Ручной интеллект относится к понятию: ФГБНУ НЦПЗ. ‹‹Психопатология. Часть I››

Содержание

Искусственный интеллект и машинное обучение в кибербезопасности

Определение ИИ, машинного обучения и глубокого обучения в рамках кибербезопасности

В скором будущем искусственный интеллект на основе машинного обучения станет мощным инструментом обеспечения кибербезопасности. В этой сфере, как и в других отраслях, участие человека давно считается важным, незаменимым элементом. И хотя в настоящее время кибербезопасность по-прежнему во многом зависит от работы специалистов, в решении определенных задач машины постепенно начинают нас опережать.

Каждое технологическое улучшение позволяет более эффективно поддерживать роль человека в сфере безопасности. Данные разработки относятся к следующим основным областям:

  • Искусственный интеллект (ИИ) призван в полной мере наделить машину способностью человеческого разума к реагированию. Это основная дисциплина, охватывающая многие другие, включая машинное обучение и глубокое обучение.
  • Машинное обучение использует существующие модели поведения для принятия решений на основе имеющихся данных и выводов. При этом вмешательство человека по-прежнему требуется для внесения необходимых исправлений. На сегодняшний день машинное обучение, вероятно, является наиболее актуальной дисциплиной в области кибербезопасности на основе ИИ.
  • Глубокое обучение действует аналогично машинному – решения принимаются на основе имеющихся шаблонов, но предполагают самостоятельное внесение коррективов. В настоящее время глубокое обучение в области кибербезопасности относится к сфере машинного обучения, поэтому мы будем рассматривать в основном эту более широкую сферу.

Какой вклад внесут ИИ и машинное обучение в развитие кибербезопасности?

Многие считают, что внедрение искусственного интеллекта в технологии кибербезопасности станет своего рода революцией и произойдет это гораздо раньше, чем можно было бы предположить. На самом же деле в будущем нас, скорее всего, ожидают лишь постепенные улучшения в этой области. Но даже эти шаги на пути к абсолютной автономности все же далеко выходят за рамки наших возможностей в прошлом.

При поиске новых способов применения машинного обучения и искусственного интеллекта в области кибербезопасности важно очертить круг современных проблем в этой сфере. Технологии искусственного интеллекта могут быть полезны для улучшения многих процессов и аспектов, которые мы уже давно принимаем за данность.

Ошибки конфигурирования, вызванные человеческим фактором

С человеческим фактором

связана значительная часть слабых мест кибербезопасности. Например, даже при наличии большой команды IT-специалистов правильное конфигурирование системы может быть невероятно трудной задачей. Компьютерная безопасность постоянно совершенствуется, и на сегодняшний день эта область стала более сложной, чем когда-либо. Адаптивные инструменты могут помочь в поиске и устранении проблем, возникающих при замене, модификации и обновлении сетевых систем.

Представим, что поверх старой локальной среды необходимо установить новую интернет-инфраструктуру, например систему облачных вычислений. В целях безопасности корпоративных систем команде IT-специалистов необходимо обеспечить их совместимость. Оценка надежности конфигурации вручную может стать очень трудоемким процессом, так как работникам IT-службы придется совмещать работу с бесконечными обновлениями и повседневные задачи. При наличии интеллектуальных адаптивных средств автоматизации специалисты могут оперативно получать советы по решению обнаруживаемых проблем. На основе таких средств можно даже создать систему для автоматической настройки необходимых параметров.

Эффективность ручного труда при воспроизведении повторяющихся действий

Эффективность ручного труда – еще одна проблема кибербезопасности. Процесс, выполняемый вручную, невозможно каждый раз воспроизводить в точности одинаково, особенно в такой динамичной среде, какой является современный ландшафт кибербезопасности. Индивидуальная настройка множества корпоративных конечных устройств – одна из самых трудоемких задач. После первоначальной подготовки устройств IT-специалистам зачастую приходится снова возвращаться к ним, чтобы исправить конфигурацию или обновить настройки, которые нельзя изменить удаленно.

Не стоит также забывать, что характер угроз постоянно меняется. Если за реагирование на них отвечают люди, скорость их действий может быть снижена при столкновении с неожиданными проблемами. Система, основанная на ИИ и технологиях машинного обучения, может работать в тех же условиях с минимальной задержкой.

Усталость от оповещений об угрозах

Усталость от оповещений об угрозах может стать еще одной проблемой для организаций, не принимающих меры борьбы с ней. Чем более сложным становится многоуровневое построение систем безопасности, тем больше становится и поверхность атаки. Многие системы безопасности реагируют на известные проблемы потоком автоматических оповещений. В результате для того, чтобы найти решение и принять меры, IT-специалистам приходится анализировать их по отдельности.

Но из-за большого количества поступающих сигналов этот процесс становится очень трудоемким. В результате усталость от принятия решений становится повседневной проблемой для сотрудников служб кибербезопасности. Принятие проактивных мер по нейтрализации известных угроз и уязвимостей является оптимальным вариантом, однако многим командам не хватает времени и сотрудников, чтобы держать оборону на всех направлениях.

Иногда командам приходится сосредоточиться на наиболее острых проблемах, а второстепенные задачи отодвинуть на второй план. Использование ИИ для обеспечения кибербезопасности может помочь IT-специалистам эффективно справляться с большим количеством угроз. Противодействие каждой из них можно значительно упростить, если объединять однотипные угрозы вместе с помощью автоматической маркировки. Кроме того, некоторые проблемы может устранить сам алгоритм машинного обучения.

Время реагирования на угрозу

Время реагирования на угрозу – один из важнейших показателей эффективности службы кибербезопасности. Известно, что атаки очень быстро переходят от эксплуатации уязвимости к развертыванию. Раньше, прежде чем начать атаку, злоумышленникам приходилось вручную проверять все уязвимые места и обходными путями выводить из строя системы безопасности – иногда этот процесс мог занимать недели.

К сожалению, технологические инновации существуют не только в области киберзащиты. Сейчас автоматизация кибератак становится все более распространенным явлением. Такие угрозы, как недавно появившиеся шифровальщики LockBit, значительно сократили время, необходимое для вредоносного вторжения. Сегодня некоторые атаки успешно проводятся всего за полчаса.

Реакция человека может быть недостаточно быстрой, даже если тип атаки хорошо известен. Именно поэтому многие команды специалистов по безопасности чаще занимаются устранением последствий успешных атак, нежели предотвращают их. Отдельную опасность представляют необнаруженные атаки.

Технологии машинного обучения способны извлекать данные об атаках, группировать их и подготавливать для анализа. Они могут предоставлять специалистам по кибербезопасности отчеты, чтобы упростить обработку данных и принятие решений. Помимо отчетов, такой тип системы безопасности может также предложить рекомендуемые действия для ограничения дальнейшего ущерба и предотвращения дальнейших атак.

Выявление и прогнозирование новых угроз

Выявление и прогнозирование новых угроз – это еще один фактор, влияющий на время реагирования на кибератаки. Как отмечалось выше, задержка при реагировании возникает даже при угрозах известных типов. Новые виды атак, модели поведения и инструменты могут сбить специалистов с толку, в результате чего они будут реагировать еще медленнее. Хуже того, такие менее заметные угрозы, как кража данных, иногда могут остаться и вовсе необнаруженными. Опрос, проведенный компанией Fugue в апреле 2020 года, показал, что примерно 84% IT-специалистов обеспокоены тем, что могут не знать об уже совершенном взломе их облачных систем.

Постоянное развитие технологий, стоящих на вооружении злоумышленников, и появление атак нулевого дня – это факторы, которые приходится всегда учитывать, строя защиту сетей. К счастью, методы кибератак обычно не изобретаются с нуля. Поскольку основой для них часто служат тактики, платформы и исходные коды прошлых атак, технологиям машинного обучения есть на чем базироваться при накоплении знаний.

Программа на основе машинного обучения поможет распознать атаку, выявив общие черты у новой угрозы и обнаруженных ранее. Машина, в отличие от человека, проведет такое сравнение быстро – что еще раз подчеркивает необходимость применения адаптивных моделей безопасности. Машинное обучение может облегчить прогнозирование новых угроз и сократить время реагирования за счет более эффективной работы с базой существующих угроз.

Кадровый потенциал

Проблема кадрового потенциала

относится к числу систематических. С ней сталкиваются отделы IT и кибербезопасности множества компаний во всем мире. Иногда найти квалифицированных специалистов с необходимыми навыками может быть сложно.

Однако гораздо чаще проблема состоит в том, что наем сотрудников требует выделения немалых средств из бюджета организации. Содержание персонала требует не только оплаты повседневного труда, но и удовлетворения текущих потребностей в обучении и подтверждении квалификации. Профессионал в области кибербезопасности обязан идти в ногу со временем и быть в курсе постоянных инноваций, о которых мы упоминали выше.

Наличие инструментов на основе ИИ позволит сократить штат специалистов. Хотя им будет необходимо, постоянно повышая квалификацию, осваивать передовые достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, компания сможет сэкономить время и деньги благодаря меньшей численности этих сотрудников.

Адаптируемость

В отличие от других аспектов проблема адаптируемости не так очевидна, однако может резко сказаться на возможностях службы безопасности. Специалистам может быть сложно привести свои навыки в соответствие с конкретными требованиями компаний.

Если сотрудники не знакомы с определенными методами работы, инструментами и системами, эффективность всей команды может оказаться невысокой. Даже такая, казалось бы, простая процедура, как принятие командой новых политик безопасности, может затянуться. Такова природа человека, мы не можем мгновенно освоить новые виды деятельности. На это нужно время. Однако с помощью правильных наборов данных можно превратить хорошо обученные алгоритмы в решения, соответствующие необходимым требованиям.

Роль ИИ в кибербезопасности

В сфере кибербезопасности искусственный интеллект включает в себя дисциплины машинного и глубокого обучения, однако у него есть и своя собственная роль.

По своей сути ИИ сконцентрирован на достижении результата, при этом точность не так уж и важна. Его конечная цель – это естественная реакция при решении сложных задач. Истинный ИИ способен действовать самостоятельно. Он должен находить идеальное решение в конкретной ситуации, а не просто делать выводы на основе набора данных и запрограммированной логики.

Чтобы лучше понять суть вопроса, рассмотрим современные методы использования ИИ и лежащих в его основе дисциплин. Автономные системы не имеют широкого распространения, особенно в области кибербезопасности. Их работа не требует вмешательства со стороны, и многие люди обычно ассоциируют их с ИИ. Однако системы на базе ИИ, служащие дополнительным инструментом для обеспечения защиты, доступны и практичны.

В идеальном варианте роль ИИ в сфере кибербезопасности сводится к интерпретации закономерностей, обнаруженных алгоритмами машинного обучения. Конечно, современный ИИ пока не способен интерпретировать результаты так же хорошо, как человек. Эта область активно развивается, ведется поиск алгоритмов, схожих с человеческим мышлением. Но до создания настоящего ИИ еще далеко. Машинам еще только предстоит научиться переосмысливать ситуации, оперируя абстрактными понятиями. Их творческие возможности и способность к критическому мышлению пока далеки от популярного образа идеального ИИ.

Роль машинного обучения в кибербезопасности

Решения для обеспечения безопасности с применением технологий машинного обучения отличаются от распространенного представления об искусственном интеллекте. Однако на сегодняшний день в сфере кибербезопасности они представляют собой наиболее мощные инструменты на базе ИИ. В рамках этой технологии для определения вероятности того или иного события используются шаблоны данных.

В некотором смысле машинное обучение можно противопоставить «истинному» ИИ. Машинное обучение в первую очередь ориентировано на точность, а не на результат. Это означает, что алгоритм действует, обучаясь на основе набора данных, ориентированного на конкретную задачу. Его работа сводится к поиску оптимального способа выполнения данной задачи. Он будет стремиться найти решение, единственно возможное на основе имеющихся данных, даже если оно не будет идеальным. Технология машинного обучения не осмысливает данные, а это означает, что данная задача по-прежнему ложится на плечи специалистов.

Технологии машинного обучения отлично справляются с однообразными задачами, например идентификацией закономерностей в данных и проверкой их на соответствие шаблонам. Подобная монотонная деятельность утомляет сотрудников, снижая их работоспособность. Таким образом, человек до сих пор отвечает за интерпретацию данных, в то время как машинное обучение помогает привести данные в удобочитаемую и готовую к анализу форму. В сфере кибербезопасности возможности машинного обучения могут использоваться для разных целей:

Классификация данных

При классификации данных точкам данных присваиваются определенные категории по предустановленным правилам. Данный процесс маркировки является важной частью таких аспектов проактивных мер безопасности, как построение профилей атак и уязвимостей.

Кластеризация данных

При кластеризации данных отсеянные в ходе классификации значения объединяются в кластеры с общими или нетипичными характеристиками. Ее можно использовать при анализе данных по атакам, к которым система еще не подготовлена. Кластеры помогут определить, каким образом производилась атака, какие уязвимости использовались и к каким данным был получен доступ.

Рекомендации по дальнейшим действиям

Рекомендации по дальнейшим действиям повышают эффективность проактивных мер системы безопасности на базе машинного обучения. Они выводятся на основе моделей поведения и ранее принятых решений и предлагают наиболее рациональный порядок действий. Здесь важно повторить, что рекомендации не являются осознанным решением, как в случае истинного автономного ИИ. Скорее, это адаптивная система, способная выстраивать логические взаимосвязи на основе имеющихся точек данных. Такой тип инструментов может оказать существенную помощь при реагировании на угрозы и управлении рисками.

Синтез возможностей

Синтез возможностей позволяет получать совершенно новые результаты на основе исторических и новых наборов данных. Здесь, в отличие от рекомендаций, больше внимания уделяется определению вероятности повторения прошлых состояний системы. Например, синтез можно использовать для упреждающего исследования уязвимостей в системах организации.

Прогнозирование

Прогнозирование – это наиболее продвинутый из процессов, основанных на машинном обучении. Определение возможных результатов достигается путем оценки существующих наборов данных. В первую очередь прогнозирование можно использовать для построения моделей угроз, предотвращения мошенничества, а также для защиты от утечки данных. Оно является основой многих предиктивных решений для конечных точек.

Примеры использования машинного обучения в кибербезопасности

Вот несколько примеров, подчеркивающих ценность машинного обучения в сфере кибербезопасности:

Классификация данных по конфиденциальности для соблюдения нормативов по их обработке

В последнее время защита от нарушения законов о конфиденциальности данных стала одним из главных приоритетов для организаций. С принятием Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR) появились и другие правовые меры, например Калифорнийский закон о защите прав потребителей (CCPA).

Обработка данных клиентов и пользователей должна осуществляться в соответствии с этими актами. Обычно это означает, что необходимо предусматривать возможность удаления данных по запросу. Несоблюдение этих законов влечет за собой крупные штрафы и ущерб репутации.

Классификация данных поможет отделить данные, идентифицирующие пользователя, от анонимизированных и неидентифицирующих. Она избавит от необходимости вручную анализировать огромные массивы старых и новых данных, особенно в крупных организациях и компаниях с долгой историей.

Профили безопасности на основе поведения пользователей

Создание индивидуальных профилей сотрудников на основе их пользовательского поведения позволяет адаптировать систему безопасности к структуре конкретной организации. Эта модель может обнаружить неавторизованного пользователя, проанализировав отклонения в его поведении. Такие незначительные нюансы, как особенности нажатия клавиш на клавиатуре, могут послужить основой для предиктивной модели угрозы. Обозначив возможные результаты потенциальных несанкционированных действий, система безопасности на основе машинного обучения может предложить способы для уменьшения потенциальной поверхности атаки.

Профили безопасности на основе данных о работе системы

Кроме поведения пользователя, основой для создания профиля безопасности может также служить анализ работы отдельно взятого исправного компьютера. Например, загрузка процессора и памяти наряду с такими признаками, как интенсивное использование интернет-канала, может указывать на вредоносную активность. Тем не менее некоторые пользователи могут регулярно использовать большие объемы данных – проводя видеоконференции или часто загружая большие файлы мультимедиа. Изучив обычную загруженность системы, алгоритм может определить отклонения, как в случае с поведением пользователя.

Блокировка ботов на основе поведения

Действия ботов могут мешать работе веб-сайтов, перегружая их запросами. Эта проблема особенно актуальна для организаций, бизнес которых зависит от интернет-трафика. Например, для онлайн-магазинов, у которых нет физических торговых точек. Обычные посетители могут столкнуться с медленной работой сайта, что приведет к потере трафика и потенциальных клиентов.

Технологии на основе машинного обучения могут идентифицировать активность ботов и блокировать ее даже при использовании средств анонимизации, например виртуальных частных сетей. На основе данных о поведении злоумышленников алгоритм формирует прогнозные модели и превентивно блокирует новые веб-адреса с такой же активностью.

Будущее кибербезопасности

Несмотря на бурные обсуждения будущего этой сферы безопасности, все же существуют ограничения, о которых следует упомянуть.

Для машинного обучения необходимы наборы данных, однако в некоторых случаях их сбор и использование могут противоречитьзаконам о конфиденциальности данных. Программным системам, обучающим алгоритмы, требуется множество точек данных для построения точных моделей, что плохо сочетается с «правом на забвение». Наличие идентифицирующей человека информации в некоторых данных может являться нарушением, поэтому необходимо предусмотреть возможные решения этой проблемы. Одно из них – системы, которые делают доступ к исходным данным после обучения практически невозможным. Анонимизация точек данных также рассматривается как возможный выход, но этот метод необходимо изучить глубже, чтобы избежать искажения логики программ.

Отрасли нужно больше экспертов по обеспечению кибербезопасности на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Эффективность средств сетевой безопасности, основанных на технологиях машинного обучения, значительно повысится при наличии сотрудников, способных обслуживать и настраивать их по мере необходимости. Однако предложение квалифицированных специалистов на мировом рынке гораздо меньше спроса на них.

Команды специалистов останутся неотъемлемой частью отделов кибербезопасности. Жизненно важное значение для принятия решений по-прежнему будут иметь критическое мышление и творческий подход. Как уже упоминалось выше, ни технологии машинного обучения, ни ИИ пока не обладают этими качествами. Поэтому они должны быть инструментом в руках вашей команды специалистов по кибербезопасности.

Три совета на пути к будущему кибербезопасности

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы приблизить будущее кибербезопасности:

  1. Инвестируйте в технологии будущего. По мере того как угрозы становятся все сложнее, растет ущерб от эксплуатации уязвимостей, возникающих из-за использования устаревших технологий или ручных процессов, которые можно автоматизировать. Чтобы снизить риски, вам нужно идти в ногу со временем. Используйте передовые технологии, такие как интегрированное решение «Лаборатории Касперского» для комплексной защиты рабочих мест, – с ними вы будете лучше подготовлены к любым переменам.
  2. Инструменты на базе ИИ и машинного обучения должны помогать вашим специалистам, а не заменять их. Уязвимости по-прежнему будут существовать. Сегодня ни одна система на рынке не является абсолютно надежной. Поскольку даже адаптивные системы на базе ИИ могут быть обмануты с помощью изощренных методов атаки, убедитесь, что ваша IT-команда научилась работать с этой инфраструктурой и поддерживать ее.
  3. Регулярно обновляйте свои политики в области обработки данных в соответствии с изменениями в законодательстве. Конфиденциальность данных стала объектом внимания руководящих органов во всем мире. В обозримом будущем для большинства предприятий и организаций она останется одним из основных вопросов на повестке дня.

Статьи по теме:

Виды мышления. Изучение особенностей наглядно-действенного, наглядно-образного и понятийного мышления.

Подпишитесь на бесплатную рассылку видео-курсов:

мышление — переработка информации в процессе течения мыслей, образов и ощущений. Происходить это может в самых разных формах, разном стиле и с разным качеством: мышление может быть разной степени связности, логичности и целесообразности, быть и бредом, и образцом высокой мудрости, мышление может быть эффективным и пустым. Если отвлечься от личностных особенностей, то традиционно выделяют следующие виды мышления (их также можно назвать структурные особенности мышления): Наглядно-действенное, наглядно-образное, образно-ассоциативное, сценарийное и понятийное мышление. Продуктивное мышление и мышление как внутренняя болтовня. Продуктивное мышление — нахождение связи между предметами и явлениями, решающее жизненную задачу. Внутренняя болтовня — это относительно связное, иногда даже логичное, но нецелесообразное мышление заполняет пустоту души, создает иллюзию, что жизнь чем-то наполнена. Рациональное и иррациональное мышление Рациональное мышление — мышление, имеющее четкую логику и идущее к цели. Противоположно иррациональному, а иногда и просто бессвязному мышлению, течению мыслей вне логики и цели. См.> Примитивное и развитое мышление В развитом варианте мышление — это анализ, сопоставление, нахождение новых связей и другие операции с мыслеобразами с целью нахождения продуктивных, полезных мыслеобразов. Развернутое (дискурсивное) и свернутое мышление: интуиция. В развернутом виде внутренняя речь, внутренние действия, образы и ощущения слышатся, видятся и ощущаются, в автоматическом и свернутом — мелькают и исчезают из поля сознания. Развернутое мышление называется по науке дискурсивным мышлением, по жизни — размышлением. Свернутое и мгновенное осмысление чаще называют интуицией, схватыванием, видением сути. См.> Шаблонное и самостоятельное мышление Шаблонное мышление — это не мышление, в котором не используются шаблоны: такое, похоже, невозможно в принципе, шаблоны используются везде. Шаблонное мышление не использует ничего, кроме шаблонов, остается в рамках исключительно шаблонов. Выходит за рамки шаблонов и перестает быть шаблонным мышлением мышление самостоятельное. Его основные разновидности — проектное и творческое мышление. См.> Автоматическое и управляемое мышление Автоматическое мышление происходит само, осуществляясь, как программа, начинаясь и завершаясь самостоятельно, без воли, ведома и контроля человека. Приятнее, когда человек все-таки сам управляет своим мышлением. См.> Свободное и творческое мышление Свободное мышление — мышление, не зажатое в рамки ограничивающих шаблонов. Свободно мыслящий человек не обязательно тот, кто не был воспитан — это может быть и тот, кого воспитали в формате внутренне свободного мышления. Творческое мышление — мышление, порождающее из известных посылок новый, неизвестный и ценный результат. В результате мышление оказывается более или менее эффективным. В своем развитии мышление проходит две стадии: допонятийную и понятийную. Допонятийное мышление оперирует не понятиями, а образами и является начальной стадией развития мышления у ребенка. Особенности допонятийного мышления выражаются в том, что суждения детей единичные, о данном конкретном предмете; при объяснении чего-либо все сводится к частному, знакомому; большинство суждений — суждения по сходству или суждения по аналогии, поскольку в этот период в мышлении главную роль играет память. На этом уровне главной формой доказательства является пример. Мышление в онтогенезе развивается от наглядно-действенного (до 2-3 ле) до наглядно-образного (до 6-7 лет). Начиная с 6-7 лет, т.е. с момента обучения в школе, у ребенка начинает интенсивно развиваться ведущий для человека вид мышления — понятийное, или словесно- логическое. Взрослый человек владеет всеми видами мышления, хотя развиты они у него могут быть в разной степени. Теоретическое и практическое мышление Теоретическое и практическое мышление различают по типу решаемых задач и вытекающих отсюда структурных и динамических особенностей мыслительного процесса. Теоретическое мышление связано с познанием общих закономерностей. Теоретическое понятийное мышление представляет собой оперирование понятиями на основе логики и уже имеющихся знаний без непосредственного обращения копыту. Основной фактор успешного решения задач — полнота и надежность исходной информации. Теоретическое понятийное мышление наиболее характерно для научных теоретических исследований. Теоретическое образное мышление отличается от понятийного тем, что его материалом являются не понятия, суждения или умозаключения, а образы, которые или непосредственно извлекаются из памяти, или творчески воссоздаются воображением. Этот тип мышления присущ людям творческим — литераторам, поэтам, художникам, архитекторам, модельерам и т.д. Основная задача практического мышления — подготовка физического преобразования действительности: постановка цели, создание плана, проекта. В практическом мышлении очень ограничены возможности для проверки гипотез, поскольку оно зачастую развертывается в условиях жесткого дефицита времени, что делает практическое мышление подчас не менее, а более сложным, чем теоретическое. Наглядно-образное мышление Процесс наглядно-образного мышления непосредственно связан с восприятием мыслящим человеком окружающей действительности и без него совершаться не может. Мысля наглядно-образно, человек как бы привязан к действительности, а сами необходимые для мышления образы представлены в его кратковременной и оперативной памяти (в отличие от этого образы для теоретического образного мышления извлекаются из долговременной памяти и затем преобразуются). Данная форма мышления наиболее полно и развернуто представлена у детей дошкольного и младшего школьного возраста, а у взрослых — среди людей, принимающих решение о предметах своей деятельности на основе наблюдения за ними (например, у авиадиспетчеров). Наглядно-действенное мышление Процесс наглядно-действенного мышления представляет собой практическую преобразователыую деятельность, осуществляемую человеком с реальными предметами. Основным условием решения задачи в данном случае являются правильные действия с соответствующими предметами, так называемый «ручной интеллект». Этот вид широко представлен у людей, занятых реальным производственным трудом, например у инженера-механика, сантехника. В реальной жизни жесткой дифференциации между видами мышления нет, и все они необходимы для большинства видов деятельности. Однако в зависимости от ее характера и конечных целей доминирует тот или иной вид мышления. По этому основанию они все и различаются. По степени своей сложности, по требованиям, которые предъявляют к интеллектуальным и другим способностям человека, все перечисленные выше виды мышления не уступают друг другу.

Мышление, понятие и особенности. Вся получаемая информация из окружающего мира воспринимается человеком и позволяет ему представлять обе стороны того или иного предмета, предвидеть изменения и устремляться вглубь каждого предмета. Однако данный процесс возможен только с помощью мышления. Мышление – это познавательный процесс, который характеризуется опосредованным и обобщенным отражением действительности в деятельности каждого индивида. Явления и предметы действительности обладают отношениями и свойствами за счет восприятия и ощущений. Мышление имеет несколько особенностей, среди которых особо четко выделяются: Опосредованный характер – каждый индивид познает мир косвенно, т.к. каждое свойство познается через другое взаимосвязанное свойство. В данном случае мышление опирается на восприятие, ощущения и представления, т.е. ранее полученные теоретические и практические знания и навыки; Обобщенность – представляет собой процесс познания существенного и общего в объектах существующей действительности, поскольку все свойства аналогичных объектов тесно взаимосвязаны между собой. Общее может существовать и проявляться только в конкретном отдельном объекте. Данная особенность выражается за счет языка и речи. Словесное обозначение может быть отнесено к конкретному объекту, либо группе аналогичных свойств. Итоги познавательной деятельности выражаются и фиксируются в качестве понятий, т.е. отражения признаков и свойств каждого существенного предмета. Понятие складывается на основе имеющихся умозаключений и суждений. В результате обобщения оно становится высшей ступенью познания мира, являясь продуктом мозга. Основные формы мышления. Мышление каждого отдельного индивида протекает в двух формах: умозаключений и суждений. Рассмотрим формы мышления более подробно: Умозаключение – представляет собой результативный вывод, складывающийся из нескольких суждений, позволяя нам получать новые знания и практические навыки о конкретном явлении или предмете, существующего в объективном мире. Умозаключения могут выступать в нескольких видах: дедуктивные, индуктивные и по аналогии; Суждение – определенная форма мышления, которая отражает объекты действительности в конкретных отношениях и связях. Каждое отдельное суждение представляет конкретную мысль об объекте. Последовательность нескольких суждений с последовательной связью необходимы для мыслительного решения задачи или вопроса, что представляет собой определенное рассуждение. Само рассуждение приобретает практический смысл только в случаях, когда оно приводит к конкретному умозаключению или выводу. Так умозаключения может стать ответом на интересуемый вопрос. Основные виды мышления. В зависимости от расположения слов, действия или образа а в мыслительном процессе, а также их взаимодействия между собой, различают несколько видов мышления. Каждый из них имеет свои особенности (теоретические или практические). Рассмотрим более подробно основные виды мышления: Наглядно-действенное – данный вид мыслительной деятельности индивида опирается непосредственно на восприятие конкретного предмета; Предметно-действенное – данный вид мышления направлен на решение вопросов и задач в условиях конструктивной, производственной, организаторской, а также всех видах практической деятельности граждан. В данном случае практическое мышление выступает в качестве конструктивного технического, позволяя каждому человеку решать технические задачи самостоятельно. Сам процесс представляет взаимодействие практических и умственных компонентов работы. Каждый момент абстрактного мышления тесно взаимосвязан с практическими действиями индивида. Среди характерных особенностей можно выделить: внимание к деталям, четко выраженная наблюдательность, умение использовать внимательность и навыки в конкретной ситуации, умение быстро переходить от размышления к действию, оперирование пространственными схемами и образами. Только так единство воли и мысли проявляется максимально в данном виде мышления; Наглядно-образное – весь процесс мышления характеризуется опорой на образы или представления, отвлеченные мысли, что позволяет человеку в конкретных образах воплощать обобщения; Словесно-логическое (абстрактное) мышление – данный вид мышления осуществляется за счет логических связей и структур логических операций и понятий. Оно направлено на выявление конкретных закономерностей в окружающем мире и человеческом обществе, поскольку отражает общие отношения и связи. В данном случае понятия играют главенствующую роль, а образы выступают в качестве второстепенной. Все виды тесно взаимосвязаны друг с другом. Исследование особенностей наглядно-действенного мышления при решении задач сложения фигур из спичек Психодиагностика психолога в школе — Психодиагностика познавательных особенностей детей Теоретическое обоснование. Наглядно-действенное мышление относится в онтогенезе к допонятийному, наиболее раннему виду мышления, так как мысль выражается прежде всего в действии, в различных конкретных операциях, ведущих к достижению цели. Наглядно-действенное мышление обладает всеми общими признаками мышления: оно целенаправлено, планируемо, обладает собственной структурой действий, обусловлено различными мотивами. В онтогенезе этот вид мышления преобладает у ребенка до 2—3 лет, у взрослого человека сохраняет свое значение, но находится под мощным влиянием понятийного мышления, более абстрактного и знакового. Наглядно-действенное мышление называют также конструкторским, ручным, принимая во внимание его самый важный исполнительный орган — руки, прежде всего правую руку. Методика «сложение фигур из спичек» очень удобна для оценки наглядно-действенного мышления в силу ее простоты, общедоступности, равноценности составляющих ее элементов, возможности количественного и вероятностного анализа. Цель. Изучение особенностей наглядно-действенного мышления. Инструкция. Каждому испытуемому необходимы 12 спичек и секундомер для регистрации скорости решения задач. Для последующего анализа полученных данных потребуется таблица, где фиксируются номера задач и основные критерии их решения. Используются три основных критерия: эффективность решения (ставятся знаки «плюс» и «минус» в зависимости от конечного результата), время решения (для сокращения потерь можно ограничить его тремя минутами на одну задачу) и количество использованных ходов, т. е. реальное количество ходов, включая и неправильные. Под ходом подразумевается любое перемещение спички в новую позицию. Наглядно-действенное мышление относится к допонятийному, наиболее раннему в онтогенезе виду мышления. Еще Ф. Энгельс говорил о том, что мысль прежде всего выражается в действии, в различных конкретных операциях, ведущих к достижению цели. Наглядно-действенное мышление Таблица 7.4.1 Критерии наглядно-действенного мышления при решении задач сложения фигур из спичек Номер задачи Эффективность Время решения Количество ходов 1 2 10 Средние, % обладает всеми признаками мышления: оно целенаправленно, планируемо, обладает собственной структурой действий, обусловлено разного рода мотивами. В онтогенезе этот вид мышления преобладает у ребенка до 2-3 лет. У взрослого человека он сохраняет свое значение, но находится под мощным влиянием понятийного вида, гораздо более абстрактного и знакового. Наглядно-действенное мышление называют в литературе конструкторским, ручным, имея в виду самый важный исполнительный орган — руки, особенно правую руку. Развитие мышления в раннем детском возрасте начинается с развития ручной моторики, навыков исполнительных действий, приводящих к формированию структуры рациональных, обобщенных действий и наиболее успешному решению с их помощью различных задач. Методика «сложение фигур из спичек» очень удобна для оценки наглядно-действенного мышления в силу ее простоты, общедоступности, равноценности составляющих ее элементов, возможности количественного и вероятностного анализа. Оснащение эксперимента. Каждый испытуемый подготавливает для эксперимента 12 спичек и секундомер для регистрации скорости решения задач. Для последующего анализа полученных экспериментальных данных подготавливается также матрица, где фиксируются номера предъявленных задач и основные критерии их решения. Определение особенностей понятийного мышления. Методика «Исключение лишнего» Теоретическое обоснование. Одним из наиболее распространенных в практике исследования всех видов мышления является метод «Исключение лишнего». С помощью этого метода можно убедительно показать особенности аналитической и синтезирующей деятельности мозга. Так, если испытуемым предъявить несколько названий рек России: Волга, Лена, Ангара, Иртыш, Обь — и попросить «выбросить» одно лишнее название, то чаще всего испытуемые исключают слово «Волга», поскольку все остальные реки находятся на территории Сибири. Иногда появляется ответ «Иртыш» (все остальные названия женского рода), иногда — «Ангара» (является притоком). По степени обобщенности признаков ответ «Волга» наиболее правилен. Аналогично оцениваются результаты и при использовании картинок с четырьмя нарисованными предметами, где один предмет надо исключить. Например, на карточке нарисованы керосиновая лампа, электрическая лампочка, свеча и солнце. Правильный ответ — «солнце». Рассуждения вроде того, что надо удалить свечу, так как она быстро сгорает и невыгодна, свидетельствуют о снижении и даже искажении уровня обобщений. Методика разработана в лаборатории экспериментальной патопсихологии института психиатрии Минздрава РФ.

Сравнение мытья посуды вручную и посудомоечной машиной

Life Cycle Analysis: Comparison of Hand-Washing and Dishwasher Machines
Jenny Binstock, Saira Gandhi, Erin Steva
Spring 2013

Мытье посуды вручную или с помощью посудомоечной машины — это выбор, который часто делают современные домохозяйства (например, механизмы фирмы APACH — apach.com.ua). Ручная мойка включает в себя больше времени для индивидуума, в то время как посудомоечная машина может дать больше времени для готовки блюд. Ручная мойка не всегда может производить более чистую посуду.

Посудомоечные машины используют электричество для запуска машины, и сама машина должна быть подключена. Как для мытья руками, так и для мытья посуды используйте горячую воду. Чтобы ответить на вопрос, какой метод очистки лучше подходит для окружающей среды, наше исследование оценило эффективность использования воды, потребление энергии и выбросы углерода для каждого режима очистки. Мы также рассмотрели национальные и данные Департамента водных ресурсов и энергетики Лос-Анджелеса (LADWP) для учета региональных различий.
В среднем мы обнаружили, что при мытье руками и посудомоечными машинами одинаково по размерам использования энергии и выбросов парниковых газов (ПГ), но отличаются по интенсивностью воды. Разница между нашим механизмами в общем использованием базовой энергии для мытья рук и мытья посуды составляла всего 9 000 джоулей с посудомоечными машинами, использующими немного больше энергии. Что касается ПГ, мытье рук производит немного больше выбросов, чем посудомоечная машина. Из нашего анализа чувствительности мы обнаружили, что энергия вырабатывает электричество, а электричество для работы посудомоечной машины оказывает наибольшее влияние на общее потребление энергии. Несмотря на аналогичное использование энергии, мытье рук в среднем более интенсивно потребляет воду на блюдо и на нагрузку. Транспортировка и обработка воды оказывает наибольшее влияние на общие выбросы парниковых газов для мытья рук. Эти цифры были усилены анализом данных LADWP.
В целом, общая энергия, вода и выбросы парниковых газов зависят от того, как человек моет свои блюда независимо от их выбора мытья руками или использования посудомоечной машины. Например, если человек заполняет бассейн раковины для ручной стирки полной загрузки посуды, общий объем выбросов парниковых газов ниже, чем при использовании посудомоечной машины. Если индивидуальная предварительная мойка посуды перед загрузкой посудомоечной машины или если посудомоечная машина не моет полную загрузку посуды, то посудомоечная машина будет более энергоемкой и выделяет больше выбросов парниковых газов на блюдо. Поскольку индивидуальное поведение оказывает наибольшее влияние на общее потребление энергии и выбросы ПГ, государственное образование может помочь сделать промывку посуды более экологичным процессом.

Цель и масштаб

Целью этого анализа является определение того, является ли посудомоечная машина более энергоэффективной и более эффективной по сравнению с посудой для мытья посуды. Кроме того, анализ направлен на то, чтобы увидеть, какой процесс очистки посуды оказывает большее воздействие на окружающую среду, измеряемое углекислым газом (CO2). Каждый раз, когда домохозяйство сталкивается с выбором мытья рук или использования посудомоечной машины, домашнее хозяйство влияет на окружающую среду. Хотя экономическая стоимость инвестирования в посудомоечную машину хорошо документирована, экологические издержки не ясны.

Процессы, которые могут способствовать экологическому воздействию ручной стирки, включают водоснабжение (транспортировку и обработку) и газ, используемый для нагрева воды. Процессы, которые могут способствовать экологическому воздействию посудомоечных машин, включают в себя водоснабжение (транспортировку и обработку), газ для нагрева воды, электричество для запуска посудомоечной машины (выработка электроэнергии) и производство посудомоечной машины. Поскольку эти входы чувствительны к региону, мы рассмотрим влияние на окружающую среду на национальном уровне с использованием EIOLCA, и мы рассмотрим влияние на местном уровне, основанное на Департаменте водных ресурсов и энергетики Лос-Анджелеса (LADWP). Объем этого анализа не включает в себя входы мыла и губок. Мы оцениваем воздействие на окружающую среду на блюдо из губки, чтобы быть минимальным, поскольку губка может использоваться в течение длительного периода времени. Была также ограниченная информация о воздействии губки на окружающую среду.

Кроме того, обе посудомоечные машины и ручная мойка требуют использования мыла. Воздействие на окружающую среду, возникающее в результате использования мыла, зависит не от того, какой метод мойки используется, а скорее от типа мыла, которое покупает отдельный человек. Наконец, мы не оценили экологические последствия поглотителей, поскольку предполагалось, что все домохозяйства будут иметь кухонную раковину, тогда как это не относится к посудомоечной машине.

Литературный обзор

Поскольку современная посудомоечная машина вошла в потребительский рынок США в 1950-х годах, она была поражена как экономичное дополнение к любому дому. Вместо того, чтобы мыть посуду вручную, посудомоечная машина предлагает ту же услугу — все, что вам нужно сделать, это загрузить и выгрузить посуду.

Однако многие из них обсудили эффективность посудомоечной машины. Это действительно экономит ваше время? Использует ли он меньше воды и энергии? Каковы экологические последствия? Просматривая литературу, кажется, что использование посудомоечной машины — лучший выбор. Современные посудомоечные машины

Воды и энергии, что затрудняет конкуренцию ручной стирки. Фактически, с 1990 по 2005 год посудомоечные машины сократили потребление энергии на 34% и сократили потребление воды на 30%. Кроме того, исследования показывают, что посудомоечная машина производит более чистую посуду и экономит время.

С другой стороны, мытье рук не требует машин и использует энергию только для нагрева воды. В Лос-Анджелесе во многих домах используется резервуар с подогреваемой водой, который может иметь более низкий углеродный след, чем электрические сети. Некоторые домовладельцы также инвестируют в водонагреватели без танка или солнечные водонагреватели, которые могут дополнительно уменьшить углеродный след нагретой воды. Адвокаты для мытья посуды также упоминают пространство, осознанность и чистоту как основные причины выбора ручной стирки.

Сегодня в 60-65% американских домов есть посудомоечная машина. Поскольку все больше домашних хозяйств продолжают инвестировать в посудомоечные машины в первый раз или модернизировать до новых энергосберегающих посудомоечных машин, важно понять общее воздействие на окружающую среду использования посудомоечной машины или стирки Блюдо вручную. В Университете Бонда в Германии в исследовании были опубликованы методы ручной стирки жителей семи европейских стран. Это исследование затем было воспроизведено в других европейских странах. В нашем исследовании используются данные немецкого исследования, исследования в Великобритании и наши собственные независимые исследования. В целом, существует большая вариация в том, как люди моют посуду без корреляции с возрастом, полом или страной происхождения . Каждый участник проложил 12 тарелок или 144 блюда (включая горшки, сковородки и столовые приборы). Использование воды, потребление энергии, время и чистота затем сравнивались с средними машинами для посудомоечных машин. В то время как в среднем машинные посудомоечные машины были показаны как более эффективные, эффективная ручная стиральная машина могла бить машину, и прилежная ручная стиральная машина могла производить более чистую посуду.

Энергоэффективность и эффективность использования воды в посудомоечных машинах также имеют высокий уровень вариаций. Чем старше ваша посудомоечная машина, тем больше энергии и воды неэффективны в посудомоечной машине. Посудомоечные машины на рынке сегодня также отличаются по уровню эффективности, и каждая посудомоечная машина имеет несколько настроек, которые также влияют на эффективность мытья посуды. Чтобы понять это отклонение, мы рассмотрели «Летнее исследование по энергоэффективности в зданиях» Американского совета по энергоэффективной экономике. Авторы сравнили расчетное потребление энергии за цикл 453 посудомоечных машин, доступных в 2008 году на основе процедуры тестирования Министерства энергетики (DOE), которая сочетает использование энергии машины, использование энергии нагрева воды и использование энергии сушки. Большинство моделей посудомоечных машин сгруппированы по минимальному требованию энергетической звезды (со средним эффективность была немного более эффективной, чем минимум Energy Star).  Затем авторы сравнили использование энергии трех конкретных моделей современных посудомоечных машин: Kenmore 665-1658220, Energy Star Kitchen Aid KUDS011 JBTI и самой эффективной посудомоечной машины на рынке в 2008 году , Bosch SHX98M09. Используя данные для этих трех моделей, мы проанализировали использование посудомоечных машин с энергоэффективностью в различных настройках и вводах. Эти испытания показали, что в среднем посудомоечные машины могут использоваться более эффективно, чем проверенные параметры в соответствии с инструкциями Министерства энергетики США. Таким образом, посудомоечные машины, используемые при наиболее эффективных настройках, потребляют еще меньше энергии, чем указано в руководствах пользователя.

Однако большинство потребителей не следуют заводским рекомендациям при работе с посудомоечной машиной. Согласно опросу Virginia Tech, 93% респондентов предварительно ополоснули некоторые блюда перед загрузкой посудомоечной машины. Предварительная промывка может значительно увеличить потребление воды и энергии в домашнем хозяйстве. Производители рекомендуют отказаться от продуктов питания перед посудой, прежде чем загружать посудомоечную машину, а не предварительно промыть. Кроме того, новые и самые современные машины посудомоечных машин имеют несколько уровней, которые позволяют более интенсивно стирать сильно загрязненные блюда, а некоторые даже имеют датчики для регулировки Использование энергии и воды по сравнению с чистотой блюд.  Несмотря на эти потребительские варианты, многие люди продолжают предохранять от привычки или соображений чистоты.

Большинство исследований по-прежнему рекомендуют машинные посудомоечные машины, поскольку в посудомоечных машинах последовательно показано, что в течение использования фаза посудомоечной машины в среднем используется меньше энергии и воды.

Однако мытье рук не требует машинного производства. Чтобы понять полное воздействие на окружающую среду при мытье посуды, важно изучить материалы, используемые для создания посудомоечных машин, а также процесс производства. Согласно журналу Appliance Magazine, фаза использования посудомоечных машин составляет 90% от ее первичного потребления энергии. Производство посудомоечной машины составило 4300 МДж первичного потребления энергии по сравнению с 80 900 МДж использования первичной энергии на этапе ее использования (при условии, что срок службы 15 лет с 300 циклами в год). В документе также утверждалось, что фаза использования доминирует с 95% общей экологической нагрузки. К сожалению, этот документ не опубликовал свой первичный сбор данных, а только совокупные числа. Таким образом, воздействие на окружающую среду посудомоечной машины зависит от источников энергии как для фазы производства, так и для использования. Поскольку посудомоечные машины являются мировым товаром, 4 300 млн. Единиц первичной энергии, потребляемой в производстве, могут быть из угля или других видов топлива с большим потенциалом глобального потепления (GWP). В то же время источники материалов, таких как пластик, металлы (сталь) и даже хлопок, могут иметь неучтенные воздействия на окружающую среду. Например, авторы специально размещают хлопок в качестве материала с высокими экологическими последствиями из-за потребления воды для орошения хлопка.

Еще одна проблема для посудомоечных машин — это его конец жизни. Как только прибор превращается в отходы, посудомоечная машина может быть «разделена на разные потоки материалов для повторного использования, утилизации или утилизации энергии». Однако наше исследование не нашло данных об использовании энергии и воздействии на окружающую среду этого лечения. Согласно LCA Appliance Magazine, первичное использование энергии для обработки жизни посудомоечных машин составляло менее 1% от ее потребления первичной энергии в течение всего срока службы. Таким образом, мало внимания уделялось этой теме. Однако, учитывая потенциальные экологические последствия рециркуляции электронных отходов, мы считаем, что это предмет, который заслуживает дальнейшего изучения.

Выводы

Наш анализ инвентаризации LCA показал, что два метода, мытье посуды вручную и посудомоечной машиной, на удивление похожи. Наши запасы ручного мытья, которые сравнивали национальные показатели использования энергии и воды с местными номерами из данных LADWP, показали, что использование энергии для промывки рук и выбросов парниковых газов практически одинаково с использованием этого метода. Выбросы парниковых газов были одинаковыми на уровне 0,0081 кг CO2, а среднее по стране для энергии, используемой ручной промывкой, было лишь немного выше, чем среднее значение LADWP на 1680 Дж. Для посудомоечной машины мы обнаружили, что национальные средние используют немного больше энергии (разница 8 514 Дж) и выпустил несколько больше выбросов парниковых газов (разница в 0,0066 кг CO2), чем работа в посудомоечной машине с использованием энергии и воды ЛАДВП. Наш вывод состоит в том, что, несмотря на небольшие различия между национальными и LADWP-числами, посуда, промытая водой и энергией LADWP (как вручную, так и в машине), в основном соответствует среднему по стране.

Благодаря нашему анализу чувствительности мы узнали, что энергия для нагрева воды является наиболее важным фактором, вызывающим колебания как потребляемой энергии, так и выбросов парниковых газов, выделяемых путем мытья посуды вручную. Наш анализ также показал, что при изменении воды и температурах количество используемой воды, а не температура, определяется, было ли ручная мойкаменьше выбросов парниковых газов, чем мытье посуды в машине. Единственный сценарий, в котором мытье рук было сопоставимо с посудомоечной машиной, заключалось в том, что человек, который мыл посуду вручную, заполнял бассейн раковины, а не позволял воде непрерывно работать, стирая посуду.

Что касается посудомоечной машины, мы узнали, что энергия, используемая для запуска посудомоечной машины и энергии, используемой для нагрева воды для посудомоечной машины, является наиболее важными переменными. Это означает, что используемая установка и температура воды оказывают наибольшее влияние на использование энергии в посудомоечной машине. Энергия для запуска посудомоечной машины, то есть используемая установка, и энергия для нагрева воды снова являются наиболее важными переменными для выбросов ПГ. Мы варьировали настройки и модели посудомоечных машин (модели от старого до нового, т.е. менее энергоэффективные до более энергоэффективных), чтобы увидеть, может ли посудомоечная машина использовать меньше энергии, чем ручная мойка с использованием метода проточной воды, или посмотреть, Посудомоечная машина может генерировать больше выбросов, чем мытье рук. Наши результаты показали, что использование световой стирки, в отличие от обычной настройки, в энергоэффективной модели 2008 года привело к повышению энергоэффективности. Такая же модель или даже более старая посудомоечная машина становится более неэффективной и выделяет больше парниковых газов из-за более высоких уровней использования воды и энергии, необходимых для работы посудомоечной машины.

Последствия

В конечном счете, самый важный вывод нашего исследования показал, что сравнение посудомоечных машин и мытья рук полностью зависит от модели и настройки посудомоечной машины и методов, используемых при ручной стирке. В то время как посудомоечные машины обычно генерируют меньше выбросов парниковых газов и используют меньше воды, чем мытье рук, они потребляют больше энергии, чем мытье рук. Мы ожидаем, что будущие тенденции окажут положительное влияние на оба метода. Предыдущие тенденции демонстрируют, что посудомоечные машины последовательно становятся более энергоэффективными, и многие коммунальные предприятия очищают свои действия, перекладывая свои энергетические портфели в сторону от ископаемого топлива. Мы ожидаем, что увеличение чистых источников энергии, улучшение общих стратегий сохранения воды и энергии и улучшение моделей посудомоечных машин сделают оба метода более дружественными для окружающей среды. Мы считаем, что наше исследование и результаты помогают улучшить понимание того, как уменьшить воздействие очистки посуды на окружающую среду, поощряя ручные стиральные машины использовать метод бассейна, а не позволяя их воде непрерывно работать. Мы также сочли важным, что предварительная мойка посуды перед их помещением в посудомоечную машину, не способствуя чистоте блюд, существенно способствует использованию энергии и выбросам парниковых газов. Мы надеемся, что ручные стиральные машины и пользователи станков будут учитывать эти данные в будущем!

Использованные источники

  1. Hoak, D. Parker, D., Hermelink, A., “How Energy Efficient are Modern Dishwashers,” Proceedings of ACEEE 2008 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings, American Council for an Energy Efficient Economy, Washington DC, August 2008. Reprinted Florida Solar Energy Center. Web. <fsec.ucf.edu/en/publications/pdf/FSEC-CR-1772-08.pdf>

  2.  Otto, Reinhard, Arno Ruminy, and Herbert Mrotzek. «ApplianceMagazine.com | Assessment of the Environmental Impact of Household Appliances — Engineering — Energy Consumption.» ApplianceMagazine.com | Assessment of the Environmental Impact of Household Appliances — Engineering — Energy Consumption. N.p., Apr. 2006. Web. 06 June   2013.<appliancemagazine.com/ae/editorial.php?article=1393>

  3. Stamminger, R., Barura R., Broil G., Dorr, S., Elschenbroich A., “A European Comparison of Cleaning Dishes by Hand,” University of Bonn. Web. <landtechnik-alt.uni- bonn.de/ifl_research/ht_1/EEDAL_03_ManualDishwashing.pdf>

  4. “Eco-quandry: Wash dishes by hand or with a dishwasher,” Cheap Like Me. Blog. Web. <cheaplikemeblog.com/eco-quandary/eco-quandary-wash-dishes-by-hand-or-with-dishwasher/>

  5. Hoak, D. Parker, D., Hermelink, A., “How Energy Efficient are Modern Dishwashers,” Proceedings of ACEEE 2008 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings, American Council for an Energy Efficient Economy, Washington DC, August 2008. Reprinted Florida Solar Energy Center. Web. <fsec.ucf.edu/en/publications/pdf/FSEC-CR-1772-08.pdf>

  6. Stamminger, R., Barura R., Broil G., Dorr, S., Elschenbroich A., “A European Comparison of Cleaning Dishes by Hand,” University of Bonn. Web. <landtechnik-alt.uni-bonn.de/ifl_research/ht_1/EEDAL_03_ManualDishwashing.pdf>

  7. Hoak, D. Parker, D., Hermelink, A., “How Energy Efficient are Modern Dishwashers,” Proceedings of ACEEE 2008 Summer Study on Energy Efficiency in Buildings, American Council for an Energy Efficient Economy, Washington DC, August 2008. Reprinted Florida Solar Energy Center. Web.

  8. Emmel, JoAnn, Parrot, Kathleen, Beamish, Julia. “Dishwashing and Water Conservation: An Opportunity for Environmental Education.” Virginia Polytechnic Institute and State University. Journal of Extension. 2003. <joe.org/joe/2003february/rb3.php>

  9. Otto, Reinhard, Arno Ruminy, and Herbert Mrotzek. «ApplianceMagazine.com | Assessment of the Environmental Impact of Household Appliances — Engineering — Energy Consumption.»

  10. ApplianceMagazine.com | Assessment of the Environmental Impact of Household Appliances — Engineering — Energy Consumption. N.p., Apr. 2006. Web. 06 June 2013.

жидкости против кристаллизованного интеллекта | Simply Psychology

  1. Интеллект
  2. Жидкость против кристаллизованного интеллекта

Айеш Перера, опубликовано 14 декабря 2020 г. интеллект и кристаллизованный интеллект.

  • Гибкий интеллект включает понимание, рассуждение и решение проблем, в то время как кристаллизованный интеллект включает вспоминание накопленных знаний и прошлого опыта.
  • Гибкий интеллект и кристаллизованный интеллект полагаются на разные системы мозга, несмотря на их взаимосвязь при выполнении многих задач.
  • Различные инструменты используются для измерения жидкого и кристаллизованного интеллекта, и новые исследования показывают, что жидкий интеллект можно улучшить, хотя до сих пор он считался статичным.
  • Наша способность узнавать роман и вспоминать прошлое называется общим интеллектом (Cattell, 1963). Это конструкция психометрических исследований человеческого интеллекта и наших когнитивных способностей.

    Общий интеллект инкапсулирует корреляции между различными когнитивными задачами, которые можно разделить на два подразделения (Cattell, 1971). Это подвижный интеллект и кристаллизованный интеллект.

    Теория жидкого и кристаллизованного интеллекта одновременно бросает вызов и расширяет то, что когда-то считалось единственной конструкцией общего интеллекта.

    Происхождение и развитие

    Теория жидкого и кристаллизованного интеллекта была впервые постулирована как психометрическая теория психологом Раймондом Б.Кеттеллом в 1963 году. Он утверждал, что подвижный интеллект и кристаллизованный интеллект — это две категории общего интеллекта.

    В своей книге «Интеллект, его структура, рост и действие» Кеттелл определил, что один компонент общего интеллекта воплощает подвижность и позволяет решить любую проблему (Cattell, 1987).

    Он приступил к определению другого компонента как части, вложенной в области кристаллизованных навыков. Он указал, что последнее включает в себя приобретение знаний и кристаллизованных навыков, которые можно нарушить индивидуально, не влияя на других.

    Две концепции жидкого интеллекта и кристаллизованного интеллекта были развиты бывшим учеником Кеттелла и когнитивным психологом Джоном Леонардом Хорном (Horn & Cattell, 1967).


    Fluid Intelligence

    Fluid Intelligence — это способность быстро мыслить и гибко рассуждать для решения новых проблем, не полагаясь на прошлый опыт и накопленные знания.

    Гибкий интеллект позволяет нам воспринимать и делать выводы о взаимосвязях между переменными, а также концептуализировать абстрактную информацию, которая помогает решать проблемы.Это связано с такими важными навыками, как понимание и обучение.

    Как отмечал Рэймонд Кеттелл (1967), это способность «воспринимать отношения независимо от предыдущей конкретной практики или инструкций, связанных с этими отношениями».

    Примеры использования гибкого интеллекта включают решение головоломок, построение стратегий для решения новых проблем, видение закономерностей в статистических данных и участие в спекулятивных философских рассуждениях (Unsworth, Fukuda, Awh & Vogel, 2014).

    Хорн (1969) указал, что подвижный интеллект не имеет формы и лишь в минимальной степени зависит от аккультурации и предшествующего обучения, которое включает как формальное, так и неформальное образование.

    Далее он утверждал, что подвижный интеллект способен выполнять множество разнообразных когнитивных действий. Следовательно, способность решать абстрактные проблемы и заниматься фигуральным анализом и классификациями, утверждал Хорн, зависит от уровня подвижного интеллекта (Хорн, 1968).

    Долгое время считалось, что подвижный интеллект достигает пика в конце 20-х годов, а затем начинает постепенно снижаться (Cacioppo, Freberg 2012). Снижение подвижного интеллекта, вероятно, связано с ухудшением неврологического функционирования, но может также снизиться, поскольку в пожилом возрасте он используется реже.

    Это снижение подвижного интеллекта объясняется локальной атрофией мозга в правом мозжечке, возрастными изменениями в мозге и недостатком тренировок (Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006).Однако недавнее исследование ставит под сомнение предыдущие предположения и предполагает, что определенные части подвижного интеллекта могут не достигнуть пика даже в возрасте 40 лет.


    Кристаллизованный интеллект

    Кристаллизованный интеллект относится к способности использовать навыки и знания, полученные в результате предшествующего обучения (Хорн, 1969). ). Использование кристаллизованного интеллекта включает в себя вспоминание ранее существовавшей информации, а также навыков.

    Примеры использования Кристаллизованного интеллекта, с другой стороны, включают вспоминание исторических событий и дат, запоминание географических мест, создание словарного запаса и чтение поэтических текстов (Хорн, 1968).

    Кристаллизованный интеллект является результатом накопленных знаний, включая умение рассуждать, языковые навыки и понимание технологий. Этот тип интеллекта связан с образованием, опытом и культурным прошлым и измеряется тестами на общую информацию.

    Использование кристаллизованного интеллекта включает в себя вспоминание ранее существовавшей информации, а также навыков. Например, уметь ездить на велосипеде или читать книгу.

    Хорн (1969) объяснил, что кристаллизованный интеллект — это «осадок опыта», который является результатом предшествующего применения подвижного интеллекта.

    Эффективное выполнение задач, связанных с языковой механикой (например, создание словарного запаса) и общей информацией, зависит от своего Кристаллизованного интеллекта.

    Кристаллизованный интеллект постепенно повышается и остается стабильным на протяжении всей взрослой жизни, пока не начнет снижаться после 60 лет (Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006). Несмотря на соблюдение этой общей тенденции, возраст, в котором кристаллизованный интеллект достигает своего пика, еще предстоит установить (Desjardins, Warnke & Jonas, 2012).


    Как типы интеллекта работают вместе

    Хотя текучий интеллект и кристаллизованный интеллект отличаются друг от друга, важно отметить множество задач, в которых задействованы оба этих компонента. Например, сдавая экзамен по математике, можно полагаться на свой подвижный интеллект, чтобы разработать стратегию ответа на заданные вопросы в течение отведенного времени.

    Однако в то же время, возможно, придется использовать свой Кристаллизованный интеллект, чтобы вспомнить различные математические концепции и теории и дать правильные ответы.

    Точно так же предпринимателю, возможно, придется использовать свой подвижный интеллект, чтобы определить новую возможность на рынке. Однако создание продукта для удовлетворения потребительского спроса может потребовать прошлых знаний и, следовательно, использования ее кристаллизованного интеллекта.

    Несмотря на эту очевидную взаимосвязь, Кристаллизованный интеллект не является типом подвижного интеллекта, который кристаллизовался с течением времени (Cherry, 2018). Однако вложение подвижного интеллекта через изучение новой информации дает кристаллизованный интеллект.

    Другими словами, критический анализ проблем с помощью гибкого интеллекта создает и передает информацию в долговременную память, которая составляет часть кристаллизованного интеллекта.

    Измерения жидкого интеллекта
    • Тесты когнитивных способностей Вудкока-Джонсона : Третье издание тестов когнитивных способностей Вудкока-Джонсона включает формирование концепции, которое включает категориальное мышление, и синтез анализа, который включает последовательное рассуждение (Woodcock, McGrew & Mather, 2001).

      Формирование концепции здесь требует вывода основных правил для решения головоломок, представленных в порядке возрастания сложности (Schrank, & Flanagan 2003).

      Синтез анализа, с другой стороны, требует изучения и устного представления решений логических задач, которые имитируют математическую систему. Связь процедурного обучения с мышечной памятью может сделать определенные действия второй натурой (Bullemer, Nissen, & Willingham, 1989).

    • Прогрессивные матрицы Равена : Прогрессивные матрицы Равена оценивают способность различать отношения между различными ментальными репрезентациями (Raven, Raven & Court 2003).

      Это невербальный тест с множественным выбором, который требует завершения нескольких рисунков, основанных на способности испытуемых замечать соответствующие особенности на основе пространственного расположения нескольких объектов (Ferrer, O’Hare & Bunge 2009).

    • Весы интеллекта Векслера для детей : Шкалы интеллекта Векслера для детей, четвертое издание основаны исключительно на визуальных стимулах и представляют собой невербальный тест, состоящий из матричного теста мышления и оценки концепции изображения (Wechsler, 2003) .

      Задание на концептуальную картинку оценивает способность ребенка различать основные черты, определяющие набор материалов, в то время как матричный тест рассуждений оценивает способность ребенка начинать с установленных определяющих черт / правил для определения решения новой проблемы (Flanagan & Kaufman, 2004 г.). Решение здесь — это картинка для головоломки, которая соответствует заявленному правилу.

    Измерения кристаллизованного интеллекта
    • C-Test : C-Test — это тест на заполнение текста, первоначально предложенный как тест на знание иностранного языка, который обеспечивает интегральную меру кристаллизованного интеллекта (Baghaei, & Табатабаи-Язди, 2015).

      Базовая конструкция C-теста соответствует способностям, лежащим в основе языкового компонента кристаллизованного интеллекта.

      Однако исследования показывают, что тщательный отбор текстов из соответствующих областей знаний может позволить C-Test также измерить компонент фактических знаний кристаллизованного интеллекта.

    • Шкала интеллекта взрослых Векслера (WAIS) : пересмотренная форма шкалы интеллекта взрослых Векслера, которая используется с 1981 года, включает пять подтестов по производительности и шесть вербальных подтестов (Kaufman & Lichtenberger 2006).

      Эти вербальные тесты включают понимание, информацию, диапазон цифр, словарный запас, сходство и арифметику (пересмотренная шкала интеллекта Векслера для взрослых). Большинство этих вербальных тестов широко истолковываются как способные измерить кристаллизованный интеллект.

    Можно ли улучшить Fluid Intelligence?

    Поскольку известно, что кристаллизованный интеллект улучшается с течением времени и остается стабильным с возрастом, общепризнано, что образование и опыт повышают кристаллизованный интеллект (Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006).Однако подход к гибкому интеллекту характеризовался сложностью.

    До недавнего времени считалось, что подвижный интеллект статичен, в значительной степени определяется генетическими факторами и, следовательно, не может быть изменен. Однако некоторые исследования показали, что подвижный интеллект можно улучшить.

    Во время некоторых экспериментов, проведенных в 2008 году психологом Сюзанной М. Джегги, 70 участников были подвергнуты ежедневным заданиям и регулярным тренировкам для улучшения своего подвижного интеллекта (Jaeggi, Buschkuehl, Jonides & Perrig, 2008).

    В конце периода наблюдался заметный рост подвижного интеллекта участников. Аналогичное исследование, проведенное Цю, Вэй, Чжао и Линем, также подтвердило выводы Джэгги (Qiu, Wei, Zhao, & Lin, 2009).

    Однако последующие исследования ни подтвердили, ни опровергли результаты Джегги.

    Об авторе

    Айеш Перера недавно окончил Гарвардский университет, где изучал политику, этику и религию. В настоящее время он проводит исследования в области нейробиологии и максимальной эффективности в качестве стажера Кембриджского центра поведенческих исследований, а также работает над собственной книгой по конституционному праву и юридической интерпретации.

    Как ссылаться на эту статью:

    Prera, A (2020, 26 октября). Жидкость против кристаллизованного интеллекта . Просто психология. https://www.simplypsychology.org/fluid-crystallized-intelligence.html

    Ссылки на стиль APA

    Багаи, Пурья и Табатабаи-Язди, Мона. (2015). C-Test: интегративная мера кристаллизованного интеллекта. Journal of Intelligence, 3 (2), 46-58.

    Cacioppo, J. T., & Freberg, L.(2012). Открывая психологию: наука о разуме . Cengage обучение.

    Кеттелл Р. Б. (1963). Теория жидкого и кристаллизованного интеллекта: критический эксперимент. Журнал педагогической психологии, 54 (1), 1-22.

    Кеттелл Р. Б. (1971). Способности: их структура, рост и действие . Нью-Йорк: Хоутон Миффлин.

    Кеттелл, Раймонд Б. (1987). Интеллект: его структура, рост и действие . Издательство Elsevier Science.

    Cavanaugh, J. C .; Бланшар-Филдс, Ф (2006). Развитие и старение взрослых (5-е изд.) . Бельмонт, Калифорния: издательство Wadsworth Publishing / Thomson Learning.

    Desjardins, R., & Warnke, A.J. (2012). Старение и навыки (PDF) . Рабочие документы ОЭСР по образованию.

    Феррер Э., О’Хара Э. Д. и Бунге С. А. (2009). Плавное мышление и развивающийся мозг. Границы нейробиологии, 3 (1), 46–51.

    Фланаган Д. П. и Кауфман А. С. (2004). Основы оценки WISC-IV . Хобокен, Нью-Джерси: Джон Вили.

    Гири, Д. К. (2005). Происхождение разума: эволюция мозга, познания и общего интеллекта . Вашингтон, округ Колумбия: Американская психологическая ассоциация

    Хорн, Дж. Л. (1968). Организация способностей и развитие интеллекта. Психологический обзор, 75 (3), 242-259.

    Хорн, Дж. Л. (1969). Интеллект: почему он растет. Почему снижается. Трансакция , 4, 23-31.

    Хорн, Дж. Л., и Кеттелл, Р. Б. (1967). Возрастные различия в жидком и кристаллизованном интеллекте. Acta Psychologica , 26, 107–129.

    Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Jonides, J., & Perrig, W. J. (2008). Улучшение подвижного интеллекта с помощью тренировки рабочей памяти. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105 (19), 6829-6833.

    Каплан, Дж. Т., Гимбел, С. И., и Харрис, С. (2016). Нейронные корреляты сохранения политических убеждений перед лицом контрдоказательств. Scientific Reports, 6 , 39589.

    Kaufman, Alan S .; Лихтенбергер, Элизабет (2006). Оценка интеллекта подростков и взрослых (3-е изд.) . Хобокен (Нью-Джерси): Уайли.

    Мартин, JH (2003). Лимбическая система и мозговые цепи для эмоций, обучения и памяти. Нейроанатомия: текст и атлас (третье изд.) . Компании McGraw-Hill.

    Пардо, Дж. В., Пардо, П. Дж., Джанер, К. В., и Райхл, М. Е. (1990). В парадигме конфликта внимания Струпа передняя поясная кора опосредует процессинговый отбор. Proceedings of the National Academy of Sciences, 87 (1), 256-259.

    Qiu, F., Wei, Q., Чжао, Л., и Линь, Л. (2009, декабрь). Исследование по улучшению подвижного интеллекта с помощью системы когнитивных тренировок на основе стимула Габора. В 2009 году Первая международная конференция по информатике и инженерии (стр. 3459-3462). IEEE.

    Рэйвен, Дж. К. (1983). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven. Стандартные прогрессивные матрицы .

    Schrank, F.A .; Фланаган, Д. П. (2003). WJ III Клиническое использование и интерпретация. Перспективы ученого-практика .Сан-Диего, Калифорния: Academic Press.

    Ансуорт, Нэш; Фукуда, Кейсуке; Awh, Эдвард; Фогель, Эдвард К. (2014). Рабочая память и подвижный интеллект: емкость, контроль внимания и извлечение вторичной памяти. Когнитивная психология , 71, 1–26.

    Шкала интеллекта взрослых Векслера — Пересмотренная. СПИСОК ТЕСТОВ Доступен в библиотеке тестирования CPS. Центр психологических исследований в Нова Юго-Восточном университете.

    Векслер Д. (2003). Техническое и пояснительное руководство WISC-IV. Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Woodcock, R.W .; McGrew, K. S .; Мазер, Н. (2001). Вудкок Джонсон III. Итаска, Иллинойс: Риверсайд.

    Дополнительная информация

    Киевит Р. А., Дэвис С. В., Гриффитс Дж., Коррейя М. М. и Хенсон Р. Н. (2016). Модель водораздела индивидуальных различий в подвижном интеллекте. Neuropsychologia, 91 , 186-198. Общая разведка Множественный интеллект
    Как ссылаться на эту статью:

    Prera, A (2020, 26 октября). Жидкость против кристаллизованного интеллекта . Просто психология. https://www.simplypsychology.org/fluid-crystallized-intelligence.html

    FM 2-0: Разведка — Глава 5: Разведка из всех источников

    Часть третья предоставляет более подробное объяснение разведывательных дисциплин, представленных в Части первой этого руководства.

    Глава 5 определяет и обсуждает роли и основы дисциплины разведки из всех источников.

    Глава 6 определяет и обсуждает роли, основы и общую организацию дисциплины HUMINT.

    Глава 7 определяет и обсуждает роли, основы и общую организацию дисциплины IMINT.

    Глава 8 определяет и обсуждает роли, основы и общую организацию дисциплины SIGINT.

    Глава 9 определяет и обсуждает роли, основы и общую организацию разведывательной дисциплины MASINT.

    Глава 10 определяет и обсуждает роли, основы и общую организацию дисциплины TECHINT.

    Глава 11 определяет и обсуждает роли, основы и общую организацию дисциплины CI.


    ОПРЕДЕЛЕНИЕ

    5-1. Разведка из всех источников определяется как аналитические продукты, организации и виды деятельности, которые включают в себя все источники информации и разведки, включая информацию из открытых источников, при производстве разведданных. Разведка из всех источников — это отдельная дисциплина разведки, а также название функции, используемой для получения разведданных из множества разведывательных или информационных источников.

    РОЛЬ

    5-2. Оперативная среда предоставляет постоянно растущий объем данных и информации, доступных из многочисленных источников, которые командир может использовать для достижения ситуационного понимания. Его ситуационное понимание позволяет ему принимать решения, чтобы повлиять на результат операции; расставлять приоритеты и распределять ресурсы; оценивать и рисковать; и понимать потребности высших и подчиненных командиров. Командир зависит от опытного G2 / S2, работающего в рамках его намерений, чтобы поддержать его усилия по ISR и предоставить выводы анализа всех источников и прогнозы будущих условий или событий.

    ОСНОВЫ

    5-3. Производство разведки из всех источников удовлетворяет требованиям разведки. Он дает общую картину противника и поля боя. Это снижает вероятность ошибок, предвзятости и дезинформации за счет использования нескольких источников информации и разведданных.

    ПЛАН

    5-4. Использование информации из всех источников облегчает разработку точных и лаконичных планов, заказов и аналитических продуктов на случай непредвиденных обстоятельств.Кроме того, G2 / S2 должен извлекать, обновлять или разрабатывать все необходимые интеллектуальные базы данных. Наиболее важными продуктами из всех источников являются модифицированное комбинированное наложение препятствий (MCOO), шаблоны событий, эскизы ECOA и список HPT, предоставленный во время первоначального IPB для поддержки функции планирования. Благодаря разведывательной информации из всех источников командир может принимать обоснованные решения о COA и возможностях противника.

    5-5. Сотрудники разведки координируют свои усилия с другими элементами, такими как инженерная группа по изучению местности, хирург подразделения, метеорологическая группа ВВС и другие средства или элементы, которые могут поддержать аналитические усилия.

    5-6. IPB играет важную роль на этапе планирования разведывательного процесса. Это систематический, непрерывный процесс анализа угроз и среды, разработанный для поддержки оценок персонала и MDMP. IPB возглавляет G2 / S2 с участием всего персонала. IPB позволяет командиру и персоналу принимать обоснованные решения, разрабатывать сертификаты подлинности и направлять усилия по ISR там, где они больше всего необходимы. IPB постоянно помогает командиру и персоналу направлять ресурсы ISR на соответствующие цели в критические моменты времени и пространства.

    5-7. Время, отведенное на процесс IPB, может не позволить роскоши подробно провести каждый шаг. Преодоление ограничений по времени требует от командира определения тех частей IPB, которые наиболее важны для командира при планировании и выполнении его миссии. Применение конкретных шагов или степень выполняемой детализации зависит от METT-TC. Процесс IPB состоит из четырех этапов: определение среды поля боя, описание эффектов поля боя, оценка угрозы и определение ECOA.

    Определите среду поля боя

    5-8. На этом этапе G2 / S2:

    • Определяет характеристики поля боя, которые будут влиять на дружественные и угрожающие операции, включая рельеф (мобильность), погоду, гидрологические данные, инфраструктуру и демографические данные гражданского населения. Производит точные, своевременные и прогнозирующие продукты IPB, отображающие аспекты поля битвы.
    • Определяет пределы AO и AOI команды.
    • Выявляет пробелы в текущих разведывательных данных, определяет IR и рекомендует CCIR (PIR и FFIR).

    5-9. Определение среды поля боя включает в себя определение сил противника (их расположение, мобильность, общие возможности и дальность действия оружия) и всех других аспектов среды, которые могут повлиять на способность подразделения выполнять миссию. В зависимости от ситуации эти соображения могут также включать:

    • География, рельеф и погода местности.
    • Информационная среда, включающая, помимо прочего, компьютерные и коммуникационные системы и возможности, системы и возможности сбора данных, доступ к мультимедиа и их распространение, области, подверженные электромагнитным помехам, и системы для создания электромагнитных помех.
    • Демография населения (этнические группы, религиозные секты, возрастное распределение, состояние здоровья, группы доходов).
    • Медицинская угроза включает, но не ограничивается эндемическими и эпидемическими заболеваниями, профессиональными и экологическими опасностями для здоровья, а также ядовитыми и токсичными растениями и животными.
    • Политические или социально-экономические факторы, включая фракции, кланы и банды.
    • Инфраструктуры, такие как транспорт или телекоммуникации, а также критически важные инфраструктуры для принятия решений и вспомогательные информационные системы.
    • ROE или правовые ограничения, такие как международные договоры или соглашения.
    Опишите эффекты поля боя

    5-10. На этом этапе IPB рассматривается влияние среды поля боя на текущие операции и потенциального противника и дружественные COA. Он начинается с оценки существующих и прогнозируемых условий среды поля боя, которую персонал выполняет посредством анализа местности, анализа погоды и анализа других характеристик поля боя.Для проведения анализа местности сотрудники используют карты, средства разведки и другие специализированные продукты местности (карты, наложения, базы данных, программное обеспечение). Эти продукты учитывают такие факторы, как мобильность по мокрой или сухой дороге, транспортные системы (информация о дорогах и мостах), тип и распределение растительности, поверхностный дренаж и конфигурация, материалы поверхности (почвы), грунтовые воды, искусственные конструкции и препятствия. Результаты оценки влияния местности должны быть выражены путем определения областей поля боя, которые влияют на каждый сертификат подлинности.

    Оцените угрозу

    5-11. Оценка угрозы включает определение возможностей сил угрозы и доктринальных принципов и ДТС, которые предпочитают использовать силы угрозы. Результатом этой оценки является модель угроз, которая отображает, как силы угрозы обычно выполняют операции и как они реагировали на аналогичные ситуации в прошлом. Модель угрозы включает оценку сильных и слабых сторон угрозы, а также уязвимостей, включая оценку типичных HVT.

    Определить ECOAs

    5-12. Определение ECOA включает выявление и разработку вероятных ECOA, которые повлияют на выполнение дружественной миссии. Разработка ECOA — это форма прогнозного интеллектуального анализа и производства. Процедуры этого шага включают:

    • Определение вероятных целей противника и прогнозирование желаемого конечного состояния.
    • Определение полного набора сертификатов подлинности, доступных противнику.
    • Предсказание наиболее вероятных и наиболее опасных COA противника.
    • Оценка и приоритезация каждого сертификата подлинности.
    • Разработка каждого сертификата подлинности с учетом количества деталей, которое позволяет время.
    • Определение начальных требований ISR и сбора.

    5-13. После проведения первоначального IPB персонал, в первую очередь G2 / S2, выявляет пробелы в имеющейся разведывательной информации, разрабатывает начальные PIR и IR и разрабатывает исходные данные для плана ISR на основе указаний командира.

    5-14.Индикаторы — основа развития ситуации. Индикаторы — это действия, которые подтверждают или опровергают событие, указанное в требовании разведки. Они представляют собой любые положительные или отрицательные свидетельства активности противника или характеристики АО, которые указывают на возможности, уязвимости или намерения противника. Отдельные индикаторы не могут быть изолированы друг от друга. Каждый индикатор интегрируется с другими факторами и индикаторами до того, как будут обнаружены закономерности и установлены намерения противника. Индикаторы разработаны аналитиками раздела G2 / S2.Матрица событий показывает действия или индикаторы угроз, которые нужно искать в каждом NAI, и временные рамки, в течение которых каждый NAI должен быть активен. Все индикаторы разработаны для ответа на PIR и IR командира. Аналитик использует индикаторы, чтобы соотнести определенные события или действия с вероятными ECOA и определить, какие события или действия должны произойти, чтобы противник следовал определенному COA. Умение читать индикаторы (включая распознавание индикаторов обмана противника) способствует успеху дружественных операций.Аналитик объединяет информацию из всех источников, чтобы подтвердить признаки активности противника. Когда индикаторы обнаружены и подтверждены, будут даны ответы на PIR.

    ПОДГОТОВИТЬ

    Деятельность

    5-15. Действия со всеми исходными кодами во время функции подготовки включают:

    • Проведение репетиций.
    • Проведение репетиций связи и проверка протоколов связи с вышестоящими, боковыми и подчиненными подразделениями.
    • Планирование и отработка действий в поддержку вероятных непредвиденных обстоятельств, ветвей или последствий.
    • Обзор и обновление доступных баз данных и продуктов IPB.
    • Меры по обеспечению контроля и координации продолжают действовать.
    • Обновление сил самой последней информацией перед выполнением миссии.
    Оценка разведки

    5-16. Оценка разведки — это непрерывный процесс, который является результатом всех действий, выполняемых разведывательным персоналом в рамках MDMP. Оценка разведки обеспечивает своевременную и точную оценку противника и AO (а часто и AOIR) в данный момент времени.Он обеспечивает фон, который G2 / S2 использует для изображения действий противника во время анализа COA.

    5-17. G2 / S2 должен четко понимать погодные и ландшафтные эффекты, а также способность визуализировать боевое пространство, прежде чем производить оценку разведки. Это понимание облегчает точные оценки и прогнозы относительно врага: его положение (включая сильные и слабые стороны), возможности врага и анализ этих возможностей (сертификаты подлинности, доступные противнику), а также выводы, сделанные на основе этого анализа.Заключение разведывательной оценки определяет наиболее вероятный и наиболее опасный сертификат подлинности противника. ECOA должен включать в себя схему сертификата подлинности с указанием задачи и цели действий противника. Любые пробелы в оценке разведывательных данных определяются как требования к информации.

    5-18. Оценка интеллекта может быть письменной или устной. На тактическом уровне, особенно во время операций и учений, разведывательные оценки обычно доставляются устно с помощью графических дисплеев и других инструментов поддержки принятия решений.Во время планирования на случай непредвиденных обстоятельств, особенно на уровне корпуса и выше, обычно пишутся сметы. Во время целенаправленного планирования в объединенном штабе всегда записываются сметы (см. JP 5-00.2). Однако оценка разведывательных данных всегда должна быть подготовлена ​​настолько тщательно, насколько позволяют время и обстоятельства. Комплексная разведывательная оценка учитывает как материальные (поддающиеся количественной оценке), так и нематериальные аспекты операций противника. Он переводит силы противника, системы вооружения, обучение, боевой дух и лидерство в боевые возможности и прогнозы будущих действий противника.

    5-19. Различным разделам оценки разведывательных данных уделяется больше внимания во время различных действий в рамках производственного процесса.

    • Во время планирования наиболее важным решением, которое принимает командир, является выбор сертификата подлинности, на котором будет основываться план. Таким образом, разделы оценки разведки, которые сосредоточены на выборе командиром наиболее подходящего сертификата подлинности, являются наиболее важными в то время.
    • Во время подготовки оценка разведки должна быть сосредоточена на решениях командира, которые влияют на способность подразделения выполнять предстоящую операцию.Оценка интеллекта: и функции: который поддерживает эти решения, должен сосредоточиться на ответах на CCIR (PIR и FFIR) и руководстве усилиями ISR.
    • Во время выполнения оценка разведывательных данных направлена ​​на поддержку ожидаемых командных решений. Наиболее важные действия оценки интеллекта: и усилие ISR: это ответить ПИР. Тем не менее, именно на этапе выполнения разведывательная оценка должна заглядывать вперед: прогнозирование ветвей или сиквелов текущей операции, переход к другим операциям, изменения в ECOA и требуемые корректировки усилий по ISR.

    5-20. См. FM 2-01 для примеров оценок разведывательных данных.

    КОЛЛЕКЦИЯ

    5-21. Функция сбора разведывательной информации в рамках дисциплины «все источники информации» ограничивается сбором необходимой информации, разведывательных данных и продуктов разведки, необходимых для выполнения анализа. Таким образом, разведка из всех источников зависит от других разведывательных дисциплин для выполнения сбора. Это также основная причина, по которой OSINT определяется как источник информации и разведданных, а не как отдельная разведывательная дисциплина.

    ПРОЦЕСС

    5-22. Функция обработки преобразует соответствующую информацию в форму, подходящую для анализа, производства или немедленного использования командиром. Обработка также включает в себя сортировку больших объемов собранной информации и разведданных для выявления и использования информации, которая имеет отношение к разведывательным требованиям командира и облегчает понимание ситуации.

    ПРОДУКТ

    5-23. Аналитический анализ и производство из всех источников:

    • Сборка дисков для ответа на ПИР.
    • Обозначает ситуацию врага.
    • Предоставляет INTSUM и другие разведывательные отчеты.
    • Поддерживает ситуационное понимание.
    • Обеспечивает прогнозную оценку действий противника; в частности, ECOAs.
    • Обеспечивает постоянно обновляемый IPB.
    • Предоставляет целевые пакеты (или папки) с полным исходным кодом.

    5-24. Как указывалось ранее, оценка интеллекта — это непрерывный процесс.Командир и штаб постоянно собирают, обрабатывают, хранят, отображают и распространяют информацию. Сотрудники обновляют свои оценки по мере получения новой информации, например —

    .

    Когда они узнают новые факты.

    Когда они заменяют предположения фактами или находят свои предположения неверными.

    Когда они получают изменения в миссии или когда указываются изменения.

    5-25. Технологический прогресс и информация о НЗТ позволяют постоянно обновлять оценки; Примером этого служат текущая оценка и ее интеллектуальная составляющая, оперативная оценка интеллекта.

    Текущая оценка

    5-26. Текущие оценки — это постоянно обновляемые оценки, основанные на новой информации по мере выполнения операции. Они служат штабной техникой для поддержки визуализации и принятия решений командиром, а также инструментом штаба для оценки во время подготовки и выполнения. В текущей оценке штабные офицеры постоянно обновляют свои выводы и рекомендации по мере того, как они оценивают влияние новых фактов. Текущая доктрина подчеркивает, что COP является основным инструментом, который обеспечивает текущую ситуацию и, будучи объединенным с текущими оценками, помогает командирам достичь ситуационного понимания.Все отделы персонала (BOSs) вносят свой вклад в COP. Используемый сегодня COP в сочетании с текущей оценкой является прогнозным и расширяет наши текущие возможности по сбору, обработке, хранению, отображению и распространению информации.

    5-27. Часть COP, которая отображает ситуацию с противником, в настоящее время ограничена отображением местоположения и расположения сил противника и угроз в относительно статической манере, иногда называемой моментальными снимками во времени. Ситуация с противником в COP требует анализа для обеспечения необходимого уровня детализации.COP и текущие оценки в достаточной степени обеспечивают эффективную поддержку боевому командованию интеллектуальных организаций.

    5-28. Основное различие между текущей оценкой и старыми оценками персонала заключается не только в постоянном обновлении фактов оценки, но и в постоянном обновлении выводов и рекомендаций, включая прогнозы будущих условий всего боевого пространства. В то время как COP — это в первую очередь отображение текущих разведданных и информации, текущая оценка требует объединения когнитивных процессов персонала с приложениями автоматизации.Основная цель когнитивного процесса штаба — представить прогнозирующую или упреждающую информацию в поддержку принятия командиром решений или понимания ситуации. См. Рисунок 5-1.

    5-29. Текущая оценка — это результат работы всего боевого штаба. Так же, как все BOS вносят свой вклад в COP, они также вносят свою долю в текущую оценку. Текущая оценка объединяет текущие оценки от каждого BOS. Входными данными Intelligence BOS для текущей оценки является текущая оценка разведки.

    Оценка разведки

    5-30. Оперативная оценка разведки — это непрерывный поток и представление соответствующей информации и прогнозных данных, которые в сочетании с оценками других сотрудников позволяют лицам, принимающим решения, визуализировать и ситуационное понимание AOI для достижения информационного превосходства. Прогнозируемая разведывательная оценка требует постоянной проверки для поддержки ситуационного понимания текущей ситуации, а также прогнозных оценок для будущих операций.

    5-31. Хотя сегодня можно использовать концепцию оперативной оценки разведки, настоящая функция непрерывного и непрерывного обновления будет достигнута с помощью технологических средств, которые еще не присутствуют в силе. В будущем технология должна позволить внедрить информацию из текущей оценки как часть COP. Тем не менее, всегда будет место для некоторого отдельного контекста, устного или письменного, отдельно от дисплея COP, чтобы добавить верности и помочь в визуализации и принятии решений командиром.Дополнительное обучение должно проводиться не только в MI, но и во всех подразделениях, чтобы внедрить концепцию текущей оценки.


    Рисунок 5-1. Пример COP и текущая оценка.

    АНАЛИЗ

    5-32. Анализ играет ключевую роль в преобразовании боевой информации и всей разведывательной информации по каждой дисциплине в продукты разведки из всех источников и информацию о целях. Персонал анализирует и определяет важную информацию из множества источников полученной информации; определяет актуальность и достоверность информации; и делает выводы об информации.Эти выводы либо немедленно распространяются, либо используются в качестве основы для аналитических материалов.

    РАСПРОСТРАНЕНИЕ

    5-33. Сотрудники разведки извлекают и распространяют соответствующую информацию из продуктов, разработанных в результате анализа всех источников. Штат разведки:

    • Быстро распространяет оперативно-зависимые от всех источников разведывательные и разведывательные данные среди вышестоящих, боковых и подчиненных команд, чтобы держать всех командиров в курсе текущих событий в обстановке и боевом пространстве в соответствии с СОП подразделений.
    • Распространяет аналитические данные из всех источников на другие виды интеллектуальной деятельности G2 / S2 для дополнительной обработки или подробного анализа и использования в соответствии с СОП подразделений.

    5-34. Для операций по охвату разведки доступны все источники разведывательной информации, которые распространяются в различных формах. Запрашивающая сторона обязана обеспечить возможность передачи продукта из всех источников по доступным коммуникационным системам. Это включает проверку соответствующего уровня безопасности системы связи.

    ОЦЕНКА

    5-35. Командир, штаб разведки и потребители разведданных оценивают анализ, производство и распространение разведданных из всех источников. Персонал выявляет пробелы в разведывательных данных, возникающие оперативные требования, дублирование усилий, новые цели или угрозы и перенаправляет действия из всех источников в соответствии с требованиями разведки. На протяжении всего процесса оценки G2 / S2, разведывательный персонал и пользователи разведки должны быть начеку, чтобы увидеть доказательства возможных попыток противника опровергнуть и обманывать.Персонал оценивает разведданные и информацию для:

    • Соответствие текущей ситуации и тенденциям угроз.
    • Точность и подтверждение другими разведывательными источниками или дисциплинами.
    • Надежность и достоверность источника.
    • Соответствие PIR, требованиям разведки, RFI и другим задачам или запросам разведки.

    НОВОСТИ ПИСЬМО

    Присоединяйтесь к GlobalSecurity.список рассылки org

    Межличностный интеллект — обзор

    I.B Межкультурные взгляды

    В некоторых случаях западные представления об интеллекте не разделяются другими культурами. Например, на ментальном уровне западный акцент на скорости умственной обработки не разделяется во многих культурах. Другие культуры могут даже с подозрением относиться к качеству работы, которая выполняется очень быстро. Действительно, в других культурах больше внимания уделяется глубине, чем скорости обработки.Они не одиноки: некоторые видные западные теоретики указали на важность глубины обработки для полного владения материалом.

    Ян и Штернберг рассмотрели китайские философские концепции интеллекта. Конфуцианская точка зрения подчеркивает характерные черты доброжелательности и правильного поведения. Как и в западном представлении, умный человек тратит много усилий на обучение, получает удовольствие от обучения и с большим энтузиазмом упорствует в обучении на протяжении всей жизни.В противоположность этому даосская традиция подчеркивает важность смирения, свободы от общепринятых стандартов суждения и полного познания самого себя, а также внешних условий.

    Различие между восточными и западными концепциями интеллекта может сохраняться даже в наши дни. Исследование современных тайваньских китайских концепций интеллекта выявило пять факторов, лежащих в основе этих концепций: (i) общий когнитивный фактор, очень похожий на фактор g в традиционных западных тестах; (ii) межличностный интеллект; (iii) внутриличностный интеллект; (iv) интеллектуальное самоутверждение; и (v) интеллектуальное самоуничижение.

    Факторы, выявленные в обоих исследованиях, существенно отличаются от факторов, определенных в концепциях интеллекта людей в США — практическое решение проблем, вербальные способности и социальная компетентность, — хотя в обоих случаях неявные теории интеллекта людей, кажется, выходят далеко за рамки обычного психометрического интеллекта. тесты измеряют.

    Другое исследование варьировалось только языком. В нем прямо сравниваются концепции интеллекта китайских выпускников китайских и англоязычных школ в Гонконге.Было обнаружено, что обе группы считают невербальные навыки рассуждений наиболее подходящими для измерения интеллекта. На втором месте по значимости стояли словесное мышление и социальные навыки, за которыми следовали числовые навыки. Память считалась наименее важной. Однако группа, обучающаяся на китайском языке, обычно считала вербальные навыки менее важными, чем группа, обучающаяся на английском языке. Более того, более раннее исследование показало, что китайские студенты считали запоминание фактов важным для интеллекта, тогда как австралийские студенты считали этот навык лишь незначительным.

    Обзор восточных представлений об интеллекте показал, что в буддийской и индуистской философиях интеллект включает в себя пробуждение, замечание, распознавание, понимание и понимание, но он также включает в себя решимость, умственное усилие и даже чувства и мнения в дополнение к многому другому. интеллектуальные элементы.

    Различия между культурами в концепциях интеллекта были признаны в течение некоторого времени. В одном исследовании отмечалось, что студенты австралийских университетов ценят академические навыки и способность адаптироваться к новым событиям как критически важные для интеллекта, тогда как малайские студенты ценят практические навыки, а также скорость и креативность.Другое исследование показало, что малайские студенты подчеркивают как социальные, так и когнитивные атрибуты в своих представлениях об интеллекте.

    Различия между Востоком и Западом могут быть связаны с различиями в видах навыков, которые ценятся в двух культурах. Западные культуры и их школы подчеркивают то, что можно назвать «технологическим интеллектом»; таким образом, такие вещи, как искусственный интеллект и так называемые умные бомбы, рассматриваются в некотором смысле как умные или умные.

    Западное школьное образование также делает упор на обобщение или выход за рамки предоставленной информации, скорость, минимальные шаги к решению и творческое мышление.Более того, молчание трактуется как незнание. Напротив, племя волоф в Африке считает, что люди из более высокого социального класса меньше говорят. Это различие между волофскими и западными представлениями предполагает полезность изучения африканских представлений об интеллекте как возможного контраста с представлениями США.

    Исследования, проведенные в Африке, на самом деле дают еще одно окно для выявления существенных различий. Некоторые психологи утверждали, что в Африке концепции интеллекта в основном вращаются вокруг навыков, которые помогают поддерживать и поддерживать гармоничные и стабильные межгрупповые отношения; внутригрупповые отношения, вероятно, не менее важны, а иногда и важнее.Например, одно исследование показало, что взрослые племена чева в Замбии придают большое значение социальной ответственности, сотрудничеству и послушанию как важным для интеллекта; Ожидается, что умные дети будут уважать взрослых. Кенийские родители также подчеркивают ответственное участие в семейной и общественной жизни как важные аспекты интеллекта. В Зимбабве слово «интеллект», ngware , на самом деле означает быть осмотрительным и осторожным, особенно в социальных отношениях. Среди бауле служение семье и обществу, вежливость и уважение к старшим рассматриваются как ключ к интеллекту.

    Подобный акцент на социальных аспектах интеллекта был обнаружен среди двух других африканских групп — сонгая в Мали и саами в Кении. Йоруба, другое африканское племя, подчеркивает важность глубины — слушания, а не просто разговора — для интеллекта и способности видеть все аспекты проблемы и помещать ее в надлежащий общий контекст.

    Акцент на социальных аспектах интеллекта не ограничивается африканскими культурами. Представления об интеллекте во многих азиатских культурах также подчеркивают социальный аспект интеллекта больше, чем традиционные западные представления или представления, основанные на IQ.

    Следует отметить, что ни африканские, ни азиатские понятия не подчеркивают исключительно социальные понятия интеллекта. Текущий проект изучает концепции интеллекта в сельской Кении. Кенийцы, которые были изучены, имеют разнообразные концепции интеллекта, отличающие школьный интеллект ( rieko ) от других нешкольных видов интеллекта (например, luoro , который имеет больше качества характера). Около одной деревни (Кисуму) многие и, вероятно, большинство детей хотя бы умеренно инфицированы различными паразитарными инфекциями.В результате они довольно часто испытывают боли в животе. Традиционная медицина предполагает пользу большого разнообразия (на самом деле, сотен) натуральных лекарственных трав, которые можно использовать для лечения таких инфекций. Считается, что дети, которые учатся заниматься самолечением с помощью этих натуральных лекарственных трав, обладают адаптивным преимуществом по сравнению с теми, кто не обладает такими неформальными знаниями. Ясно, что адаптивные преимущества, которые актуальны в этой культуре, будут рассматриваться как совершенно неуместные на Западе, и наоборот.Дети, которые лучше справляются с подобными тестами на адаптивные знания, на самом деле хуже справляются с западными тестами интеллекта и в западных школах по английскому языку и математике.

    Эти концепции интеллекта придают большее значение социальным навыкам, чем традиционные американские концепции интеллекта, одновременно признавая важность когнитивных аспектов интеллекта. Однако важно понимать, что в США нет единой концепции разведки в целом. Действительно, одно исследование показало, что разные этнические группы в Сан-Хосе, Калифорния, по-разному понимали, что значит быть умным.Например, латиноамериканские родители школьников, как правило, подчеркивали важность навыков социальной компетентности в своих представлениях об интеллекте, тогда как азиатские родители, как правило, сильно подчеркивали важность когнитивных навыков. Англоязычные родители также делали упор на когнитивные способности. Учителя, представляющие доминирующую культуру, уделяли больше внимания когнитивным навыкам, чем навыкам социальной компетентности. Порядок ранжирования успеваемости детей в различных группах (включая подгруппы в латиноамериканских и азиатских группах) можно было точно предсказать по степени, в которой их родители разделяли представления учителей об интеллекте.Другими словами, учителя были склонны вознаграждать тех детей, которые были социализированы с точки зрения интеллекта, которая совпадала с собственными взглядами учителей. Однако, как мы покажем позже, социальные аспекты интеллекта в широком смысле могут быть столь же важны или даже более важны, чем когнитивные аспекты интеллекта в более поздней жизни. Некоторые, однако, предпочитают изучать интеллект не в его социальном аспекте, а в его когнитивном.

    На пути к разъяснению концепции

    Эмоциональный интеллект

    125

    Многоуровневое исследование влияния эмоционального интеллекта на работу команды.

    Журнал

    Развитие менеджмента

    ,

    27

    , 55–75.

    Лам Л. Т. и Кирби С. Л. (2002). Является ли эмоциональный интеллект

    преимуществом? Исследование влияния

    эмоционального и общего интеллекта на индивидуальную производительность

    .

    Журнал социальной психологии

    ,

    142

    ,

    133–143.

    Лэнди, Ф. Дж. (2005). Некоторые исторические и научные выпуски

    , связанные с исследованиями эмоционального интеллекта.

    Журнал организационного поведения

    ,

    26

    , 411–424.

    Лэнди, Ф. Дж. (2006).

    Долгий, разочаровывающий и бесплодный поиск социального интеллекта: поучительная история.

    В К. Дж. Мерфи (ред.),

    Критика эмоционального

    интеллекта

    (стр. 81–124). Махва, Нью-Джерси: Лоуренс

    Эрлбаум.

    Ло, К. С., Вонг, К. С., Хуанг, Г. Х., и Ли, X. (2008).

    Влияние эмоционального интеллекта на работу

    производительность и удовлетворенность жизнью для исследования

    и ученых-разработчиков в Китае.

    Азиатско-Тихоокеанский регион

    Journal of Management

    ,

    25

    , 51–69.

    Law, K. S., Wong, C. S., & Song, L. J. (2004). Конструкция

    и критерий валидности эмоционального интеллекта

    и его потенциальная полезность для управления исследованиями

    .

    Журнал прикладной психологии

    ,

    89

    ,

    483–496.

    Лихтен В. и Вайнер Х. (2000). Функция достижения aptitude-

    : помощь для распределения образовательных ресурсов

    , с примером расширенного размещения

    .

    Обзор педагогической психологии

    ,

    12

    ,

    201–228.

    Ливенс Ф. и Климоски Р. Дж. (2001). Понимание процесса центра оценки

    : где мы сейчас находимся? В

    К. Л. Купер и И. Т. Робертсон (ред.),

    Интернэшнл

    обзор производственной и организационной психологии

    (том 16, стр. 245–286). Чичестер: Вайли.

    Локк, Э. А. (2005). Почему эмоциональный интеллект

    — неверное понятие.

    Journal of Organizational

    Behavior

    ,

    26

    , 425–431

    Лопес, П.Н., Брэкетт, Массачусетс, Незлек, Дж. Б., Шутц, А.,

    , Селлин, И., Саловей, П. (2004). Эмоциональный интеллект и социальное взаимодействие.

    Личность и общество

    Психологический бюллетень

    ,

    30

    , 1018– 1034.

    Лопес, П. Н., Гревал, Д., Кадис, Дж., Галл, М., и

    Саловей, П.(2006). Доказательства того, что эмоциональный интеллект

    связан с производительностью работы и влияет на

    отношения на работе.

    Психотема

    ,

    18

    , 132–138.

    Лопес, П. Н., Саловей, П., Котэ, С., и Бирс, М. (2005).

    Способности регуляции эмоций и качество социального взаимодействия

    .

    Emotion

    ,

    5

    , 113– 118.

    MacCann, C., & Roberts, R.Д. (2008). Новые парадигмы

    для оценки эмоционального интеллекта: теория и данные

    .

    Emotion

    ,

    8

    , 540–551.

    Мацумото, Д., Леру, Дж. А., Бернхард, Р., &

    , Грей, Х. (2004). Раскрытие психологических коррелятов

    потенциала межкультурной адаптации.

    Международный журнал межкультурных отношений

    ,

    28

    ,

    281–309.

    Matthews, G.M., Emo, A., Funke, G., Zeidner, M.,

    Roberts, R., Costa, P. T., Jr., et al. (2006) .Эмоциональный

    интеллект, личность и стресс, вызванный заданием.

    Journal of Experimental Psychology: Applied

    ,

    12

    ,

    96–107.

    Мэтьюз, Г. М., Эмо, А. К., Робертс, Р. Д., Зейд —

    нер, М. (2006). Что такое эмоциональный интеллект

    ? В К. Р. Мерфи (ред.),

    Критика

    эмоционального интеллекта

    (стр.3–36). Махва, Нью-Джерси:

    Лоуренс Эрлбаум.

    Майер, Дж. Д., Карузо, Д. Р., и Саловей, П. (1999).

    Эмоциональный интеллект соответствует традиционным стандартам

    интеллекта.

    Intelligence

    ,

    27

    , 267–298.

    Майер, Дж. Д., Робертс, Р. Д., и Барсейд, С. Г. (2008).

    Человеческие способности: эмоциональный интеллект.

    Ежегодный

    Психологический обзор

    ,

    59

    , 507– 536.

    Майер, Дж. Д. и Саловей, П. (1997). Что такое эмоциональный интеллект

    ? В P. Salovey & D. J. Sluyter (Eds.),

    Эмоциональное развитие и эмоциональный интеллект

    (стр. 3–34). Нью-Йорк: Основные книги.

    Майер Дж. Д., Саловей П. и Карузо Д. Р. (2000).

    Модели эмоционального интеллекта. В Р. Дж. Штернберге

    (ред.),

    Справочник разведки

    (2-е изд.,

    , стр. 396–420). Нью-Йорк: Кембриджский университет

    Press.

    Майер, Дж. Д., Саловей, П., и Карузо, Д. (2008). Emo-

    циальный интеллект: новые способности или эклектичные черты?

    Американский психолог

    ,

    63

    , 503– 517.

    Макклелланд, Д. К. (1973). Тестирование на компетентность

    , а не на интеллект.

    Американский психолог

    ,

    28

    , 1–14.

    McClelland, D. C. (1998). Выявление компетенций

    с помощью поведенческих интервью.

    Психологический

    Наука

    ,

    9

    , 331–339.

    Миколайчак, М., Люминет, О., Лерой, К., и Рой, Э.

    (2007). Психометрические свойства анкеты эмоционального интеллекта

    : факторная структура, надежность

    , построение и инкрементная достоверность в франкоязычной популяции

    .

    Журнал личности

    Оценка

    ,

    88

    , 338–353.

    Мюллер Дж. И Керхэм Дж. (2006). Эмоциональный интеллект —

    ligence и индукция противоположного настроения в переговорах

    .

    Международный журнал управления конфликтами —

    Возраст

    ,

    17

    , 110–128.

    Мерфи, К. Р. (2006). Четыре вывода об эмоциональном интеллекте. В К. Р. Мерфи (ред.),

    Критика

    эмоционального интеллекта: каковы проблемы

    и как их можно решить?

    (стр.345–354). Mah-

    вау, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.

    Neisser, U., Boodoo, G., Bouchard, T. J., Jr., Boykin,

    A. W., Brody, N., Ceci, S.J., et al. (1996). Intelli-

    gence: Известные и неизвестные.

    American Psychol-

    ogist

    ,

    51

    , 77–101.

    Николау И. и Цаусис И. (2002). Эмоциональный интеллект

    на рабочем месте: изучение его влияния на

    профессиональный стресс и организационные обязательства

    .

    Международный журнал организации

    Анализ

    ,

    10

    , 327–342.

    Новицки С. Дж. И Дюк М. П. (1994). Индивидуальные различия —

    различий в невербальной коммуникации аффекта:

    Диагностический анализ невербальной точности

    Шкала.

    Журнал невербального поведения

    ,

    19

    , 9–35.

    О’Коннор, Р. М. Дж., И Литтл, И. С. (2003).Возвращаясь к прогностической валидности эмоционального интеллекта

    : отчет Self-

    по сравнению с оценками, основанными на способностях.

    Личность и

    Индивидуальные различия

    ,

    35

    , 1893–1902.

    Офферман, Л.Р., Бейли, младший, Василопулос, Н.Л.,

    Сил, К., и Сасс, М. (2004) . Относительный вклад

    эмоциональной компетентности и когнитивных способностей

    в индивидуальную и командную результативность.

    Human Per-

    formance

    ,

    17

    , 219– 243.

    Палмер Б. Р., Жиньяк Г., Экерманс Г. и Стоу К.

    (2008). Комплексная основа для эмоционального интеллекта. В: Р. Дж. Эммерлинг, В. Шавель,

    и М. Мандель (ред.),

    Эмоциональный интеллект: Тео-

    ретические и культурные перспективы

    (стр. 17–38). Новый

    Йорк: Nova Science.

    Что такое ИИ? Вот все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте

    Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

    Все зависит от того, кого вы спросите.

    Еще в 1950-х годах отцы области, Мински и Маккарти, описывали искусственный интеллект как любую задачу, выполняемую машиной, которая ранее считалась требующей человеческого интеллекта.

    Это, очевидно, довольно широкое определение, поэтому иногда можно встретить споры о том, действительно ли что-то является ИИ или нет.

    Современные определения того, что значит создавать интеллект, более конкретны.Франсуа Шоле, исследователь искусственного интеллекта в Google и создатель библиотеки программного обеспечения для машинного обучения Keras, сказал, что интеллект связан со способностью системы адаптироваться и импровизировать в новой среде, обобщать свои знания и применять их в незнакомых сценариях.

    «Интеллект — это эффективность, с которой вы приобретаете новые навыки в задачах, к которым раньше не готовились», — сказал он.

    «Интеллект — это не навыки сами по себе; это не то, что вы можете делать; это то, насколько хорошо и насколько эффективно вы можете изучать новое.»

    Это определение, согласно которому современные системы на базе искусственного интеллекта, такие как виртуальные помощники, будут характеризоваться как демонстрирующие« узкий ИИ », способность обобщать свое обучение при выполнении ограниченного набора задач, таких как распознавание речи или компьютерное зрение.

    Как правило, системы ИИ демонстрируют по крайней мере некоторые из следующих моделей поведения, связанных с человеческим интеллектом: планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, представление знаний, восприятие, движение и манипуляции и, в меньшей степени, социальный интеллект. и творчество.

    Какие бывают типы ИИ?

    На очень высоком уровне искусственный интеллект можно разделить на два основных типа:

    Узкий ИИ

    Узкий ИИ — это то, что мы видим сегодня в компьютерах — интеллектуальные системы, которым научили или научились выполнять определенные задачи, не будучи явно запрограммированными, как это делать.

    Этот тип машинного интеллекта проявляется в распознавании речи и языка виртуального помощника Siri на Apple iPhone, в системах распознавания зрения на беспилотных автомобилях или в механизмах рекомендаций, которые предлагают продукты, которые могут вам понравиться, на основе что вы купили в прошлом.В отличие от людей, эти системы можно научить или научить выполнять только определенные задачи, поэтому их называют узким ИИ.

    Общий ИИ

    Общий ИИ очень отличается и представляет собой тип адаптируемого интеллекта, обнаруживаемый у людей, гибкую форму интеллекта, способную научиться выполнять совершенно разные задачи, от стрижки до создания электронных таблиц или рассуждений о широкий выбор тем, основанный на накопленном опыте.

    Это тот тип ИИ, который чаще встречается в фильмах, таких как HAL в 2001 году или Скайнет в Терминаторе, но которого сегодня не существует — и эксперты по ИИ жестко расходятся во мнениях о том, как скоро он станет реальностью.

    Что умеет Narrow AI?

    Существует огромное количество новых приложений для узкого ИИ:

    • Интерпретация видеопотоков с дронов, выполняющих визуальный осмотр инфраструктуры, такой как нефтепроводы.
    • Организация личных и деловых календарей.
    • Отвечая на простые запросы службы поддержки.
    • Координация с другими интеллектуальными системами для выполнения таких задач, как бронирование отеля в подходящее время и в подходящем месте.
    • Помощь радиологам в обнаружении потенциальных опухолей с помощью рентгеновских лучей.
    • Пометка неприемлемого контента в Интернете, определение износа лифтов на основе данных, собранных устройствами IoT.
    • Создание 3D-модели мира из спутниковых снимков … список можно продолжать и продолжать.

    Новые приложения этих обучающих систем появляются постоянно. Разработчик видеокарт Nvidia недавно представила систему Maxine на основе искусственного интеллекта, которая позволяет людям совершать видеозвонки хорошего качества практически независимо от скорости их подключения к Интернету.Система сокращает полосу пропускания, необходимую для таких вызовов, в 10 раз, не передавая полный видеопоток через Интернет и вместо анимации небольшого количества статических изображений вызывающего абонента таким образом, чтобы воспроизводить выражения лиц и движения вызывающих абонентов. в реальном времени и быть неотличимым от видео.

    Однако, несмотря на то, что у этих систем есть неиспользованный потенциал, иногда амбиции в отношении технологии превосходят реальность. В качестве примера можно привести беспилотные автомобили, в основе которых лежат системы на базе искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение.Компания по производству электромобилей Tesla немного отстает от первоначального графика генерального директора Илона Маска, когда система автопилота автомобиля будет модернизирована до «полного автономного вождения» из-за более ограниченных возможностей системы вспомогательного вождения, при этом опция полного автономного вождения появилась только недавно. избранная группа опытных водителей в рамках программы бета-тестирования.

    Что умеет General AI?

    Опрос, проведенный среди четырех групп экспертов в 2012-2013 годах исследователями искусственного интеллекта Винсентом Мюллером и философом Ником Бостромом, показал 50% -ную вероятность того, что искусственный общий интеллект (AGI) будет разработан между 2040 и 2050 годами, а к 2075 году вырастет до 90%.Группа пошла еще дальше, предсказав, что так называемый «суперинтеллект», который Бостром определяет как «любой интеллект, который значительно превосходит когнитивные способности человека практически во всех областях, представляющих интерес», — ожидалось примерно через 30 лет после достижения AGI.

    Однако недавние оценки экспертов AI более осторожны. Пионеры в области современных исследований искусственного интеллекта, такие как Джеффри Хинтон, Демис Хассабис и Янн ЛеКун, говорят, что общество еще далеко от разработки AGI. Учитывая скептицизм лидеров в области современного искусственного интеллекта и совершенно иной характер современных узких систем искусственного интеллекта по сравнению с искусственным интеллектом, возможно, нет оснований опасаться, что общий искусственный интеллект в ближайшем будущем разрушит общество.

    Тем не менее, некоторые эксперты в области искусственного интеллекта полагают, что такие прогнозы чрезвычайно оптимистичны, учитывая наше ограниченное понимание человеческого мозга, и полагают, что AGI еще через несколько столетий.

    Каковы последние вехи в развитии ИИ?

    IBM

    В то время как современный узкий ИИ может быть ограничен выполнением определенных задач в рамках своей специализации, эти системы иногда способны на сверхчеловеческую производительность, а в некоторых случаях даже демонстрируют превосходную креативность — черту, которую часто считают присущей людям.

    Было слишком много прорывов, чтобы составить окончательный список, но некоторые основные моменты включают:

    • В 2009 году Google показал, что его беспилотная Toyota Prius может совершить более 10 поездок по 100 миль каждая, что поставило общество на путь к беспилотные автомобили.
    • В 2011 году компьютерная система IBM Watson попала в заголовки газет во всем мире, когда она выиграла американскую викторину Jeopardy !, победив двух лучших игроков, когда-либо созданных этим шоу. Чтобы выиграть шоу, Watson использовал обработку естественного языка и аналитику в огромных хранилищах данных, которые обрабатываются для ответа на вопросы, заданные человеком, часто за доли секунды.
    • В 2012 году еще один прорыв показал, что ИИ способен решать множество новых задач, которые ранее считались слишком сложными для любой машины. В том же году система AlexNet одержала решительную победу в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Точность AlexNet была такова, что он вдвое сократил количество ошибок по сравнению с конкурирующими системами в конкурсе на распознавание изображений.

    Производительность AlexNet продемонстрировала мощь обучающих систем, основанных на нейронных сетях, модели машинного обучения, которая существовала десятилетиями, но наконец реализовала свой потенциал благодаря усовершенствованиям в архитектуре и скачкам в мощности параллельной обработки, которые стали возможными благодаря закону Мура.В том году в заголовках газет также попало умение систем машинного обучения в области компьютерного зрения: Google обучил систему распознавать фаворита Интернета: изображения кошек.

    Следующей демонстрацией эффективности систем машинного обучения, привлекшей внимание общественности, стала победа в 2016 году ИИ Google DeepMind AlphaGo над человеческим гроссмейстером в древней китайской игре го, сложность которой ставила компьютеры в тупик на протяжении десятилетий. Го имеет около 200 возможных ходов за ход по сравнению с 20 в шахматах.В ходе игры в го существует так много возможных ходов, что предварительный поиск каждого из них для определения наилучшего варианта слишком затратен с вычислительной точки зрения. Вместо этого AlphaGo была обучена игре, взяв ходы, выполненные людьми-экспертами в 30 миллионах игр го, и вводили их в нейронные сети с глубоким обучением.

    Обучение этих сетей глубокого обучения может занять очень много времени, требуя приема и повторения огромных объемов данных, поскольку система постепенно уточняет свою модель для достижения наилучшего результата.

    Однако совсем недавно Google усовершенствовал процесс обучения с помощью AlphaGo Zero, системы, которая играла против себя в «совершенно случайные» игры, а затем извлекала уроки из нее. Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис также представил новую версию AlphaGo Zero, которая освоила игры в шахматы и сёги.

    И ИИ продолжает стремительно преодолевать новые рубежи: система, обученная OpenAI, победила лучших игроков мира в матчах один на один в многопользовательской онлайн-игре Dota 2.

    В том же году OpenAI создал агентов ИИ, которые изобрели свои владеть языком, чтобы сотрудничать и более эффективно достигать своей цели, а затем агенты Facebook обучаются переговорам и лжи.

    2020 год был годом, когда система искусственного интеллекта, казалось, получила способность писать и говорить как человек практически на любую тему, о которой вы только можете подумать.

    Рассматриваемая система, известная как Generative Pre-Training Transformer 3 или сокращенно GPT-3, представляет собой нейронную сеть, обученную на миллиардах англоязычных статей, доступных в открытом Интернете.

    Вскоре после того, как некоммерческая организация OpenAI сделала его доступным для тестирования, Интернет загорелся способностью GPT-3 создавать статьи практически по любой теме, которая была передана в него, статьи, которые на первый взгляд часто были трудно отличить от написанных человеком.Точно так же впечатляющие результаты были получены и в других областях, с его способностью убедительно отвечать на вопросы по широкому кругу тем и даже сойти за начинающего программиста JavaScript.

    Но хотя многие статьи, созданные с помощью GPT-3, выглядели правдоподобными, дальнейшее тестирование показало, что сгенерированные предложения часто не проходят проверку, предлагая на первый взгляд правдоподобные, но запутанные утверждения, а иногда и откровенную чушь.

    По-прежнему существует значительный интерес к использованию понимания естественного языка модели в качестве основы будущих сервисов.Он доступен избранным разработчикам для встраивания в программное обеспечение через бета-API OpenAI. Он также будет включен в будущие сервисы, доступные через облачную платформу Microsoft Azure.

    Пожалуй, самый яркий пример потенциала ИИ появился в конце 2020 года, когда нейронная сеть Google AlphaFold 2 продемонстрировала результат, который некоторые назвали достойным Нобелевской премии по химии.

    Способность системы смотреть на строительные блоки белка, известные как аминокислоты, и выводить, что трехмерная структура белка может существенно повлиять на скорость понимания болезней и разработки лекарств.В конкурсе «Критическая оценка предсказания структуры белка» AlphaFold 2 определила трехмерную структуру белка с точностью, сопоставимой с кристаллографией, золотым стандартом убедительного моделирования белков.

    В отличие от кристаллографии, для получения результатов которой требуются месяцы, AlphaFold 2 может моделировать белки за часы. Поскольку трехмерная структура белков играет такую ​​важную роль в биологии человека и болезнях, такое ускорение было объявлено знаменательным прорывом для медицинской науки, не говоря уже о потенциальных приложениях в других областях, где ферменты используются в биотехнологиях.

    Что такое машинное обучение?

    Практически все упомянутые до сих пор достижения связаны с машинным обучением, подмножеством ИИ, на которое приходится подавляющее большинство достижений в этой области за последние годы. Когда сегодня говорят об искусственном интеллекте, они обычно имеют в виду машинное обучение.

    В настоящее время наблюдается возрождение, говоря простыми словами, машинное обучение — это когда компьютерная система учится выполнять задачу, а не программируется, как это делать.Это описание машинного обучения восходит к 1959 году, когда оно было придумано Артуром Сэмюэлем, пионером в этой области, который разработал одну из первых в мире самообучающихся систем, Программу игры Сэмюэля Шашек.

    Для обучения этим системам передаются огромные объемы данных, которые они затем используют, чтобы научиться выполнять конкретную задачу, например, понимать речь или подписывать фотографии. Качество и размер этого набора данных важны для построения системы, способной точно выполнять поставленную перед ней задачу.Например, если вы создавали систему машинного обучения для прогнозирования цен на жилье, обучающие данные должны включать не только размер собственности, но и другие важные факторы, такие как количество спален или размер сада.

    Что такое нейронные сети?

    Ключ к успеху машинного обучения — нейронные сети. Эти математические модели могут настраивать внутренние параметры, чтобы изменять то, что они выводят.Нейронная сеть получает наборы данных, которые учат ее тому, что она должна выдавать при представлении определенных данных во время обучения. Конкретно, в сеть могут подаваться изображения в оттенках серого с числами от нуля до 9, а также строка двоичных цифр — нулей и единиц — которые указывают, какое число отображается на каждом изображении в градациях серого. Затем сеть будет обучена, регулируя свои внутренние параметры, пока она не классифицирует число, показанное на каждом изображении, с высокой степенью точности. Затем эту обученную нейронную сеть можно использовать для классификации других изображений в оттенках серого с числами от нуля до 9.Такая сеть была использована в основополагающей статье, показывающей применение нейронных сетей, опубликованной Янном ЛеКуном в 1989 году, и использовалась почтовой службой США для распознавания рукописных почтовых индексов.

    Структура и функционирование нейронных сетей очень слабо основаны на связях между нейронами в головном мозге. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных слоев алгоритмов, которые передают данные друг в друга. Их можно обучить выполнению конкретных задач, изменив важность, приписываемую данным, когда они передаются между этими уровнями.Во время обучения этих нейронных сетей веса, присваиваемые данным по мере их передачи между слоями, будут продолжать изменяться до тех пор, пока выходной сигнал нейронной сети не станет очень близким к желаемому. В этот момент сеть «узнает», как выполнять конкретную задачу. Желаемый результат может быть любым: от правильной маркировки фруктов на изображении до прогнозирования отказа лифта на основе данных его датчика.

    Подмножеством машинного обучения является глубокое обучение, при котором нейронные сети расширяются до разветвленных сетей с большим количеством значительных уровней, которые обучаются с использованием огромных объемов данных.Эти глубокие нейронные сети способствовали нынешнему скачку в способности компьютеров выполнять такие задачи, как распознавание речи и компьютерное зрение.

    Существуют разные типы нейронных сетей с разными сильными и слабыми сторонами. Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой тип нейронной сети, особенно хорошо подходящей для обработки естественного языка (NLP) — понимания смысла текста — и распознавания речи, в то время как сверточные нейронные сети имеют свои корни в распознавании изображений и используются в самых разных областях. как рекомендательные системы, так и НЛП.Дизайн нейронных сетей также развивается, и исследователи совершенствуют более эффективную форму глубокой нейронной сети, называемую долгой краткосрочной памятью или LSTM — тип архитектуры RNN, используемый для таких задач, как NLP, и для прогнозирования фондового рынка, что позволяет ей работают достаточно быстро, чтобы их можно было использовать в системах по запросу, таких как Google Translate.

    Структура и обучение глубоких нейронных сетей.

    Изображение: Nuance

    Какие еще типы ИИ?

    Еще одна область исследований ИИ — это эволюционных вычислений.

    Это заимствует из теории естественного отбора Дарвина. Он видит, что генетические алгоритмы претерпевают случайные мутации и комбинации между поколениями в попытке выработать оптимальное решение данной проблемы.

    Этот подход даже использовался для помощи в разработке моделей ИИ, эффективно используя ИИ для создания ИИ. Такое использование эволюционных алгоритмов для оптимизации нейронных сетей называется нейроэволюцией. Он может сыграть важную роль в разработке эффективного ИИ, поскольку использование интеллектуальных систем становится все более распространенным, особенно потому, что спрос на специалистов по данным часто превышает предложение.Этот метод был продемонстрирован лабораторией Uber AI Labs, которая выпустила статьи об использовании генетических алгоритмов для обучения глубоких нейронных сетей для решения задач обучения с подкреплением.

    Наконец, существуют экспертных систем , где компьютеры запрограммированы с помощью правил, которые позволяют им принимать серию решений на основе большого количества входных данных, позволяя этой машине имитировать поведение человека-эксперта в определенной области. Примером этих систем, основанных на знаниях, может быть, например, система автопилота, управляющая самолетом.

    Что способствует возрождению ИИ?

    Как указано выше, самые большие достижения в исследованиях искусственного интеллекта за последние годы были сделаны в области машинного обучения, в частности, в области глубокого обучения.

    Это отчасти было вызвано легкой доступностью данных, но еще больше — резким увеличением мощности параллельных вычислений, в течение которого использование кластеров графических процессоров (ГП) для обучения систем машинного обучения стало более широким. распространены.

    Эти кластеры не только предлагают значительно более мощные системы для обучения моделей машинного обучения, но и теперь широко доступны в виде облачных сервисов через Интернет. Со временем крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft и Tesla, перешли на использование специализированных микросхем, адаптированных как для работающих, а в последнее время и для обучения моделей машинного обучения.

    Примером одного из этих пользовательских чипов является Tensor Processing Unit (TPU) Google, последняя версия которого ускоряет скорость, с которой полезные модели машинного обучения, построенные с использованием программной библиотеки Google TensorFlow, могут выводить информацию из данных, а также скорость, с которой они могут быть обучены.

    Эти чипы используются для обучения моделей DeepMind и Google Brain, а также моделей, лежащих в основе Google Translate и распознавания изображений в Google Фото и сервисах, которые позволяют общественности создавать модели машинного обучения с использованием Google TensorFlow Research Cloud. Третье поколение этих чипов было представлено на конференции Google I / O в мае 2018 года, и с тех пор они были упакованы в блоки машинного обучения, называемые модулями, которые могут выполнять более ста тысяч триллионов операций с плавающей запятой в секунду (100 петафлопс).Эти текущие обновления TPU позволили Google улучшить свои сервисы, основанные на моделях машинного обучения, например, вдвое сократив время, необходимое для обучения моделей, используемых в Google Translate.

    Какие элементы машинного обучения?

    Как уже упоминалось, машинное обучение является подмножеством ИИ и обычно делится на две основные категории: обучение с учителем и обучение без учителя.

    Обучение с учителем

    Распространенным методом обучения систем искусственного интеллекта является их обучение с использованием множества помеченных примеров.В эти системы машинного обучения поступают огромные объемы данных, которые были аннотированы, чтобы выделить интересующие функции. Это могут быть фотографии, помеченные, чтобы указать, содержат ли они собаку, или письменные предложения со сносками, указывающими, относится ли слово «окунь» к музыке или к рыбе. После обучения система может применить эти метки к новым данным, например, к собаке на фотографии, которая только что была загружена.

    Этот процесс обучения машины на примере называется обучением с учителем.Маркировка этих примеров обычно осуществляется онлайн-работниками, работающими на таких платформах, как Amazon Mechanical Turk.

    Для обучения этих систем обычно требуются огромные объемы данных, при этом некоторым системам необходимо просмотреть миллионы примеров, чтобы научиться эффективно выполнять задачу — хотя это становится все более возможным в эпоху больших данных и повсеместного интеллектуального анализа данных. Наборы обучающих данных огромны и растут в размерах — набор данных Google Open Images содержит около девяти миллионов изображений, а его помеченный видеорепозиторий YouTube-8M ссылается на семь миллионов помеченных видео.ImageNet, одна из первых баз данных такого типа, насчитывает более 14 миллионов изображений, разделенных на категории. Составленный за два года, его составили почти 50 000 человек, большинство из которых были наняты через Amazon Mechanical Turk, которые проверили, отсортировали и пометили почти миллиард фотографий кандидатов.

    Доступ к огромным размеченным наборам данных также может оказаться менее важным, чем доступ к большим объемам вычислительной мощности в долгосрочной перспективе.

    В последние годы генеративные состязательные сети (GAN) использовались в системах машинного обучения, которые требуют лишь небольшого количества помеченных данных наряду с большим объемом немаркированных данных, что, как следует из названия, требует меньше ручной работы для подготовки .

    Этот подход может позволить более широко использовать полу-контролируемое обучение, когда системы могут научиться выполнять задачи, используя гораздо меньший объем помеченных данных, чем это необходимо для обучающих систем, использующих сегодня контролируемое обучение.

    Неконтролируемое обучение

    Напротив, неконтролируемое обучение использует другой подход, когда алгоритмы пытаются идентифицировать закономерности в данных, ища сходства, которые можно использовать для категоризации этих данных.

    Примером может быть объединение в кластеры фруктов с одинаковым весом или автомобилей с аналогичным объемом двигателя.

    Алгоритм не настроен заранее на выбор конкретных типов данных; он просто ищет данные, которые могут сгруппировать его сходства, например, в Новостях Google каждый день группируются вместе статьи по схожим темам.

    Обучение с подкреплением

    Грубая аналогия обучения с подкреплением — награждение питомца лакомством за выполнение трюка. При обучении с подкреплением система пытается максимизировать вознаграждение на основе своих входных данных, в основном проходя процесс проб и ошибок, пока не достигнет наилучшего возможного результата.

    Примером обучения с подкреплением является Deep Q-сеть Google DeepMind, которая использовалась для повышения производительности человека в различных классических видеоиграх. Система получает пиксели из каждой игры и определяет различную информацию, например расстояние между объектами на экране.

    Также глядя на счет, достигнутый в каждой игре, система строит модель того, какое действие будет максимизировать счет в различных обстоятельствах, например, в случае видеоигры Breakout, где ракетку следует перемещать по порядку. перехватить мяч.

    Этот подход также используется в исследованиях робототехники, где обучение с подкреплением может помочь научить автономных роботов оптимальному поведению в реальных условиях.

    Многие технологии, связанные с искусственным интеллектом, приближаются или уже достигли «пика завышенных ожиданий» в цикле хайпов Gartner, а вызванный отрицательной реакцией «впадина разочарования» поджидает.

    Изображение: Gartner / Аннотации: ZDNet

    Какие фирмы лидируют в области ИИ?

    Поскольку ИИ играет все более важную роль в современном программном обеспечении и услугах, каждая крупная технологическая компания борется за разработку надежной технологии машинного обучения для использования внутри компании и для продажи населению через облачные сервисы.

    Каждый из них регулярно попадает в заголовки новостей о новых достижениях в исследованиях ИИ, хотя, вероятно, именно Google с его системами DeepMind AI AlphaFold и AlphaGo, вероятно, оказал наибольшее влияние на осведомленность общественности об ИИ.

    Какие услуги ИИ доступны?

    Все основные облачные платформы — Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform — предоставляют доступ к массивам графических процессоров для обучения и запуска моделей машинного обучения, при этом Google также готовится позволить пользователям использовать свои блоки тензорной обработки — пользовательские чипы, конструкция которых оптимизирована для обучения и запуска моделей машинного обучения.

    Вся необходимая сопутствующая инфраструктура и услуги доступны из большой тройки, облачные хранилища данных, способные хранить огромный объем данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения, услуги по преобразованию данных для подготовки их к анализу, инструменты визуализации для четкого отображения результатов и программное обеспечение, упрощающее построение моделей.

    Эти облачные платформы даже упрощают создание пользовательских моделей машинного обучения, а Google предлагает услугу, автоматизирующую создание моделей искусственного интеллекта, под названием Cloud AutoML.Эта служба перетаскивания создает настраиваемые модели распознавания изображений и требует от пользователя отсутствия опыта в области машинного обучения.

    Облачные сервисы машинного обучения постоянно развиваются. Amazon теперь предлагает множество предложений AWS, предназначенных для оптимизации процесса обучения моделей машинного обучения, и недавно запустил Amazon SageMaker Clarify, инструмент, помогающий организациям искоренить предвзятость и дисбаланс в данных обучения, которые могут привести к искаженным прогнозам обученной модели. .

    Для тех фирм, которые не хотят создавать свои собственные модели машинного обучения, но вместо этого хотят использовать услуги по запросу на основе искусственного интеллекта, такие как голос, зрение и распознавание языка, Microsoft Azure выделяется широтой предлагаемые услуги, за которыми следует Google Cloud Platform, а затем AWS. Между тем, IBM, наряду со своими более общими предложениями по запросу, также пытается продавать отраслевые услуги ИИ, нацеленные на все, от здравоохранения до розничной торговли, группируя эти предложения вместе под своим зонтиком IBM Watson и инвестировав 2 миллиарда долларов в покупку The Weather. Канал, чтобы получить доступ к огромному количеству данных для расширения своих сервисов искусственного интеллекта.

    Какая из крупных технологических компаний выигрывает гонку ИИ?

    Изображение: Джейсон Чиприани / ZDNet

    Внутри компании каждый технический гигант и другие компании, такие как Facebook, используют ИИ для управления множеством общественных услуг: обслуживание результатов поиска, предоставление рекомендаций, распознавание людей и вещей на фотографиях, перевод по запросу, обнаружение спама — список обширен.

    Но одним из наиболее заметных проявлений этой войны ИИ стало появление виртуальных помощников, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon, Google Assistant и Microsoft Cortana.

    В значительной степени полагаясь на распознавание голоса и обработку естественного языка и нуждаясь в огромном корпусе для ответов на запросы, огромное количество технологий вкладывается в разработку этих помощников.

    Но хотя Siri от Apple, возможно, заняла первое место, это Google и Amazon, чьи помощники с тех пор обогнали Apple в области искусственного интеллекта — Google Assistant с его способностью отвечать на широкий спектр запросов и Amazon Alexa с огромным количеством «Навыки», которые сторонние разработчики создали, чтобы расширить его возможности.

    Со временем эти помощники приобретают способности, которые делают их более отзывчивыми и способными лучше справляться с вопросами, которые люди задают в обычном разговоре. Например, Google Assistant теперь предлагает функцию под названием «Продолжение разговора», где пользователь может задать дополнительные вопросы к своему первоначальному запросу, такие как «Какая сегодня погода?», А затем «А как насчет завтра?». и система понимает, что последующий вопрос также относится к погоде.

    Эти помощники и связанные с ними службы могут также обрабатывать гораздо больше, чем просто речь, с последней инкарнацией Google Lens, способной переводить текст в изображения и позволять вам искать одежду или мебель по фотографиям.

    Несмотря на то, что Cortana встроена в Windows 10, в последнее время она переживает особенно тяжелые времена: теперь Alexa от Amazon доступна бесплатно на ПК с Windows 10. В то же время Microsoft изменила роль Кортаны в операционной системе, чтобы больше сосредоточиться на задачах производительности, таких как управление расписанием пользователя, а не на более ориентированных на потребителя функциях, которые есть в других помощниках, таких как воспроизведение музыки.

    Какие страны лидируют в области ИИ?

    Было бы большой ошибкой думать, что технологические гиганты США зашили сферу ИИ.Китайские фирмы Alibaba, Baidu и Lenovo вкладывают значительные средства в ИИ в самых разных областях, от электронной коммерции до автономного вождения. Как страна, Китай реализует трехэтапный план по превращению ИИ в основную отрасль для страны, которая к концу 2020 года будет стоить 150 миллиардов юаней (22 миллиарда долларов), а к 2030 году станет ведущей мировой державой в области ИИ.

    Baidu инвестировала в разработку беспилотных автомобилей, основанных на алгоритме глубокого обучения Baidu AutoBrain. После нескольких лет испытаний, когда его беспилотный автомобиль Apollo на тестах проехал более трех миллионов миль, он перевез более 100 000 пассажиров в 27 городов по всему миру.

    Baidu в этом году запустила в Пекин флот из 40 роботов-такси Apollo Go. Основатель компании предсказал, что беспилотные автомобили станут обычным явлением в городах Китая в течение пяти лет.

    Сочетание слабых законов о конфиденциальности, огромных инвестиций, согласованного сбора данных и анализа больших данных такими крупными фирмами, как Baidu, Alibaba и Tencent, означает, что некоторые аналитики считают, что Китай будет иметь преимущество перед США, когда дело доходит до будущего. Исследование искусственного интеллекта, в котором один аналитик описывает шансы Китая на опережение США как 500: 1 в пользу Китая.

    Беспилотный автомобиль Baidu, модифицированный BMW 3 серии.

    Изображение: Baidu

    Как я могу начать работу с ИИ?

    Хотя вы можете купить умеренно мощный графический процессор Nvidia для своего ПК — где-то рядом с Nvidia GeForce RTX 2060 или быстрее — и начать обучение модели машинного обучения, вероятно, самый простой способ экспериментировать со службами, связанными с ИИ, — через облако. .

    Все крупные технологические компании предлагают различные услуги ИИ, от инфраструктуры для создания и обучения ваших собственных моделей машинного обучения до веб-сервисов, которые позволяют получить доступ к инструментам на основе ИИ, таким как распознавание речи, языка, видения и настроений. -потребность.

    Как ИИ изменит мир?

    Роботы и автомобили без водителя

    Стремление к тому, чтобы роботы могли действовать автономно, понимать окружающий мир и ориентироваться в нем, означает, что между робототехникой и искусственным интеллектом существует естественное совпадение.Хотя ИИ — это только одна из технологий, используемых в робототехнике, ИИ помогает роботам переходить в новые области, такие как беспилотные автомобили, роботы-доставщики и помогает роботам осваивать новые навыки. В начале 2020 года General Motors и Honda представили Cruise Origin, автомобиль без водителя с электрическим приводом, а Waymo, группа самоуправляемых автомобилей, входящая в материнскую компанию Google Alphabet, недавно открыла для широкой публики свою услугу роботакси в Фениксе, штат Аризона, предлагая услуга, охватывающая территорию в 50 квадратных миль в городе.

    Поддельные новости

    Мы находимся на пороге создания нейронных сетей, которые могут создавать фотореалистичные изображения или воспроизводить чей-то голос в идеальной манере.Это может привести к серьезным социальным изменениям, таким как невозможность больше доверять видео- или аудиозаписи как подлинной. Также начинают возникать опасения по поводу того, как такие технологии будут использоваться для присвоения чужих изображений, с инструментами, которые уже созданы, чтобы убедительно объединить известные лица в фильмы для взрослых.

    Распознавание речи и языка

    Системы машинного обучения помогли компьютерам распознавать то, что люди говорят, с точностью почти 95%.Группа Microsoft по искусственному интеллекту и исследованиям также сообщила, что разработала систему, которая расшифровывает разговорный английский так же точно, как и человеческие расшифровщики.

    Поскольку исследователи преследуют цель достижения точности 99%, ожидается, что общение с компьютерами станет все более распространенным явлением наряду с более традиционными формами взаимодействия человека с машиной.

    Между тем, модель предсказания языка OpenAI GPT-3 недавно вызвала ажиотаж своей способностью создавать статьи, которые могли сойти за написанные человеком.

    Распознавание лиц и наблюдение

    В последние годы точность систем распознавания лиц резко выросла до такой степени, что китайский технологический гигант Baidu заявляет, что может сопоставить лица с точностью 99%, при условии, что лицо достаточно четкое на снимке. видео. В то время как полиция в западных странах, как правило, опробовала системы распознавания лиц только на крупных мероприятиях, в Китае власти реализуют общенациональную программу по подключению систем видеонаблюдения по всей стране к распознаванию лиц и использованию систем искусственного интеллекта для отслеживания подозреваемых и подозрительного поведения. а также расширила использование полицией очков для распознавания лиц.

    Хотя правила конфиденциальности различаются во всем мире, вполне вероятно, что это более навязчивое использование технологии искусственного интеллекта, в том числе искусственного интеллекта, способного распознавать эмоции, постепенно станет более распространенным. Однако растущая негативная реакция и вопросы о справедливости систем распознавания лиц привели к тому, что Amazon, IBM и Microsoft приостановили или прекратили продажу этих систем правоохранительным органам.

    Здравоохранение

    Искусственный интеллект в конечном итоге может оказать огромное влияние на здравоохранение, помогая радиологам выявлять опухоли на рентгеновских снимках, помогая исследователям определять генетические последовательности, связанные с заболеваниями, и определять молекулы, которые могут привести к созданию более эффективных лекарств.Ожидается, что недавний прорыв в системе машинного обучения Google AlphaFold 2 сократит время, затрачиваемое на ключевой этап разработки новых лекарств, с месяцев до часов.

    Испытания технологий, связанных с искусственным интеллектом, проводились в больницах по всему миру. К ним относятся инструмент IBM Watson для поддержки принятия клинических решений, который онкологи проходят обучение в онкологическом центре Memorial Sloan Kettering, а также использование систем Google DeepMind Национальной службой здравоохранения Великобритании, где он поможет выявлять аномалии глаз и упростить процесс скрининга пациентов на предмет головного и головного мозга. рак шеи.

    Усиление дискриминации и предвзятости

    Растущее беспокойство вызывает то, каким образом системы машинного обучения могут кодифицировать человеческие предубеждения и социальное неравенство, отраженные в данных их обучения. Эти опасения подтверждаются многочисленными примерами того, как отсутствие разнообразия в данных, используемых для обучения таких систем, имеет негативные последствия в реальном мире.

    В 2018 году исследование MIT и Microsoft показало, что системы распознавания лиц, продаваемые крупными технологическими компаниями, страдают от ошибок, которые были значительно выше при идентификации людей с более темной кожей, что связано с тем, что наборы обучающих данных состоят в основном из белых мужчин.

    Другое исследование, проведенное годом позже, показало, что в системе распознавания лиц Amazon Rekognition были проблемы с определением пола людей с более темной кожей — обвинение, которое было оспорено руководителями Amazon, побудило одного из исследователей ответить на вопросы, поднятые в опровержении Amazon.

    С момента публикации исследований многие крупные технологические компании, по крайней мере временно, прекратили продажу систем распознавания лиц полицейским управлениям.

    Еще один пример недостаточно разнообразных результатов искажения данных обучения попал в заголовки газет в 2018 году, когда Amazon отказалась от инструмента найма на основе машинного обучения, который определял кандидатов-мужчин как предпочтительных.Сегодня продолжаются исследования способов устранения предубеждений в самообучающихся системах.

    AI и глобальное потепление

    По мере роста размеров моделей машинного обучения и наборов данных, используемых для их обучения, растет и углеродный след огромных вычислительных кластеров, которые формируют и запускают эти модели. Воздействие на окружающую среду питания и охлаждения этих вычислительных ферм было предметом доклада Всемирного экономического форума в 2018 году. Согласно одной из оценок 2019 года, мощность, требуемая системам машинного обучения, удваивается каждые 3 раза.4 месяца.

    Проблема огромного количества энергии, необходимой для обучения мощных моделей машинного обучения, была недавно поставлена ​​в центр внимания в связи с выпуском модели языкового прогнозирования GPT-3, разросшейся нейронной сети с примерно 175 миллиардами параметров.

    В то время как ресурсы, необходимые для обучения таких моделей, могут быть огромными и в основном доступны только крупным корпорациям, после обучения энергия, необходимая для запуска этих моделей, значительно уменьшается. Однако по мере роста спроса на услуги, основанные на этих моделях, потребление энергии и связанное с этим воздействие на окружающую среду снова становятся проблемой.

    Один из аргументов заключается в том, что влияние обучения и запуска более крупных моделей на окружающую среду необходимо сопоставлять с потенциальным положительным влиянием машинного обучения, например, более быстрым прогрессом в области здравоохранения, который выглядит вероятным после прорыва, сделанного Google. AlphaFold 2.

    от DeepMind

    ИИ всех нас убьет?

    Опять же, это зависит от того, кого вы спросите. По мере того, как системы на базе ИИ становятся более функциональными, предупреждения о недостатках становятся все более ужасными.

    Генеральный директор Tesla и SpaceX Илон Маск заявил, что ИИ представляет собой «фундаментальную опасность для существования человеческой цивилизации». В рамках своего стремления к усилению нормативного надзора и более ответственных исследований по смягчению недостатков ИИ он основал OpenAI, некоммерческую исследовательскую компанию по искусственному интеллекту, которая стремится продвигать и развивать дружественный ИИ, который принесет пользу обществу в целом. Точно так же уважаемый физик Стивен Хокинг предупредил, что как только будет создан достаточно продвинутый ИИ, он быстро достигнет точки, в которой он значительно превзойдет человеческие возможности.Явление, известное как сингулярность, может представлять угрозу существованию человечества.

    Тем не менее, идея о том, что человечество находится на грани взрыва ИИ, который затмит наш интеллект, кажется некоторым исследователям ИИ абсурдной.

    Крис Бишоп, директор по исследованиям Microsoft в Кембридже, Англия, подчеркивает, насколько узкий интеллект современного ИИ отличается от общего интеллекта людей, говоря, что, когда люди беспокоятся о «Терминаторе, подъеме машин и так далее?» ерунда, да.В лучшем случае до таких дискуссий уйдут десятилетия «.

    Украдет ли ИИ вашу работу?

    Амазонка

    Возможность систем с искусственным интеллектом заменить большую часть современного ручного труда, возможно, является более вероятной возможностью ближайшего будущего.

    Хотя ИИ не заменит все рабочие места, можно сказать наверняка, что ИИ изменит характер работы, и единственный вопрос заключается в том, насколько быстро и насколько автоматизация изменит рабочее место.

    Едва ли есть область человеческих усилий, на которую ИИ не мог бы повлиять. Как выразился эксперт по искусственному интеллекту Эндрю Нг: «Многие люди выполняют рутинную повторяющуюся работу. К сожалению, технологии особенно хороши для автоматизации рутинной повторяющейся работы», заявив, что он видит «значительный риск технологической безработицы в ближайшие несколько десятилетий».

    Свидетельства того, какие рабочие места будут заменены, начинают появляться. Сейчас в США 27 магазинов Amazon Go и супермаркетов без кассиров, где покупатели просто берут товары с полок и уходят. Что это означает для более чем трех миллионов человек в США, которые работают кассирами, еще неизвестно. Amazon снова лидирует в использовании роботов для повышения эффективности на своих складах. Эти роботы несут полки с продуктами сборщикам-людям, которые выбирают предметы для отправки.Amazon имеет более 200 000 ботов в центрах выполнения заказов и планирует добавить еще. Но Amazon также подчеркивает, что по мере роста числа ботов растет и количество людей, работающих на этих складах. Однако Amazon и небольшие робототехнические фирмы работают над автоматизацией оставшейся ручной работы на складе, поэтому не факт, что ручной и роботизированный труд продолжит расти вместе.

    Полностью автономные беспилотные транспортные средства еще не стали реальностью, но, по некоторым прогнозам, одна только отрасль беспилотных грузовиков готова взять верх 1.7 миллионов рабочих мест в следующем десятилетии, даже без учета влияния на курьеров и водителей такси.

    Тем не менее, некоторые из самых простых задач для автоматизации даже не требуют робототехники. В настоящее время миллионы людей занимаются администрированием, вводят и копируют данные между системами, отслеживают и записывают встречи для компаний, поскольку программное обеспечение становится лучше в автоматическом обновлении систем и пометке важной информации, поэтому потребность в администраторах отпадет.

    Как и при каждом технологическом сдвиге, будут создаваться новые рабочие места, чтобы заменить утраченные.Однако неясно, будут ли эти новые роли созданы достаточно быстро, чтобы предлагать работу перемещенным лицам, и будут ли у недавно безработных необходимые навыки или темперамент, чтобы выполнять эти возникающие роли.

    Не все пессимисты. Для некоторых ИИ — это технология, которая скорее увеличит, чем заменит рабочих. Более того, они утверждают, что возникнет коммерческая необходимость не заменять людей напрямую, как работника с искусственным интеллектом — представьте человека-консьержа с гарнитурой AR, которая точно сообщает им, чего хочет клиент, прежде чем он попросит об этом — будет более продуктивным или эффективным, чем ИИ, работающий самостоятельно.

    Среди экспертов по ИИ существует широкий спектр мнений о том, как быстро системы с искусственным интеллектом превзойдут человеческие возможности.

    Институт будущего человечества Оксфордского университета попросил несколько сотен экспертов по машинному обучению предсказать возможности ИИ на ближайшие десятилетия.

    Примечательные даты включают в себя написание эссе ИИ, которое к 2026 году может считаться написанным человеком, водителей грузовиков уволят к 2027 году, ИИ превзойдет человеческие возможности в розничной торговле к 2031 году, написание бестселлера к 2049 году и выполнение работы хирурга. к 2053 г.

    По их оценкам, существует относительно высокая вероятность того, что ИИ превзойдет людей во всех задачах в течение 45 лет и автоматизирует все человеческие рабочие места в течение 120 лет.

    Подробнее :

    IBM добавляет инструменты Watson для понимания прочитанного, извлечения FAQ .

    Связанное покрытие

    Как машинное обучение и искусственный интеллект преобразуют бизнес-аналитику и аналитику
    Достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта в пяти областях упростят подготовку, обнаружение, анализ, прогнозирование и принятие решений на основе данных.

    Отчет: Искусственный интеллект создает рабочие места, обеспечивая экономическую выгоду
    Новое исследование Deloitte показывает, что первые пользователи когнитивных технологий положительно относятся к своей нынешней и будущей роли.

    Искусственный интеллект и рабочие места: где люди лучше алгоритмов, и наоборот
    Легко увязнуть в мрачных предсказаниях о том, что искусственный интеллект уничтожит миллионы рабочих мест. Вот проверка на реальность.

    Как искусственный интеллект развязывает новый тип киберпреступности (TechRepublic)
    Вместо того, чтобы прятаться за маской, чтобы ограбить банк, преступники теперь прячутся за искусственным интеллектом, чтобы совершить свою атаку.Однако финансовые учреждения также могут использовать ИИ для борьбы с этими преступлениями.

    Илон Маск: искусственный интеллект может спровоцировать Третью мировую войну (CNET)
    Серийный генеральный директор уже ведет научные фантастические сражения завтрашнего дня, и его по-прежнему больше беспокоят роботы-убийцы, чем что-либо еще.

    Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

    Что означает искусственный интеллект (ИИ)?

    Искусственный интеллект (ИИ), также известный как машинный интеллект, — это отрасль информатики, цель которой — наделить программное обеспечение способностью анализировать свою среду с использованием либо заранее определенных правил и алгоритмов поиска, либо моделей машинного обучения с распознаванием шаблонов, а затем принимать решения. на основе этих анализов.

    Таким образом, ИИ пытается имитировать биологический интеллект, чтобы позволить программному приложению или системе действовать с разной степенью автономности, тем самым сокращая ручное вмешательство человека для широкого диапазона функций.

    Техопедия объясняет искусственный интеллект (ИИ)

    В то время как ИИ часто использует образы разумного компьютерного властелина научной фантастики, нынешняя реальность сильно отличается. По своей сути ИИ использует те же базовые алгоритмические функции, которые управляют традиционным программным обеспечением, но применяет их по-другому.

    Стандартная система управления складом, например, может отображать текущие уровни различных продуктов, в то время как интеллектуальная система может выявлять нехватку, анализировать причину и ее влияние на всю цепочку поставок и даже принимать меры для ее устранения.

    Искусственному интеллекту можно позволить заменить всю систему, принимая все решения от начала до конца, или его можно использовать для улучшения конкретного процесса.

    Например, анализ видеозаписи для распознавания жестов или замена периферийных устройств (клавиатуры, мыши, сенсорного экрана) системой преобразования речи в текст., создавая впечатление, что человек взаимодействует с живым существом.

    Подобно тому, как философы спорят о природе человека и существовании свободы воли, эксперты по информатике обсуждают различные типы ИИ.

    Развитие искусственного интеллекта

    Узкий (слабый) AI

    Способен выполнять только ограниченный набор заранее определенных функций; думаю, автономные автомобили, торговые киоски и т.д .;

    Общий (Сильный) AI

    Говорят, что уравнивает способность человеческого разума функционировать автономно в соответствии с широким набором стимулов;

    Super AI

    Что однажды превзойдет человеческий интеллект (и, возможно, захватит весь мир).

    В настоящее время Narrow AI только начинает входить в основные вычислительные приложения.

    Четыре различных категории искусственного интеллекта

    Реактивный ИИ

    Может реагировать только на существующие ситуации, но не на прошлый опыт.

    Ограниченная память AI

    Использует сохраненные данные, чтобы учиться на недавнем опыте и принимать решения.

    Теория разума AI

    Способен понимать разговорную речь, эмоции, невербальные сигналы и другие интуитивные элементы;

    Self-Aware AI

    Человеческое сознание со своими желаниями, целями и задачами.

    Хороший способ визуализировать эти различия — игрок в покер, управляемый искусственным интеллектом. Реактивная машина будет основывать решения только на текущей руке в игре, в то время как версия с ограниченным объемом памяти будет учитывать прошлые решения и профили игроков.

    Однако, используя теорию разума, программа улавливает речевые и мимические сигналы, и самосознательный ИИ может начать думать, есть ли что-то более стоящее, чем игра в покер.

    Искусственный интеллект на практическом уровне

    AI в настоящее время применяется для ряда функций как в лаборатории, так и в коммерческих / потребительских условиях:

    Распознавание речи

    Позволяет интеллектуальным системам преобразовывать человеческую речь в текст или код.

    Обработка естественного языка

    Подмножество распознавания речи, обеспечивает диалоговое взаимодействие между людьми и компьютерами.

    Компьютерное зрение

    Позволяет машине сканировать изображение и идентифицировать его с помощью сравнительного анализа.

    Однако, пожалуй, самым революционным аспектом ИИ является то, что он позволяет программному обеспечению переписываться при адаптации к окружающей среде.

    В отличие от традиционных программ обновления, которые занимают годы и часто содержат ошибки, или даже более новых процессов DevOps, которые ускоряют внесение изменений с меньшими нарушениями, ИИ позволяет данной программе оптимизировать себя для узкоспециализированных сценариев использования.

    Это должно не только снизить стоимость лицензирования и поддержки программного обеспечения, но и обеспечить неуклонное повышение производительности и разработку уникальных процессов, обеспечивающих решающие преимущества в условиях все более конкурентной экономики.

    Директивы разведывательного сообщества


    ICD 101 — Система политики разведывательного сообщества

    МКБ 102 — Принципы лиц США

    ICD 103 — Программа тренировок разведывательного предприятия

    ICD 104 — Составление бюджета, исполнение и оценка эффективности НПИ

    ICD 107 — Гражданские свободы, конфиденциальность и прозрачность

    ICD 108 — Программы истории разведывательного сообщества

    ICD 109 — Независимая оценка затрат

    ICD 110 — Равные возможности трудоустройства и разнообразие в разведывательном сообществе

    ICD 111 — Обзоры подотчетности

    ICD 112 — Уведомление Конгресса (Приложение 112 — Процедуры Гейтса)

    МКБ 113 — Функциональные менеджеры

    ICD 114 — Общий доступ контролера к информации разведывательного сообщества

    ICD 115 — Процесс определения требований к возможностям

    ICD 116 — Система интеллектуального планирования, программирования, бюджетирования и оценки

    ICD 117 — Работа по совместительству

    ICD 118 — Программа непрерывности работы IC

    ICD 119 — Контакты для СМИ

    ICD 120 — IC защиты информаторов

    ICD 121 — Управление информационной средой IC

    ICD 122 — Услуги общего характера

    ICD 190 — Критическая информация (CRITIC)

    ICD 191 — Обязанность предупредить

    ICD 203 — Аналитические стандарты

    ICD 204 — Национальная структура приоритетов разведки

    ICD 205 — Аналитическая работа

    ICD 206 — Требования к источникам распространения аналитических продуктов

    ICD 207 — Национальный совет разведки

    ICD 208 — Максимизация полезности аналитических продуктов

    ICD 209 — Производство и распространение слёз

    ICD 302 — Использование документов и средств массовой информации

    МКБ 304 — Человеческий интеллект

    ICD 310 — Координация подпольных FI и CI с участием людей за пределами США.С.

    ICD 311 — Координация подпольных FI и CI с участием людей и людей на территории США

    ICD 402 — Представители DNI

    ICD 403 — Раскрытие и разглашение секретной национальной разведки за рубежом

    ICD 404 — Заказчики разведки исполнительной власти

    ICD 500 — Директор национальной разведки, Главное информационное бюро

    ICD 501 — Обнаружение и распространение или поиск информации в разведывательном сообществе

    ICD 502 — Комплексная защита информационной среды разведывательного сообщества

    ICD 503 — Управление рисками безопасности информационных систем IC

    ICD 602 ​​- Человеческий капитал: критические зарплаты в разведывательном сообществе

    ICD 610 — Библиотека компетенций для сотрудников IC

    ICD 612 — Основной контрактный персонал разведывательного сообщества

    ICD 623 — Высококвалифицированные специалисты

    ICD 630 — Поддержка иностранных языков

    ICD 651 — Требования к системе управления производительностью для гражданского персонала IC

    ICD 655 — Национальная программа наград разведки

    ICD 656 — Требования к системе управления эффективностью для старших гражданских сотрудников IC

    ICD 660 — Программа совместной гражданской службы IC

    ICD 700 — Защита национальной разведки

    ICD 701 — Несанкционированное раскрытие секретной информации о национальной безопасности

    ICD 702 — Контрмеры технического надзора

    ICD 703 — Защита секретной национальной разведки, включая SCI

    ICD 704 — Безопасность персонала

    ICD 705 — Средства конфиденциальной комментированной информации

    ICD 706 — Стандарты безопасности для защиты внутренних объектов IC

    ICD 707 — Контрразведка и обеспечение безопасности для U.

    Написать ответ

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *