альберт Эйнштейн

Несмотря на то, что Эйнштейн не был нейробиологом, он точно знал все, когда говорил о способности человека добиваться чего-либо. Он интуитивно догадывался о том, что лишь сегодня нам удалось подтвердить с помощью данных, а именно: что заставляет когнитивные способности работать на максимально высоком уровне. По существу: То, что тебя не убивает, делает тебя умнее.

Совсем недавно мой преподаватель сказал мне, что людям плохо удаётся контроллировать свой интеллект. Это было генетически заложено при рождении. Он объяснил, что усилия, приложенные для развития интеллекта у детей (например, с помощью таких программ, как Head Start), увенчались незначительным успехом после применения их на практике, и кроме того, как только «обучение» заканчивалось, они сразу же возвращались к первоначальному низкому уровню когнитивных способностей. Действительно, данные подтверждали это, и он (наряду со многими другими исследователями интеллекта) пришел к выводу, что интеллект нельзя улучшить, или, по крайней мере, изменения не будут продолжительными.

Тем не менее, я возразила.
Видите ли, перед тем, как приступить к этому этапу моих исследований, я начала работать Специалистом в Поведенческой Терапии, обучая маленьких детей, больных аутизмом. У этих детей был ряд нарушений когнитивных способностей – моя задача заключалась в том, чтобы обучить их в сферах, которые были недостаточно развиты, чтобы максимально приблизить их к уровню функционирования, как у их сверстников. Чтобы достичь цели, в процессе лечения мы использовали множество методов, или Мультимодальное Обучение (когда используют максимальное количество методов ввода информации).

Одним из моих первых клиентов был маленький мальчик с PDD-NOS (Первазивная задержка психического развития), неострой формой аутизма. Когда мы начали лечение, мы проверили его IQ, и он оказался приблизительно 80 – это практически считается умственной отсталостью. После того, как я поработала с ним в течение около трех лет – индивидуально, обучая его в таких областях, как коммуникация, чтение, математика, поведение в социуме, навыки игры, развлечения и отдых – используя технологии мультимодальних методов — его повторно проверили. Его IQ был теперь намного больше 100 (учитывая, что 100 считается «средним», по сравнению со среднестатистическим жителем). Это повышение на 20 баллов, улучшение больше, чем на один уровень у ребенка с синдромом аутизма!

Это был не единственный ребенок, который на моих глазах значительно прогрессировал во время моей врачебной практики. Мне очень повезло увидеть, как много детей стремительно развивалось — не чудом, и даже не принимая медикаменты, также есть данные, подтверждающие их успехи. Я подумала — если эти дети с серьезными проблемами в обучении смогли так прогрессировать и достигли таких успехов в каждом аспекте когнитивного функционирования — почему среднестатистический человек не может так же прогрессировать? Или даже достичь больших успехов, учитывая, что у него нет дополнительных проблем в плане аутизма?

Хотя данные ранних исследований дали не очень точные результаты, я не опустила руки. Я все еще полагала, что есть шанс значительно увеличить когнитивное функционирование, предоставляя подходящее обучение — поскольку я видела это своими глазами, когда работала врачом.

Затем в 2008 г. было проделано потрясающее исследование, «Повышение уровня подвижного интеллекта с помощью тренировок кратковременной памяти» по методу Джегги, Бушкул, Джонидс и Перриг. Это исследование было в некоторой степени прорывом для тех, кто исследует эту тему. Они первыми показали, что фактически возможно развить интеллект до достаточно высокого уровня с помощью обучения. Что они сделали по-другому?

Людей в исследовании Джегги обучали с помощью интенсивных, мультимодальных (визуального и слухового входа информации) заданий для кратковременной памяти (задача n-назад) в течение временных периодов разной длины, за одну или две недели, в зависимости от группы. После этого обучения их проверили, чтобы определить, насколько они повысили свой уровень. Скорее всего, можно было бы предположить, что после обучения их уровень повысился. Но они пошли еще дальше. Они хотели увидеть, можно ли перенести прогресс на абсолютно другой тест когнитивных способностей, которые бы стали показателями увеличения абсолютной когнитивной способности. Что они обнаружили?

После тренировок кратковременной памяти, с использованием n-назад теста, люди действительно смогли перенести существенное увеличение уровня на когнитивный аспект, который абсолютно не относится к другим. Это было грандиозным событием.

Далее показан график их результатов, подробнее обо всем исследовании можно прочитать здесь.

Что такое «Интеллект»?

Прежде всего, позвольте мне объяснять, что я имею в виду, когда я говорю слово «интеллект». Чтобы было понятно, я не просто говорю об увеличении объема фактов или битов знаний, которые Вы можете накопить, или то, что называют кристаллизовавшимся интеллектом — это не тренировка на беглость или запоминание – на самом деле, это практически противоположность. Я говорю об усовершенствовании Вашего подвижного интеллекта, или Вашей способности запоминать новую информацию, сохранять ее, затем использовать те новые знания как основу для решения следующей задачи или изучения еще одного нового умения и так далее.

Теперь, в то время как кратковременная память не является синонимом интеллекта, она очень связана с интеллектом. Чтобы успешно сделать интеллектуальный вывод, достаточно важно иметь хорошую кратковременную память. Таким образом, чтобы максимально использовать интеллект, стоит значительно улучшить кратковременную память – это как, например, использовать самые лучшие и современные детали, чтобы помочь механизму работать на высочайшем уровне.

Что из этого можно для себя извлечь? Это исследование имеет большое значение, потому что было обнаружено:

  1. Гипотетический интеллект можно тренировать.
  2. Обучение и последующий успех зависят от дозировки, чем больше Вы тренируетесь, тем больше пользы Вы извлекаете.
  3. Каждый человек может развить свои когнитивные способности, независимо от начального уровня.
  4. Прогресса можно достичь с помощью тренировок на заданиях, которые не напоминают вопросы в тесте.
Как можно применить это исследование на практике и извлечь из этого пользу?

Существует причина, по которой задача n-назад оказалась настолько успешным в увеличении когнитивных способностей. Эта тренировка включает в себя разделение внимания между конкурирующими раздражителями, то есть мультимодальность (один визуальный раздражитель, один — слуховой). Здесь нужно сосредоточиться на определенных деталях, игнорируя неподходящую информацию, и это помогает улучшать кратковременную память в течение долгого времени, постепенно увеличивая способность воспринимать информацию эффективно в нескольких направлениях. Кроме того, раздражитель постоянно переключали, таким образом, что никогда не возникало явления «тренировок на вопросы теста» — каждый раз было что-то новое. Если Вы никогда не сдавали n-назад тест, позвольте мне рассказать о нем: это очень непросто. Не удивительно, что от такого занятия столько пользы для когнитивных способностей.

Но давайте рассуждать с практической точки зрения.
В конечном счете, карты в колоде или звуки в произведении закончатся (эксперимент продлился 2 недели), таким образом, не практично думать что, если Вы хотите непрерывно увеличивать свои интеллектуальные способности в течение всей жизни, то одного n-назад будет достаточно. Кроме того, Вам это надоест, и Вы прекратите это делать. Я уверена, что я бы так и сделала. Не говоря уже о времени, которое Вы потратите на обучение таким образом – все мы постоянно очень заняты! Таким образом, нам стоит подумать, как смоделировать те же самые типы суперэффективных мультимодальных методов, стимулирующих мозг, — которые можно использовать в нормальной жизни, и все же получая максимальную пользу в росте когнитивного мышления.

Итак, принимая все это во внимание, я разработала пять основных элементов, которые помогут в развитии подвижного интеллекта, или когнитивной способности. Как я уже отметила, непрактично постоянно выполнять n-назад задание или его вариации каждый день всю оставшуюся жизнь, чтобы получать пользу для когнитивных способностей. Но практичным является изменение образа жизни, в котором будет та же самая – и даже большая польза для когнитивных способностей. Это можно делать каждый день, чтобы получить пользу от интенсивной все-мозговой тренировки, а также это должно перейти в пользу для полного когнитивного функционирования.

Вот эти пять основных принципов:

  1. Ищите новшество
  2. Бросьте себе вызов
  3. Мыслите творчески
  4. Не идите легким путем
  5. Будь в сети

Каждый из этих пунктов сам по себе уже великая вещь, но если Вы действительно хотите функционировать на максимально высоком когнитивном уровне, лучше выполнять все пять пунктов, и так часто, как возможно. На самом деле, я живу по этим пяти принципам. Если Вы примете их как фундаментальные руководящие принципы, то я гарантирую, что Вы будете максимально использовать свои способности, превосходя даже то, на что Вы считали себя способным — все это без искусственного повышения. Отличная информация: Наука подтверждает эти принципы с помощью данных!

1. Ищите новшество

Это не совпадение, что такие гении как Эйнштейн разбирались во многих областях, или были эрудитами, как мы их называем. Гении постоянно ищут новые занятия, изучая новые области. Это — их индивидуальность.

Только одна черта из «Великой пятерки» из Пятифакторной модели индивидуальности (Акроним: ОДЕПР, или Открытость, Добросовестность, Экстровертность, Приятность, и Раздражительность), которая связана с IQ, и это — черта Открытости к новому опыту. Люди, которые имеют высокий уровень Открытости, постоянно ищут новую информацию, новую деятельность, новые вещи, которым можно научиться — новые события, в общем.

Когда Вы ищете новшество, происходит несколько событий. Прежде всего, Вы создаете новые синаптические связи с каждой новой деятельностью, в которой Вы участвуете. Эти связи основываются друг на друге, увеличивая деятельность нервной системы, создавая еще связи, чтобы на их основании создавались новые связи – таким образом, происходит обучение.

Интересующей областью в недавнем исследовании является нервная пластичность как фактор в индивидуальных различиях интеллекта. Пластичность относится к числу связей, созданных между нейронами, и как это влияет на последующие связи, и насколько длительные эти связи. В основном это означает то, сколько новой информации Вы в состоянии принять, и в состоянии ли Вы сохранить ее, производя постоянные изменения в мозге. Постоянно подвергая себя непосредственно новым вещам, помогает поместить мозг в исходное состояние для обучения.

Новшества также запускают выработку допамина (я упоминала это раньше в других постах), который не только сильно мотивирует, но и стимулирует нейрогенезис — создание новых нейронов — и готовит мозг к обучению. Все, что Вы должны сделать, утолить голод.

Превосходное условие для обучения = Новая деятельность-> выработка допамина-> способствует более мотивированному состоянию-> которое способствует вовлечению и созданию нейронов-> может происходить нейрогенезис + увеличение синаптической пластичности (увеличение количества новых нервных соединений, или обучения).

Как продолжение исследования Джегги, исследователи в Швеции обнаружили, что после 14 часов тренировок кратковременной памяти в течение 5 недель, наблюдалось увеличение количества обязательного потенциала допамина D1 в предлобной и теменной областях мозга. Этот определенный рецептор допамина, тип D1, связан с ростом нервных клеток и их развитием, между прочим. Это увеличение пластичности, способствуя большему закреплению этого рецептора, является очень полезным для того, чтобы максимизировать когнитивное функционирование.

Выполняйте дома пункт: Будьте «Эйнштейном». Всегда ищите новую деятельность для ума – расширяйте свои когнитивные горизонты. Изучите инструмент. Походите на курсы живописи. Пойдите в музей. Почитайте о новой области науки. Будьте зависимыми от знаний.

2. Бросьте себе вызов

Существует огромное количество ужасных работ, написанных и распространенных о том, как «тренировать мозг» и «стать умнее». Когда я говорю о «тренировочных играх для мозга», я имею в виду игры на запоминание и на скорость, целью которых является увеличение скорости обработки информации и т.д.; сюда относятся такие игры, как, например, Судоку, которыми советуют заниматься в «свободное время» (закончите оксюморон, учитывая развития когнитивных способностей). Я собираюсь развенчать часть того материала, который Вы ранее слышали об обучающих играх для мозга. Вот, что я Вам скажу: Они не работают. Индивидуальные обучающие игры не делают Вас умнее — они делают Вас более опытными в обучающих играх для мозга.

Итак, у них действительно есть цель, но результат не продлится долго. Чтобы чего-то получить из этих типов когнитивного вида деятельности, нужно обратиться к первому принципу поиска новшества. Как только Вы справляетесь с одним из этих когнитивных действий в обучающей игре для мозга, Вы должны идти дальше к следующей стимулирующей деятельности. Поняли, как играть в Судоку? Отлично! Теперь переходите к следующему типу стимулирующих игр. Проводилось исследование, которое подтверждает эту логику.

Несколько лет назад ученый Ричард Хэиер хотел узнать, можно ли значительно увеличить когнитивную способность с помощью интенсивных тренировок на новых видах умственной деятельности за несколько недель. Они использовали видеоигру Tetris в качестве новой деятельности, и использовали людей, которые никогда раньше не играли в игру, в качестве объектов исследования (знаю, знаю – представляете, такие люди существуют?!). Они выяснили, что после тренировок в течение нескольких недель на игре Tetris, у объектов исследования наблюдалось увеличение корковой толщины, а также увеличение активности коры головного мозга, подтверждением чего служило увеличение количества глюкозы, использованной в той области мозга. В основном, мозг использовал больше энергии в течение того периода тренировок, и становился толще — это означает большее количество нервных соединений, или новый изученный опыт — после таких интенсивных тренировок. И они стали экспертами в Tetris. Круто, да?

Вот в чем дело: После первоначального резкого когнитивного роста они заметили снижение как в корковой толщине, так и в количестве глюкозы, используемой во время выполнения задачи. Однако, они все так же хорошо играли в Tetris; их умение не ухудшалось. Сканирования головного мозга показали меньше мозговой активности во время игры, вместо ее увеличения, как в предыдущие дни. Почему же снижение? Их мозг стал более эффективным. Как только их мозг понимал, как играть в Tetris, и действительно начинал разбираться в нем, ему становилось лень что-то делать. Ему не нужно было работать так усиленно, чтобы хорошо играть в игру, таким образом, когнитивная энергия и глюкоза уходили в другом направлении.

Эффективность Вам не помощник, когда дело доходит до когнитивного роста. Чтобы мозг продолжал создавать новые соединения и поддерживал их активность, Вы должны продолжать идти дальше к другой стимулирующей деятельности, как только Вы достигаете пика мастерства в определенной деятельности. Вы хотите быть в постоянном состоянии небольшого затруднения, изо всех сил пытаясь достигнуть чего-то, независимо от того, что это, как отметил Эйнштейн в своем высказывании. Это держит мозг в подвешенном состоянии, так сказать. Позже мы вернемся к этому вопросу.

3. Мыслите творчески

Когда я говорю, что мыслить творчески поможет Вам усовершенствовать нервную систему, я не имею в виду написание картины, или выполнение чего-то вычурного, как, например, в первом пункте «Ищите новшество». Когда я говорю о креативном мышлении, я имею в виду непосредственное творческое познание, и что оно значит в то время, как в мозгу продолжается процесс.

В противоречие широко распространенному мнению, креативное мышление не является «мышлением с помощью правой части мозга». Здесь задействованы обе половин мозга, не только правая. Креативное познание включает в себя дивергентное мышление (широкий диапазон тем/предметов), способность находить отдаленные ассоциации с идеями, переключаться между традиционными и нетрадиционными взглядами (когнитивная гибкость), и создание оригинальных, свежих идей, которые также соответствуют деятельности, которой Вы занимаетесь. Чтобы все делать правильно, нужно, чтобы правое и левое полушарие работали одновременно и сообща.

Несколько лет назад доктор Роберт Штернберг, бывший Декан Университета Тафтс, открыл Центр PACE (Психология cпособностей, компетентности и мастерства) в Бостоне. Штернберг пытался не только определить основное понятие интеллекта, но и найти способы, с помощью которых любой человек может максимально развить свой интеллект посредством тренировок, и особенно, посредством обучения в школах.

Здесь Штернберг описывает цели Центра PACE, который был основан в Йельском университете:
«Основная концепция центра заключается в том, что способности не закреплены, они гибкие, их можно менять, каждый человек может преобразовать свои способности в свою компетентность, а компетентность в мастерство», объясняет Штернберг. «Особое внимание мы уделяем вопросу, как мы можем помочь людям изменить свои способности так, чтобы им было проще решать задания и справляться с ситуациями, с которыми они столкнутся в жизни».

Проводя исследование, Проект Радуга, он разработал не только инновационные методы креативного обучения в классе, но произвел оценку, которые проверяли студентов таким образом, что они должны были подходить к решению проблем творчески и практично, а также аналитически, вместо того, чтобы просто запоминать факты.

Штернберг объясняет:
«В Проекте Радуга мы оценили творческие, практические, а так же аналитические способности. Творческий тест мог быть, например, таким: ‘Вот мультфильм. Дайте ему название’ Практическим заданием могло бы быть фильм о студенте, который пришел на вечеринку, осматривается вокруг, никого не знает, и очевидно чувствует себя неловко. Что делать студенту?"

Он хотел понять, можно ли, научив студентов воспринимать задания с креативной точки зрения, заставить их узнать больше по теме, получать больше удовольствия от обучения, и переносить полученные знания в другие области научной деятельности. Он хотел разобраться, можно ли, изменяя методы обучения и оценки, предотвратить «обучение для сдачи тестов» и заставить студентов учить больше, в общем. Он собрал информацию по этой теме и таки получил хорошие результаты.

Вкратце? В среднем студенты в испытательной группе (те, которым обучали, используя креативные методы) получили более высокие итоговые баллы по окончанию курса в колледже, чем контрольная группа (в которой обучение вели с помощью традиционных методов и систем оценки). Но, для того, чтобы все было справедливо, — он дал испытательной группе тот же экзамен аналитического типа, как и обычным ученикам (тест, в котором представлено несколько вариантов ответов), и они также получили более высокие баллы на этом тесте. Это значит, что они смогли перенести знания, которые они получили, используя творческие, мультимодальные методы обучения, и набрали больше на абсолютно другом когнитивном тесте по тому же материалу. Вам это ничего не напоминает?

4. Не идите легким путем

Я уже упоминала ранее, что эффективность не послужит вам другом, если вы пытаетесь повысить уровень своего интеллекта. К сожалению, многие вещи в жизни ориентированы на то, чтобы увеличить эффективность. Таким образом, мы делаем больше, затрачивая при этом меньше времени, физических и умственных усилий. Однако это не имеет благоприятного воздействия на ваш мозг.

Возьмем один объект современного удобства, GPS. GPS является удивительным изобретением. Я отношусь к числу тех людей, для кого был изобретен GPS. Я ужасно плохо ориентируюсь на местности. Я все время теряюсь. Поэтому я благодарила судьбу за появление GPS. Но знаете что? Попользовавшись GPS в течение короткого времени, я обнаружила, что мое чувство ориентации стало еще хуже. Когда его не оказывалось у меня под рукой, я чувствовала себя еще более потерянной, чем раньше. Поэтому, когда я переехала в Бостон — город, откуда берут свое начало фильмы ужасов о заблудившихся — я перестала пользоваться GPS.

Врать не буду – моим страданиям не было предела. Моя новая работа подразумевала поездки по всем окраинам Бостона, и я терялась каждый день как минимум 4 недели. Я так часто терялась и бродила невесть сколько, что думала, что я потеряю работу из-за хронических опозданий (на меня даже пожаловались в письменной форме). Но со временем я начала находить нужный путь благодаря огромному навигационному опыту, который я приобрела с помощью только мозга и карты. Я действительно стала ощущать, где и что находится в Бостоне благодаря исключительно логике и памяти, а не GPS. Я до сих пор помню, как я гордилась тем, что нашла отель в центре города, где остановился мой друг, отталкиваясь только от названия и описания местности – даже без адреса! У меня было такое чувство, будто я окончила школу навигационного просвещения.

Технология во многом делает нашу жизнь проще, быстрее, эффективнее, но иногда наши когнитивные способности могут пострадать в результате такого рода упрощений и в будущем навредить нам. Прежде чем все начнут вопить и отправлять письма на электронную почту моим трансгуманистическим друзьям о том, что я грешу против технологии, я должна вас предупредить, что это вовсе не то, что я делаю.

Посмотрите на это так: когда вы едете на работу на машине, то на это уходит меньше физических сил, времени, и это более удобный и приятный способ, чем идти пешком. Вроде бы все хорошо. Но если вы только ездите или всю жизнь проводите на сигвэе, даже не короткие расстояния, то вы и не будете тратить энергию. Со временем ваши мышцы атрофируются, ваши физическое состояние будет ослабевать, и вы, вероятно, наберете лишний вес. В результате ухудшится ваше общее состояние.

Ваш мозг тоже нуждается в упражнениях. Если вы перестанете использовать свои навыки при решении проблем, ваши логические, когнитивные возможности, то как тогда ваш мозг будет всегда в лучшей форме, не говоря уже об улучшении ваших умственных способностей? Задумайтесь о том, что, если постоянно полагаться только на полезные современные удобства, то могут пострадать ваши навыки в определенной области. Например, программы-переводчики: замечательные, но мое знание языков заметно ухудшилось, как только я начала ими пользоваться. Теперь я заставляю себя думать над переводом, прежде чем узнаю правильный. То же самое относится и к проверке орфографии и автоматическому исправлению. По правде говоря, автоматическое исправление – это худшее, что было придумано для улучшения мыслительного процесса. Вы знаете, что компьютер найдет и исправит ваши ошибки, так что вы продолжаете себе печатать, даже не задумываясь о том. Как правильно пишется то или иное слово. В результате, через несколько лет стабильной автозамены и автоматической проверки правописания, являемся ли мы самой безграмотной нацией? (Хотелось бы, чтобы кто-то провел исследование данного вопроса.)

Есть моменты, когда использование технологии является оправданным и необходимым. Но бывают случаи, когда лучше сказать нет упрощениям и использовать свой мозг, пока вы можете позволить себе такую роскошь, как время и энергия. Для того, чтобы поддерживать себя в хорошей физической форме, рекомендуется как можно чаще ходить на работу пешком или подниматься по лестнице вместо лифта несколько раз в неделю. Разве вы не хотите, чтобы ваш мозг тоже оставался в форме? Откладывайте GPS в сторону время от времени, и окажите услугу своим навыкам ориентирования на местности и навыкам решения проблем. Держите его под рукой, но попробуйте сначала найти все сами. Ваш мозг поблагодарит вас за это.

5. Будь в сети

И вот мы подошли к последнему элементу на пути увеличения вашего когнитивного потенциала: компьютерная сеть. Что хорошего в этой последней установке, так это то, что если вы делаете предыдущие четыре вещи, вы, вероятно, уже делаете и это. Если нет, то начинайте. Немедленно.

Общаясь с другими людьми, либо через социальные сети такие как Facebook или Twitter, либо лицом к лицу, вы подвергаете себя таким ситуациям, которые позволят вам гораздо легче достичь целей 1-4. Сталкиваясь с новыми людьми, идеями и оказываясь в новом окружении, вы открываете себя новым возможностям для мыслительного роста. Находясь среди людей, которые могут не относиться к области вашей деятельности, вы сможете увидеть проблемы с новой стороны или открыть для себя новые решения, о которых вы никогда не задумывались прежде. Общение с другими людьми в интернете – это отличный способ научиться открывать себя для всего нового и воспринимать уникальную и значимую информацию. Я даже не стану вникать в то, какую общественную пользу и эмоциональное благополучие приносит компьютерная сеть, но это всего лишь дополнительное преимущество.

Стивен Джонсон, написавший книгу «Как рождаются хорошие идеи», обсуждает важность групп и сетей для продвижения идей. Если вы ищете новые ситуации, идеи, окружение и перспективы, то сеть является ответом для вас. Было бы довольно трудно реализовать концепцию «поумней», не делая сеть основной составляющей. Самое замечательное в компьютерных сетях: Выгодно для всех участников. Коллективный разум для победы!

Мне осталось упомянуть еще кое-что…
Помните, еще в начале этой статьи я рассказала историю о моих клиентах с расстройствами аутистического спектра? Давайте задумаемся на мгновение, как повысить уровень гибкости своего интеллекта в свете всего, о чем мы уже говорили. Чего эти дети способны достичь на таком высоком уровне? Это не случай и не чудо — это потому, что мы учли все эти принципы обучения в их программе терапии. В то время, как большинство других провайдеров терапии застряли на парадигме «Безошибочного обучения» и слегка модифицированных Методах Ловааса прикладного анализа поведения, мы приняли и полностью охватили мультимодальный подход к обучению. Мы заставили детей стараться учиться изо всех сил, мы использовали самые креативные методы, о каких только могли думать, и мы осмелились поставить планку, казалось бы, гораздо выше их способностей. Но знаете что? Они вышли за временные рамки, и заставили меня искренне поверить, что удивительные вещи возможны, если у вас достаточно воли, мужества и настойчивости, чтобы настроить себя на этот путь и придерживаться его. Если эти дети с ограниченными возможностями могут жить, при этом постоянно повышая свои когнитивные способности, то и вы сможете.

На прощание я задам вопрос для размышлений: Если у нас есть все эти вспомогательные данные, показывающие, что эти методы обучения и подходы к обучению могут иметь такое глубокое положительное влияние на когнитивный рост, почему программы терапии или школьные системы не воспользуются некоторыми из этих методов? Я бы хотела видеть их в качестве стандарта в области обучения, а не исключения. Давайте попробуем что-то новое и встряхнем немного систему образования? Мы бы значительно подняли коллективное IQ.

Интеллект – это не только то, сколько уровней в курсе математики ты прошел, как быстро вы можете решить алгоритм, или сколько новых слов более 6 символов вы знаете. Речь идет о том, чтобы приблизиться к новой проблеме, признать ее важные составляющие, и решить ее. Затем собрать полученные знания и применить их для решения следующей, более сложной проблемы. Речь идет об инновациях и воображении, и о том, чтобы суметь применить их для того, чтобы сделать мир лучше. Именно этот вид интеллекта и является ценным, и именно к такому виду интеллекта мы должны стремиться и именно его поощрять.

Об авторе: Андреа Кушевски – врач-консультант в области поведенческой терапии для детей, страдающих аутизмом, проживающая во Флориде; специалист по Синдрому Аспергера, или высокофункциональному аутизму. Она преподает основы поведения в социуме, коммуникацию, а также влияние поведения на сферу дома и общества, обучение детей и родителей методам терапии. Работа Андреа в качестве исследователя совместно с Институтом Общественных наук METODO, американским отделением Исследовательской группы по общественным наукам METODO Transdisciplinary, Богота, Колумбия, исследует влияние нейро-когнитивных факторов поведения человека – сюда входят такие аспекты, как творческий потенциал, интеллект, незаконное поведение, и диффузорно-конфузорные расстройства типа шизофрении и аутизма. Также, будучи исследователем креативности, она – сама живописец и изучала различные виды визуальной коммуникации, начиная от традиционного рисунка к цифровой живописи, графического дизайна, и трехмерного моделирования, мультипликации в сфере медицинских наук и бихевиоризма. У нее есть блог на The Rogue Neuron и в Твиттере @AndreaKuszewski.

Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ, приложения и будущее?

Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект. Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это моделирование естественного интеллекта в машинах, запрограммированных на обучение и имитацию действий людей. Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, подобные людям. Поскольку такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут иметь большое влияние на качество нашей жизни.

Содержание

  1. Введение в искусственный интеллект?
  2. Как работает искусственный интеллект?
  3. Какие бывают типы искусственного интеллекта?
  4. Где используется AI?
  5. Каковы предпосылки для искусственного интеллекта?
  6. Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
  7. Повседневные применения искусственного интеллекта
  8. Вакансии в области искусственного интеллекта
  9. Карьерные тенденции в области искусственного интеллекта
  10. Будущее искусственного интеллекта
  11. Фильмы об искусственном интеллекте

Введение в искусственный интеллект

Краткий ответ на вопрос «Что такое искусственный интеллект» состоит в том, что это зависит от того, кого вы спрашиваете.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологий связал бы их с роботами. Они сказали бы, что искусственный интеллект - это терминатор, который может действовать и думать сам по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он (и) ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без явных указаний на это. И все они будут правы. Итак, подведем итог, значение искусственного интеллекта:

Определение искусственного интеллекта
  • Интеллектуальная сущность, созданная людьми.
  • Способен грамотно выполнять задачи без явных инструкций.
  • Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.

Как измерить, действует ли искусственный интеллект как человек?

Даже если мы достигнем состояния, когда ИИ может вести себя как человек, как мы можем быть уверены, что он может продолжать вести себя таким же образом? Мы можем основать человеческое подобие ИИ-сущности с помощью:

  • Тест Тьюринга
  • Подход к когнитивному моделированию
  • Подход закона мышления
  • Подход рационального агента

Давайте подробно рассмотрим, как эти подходы выполнить:

Что такое тест Тьюринга в области искусственного интеллекта?

Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен иметь возможность поддерживать разговор с человеком-агентом. В идеале агент-человек не должен заключать, что он разговаривает с искусственным интеллектом . Для достижения этих целей ИИ должен обладать следующими качествами:

  • Обработка естественного языка для успешного общения.
  • Представление знаний в качестве его памяти.
  • Automated Reasoning, чтобы использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы.
  • Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.

Подход к когнитивному моделированию

Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта, основанную на человеческом познании. Существует 3 подхода к раскрытию сущности человеческого разума:

  • Самоанализ : наблюдение за своими мыслями и построение модели на основе этого
  • Психологические эксперименты : проведение экспериментов над людьми и наблюдение за их поведением
  • Brain Imaging : использование МРТ для наблюдения за тем, как мозг функционирует в различных сценариях, и воспроизведения этого с помощью кода.

Законы мышления Подход

Законы мысли - это большой список логических утверждений, которые управляют работой нашего разума. Те же законы можно кодифицировать и применить к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблемы с этим подходом, потому что решение проблемы в принципе (строго по законам мысли) и решение их на практике могут быть совершенно разными, требуя применения контекстных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм не сможет воспроизвести, если имеется слишком много параметров.

Подход рационального агента

Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу Закона Мысли, сущность должна вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но бывают случаи, когда нет логически правильного решения, когда несколько результатов предполагают разные исходы и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать лучший выбор в текущих обстоятельствах.Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.

Как работает искусственный интеллект (ИИ)?

Создание системы искусственного интеллекта - это тщательный процесс обратного проектирования человеческих черт и возможностей в машине и использования ее вычислительных возможностей для того, чтобы превзойти наши возможности.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, необходимо глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти области могут быть применены в различных областях отрасли.

  • Машинное обучение : машинное обучение учит машину делать выводы и решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности, анализирует прошлые данные, чтобы сделать вывод о значении этих точек данных, чтобы прийти к возможному выводу без необходимости привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация, позволяющая делать выводы путем оценки данных, экономит человеческое время для предприятий и помогает им принимать более правильные решения.
  • Глубокое обучение : Глубокое обучение - техника машинного обучения.Он учит машину обрабатывать входные данные через слои, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.
  • Нейронные сети : Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека. Это серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными лежащими в основе переменными и обрабатывают данные, как это делает человеческий мозг.
  • Обработка естественного языка c: НЛП - это наука о чтении, понимании и интерпретации языка с помощью машины.Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
  • Компьютерное зрение : Алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объектов. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принять лучшее решение о выходе на основе предыдущих наблюдений.
  • Когнитивные вычисления : Алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты так, как это делает человек, и пытается дать желаемый результат.

Искусственный интеллект может быть построен из разнообразного набора компонентов и будет функционировать как объединение:

  • Философия
  • Математика
  • Экономика
  • Нейронаука
  • Психология
  • Компьютерная инженерия
  • Теория управления и кибернетика
  • Языкознание
    Давайте подробно рассмотрим каждый из этих компонентов.
Философия

Цель философии для людей - помочь нам понять наши действия, их последствия и то, как мы можем принимать более правильные решения.Современные интеллектуальные системы можно построить, следуя различным философским подходам, которые позволят этим системам принимать правильные решения, отражая образ мышления и поведения идеального человека. Философия поможет этим машинам задуматься и понять природу самого знания. Это также поможет им установить связь между знаниями и действиями посредством анализа на основе целей для достижения желаемых результатов.
Читайте также: Искусственный интеллект против человеческого интеллекта

Математика

Математика - это язык Вселенной, и система, построенная для решения универсальных задач, должна владеть им.Чтобы машины понимали логику, необходимы вычисления и вероятность.
Самые ранние алгоритмы были просто математическими путями для упрощения вычислений, вскоре за которыми последовали теоремы, гипотезы и многое другое, которые следовали заранее определенной логике для получения вычислительного результата. Третье математическое приложение, вероятность, делает точные прогнозы будущих результатов, на которых алгоритмы искусственного интеллекта будут основывать свои решения.

Экономика

Экономика - это исследование того, как люди делают выбор в соответствии с их предпочтительными результатами.Речь идет не только о деньгах, хотя деньги - это средство выражения предпочтений людей в реальном мире. В экономике существует множество важных концепций, таких как теория проектирования, исследование операций и марковские процессы принятия решений. Все они внесли свой вклад в наше понимание «рациональных агентов» и законов мышления, используя математику, чтобы показать, как эти решения принимаются в больших масштабах вместе с их коллективными результатами. Эти типы методов теории принятия решений помогают создавать эти интеллектуальные системы.

Нейробиология

Поскольку нейробиология изучает функции мозга, а искусственный интеллект пытается воспроизвести то же самое, здесь есть очевидное совпадение. Самая большая разница между человеческим мозгом и машинами заключается в том, что компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, но человеческий мозг по-прежнему имеет преимущество с точки зрения емкости памяти и взаимосвязей. Это преимущество постепенно закрывается с развитием компьютерного оборудования и более сложного программного обеспечения, но все еще остается большая проблема, которую нужно преодолеть, поскольку они все еще не знают, как использовать ресурсы компьютера для достижения уровня интеллекта мозга.

Психология

Психологию можно рассматривать как промежуточное звено между нейробиологией и философией. Он пытается понять, как наш специально сконфигурированный и развитый мозг реагирует на стимулы и реагирует на окружающую среду, и то и другое важно для построения интеллектуальной системы. Когнитивная психология рассматривает мозг как устройство обработки информации, действующее на основе убеждений, целей и убеждений, подобно тому, как мы бы построили собственную интеллектуальную машину.
Многие когнитивные теории уже кодифицированы для построения алгоритмов, которые работают сегодня на чат-ботах.

Компьютерная инженерия

Наиболее очевидное приложение здесь, но мы остановились на нем, чтобы помочь вам понять, на чем будет основана вся эта компьютерная инженерия. Компьютерная инженерия переведет все наши теории и концепции на машиночитаемый язык, чтобы можно было производить вычисления и получать понятный нам результат. Каждый прогресс в компьютерной инженерии открывает все больше возможностей для создания еще более мощных систем искусственного интеллекта, основанных на передовых операционных системах, языках программирования, системах управления информацией, инструментах и ​​современном оборудовании.

Теория управления и кибернетика

Чтобы быть по-настоящему интеллектуальной, система должна иметь возможность контролировать и изменять свои действия для получения желаемого результата. Рассматриваемый желаемый результат определяется как целевая функция, к которой система будет пытаться двигаться, постоянно изменяя свои действия на основе изменений в окружающей среде, используя математические вычисления и логику для измерения и оптимизации своего поведения.

Лингвистика

Все мысли основаны на каком-то языке и являются наиболее понятным представлением мыслей.Лингвистика привела к формированию обработки естественного языка, которая помогает машинам понимать наш синтаксический язык, а также производить вывод в манере, понятной почти каждому. Понимание языка - это больше, чем просто изучение структуры предложений, оно также требует знания предмета и контекста, что привело к развитию отрасли представления знаний в лингвистике.
Читайте также: Топ-10 технологий искусственного интеллекта в 2020 году

Какие типы искусственного интеллекта?

Не все типы ИИ все вышеперечисленные поля одновременно.Различные объекты искусственного интеллекта созданы для разных целей, и поэтому они различаются. ИИ можно классифицировать по типу 1 и типу 2 (в зависимости от функциональности). Вот краткое введение первого типа.

3 типа искусственного интеллекта

  • Узкий искусственный интеллект (ANI)
  • Общий искусственный интеллект (AGI)
  • Искусственный супер-интеллект (ASI)

Давайте рассмотрим подробнее.

Что такое искусственный узкий интеллект (ANI)?

Это наиболее распространенная форма искусственного интеллекта, которую вы сейчас можете найти на рынке. Эти системы искусственного интеллекта предназначены для решения одной-единственной проблемы и могут действительно хорошо выполнять единственную задачу. По определению, у них есть узкие возможности, например, рекомендовать продукт для пользователя электронной коммерции или предсказывать погоду. Это единственный существующий сегодня вид искусственного интеллекта. Они способны приблизиться к человеческому функционированию в очень специфических контекстах и ​​даже превосходить их во многих случаях, но превосходят их только в строго контролируемой среде с ограниченным набором параметров.

Что такое общий искусственный интеллект (AGI)?

AGI остается теоретической концепцией. Он определяется как ИИ, который обладает когнитивными функциями человеческого уровня в самых разных областях, таких как языковая обработка, обработка изображений, вычислительное функционирование и рассуждение и так далее.
Мы еще очень далеки от создания системы AGI. Система AGI должна состоять из тысяч систем искусственного узкого интеллекта, работающих в тандеме, взаимодействуя друг с другом, чтобы имитировать человеческие рассуждения.Даже с самыми передовыми вычислительными системами и инфраструктурами, такими как Fujitsu K или IBM Watson, им потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду нейронной активности. Это говорит как об огромной сложности и взаимосвязанности человеческого мозга, так и о масштабах проблемы создания ОИИ с нашими текущими ресурсами.

Что такое искусственный суперинтеллект (ИСИ)?

Здесь мы почти входим в область научной фантастики, но ASI рассматривается как логическое продолжение AGI. Система искусственного супер-интеллекта (ASI) сможет превзойти все человеческие возможности. Это будет включать в себя принятие решений, принятие рациональных решений и даже такие вещи, как улучшение искусства и построение эмоциональных отношений.
Как только мы достигнем уровня общего искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта смогут быстро улучшить свои возможности и продвинуться в области, о которых мы, возможно, даже не мечтали. Хотя разрыв между AGI и ASI будет относительно небольшим (некоторые говорят, что это всего лишь наносекунда, потому что именно так быстро научится искусственный интеллект), долгий путь впереди нас к самому AGI заставляет это казаться концепцией, которая уходит далеко в будущее .

Сильный и слабый искусственный интеллект

Обширные исследования в области искусственного интеллекта также делят его еще на две категории, а именно: сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект. Эти термины были придуманы Джоном Сирлом, чтобы различать уровни производительности в различных типах машин ИИ. Вот некоторые из основных различий между ними.

Слабый AI Сильный AI
Это узкое приложение с ограниченными возможностями. Это более широкое приложение с более обширной сферой применения.
Это приложение хорошо справляется со специфическими задачами. Это приложение обладает невероятным интеллектом человеческого уровня.
Он использует контролируемое и неконтролируемое обучение для обработки данных. Он использует кластеризацию и ассоциацию для обработки данных.
Пример: Siri, Alexa. Пример: Advanced Robotics

Тип 2 (в зависимости от функциональности)

Реактивные машины

Одна из самых основных форм ИИ, она не имеет предварительной памяти и не использует информация о прошлом для будущих действий.Это одна из старейших форм ИИ, но ее возможности ограничены. У него нет функций на основе памяти. Они также не могут учиться и могут автоматически реагировать на ограниченный набор входных данных. Нельзя полагаться на этот тип ИИ для улучшения его операций на основе памяти. Популярным примером реактивной машины ИИ является IBM Deep Blue, машина, которая победила Гарри Каспарова, гроссмейстера по шахматам в 1997 году.

Ограниченная память

Системы искусственного интеллекта, которые могут использовать опыт для влияния на будущие решения, известна как ограниченная память.Под эту категорию попадают почти все приложения ИИ. Системы ИИ обучаются с помощью больших объемов данных, которые хранятся в их памяти в качестве справочной информации для будущих проблем. Возьмем пример распознавания изображений. ИИ обучается с помощью тысяч изображений и ярлыков к ним. Теперь, когда изображение отсканировано, оно будет использовать обучающие изображения в качестве справочника и понимать содержание представленного изображения на основе «опыта обучения». Его точность со временем увеличивается.

Теория разума

Этот тип ИИ - всего лишь концепция или незавершенная работа, и для ее завершения потребуется некоторое количество улучшений. В настоящее время он исследуется и будет использоваться для лучшего понимания эмоций, потребностей, убеждений и мыслей людей. Искусственный эмоциональный интеллект - это перспективная отрасль и сфера интересов, но для достижения такого уровня понимания потребуются время и усилия. Чтобы по-настоящему понять человеческие потребности, ИИ-машина должна будет воспринимать людей как людей, чей разум определяется множеством факторов.

Самосознание

Тип ИИ, обладающий собственным сознанием, сверхразум и самосознанием. Такого типа ИИ еще не существует, но если он будет достигнут, это станет одной из важнейших вех, достигнутых в области искусственного интеллекта. Его можно рассматривать как завершающую стадию развития и существует только гипотетически. Самосознающий ИИ будет настолько развит, что станет похож на человеческий мозг. Создание такого уровня ИИ, который продвинулся до этого уровня, может быть чрезвычайно опасным, поскольку он может обладать собственными идеями и мыслями и легко может перехитрить интеллект людей.

Рассуждение в AI

Рассуждение определяется как процесс логических выводов и предсказаний, основанных на имеющихся знаниях, фактах и ​​убеждениях. Это общий процесс рационального мышления, позволяющий делать выводы и делать выводы из имеющихся данных. Это важно и важно для искусственного интеллекта, чтобы машины могли учиться и мыслить рационально, как человеческий мозг. Развитие рассуждений в рамках ИИ приводит к тому, что машина работает как человек.

Различные типы рассуждений в ИИ:

  • Рассуждения здравого смысла
  • Дедуктивные рассуждения
  • Индуктивные рассуждения
  • Абдуктивные рассуждения
  • Немонотонные рассуждения
  • Монотонные искусственные рассуждения

Что такое искусственная цель Интеллект?

Цель искусственного интеллекта - помочь человеческим возможностям и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями.Это ответ с технической точки зрения. С философской точки зрения, искусственный интеллект может помочь людям жить более осмысленной жизнью, лишенной тяжелого труда, и помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы они функционировали таким образом, который приносит пользу всему человечеству.
В настоящее время цель искусственного интеллекта разделяется всеми различными инструментами и методами, которые мы изобрели за последнюю тысячу лет, - чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать более обоснованные решения.Искусственный интеллект также преподносился как наше последнее изобретение, творение, которое позволит изобрести новаторские инструменты и услуги, которые в геометрической прогрессии изменят наш образ жизни, устраняя раздоры, неравенство и человеческие страдания.
Но это все в далеком будущем - мы еще далеки от таких результатов. В настоящее время искусственный интеллект используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов, основанных на достоверных данных, а не на интуиции.Как и все предшествующие технологии, затраты на исследования и разработки должны быть субсидированы корпорациями и государственными учреждениями, прежде чем они станут доступными для обычных неспециалистов.

Где используется искусственный интеллект (ИИ)?

ИИ используется в различных областях, чтобы давать представление о поведении пользователей и давать рекомендации на основе данных. Например, алгоритм прогнозирующего поиска Google использовал прошлые данные пользователя, чтобы предсказать, что пользователь наберет в строке поиска дальше.Netflix использует прошлые пользовательские данные, чтобы порекомендовать, какой фильм пользователь может захотеть посмотреть следующим, заставляя пользователя подключиться к платформе и увеличивая время просмотра. Facebook использует прошлые данные пользователей, чтобы автоматически предлагать пометить ваших друзей, основываясь на их чертах лица на изображениях. ИИ повсеместно используется крупными организациями, чтобы упростить жизнь конечному пользователю. Использование искусственного интеллекта в целом попадает в категорию обработки данных, которая включает в себя следующее:

  • Поиск в данных и оптимизация поиска для получения наиболее релевантных результатов
  • Логические цепочки для рассуждений «если-то», которые могут применяться для выполнения строки команд на основе параметров
  • Обнаружение паттернов для выявления значимых закономерностей в большом наборе данных для уникального понимания
  • Прикладные вероятностные модели для прогнозирования будущих результатов

Каковы преимущества искусственного интеллекта?

Нет сомнений в том, что технологии сделали нашу жизнь лучше.От музыкальных рекомендаций, направлений на карте, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества - ИИ и другие технологии взяли верх. Есть тонкая грань между продвижением и разрушением. У медали всегда две стороны, и это тоже касается ИИ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества искусственного интеллекта -

Преимущества искусственного интеллекта (AI)

  • Снижение человеческих ошибок
  • Доступно 24 × 7
  • Помогает в повторяющейся работе
  • Цифровая помощь
  • Более быстрые решения
  • Rational Decision Maker
  • Медицинские приложения
  • Повышает безопасность
  • Эффективная связь

Давайте подробнее рассмотрим

Сокращение человеческих ошибок

В модели искусственного интеллекта все решения принимаются на основе ранее собранных информация после применения определенного набора алгоритмов.Следовательно, количество ошибок уменьшается, а шансы на точность только увеличиваются с большей степенью точности. В случае, если человек выполняет какую-либо задачу, всегда есть вероятность ошибки. Мы не пользуемся алгоритмами и программами, поэтому ИИ можно использовать, чтобы избежать человеческих ошибок.

Доступен 24 часа в сутки 7

В то время как средний человек работает 6-8 часов в день, ИИ удается заставить машины работать 24 часа в сутки без перерывов и скуки. Как известно, у человека нет возможности работать длительное время, нашему организму нужен отдых.Система на базе искусственного интеллекта не требует перерывов и лучше всего подходит для задач, требующих концентрации 24/7.

Помогает в повторяющейся работе

ИИ может продуктивно автоматизировать рутинные человеческие задачи и дать им свободу творчества - прямо от отправки благодарственного письма или проверки документов до расчистки мусора или ответов на запросы. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устали или не заинтересованы в течение долгого времени.Такие задачи легко можно эффективно выполнять с помощью ИИ.

Цифровая помощь

Многие высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями в целях экономии человеческих ресурсов. Эти цифровые помощники также используются на многих веб-сайтах для ответа на запросы пользователей и обеспечения бесперебойного функционирования интерфейса. Чат-боты - отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о том, как создать чат-бота с ИИ.

Более быстрые решения

AI, наряду с другими технологиями, может заставить машины принимать решения быстрее, чем средний человек, чтобы быстрее выполнять действия.Это связано с тем, что при принятии решения люди склонны анализировать многие факторы как эмоционально, так и практически, в отличие от машин на базе ИИ, которые быстро предоставляют запрограммированные результаты.

Rational Decision Maker

Мы, люди, возможно, в значительной степени технологически эволюционировали, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем эмоциям брать верх. В определенных ситуациях становится важным принимать быстрые, эффективные и логичные решения, не позволяя эмоциям влиять на то, как мы думаем.Принятие решений на основе искусственного интеллекта будет контролироваться с помощью алгоритмов, что исключает возможность принятия эмоциональных решений. Это гарантирует, что эффективность не пострадает, и увеличивает производительность.

Медицинские приложения

Одним из самых больших преимуществ искусственного интеллекта является его использование в медицинской промышленности. Теперь врачи могут оценивать риски для здоровья своих пациентов с помощью медицинских приложений, созданных для ИИ. Радиохирургия используется для оперирования опухолями таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать дальнейшего повреждения.Медицинские работники обучены использованию ИИ в хирургии. Они также могут помочь в эффективном обнаружении и мониторинге различных неврологических расстройств и стимулировать функции мозга.

Повышает безопасность

С развитием технологий есть вероятность того, что они будут использоваться по неправильным причинам, например, для мошенничества или кражи личных данных. Но при правильном использовании ИИ может очень помочь в сохранении нашей безопасности. Он разработан для защиты нашей жизни и имущества.Одна из основных областей, в которой мы уже видим применение ИИ в сфере безопасности - это кибербезопасность. ИИ полностью изменил способ защиты от любых киберугроз.
Прочтите здесь, чтобы узнать об искусственном интеллекте в кибербезопасности и о том, как он помогает.

Эффективное общение

Когда мы смотрим на жизнь всего пару лет назад, люди, которые не говорили на одном языке, не могли общаться друг с другом без помощи человека-переводчика, который мог понимать и говорить оба языка.С помощью ИИ такой проблемы не существует. Обработка естественного языка или NLP позволяет системам переводить слова с одного языка на другой, устраняя посредников. Google translate значительно продвинулся вперед и даже предоставляет аудио-пример того, как следует произносить слово / предложение на другом языке.

Каковы недостатки искусственного интеллекта?

Недостатки искусственного интеллекта (AI)

  • Перерасход средств
  • Нехватка талантов
  • Отсутствие практических продуктов
  • Отсутствие стандартов при разработке программного обеспечения 0 Неправильное использование 0
  • Сильно зависит от машин
  • Требуется надзор
Давайте рассмотрим их поближе
Перерасход средств

ИИ от обычной разработки программного обеспечения отличается масштабом, в котором они работают.В результате такого масштаба требуемые вычислительные ресурсы будут экспоненциально увеличиваться, увеличивая стоимость операции, что подводит нас к следующему пункту.

Нехватка талантов

Поскольку это еще только зарождающаяся область, не хватает опытных профессионалов, а лучших быстро раскупают корпорации и исследовательские институты. Это увеличивает стоимость талантов, что еще больше увеличивает цены на внедрение искусственного интеллекта.

Отсутствие практичных продуктов

Несмотря на всю шумиху вокруг искусственного интеллекта, кажется, что ему нечего показать.Допустим, что такие приложения, как чат-боты и системы рекомендаций, действительно существуют, но, похоже, они не выходят за рамки этого. Это затрудняет необходимость вливания дополнительных денег для улучшения возможностей ИИ.

Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения

Истинная ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы ИИ объединяются в более крупное и более ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения ИИ означает, что разным системам сложно «общаться» друг с другом.Сама разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта идет медленно и дорого из-за этого, что также является препятствием для разработки искусственного интеллекта.

Возможность неправильного использования

Сила искусственного интеллекта огромна, и у него есть потенциал для достижения великих целей. К сожалению, он также может быть использован неправильно. Искусственный интеллект сам по себе является нейтральным инструментом, который можно использовать для чего угодно, но если он попадет в чужие руки, это будет иметь серьезные последствия.На этом зарождающемся этапе, когда разветвления развития ИИ еще не до конца поняты, вероятность неправильного использования может быть еще выше.

Сильно зависит от машин

Большинство людей уже сильно зависят от таких приложений, как Siri и Alexa. Получая постоянную помощь от машин и приложений, мы теряем способность мыслить творчески. Становясь полностью зависимым от машин, мы теряем возможность овладеть простыми жизненными навыками, становимся ленивыми и растим поколение очень зависимых людей.

Требуется контроль

Алгоритмы работают отлично, они эффективны и будут выполнять задачу в соответствии с программой. Однако недостатком является то, что нам все равно придется постоянно контролировать функционирование. Хотя задача выполняется машинами, мы должны следить за тем, чтобы не допускались ошибки. Одним из примеров того, почему требуется наблюдение, является чат-бот Microsoft с ИИ по имени Tay. Чат-бот был смоделирован, чтобы говорить как девочка-подросток, обучаясь через онлайн-беседы.Чат-бот перешел от изучения базовых разговорных навыков к публикации в Твиттере крайне политической и неверной информации из-за интернет-троллей.

Предпосылки для искусственного интеллекта?

Если вы новичок, вот несколько основных требований, которые помогут начать изучение предмета.

  1. Сильная позиция в математике, а именно в исчислении, статистике и вероятности.
  2. Хороший опыт работы с такими языками программирования, как Java или Python.
  3. Сильная позиция в понимании и написании алгоритмов.
  4. Большой опыт работы в области анализа данных.
  5. Хорошие знания по дискретной математике.
  6. Желание изучать языки машинного обучения.

Применение искусственного интеллекта в бизнесе?

Искусственный интеллект действительно может трансформировать многие отрасли с широким спектром возможных вариантов использования. Что общего у всех этих различных отраслей и вариантов использования, так это то, что все они управляются данными.Поскольку искусственный интеллект по своей сути является эффективной системой обработки данных, везде есть большой потенциал для оптимизации.

Давайте посмотрим на отрасли, в которых ИИ сейчас процветает.

Здравоохранение:
  • Администрирование: Системы искусственного интеллекта помогают выполнять рутинные повседневные административные задачи, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая эффективность. Транскрипция медицинских записей через НЛП и помогает структурировать информацию о пациентах, чтобы врачам было легче ее читать.
  • Телемедицина: В неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта больницы, чтобы проанализировать свои симптомы, ввести показатели жизненно важных функций и оценить, нужна ли им медицинская помощь. Это снижает нагрузку на медицинских специалистов, поскольку они обращаются к ним только с критическими случаями.
  • Вспомогательная диагностика: Благодаря компьютерному зрению и сверточным нейронным сетям ИИ теперь может считывать снимки МРТ для проверки на наличие опухолей и других злокачественных новообразований в геометрической прогрессии быстрее, чем это делают радиологи, со значительно меньшей погрешностью.
  • Роботизированная хирургия: Роботизированная хирургия имеет очень крошечную погрешность и позволяет постоянно выполнять операции круглосуточно, не уставая. Поскольку они работают с такой высокой степенью точности, они менее инвазивны, чем традиционные методы, что потенциально сокращает время, которое пациенты проводят в больнице, восстанавливаясь.
  • Мониторинг показателей жизнедеятельности: Состояние здоровья человека - это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней показателей жизненно важных показателей.Сейчас, когда носимые устройства становятся популярными на массовом рынке, эти данные недоступны в оперативном режиме, они просто ждут, чтобы их проанализировали, чтобы предоставить действенные идеи. Поскольку показатели жизненно важных функций могут предсказывать колебания состояния здоровья еще до того, как пациент об этом узнает, здесь есть множество приложений для спасения жизни.
Электронная коммерция
  • Лучшие рекомендации: Обычно это первый пример, который люди приводят, когда их спрашивают о бизнес-приложениях ИИ, и это потому, что в этой области ИИ уже принес отличные результаты.Большинство крупных игроков в сфере электронной коммерции использовали искусственный интеллект, чтобы давать рекомендации по продуктам, которые могут быть интересны пользователям, что привело к значительному увеличению их прибылей.
  • Чат-боты: Еще один известный пример, основанный на распространении чат-ботов с искусственным интеллектом в разных отраслях и на всех других веб-сайтах, которые мы посещаем. Эти чат-боты теперь обслуживают клиентов в нерабочие часы и часы пик, устраняя узкое место в ограниченных человеческих ресурсах.
  • Фильтрация спама и фальшивых обзоров: Из-за большого количества отзывов, которые получают такие сайты, как Amazon, человеческий глаз не может сканировать их, чтобы отфильтровать вредоносный контент. Используя возможности НЛП, искусственный интеллект может сканировать эти отзывы на предмет подозрительных действий и отфильтровывать их, улучшая качество обслуживания покупателей.
  • Оптимизация поиска: Вся электронная коммерция зависит от пользователей, которые ищут то, что они хотят, и от способности это найти.Искусственный интеллект оптимизирует результаты поиска на основе тысяч параметров, чтобы пользователи могли найти именно тот продукт, который они ищут.
  • Цепочка поставок: ИИ используется для прогнозирования спроса на различные продукты в разные периоды времени, чтобы они могли управлять своими запасами для удовлетворения спроса.
Управление персоналом
  • Формирование культуры труда: ИИ используется для анализа данных сотрудников и распределения их в нужные команды, назначения проектов на основе их компетенций, сбора отзывов о рабочем месте и даже попыток предсказать, будут ли они мы на грани того, чтобы покинуть свою компанию.
  • Наем: С помощью НЛП ИИ может просмотреть тысячи резюме за считанные секунды и убедиться, что они подходят. Это выгодно, потому что в нем не будет ошибок или предубеждений, связанных с человеческим фактором, и значительно сократится продолжительность циклов найма.

Роботы в AI

Область робототехники развивалась еще до того, как искусственный интеллект стал реальностью. На этом этапе искусственный интеллект помогает робототехнике быстрее внедрять инновации с помощью эффективных роботов.Роботы в искусственном интеллекте нашли применение в различных отраслях и отраслях, особенно в производстве и упаковке. Вот несколько приложений роботов в ИИ:

Сборка
  • ИИ вместе с передовыми системами технического зрения может помочь в коррекции курса в реальном времени
  • Он также помогает роботам узнать, какой путь лучше всего подходит для определенного процесса, пока его в работе
Служба поддержки клиентов
  • Роботы с ИИ используются в сфере обслуживания клиентов в розничной торговле и гостиничном бизнесе
  • Эти роботы используют обработку естественного языка для интеллектуального взаимодействия с клиентами, как человек
  • Подробнее системы взаимодействуют с людьми, они узнают больше с помощью машинного обучения
Упаковка
  • ИИ обеспечивает более быструю, дешевую и точную упаковку
  • Он помогает сохранять определенные движения, которые выполняет робот, и постоянно их совершенствует , упрощая установку и перемещение роботизированных систем
Open Source Rob otics
  • Сегодня роботизированные системы продаются как системы с открытым исходным кодом, имеющие возможности искусственного интеллекта.
  • Таким образом, пользователи могут научить роботов выполнять пользовательские задачи на основе конкретного приложения
  • Например: малое сельское хозяйство

Самые популярные приложения в области искусственного интеллекта

  1. Прогнозы Google на основе искусственного интеллекта (например, Google Карты)
  2. Приложения для совместного использования поездок (например: Uber, Lyft)
  3. AI Автопилот на коммерческих рейсах
  4. Спам-фильтры в электронной почте
  5. Средства для проверки плагиата
  6. Распознавание лиц
  7. Рекомендации по поиску
  8. Функции преобразования голоса в текст
  9. Интеллектуальные персональные помощники (E.g .: Siri, Alexa)
  10. Защита и предотвращение мошенничества.
Вакансии в области искусственного интеллекта

По данным Indeed, спрос на навыки искусственного интеллекта более чем удвоился за последние три года. Количество объявлений о вакансиях увеличилось на 119%. Сегодня обучение алгоритму обработки изображений можно выполнить в течение нескольких минут, раньше такая же задача занимала часы. По сравнению с количеством имеющихся вакансий наблюдается нехватка квалифицированной рабочей силы с необходимыми навыками.Несколько навыков, которые нужно освоить перед тем, как углубиться в карьеру ИИ, - это байесовские сети и нейронные сети, компьютерные науки (опыт программирования на языках программирования), физика, робототехника и различные уровни математики, такие как вычисления и статистика. Если вы заинтересованы в построении карьеры в области искусственного интеллекта, вы должны знать о различных рабочих местах, доступных в этой области.

Давайте подробнее рассмотрим различные рабочие роли в мире ИИ и то, какими навыками нужно обладать для каждой должности -

Инженер по машинному обучению

Роль инженера по машинному обучению подходит для тех, кто приветствует из области науки о данных или прикладных исследований.Он / она также должен продемонстрировать полное понимание нескольких языков программирования. Он / она должен уметь применять модели прогнозирования и использовать НЛП при работе с огромными наборами данных. Также важно знакомство с инструментами IDE для разработки программного обеспечения, такими как Eclipse и IntelliJ. Инженеры по машинному обучению в основном отвечают за создание и управление платформами для различных проектов машинного обучения. Средняя годовая зарплата инженера по машинному обучению составляет 114 856 долларов. Компании обычно нанимают людей, которые имеют степень магистра и глубокие знания о Java, Python и Scala.Требования к навыкам могут варьироваться от одной компании к другой, но аналитические навыки и опыт работы с облачными приложениями являются плюсом.

Data Scientist

Сбор, анализ и интерпретация больших и сложных наборов данных с использованием машинного обучения и прогнозной аналитики - одна из основных задач Data Scientist. Специалисты по обработке данных также помогают в разработке алгоритмов, которые позволяют собирать и очищать данные для анализа. Годовая средняя зарплата специалиста по данным составляет 120 931 доллар США, а требуемые навыки следующие:

  • Hive
  • Hadoop
  • MapReduce
  • Pig
  • Spark
  • Python
  • Scala
  • SQL

Хотя требуются навыки может варьироваться от одной компании к другой, большинству компаний требуется степень магистра или доктора компьютерных наук.Для специалиста по данным, который хочет стать разработчиком искусственного интеллекта, восторжествовала бы ученая степень в области компьютерных наук. Помимо способности понимать неструктурированные данные, он / она должны обладать сильными аналитическими и коммуникативными навыками, чтобы сообщать результаты с руководителями бизнеса.

Разработчик Business Intelligence

Карьера в области ИИ также включает должность разработчика Business Intelligence (BI). Одна из основных целей этой роли - анализировать сложные наборы данных, которые помогут определить тенденции бизнеса и рынка.Среднегодовая зарплата разработчика BI составляет 92 278 долларов США. Некоторые обязанности разработчика бизнес-аналитики включают проектирование, моделирование и обслуживание сложных данных на облачных платформах данных. Если вам интересна эта роль, вы должны обладать сильными техническими и аналитическими навыками. Вы должны уметь сообщать решения коллегам, которые не обладают техническими знаниями и демонстрируют навыки решения проблем. Разработчик бизнес-аналитики должен иметь степень бакалавра в любой смежной области. Также желательны опыт работы или сертификаты.

Требуемые навыки: интеллектуальный анализ данных, запросы SQL, службы отчетов SQL-сервера, технологии бизнес-аналитики и проектирование хранилищ данных.

Ученый-исследователь

Ученый-исследователь - одна из ведущих профессий в области искусственного интеллекта. Он / она должен быть экспертом в нескольких дисциплинах, таких как прикладная математика, глубокое обучение, машинное обучение и вычислительная статистика. Кандидаты должны обладать обширными знаниями в области компьютерного восприятия, графических моделей, обучения с подкреплением и НЛП.

Как и специалисты по обработке данных, ученый-исследователь должен иметь степень магистра или доктора компьютерных наук. Средняя годовая зарплата составляет 99 809 долларов.

Большинство компаний ищут кого-то, кто хорошо разбирается в параллельных вычислениях, распределенных вычислениях, тестировании производительности и машинном обучении.

Инженер / архитектор по большим данным

Среди различных должностей в области искусственного интеллекта у инженера / архитектора по большим данным самая высокооплачиваемая работа с годовой средней зарплатой в 151 307 долларов.Они играют жизненно важную роль в развитии экосистемы, которая позволяет бизнес-системам взаимодействовать друг с другом и сопоставлять данные. По сравнению с специалистами по данным, архитекторам или инженерам больших данных обычно поручаются задачи, связанные с планированием, проектированием и разработкой среды больших данных на Spark и Hadoop.

Компании ищут сотрудников, демонстрирующих опыт работы с C ++, Java, Python и Scala. Навыки интеллектуального анализа данных, визуализации данных и миграции данных являются преимуществом.Доктор философии в математике или любой связанной области информатики будет бонусом.

Карьерные тенденции в области искусственного интеллекта

Рабочие места в сфере искусственного интеллекта неуклонно росли за последние несколько лет и будут продолжать расти ускоренными темпами. 57% индийских компаний с нетерпением ждут возможности нанять талантливых специалистов, соответствующих рыночным настроениям . В среднем на зарплаты соискателей, успешно перешедших на роль ИИ , выросли на 60-70%.Мумбаи остается высоким в соревновании, за ним следуют Бангалор и Ченнаи. Согласно исследованиям, спрос на рабочие места ИИ увеличился, но эффективная рабочая сила не успевала за ним. Согласно WEF, к 2020 году в сфере искусственного интеллекта будет создано 133 миллиона рабочих мест. .

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет один из основных принципов искусственного интеллекта - способность учиться на собственном опыте, а не просто на инструкциях.Алгоритмы машинного обучения
автоматически обучаются и совершенствуются, изучая их результаты. Им не нужны явные инструкции для получения желаемого результата. Они учатся, наблюдая за доступными им наборами данных и сравнивая их с примерами окончательного результата. Они исследуют окончательный результат на наличие каких-либо распознаваемых паттернов и попытаются реконструировать фасеты, чтобы получить результат.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение часто используются как взаимозаменяемые, и хотя машинное обучение является подмножеством ИИ, между ними есть несколько различий.Для справки ниже перечислены некоторые отличия.

Искусственный интеллект Машинное обучение
ИИ стремится сделать интеллектуальную компьютерную систему, подобную людям, для решения сложных проблем. ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат.
В основном имеет дело со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными. ML имеет дело со структурированными и полуструктурированными данными.
В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на три типа. Слабый AI , Общий AI и Сильный AI . ML также делится на 3 типа: Обучение с учителем , Обучение без учителя и Обучение с подкреплением .
Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шансов на успех. Машинное обучение в основном связано с точностью и шаблонами.
AI работает над созданием интеллектуальной системы, которая может выполнять различные сложные задачи. ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат.
AI позволяет машине имитировать поведение человека. Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта. Это позволяет машине автоматически учиться на прошлых данных без явного программирования.
Приложения AI: Siri, поддержка клиентов с использованием катботов , экспертная система, онлайн-игры, интеллектуальный робот-гуманоид и т.д. автоматические предложения отметок друзей и т. д.
Какие существуют виды машинного обучения?

Типы машинного обучения:

  • Контролируемое обучение
  • Неконтролируемое обучение
  • Полу-контролируемое обучение
  • Обучение с подкреплением

Машинное обучение Также прочитано: Карьерные преимущества

Что такое контролируемое обучение?

Машинное обучение с учителем применяет то, что было изучено на основе прошлых данных, и применяет это для получения желаемого результата.Обычно они обучаются с помощью определенного набора данных, на основе которого алгоритм будет производить предполагаемую функцию. Он использует эту предполагаемую функцию, чтобы предсказать окончательный результат и приблизить его.
Это называется обучением с учителем, потому что алгоритм должен быть обучен с использованием определенного набора данных, чтобы помочь ему сформировать предполагаемую функцию. Набор данных четко помечен, чтобы помочь алгоритму лучше «понять» данные. Алгоритм может сравнивать свои выходные данные с помеченными выходными данными, чтобы изменить свою модель для повышения точности.

Что такое обучение без учителя?

При обучении без учителя данные обучения по-прежнему предоставляются, но не маркируются. В этой модели алгоритм использует обучающие данные, чтобы делать выводы на основе атрибутов обучающих данных, исследуя данные, чтобы найти какие-либо закономерности или выводы. Он формирует свою логику для описания этих шаблонов и на этом основывает свой вывод.

Что такое обучение без учителя?

Это похоже на два предыдущих, с той лишь разницей, что в нем используется комбинация помеченных и немаркированных данных.Это решает проблему маркировки больших наборов данных - программист может просто пометить и небольшое подмножество данных и позволить машине вычислить остальное на основе этого. Этот метод обычно используется, когда маркировка наборов данных неосуществима либо из-за больших объемов, либо из-за отсутствия квалифицированных ресурсов для маркировки.
Также прочтите: Лучшие 9 стартапов в области искусственного интеллекта в Индии

Вот короткое видео, объясняющее различные типы машинного обучения:

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением зависит от среды алгоритмов.Алгоритм учится, взаимодействуя с наборами данных, к которым у него есть доступ, и методом проб и ошибок пытается обнаружить «награды» и «штрафы», которые устанавливает программист. Алгоритм стремится максимизировать эти награды, что, в свою очередь, обеспечивает желаемый результат. Это называется обучением с подкреплением, потому что алгоритм получает подтверждение того, что он находится на правильном пути, в зависимости от получаемых им вознаграждений. Обратная связь с вознаграждением помогает системе моделировать свое будущее поведение.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями. Концепции глубокого обучения используются для обучения машин тому, что естественно для нас, людей. Используя глубокое обучение, компьютерную модель можно научить выполнять действия по классификации, используя в качестве входных данных изображение, текст или звук.
Deep Learning становится популярным, поскольку модели способны достигать высочайшей точности.Большие помеченные наборы данных используются для обучения этих моделей наряду с архитектурами нейронных сетей.
Проще говоря, Deep Learning использует имитацию мозга, чтобы сделать алгоритмы обучения эффективными и простыми в использовании. Давайте теперь посмотрим, в чем разница между глубоким обучением и машинным обучением.

Сравнение глубинного обучения и машинного обучения

Как используется глубокое обучение: приложения

Приложения глубокого обучения начали появляться, но их будущее гораздо шире.Здесь перечислены некоторые из приложений глубокого обучения, которые будут править в будущем.

  • Добавление элементов изображения и видео - Разрабатываются алгоритмы глубокого обучения для добавления цвета к черно-белым изображениям. Также автоматическое добавление звуков к фильмам и видеоклипам.
  • Автоматический машинный перевод - Автоматический перевод текста на другие языки или перевод изображений в текст. Хотя автоматические машинные переводы существуют уже некоторое время, глубокое обучение дает лучшие результаты.
  • Классификация и обнаружение объектов - Эта технология помогает в таких приложениях, как обнаружение лиц для систем посещаемости в школах или обнаружение преступников с помощью камер наблюдения. Классификация и обнаружение объектов достигаются за счет использования очень больших сверточных нейронных сетей и используются во многих отраслях.
  • Автоматическое создание текста - большой объем текста изучается алгоритмом машинного обучения, и этот текст используется для написания нового текста.Модель очень продуктивна в создании значимого текста и может даже отображать тональность корпуса в выходном тексте.
  • Самоуправляемые автомобили - Многое было сказано и слышно о беспилотных автомобилях, и это, вероятно, самое популярное приложение глубокого обучения. Здесь модели необходимо учиться на большом наборе данных, чтобы понять все ключевые части вождения, поэтому алгоритмы глубокого обучения используются для повышения производительности по мере поступления все большего и большего количества входных данных.
  • Приложения в здравоохранении - Глубокое обучение показывает многообещающие результаты в обнаружении хронических заболеваний, таких как рак груди и рак кожи.Он также широко используется в мобильных приложениях и приложениях для мониторинга, а также в прогнозировании и персонализированной медицине.
Почему так важно глубокое обучение?

Сегодня мы можем научить машины читать, писать, видеть и слышать, вводя достаточное количество данных в обучающие модели и заставляя эти машины реагировать так, как это делают люди, или даже лучше. Доступ к неограниченной вычислительной мощности, подкрепленный наличием большого количества данных, генерируемых через смартфоны и Интернет, позволил использовать приложения глубокого обучения для решения реальных задач.
Это время бурного развития глубокого обучения, и технологические лидеры, такие как Google, уже применяют его везде и везде, где только возможно.
Производительность модели глубокого обучения улучшается с увеличением количества входных данных по сравнению с моделями машинного обучения, где производительность имеет тенденцию к снижению с увеличением количества входных данных.

Какая связь между AI, ML и DL?

Как показано на изображении выше, три концентрических овала описывают DL как подмножество ML, которое также является еще одним подмножеством AI.Следовательно, ИИ - это всеобъемлющая концепция, которая зародилась изначально. Затем последовал ML, который позже стал процветать, и, наконец, DL, который теперь обещает вывести достижения AI на новый уровень.

Что такое НЛП?

Компонент искусственного интеллекта, обработки естественного языка - это способность машины понимать человеческий язык в том виде, в каком на нем говорят. Задача НЛП - понять и расшифровать человеческий язык, чтобы в конечном итоге представить результат.Большинство техник НЛП используют машинное обучение для извлечения информации из человеческого языка.
Также прочтите: Наиболее многообещающие роли для искусственного интеллекта в Индии

Какие этапы включают в себя НЛП?

Шаги, необходимые для реализации НЛП:

  • Компьютерная программа собирает все необходимые данные. Сюда входят файлы базы данных, электронные таблицы, цепочки сообщений электронной почты, записанные телефонные разговоры, заметки и все другие соответствующие данные.
  • Используется алгоритм для удаления всех стоп-слов из этих данных и нормализации некоторых слов, имеющих то же значение.
  • Остающийся текст разделен на группы, известные как токены.
  • Программа NLP анализирует результаты, чтобы определить закономерности, их частоту и другую статистику, чтобы понять использование токенов и их применимость.
Где используется НЛП?

Некоторые из распространенных приложений, управляемых обработкой естественного языка:

  • Приложение языкового перевода
  • Текстовые процессоры для проверки грамматической точности текста
  • Информационные центры используют интерактивный голосовой ответ для ответа на запросы пользователей; IVR - это приложение NLP
  • Персональные виртуальные помощники, такие как Siri и Cortana, являются классическим примером NLP
Что такое Python?

Python - популярный объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо Ван Россумом и выпущенный в 1991 году.Это один из наиболее широко используемых языков программирования для веб-разработки, разработки программного обеспечения, создания системных сценариев и многих других приложений.

Почему Python так популярен?


Популярность Python как наиболее предпочтительного языка программирования объясняется множеством причин, например,

  • Простой в изучении синтаксис помогает улучшить читаемость и, следовательно, снизить стоимость обслуживания программы.
  • Он поддерживает модули и пакеты для поощрять повторное использование кода
  • Это позволяет повысить производительность, поскольку отсутствует этап компиляции, что делает цикл редактирования-тестирования-отладки невероятно быстрым
  • Отладка в Python намного проще по сравнению с другими языками программирования
    Также читайте: Top Interview Вопросы для Python
Где используется Python?

Python используется во многих реальных приложениях, таких как:

  • Веб-разработка и Интернет
  • Приложения в графическом интерфейсе рабочего стола
  • Научные и числовые приложения
  • Приложения для разработки программного обеспечения
  • Приложения в бизнесе
  • Приложения в образовании
  • Доступ к базе данных
  • Игры и трехмерная графика
  • Сетевое программирование
Как я могу изучить Python?

В Интернете есть много контента в виде видео, блогов и электронных книг для изучения Python.Вы можете извлечь из онлайн-материалов столько информации, сколько сможете. Но если вам нужно больше практического обучения в управляемом формате, вы можете записаться на курсы Python, предоставляемые многими компаниями, занимающимися обучением в сфере информационных технологий, и изучать Python вместе с практическим обучением с помощью проектов от эксперта, который будет вашим наставником. Существует множество офлайн-курсов в классе.

Что такое интеллект и как его измерять?

Автор: Синь-И Коэн, бакалавр, магистр, магистр - Обновлено: 13 июля 2018 г. | * Обсудить

Интеллект - это термин, который сложно определить, и он может означать разные вещи для разных людей.Фактически, он разделял научное сообщество на протяжении десятилетий, и до сих пор ведутся споры о его точном определении и форме измерения.

В популярном смысле интеллект часто определяется как общая умственная способность учиться и применять знания для управления окружающей средой, а также способность рассуждать и иметь абстрактное мышление. Другие определения интеллекта включают приспособляемость к новой среде или изменениям в текущей среде, способность оценивать и судить, способность понимать сложные идеи, способность к оригинальному и продуктивному мышлению, способность быстро учиться и учиться на опыте и даже способность постигать отношения.

Превосходная способность взаимодействовать с окружающей средой и преодолевать ее проблемы часто рассматривается как признак интеллекта. В этом случае среда относится не только к физическому ландшафту (например, горы, леса) или окружению (например, школе, дому, месту работы), но также к социальным контактам человека, таким как коллеги, друзья и семья - или даже совершенно незнакомые люди.

Исследователи спросили об аспектах интеллекта. По их мнению, такие факторы, как способность решать проблемы, скорость мышления, общие знания, креативность, абстрактное мышление и память, играют важную роль в измерении и стандарте интеллекта.Большинство согласны с тем, что интеллект - это общий термин, охватывающий множество связанных умственных способностей.

Измерение интеллекта
Как и определения интеллекта, измерение интеллекта сопровождается спорами и разногласиями. Хотя существует ряд различных методов измерения интеллекта, стандартным и наиболее широко используемым методом является измерение «коэффициента интеллекта» или IQ человека.

На основе серии тестов, которые оценивают различные типы способностей, такие как математические, пространственные, словесные, логические и память.Результаты таких тестов, проведенных на группе, которая является репрезентативной для более широко распространенной, показывают классическое «колоколообразное» распределение, что означает, что большинство людей имеют средний интеллект, а некоторые находятся на крайних концах шкалы.

General Intelligence или «g»
Концепция интеллекта как единой сущности была впервые выдвинута английским психологом Чарльзом Спирменом в начале 20 века. Спирмен придумал термин «общий интеллект» или «g», который был основан на измерении успеваемости людей по различным ментальным тестам.

Считалось, что этот единственный интеллект позволяет людям выполнять общие умственные задачи и соответствует определенной области мозга. Недавние исследования подтвердили это тем, что часть мозга, называемая «боковой префронтальной корой», показана единственной области, которая увеличивает кровоток, когда пациенты решают сложные головоломки.

Однако многие также ставят под сомнение теории Спирмена, в частности, упрощенный характер концепции «g» и то, можно ли действительно рассматривать интеллект как единое целое.Другие обсуждали зависимость интеллекта от нашей биологической структуры, ссылаясь на важность социально-экономических факторов, таких как образование.

Множественный интеллект
Совсем недавно ученые, неудовлетворенные традиционной идеей единого интеллекта, постулировали альтернативные теории «множественного интеллекта», то есть интеллект является результатом нескольких независимых способностей, которые в совокупности вносят свой вклад в общую производительность человека. .

Теория множественного интеллекта психолога Говарда Гарднера гласит, что интеллект можно разбить на 8 различных компонентов: логический, пространственный, лингвистический, межличностный, натуралистический, кинестетический, музыкальный и внутриличностный.Таким образом, он считает, что стандартные тесты IQ и психометрические тесты фокусируются на определенных компонентах, таких как логические и лингвистические, при полном игнорировании других компонентов, которые могут быть не менее важными.

Другой психолог, Роберт Штернберг, предполагает, что есть 3 основных аспекта интеллекта: аналитический, практический и творческий. Как и Гарднер, он также считает, что традиционные тесты интеллекта фокусируются только на одном аспекте - аналитическом - и не обращают внимания на необходимый баланс двух других аспектов.

Один из альтернативных типов интеллекта, часто упоминаемый в популярных СМИ, - это «эмоциональный интеллект», разработанный Дэниелом Гоулманом и несколькими другими исследователями. Это относится к способности человека понимать и осознавать свои собственные эмоции, а также эмоции окружающих вас людей. Эта способность позволяет вам лучше справляться с социальными взаимодействиями и отношениями.

Вы умны? Или просто умница?
В образовательном контексте интеллект человека часто приравнивается к его академической успеваемости, но это не обязательно правильно.Конечно, способность человека мыслить аналитически и использовать свои знания и опыт часто более важна, чем их способность владеть большим количеством фактов. Также обратите внимание, что слово «интеллект» происходит от латинского глагола «intellegere», что означает «понимать», однако способность понимать можно считать отличным от «умного» - способности адаптироваться, а «умный» - способности понимать творчески адаптироваться!

Вам также может понравиться ...

Поделитесь своей историей, присоединитесь к обсуждению или обратитесь за советом..

Хорошо. Прежде всего (на мой взгляд) интеллект и память - это не одно и то же. Во-вторых, все это теории людей, которые называют себя психологами, потому что у них есть лист бумаги, которого нет у некоторых из нас. Теперь давайте начнем с моей теории. Я думаю об этой теории, что интеллектуалы обладают кратковременной памятью, но навыками быстрого решения проблем. Я давно читал некоторые теории, и это теория, которая меня всегда интересовала. Так что я читал, что память может расти по мере того, как вы становитесь старше, и ваши быстрые проблемы навыки решения становятся все медленнее, почему я нигде не прочитал, что эти 2 нельзя объединить, если вся эта теория - всего лишь ТЕОРИЯ.Теперь я дам вам небольшой совет, с чего начиналась моя теория: вы все, должно быть, слышали о психическом заболевании шизофрении, у меня есть сосед, который болел этим заболеванием, и я действительно подружился с ним, даже если ему было 35 лет, я жил в маленьком доме. все знали его, и только несколько моих друзей и я тусовались с ним, потому что они были напуганы. Так что, когда мы тусовались, я действительно видел несколько тиков из-за болезней, но ничего не произошло, потому что он принимал свои лекарства, когда нужно было, он действительно 90% времени, но всякий раз, когда мы начинали говорить о какой-то теории или о чем-то, что требует логических ответов, он всегда перехитрил всех нас, я знаю, что я был всего лишь ребенком, но я всегда интересовался интеллектом всех уровень, поэтому я хочу быть самым умным человеком на этой планете давным-давно.Вернемся к истории. Не только я думал, что он действительно умен, все в его возрасте говорили то же самое, что он был намного умнее всех, кого они знали, он также играл на гитаре и был очень талантлив. Так вот, когда я начал анализировать всех своих друзей и меня, играющих в игры с памятью и решение проблем и интеллектуальных вопросов, и результат был никем иным, как я не мог проиграть ни в чем, кроме MEMORY GANES. И через некоторое время я услышал о другом человеке, страдающем шизофренией, недалеко от моего района, что он ходил на уроки кунг-фу, и он намного опережал всех в своем возрасте, и намного старше своего возраста он закончил университет со всеми пятерками и немного позже. у него были болезни, и он всегда говорил всем: «Они сделали вот так, они новые, я собирался сделать открытие о человеческом разуме, как никто другой».Было ли это подсознанием того, что он сказал ему, что зашел слишком далеко, и он начал думать, что кто-то действительно что-то с ним сделал или кто-то действительно сделал, мы никогда не узнаем. И вот когда он щелкнул меня и начал опрашивать людей об интеллигенции и шизофрении, действительно очень редко можно где-нибудь прочитать, что есть кто-то с шизофренией, который не всегда был впереди всех в его возрасте. И это моя теория, если «ПАМЯТЬ» растет по мере того, как вы становитесь старше, и, как я бы сказал (быстрое мышление, решение интеллектуальных вопросов), «ИНТЕЛЛЕКТ» ослабевает по мере того, как вы становитесь старше.Чем отличается ИНТЕЛЛЕКТ и ПАМЯТЬ = до шизофрении они все были очень умными людьми, т.

ares_GOW - 13 июля 18 в 1:08

IQ - это для меня сложная тема, которую сложно измерить и понять с нынешними человеческими знаниями математики, и если кто-нибудь скажет мне, мы будем использовать как наиболее требовательную отрасль, чтобы принять участие в поиске решений для более серьезных проблем нашей Вселенной и нашего времени. знать также, что кто сегодня является самой интеллектуальной личностью на планете, называемой Землей, и его или ее IQ?

DNA или Dr.молекула - 30 окт.12 в 7:29

Я много читал об интеллекте, и меня удивляет, что почти во всех книгах обсуждаются одни и те же или похожие точки с разных сторон. Единственное подробное обсуждение интеллекта, которое подробно объясняет разницу между интеллектом животных и человека простым и понятным языком, - это книга «Восхождение человека», написанная австралийским психологом Генри Гобусом. Определенно книга, которую вы должны поставить на первое место в своем списке. Реджи

Реджи - 28 сен-12 в 11:10

Сами психологи не понимают, что такое интеллект.Что касается моего мышления, то «интеллект» - это способность индивида принимать решения на пороге проблемы.

Bilal - 14 сентября 12 в 10:07

Неужели интеллект, по определению психолога Говарда Гарднера, нельзя точно измерить некоторыми тестами до настоящего времени, а можно просто наблюдать по наличию различных характеристик, присущих человеку?

mandeep - 4 апр-12 в 15:29

это первый раз, когда я могу прочитать что-то действительно интересное об интеллекте... спасибо, что поделился этим ...

sirsoulbearer - 29 февраля 12 в 5:37

Заголовок:

MissMsMrsMrDrRev'dProf.Other

(не показан)

Подтвердить:

Искусственный интеллект и его последствия для будущих страданий - Центр долгосрочного риска

Впервые написано: 14 мая 2014 г .; последнее обновление: 3 янв 2019

Сводка

Искусственный интеллект (ИИ) изменит мир в конце этого столетия.Я ожидаю, что этот переход будет «мягким взлетом», при котором многие слои общества будут обновляться вместе в ответ на постепенное развитие ИИ, хотя не следует исключать возможность более жесткого взлета, при котором один проект ИИ «сойдет с ума». Если искусственный интеллект-мошенник получит контроль над Землей, он приступит к достижению своих целей, колонизируя галактику и добившись некоторых очень интересных достижений в науке и технике. С другой стороны, это не обязательно будет уважать человеческие ценности, включая ценность предотвращения страданий менее могущественных существ.Повлечет ли сценарий с мошенническим ИИ больше ожидаемых страданий, чем другие сценарии, - вопрос, который предстоит изучить дальше. Тем не менее, область этики и политики в области ИИ кажется очень важным пространством, где альтруисты могут оказывать положительное влияние во многих измерениях. Расширение диалога и оспаривание предрассудков «мы против них» может оказаться полезным.

Другие версии

* Некоторые из новых письменных разделов этой пьесы отсутствуют в подкасте, потому что я записал их некоторое время назад.

Введение

Эта статья содержит некоторые наблюдения о том, что потенциально может быть машинной революцией в истории Земли. Для общего ознакомления лучше всего начать со статьи в Википедии о технологических особенностях.

Я не эксперт по всем аргументам в этой области, и мои взгляды остаются открытыми для изменения с появлением новой информации. Перед лицом эпистемических разногласий с другими очень умными наблюдателями имеет смысл в некоторой степени поверить в различные точки зрения.Каждый человек вносит уникальный вклад в обсуждение в силу его или ее особого фона, опыта и интуиции.

На сегодняшний день я не нашел подробного анализа того, как те, кого больше волнует предотвращение страданий, чем другие ценности, должны подходить к вопросам сингулярности. Мне кажется, что это серьезный пробел, и исследования по этой теме заслуживают первоочередного внимания. В целом, важно расширить обсуждение вопросов сингулярности, чтобы охватить более широкий круг участников, чем инженеры, технофилы и ботаники-фантасты, которые исторически были пионерами в этой области.

И. Дж. Гуд в 1982 г. заметил: «Срочное вытесняет важное, поэтому об этических машинах написано не так много». К счастью, это может измениться.

Неужели "сингулярность" безумна?

Осенью 2005 года друг указал мне на книгу Рэя Курцвейла «Эпоха духовных машин ». Это было мое первое знакомство с идеями «сингулярности», и книга показалась мне довольно удивительной. В то же время многое из этого казалось мне довольно неправдоподобным. В соответствии с позицией моих коллег я полагал, что Курцвейл сошел с ума и, хотя его идеи заслуживают дальнейшего изучения, их не следует принимать за чистую монету.

В 2006 году я открыл для себя Ника Бострома и Элиэзера Юдковски, и я начал следить за организацией, которая тогда называлась Институтом сингулярности для искусственного интеллекта (SIAI), которая сейчас называется MIRI. Я воспринял идеи SIAI более серьезно, чем Курцвейла, но мне было неловко упомянуть организацию, потому что первое слово в названии SIAI вызывает у слушателей «тревогу безумия».

Я начал изучать машинное обучение, чтобы лучше понять область искусственного интеллекта, а осенью 2007 года переключился на информатику в колледже.Когда я читал учебники и статьи по машинному обучению, мне казалось, что «узкий ИИ» сильно отличается от тех фантазий о сильном ИИ, которые рисовали люди. «Программы ИИ - это всего лишь набор уловок», - подумал я. «Это не интеллект; это просто люди, использующие компьютеры для манипулирования данными и выполнения оптимизации, и они одевают это как« ИИ », чтобы это звучало сексуально». В частности, машинное обучение казалось просто версией статистики для компьютерных ученых. Нейронные сети были лишь разработанной формой логистической регрессии.Существовали стилистические различия, такие как сосредоточение информатики на перекрестной проверке и начальной загрузке вместо тестирования параметрических моделей, что стало возможным благодаря тому, что компьютеры могут выполнять операции с большим объемом данных, которые были недоступны для статистиков в 1800-х годах. Но в целом эта работа не была похожа на тот «настоящий» интеллект, о котором люди говорили об общем ИИ.

Это отношение начало меняться, когда я стал больше изучать когнитивные науки. До 2008 года мои представления о человеческом познании были расплывчатыми.Как и большинство грамотных в науке людей, я считал, что мозг является продуктом физических процессов, включая модели возбуждения нейронов. Но мне не хватало дальнейшего понимания того, что может содержать черный ящик мозгов. Это привело меня в замешательство относительно того, что означало «свобода воли» до середины 2008 года и что означало «сознание» до конца 2009 года. Когнитивная наука показала мне, что мозг на самом деле очень похож на компьютер, по крайней мере, в смысле будучи детерминированным устройством обработки информации с отдельными алгоритмами и модулями.При ближайшем рассмотрении эти алгоритмы могут показаться такими же «глупыми», как и типы алгоритмов в узком ИИ, которые я ранее отвергал как «не совсем разумные». Конечно, мозг животных объединяет эти, казалось бы, глупые подкомпоненты поразительно сложным и надежным образом, но теперь я мог видеть, что разница между узким ИИ и мозгом была скорее вопросом степени, чем вида. Теперь казалось правдоподобным, что широкий ИИ может возникнуть в результате большой работы над узким ИИ в сочетании с правильным соединением частей вместе.

Итак, идея сингулярности общего искусственного интеллекта казалась менее безумной, чем это было изначально. Это был один из редких случаев, когда смелая претензия выглядела более вероятной при дальнейшем рассмотрении; обычно экстраординарные утверждения не имеют достаточных доказательств и рассыпаются при ближайшем рассмотрении. Теперь я думаю, что вполне вероятно (возможно, ~ 75%), что люди создадут ИИ хотя бы человеческого уровня в течение следующих ~ 300 лет, при условии отсутствия серьезных катастроф (таких как устойчивый мировой экономический коллапс, глобальная ядерная война, крупномасштабные нанотехнологии). война и т. д.), а также игнорирование антропных соображений.

Особенность больше AI

Концепция «сингулярности» шире, чем предсказание сильного ИИ, и может относиться к нескольким отдельным подсмыслам. Как и в случае с большинством идей, с «сингулярностью» связано много фантазий и преувеличений, но, по крайней мере, основная идея о том, что технология будет развиваться ускоренными темпами в течение некоторого времени в будущем, без серьезных неудач, не вызывает особых споров. Экспоненциальный рост - это стандартная модель в экономике, и, хотя это не может продолжаться вечно, это была надежная модель на протяжении всей человеческой и даже дочеловеческой истории.

MIRI делает упор на ИИ по уважительной причине: в конце концов, долгосрочное будущее нашей галактики будет диктоваться ИИ, а не биотехнологиями, нанотехнологиями или другими низкоуровневыми системами. ИИ - это «мозг операции». Конечно, это не означает автоматически, что ИИ должен быть в центре нашего внимания. Может быть, другие революционные технологии или социальные силы будут первыми и заслуживают более высокого приоритета. На практике я думаю, что сосредоточение внимания на ИИ кажется довольно важным даже по сравнению с конкурирующими сценариями, но полезно исследовать многие области параллельно, по крайней мере, на небольшой глубине.

Кроме того, я не вижу резкой разницы между «ИИ» и другими областями. Прогресс в области программного обеспечения ИИ во многом зависит от компьютерного оборудования и, по крайней мере, немного зависит от других основ информатики, таких как языки программирования, операционные системы, распределенные системы и сети. ИИ также во многом перекликается с нейробиологией; это особенно верно, если полная эмуляция мозга приходит раньше восходящего ИИ. И все остальное в обществе тоже имеет большое значение: насколько умны и ориентированы на инженерное дело граждане? Сколько правительства финансируют исследования в области ИИ и когнитивных наук? (Я рекомендую меньше, чем больше.) Какие виды военных и коммерческих приложений разрабатываются? Стабильны ли другие опорные компоненты общества? Какие меметические линзы есть у общества для понимания и борьбы с этими тенденциями? И так далее. История ИИ - это часть более широкой истории социальных и технологических изменений, в которой одна часть влияет на другие части.

Значительные тенденции в искусственном интеллекте могут отличаться от того, что мы видим в фильмах. Они могут не включать в себя когнитивных агентов, подобных животным, в большей степени, чем более «скучные», ориентированные на бизнес компьютерные системы.Одними из самых революционных компьютерных технологий в период 2000–2014 годов были дроны, смартфоны и социальные сети. Все они включают в себя некоторый ИИ, но ИИ в основном используется как компонент более крупной, не связанной с ИИ системы, в которой многие другие аспекты разработки программного обеспечения играют не менее важную роль.

Тем не менее, мне кажется почти неизбежным, что цифровой интеллект в той или иной форме в конечном итоге оставит биологических людей в пыли , если технический прогресс будет продолжаться без сбоев.Это почти очевидно, когда мы уменьшаем масштаб и замечаем, что история жизни на Земле состоит в том, что один вид снова и снова обгоняет другой. Принцип конкурентного исключения экологии предполагает, что в конечном итоге либо люди, либо машины будут играть роль самых разумных существ на планете, поскольку «когда один вид имеет хотя бы малейшее преимущество или преимущество над другим, то тот, у кого есть преимущество, будет доминировать в долгосрочной перспективе ».

Осознает ли общество важность ИИ?

Основная предпосылка сверхразумных машин, приоритеты которых отличаются от приоритетов их создателей, была в общественном сознании в течение многих десятилетий.Возможно, даже Франкенштейн , опубликованный в 1818 году, выражает эту основную идею, хотя более современные формы включают 2001: Космическая одиссея (1968), Терминатор (1984), I, Робот (2004) и многие другие. Больше. Вероятно, большинство людей в западных странах хотя бы слышали об этих идеях, если не смотрели или не читали художественные произведения на эту тему.

Так почему же большинство людей, в том числе многие представители общественной элиты, игнорируют сильный ИИ как серьезную проблему? Одна из причин заключается в том, что мир действительно большой, и есть много важных (и не очень важных) вопросов, требующих внимания.Многие люди думают, что до сильного ИИ еще слишком далеко, и нам следует сосредоточиться на ближайших проблемах. Кроме того, вполне возможно, что сама научная фантастика является частью причины: люди могут списывать сценарии ИИ как «просто научную фантастику», как я бы сделал до конца 2005 г. (Конечно, это отчасти не зря, поскольку изображения ИИ в фильмах обычно очень нереалистичны.) Часто цитирование Голливуда воспринимается как заставляющее задуматься о том, что ИИ выходит из-под контроля, без особых аргументов, подтверждающих эту позицию.Например: «давайте, пожалуйста, оставим обсуждение в рамках разумного и оставим восстания роботов голливудским сценаристам».

По мере развития ИИ мне трудно представить, что основное общество будет игнорировать эту тему навсегда. Возможно, осведомленность будет расти постепенно, или, возможно, момент, когда ИИ-спутник вызовет лавину интереса. Стюарт Рассел ожидает, что

Так же, как исследователи ядерного синтеза рассматривают проблему сдерживания термоядерных реакций как одну из главных проблем своей области, кажется неизбежным, что вопросы контроля и безопасности станут центральными для ИИ по мере развития этой области.

Я думаю, что вопросы политики в области ИИ будут активно обсуждаться в ближайшие десятилетия, хотя возможно, что ИИ будет похож на ядерное оружие - чего все боятся, но страны не могут остановиться из-за динамики гонки вооружений. . Таким образом, даже если ИИ будет продвигаться медленно, вероятно, есть смысл подумать над этими проблемами заблаговременно, хотя я бы не стал считать контрфактическую ценность этого астрономической по сравнению с другими проектами отчасти потому, что общество воспользуется слабостью, когда тема становится более заметной.

[Обновление , февраль 2015 г. : я написал предыдущие абзацы в основном в мае 2014 года, до того, как была выпущена книга Ника Бострома Superintelligence . Вслед за книгой Бострома волна дискуссий о рисках ИИ возникла у Илона Маска, Стивена Хокинга, Билла Гейтса и многих других. Риск ИИ внезапно стал основной темой, которую обсуждают почти все крупные новостные агентства, по крайней мере, в одной или двух статьях. Это предвещает то, чего мы еще увидим в будущем. Популярность темы ИИ возникла гораздо раньше, чем я предполагал.]

Мягкий взлет кажется более вероятным?

Различные мыслители обсуждали вероятность «жесткого» взлета, при котором отдельный компьютер или набор компьютеров быстро становятся сверхразумными сами по себе, по сравнению с «мягким» взлетом, при котором общество в целом трансформируется ИИ в более распределенной, непрерывной форме. "Дебаты Хансона-Юдковского о ИИ и Фуме" обсуждают это очень подробно. Эта тема также рассматривалась многими другими, такими как Рамез Наам против Уильяма Хертлинга.

Долгое время я склонялся к видению ИИ Юдковским, потому что я уважаю его мнение и не вдавался в подробности слишком внимательно. Это также наиболее типичный пример мятежного ИИ в научной фантастике. В начале 2014 года мой друг оспорил эту точку зрения, отметив, что вычислительная мощность является серьезным ограничением для человеческого разума. Мой друг предположил, что развитие ИИ будет медленным и будет распространяться по обществу, а не оставаться в руках одной команды разработчиков.Поскольку я читал больше литературы по ИИ, я думаю, что этот взгляд на мягкий взлет, скорее всего, будет правильным. Наука - всегда постепенный процесс, и почти все инновации в области ИИ исторически продвигались крошечными шагами. Я предполагаю, что даже эволюция людей от их предков-приматов была «мягким» взлетом в том смысле, что ни один единственный сын или дочь не были намного умнее, чем его или ее родители. Развитие технологий в целом было довольно непрерывным. Я, вероятно, согласен с Полом Кристиано в том, что «маловероятно, что в искусственном интеллекте произойдут быстрые, прерывистые и неожиданные разработки, которые выведут его на сверхчеловеческий уровень [...]. »

Конечно, нет гарантий, что инновации в области ИИ распространятся в обществе. В какой-то момент, возможно, правительства возьмут контроль в стиле Манхэттенского проекта, и они сохранят достижения в секрете. Но даже в этом случае я ожидаю, что внутренние достижения исследовательских групп небольшими шагами добавят когнитивные способности. Даже если у вас есть теоретически оптимальный интеллектуальный алгоритм, он ограничен вычислительными ресурсами, поэтому вам понадобится либо много оборудования, либо аппроксимационные хаки (или, скорее всего, оба), прежде чем он сможет эффективно работать в многомерном пространстве состояний реального мира, и это опять же означает более медленную траекторию.AIXI (tl) Маркуса Хаттера является примером теоретически оптимального общего интеллекта, но большинство исследователей ИИ считают, что он не будет работать для общего искусственного интеллекта (AGI), потому что его вычисления астрономически дороги. Бен Гертцель объясняет: «Я думаю, это говорит вам кое-что интересное. Это говорит вам, что работа с ограничениями ресурсов - с ограниченностью ресурсов времени и пространства - на самом деле имеет решающее значение для интеллекта. Если вы снимете ограничение, чтобы делать что-то эффективно, тогда AI и AGI - тривиальные проблемы."

Робин Хэнсон утверждает, что в "Я все еще не понимаю":

Да, иногда архитектурный выбор имеет более широкое влияние. Но я был исследователем искусственного интеллекта девять лет, закончившийся двадцать лет назад, и никогда не видел, чтобы выбор архитектуры имел огромное значение по сравнению с другими разумными вариантами архитектуры. Для большинства больших систем общая архитектура имеет гораздо меньшее значение, чем правильная проработка множества деталей.

Это говорит о том, что маловероятно, что одно единственное понимание окажет астрономическое влияние на производительность ИИ.

Точно так же мой опыт показывает, что алгоритмы машинного обучения имеют меньшее значение, чем данные, на которых они обучаются. Я думаю, что это общее мнение специалистов по данным. Есть известный слоган: «Больше данных - больше данных». Основная причина, по которой Google работает так хорошо, заключается в том, что у него так много пользователей, что даже непонятные запросы, орфографические ошибки и т. Д. Будут где-то в его журналах. Но если прирост производительности достигается за счет данных, то он ограничивается аппаратным обеспечением, которое, как правило, неуклонно растет.

В посте Хэнсона «Я все еще не понимаю» продолжается: «Чтобы лучше учиться, проект должен быть намного лучше в сотнях конкретных видов обучения. Это очень сложно сделать в небольшом проекте. " Андерс Сандберг делает то же самое:

.

По мере того, как объем знаний растет, становится все труднее и труднее следить и получать обзор, что требует специализации. [...] Это означает, что для проекта разработки могут потребоваться специалисты во многих областях, что, в свою очередь, означает, что меньший размер группы может заниматься разработкой.В свою очередь, это означает, что небольшой группе очень трудно опередить всех во всех областях просто потому, что у нее не будет необходимого ноу-хау во всех необходимых областях. Решение, конечно, заключается в том, чтобы нанять его, но это расширит группу.

Одним из наиболее убедительных аргументов против «фальсификаций» является точка зрения Дж. Сторрса Холла о том, что искусственный интеллект, стремящийся стать мировой сверхдержавой, должен опередить всю мировую экономику из 7 миллиардов человек, плюс природные ресурсы и физический капитал.Было бы гораздо лучше специализироваться, продавать свои услуги на рынке и приобретать власть / богатство способами, которые делает большинство людей. В мире много жаждущих власти людей, но обычно они идут на Уолл-стрит, К-стрит или Кремниевую долину, вместо того чтобы строить планы мирового господства в своем подвале. Почему ИИ должен быть другим? Некоторые возможности:

  1. Будучи построенным по-другому, он способен создать эффективную стратегию мирового господства, о которой не догадывался ни один человек.
  2. Его нечеловеческая форма позволяет ему распространяться по Интернету и делать копии самого себя.

Я скептически отношусь к №1, хотя полагаю, что если ИИ очень чуждый, такие неизвестные неизвестные станут более вероятными. №2 - интересный момент. Похоже, что это довольно хороший способ распространить себя, поскольку ИИ - это стать полезным программным продуктом, который многие люди хотят установить, то есть продавать свои услуги на мировом рынке, как сказал Холл. Конечно, как только это будет сделано, возможно, ИИ найдет способ захватить мир.Возможно, он сможет молча подавить конкуренты в области ИИ. Возможно, он сможет взломать компьютеры по всему миру через Интернет и Интернет вещей, как это сделал ИИ в серии Delete . Возможно, ему удастся изобрести способ убедить людей предоставить ему доступ к чувствительным системам управления, как это сделал Скайнет в Терминатор 3 .

Я считаю такие сценарии захвата ИИ более правдоподобными, чем стремительное самосовершенствование сверхразума. В самом деле, даже разум человеческого уровня, который может распространять свои копии через Интернет, может взять под контроль человеческую инфраструктуру и, следовательно, захватить мир.Никакого "пена" не требуется.

Вместо того, чтобы больше обсуждать здесь аргументы между жестким и мягким взлетом, я добавил обсуждение в Википедию, где контент получит больше читателей. См. «Жесткий взлет против мягкого» в «Взрыв интеллекта».

Различие между жестким и мягким, очевидно, зависит от степени. И, возможно, сколько времени занимает процесс , не самый подходящий способ разбить пространство сценариев. Для практических целей более уместен вопрос: следует ли ожидать, что контроль результатов ИИ будет в основном в руках нескольких разработчиков «начального ИИ»? В этом случае альтруистам следует сосредоточиться на влиянии на основную группу экспертов по ИИ или, возможно, на их военных / корпоративных лидеров.Или нам следует ожидать, что общество в целом будет играть большую роль в формировании того, как ИИ разрабатывается и используется? В этом случае структуры управления, социальная динамика и нетехнические мыслители будут играть важную роль не только в влиянии на объем исследований ИИ, но и в том, как технологии развертываются и постепенно формируются по мере их развития.

Возможно, что одна страна - возможно, Соединенные Штаты или, может быть, Китай в последующие десятилетия - будет лидером в развитии ИИ, особенно если исследования станут национализированными, когда технология ИИ станет более мощной.Захватит ли тогда эта страна мир? Я не уверен. Соединенные Штаты имели монополию на ядерное оружие в течение нескольких лет после 1945 года, но они не уничтожили Советский Союз. Страна с монополией на искусственный суперинтеллект может также воздержаться от уничтожения своих конкурентов. С другой стороны, ИИ должен обеспечивать гораздо более изощренное наблюдение и контроль, чем это было возможно в 1940-х годах, так что монополия может быть устойчивой даже без применения радикальных мер.В любом случае, возможно, страна со сверхразумом просто экономически превзойдет остальной мир, сделав военную мощь излишней.

Помимо одной страны, захватывающей мир, другая возможность (возможно, более вероятная) состоит в том, что ИИ разрабатывается распределенным образом, либо открыто, как это происходит в академических кругах сегодня, либо тайно правительствами, как в случае с другим оружием. массового уничтожения.

Даже в случае мягкого взлета наступит момент, когда люди не смогут идти в ногу с темпами мышления ИИ.(Мы уже видим пример этого с алгоритмическими системами торговли акциями, хотя люди-трейдеры по-прежнему нужны для более сложных задач прямо сейчас.) Братья у власти должны быть переведены на более быструю человеческую загрузку, доверенные ИИ, созданные с нуля, или некоторая комбинация двух. В медленном сценарии может быть много интеллектуальных систем с сопоставимыми уровнями производительности, поддерживающих баланс сил, по крайней мере, какое-то время. В долгосрочной перспективе синглтон кажется правдоподобным, потому что компьютеры - в отличие от человеческих королей - могут перепрограммировать своих слуг, чтобы они захотели подчиняться их приказам, а это означает, что по мере того, как агент получает больше центральной власти, он вряд ли позже потеряет ее из-за внутренних бунт (только через внешнюю агрессию).Кроме того, эволюционная конкуренция не является стабильным состоянием, в отличие от синглтона. Кажется вероятным, что эволюция в конечном итоге приведет к синглтону в тот или иной момент - либо потому, что одна фракция захватывает мир, либо потому, что конкурирующие фракции образуют стабильное соглашение о сотрудничестве - и после этого конкуренция не вернется. (Тем не менее, если синглтон является просто условным соглашением о сотрудничестве между фракциями, которые все еще не согласны, можно представить, что это сотрудничество развалится в будущем....)

Большинство проблем человечества в основном связаны с проблемами координации / эгоизма. Если бы люди были совершенно альтруистами, мы могли бы легко избавиться от бедности, перенаселения, войн, гонки вооружений и других социальных недугов. Проблемы «человек против природы» останутся, но они все больше исчезают по мере развития технологий. Если предположить, что появится цифровой синглтон, шансы его вымирания кажутся очень небольшими (за исключением вторжений инопланетян или других внешних факторов), потому что, если синглтон не имеет очень близорукой функции полезности, он должен тщательно учитывать все последствия своих действий - в отличие от подхода «воры», который человечество в настоящее время принимает в отношении большинства технологических рисков из-за того, что оно желает получить выгоды и прибыль сразу же и не хочет проигрывать конкурентам.По этой причине я подозреваю, что большинство из «12 способов, которыми человечество могло бы уничтожить всю солнечную систему» ​​Джорджа Дворского вряд ли осуществятся, поскольку большинство из них предполагают грубую ошибку со стороны развитого земного интеллекта, но, вероятно, к тому времени, когда земной интеллект сможет осуществлять межпланетную инженерию в нетривиальных масштабах, у нас уже есть цифровой синглтон, который тщательно исследует риски своих действий перед их выполнением. Тем не менее, это может быть неверно, если конкурирующие ИИ начнут заниматься астроинженерией до того, как синглтон будет полностью сформирован.(Между прочим, я должен указать, что предпочитаю, если космос не будет успешно колонизирован, потому что это может астрономически увеличить разумность и, следовательно, страдания.)

Взрыв разведки?

Иногда утверждают, что нам следует ожидать жесткого взлета, потому что динамика развития ИИ кардинально изменится, как только ИИ начнут совершенствоваться. Один из стилизованных способов объяснить это - использовать дифференциальные уравнения. Пусть I (t) будет интеллектом ИИ в момент времени t.

  • Пока люди создают ИИ, у нас есть dI / dt = c, где c - некоторый постоянный уровень инженерных способностей человека. Это означает, что I (t) = ct + constant, линейный рост I со временем.
  • Напротив, как только ИИ смогут спроектировать себя, у нас будет dI / dt = kI для некоторого k. То есть темпы роста будут выше, поскольку разработчики ИИ станут более умными. Отсюда следует, что I (t) = Ae t для некоторой константы A.

Люк Мюльхаузер сообщает, что идея взрыва интеллекта, когда машины начнут совершенствоваться, «поразила меня, как поезд.Не потому, что это было абсурдно, а потому, что это было очевидной правдой ». Я думаю, что этот вид экспоненциальной петли обратной связи лежит в основе многих аргументов в пользу взрыва интеллекта.

Но давайте подумаем об этом повнимательнее. Что такого особенного в том, что машины могут понимать и модифицировать себя? Безусловно, понимание собственного исходного кода поможет вам улучшить себя. Но люди уже понимают исходный код современных ИИ с прицелом на улучшение до .Более того, современные ИИ намного проще, чем будут ИИ человеческого уровня, а современные ИИ гораздо менее умны, чем люди, которые их создают. Что проще: (1) улучшить интеллект такого умного человека, как вы, или (2) улучшить интеллект чего-то гораздо более глупого? (2) обычно проще. Так что, если уж на то пошло, интеллект ИИ сейчас должен «взорваться» быстрее, потому что его можно поднять с помощью чего-то гораздо более умного, чем он сам. Как только ИИ потребуется улучшить себя, им придется действовать самостоятельно, без руководства уже существующей модели намного превосходящего интеллекта, на которой можно было бы строить свои разработки.

По аналогии, труднее создавать новые разработки, если вы - компания-лидер на рынке; легче, если вы конкурент, пытающийся наверстать упущенное, потому что вы знаете, к чему стремиться и какие проекты нужно перепроектировать. ИИ сейчас похож на конкурента, который пытается догнать лидера рынка.

Можно сказать иначе: константы в дифференциальных уравнениях могут быть важны. Даже если развитие человеческого ИИ линейно, этот прогресс может быть быстрее, чем медленная экспоненциальная кривая, до некоторой точки намного позже, когда экспонента не догонит.

В любом случае, я с осторожностью отношусь к таким простым дифференциальным уравнениям. Почему скорость увеличения интеллекта должна быть пропорциональна уровню интеллекта? Может быть, в какой-то момент проблемы станут намного сложнее. Может быть, системы настолько усложняются, что даже небольшие улучшения требуют много времени. Робин Хэнсон повторяет это предложение:

Студенты становятся умнее, когда они узнают больше и учатся учиться. Тем не менее, мы сначала преподаем наиболее ценные концепции, и продуктивность обучения в конечном итоге падает, а не взрывается до бесконечности.Точно так же повышение производительности фабричных рабочих обычно замедляется со временем по степенному закону.
На мировом уровне средние показатели IQ резко выросли за последнее столетие (эффект Флинна), поскольку мир научился лучше думать и учить. Тем не менее, IQ неуклонно повышается, а не ускоряется. Точно так же на протяжении десятилетий компьютеры и средства связи делали инженеров намного «умнее», не ускоряя закон Мура. По мере того как инженеры становились умнее, их проектные задачи становились все труднее.

Также задайте себе вопрос: Почему существуют стартапы? Частично ответ заключается в том, что они могут внедрять инновации быстрее, чем крупные компании, благодаря меньшему количеству институционального багажа и устаревшему программному обеспечению. В большие системы внести радикальные изменения труднее, чем в маленькие. Конечно, как и в экономике, самосовершенствующийся ИИ может создавать свои собственные виртуальные стартапы для экспериментов с более радикальными изменениями, но, как и в экономике, может потребоваться время, чтобы доказать новые концепции, а затем перевести старые системы на новые. и лучшие модели.

При обсуждении всплеска интеллекта принято оценивать продуктивность ИИ как линейное масштабирование с количеством машин, но это может или не может быть правдой в зависимости от степени распараллеливания. Эмпирические примеры проектов, созданных человеком, показывают, что отдача от увеличения числа сотрудников уменьшается, и хотя компьютеры могут лучше распределять работу из-за большей единообразия и скорости обмена данными, при распараллеливании остаются некоторые накладные расходы. Некоторые задачи могут быть непараллелизируемыми по своей природе, что предотвращает повышение производительности, которое предусмотрено в самых экстремальных сценариях взрыва.

В статье Фреда Брукса «Нет серебряной пули» утверждается, что «не существует единой разработки ни в технологии, ни в технике управления, которая сама по себе обещает хотя бы на один порядок улучшения в течение десятилетия в производительности, надежности и простоте». Точно так же закон Вирта напоминает нам о том, насколько быстро может расти сложность программного обеспечения. Эти моменты делают менее правдоподобным тот факт, что система искусственного интеллекта может быстро настроить себя до уровня суперинтеллекта, используя всего несколько ключевых, пока еще не открытых идей.

Chollet (2017) отмечает, что «даже если одна часть системы имеет способность рекурсивно самоулучшаться, другие части системы неизбежно начнут действовать как узкие места». Мы могли бы сравнить это с законом минимума Либиха: «рост диктуется не общими доступными ресурсами, а самым ограниченным ресурсом (ограничивающим фактором)». Отдельные секторы человеческой экономики могут демонстрировать быстрый рост в разное время, но темпы роста всей экономики более ограничены.

В конце концов, повышение интеллекта должно выровняться хотя бы из-за физических ограничений.С другой стороны, одним из аргументов в пользу дифференциальных уравнений является то, что экономика довольно последовательно следовала экспоненциальным тенденциям с момента эволюции человека, хотя экспоненциальные темпы роста сегодняшней экономики остаются небольшими по сравнению с тем, что мы обычно представляем из «интеллектуального взрыва».

Я думаю, что более веским аргументом в пользу взрыва интеллекта является разница в тактовой частоте между биологическим и цифровым разумом. Даже если развитие ИИ будет очень медленным в субъективные годы, как только ИИ возьмет его на себя, в объективные годы (т.е., обороты вокруг Солнца), темп будет продолжать выглядеть невероятно быстрым. Но если к этому моменту цифровым будет достаточно общества (включая подпрограммы, созданные человеком, и, возможно, полностью цифровых людей), то цифровое ускорение не даст уникального преимущества одному проекту ИИ, который затем сможет захватить мир. Следовательно, жесткий взлет в научно-фантастическом смысле все еще не гарантирован. Кроме того, Хэнсон утверждает, что более быстрые умы приведут к единовременному скачку экономического производства, но не обязательно к устойчивому более высокому уровню роста .

Еще один аргумент в пользу взрыва интеллекта состоит в том, что рост интеллекта может быть обусловлен не столько интеллектом данного агента, сколько коллективными человеко-часами (или машинно-часами), которые стали бы возможными при наличии большего количества ресурсов. Я подозреваю, что исследования ИИ могли бы ускориться как минимум в 10 раз, если бы на них было в 10-50 раз больше финансирования. (Это не то же самое, что сказать, что я хочу увеличения финансирования; на самом деле, я, вероятно, хочу, чтобы финансирование уменьшилось, чтобы дать обществу больше времени для решения этих проблем.) Популяция цифровых умов, которые могут быть созданы за несколько десятилетий, может превышать биологический человеческое население, что означало бы более быстрый прогресс хотя бы за счет численности.Кроме того, цифровой разум может не нуждаться во сне, он будет сосредоточен на своих задачах и т. Д. Однако, опять же, это преимущества в объективном времени, а не коллективном субъективном времени. И эти преимущества не будут доступны только одному первопроходцу ИИ; любая богатая и технологически продвинутая группа, которая не слишком отставала от передовых технологий, могла таким образом усилить развитие своего ИИ.

(Через несколько недель после написания этого раздела я узнал, что гл.4 книги Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies Ника Бострома содержит удивительно похожее содержание, вплоть до использования dI / dt в качестве символов в дифференциальном уравнении. Однако Бостром в основном высказывается в пользу вероятности взрыва разведки. Я отвечаю на аргументы Бострома в следующем разделе.)

Ответ на аргументы Бострома в пользу жесткого взлета

Примечание: Сорен Эльверлин отвечает на этот раздел в видеопрезентации. Я согласен с некоторыми из его пунктов и не согласен с другими.

в гл. 4 of Superintelligence , Бостром предлагает несколько факторов, которые могут привести к тяжелому или, по крайней мере, полутяжелому взлету. Я не полностью не согласен с его утверждениями, и, поскольку это сложные вопросы, я согласен с тем, что Бостром может быть прав. Но я хочу сыграть адвоката дьявола и отстоять точку зрения на мягкий взлет. Я выделил и перефразировал шесть основных аргументов, на мой взгляд, и отвечаю на каждый по очереди.

# 1: Возможно, здесь отсутствует ключевое понимание алгоритма, которое позволяет добиться значительного прогресса.

Может быть, но есть ли у нас прецеденты для этого? Насколько мне известно, все индивидуальные достижения ИИ - и действительно, большинство технологических достижений в целом - не представляют астрономических улучшений по сравнению с предыдущими разработками. Возможно, коннекционистские системы ИИ представляют собой революционное улучшение по сравнению с символическим ИИ для сложных задач, таких как зрение, но я не уверен, насколько они улучшились по сравнению с лучшими альтернативными технологиями. В конце концов, нейронные сети в некотором смысле являются просто более причудливыми формами уже существующих статистических методов, таких как логистическая регрессия.И даже нейронные сети появились поэтапно: персептрон, многоуровневые сети, обратное распространение, рекуррентные сети, глубокие сети и т. Д. Самые революционные достижения в области машинного обучения могут снизить количество ошибок наполовину или около того, что может быть коммерчески очень важным. , но это не так много порядков, как предполагается в сценариях с жестким взлетом.

Помимо искусственного интеллекта, Интернет изменил мир, но в нем было собрано множество идей. Facebook оказал огромное влияние, но он тоже был построен из множества мелких деталей и постепенно рос по мере роста его размера.Microsoft стала фактически монополистом в 1990-х годах, но, возможно, больше по бизнесу, чем по технологическим причинам, и ее влияние в индустрии программного обеспечения в целом, вероятно, не растет. У Google есть квазимонополия на поиск в Интернете, начало которому положил успех PageRank, но большинство его улучшений были небольшими и постепенными. Google стал очень мощным, но не сохранил постоянного преимущества, которое позволило бы ему захватить индустрию программного обеспечения.

Приобретение ядерного оружия может быть ближайшим примером отдельного дискретного шага, который наиболее резко меняет позицию страны, но это может быть исключением.Возможно, другие достижения в области вооружения (стрелы, ружья и т. Д.) Исторически имели несколько драматических последствий.

Бостром не приводит конкретных аргументов в пользу того, что несколько важных открытий могут привести к радикальным скачкам. Он предполагает, что мы можем не заметить улучшений системы, пока она не преодолеет пороговое значение, но это кажется абсурдным, потому что, по крайней мере, разработчики ИИ должны быть хорошо знакомы с производительностью ИИ. Хотя это не совсем точно, есть слоган: «Невозможно улучшить то, что невозможно измерить.«Возможно, прогресс ИИ не попадет в заголовки мировых новостей, но академическое / промышленное сообщество будет хорошо осведомлено о нетривиальных достижениях, а разработчики ИИ будут жить и дышать цифрами производительности.

# 2: как только ИИ преодолеет пороговое значение, он сможет поглощать гораздо больше контента (например, читая Интернет), который ранее был недоступен.

Я сомневаюсь, что в отсутствие других параллельных улучшений это привело бы к захвату мирового сверхразума, потому что нынешний мировой сверхразум (а именно, человечество в целом) уже прочитал большую часть Интернета - фактически, написал это.Я предполагаю, что люди не прочитали весь автоматически сгенерированный текст или огромные потоки числовых данных, но понимание, почерпнутое исключительно из чтения такого материала, было бы низким без более сложного интеллектуального анализа данных и обучения поверх него, и, вероятно, такой интеллектуальный анализ данных уже началось задолго до того, как гипотетический ИИ Бострома научился читать.

В любом случае, я сомневаюсь, что чтение с пониманием - это такая деятельность по принципу «все или ничего», что она может внезапно «включиться», как только ИИ достигнет определенного уровня способностей.Как говорит Бостром (стр. 71), чтение с пониманием 10-летнего ребенка, вероятно, является полным ИИ, т.е. требует решения общей проблемы ИИ. Таким образом, предположение, что вы можете включить способность к чтению с одним улучшением, эквивалентно предположению, что одно единственное понимание может дать астрономический прирост производительности ИИ, о чем мы говорили выше. Если это не так, и если до того, как система ИИ со способностью чтения 10-летнего возраста была системой ИИ со способностью чтения 6-летнего ребенка, почему бы этому ИИ не поглотить Интернет? А до этого почему бы прото-читателю не проглотить версию Интернета, которая была обработана, чтобы облегчить понимание машины? И так далее, пока мы не дойдем до современной системы TextRunner, которую цитирует Бостром, которая уже пожирает Интернет.Не имеет смысла добавлять огромное количество контента только после множества улучшений. Коммерческие стимулы, как правило, дают прямо противоположный эффект: преобразование системы в крупномасштабный продукт, когда появляются даже скромные выгоды, потому что этого может быть достаточно, чтобы получить рыночное преимущество.

Фундаментальный момент заключается в том, что я не думаю, что есть решающий набор компонентов для общего интеллекта, которые все должны быть на месте, прежде чем все это заработает. Трудно разработать системы, которые требуют наличия всех компонентов одновременно, что предполагает, что общий интеллект человека, вероятно, эволюционировал постепенно.Я ожидаю, что можно получить частичный AGI с частичной реализацией компонентов общего интеллекта, и со временем компоненты можно будет сделать более общими. Недостающие компоненты могут быть дополнены вычислениями на базе человека и взломами с использованием узкого ИИ до тех пор, пока не будут найдены более общие решения. Сравните с минимально жизнеспособными продуктами и гибкой разработкой программного обеспечения. В результате общество должно быть перевернуто частичными инновациями в области AGI много раз в течение следующих десятилетий, задолго до того, как полностью человеческий уровень AGI будет завершен.

# 3: Как только система «докажет свою стойкость, достигнув интеллекта человеческого уровня», финансирование оборудования может увеличиться.

Я согласен с тем, что финансирование ИИ может многократно увеличиться из-за внезапного изменения общественного внимания или политической динамики. Но я думаю о множителе 10 или , может быть, 50 в тотальной гонке вооружений в стиле холодной войны. Увеличение аппаратного обеспечения в 50 раз не так важно. Если бы раньше был один ИИ человеческого уровня, теперь их было бы 50.В любом случае, я ожидаю, что момент (ы) спутника для ИИ произойдет задолго до того, как он достигнет человеческого уровня способностей. Компании и военные не настолько глупы, чтобы не вкладывать огромные средства в ИИ с почти человеческим интеллектом.

# 4: Как только человеческий уровень интеллекта будет достигнут, «исследователи могут работать усерднее, [и] можно будет нанять больше исследователей».

Как и в случае с аппаратным обеспечением, описанным выше, я ожидал, что эти моменты "дерьмо до фанатов" произойдут до появления полностью человеческого ИИ.В любом случае:

  • Непонятно, хватит ли специалистов по ИИ для набора в короткие сроки. Другие люди, мыслящие количественно, могли бы переключиться на работу с искусственным интеллектом, но им, предположительно, потребуются годы опыта для получения передовых идей.
  • Число людей, думающих о безопасности искусственного интеллекта, этике и социальных последствиях, также должно увеличиваться в моменты, когда речь идет о Sputnik. Таким образом, соотношение работы политики ИИ к общей работе ИИ может не измениться по сравнению с более медленным взлетом, даже если физические масштабы времени уменьшатся.

# 5: В какой-то момент самоулучшения ИИ будут преобладать над усовершенствованиями человеческих инженеров, что приведет к экспоненциальному росту.

Я обсуждал это в «Интеллектуальном взрыве»? раздел выше. Главное заключается в том, что мы видим много других систем, таких как мировая экономика или закон Мура, которые также демонстрируют положительную обратную связь и, следовательно, экспоненциальный рост, но они не «развиваются» с поразительной скоростью. Непонятно, почему самосовершенствование ИИ, напоминающее экономический рост и другие сложные явления, должно внезапно взорваться быстрее (в субъективное время), чем существующее рекурсивное самосовершенствование человеческого интеллекта с помощью цифровых вычислений.

С другой стороны, возможно, разница между субъективным и объективным временем важна. Если бы ИИ человеческого уровня мог думать, скажем, в 10 000 раз быстрее, чем человек, то при линейном масштабировании он стоил бы 10 000 инженеров. К тому времени, когда появится ИИ человеческого уровня, я ожидаю, что на Земле будет гораздо больше, чем 10 000 разработчиков ИИ, но при наличии достаточного количества оборудования ИИ мог бы копировать себя во много раз, пока его субъективное время не превысило бы время экспертов-людей. Преимущества скорости и копируемости цифрового разума кажутся, пожалуй, самыми сильными аргументами в пользу быстрого взлета по сравнению с человеческими наблюдателями.Обратите внимание, что, как сказал Хансон выше, это цифровое ускорение может быть всего лишь разовым повышением, а не постоянно более высокими темпами роста, но даже одноразового ускорения может быть достаточно, чтобы радикально изменить динамику силы людей по сравнению с -вис машины. Тем не менее, к этому времени должно появиться множество немного недочеловеческих ИИ, и, возможно, они смогут заполнить некоторые пробелы в скорости от имени биологических людей.

Вообще ошибочно представлять искусственный интеллект человеческого уровня на фоне нашего нынешнего мира.Это как представить Tyrannosaurus rex в человеческом городе. Скорее, к тому времени, когда появится ИИ человеческого уровня, мир будет выглядеть совсем иначе. Прежде чем ИИ сможет превзойти человеческие возможности во всех областях, он постепенно превзойдет человеческие возможности во многих узких областях, и эти узкие ИИ помогут людям быстро реагировать. Например, узкий ИИ, который является экспертом в военном планировании, основанном на военных играх, может помочь людям с возможными военными ответами на мошеннические ИИ.

Многие из промежуточных шагов на пути к общему ИИ будут коммерчески полезны и, следовательно, тем временем должны широко распространяться.Как заметил пользователь HungryHobo: «Если бы у вас был ИИ, близкий к человеческому, то, скорее всего, все, что можно было бы запрограммировать в нем с самого начала, чтобы помочь ему в разработке программного обеспечения, уже будет частью набора инструментов, помогающих нормальному программисты ». Даже если исследования искусственного интеллекта станут национализированными и конфиденциальными, их разработчики все равно должны иметь доступ к инструментам искусственного интеллекта с цифровой скоростью почти человеческого уровня, которые должны помочь сгладить переход. Например, Бостром упоминает, как во время аварии флэш-памяти 2010 года (вставка 2, стр.17), высокоскоростная спираль положительной обратной связи завершалась быстродействующим «выключателем». Это уже пример того, как проблемы, возникающие быстрее, чем люди могли их понять, были предотвращены благодаря решениям, происходящим быстрее, чем люди могли их понять. См. Также обсуждение «растяжек» в Superintelligence (стр. 137).

И наоборот, многие глобальные разрушительные события могут произойти задолго до появления полностью человеческого ИИ, поскольку даже недочеловеческий ИИ может быть невероятно мощным.

# 6: «даже когда внешний мир имеет больший общий объем соответствующих исследовательских возможностей, чем какой-либо один проект», возможности оптимизации проекта могут быть более важны, чем возможности мирового », поскольку большая часть возможностей внешнего мира не сосредотачиваться на конкретной рассматриваемой системе ". Следовательно, проект может взлететь и оставить мир позади. (Вставка 4, стр. 75)

То, что можно сказать об этом аргументе, зависит от того, сколько людей нужно для разработки, какой прогресс.Система Watson, которая использовалась на Jeopardy! Для требовалось 15 человек в течение ~ 4 (?) Лет - с учетом существующих в то время инструментов остального мира, которые были разработаны миллионами (а точнее, миллиардами) других людей. Watson был гораздо меньшим шагом вперед, чем тот, который требовался для того, чтобы дать общей разведке преимущество над миром. Сколько еще людей потребуется, чтобы добиться такого радикального скачка в интеллекте? Это, по-видимому, главный аргумент в споре между сторонниками теории soft vs.жесткий взлет.

Насколько сложен мозг?

Можем ли мы понять, насколько общий интеллект основан на нейробиологии? Человеческий мозг принципиально прост или сложен?

Один базовый алгоритм?

Джефф Хокинс, Эндрю Нг и другие предполагают, что у мозга может быть один фундаментальный алгоритм интеллекта - глубокое обучение в кортикальном столбе. Эта идея получает убедительность из-за пластичности мозга. Например, слепые люди могут использовать зрительную кору головного мозга для обработки слуха.Искусственные нейронные сети могут использоваться для классификации любого типа входных данных - не только визуальных и слуховых, но даже в высшей степени абстрактных, таких как сведения о мошенничестве с кредитными картами или ценах на акции.

Может быть, существует один фундаментальный алгоритм для классификации входных данных, но это не подразумевает одного алгоритма для всего, что делает мозг. Помимо коркового столба, мозг имеет множество специализированных структур, которые, кажется, выполняют очень специализированные функции, такие как поощрение обучения в базальных ганглиях, обработка страха в миндалевидном теле и т. Д.Конечно, неясно, насколько важны все эти части или насколько легко было бы заменить их искусственными компонентами, выполняющими те же основные функции.

Одним из аргументов в пользу более быстрого взлета AGI является то, что люди смогли научиться многим сложным вещам (например, высшей математике, музыке, письму, программированию) без каких-либо генетических изменений. И то, что мы теперь знаем, похоже, не представляет собой какого-либо ограничения для того, что мы могли бы узнать, изучив больше. Человеческий набор когнитивных алгоритмов очень гибок, что, кажется, опровергает утверждения о том, что любой интеллект требует специальных разработок.С другой стороны, даже если человеческие гены не сильно изменились за последние 10 000 лет, человеческая культура существенно эволюционировала, и культура претерпевает медленную эволюцию методом проб и ошибок так же, как и гены. Таким образом, можно утверждать, что интеллектуальные достижения человека не являются полностью общими, а основываются на огромном количестве специализированного, развитого содержания. Точно так же, как отдельный случайный человек, изолированный от общества, вероятно, не смог бы развить общую теорию относительности самостоятельно за всю жизнь, так и одиночный случайный ОИИ человеческого уровня, вероятно, тоже не смог бы.Культура - это новый геном, и он медленно развивается.

Более того, некоторые ученые считают, что определенные человеческие способности, такие как язык, , в значительной степени основаны на генетической привязке:

Подход Хомского и Марра к пониманию того, как наш разум достигает того, что он делает, настолько отличается от бихевиоризма, насколько это возможно. Акцент здесь делается на внутренней структуре системы, которая позволяет ей выполнять задачу, а не на внешней связи между прошлым поведением системы и окружающей средой.Цель состоит в том, чтобы раскопаться в «черном ящике», который управляет системой, и описать ее внутреннюю работу, очень похоже на то, как ученый-компьютерщик объяснил бы, как работает грамотно разработанная программа и как ее можно запустить на настольном компьютере.

Записки самого Хомского:

Есть довольно недавняя книга очень хорошего когнитивного нейробиолога Рэнди Галлистела и Кинга, в которой утверждается - на мой взгляд, правдоподобно - что нейробиология развивалась как бы увлеченная ассоцианизмом и связанными с ним взглядами на то, как работают люди и животные.И в результате они искали вещи, обладающие свойствами ассоциативной психологии.

[...] Галлистель годами доказывал, что если вы хотите изучить мозг должным образом, вы должны начать, как Марр, с вопроса, какие задачи он выполняет. Так что его больше всего интересуют насекомые. Итак, если вы хотите изучить, скажем, неврологию муравья, вы спросите, что муравей делает? Оказывается, муравьи делают довольно сложные вещи, например, интеграцию путей. Если вы посмотрите на пчел, пчелиная навигация включает в себя довольно сложные вычисления, включая положение солнца и т. Д., И т. Д.Но в целом он утверждает, что если вы посмотрите на познание животных, в том числе человека, то это вычислительные системы.

Многие части человеческого тела, такие как пищеварительная система или кости / мышцы, чрезвычайно сложны и хорошо настроены, но мало кто утверждает, что их развитие контролируется обучением. Поэтому не исключено, что большая часть базовой архитектуры мозга может быть жестко запрограммирована аналогичным образом.

Обычно исследователи AGI презирают настраиваемые вручную программные алгоритмы, которые не полагаются на полностью общее обучение.Но позиция Хомского бросает вызов этому настроению. Если Хомский прав, то значительная часть человеческого «общего интеллекта» - это точно настроенное, жестко закодированное программное обеспечение, которое мы видим в отраслях разработки программного обеспечения, не связанных с ИИ. И эта точка зрения предполагает более медленный взлет AGI, потому что для настройки всех подробных, конкретных алгоритмов интеллекта требуется время и эксперименты.

Онтогенетическое развитие

Полноценный суперинтеллект, вероятно, требует очень сложной конструкции, но возможно создать «начальный ИИ», который рекурсивно самосовершенствовался бы в сторону суперинтеллекта.Алан Тьюринг предложил это в своей книге 1950 года «Вычислительные машины и интеллект»:

Вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую сознание взрослого, почему бы лучше не попытаться создать программу, имитирующую сознание ребенка? Если затем пройти соответствующий курс обучения, можно получить мозг взрослого. Предположительно, детский мозг - это что-то вроде записной книжки, которую покупают в магазине канцелярских товаров. Довольно маленький механизм и много чистых листов. (Механизм и письмо, с нашей точки зрения, почти синонимы.Мы надеемся, что в детском мозгу так мало механизмов, что что-то подобное можно легко запрограммировать.

Развитие животных кажется, по крайней мере, в некоторой степени устойчивым, основываясь на том факте, что растущие организмы часто функционируют, несмотря на несколько генетических мутаций и вариаций внутриутробной и постнатальной среды. Такие вариации действительно могут иметь влияние - например, более здоровые условия развития, как правило, приводят к появлению более физически привлекательных взрослых, - но большинство людей успешно созревают в широком диапазоне исходных условий.

С другой стороны, аргументом против простоты разработки является огромная сложность нашей ДНК. Он накапливался за миллиарды лет в результате огромного количества эволюционных «экспериментов». Неясно, могут ли инженеры-люди выполнить достаточно измерений, чтобы настроить онтогенетические параметры ИИ семян за короткий период времени. И даже если бы настройки параметров работали на ранних этапах разработки, они, вероятно, потерпели неудачу для более поздних разработок. Вместо того, чтобы исходный ИИ разовьется во «взрослого» сразу, дизайнеры будут разрабатывать ИИ небольшими шагами, поскольку каждый следующий этап разработки потребует значительной настройки, чтобы добиться правильного результата.

Подумайте, сколько усилий требуется человеческим инженерам для создания даже относительно простых систем. Например, я думаю, что количество разработчиков, работающих над Microsoft Office, исчисляется тысячами. Microsoft Office сложен, но все же намного проще, чем мозг млекопитающего. В мозге есть много отлаженных мелких частей. Такая сложность требует огромной работы от разработчиков программного обеспечения. Главный контраргумент заключается в том, что может существовать простой мета-алгоритм, который позволит ИИ выполнить загрузку до такой степени, что он сможет настроить все детали самостоятельно, не требуя участия человека.Это может быть так, но я предполагаю, что любое элегантное решение будет чрезвычайно затратным в вычислительном отношении. Например, биологическая эволюция смогла точно настроить человеческий мозг, но сделала это с помощью огромных вычислительных мощностей за миллионы лет.

Количество мозга по сравнению с качеством

Распространенная аналогия пропасти между суперинтеллектом и людьми - это аналогия между людьми и шимпанзе. В книге «Объяснение сознания » Дэниел Деннет упоминает (стр. 189–190), что у наших предков-гоминидов мозг был примерно в четыре раза больше, чем у шимпанзе, но примерно такой же по структуре.Это может склонить человека к мысли, что один только размер мозга может дать сверхразум. Может быть, нам просто нужно еще раз увеличить в четыре раза человеческий мозг, чтобы произвести сверхразумных людей? Если да, то не будет ли это тяжелым взлетом, поскольку учетверенное оборудование относительно легко?

Но на самом деле, как объясняет Деннет, четырехкратное увеличение размера мозга от шимпанзе до человека, предшествовавшего появлению языка, кулинарии, сельского хозяйства и т. Д., Произошло еще до появления языка, кулинарии, сельского хозяйства и т.д. размер как таковой - от программного обеспечения помимо оборудования.Юдковски, кажется, согласен: «У людей объем мозга примерно в четыре раза больше, чем у шимпанзе, но разница между нами, вероятно, в основном состоит в когнитивных алгоритмах на уровне мозга».

Но культурные изменения (программное обеспечение), вероятно, прогрессируют намного медленнее, чем аппаратные средства. Интеллект человеческого общества рос экспоненциально, но медленно, и редко случались инновации, позволяющие одной группе быстро превзойти всех остальных в том же регионе мира. (Между изолированными регионами мира ситуация иногда была иной - e.г., европейцы с пистолетами Максим одолели африканцев из-за очень разного уровня индустриализации.)

Больше воздействия в сценариях жесткого взлета?

Некоторые, в том числе Оуэн Коттон-Барратт и Тоби Орд, утверждали, что даже если мы думаем, что мягкий взлет более вероятен, может быть более целесообразно сосредоточиться на сценариях жесткого взлета, потому что это те случаи, когда общество будет наименее предупреждать и наименьшее количество людей, занимающихся проблемами альтруизма ИИ. Это разумный аргумент, но я бы добавил, что

  • Может быть, резкие взлеты настолько маловероятны, что сосредоточение на них все еще не имеет наивысшего приоритета.(Конечно, стоит изучить некоторые второстепенные сценарии.) Раннее начало формирования того, как общество приближается к мягкому взлету, может иметь важные преимущества, и если мягкий взлет весьма вероятен, эти усилия могут иметь более ожидаемые результаты.
  • Размышление о наиболее вероятных результатах ИИ, а не о наиболее эффективных результатах, также дает нам лучшую платформу для размышлений о других рычагах для формирования будущего, таких как новые технологии, не связанные с ИИ, международные отношения, структуры управления, ценности и т. Д.Сосредоточение внимания на сценарии хвостового ИИ не очень хорошо влияет на работу без ИИ, потому что этого сценария, вероятно, не произойдет. Содействие антивидовому развитию имеет значение независимо от того, будет ли он жестким или мягким (на самом деле, может быть, больше в случае мягкого взлета), поэтому наша модель развития будущего должна в целом ориентироваться на вероятные сценарии. Кроме того, даже если мы в конечном итоге решим сосредоточиться на паскалийском сценарии с низкой вероятностью, но с высокой отдачей, больше информации о наиболее вероятных будущих результатах может помочь нам найти лучшие (более вероятные и / или более важные) паскалианские ставки о чем мы еще не думали.Понимание строится не на пари Паскаля.
  • Что касается более общего вопроса о расчетах ожидаемой ценности, я думаю, что улучшение моделей мира (то есть своих вероятностей) в целом более важно, чем улучшение собственных оценок значений результатов, обусловленных их возникновением. Почему? Наши нынешние рамки видения будущего могут быть очень ошибочными, а оценки «ценности результатов» могут стать устаревшими, если наше представление о том, какие результаты могут произойти, радикально изменится.Более важно сделать важные выводы, которые разрушат наши текущие предположения и приблизят нас к истине, чем уточнять оценки стоимости в рамках наших нынешних наивных моделей мира. Например, средневековые философы мало чего добились бы, если бы спросили, на каких действиях, прославляющих Бога, сосредоточиться, оценив, какие благочестивые поклоны будут иметь наибольшую ценность в случае успеха. Такие философы достигли бы большего, если бы они исследовали, существует ли вообще Бог.Конечно, иногда дебаты по фактическим вопросам зашли в тупик, и, возможно, оценка благоразумных последствий различных сценариев («ценности результатов») может принести меньшие плоды, пока не будет достигнут дальнейший эпистемологический прогресс в отношении вероятностей результатов. (Спасибо другу за то, что вдохновил на этот вопрос.)

В любом случае, различие между жестким и мягким не является двоичным, и, возможно, лучше всего сосредоточиться на сценариях, в которых ИИ человеческого уровня берет верх в масштабе времени в несколько лет.(Временные рамки месяцев, дней или часов кажутся мне довольно невероятными, если, скажем, Скайнет не получит контроль над ядерным оружием.)

В Суперинтеллект Ник Бостром предполагает (гл. 4, стр. 64), что «большинство приготовлений, предпринятых перед началом [а] медленного взлета, будут признаны устаревшими, поскольку лучшие решения постепенно станут видны в свете наступающей эры. " Тоби Орд использует термин «близорукость» для обозначения способов, при которых исследования, слишком далеко опережающие появление проблемы, могут не так полезны, как исследования, когда о проблеме известно больше.Орд противопоставляет это преимуществам раннего старта, включая определение курса. Я думаю, что контрапункты Орда опровергают утверждение, что ранняя работа не будет иметь большого значения при медленном взлете. Отчасти то, как общество отреагировало на ИИ, превосходящий человеческий интеллект, может зависеть от ранних фреймворков и мемов. (Например, рассмотрим продолжающееся влияние изображений Terminator практически на любое обсуждение риска ИИ в популярных СМИ.) Некоторые фундаментальные работы, вероятно, не будут опровергнуты более поздними открытиями; например, границы алгоритмической сложности ключевых алгоритмов были обнаружены несколько десятилетий назад, но будут оставаться актуальными до тех пор, пока интеллект не исчезнет, ​​возможно, через миллиарды лет.Некоторые нетехнические разработки в области политики и философии станут менее устаревшими при изменении развития. И некоторая подготовка AI будет актуальна как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Медленный взлет ИИ, чтобы достичь человеческого уровня, уже происходит, и больше умов должны изучить эти вопросы заранее.

Высказывая родственную, хотя и немного другую точку зрения, Бостром утверждает в Superintelligence (Ch. 5, pp. 85-86), что отдельные лица могут играть большую роль в случаях, когда элиты и правительства недооценивают значение ИИ: «Активисты стремятся к максимуму. Ожидаемое воздействие, таким образом, может пожелать сосредоточить большую часть своего планирования на [сценариях, когда правительства опаздывают в игру], даже если они считают, что сценарии, в которых крупные игроки в конечном итоге бросают вызов, более вероятны.«Опять же, я бы уточнил это примечанием, что мы не должны путать« действия так, как будто »правительства опаздывают с верой в то, что они на самом деле опоздают, когда думают о наиболее вероятных сценариях будущего.

Даже если кто-то действительно хочет сделать ставку на маловероятные сценарии быстрого взлета и пренебрежения со стороны правительства, это не говорит о том, должны ли мы повышать скорость взлета и уделять больше внимания правительству. Ниже приведены некоторые соображения.

Взлетная скорость

  • За быстрый взлет:
    • Одноэлементное соединение более вероятно, тем самым предотвращая катастрофический конфликт между ИИ.
    • Если кто-то предпочитает неконтролируемый ИИ, быстрые взлеты с большей вероятностью приведут к его появлению.
  • В пользу медленного взлета:
    • Больше времени для многих сторон для участия в формировании процесса, компромисса и разработки менее разрушительных путей для взлета ИИ.
    • Если кто-то предпочитает управляемый ИИ, медленный взлет, кажется, в целом произведет их с большей вероятностью. (Есть некоторые исключения. Например, быстрый взлет ИИ, созданного очень осторожной группой, может оставаться более контролируемым, чем ИИ, созданный комитетами и грязной политикой.)

Объем государственного / общественного внимания к AI

  • В пользу других:
    • Дало бы гораздо больше размышлений, дискуссий, переговоров и плюралистического представления.
    • Если кто-то отдает предпочтение управляемому ИИ, вполне вероятно, что умножение числа людей, думающих об ИИ, приведет к умножению количества рассмотрений режимов отказа.
    • Общественное давление может помочь обуздать гонку вооружений по аналогии с общественным сопротивлением гонке ядерных вооружений.
  • В пользу меньшего:
    • Более широкое внимание к ИИ может ускорить гонку вооружений, а не побуждать к сотрудничеству при более осмотрительном планировании.
    • Общественность может испугаться и потребовать контрпродуктивных мер в ответ на угрозу.
    • Если кто-то предпочитает неконтролируемый ИИ, такой исход может быть менее вероятным, если гораздо больше людей будут внимательно следить за проблемой.

Деревенский идиот против Эйнштейна

Один из самых сильных аргументов в пользу жесткого взлета - это аргумент Юдковского:

расстояние от «деревенского идиота» до «Эйнштейна» ничтожно, в пространстве мозговых рисунков

Или, как выразился Скотт Александр:

За двадцать миллионов лет эволюции потребовалось пройти эволюцию от коров с острыми рогами до гоминидов с острыми копьями; потребовалось всего несколько десятков тысяч лет, чтобы перейти от гоминидов с острыми копьями к современным людям с ядерным оружием.

Я думаю, что нам не следует принимать относительные эволюционные временные рамки за чистую монету, потому что большая часть предыдущих 20 миллионов лет эволюции млекопитающих не была направлена ​​на улучшение человеческого интеллекта; большая часть давления эволюционного отбора была направлена ​​на оптимизацию других признаков. Напротив, культурная эволюция делает больший упор на интеллект, потому что эта черта более важна в человеческом обществе, чем в большинстве ландшафтов приспособленности животных.

Тем не менее, общая мысль важна: настройки мозга, необходимые для выработки интеллекта человеческого уровня, могут быть не столь значительными по сравнению с конструкциями, необходимыми для выработки интеллекта шимпанзе, но различия в поведении двух систем, когда они помещены в одну достаточно информативная среда, огромны.

Тем не менее, я склоняюсь к мысли, что переход от искусственного интеллекта человеческого уровня к искусственному интеллекту, значительно более интеллектуальному, чем все человечество вместе взятое, будет несколько постепенным (потребует по крайней мере лет, если не десятилетий), потому что абсолютный масштаб необходимых улучшений все равно будет огромным будет ограничено аппаратной мощностью. Но если оборудование станет на много порядков более эффективным, чем сегодня, тогда все действительно может развиваться быстрее.

Еще одно важное замечание по поводу «деревенского идиота» - отсутствие контекста.В то время как деревенский идиот в изоляции не сможет добиться быстрого прогресса в развитии сверхразума, один Эйнштейн плюс миллион деревенских идиотов, работающих на него, могут добиться прогресса ИИ намного быстрее, чем один Эйнштейн в одиночку. Программные инструменты с узким интеллектом, которые мы создаем, тупее, чем деревенские идиоты по отдельности, но в совокупности, когда они разумно используются умными людьми, они позволяют людям достичь гораздо большего, чем Эйнштейн в одиночку, используя только карандаш и бумагу. Это наблюдение ослабляет идею фазового перехода при разработке ИИ человеческого уровня, потому что ИИ уровня деревенских идиотов в руках людей уже будет достигать «сверхчеловеческих» уровней производительности.Если мы думаем о человеческом интеллекте как о цифре 1, а ИИ человеческого уровня, который может создать более умный ИИ, как о цифре 2, то вместо того, чтобы воображать переход от 1 к 2 в какой-то решающий момент, мы должны думать о наших «глупых» программных инструментах. чтобы перейти к 1.1, затем 1.2, затем 1.3 и так далее. (Мои мысли по этому поводу были вдохновлены Рамезом Наамом.)

Производительность ИИ в играх по сравнению с реальным миром

Многие из наиболее впечатляющих достижений искусственного интеллекта 2010-х годов были улучшения игрового процесса, как видеоигр, таких как игры Atari, так и настольных / карточных игр, таких как го и покер.Некоторые люди делают вывод из этих достижений, что ОИИ, возможно, не за горами. Я думаю, что производительность в этих простых играх не является убедительным доказательством того, что в течение одного-двух десятилетий может возникнуть AGI, завоевывающий мир.

Основная причина в том, что большинство игр, в которых ИИ преуспел, имели простые правила и ограниченный набор возможных действий на каждом ходу. Рассел и Норвиг (2003), стр. 161-62: «Для исследователей ИИ абстрактный характер игр делает их привлекательным предметом для изучения. Состояние игры легко представить, а количество агентов, как правило, ограничено. действий, результаты которых определены точными правилами.«В таких играх, как Space Invaders, или Go, вы можете увидеть весь мир сразу и представить его в виде двухмерной сетки. Вы также можете рассмотреть все возможные действия на данном ходу. Например,« политические сети »AlphaGo. дала «значение вероятности для каждого возможного легального хода (т. е. выход сети такой же большой, как и доска)» (как резюмирует Burger 2016). Аналогичным образом, глубокая Q-сеть DeepMind для игры в игры Atari имела «единственный выход для каждое действительное действие »(Mnih et al.2015, стр. 530).

В отличие от этого, пространство состояний мира огромно, неоднородно, его нелегко измерить и не так просто представить в простой двумерной сетке. Кроме того, количество возможных действий, которые можно предпринять в любой момент, практически неограничено; например, даже при простом рассмотрении действий вида «выводить на экран строку букв в верхнем или нижнем регистре длиной менее 50 символов», количество вариантов того, какой текст распечатать, больше, чем количество атомов в наблюдаемой Вселенная. Эти проблемы, по-видимому, требуют иерархических моделей мира и иерархического планирования действий, позволяющих абстрагировать сложность до упрощенных и высокоуровневых концептуализаций, а также структур данных, алгоритмов обучения и возможностей моделирования, на которых могут быть построены такие модели и планы мира. на основании.

Некоторые люди могут быть впечатлены тем, что AlphaGo использует «интуицию» (т. Е. Глубокие нейронные сети), как это делают игроки-люди, и не полагается исключительно на поиск методом грубой силы и созданные вручную эвристические функции оценки, как это сделал Deep Blue для выиграть в шахматы.Но идея о том, что компьютеры могут обладать «интуицией», не нова, поскольку именно об этом и посвящено большинство классификаторов машинного обучения.

Машинное обучение, особенно машинное обучение с учителем, в наши дни очень популярно по сравнению с другими аспектами ИИ. Возможно, это связано с тем, что в отличие от большинства других частей ИИ, машинное обучение можно легко коммерциализировать? Но даже если визуальное, слуховое и другое сенсорное распознавание можно воспроизвести с помощью машинного обучения, это не приведет нас к AGI. На мой взгляд, самая сложная часть AGI (или, по крайней мере, та часть, в которой мы не достигли значительного прогресса) - это объединение различных модулей и способностей узкого ИИ в более интеллектуального агента, который может определить, какие способности развертываться в различных контекстах для достижения целей более высокого уровня.Насколько я могу судить, иерархическое планирование в сложных мирах, богатые семантические сети и общий «здравый смысл» в различных вариантах по-прежнему в значительной степени отсутствуют во многих современных системах ИИ. Я не думаю, что это проблемы, которые можно просто обойти, увеличив масштабирование глубокого обучения с подкреплением или что-то в этом роде.

Кауфман (2017a) говорит о разговоре с профессором Брайсом Виденбеком: «Брайс считает, что есть глубокие вопросы о том, что такое интеллект на самом деле, чего мы еще не понимаем, и что по мере продвижения по этим вопросам мы будем развивать очень разные виды интеллекта. систем [машинного обучения].Если что-то вроде сегодняшнего глубокого обучения все еще является частью того, что мы в конечном итоге получаем, это скорее будет то, что решает конкретные проблемы, чем критически важный компонент ». Лично я думаю, что глубокое обучение (или что-то функционально аналогичное ему) является вероятно, останется важным компонентом будущих систем ИИ. В пользу этой точки зрения можно привести два доказательства: (1) контролируемое машинное обучение было краеугольным камнем ИИ на протяжении десятилетий и в значительной степени полагаться на что-то вроде глубокого обучения для обработки сенсорной информации.Однако я согласен с Брайсом в том, что остаются большие части человеческого интеллекта, которые не улавливаются даже расширенной версией глубокого обучения.

Я также в значительной степени согласен с ожиданиями Майкла Литтмана, описанными Кауфманом (2017b): «Я спросил его, что он думает об идее о том, что мы могли бы получить ОИИ с текущими методами, в первую очередь с глубокими нейронными сетями и обучением с подкреплением, не узнавая ничего нового об этом. как работает интеллект или как его реализовать [...] Он не думал, что это возможно, и полагает, что есть глубокие концептуальные проблемы, которые нам еще нужно решить.«

Merritt (2017) цитирует Стюарта Рассела, который сказал, что современным нейронным сетям «не хватает выразительной силы языков программирования и декларативной семантики, которые делают полезными системы баз данных, логическое программирование и системы знаний». Рассел считает, что «нам предстоит сделать как минимум полдюжины крупных прорывов, прежде чем мы доберемся до [ИИ]».

Отвечает Юдковскому по поводу "увеличения местных возможностей"

Юдковский (2016a) обсуждает некоторые интересные выводы из матчей AlphaGo против Ли Седола и DeepMind в целом.Он говорит:

Ядро AlphaGo построено на технологии машинного обучения, аналогичной игровой системе DeepMind Atari - единственной, несвязанной программе, которая смогла научиться играть сверхчеловеческой силой в десятках различных игр Atari, просто глядя на пиксели, без какой-либо специализации для каждой конкретной игры. В случае с Atari мы не видели кучу разных компаний, производящих геймплеев для всех разновидностей игр. Случай с Atari был примером события, которое Робин Хэнсон назвал «архитектурой» и сомневался, и которое я назвал «проницательностью».«Благодаря их глубокому пониманию архитектуры, DeepMind не нужно было привлекать кучу разных специалистов по разным играм Atari для обучения своего универсального игрока в Atari. DeepMind просто отбросил весь ранее существовавший опыт, потому что он не был отформатирован таким образом, чтобы его проницательная система ИИ могла впитать, и, кроме того, было намного проще воссоздать весь опыт с нуля, используя их универсальную архитектуру обучения Atari.

Я согласен с Юдковски в том, что есть области, в которых новый общий инструмент сразу делает устаревшие предыдущие специализированные инструменты.Однако:

  1. До того, как DeepMind попытался добиться успеха в большинстве игр Atari, не было особого давления. Специализированные программы действительно могут хорошо работать с такими играми, если их нужно развивать. Например, игрок DeepMind на Atari 2015 года на самом деле показал результат ниже человеческого уровня над мисс Пак-Ман (Mnih et al., 2015, рис. 3), но в 2017 году исследователи ИИ Microsoft победили мисс Пак-Ман, усложнив оптимизацию только для одной игры. .
  2. Хотя плеер DeepMind для Atari, безусловно, имеет более общий интеллект, чем большинство других игровых программ с ИИ, его возможности все еще весьма ограничены.Например, DeepMind показал 0% производительности на Montezuma's Revenge (Mnih et al. 2015, рисунок 3). Позже это было улучшено за счет добавления «любопытства» для поощрения исследования. Но это пример того, что прогресс ИИ обычно достигается за счет небольших изменений.

Юдковский (2016a), продолжение:

Насколько мне известно, AlphaGo не создавалась в сотрудничестве с какой-либо коммерческой компанией, которая создавала свои собственные программы для игр в го. Октябрьская архитектура была простой и, насколько я знаю, очень мало включала в себя все конкретные настройки, которые позволили создать мощь лучших программ Go с открытым исходным кодом того времени.Судя по октябрьской архитектуре, DeepMind после своего большого архитектурного вдохновения в основном начал с деталей (хотя они действительно повторно использовали широко известную основную идею Monte Carlo Tree Search). DeepMind не нужно было торговать с другими компаниями Go или быть частью экономики, торгующей отточенными когнитивными модулями, потому что глубокое понимание DeepMind позволило им перепрыгнуть через всю детальную работу своих конкурентов.

Это хороший момент, но я думаю, что это в основном результат ограниченной сложности проблемы Go.За исключением обучения на основе игры человека, AlphaGo не требовал массивного ввода беспорядочных реальных данных для успеха, потому что его мир был очень простым. Go - это проблема, при которой мы ожидаем, что одна система сможет хорошо работать, не жертвуя когнитивной помощью. Реальные проблемы с большей вероятностью будут зависеть от внешних систем ИИ - например, при поиске информации в Интернете. Никакая простая система искусственного интеллекта, работающая всего на нескольких машинах, не сможет воспроизвести массивные данные или тщательно отлаженные алгоритмы поиска Google.В обозримом будущем поиск Google всегда будет внешним «отполированным когнитивным модулем», на который нужно «обменять» (хотя поиск Google бесплатен для ограниченного числа запросов). То же самое верно и для многих других облачных сервисов, особенно тех, которые зависят от огромных объемов данных или специализированных знаний предметной области. Мы видим множество специализаций и торговли когнитивными модулями, не связанными с ИИ, такими как аппаратные компоненты, программные приложения, веб-службы Amazon и т. Д. И, конечно же, простые ИИ в течение долгого времени будут зависеть от человеческой экономики в плане предоставления материальных товаров и услуг. , включая электричество, охлаждение, здания, охрану, национальную оборону и т. д.

Аргумент в пользу эпистемической скромности в отношении временных рамок ИИ

Оценить, сколько времени потребуется для завершения программного проекта, заведомо сложно. Даже если я уже выполнял множество аналогичных задач по кодированию раньше, когда меня просят оценить время для завершения нового проекта кодирования, моя оценка часто ошибочна в 2 раза, а иногда - в 4 или даже 10 раз. Поскольку разработка AGI (или других больших технологий, таких как ядерный синтез) представляет собой большой программный (или, в более общем плане, инженерный) проект, неудивительно, что мы увидим такие же драматические неудачи в оценке сроков для этих более масштабных достижений. .

Отсюда следует, что мы должны сохранять некоторую скромность в отношении сроков AGI и скорости взлета. Если, скажем, 100 лет - это ваша средняя оценка времени до достижения какой-либо согласованной формы AGI, то есть разумная вероятность, что вы откажетесь в два раза (предполагая, что AGI в пределах от 50 до 200 лет), и вы можете даже в 4 раза меньше (предполагая, что ОИИ в пределах от 25 до 400 лет). Подобная скромность применима к оценкам скорости взлета от AGI человеческого уровня до сверхчеловеческого AGI, хотя я думаю, что мы можем в значительной степени исключить экстремальные скорости взлета (например, достижение производительности, намного превышающей человеческие способности в течение часов или дней), основываясь на фундаментальных рассуждениях о вычислительной сложность чего '

Frontiers | Как искусственный интеллект может помочь нам понять творчество человека

В психологии исследования творческих способностей, как правило, идут по проторенному пути: простые тесты на креативность (например,g., тест альтернативного использования), корреляции с показателями интеллекта и, совсем недавно, нейронные корреляты творчества, такие как ЭЭГ и фМРТ (например, Weisberg, 2006; Runco, 2014). Одно направление исследований, которое мало изучено, - это использование достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) для создания инструментов для изучения человеческого творчества.

Развитие ИИ впечатляет. AlphaGo от DeepMind легко победила лучших гроссмейстеров в го, игре, которая в течение многих лет казалась недоступной для ИИ (Silver et al., 2016). IBM Watson овладел естественным языком и знаниями до такой степени, что превзошел лучших игроков-людей в Jeopardy! - игровое шоу, в котором участники должны найти вопрос к ответу (Ferrucci, 2012). Не менее впечатляюще то, что сейчас мы стоим на пороге того, чтобы у нас появились беспилотные автомобили и автоматизированные помощники, которые могут записываться на прием по телефону (Smith and Anderson, 2014). Эти события поднимают серьезные вопросы о человеческой идентичности; они также ставят сложные, но захватывающие вопросы о самой природе человеческого творчества и, по сути, рациональности.Но они также открывают новые возможности для изучения человеческого творчества. Могут быть изобретены совершенно новые классы экспериментов, выходящие далеко за рамки простых задач, обычно используемых до сих пор для изучения творческих способностей, и могут быть разработаны новые теории творчества.

Исследования и творчество в области искусственного интеллекта

Использование ИИ для понимания творчества имеет долгую историю и в настоящее время является активной областью исследований с ежегодными международными конференциями (обзоры см. В Meheus and Nickles, 2009; Colton and Wiggins, 2012).Еще в 1957 году Ньюэлл, Саймон и Шоу запрограммировали теоретика логики на доказательство теорем символической логики. Это исследование не только привело к созданию влиятельной теории решения проблем (Newell et al., 1958), но и пролило важный свет на творческие способности человека, поскольку теоретик логики смог доказать некоторые теоремы более элегантным способом, чем Рассел и Уайтхед. , два из ведущих математиков ХХ века (Gobet and Lane, 2015). Сегодня существует множество примеров творчества ИИ в науке (Sozou et al., 2017). Например, в Университете Аберистуита «ученый-робот», специализирующийся на функциональной геномике, не только самостоятельно выдвигал гипотезы, но и разрабатывал эксперименты для проверки этих гипотез, выполнял их физически и затем интерпретировал результаты (King et al., 2004).

В области искусства британский художник-абстракционист Гарольд Коэн отказался от успешной карьеры художника, чтобы понять свои собственные творческие процессы. Для этого он написал компьютерную программу AARON, способную самостоятельно создавать рисунки, а затем и раскрашивать картины (McCorduck, 1990).Совсем недавно несколько программ продемонстрировали высокий уровень творчества в искусстве. Например, алгоритм глубокого обучения создал портрет в стиле Рембрандта (Flores and Korsten, 2016), а программа Aiva, также использующая глубокое обучение, сочиняет классическую музыку (Aiva Technologies, 2018). Уже выпущен альбом музыки Айвы, произведения из которого используются в фильмах и рекламными агентствами. В шахматах программа CHESTHETICA автоматически составляет шахматные задачи и головоломки, которые люди считают эстетически приятными (Iqbal et al., 2016).

Однако ИИ оказал лишь небольшое влияние на исследования креативности в психологии (за исключением см. Работу Olteţeanu and Falomir, 2015, 2016 по моделированию теста удаленного сотрудника и теста альтернативного использования). В учебниках и справочниках по творчеству упоминается только вскользь, если вообще упоминается (например, Kaufman and Sternberg, 2006; Runco, 2014), а основные исследования просто игнорируют это. На наш взгляд, это упущение является серьезной ошибкой.

Призрак ограниченной рациональности

AI обнаружил четкие границы человеческого творчества, что хорошо видно на примере игры го и шахмат, двух настольных игр, требующих творческого подхода при игре на соревнованиях.После проигрыша 3–0 компьютерной программе AlphaGo Master в 2017 году китайский гроссмейстер Го Кэ Цзе, номер 1 в мире, заявил: «После того, как человечество потратило тысячи лет на совершенствование своей тактики, компьютеры говорят нам, что люди совершенно неправы ... Я бы пошел можно сказать, что ни один человек не коснулся края истины Го »(Кан, 2017). Удивительно, но эта версия AlphaGo, которая выиграла не только все партии у Ке Цзе, но и у других ведущих гроссмейстеров го, несколько месяцев спустя была побита со счетом 89–11 AlphaGo Zero, новой версией программы, которая учится с нуля, играя против самого себя, тем самым создавая все свои знания, кроме правил игры (Silver et al., 2016, 2017).

Замечание Ке Цзе перекликается с комментариями шахматных гроссмейстеров (Gobet, 2018). Во второй партии своего матча 1997 года против Deep Blue Каспаров и другие гроссмейстеры были поражены изощренным и творческим способом компьютера, который сначала создавал позиционное преимущество, а затем отрицал любую контригру Каспарова. Каспаров был так удивлен, что обвинил IBM и команду программистов, стоящую за Deep Blue, в мошенничестве - обвинение, которое он поддерживал почти 20 лет. Совсем недавно, в шестой партии матча 2006 года между Deep Fritz и чемпионом мира Владимиром Крамником, компьютер сыграл любопытный ладейный маневр, который комментаторы высмеяли как типичный для болвана.По мере развития игры стало ясно, что этот маневр был очень креативным способом спровоцировать слабости на королевском фланге Крамника, что позволило Deep Blue развязать роковое наступление на другой стороне доски.

В целом эти ограничения в рациональности и творчестве согласуются с теорией Саймона об ограниченной рациональности (Simon, 1956, 1997; Gobet and Lane, 2012; Gobet, 2016a), в которой предполагалось, что ограничения в знаниях и вычислительных мощностях резко ограничивают принятие решения. способность производителя делать рациональный выбор.Эти ограничения также полностью предсказуемы из того, что мы знаем из исследований в области когнитивной психологии. Например, Билалич и др. (2008) показали, что даже эксперты могут быть ослеплены своими знаниями, в результате чего они предпочитают стандартные ответы новым и творческим ответам, даже если последние объективно лучше. Таким образом, когда первое приходит на ум общее решение, очень трудно найти другое (явление, известное как эффект Einstellung). В шахматном эксперименте Билалича и др. Эффект был мощным: по сравнению с контрольной группой сила группы Einstellung уменьшилась примерно на одно стандартное отклонение.

Сила схем и предубеждений долговременной памяти - обычная тема в истории науки и искусства, которая часто мешает творчеству. Например, в начале 1980-х лет, безусловная мудрость в том, что язва желудка были вызвана избыточной кислотой, острой пищей и стрессом. Гений Маршалла и Уоррена (1984) в их открытии, получившем Нобелевскую премию, заключался в том, чтобы отбросить все эти предположения до того, как выдвинуть гипотезу о том, что бактерия (Helicobacter pylori) была главным виновником. Поиск способов преодоления такого образа мышления - важная задача для развития творческих способностей человека (Gobet et al., 2014), поскольку они характерны для нормального познания. В некоторых случаях, чтобы проявить творческий подход и исследовать новые концептуальные пространства, необходимо сломать эти установки мышления, подавляя определенные концепции или группы концепций, или полностью избегая концепций. Системы искусственного интеллекта могут использовать большое количество различных методов - некоторые из них похожи на те, которые используются людьми, некоторые совершенно не похожи. Таким образом, они с меньшей вероятностью будут подвержены такому образу мышления и могут предоставить людям полезные альтернативы для разработки творческих продуктов.

Искусственный интеллект предлагает новые методы изучения творческих способностей

Рассматривая литературу по творчеству в психологии, трудно избавиться от ощущения, что что-то не так в этой области исследований. В значительном объеме исследований изучались простые задачи, далекие от реального творчества в искусстве и науке - например, задача альтернативного использования, задача генерации слов и проблемы понимания (см., Например, Runco, 2014) - но это, по крайней мере, Спорный вопрос, много ли эти задачи говорят нам о реальном творчестве.В поддержку этой критики отсутствия экологической обоснованности многих задач, используемых в этой области, многочисленные эксперименты показали, что эти задачи больше коррелируют с общим интеллектом (g) и вербальным интеллектом, чем с реальным творчеством (Wallach, 1970; Silvia, 2015). Кроме того, в своем обзоре литературы Zeng et al. (2011) пришли к выводу, что тесты на дивергентное мышление страдают от шести основных недостатков, включая плохую прогностическую, экологическую и дискриминантную валидность. (Более позитивную оценку см. В Plucker and Makel, 2010.) Хотя некоторые исследователи разработали задачи, которые более точно соответствуют задачам, выполняемым в реальном творчестве - см., В частности, исследование научных открытий (Klahr and Dunbar, 1988; Dunbar, 1993) - этот подход относительно недостаточно представлен в исследование творчества.

Аналогичное беспокойство может быть высказано в отношении экспериментов и развития теории. Несмотря на то, что было исследовано изрядное количество возможностей, включая генерацию и выбор (например, Simonton, 1999), эвристический поиск (e.g., Newell et al., 1962), поиск проблем (например, Getzels and Csikszentmihalyi, 1976), системные теории (например, Gruber, 1981), объяснения, основанные на интеллекте (например, Eysenck, 1995), и психопатологические объяснения (например, , Post, 1994) - целые экспериментальные и теоретические области были полностью проигнорированы или, в лучшем случае, почти не поцарапаны. Ясно, что это связано с ограничениями, налагаемыми ограниченной рациональностью человека, к которым следует добавить ограничения, налагаемые ограниченными доступными временными ресурсами.

AI может помочь как в эмпирических, так и в теоретических исследованиях. Эмпирически он может моделировать сложные миры, бросающие вызов человеческому творчеству; теоретически это может помочь в разработке новых теорий, подавляя некоторые концепции (см. выше), устанавливая неожиданные связи между известными механизмами или предлагая совершенно новые объяснения. Здесь мы сосредоточены на научных открытиях, но аналогичные выводы можно сделать и в отношении творчества в искусстве.

Новый способ разработки экспериментов

AI можно использовать как новый способ экспериментировать с творчеством.Основная идея состоит в том, чтобы использовать современные технологии для создания сложных сред, которые можно изучать с помощью творческого применения научного метода. Таким образом, эти эксперименты выходят далеко за рамки простых задач, обычно используемых в исследованиях творчества. Вместо того, чтобы изучать творчество, прося людей генерировать слова, связанные с тремя словами-стимулами, как в тесте Remote Associates (Mednick, 1962), его изучают, прося участников найти законы симулируемого мира. Это, конечно, то, что Данбар, Клар и другие сделали в более ранних экспериментах (Клар и Данбар, 1988; Данбар, 1993).Ключевым вкладом здесь является предложение использовать гораздо более сложные среды, в том числе среды, в которых присутствие интеллектуальных агентов приближается к сложности изучения явлений, на которые воздействуют люди, как это имеет место в психологии и социологии. Таким образом, там, где стандартных методов программирования достаточно для моделирования физических миров без интеллектуальных агентов, методы искусственного интеллекта позволяют моделировать гораздо более сложные миры, которые включают не только физические и биологические законы, но и психосоциальные законы.В обоих случаях задача участников состоит в том, чтобы реконструировать хотя бы некоторые из законов доменов, чтобы сделать научные открытия в этих областях. Так, например, участники должны разрабатывать эксперименты для понимания механизмов обучения агентов, населяющих конкретный мир. Механизмы и законы, лежащие в основе этих миров, могут быть похожи на те, которые в настоящее время постулируются в науке, или полностью отличаться от новых законов физики, биологии или психологии. В этом случае ситуация похожа на то, что ученые исследуют жизнь на новой планете.

Эти среды можно использовать для нескольких целей. Во-первых, они могут проверить современные теории творчества и научных открытий. Миры могут быть спроектированы таким образом, чтобы их понимание облегчалось механизмами, предложенными одними теориями в отличие от других (например, эвристический поиск может быть успешным, а случайное генерирование концепций - нет, или наоборот ). Дополнительные вопросы включают в себя, адаптируют ли участники свою стратегию в зависимости от полученных результатов и разрабатывают ли они новые экспериментальные конструкции, если это необходимо.Во-вторых, эти среды можно использовать для наблюдения новых эмпирических явлений, связанных с творчеством, таких как создание еще неизвестных стратегий. Новые явления неизбежны, поскольку сложность предлагаемых задач на несколько порядков выше, чем задачи, обычно изучаемые в психологии.

Третье использование - выявление творческих людей в определенной области, например, в биологии или психологии. Поскольку креативность измеряется в смоделированной среде, близкой к целевой области, вероятность правильного определения лиц, которые могут проявить творческие способности в этой области, выше.При желании можно соотнести выполнение задачи и другие поведенческие показатели со стандартными психологическими показателями, такими как IQ, мотивация и психотизм.

Окончательное использование - обучение людей творчеству в определенной области. Переменными в окружающей среде можно управлять так, чтобы обучать конкретным навыкам, например, эффективному использованию эвристики или стандартных методов исследования в науке. Сложностью нахождения законов также можно управлять: от четкой линейной связи между двумя переменными до нелинейных отношений между несколькими переменными с несколькими источниками шума.Читатель наверняка заметит, что такая среда не отличается от некоторых видеоигр, и эту игровую функцию можно использовать для получения удовольствия и мотивации, а значит, и для обучения.

Обратите внимание, что мы не утверждаем, что обучение творчеству в одной области даст нечто вроде общего творчества, как это иногда предлагается в литературе (например, De Bono, 1970). В настоящее время есть очень убедительные экспериментальные доказательства того, что навыки, приобретенные в какой-либо области, не распространяются на новые области, имеющие несколько общих черт с исходной (Gobet, 2016b; Sala and Gobet, 2017a), и этот вывод почти наверняка применим и к творчеству.Одна из возможных причин отсутствия дальнего переноса заключается в том, что опыт зависит от способности распознавать шаблоны, специфичные для домена (Sala and Gobet, 2017b). Можно предположить, что творчество зависит, по крайней мере частично, от распознавания редких предметно-ориентированных шаблонов в проблемной ситуации. Например, возвращаясь к примеру открытия, что язвы желудка вызываются бактериями, Уоррен обнаружил присутствие бактерий в образцах желудка, которые он изучал с помощью микроскопа, хотя этого не ожидалось, поскольку считалось, что желудок представляет собой стерильную среду. негостеприимный для бактерий (Thagard, 1998).Однако мы признаем, что это гипотеза, которую следует проверить, и может оказаться, что на самом деле творчество - это общая способность. Это эмпирический вопрос, который может быть решен только с помощью новых экспериментов, и методы, предложенные в этой статье, могут помочь в его ответе.

Автоматическая генерация теорий

Как отмечалось выше, человеческая ограниченная рациональность приводит к тому, что люди исследуют только очень небольшое количество подпространств в пространстве всех возможных теорий, и даже эти подпространства исследуются редко.Установки и другие предубеждения означают, что даже плохие гипотезы поддерживаются, а более многообещающие игнорируются. ИИ может помочь разорвать эти оковы.

Подполе ИИ, известное как вычислительное научное открытие, было активным в течение десятилетий, во главе с основополагающей работой Герберта Саймона (Newell et al., 1962; Bradshaw et al., 1983). Цель состоит в том, чтобы разработать алгоритмы, которые могут вызвать творческое поведение в науке, либо воспроизводя известные научные открытия, либо внося оригинальный вклад (обзор см. В Sozou et al., 2017). Из-за нехватки места мы ограничиваемся описанием только одного подхода - автоматической генерации теорий (AGT) (Lane et al., 2014) - который особенно важен для нашего обсуждения, поскольку он позволяет избежать застревания в локальных минимумах, в отличие от человеческого познания, которое особенно подвержено установкам, эффектам Einstellung и другим когнитивным искажениям. Вкратце, основные идеи AGT: (1) рассматривать теории как компьютерные программы; (2) использовать вероятностный алгоритм (генетическое программирование) для создания этих программ; (3) моделировать протоколы исходных экспериментов; (4) сравнить предсказания теорий с эмпирическими данными, чтобы вычислить качество (пригодность) теорий; и (5) использовать приспособленность для разработки лучших теорий, используя механизмы отбора, мутации и кроссовера.Моделирование показало, что эта методология может создавать интересные теории с помощью простых экспериментов. С неуклонным развитием технологий этот и другие подходы к искусственному научному открытию, вероятно, дадут теоретические объяснения более сложным формам человеческого поведения, включая само творчество.

Вызовы

Два варианта использования ИИ, предлагаемые в этой статье для изучения творческих способностей в психологии, не предназначены для замены существующих методов, а предназначены для добавления к арсеналу теоретических концепций и экспериментальных методов, доступных исследователям.Они также не предлагаются как волшебные палочки, которые ответят на все вопросы, связанные с творчеством. Мы считаем, что такое использование ИИ дает потенциальные преимущества, которые упускают из виду психологи, изучающие творчество.

Как и любой новый подход, это использование вызывает концептуальные и методологические проблемы. Что касается предлагаемого метода сбора данных, проблемы включают способ оценки и сравнения результатов участников, а также их использование для проверки теорий. Связанная с этим проблема касается теории, подходящей для объяснения этих данных; учитывая сложность и богатство данных, вполне вероятно, что потребуются вычислительные модели - возможно, модели, созданные в результате второго предложенного нами использования ИИ.

Аналогичным образом, использование ИИ для создания теорий поднимает интересные практические и теоретические вопросы. Будут ли сгенерированные теории понятны людям, или они будут только черными ящиками, дающими правильные результаты (прогнозы) с учетом описания поставленной задачи и другой информации, такой как возраст участников? Будет ли их структура удовлетворять канонам экономии в науке? Как они будут связывать эпистемологически с другими теориями в психологии, например с теориями памяти и принятия решений? Будут ли они полезны для практического применения, например, для обучения экспертов творчеству в своей специальности? Кроме того, конечно, возникает вопрос, какой ИИ лучше всего подходит для создания теорий.Мы привели пример генетического программирования, но в качестве кандидатов могут быть предложены многие другие методы, включая адаптивные производственные системы (Klahr et al., 1987) и глубокое обучение (LeCun et al., 2015).

Проблемы и перспективы

Последние разработки в области ИИ свидетельствуют о новых отношениях между человеком и машиной. Интересные, хотя, возможно, и опасные вопросы, задаются о нашей человеческой природе и, в частности, о значении творчества. К ним относятся философские и этические вопросы.Может ли продукт быть креативным, если он создан компьютером? Если да, то кому принадлежит исследование? Следует ли указывать компьютерные программы в качестве соавторов научных работ? Как будет развиваться синергия между человеческим и компьютерным творчеством? Следует ли сократить или даже запретить некоторые виды творчества - например, создание фейковых новостей в политических целях?

Эти события также поднимают важные вопросы о человеческой рациональности, как обсуждалось выше. При этом они подчеркивают великолепные достижения некоторых создателей-людей, таких как Вольфганг Амадей Моцарт или Пабло Пикассо.Кроме того, они имеют большое значение для творчества в науке и искусстве. Могут быть исследованы совершенно новые концептуальные пространства с компьютерными программами, работающими независимо или совместно с людьми в разработке творческих продуктов. В науке - в центре внимания данной перспективной статьи - это может привести к разработке новых исследовательских стратегий, методологий, типов экспериментов, теорий и теоретических основ. Особый интерес представляет возможность смешивания концепций и механизмов между различными подполями (например,g., между исследованием памяти и исследованием принятия решений), между различными областями (например, психологией и химией) и даже между наукой и искусством. Как уже говорилось выше, есть и новые интересные возможности для тренировок. Только с помощью искусственного творчества мы сломаем наше мышление и достигнем нового понимания человеческого творчества.

Авторские взносы

Оба автора концептуализировали статью. FG написал первый вариант документа, а GS внес свой вклад в его окончательную версию.

Финансирование

GS - международный научный сотрудник JSPS (номер гранта: 17F17313).

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

Список литературы

Билалич, М., Маклеод, П., и Гобет, Ф. (2008). Негибкость экспертов: реальность или миф? Количественная оценка эффекта Einstellung у мастеров шахмат. Cogn. Psychol. 56, 73–102. DOI: 10.1016 / j.cogpsych.2007.02.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боден, М. (1990). Творческий ум . (Нью-Йорк: BasicBooks).

Google Scholar

Колтон, С., Виггинс, Г. А. (2012). «Вычислительное творчество: последний рубеж?» in Материалы 20-й Европейской конференции по искусственному интеллекту . ред. Л. Де Рэдт, К. Бессьер, Д. Дюбуа, П.Доэрти, П. Фраскони, Ф. Хайнц и П. Лукас (Монпелье, Франция: IOS Press), 21–26.

Google Scholar

Кристофори И., Салви К., Биман М. и Графман Дж. (2018). Влияние ожидаемого вознаграждения на творческое решение проблем. Cogn. Аффект. Behav. Neurosci. 18, 925–931. DOI: 10.3758 / s13415-018-0613-5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Де Боно, Э. (1970). Боковое мышление: творчество, шаг за шагом .(Нью-Йорк: Harper & Row).

Google Scholar

Айзенк, Х. Дж. (1995). Genius: Естественная история творчества . (Нью-Йорк: издательство Кембриджского университета).

Google Scholar

Ферруччи, Д. А. (2012). Введение в «Это Ватсон». IBM J. Res. Dev. 56, 1: 1–1: 15. DOI: 10.1147 / JRD.2012.2184356

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Getzels, J. W., and Csikszentmihalyi, M. (1976). Творческое видение: продольное исследование поиска проблем в искусстве .(Нью-Йорк: John Wiley & Sons).

Google Scholar

Гобет, Ф. (2016a). «От ограниченной рациональности к опыту» в Умы, модели и среда: празднование столетия со дня рождения Герберта Саймона . ред. Р. Франц и Л. Марш (Нью-Йорк: Palgrave Macmillan), 151–166.

Google Scholar

Гобет, Ф. (2016b). Понимание опыта: мультидисциплинарный подход . (Лондон: Palgrave).

Google Scholar

Гобет, Ф.(2018). Психология шахмат . (Лондон: Рутледж).

Google Scholar

Гобет Ф. и Лейн П. С. Р. (2012). «Ограниченная рациональность и обучение» в Энциклопедия наук об обучении . изд. Н. М. Сил (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер).

Google Scholar

Гобет Ф. и Лейн П. С. Р. (2015). «Решение человеческих проблем - помимо работы Ньюэлла и др. (1958): элементы теории решения человеческих проблем» в Когнитивная психология: пересмотр классических исследований .ред. М. В. Айзенк и Д. Грум (Thousand Oaks, CA: Sage).

Google Scholar

Грубер, Х. Э. (1981). Дарвин о человеке: психологическое исследование научного творчества . Ред. Изд. (Чикаго: Издательство Чикагского университета).

Google Scholar

Икбал, А., Гуид, М., Колтон, С., Кривек, Дж., Азман, С., и Хагиги, Б. (2016). Цифровой синаптический нейронный субстрат: новый подход к вычислительному творчеству . (Швейцария: Springer International Publishing).

Google Scholar

Дж. К. Кауфман и Р. Дж. Штернберг (ред.) (2006). Международный справочник творчества . (Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета).

Google Scholar

Дж. К. Кауфман и Р. Дж. Штернберг (ред.) (2019). Кембриджский справочник творчества . (Кембридж: издательство Кембриджского университета).

Google Scholar

Кинг, Р. Д., Уилан, К. Э., Джонс, Ф. М., Райзер, П. Г. К., Брайант, К. Х., Магглетон, С.H., et al. (2004). Генерация функциональной геномной гипотезы и экспериментирование ученым-роботом. Природа 427, 247–252. DOI: 10.1038 / nature02236

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клар Д. и Данбар К. (1988). Двойной космический поиск во время научных рассуждений. Cogn. Sci. 12, 1–48. DOI: 10.1207 / s15516709cog1201_1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клар Д., Лэнгли П. и Нечс Р. (1987). Производственная система моделей обучения и развития . (Кембридж, Массачусетс: MIT Press).

Google Scholar

Лейн, П., Созу, П., Аддис, М., и Гобет, Ф. (2014). «Развитие моделей на основе процессов на основе психологических данных с использованием генетического программирования» в Протоколах к 50-летнему юбилею конвенции AISB: симпозиум по вычислительным научным открытиям . ред. М. Аддис, Ф. Гобет, П. Лейн и П. Созу (Лондон: AISB).

Google Scholar

Маршалл, Б.Дж. И Уоррен Дж. Р. (1984). Неопознанные изогнутые бациллы в желудке больных гастритом и язвенной болезнью. Ланцет 823, 1311–1315.

Google Scholar

МакКордак, П. (1990). Код ААРОНА

Что такое AI? Учебник по искусственному интеллекту для начинающих

  • Home
  • Testing

      • Back
      • Agile Testing
      • BugZilla
      • Cucumber
      • Database Testing
      • ETL Testing
      • Jmeter
      • Jmeter
      • Jmeter
      • Jmeter JUnit
      • LoadRunner
      • Ручное тестирование
      • Мобильное тестирование
      • Mantis
      • Почтальон
      • QTP
      • Назад
      • Центр качества (ALM)
      • RPA
      • SAP Testing
      • Тестирование на селене Soap9
      • TestLink
  • SAP

      • Назад
      • ABAP
      • APO
      • Начинающий
      • Basis
      • BODS
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • FICO
      • HANA
      • HR
      • HR Заработная плата
      • Назад
      • PI / PO
      • PP
      • SD
      • SAPUI5
      • Безопасность
      • Менеджер решений
      • Successfactors
      • SAP Tutorials
  • Web

  • 1044
  • 000
  • 0009 Apache
  • AngularJS
  • ASP.Net
  • C
  • C #
  • C ++
  • CodeIgniter
  • DBMS
  • JavaScript
  • Back
  • Java
  • JSP
  • Kotlin
  • Linux
  • MariaDB
  • MS Access
  • MS Access
  • MS Access js
  • Perl
  • Назад
  • PHP
  • PL / SQL
  • PostgreSQL
  • Python
  • ReactJS
  • Ruby & Rails
  • Scala
  • SQL
  • SQLite
44
  • SQLite
  • 44
  • Назад
  • UML
  • VB.Net
  • VBScript
  • Веб-службы
  • WPF
  • Обязательно изучите!

      • Назад
      • Бухгалтерский учет
      • Алгоритмы
      • Android
      • Блокчейн
      • Бизнес-аналитик
      • Создание веб-сайта
      • Облачные вычисления
      • COBOL
      • Дизайн компилятора
      • 109 Назад
      • 57 7 57

        Искусственный интеллект 101: С чего начать

        Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

        Вы думаете о Чаппи, Терминаторе и Люси? Разумные, осознающие себя роботы ближе к реальности, чем вы думаете.Суть искусственного интеллекта - это разработка компьютерных систем, которые равны или превосходят человеческий интеллект. Искусственный интеллект (ИИ) - это исследование информатики, направленное на разработку программного обеспечения или машин, демонстрирующих человеческий интеллект. Достаточно простое определение, правда?

        Очевидно, это еще не все. ИИ - это обширная тема, начиная от простых калькуляторов и заканчивая технологиями самоуправления и тем, что может радикально изменить будущее.

        Цели и применение AI

        Основные цели ИИ включают дедукцию и рассуждение, представление знаний, планирование, обработку естественного языка (НЛП), обучение, восприятие и способность манипулировать и перемещать объекты.Долгосрочные цели исследований в области искусственного интеллекта включают достижение креативности, социального интеллекта и общего (человеческого уровня) интеллекта.

        AI сильно повлиял на различные сектора, которые мы, возможно, не узнаем. Рэй Курцвейл говорит: «Многие тысячи приложений ИИ глубоко встроены в инфраструктуру каждой отрасли». Джон Маккарти, один из основателей ИИ, однажды сказал, что «как только он работает, никто больше не называет это ИИ».

        В целом ИИ подразделяется на следующие:

        Источник: Bluenotes

        Типы AI

        Хотя существуют различные формы ИИ, поскольку это широкое понятие, мы можем разделить его на следующие три категории в зависимости от возможностей ИИ:

        Слабый ИИ, , который также называют узким ИИ, фокусируется на одной задаче.В случае слабого ИИ нет самосознания или подлинного интеллекта.

        iOS Siri - хороший пример слабого ИИ, сочетающего в себе несколько слабых методов ИИ. Он может многое сделать для пользователя, и вы увидите, насколько он «узкий», когда попытаетесь поговорить с виртуальным помощником.

        Сильный ИИ, , который также называют Истинным ИИ, - это компьютер, умный как человеческий мозг. Такой ИИ сможет выполнять все задачи, которые может выполнять человек.В этой области ведется много исследований, но нам еще многое предстоит сделать. Вы должны представить себе Матрицу или меня, робота.

        Искусственный суперинтеллект поразит вас, если вас впечатлит Сильный ИИ. Ник Бостром, ведущий мыслитель ИИ, определяет его как «интеллект, который намного умнее лучших человеческих мозгов практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки».

        Искусственный суперинтеллект - причина, по которой многие выдающиеся ученые и технологи, в том числе Стивен Хокинг и Илон Маск, выразили озабоченность по поводу возможности вымирания человечества.

        Как начать?

        Первое, что вам нужно сделать, это выучить язык программирования. Хотя есть много языков, с которых вы можете начать, многие предпочитают начинать с Python, потому что его библиотеки лучше подходят для машинного обучения.

        Вот несколько хороших ресурсов по Python:

        Знакомство с ботами

        BOT - это самый простой пример слабого ИИ, который может выполнять автоматические задачи от вашего имени.Чат-боты были одной из первых автоматизированных программ, получивших название «боты». Вам нужны AI и ML для ваших чат-ботов. Веб-сканеры, используемые поисковыми системами, такими как Google, являются прекрасным примером сложного и продвинутого BOT.

        Вы должны изучить следующее, прежде чем начинать программировать ботов, чтобы облегчить себе жизнь.

          • xpath - это поможет вам изучить и настроить таргетинг на HTML и построить своего бота на основе того, что вы там видите.
        • Регулярное выражение
          • - это поможет вам обрабатывать данные, которые вы скармливаете своему боту, очищая или нацеливая (или и то и другое) на части, которые имеют значение для вашей логики.
        • REST - это действительно важно, поскольку в конечном итоге вы будете работать с API. Для этого вы можете использовать запросы.

        Как создать своего первого бота?

        Вы можете начать изучение того, как создавать ботов на Python, самым простым способом из следующего руководства.

        Вы также можете начать с использования API-интерфейсов и инструментов, которые позволяют создавать приложения для конечных пользователей. Это поможет вам создать что-то, не беспокоясь сначала о теории.Вот некоторые из API, которые вы можете использовать для этого:

        Вот список нескольких задач BOT, которые вы можете попрактиковать и опробовать перед тем, как приступить к решающей задаче.

        Что теперь?

        После того, как вы получите полное представление о предпочитаемом вами языке программирования и достаточно попрактикуетесь с основами, вы должны начать больше узнавать о машинном обучении. В Python начните изучать библиотеки Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy, которые будут полезны при написании алгоритмов машинного обучения.Вам нужно знать и продвинутую математику.

        Вот список ресурсов, которые вы можете изучить и попрактиковаться:

        Вот еще несколько ценных ссылок:

        Вы также должны принять участие в различных соревнованиях по программированию AI и BOT в разных местах в Интернете:

        Прежде чем вы начнете учиться и вносить свой вклад в область ИИ, прочтите, как ИИ быстро меняет мир.