Искусственный интеллект научили ассоциативному мышлению

Ассоциативное мышление, его определения, характеристики и упражнения для развития

Мышление с помощью ассоциаций присуще абсолютно каждому из нас. Но вот как правильно работать с ними знает далеко не каждый. Давайте вместе разберемся в том, как же построение связей между словами помогает нам в жизни, а главное – как развить ассоциативное мышление.

История, как ассоциативное мышление помогло Марине быстро запоминать новую информацию

В школьные времена я всегда с волнением относилась к контрольным работам или просто громоздким заданиям, требующих от меня запоминания большого количества материала. У меня никогда не получалось запомнить все полностью, из памяти обязательно что-то ускользало.

В то время к нам в школу перевелась новая девочка – Марина. Мы с ней быстро подружились, и перед очередной самостоятельной работой я пожаловалась, что плохо запоминаю материал из учебников.

К моему удивлению Марина с воодушевлением взялась мне помочь. А ведь стоит заметить, что у нее никогда не было проблем с учебой, память ее не подводила.

Мне иногда казалось, что Марина знает ответы на все вопросы.

Обратите внимание

Когда мы встретились за неделю до самостоятельной работы, Марина принесла мне несколько непонятных рисунков и сообщила, что с сегодняшнего дня мы будем вместе развивать ассоциативное мышление. Та тренировка памяти, которую она мне обещала, обернулась в игру с ассоциациями. А в качестве «поля» для игры служил материал к той самой самостоятельной.

И действительно, с помощью ассоциаций все запоминается значительно легче и быстрее! Я не заметила, как прошла неделя. Мы с Мариной, читавшие материал всего раз за все время, отлично написали самостоятельную работу. С тех самых пор она помогала мне развивать ассоциативное мышление, а я уже больше никогда не сталкивалась с проблемами в учебе.

Ассоциативное мышление — что это такое?

Наверняка многие из нас слышали или сами произносили такую фразу: «Ты у меня ассоциируешься с…». Однако не каждый задумывается о том, что же представляет собой ассоциация.

Как правило, этим словом обозначают взаимосвязь предметов и явлений, имеющую место в сознании человека и оставшуюся в памяти. Многие люди используют подобные связи ежедневно, даже не догадываясь об этом.

 Например, кто-то говорит про Новый год, а в нашем сознании всплывает образ апельсинов, ели или фейерверков.

В психологии принято выделять несколько видов ассоциаций:

  • контрастные, противоположные (вода-огонь);
  • родственные (карета-машина);
  • обобщенные (яблоко-фрукт);
  • близкие в пространстве и времени (жара-лето);
  • причинно-следственные (карандаш-рисование);
  • тематические (зуд-аллергия);
  • образующиеся на основе одного корня (муть-мутный);
  • имеющие фонетическое родство (точка-дочка).

А теперь давайте перейдем к основному вопросу: ассоциативное мышление –  что же это такое, что оно дает человеку? Почему же так важно его развивать?

Наверняка кто-то подумает, что раньше он легко жил без этого. Однако подобная мысль неверна. Ранее уже отмечалось, насколько часто наше сознание подбирает связи между словами. А чтобы эти связи не были просто набором слов, образов, нужно их развивать. Для начала все же требуется подробнее разобраться в самом механизме нашего сознания.

Википедия не дает точного определения, поэтому мы можем вывести его самостоятельно. Ранее мы уже отметили, что такое ассоциации, и на основе этого определения можно обозначить и сам мыслительный процесс.

Итак, ассоциативное мышление – это такой вид мышления, основой которого выступают связи между словами. С его помощью наше сознание может легко перерабатывать поступающую информацию без какого-либо логического анализа. То есть благодаря нему, мы можем мыслить гораздо быстрее и эффективнее.

Решение многих проблем осложняется при ограниченном ассоциативном мышлении. На первый взгляд может показаться, что все мы пользуемся тем объемом информации, который собрали за всю жизнь. Хотя на деле человек привык работать лишь с малой частью запаса собственных знаний. Тем самым самостоятельно ограничивая свои возможности.

У взрослого человека процесс запоминания происходит на базе накопленного опыта. С помощью своего воображения он воспринимает события, явления, предметы, факты и привязывает новое слово к уже знакомому образу.

Соответственно взрослому легче развивать мышление, поскольку он имеет за плечами большой опыт и богатый багаж знаний. Это особенно полезно для людей, занимающихся творческой деятельностью или наукой. Люди, умеющие мыслить ассоциативно, ценятся на работе.

Важно

Окружающий мир видится им в ярких красках, а сами они всегда позитивны и креативны.

Иногда родители не возьмут в толк, зачем их ребенок должен дополнительно заниматься, если он и без этого берет все необходимое из окружающей среды. Однако специалисты доказали, что сознание не может развиваться самостоятельно, без помощи родителей ребенка. Поэтому желательно начинать развивать мышление ребенка с младенческих лет.

Стоит отметить, что особое внимание требуется уделять негативным связям. Ведь часто при упоминании врача ребенок думает об уколах или горьких таблетках. Школа напоминает о необходимости выполнять много домашнего задания.

Такое мышление отравляет жизнь ребенка, вырабатывая негативное отношение к окружающему миру. Только родитель в силах остановить этот процесс, пустить ассоциации в правильном русле, научить ребенка мыслить положительно.

Ограниченный ряд ассоциаций как у взрослого человека, так и у ребенка мешает развиваться, эффективно и быстро решать задачи.

Какие навыки помогает развивать ассоциативное мышление

Мы не можем отрицать, что человек с развитым мышлением будет гораздо успешнее чем тот, кто его не развивал. Важно начинать развивать ассоциативное мышление с детства, поскольку это даст преимущества в будущем, а именно:

  • формируется неординарная фантазия;
  • улучшается память;
  • появится произвольное внимание;
  • ребенок в раннем возрасте начинает предлагать необычные идеи;
  • ребенок с легкостью начинает генерировать новые смысловые связи.

Нужно обеспечить благоприятные условия развития ребенка. Исключить любой стресс из его жизни, ведь именно он создает почву для формирования возрастных страхов. А они, как известно, сильно тормозят рост человека, как успешной и интересной личности.

Взрослым ассоциации помогают при решении самых разных задач, они стимулируют активную работу мышления.  Специальные упражнения помогают успешнее делать новые открытия, придумывать креативные идеи, лучше запоминать новые сведения. Так, например, система быстрого усвоения информации Тони Бьюзена основывается именно на ассоциативном методе.

В современном обществе высоко ценятся люди с независимым критическим мышлением. Такие люди яркие и творческие, сразу привлекают к себе внимание. Большинству с ними всегда интересно проводить время.

Надеюсь, перечисленных навыков достаточно, чтобы начать работать с ассоциациями. Но хотелось бы выделить еще одну причину – самопознание. Фрейд считал, что наше подсознание с помощью ассоциаций посылает нам тайные послания, разгадка к которым откроет много новой информации о сознании. Если вы готовы открыть новые сведения о себе, тогда приступайте к выполнению упражнений.

5 упражнений, которые помогут вам успешнее работать с ассоциациями

Ряд специальных упражнений для развития ассоциативного мышления помогут интересно и успешно развить наше сознание, пополнить словарный запас и улучшить грамотность речи. Все упражнения достаточно просты и легко выполняются на протяжении всего дня.

Давайте подробнее разберем самые эффективные способы для работы с ассоциациями:

  1. Ассоциативная цепочка – необходимо придумать два совершенно разных слова и построить между ними цепочку из других слов, с помощью которых между ними возникнет связь.
  2. Начало ассоциаций – нужно выбрать одно слово, которое будет стоять в начале цепочки. А после этого уже нужно подбирать другие слова, каким-либо образом связанные с началом. Попробуйте построить настолько длинную цепочку, насколько хватит фантазии.
  3. Общая ассоциация – это упражнение также требует выдумать два слова, однако на сей раз нужно придумывать ассоциации, которые будут общими для них. Например, холодный и белый. К ним одинаково подходят слова зима, снег, холодильник.
  4. Раскрой секрет друдлов – суть этого упражнения – описание картинки, на которой изображены разнообразные каракули, в которых каждый человек увидит определенный образ. Встречаются разные варианты картинок, которые прекрасно тренируют мыслительные процессы.
  5. Нетривиальная ассоциация – выберите определенный термин и подберите к нему необычную ассоциацию. Например, когда большинство людей слышат слово «бумага», они думают о канцелярских товарах. Однако бумагу можно использовать и для поделок, например, для бумажных самолетиков или оригами. Значит, ассоциацией к слову «бумага» может стать «самолетик» или «поделка».

Эти упражнения не требуют от человека больших усилий как физических, так и умственных, поэтому тренироваться можно даже во время выполнения бытовых дел.

Как часто нужно заниматься?

Если вы хотите, чтобы упражнения принесли плоды как можно быстрее и эффективнее, уделяйте им 1-2 часа в день в любое время суток. Можно тренироваться постепенно в течение дня, уделяя одному заданию до 20 минут. Выдумывайте так много ассоциаций, сколько сможете. Это не только полезно, но и весело.

Зачем же это нам нужно?

Ассоциативное мышление позволяет с легкостью усваивать новый материал, генерировать невероятные идеи, быть первым в своем любимом деле.

Создать ассоциативный ряд проще простого, но стоит запомнить и учесть одно важное правило – чтобы связь между словами запомнилась лучше, она должна быть яркой, необычной. Именно такие события прочно откладываются в нашей памяти.

Нужно ежедневно выполнять специальные упражнения, и тогда вы сможете максимально развить свою память, воображение и творческие способности.

Совет

Теперь, зная, что такое ассоциативное мышление, вы можете узнавать больше новых слов и не мучить себя запоминанием нудных формулировок. Взрослый вы или ребенок, неважно, развивать ассоциации никогда не поздно.

Прочтение этой статьи является первым шагом на пути к развитию эффективного мышления. Также хотелось бы посоветовать прочитать и другие статьи по развитию на данном сайте.

Изучайте новое, делитесь с друзьями и никогда не останавливайтесь в своем стремлении стать лучше.

Источник: https://TrenerMozga.ru/mm/thinking/associativnoe-myshlenie.html

Мышление и искусственный интеллект

зиазмом); чувство юмора (врожденная черта, проявляющаяся повсеместно, она присутствует везде и всюду; англичане любят меткое, тонкое, остроумное замечание и сами необыкновенно щедры на них); порядочность, склонность к «fair play» — «честной игре» (англичане исповедуют веру в честную игру — на спортивной площадке, в зале суда и в сделках; они не терпят хитрости и коварства, ненавидят жуликов и ловкачей); недемонстративность (представи-

тели этой нации

очень милые и деликат-

ные люди; они никогда много не говорят, потому что никогда не говорят о себе); настороженность и подозрительность по отношению к иностранцам (англичанин чувствует себя островитянином как географически, так и психологически; Дувр в его представлении отделен от Кале не только морским проливом, но и неким психологическим барьером, за которым лежит совершенно иной мир, чуждый и неведомый ему).

На обобщении выделенных выше ментальных характеристик представителей английской нации становится возможным «сконструировать» портрет-тип англичанина: он уравновешен и дисциплинирован, практичен и консервативен, обладает чувством юмора, иногда эксцентричен.

Англичанин соблюдает неприкосновенность частной жизни, уважает закон и инструкцию, почитает традиции старины. Он вежлив и приветлив (хотя немного замкнут и необщителен, особенно с незнакомыми людьми), пунктуален, немногословен, в повседневной жизни следует канонам предписанного поведения.

Англичанина отличают недемонстративность, аккуратность, порядочность и чувство долга.

Выделение национальных ментальных характеристик, их изучение и знание, размышления над историческими обстоятельствами,

способствовавшими их созданию, помогает

Читайте также:  Управляемая через мозг роботизированная рука позволяет вернуть чувствительность

Что понимается под интеллектуальной за дачей? Для того чтобы пояснить, чем отлича

§тся интеллектуальная задача от просто i чи, необходимо нести термин «алгоритм»,

В старой трактовке алгоритм — sto точный набор инструкций, описывающих последовательность действий некоторого исполнителя для достижения р§зультата, решения некоторой задачи II конечное время; По мере развития параллельности в работе компьютеров

«последовательность» стали заменять

более общим словом «порядок»: Это связано с тем, что какие-то действия алгоритма должны ыть выполнены только друг §а другом, но ка-кие-то могут быть и независимыми: Слово

al&oHthffli

«алгоритм» происходит от

Обратите внимание

формы написаний имени великого математика IX i, Аль Хори-ми, который сформулировал правила выполнений арифметических действий: Первоначаль-но под алгоритмами и понимали только правила выполнения четырех арифметических действий над многозначными чиелами: В дальнейшем это понятие стали использовать

действий, приводящих к решению поставленной задачи.

Нахождение алгоритмов является основной целью человека при решении им разнообразных множества задач.

Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности – и высокой квалификации.

Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.

Известный специалист в области иску-ственного интеллекта М, Минский отмечает, что задачам, алгоритмы решения которых ужа установлены, излишне приписывать такое мистическое свойство, как интеллектуальность, В самом'деле, если алгоритм уже иэве'стен, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина, не имеющие ни малейшего

самой

представления о Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элемен*

i операции, и

которых складывается процесс.

Деятельность мезга, направленная на решение интеллектуальных задач, есть не что иное, как мышление, или интеллектуальная деятельность, Интеллект и мышление орга-

адач, ана-

условиях чертами

нически связаны с решением таких как доказательство теорем, логически лиз, распознавание ситуаций, планирование поведений, игры и управлени неопределенности, интеллекта, проявляющимися в шения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта и адап-тации к изменяющимся условиям в процее-

Важно

задач, Илагедаря §тим качествам интеллекта мозг может решать разное-образные задачи, а также легко перестраиваться е решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач, для которых нет стандартных, заранее известных Методов решения.

32

BECÍtíttR Мордовского уйй&ёрёйтёта | 2008 | № 3

Исследования в области искусственного ин- можно, происходят в сознании. Однако то, что

теллекта вооружили нас новым средствомдля изучения этих вопросов — компьютером. Каждый, кому приходилось иметь дело с ЭВМ, согласится, что часто машина порождает больше проблем, чем решает. Однако для исследования процесса мышления это только полезно.

Как же можно представить мышление? Имитация мышления была предложена А. Тьюрингом. «Пытаясь имитировать интел-

— мы

лект взрослого человека,

пишет он,

вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния…

Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека…

Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения “программы-ребенка” и зада- здание даже элементов искусственного интеллекта должно очень сильно повысить производительность его труда.

Искусственный интеллект как науки, философии — это лишь малая часть

попытки понять мышление.

на первый взгляд выглядит вполне удовлетворительным описанием, на деле, как правило, оказывается весьма несовершенным. Разве процессы, связанные с запоминанием какого-либо факта, можно прояснить фразой: «…пользуясь внутренним представлением как указателем, находят информацию, хранящуюся в памяти…

»? Как факты вызываются из памяти? Как эта память организована? Как мозг справляется с огромными объемами информации? Если программист попытается написать программу на такой примитивной теоретической основе, то немедленно столкнется с этими и многими другими вопросами.

Поэтому и полезно писать программы: они требуют четкости изложения, а это в свою очередь побуждает нас углублять теоретические представления.

Профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы — алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому со-

чу воспитания этой программы».

Совет

Вычислительные машины помогают нам понять суть процессов познания, прежде всего тем, что дают возможность проверить теоретические предположения о том, как работает мозг. Теории такого рода обычно строятся как описания происходящих процессов.

Например, пытаясь понять, как человек получает ответ на вопрос, можно предположить, что при этом вопрос сначала переводится во «внутреннее представление»; затем, пользуясь этим «внутренним представлением» как своего рода указателем, человек находит в памяти нужную информацию, преобразует ее в форму, удобную для ответа, после чего переводит в слова.

Казалось бы, подобные описания достаточно хорошо отражают процессы, которые, воз- грамма.

область

и

грандиозной Это, возможно, основная цель данной области и здесь уже достигнуты немалые успехи. Главный интерес составляет именно интеллект, а не его искусственное происхождение.

Если удастся достигнуть успеха в этом направлении, то проложим путь для создания механических помощников человеку в его повседневных делах и заботах.

Но самое главное, чего можно добиться — это более глубокого понимания самого человека, что, безусловно, гораздо ценнее, чем любая про-

Поступила /0.06.08.

Серия «Гуманитарные науки»

з

Источник: https://cyberleninka.ru/article/n/myshlenie-i-iskusstvennyy-intellekt

EdTech наступает: сможет ли искусственный интеллект изменить образование

Почему пользователи неэффективно проходят онлайн-курсы, есть ли на самом деле клиповое мышление и может ли искусственный интеллект кардинально изменить устоявшуюся веками систему образования? Накануне в студии Webinar прошла онлайн-конференция EdTech Space, посвященная новым технологиям в обучении.

Участники дискуссии говорили о brain science, искусственном интеллекте и новых подходах в образовании.

О том, как при создании образовательного курса учесть когнитивные особенности человека и есть ли шансы у ИИ изменить всю парадигму современной системы образования, заложенную еще 1000 лет назад, – в материале ITMO.NEWS.

Как проектировать обучение, учитывая когнитивные особенности человека

Евгений Буянов, сооснователь и руководитель проектов СЕО 4brain.ru, развивающих soft skills, и научный сотрудник МГУ, кафедры экономики инноваций ЭФ рассказал о когнитивных моделях и когнитивных особенностях работы с онлайн образованием на примере моделей, которые применяются в своих онлайн курсах 4brain. 

Когда человек обучается, у него работают две системы – система 1 и система 2. По Даниелу Канеману, это быстрое и медленное мышление (за это исследование ученый, к слову, получил Нобелевскую премию).

Обратите внимание

Когда человек проходит онлайн курс, он часто делает это поверхностно. Ведь, чтобы освоить информацию, он использует только простые когнитивные способности.

Но если ему попадаются сложные задачи, он не хочет включать систему медленного аналитического мышления. Но на самом деле ее тоже необходимо тренировать.

EdTech Space. Источник: edtech.space

Второй когнитивный процесс – так называемые слои чтения и периферическое зрение. На самом деле сегодня люди не читают, они смотрят.

Человек открывает текстовый материал, и первое, с чего он начинает усвоение материала, – быстрый просмотр заголовков. Все это позволяет оперативно понять материал. Затем в работу включаются иллюстрации.

И только в том случае, если его что-то «зацепит», он начинает подробно изучать предмет.

Существует множество особенностей слоев чтения. Так, при визуальном восприятии человек больше использует периферическое зрение, а не центральное, чтобы уловить суть того, что видит.

Есть также несколько правил, которые соблюдаются практически в каждом случае: объекты, расположенные рядом друг с другом, человек подсознательно связывает между собой; цвета оказывают на зрение раздражающее воздействие; при восприятии текста большую роль играет размер шрифта; несмотря на то, что человек быстрее читает длинные строчки, предпочтение он отдает коротким.

Есть еще одна когнитивная особенность, которую можно использовать при проектировании обучения, – когнитивный диссонанс. Эта особенность открыта Леоном Фестингером в 1957 году. Тогда ученый рассказывал, что людям некомфортно сталкиваться с определенным логическим противоречием.

Таким образом, если человек уже имеет определенное представление о курсе, а потом получает другую информацию, он пытается для себя ее обосновать. К примеру, пользователь покупает курс, а потом он становится ему неинтересным.

Однако после этого у пользователя включается психологический механизм, который позволяет найти в курсе хорошие стороны, даже если ему действительно не все нравится («Я купил курс и не могу быть обманут»).

Леон Фестингер. Источник: syl.ru

Как работать с когнитивным диссонансом? Из-за этого фактора человек очень неплохо работает с домысливанием, поэтому в образовании можно использовать разные метафоры.

Важно

Есть даже направление «сократический диалог», когда человек вместо того, чтобы получить информацию извне, сам путем ответов на вопросы доходит до какой-то мысли и начинает ее сознавать, и эти знания оказываются гораздо более ценными для него.

Еще одна особенность – страх. Многие люди боятся онлайн-образования и новых знаний. Регулярно мы замечаем: далеко не все люди выполняют те задания, которые им даются.

Например, многим лень, а у некоторых есть ощущение, что они делают что-то не так, боятся показаться глупыми.

Бороться со страхом можно с помощью системы систематической десенсибилизации – постепенного вовлечения человека в столкновение с объектами его страха.

Источник: experimental-psychic.ru

Закон Паркинсона (система дедлайнов)

Распределение времени на выполнение поставленной задачи вплоть до своего дедлайна – еще один эффективный инструмент. Раньше курсы в основном продавались без ограничения по времени – человек мог проходить купленный курс хоть всю жизнь.

Эта система неправильная, объясняет Евгений Буянов, потому что обычно такие курсы забрасывают. Если же в курсе появляются четкие дедлайны, получается интересный эффект.

Ученик начинает логичнее распределять свое время, чтобы успеть к дедлайну пройти определенный материал и выполнить задания, выявляющие процент усвоенного.

Закон Паркинсона

Потребностно-информационная теория эмоций (Павел Васильевич Симонов)

Известно, что эмоции человека влияют на его мотивы. Наша мотивация зависит от нескольких показателей – от наших ожиданий и от наших потребностей. Если ожидания завысили, а потребность, допустим, достаточно серьезна, то, как только ожидания не оправдываются, эмоция становится резко отрицательной – это влияет на мотивацию ученика, и он может забросить обучение.

Совет

Естественная реакция организма на частые отрицательные эмоции – апатия, люди стараются избежать отрицательных эмоций, поэтому им легче вовсе отказаться от курса. Поэтому не стоит давать пользователям завышенные ожидания в начале, лучше делать так: если потребность высокая, то ученик, продвигаясь в обучении маленькими шажками, лучше работает на самодисциплину.

Закон Йеркса-Додсона

Закон говорит о том, что высокая мотивация может быть даже вредна. Обычно человек хорошо учится, когда у него средняя или даже низкая мотивация. В этом случае он спокойно относится к неудачам, которых в обучении бывает много. В этом случае он гораздо дольше и эффективнее может заниматься. Мы часто видим: люди, которые воодушевлены в начале обучения, иногда на первой же неделе бросают курс.

Читайте также:  Строительные компании уже активно используют беспилотные летательные аппараты

Кривая забывания и интервальные повторения

Человек забывает полученную информацию постепенно. Это свойство можно выразить, своего рода, кривой забывания. Не забыть нужное помогают интервальные повторения – повтор информации в правильном режиме гарантирует долгосрочный эффект знания.

Таким образом, для создания эффективного курса стоит выстроить правильное расписание, поставить ограничения во времени прохождения блоков (дедлайны), учесть кривую забывания и вовремя дать материал на повторение, использовать задания, которые включают систему медленного мышления, отмечает Евгений Буянов.

Искусственный интеллект в образовании: будет ли компьютер учить человека?

Тарас Загибалов, основатель сервиса SmallStep, рассказал о том, нужен ли искусственный интеллект в образовании и что он может изменить кардинально.

Примерно 1000 лет назад зародилась современная парадигма образования с появлением первых университетов в Европе. Тогда же был заложен подход One-fit-all, когда система направлена на усредненного ученика.

Современные электронные средства обучения радикальным образом эту парадигму не меняют. Так, MOOC – это, по сути, просто классные комнаты, переведенные в цифровой формат.

Все так же мы изучаем один и тот же контент вне зависимости от того, каковы наши интересы, склонности, способности и наши цели.

Экономика образования

Существует огромное количество сфер в образовании, где искусственный интеллект может очень многое поменять. Самое простое – изменение экономики образования. Если мы создаем инструменты, которые берут на себя значительную степень рутинной работы в подготовке материалов и организации индивидуального процесса обучения, то это сделает всю систему менее затратной.

Ведь если мы подумаем о том, что у нас с самого начала есть индивидуальный трек обучения для каждого человека, то, возможно, и платить за это будут уже другие игроки рынка образования.

Сейчас очень часто компании переобучают под себя молодых специалистов. Таким образом, у них есть внутренние курсы переквалификации.

Почему бы не отнести эти затраты на тот период, когда человек еще учится и сделать трек обучения, который устроит работодателя?

Интерактивное обучение

Обратите внимание

Интерактивное образование инновацией не является, но и оно может стать принципиально новым.

Образовательная парадигма

Существует понятие дифференциации, когда учитель определяет, что в его классе есть несколько групп учеников (один слабее, другие – сильнее, одним интересная химия, другим – физика), и пытается адаптировать для них один курс. Индивидуализация – это в целом то же самое, но не в отношении группы, а по отношению к конкретному ученику.

В процессе персонализации в центр помещается уже не учитель, а ученик, поэтому и весь образовательный процесс строится вокруг него.

Здесь мы можем подойти к реализации личностно-ориентированного обучения, то есть обучения, которое строится вокруг конкретного человека, его возможностей и потребностей, отмечает Тарас Загибалов.

И в этом же случае решается проблема mastery learning – обучения, которое ставит своей задачей не перепрыгивать через какие-то этапы.

Изменение роли учителя

Если в дифференциации и индивидуализации роль учителя была главной, организующей, то при персонализации, при изменении образовательной парадигмы, эта роль меняется.

Он становится партнером, а, может быть, даже ресурсом, который позволяет организовать обучение не One-fit-all, а All-fit-one.

В этом случае ученикам не нужно будет собираться вокруг учителя, проходить всем один курс, ехать в один вуз, в одну школу – все собирается вокруг одного человека. Все это пока что весьма отдаленное будущее, но именно к этому движется человек, считает спикер.

Источник: http://news.ifmo.ru/ru/education/trend/news/7137/

Искусственный интеллект, эмоции, ассоциации и память

Сохрани ссылку в одной из сетей:

Под интеллектом мы понимаем способность любого организма (или устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске одной из многих возможных целей в обширном многообразии сред.

Необходимо отличать знания от интеллекта, имея в виду, что знания – полезная информация, накопленная индивидуумом, а интеллект – это его способность предсказывать состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели.

По-разному дается и определение искусственного интеллекта. Полагают, что о реализации искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в результате высокого быстродействия, а в результате применения нового найденного метода.

Важно

Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными.

Работы по искусственному интеллекту во многом тесно связаны с философской проблемой кибернетического моделирования. Эти работы часто связывают с построением точной копии человеческого мозга. Однако такой подход можно назвать “некибернетическим”.

Каковы же черты кибернетического метода мышления, какие вопросы вносит кибернетика в человеческое познание? В своей “Истории западной философии” Б. Рассел ставит вопрос о факторах, позволивших европейцам создать тип культуры, в котором ведущее место заняла наука.

Причину этого Рассел усматривает, как он выражается, в двух великих интеллектуальных изобретениях: изобретение дедуктивного метода древними греками (Эвклид) и изобретение экспериментального метода в эпоху возрождения (Галилей).

Именно эти два интеллектуальных изобретения – дедуктивный метод (а тем самым математика) и эксперимент – позволили создать классическую науку. К этим двум основным интеллектуальным орудиям современное развитие познания добавляет третье – математическую модель и математическое моделирование.

Соединение дедуктивных построений математики с данными, добытыми экспериментальным методом, создает естествознание, в центре которого стоит понятие научного закона. Совокупность законов – это основное содержание естествознания; их установление его основная задача.

Закон претендует на точное ( в рамках данного уровня познания) описания хода явлений. Закон либо верен, либо неверен, бессмысленно говорить о хороших и плохих законах. Модель в этом отношении противоположна закону.

Модель может быть плохой или хорошей, она не претендует на точное воспроизведение сложной системы, а ограничивается описанием отдельных аспектов, причем для одного и того же аспекта могут быть предложены модели, одновременно имеющие право на существование.

https://www.youtube.com/watch?v=EFd1uWNT0AU

В изучении сложных систем (в т.ч. диффузных – нельзя выделить отдельные части без повреждения системы) формулировка относительно простых законов оказывается невозможной и заменяется построением эскизных моделей.

Образно говоря, здесь мы имеем дело с математическим описанием, напоминающим современную абстрактную живопись.

Можно сказать, что попытки реалистичного описания сложных систем иллюзорны такое описание не воспринималось бы из-за чрезмерной сложности.

Совет

Это не означает, что категория закона утрачивает смысл в науке, но то, что дополнительно к ранее известным интеллектуальным орудиям – строгой дедукции и эксперименту рождается третье орудие – математическое моделирование, в котором по-новому выступает математика и появляется новый вид эксперимента – машинный эксперимент, в котором проигрываются различные модели с последующим сопоставлением с реальным экспериментом.

Путь, который предлагает кибернетика, состоит в построении эскизных моделей, охватывающих все более и более широкий диапазон функций мышления.

Задачи раскрыть “в лоб” “сущность мышления” не ставится, а ставится задача построения эскизных моделей, позволяющих описать отдельные его стороны, воспроизведены отдельные его функции и, двигаясь в этом направлении, строить системы, все более приближающиеся к человеческому мозгу.

Отсутствия жесткой связи способа функционирования (поведения) со строго определенным субстратом означает, что если две системы обнаруживают одинаковое поведение в достаточно широкой области, то они должны рассматриваться как системы сходные, аналогичные по этому способу поведения. Имеет смысл рассмотреть этот вопрос в связи с проблемой кибернетического моделирования.

Иногда встречается утверждение, что кибернетическое моделирование вообще неприменимо к изучению мышления, т.к.

моделирование основана на понятиях соответствия и изоморфизма, а мышление есть чисто человеческая способность, якобы не могущая быть описана на основе понятий соответствия.

Иногда говорят, что понимание познания, мышления как соответствия образа предмету означает ни много ни мало как дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет и образ.

Понимание сознания как отражения неизбежно означает понимание его как соответствия, возникающего в ходе приспособления организма к среде.

Обратите внимание

Причем это соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и образа как самостоятельного по отношению к вещи идеального предмета.

Это действительно была бы дуалистическая точка зрения, но она не может монополизировать понятие соответствия, именно как соответствие определенных состояний мозга определенным состояниям внешнего мира. Это соответствие и несет информацию о внешнем мире.

В приведенном утверждении не проводится различие между информационным моделированием информационных процессов и информационным моделированием неинформационных процессов.

Информационная модель прибора не будет работать, а будет только моделировать работу, однако в отношение мышления этот тезис представляется спорным. По отношении к информационным процессам их моделирование является функционально полным, т.е.

если модель дает те же самые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл.

Многие споры вокруг проблемы “кибернетика и мышление” имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство.

Однако нельзя смешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума.

Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая.

Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту.

Важно

Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфере искусств. Однако в последнее время стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, т.к. он для самого человека является привлекательным.

Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократно указывали такие специалисты, как Н. Винер, Н. М. Амосов, И. А. Полетаев и др. Состоит она в следующем.

Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, т.е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам. В будущем, возможно, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет.

В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений. Налицо возможная деградация способностей человека к реакции на изменение внешних условий и, возможно, неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации.

Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека, “надзирающим” за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся аварийную ситуацию.

Таковые ситуации возможны на транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер.

Несколько лет назад в США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет по командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность ошибки оказалась бы столь велика, что отсутствие контролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке. От системы отказались.

Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.

Бердяев Н. А. Человек и машина, Вопросы философии, 1995, N2.

Вычислительные машины и мышление. М.: Мир, 1996.

Читайте также:  Мир находится на грани электромобильной революции

Шалютин С. Искусственный интеллект. М., 1993.

Источник: https://works.doklad.ru/view/DZVYTvudxQA.html

Искусственный интеллект научился у людей расизму и сексизму

Принято считать, что искусственный интеллект решает задачи и делает выводы гораздо более рационально, чем человек. Компьютеры обрабатывают огромные объемы информации, их алгоритмы созданы по строгим законам логики и неподвластны эмоциям.

Во многих сферах это действительно приносит результаты.

Например, суперкомпьютер IBM Watson, основываясь на анализе медицинской литературы, верно поставил диагноз 90% больных раком легких, а врачи-люди во время теста справились с этим лишь в 50% случаев.

Однако новые исследования показывают, что и искусственный интеллект не застрахован от «человеческих» ошибок и стереотипов. Причина в том, что многие материалы, с помощью которых ИИ обучается, созданы людьми. Например, «учителями» искусственного интеллекта могут стать обычные пользователи Интернета.

Для чего это нужно? Одна из важнейших задач, стоящих перед системами искусственного интеллекта, заключается в том, чтобы компьютер мог воспринимать команды не только на формальных языках (таких как языки программирования), но и на естественном языке – на таком, с помощью которого люди общаются между собой. Это поможет усовершенствовать машинный перевод, работу поисковых систем, автоматическую генерацию текстов и многое другое. Для обучения систем искусственного интеллекта компьютерная лингвистика использует корпусы текстов – большие массивы текстов, подобранных и обработанных по определенным правилам. Интернет – один из самых доступных источников «живого» языка. Поэтому лингвисты активно пользуются интернет-корпусами, в которые включены тексты социальных сетей, блогов, новостных ресурсов.

Поиск имен, носителями которых чаще всего являются женщины. Credit: Aylin Caliskan

Авторы нового исследования, опубликованного в журнале Science, предположили, что искусственный интеллект не только усваивает структуру естественного языка, но и перенимает особенности семантики, исторически закрепившиеся в языке.

Совет

Ученые использовали алгоритм самообучения GloVe, работающий подобно тесту подсознательных ассоциаций (implicit-association test). GloVe составляет статистику ассоциативно связанных друг с другом слов: чем чаще два слова встречаются в текстах на сравнительно небольшом расстоянии друг от друга, тем чаще они ассоциируются между собой.

Алгоритм проанализировал корпус интернет-текстов из 840 млрд слов.

Названия цветов (роза, маргаритка) оказались связаны с положительными понятиями (ласка, любовь), а названия насекомых – с отрицательными (грязь, уродливый). Следующие выводы были не такими безобидными.

Совместив корпус с базой имен, часто встречающихся у американцев европейского или африканского происхождения, ИИ выявил: европейцев обычно ассоциируют с такими понятиями, как «семья», «друг», «счастливый», а афроамериканцев – со словами «бедность», «тюрьма», «убийство».

Также выяснилось, что мужские имена чаще ассоциируются с понятиями из области карьеры (профессиональный, зарплата), а женские – с семейными (материнство, свадьба).

Источник: https://naked-science.ru/article/sci/iskusstvennyy-intellekt-nauchilsya-u

Кто и зачем использует слабый искусственный интеллект | Rusbase

Искусственный интеллект… Прочитав это словосочетание, вы сразу представляете себе эдаких роботов, которые служат человеку подобно тому, как все это показано в произведениях Айзека Азимова и других фантастов.

Но, вообще, специалисты выделяют несколько видов искусственного интеллекта, причем как раз роботы здесь ни при чем. Основные типы ИИ — это простая форма и «обычная».

В качестве последней подразумевается разумная машина, система, способная мыслить абстрактными категориями и осознавать себя. До создания подобной технологий еще очень далеко, и не факт, что она когда-либо появится (хотя многие футурологи дают всего 3-5 лет до ее появления).

Что касается слабой формы ИИ, то здесь все интереснее. О ней в материале рассказывает Михаил Брусов, генеральный директор и сооснователь Cindicator.

Дело в том, что это не совсем интеллект, а скорее, совокупность алгоритмов, сотни и тысячи отдельных слоев нейросети, которые позволяют какой-либо системе действовать самостоятельно. В качестве яркого примера можно привести автономные автомобили, которые способны кататься по дорогам общего пользования без участия человека.

Еще один пример, более наглядный — когнитивная система IBM Watson, которая может обрабатывать огромные массивы неструктурированных данных, выдавая в конце работы четкий и ясный результат.

Что за работа? Ну, например, оценка состояния пациента с постановкой предварительного диагноза. Watson анализирует историю болезни пациента, подтягивает информацию из интернета и своей базы данных, анализирует все это и ставит диагноз, а также предлагает способ лечения (индивидуальный для конкретно этого пациента).

Кроме медицины, ИИ применяется в автомобилестроении (как уже упоминалось выше), гидрометеорологии, астрономии, физике, военном деле. Такие системы используются уже повсюду, мы их просто не замечаем.

Многие облачные сервисы, автопилоты автомобилей, программы по обработке изображений управляются слабой формой ИИ.

Но особенно хорошо слабая форма ИИ проявила себя в финансовой сфере (подробнее об этом немного ниже).

Так что там про интеллекты?

Да, вернемся к сути статьи. Поскольку машины разумными станут нескоро, то нужно учиться использовать то, что есть. Сейчас все больше специалистов по ИИ склоняется к тому, что машина должна не заменять человека в каких-то сферах, а дополнять его.

Приведем еще один пример

Горнодобывающая компания ведет бурение скважины в сложных геологических условиях. При этом из этой компании ушло сразу несколько опытных сотрудников, которые хорошо представляют, что и как нужно делать в такой ситуации. Да, остались их записи и рекомендации, но чтобы ознакомиться со всем этим оставшимся сотрудникам, нужна масса времени.

Человек, каким бы умным он ни был, не в состоянии проработать техническую документацию за многие годы, а то и десятилетия, чтобы найти решение проблемы. И здесь приходит на помощь искусственный интеллект, система, которая:

  • Обрабатывает тот массив данных, который хранится в архивах компании (бумажные материалы, конечно, нужно оцифровать).
  • Затем эта информация структурируется и ранжируется.
  • После обработки, машина может отвечать на запросы пользователей, причем понимать не только напечатанный текст, но и их речь.

К примеру, молодой инженер компании задает вопрос: «Какое сверло использовать на горизонте 5 с такой-то твердостью породы и минералогическим составом?». Машина быстро «смотрит», что записано в базе, и дает рекомендации на основе предыдущих бурений со схожими параметрами горной породы. Человек выбирает один из предложенных вариантов и действует.

В этой ситуации принятие решение лежит полностью на этом сотруднике. Машина дает лишь советы, которые можно использовать, а можно и отвергнуть. Но, в любом случае, работать с таким помощником можно гораздо более эффективно, чем без него. Машина в этой ситуации дополняет человека. Специалисты по ИИ, оценив эту схему, предложили новый термин — дополненный интеллект.

Вот что характеризует дополненный интеллект:

  • Он дополняет человека в тех областях, где мы не слишком сильны;
  • Расширяет возможности человека, а не делает все сам, как робот;
  • Работает именно тогда, когда нужно, он незаметен в обычной ситуации.

В эволюции человеко-машинного взаимодействия меняется, прежде всего, способ мышления человека, его сознание и интеллект, способ оперировать информацией, извлекать знание, принимать решения и совершать любые виды ментальной работы разума.

Где зарыты корни

Корни дополненного интеллекта можно разглядеть в истории развития интернета ещё до текущего уже явного проявления ИИ. Взять, например, Википедию или Гугл: как они аккуратно перехватили у нашего мозга функцию памяти. С ростом доступности информации плавно изменяется отношение к пониманию того, что мы в действительности знаем.

Хорошо мы запоминаем только то, что необходимо будет оперативно использовать в ближайшем времени.

Смысл ментальных глаголов «знать» или «помнить» плавно перетекает в способность извлекать знание из некой памяти, будь то память собственного мозга или база данных всемирной сети, это становится не так уж и важно. Главное, что информация эффективно хранится и может быть использована нами в любой необходимый момент.

Обратите внимание

Развитие программных решений в сети позволяет делегировать всё более сложные ментальные процессы и дополнять наш разум.

С эволюцией технологий, наш ум становится всё больше связан с глобальной сетью, опираясь или «расширяясь» в неё. И в то же самое время он является его частью.

Кто-то всегда помнит о нас и наших сильных компетенциях, и если кому-то нужна будет наша профессиональная консультация — этот кто-то сможет нам написать и спросить.

Так, почти любой человек может получить необходимое знание, понимание или профессиональный прогноз в любое время. Можно сказать, что наш интеллект представляет собой ценное дополнение интеллекту интересующегося, интеллект можно представить себе в виде информационного капитала.

И, конечно, финансы

Финансовая сфера становится все более обширной и сложно предсказуемой. Человек, каким бы хорошим специалистом он ни был, просто не в состоянии учесть все те сотни или даже тысячи факторов, которые влияют на состояние экономики или финансовой сферы даже не во всем мире, а в отдельно взятом регионе.

Фондовые рынки — сфера, где идеально сочетаются возможности человека и машины.

Несколько компаний как отечественных, так и зарубежных, используют предсказания собственных аналитиков, но не используют эти данные сразу, а обрабатывают их при помощи дополненного (или гибридного) интеллекта.

В результате появляется решение, которое лишено предвзятости и эмоций, а является выверенным, и основывается на четких фактах.

Их разум производит анализ рынка, и они дают ответы системе. А на основании накопленной статистики точности прогнозов каждого аналитика искусственный интеллект динамически меняет обобщенным ответам-прогнозам веса доверия, синтезируя точные сигналы из полученного множества прогнозов.

В этой конструкции дополнением к искусственному интеллекту служит коллективный разум людей. Такой гибридный интеллект объединяет в себе сильные стороны обоих типов разума.

Как все это работает?

В то же самое время здесь легко можно разглядеть природу дополненного интеллекта с обеих его сторон:

  • С одной стороны, каждый аналитик, перед тем как сделать свой ментальный вклад, проводит аналитическую работу, зачастую обращаясь к дополняющему его информационному полю интернета и различным программным сервисам, там представленным, в том числе построенных с использованием технологий машинного обучения.

  • С другой стороны, результат работы гибридного интеллекта, то есть прогнозы или сигналы на финансовых рынках и инвестиционные идеи дополняют картину мира, помогая профессиональным трейдерам и хедж фондам принимать решения по инвестиционным сделкам.

Мы наблюдаем любопытный процесс объединения глобального разума на новых и всё более глубоких уровнях, переплетающимися друг с другом. Этот процесс взаимного дополнения основан на эволюции и симбиозе разума человека и машины.

Дополненный интеллект и трейдеры, чей разум он дополняет, принимают более эффективные инвестиционные решения.

При этом каждый аналитик за точность своего интеллектуального вклада получает вознаграждение в виде токенов экосистемы, обладающих определенной ценностью.

Важно

Так что использование дополненного интеллекта выгодно всем — и инвесторам, и фондам, которые распоряжаются инвестициям, и, конечно, аналитикам, которые принимают решения о вкладе средств в ту либо иную сферу или конкретную компанию.

Материалы по теме:

«Я хочу попрощаться с творческой рекламой. Она не то чтобы совсем умерла, но полноценно жить уже не будет»

Искусственный интеллект научился определять сексуальную ориентацию по фотографии

Путин: «Лидер в сфере искусственного интеллекта станет властелином мира»

Рынок человеческого внимания существовал всегда. Вот как он меняется в эпоху ИИ

Как роботы отнимают работу у поэтов, художников и музыкантов

В нашем Instagram @rusbase сегодня есть на что посмотреть! Подписаться

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Источник: https://rb.ru/opinion/ii-kotoriy-ustal/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector