Человеческие способности: Недопустимое название | Anime Characters Fight вики

II)специфические человеческие способности принято разделять на:

1.Общие – определяющие успехи человека в самых различных видах деятельности, это – умственные способности, тонкость и точность ручных движений, память, совершенная речь и т.д. Это и способности, проявляющиеся в общении и взаимодействии с людьми, эти способности социально обусловлены, без них было бы трудно преодолеть путь превращения человека из биологического существа в социальное.

Специальные способности – определяют успехи человека в специфических видах деятельности, для осуществления которых необходимы задатки особого рода и их развитие. Это музыкальные, математические, лингвистические, технические, литературные, художественно-творческие, спортивные и др. Наличие у человека общих способностей не исключает развитие специфических и наоборот.

2. Теоретические и практические способности отличаются друг от друга тем, что теоретические предопределяют склонность человека к абстрактно-теоретическим размышлениям, а практические – к конкретно-практическим действиям.

Теоретические и практические способности чаще не сочетаются друг с другом, вместе они встречались только у одарённых разносторонне талантливых людей.

3. Учебные и творческие способности отличаются друг от друга тем, что первые определяют успешность обучения и воспитания, усвоения человеком ЗУН, а вторые – определяют возможность открытий и изобретений, создание новых предметов материальной и духовной культуры, производство новых идей, открытий, изобретений

4. Потенциальные способности, те, которые не реализуются в конкретном виде деятельности, но способны актуализироваться при изменении соответствующих социальных условий. Актуальные – необходимы именно в данный момент и реализуются в виде деятельности. Характер социальных условий препятствует или способствует развитию потенциальных способностей, обеспечивает или нет превращение их в актуальные.

5. Предметные и межличностные способности

– в наибольшей степени социально обусловлены. Пример: речь человека, как средство общения, межличностное восприятие и оценивание людей, умение входить в контакт с людьми, располагать их к себе, оказывать влияние, умение адаптироваться к людям.

КЛАССИФИКАЦИЯ уровней развития способностей:

— способности

— одарённость

— мастерство

— талант

— гениальность

1. Способности – индивидуальные особенности, которые имеют отношение к успешности выполнения каких-либо видов деятельности. Отдельная способность не может обеспечить успешного выполнения деятельности. Успешность выполнения любой деятельности всегда зависит от ряда способностей.

2. Одарённость – сочетание различных высокоразвитых способностей, которые обеспечивают человеку возможность успешного выполнения какой-либо деятельности. Одарённость определяет только возможность – достижения успеха, но если человек не учился математике, он не сможет успешно выполнить функции.

3. Мастерство – т.е. совершенство в конкретном виде деятельности. Когда говорят о мастерстве человека, то имеют в виду его способность успешно заниматься производительной деятельностью. Мастерство в любой профессии предполагает психологическую готовность к творческим решениям возникающих проблем.

4. Талант – высокий уровень развития специальных способностей /музыка, литература и др./. Талант, как и способности, проявляется в деятельности. При этом деятельность отличается новизной, оригинальностью подхода. Отдельная изолированная способность, даже высоко развитая не может быть названа талантом.

5. Гениальность

– высший уровень способностей, когда творческие достижения человека составляют целую эпоху в жизни общества, в развитии культуры. Гениальные люди обладают незаурядными способностями в различных областях деятельности /Аристотель, Леонардо да Винчи, Ломоносов/, но это не значит, что все индивидуальные качества гения развиты в одинаковой степени. Гениальность имеет свой «профиль», какая-то сторона в ней доминирует, какие-то способности проявляются ярче.

Макаки делают человеческие орудия труда

…и делают они их случайно.

Макак-крабоед. (Фото: Michael Frank Franz / Flickr.com) 

Открыть в полном размере

‹

›

Род людей — Homo возник между 3 и 2,5 млн лет назад. Примерно 2,9 млн лет назад появилась так называемая олдувайская, или олдованская, культура обработки камня. Её описывают по каменным орудиям труда, которые примечательны своей элементарностью: чтобы получить острый скол, древние люди просто били одним камнем о другой, как бьют молотом по наковальне. Камень-молот раскалывался, от него отлетали отщепы с острыми краями — и на этом всё заканчивалось, каменные отщепы использовали, как есть.

Тем не менее, даже такие орудия труда требовали определённой сноровки. Во-первых, нужно поставить себе задачу расколоть камень, во-вторых, нужно понять, что только определённый скол пригодится для какой-то трудовой задачи, в-третьих, нужно пробовать разные углы удара, нужно вертеть камень в руке, то есть нужно очень хорошо контролировать мышцы и подвижность пальцев. Иными словами, нужно проявлять когнитивные способности, свойственные Homo.

Всё бы ничего, но в какой-то момент археологи нашли каменные отщепы, которые старше и олдувайской культуры, и рода людей — они относятся ко времени около 3,3 млн лет назад. Впрочем, у людей же были какие-то предки, и человеческие способности не возникли мгновенно. Возможно, какие-то человекообразные приматы около 3,3 млн лет назад могли таким же образом колоть камни.

Однако, как пишут в Science Advances сотрудники Института эволюционной антропологии Общества Макса Планка, эти приматы не обязательно могли быть даже человекообразными. На самом деле, давно известно, что обезьяны — не только шимпанзе с орангутанами, но и всякие макаки — используют камни как орудия труда, разбивая ими орехи или моллюсков. И в новой статье речь идёт как раз о макаках-крабоедах из Таиланда.

В здешних лесах исследователи обнаружили несколько десятков мест, где макаки разбивали орехи масличной пальмы: они клали орех на один камень и били по нему другим камнем.

Камни, естественно, бились друг о друга тоже, и от ударного камня отлетали осколки. Некоторые из них были достаточно острые, чтобы об них можно было порезаться, ну или порезать тушу какого-нибудь животного, если ты достаточно развитый примат, не брезгующий мясной пищей.

Аналогия напрашивалась сама собой: каменные отщепы, которые у крабоедов получались случайно, были очень похожи на отщепы олдувайской культуры. В среднем те «орудия», которые получались у макак, были меньше и толще, чем олдувайские, но в целом они не выбивались из диапазона размеров и форм человеческих орудий. То есть, когда археологам попадается характерный каменный резец, то стоит задуматься, был ли он сделан человеком, или непосредственным предком человека, или же каким-то приматом, который к людям имеет мало отношения.

Каменный отщеп, случайно получившийся у макака-крабоеда, когда он бил орехи. (Фото: Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology)

Несколько лет назад мы писали про очень похожую статью, опубликованную в Nature. В ней рассказывалось о черноволосых капуцинах из Бразилии, которые разнообразно пользуются камнями: раскалывают орехи, копают землю и т. д. Среди всяких активностей, связанных с камнями, исследователи в какой-то момент обнаружили странное: капуцины просто били куском кварца по скале, от камня отлетал кусок, а обезьяна потом лизала скол. Возможно, на сколе оставались в виде пыли и мелких частиц какие-то микроэлементы, которые необходимы, скажем, для пищеварения. Расколотые камни опять-таки сильно напоминали олдувайские орудия.

Но капуцины именно что специально били камнем о камень — чтобы один из них раскололся и его можно было полизать (впрочем, ни для какого труда такие камни потом не использовались). Таиландские макаки-крабоеды вообще не обращали внимания на то, что там с камнем, точнее, когда камень раскалывался, они его отбрасывали, для них он становился испорченным, бесполезным. Макак интересовали только орехи. И в этом кроется отличие обезьяньих камней от человеческих.

Всё-таки древние люди специально били так, чтобы получить острый скол, специально вертели камень в руке, чтобы ударить в правильное место, и специально искали такие камни, которые можно расколоть, ища их порой за несколько километров от того места, где у них был камень-наковальня.

Сам по себе камень с острым камнем ещё не признак того, что перед нами орудие труда. Нужно тщательнее присмотреться к общему контексту, к следам удара, к другим находкам вокруг, чтобы понять, случайный ли это осколок или настоящий «протонож», специально сделанный кем-то умным и сообразительным.

События • Человеческие способности

Семинар по монографии человеческих способностей. Возможные диспозиции: нормативная база

01 марта 2023 г. — 02 марта 2023 г. 09 февраля 2023 г. | 09:45–18:00

4-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2022/23)

7 февраля 2023 г. | 14:15–15:45

3-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2022–2023 гг.

)

10 января 2023 г. | 14:15–15:45

2-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2022/23)

22 ноября 2022 г. | 14:15–15:45

1-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2022/23)

25 октября 2022 г. | 14:15 — 15:45

Семинар для выпускников и молодых специалистов на тему «Способности и добро», Берлин, 9-10 сентября 2022 г.

09 сентября 2022 г. — 10 сентября 2022 г. Коллоквиум по способностям (лето 2022 г.)

12 июля 2022 г. | 02:10 вечера — 03:45

Семинар «Нормативные возможности»

июля 04, 2022 — 05 июля, 2022

3 -й колледж человека (лето 2022)

Jun 21, 2022 | 14:10 — 15:45

2-й коллоквиум по человеческим способностям (лето 2022 г.)

17 мая 2022 г. | 14:10 — 15:45

Берлин Гамбург Семинар «Полномочия, склонности и способности»

12 мая 2022 г. — 13 мая 2022 г.

1-й коллоквиум по человеческим способностям (лето 2022 г.

)

26 апреля 2022 г. | 14:10 — 15:45

Семинар «Эпистемические способности и добро»

01.04.2022 — 02.04.2022

Семинар «Наши животные способности»

-20 марта, 20004 9000 29, 2022

Семинар по человеческим способностям «Натурализованные эпистемологии модальности»

22 марта 2022 — 24 марта 2022

5-й Коллоквиум по человеческим способностям (зима 2021/22)

01 февраля 2022 г. | 14:10 — 15:45

4-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2021/22)

4 января 2022 г. | 14:10–15:45

3-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2021/22)

7 декабря 2021 г. | 14:10–15:45

2-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2021/22)

2 ноября 2021 г. | 14:10 — 15:45

Симпозиум по книгам о человеческих способностях «Движения разума»

13 октября 2021 г. — 15 октября 2021 г.

1-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2021/22)

05 октября 2021 г. | 02:10 вечера — 03:45

Семинар по человеческим способностям «Emotionale fähigkeiten» (немецкий)

13 июля 2021 г. — 14 июля, 2021

4th Colloquium (летний семестр 2021)

Jul. 06, 2021 | 14:10 — 15:45

Семинар по человеческим способностям и презентация книги «Силы: история»

23 июня 2021 г. — 24 июня 2021 г.

3-й коллоквиум по человеческим способностям (летний семестр 2021 г.)

08 июня 2021 г. | 14:10–15:45

2-й коллоквиум по человеческим способностям (летний семестр 2021 г.)

11 мая 2021 г. | 14:10–15:45

1-й коллоквиум по человеческим способностям (летний семестр 2021 г.)

20 апреля 2021 г. | 14:10 — 15:45

Совместный семинар Кластера науки об интеллекте и способностей человека «Интеллект и способности»

22 марта 2021 г. — 23 марта 2021 г.

5-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2020/21 г.

) 14:10 — 15:45

4-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2020/21)

19 января 2021 г. | 14:10 — 15:45

3-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2020/21)

15 декабря 2020 г. | 14:10 — 15:45

2-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2020/21)

24 ноября 2020 г. | 14:10 — 15:45

1-й коллоквиум по человеческим способностям (зима 2020/21)

27 октября 2020 г. | 14:10 — 15:45

4-й коллоквиум по человеческим способностям (летний семестр 2020 г.)

07 июля 2020 г. | 14:10 — 15:45

3-й коллоквиум по человеческим способностям (летний семестр 2020 г.)

16 июня 2020 г. | 14:10 — 15:45

Полномочия, наклонности и способности — 3-й Берлин-Гамбургский семинар по философии раннего Нового времени, ПЕРЕНЕСЕН на зиму 2021 г.

11 июня 2020 г. — 12 июня 2020 г.

2-й коллоквиум по человеческим способностям (летний семестр 2020 г.

)

26 мая 2020 г. | 14:10 — 15:45

Совместный семинар выпускников в Берлине и Лондоне «Сила, способность, свобода действий», ОТЛОЖЕН

22 мая 2020 г. — 23 мая 2020 г.

Семинар «Способность действовать, способность Попробуйте», ОТЛОЖЕНО

12 мая 2020 г. — 13 мая 2020 г.

Десять человеческих способностей и четыре типа интеллекта для использования ИИ, ориентированного на человека | АнандСрао | Стартап

Начало работы над стратегией автоматизации, аналитики и искусственного интеллекта

Источник: Этот робот собирает кубик Рубика в рекордное время, Cubastic, YouTube

В первой части серии «Цифровая революция» я рассмотрел, как данные, автоматизация, аналитика , и ИИ — четыре неотъемлемые части революции — непобедимый квартет. В то время как все мы можем наслаждаться музыкой непобедимого квартета, большинству из нас будет сложно создать его. Многие из нас не знали бы, с чего начать.

Ситуация не слишком отличается, когда речь идет о создании конкурентного преимущества с помощью данных, автоматизации, аналитики и искусственного интеллекта. Мы видели организации, которые разработали свою стратегию работы с большими данными, создали озеро данных и теперь ищут несколько хороших вариантов использования в бизнесе. Есть и другие, которые сосредоточились на RPA, добились хороших успехов на раннем этапе, но теперь борются с проблемой управления «ботами». У некоторых других есть разрозненные центры передового опыта по аналитике и автоматизации, которые конкурируют за расширение в области ИИ. Мы также видели стратегии ИИ на крупных предприятиях, которые спекулируют, не опираясь на доступные данные или на то, что было сделано на сегодняшний день в более традиционной аналитике.

Некоторые компании не слишком заботятся о таких стратегиях и сразу же начинают действовать. Бизнес-руководители хотят начать с бизнес-вариантов использования в конкретном бизнес-подразделении, функциональной области или общей области обслуживания. ИТ-организации рассматривают квартет просто как расширение программных технологий. Аналитика и ИИ — это просто дополнительные функции, которые должны быть реализованы в программном обеспечении (см. мою серию статей о специалистах по данным с Марса и о разработчиках программного обеспечения с Венеры, чтобы узнать об опасностях этого взгляда). Организации, занимающиеся наукой о данных и аналитикой, обычно сосредотачиваются на конкретных методах или алгоритмах — машинном обучении, глубоком обучении, компьютерном зрении, НЛП и т. д.

Варианты использования в бизнесе, технологические функции и методы аналитики/ИИ не являются объединяющими парадигмами для создания долгосрочных стратегий. Мы считаем, что фундаментальное понимание человеческих способностей и то, как мы планируем автоматизировать или расширять человеческие способности, является подходящим подходом к квартету.

Business Lens

Наиболее популярным механизмом разработки стратегии автоматизации, аналитики или искусственного интеллекта являются сценарии использования в бизнесе. Эти варианты использования относятся к отраслевому сектору, а также к функциональным областям. Сценарии использования охватывают все отрасли промышленности: от первичных отраслей, таких как сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыболовство, нефть и газ, горнодобывающая промышленность и т. д., до вторичных отраслей, таких как производство, энергетика, химическая промышленность, строительство, пищевая промышленность и т. д., до третичных отраслей, таких как финансовые услуги, здравоохранение, путешествия. и транспорт, логистика, средства массовой информации, телекоммуникации и т. д. Кроме того, варианты использования также охватывают различные элементы цепочки создания стоимости от исследований и разработок, разработки продуктов, маркетинга, продаж, обслуживания клиентов, операций, финансов, управления персоналом и т. д.. буквально сотни, если не тысячи бизнес-прецедентов, которые были нанесены на карту, поставлены и их рентабельность инвестиций реализована за последние 3–4 года.

Технологическая линза

В то время как руководители предприятий, естественно, начинают с вариантов использования в бизнесе — отрасли и функциональной области, руководители ИТ начинают со стека ИТ. Они рассматривают данные, аналитику, автоматизацию, стратегию искусственного интеллекта в первую очередь с точки зрения создания технологических возможностей для хранилищ данных, озер данных, потоковой передачи данных для стороны данных; облачное хранилище и вычисления, архитектура микросервисов, поставщики технологий для роботизированной и интеллектуальной автоматизации процессов, а также облачные решения AI/ML для аналитики и областей искусственного интеллекта. Технологическая группа должна помочь гарантировать, что при реализации бизнес-вариантов они также обеспечивают согласованность с существующей технологической архитектурой или улучшают архитектуру по мере необходимости разработки и развертывания новых возможностей. Например, технологическая архитектура, которая обеспечивает не только непрерывную интеграцию и непрерывную доставку (CI/CD) с точки зрения программного обеспечения, но и непрерывное обучение (CL) с точки зрения модели. Точно так же содействие конвергенции Интернета вещей (IoT), 5G и ИИ (например, интеллектуальных датчиков или федеративного обучения) может привести к усовершенствованию существующего стека ИТ.

Technique Lens

Руководители бизнеса и ИТ научились сосуществовать и наводить мосты между двумя совершенно разными образами мышления, способностями, квалификациями и проблемами. Теперь у нас есть третья группа руководителей — специалисты по обработке и анализу данных, аналитики и специалисты по искусственному интеллекту, которые привносят другую точку зрения в варианты использования. Основная проблема этой группы заключается в том, какие методы можно использовать для извлечения информации из данных для принятия более эффективных решений или какие методы можно использовать для автоматизации задач. Эта группа рассматривает варианты использования с точки зрения типа методов, которые можно использовать, например, машинное обучение, глубокое обучение, НЛП, компьютерное зрение, анализ процессов и т. д. Например, различные методы аналитики и ИИ могут быть сопоставлены с отраслям промышленности или функциональным областям.

Рис. 1. Линзы бизнеса, технологий и техники (Источник: анализ PwC)

Хотя все эти линзы полезны для разработки уникальных методов (т. е. линза техники), они масштабируемы (т. т. е. деловая линза), они не соответствуют одному важному параметру. Они не отвечают на фундаментальные вопросы — какие задачи и решения выполняют люди и как мы можем сделать их более эффективными и действенными. Это требует, чтобы мы повернули часы назад почти на 35 с лишним лет, чтобы изучить таксономию человеческих способностей.

В 1984 году Флейшман и Куайнанс в своей книге « Таксономии человеческой деятельности: описание человеческих задач » задокументировали 52 различные способности человека. Эти человеческие способности охватывают широкий спектр перцептивных, когнитивных и двигательных способностей человека. Например, под перцептивными способностями они рассматривают зрение вблизи, зрение вдаль, ночное зрение, скорость восприятия, визуальное различение цветов и т. д. Под когнитивными способностями они рассматривают дедуктивное рассуждение, индуктивное рассуждение, математическое рассуждение, устное/письменное понимание, устное/ письменное выражение и т. д. до 9 лет0275 двигательные способности они учитывают ловкость рук, время реакции, точность управления и множественную координацию.

Почему нас интересуют эти человеческие способности, когда мы говорим о данных, автоматизации, аналитике и искусственном интеллекте? Как мы видели в предыдущем посте, мы определили ИИ с точки зрения чувств , мышления и действий , которые соответствуют перцептивным, когнитивным и двигательным способностям человека. Мы считаем, что, начиная с человеческих способностей, которые мы хотим автоматизировать, помогать и улучшать, мы можем обеспечить согласованную основу для интеграции трех различных линз, которые мы видели ранее. Вместо того, чтобы начать с пятидесяти двух человеческих способностей, мы рассмотрим небольшую группу из десяти человеческих способностей.

1. Сбор, систематизация и обобщение: Способность собирать, систематизировать и суммировать структурированные и неструктурированные данные — текст, аудио, изображения и видео.
2. Восприятие, запрос и общение : Способность воспринимать, искать, запрашивать структурированные базы данных, текст, аудио, изображения и видеоданные. Способность общаться и разговаривать с машиной на естественном языке.
3. Распознавание, идентификация и классификация: Способность распознавать, идентифицировать, классифицировать, понимать и визуализировать структурированные данные, естественный язык, аудиоданные, изображения и видеоданные.
4. Тенденции, прогнозирование и предсказание: Способность определять тенденции на основе прошлых данных, прогнозировать будущее на основе прошлых данных, прогнозировать и проектировать по нескольким сценариям.
5. Диагностика, принятие решений и рекомендации : Способность диагностировать основные причины, принимать решения, основанные на рассуждениях, и давать рекомендации на основе исторических моделей.
6. Рассуждение — дедуктивное, индуктивное и абдуктивное: Способность следовать логическому процессу, чтобы прийти к заключению, основанному на дедукции, индукции или абдукции.
7. Обучение — под наблюдением, без присмотра и подкрепление: Способность повышать производительность с течением времени или с помощью дополнительных данных или информации об окружающей среде.
8. Оптимизация — непрерывная или дискретная, неограниченная и ограниченная, детерминированная или стохастическая, а также отсутствие, одна или множество целей: Способность найти «лучшее» решение с учетом пространства решений и ряда ограничений.
9. Моделирование, воображение и адаптация: Способность моделировать сценарии, выдвигать новые гипотезы, действовать автономно, учиться на основе данных и со временем адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды.
10. Открытие, создание и изобретение: Способность обнаруживать новые гипотезы или факты, генерировать или создавать новые артефакты, такие как ответы на вопросы, поэзия, оригинальное искусство или музыка.

Этот список ни в коем случае не является исчерпывающим списком человеческих способностей, подобных тому, что предоставили Флейшман и Куайнтанс. Мы решили не включать некоторые двигательные способности, которые будут более актуальны для робототехники; Точно так же мы не включили возможности, с которыми уже хорошо справляются компьютеры текущего поколения, такие как обработка чисел, документирование или запоминание. Этот список отражает некоторые из ключевых человеческих способностей, которые мы видели в вариантах использования. Он охватывает большинство вариантов использования в бизнесе, а также многие методы, используемые сегодня в аналитике и искусственном интеллекте.

Смысл рассмотрения человеческих способностей заключается в разработке ориентированного на человека подхода к тому, как мы можем заменить, дополнить или улучшить эти человеческие способности с помощью расширенной аналитики и ИИ. Когда мы рассматриваем подход к ИИ, ориентированный на человека, мы сочли полезным рассмотреть два различных аспекта: (а) как люди взаимодействуют с ИИ и (б) как ИИ взаимодействует с окружающей средой.

По оси x мы имеем две крайности, где на одном конце ИИ самостоятельно действует и принимает решения; а на другом конце у нас есть система «человек в цикле», где человек в конечном итоге несет ответственность за решения и действия, но использует ИИ для информирования своих решений и действий.

По оси Y у нас есть один крайний случай, когда ИИ фиксирован и не адаптируется к изменениям окружающей среды; а на другом конце у нас есть адаптивная система, которая меняется в зависимости от окружающей среды.

Когда мы объединяем эти две оси, у нас есть четыре различных способа использования ИИ сегодня и использовался в прошлом:

• Автоматизированный интеллект: Ручные или когнитивные задачи, которые повторяются или не повторяются при достаточном количестве упрощенные и стандартизированные могут быть автоматизированы. Это случаи, когда задачи настолько просты, что мы не хотим никакого участия человека, например, копирование текста с одного экрана на другой, а также задачи, которые относительно статичны и не будут меняться в течение месяцев или даже лет, и существует большое количество операций. время, которое в настоящее время затрачивается на такие задачи внутри фирмы.
• Вспомогательная разведка: Существует ряд действий и/или решений, требующих человеческого суждения. Хотя алгоритм ИИ может обрабатывать числа, находить закономерности, прогнозировать и т. д., нам по-прежнему требуется, чтобы люди принимали окончательное решение или действовали на основе рекомендаций. Это особенно верно для решений или действий, связанных с нашим здоровьем, финансами и другими критическими чрезвычайными ситуациями. Этот тип вспомогательного интеллекта не нов — со времен цифровой революции и появления компьютеров. Мы использовали компьютеры таким образом. Конечно, некоторые могут оспорить мнение, что обработка чисел и выполнение вычислений — это не ИИ. Но в использовании технологий мы находимся в одном континууме с ИИ, являющимся наиболее передовым типом интеллекта. Еще один ключевой аспект вспомогательного интеллекта заключается в том, что люди учатся у машин и лучше используют их суждения. Однако любое изменение рекомендаций ИИ требует переоценки и перепрограммирования. Следовательно, мы говорим, что они фиксированы в своем взаимодействии с окружающей средой, а не адаптивны.
• Расширенный интеллект: Более поздняя волна расширенной аналитики и ИИ была сосредоточена на машинном обучении . Поскольку люди выносят суждения, часто непоследовательные и часто иррациональные, алгоритмы могут узнавать о человеческих суждениях и учитывать их в своих собственных рекомендациях. Например, кредитный эксперт с десятилетним опытом может использовать свое суждение (основанное на его прошлом опыте) совершенно иначе, чем кредитный эксперт, имеющий менее года опыта. Системы машинного обучения могут учиться у опытных кредитных специалистов, чтобы адаптировать их рекомендации. Поскольку эти системы приспосабливаются к своему взаимодействию с людьми, а также к меняющимся обстоятельствам (например, в периоды рецессии, вероятно, будет увеличение случаев невыполнения обязательств), они являются адаптивными. Мы говорим, что они усиливают процесс принятия решений людьми.
• Автономный интеллект: Наконец, есть некоторые ситуации, когда мы хотим, чтобы ИИ адаптировался к окружающей среде, а также работал без участия людей. Мы классифицируем эти типы использования как автономный интеллект. Отличным примером автономного интеллекта являются поиски автономных автомобилей. Мы хотим, чтобы автомобили вели себя сами в любых условиях — сильном снегу, дожде или дорожных условиях — без вмешательства человека. Это относится к квадранту адаптивных систем без участия человека.

По мере того, как мы проходим через эти четыре типа интеллекта — от автоматизированного до вспомогательного, дополненного и автономного, — нам требуется все более пристальное внимание, управление и надзор. Риски значительно возрастают по мере того, как мы переходим к этим четырем типам. Переход от расширенного интеллекта к автономному интеллекту требует как технического скачка, так и общественного признания.

Рисунок 2. Четыре типа интеллекта (Источник: анализ PwC)

Десять человеческих навыков, которые мы рассмотрели ранее, могут быть заменены (в автоматизированном и автономном интеллекте) или улучшены (в вспомогательном и дополненном интеллекте) расширенной аналитикой и искусственным интеллектом. Возьмем такой простой навык, как организация. Сегодня искусственный интеллект может помочь вам автоматически организовать вашу электронную почту в стандартные папки (например, основные, социальные, обновления и т. д.). Он может помочь вам, выполняя сложные поиски, извлекая цепочку разговоров и т. д., чтобы облегчить ваши действия. Более сложные респонденты по электронной почте могут составлять ответы на электронные письма на основе ваших прошлых разговоров и представлять их вам перед отправкой. Это будет расширенный интеллект. Лично я бы не стал доверять этим автоответчикам, чтобы они делали это автономно без моего вмешательства. Так что в данном случае мы действительно не достигли стадии автономного интеллекта. Стандартные автоответчики по электронной почте «вне офиса» статичны и могут больше подпадать под автоматизированную аналитику.

Мы можем взять каждый из человеческих навыков, которые мы видели в предыдущем разделе, и пройтись по всем четырем типам интеллекта. Именно этот факт делает их мощным инструментом, который мы можем использовать при разработке нашей стратегии.

Большинство организаций начинают свой путь к данным, автоматизации, аналитике или искусственному интеллекту с разработки вариантов использования с точки зрения бизнеса, технологий или техники. Учитывая, что то, что мы ищем, — это способность заменить, помочь или усилить человеческие навыки, мы считаем, что лучше начать с десяти человеческих навыков и четырех типов интеллекта. Проиллюстрируем это аналогией.

Допустим, у вас есть восьмилетняя дочь, и вы хотите, чтобы она преуспела во многих областях — хорошо училась, преуспевала в музыке, танцевала балет и занималась спортом. Способ, которым вы могли бы помочь ей развиваться в этих областях, заключается не в том, чтобы заставить ее сосредоточиться только на чем-то одном, например, на балете, спорте или музыке. Вы бы заставили ее практиковать несколько навыков в течение определенного периода времени и постепенно приобретать опыт. Маловероятно, что вы бы хотели, чтобы она 24 часа в сутки 7 дней в неделю занималась балетом, а когда освоила его, переходила к музыке, потом к спорту и так далее.

Когда мы выбираем бизнес-варианты использования исключительно на основе функциональной области, мы часто пытаемся преуспеть только в одной области и не полностью используем инвестиции в нескольких функциональных областях и бизнес-вариантах использования. Это как если бы ваша дочь стала лучшей балериной до того, как она начала играть в теннис!

Точно так же, если мы подходим к этому в первую очередь с точки зрения технологий, мы создаем возможности, не видя, как преимущества проявляются в бизнесе. Это похоже на то, как если бы ваша дочь овладела моторными навыками с точки зрения растяжки, прежде чем дать ей первый урок балета. Хотя растяжка важна для балета, ее нужно делать вместе. Мы часто видим, как организации создают свои хранилища данных или озера данных, а затем начинают беспокоиться о поиске правильных вариантов использования в бизнесе.

Если мы подходим к вариантам использования с точки зрения техники — скажем, глубокого обучения — мы часто заканчиваем тем, что разрабатываем «лучший молоток в мире», постоянно рассматривая все как гвоздь, по которому нужно бить. Организация разрабатывает интересные методы и становится широко известной в академической среде благодаря своему вкладу в академическую дисциплину, но это не приводит к доходам фирмы. Конечно, если задача группы состоит в том, чтобы преуспеть в учебе, это будет правильной стратегией. Это было бы похоже на то, как ваша дочь развивает силу и выносливость для серьезных упражнений. Хотя это было бы чрезвычайно полезно для продолжительного теннисного матча — наличие силы и выносливости само по себе не гарантирует, что вы выиграете.

Таким образом, один из лучших способов начать свое путешествие — рассмотреть десять навыков и четыре типа интеллекта с точки зрения бизнеса, технологий и техники. Начиная с подхода , ориентированного на человеческие навыки и интеллект, может помочь нам получить ясность в отношении того, когда и как внедрять данные, автоматизацию, аналитику и ИИ в различные бизнес-/функциональные области, использовать соответствующие технологии и методы и добиваться результатов. Результатом неизменно является повышение эффективности/производительности за счет автоматизации и искусственного интеллекта; и повышение эффективности решений и действий благодаря расширенной аналитике и искусственному интеллекту.

No related posts.