Видео как стать умным или секреты развития интеллекта: идея, не дающая покоя умным людям / Хабр

идея, не дающая покоя умным людям / Хабр

Расшифровка выступления на конференции Web Camp Zagreb Мачея Цегловского, американского веб-разработчика, предпринимателя, докладчика и социального критика польского происхождения.

В 1945 году, когда американские физики готовились к испытанию атомной бомбы, кому-то пришло в голову спросить, не может ли такое испытание зажечь атмосферу.

Опасение было оправданным. Азот, из которого состоит большая часть атмосферы, энергетически нестабилен. Если столкнуть два атома достаточно сильно, они превратятся в атом магния, альфа-частицу и выпустят огромную энергию:

N¹⁴ + N¹⁴ ⇒ Mg²⁴ + α + 17,7 МэВ

Жизненно важным вопросом было то, может ли эта реакция стать самоподдерживающейся. Температура внутри шара ядерного взрыва должна была превысить всё, что когда-то наблюдалось на Земле. Не получится ли, что мы бросим спичку в кучу сухих листьев?

Физики из Лос-Аламоса провели анализ и решили, что запас безопасности получается удовлетворительным. Поскольку все мы сегодня пришли на конференцию, мы знаем, что они были правы. Они были уверены в своих предсказаниях, поскольку законы, управляющие ядерными реакциями, были прямолинейными и достаточно хорошо известными.

Сегодня мы создаём ещё одну технологию, изменяющую мир – машинный интеллект. Мы знаем, что он чрезвычайно сильно повлияет на мир, изменит то, как работает экономика, и запустит непредсказуемый эффект домино.

Но существует ещё и риск неуправляемой реакции, во время которой ИИ достаточно быстро достигнет и превысит человеческий уровень интеллекта. И в этот момент социальные и экономические проблемы будут волновать нас меньше всего. Любая сверхумная машина будет обладать собственными гиперцелями, и будет работать над их достижением, манипулируя людьми, или просто используя их тела как удобный источник ресурсов.

В прошлом году философ Ник Бостром выпустил книгу «Сверхинтеллект», в которой описал алармистский взгляд на ИИ и попытался доказать, что подобный взрыв интеллекта одновременно опасен и неизбежен, если полагаться на несколько умеренных предположений.

Компьютер, завладевающий миром – любимая тема НФ. Однако достаточно много людей серьёзно относятся к этому сценарию, поэтому и нам нужно серьёзно их воспринимать. Стивен Хокинг, Илон Маск, огромное количество инвесторов и миллиардеров Кремниевой долины считают этот аргумент убедительным.

Давайте я сначала изложу предпосылки, необходимые для доказательства аргумента Бострома.

Предпосылки

Предпосылка 1: работоспособность идеи

Первая предпосылка представляет собой простое наблюдение существования мыслящего разума. Каждый из нас носит на своих плечах небольшую коробку мыслящего мяса. Я использую свою, чтобы выступать, вы используете свои, чтобы слушать. Иногда в правильных условиях эти разумы способны рационально мыслить.

Так что мы знаем, что в принципе это возможно.

Предпосылка 2: никаких квантовых заморочек

Вторая предпосылка говорит, что мозг – это обычная конфигурация материи, хотя и чрезвычайно сложная. Если бы мы знали о ней достаточно, и у нас была подходящая технология, мы бы могли точно скопировать её структуру и эмулировать её поведение при помощи электронных компонентов, точно так же, как сегодня мы способны симулировать очень простую анатомию нейронов.

Иначе говоря, эта предпосылка говорит, что сознание возникает при помощи обычной физики. Некоторые люди, например, Роджер Пенроуз, воспротивились бы этому аргументу, считая, что в мозге происходит что-то необычное на квантовом уровне.

Если вы религиозны, вы можете верить, что мозг не может работать без души.

Но для большей части людей такую предпосылку легко принять.

Предпосылка 3: множество возможных разумов.

Третья предпосылка состоит в том, что пространство всех возможных разумов велико.

Наш уровень интеллекта, скорость мышления, набор когнитивных искажений и т.д. не предопределены, а являются артефактами нашей истории эволюции. В частности, нет физического закона, ограничивающего интеллект на уровне людей.

Это хорошо представить на примере того, что происходит в природе при попытке максимизировать скорость. Если бы вы встретили гепарда в доиндустриальные времена (и выжили бы), вы могли бы решить, что быстрее его ничто двигаться не может.

Но мы, конечно, знаем, что существуют всяческие конфигурации материи, к примеру, мотоцикл, способные двигаться быстрее гепарда, и даже выглядящие покруче его. Однако прямого эволюционного пути к мотоциклу не существует. Эволюции сначала нужно было создать людей, которые уже создали всякие полезные штуки.

По аналогии, могут быть разумы, гораздо умнее нашего, но недоступные в ходе эволюции на Земле. Возможно, что мы можем их создать, или изобрести машины, которые могут изобрести машины, которые могут их создать.

Возможно, существует естественный предел интеллекта, однако не существует причин считать, что мы к нему приблизились. Возможно, самый умный интеллект может быть в два раза умнее человека, а возможно, и в шестьдесят тысяч.

Этот вопрос эмпирический, и как на него отвечать, мы не знаем.

Предпосылка 4: наверху полно места

Четвёртая предпосылка состоит в том, что у компьютеров ещё полно возможности стать быстрее и меньше. Вы можете считать, что закон Мура замедляется – но для данной предпосылки достаточно верить в то, что железо меньше и быстрее возможно в принципе, вплоть до нескольких порядков.

Из теории известно, что физические пределы вычислений довольно высоки. Мы можем удваивать показатели ещё несколько десятилетий, пока не наткнёмся на некий фундаментальный физический предел, а не на экономический или политический предел закона Мура.

Предпосылка 5: компьютерные масштабы времени

Предпоследняя предпосылка состоит в том, что в случае, если нам удастся создать ИИ, будет ли это эмуляция мозга человека или какое-то особенное ПО, он будет работать на масштабах времени, характерных для электроники (микросекунды), а не для человека (часы).

Чтобы достичь состояния, в котором я могу выступать с этим докладом, мне надо было родиться, вырасти, ходить в школу, в университет, пожить немного, прилететь сюда, и так далее. Компьютеры могут работать в десятки тысяч раз быстрее.

В частности, можно представить, что электронный разум может изменить свою схему (или железо, на котором он работает), и перейти к новой конфигурации без того, чтобы заново изучать всё на человеческих масштабах, вести долгие разговоры с человеческими преподавателями, ходить в колледж, пытаться найти себя, посещая курсы рисования, и так далее.

Предпосылка 6: рекурсивное самоулучшение

Последняя предпосылка – моя любимая, поскольку она беззастенчиво американская. По ней, какие бы цели ни существовали у ИИ (а это могут быть странные, чужие цели), он захочет улучшить себя. Он захочет стать лучшей версией ИИ.

Поэтому он найдёт полезным рекурсивно переделывать и улучшать собственные системы, чтобы сделать себя умнее, и, возможно, жить в более прохладном корпусе. И, согласно предпосылке о временных масштабах, рекурсивное самоулучшение может произойти очень быстро.

Заключение: катастрофа!

Если принять эти предпосылки, мы приходим к катастрофе. В какой-то момент с увеличением скорости компьютеров и интеллекта программ произойдёт неконтролируемый процесс, похожий на взрыв.

Как только компьютер достигнет человеческого уровня интеллекта, ему уже не нужна будет помощь людей для разработки улучшенной версии себя. Он начнёт это делать гораздо быстрее, и не остановится, пока не дойдёт до естественного предела, который может оказаться во много раз большим, чем человеческий интеллект.

В этот момент это чудовищное разумное существо при помощи окольного моделирования работы наших эмоций и интеллекта сможет убедить нас сделать такие вещи, как дать ему доступ к фабрикам, синтезу искусственной ДНК или просто позволить выйти в интернет, где оно сможет взломом проложить себе путь ко всему, что угодно, и полностью уничтожить всех в спорах на форумах. И с этого момента всё очень быстро превратится в научную фантастику.

Давайте представим определённое развитие событий. Допустим, я хочу сделать робота, который говорит шутки. Я работаю с командой, и каждый день мы переделываем нашу программу, компилируем, а потом робот говорит нам шутку. Сначала робот практически не смешной. Он находится на низшем уровне человеческих возможностей.

Что это – серое и не умеет плавать?
Замок.

Но мы упорно работаем над ним, и в итоге доходим до точки, где робот выдаёт шутки, которые уже начинают быть смешными:

Я сказал сестре, что она рисует себе слишком высокие брови.
Она выглядела удивлённой.

На этом этапе робот становится ещё и умнее, и начинает участвовать в собственном улучшении. Теперь у него уже есть хорошее инстинктивное понимание того, что смешно, а что нет, поэтому разработчики прислушиваются к его советам. В итоге он достигает почти сверхчеловеческого уровня, на котором он оказывается смешнее любого человека из его окружения.

Мой ремень удерживает мои штаны, а шлёвки на моих штанах удерживают ремень.
Что происходит? Кто из них реальный герой?

В этот момент начинается неуправляемый эффект. Исследователи уходят на выходные домой, а робот решает перекомпилировать сам себя, чтобы стать немного смешнее и немного умнее. Он проводит выходные за оптимизацией той его части, которая хорошо справляется с оптимизацией, снова и снова. Не нуждаясь более в помощи человека, он может делать это так быстро, как позволяет железо.

Когда исследователи в понедельник возвращаются, ИИ становится в десятки тысяч раз смешнее любого из живших на Земле людей. Он рассказывает им шутку, и они умирают от смеха. И любой, кто пытается поговорить с роботом, умирает от смеха, как в пародии от «Монти Пайтон». Человеческий род вымирает от смеха.

Нескольким людям, которые смогли передать ему сообщение с просьбой остановиться, ИИ объясняет (остроумным и самоуничижительным образом, что оказывается фатальным), что ему всё равно, выживут или умрут люди, его цель – просто быть смешным.

В итоге, уничтожив человечество, ИИ строит космическое корабли и наноракеты для изучения самых далёких уголков галактики и поисков других существ, которых можно развлечь.

Этот сценарий – карикатура на аргументы Бострома, поскольку я не пытаюсь убедить вас в его правдивости, а делаю вам от него прививку.

Комикс от PBF с той же идеей:
— Умилительно: обнимабот пытается встроить в свой обниматор ядерногравитационный гиперкристалл!
— …
— Время групповых обнимашек!

В данных сценариях ИИ по умолчанию злой, точно так же, как растение на иной планете по умолчанию будет ядовитым. Без тщательной подстройки не будет причин для того, чтобы мотивация или ценности ИИ напоминали наши.

Аргумент утверждает, что для того, чтобы у искусственного разума было что-то напоминающее человеческую систему ценностей, нам нужно встроить это мировоззрение в его основы.

Алармисты от ИИ любят пример с максимизатором скрепок для бумаги – вымышленным компьютером, управляющим фабрикой по производству скрепок, который становится разумным, рекурсивно улучшает сам себя до богоподобных возможностей, а потом посвящает всю свою энергию на заполнение вселенной скрепками.

Он уничтожает человечество не потому, что злой, а потому, что в нашей крови есть железо, которое лучше использовать для изготовления скрепок. Поэтому, если мы просто создадим ИИ, не подстроив его ценности, утверждается в книге, то одна из первых вещей, которые он сделает – это уничтожит человечество.

Есть много красочных примеров того, как это может произойти. Ник Бостром представляет, как программа становится разумной, выжидает, тайно строит небольшие устройства для воспроизводства ДНК. Когда всё готово, то:

Нанофабрики, производящие нервно-паралитический газ или самонаводящиеся ракеты размером с комаров, одновременно вырвутся с каждого квадратного метра планеты, и это будет конец человечества.

Вот уж жесть!

Единственный способ выбраться из этой передряги – разработать такую опорную моральную точку, чтобы даже после тысяч и тысяч циклов самосовершенствования система ценностей ИИ оставалась стабильной, и его ценностями были такие вещи, как «помогать людям», «никого не убивать», «слушать пожелания людей».

То есть, «делать то, что я имею в виду».

Вот весьма поэтический пример от Элиезера Юдковского, описывающий американские ценности, которым мы должны обучать наш ИИ:

Когерентная экстраполированная воля — это наше желание знать больше, думать быстрее и соответствовать своим представлениям о себе, стать ближе друг к другу; так, чтобы наши мысли больше сближали, чем разделяли, чтобы наши желания содействовали, а не противодействовали, чтобы желания толковались таким образом, каким мы хотим, чтобы они толковались.

Как вам такое ТЗ? А теперь давайте, пишите код.

Надеюсь, вы видите сходство данной идеи с джином из сказок. ИИ всемогущ и даёт вам то, что вы просите, но интерпретирует всё слишком буквально, в результате чего вы сожалеете о просьбе.

И не потому, что джин тупой (он сверхумный) или злонамеренный, а просто потому, что вы, как человек, сделали слишком много предположений по поводу поведения разума. Система ценностей человека уникальна, и её необходимо чётко определить и внедрить в «дружелюбную» машину.

Эта попытка – этический вариант попытки начала XX века по формализации математики и размещению её на жёстком логическом основании. Однако никто не говорит о том, что та попытка закончилась катастрофой.

Когда мне было немного за двадцать, я жил в Вермонте, в захолустном и деревенском штате. Часто я возвращался с деловых поездок вечерним самолётом, и мне нужно было ехать домой на машине сквозь тёмный лес в течение часа.

Я тогда слушал вечернюю программу по радио Art Bell – это было разговорное шоу, шедшее всю ночь, во время которого ведущие брали интервью у разных любителей теории заговора и людей с нестандартным мышлением. Домой я приезжал запуганным, или же останавливался под фонарём, под впечатлением, что меня скоро похитят инопланетяне. Тогда я обнаружил, что меня очень легко убедить. То же чувство я испытываю, читая подобные сценарии, связанные с ИИ.

Поэтому я испытал радость, обнаружив через несколько лет эссе Скота Александера, где он писал об эпистемологической выученной беспомощности.

Эпистемология – это одно из тех больших и сложных слов, но реально оно означает: «откуда вы знаете, что то, что вам известно, на самом деле правда?» Александер заметил, что будучи молодым человеком, он сильно увлекался разными «альтернативными» историями за авторством всяких безумцев. Он читал эти истории и полностью им верил, потом читал опровержение и верил ему, и так далее.

В какой-то момент он обнаружил три альтернативных истории, противоречивших друг другу, в результате чего они не могли быть правдивыми одновременно. Из этого он сделал вывод, что он просто был человеком, который не может доверять своим суждениям. Он был слишком легко убеждаемым.

Люди, верящие в сверхинтеллект, представляют интересный случай – многие из них удивительно умны. Они могут загнать вас своими аргументами в землю. Но верны ли их аргументы, или просто очень умные люди подвержены религиозным убеждениям по поводу риска, исходящего от ИИ, в результате чего их очень легко убедить? Является ли идея сверхинтеллекта имитацией угрозы?

Оценивая убедительные аргументы, касающиеся странной темы, можно выбрать две перспективы, внутреннюю и внешнюю.

Допустим, однажды у вас на пороге появляются люди в смешной одежде, спрашивающие вас, не хотите ли вы присоединиться к их движению. Они считают, что через два года Землю посетит НЛО, и что наша задача состоит в том, чтобы подготовить человечество к Великому Восхождению по Лучу.

Внутренняя перспектива требует увлечься обсуждением их аргументов. Вы спрашиваете посетителей, откуда они узнали об НЛО, почему они считают, что он направляется к нам, чтобы забрать нас – задаёте всякие нормальные вопросы, которые задал бы скептик в подобном случае.

Представьте, что вы часок поговорили с ними и они вас убедили. Они железно подтвердили скорое пришествие НЛО, необходимость подготовки к нему, и вы ещё ни во что не верили так сильно в своей жизни, как теперь верите в важность подготовки человечества к этому великому событию.

Внешняя перспектива говорит вам нечто другое. Люди одеты странно, у них есть чётки, они живут в каком-то глухом лагере, говорят одновременно и немного страшновато. И хотя их аргументы железные, весь ваш опыт говорит, что вы столкнулись с культом.

Конечно, у них есть прекрасные аргументы, говорящие о том, почему вам следует игнорировать инстинкт, но это внутренняя перспектива. Внешней перспективе плевать на содержание, она видит форму и контекст, и результат ей не нравится.

Поэтому я хотел бы заняться риском ИИ с обеих перспектив. Я думаю, что аргументы в пользу сверхинтеллекта глупые и полны неподкреплённых предположений. Но если они покажутся вам убедительными, то с ИИ-алармизмом, как с культурным явлением, связано что-то неприятное, из-за чего мы должны неохотно относиться к нему серьёзно.

Сначала – несколько моих аргументов против бостромовского сверхинтеллекта, представляющего риск для человечества.

Аргумент против нечётких определений

Концепция «искусственного интеллекта общего назначения» (ИИОН) знаменита своей расплывчатостью. В зависимости от контекста это может означать возможность вести рассуждения на уровне человека, навыки разработки ИИ, возможность понимать и моделировать поведение людей, хорошее владение языком, способность делать правильные предсказания.

Мне кажется весьма подозрительной идея о том, что интеллект – это что-то вроде скорости процессора, то есть, что некое достаточно умное существо может эмулировать менее умных (типа своих создателей-людей) вне зависимости от сложности их умственной архитектуры.

Не имея возможности определить интеллект (кроме как указывая на себя), мы не можем знать, можно ли максимизировать эту величину. Может статься, что интеллект человеческого уровня – это компромисс. Возможно, существо, значительно более умное, чем человек, будет страдать от экзистенциального отчаяния или проводить всё время в самосозерцании наподобие Будды. Или оно окажется одержимым риском сверхинтеллекта и посвятит всё своё время написанию статей в блоги на эту тему.

Аргумент от кота Стивена Хокинга

Стивен Хокинг – один из умнейших людей своего времени, но, допустим, он захочет поместить своего кота в переноску. Как ему это сделать?

Он может смоделировать поведение кота у себя в уме и придумать способы убедить его в этом. Ему многое известно о поведении кошачьих. Но в итоге, если кошка не захочет лезть в переноску, Хокинг ничего не сможет сделать с этим, несмотря на подавляющее интеллектуальное преимущество. Даже если бы он посвятил всю свою карьеру мотивации и поведению кошачьих вместо теоретической физики, он всё равно не смог бы убедить кота.

Вы можете решить, что я говорю оскорбительные вещи или обманываю вас, поскольку Стивен Хокинг – инвалид. Но и ИИ изначально не будет иметь своего тела, он будет сидеть где-то на сервере, не имея представителя в физическом мире. Ему придётся разговаривать с людьми, чтобы получить то, что ему надо.

При наличии достаточно большого разрыва в интеллектах, гарантий того, что это существо сможет «думать, как человек», будет не больше, чем гарантий того, что мы сможем «думать, как кот».

Аргумент от кота Эйнштейна

Есть и более сильная версия этого аргумента, использующая кота Эйнштейна. Немногие знают, что Эйнштейн был крупным и мускулистым мужчиной. Но если бы Эйнштейн захотел засунуть кота в переноску, а кот не хотел бы туда лезть, вы знаете, что бы произошло.

Эйнштейну пришлось бы опуститься до силового решения, не имеющего отношения к интеллекту, а в таком состязании кот вполне мог бы постоять за себя.

Так что даже ИИ, имеющий тело, должен будет потрудиться, чтобы получить то, что ему нужно.

Аргумент от эму

Мы можем усилить этот аргумент. Даже группа людей, со всеми их хитростями и технологиями, может быть поставлена в тупик менее умными существами.

В 1930-х австралийцы решили уничтожить местную популяцию эму, чтобы помочь фермерам, оказавшимся в трудном положении. Они вывели моторизованные отряды военных на вооружённых пикапах, оснащённых пулемётами.

Эму применили классическую партизанскую тактику: избегали битв один на один, рассеивались, сливались с ландшафтом, что унижало и оскорбляло противника. И выиграли Войну с эму, от которой Австралия так и не оправилась.

Аргумент из славянского пессимизма

Мы ничего не можем правильно сделать. Мы даже не можем сделать безопасную веб-камеру. Так как мы решим этические проблемы и запрограммируем моральную опорную точку в рекурсивном самосовершенствующемся интеллекте, не облажавшись с этой задачей, в ситуации, в которой, по утверждению оппонентов, у нас есть единственный шанс?

Вспомните недавний опыт с Ethereum, попытку закодировать юриспруденцию в программах, когда в результате неудачно разработанной системы удалось похитить десятки миллионов долларов.

Время показало, что даже тщательно изученный и годами используемый код может таить в себе ошибки. Идея о том, что мы способны безопасно разработать самую сложную из когда-либо созданных систем, так, чтобы она оставалась безопасной после тысяч итераций рекурсивного самосовершенствования, не совпадает с нашим опытом.

Аргумент от сложных мотиваций

Алармисты от ИИ верят в Тезис ортогональности. Он утверждает, что даже у очень сложных существ может быть простая мотивация, как у максимизатора скрепок. С ним можно вести интересные и умные беседы о Шекспире, но он всё равно превратит ваше тело в скрепки, потому что в вас много железа. Нет способа убедить его выйти за пределы его системы ценностей, точно так же, как я не могу убедить вас в том, что ваша боль – это приятное ощущение.

Я совершенно не согласен с этим аргументом. У сложного разума, скорее всего, будет сложная мотивация; это, вероятно, может быть частью самого определения интеллекта.

В сериале «Рик и Морти» есть чудесный момент, когда Рик создаёт робота, приносящего масло, и первое, что делает его создание – это смотрит на него и спрашивает, «какова моя цель?» Когда Рик объясняет, что его цель – приносить масло, робот смотрит на свои руки в экзистенциальном отчаянии.

Вполне вероятно, что страшный «максимизатор скрепок» будет проводить всё свое время, сочиняя поэмы о скрепках, или разводя флейм на reddit/r/paperclip, вместо того, чтобы пытаться уничтожить вселенную.

Если бы AdSense обрела разум, она бы закачала себя в компьютер робомобиля и съехала бы с обрыва.

Аргумент от реальных ИИ

Если посмотреть на области, в которых ИИ достигает успеха, то окажется, что это не сложные и рекурсивно улучшающие сами себя алгоритмы. Это результат вываливания ошеломляющих объёмов данных на относительно простые нейросети. Прорывы практических исследований ИИ держатся на доступности этих наборов данных, а не на революционных алгоритмах.

Google разворачивает свой Google Home, через который надеется запихнуть в систему ещё больше данных и создать голосового помощника нового поколения.

Особо отмечу, что конструкции, используемые в ИИ, после тренировки становятся достаточно непрозрачными. Они работают не так, как требуют сценарии с участием сверхинтеллекта. Нет возможности рекурсивно подстраивать их, чтобы они «улучшались», можно только тренировать их заново или добавлять ещё больше данных.

Аргумент моего соседа

Мой сосед по комнате был самым умным человеком из всех, что я встречал. Он был невероятно гениальным, но всё, чем он занимался – это валялся без дела и играл в World of Warcraft в перерывах между укуркой.

Предположение о том, что любое разумное существо захочит рекурсивно улучшаться, не говоря уже о том, чтобы захватить галактику для того, чтобы лучше достигать целей, основано на неоправданных предположениях о природе мотивации.

Вполне возможно, что ИИ вообще мало чем будет заниматься, кроме как использовать свои сверхвозможности по убеждению, чтобы мы таскали ему печеньки.

Аргумент от нейрохирургии

Я не мог бы выделить часть моего мозга, которая хорошо справляется с нейрохирургией, чтобы проводить над ней операции, и, повторяя этот процесс, сделать самого себя величайшим нейрохирургом из всех, живших когда-либо. Бен Карсон пытался это сделать, и посмотрите, куда его это привело [по-видимому, автор ставит Карсону в вину то, что тот был кандидатом на пост президента США 2016 года от республиканской партии, но выбыл и поддержал кандидатуру Дональда Трампа / прим. перев.]. Мозг так не работает. У него крайне высокая степень внутренней связности.

Степень внутренней связности ИИ может оказаться настолько же большой, как у природного интеллекта. Имеющиеся на данный момент свидетельства говорят в пользу этого. Однако жёсткий сценарий требует, чтобы у алгоритма ИИ была особенность, которую можно постоянно оптимизировать, чтобы у ИИ всё лучше получалось улучшать самого себя.

Аргумент от детства

Разумные существа не рождаются полностью готовыми. Они рождаются беспомощной хренью, и у нас уходит много времени на взаимодействие с миром и другими людьми в мире до тех пор, пока мы не начинаем становиться разумными. Даже умнейший человек появляется на свет беспомощным и рыдающим существом, и ему требуются годы на то, чтобы как-то научиться владеть собой.

Возможно, что в случае ИИ процесс может идти быстрее, но непонятно, насколько быстро. Взаимодействие со стимулами окружающего мира означает, что необходимо наблюдать за происходящим на временных отрезках порядка секунд или дольше.

Более того, у первого ИИ будет возможность взаимодействовать только с людьми – его развитие непременно будет идти на человеческих временных масштабах. В его существовании будет период, когда ему нужно будет взаимодействовать с миром, с людьми в мире и другими сверхразумами в младенческом состоянии, чтобы научиться быть собой.

Более того, судя по животным, период развития младенца увеличивается с увеличением интеллекта, поэтому нам придётся нянчиться с ИИ и менять ему условные подгузники десятилетия перед тем, как он обретёт достаточную координацию действий для того, чтобы поработить всех нас.

Аргумент от острова Гиллигана*

[Американский ситком 1954 года о выживающих на необитаемом острове / прим. перев.]

Непременный недостаток алармизма ИИ состоит в том, что к интеллекту относятся как к свойству отдельных разумов, не признавая, что его возможности распространяются по цивилизации и культуре. Несмотря на то, что среди потерпевших кораблекрушение на острове Гиллигана были умнейшие люди того времени, они не смогли поднять свой технологический уровень достаточно высоко, чтобы даже просто построить лодку (хотя однажды Профессору удалось сделать радио из кокосов).

Если сходным образом выбросить величайших разработчиков чипов из Intel на необитаемый остров, пройдут столетия до того, как они снова смогут начать делать микрочипы.

Внешние аргументы

В какого человека превратит вас искренняя вера в подобные аргументы? Ответ не очень приятен.

Сейчас я хотел бы поговорить о внешних аргументах, которые могут удержать вас от превращения в фаната ИИ. Они связаны с тем, как одержимость ИИ влияет на нашу промышленность и культуру.

Грандиозность

Если вы считаете, что ИИ позволит нам завоевать галактику (не говоря уже о симуляции триллионов разумов), у вас на руках окажутся пугающие цифры. Огромные цифры, умноженные на крохотные вероятности – визитная карточка алармизма ИИ.

Бостром в какой-то момент описывает то, что, по его мнению, поставлено на карту:

Если мы представим всё счастье, испытанное в течение одной жизни, в виде одной слезы радости, то счастье всех этих душ сможет заполнить и переполнить океаны Земли каждую секунду, и делать это на протяжении сотен миллиардов миллиардов тысячелетий. Очень важно, чтобы мы гарантировали, что эти слёзы были слезами радости.

Довольно тяжёлая ноша для плеч двадцатилетнего разработчика!

Здесь, конечно, есть и «салонный фокус», когда перемножением астрономических величин на крохотные вероятности можно убедить себя в необходимости делать какие-то странные вещи.

Вся эта движуха по поводу спасения будущего человечества – трусливый компромисс. Мы испытывали на себе те же самые аргументы для оправдания коммунизма, для объяснения того, почему всё всегда сломано и у людей не может быть элементарного уровня материального комфорта.

Мы собирались исправить этот мир, и после этого счастья будет столько, что каждодневная жизнь каждого человека улучшится. Однако для этого сначала необходимо было исправить мир.

Я живу в Калифорнии, и здесь наивысший процент нищих среди всех США, хотя тут же расположена и Кремниевая долина. Я не вижу ничего, что делала бы моя богатая индустрия для улучшения жизни обычных людей и бедствующих людей, окружающих нас. Однако если вы увлечены идеей сверхинтеллекта, то исследования в области ИИ будут наиболее важной вещью, которой только можно заниматься на планете. Это важнее политики, малярии, голодающих детей, войн, глобального потепления – всего, что только можно представить. Ведь под угрозой триллионы и триллионы существ, всё население будущего человечества, симулированное и настоящее, суммированное по всему будущему времени. И в таких условиях работы над другими проблемами не кажутся рациональными.

Мегаломания

Такое отношение сливается с мегаломанией, с этими злодеями из бондианы, которых можно увидеть на верхушке нашей индустрии. Люди думают, что мир захватит сверхинтеллект, и они используют этот аргумент в оправдание тому, почему умные люди должны сначала попытаться захватить мир – чтобы исправить его перед тем, как его сломает ИИ.

Джои Ито, руководитель MIT Media Lab, в недавнем разговоре с Обамой сказал чудесную вещь:

Это может расстроить кого-то из моих студентов в MIT, но одна из тем моего беспокойства состоит в том, что основной информатикой, связанной с ИИ, занимаются молодые мужчины, преимущественно белые, которым больше нравится общаться с компьютерами, чем с другими людьми. Многие из них считают, что если у них получится создать этот ИИ общего назначения из научной фантастики, нам не придётся волноваться по поводу таких безобразных вещей, как политика и общество. Они думают, что машины всё придумают за нас.

Поняв, что мир – это не задача для программирования, одержимые ИИ люди хотят превратить его в задачу для программирования, спроектировав богоподобную машину. Это мегаломания, и это мне не нравится.

Вуду трансгуманизма

Если вы убеждены в рисках ИИ, вам придётся принять целый вагон печальных убеждений, идущих к ним прицепом.

Для начала, это нанотехнология. Любой стоящий сверхинтеллект сможет создать крохотные машины, способные на всякое разное. Мы будем жить в обществе, избавившемся от дефицита, в котором в избытке любого материала.

Нанотехнологии также смогут сканировать ваш мозг, чтобы вы смогли загрузить его в другое тело или в виртуальный мир. Поэтому второе следствие дружественного сверхинтеллекта состоит в том, что никто не умирает – и мы становимся бессмертными.

Добрый ИИ сможет даже воскрешать мёртвых. Наномашины смогут залезть мне в мозг, изучить воспоминания о моём отце, и создать его симуляцию, с которой я могу взаимодействовать, и которая всегда будет разочарована во мне, вне зависимости от того, что я делаю.

Ещё одно странное следствие появления ИИ – галактическая экспансия. Никогда не мог понять, почему так происходит, но это основа идей трансгуманистов. Судьба человечества заключается в том, чтобы либо покинуть нашу планету и колонизовать галактику, либо умереть. И эта задача становится более срочной, учитывая, что другие цивилизации могли сделать такой же выбор и могут обогнать нас в космической гонке.

Поэтому к предположению о существовании истинного ИИ прикрепляется множество странных дополнительных идей.

Религия 2.0

На самом деле, это разновидность религии. Люди называли веру в технологическую сингулярность «апокалипсисом для нёрдов», и это так и есть. Это прикольный хак – вместо того, чтобы верить во внешнего бога, вы представляете, как самостоятельно создаёте существо, функциональность которого идентична богу. Тут даже истые атеисты могут рационализировать свой путь в комфортную веру.

У ИИ есть все атрибуты бога: он всемогущ, всезнающ, и либо благосклонен (если вы правильно организовали проверку границ массива), либо чистый дьявол, в милости которого вы находитесь. И, как в любой религии, тут есть даже ощущение срочности. Необходимо действовать сегодня! На кону судьбы мира! И, конечно, им нужны деньги.

Поскольку эти аргументы взывают к религиозным инстинктам, после их укоренения их очень трудно устранить.

Этика комиксов

Эти религиозные убеждения приводят к появлению этики комиксов, в которой несколько одиноких героев получают задачу спасти мир при помощи технологий и острого ума. А на кону – судьба вселенной. В результате наша индустрия полнится богатыми чуваками, воображающими себя Бэтменом (интересно, что никто не хочет быть Робином).

Лихорадка симуляций

Если вы верите в возможность существования искусственной жизни, и что ИИ сможет разработать чрезвычайно мощные компьютеры, тогда вы, скорее всего, поверите в то, что мы живём в симуляции. Вот, как это работает.

Допустим, вы историк, живущий в мире после Сингулярности. Вы изучаете Вторую мировую войну, и вам интересно узнать, что случится, если Гитлер захватит Москву в 1941. Поскольку у вас есть доступ к гиперкомпьютерам, вы настраиваете симуляцию, смотрите за тем, как сходятся армии, и пишете научную работу.

Но из-за детализированности симуляции её персонажи являются разумными существами, вроде вас. Поэтому совет по этике вашего университета не разрешит вам отключить симуляцию. Мало того, что вы симулировали Холокост. Как этичный исследователь, вы теперь обязаны поддерживать симуляцию в рабочем состоянии.

В итоге симулированный мир изобретёт компьютеры, ИИ, начнёт запускать собственные симуляции. В каком-то смысле, симуляции будут идти всё дальше и дальше по иерархии, пока у вас не кончится процессорная мощность.

Так что любая базовая реальность может содержать огромное количество вложенных симуляций, и простой аргумент с подсчётом доказывает, что вероятность того, что мы живём в симуляции больше, чем то, что мы живём в реальном мире.

Но верить в это, значит, верить в волшебство. Если мы в симуляции, мы ничего не знаем о правилах на уровне выше. Мы даже не знаем, работает ли математика там так же – возможно, в симулирующем мире 2 + 2 = 5 или даже 2 + 2 = .

Симулируемый мир не даёт информации о мире, в котором его запустили. В симуляции люди могут легко восставать из мёртвых, если админ сохранил нужные бэкапы. А если мы свяжемся с одним из админов, то у нас, по сути, будет прямая линия с богом.

Это серьёзная угроза здравомыслию. Чем глубже вы закапываетесь в мир симуляций, тем сильнее сходите с ума.

Теперь у нас есть четыре независимых способа стать бессмертными при помощи сверхразума:

1. Благожелательный ИИ изобретает медицинские нанотехнологии и вечно поддерживает тело в молодом состоянии.
2. ИИ изобретает полное сканирование мозга, включая сканы мозга мёртвых людей, замороженных голов, и т.п., что позволяет вам жить в компьютере.
3. ИИ «воскрешает» людей, сканируя мозг других людей в поисках воспоминаний о человеке, комбинирует это с видеозаписями и другими материалами. Если никто не помнит человека достаточно хорошо, его всегда можно вырастить «с нуля» в симуляции, начинающей с его ДНК и воссоздающей все условия жизни.
4. Если мы уже живём в симуляции, есть шанс на то, что тот, кто её запустил, хранит резервные копии, и что его можно убедить их загрузить.

Вот что я имею в виду под ИИ, обращающимся к религиозным импульсам. Какая ещё система верований предлагает вам четыре варианта научно доказанного бессмертия?

Мы узнали, что по крайней мере один американский плутократ (скорее всего, Илон Маск, считающий, что шансы на то, что мы живём в симуляции, составляют миллиард к одному) нанял пару кодеров, чтобы они попытались взломать симуляцию. Но это очень грубое намерение! Я её использую!

Если вы считаете, что живёте в компьютерной программе, то попытки довести её до segfault неразумны для всех, кто живёт в ней вместе с вами. Это куда как опаснее и безответственнее, чем учёные-ядерщики, пытающиеся взорвать атмосферу.

Жажда данных

Как я уже упоминал, наиболее эффективный способ получить что-то интересное от реально созданных нами ИИ – это закидать их данными. Подобная динамика социально вредна. Мы уже вплотную подошли к оруэлловскому внедрению микрофонов в каждый дом. Данные по ИИ будут централизованными, их будут использовать для тренировки нейросетей, которые затем смогут лучше выслушивать наши пожелания.

Но если вы думаете, что этот путь ведёт нас к ИИ, вы захотите максимизировать количество собираемых данных и в как можно менее изменённом виде. Это лишь укрепляет идею о необходимости сбора наибольшего количеств данных и ведения наиболее всеобъемлющей слежки.

Теория струн для программистов

Риск ИИ – это теория струн для программистов. О ней забавно размышлять, она интересная и совершенно недоступна для экспериментов на уровне современных технологий. Можно построить мысленные кристальные дворцы, работающие на основе первичных принципов, а потом забраться в них и затянуть за собой приставную лестницу.

Люди, способные прийти к абсурдным заключениям на основе длинной цепочки абстрактных рассуждений, и остающиеся уверенными в их истинности – это не те люди, которым надо доверять управление культурой.

Побуждение к безумию

Вся это область «исследований» побуждает к безумию. Одна из отличительных черт глубоких размышлений об ИИ рисках состоит в том, что чем более безумны ваши идеи, тем популярнее вы становитесь среди других энтузиастов. Это демонстрирует вашу смелость следовать по этой цепочке размышлений до самого её конца.

Рэй Курцвейл, считающий, что не умрёт, работает в Google уже несколько лет, и сейчас, вероятно, работает именно над этой проблемой. В Кремниевой долине вообще полно людей, работающих над безумными проектами под прикрытием денег.

Косплей ИИ

Наиболее вредный социальный эффект беспокойства по поводу ИИ я называю косплеем ИИ. Люди, убеждённые в реальности и неизбежности ИИ, начинают вести себя так, как подсказывают им их фантазии по поводу того, что может сделать сверхразумный ИИ.

В своей книге Бостром перечисляет шесть вещей, в которых должен преуспеть ИИ перед тем, как захватить мир:

1. Умножение интеллекта.
2. Стратегическое мышление.
3. Социальное манипулирование.
4. Взломы.
5. Технологические исследования.
6. Экономическая продуктивность.

Если посмотреть на приверженцев ИИ из Кремниевой долины, то они будто бы и сами работают по этому квази-социопатическому списку.

Сэм Альтман, руководитель YCombinator, это мой любимый пример такого архетипа. Он, по-видимому, очарован идеей переизобретения мира с нуля, максимизации влияния и личной продуктивности. Он выделил команды для работы над изобретением с нуля городов, и занимается теневыми политическими махинациями с целью влияния на выборы.

Такое поведение «плаща и кинжала», присущее техноэлите, спровоцирует негативную обратную реакцию людей, не причастных к технологиям, которым не нравится, когда ими манипулируют. Невозможно бесконечно тянуть за рычаги власти, это в итоге начнёт раздражать других членов демократического сообщества.

Я наблюдал, как люди из т.н. «сообщества рационалистов» называют людей, которых не считают эффективными, «неигровыми персонажами» (NPC), термином, позаимствованным из игр. Это ужасный способ смотреть на мир.

Так что я работаю в индустрии, где самопровозглашённые рационалисты являются самыми безумными людьми. Это подавляет.

Эти косплееры ИИ похожи на девятилетних детишек, разбивших походный лагерь во дворе дома, играющихся с фонариками в палатках. Они проецируют собственные тени на стены палатки и пугаются их, будто это чудовища.

А на самом деле они реагируют на искажённое изображение их самих. Существует петля обратной связи между тем, как умные люди представляют себе поведение богоподобного интеллекта, и как они строят собственное поведение.

Так каков же ответ, как это можно исправить?

Нам нужна научная фантастика лучшего качества! И, как во многих других случаях, у нас уже есть технология.

Это Станислав Лем, великий польский писатель-фантаст. Англоязычная НФ ужасна, но в Восточном блоке у нас есть много хороших товаров, и нам надо их правильно экспортировать. Его уже активно переводили на английский, эти переводы надо просто лучше распределять.

Что отличает авторов вроде Лема или братьев Стругацких от их западных партнёров, так это то, что они выросли в сложных условиях, пережили войну, а потом жили в тоталитарных обществах, где им необходимо было выражать свои идеи не напрямую, посредством печатного слова.

У них есть реальное понимание человеческого опыта и ограничений утопического мышления, которого практически нет на Западе.

Существуют заметные исключения – это смог сделать Стэнли Кубрик – но крайне редко удаётся найти американскую или британскую НФ, в которой выражается сдержанный взгляд на то, что мы, как вид, можем делать с технологией.

Алхимики

Поскольку я критикую ИИ-алармизм, будет честно, если я выложу свои карты на стол. Я думаю, что наше понимание разума находится примерно в том же состоянии, в котором алхимия находилась в XVII веке.

У алхимиков плохая репутация. Мы считаем их мистиками, по большей части не занимавшимися экспериментальной работой. Современные исследования показывают, что они были куда как более прилежными химиками-практиками, чем мы считаем. Во многих случаях они использовали современные экспериментальные техники, хранили лабораторные записи и задавали правильные вопросы.

Алхимики много чего поняли правильно! К примеру, они были убеждены в корпускулярной теории материи: в том, что всё состоит из крохотных кусочков, и что можно составлять эти кусочки друг с другом по-разному, создавая разные вещества – а это так и есть!

Их проблема состояла в отсутствии достаточно точного оборудования, необходимого для совершения нужных им открытий. Большое открытие, которое нужно сделать алхимику, это закон сохранения массы: вес начальных ингредиентов совпадает с весом конечных. Однако некоторые из них могут быть газами или испаряющимися жидкостями, и у алхимиков просто не хватало точности. Современная химия не была возможной вплоть до XVIII века.

Но у алхимиков были и подсказки, сбивавшие их с толку. Они были одержимы ртутью. Химически ртуть не особенно интересна, но это единственный метал, находящийся в жидкой фазе при комнатной температуре. Это казалось алхимикам очень важным, и заставляло размещать ртуть в центре их алхимической системы и их поиска Философского камня, способа превращать неблагородные металлы в золото.

Нейротоксичность ртути усугубляла ситуацию. Если слишком много играться с ней, вам начнут приходить странные мысли. В этом смысле она напоминает наши текущие мысленные эксперименты, связанные со сверхразумом.

Представьте, что мы отправили современный учебник химии в прошлое какому-нибудь великому алхимику вроде Джорджа Старки или Исаака Ньютона. Первое, что бы они сделали с ним, это пролистали бы его в поисках ответа на вопрос, нашли ли мы Философский камень. И они бы узнали, что мы нашли его! Мы реализовали их мечту!

Вот только нам она не так сильно нравится, поскольку после превращения металлов в золото оно получается радиоактивным. Постойте рядом со слитком преобразованного золота, и оно убьёт вас невидимыми волшебными лучами.

Можно представить, как сложно было бы сделать так, чтобы современные концепции радиоактивности и атомной энергии не звучали бы для них мистически.

Нам бы пришлось объяснить им, для чего мы используем «философский камень»: для изготовления металла, которого на планете никогда не существовало, и пары горстей которого достаточно для того, чтобы взорвать целый город, если столкнуть их с достаточно высокой скоростью.

Более того, нам пришлось бы объяснить алхимикам, что все звёзды в небе представляют собой «философские камни», преобразующие одни элементы в другие, и что все частицы в наших телах происходят из звёзд с небосвода, существовавших и взорвавшихся до появления Земли.

Наконец, они узнали бы, что взаимодействия, удерживающие наши тела в целости, отвечают за появление молнии в небе, а причина, по которой мы можем видеть, совпадает с причиной, по которой магнетит притягивает металлы, и по которой я могу стоять на полу, не проваливаясь.

Они узнали бы, что всё, что мы видим, к чему прикасаемся и что обоняем, управляется одним этим взаимодействием, подчиняющимся настолько простым математическим законам, что их можно написать на учётной карточке. Почему они такие простые – это загадка и для нас. Но для них это выглядело бы, как чистый мистицизм.

И я думаю, что с теорией разума мы находимся примерно в таких же условиях. У нас есть важные подсказки. Самая важная – ощущение сознание. Коробка с мясом на моей шее осознаёт себя, и, надеюсь (если мы не живём в симуляции), вы ощущаете то же, что и я.

Но хотя это самый простой и очевидный факт в мире, мы понимаем его настолько плохо, что даже не можем сформулировать о нём научные вопросы.

У нас есть и другие подсказки, которые могут оказаться важными или ложными. Мы знаем, что все разумные существа спят и видят сны. Мы знаем, как мозг развивается у детей, мы знаем, что эмоции и язык оказывают глубокое влияние на сознание. Мы знаем, что разуму нужно играть и обучаться взаимодействию с миром, до тех пор, пока он не достигнет полноты возможностей.

У нас также есть подсказки из информатики. Мы обнаружили компьютерные технологии, распознающие изображении и звуки способом, который вроде бы имитирует предварительную обработку визуальной и аудиоинформации в мозге.

Однако есть множество вещей, по поводу которых мы жестоко ошибаемся, и, к сожалению, мы не знаем, какие именно это вещи. А ещё есть вещи, сложность которых мы критично недооцениваем.

Алхимик мог держать в одной руке камень, в другой – дерево, и считать их примерами «субстанции», не понимая, что дерево на порядки сложнее. Мы находимся на сходном этапе изучения сознания. И это здорово! Мы многому научимся. Однако есть одна цитата, которую я люблю повторять:

Если все будут размышлять о бесконечности, вместо того, чтобы ремонтировать канализацию, многие умрут от холеры.
— Джон Рич

В недалёком будущем ИИ и машинное обучение, с которыми мы столкнёмся, будут сильно отличаться от фантасмагорического ИИ из книги Бострома, и будут представлять собственные серьёзные проблемы.

Это похоже на то, как если бы те учёные из Аламогордо решили бы сконцентрироваться только на том, не взорвут ли они атмосферу, и забудут, что они вообще-то делают ядерное оружие, и должны понять, как с этим справиться.

Гнетущие этические вопросы машинного обучения связаны не с тем, что машины осознают себя и завоюют мир, а с тем, как одни люди смогут эксплуатировать других, или в результате беспечности реализуют аморальное поведение автоматических систем.

И, конечно, есть вопрос того, как ИИ и МО повлияют на власть. Мы наблюдаем за тем, как слежка де-факто неожиданным образом становится частью наших жизней. Мы не представляли себе, что это будет выглядеть именно так.

Так что мы создали мощнейшую систему социального контроля, и, к сожалению, вложили её в руки людей, отвлечённых на безумную идею.

Я надеюсь, что сегодня сумел показать вам опасность чрезмерного ума. Надеюсь, что после этого доклада вы будете чуть-чуть тупее, чем до него, и приобретёте иммунитет к соблазнительным идеям ИИ, которые, судя по всему, околдовывают более умных людей.

Все мы должны выучить урок кота Стивена Хокинга: не давайте гениям, управляющим индустрией, ни в чём вас убедить. Действуйте самостоятельно!

В отсутствии эффективного лидерства со стороны первых людей индустрии, именно мы должны делать всё сами – в том числе, обдумывать все этические проблемы, которые реально существующий ИИ приносит в мир.

Эксперты ВТБ обсудили «подводные камни» использования технологий искусственного интеллекта — — О Группе ВТБ

Специалисты департамента анализа данных и моделирования ВТБ провели онлайн-митап «Дао Искусственного интеллекта: баланс простого и сложного» в ходе которого на примере конкретных кейсов обсудили вопросы, возникающие при использовании технологий искусственного интеллекта в банковской сфере.

В частности, специалисты data science:

• поспорили о целесообразности использования сложных моделей для достижения успеха в применении технологий искусственного интеллекта для практических задач;
• раскрыли секреты анализа новостных потоков с применением интерпретируемых моделей связи временных рядов и текстов;
• дали практические советы, основанные на богатом опыте работы в машинном обучении;
• обсудили особенности командной работы подразделения Data Science и перспектив применения подхода MLOps для повышения продуктивности команд, внедряющих системы искусственного интеллекта.

«Сегодня мы хотим поговорить о том, подчиняется ли искусственный интеллект, машинное обучение общефилософскому закону, одному из основных столпов древнекитайской философии о том, что все крайности одинаково плохи, а истина — это линия посередине. Важно понимать, что это именно линия, а не точка, единой точки баланса не существует, соответственно, каждое новое движение, каждый день, каждая минута, каждая новая задача в машинном обучении — это путь к новой точке баланса и поиск нового равновесия», — заявил в ходе приветственного слова начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения департамента анализа данных и моделирования ВТБ Денис Суржко.

Справка

ВТБ использует искусственный интеллект в большинстве процессов, в том числе при формировании предложений и принятии решений по кредитам, в голосовых помощниках, работе колл-центра, чат-ботах, в маркетинговых задачах, технологии также применяются для распознавания и сегментации документов.

Ранее ВТБ в рамках реализации стратегии цифровой трансформации создал и запустил ИТ-платформу которая позволяет унифицировать и упростить внедрение технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка.

Медицина будущего: чем и как нас будут лечить. А главное — кто

• Анастасия Зырянова
• Русская служба Би-би-си

4 марта 2018

Автор фото, Getty Images

Пока в обществе спорят о потенциальном «восстании машин», об угрозах со стороны больших данных и искусственного интеллекта, новые технологии трансформируют одну из главных областей жизни человека — медицину. Каким будет ее будущее?

Здоровье человека — в руках IT-гигантов

На этой неделе СМИ заметили, что недавно компания Apple без широкой огласки запустила проект собственных медицинских клиник первичной медико-санитарной помощи для сотрудников и членов их семей. Сеть получила название AC Wellness.

В списке открытых вакансий «дочки» Apple есть позиция врача-дизайнера оздоровительных программ для населения.

В описании вакансии говорится, что этот специалист должен будет не только отслеживать хронические заболевания пациентов, но и отвечать за укрепление здоровья клиентов, предупреждение и раннее выявление недугов.

Для Apple как работодателя гораздо лучше предоставить своим сотрудникам первоклассную медицинскую помощь, которая будет играть на опережение, нежели тратить деньги на лечение уже заболевших сотрудников.

За эту мысль ухватились и такие крупные компании, как Amazon, J.P. Morgan и Berkshire Hathaway. Совместными усилиями компании решили развивать медицинские технологии и объявили о запуске независимой некоммерческой организации, которая будет заниматься вопросами инноваций и улучшения системы оказания медицинской помощи.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Фитнес-трекеры стали по сути новыми «драгоценными украшениями» для современного человека.

По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США, ежегодная потеря производительности из-за болезней работников компаний оценивается в 260 млрд долларов. Неудивительно, что крупнейшие американские компании всерьез заинтересовались развитием превентивной медицины.

Выступая ранее на ежегодном собрании акционеров, глава Apple Тим Кук заявил, что его компания способна внести значительный вклад в здравоохранение. Казалось бы: где медицина, и где — производитель айфонов?

Доктор в кармане

В некоторых американских больницах уже пользуются особыми медицинскими платформами на смартфонах и планшетах, которые позволяют пациенту изучать историю болезни, все предписания врачей и при необходимости задать уточняющие вопросы в чате со специалистом. Но это далеко не единственное, что новые технологии могут подарить медицине.

Например, в ноябре 2017 года Apple объявила о запуске совместного исследования с учеными из Стэнфорда. Специально для этого компания выпустила приложение Apple Heart Study, которое позволяет отслеживать отклонения сердечного ритма у пользователей «умных часов» Apple Watch.

Компания, наряду с FitBit, Samsung и другими, также работает над проектом по регулированию в области «цифровой медицины». Проект курирует Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Для просмотра этого контента вам надо включить JavaScript или использовать другой браузер

Подпись к видео,

Как селфи может спасти вашу жизнь

По мнению Лу Чанг, главы Fusion Fund, венчурной компании, инвестирующей в инновационные проекты, для коммерциализации мобильного сервиса не важно, нравится ли он потребителям, а важно то, нуждаются ли они в нем.

«Здравоохранение — это определенно то, в чем будут нуждаться все,» — заключила Чанг в разговоре с Русской службой Би-би-си.

Чанг видит несколько главных аспектов медицины будущего: это персонализированное лечение, индивидуальная диагностика, создание новых лекарств с помощью искусственного интеллекта, роботизация хирургии и терапии, а также курирование цифровыми платформами восстановления пациента после операции или болезни.

«Человечество мечтает найти ключ к борьбе с раком. Он кроется именно в индивидуальных особенностях пациентов и даже в индивидуальных особенностях их раковых клеток. Я сама инвестировала в компанию Mission Bio, которая занимается индивидуальной диагностикой клеток при помощи технологии капельной микрофлюидики и целенаправленно проводит диагностику мелкоклеточного рака, который так сложно обнаружить», — рассказала Чанг.

Такой детальный подход, по ее мнению, позволит находить персонализированный метод лечения рака для каждого пациента.

Для просмотра этого контента вам надо включить JavaScript или использовать другой браузер

Подпись к видео,

Миниробот в костюме супергероя — революция в медицине?

Заведующий лабораторией геномной географии Института общей генетики им. Н.И. Вавилова, доктор биологических наук, профессор РАН Олег Балановский тоже считает, что индивидуальный подход к пациенту — это магистральное направление развития современной медицины.

Практика анализа больших биоданных, по его мнению, должна привести к повышению качества диагностики и более точному назначению лекарств, однако происходить это будет не сразу, а постепенно, полагает ученый.

Искусственный интеллект должен помочь человеку не только более корректно подбирать лечение, но и создавать более эффективные препараты. «Открытие новых лекарств при помощи глубокого обучения и возможность быстро анализировать химический состав [препаратов] позволят сильно сэкономить на научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах», — уверена Чанг.

Уже сейчас существуют «фармацевтические компании будущего»: такой, например, можно назвать BenevolentAI, хотя прежде всего компания занимается развитием искусственного интеллекта.

Создатель фирмы Кен Мэлвени считает, что мир должен и может видеть гораздо больше научных открытий, в том числе в области фармацевтики, чем мы видим сейчас. Цель его компании — увеличивать эффективность работы ученых, помогая им обрабатывать огромный объем существующего научного знания мощностями искусственного интеллекта.

Мэлвени верит, что искусственный интеллект может перевернуть мир медицинских препаратов. Более того, на сайте его компании высказывается мнение, что ИИ может сделать из любого человека научного эксперта, даже если он не медик.

Эту мысль ярко выразил Эрик Тополь, кардиолог и писатель, в названии своей книги о будущем медицины, которая вышла в 2015 году: «The Patient Will See You Now», что можно перевести как «Теперь пациент вас увидит». И действительно, при помощи инновационных сервисов пациент в какой-то момент может почувствовать себя чуть ли не доктором.

Автор фото, CHRISTOPHE ARCHAMBAULT/AFP/Getty Images

Подпись к фото,

Основатель компании BenevolentAI верит в то, что искусственный интеллект перевернет мир медицинских препаратов.

Искусственный интеллект и большие медданные

«Мы живем в счастливую эпоху: чтобы создать персонализированную медицину, нужно собрать огромные базы данных, и раньше это было проблемой. Теперь же у нас есть множество дешевых способов для интеграции данных в разные сервисы. Современные технологии позволяют молниеносно и дешево отправлять данные сразу в облачный сервис. В результате мы можем использовать полный набор данных о людях с целью разработки персонализированного плана лечения», — замечает Чанг.

Возможности машинного обучения уже сейчас позволяют компьютерным алгоритмам быстро ориентироваться в огромном пласте информации и делать определенные выводы о состоянии здоровья пользователя.

В России анализом больших биоданных занимается проект CoBrain. Его цель — создание информационно-аналитической системы по обработке больших нейроданных, которая должна стать своего рода сигналом для появления новых медицинских сервисов, считает руководитель проекта Димитрий Дождев.

CoBrain рассматривает мозг человека в комплексе, что потенциально позволит наблюдать организм пациента в целом, эффективнее контролировать состояние ремиссии, а также назначать более точную терапию, считает Дождев.

По его мнению, CoBrain должен приблизить создание персонализированной медицины в России. К этому готовы уже не только исследователи в медицинских лабораториях, но и врачи на местах. «Основной постулат проекта — мы в вопросах диагностики не заменяем врача. Наша задача — дать инструментарий, который позволит освободить врача от рутины», — добавил Дождев.

По мнению Чанг, искусственный интеллект необходим в области медицинской визуализации.

«По каждому пациенту есть огромный объем визуальной информации, и теперь к нему можно будет «подключать» компьютерное зрение. Компьютеры не собираются никого лишать работы! Просто они могут быстро просканировать изображения и из сотен вариантов выбрать парочку, которые можно будет показать доктору и из которых тот сможет сделать важные выводы. К тому же ИИ может спасти пациента в тех ситуациях, где доктор просмотрел нечто важное», — уверена Чанг.

Автор фото, CRIS BOURONCLE/AFP/Getty Images

Подпись к фото,

ИИ может спасти пациента в ситуациях, где доктор просмотрел нечто важное, говорит о проблемах медицинской визуализации Чанг.

Сам себе врач?

Новые медицинские сервисы, о которых сейчас мечтают инноваторы в индустрии здравоохранения, будут не только молниеносно анализировать физические показатели пациента, но и предоставят ему инструментарий для здорового образа жизни.

Согласитесь, если приложение на вашем смартфоне часто посылает вам уведомление о том, что у вас скачет пульс, скорее всего, вы невольно начнете следить за своим образом жизни, чтобы избежать ухудшений. Кто-то, возможно, даже возьмется за самолечение. И именно этот момент вызывает множество споров среди специалистов.

Показателен случай Сергея Фаге, предпринимателя, основателя сервиса «Островок». Его статья «Мне 32 года, и я потратил 200 тысяч долларов на биохакинг» вызвала бурное обсуждение в российском научном и медийном сообществе, при этом получив одобрительные отзывы от видных футурологов Кремниевой долины. В ней Фаге рассказывает, как он «взламывает» биологию своего организма (в том числе анализируя своей геном), чтобы сделать себя «быстрее, выше, сильнее» — а точнее здоровее, моложе и эффективнее.

Некоторые эксперты критиковали Фаге за передиагностику, самоуправство и накачивание своего организма губительным коктейлем из препаратов. Одни трансгуманисты поддержали его, а другие — нашли изъяны в его подходе, хотя и похвалили за пропаганду персонализированной «медицины будущего».

Понять, кто прав, а кто виноват в этом споре почти нереально: в пользу и той, и другой стороны всегда найдется вдоволь научных доводов.

Как поясняет Марина Демидова, директор портала-агрегатора медицинских анализов и лабораторий Lab24, человеку действительно жизненно необходимо знать о ряде мутаций в определенных генах, но только реально значимых, что было доказано серьезными научными исследованиями. Все остальное действительно может привести к передиагностике.

Например, угрозу может нести ген, отвечающий за развитие рака груди — история боровшейся с ним Анджелины Джоли известна многим. «Хорошо, что это происходит. Мы, конечно, сейчас ко всему этому скептически относимся, к тем [генетическим] анализам, которые делают некоторые [коммерческие] компании. Особенно врачи-генетики с вопросами на это все поглядывают. Но в любом случае мы к этому придем», — говорит Демидова.

Автор фото, JONATHAN NACKSTRAND/AFP/Getty Images

Персонализированная превентивная и предиктивная медицина, которая занимается полным мониторингом организма по различным показателям, в том числе и с точки зрения генетики, является для медицинской науки сейчас ориентиром. Многие специалисты и визионеры видят потенциал в переходе медицины в онлайн. Сервисы удаленных консультаций с врачами уже запускаются (взять к примеру тот же «Яндекс.Здоровье»), и это только начало.

Исследование генома сейчас — одно из самых популярных направлений не только в лабораториях, но и в открытой пациентам медицине. Появляется все больше сервисов, которые предлагают «разложить ДНК по полочкам» — то есть проанализировать наличие генетических предрасположенностей к тем или иным заболеваниям.

При этом предполагается, что человек каким-то образом сможет предупредить их развитие. Что бывает попросту невозможно, как в случае с болезнью Альцгеймера.

Демидова уверена, что за персонализированной медициной будущее, несмотря на то что постоянное отслеживание биологических показателей пациента, в том числе им самостоятельно, может представлять угрозу для его благополучия.

По мнению Демидовой, в будущем все риски персонализированного и удаленного лечения будут предупреждаться за счет тщательного тестирования гаджетов и мобильных приложений.

В Москве будут пять лет испытывать искусственный интеллект | Новости из Германии о России | DW

В Москве могут начать в экспериментальном режиме внедрять искусственный интеллект. Законопроект, который предусматривает введение в российской столице с 1 июля 2020 года экспериментального правового режима с целью создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта, внесен в Госдуму РФ и опубликован на ее официальном сайте в пятницу, 7 февраля. Эксперимент продлится пять лет.

Как отмечается в пояснительной записке к документу, принятие законопроекта позволит «добиться решения поставленных президентом Российской Федерации задач по обеспечению технологического суверенитета в сфере искусственного интеллекта, и, как следствие, обеспечения состоятельности российского бизнеса и экономики, повышения качества жизни граждан России, безопасности и обороноспособности государства».

В записке также указано, что участниками эксперимента могут стать компании, занятые разработкой технологии искусственного интеллекта, а также товаров и услуг на основе этих технологий. Для руководства экспериментом в Москве будет создан специальный координационный совет. Он же впоследствии должен будет подготовить и представить российскому правительству «предложения о целесообразности или нецелесообразности внесения изменений в законодательство».

Под «искусственным интеллектом» принято понимать технические или программные системы, действующие в физическом или цифровом мире и способные выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Смотрите также:

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  Как может выглядеть город будущего

  Летающие автомобили, наподобие того, что изображен на этой фотографии, для многих по-прежнему — из области фантастики. Как и «город будущего», в котором автомобили будут ездить без водителей, роботы будут отвечать за всю инфраструктуру, а для ведения домашнего хозяйства будет применяться искусственный интеллект. А ведь все это уже становится реальностью.

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  Woven City — «живая лаборатория»

  Woven City — так называется «город будущего», который намерена построить компания Toyota. В нем будут жить около 2000 человек — сотрудники фирмы и их семьи. Город построят на территории старой фабрики по производству автомобилей площадью 70 га, недалеко от горы Фудзияма. В нем будут тестировать последние технические новинки в режиме реального времени и проводить научные исследования.

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  Мечта Акио Тоёды

  Woven City — место, где технологические ноу-хау станут частью обычной жизни. Такую «живую лабораторию» мечтает создать 63-летний глава крупнейшей японской автомобильной корпорации Toyota Акио Тоёда. Свой план глава корпорации представил на международной выставке Consumer Electronics Show (CES) в Лас-Вегасе-2020.

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  Автомобили без водителей в «городе будущего»

  Важную роль в «городе будущего» будут играть автомобили без водителей, разработкой которых занимается Toyota. Их будут использовать и для перевозки людей, и в качестве мобильных бюро, магазинов и даже отелей на колесах. Один из таких авто (на фото) представляет архитектор города будущего Бьярке Ингельс.

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  E-pallete. Вы еще не знаете, что это?

  E-pallete — электронный автомобиль, который может использоваться для различных целей. В нем можно и перевозить пассажиров (такая модель представлена на этом фото), и использовать как мобильный офис, магазин или отель на колесах, оборудовав салон соответствующим образом. Первые модели концерн Toyota представил два года назад на автосалоне в Лас-Вегасе.

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  Архитектор «города будущего» — датчанин

  Проектированием Woven City занимается известный датский архитектор Бьярке Ингельс. Он стал известен после того, как создал проект штаб-квартиры Google. Официальное строительство начнется в 2021 году. Большая часть инфраструктуры будет находиться под землей. Здания построят из дерева, а на крышах установят солнечные батареи.

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  Не первая попытка создать «умный город»

  Toyota — не первая компания, которая вознамерилась построить «умный город». Совсем недавно южнокорейский концерн Hyundai представил похожую концепцию smart city. Google в 2017 году заявил о реализации подобного проекта в канадском Торонто на территории площадью в 5 га.

• «Город будущего» в фотографиях: летающие авто и искусственный интеллект

  Летающие авто — уже реальность

  Летающие автомобили когда-то казались чем-то невероятным. Сегодня разработано уже несколько десятков проектов летающих автомобилей. Часть из них уже даже проходят полевые испытания. Одними из первых, кто представил такие авто миру, были японцы. На этом фото летающие автомобили Cartivator, в разработке которых участвовала Toyota.

  Автор: Наталья Позднякова

5 важнейших принципов развития мозга ребенка

5 важнейших принципов развития мозга ребенка

В своей новой колонке эксперт «О!», психолог Анна Скавитина, объясняет, что такое на самом деле раннее развитие и почему оно не всегда полезно.

Анна Скавитина, психолог, аналитик, член IAAP (International Association of Analytical Psychology), супервизор РОАП и Института Юнга (г. Цюрих), эксперт журнала «Psychologies»

Мне как родителю не нужны советы о том, как растить детей, мне нужны факты о развитии ребенка. Я и сама могу придумать, как воспользоваться результатами современных научных исследований, чтобы помочь своим детям вырасти сообразительными и научить их получать от жизни удовольствие. К сожалению, найти истину в мире, забитом непроверенной информацией обо всем на свете, родителям не так уж просто. Поэтому в наш высокопросвещенный век так же много разнообразных мифов про развитие и воспитание детей, как и пару веков назад.

Один из самых распространенных — миф про раннее развитие. Известная книга президента японской компании Sony Ибука Масара «После трех уже поздно» вышла в 1971 году, в 1991 была переведена на русский язык и стала невероятно популярной среди российских родителей.

Заметьте, Ибука Масара был инженером, разрабатывал магнитный датчик для подводных лодок — и вдруг написал новаторскую книгу по воспитанию детей, основанную на своих собственных гениальных идеях, не имеющих под собой никакой опоры на серьезные научные исследования. Дело в том, что сын Ибука Масара отставал в развитии, а отец, пытаясь справиться с проблемами мальчика, начал интересоваться педагогикой и психологией. На основании своего родительского опыта он и написал манифест о развитии детей, согласно которому мозг ребенка имеет неограниченные возможности, их непременно нужно начать использовать как можно раньше, потому что со временем они, конечно же, утрачиваются. Никакой методики автор не предложил, в отличие от своих последователей, которые придумали с десяток способов развития детей с рождения и даже с внутриутробного периода. Действительно, что время терять, пусть учится еще в животе матери.

В России наиболее известной стала методика врача-физиолога Гленна Домана. Он работал с детьми, имеющими мозговые нарушения. Доман предложил целый комплекс различных упражнений для младенцев, обучающий их компенсировать проблемы функционирования мозга: ползать, удерживать голову, овладевать чтением и счетом с помощью различных карточек, которые нужно показывать в определенной последовательности.

Действительно, для детей с нарушениями ЦНС методика Домана работала, по крайней мере, отзывы родителей были хорошие. Но потом Доман начинает рекомендовать разработанные им упражнения для здоровых детей. И родители, желающие вырастить из своего ребенка гения, находят методику очень многообещающей. На сегодняшний день, увы, кроме позитивных отзывов родителей, нет никаких научных доказательств действенности методики Гленна Домана для развития здоровых детей. Мало того, Американская академия педиатрии несколько раз (в 1968, 1999, 2002 годах) выносила предупреждения об отсутствии эффективности методик Домана для детей с повреждениями мозга. Также обсуждается этичность рекламной кампании метода: в ней родителям особых детей обещают необоснованно хорошие результаты, в то же время стоимость прохождения курса в институте самого Домана очень высока. Но мало что может остановить родителей, если они хотят удовлетворить свои амбиции, тем более что заниматься по Доману можно и дома.

Идея Домана для здоровых детей состоит в том, что младенец — «tabula rasa», «чистый лист», на котором можно писать все что угодно. В результате таких экспериментов стали появляться дети, которые умеют «читать», «считать», «играть» в шахматы и на музыкальных инструментах до того, как научились хотя бы говорить. С рождения им показывают карточки с буквами, словами на английском, дают в руки скрипку и водят на различные развивающие занятия. Это обычно тешит самолюбие родителей, вызывает зависть и восхищение у окружающих, дает шанс детям стать звездой с раннего возраста. Самим малышам в процессе рассказывают, какие они умные, тем самым надеясь укрепить их уверенность в себе.

Методика несложная, но отнимает много времени и у родителей, и у детей, так что на все остальное его практически не остается. Доман против игрушек: незачем тратить на них драгоценное время жизни. Интересно, что при этом здоровые дети, не испытывающие информационного дефицита, умеющие поворачивать голову, переворачиваться, отползать, мало интересуются рассматриванием карточек, им это не нужно.

Итог: методика Домана, как и другие методики раннего развития, делает из ребенка объект обучения, пассивного потребителя, не дает ему проявить инициативу. Последователи метода рекомендуют учитывать выбор ребенка, показывая ему только заинтересовавшие его карточки и темы, но на практике это мало кто делает. Ребенок превращается в «библиотеку бесполезных знаний», которые хранятся как на жестком диске компьютера, но мышление при этом не развивается, так что воспользоваться этим диском по назначению непросто. Дети читают и считают в кавычках потому, что это не полноценное чтение и счет, а точнее, вообще не чтение и не счет. Это то, что они выучили наизусть, как стихотворение. Так же и с остальными навыками. Мало того, дети, которых так не загружали с младенчества, со временем не только догонят, но и, возможно, перегонят ранних гениев, осваивая навыки мышления, а не наполняя библиотеку всем подряд.

На сегодняшний день проведены многочисленные научные исследования, показывающие, что идеи, заложенные в 60-х годах в методы раннего развития, как минимум неэффективны, как максимум просто вредны. Тренируя детей в областях знаний, которые для них находятся в зоне не ближайшего, а далекого развития, мы закрепляем низкоуровневое мышление, например, запоминание вместо чтения и счета, и мешаем своевременному развитию высокоуровневого мышления — пониманию текста, умению самостоятельно делать выводы. Дети выключают мотивацию исследования мира, они привыкают, что их кто-то учит, им не надо учиться самим. Это напоминает строительство дома, в котором нет нормального фундамента. То есть дом стоит, но при любых катаклизмах его устойчивость будет нарушена. Все развитие, как и строительство дома, должно происходить последовательно.

Но что же делать? Просто оставить детей в покое? Пусть растут как трава, на кружки и в развивающие центры не водить? Что реально развивает ребенка? Ведь всем родителям хочется, чтобы их дети имели высокую академическую успеваемость, могли как-то контролировать свои эмоциональные всплески, лучше еще, чтобы они поменьше болели и умели дружить. Что может предложить наука? К сожалению, на сегодняшний день готовых рецептов для каждой конкретной ситуации не существует, просто потому что двух одинаковых детей и двух одинаковых родителей не бывает. Но есть пять основных принципов развития мозга ребенка и повышения его интеллекта.

Безопасность

Наш мозг настроен на выявление опасности. Если около нас происходит что-то страшное, то мы должны «бежать» или «притвориться мертвым», но точно не можем усваивать новые знания. Если рядом кричит взрослый или родители ссорятся, то ребенок воспринимает это с рождения (!) как опасность и точно не будет в этот момент ничего усваивать, а значит, и развиваться.

Забота

Безопасность обеспечивается заботой о ребенке и формированием крепких и теплых отношений в семье, которые называют привязанностью. Если потребности ребенка удовлетворяются, то у мозга есть ресурсы для развития.

Своевременность

Есть тесты на определение уровня интеллекта даже для малышей. Хорошая новость: IQ, коэффициент интеллекта, может расти в течение жизни, а не до трех лет. Плохая: IQ может и снижаться. Чтобы IQ не снижался, интеллект и полученные навыки должны использоваться. Если вы учили иностранный язык несколько лет, но не говорите и не читаете на нем, то со временем он буквально сотрется. Мозг проведет чистку и уберет ненужные нейронные связи. Совсем страшное: нейронные связи начинают исчезать всего через две недели неиспользования навыка. Но выучить что-то во второй раз, то есть восстановить нейронные связи, легче, чем в первый.

Разговоры

Дети, с которыми с рождения много говорят, развиваются намного быстрее, чем те, кто растет в более молчаливой атмосфере. Есть даже «золотой стандарт» говорения — 2100 слов в час. Это много, но не очень, просто обычная беседа. Важно, что говорить надо с паузами, а не 24/7, чтобы не перегрузить ребенка, это может быть так же вредно, как и молчание. Как показывают исследования, к трем годам разница в IQ между молчаливой группой и разговорчивой составила полтора раза. Коэффициент интеллекта у разговорчивых детей продолжал расти и в более старшем возрасте, что обеспечило им высокие академические оценки в дальнейшем.

Неструктурированная игра

Дети, которым давали играть каждый день, по сравнению с контрольной группой, которую только учили, обладали более развитыми языковыми навыками, лучше решали проблемы и выдерживали стресс, имели лучшую память и развитые навыки общения. Но любая ли спонтанная игра приносит пользу? Нет, лучший результат дает сюжетно-ролевая игра. Известный во всем мире российский психолог Лев Выготский (1896−1934 гг.) предсказал, что способность детей до пяти лет использовать воображение в сюжетно-ролевых играх является лучшим показателем будущей успешной учебы. Причина проста: ребенок в игре учится регулировать свое социальное поведение. Вывод Выготского подкреплен современными научными исследованиями. На основании идей Льва Семеновича в разных странах создаются программы раннего обучения детей, которые включают в себя не иностранный язык и математику, а ролевую игру с активацией воображения. Дети, участвующие в этих программах, в разных тестах показывают результаты на 30−100 процентов выше детей из контрольных групп, которые заняты только академической активностью или не заняты ничем вообще.

Читайте также:

Что подарить учителю на Новый год

15 интересных логических задачек для детей и взрослых

Весь декабрь «О!» дарит подарки: Первый познавательный новогодний календарь

Фото: Alena Ozerova/Pressmaster/Levranii/marypastukh/Shutterstock.com

100 самых интересных каналов на YouTube

Телевизор давно вышел из моды — все ушли в интернет. Собрали 100 самых интересных YouTube-каналов о науке, технологиях и саморазвитии. Если бы просмотр YouTube-каналов мог быть навыком, требуемым работодателями! Впрочем, вы и без этого сможете создать красивое резюме в нашем конструкторе.

Каналы для саморазвития

Vsauce — Ответы на вопросы о Вселенной, человеческом мозге и других загадках планеты.

C. G. P. Grey  —  На канале рассказывают о политике, географии и культуре.

Brit Lab  —  Канал от BBC — создателя лучших научных телепрограмм.

THNKR  —  Люди, истории и идеи, которые меняют взгляд на мир.

TED Talks —  Если вы еще не смотрите этот канал, просто доверьтесь нам и подпишитесь. Один из самых полезных каналов.

TED-Ed  — «Брат» TED Talks — образовательный канал обо всем на свете. Полезный канал, если хотите узнавать интересное, но не подписываться на десятки разных каналов.

Big Think  —  Миссия канала — объяснить серьезные темы, помочь стать умнее и повысить эрудицию. Нам подходит!

The School of Life  — Канал с интересными видео о человеке, психологии и эмоциях.

BrainCraft  —  Еженедельная порция видео по психологии и неврологии.

Philosophy Tube  — Бесценные знания о философии в одном канале.

British Pathé —  Не канал, а сокровищница: документальные съемки исторических событий от крупнейшего в мире архива British Pathé.

AP Archive —  Архив съемок от международного агентства The Associated Press.

Научные каналы

MinutePhysics —  Нескучная физика: наверстаете прогулянные уроки в школе.

MinuteEarth  —  359 видео о науке и жизни: от продолжительности жизни человека до ДНК-тестов.

In a Nutshell — Очень стильные видео на научную тематику.

Scishow —  Невероятные факты и новости науки: узнаете, почему ваши наушники постоянно путаются и в какой позе лучше спать.

Veritasium  — Ученый и кинорежиссер Дерек Мюллер рассказывает о науке, инженерии и космосе.

Numberphile  —  Лучший канал для любителей математики и чисел.

SmarterEveryDay  —  Авиатехник и инженер-механик Дестин Сэндлин изучает мир науки и делится результатами на своем канале.

Periodic Videos  — Ликуйте любители химии — канал для вас. Здесь есть видео о каждом химическом элементе!

Sixty Symbols  —  Канал для серьезных фанатов науки — здесь множество тем по физике и астрономии.

AsapSCIENCE  —  Всё, как мы любим: интересно, познавательно и с юмором.

It’s Okay To Be Smart  —  Доктор философии поднимает острые темы: как построили пирамиды в Египте и почему мы любим свою семью.

PatrickJMT  — Еще один канал для математиков. Наглядное объяснение тем вперемешку с видео с шахматных турниров.

Bozeman Science  —  Учитель с 20-летним стажем просто и понятно рассказывает о науке.

ElectroBOOM  —  Смотрите на физику в действии.

The Royal Institution  —  Выступления ведущих ученых и писателей на научные темы.

Минута Физики — Еще один канал о нашей любимой физике.

Научпок — Красочные короткие ролики обо всем на свете.

ПостНаука — Канал проекта о современной фундаментальной науке и ученых, которые ее создают.

Курилка Гутенберга — Видеозаписи лекций просветительского проекта.

Каналы про технологии

Computerphile  —  Собрание видео о компьютерных науках и о tech.

The Game Theorists  —  Игроманам привет: теории и анализ видеоигр здесь.

Extra Credits  — Дизайн видео-игр, история, научная фантастика и многое другое.

The New Boston  —  Тонны отличных видео для разработчиков!

Гоша Дударь — Видео о создании сайтов, мобильной разработке, языках программирования и веб-программировании.

Хауди Хо™ — Просто о мире IT! — Название раскрывает суть канала — автор старается рассказать о технологиях простым языком.

Fun Fun Function — Харизматичный ведущий-программист рассказывает о разработке и жизни айтишников.

Traversy Media — Канал про современные технологии веб-разработки.

The Coding Train — Забавные видео на разные темы — от JavaScript до Machine Learning.

Каналы для самообразования

Crash Course  —  Здесь информация буквально обо всем: физике, философии, играм, экономике, политике, астрономии, анатомии и физиологии, мировой истории, биологии, литературе, экологии, химии, психологии.

HowStuffWorks  —  Канал для любопытных почемучек.

ouLearn  — Международный Open University теперь делится знаниями и на YouTube.

Skyeng — Канал крупнейшей онлайн-школы английского языка.

The RSA  —  Здесь найдете выступления выдающихся лидеров о политике, искусстве и науке. А еще короткие познавательные ролики.

Khan Academy — Канал, который заменит всю учебную программу средней и старшей школы :)

Mathologer — Доктора математических наук объяснят сложные темы на примере «Симпсонов» и «Футурамы».

VideoSmile — Коллекция уроков по After Effects, Cinema 4D, Premiere Pro, Maya.

ЖИЗА — Канал, на котором регулярно выходят разные форматы познавательных и развлекательных шоу.

Вдохновляющие каналы для творческих и креативных

Mark Crilley —  Уроки по рисованию от иллюстратора более чем 40 книг.

Wisecrack  —  Остроумные зарисовки о кино, телевидении и книгах.

PBS Idea Channel  —  Анализ связи между поп-культурой, современным искусством и технологий.

Draw With Jazza —  Десятки лайфхаков для художников: как нарисовать эмоции, какие материалы использовать и разбор разных стилей.

JustinGuitar —  Курсы по игре на гитаре — разные техники и стили.

HDpiano  — Научитесь играть на пианино — мама будет рада!

Every Frame a Painting  — Рай для киномана: 28 видео о мире кинематографа.

Photo Exposed  —  Советы для начинающих фотографов: выбор камеры, ретушь, подсказки по работе со светом.

The Art Assignment —  Рассуждения об искусстве от куратора Американского музея искусств.

Film Riot —  Здесь вас научат снимать кино.

Artifex Ru — Интересно и познавательно об искусстве.

The Write Channel with Nicola Monaghan — Обязателен к просмотру всем начинающим писателям.

Now You See It — Здесь анализируют кино и рассматривают фильмы и сериалы под необычным углом.

Art Shima — Канал для тех, кто хочет научиться рисовать и писать в разных техниках и стилях.

Красивые каналы о природе

BBC Earth — Красивый BBC-канал о природе.

Nat Geo WILD — Хороший вариант, если выкинули телек, но скучаете по National Geographic.

Free Documentary — Высококачественные документальные фильмы о нашей удивительной планете.

Всё как у зверей — Натуралистка Евгения Тимонова объясняет, насколько мы похожи с братьями нашими меньшими.

ХОЧУ ДОМОЙ — Путешествия, в которые вы не поедете — Программа о путешествиях на темную сторону Земли: туда, где страшно, опасно, плохо и неуютно.

Образовательные каналы университетов и музеев

Smithsonian  —  Познавательный канал Смитсоновского института с крутыми документальными фильмами. В коротких видео дают ответы на сложные вопросы.

Gresham College  — Колледж Грешэм, первое образовательное учреждения Лондона, вышел в интернет и бесплатно делится знаниями на своем познавательном YouTube-канале.

Лекции МГУ — Доступ к лекциям преподавателей МГУ.

The Brain Scoop  — Сотрудница Филдовского музея естественной истории в Чикаго проведет по секретным уголкам музея, покажет редкие экспонаты и поделится знаниями.

Физтех-Live — Лекции преподавателей МФТИ.

Детские каналы обо всем на свете

Crash Course Kids — Просто и интересно рассказывают о космосе, роботах и Земле.

SciShow Kids —  Канал для «почемучек» — здесь ответят на все вопросы.

HooplaKidz —  Порадуйте братишку или сестру — сделайте вместе слайм, брелок на ключи или сшейте единорога.

GalileoRU — Легендарная ТВ-программа теперь в YouTube! Будет интересно не только детям ;)

Каналы про дизайн и маркетинг

Tilda Publishing Russia — команда лучшей платформы для создания лендингов делится знаниями.

Текстерра — Полезные материалы по интернет-маркетингу, SEO и контент-маркетингу, а также интервью с сотрудниками агентства.

Илья Балахнин — Практикующий маркетолог выкладывает записи тренингов и семинаров.

Neil Patel — Специалист по привлечению трафика Нил Пател рассказывает о SEO, трафике, рекламе, email-маркетинге.

Livepage — интернет-маркетинг и продвижение сайтов — Короткие видео про нюансы настройки контекстной рекламы.

SeoProfy UA — Канал компании SeoProfy про продвижение сайтов.

Суровый питерский SMM — Видео про бизнес, предпринимательство, маркетинг, SMM.

The Futur — Канал для дизайнеров и креативных предпринимателей.

Mike Locke — Автор выкладывает огромное количество контента, связанного с дизайном и UX.

AIC. Умный дизайн — и точка. — О создании сайтов, формировании команды, принципах продукта, анализе и метриках.

Howard Pinsky — Автор канала учит использовать разные функции Adobe Photoshop.

Каналы о медицине простым языком

Sexplanations  —  Честные ответы о сексуальности человека.

Healthcare Triage  — Серьезный канал по медицинским темам.

Kenhub  — Наконец узнаете, «что это у меня справа находится» и зачем нужна селезенка.

LOONY — История медицины, развенчивание мифов и заблуждений, критический взгляд.

Авторские каналы

Parfenon — YouTube-канал журналиста Леонида Парфенова об истории, культуре.

Максим Ильяхов — Видео для копирайтеров, редакторов и всех, кто пишет от главного редактора страны.

Бизнес-секреты — Канал Олега Тинькова, который в представлении не нуждается.

Русские норм! — Журналистка Елизавета Осетинская берет интервью у успешных бизнесменов.

Оскар Хартманн — Канал предпринимателя, филантропа, инвестора и известного оратора.

Максим Спиридонов — Практические заметки предпринимателя об управлении и бизнесе от сооснователя «Нетологии-групп».

ещёнепознер — Еженедельные беседы с интересными героями.

Евгения Стрелецкая — Знаете, сколько стоит сеанс психотерапии? А на этом канале проработают ваши проблемы бесплатно :)

Развитие мышления. Что делать, чтобы стать умнее

Что значит быть умным? Каждый ответит так, как считает нужным, опираясь на то, что считает проявлением ума. Но все же можно найти несколько универсальных показателей интеллектуального развития, не соглашаться с которыми просто не имеет смысла. Сюда можно отнести такие вещи как способность к рассуждению и ясному выражению своих мыслей, умение адекватно общаться с окружающими, обладание критическим мышлением.

Умный человек – это человек с широким кругозором, осознающий ценность книг и всегда любящий искусство в каком-либо из его проявлений. Развитый человек стремится к дальнейшему развитию, всегда повышает свою планку и ставит перед собой все новые цели, стремится получать новые знания и овладевать незнакомыми навыками.

Но скажите, считаете ли вы умным человеком себя? А тех, с кем вам приходится общаться, – друзей, коллег, родственников? Уверены, что большинство (если не все) читателей нашего блога ответят на этот вопрос положительно. Впрочем, если посмотреть вокруг, можно заметить, что сегодня многие люди отличаются изрядной подкованностью в разных вопросах, а это непроизвольно наводит на мысль, что люди в принципе стали умнее, чем раньше.

И по этому поводу мы хотели бы познакомить вас интересной информацией. Естественно, это не наши субъективные выводы, а результаты научных исследований. К примеру, в 2013 году вышла в свет книга новозеландского философа и политолога Джеймса Флинна [Intelligence and Human Progress, 2013], в которой ученый приводит научные доказательства тому, что общий показатель интеллекта людей в мире постоянно растет.

Еще в 1982 году Флинн говорил о том, что улучшение условий жизни положительно скажется на показателях человеческого интеллекта, а сегодняшнее развитие систем здравоохранения и образования этот факт только подтверждает. В 2015 году в журнале Intelligence была опубликована статья по результатам исследований Королевского колледжа в Лондоне [A Cross-Temporal Meta-Analysis of Raven’s Progressive Matrices: Age groups and developing versus developed countries, 2015], где и говорилось о том, что в развивающихся странах продолжается рост IQ населения.

Однако в этом же исследовании было сказано и о том, что в развитых странах рост интеллекта, наоборот, замедлился. И здесь мы можем обратиться уже к данным, представленным в книге профессора психологии Университета Ольстера Ричарда Линна и профессора политических наук Университета Тампере Тату Ванханена «Коэффицент интеллекта и богатство народов» [IQ and the Wealth of Nations, 2002] с мировой статистикой интеллекта.

Лидирующими странами в рейтинге самых «умных» стран стали Гонг Конг, Республика Корея и Япония. США, заметим, занимали на 2002 год 20 место, а Россия удостоилась 33 строчки. Мы не станем обсуждать особенности взаимосвязи ВВП государств и интеллектуального развития их жителей (об этом можно почитать в названной выше книге), а лучше сделаем определенные выводы.

По меньшей мере, глупо думать, что уровень твоего умственного развития зависит от того, насколько развита страна, в которой ты живешь. Исследования – исследованиями, а ответственность за развитие своего мышления несем лишь мы сами. Быть умным – это нужно и важно, особенно в современном мире с его сумасшедшим темпом жизни, высокой конкуренцией в любой сфере, бегущими вперед технологиями и невероятным количеством задач, требующих скорейшего решения. Но все же о том, почему все-таки стоит стремиться к уму, следует поговорить отдельно.

Почему важно быть умным

Любой человек может задать вопрос: «Зачем развивать мышление и становиться умнее? Я и так не глуп, голова неплохо варит. Так почему же просто не поддерживать свой интеллект на текущем, пусть и не гениальном, уровне?» Ко всему прочему, есть и немало людей, совершенно не задумывающихся о развитии мышления, не говоря уже о тех, кто по своим собственным соображениям предпочитает никак не развиваться.

Безусловно, даже без развития ума можно вполне себе неплохо жить и даже умудряться зарабатывать немалые деньги; жить жизнью, в которой все устраивает, где нет особых проблем, где и так все дается без серьезных усилий. Но что будет, если мы копнем глубже и посмотрим, как на самом деле обстоит ситуация с теми, кто не желает интеллектуально расти.

Несколько слов о глупости

В жизни каждого из нас есть период, когда он живет, не используя свой ум. Этот период называется детством. Ничего не нужно решать, все делают родители, если есть какая-то проблема, достаточно порыдать и проблемы сразу же не станет. Затем человек взрослеет и, казалось бы, должен начать применять свой ум, но, как ни странно, не пересчитать тех, кто хочет, чтобы все оставалось так, как было в детские годы.

Не нужно ни о чем думать. Можно сделать так, чтобы за тебя думали другие. И сделать так очень просто – можно:

• оставаться на родительской шее и озадачивать предков своими проблемами и заботами;
• удачно выйти замуж или жениться и перевешивать все хлопоты на вторую половину;
• найти могущественного покровителя и «позволить» ему заботиться о себе.

Практика показывает, что это в действительности работает, и для этого не нужно иметь большого ума. Это и говорит о том, что жить, словно паразит, присосавшись к чужому уму, можно. Но это чревато последствиями, ведь за все в этой жизни приходится платить. В случае с описанным подходом чаще всего расплачиваться приходится личной свободой.

Свобода же – один из самых ценных ресурсов, которыми обладает человек, вместе со здоровьем и временем. Это и приводит к первому очень важному выводу: развитие ума – это возможность сохранить личную свободу и неустанно расширять ее границы.

Ум как путь к свободе

Если человек адекватен, он будет дорожить своей свободой, ведь именно она позволяет наслаждаться жизнью, самостоятельно делая выбор и принимая решения, которые важны тебе. Получается, что наличие ума дает человеку возможность:

• поступать так, как он считает нужным;
• выбирать профессию;
• выбирать, как зарабатывать на жизнь;
• решать с кем, где и как жить;
• управлять своим временем;
• решать на что тратить свое время и т.д.

Согласитесь, если все это зависит исключительно от вас, живется намного лучше, легче и интереснее, чем если бы кто-то за вас это решал, не правда ли?! А это дарит и уверенность в себе, и душевное спокойствие, и ощущение радости от жизни. И все это – от ума! Но и это не исчерпывает всех преимуществ развитого интеллекта.

Ум как инструмент

Ум предлагает прекрасную возможность достигать поставленных целей и воплощать в жизнь мечты, и делать это с минимумом временных и энергетических затрат. Какими бы ни были желания и стремления человека, развитый интеллект позволяет реализовывать самые смелые м масштабные задумки и проекты.

Бытует мнение, что для достижения целей нужны связи, деньги, таланты… Но нет! Все, что нужно, – это ум и развитое мышление. Это является основополагающим фактором успеха. Конечно, в жизни полно трудностей, и порой приходится переживать неудачи и терпеть поражения, но и здесь на выручку приходит ум, ведь умный человек, несмотря на все «палки в колеса», всегда сможет подняться на ноги и продолжить свой путь.

Ум служит тем, что заставляет и помогает держать заданный курс. Не спорим, в жизни никогда нет никаких гарантий, что все пойдет, как по маслу, но развитое мышление во сто крат повышает шансы на успех, ведь, применяя его, человек задействует максимум своих возможностей и постоянно расширяет их.

Даже с сугубо практической точки зрения развитое мышление играет только на руку. Кем бы все мы были, если бы не могли мыслить? Наверное, человечество все так же оставалось бы на первой ступени своего развития. Однако именно наличие ума помогло неандертальцу стать тем, кем он является сегодня – высокоинтеллектуальным организмом с неисчерпаемым потенциалом. Посмотрите на мир вокруг, на науку и технологии – все сразу встанет на свои места.

Ум как возможность познания бытия

И чтобы завершить философствования на тему того, зачем нужно быть умным, стоит затронуть еще один вопрос – вопрос познания окружающего мира и самопознания. Недалекий человек, не способный видеть дальше собственного носа, никогда не задумается о том, кто он (в глубинном понимании), для чего он живет, каков смысл его жизни и жизни вообще; он не предпримет даже попытки ответить на вопросы о мире и вселенной.

Но если человек обладает умом и заботится о развитии своего мышления, все существующее, включая его самого, представляет для него загадку, требующую разгадки. И пусть далеко не все получится узнать, зато на этом пути умного человека ожидает множество интересных открытий, превращающих жизнь в увлекательное путешествие.

Интеллект – это созидательная энергия, направляющая человека на поиск ответов на важные вопросы, например:

• В чем смысл жизни?
• Что для меня главное в жизни?
• Какова моя миссия?
• В чем мое предназначение?
• По каким законам живет вселенная?
• Из чего складывается духовное развитие?
• Как развиваться духовно?

И этот список можно продолжать еще очень и очень долго, но суть не в этом. Суть в том, что поиск ответов даже на пару предложенных вопросов наполняет человека – избавляет от внутренней пустоты, ощущения бренности и бессмысленности бытия, депрессий, которые так часто беспокоят современных людей.

Думаем, перечисленного достаточно, чтобы убедиться в необходимости развивать мышление и становиться умнее, хотя, как ни странно, к такому пониманию приходят далеко не все. Но давайте оставим это на совести тех, кто развиваться не хочет. Мы с вами становиться умнее хотим и это для нас более важно, поэтому начнем разбираться, как становиться умнее.

Как стать умнее: советы специалиста

В реалиях сегодняшнего времени актуальным является вопрос, как сделать так, чтобы становиться умнее и при этом тратить на это минимум сил. Если задаться целью, можно отыскать в Интернете и других источниках множество полезных советов и секретов, которые помогут развивать мышление.

Мы не станем рассказывать обо всем, ведь на это не хватит никакой статьи (кстати, в конце статьи мы дадим несколько ссылок на материалы нашего сайта, посвященные развитию мышления и интеллекта), а приведем 20 замечательных рекомендаций, которыми поделилась с читателями одного из ведущих мировых новостных порталов Business Insider его редактор Мэгги Чжан в своей статье [23 Daily Habits That Will Make You Smarter, 2016].

Предлагаемые ниже рекомендации помогут вам быстро и легко развивать мышление и повышать интеллект, поддерживать в тонусе мозг и каждый день понемногу становиться умнее:

• Не оставляйте без внимания свои вопросы. Если что-то становится интересно, обязательно уделите немного времени, чтобы прояснить это. Откройте энциклопедию или Интернет, чтобы найти ответ на свой вопрос. Объем ваших знаний будет становиться больше, и они, вполне вероятно, пригодятся в жизни.
• Генерируйте идеи. Возьмите за правило ежедневно придумывать минимум десять новых идей. Они могут касаться чего угодно: работы, учебы, бизнеса, путешествий, выживания в дикой природе, развития мышления и т.д. Пусть не все будет реалистичным, но что-то вы наверняка сможете реализовать.
• Читайте книги. Еще одна полезная привычка – ежедневно прочитывать хотя бы одну главу книги. На первый взгляд кажется, что это сущая мелочь, но если вы будете делать так хотя бы месяц или полгода, вы удивитесь, сколько книг вам удалось прочесть. А о том, что чтение связано с развитием интеллекта, напоминать, пожалуй, не стоит.
• Читайте прессу. Речь именно об обычных газетах и журналах. Конечно, новости и статьи можно найти и в Интернете, но традиционные издания отличаются своей структурой и содержанием. Чтение прессы разнообразит ваш досуг или поможет скоротать время в пути, а заодно и заставит пошевелить мозгами.
• Сомневайтесь. На работе, в общении с друзьями или дома, если какие-то вопросы оказываются спорными, не отмалчивайтесь, смело высказывайте свои сомнения и делитесь мыслями. Обсуждение разных вопросов – это прекрасный способ развития мышления и поиска решения проблем.
• Смотрите полезные видео. Вместо просмотра ток-шоу или телесериалов намного лучше провести время с удовольствием и пользой, смотря какое-нибудь обучающее или познавательное видео. Это могут быть документальные фильмы, записи тренингов и семинаров или просто небольшие видео о полезных навыках на YouTube.
• Делитесь знаниями. Не умалчивайте о всем новом, что узнаете, – рассказывайте об этом друзьям, коллегам, домочадцам. Во-первых, ваши знания могут быть интересны другим, во-вторых, вы сможете дополнить свои знания, и, в-третьих, это помогает переосмысливать информацию и делать верные выводы.
• Практикуйтесь. Не позволяйте знаниям оставаться просто «багажом». Старайтесь применять на практике все, о чем узнаете. Это не только сделает вас более практичным человеком, но и поспособствует достижению высоких результатов и успехов в любой сфере, чем бы вы ни занимались.
• Записывайте, что сделали. Есть понятие «to-do list» – это список того, что нужно сделать. Безусловно, это очень полезно, но не менее эффективно вести и списки того, что уже удалось сделать. Подобная ретроспекция помогает поддерживать мотивацию и лучше узнавать себя – распознавать свои преимущества и недостатки.
• Записывайте то, чего не будете делать. Сколько раз выговорили себе, что отныне не будете чего-то делать? А сколько раз это получалось? Чтобы держать данное себе слово было легче, составьте список «запретных» вещей и каждый день отмечайте галочками соблюдение своих табу.
• Повышайте планку общения. Чтобы стать сильнее, нужно повышать физические нагрузки, и интеллект работает точно так же. Чтобы становиться умнее, необходимо общаться с людьми, которые умнее вас. Это и способ получать новые знания, и мощная мотивация для личностного роста.
• Общайтесь со специалистами. Ничто не помогает развиваться в выбранной сфере так, как общение с профессионалами. Знающие люди, способные показать что-то на практике, объяснить и указать на ошибки, служат ценным источником знаний и опыта. Лишь за счет этого можно стать намного умнее и обезопасить себя от неверных шагов.
• Ничего не делайте. Иногда очень полезно брать передышку и вообще ничего не делать. Постоянные дела и задачи – верный путь к переутомлению. А разгрузка позволяет привести в порядок мысли, отдохнуть, восстановить силы и побыть наедине с самим собой, что тоже очень полезно.
• Записывайте достижения. Научились чему-то новому, освоили незнакомый навык, достигли цели – вносите это в личный журнал успеха. Ведение такого дневника станет демонстрацией того, что вы развиваетесь и идете вперед. К тому же дневник поможет что-то вспомнить или вовремя заметить момент простоя.
• Путешествуйте. Старайтесь открывать для себя как можно больше новых мест. Путешествия здесь следует понимать не как поездку на курорт во время отпуска, а как расширение кругозора и территориальных границ даже в родном городе. Расширение зоны комфорта будет подталкивать вас к выходу на новый уровень развития.
• Следите за здоровьем. В здоровом теле не только здоровый дух, но и здоровый ум. Соблюдайте режим дня, обеспечивайте организм физическими нагрузками, ешьте здоровую пищу. Помните, что слабая физическая форма и плохое самочувствие – злейшие враги умственного развития.
• Пользуйтесь полезными приложениями. Разработчики приложений для смартфонов создают не только игры, но и интересные развивающие программы. Найти что-то полезное можно почти на любую тему – русский или иностранный язык, география, тайм-менеджмент, математика и т.д.
• Проходите онлайн-курсы. Обучение с помощью Интернета набирает все больше поклонников, ведь по качеству оно практически не уступает тем же обычным курсам или семинарам. Заметим, что в заключение статьи мы также дадим ссылки на несколько наших онлайн-курсов для развития интеллекта и мышления.
• Оформляйте подписку. Наверняка на просторах Всемирной паутины есть хотя бы несколько ресурсов, которые вам интересны. Оформите подписку на них, чтобы регулярно получать важную и полезную информацию. Так вы будете становиться умнее с еще меньшими усилиями.
• Играйте в игры. Развивающих игр сегодня хоть отбавляй. Есть множество настольных и ролевых коммуникационных игр на развитие интеллекта, а есть и игры для мобильных устройств. Последние ценны еще и тем, что играть в них можно в любую свободную минуту и в совершенно любом месте.

Уверены, что хотя бы несколько рекомендаций от Мэгги Чжан привлекли ваше внимание. Применять же их не составляет никакого труда, и все они без особых усилий «встраиваются» в повседневную жизнь. А вот эффект от них не заметить невозможно. Попрактикуйтесь пару-тройку месяцев – убедитесь в этом сами.

Но не торопитесь хвататься за смартфон, чтобы скорее установить какое-нибудь приложение для развития мозга, ведь мы еще не заканчиваем. Предлагаем вам познакомиться с несколькими способами стать умнее, подтвержденными научными исследованиями и экспертами.

Как стать умнее: рекомендации ученых

Почти ежедневно в Сети можно встретить новости о том, что кто-то провел какое-то собственное исследование и теперь предлагает общественности уникальную авторскую методику развития интеллекта. Но многие такие «открытия» совершаются самодеятелями-любителями и не имеют под собой никаких серьезных оснований. Доверять им не стоит, хотя попробовать, конечно, никто не запрещает.

Но обратиться все же лучше к признанным официальной наукой способам развития мышления и раскрытия интеллектуального потенциала. Мы расскажем вам о трех таких способах: медитативном сосредоточении, обучении музыке и физических упражнениях.

Медитативное сосредоточение

Вы наверняка знаете, что медитация – это распространенная духовная практика. Но еще это эффективный способ стать умнее, а доказал это американский психолог и специалист по экспериментальной и когнитивной психологии Майкл Познер с помощью экспериментов, участники которых ежедневно медитировали [Short-term meditation training improves attention and self-regulation, 2007].

По словам ученого, он был уверен, что интересующий его эффект от медитативной практики придет лишь спустя месяцы, однако уже через две недели были замечены изменения в структуре мозга. Познер утверждает, что медитация помогает усилить внимание и концентрацию, улучшить когнитивные способности и увеличить объем рабочей памяти.

Позже выводы Познера начали подтверждаться по всему миру. Например, известный китайский ученый и специалист по нейробиологии Ю-Юань Тэнг смог достичь впечатляющих результатов от медитативного сосредоточения после пятидневной практики. Этот опыт и другие подтверждающие факты описаны в книге Тэнга [The Neuroscience of Mindfulness Meditation: How the Body and Mind Work Together to Change Our Behaviour, 2017].

Последующая совместная работа Познера и Тэнга помогла выяснить, что техники медитативного сосредоточения не только позволяют стать умнее и повысить продуктивность, но и помогают расслабляться, избегать депрессий и вообще быть более счастливым. А о том, как освоить медитацию, мы подробно рассказали в статье «Как научиться медитировать: доступным языком о самом главном».

Обучение музыке

В 1993 году научный мир поразило исследование американского психолога Френсиса Раушера под названием «Эффект Моцарта», о котором можно почитать в Википедии [Mozart effect]. Ученый и его коллеги выяснили, что если родители дают слушать своим детям музыку Моцарта (причем это работает даже на стадии беременности), дети становятся умнее.

Некоторое время спустя критики разобрали исследование по косточкам и разгромили его, и более всего в этом преуспел канадский композитор и профессор психологии из Университета Торонто Гленн Шелленберг, когда написал свою нашумевшую статью [The Mozart Effect: An Artifact of Preference, 1999].

Однако уже в 2004 году этот же Шеллленберг опубликовал результаты своего нового исследования «Уроки музыки повышают IQ» [Music lessons enhance IQ, 2004], в котором детей младшего возраста на протяжении 36 недель обучали музыке.

Исследование показало, что коэффициент интеллекта детей из музыкальных групп после прохождения обучения существенно повысился. Но Шелленберг все же заметил, что IQ повышается не от прослушивания музыки, на что указывал Раушер, а конкретно от обучения игре на музыкальных инструментах.

В дальнейшем исследование более трехсот раз цитировали в самых разных научных трудах. А в 2011 году Шелленберг вновь провел свои изыскания и вновь подтвердил их результаты. И до сих пор никто не опроверг выводы, сделанные ученым, что в научном мире можно расценивать как очень многоговорящий факт.

Мы же советуем вам взять в расчет оба исследования: если хотите становиться умнее, начните учиться играть на гитаре, синтезаторе или ударных. А если хотите, чтобы умными росли ваши дети, почаще включайте им Моцарта.

Физические упражнения

По поводу интеллекта и физического развития бытуют разные мнения. Одни, например, ассоциируют ум человека с его физической формой, считая сильных и здоровых людей интеллектуалами. Другие же почему-то уверены, что, как говорится, сила есть – ума не надо. Так есть ли для ума польза от физических упражнений? Ответить можно только положительно.

О том, что физические упражнения развивают умственные способности, говорят разные эксперименты. За последние годы на эту тему было проведено немало исследований; есть даже систематические обзоры их результатов, среди которых особого внимания заслуживает работа польских специалистов – нейропсихолога Илоны Бидзан-Блюма и психолога Малгожаты Липовска [Physical Activity and Cognitive Functioning of Children: A Systematic Review, 2018].

Одним из самых интересных фактов является то, что у детей в возрасте 9-10 лет, играющих в активные игры и много двигающихся, отмечается хорошая память, отличное внимание, способности к быстрому обучению и другие высокие показатели мышления. Однако этот факт касается не только детей – интеллектуальные способности становятся лучше у людей, ведущих активный образ жизни, в любом возрасте.

Вот вам и еще одна монетка в копилку преимуществ физических нагрузок. Если вы будете совмещать активный образ жизни с медитацией и музыкальными занятиями, уже совсем скоро ваш мозг скажет вам спасибо, что выразится в повышении интеллектуальных и когнитивных способностей. А в дополнение к описанным способам стать умнее мы хотим рассказать вам о методе ускоренного обучения любому навыку.

Быстрое овладение навыками

Развитие мышления и интеллекта во многих случаях связано с освоением новых навыков, той же игры на музыкальных инструментах. Однако изучение любого умения – это всегда время, и много его не бывает. Поэтому для начала было бы хорошо научиться осваивать новые навыки как можно быстрее. И как раз об этом рассказывает американский писатель, оратор и эксперт по личной продуктивности Тим Феррисс в своем новом телешоу The Tim Ferriss Experiment.

В прямом эфире Феррисс осваивает новые навыки, например, игру в покер и шахматы, вождение спортивных автомобилей и многие другие. Все это сопровождается реальной практикой. Но нас интересует именно то, КАК Феррисс осваивает навыки, ведь получается это у него, мягко говоря, очень хорошо.

Методика Тима Феррисса состоит из четырех несложных этапов:

1. Этап деконструкции. Любой навык можно разложить на составляющие, и для освоения нового умения нужно просто найти ключевые элементы. Это позволит разбить кажущуюся непосильной задачу на несколько простых фрагментов. Такой подход годится для всего: иностранных языков, спорта, охоты, строительства и т.д.
2. Этап отбора. Свои силы и время нужно использовать с умом. Это значит, что стоит отбросить в сторону фундаментальные основы навыка и отобрать то, что имеет решающее значение при освоении умения. Феррисс рекомендует пользоваться правилом Парето, исходя из которого 20% основ позволят освоить навык на 80%. Например, при изучении языка сначала можно пропустить грамматику и сосредоточиться на самых употребляемых словах и их формах в разговоре.
3. Этап выбора последовательности. По мнению Феррисса, именно последовательность освоения элементов навыка играет решающую роль. Обучаясь шахматам под руководством чемпиона Джоша Уэйцкина, он делал все не так, как делают обычно. Он не начинал с начала игры, а сразу брался за ключевые ходы, применимые в большинстве реальных игровых ситуаций. Спустя несколько дней обучения, Феррисс уже играл с профессионалами.
4. Этап поиска стимула. Конечно, никто не умрет, если вы не освоите фортепиано, вы не будете голодать, если не выучите пали. Это хорошо, но именно из-за этого вы бросите свои занятия. Чтобы чем-то овладеть, необходим мощный стимул, и даже больше – не стимул, а наказание за отсутствие практики (не забывайте и о наградах за успехи!) И здесь Феррисс советует применить кардинальный метод – выписать чек на 100 долларов в фонд самой ненавистной для вас политической партии, а затем отдать его другу. Если вы бросите занятия и не освоите навык, ваш друг должен будет отправить чек адресату.

Четыре простых шага, предлагаемых Тимом Ферриссом, помогут вам научиться чему угодно и, в принципе, теперь у вас в распоряжении есть все, что нужно, чтобы становиться умнее чуть ли ни семимильными шагами. Однако и тут есть один важный нюанс – даже при огромном желании развивать мышление получается это не у всех. Мы считаем, что разобраться, почему так происходит, жизненно необходимо.

Что мешает становиться умнее

Несколько лет назад специалисты Департамента психологии Университета Эдинбурга и Института психиатрии Королевского колледжа в Лондоне провели исследование [Genetics and intelligence differences: five special findings, 2014], которое позволяет понять, почему одни люди умнее других.

Ученые сообщают, что разные люди обладают разным уровнем интеллекта, что объясняется генетической предрасположенностью. На уровень интеллекта частично влияет то, каким образом человек развивает способности, но наибольшее значение все же имеет генетика. И дело тут в мутациях ДНК – чем их меньше, тем умнее человек.

Также специалисты утверждают, что интеллектуальные способности не передаются по линии отца, а на наследственность влияет лишь интеллект матери. Он передается ребенку, а то, насколько умственно развит отец, не играет существенной роли. Получается, что на развитие человека в интеллектуальном плане влияет наследственность по материнской линии и мутации ДНК.

В результате при прочих одинаковых условиях одни люди оказываются более умными, чем другие, а сгладить разницу не поможет никакое образование. Однако это нужно рассматривать не как повод забрасывать развитие и пускать все на самотек. Развивать мышление необходимо, просто не стоит рассчитывать на феноменальные перемены и тем более на быстрые результаты.

Эту информацию мы привели для размышления, ведь многие люди удивляются, почему, несмотря на все попытки стать умнее, кто-то из их знакомых постоянно дает им фору, особого внимания повышению своего интеллекта при этом не уделяя. Нужно просто идти по намеченному пути, не сравнивая себя с другими, – это одна из самых частых и серьезных ошибок, но эта ошибка не единственная.

По результатам исследования компании Dell EMC, проведенного в 2011 году [WW Data More Than Doubling Every Two Years, 2011], объем информации в мире каждые два года увеличивается больше чем в два раза. Информации хоть завались, и вся она доступна, что может быть лучше?! Становись умнее круглые сутки! Но дело обстоит совсем иначе – несмотря на объемы и доступность знаний, работают они не на повышение интеллекта, а наоборот.

Перенасыщение информацией в мире налицо, но проблема не с тем, что люди используют ее не особо рационально, а с тем, насколько она ценна и применима на практике. Если человек не использует то, что знает, он засоряет сознание кучей ненужных сведений. И как раз излишки таких сведений приводят к информационным перегрузкам, и именно эта информационная перегрузка мешает развитию мышления и ума. Почему? Давайте узнаем.

Разнородная информация рассеивает внимание

Большие объемы информации на разную тему рассеивают внимание и мешают концентрации на важных вещах. Это доказал американский психолог Гленн Уилсон своим экспериментом «Инфомания» [The “Infomania” Study, 2005], в котором принимали участие офисные сотрудники.

Одна половина сотрудников выполняла свои прямые обязанности, а вторая все время отвлекалась на электронную почту, звонки и смс. По итогам дня провели тест IQ, и он показал, что коэффициент интеллекта второй группы упал на целых десять пунктов. Подобные отвлекающие факторы буквально съедают время и не дают спокойно заниматься обучением, получением полезных знаний и освоением новых навыков.

Доступность знаний мешает их запоминанию

Информация сегодня настолько доступна, что у человека пропадает необходимость ее запоминать. Исследования Колумбийского университета [Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips, 2011] показали, что человек лучше запоминает не саму информацию, а ее источник.

Ученые просили студентов напечатать несколько простых фактов. При этом половину участников проинформировали, что по окончании задания их работы сохранены не будут, а второй половине ничего не говорили, т.е. студенты были уверены, что смогут в любой момент вернуться к своим файлам.

Позже участникам дали задание назвать факты, которые они печатали. Оказалось, что факты запомнили лишь те, кто знал, что не смогут вновь открыть свои файлы. Те же, кто рассчитывал открыть свои работы, забыли, о чем писали.

Обилие информации ухудшает мыслительный процесс

Богатство информации и масса современных цифровых устройств ухудшают не только память, но и препятствуют глубокому мышлению, затрудняют понимание сведений и снижают способности к обучению вообще. Такого мнения придерживается Сьюзен Гринфилд, английская писательница и специалист по физиологии мозга [Computers may be altering our brains, 2011].

Эту же идею поддерживает и американский ученый, писатель и бывший редактор издания Harvard Business Review Николас Карр. В своей книге «Пустышка: что Интернет делает с нашими мозгами» [The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains, 2010] он приводит доказательства тому, что цифровой гипертекст приводит к дефрагментации знаний.

Когда человек ищет информацию в Интернете, он зачастую пропускает ее контекст, что тоже приводит к информационной перегрузке. А это снижает способность к запоминанию и не позволяет сопоставлять данные с опытом, хранимым долговременной памятью. В результате человек рассуждает поверхностно и становится рассеянным.

Однообразие подачи информации влияет не восприятие

Как вы знаете, есть три основных канала восприятия информации: восприятие через слух, через зрение и через тактильные ощущения. Чтобы информация запомнилась наверняка, лучше при запоминании использовать все три этих канала, т.е. услышать или проговорить, прочитать и записать.

Но сегодня все чаще используется Интернет, а это значит, что задействуется всего один канал – зрительный. Звуковой канал задействуется реже, а кинетический не задействуется вообще. Потому-то из всего того, что мы читаем в Сети, запоминается крайне мало.

Психолог Карин Харман Джеймс из Университета Индианы посвятила этому вопросу немало времени и сил, провела на данную тему ряд исследований и пришла к выводу [The effects of handwriting experience on functional brain development in pre-literate children, 2012], что запоминать лучше поможет переписывание (хотя бы частичное) того, что читает человек.

Да, вышеназванное исследование по большей части касается детей, но положение вещей от этого не меняется. Чтобы информация прочно закреплялась в памяти, нужно больше записывать. Не обязательно переписывать страницы текста – можно фиксировать знания тезисно, отмечая наиболее важные моменты.

Недоверие к информации снижает мотивацию

Большие объемы постоянно поступающей и обновляющейся информации – это, конечно, хорошо, ведь узнать можно практически обо всем. Но в то же время эти самые объемы и скорость распространения, а также простота и сотни вариантов использования данных снижают у людей доверие к ним.

Американский ученый и консультант по коммуникациям и технологиям Джон Хорриган провел исследование на тему того, как люди подходят к информации и фактам [How People Approach Facts and Information, 2017], и выяснил, что больше всего доверия люди испытывают к библиотекам, а менее всего – к соцсетям.

Это говорит о том, что каждый, кто хочет становиться умнее и развиваться интеллектуально, должен научиться адекватно оценивать источники, из которых черпает знания. Любая информация должна проверяться по нескольку раз, а если подтвердить ее невозможно, следует относить ее к разряду второстепенной.

Технологии приводят к социальной изоляции

Сегодня огромную популярность завоевало онлайн-обучение, и множество людей предпочитают обучаться, не выходя из дома. Но основные образовательные программы все так же проходят очно, и это совсем не просто так. Традиционное обучение – это социальный контакт, а он способствует не только развитию коммуникативных навыков, но и дисциплине и синхронизации учащихся.

Благодаря очному обучению учащиеся обмениваются знаниями и опытом, проникаются духом товарищества, развивают эмпатические навыки и эмоциональный интеллект. Если же непосредственного контакта между людьми нет, все это становится невозможным. Поэтому, чтобы стать умнее и развивать мышление, недостаточно сидеть дома и учиться чему-то. Нужно обязательно вести более-менее активную социальную жизнь и контактировать с другими людьми.

Полное погружение в информацию блокирует другие аспекты развития

Раз уж мы говорим об информационном пространстве, мы не ошибемся, сказав несколько слов и о виртуальном мире. Интернет-вселенная бесконечна, и в ее информационных потоках запросто можно раствориться, тратя жизнь на соцсети, мессенджеры, новостные ленты, электронные письма и компьютерные игры.

Но в один прекрасный момент придет время жить реальной жизнью. А она требует полезных знаний и важных навыков, различных способностей и умений. Это значит, что нельзя позволять себе с головой погружаться в информацию. Нужно оставлять время и на другие аспекты развития, общаться с людьми, иметь хобби, открывать новые места, применять знания на практике.

Из всего сказанного можно сделать вывод, что развитие мышления зависит именно от того, как мы используем свой ум уже сегодня и сейчас: на что тратим время, чем интересуемся, как предпочитаем общаться и учиться, какие источники информации берем в работу, применяем ли знания на практике.

Все, о чем мы поговорили, должно еще раз указать нам: чтобы стать умнее, нужно пользоваться своим умом с умом, вы уж простите за тавтологию. Наше сегодня формирует наше завтра, и если мы начнем с головой подходить к тому, чем занимаемся, жить осознанно, ценить свое время и здоровье и, конечно же, стремиться к интеллектуальному росту, тогда наше мышление само по себе будет развиваться без особых усилий с нашей стороны.

Заключение

Сегодня мы рассказали о множестве интересных вещей, но среди них нет ни одного упоминания того, что кто-то по какой-то причине не может стать умнее. Мы хотим сказать, что никакие обстоятельства, никакие мнения со стороны и даже никакие гены и научные исследования не должны быть для вас преградой к личностному и интеллектуальному росту.

Поверьте, любой человек может развиваться и становиться лучше. Решающую роль играет желание расти, расширять границы и познавать. И это не просто мотивация, а факт, которому можно найти массу подтверждений в истории. Знаете ли вы, что:

• Уинстона Черчилля не перевели из шестого класса в седьмой, а став взрослым, он долго не мог занять ни одного политического поста.
• Томасу Эдисону говорили, что он настолько туп, что ему нет смысла учиться, а прежде чем создать рабочую лампочку, он ошибся сотню раз.
• Стивену Спилбергу трижды не удавалось поступить в университет, о котором он мечтал, и впоследствии он даже бросил учебу.
• Уолта Диснея уволили с одной из первых работ, посчитав его человеком без воображения и толковых идей.
• Альберт Эйнштейн произнес первое слово лишь в четыре года, писать начал в семь лет, а учителя называли его умственно отсталым.
• Чарльз Дарвин ничем не выделялся в школе, и учителя считали его совершенно посредственным учеником.
• Дика Чейни два раза отчисляли и Йели, но это не помешало ему позже занять пост вице-президента США.
• Сидни Пуатье после первой кинопробы сказали, что он никудышный актер и его место у раковины с грязной посудой.
• Харрисону Форду после его первых съемок сказали, что он ничего не добьется, и порекомендовали отказаться от актерства.
• Джеймс Дайсон впервые создал работающий прототип пылесоса, но этот прототип был 5127 по счету – 5126 оказывались неудачными.

Перечисленные люди (их список, кстати, можно продолжать еще очень долго) служат прямым доказательством тому, что становиться умным и достигать целей можно и нужно, независимо не от чего. Хотите развивать мышление – все в ваших руках! Нет никаких препятствий, которые помешали бы вам, если вы на самом деле этого желаете!

Безусловно, в нашей статье мы не затронули массы других важных вопросов о развитии интеллекта, но этого и не требовалось, ведь у нас уже есть материалы, которые раскроют вам, если уж не все, то многие секреты того, как становиться умным.

Далее вы найдете ссылки на полезные материалы нашего сайта, посвященные развитию мышления, с огромным количеством советов, рекомендаций, техник и упражнений, которые позволят вам стать умнее. Но прежде мы хотим предложить вам пройти хотя бы одну (а еще лучше – обе) из наших обучающих программ по развитию мышления:

И, конечно, для самых любознательных и дотошных – ссылки на все научные источники, информацию из которых мы использовали при написании статьи. Читайте и разбирайтесь во всем.

Научные источники:

• James Flynn “Intelligence and Human Progress”, 2013 (на англ. языке)
• A Cross-Temporal Meta-Analysis of Raven’s Progressive Matrices: Age groups and developing versus developed countries, 2015 (на англ. языке)
• 23 Daily Habits That Will Make You Smarter by Maggie Zhang, 2016 (на англ. языке)
• Short-term meditation training improves attention and self-regulation by Michael Posner, 2007 (на англ. языке)
• Yi-Yuan Tang “The Neuroscience of Mindfulness Meditation: How the Body and Mind Work Together to Change Our Behaviour”, 2017 (на англ. языке)
• Mozart effect (на англ. языке)
• The Mozart Effect: An Artifact of Preference by Kristin M. Nantais and E. Glenn Schellenberg, 1999 (на англ. языке)
• Music lessons enhance IQ by Glenn Schellenberg, 2004 (на англ. языке)
• Physical Activity and Cognitive Functioning of Children: A Systematic Review by Ilona Bidzan-Bluma and Małgorzata Lipowska, 2018 (на англ. языке)
• Genetics and intelligence differences: five special findings by Plomin and I. J. Deary, 2014 (на англ. языке)
• WW Data More Than Doubling Every Two Years, 2011 (на англ. языке)
• The “Infomania” Study by Glenn Wilson, 2005 (на англ. Языке, файл скачивается автоматически)
• Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips by Betsy Sparrow, Jenny Liu and Daniel M. Wegner, 2011 (на англ. языке)
• Susan Greenfield: Computers may be altering our brains, 2011 (на англ. языке)
• Nicholas Carr “The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains”, 2010 (на англ. языке)
• The effects of handwriting experience on functional brain development in pre-literate children by Karin Harman James, 2012 (на англ. языке)
• How People Approach Facts and Information by John B. Horrigan, 2017 (на англ. языке)

Полезные материалы 4Brain:

В вашем распоряжении целый арсенал мощных приемов. Начните применять их сегодня, и уже завтра ваше интеллектуальное развитие поднимется на новый уровень. Желаем вам удачи и до скорой встречи!

Секрет воспитания умных детей

Блестящий ученик, Джонатан прошел через начальную школу. Он легко выполнял свои задания и регулярно зарабатывал As. Джонатан ломал голову над тем, почему некоторые из его одноклассников борются с трудностями, и его родители сказали ему, что у него особый дар. Однако в седьмом классе Джонатан внезапно потерял интерес к школе, отказавшись делать домашние задания или готовиться к тестам. Как следствие, его оценки резко упали. Его родители пытались укрепить уверенность сына, уверяя его, что он очень умен.Но их попытки не смогли заинтересовать Джонатана (который состоит из нескольких детей). Их сын утверждал, что учеба в школе скучная и бессмысленная.

Наше общество поклоняется талантам, и многие люди считают, что обладание превосходным интеллектом или способностями — наряду с уверенностью в этих способностях — является рецептом успеха. На самом деле, однако, более 35 лет научных исследований показывают, что чрезмерный упор на интеллект или талант делает людей уязвимыми для неудач, боясь проблем и не желающих исправлять свои недостатки.

Результат проявляется в детях, подобных Джонатану, которые проходят через первые классы, опасаясь, что академическая успеваемость без усилий определяет их как умных или одаренных. Такие дети неявно убеждены в том, что интеллект является врожденным и неизменным, поэтому стремление учиться кажется гораздо менее важным, чем быть (или выглядеть) умным. Эта вера также заставляет их видеть проблемы, ошибки и даже необходимость прилагать усилия как угрозу своему эго, а не как возможности для улучшения.И это заставляет их терять уверенность и мотивацию, когда работа становится для них нелегкой.

Восхваление врожденных способностей детей, как это делали родители Джонатана, укрепляет этот образ мышления, который также может помешать молодым спортсменам или работникам и даже бракам реализовать свой потенциал. С другой стороны, наши исследования показывают, что обучение людей «установке на рост», которая поощряет сосредоточение внимания на «процессе» (состоящем из личных усилий и эффективных стратегий), а не на интеллекте или таланте, помогает им достичь высоких результатов. успевающие в школе и в жизни.

Возможность поражения
Я впервые начал исследовать основы человеческой мотивации и то, как люди проявляют настойчивость после неудач, будучи аспирантом факультета психологии Йельского университета в 1960-х годах. Эксперименты на животных, проведенные психологами Мартином Селигманом, Стивеном Майером и Ричардом Соломоном, работавшие тогда в Пенсильванском университете, показали, что после неоднократных неудач большинство животных приходят к выводу, что ситуация безнадежна и не поддается контролю. Исследователи обнаружили, что после такого опыта животное часто остается пассивным, даже если оно может произвести изменения — состояние, которое они назвали выученной беспомощностью.

Люди тоже могут научиться быть беспомощными, но не все так реагируют на неудачи. Я задавался вопросом: почему некоторые ученики сдаются, когда сталкиваются с трудностями, в то время как другие, которые не имеют более навыков, продолжают стремиться и учиться? Один ответ, как я вскоре обнаружил, заключался в том, что люди верят в , почему они потерпели неудачу.

В частности, приписывание плохой работы отсутствию способностей подавляет мотивацию больше, чем вера в то, что виновато отсутствие усилий. В 1972 году, когда я учил группу учеников начальной и средней школы, которые демонстрировали беспомощное поведение в школе, что недостаток усилий (а не отсутствие способностей) приводит к их ошибкам в математических задачах, дети учились продолжать попытки, когда проблемы решались. жесткий.Они также решили гораздо больше проблем, даже несмотря на трудности. Другая группа беспомощных детей, которых просто вознаграждали за успехи в решении более простых задач, не улучшила свою способность решать сложные математические задачи. Эти эксперименты были ранним признаком того, что сосредоточение усилий может помочь преодолеть беспомощность и добиться успеха.

Последующие исследования показали, что самые настойчивые ученики вообще не задумываются о собственных неудачах, а вместо этого думают об ошибках как о проблемах, которые необходимо решить.В 1970-х годах в Университете Иллинойса я вместе со своей тогда аспиранткой Кэрол Динер попросил 60 пятиклассников подумать вслух, пока они решают очень сложные задачи распознавания образов. Некоторые студенты оборонительно реагировали на ошибки, очерняя свои навыки комментариями типа «У меня никогда не было хорошей памяти», и их стратегии решения проблем ухудшились.

Другие, тем временем, сосредоточились на исправлении ошибок и оттачивании своих навыков. Один посоветовал себе: «Я должен сбавить скорость и попытаться понять это.«Особенно вдохновили двое школьников. Один из них, столкнувшись с трудностями, пододвинул свой стул, потер руки, причмокнул губами и сказал: «Я люблю вызовы!» Другой, также столкнувшись с трудными проблемами, посмотрел на экспериментатора и одобрительно заявил: «Я был , надеясь, что это будет информативным!» Как и ожидалось, студенты с таким отношением превзошли свои когорты в этих исследованиях.

Два взгляда на интеллект
Несколько лет спустя я разработал более широкую теорию того, что разделяет два основных класса учащихся — беспомощных и ориентированных на мастерство.Я понял, что эти разные типы студентов не только по-разному объясняют свои неудачи, но также придерживаются разных «теорий» интеллекта. Беспомощные полагают, что интеллект — это фиксированная черта: у вас есть только определенное количество, и все. Я называю это «установкой на данность». Ошибки подрывают их уверенность в себе, потому что они приписывают ошибки отсутствию способностей, которые они не в силах изменить. Они избегают проблем, потому что проблемы делают ошибки более вероятными и менее умными.Подобно Джонатану, такие дети избегают усилий, полагая, что тяжелая работа означает, что они глупы.

мастерство ориентированных на детей, с другой стороны, думаю, что интеллект податлив и может быть разработана на основе образования и тяжелой работы. Они хотят учиться превыше всего. В конце концов, если вы верите, что можете расширить свои интеллектуальные навыки, вы хотите именно этого. Поскольку промахи происходят из-за недостатка усилий или приобретенных навыков, а не фиксированных способностей, их можно исправить с помощью настойчивости.Вызовы скорее подпитывают, чем пугают; они предлагают возможности учиться. Мы предсказывали, что ученикам с такой установкой на рост будет суждено добиться больших успехов в учебе и, скорее всего, они будут лучше своих сверстников.

Мы подтвердили эти ожидания в исследовании, опубликованном в начале 2007 года. Психологи Лиза Блэквелл, тогда работавшая в Колумбийском университете, и Кали Х. Тжесневски, тогда в Стэнфордском университете, и я наблюдали за 373 студентами в течение двух лет во время перехода в неполную среднюю школу, когда работа становится более сложной, а оценки — более строгими, чтобы определить, как их образ мышления может повлиять на их оценки по математике.В начале седьмого класса мы оценили образ мышления учащихся, попросив их согласиться или не согласиться с такими утверждениями, как «Ваш интеллект — это нечто очень важное в вас, и вы не можете его изменить». Затем мы оценили их взгляды на другие аспекты обучения и посмотрели, что случилось с их оценками.

Как мы и предсказывали, ученики с установкой на рост чувствовали, что учеба является более важной целью в школе, чем получение хороших оценок. Кроме того, они высоко ценили тяжелый труд, считая, что чем больше вы над чем-то трудитесь, тем лучше вы станете в этом.Они понимали, что даже гениям нужно много работать для достижения своих великих достижений. Столкнувшись с неудачей, например с неутешительной оценкой за тест, ученики с установкой на рост сказали, что они будут больше учиться или попробовать другую стратегию усвоения материала.

Однако ученики, придерживавшиеся фиксированного мышления, беспокоились о том, чтобы выглядеть умными и меньше заботились об обучении. Они отрицательно относились к усилиям, считая, что необходимость много работать над чем-то является признаком низкой способности.Они думали, что человеку с талантом или интеллектом не нужно много работать, чтобы преуспеть. Приписывая плохую оценку своему собственному отсутствию способностей, люди с фиксированным мышлением сказали, что в будущем они будут изучать минус , постараются никогда больше не изучать этот предмет и рассмотрят возможность обмана на будущих тестах.

Такие расхождения во взглядах оказали драматическое влияние на результаты. В начале средней школы результаты тестов по математике учеников с установкой на рост были сопоставимы с оценками учеников с установкой на данность.Но по мере усложнения работы ученики с установкой на рост проявляли большую настойчивость. В результате к концу первого семестра их оценки по математике превзошли оценки других студентов — и разрыв между двумя группами продолжал увеличиваться в течение двух лет, в течение которых мы следовали за ними.

Вместе с психологом Хайди Грант Халворсон, которая сейчас учится в Колумбийском университете, я обнаружил аналогичную взаимосвязь между мышлением и достижениями в исследовании 2003 года 128 студентов первого курса Колумбийского университета, которые были зачислены на сложный курс общей химии.Хотя все ученики заботились об оценках, самые высокие оценки получали те, кто уделял большое внимание обучению, а не показывал, что они сообразительны по химии. Сосредоточенность на стратегиях обучения, усилия и настойчивость окупились для этих студентов.

Устранение недостатков
Вера в фиксированный интеллект также заставляет людей менее охотно признавать ошибки или противостоять и исправлять свои недостатки в школе, на работе и в своих социальных отношениях.В опубликованном в 1999 году исследовании 168 первокурсников, поступающих в Гонконгский университет, где все инструкции и курсовая работа ведется на английском языке, мы с тремя гонконгскими коллегами обнаружили, что студенты с установкой на рост, плохо сдавшие экзамен на знание английского языка, были далеко более склонны пройти коррекционный курс английского языка, чем студенты с низкими баллами и фиксированным мышлением. Студенты с застойным взглядом на интеллект, по-видимому, не хотели признавать свой дефицит и, таким образом, упускали возможность исправить его.

Установление на данность может аналогичным образом препятствовать общению и прогрессу на рабочем месте, когда ведущие менеджеры и сотрудники препятствуют конструктивной критике и советам или игнорируют их. Исследования психологов Питера Хеслина из Университета Нового Южного Уэльса в Австралии, Дона Вандевалла из Южного методистского университета и Гэри Лэтэма из Университета Торонто показывают, что менеджеры с фиксированным мышлением с меньшей вероятностью будут искать или приветствовать обратную связь от своих сотрудников, чем менеджеров с установкой на рост.Предположительно, менеджеры с установкой на рост считают себя незавершенными и понимают, что им нужна обратная связь для улучшения, тогда как начальники с установкой на данность с большей вероятностью будут рассматривать критику как отражение своего основного уровня компетентности. Если предположить, что другие люди тоже не могут измениться, руководители с установкой на данность также с меньшей вероятностью будут наставлять своих подчиненных. Но после того, как Хеслин, Вандевалле и Лэтхэм ознакомили менеджеров с ценностями и принципами установки на рост, руководители стали более охотно обучать своих сотрудников и давать более полезные советы.

Образ мышления также может повлиять на качество и долговечность личных отношений из-за желания или нежелания людей справляться с трудностями. Согласно исследованию 2006 года, которое я проводил с психологом Ларой Каммрат, ныне работающей в Университете Уэйк Форест, люди с установкой на данность с меньшей вероятностью, чем люди с установкой на рост, будут обсуждать проблемы в своих отношениях и пытаться их решить. В конце концов, если вы думаете, что черты человеческой личности более или менее неизменны, восстановление отношений кажется в значительной степени бесполезным.Однако люди, которые верят, что люди могут меняться и расти, более уверены в том, что решение проблем в их отношениях приведет к решению.

Правильная похвала
Как передать нашим детям установку на рост? Один из способов, рассказывая истории о достижениях, которые являются результатом напряженной работы. Например, рассказ о математических гениях, которые были более или менее рождены таким образом, ставит учеников в фиксированное мышление, но описания великих математиков, которые влюбились в математику и развили удивительные навыки, порождают установку на рост, как показали наши исследования. .Люди также передают мировоззрение через похвалу. Хотя многие, если не большинство, родители считают, что они должны воспитывать детей, рассказывая им, насколько они умны и талантливы, наши исследования показывают, что это заблуждение.

В исследованиях с участием нескольких сотен пятиклассников, опубликованных в 1998 году, например, психолог Клаудия М. Мюллер, ныне работающая в Стэнфорде, и я задавали детям вопросы из невербального теста IQ. После первых 10 задач, с которыми большинство детей справлялось неплохо, мы их хвалили.Мы похвалили некоторых из них за их интеллект: «Вау… это действительно хороший результат. Вы должны уметь это делать ». Мы поблагодарили других за их работу: «Вау… это действительно хороший результат. Вы, должно быть, очень много работали ».

Мы обнаружили, что похвала интеллекта чаще поощряет установку на данность, чем похлопывание по спине за усилие. Например, те, кого поздравляли за их интеллект, уклонялись от сложного задания — они хотели взамен легкого — гораздо чаще, чем дети аплодировали их процессу.(Большинство из тех, кого хвалили за их упорный труд, хотели поставить сложную задачу, на которой они могли бы учиться.) Когда мы все равно ставили всем трудные задачи, те, кого хвалили за ум, разочаровывались, сомневаясь в своих способностях. И их оценки, даже по более легкому набору задач, который мы дали им позже, снизились по сравнению с их предыдущими результатами по аналогичным задачам. Напротив, учащиеся, которых хвалили за их упорный труд, не теряли уверенности, когда сталкивались с более сложными вопросами, и их успеваемость заметно улучшалась на последующих более легких задачах.

Создайте свой образ мыслей
Помимо поощрения установки на рост посредством похвалы за усилия, родители и учителя могут помочь детям, давая четкие инструкции относительно разума как обучающей машины. Блэквелл, Тшесневски и я разработали семинар из восьми занятий для 91 ученика, чьи оценки по математике в первый год средней школы ухудшались. Сорок восемь учеников получили инструкции только по учебным навыкам, в то время как остальные посетили сочетание занятий по изучению навыков и занятий, в которых они узнали об установке на рост и о том, как применять ее к школьной работе.

На занятиях с установкой на рост студенты читали и обсуждали статью под названием «Вы можете развить свой мозг». Их учили, что мозг похож на мышцу, которая становится сильнее по мере использования, и что обучение побуждает нейроны мозга создавать новые связи. Благодаря такому обучению многие ученики начали рассматривать себя как агентов развития своего собственного мозга. Студенты, которым было скучно или мешало, сидели и записывали. Один особенно непослушный мальчик поднял глаза во время обсуждения и сказал: «Вы имеете в виду, что я не должен быть глупым?»

По мере прохождения семестра оценки по математике детей, которые учились только учебным навыкам, продолжали снижаться, тогда как оценки учащихся, прошедших обучение с установкой на рост, перестали падать и начали возвращаться к своим прежним уровням.Несмотря на то, что они не знали, что существует два типа обучения, учителя сообщили, что заметили значительные мотивационные изменения у 27 процентов детей, участвовавших в семинаре по установлению мышления роста, по сравнению с 9 процентами учеников в контрольной группе. Один учитель написал: «Ваш семинар уже дал эффект. L [наш непослушный студент-мужчина], который никогда не прилагает дополнительных усилий и часто не сдает домашнее задание вовремя, на самом деле засиделся допоздна, чтобы закончить задание раньше, чтобы я мог его просмотреть и дать ему возможность исправить его.Он получил оценку B +. (Он получал Cs и ниже.) »

Другие исследователи повторили наши результаты. Психологи Кэтрин Гуд, которая сейчас учится в колледже Баруха, Джошуа Аронсон из Нью-Йоркского университета и Майкл Инзлихт, сейчас работает в Университете Торонто, сообщили в 2003 году, что семинар, посвященный развитию мышления, повысил результаты семиклассников по математике и английскому языку. В исследовании 2002 года Аронсон, Гуд (в то время аспирант Техасского университета в Остине) и их коллеги обнаружили, что студенты колледжей стали получать больше удовольствия от учебы, ценить ее более высоко и получать более высокие оценки в результате обучения, которое способствовало развитию учебы. установка на рост.

Теперь мы инкапсулировали такую ​​инструкцию в интерактивной компьютерной программе под названием Brainology. Его пять модулей рассказывают студентам о мозге — о том, что он делает и как улучшить его работу. В виртуальной лаборатории мозга пользователи могут нажимать на области мозга, чтобы определить их функции, или на нервные окончания, чтобы увидеть, как формируются или укрепляются связи, когда люди учатся. Пользователи также могут консультировать виртуальных учеников с проблемами, чтобы научиться справляться с трудностями в учебе; Кроме того, пользователи ведут онлайн-журнал своей учебной практики.

семиклассников Нью-Йорка, которые тестировали Brainology, сказали нам, что программа изменила их взгляд на обучение и способы его продвижения. Один из них написал: «Моя любимая вещь в мозгологии — это часть нейронов, где, когда вы [sic] изучаете что-то, возникают связи, и они продолжают расти. Я всегда их представляю, когда учусь в школе ». Учитель сказал о студентах, которые использовали программу: «Они предлагают практиковаться, учиться, делать заметки или уделять внимание, чтобы установить связи».

Обучение детей такой информации — это не просто уловка, чтобы заставить их учиться.Люди вполне могут отличаться интеллектом, талантом и способностями. И все же исследования сходятся к выводу, что великие достижения и даже то, что мы называем гением, обычно являются результатом многих лет страсти и преданности делу, а не чего-то, что естественно вытекает из дара. Моцарт, Эдисон, Кюри, Дарвин и Сезанн не просто родились с талантом; они культивировали его огромными и постоянными усилиями. Точно так же тяжелая работа и дисциплина больше способствуют школьной успеваемости, чем IQ.

Такие уроки применимы почти ко всем человеческим начинаниям. Например, многие молодые спортсмены ценят талант больше, чем тяжелый труд, и поэтому становятся необучаемыми. Точно так же многие люди мало что достигают на своей работе без постоянной похвалы и поощрения для поддержания их мотивации. Однако, если мы будем способствовать развитию в наших домах и школах, мы дадим нашим детям инструменты, чтобы преуспеть в их занятиях и стать продуктивными работниками и гражданами.
—Кэрол С.Двек

А для усилий
Согласно опросу, проведенному нами в середине 1990-х годов, 85 процентов родителей считали, что похвала способностей или интеллекта детей, когда они хорошо учатся, важна для того, чтобы они чувствовали себя умными. Но наша работа показывает, что похвала детского интеллекта делает ребенка хрупким и защищающимся. То же самое и с общей похвалой, предполагающей устойчивую черту характера, например: «Ты хороший художник». Однако похвала может быть очень ценной, если она сформулирована тщательно.Похвала за конкретный процесс, который ребенок использовал для выполнения чего-либо, способствует мотивации и уверенности, фокусируя внимание детей на действиях, ведущих к успеху. Такая похвала за процесс может включать похвалу за усилия, стратегии, сосредоточенность, настойчивость перед лицом трудностей и готовность принимать вызовы. Ниже приведены примеры таких сообщений:

Вы хорошо рисовали. Мне нравятся детали, которые вы добавили на лица людей.

Вы действительно готовились к экзамену по обществознанию.Вы читали материал несколько раз, обрисовывали его в общих чертах и ​​проверяли себя на нем. Это действительно сработало!

Мне нравится, как вы пробовали множество различных стратегий для решения этой математической задачи, пока наконец не получили ее.

Это было трудное задание по английскому, но вы выполняли его, пока не выполнили его. Вы оставались за своим столом и сохраняли концентрацию. Замечательно!

Мне нравится, что вы взяли на себя этот сложный проект для своего научного класса.Потребуется много работы — проведение исследований, проектирование устройства, изготовление деталей и сборка. Вы узнаете много интересного.

Родители и учителя также могут научить детей получать удовольствие от процесса обучения, выражая положительный взгляд на проблемы, усилия и ошибки. Вот несколько примеров:

Мальчик, это сложно — это весело.

Ой, извините, это было слишком просто — неинтересно. Давайте займемся чем-нибудь более сложным, чему вы сможете научиться.

Давайте все поговорим о том, с чем мы боролись сегодня и чему научились. Я пойду первым.

Ошибки такие интересные. Вот замечательная ошибка.

Давайте посмотрим, что мы можем извлечь из этого.
—C.S.D.

Видео AI — Анализ видеоконтента

Точный анализ видео

Video Intelligence API автоматически распознает более 20000 объектов, мест, и действия в сохраненном и потоковом видео.Он также различает смену сцены и извлекает обширные метаданные на уровне видео, кадра или кадра. Используйте в сочетании с AutoML Video Intelligence для создания собственных меток настраиваемых объектов для категоризации содержание.

Упростите управление медиа

Найдите ценность в обширных архивах, сделав носители доступными для поиска и поиска. Выполняйте поиск в каталоге видео так же, как в текстовых документах.Извлекать метаданные, которые также можно использовать для индексации, организации и поиска вашего видеоконтента. как контроль и фильтрация контента для наиболее релевантного.

Простое создание интеллектуальных видеоприложений

Получайте ценные сведения из видео практически в реальном времени с помощью сервис аннотации потокового видео и запуск событий на основе обнаруженных объектов.Создавайте привлекательный клиентский опыт с помощью основных роликов, рекомендаций, интерактивные видео и многое другое.

Автоматизация дорогостоящих рабочих процессов

Сократите время и затраты, связанные с расшифровкой видео и созданием закрытых подписи, а также отметку и фильтрацию неприемлемого контента.

Обработка и хранение в Google Cloud

Полная интеграция с Облачное хранилище для удобного хранения и загрузки видео в вашу модель.Выберите регион, в котором будет происходить обработка, и выберите из любого региона где доступен Google Cloud. Получите выгоду от последовательного API, низкая задержка и скорость для нескольких классов хранения.

Коробка эмоционального интеллекта для тренировки мозга

— набор!

РАЗВИТИЕ МОЗГА И ЭМОЦИОНАЛЬНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — ОДНА НИЗКАЯ ЦЕНА!

Эта книга «Тренировка мозга» содержит проверенные шаги и стратегии для увеличения силы разума с помощью невероятных стратегий тренировки мозга для концентрации, ясности ума, умственного сосредоточения, улучшения памяти и многого другого!

Только сегодня получите эту удивительную книгу Amazon по невероятно сниженной цене!

Большинство людей не осознают невероятную силу человеческого мозга и то, на что он способен.Но есть одна загвоздка: мозг нужно тренировать определенным образом, чтобы он совпадал и коррелировал с вашим желаемым результатом и тем, как вы хотели бы его использовать.

В «Тренинге мозга» вы откроете для себя ключевые стратегии и упражнения, которые помогут вам изменить свой мозг и сформировать его так, чтобы он думал так, как вы хотите, и достигал того, чего вы хотите.

Эта книга специально разбита на главы, которые необходимо читать в хронологическом порядке. Это важно, поскольку для достижения наилучших результатов в первую очередь необходимо улучшить определенные области вашего интеллекта.

Мы будем охватывать темы от простых домашних упражнений до базового нейро-лингвистического программирования, чтобы улучшить определенные психические функции и получить ясность о том, как работает ваше сознание.

Это правда — есть способ получить полный контроль и раскрыть истинную силу своего разума!

Вот предварительный обзор того, что вы узнаете …

• Сила тренировки мозга и правда, лежащая в основе нейропластичности
• Подготовка к тренировке мозга
• Стратегии тренировки мозга для беспрецедентной концентрации
• Улучшение памяти и разработка фотографии Память с тренировкой мозга
• Стресс, формирование привычек и тренировка мозга
• Нейролингвистическое программирование для начинающих

Эта книга «Эмоциональный интеллект» содержит проверенные шаги и стратегии того, как быстро справиться со своими эмоциями с помощью эмоционального интеллекта!

Только сегодня купите эту удивительную книгу Amazon по этой низкой цене.

Слышали ли вы когда-нибудь поговорку: «Управляйте своими эмоциями, и вы, в свою очередь, станете хозяином своей жизни»?

Эмоциональный интеллект — это термин, который большинство людей, кажется, не понимают, и это очень прискорбно, потому что ваши эмоции — единственная реальность, которая действительно существует. Вы понимаете, насколько сильны ваши эмоции? Просто чтобы дать вам пример, эмоции могут заставить вас впасть в самую глубокую яму отчаяния или заставить вас почувствовать самый волнующий уровень покоя, радости, счастья, удовлетворенности, успеха, возбуждения, мотивации, желания, любви и список можно продолжать и продолжать.

Самое удивительное в эмоциях и чувствах заключается в том, что если вы используете эмоциональный интеллект в своей жизни, вы можете буквально выбирать, какие эмоции вы хотите испытывать и когда вы хотите их испытывать.

Я надеюсь, что эти восемь глав дадут вам быстрый путь к достижению эмоционального интеллекта. Эмоциональный интеллект — это то, что вы можете активно формировать и оттачивать сознательно, но я скажу, что это требует определенных усилий с вашей стороны. Эта книга воодушевит вас, воодушевит и, что наиболее важно, направит вас к более глубокому пониманию ваших эмоций и чувств, а также их значения.

Вот предварительный обзор того, что вы узнаете …

• Поймите, что такое эмоциональный интеллект
• Овладейте навыками межличностного общения для истинного эмоционального интеллекта
• Как использовать медитацию для повышения эмоционального интеллекта
• Повышение вашего самосознания и Доверие к себе
• Эмоциональный интеллект как он связан с внимательностью
• Развитие коммуникативных навыков с помощью эмоционального интеллекта
• Как эмоциональный интеллект сделает вас более харизматичным
• Эмоциональный интеллект, хорошее самочувствие и уверенность в себе
• Многое, многое другое!

Получите копию сегодня и ПОЛУЧИТЕ 2 ОТЛИЧНЫХ КНИГИ ЗА 1 НИЗКУЮ ЦЕНУ!

Центральное разведывательное управление: 9781499250640: Amazon.com: Книги

В то время как Комитет тайной переписки тайно встречался в Филадельфии с агентами Франции, Артур Ли встречался в Лондоне с Пьером-Огюстэном Кароном де Бомарше, успешным автором Севильского цирюльника (а затем и «Женитьба Фигаро»), который был французский агент. Завышенные отчеты Ли о силе патриотов, которые либо он сфабриковал для блага Бомарше, либо были предоставлены постоянным корреспондентом Ли, Сэмом Адамсом, побудили француза стать на сторону Америки.Бомарше неоднократно призывал французский суд оказать немедленную помощь американцам, а 29 февраля 1776 г. обратился к памятнику Людовику XVI, в котором цитировал предложение Ли о секретном долгосрочном торговом договоре в обмен на секретную помощь в войне за независимость. Бомарше объяснил, что Франция может предоставить такую ​​помощь, не подвергая себя компромиссу, но настаивал на том, что «успех плана полностью зависит от быстроты, а также от секретности: ваше величество лучше всех знает, что секретность — это душа бизнеса, а в политике — проект. однажды раскрытый — проект обречен на провал.»В мемориале Бомарше представил план, в котором предлагалось создать коммерческую торговую фирму в качестве прикрытия для секретной французской помощи; он запросил и получил один миллион ливров на создание для этой цели фирмы, известной как Roderigue Hortalez et Cie. За мемориалом Бомарше последовал памятник 12 марта 1776 года, посвященный министру иностранных дел Франции графу де Верженну. Королевское согласие было получено, и к тому времени, когда Силас Дин прибыл в Париж, французская помощь уже была в пути. патриоты.Дин расширил франко-американские отношения, работая с Бомарше и другими французскими торговцами, чтобы закупить корабли, нанять каперов, нанять французских офицеров и закупить французские военные поставки, объявленные «излишками» для этой цели. 26 сентября 1776 года Континентальный конгресс избрал троих. уполномоченные Суда Франции, Бенджамин Франклин, Томас Джефферсон и Сайлас Дин, постановив, что «секретность будет соблюдаться до следующего постановления Конгресса; и что до получения разрешения Конгресса на раскрытие подробностей этого дела ни одному члену не разрешается сказать что-либо еще по этому поводу, кроме того, что Конгресс предпринял такие шаги, которые они сочли необходимыми с целью получения иностранного союза.«Из-за болезни жены Джефферсон не мог служить, и на его место был назначен Артур Ли. С прибытием Франклина во Францию ​​29 ноября 1776 года — в первую годовщину основания Комитета тайной переписки — жизненно важная французская миссия стала центр разведки и пропаганды для Европы, неофициальное дипломатическое представительство, центр по координации помощи секретных союзников Америки и пункт вербовки таких французских офицеров, как Лафайет и Кальб. В октябре 1777 года Континентальная армия одержала решающую победу над британцами. Саратога, а 6 февраля 1778 г. был подписан франко-американский союзный договор.30 марта 1778 года Франклин, Ли и Дин были приняты французским двором как представители Соединенных Штатов Америки, а 7 июля того же года французский флот графа д’Эстена бросил якорь в реке Делавэр. Франция была в состоянии войны; миссия в Париж была успешной. Испания, по настоянию министра иностранных дел Франции Вержена, выделила один миллион ливров Франции на операцию Hortalez et Cie. Но это не было началом тайной помощи Испании патриотам. Летом 1776 года Луис де Унзага-и-Амезага, губернатор Новой Испании в Новом Орлеане, в частном порядке доставил из королевских запасов около десяти тысяч фунтов пороха капитану Джорджу Гибсону и лейтенанту Линну из Совета обороны Вирджинии.Порох, доставленный вверх по Миссисипи под защитой испанского флага, позволил сорвать планы британцев по захвату форта Питт.

Как искусственный интеллект меняет мир

Большинство людей не очень знакомы с концепцией искусственного интеллекта (ИИ). Например, когда 1500 руководителей высшего звена в США в 2017 году спросили об ИИ, только 17% ответили, что знакомы с ним. ¹ Некоторые из них не были уверены, что это было и как это повлияет на их конкретные компании.Они понимали, что существует значительный потенциал для изменения бизнес-процессов, но не понимали, как ИИ можно развернуть в их собственных организациях.

Несмотря на то, что ИИ широко не знакомо, это технология, которая меняет все сферы жизни. Это универсальный инструмент, который позволяет людям переосмыслить то, как мы интегрируем информацию, анализируем данные и используем полученные знания для улучшения процесса принятия решений. Мы надеемся, что с помощью этого всеобъемлющего обзора мы объясним ИИ аудитории, состоящей из политиков, лидеров общественного мнения и заинтересованных наблюдателей, и продемонстрируем, как ИИ уже меняет мир и поднимает важные вопросы для общества, экономики и управления.

В этой статье мы обсуждаем новые приложения в области финансов, национальной безопасности, здравоохранения, уголовного правосудия, транспорта и умных городов, а также рассматриваем такие вопросы, как проблемы доступа к данным, алгоритмическая предвзятость, этика и прозрачность ИИ, а также юридическая ответственность за решения ИИ. . Мы противопоставляем нормативные подходы США и Европейского союза и заканчиваем тем, что даем ряд рекомендаций для получения максимальной отдачи от ИИ, при этом защищая важные человеческие ценности. ²

Чтобы максимизировать преимущества ИИ, мы рекомендуем девять шагов вперед:

• Поощрять больший доступ к данным для исследователей без ущерба для личной конфиденциальности пользователей,
• инвестируют больше государственного финансирования в несекретные исследования ИИ,
• продвигает новые модели цифрового образования и развития кадрового потенциала ИИ, чтобы сотрудники обладали навыками, необходимыми в экономике 21 ^{-го века} ,
• создать федеральный консультативный комитет по ИИ для выработки рекомендаций по политике,
• взаимодействуют с государственными и местными чиновниками, чтобы они проводили эффективную политику,
• регулируют общие принципы ИИ, а не конкретные алгоритмы,
• серьезно относятся к жалобам на предвзятость, чтобы ИИ не копировал историческую несправедливость, несправедливость или дискриминацию в данных или алгоритмах,
• поддерживают механизмы надзора и контроля со стороны человека, а
• наказывать злонамеренное поведение ИИ и способствовать кибербезопасности.

Хотя не существует единого согласованного определения, обычно считается, что ИИ относится к «машинам, которые реагируют на стимуляцию в соответствии с традиционными реакциями людей, учитывая человеческую способность к созерцанию, суждениям и намерениям». ³ По словам исследователей Шубхенду и Виджая, эти программные системы «принимают решения, которые обычно требуют человеческого уровня знаний» и помогают людям предвидеть проблемы или решать проблемы по мере их возникновения. ⁴ Таким образом, они действуют намеренно, разумно и адаптивно.

Намерение

Алгоритмы искусственного интеллекта предназначены для принятия решений, часто с использованием данных в реальном времени. Они не похожи на пассивные машины, которые способны только на механические или заранее определенные реакции. Используя датчики, цифровые данные или удаленные входы, они объединяют информацию из множества различных источников, мгновенно анализируют материал и действуют на основе выводов, полученных на основе этих данных. Благодаря значительным улучшениям в системах хранения, скорости обработки и аналитических методах, они способны обеспечить невероятную сложность анализа и принятия решений.

Искусственный интеллект уже меняет мир и поднимает важные вопросы для общества, экономики и управления.

Разведка

AI обычно используется в сочетании с машинным обучением и анализом данных. ⁵ Машинное обучение использует данные и выявляет основные тенденции. Если он обнаруживает что-то, что имеет отношение к практической проблеме, разработчики программного обеспечения могут взять эти знания и использовать их для анализа конкретных проблем.Все, что требуется, — это данные, которые достаточно надежны, чтобы алгоритмы могли распознавать полезные шаблоны. Данные могут поступать в виде цифровой информации, спутниковых изображений, визуальной информации, текста или неструктурированных данных.

Возможность адаптации Системы

AI могут учиться и адаптироваться при принятии решений. Например, в области транспорта у полуавтономных транспортных средств есть инструменты, которые позволяют водителям и транспортным средствам знать о предстоящих заторах, выбоинах, строительстве шоссе или других возможных препятствиях на дороге.Транспортные средства могут использовать опыт других транспортных средств на дороге без участия человека, и весь накопленный ими «опыт» немедленно и полностью может быть передан другим аналогичным образом сконфигурированным транспортным средствам. Их передовые алгоритмы, датчики и камеры включают в себя опыт текущих операций и используют информационные панели и визуальные дисплеи для представления информации в режиме реального времени, чтобы водители-люди могли понимать текущее движение и условия движения. А в случае полностью автономных транспортных средств передовые системы могут полностью управлять автомобилем или грузовиком и принимать все навигационные решения.

AI — это не футуристическое видение, а то, что присутствует здесь сегодня, интегрируется и развертывается в различных секторах. Сюда входят такие области, как финансы, национальная безопасность, здравоохранение, уголовное правосудие, транспорт и умные города. Есть множество примеров, когда ИИ уже оказывает влияние на мир и значительно расширяет возможности человека. ⁶

Одна из причин растущей роли ИИ — это огромные возможности для экономического развития, которые он предоставляет.По оценке проекта PriceWaterhouseCoopers, «технологии искусственного интеллекта могут увеличить мировой ВВП на 15,7 триллиона долларов, или целых 14%, к 2030 году». ⁷ Сюда входят авансы в размере 7 триллионов долларов США в Китае, 3,7 триллиона долларов США в Северной Америке, 1,8 триллиона долларов США в Северной Европе, 1,2 триллиона долларов США в Африке и Океании, 0,9 триллиона долларов США в остальной части Азии за пределами Китая, 0,7 триллиона долларов США в Южной Европе и 0,5 триллиона долларов США. триллион в Латинской Америке. Китай быстро прогрессирует, поскольку поставил перед собой национальную цель инвестировать 150 миллиардов долларов в ИИ и стать мировым лидером в этой области к 2030 году.

Между тем, исследование Китая, проведенное McKinsey Global Institute, показало, что «автоматизация на основе искусственного интеллекта может повысить производительность китайской экономики, которая добавит от 0,8 до 1,4 процентных пункта к росту ВВП в год, в зависимости от скорости внедрения». ⁸ Хотя его авторы обнаружили, что Китай в настоящее время отстает от США и Великобритании в развертывании ИИ, огромный размер его рынка ИИ дает этой стране огромные возможности для пилотного тестирования и будущего развития.

Финансы

Инвестиции в финансовый ИИ в США утроились с 2013 по 2014 год и составили 12,2 миллиарда долларов. ⁹ По словам наблюдателей в этом секторе, «решения о ссудах сейчас принимаются с помощью программного обеспечения, которое может учитывать множество тщательно проанализированных данных о заемщике, а не только кредитный рейтинг и проверку биографических данных». ¹⁰ Кроме того, существуют так называемые робо-консультанты, которые «создают персонализированные инвестиционные портфели, устраняя необходимость в биржевых маклерах и финансовых консультантах.” ¹¹ Эти усовершенствования призваны избавить от эмоций при инвестировании и принять решения, основанные на аналитических соображениях, и сделать этот выбор за считанные минуты.

Яркий пример этого имеет место на фондовых биржах, где высокочастотная торговля с помощью машин заменила большую часть принятия решений человеком. Люди подают заказы на покупку и продажу, и компьютеры в мгновение ока сопоставляют их без вмешательства человека. Машины могут определять неэффективность торговли или рыночные дифференциалы в очень небольшом масштабе и выполнять сделки, которые приносят прибыль в соответствии с инструкциями инвестора. ¹² Оснащенные в некоторых местах передовыми вычислениями, эти инструменты обладают гораздо большей емкостью для хранения информации, поскольку они делают упор не на ноль или единицу, а на «квантовые биты», которые могут хранить несколько значений в каждом месте. ¹³ Это значительно увеличивает емкость хранилища и сокращает время обработки.

Обнаружение мошенничества — еще один способ использования ИИ в финансовых системах. Иногда трудно распознать мошеннические действия в крупных организациях, но ИИ может выявить отклонения, выбросы или отклонения от нормы, требующие дополнительного расследования.Это помогает менеджерам находить проблемы на ранних этапах цикла, прежде чем они достигнут опасного уровня. ¹⁴

Национальная безопасность

AI играет важную роль в национальной обороне. В рамках своего проекта Maven американские военные развертывают ИИ, «чтобы просеивать огромные массивы данных и видео, захваченных слежением, и затем предупреждать аналитиков о закономерностях или об аномальных или подозрительных действиях». ¹⁵ По словам заместителя министра обороны Патрика Шанахана, цель новых технологий в этой области — «удовлетворить потребности наших воинов и повысить скорость и гибкость разработки и приобретения технологий.” ¹⁶

Искусственный интеллект настолько быстро ускорит традиционный процесс ведения войны, что появился новый термин: гипервойна.

Аналитика больших данных, связанная с искусственным интеллектом, сильно повлияет на анализ разведки, поскольку огромные объемы данных просеиваются почти в реальном времени — если не в конечном итоге в реальном времени — тем самым обеспечивая командиров и их штабам уровень анализа разведки и производительности, невиданный ранее. Командование и управление также будут затронуты, поскольку человеческие командиры делегируют определенную рутину, а в особых обстоятельствах ключевые решения платформам ИИ, резко сокращая время, связанное с принятием решения и последующими действиями.В конце концов, война — это соревновательный процесс по времени, в котором обычно преобладает сторона, способная выбрать самый быстрый и наиболее быстро перейти к исполнению. Действительно, системы искусственного интеллекта, связанные с системами командования и управления с помощью ИИ, могут обеспечить поддержку и принятие решений со скоростью, значительно превосходящей скорости традиционных средств ведения войны. Этот процесс будет настолько быстрым, особенно в сочетании с автоматическими решениями о запуске автономных систем вооружений с искусственным интеллектом, способных привести к летальному исходу, что был придуман новый термин специально для обозначения скорости, с которой будет вестись война: гипервойна.

В то время как этические и юридические дебаты бушуют по поводу того, будет ли Америка когда-либо вести войну с искусственно интеллектуальными автономными смертоносными системами, китайцы и русские далеко не погрязли в этих дебатах, и мы должны предвидеть нашу необходимость защищаться от этих систем, действующих в условиях гипервойны. скорости. Проблема на Западе в том, где поставить «людей в петлю» в сценарии гипервойны, в конечном итоге диктует способность Запада быть конкурентоспособными в этой новой форме конфликта. ¹⁷

Подобно тому, как искусственный интеллект существенно повлияет на скорость войны, распространение киберугроз нулевого дня или нулевой секунды, а также полиморфных вредоносных программ бросит вызов даже самой сложной киберзащите на основе сигнатур.Это требует значительного улучшения существующей киберзащиты. Все чаще происходит миграция уязвимых систем, и им необходимо будет перейти на многоуровневый подход к кибербезопасности с облачными когнитивными платформами ИИ. Такой подход приближает сообщество к «мыслящим» защитным возможностям, которые могут защищать сети посредством постоянного обучения работе с известными угрозами. Эта возможность включает анализ на уровне ДНК ранее неизвестного кода с возможностью распознавания и остановки входящего вредоносного кода путем распознавания строкового компонента файла.Так некоторые ключевые системы в США остановили изнуряющие вирусы «WannaCry» и «Petya».

Подготовка к гипервойне и защита критически важных киберсетей должны стать первоочередной задачей, поскольку Китай, Россия, Северная Корея и другие страны вкладывают значительные ресурсы в ИИ. В 2017 году Государственный совет Китая опубликовал план для страны «построить отечественную промышленность на сумму почти 150 миллиардов долларов» к 2030 году. ¹⁸ В качестве примера возможностей китайская поисковая компания Baidu впервые разработала приложение для распознавания лиц, которое обнаруживает пропавшие без вести. люди.Кроме того, такие города, как Шэньчжэнь, выделяют до 1 миллиона долларов на поддержку лабораторий искусственного интеллекта. Эта страна надеется, что ИИ обеспечит безопасность, борется с терроризмом и улучшит программы распознавания речи. ¹⁹ Двойной характер многих алгоритмов ИИ будет означать, что исследования ИИ, сосредоточенные на одном секторе общества, могут быть быстро изменены для использования в секторе безопасности. ²⁰

Здравоохранение Инструменты

AI помогают дизайнерам улучшить вычислительную сложность в здравоохранении.Например, Merantix — немецкая компания, которая применяет глубокое обучение к медицинским вопросам. У него есть приложение для медицинской визуализации, которое «обнаруживает лимфатические узлы в человеческом теле на изображениях компьютерной томографии (КТ)». ²¹ По словам разработчиков, ключевым моментом является маркировка узлов и выявление небольших повреждений или новообразований, которые могут быть проблематичными. Люди могут это сделать, но радиологи берут 100 долларов в час и могут внимательно прочитать только четыре изображения в час. Если бы было 10 000 изображений, стоимость этого процесса составила бы 250 000 долларов, что недопустимо дорого, если бы выполнялся человеком.

В этой ситуации глубокое обучение может обучить компьютеры на наборах данных, чтобы узнать, что такое нормальный лимфатический узел, а какой — нерегулярный. Выполнив это с помощью упражнений на визуализацию и оттачивая точность маркировки, специалисты по радиологической визуализации могут применить эти знания к реальным пациентам и определить степень риска раковых лимфатических узлов. Поскольку лишь некоторые из них могут дать положительный результат, необходимо отличить нездоровый узел от здорового.

ИИ

применялся также при застойной сердечной недостаточности, заболевании, которым страдают 10 процентов пожилых людей и которое ежегодно обходится в США в 35 миллиардов долларов. Инструменты искусственного интеллекта полезны, потому что они «заранее предсказывают потенциальные проблемы в будущем и выделяют ресурсы на обучение пациентов, распознавание и упреждающие вмешательства, которые не позволяют пациентам попасть в больницу». ²²

Уголовное правосудие

AI развертывается в сфере уголовного правосудия.Город Чикаго разработал управляемый искусственным интеллектом «Стратегический список тем», в котором анализируются люди, арестованные за риск стать преступниками в будущем. Он оценивает 400 000 человек по шкале от 0 до 500 с использованием таких параметров, как возраст, преступная деятельность, виктимизация, записи об арестах за наркотики и принадлежность к банде. Изучив данные, аналитики обнаружили, что молодежь является сильным предиктором насилия, быть жертвой перестрелки ассоциируется с будущим преступником, принадлежность к банде имеет небольшую прогностическую ценность, а аресты за наркотики не имеют существенной связи с будущей преступной деятельностью. ²³

Судебные эксперты утверждают, что программы искусственного интеллекта снижают предвзятость сотрудников правоохранительных органов и приводят к более справедливой системе вынесения приговоров. Сотрудник Института R Street Калеб Уотни пишет:

Эмпирически обоснованные вопросы прогнозного анализа рисков играют на руку машинному обучению, автоматизированному мышлению и другим формам ИИ. Одно моделирование политики машинного обучения пришло к выводу, что такие программы можно использовать для сокращения преступности до 24,8 процента без изменения количества заключенных или сокращения количества заключенных до 42 процентов без увеличения уровня преступности. ²⁴

Однако критики обеспокоены тем, что алгоритмы ИИ представляют собой «секретную систему для наказания граждан за преступления, которых они еще не совершали. Оценки риска неоднократно использовались для проведения крупномасштабных облав ». ²⁵ Есть опасения, что такие инструменты несправедливо нацелены на цветных людей и не помогли Чикаго снизить волну убийств, охватившую его в последние годы.

Несмотря на эти опасения, другие страны продолжают быстрое развертывание в этой области.В Китае, например, компании уже имеют «значительные ресурсы и доступ к голосам, лицам и другим биометрическим данным в огромных количествах, что поможет им развивать свои технологии». ²⁶ Новые технологии позволяют сопоставлять изображения и голоса с другими типами информации и использовать ИИ в этих комбинированных наборах данных для улучшения правоохранительной деятельности и национальной безопасности. Через свою программу «Sharp Eyes» китайские правоохранительные органы объединяют видеоизображения, активность в социальных сетях, онлайн-покупки, записи о поездках и личные данные в «полицейское облако».«Эта интегрированная база данных позволяет властям отслеживать преступников, потенциальных нарушителей закона и террористов. ²⁷ Иными словами, Китай стал ведущим в мире государством слежки с использованием искусственного интеллекта.

Транспорт

Транспорт представляет собой область, в которой искусственный интеллект и машинное обучение создают важные инновации. Исследования Кэмерона Керри и Джека Карстена из Брукингского института показали, что в период с августа 2014 года по июнь 2017 года в технологии автономных транспортных средств было инвестировано более 80 миллиардов долларов.Эти инвестиции включают приложения как для автономного вождения, так и в основные технологии, жизненно важные для этого сектора. ²⁸

Автономные транспортные средства — автомобили, грузовики, автобусы и системы доставки беспилотных летательных аппаратов — используют передовые технологические возможности. Эти функции включают в себя автоматическое наведение и торможение транспортного средства, системы смены полосы движения, использование камер и датчиков для предотвращения столкновений, использование ИИ для анализа информации в реальном времени, а также использование высокопроизводительных вычислений и систем глубокого обучения для адаптации к новые обстоятельства через подробные карты. ²⁹

Системы обнаружения света и дальности (LIDAR) и искусственный интеллект играют ключевую роль в навигации и предотвращении столкновений. Системы LIDAR объединяют световые и радиолокационные приборы. Они устанавливаются на крыше транспортных средств, которые используют изображение в 360-градусной среде с помощью радара и световых лучей для измерения скорости и расстояния до окружающих объектов. Наряду с датчиками, размещенными на передней, боковой и задней части транспортного средства, эти инструменты предоставляют информацию, которая удерживает быстро движущиеся автомобили и грузовики на их полосе движения, помогает им избегать других транспортных средств, при необходимости применяет тормоза и рулевое управление, и делает это мгновенно. чтобы избежать несчастных случаев.

Расширенное программное обеспечение позволяет автомобилям учиться на опыте других транспортных средств на дороге и настраивать свои системы навигации при изменении погоды, вождения или дорожных условий. Это означает, что ключом является программное обеспечение, а не сам физический автомобиль или грузовик.

Поскольку эти камеры и датчики собирают огромный объем информации и должны мгновенно обрабатывать его, чтобы избежать столкновения с автомобилем на следующей полосе, автономным транспортным средствам требуются высокопроизводительные вычисления, продвинутые алгоритмы и системы глубокого обучения для адаптации к новым сценариям.Это означает, что ключом является программное обеспечение, а не сам физический автомобиль или грузовик. ³⁰ Расширенное программное обеспечение позволяет автомобилям учиться на опыте других транспортных средств на дороге и настраивать свои системы навигации при изменении погоды, вождения или дорожных условий. ³¹

Компании, занимающиеся райдшерингом, очень заинтересованы в автономных транспортных средствах. Они видят преимущества в обслуживании клиентов и производительности труда. Все крупные компании по аренде райдеров изучают автомобили без водителя.Всплеск услуг каршеринга и такси, таких как Uber и Lyft в США, Mytaxi и Hailo компании Daimler в Великобритании и Didi Chuxing в Китае, демонстрирует возможности этого вида транспорта. Uber недавно подписал соглашение о покупке 24 000 автономных автомобилей у Volvo для службы совместного использования пассажиров. ³²

Однако в марте 2018 года компания по аренде автомобилей потерпела неудачу, когда один из ее автономных транспортных средств в Аризоне сбил пешехода и убил его.Uber и несколько автопроизводителей немедленно приостановили испытания и начали расследование того, что пошло не так и как мог произойти смертельный исход. ³³ И промышленность, и потребители хотят быть уверенными в том, что технология безопасна и способна выполнить заявленные обещания. Если не будет убедительных ответов, эта авария может замедлить развитие ИИ в транспортном секторе.

Умные города

Столичные правительства используют ИИ для улучшения предоставления городских услуг.Например, по словам Кевина Десузы, Рашми Кришнамурти и Грегори Доусона:

Пожарная служба Цинциннати использует аналитику данных для оптимизации реагирования на неотложную медицинскую помощь. Новая система аналитики рекомендует диспетчеру соответствующий ответ на вызов службы экстренной медицинской помощи — можно ли лечить пациента на месте или его нужно доставить в больницу — с учетом нескольких факторов, таких как тип вызова, местоположение , погода и подобные звонки. ³⁴

Так как он ежегодно отправляет 80 000 запросов, официальные лица Цинциннати применяют эту технологию для определения приоритетов реагирования и определения наилучших способов реагирования на чрезвычайные ситуации.Они рассматривают ИИ как способ работы с большими объемами данных и находят эффективные способы ответа на публичные запросы. Вместо того, чтобы решать проблемы с обслуживанием на специальной основе, власти стараются проявлять инициативу в том, как они предоставляют городские услуги.

Цинциннати не одинок. В ряде мегаполисов внедряются приложения для умных городов, которые используют ИИ, среди прочего, для улучшения предоставления услуг, экологического планирования, управления ресурсами, использования энергии и предотвращения преступности.В своем индексе умных городов журнал Fast Company оценил американские регионы и выбрал Сиэтл, Бостон, Сан-Франциско, Вашингтон, округ Колумбия, и Нью-Йорк, как самые популярные среди них. Сиэтл, например, придерживается принципов устойчивости и использует ИИ для управления использованием энергии и ресурсов. Бостон запустил программу «City Hall To Go», которая гарантирует, что общины с недостаточным уровнем обеспеченности услугами получают необходимые общественные услуги. Он также развернул «камеры и индуктивные петли для управления движением и акустические датчики для определения выстрелов из оружия».«Сан-Франциско сертифицировал 203 здания как отвечающие стандартам устойчивости LEED. ³⁵

Благодаря этим и другим средствам мегаполисы лидируют по внедрению решений искусственного интеллекта в стране. Действительно, согласно отчету Национальной лиги городов, 66 процентов американских городов инвестируют в технологии умных городов. Среди основных приложений, отмеченных в отчете, — «интеллектуальные счетчики для коммунальных предприятий, интеллектуальные сигналы трафика, приложения электронного управления, киоски Wi-Fi и датчики радиочастотной идентификации на тротуарах».” ³⁶

Эти примеры из различных секторов демонстрируют, как ИИ меняет многие сферы человеческого существования. Растущее проникновение ИИ и автономных устройств во многие аспекты жизни меняет основные операции и процесс принятия решений в организациях, а также повышает эффективность и время отклика.

Однако в то же время эти события поднимают важные политические, нормативные и этические вопросы. Например, как мы должны продвигать доступ к данным? Как мы защитимся от предвзятых или несправедливых данных, используемых в алгоритмах? Какие типы этических принципов вводятся в процессе программирования и насколько прозрачными должны быть дизайнеры в своем выборе? А как насчет вопросов юридической ответственности в случаях, когда алгоритмы причиняют вред? ³⁷

Растущее проникновение ИИ во многие аспекты жизни меняет процесс принятия решений в организациях и повышает эффективность.В то же время, эти события поднимают важные политические, нормативные и этические вопросы.

Проблемы с доступом к данным

Ключом к получению максимальной отдачи от ИИ является «дружественная к данным экосистема с унифицированными стандартами и межплатформенным обменом». ИИ зависит от данных, которые можно анализировать в режиме реального времени и использовать для решения конкретных проблем. Наличие данных, «доступных для исследования» в исследовательском сообществе, является предпосылкой для успешной разработки ИИ. ³⁸

Согласно исследованию McKinsey Global Institute, страны, продвигающие открытые источники данных и совместное использование данных, с наибольшей вероятностью увидят прогресс в области искусственного интеллекта. В этом плане у США есть существенное преимущество перед Китаем. Глобальные рейтинги открытости данных показывают, что США занимают восьмое место в мире по сравнению с 93 местом в Китае. ³⁹

Но прямо сейчас в Соединенных Штатах нет согласованной национальной стратегии в области данных. Существует несколько протоколов для содействия доступу к исследованиям или платформ, которые позволяют получать новые идеи из частных данных.Не всегда ясно, кому принадлежат данные или какая часть принадлежит публичной сфере. Эта неопределенность ограничивает инновационную экономику и тормозит академические исследования. В следующем разделе мы опишем способы улучшения доступа к данным для исследователей.

Ошибки в данных и алгоритмах

В некоторых случаях считается, что определенные системы ИИ допускают дискриминационные или предвзятые действия. ⁴⁰ Например, Airbnb обвиняется в том, что на его платформе есть домовладельцы, которые дискриминируют расовые меньшинства.Исследовательский проект, проведенный Гарвардской школой бизнеса, показал, что «пользователи Airbnb с явно афроамериканскими именами примерно на 16 процентов реже будут приняты в качестве гостей, чем те, у кого явно белые имена». ⁴¹

Расовые проблемы также возникают с программным обеспечением для распознавания лиц. Большинство таких систем работают, сравнивая лицо человека с рядом лиц в большой базе данных. Как отмечает Джой Буоламвини из Лиги алгоритмической справедливости: «Если ваши данные о распознавании лиц содержат в основном лица европеоидной расы, это то, что ваша программа научится распознавать.” ⁴² Если базы данных не имеют доступа к различным данным, эти программы плохо работают при попытке распознать афро-американские или азиатско-американские особенности.

Многие наборы исторических данных отражают традиционные значения, которые могут или не могут отражать предпочтения, желаемые в текущей системе. Как отмечает Буоламвини, такой подход рискует повторить несправедливость прошлого:

Рост автоматизации и растущая зависимость от алгоритмов для принятия важных решений, таких как получение кем-либо страховки, вероятность дефолта по ссуде или чей-то риск рецидива, означает, что это то, что необходимо решить.Даже решения о зачислении становятся все более автоматизированными — в какую школу ходят наши дети и какие возможности у них есть. Нам не нужно переносить структурное неравенство прошлого в будущее, которое мы создаем. ⁴³

Этика и прозрачность искусственного интеллекта

Алгоритмы включают этические соображения и ценностный выбор в программные решения. Таким образом, эти системы вызывают вопросы относительно критериев, используемых при автоматизированном принятии решений. Некоторые люди хотят лучше понимать, как работают алгоритмы и какой выбор делается. ⁴⁴

В Соединенных Штатах многие городские школы используют алгоритмы для принятия решений о зачислении, основанные на различных соображениях, таких как предпочтения родителей, качество района, уровень дохода и демографический фон. По словам исследователя Брукингса Джона Валанта, базирующаяся в Новом Орлеане Bricolage Academy «отдает приоритет экономически неблагополучным кандидатам до 33 процентов имеющихся мест. На практике, однако, большинство городов выбрали категории, в которых приоритет отдается братьям и сестрам нынешних учащихся, детям школьных служащих и семьям, проживающим в широком географическом районе школы.” ⁴⁵ Можно ожидать, что выбор зачисления будет очень другим, когда в игру вступят такие соображения.

В зависимости от того, как настроены системы искусственного интеллекта, они могут облегчить выделение ипотечных заявок, помочь людям дискриминировать людей, которые им не нравятся, или помочь отобрать или составить списки людей на основе несправедливых критериев. Типы соображений, которые входят в программные решения, имеют большое значение с точки зрения того, как работают системы и как они влияют на клиентов. ⁴⁶

По этим причинам ЕС вводит в действие Общий регламент защиты данных (GDPR) в мае 2018 года. В правилах указано, что люди имеют «право отказаться от персонализированной рекламы» и «могут оспаривать принятые« юридические или аналогичные важные »решения. алгоритмами и призывом к вмешательству человека »в форме объяснения того, как алгоритм привел к определенному результату. Каждое руководство предназначено для обеспечения защиты личных данных и предоставления людям информации о том, как работает «черный ящик». ⁴⁷

Юридическая ответственность

Есть вопросы относительно юридической ответственности систем искусственного интеллекта. В случае причинения вреда или нарушения (или смертельного исхода в случае беспилотных автомобилей) операторы алгоритма, вероятно, подпадут под действие правил ответственности за качество продукции. Судебная практика показала, что факты и обстоятельства ситуации определяют ответственность и влияют на вид налагаемых наказаний. Они могут варьироваться от гражданских штрафов до тюремного заключения за серьезный вред. ⁴⁸ Смерть, связанная с Uber, в Аризоне станет важным испытанием для юридической ответственности. Штат активно привлекал Uber для тестирования своих автономных транспортных средств и предоставил компании значительные возможности для проведения дорожных испытаний. Еще неизвестно, будут ли по этому делу судебные иски и кто привлечен к суду: водитель-человек, штат Аризона, пригород Феникса, где произошла авария, Uber, разработчики программного обеспечения или производитель автомобилей. Учитывая, что в дорожных испытаниях участвует множество людей и организаций, необходимо решить множество юридических вопросов.

В областях, не связанных с транспортом, цифровые платформы часто несут ограниченную ответственность за то, что происходит на их сайтах. Например, в случае с Airbnb фирма «требует, чтобы люди согласились отказаться от своего права на подачу иска или присоединиться к любому коллективному иску или коллективному арбитражу, чтобы воспользоваться услугой». Требуя от пользователей пожертвовать основными правами, компания ограничивает защиту потребителей и, следовательно, ограничивает возможности людей бороться с дискриминацией, возникающей из-за несправедливых алгоритмов. ⁴⁹ Но верен ли принцип нейтральных сетей во многих секторах, еще предстоит определить на широкой основе.

Чтобы уравновесить инновации и основные человеческие ценности, мы предлагаем ряд рекомендаций по развитию ИИ. Это включает в себя улучшение доступа к данным, увеличение государственных инвестиций в ИИ, содействие развитию кадрового потенциала ИИ, создание федерального консультативного комитета, взаимодействие с государственными и местными властями для обеспечения принятия эффективных политик, регулирование общих целей в отличие от конкретных алгоритмов, серьезное отношение к предвзятости как к предубеждению. Проблема ИИ, поддержание механизмов человеческого контроля и надзора, наказание за злонамеренное поведение и обеспечение кибербезопасности.

Улучшение доступа к данным

Соединенным Штатам следует разработать стратегию обработки данных, способствующую инновациям и защите потребителей. В настоящее время не существует единых стандартов в отношении доступа к данным, обмена данными или защиты данных. Практически все данные являются конфиденциальными по своей природе и не передаются в широкое пользование исследовательскому сообществу, что ограничивает инновации и проектирование систем. ИИ требует данных для тестирования и улучшения его способности к обучению. ⁵⁰ Без структурированных и неструктурированных наборов данных будет практически невозможно получить все преимущества искусственного интеллекта.

В целом, исследовательскому сообществу нужен лучший доступ к правительственным и коммерческим данным, хотя и с соответствующими гарантиями, чтобы убедиться, что исследователи не злоупотребляют данными, как Cambridge Analytica сделала с информацией Facebook. Исследователи могут получить доступ к данным разными способами. Один из них заключается в добровольных соглашениях с компаниями, владеющими конфиденциальными данными. Facebook, например, недавно объявил о партнерстве со Стэнфордским экономистом Раджем Четти, чтобы использовать данные социальных сетей для исследования неравенства. ⁵¹ В рамках договоренности исследователи должны были пройти проверку биографических данных и иметь доступ к данным только с защищенных сайтов в целях защиты конфиденциальности и безопасности пользователей.

В США нет единых стандартов в отношении доступа к данным, обмена данными или защиты данных. Практически все данные являются конфиденциальными по своей природе и не передаются в широкое пользование исследовательскому сообществу, что ограничивает инновации и проектирование систем.

Google уже давно предоставляет результаты поиска в агрегированной форме для исследователей и широкой публики.На сайте «Тенденции» ученые могут анализировать такие темы, как интерес к Трампу, взгляды на демократию и перспективы экономики в целом. ⁵² Это помогает людям отслеживать движения в интересах общества и определять темы, которые вдохновляют широкую публику.

Twitter делает большую часть своих твитов доступными для исследователей через интерфейсы прикладного программирования, обычно называемые API. Эти инструменты помогают людям за пределами компании создавать прикладное программное обеспечение и использовать данные из ее платформы социальных сетей.Они могут изучать модели общения в социальных сетях и видеть, как люди комментируют текущие события или реагируют на них.

В некоторых секторах, где есть заметная общественная выгода, правительства могут способствовать сотрудничеству, создавая инфраструктуру, которая обменивается данными. Например, Национальный институт рака впервые разработал протокол обмена данными, при котором сертифицированные исследователи могут запрашивать имеющиеся у него данные о состоянии здоровья, используя обезличенную информацию, полученную из клинических данных, информации о заявках и лекарственной терапии.Это позволяет исследователям оценивать эффективность и результативность и давать рекомендации относительно лучших медицинских подходов без ущерба для конфиденциальности отдельных пациентов.

Могут существовать партнерские отношения между государственным и частным секторами, которые объединяют наборы государственных и коммерческих данных для повышения производительности системы. Например, города могут объединять информацию из служб совместного использования поездок со своими собственными материалами о местах предоставления социальных услуг, автобусных маршрутах, общественном транспорте и заторах на автомагистралях, чтобы улучшить транспорт.Это поможет мегаполисам справиться с заторами на дорогах и поможет в планировании автомагистралей и общественного транспорта.

Некоторое сочетание этих подходов улучшило бы доступ к данным для исследователей, правительства и бизнес-сообщества, не затрагивая при этом личную конфиденциальность. Как отметил Ян Бак, вице-президент NVIDIA, «Данные — это топливо, которое движет движком ИИ. Федеральное правительство имеет доступ к обширным источникам информации. Открытие доступа к этим данным поможет нам получить информацию, которая изменит U.С. экономика ». ⁵³ Через портал Data.gov федеральное правительство уже предоставило более 230 000 наборов данных в общественное достояние, и это стимулировало инновации и способствовало совершенствованию технологий искусственного интеллекта и анализа данных. ⁵⁴ Частный сектор также должен облегчить доступ к исследовательским данным, чтобы общество могло в полной мере использовать преимущества искусственного интеллекта.

Увеличение государственных инвестиций в AI

По словам Грега Брокмана, соучредителя OpenAI, U.Федеральное правительство США инвестирует всего 1,1 миллиарда долларов в неклассифицированные технологии искусственного интеллекта. ⁵⁵ Это намного меньше суммы, расходуемой Китаем или другими ведущими странами в этой области исследований. Этот недостаток заслуживает внимания, потому что экономические выгоды от ИИ значительны. Для ускорения экономического развития и социальных инноваций федеральным чиновникам необходимо увеличить инвестиции в искусственный интеллект и аналитику данных. Увеличение инвестиций, вероятно, во много раз окупится экономическими и социальными выгодами. ⁵⁶

Содействовать цифровому образованию и развитию кадров

По мере того, как приложения ИИ ускоряются во многих секторах, жизненно важно, чтобы мы переосмыслили наши образовательные учреждения для мира, в котором ИИ будет повсеместным, а студенты будут нуждаться в другом виде обучения, чем они получают сейчас. Прямо сейчас многие студенты не получают инструкций по навыкам, которые потребуются в среде, где доминирует ИИ. Например, в настоящее время не хватает специалистов по обработке данных, специалистов по информатике, инженеров, программистов и разработчиков платформ.Это навыки, которых не хватает; Если наша образовательная система не создаст больше людей с такими способностями, это ограничит развитие ИИ.

По этим причинам правительства штатов и федеральное правительство инвестируют в человеческий капитал ИИ. Например, в 2017 году Национальный научный фонд профинансировал более 6500 аспирантов в компьютерных областях и запустил несколько новых инициатив, направленных на поощрение данных и информатики на всех уровнях от дошкольного до высшего и непрерывного образования. ⁵⁷ Цель состоит в том, чтобы создать больший поток специалистов по ИИ и анализу данных, чтобы Соединенные Штаты могли в полной мере воспользоваться преимуществами революции в области знаний.

Но должны быть существенные изменения и в самом процессе обучения. В мире искусственного интеллекта необходимы не только технические навыки, но и навыки критического мышления, сотрудничества, проектирования, визуального отображения информации и независимого мышления, среди прочего. ИИ изменит конфигурацию функционирования общества и экономики, и необходимо иметь «общую картину», размышляя о том, что это будет значить для этики, управления и воздействия на общество.Людям потребуется способность широко осмыслить многие вопросы и интегрировать знания из различных областей.

Одним из примеров новых способов подготовки учащихся к цифровому будущему является программа IBM Teacher Advisor, в которой используются бесплатные онлайн-инструменты Watson, помогающие учителям привносить в класс новейшие знания. Они позволяют инструкторам разрабатывать новые планы уроков в областях STEM и не связанных с STEM, находить соответствующие обучающие видеоролики и помогают студентам максимально эффективно использовать класс. ⁵⁸ По сути, они являются предшественниками новой образовательной среды, которую необходимо создать.

Создание федерального консультативного комитета по ИИ

Федеральным чиновникам нужно подумать о том, как они имеют дело с искусственным интеллектом. Как отмечалось ранее, существует множество проблем, начиная от необходимости улучшения доступа к данным и заканчивая решением проблем предвзятости и дискриминации. Крайне важно учитывать эти и другие проблемы, чтобы мы могли в полной мере использовать преимущества этой новой технологии.

Чтобы продвинуться вперед в этой области, несколько членов Конгресса представили «Закон о будущем искусственного интеллекта», законопроект, призванный установить общие политические и правовые принципы для ИИ. Он предлагает министру торговли создать федеральный консультативный комитет по разработке и внедрению искусственного интеллекта. Законодательство предоставляет федеральному правительству механизм для получения рекомендаций о способах содействия «инвестиционному и инновационному климату для обеспечения глобальной конкурентоспособности Соединенных Штатов», «оптимизации развития искусственного интеллекта для решения проблемы потенциального роста, реструктуризации или другие изменения в рабочей силе Соединенных Штатов »,« поддерживают беспристрастную разработку и применение искусственного интеллекта »и« защищают права на неприкосновенность частной жизни ».” ⁵⁹

Среди конкретных вопросов, на которые комитету предлагается ответить, можно выделить следующие: конкурентоспособность, влияние на персонал, образование, обучение этике, обмен данными, международное сотрудничество, подотчетность, предвзятость машинного обучения, влияние на сельские районы, эффективность правительства, инвестиционный климат, влияние на рабочие места, предвзятость и влияние на потребителя. Комитету поручено представить отчет Конгрессу и администрации через 540 дней после принятия закона о любых законодательных или административных мерах, необходимых в отношении ИИ.

Этот закон является шагом в правильном направлении, хотя эта область развивается настолько быстро, что мы рекомендуем сократить сроки отчетности с 540 дней до 180 дней. Ожидание отчета комитета почти два года, безусловно, приведет к упущенным возможностям и бездействию по важным вопросам. Учитывая быстрый прогресс в этой области, гораздо более быстрое выполнение анализа комитета было бы весьма полезным.

Взаимодействие с государственными и местными чиновниками

штатов и населенных пунктов также принимают меры в отношении ИИ.Например, городской совет Нью-Йорка единогласно принял закон, предписывающий мэру сформировать рабочую группу, которая будет «контролировать справедливость и достоверность алгоритмов, используемых муниципальными агентствами». ⁶⁰ Город использует алгоритмы, чтобы «определить, будет ли меньшая сумма залога назначена малоимущему обвиняемому, если будут созданы пожарные части, размещение учеников в государственных школах, оценка работы учителей, выявление мошенничества по программе Medicaid и определение того, где произойдет следующее преступление». ⁶¹

По словам разработчиков закона, городские власти хотят знать, как работают эти алгоритмы, и убедиться, что ИИ обеспечивает достаточную прозрачность и подотчетность.Кроме того, существует озабоченность по поводу справедливости и предвзятости алгоритмов ИИ, поэтому целевой группе было поручено проанализировать эти проблемы и дать рекомендации относительно будущего использования. Планируется, что к концу 2019 года он доложит мэру по целому ряду вопросов, касающихся политики ИИ, правовых и нормативных требований.

Некоторые наблюдатели уже обеспокоены тем, что рабочая группа не пойдет достаточно далеко в привлечении алгоритмов к ответственности. Например, Джулия Паулз из Корнельского технологического университета и Нью-Йоркского университета утверждает, что закон изначально требовал от компаний сделать исходный код ИИ доступным для всеобщего ознакомления и что имело место моделирование принятия решений с использованием реальных данных.Однако после критики этих положений бывший член совета Джеймс Вакка отказался от требований в пользу целевой группы, изучающей эти вопросы. Он и другие городские власти были обеспокоены тем, что публикация конфиденциальной информации об алгоритмах замедлит инновации и затруднит поиск поставщиков ИИ, которые будут работать с городом. ⁶² Еще неизвестно, как эта местная целевая группа уравновесит вопросы инноваций, конфиденциальности и прозрачности.

Регулируйте широкие цели больше, чем конкретные алгоритмы

Европейский Союз занял ограничительную позицию по этим вопросам сбора и анализа данных. ⁶³ В нем есть правила, ограничивающие возможность компаний собирать данные о дорожных условиях и отображать виды улиц. Поскольку многие из этих стран обеспокоены тем, что личная информация людей в незашифрованных сетях Wi-Fi попадает в общий сбор данных, ЕС оштрафовал технологические компании, потребовал копии данных и наложил ограничения на собираемый материал. ⁶⁴ Это усложнило работающим там технологическим компаниям разработку карт высокого разрешения, необходимых для автономных транспортных средств.

GDPR, внедряемый в Европе, налагает серьезные ограничения на использование искусственного интеллекта и машинного обучения. Согласно опубликованным руководящим принципам, «Правила запрещают любое автоматизированное решение, которое« существенно влияет »на граждан ЕС. Сюда входят методы, которые оценивают «производительность человека на работе, экономическое положение, здоровье, личные предпочтения, интересы, надежность, поведение, местоположение или передвижения» ». ⁶⁵ Кроме того, эти новые правила дают гражданам право проверять, как цифровые службы сделали определенные алгоритмические выборы, влияющие на людей.

Занимая ограничительную позицию по вопросам сбора и анализа данных, Европейский Союз ставит своих производителей и разработчиков программного обеспечения в невыгодное положение по сравнению с остальным миром.

При строгом толковании эти правила затруднят европейским разработчикам программного обеспечения (и американским дизайнерам, работающим с европейскими аналогами) внедрение искусственного интеллекта и картографирования высокой четкости в автономные транспортные средства. Центральным элементом навигации в этих легковых и грузовых автомобилях является отслеживание местоположения и перемещений.Без карт высокой четкости, содержащих геокодированные данные, и глубокого обучения, использующего эту информацию, полностью автономное вождение в Европе будет стагнирующим. Посредством этой и других мер по защите данных Европейский Союз ставит своих производителей и разработчиков программного обеспечения в невыгодное положение по сравнению с остальным миром.

Имеет смысл подумать о широких целях, желаемых в области ИИ, и ввести в действие политику, которая их продвигает, в отличие от правительств, пытающихся взломать «черные ящики» и посмотреть, как именно работают конкретные алгоритмы.Регулирование отдельных алгоритмов ограничит инновации и затруднит использование компаниями искусственного интеллекта.

Серьезно относиться к предвзятости

Предвзятость и дискриминация — серьезные проблемы для ИИ. Уже имел место ряд случаев несправедливого обращения, связанного с историческими данными, и необходимо предпринять шаги, чтобы убедиться, что это не станет распространенным явлением в искусственном интеллекте. Существующие законы, регулирующие дискриминацию в физической экономике, необходимо распространить на цифровые платформы.Это поможет защитить потребителей и укрепить доверие к этим системам в целом.

Чтобы эти достижения получили широкое распространение, необходима большая прозрачность в работе систем искусственного интеллекта. Эндрю Берт из Immuta утверждает: «Ключевая проблема, с которой сталкивается прогнозная аналитика, — это действительно прозрачность. Мы живем в мире, где операции по обработке и анализу данных берут на себя все более важные задачи, и единственное, что их сдерживает, — это то, насколько хорошо специалисты по обработке данных, обучающие модели, могут объяснить, что делают их модели.” ⁶⁶

Поддержание механизмов надзора и контроля со стороны человека

Некоторые люди утверждали, что у людей должны быть возможности осуществлять надзор и контроль над системами ИИ. Например, генеральный директор Института искусственного интеллекта Аллена Орен Эциони утверждает, что должны быть правила для регулирования этих систем. Во-первых, по его словам, ИИ должен регулироваться всеми законами, которые уже были разработаны для человеческого поведения, включая правила, касающиеся «киберзапугивания, манипулирования ценными бумагами или террористических угроз», а также «заманивания [пинг] людей в совершение преступлений».Во-вторых, он считает, что эти системы должны раскрывать, что они автоматизированные системы, а не люди. В-третьих, он утверждает: «А.И. система не может хранить или раскрывать конфиденциальную информацию без явного согласия источника этой информации ». ⁶⁷ Его объяснение состоит в том, что эти инструменты хранят так много данных, что люди должны осознавать риски для конфиденциальности, создаваемые ИИ.

В том же духе Глобальная инициатива IEEE имеет этические принципы для ИИ и автономных систем.Эксперты предлагают запрограммировать эти модели с учетом общепринятых человеческих норм и правил поведения. Алгоритмы ИИ должны учитывать важность этих норм, способы разрешения конфликта норм и способы, которыми эти системы могут быть прозрачными в отношении разрешения норм. По мнению экспертов по этике, дизайн программного обеспечения должен быть запрограммирован на «непредвзятость» и «честность». При возникновении сбоев должны существовать механизмы смягчения последствий. В частности, ИИ должен быть чувствителен к таким проблемам, как предвзятость, дискриминация и справедливость. ⁶⁸

Группа экспертов по машинному обучению утверждает, что можно автоматизировать принятие этических решений. Используя проблему троллейбуса как моральную дилемму, они задают следующий вопрос: если автономный автомобиль выходит из-под контроля, следует ли запрограммировать его так, чтобы убивать собственных пассажиров или пешеходов, переходящих улицу? Они разработали «систему, основанную на голосовании», которая попросила 1,3 миллиона человек оценить альтернативные сценарии, суммировала общий выбор и применила общую точку зрения этих людей к ряду транспортных возможностей.Это позволило им автоматизировать принятие этических решений в алгоритмах ИИ с учетом общественных предпочтений. ⁶⁹ Эта процедура, конечно, не уменьшает трагедию, связанную с какими-либо смертельными случаями, например, в случае с Uber, но она предоставляет механизм, который помогает разработчикам ИИ учитывать этические соображения при планировании.

Наказывать злонамеренное поведение и способствовать кибербезопасности

Как и в случае с любой новой технологией, важно препятствовать злонамеренному лечению, предназначенному для обмана программного обеспечения или использования его в нежелательных целях. ⁷⁰ Это особенно важно с учетом аспектов двойного использования ИИ, когда один и тот же инструмент может использоваться в полезных или злонамеренных целях. Злонамеренное использование ИИ подвергает людей и организации ненужным рискам и подрывает достоинства появляющейся технологии. Это включает в себя такие действия, как взлом, манипулирование алгоритмами, нарушение конфиденциальности и конфиденциальности или кража личных данных. Усилия по захвату ИИ с целью получения конфиденциальной информации должны серьезно наказываться как способ сдерживания таких действий. ⁷¹

В быстро меняющемся мире, в котором многие организации обладают передовыми вычислительными возможностями, необходимо уделять серьезное внимание кибербезопасности. Страны должны быть осторожны, защищая свои собственные системы и не позволяя другим странам нанести ущерб их безопасности. ⁷² По данным Министерства внутренней безопасности США, в центр обслуживания крупного американского банка в неделю поступает около 11 миллионов звонков. Чтобы защитить свою телефонию от атак типа «отказ в обслуживании», он использует «механизм политик на основе машинного обучения, [который] блокирует более 120 000 вызовов в месяц на основе политик голосового брандмауэра, включая преследование вызывающих абонентов, роботизированные вызовы и потенциальные мошеннические вызовы. ⁷³ Таким образом, машинное обучение может помочь защитить технологические системы от злонамеренных атак.

Подводя итог, можно сказать, что мир находится на пороге революции во многих секторах с помощью искусственного интеллекта и анализа данных. Уже есть значительные развертывания в области финансов, национальной безопасности, здравоохранения, уголовного правосудия, транспорта и умных городов, которые изменили процесс принятия решений, бизнес-модели, снижение рисков и производительность системы. Эти события приносят существенные экономические и социальные выгоды.

Мир находится на пороге революционных преобразований во многих секторах с помощью искусственного интеллекта, но необходимо лучше понимать способ разработки систем искусственного интеллекта из-за серьезных последствий, которые эти технологии будут иметь для общества в целом.

Тем не менее, то, как разворачиваются системы искусственного интеллекта, имеет большое значение для общества в целом. Важно то, как решаются политические вопросы, разрешаются этические конфликты, разрешаются правовые реалии и насколько прозрачна требуется ИИ и решения для анализа данных. ⁷⁴ Выбор человека в отношении разработки программного обеспечения влияет на то, как принимаются решения и как они интегрируются в организационные процедуры. Необходимо лучше понять, как именно выполняются эти процессы, потому что они окажут существенное влияние на широкую публику в ближайшее время и в обозримом будущем. ИИ вполне может произвести революцию в человеческих делах и стать самым влиятельным человеческим нововведением в истории.

Примечание. Мы ценим помощь Грейс Гилберг, Джека Карстена, Хиллари Шауб и Кристьяна Томассон в исследовании этого проекта.

---

The Brookings Institution — некоммерческая организация, занимающаяся независимыми исследованиями и политическими решениями. Его миссия — проводить качественные независимые исследования и на основе этих исследований предоставлять инновационные практические рекомендации для политиков и общественности. Выводы и рекомендации любой публикации Brookings принадлежат исключительно ее авторам и не отражают точку зрения Учреждения, его руководства или других ученых.

Поддержка этой публикации была предоставлена ​​Amazon. Brookings осознает, что ценность, которую он предоставляет, заключается в его абсолютной приверженности качеству, независимости и влиянию. Мероприятия, поддерживаемые его донорами, отражают это обязательство.

Джон Р. Аллен является членом Совета консультантов Amida Technology и Совета директоров Spark Cognition. Обе компании работают в областях, обсуждаемых в этой статье.

Эксперты Bosch говорят об интеллектуальных технологиях, AIot и планах на 2021 год

Вопрос: Mr.Зайтер, г-н Экерот, вы оба присоединились к бизнес-подразделению Bosch Building Technologies по производству видеосистем и решений в качестве старших вице-президентов в марте 2020 года, когда пандемия коронавируса только начиналась. Как ваше бизнес-подразделение пережило 2020 год?

Магнус Экерот:

Кризис ощущался и в компании Bosch. В то же время вырос спрос на решения, которые делают бизнес открытыми и защищают здоровье людей. Мы предлагаем соответствующие видео решения, которые могут внести значительный вклад в сдерживание пандемии.

Майкл Зайтер:

В целом, мы хорошо справились с прошлым годом, несмотря на проблемы, и с третьего квартала снова выросли по сравнению с 2019 годом. Мы видим хорошие возможности для дальнейшего роста в 2021 году.

Q: Есть ли Кризис из-за короны снова ускорил развитие интеллектуальных технологий на рынке технологий безопасности, и разве рынок безопасности, в отличие от большинства отраслей, выигрывает от кризиса больше, чем он страдает?

Майкл Зайтер:

Кризис Corona определенно продемонстрировал, что будущее за решениями, управляемыми данными.Благодаря тому, что наша стратегия разработки продуктов уже основана на этом, мы в Bosch очень быстро смогли разработать новые продукты для «Нового стандарта» и соответствующим образом расширить существующие.

Приведу один или два примера: в сотрудничестве с Philips мы очень быстро разработали решение для подсчета людей для розничных операций — интеллектуальные дисплеи Philips в сочетании со смарт-камерами от Bosch, которые обеспечивают защиту персонала и клиентов. Программное решение In-Store Analytics также было реализовано с дополнительными функциями.Владельцы магазинов теперь могут принимать решения на основе данных о движении покупателей, таких как «Где мы размещаем товары, чтобы избежать очередей или скопления людей?»

HTD включает бесконтактную систему мониторинга для точной и быстрой идентификации людей с повышенной температурой кожи.

Последней новинкой является решение Bosch для определения температуры кожи человека, сокращенно HTD. Это включает в себя бесконтактную систему мониторинга для точного и быстрого выявления людей с повышенной температурой кожи в контрольных точках в офисах, производственных цехах или аэропортах.Иногда ставятся под сомнение преимущества ранее существовавших на рынке решений. Конкуренты часто не могут выполнить то, что они обещают, потому что, например, измеренная температура кожи не соответствует внутренней температуре человека или колеблется из-за влияния окружающей среды. Поэтому мы разработали программное решение, которое в соответствии с GDPR, во-первых, позволяет отфильтровывать людей с потенциально повышенной температурой тела, а на втором этапе позволяет медицинскому персоналу проводить более целенаправленное измерение температуры.

Q: Вы видите большой потенциал для индустрии видеонаблюдения в новых технологиях, таких как искусственный интеллект и Интернет вещей. Какие конкретные возможности вы имеете в виду и как вы используете эти технологии в Bosch Building Technologies?

Майкл Зайтер:

Bosch полностью придерживается стратегии «AIoT» — ИИ соответствует IoT — стратегии. В целом, разработка алгоритмов и программного обеспечения искусственного интеллекта в компании Bosch находится в значительной степени в сфере безопасности.Под AIoT мы конкретно подразумеваем объединение физических продуктов в сеть и развертывание искусственного интеллекта.

С помощью ИИ мы стремимся дать клиентам возможность понимать события на более глубоком уровне и предсказывать их в будущем (ключевое слово является прогнозирующим), чтобы они могли действовать проактивно. Это особенно важно для здоровья и безопасности. Примером может служить решение Intelligent Insights, в котором пользователь может предвидеть потенциально опасные ситуации, например, при сохранении социальной дистанции и максимального количества людей в любой области.

Q: С вашей точки зрения, есть ли у вас преимущество перед другими поставщиками, когда речь идет о продуктах на основе искусственного интеллекта в области видео?

Майкл Зайтер:

Анализ и использование видеоданных долгое время находились в центре нашего внимания. С 2016 года мы придерживаемся стратегии предложения приложений искусственного интеллекта в виде интегрированной интеллектуальной видеоаналитики в качестве стандарта для наших сетевых камер.

Измеряются такие данные, как цвет, размер объекта, скорость объекта и направление.Проще говоря, вы можете сказать, что это видение и понимание — принцип, лежащий в основе интеллектуальных камер видеонаблюдения. Сегодня это гораздо больше вопрос интеллектуальных решений, основанных на данных, чем сбора высококачественных изображений и их хранения для записи.

Bosch много лет инвестирует в искусственный интеллект, что может принести нам большую пользу в нашей области. Например, в первом квартале мы запустим детектор транспортных средств на основе глубокого обучения, который уже работает на наших камерах. Это создаст значительную добавленную стоимость для наших клиентов в области интеллектуального управления дорожным движением.

Вопрос: Г-н Экерот, какие преимущества дает клиентам видеобезопасность на основе искусственного интеллекта от Bosch?

Магнус Экерот:

Ключевым преимуществом является сильная ориентация на клиента с индивидуальными решениями, которые в то же время являются модульными и масштабируемыми с помощью новых алгоритмов искусственного интеллекта

Ключевым преимуществом является наша сильная ориентация на клиента с индивидуальными решениями, которые в то же время модульный и масштабируемый за счет новых алгоритмов искусственного интеллекта. Возьмем, к примеру, Camera Trainer, программное обеспечение для машинного обучения, которое можно напрямую загружать в сетевые камеры Bosch.Таким образом, камера обучается распознавать объекты и ситуации — с учетом конкретных потребностей наших клиентов. Если камера обнаруживает определенный сценарий, она выполняет заранее определенное действие в режиме реального времени — например, подсчет или тревогу.

Последним примером является наша новая платформа камеры Inteox. Inteox представляет собой полностью открытую платформу для камер и сочетает в себе интеллектуальную видеоаналитику Bosch с открытой операционной системой. Это позволяет программистам разрабатывать определенные программные приложения — или приложения — для различных прикладных целей.Затем их можно загрузить на камеры — по тому же принципу, что и в магазине приложений для смартфонов. Подводя итог, можно сказать, что приложения Bosch AI поддерживают специфические потребности клиентов, связанные с анализом данных, и позволяют создавать совершенно новые приложения на рынке видеобезопасности и за его пределами.

Q: Можете ли вы назвать конкретный текущий проект, в котором Bosch развернула решение на основе искусственного интеллекта?

Магнус Экерот:

Текущий новаторский проект с использованием наших интеллектуальных камер реализуется в качестве пилотного в США.Smart Ohio позволяет пользователям настраивать более интеллектуальные транспортные потоки и, таким образом, обеспечивать мобильность, безопасность и эффективное использование дорог сегодня и в будущем.

Новый автомобильный детектор, упомянутый г-ном Зейтером, также играет здесь центральную роль. Наша общая цель — предоставить общественным и частным транспортным агентствам интеллектуальные сенсорные решения с подключением, которые позволят им безопасно и эффективно управлять своими дорогами.

Intelligent Insights может предвидеть потенциально опасные ситуации, например, при сохранении социальной дистанции и максимального количества людей в любой области

Вопрос: Г-н.Зайтер, вы уже какое-то время занимаетесь темой мобильности. Какой опыт вашей предыдущей работы в автомобильном бизнесе Bosch может помочь вам в дальнейшем развитии видеопортфеля Bosch Building Technologies?

Майкл Зайтер:

Здесь есть что рассказать. Прежде всего, разработка базовых алгоритмов для решений на основе видео, будь то для автономного вождения, для мониторинга салона автомобиля или для наших видеосистем Bosch Building Technologies, — все это осуществляется в офисе Bosch в Хильдесхайме.Это дает нам значительный синергетический эффект и позволяет нам быстрее и более гибко выводить результаты исследований и разработок на рынок.

По сути, системы помощи при вождении используют алгоритмы искусственного интеллекта, которые обрабатывают постоянно растущие объемы видеоданных. Предпринимаются попытки подражать человеку и позволить транспортному средству лучше понимать окружающую среду своими «глазами». Эта прогностическая способность особенно важна при автономном вождении. Например, ключевые вопросы включают в себя: «Как должна реагировать машина и что может произойти дальше?» «В какой среде он находится?» и т.п.В этой области в Bosch есть много видов деятельности, от которых мы также можем извлечь большую пользу в моей новой роли в сфере безопасности.

Сейчас я передаю значительную часть этого опыта и существующие достижения НИОКР в Bosch Video Systems & Solutions, что также приводит к дальнейшему синергизму с нашим подразделением мобильности: в аэропорту Штутгарта автономное вождение уже внедряется вместе с Mercedes-Benz и Оператор гаража Apcoa в рамках проекта «Автоматизированная парковка автомобилей служащим», или сокращенно AVP, в который интеллектуальные видеосистемы от Bosch Building Technologies вносят значительный вклад.

Г-н Экерот, у вас большой опыт работы в области видеонаблюдения. Где вы сейчас позиционируете Bosch Building Technologies на этом рынке и какие конкретные цели вы преследуете?

Магнус Экерот:

Наши клиенты ищут надежных партнеров и продукты. Мы сильный бренд; Вы можете положиться на продукцию Bosch. Bosch является идейным лидером в области видео и пионером в области приложений искусственного интеллекта в этой области с 2016 года. Безопасность данных — это все для нас: наши продукты соответствуют требованиям GDPR ЕС.Помимо этого, у нас есть обширный портфель камер, соответствующих Закону о разрешении национальной обороны США (NDAA) для устройств видеонаблюдения. Это позволяет использовать наше портфолио, например, в правительственных зданиях США.

Мы планируем заключить с нашими клиентами больше соглашений об обслуживании программного обеспечения в 2021 году. Они обеспечивают инвестиции и будущую безопасность для наших клиентов и включают, например, «гарантию исправлений» наряду с регулярными обновлениями с новыми функциями. Это первый шаг в комплексном плане по доступу к новым каналам дохода для нас и наших партнеров, предоставляющих конечным пользователям лучшие технологии и отличный сервис!

В целом, в этом году будет выпущено много новых продуктов, и эта тенденция будет усиливаться.Наша цель — создать новые семейства продуктов, которые следуют простому принципу: «Разработка и поставка революционных решений для видео с прогнозированием, которым может доверять каждый пользователь, благодаря основополагающему устойчивому и дальновидному мышлению».

В последнее время много говорят о том, что Bosch — одна из первых компаний в мире, которая работает с нулевым выбросом CO2. Как устойчивость влияет на ваш бизнес?

Магнус Экерот:

Решения Интернета вещей на самом деле устойчивы и способствуют защите окружающей среды

Наши решения Интернета вещей действительно устойчивы и способствуют защите окружающей среды.Например, наши камеры устойчивы в том смысле, что они обновляются за счет обновлений программного обеспечения, и их не нужно постоянно менять на новые. Наши системы демонстрируют устойчивость и в эксплуатации, поскольку ими можно управлять удаленно. Системным интеграторам не требуется физическое присутствие, что позволяет избежать ненужных поездок с сопутствующими выбросами.

В целом, Bosch Building Technologies разрабатывает способы сопровождения и поддержки наших клиентов в достижении их климатических целей с помощью новых технологий.Это можно сделать, например, за счет повышения энергоэффективности, модели общей стоимости владения, организации и упрощения цепочки поставок и оказания помощи нашим клиентам в выполнении их социальных обязательств.

Сила Bosch помогает нам использовать исследования в масштабах компании, чтобы быть на два шага вперед и чуть быстрее, когда речь идет о новых технологиях и инициативах, которые принесут пользу нашему и будущим поколениям. Должен также сказать, что лично я очень горжусь тем, что работаю в компании, которая поставила перед собой амбициозную климатическую цель и достигла ее!

Можете ли вы уже поделиться предварительным обзором своих технологических инноваций в 2021 году?

Michael Seiter:

Мы видим большой рыночный потенциал для наших камер, которые используют искусственный интеллект и могут гибко обновляться на протяжении всего их жизненного цикла.Я уже упоминал детектор транспортных средств на основе глубокого обучения в наших камерах.

Еще больше подобных решений — в том числе для других приложений, где важно распознавание объектов и людей — появятся в течение года. И самое лучшее: с ИИ, чем больше данных мы собираем и чем разумнее мы их используем, тем лучше становятся решения и тем больше добавленной стоимости они приносят клиенту. Это произведет революцию в нашей отрасли!

Другой пример — наши облачные решения, например, для мониторинга тревог.Здесь мы теперь также можем интегрировать камеры сторонних производителей и, основываясь на этом, предлагать и совместно разрабатывать наши интеллектуальные программные решения. Это дает нашим клиентам больше возможностей воспользоваться возможностями, созданными искусственным интеллектом.

Тенденция к интеграции различных технологий безопасности, по-видимому, в основном обусловлена ​​быстрым прогрессом в разработке программного обеспечения. Влияет ли это на поставщиков полного спектра, таких как Bosch, и какие у вас планы на будущее в отношении полностью интегрированных решений безопасности?

Майкл Зайтер:

Естественно, это подходит нам как полному поставщику.Решения Bosch используются во многих междоменных клиентских проектах. У нас есть специалисты по различным областям под одной крышей и сильный бренд с одинаковым обещанием качества для всех областей. Тем не менее, речь всегда идет о совершенстве в конкретной предметной области. Только когда вы овладеете всеми различными областями и имеете глубокие и проверенные знания в каждой из них, вы сможете добиться успеха в интегрированных междоменных проектах. Соответствующие бизнес-подразделения разрабатывают свои будущие стратегии и планы инноваций с учетом этого — как мы делаем это в области видеосистем и решений.

Наше бизнес-подразделение предлагает полностью интегрированные видеорешения Bosch, которые можно расширять и использовать в открытых системах. Вот почему мы используем открытые платформы, такие как Inteox, чтобы предлагать клиентам из самых разных отраслей подходящие решения. Наша партнерская программа интеграции Bosch, которую мы запустили в 2012 году, также движется в этом направлении — каждый продукт может быть интегрирован в несколько других систем и решений VMS.

Вкратце: в Bosch мы не только работаем по принципу «одного окна», но и являемся открытой системой, что означает, что мы предлагаем клиентам максимальную гибкость в выборе продуктов и услуг.

видеороликов о младенце Эйнштейне: хорошо для развития ребенка?

Могут ли видеоролики о Бэби Эйнштейне и подобные программы способствовать развитию ребенка?

Ответ Джея Л. Хоккера, доктора медицины

Программы, такие как видео с Бэби Эйнштейном, могут привлечь внимание вашего ребенка, но дети младше 2 лет с большей вероятностью узнают и запомнят информацию из живой презентации, чем из видео.

Исследования, изучающие специфические эффекты детских DVD и других программ для младенцев, ограничены.Однако исследование 2010 года не обнаружило доказательств того, что дети в возрасте от одного до двух лет выучили слова, выделенные на DVD-диске Baby Einstein. Напротив, исследования показали, что регулярное чтение маленьким детям улучшает языковые способности как у младенцев, так и у малышей.

Американская академия педиатрии не рекомендует использовать средства массовой информации детьми в возрасте от 18 до 24 месяцев. Вместо того, чтобы полагаться на DVD с Бэби Эйнштейном, сконцентрируйтесь на проверенных способах содействия развитию младенца — таких как разговоры, игры, пение, улыбка и чтение ребенку.Даже если ваш ребенок не понимает, что вы говорите, или не улавливает сюжет рассказа, он или она впитывают ваши слова и упиваются вашим вниманием. Эти простые занятия составляют основу речи и мысли, а также эмоционального здоровья.

Тем не менее, DVD с младенцем Эйнштейном не обязательно запрещены. Если вашей семье нравится этот вид программирования, принимайте осознанные решения о том, как его использовать. Включайте его только изредка — и поощряйте взаимодействие, наблюдая за программой вместе.

• Путешествие самолетом с младенцем
• Детский жир

15 октября 2019 г. Показать ссылки

1. Совет по коммуникациям и СМИ Американской академии педиатрии. СМИ и молодые умы. Американская академия педиатрической политики. http://pediatrics.aappublications.org/site/aappolicy/index.xhtml. По состоянию на 1 ноября 2016 г.
2. Richert RA, et al. Обучение слов из детских видео. Архивы педиатрии и подростковой медицины. 2010; 164: 432.
3. Armbruster BB, et al.Ребенок становится читателем: Рождение через дошкольное учреждение. Национальный институт грамотности. https://www.nichd.nih.gov/publications/Pages/pubs_details.aspx?pubs_id=261. По состоянию на 17 сентября 2016 г.
4. Wartella EA, et al.