Интеллект понятие: ИНТЕЛЛЕКТ • Большая российская энциклопедия

Содержание

Что такое интеллект — определение интеллекта, виды, суть, как его развить

О таком понятии, как интеллект, слышал, пожалуй, каждый. Но способны ли вы сформулировать, что это такое? Впрочем, сразу небольшой спойлер – единого определения нет даже у ученых. В предыдущих статьях мы рассматривали социальный и эмоциональный интеллект, который можно назвать либо продолжением «традиционного», либо его противоположностью. В данном материале мы поговорим о том, что скрывается за термином «человеческий интеллект», что его составляет и можно ли его развить.

Что такое интеллект?

У интеллекта довольно много определений, и сложно дать одно – четкое и всеобъемлющее. Постараемся объединить, выделить самое важное и передать саму суть интеллекта.

  • Так, многие дефиниции подчеркивают, что это способность к абстрактному мышлению, логическим операциям, анализу и рассуждениям, поиску связей и закономерностей, обучаемости, быстрому восприятию информации и, самое главное, к решению задач с помощью всего, перечисленного выше и не только. Под задачами в данном случае понимается абсолютно все, что встречается в жизни и решение чего надо найти.
  • С интеллектом также связаны понятия «ум» и «разум», а кроме того – когнитивные способности, память, речь, способность мыслить, приспосабливаться к окружающей среде, изменять ее и многое другое.
  • Он позволяет нам решать задачи в долгосрочной перспективе – то есть планировать и двигаться к цели, а также просчитывать последствия предпринимаемых действий.

Считается, что наличие развитого интеллекта – одна из качественных черт, отличающих нас от животных.

Попытки определить его, изучить и измерить предпринимались и предпринимаются весьма активно. С другой стороны, научное сообщество до сих пор не может прийти к согласию относительно различных теорий и составляющих данного феномена. Это также не позволяет дать ему четкое определение и точно его измерить. Встречаются даже призывы отказаться от столь размытого термина и заменить его более конкретными и точными (чего пока так и не произошло).

Две теории по структуре интеллекта

Существует много теорий по структуре, составляющим интеллекта и т.д. Предлагаем остановиться на двух, самых известных: Чарльза Спирмена и Реймонда Кеттелла (того самого, кто является автором одноименного 16-факторного теста). Рассмотрим обе теории.

Два фактора Чарльза Спирмена

Психолог Чарльз Спирмен еще в начале прошлого века выделил два главных, на его взгляд, фактора: G-фактор (от general – общий) и S-фактор (от special – специфический). Первый характеризует общий уровень интеллекта, второй – конкретные способности человека, особенности его мышления, восприятия и т.д., которые задействуются при решении конкретных задач.

Два интеллекта Реймонда Кеттелла

В свою очередь, Реймонд Кеттелл рассматривал следующие два вида интеллекта:

  • Подвижный – включает такие характеристики, как способность задействовать логическое и абстрактное мышление, скорость восприятия, способность к обучению и т.д. Подвижный интеллект позволяет нам, используя накопленные знания и опыт, выходить за пределы того, что мы уже знаем/умеем, и решать качественно иные, новые для нас задачи. Данный интеллект достигает пика в среднем возрасте и потом начинает снижаться.
  • Кристаллический или кристаллизовавшийся – это общая система накопленного опыта, знаний и т.д. и способность использовать данную систему для решения задач в соответствующей области. Такая «база» пополняется человеком на протяжении жизни, но обычно снижается с наступлением старости.

Иными словами, если перед нами встает некая задача и мы понимаем, что когда-то с подобной уже сталкивались, то мы задействуем кристаллизовавшийся интеллект. Если же непосредственно такого опыта у нас нет – то подвижный.

Можно ли развить интеллект?

На уровень интеллекта влияет множество факторов: генетика, уровень жизни и культура семьи, воспитание и развитие ребенка в раннем возрасте и даже состояние здоровья матери во время беременности и то, соблюдала ли она рекомендации по здоровому образу жизни. Но все это не значит, что интеллект формируется только в утробе матери и детском возрасте. Да, в раннем детстве и в школьные годы многое закладывается, но интеллект вобрал в себя много различных составляющих, и, конечно, он

поддается развитию.

Вопрос, скорее не в том, можно ли его

развить, а как это сделать и сколько усилий нужно приложить, чтобы дойти до желаемого уровня. Скажем, человеку с развитым абстрактным мышлением и отличной памятью придется приложить меньше усилий, чтобы повысить ай-кью, чем тому, у кого эти способности не столь высоки.

Чтобы развить интеллект, нужно вести качественную работу по самым различным направлениям: внимательность и логическое мышление, умение анализировать, тренировка памяти и многое другое. Иными словами, если вы хотите повысить IQ, вам стоит найти те области, которые вы хотите подтянуть, и работать над ними. Самое важное – держать мозг в тонусе и давать ему разнообразную работу

. Изучение иностранных языков, упражнения нейробики, игра в шахматы, освоение новых интеллектуальных навыков, решение математических задач – все это и многое другое поможет повысить уровень IQ.

Одновременно важно понимать, что высокий коэффициент интеллекта – не самоцель. В большинстве случаев и в работе, и в быту важнее не уровень ай-кью как таковой, а отдельные его составляющие: умение анализировать и сопоставлять данные, находить необычные решения, делать прогнозы и справляться с другими задачами. Иными словами, если вы хотите иметь более высокий IQ, подумайте, зачем вам это: просто чтобы хвастаться высокой цифрой или вас интересуют конкретные способности/возможности/умения. Если второе, то лучше развивайте непосредственно то, чем вам, на ваш взгляд, не хватает.

Изменить свой IQ с помощью нашего теста можно здесь.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Для трансформации бизнеса требуется использование аналитического ИИ в реальном времени для проактивного контроля, профилактического обслуживания, автономизации процессов и получения аналитической информации для принятия значимых решений. ИИ в Intelligent Edge позволяет предприятиям быстрее извлекать выгоду из данных и получать безграничные возможности для инноваций и роста.

HPE сотрудничает с организациями, чтобы в полной мере использовать возможности данных с помощью новых решений ИИ, управляя аналитическими данными на периферии по необходимости.

 

Причины выбора решений HPE для ИИ
С HPE, как партнером по ИИ, заказчики получат:

 

Передовые инновационные технологические решения
Решения HPE на основе результатов специально предназначены для ИИ и разработаны экспертами для интеллектуальных вычислений.

 

Специалисты ИИ
Примеры моделей обслуживания и развертывания, основанных на глубоких знаниях и опыте работы:

 

Конкурентное преимущество ИИ
Сильные стороны HPE позволяют нашим заказчикам получить преимущества для бизнеса, обеспечивая:

  • Работу на периферии с аналитическими возможностями в реальном времени для автоматизации, прогнозирования и контроля
  • Передовые практические решения для создания ценности, бизнес-возможностей, моделей и улучшения обслуживания заказчиков
  • Партнерство в сфере ИТ и операционных технологий (ОТ), которое повышает эффективность работы и сокращает время получения аналитических данных

 

ИИ HPE охватывает несколько отраслей
Платформа ИИ от HPE помогает предприятиям во всех отраслях получать аналитические данные на периферии с помощью специально разработанных технологий. Организации используют искусственный интеллект на периферии, чтобы поддерживать связь, гарантировать автономность, управлять большими объемами данных и устанавливать события, зависящие от времени. Сценарии использования включают обработку естественного языка, видеоаналитику, обеспечение качества, видеонаблюдение, поддержание безопасности и анализ отзывов клиентов в разных организациях (от больниц и лабораторий до складов и производственных предприятий).

Организации в сфере здравоохранения и медико-биологических наук о жизни используют ИИ-решения HPE, чтобы получить доступ к медицинской информации и обеспечить новый уровень обслуживания на периферии. Эти решения могут использоваться как в портативных устройствах для мониторинга состояния здоровья и персонализированного здравоохранения, так и в практической медицине и подключенном здравоохранении. ИИ на периферии также используется в обучении для распределенных открытий и в других сферах применения для стимулирования медицинских исследований и научных открытий.

В производстве ИИ-решения HPE помогают повысить производительность и общую эффективность оборудования (OEE) на периферии. К примерам использования относятся интеллектуальные операции, прогнозная аналитика активов и процессов в цепочке поставок и моделирование с помощью ИИ.

Интеллект — понятие, признаки, как развивать, оценка

Интеллект — это умственная способность человека уметь решать различной сложности задачи и приспосабливаться к обществу. По своим свойствам наш интеллект — это особая система в нашем головном мозге, которая имеет способность понимать, изучать, запоминать и создавать что-то новое. Уровень интеллекта у всех людей разный. Его можно как и развивать, так и понижать. Он может включать в себя интуитивные процессы, то есть решать все без применения сознательных процессов, а также и осознанные решения.

Способности как часть интеллекта

Сама способность к знаниям и пониманию решения проблем различной сложности группирует в себе все способности, которые помогают нам в процессе в обучения:

  • Память. Человек способен запоминать, усваивать и передавать полученную информацию.
  • Ощущение. Человек может ощущать как физически, так и психически различные свойства внешней среды, независимо от того, касаются они его или нет.
  • Мышление. Человек может думать, размышлять на различные тематики.
  • Восприятие. Человек воспринимает все, что его окружает на физическом и психологическом уровне.
  • Воображение. Способности человека многогранны, поэтому он может воображать и представлять то, что могло бы быть или то, что произойдет. Иначе это понятие обозначают как уход от реальности.
  • Представление. Человек понимает, кто он и где находится, он живет здесь и сейчас, не уходит в прошлое или будущее.
  • Внимание. У каждого эта способность развита абсолютно по-разному. Это свойство человека акцентировать свое внимание на определенный объект.
  • Рефлексия. Каждый индивид всегда думает о самом себе.Человек обращает свое внимание на самого себя, а также на все то, что он сделал.
  • Воля. Человек имеет такую способность, как устанавливать цель и действовать только для решения поставленной им задачи.

Все эти способности являются одним целым в нашем разуме и направлены на восприятие всего, что нас окружает.

Рис. 1. Структура интеллекта

Виды интеллекта

Британский психолог Рэймонд Бернар Кэттелл разделил понятие интеллект на две основные составляющие:

  • Подвижный. Это та часть интеллекта, которая помогает нам думать и выходить за рамки уже накопленного нами опыта, решать новые, более сложные для нас задачи. Это своего рода рабочая память. Он включает в себя способности индукции, дедукции и абстракции. Обычно присущ в науке, математике, программировании. Он развивается где-то до 40 лет, а затем начинает постепенно понижаться.
  • Кристаллизовавшийся. Эта уже другая часть интеллекта, в которой главную роль играет накопленный нами опыт и его применение для решения различных, похожих задач. В основном он работает в обычных жизненных ситуациях, которые не требуют включения подвижного интеллекта.

Важно! Когда интеллект начал развиваться у вида человека разумного (Homo sapiens), это выделило его из мира животных и послужило первой предпосылкой для развития большой социальной конструкции и цивилизации. Разные задачи требуют содержание новых интеллектуальных способностей у человека. Во всех случаях необходимо, чтобы человек мог не пугаться нового, уметь мыслить и быть готовым к тому, что может произойти. Показателем интеллектуальных способностей будет отсутствие страха у человека чего-то нового.

Развитие интеллекта у человека

Уровень интеллекта у каждого человека зависит в основном от врожденных качеств. На развитие ребенка и его мышления огромное влияние оказывает его семья и окружение. Именно с детства закладывается основная “база”. Бывает часто, что взрослые могут жить “бездумно”, и естественно это будет передаваться детям, так как ребенок полностью копирует тех, кто его окружает постоянно.

Жить бездумно — вот как называется феномен выключенного интеллекта. Ребенка надо развивать с самого детства, учить его мыслить, рассуждать и думать. Он — будущий человек, который должен уметь адаптироваться в различных ситуациях.

Интеллект уже с детства разделяется на два вида:

  • Социальный. Это так называемая способность человека понимать окружающих его людей, их поведение, мысли, чувства. Это необходимо для адаптации в обществе, успешному взаимодействию с другими людьми.
  • Эмоциональный. Это тот интеллект, который помогает человеку понимать самого себя, свои мысли, эмоции, чувства.

Рис. 2. Виды интеллекта

Коэффициент интеллекта

Главная составляющая интеллекта человека — это эрудиция. Эрудиция — это большое количество знаний, которые запасает наш мозг. Но пользуясь только одними этими знаниями, нельзя полностью оценить и понять ум человека. Именно поэтому разработали специальную, правильную оценку, позволяющую понять, какой же интеллект у определенного индивида. Иными словами существует специальный тест на IQ, который помогает разобраться и понять умственный возраст индивида и сопоставить его к хронологическому возрасту.

Первое понятие коэффициента интеллекта ввел немецкий психолог и философ Уильям Льюис Штерн в 1912 году. Он обращал внимание на недостатки интеллекта и отмечал различия между умственным и хронологическим возрастом.

Тест “айкью” средним значением равен 100, и сделан таким образом, чтобы около 50% людей имели показатели от 90 и до 110. 25% людей могут иметь показатели немного ниже 90 и более 110. А вот если показатель IQ ниже цифры 70, то это в большинстве случаев считается умственной отсталостью.

Что влияет на показатели IQ?

На коэффициент интеллекта и его показатели могут влиять различные причины. У многих людей, обучающихся по одинаковой программе, уровень интеллекта и показатель теста IQ всегда будет разным. Это зависит от следующих причин:

  • Наследственные показатели. Генетика может абсолютно по-разному влиять на уровень развития. Это стали рассматривать всерьез совсем недавно, только в 2003 году. Различия уровня образования и интеллекта во многом зависят от уровня образованности родителей, естественно, биологических.
  • Гены. Не все гены, а только отдельные, находящиеся в нашем мозге, могут оказывать влияние на уровень айкью. Но оно в большинстве случаев незначительное.
  • Окружающий мир. Для определения того, насколько сильно влияет окружающий мир на показатель интеллекта конкретной личности, для начала рассматривается уровень образованности самых близких родственников, то есть семья ребенка. Могут также оказывать влияние множество бытовых факторов, например, где и как живет человек, какой у него дом (среднестатистический, богатый или не очень), уровень дохода, отношения членов семьи между собой. Большую роль играет питание, сон, игры, общение.
  • Страна. В развитых странах средний показатель IQ более высокий. Обычно в таких странах процветает экономика, богатство народа и другие факторы.

Рис. 3. Классификация IQ-показателей по Векслеру

Умственная отсталость, классификация

Естественно, не все люди в мире имеют средний или высокий показатель уровня интеллекта. Встречаются и отклонения от общих норм и знаний. Олигофрения, или умственная отсталость — это может быть как врожденное, так и приобретенное нарушение психики, нарушение умственного развития и, конечно же, задержка в развитии интеллектуальных способностей. Сам термин “олигофрения” был предложен немецким психиатром Эмилем Крепелиным.

Умственная отсталость имеет четыре степени:

  • Легкая. Это одна из самых слабых степеней отсталости, связанная с задержкой развития или нарушением функций мозга.
  • Умеренная. Это уже вторая степень отсталости или средняя степень. Она вызвана задержкой развития ребенка в его первые годы жизни.
  • Тяжелая. Тяжелая степень, которая выявляется либо до года жизни ребенка, либо в начальные годы. У людей с этой степенью выражены двигательные нарушения и неправильное развитие центральной нервной системы.
  • Глубокая. Самая глубокая форма нарушения интеллекта. При ней у человека почти полностью отсутствуют мышление и речевые функции.

Из всего вышесказанного следует то, что интеллект — это важная составляющая любой человеческой жизни. Его нужно всегда развивать, контролировать и не позволять ему выключаться. Важную роль в развитии человека играют родители в первые годы жизни ребенка. Все то, что окружает человека, будет подсознательно приниматься им, и он будет действовать так, как ведут себя окружающие его люди. Интеллект — непостоянная способность у каждого человека. Это та составляющая, которая всегда требует развития. Чем раньше ребенку дадут задатки развития, тем эффективнее будет развитие человека в дальнейшем.

Познавательное видео с интересными фактами по этой теме смотрите ниже.

Предыдущая

ПсихологияСоциализация личности — понятие и сущность, агенты, примеры

Следующая

ПсихологияПамять — виды и типы, свойства, индивидуальные особенности

Эмоциональный интеллект — Психологос

​​​​​​​Эмоциональный интеллект (англ. Emotional intelligence) — способность эффективно разбираться в эмоциональной сфере человеческой жизни: понимать эмоции и эмоциональную подоплеку отношений, использовать свои эмоции для решения задач, связанных с отношениями и мотивацией.

Понятие введено в научный обиход П.Саловеем и Дж. Майером. Первые концепции ЭИ возникли в 1990 году, с тех пор разные авторы трактуют это понятие весьма разнообразно.

По определеню Дж. Мейера, П. Сэловея и Д. Карузо, это группа ментальных способностей, которые способствуют осознанию и пониманию собственных эмоций и эмоций окружающих (модель способностей).

Составляющие ЭИ в модели способностей

В рамках модели способностей выделяются следующие иерархически организованные способности, составляющие ЭИ:

  • восприятие и выражение эмоций
  • повышение эффективности мышления с помощью эмоций
  • понимание своих и чужих эмоций
  • управление эмоциями

Эта иерархия основывается на следующих принципах:

Способности распознавать и выражать эмоции — основа порождения эмоций для решения конкретных задач, носящих процедурный характер. Эти два класса способностей (распознавать и выражать эмоции и использовать их в решении задач) являются основой для внешне проявляемой способности к пониманию событий, предшествующих эмоциям и следующих за ними. Все вышеописанные способности необходимы для внутренней регуляции собственных эмоциональных состояний и для успешных воздействий на внешнюю среду, приводящих к регуляции не только собственных, но и чужих эмоций.

Так же следует отметить, что эмоциональный интеллект в этой концепции считается подсистемой социального интеллекта.

Методы диагностики ЭИ, используемые в рамках модели способностей

Сторонники модели способностей исследуют эмоциональный интеллект, используя различные тестовые методики решения задач. Наиболее разработанная и сложная методика – MSCEIT. В каждой задаче, решение которой отражает развитие одного из четырех вышеупомянутых компонентов эмоционального интеллекта, имеется несколько вариантов ответа, и испытуемый должен выбрать один из них. Подсчет баллов можно проводить несколькими способами – основываясь на консенсусе (балл за отдельный вариант ответа соотносится с процентом репрезентативной выборки, выбравшей тот же вариант) или на экспертных оценках (балл соотносится с долей относительно небольшой выборки экспертов, выбравших тот же ответ).

ЭИ в популярной (ненаучной) психологии, теория Гоулмена — смешанная модель ЭИ

— это то, как мы обращаемся с самими собой и нашими взаимоотношениями. По Гоулмену, эмоциональный интеллект, это способность человека истолковывать собственные эмоции и эмоции окружающих с тем, чтобы использовать полученную информацию для реализации собственных целей. Выделяются четыре главных составляющих EQ:

Фактически одно из самых значительных продвижений в изучении эмоциональной культуры произошло в 1980 г., когда психолог д-р Реувен Бар-Он, израильтянин американского происхождения, начал свою работу в этой области.

Понятие эмоционального интеллекта в его популистической ипостаси часто встречается в литературе, посвященной проблеме эффективного лидерства. Выше приведены четыре компонента эмоционального интеллекта. Дэниел Гоулман выделяет на ряду с ними еще и пятую: мотивация.

Биологические предпосылки ЭИ

  • Уровень ЭИ родителей
  • Правополушарный тип мышления
  • Свойства темперамента

Социальные предпосылки развития ЭИ

  • Синтония (эмоциональная реакция окружения на действия ребенка)
  • Степень развития самосознания
  • Уверенность в эмоциональной компетентности
  • Уровень образования родителей и семейный доход
  • Эмоционально благополучные отношения между родителями
  • Андрогинность (самоконтроль и выдержка у девочек, эмпатия и нежные чувства у мальчиков)
  • Внешний локус контроля
  • Религиозность

Структура ЭИ

  • Осознанная регуляция эмоций
  • Понимание (осмысление) эмоций
  • Различение и выражение эмоций
  • Использование эмоций в мыслительной активности

Определение EQ

Сторонники двух моделей социального интеллекта, модели способностей и смешанной модели, придерживаются разных методов определения его уровня, что зависит в первую очередь от их теоретических позиций. Сторонники смешанной модели используют методы, основанные на самоотчете, и каждая методика основывается исключительно на субъективных взглядах ее автора.

Сторонники модели способностей исследуют эмоциональный интеллект, используя тестовую методику решения задач. (Речь идет о наиболее разработанной и сложной методике – MSCEIT). В каждой задаче, решение которой отражало развитие одного из четырех вышеупомянутых компонента эмоционального интеллекта, имеется несколько вариантов ответа, и испытуемый должен выбрать один из них. Подсчет баллов можно проводить несколькими способами – основанным на консенсусе (балл за отдельный вариант ответа соответствует проценту репрезентативной выборки, выбравшей тот же вариант) или на экспертных оценках (балл соответствует доле относительно небольшой выборке экспертов, выбравших тот же ответ). Именно подсчет баллов считается слабым местом этой методики.

EQ определяют различными методами, используя коммерческие или популярные тесты,[http://flogiston.ru/articles/general/eq],[http://www.queendom.com/tests/access_page/index.htm?idRegTest=1121],[http://pozdeev.ru/index.php/component/content/article/3-2011-10-07-17-05-43/179-test-eq1]

Методы развития ЭИ

  • Групповой тренинг
  • Индивидуальный тренинг
  • Коучинг
  • Тренинг детей в семейно-общественных детских центрах
  • Семейное воспитание

По поводу возможности развития ЭИ в психологии существует два отличных друг от друга мнения. Ряд ученых (к примеру, Дж. Мейер) придерживаются позиции, что повысить уровень ЭИ невозможно, поскольку это относительно устойчивая способность. Однако увеличить эмоциональную компетентность путем обучения вполне возможно. Их оппоненты (в частности, Д. Гоулман) считают, что ЭИ можно развивать. Аргументом в пользу этой позиции служит тот факт, что нервные пути мозга продолжают развиваться вплоть до середины человеческой жизни.

Ссылки

Литература

  1. Андреева И. Н. Эмоциональный интеллект: исследование феномена // Вопросы психологии. 2006. № 3. С. 78 — 86.
  2. Андреева И. Н. Предпосылки развития эмоционального интеллекта // Вопросы психологии. 2007. № 5. С. 57 — 65.
  3. Гоулман Д. Эмоциональное лидерство: Искусство управления людьми на основе эмоционального интеллекта. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2005.
  4. Кабатченко Т. С. Психология управления: — М.,: Педагогическое общество России, 2000.
  5. Майкл Джордж. Бережливое производство + шесть сигм: — М.,: Альпина Бизнес Букс, 2006.
  6. Аналоуи Ф., Карами А. Стратегический менеджмент: — М.,: ЮНИТА-ДАНА, 2005.
  7. Bradberry, T. & Greaves, J. (2005). The Emotional Intelligence Quick Book, (New York: Simon and Schuster). Bradberry, T. and Greaves J. (2005) «Heartless Bosses, » The Harvard Business Review.
  8. Гоулман Д. С чего начинается лидер. — М. Альпина Бизнес Букс, 2006.

Искусственный интеллект — все статьи и новости

Искусственным интеллектом (ИИ) — способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Также этим термином обозначают науку и технологию создания интеллектуальных машин. Впервые это определение было дано американским информатиком Джоном Маккарти в 1956 году.

В английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect.

Из-за неоднозначности самого понятия «интеллект» и даже оригинального термина «intelligence», существуют и другие дефиниции. Например, информационные технологии ИИ определяются как способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи.

Эмпирический тест на определение искусственного интеллекта был предложен Аланом Тьюрингом в 1950 году, когда такого термина еще не существовало. Согласно этому тесту, мыслящей машиной считается та, которую человек в беседе с ней принял за человека.

Существует множество подходов к созданию систем искусственного интеллекта. Наиболее популярен из них эвристический подход, при котором машина при помощи нейронной сети познает окружающий мир методом проб и ошибок. Впервые идею о вероятностной машине, «обучающейся без учителя», высказал Рэй Соломонофф в 1956 году на той же Дартмундской конференции, на которой Джон Маккарти стал родителем термина «искусственный интеллект».

В настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к созданию искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла.

Изображение: PeteLinforth/Pixabay

Понятие интеллекта в психологии — Студопедия

Интеллект (от лат. intellectus— познание, понимание) — это обобщенное когнитивное образование, в состав которого входят: восприятие, память, внимание, воображение, представление. Обладает он также свойствами, которые не обнаруживаются при изучении отдельных когнитивных процессов, а являются обобщенными проявлениями всей познавательной сферы личности. Интеллект, кроме того, зависит от личностных особенностей субъекта.

Связь интеллекта с управлением очевидна и первостепенна по значимости. Изучена тема «интеллект руководителя» недостаточно, лишь в теоретической форме. Практический интеллект, связанный с управленческой деятельностью, долго оставался вне сферы исследований, считался низшим, более простым типом, не заслуживающим внимания. Его труднее исследовать научными методами, поскольку они должны применяться в естественных условиях профессиональной деятельности, а не в лабораторных.

Этот взгляд, в корне ошибочный, изменился благодаря ставшей классической работе Б. М. Теплова «Ум полководца», где рассматривается практический интеллект на материале деятельности великих полководцев и государственных деятелей. Теплов говорит о том, что умственная работа ученого яснее и спокойнее (но не обязательно легче), чем умственная работа политика или полководца.

Практический интеллект в ряде аспектов богаче и комплекс -нее, чем теоретический, но обладает специфическими особенностями.

Интеллект в широком смысле — совокупность всех познавательных   особенностей  человека.   Познавательные  процессы взаимосвязаны и образуют целостную систему. В психологии выделяют частные (специальные) и общие способности. Общие способности первичны, так как в большей степени предопределены генетически, чем специальные. История развития психологии интеллекта, а также его основные модели концентрируются вокруг вопроса о соотношении частных и общих познавательных функций, интеллектуальных способностей.

К. Спирмен, автор первой модели интеллекта, определил, что уровни развития познавательных процессов (внимания, памяти, восприятия и др.) взаимосвязаны. Он предположил в интеллекте существование двух основных факторов: общего фактора (general factor, G-фактор) и специфического для каждой познавательной функции фактора (S-фактор). Эта модель называется «двухфакторная теория интеллекта». Принцип ее строения — иерархический, имеет два соподчиненных уровня (G- и S-факторов). G-фактор Спирмен определяет как «общую умственную энергию», собственно интеллект.

В многофакторной модели Л. Терстоуна существование G-фактора отвергается, ее суть заключается в том, что интеллект состоит из множества первичных умственных способностей. Терстоун насчитывает их семь: 1) «S» — пространственный фактор, 2) «Р» — восприятие (детализация зрительных образов), 3) «N» — вычислительный, 4) «V» — вербальный, 5) «F» — беглость речи, 6) «М» — память, 7) «R» — логическое рассуждение.
Модель Дж, Гилфорда тоже является многофакторной, но в ней выделяется 120 узкоспециализированных и независимых друг от друга познавательных способностей. Зависят они от трех основных параметров интеллектуальной деятельности: содержания (4 типа), характера интеллектуальных операций (5 типов) и ее целей (6 видов). 4x5x6=120 специальных способностей (кубическая модель интеллекта Гилфорда).

Основная заслуга Гилфорда — выделение двух типов мышления: дивергентного и конвергентного. Первый — это показатель творческого начала, второй направлен на поиск единственно верного решения, являясь индикатором логического мышления.

Р. Кеттел в своей модели, не отрицая существования общего и частных (парциальных) факторов, указывает на два различных типа интеллекта: кристаллизованного (связанного) и текучего (свободного). Первый является мерой овладения культурой того общества, к которому человек принадлежит; второй характеризует биологические возможности нервной системы индивида. Кристаллизованный тип больше связан с вербальным интеллектом.


Впоследствии Л. Хамфрейс доказал, что оба эти типа интеллекта связаны друг с другом и входят в общий, так называемый интеллектуально-образовательный фактор, что сближает эту модель с моделью К. Спирмена. Общая психологическая закономерность при исследовании различных сторон интеллекта — отчетливое выделение G-фактора, что говорит о наличии общего интеллекта как неоспоримой психологической реальности.
Структура интеллекта очень сложна — она хоть и базируется на общем факторе, но к нему не сводится. Один из современных обобщающих подходов к пониманию интеллекта рассматривает его как целостную систему «ментального» (умственного) опыта человека и психических механизмов, обеспечивающих его накопление, обработку и использование. В интеллекте (ментальном опыте) выделяются три уровня.

  1. Когнитивный опыт — структуры, обеспечивающие хранение, систематизацию и использование информации; их предназначение — оперативная переработка текущей информации.
  2. Метакогнитивный опыт — структуры, позволяющие человеку осуществлять саморегуляцию своей интеллектуальной активности; их предназначение — контроль интеллектуальных ресурсов.
  3. Интенциональный опыт — структуры, лежащие в основе индивидуальных интеллектуальных способностей; их предназначение — субъективное предпочтение определенной предметной области и направления поиска решений.

Специфические проявления интеллектуальной деятельности руководителя характеризуются следующими понятиями психологии интеллекта.

Метакогнитивная осведомленность — знание своих интеллектуальных качеств и умение их оценивать, способность к мобилизации своих интеллектуальных резервов для решения сложных проблем.

Открытая познавательная позиция — наличие легкой, эмоционально положительной восприимчивости явлений действительности.

Среди интеллектуальных стилей выделяются три основных, наиболее четко проявляющихся в управленческой деятельности.

Исполнительский стиль — действие по правилам и общепринятым нормам.

Законодательный стиль — разработка новых путей к решению проблем.

Оценочный стиль — работа с готовыми системами, которые «приводятся в порядок». Люди этого типа анализируют, критикуют и усовершенствуют проблемы.

Среди высших проявлений интеллектуальных способностей выделяют определенные типы интеллектуальной одаренности.

Сообразительные — с коэффициентом интеллекта больше 135 баллов (по шкале Д. Векслера норма — 100—115 баллов).

Блестящие ученики — люди с высокими показателями учебных достижений.

Креативы — люди, порождающие творческие, оригинальные идеи в большом числе и испытывающие потребность в решении сложных проблем.

Компетентные — люди, имеющие большой объем профессиональных знаний и опыт практической работы.

Талантливые — люди с чрезвычайными интеллектуальными достижениями, нашедшие признание в общественно значимых формах.

Мудрые — люди с экстраординарными интеллектуальными возможностями, связанными с анализом и предсказанием «обыденной» жизни.

В заключение характеристики природы и структуры интеллекта надо подчеркнуть, что интеллектуальные способности в психологии трактуются как одна из общих способностей личности в целом. Но в эту категорию входят и иные, аналогичные «по рангу» степени обобщенности способности личности: креативность, обучаемость, рефлексивность. В деятельности они выступают в неразрывной связи с интеллектом, составляя основу для новых особенностей интеллектуальной деятельности. Для управленческой деятельности наиболее значима комплексность строения общих способностей. Поскольку интеллект является одной из общих способностей, последние влияют на него, что необходимо учитывать при характеристике практического интеллекта руководителя.

Сравнение глубокого и машинного обучения — Azure Machine Learning

  • Статья
  • Чтение занимает 8 мин
Были ли сведения на этой странице полезными?

Оцените свои впечатления

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

В этой статье сравнивается глубокое обучение и машинное обучение, а также описывается, как эти технологии соотносятся с более широким понятием искусственного интеллекта. Узнайте о решениях для глубокого обучения, которые можно создавать с помощью Машинного обучения Azure, предназначенных для обнаружения мошенничества, распознавания речи и лиц, анализа тональности и прогнозирования временных рядов.

Рекомендации по выбору алгоритмов для конкретных решений см. на странице Памятка по алгоритмам Машинного обучения.

Глубокое обучение, машинное обучение и искусственный интеллект

Рассмотрим следующие определения для понимания глубокого обучения в сравнении с машинным обучением и искусственным интеллектом.

  • Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей. Процесс обучения называется глубоким, так как структура искусственных нейронных сетей состоит из нескольких входных, выходных и скрытых слоев. Каждый слой содержит единицы, преобразующие входные данные в сведения, которые следующий слой может использовать для определенной задачи прогнозирования. Благодаря этой структуре компьютер может обучаться с помощью собственной обработки данных.

  • Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, при котором используются методы (например, глубокое обучение), позволяющие компьютерам использовать опыт для совершенствования в решении задач. Процесс обучения основан на следующих действиях.

    1. Передача данные в алгоритм. (На этом шаге можно передать в модель дополнительные сведения, например, путем получения дополнительных данных).
    2. Эти данные используются для обучения модели.
    3. Тестирование и развертывание модели.
    4. Использование развернутой модели для автоматизированного решения задачи на основе прогнозирования. (Иными словами, вызовите и используйте развернутую модель для получения прогнозов, возвращаемых моделью).
  • Искусственный интеллект (ИИ) — это методика, которая позволяет компьютерам имитировать человеческий интеллект. Сюда же относится и машинное обучение.

С помощью приемов машинного обучения и глубокого обучения можно создавать компьютерные системы и приложения, которые выполняют задачи, обычно поручаемые людям. К этим задачам относятся распознавание изображений, распознавание речи и языковой перевод.

Методы глубокого обучения и машинного обучения

Теперь, когда получены общие сведения о машинном обучении и глубоком обучении, давайте сравним эти два метода. При машинном обучении алгоритму необходимо сообщить, как выполнять точный прогноз, используя дополнительные сведения (например, путем получения данных). В случае глубокого обучения алгоритм сможет обучиться, как создавать точный прогноз путем самостоятельной обработки данных с помощью структуры искусственных нейронных сетей.

В следующей таблице приведено более подробное сравнение этих двух методов.

Все машинное обучение Только глубокое обучение
Количество точек данных Для создания прогнозов можно использовать небольшие объемы данных. Необходимо использовать большие объемы обучающих данных для создания прогнозов.
Зависимость от оборудования Может работать на маломощных компьютерах. Не требуются крупные вычислительные мощности. Зависит от высокопроизводительных компьютеров. При этом компьютер, по сути, выполняет большое количество операций перемножения матрицы. Графический процессор может эффективно оптимизировать эти операции.
Процесс конструирования признаков Требует точного определения признаков и их создания пользователями. Распознает признаки высокого уровня на основе данных и самостоятельно создает новые признаки.
Подход к обучению Процесс обучения разбивается на мелкие шаги. Затем результаты выполнения каждого шага объединяются в единый блок выходных данных. Задача решается методом сквозного анализа.
Время выполнения Обучение занимает сравнительно мало времени — от нескольких секунд до нескольких часов. Как правило, процесс обучения занимает много времени, поскольку алгоритм глубокого обучения включает много уровней.
Выходные данные Выходными данными обычно является числовое значение, например оценка или классификация. Выходные данные могут иметь несколько форматов, например текст, оценка или звук.

Что собой представляет передача обучения?

Обучение моделей глубокого обучения часто требует большого количества обучающих данных, наличия ресурсов для высокопроизводительных вычислений (GPU, TPU) и временных затрат. В случаях, когда доступ к таким ресурсам отсутствует, можно попытаться упростить процесс обучения с помощью методики, известной как перенос обучения.

Перенос обучения — это метод, при котором знания, полученные в результате решения одной задачи, переносятся на другую задачу, связанную с первой.

Структура нейронных сетей такова, что первый набор слоев обычно содержит признаки более низкого уровня, а последний — признаки более высокого уровня, которые нас интересуют. Используя последние слои применительно к новой задаче или области рассмотрения, можно значительно сократить количество времени, данных и вычислительных ресурсов, необходимых для обучения новой модели. Например, у вас имеется модель, которая распознает легковые автомобили, можно переориентировать эту модель путем переноса обучения, чтобы начать распознавать грузовики, мотоциклы и другие виды транспортных средств.

Узнайте, как применить перенос обучения для классификации изображений с помощью платформы с открытым кодом в Машинном обучении Azure. Проведите обучение модели PyTorch глубокого обучения при помощью переноса обучения.

Варианты использования машинного обучения

Благодаря структуре искусственной нейронной сети глубокое обучение прекрасно справляется с поиском закономерностей в неструктурированных данных, таких как изображения, звук, видео и текст. По этой причине глубокое обучение ведет к быстрым преобразованиям в различных отраслях, включая здравоохранение, электроэнергетику, финансы и транспорт. Эти отрасли теперь реорганизуют традиционные бизнес-процессы.

Некоторые из наиболее распространенных применений глубокого обучения проводятся в следующих абзацах. При Машинном обучении Azure можно использовать модель, построенную с помощью платформы на базе открытого исходного кода, или построить модель с помощью предоставляемых средств.

Распознавание именованных сущностей

Распознавание именованных сущностей — это метод глубокого обучения, который воспринимает фрагмент текста в качестве входных данных и преобразует его в предварительно определенный класс. Эта новая информация может быть почтовым индексом, датой или кодом продукта. Затем эти сведения можно хранить в структурированной схеме для создания списка адресов или служить эталоном для подсистемы проверки кода.

Обнаружение объектов

Глубокое обучение зачастую применяется для обнаружения объектов. Обнаружение объектов состоит из двух частей: классификация изображения и его локализация. Классификация изображений распознает изображения объектов (например, автомобилей или людей). Локализация изображений дает конкретное местоположение этих объектов.

Обнаружение объектов уже используется в таких отраслях, как компьютерные игры, розничная торговля, туризм и автомобили с системой автоматического вождения.

Создание заголовка изображения

Как и при распознавании изображений, при создании заголовков изображений система должна создать заголовок, описывающий содержание конкретного изображения. Если у вас имеется технология, позволяющая обнаруживать и помечать объекты на фотографиях, следующим шагом станет преобразование этих меток в описательные предложения.

Как правило, приложения для создания описаний используют сначала сверточные нейронные сети, а затем рекуррентные нейронные сети для преобразования меток в связные предложения.

Машинный перевод

Машинный перевод воспринимает слова или предложения на одном языке и автоматически переводит их на другой язык. Машинный перевод существует уже давно, однако сейчас глубокое обучение позволяет получать впечатляющие результаты в двух конкретных областях: автоматический перевод текста (и перевод речи в текст), а также автоматическое преобразование изображений.

С помощью соответствующего преобразования данных нейронная сеть может понимать текст, звук и визуальные сигналы. Машинный перевод можно использовать для распознавания фрагментов звука в больших звуковых файлах и преобразовывать устную речь или изображения в текст.

Текстовая аналитика

Анализ текста, основанный на методах глубокого обучения, подразумевает анализ больших объемов текстовых данных (например, медицинских документов или денежных чеков), распознавание закономерностей и получение упорядоченной и систематизированной информации.

Компании используют глубокое обучение для анализа текста, чтобы обнаруживать торговлю инсайдерской информацией и обеспечивать соответствие требованиям законодательства. Еще один распространенный пример — мошенничество в области страхования: машинный анализ текста часто используется для анализа больших объемов документов, чтобы распознать случаи возможного мошенничества, выдаваемые за страховой случай.

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети формируются с помощью слоев связанных узлов. В моделях глубокого обучения используются нейронные сети с большим количеством уровней.

В следующих разделах рассматриваются наиболее популярные типы искусственных нейронных сетей.

Нейронная сеть с передачей по очереди

Нейронная сеть с передачей по очереди — это наиболее простой тип искусственной нейронной сети. В сети с передачей по очереди информация перемещается только в одном направлении от входного уровня к выходному. Нейронные сети с передачей по очереди преобразуют входные данные, пропуская их через несколько скрытых слоев. Каждый слой состоит из набора нейронов и полностью соединен со всеми нейронами в предыдущем слое. Последний полностью соединенный слой (выходной слой) представляет собой вывод созданных прогнозов.

Рекуррентная нейронная сеть (RNN)

Рекуррентные нейронные сети — это широко используемые искусственные нейронные сети. Эти сети сохраняют выходные данные слоя и передают его обратно на входной слой, чтобы улучшить прогнозирование на выходе конкретного слоя. У рекуррентных нейронных сетей отличные возможности для обучения. Они широко используются для выполнения сложных задач, таких как прогнозирование временных рядов, обучение распознаванию рукописного ввода и распознавание естественной речи.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточная нейронная сеть — это особо эффективная искусственная нейронная сеть, имеющая уникальную архитектуру. Слои в ней организованы в трех измерениях: ширина, высота и глубина. Нейроны в одном слое соединяются не со всеми нейронами в следующем слое, а только с небольшой областью нейронов этого слоя. Окончательный результат сокращается до одного вектора оценки вероятности, упорядоченного по глубине в одном из измерений.

Сверточные нейронные сети используются в таких областях, как распознавание видео, распознавание изображений и в системах выработки рекомендаций.

Генеративно-состязательная сеть (GAN)

Генеративно-состязательные сети — это регенеративные модели, обученные для создания реалистичного содержимого, например изображений. Каждая такая сеть состоит из двух сетей, известных как генератор и дискриминатор. Обе сети обучаются одновременно. Во время обучения генератор использует случайные помехи для создания новых искусственных данных, которые похожи на реальные данные. Дискриминатор принимает выходные данные генератора в качестве входных данных и использует реальные данные, чтобы определить, является ли созданное содержимое реальным или искусственным. Каждая из сетей конкурирует друг с другом. Генератор пытается создать искусственное содержимое, которое не отличается от реального содержимого, в то время как дискриминатор пытается правильно классифицировать входные данные либо как реальные, либо как искусственные. Затем выходные данные используются для обновления веса обеих сетей, чтобы помочь им лучше достичь соответствующих целей.

Генеративно-состязательные сети используются для решения таких проблем, как преобразование изображений в изображения и прогресса возраста.

Преобразователи

Преобразователи — это архитектура модели, которая подходит для решения проблем, содержащих такие последовательности, как текст или данные временных рядов. Они состоят из слоев кодировщика и декодера. Кодировщик принимает входные данные и сопоставляет их с числовым представлением, содержащим определенные сведения, например контекст. Декодер использует информацию из кодировщика для получения выходных данных, например переведенного текста. Преобразователи отличаются от других архитектур, содержащих кодировщики и декодеры, своими вложенными слоями внимания. Внимание: метод концентрации на конкретных частях входных данных на основе важности их контекста относительно других входных данных в последовательности. Например, при суммировании новостных статей не все предложения важны для описания основной идеи. Если сосредоточиться на ключевых словах в статье, формирование сводных данных может быть сделано в одном предложении — в заголовке.

Преобразователи используются для решения проблем обработки естественного языка, таких как перевод, создание текста, ответы на вопросы и формирование сводных данных текста.

Вот некоторые известные примеры реализации преобразователей:

  • Двунаправленные представления кодировщика из преобразователей (BERT)
  • Генеративный предварительно обученный трансформатор 2 (GPT-2)
  • Генеративный предварительно обученный трансформатор 3 (GPT-3)

Следующие шаги

В следующих статьях приведены дополнительные варианты использования моделей глубокого обучения с открытым кодом в Машинном обучении Azure.

Концепция интеллекта — обзор

Введение

Дас, Кирби и Джарман (1975, 1979) и, основываясь на этом, Дас, Наглиери и Кирби (1994) сформулировали теорию когнитивной обработки, которая переопределила интеллект в терминах четырех основных психологических процессов: планирования, внимания, одновременных и последовательных (PASS) когнитивных процессов. На основе этой теории Naglieri и Das (1997) разработали Систему когнитивного оценивания (CAS), которая внесла большой вклад в диагностическую и клиническую практику.Оценка сильных и слабых сторон детей на основе процессов PASS помогает объяснить когнитивные способности человека, связанные с успеваемостью. Кроме того, такая оценка предоставляет важную информацию о когнитивных процессах человека, что дает учителю конкретные знания о (особых) образовательных потребностях учащегося, особенно учащегося с ограниченными возможностями обучения. Таким образом, Дас и соавт. (1994) внесли значительный вклад в область специального образования, потому что теория PASS предоставила возможность больше сосредоточиться на индивидуальных различиях.Информация, предоставляемая CAS, может быть особенно полезна в диагностическом процессе, для выявления особых образовательных потребностей, для разработки учебных программ и для разработки конкретных вмешательств. Кроме того, CAS является ценной альтернативой традиционным измерениям IQ (Naglieri & Kaufman, 2001).

Традиционно детей с ограниченными способностями к обучению выявляли на основании значительного несоответствия между интеллектом и успеваемостью, которое нельзя объяснить умственным возрастом, возможностями получения образования или сенсорным дефицитом (Sattler, 2002).Например, тесты IQ часто используются для оценки предполагаемого потенциального уровня достижений детей, который затем сравнивается с их фактическими достижениями. Несоответствие между измеренной оценкой IQ и достижениями может указывать на наличие неспособности к обучению. Однако было обнаружено, что использование общих тестов интеллекта и несоответствие IQ-достижений не годятся для целей идентификации и в течение некоторого времени подвергалось критике (например, Fletcher, 2012; Siegel, 1988; Vellutino, Scanlon, & Lyon). , 2000).Одна из причин такой критики заключается в том, что тесты общего интеллекта оказались нечувствительными к конкретным проблемам, с которыми сталкиваются дети с трудностями в обучении (например, Naglieri, Salter, & Edwards, 2004; Siegel, 1988; Vellutino et al., 2000). . Naglieri (2000), например, объяснил, что концепция общего интеллекта не чувствительна к когнитивным трудностям, которые испытывают дети с нарушениями чтения. По его мнению, это связано с тем, что концепция не измеряет основные психологические процессы, связанные с неспособностью к чтению (см. также Naglieri & Bornstein, 2003; Naglieri et al., 2004). Кроме того, нет никаких доказательств того, что дети с нарушениями чтения, которые соответствуют критериям несоответствия IQ-достижений, значительно отличаются по поведенческим, когнитивным характеристикам или характеристикам достижений от детей с нарушениями чтения, которые не соответствуют этим критериям (Fletcher, 2012). Третья причина заключается в том, что совпадение содержания тестов IQ и тестов достижений часто приводит к несколько более низким показателям IQ у детей с определенными трудностями в обучении (Kroesbergen, Van Luit, & Naglieri, 2003).

Теория PASS представляет собой подход к когнитивной обработке интеллекта, который рассматривает способности как многомерное понятие и, следовательно, предоставляет больше информации о конкретных компонентах и ​​процессах по сравнению с общим тестом интеллекта (Das et al., 1994). Кроме того, было обнаружено, что фактические результаты тестов CAS предсказывают академическую успеваемость лучше, чем традиционные измерения IQ (Naglieri, 2000; Naglieri & Das, 1997), что является замечательным достижением, учитывая, что CAS не содержит вербальных компонентов и компонентов успеваемости, присутствующих в традиционные измерения IQ.Naglieri и Das (1997) описывают, как каждый из четырех процессов PASS связан с определенными типами академических достижений. Связь между процессами PASS и успеваемостью взята в качестве отправной точки для текущего обзора отношений между процессами PASS и конкретными трудностями в обучении.

За последнее десятилетие количество исследований когнитивных профилей детей с ограниченными возможностями обучения резко возросло. В частности, теории о рабочей памяти и исполнительных функциях использовались для объяснения индивидуальных различий в чтении, математике и других академических областях (например,ж., см. Berninger, Swanson, & Griffin, этот том; Гири, Хоард, Наджент и Бейли, 2012 г.; Ван и Гатеркол, 2013 г.). Рабочая память описывается как активный информационный процессор, ответственный за хранение и обновление информации в течение короткого периода времени (Baddeley, 1996; см. также Swanson в этом томе). Концепция исполнительных функций используется как общий термин для ряда когнитивных функций более высокого порядка, таких как планирование, торможение и переключение внимания (например, Barry, Lyman, & Klinger, 2002; Miyake et al., 2000). Часть этих исполнительных функций также можно найти в CAS, особенно в шкалах (1) планирования, определяемого как процессы, обеспечивающие когнитивный контроль, использование процессов и знаний, преднамеренность и саморегуляцию для достижения желаемой цели; (2) внимание, определяемое как процессы, необходимые для обеспечения сфокусированной, избирательной когнитивной деятельности во времени; и (3) последовательная обработка, определяемая как процессы, посредством которых индивидуум интегрирует стимулы в определенный последовательный порядок, образующий цепную последовательность (Kroesbergen et al., 2003).

Различный подход теории PASS к концепции интеллекта побудил исследователей переводить и адаптировать CAS в разных европейских странах, таких как Нидерланды (Kroesbergen et al., 2003), Италия (Taddei, Contena, Caria, Venturini , & Venditti, 2011) и на Кипре (Papadopoulos, 2001; 2013). В этой главе мы представляем обзор нескольких европейских исследований 1 , в которых изучались профили CAS детей с особыми образовательными потребностями. В частности, мы обсуждаем (1) проблемы с обучением математике, (2) трудности с невербальным обучением, (3) легкую умственную отсталость, (4) одаренность, (5) дефицит внимания и (6) профили детей из этнических меньшинств.Поскольку чтение широко обсуждается в других главах этой книги, профили CAS детей с нарушениями чтения лишь кратко рассматриваются в разделе «Обсуждение». Наконец, обсуждаются последствия этих исследований для использования теории PASS.

Что такое интеллект? | Введение в психологию

Мальчик четырех с половиной лет сидит за кухонным столом со своим отцом, который читает ему вслух новую сказку. Он переворачивает страницу, чтобы продолжить чтение, но прежде чем он успевает начать, мальчик говорит: «Подожди, папа!» Он указывает на слова на новой странице и читает вслух: «Иди, Свинья! Идти!» Отец останавливается и смотрит на сына.— Ты можешь это прочитать? он спросил. «Да папочка!» И он показывает на слова и снова читает: «Иди, Свинья! Идти!»

Этот отец не занимался активным обучением сына чтению, хотя ребенок постоянно задавал вопросы о буквах, словах и символах, которые видел везде: в машине, в магазине, по телевизору. Папа задумался, что еще может понять его сын, и решил провести эксперимент. Схватив чистый лист бумаги, он написал списком несколько простых слов: мама, папа, собака, птица, кровать, грузовик, машина, дерево.Он положил список перед мальчиком и попросил его прочитать слова. «Мама, папа, собака, птичка, кровать, грузовик, машина, дерево», — читал он, замедляясь, чтобы тщательно выговаривать птица и грузовик. Затем: «Я сделал это, папа?» «Конечно! Это очень хорошо.» Отец крепко обнял своего маленького мальчика и продолжил читать историю о поросенке, все время задаваясь вопросом, являются ли способности его сына показателем исключительного интеллекта или просто нормальным паттерном языкового развития.Подобно отцу в этом примере, психологи задавались вопросом, что представляет собой интеллект и как его можно измерить.

Классификация интеллекта

Что такое интеллект? То, как исследователи определяют понятие интеллекта, много раз менялось с момента зарождения психологии. Британский психолог Чарльз Спирмен считал, что интеллект состоит из одного общего фактора, называемого g , который можно измерить и сравнить между отдельными людьми. Спирмен сосредоточился на общих чертах между различными интеллектуальными способностями и преуменьшил значение того, что делало каждую из них уникальной.Однако задолго до развития современной психологии древние философы, такие как Аристотель, придерживались похожей точки зрения (Cianciolo & Sternberg, 2004).

Другие психологи считают, что интеллект представляет собой не один фактор, а совокупность различных способностей. В 1940-х годах Рэймонд Кеттелл предложил теорию интеллекта, которая разделяла общий интеллект на два компонента: кристаллизованный интеллект и подвижный интеллект (Cattell, 1963). Кристаллизованный интеллект характеризуется как приобретенные знания и способность их извлекать.Когда вы изучаете, запоминаете и вспоминаете информацию, вы используете кристаллизованный интеллект. Вы постоянно используете кристаллизованный интеллект в своей курсовой работе, демонстрируя, что усвоили информацию, изложенную в курсе. Гибкий интеллект включает в себя способность видеть сложные отношения и решать проблемы. Навигация по дороге домой после того, как вы свернули на незнакомый маршрут из-за строительства дороги, потребует вашего подвижного интеллекта. Подвижный интеллект помогает решать сложные, абстрактные задачи в повседневной жизни, тогда как кристаллизованный интеллект помогает преодолевать конкретные, простые проблемы (Cattell, 1963).

Другие теоретики и психологи считают, что интеллект следует определять в более практических терминах. Например, какие типы поведения помогают вам преуспеть в жизни? Какие навыки способствуют успеху? Задумайтесь об этом на мгновение. Возможность перечислить всех президентов Соединенных Штатов по порядку — отличный трюк для вечеринки, но сделает ли это знание вас лучше?

Роберт Штернберг разработал другую теорию интеллекта, которую он назвал триархической теорией интеллекта , потому что в ней интеллект состоит из трех частей (Штернберг, 1988): практического, творческого и аналитического интеллекта (рис. 1).

Рисунок 1 . Теория Штернберга выделяет три типа интеллекта: практический, творческий и аналитический.

Практический интеллект , как предлагает Штернберг, иногда сравнивают с «уличным умом». Практичность означает, что вы находите решения, которые работают в вашей повседневной жизни, применяя знания, основанные на вашем опыте. Этот тип интеллекта, по-видимому, отличается от традиционного понимания IQ; люди с высокими показателями практического интеллекта могут иметь или не иметь сопоставимые показатели творческого и аналитического интеллекта (Штернберг, 1988).

Эта история о стрельбе в Технологическом институте Вирджинии в 2007 году иллюстрирует как высокий, так и низкий практический интеллект. Во время инцидента одна ученица вышла из класса, чтобы пойти за газировкой в ​​соседнее здание. Она планировала вернуться в класс, но когда она вернулась в свое здание после того, как получила газировку, то увидела, что дверь, которую она использовала, теперь закрыта изнутри. Вместо того, чтобы думать о том, почему на дверных ручках была цепь, она подошла к окну своего класса и заползла обратно в комнату.Таким образом, она потенциально подвергала себя нападению преступника. К счастью, ее не расстреляли. С другой стороны, пара студентов шла по кампусу, когда услышала выстрелы неподалеку. Один друг сказал: «Пойдем проверим и посмотрим, что происходит». Другой студент сказал: «Ни за что, нам нужно убегать от выстрелов». Они сделали именно это. В результате оба избежали вреда. Ученик, пролезший в окно, продемонстрировал некоторый творческий интеллект, но не пользовался здравым смыслом. У нее был бы низкий практический интеллект.Студент, подстрекавший своего друга убегать от выстрелов, обладал бы гораздо более высоким практическим интеллектом.

Аналитический интеллект тесно связан с решением академических задач и вычислениями. Штернберг говорит, что аналитический интеллект проявляется в способности анализировать, оценивать, судить, сравнивать и сопоставлять. Например, при чтении классического романа на уроке литературы обычно необходимо сравнить мотивы главных героев книги или проанализировать исторический контекст рассказа.В таком научном курсе, как анатомия, вы должны изучать процессы, посредством которых организм использует различные минералы в различных системах человека. Развивая понимание этой темы, вы используете аналитический интеллект. Решая сложную математическую задачу, вы применяете аналитический интеллект для анализа различных аспектов задачи, а затем решаете ее по частям.

Смотри

Проверьте свои аналитические способности, решив загадку о шляпе заключенного:

Вы можете просмотреть стенограмму для «Сможете ли вы разгадать загадку о шляпе заключенного? – Алекс Гендлер» здесь (открывается в новом окне).

Творческий интеллект характеризуется изобретением или воображением решения проблемы или ситуации. Креативность в этой области может включать в себя поиск нового решения неожиданной проблемы, создание прекрасного произведения искусства или хорошо продуманного рассказа. Представьте на мгновение, что вы отдыхаете в лесу с друзьями и понимаете, что забыли свой походный кофейник. Человек в вашей группе, который найдет способ успешно варить кофе для всех, будет считаться обладателем более высокого творческого интеллекта.

Теория множественного интеллекта была разработана Говардом Гарднером, гарвардским психологом и бывшим учеником Эрика Эриксона. Теория Гарднера, которая совершенствовалась более 30 лет, является более поздней разработкой среди теорий интеллекта. Согласно теории Гарднера, каждый человек обладает как минимум восемью видами интеллекта. Среди этих восьми интеллектов человек обычно преуспевает в одних и колеблется в других (Gardner, 1983). В следующей таблице описаны все типы интеллекта.

Множественный интеллект
Интеллектуальный тип Характеристики Карьера представителя
Языковой интеллект Воспринимает различные функции языка, различные звуки и значения слов, может легко выучить несколько языков Журналист, прозаик, поэт, педагог
Логико-математический интеллект Способность видеть числовые закономерности, сильная способность использовать разум и логику Ученый, математик
Музыкальный интеллект Понимает и ценит ритм, высоту тона и тон; может играть на нескольких инструментах или выступать в качестве вокалиста Композитор, исполнитель
Телесный кинестетический интеллект Высокая способность контролировать движения тела и использовать тело для выполнения различных физических задач Танцор, спортсмен, спортивный тренер, инструктор по йоге
Пространственный интеллект Способность воспринимать отношения между объектами и то, как они перемещаются в пространстве Хореограф, скульптор, архитектор, летчик, моряк
Межличностный интеллект Способность понимать и быть чувствительным к различным эмоциональным состояниям других Консультант, социальный работник, продавец
Внутриличностный интеллект Способность получать доступ к личным чувствам и мотивам и использовать их для управления поведением и достижения личных целей Ключевой компонент личного успеха с течением времени
Натуралистический интеллект Высокая способность ценить мир природы и взаимодействовать с обитающими в нем видами Биолог, эколог, эколог

Теория Гарднера является относительно новой и нуждается в дополнительных исследованиях, чтобы лучше установить эмпирическую поддержку.В то же время его идеи бросают вызов традиционному представлению об интеллекте и включают в себя более широкий спектр способностей, хотя предполагалось, что Гарднер просто переименовал то, что другие теоретики называли «когнитивными стилями», в «интеллект» (Morgan, 1996). Кроме того, разработать традиционные измерения интеллекта Гарднера чрезвычайно сложно (Furnham, 2009; Gardner & Moran, 2006; Klein, 1997).

Межличностный и внутриличностный интеллект Гарднера часто объединяют в один тип: эмоциональный интеллект. Эмоциональный интеллект включает в себя способность понимать эмоции себя и других, проявлять эмпатию, понимать социальные отношения и сигналы, регулировать свои собственные эмоции и реагировать культурно приемлемым образом (Parker, Saklofske, & Stough, 2009). Люди с высоким эмоциональным интеллектом обычно имеют хорошо развитые социальные навыки. Некоторые исследователи, в том числе Дэниел Гоулман, автор книги «Эмоциональный интеллект: почему это может иметь большее значение, чем IQ », утверждают, что эмоциональный интеллект лучше предсказывает успех, чем традиционный интеллект (Goleman, 1995).Тем не менее, эмоциональный интеллект широко обсуждался, и исследователи указывали на несоответствия в том, как он определяется и описывается, а также подвергали сомнению результаты исследований по предмету, который трудно измерить и изучить эмпирически (Locke, 2005; Mayer, Salovey, & Карузо, 2004)

Наиболее полной теорией интеллекта на сегодняшний день является теория когнитивных способностей Кеттелла-Хорна-Кэрролла (CHC) (Schneider & McGrew, 2018). В этой теории способности связаны и расположены в иерархии с общими способностями наверху, широкими способностями посередине и узкими (конкретными) способностями внизу.Непосредственно измерить можно только узкие способности; однако они интегрированы с другими способностями. На общем уровне находится общий интеллект. Далее, широкий уровень состоит из общих способностей, таких как плавное мышление, кратковременная память и скорость обработки. Наконец, по мере продолжения иерархии узкий уровень включает специфические формы когнитивных способностей. Например, краткосрочная память будет далее разбиваться на объем памяти и объем рабочей памяти.

Интеллект также может иметь разное значение и значение в разных культурах.Если вы живете на маленьком острове, где большинство людей добывают себе пищу, ловя рыбу с лодки, важно знать, как ловить рыбу и как чинить лодку. Если бы вы были выдающимся рыболовом, ваши сверстники, вероятно, считали бы вас умным. Если бы вы также умели чинить лодки, ваш интеллект мог бы быть известен всему острову. Подумайте о культуре вашей собственной семьи. Какие ценности важны для латиноамериканских семей? итальянские семьи? В ирландских семьях гостеприимство и рассказывание занимательных историй являются признаками культуры.Если вы умелый рассказчик, другие представители ирландской культуры, скорее всего, сочтут вас умным.

Некоторые культуры придают большое значение коллективной работе. В этих культурах важность группы важнее личных достижений. Когда вы посещаете такую ​​культуру, то, насколько хорошо вы относитесь к ценностям этой культуры, свидетельствует о вашем культурном интеллекте, который иногда называют культурной компетентностью.

У вас есть идеи по улучшению этого контента? Мы будем признательны за ваш вклад.

Интеллект и IQ: понятия и определения

Интеллект — один из основных параметров, используемых для понимания того, чем люди отличаются друг от друга. В более широком смысле термин Интеллект используется для обозначения наличия таких качеств, как бдительность, быстрота ума, уровень академических успехов, статус в профессии или достижение выдающегося положения в определенной области деятельности и так далее.

Интеллект в психологии

Интеллект был важной и противоречивой темой на протяжении всей истории психологии. Помимо вопросов о том, как именно определить интеллект, по сей день продолжаются споры о том, возможны ли вообще точные измерения.

Определения интеллекта:

Общие определения:

  • Оксфордский словарь объясняет интеллект как способность восприятия, обучения, понимания и знания .
  • В индийских системах мысли buddhi (интеллект) — определяется как nischayatmikabuddhih (принимающий решения) описывается как внутренний инструмент ( antahkarana ), обладающий мудростью, благоразумием, эмоциями, общественными ценностями и отношениями. .

Определения психологов:

  • Альфред Бине был одним из первых психологов, которые работали над интеллектом. Он определил ее как способность хорошо судить, хорошо понимать и хорошо рассуждать .
  • Векслер понимал интеллект с точки зрения его функциональности, т. е. его значения для приспособления к окружающей среде. Он определил ее как глобальную и совокупную способность человека мыслить рационально, действовать целенаправленно и эффективно справляться с окружающей средой .
  • Роберт Штернберг определил это как « способность адаптироваться, формировать и выбирать окружающую среду для достижения своих целей, а также целей своего общества и культуры ».

Общим элементом нескольких определений является адаптация , способность изменять свое поведение в соответствии с требованиями окружающей среды. Вторым общим элементом является способность мыслить абстрактно, используя символы. Способность получать новую информацию или учиться на собственном опыте также является третьим общим элементом. Однако представляется, что поиск удовлетворительного определения — это бесконечный поиск.

Концепция IQ

Под впечатлением от книги Чарльза Дарвина « Происхождение видов » его двоюродный брат Фрэнсис Гальтон уделял все больше внимания измерению антропологических и психологических явлений.Он ввел термин умственный тест и изобрел первые методы психологических тестов для измерения интеллекта и способностей.

В 1905 году французский психолог Альфред Бине вместе с Виктором Анри и Теодором Симоном завершили свой первый тест со списком из 30 задач, касающихся способности ребенка понимать и рассуждать с объектами в окружающей среде. В 1908 г. была произведена ревизия, в которой предметы были расположены по возрастным категориям. Наивысший возрастной уровень, который ребенок мог успешно выполнять, назывался его умственным возрастом .

Термин «коэффициент интеллекта», или IQ, был впервые введен немецким психологом по имени Уильям Штерн . В 1912 году он предложил разделить этот умственный возраст ( MA ) на хронологический возраст ( CA ) для каждого ребенка, который, умноженный на 100, стал IQ. Число 100 используется в качестве множителя, чтобы избежать десятичной точки.

С тех пор тестирование интеллекта стало широко используемым инструментом, который привел к разработке многих других тестов навыков и способностей.

Определение интеллекта — Типы интеллекта (2019)

Считаете ли вы, что определение интеллекта — это просто высокий балл в тесте IQ?

Все мы знакомы со стандартными методами измерения интеллекта. Но если вы определите интеллект только по сложным навыкам, у вас не будет общей картины. Вместо этого вы ограничите свою способность изменить свой стиль руководства и улучшить свою жизнь.

Ваш интеллект — это больше, чем ваши способности к математике или языкам.На самом деле наша способность учиться и понимать состоит из многих навыков и качеств. Теория множественного интеллекта Говарда Гарднера разделяет умственные способности на девять разных типов.

Эта модель интеллекта объясняет, как вы можете преуспеть в самых разных областях, а не только в ограниченном наборе навыков. И это позволяет выявить свои сильные стороны и поработать над слабыми местами.

Определение интеллекта

Определение интеллекта — это способность накапливать знания и навыки и применять их в жизни.Это означает, что разумный человек может рассуждать и понимать свой жизненный путь, а не просто действовать инстинктивно.

Но некоторые способы измерения интеллекта, например тесты IQ, не учитывают социальные навыки. Множественный интеллект объясняет, как великий математик может также хорошо читать язык тела. Или как специалист по 3D-моделированию может запомнить песню в идеальном тоне.

Ваш интеллект подвижен и легко адаптируется . И если вы развиваете навыки за пределами своей зоны комфорта, вам будет легче адаптироваться к новым вызовам.

Типы интеллекта: 9 типов и их значение

Типы множественного интеллекта и их значение:

Пространственный

У вас есть твердый пространственный интеллект, если вы можете взять объект и визуализировать его в 3D. Кроме того, вам может понравиться решать сложные головоломки или манипулировать изображениями. Люди с этим типом интеллекта часто бывают архитекторами, инженерами и графическими дизайнерами.

Натуралист

Вам больше всего нравится общаться с природой? Или вас интересует мир природы и то, как он устроен? Люди с натуралистическим типом интеллекта чувствительны к окружающей среде.Таким образом, современные натуралисты могут быть экологами, ветеринарами или травниками.

Музыкальный

У вас хорошо развиты музыкальные способности, если вы более чувствительны к тонам и ритму, чем другие люди. Кроме того, еще одним признаком является абсолютный слух или воспроизведение музыкального произведения на слух. Музыкант — очевидная карьера, но вы также можете быть музыкальным терапевтом, инженером звукозаписи или учителем вокала.

Логико-математический

Легко ли вы видите закономерности в числах и сложные идеи? Или вы умеете работать с абстрактными мыслями? Если да, то у вас хороший логико-математический интеллект.Люди с этим навыком могут стать бухгалтерами, программистами или экономистами.

Экзистенциальный

Люди с экзистенциальным интеллектом любят обдумывать абстрактные мысли, теории и смысл жизни. Кроме того, они интересуются большими жизненными вопросами и любят утешать других. Популярными карьерными путями являются психотерапевты, журналисты и консультанты.

Межличностный

Вы, естественно, понимаете, что люди имеют в виду и откуда они? Или вы чувствительны к настроению, чувствам и мотивам других людей? Тогда ваш межличностный интеллект обязательно расслабит людей.Мотивационные ораторы, менеджеры по маркетингу и политики получают высокие оценки в этой категории.

Телесно-кинестетический

Если вы обладаете естественной координацией при перемещении по окружающему миру или при использовании предметов, ваш телесно-кинестетический интеллект хорошо развит. Люди с этой способностью обладают отличными рефлексами и мелкой моторикой. Так что профессиональные танцоры, хирурги и пожарные владеют этим умением в избытке.

Лингвистический

Люди с высоким лингвистическим интеллектом могут легко объяснять сложные значения и мысли другим.И они рисуют красочные картинки, используя слова, используя свою природную креативность. Очевидный выбор карьеры переводчиков, редакторов и писателей.

Внутриличностный

Есть ли у вас четкое представление о том, что делает вас собой? Или вы мотивированы в своем стремлении к счастью и самореализации? Тогда ваш внутриличностный интеллект — одна из ваших сильных сторон. Многие предприниматели, исследователи и художники высоко оценивают эту способность.

Множественные типы интеллекта в лидерстве

Теория множественных типов интеллекта охватывает как жесткие, так и социальные навыки, необходимые для эффективного лидерства.И независимо от того, являетесь ли вы предпринимателем, генеральным директором или менеджером по персоналу, в какой-то момент вы будете использовать эти девять типов интеллекта .

Если вы думаете, что интеллект лидера — это только то, что вы можете измерить, вы ограничиваете себя и свою карьеру. Мягкие навыки жизненно важны для руководства командой и вдохновения людей следовать за вами. Если вы сможете понять, какие типов интеллекта нуждаются в доработке, вы сможете исправить эти области.

Трансформация вашего интеллекта

Но что, если вы можете быстро понять сложную теорию на совещании, но не можете найти общий язык со своими сотрудниками? Или что, если вы можете объяснить сложные концепции своей команде, но не можете набросать инфографику, чтобы спасти свою жизнь?

Ваши навыки и интеллект не были заданы при рождении.Если у вас есть качества, которые приходят от природы, имеет смысл превратить их в карьеру. Но вам нужен широкий спектр навыков, чтобы вдохновлять других следовать за вами и уважать вас.

Вы можете развивать и развивать эти девять типов интеллекта при правильной поддержке. Потому что ваш лидерский потенциал — это не только то, что приходит к вам естественным образом. Это также о признании своих слабых сторон и работе над их улучшением.

Вам слово

Готовы ли вы развиваться как лидер и руководитель? Вы хотите изменить свой стиль руководства с помощью коучинга, адаптированного к вашим сильным и слабым сторонам?

Я использую подход коучинга, основанный на нейронауках, чтобы помочь руководителям, профессионалам высшего уровня и предпринимателям раскрыть весь свой потенциал.Нажмите здесь, чтобы узнать больше и запланировать 30-минутный сеанс знакомства.

Другие понятия интеллекта

Каждое из этих измерений подразделяется (например, операции на такие категории, как оценка, познание и память). Комбинации измерений и подразделений могут привести к более чем 100 отдельным факторам, многие из которых были продемонстрированы экспериментально.

Текучий и кристаллизованный разум. Рэймонд Кеттелл и Джон Хорн предложили разделить g-фактор на подвижный интеллект и кристаллизованный интеллект.

  • Гибкий интеллект состоит из способности рассуждать, объема памяти и скорости обработки информации. Он включает в себя такие навыки, как те, которые требуют пространственного и визуального воображения, и, как правило, считается, что на него гораздо меньше влияют опыт и образование, чем на кристаллизованный интеллект.

  • Кристаллизованный интеллект касается применения знаний для решения проблем. Он включает в себя такие способности, как рассуждение, словесные и числовые навыки, и обычно считается, что на него влияют опыт и формальное образование.

Понятия текучего и кристаллизованного интеллекта до сих пор используются некоторыми психологами, особенно в области старения.

Иерархическая модель Вернона. Филип Вемон предположил, что интеллект состоит из факторов и навыков, расположенных иерархически. Когнитивный фактор вверху состоит из двух навыков: вербальных/академических и практических/механических , каждый из которых сам подразделяется. (Вербальный/академический, например, включает в себя такие навыки, как словарный запас и беглость речи.)

Триархическая теория Штернберга. Роберт Штернберг интересовался тем, как используется интеллект, особенно при решении проблем, а также способностями, которые он включает. Теория имеет дело с

  • компонентный интеллект , который включает компоненты, необходимые для приобретения знаний, использования стратегий и методов решения проблем, а также использование метакогнитивных компонентов для выбора стратегии и мониторинга прогресса на пути к успеху

  • эмпирический интеллект , который проявляется как в творческом подходе к новым ситуациям, так и в последующем объединении различного опыта проницательными способами для решения новых проблем

  • контекстная разведка , которая находит отражение в управлении повседневными делами

Семь интеллектов Гарднера. Говард Гарднер разделил интеллект на семь способностей. Хотя способности по своей сути одинаково важны, их ценность в конкретной культуре может различаться. Например, люди, живущие за пределами земли в отдаленных джунглях, более склонны ценить телесно-кинестетические способности больше, чем логико-математические способности. Интеллект Гарднера включает

  • языковые способности

  • логико-математические способности

  • пространственная способность : ориентироваться в пространстве; формирование, преобразование и использование мысленных образов

  • музыкальные способности : восприятие и создание ритмических и звуковых паттернов

  • телесно-кинестетические способности : двигательная координация и двигательные навыки

  • межличностные способности : понимание других

  • внутриличностные способности : понимание себя, чувство идентичности

Что такое бизнес-аналитика? Превращение данных в бизнес-идею

Определение бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика (BI) использует программное обеспечение и сервисы для преобразования данных в полезную информацию, которая помогает принимать стратегические и тактические бизнес-решения организации.Инструменты бизнес-аналитики получают доступ к наборам данных и анализируют их, а также представляют аналитические результаты в отчетах, сводках, информационных панелях, графиках, диаграммах и картах, чтобы предоставить пользователям подробные сведения о состоянии бизнеса.

Термин бизнес-аналитика часто также относится к ряду инструментов, которые обеспечивают быстрый и удобный доступ к информации о текущем состоянии организации на основе доступных данных.  

Примеры бизнес-аналитики

Отчетность — центральный аспект бизнес-аналитики, а информационная панель — возможно, архетипический инструмент бизнес-аналитики.Информационные панели — это размещенные программные приложения, которые автоматически объединяют доступные данные в диаграммы и графики, которые дают представление о текущем состоянии компании.

Хотя бизнес-аналитика не говорит бизнес-пользователям, что делать или что произойдет, если они выберут определенный курс, BI не предназначена исключительно для создания отчетов. Скорее, BI предлагает людям способ изучения данных, чтобы понять тенденции и получить представление, оптимизируя усилия, необходимые для поиска, объединения и запроса данных, необходимых для принятия обоснованных бизнес-решений.

Например, компания, которая хочет лучше управлять своей цепочкой поставок, нуждается в возможностях BI, чтобы определить, где происходят задержки и где существуют отклонения в процессе доставки, — говорит Крис Хаганс, вице-президент по операциям WCI Consulting, консалтинговой компании, специализирующейся на BI. Эта компания также могла бы использовать свои возможности BI, чтобы узнать, какие продукты чаще всего задерживаются или какие виды транспорта чаще всего связаны с задержками.

Потенциальные варианты использования BI выходят за рамки типичных показателей эффективности бизнеса, таких как улучшение продаж и снижение затрат, говорит Синди Хоусон, вице-президент по исследованиям в Gartner, исследовательской и консалтинговой фирме в области ИТ.Она указывает на школьную систему в Колумбусе, штат Огайо, и ее успех в использовании инструментов BI для изучения многочисленных точек данных — от показателей посещаемости до успеваемости учащихся — для улучшения обучения учащихся и количества выпускников средних школ.

Поставщики BI Tableau и G2 также предлагают конкретные примеры того, как организации могут использовать инструменты бизнес-аналитики:

  • Кооперативная организация может использовать BI для отслеживания привлечения и удержания участников.
  • Инструменты бизнес-аналитики могут автоматически генерировать отчеты о продажах и доставке на основе данных CRM.
  • Отдел продаж может использовать BI для создания информационной панели, показывающей, где находятся потенциальные клиенты каждого торгового представителя в воронке продаж.

Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика

Из этих примеров вы могли заметить одну вещь: они дают представление о текущем текущем состоянии бизнеса или организации: каковы перспективы продаж в конвейере сегодня? Сколько членов мы потеряли или приобрели в этом месяце? Это приводит к ключевому различию между бизнес-аналитикой и другим родственным термином — бизнес-аналитикой.

Бизнес-аналитика описательная, рассказывающая вам, что происходит сейчас и что произошло в прошлом, чтобы привести нас к этому состоянию. Бизнес-аналитика, с другой стороны, является общим термином для методов анализа данных, которые являются прогнозирующими — то есть они могут сказать вам, что произойдет в будущем — и предписывающими — то есть они могут сказать вам, что произойдет в будущем. что вы должны делать для достижения лучших результатов.(Бизнес-аналитика обычно рассматривается как подмножество более крупной категории аналитики данных , которая специально ориентирована на бизнес.)

Различие между описательными возможностями BI и предсказательными или описательными возможностями бизнес-аналитики выходит за рамки только временных рамок, о которых мы говорим. Это также затрагивает суть вопроса , кто бизнес-аналитика для . Как поясняется в блоге Stitchdata, цель бизнес-аналитики — предоставлять бизнес-менеджерам прямые снимки текущего состояния дел.В то время как прогнозы и рекомендации, полученные в результате бизнес-аналитики, требуют анализа и интерпретации специалистов по науке о данных, одна из целей BI состоит в том, чтобы конечные пользователи, не обладающие техническими знаниями, могли легко их понять и даже погрузиться в данные и создать новые. отчеты.

Подробнее см. в разделе «Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика: место BI в вашей стратегии работы с данными».

Стратегия бизнес-аналитики

В прошлом ИТ-специалисты были основными пользователями приложений бизнес-аналитики.Тем не менее, инструменты бизнес-аналитики стали более интуитивно понятными и удобными для пользователя, что позволяет большому количеству пользователей из различных доменов организации использовать эти инструменты.

Howson от Gartner различает два типа бизнес-аналитики. Первый — это традиционная или классическая бизнес-аналитика, когда ИТ-специалисты используют внутренние транзакционные данные для создания отчетов. Вторая — современная бизнес-аналитика, когда бизнес-пользователи взаимодействуют с гибкими, интуитивно понятными системами для более быстрого анализа данных.

Хоусон объясняет, что организации обычно выбирают классическую BI для определенных типов отчетов, таких как нормативные или финансовые отчеты, где точность имеет первостепенное значение, а используемые вопросы и наборы данных являются стандартными и предсказуемыми.Организации обычно используют современные инструменты бизнес-аналитики, когда бизнес-пользователям необходимо получить представление о быстро меняющейся динамике, например, о маркетинговых мероприятиях, в которых скорость важнее получения 100-процентной точности данных.

Но, несмотря на то, что надежная бизнес-аналитика необходима для принятия стратегических бизнес-решений, многие организации с трудом реализуют эффективные стратегии бизнес-аналитики из-за неэффективных методов работы с данными, тактических ошибок и многого другого.

Дополнительные сведения см. в разделах «7 ключей к успешной стратегии бизнес-аналитики» и «9 причин, по которым вы терпите неудачу в бизнес-аналитике.

Бизнес-аналитика самообслуживания

Стремление сделать так, чтобы практически каждый мог получать полезную информацию с помощью инструментов бизнес-аналитики, привело к созданию самообслуживаемой бизнес-аналитики, категории инструментов бизнес-аналитики, предназначенных для устранения необходимости вмешательства ИТ-специалистов в создание отчетов. Инструменты самообслуживания BI позволяют организациям сделать отчеты о внутренних данных компании более доступными для менеджеров и другого нетехнического персонала.

Одними из ключей к успеху самообслуживания BI являются информационные панели бизнес-аналитики и пользовательские интерфейсы, которые включают раскрывающиеся меню и интуитивно понятные точки детализации, которые позволяют пользователям находить и преобразовывать данные простыми для понимания способами.Несомненно, потребуется определенный объем обучения, но если преимущества инструментов достаточно очевидны, сотрудники будут стремиться присоединиться к ним. (Если вы покупаете решение для самообслуживания BI, Мартин Хеллер из CIO.com проведет вас через процесс принятия решения и сравнит пять лучших вариантов.)

Однако имейте в виду, что в самообслуживании BI тоже есть подводные камни. Направляя своих бизнес-пользователей к тому, чтобы стать специальными инженерами данных , вы можете получить хаотичную смесь метрик, которые различаются в разных отделах, столкнуться с проблемами безопасности данных и даже столкнуться с большими счетами за лицензирование или SaaS, если нет централизованного контроля над развертывание инструмента.Таким образом, даже если вы привержены бизнес-аналитике с самообслуживанием в своей организации, вы не можете просто купить готовый продукт, показать своим сотрудникам пользовательский интерфейс и надеяться на лучшее.

Программное обеспечение и системы бизнес-аналитики

Под эгидой бизнес-аналитики подпадает множество различных инструментов. Сервис выбора программного обеспечения SelectHub разбивает некоторые из наиболее важных категорий и функций:

  • Приборные панели
  • Визуализации
  • Отчетность
  • Интеллектуальный анализ данных
  • ETL (extract-transfer-load — инструменты, которые импортируют данные из одного хранилища данных в другое)
  • OLAP (онлайн-аналитическая обработка)

Из этих инструментов, по словам SelectHub, наиболее популярными являются информационные панели и визуализация; они предлагают быстрые и простые для восприятия сводки данных, которые лежат в основе ценностного предложения BI.

В сфере бизнес-аналитики существует множество поставщиков и предложений, и поиск среди них может стать ошеломляющим. Некоторые из основных игроков включают в себя:

  • Tableau, аналитическая платформа самообслуживания, обеспечивает визуализацию данных и может интегрироваться с рядом источников данных, включая Microsoft Azure SQL Data Warehouse и Excel
  • Splunk, «платформа управляемой аналитики», способная предоставлять бизнес-аналитику и анализ данных корпоративного уровня
  • Alteryx, который объединяет аналитику из различных источников для упрощения рабочих процессов, а также предоставляет множество аналитических данных BI
  • Qlik, основанный на визуализации данных, бизнес-аналитике и аналитике, предоставляющий обширную масштабируемую платформу бизнес-аналитики
  • Domo, облачная платформа, которая предлагает инструменты бизнес-аналитики, адаптированные для различных отраслей (таких как финансовые услуги, здравоохранение, производство и образование) и ролей (включая руководителей, продавцов, специалистов по бизнес-аналитике и ИТ-специалистов)
  • Dundas BI, который в основном используется для создания информационных панелей и оценочных карт, но также может создавать стандартные и специальные отчеты
  • Google Data Studio, расширенная версия знакомого Google Analytics, предлагающая
  • .
  • Эйнштейн Аналитика, Salesforce.com пытается улучшить BI с помощью AI
  • Birst, облачная служба, в которой несколько экземпляров программного обеспечения BI совместно используют общий сервер данных.

Для более подробного ознакомления с самыми популярными на сегодняшний день системами бизнес-аналитики см. разделы «12 лучших инструментов бизнес-аналитики 2019 года» и «10 лучших инструментов визуализации данных бизнес-аналитики».

Аналитик бизнес-аналитики

Любая компания, серьезно относящаяся к BI, должна иметь в штате аналитиков бизнес-аналитики. На CIO.com есть подробная статья о том, что влечет за собой эта работа; в общем, они стремятся использовать все функции инструментов BI для получения данных, которые нужны компаниям, наиболее важными из которых являются обнаружение областей потери доходов и определение того, где можно внести улучшения, чтобы сэкономить деньги компании или увеличить прибыль.

Даже если ваша компания ежедневно использует инструменты самообслуживания BI, аналитики бизнес-аналитики должны сыграть важную роль, поскольку они необходимы для управления и поддержки этих инструментов и их поставщиков. Они также настраивают и стандартизируют отчеты, которые будут создавать менеджеры, чтобы убедиться, что результаты являются последовательными и значимыми для всей организации. И чтобы избежать проблем с мусором на входе/выходе, аналитики бизнес-аналитики должны убедиться, что данные, поступающие в систему, являются правильными и непротиворечивыми, что часто включает их извлечение из других хранилищ данных и их очистку.

Для работы аналитиком бизнес-аналитики часто требуется только степень бакалавра, по крайней мере, на начальном уровне, хотя для продвижения по служебной лестнице может быть полезно или даже необходимо иметь степень MBA. По состоянию на октябрь 2019 года средняя зарплата в области бизнес-аналитики составляет около 67 500 долларов США, хотя в зависимости от вашего работодателя она может варьироваться от 49 000 до 94 000 долларов США.

Будущее бизнес-аналитики

Двигаясь вперед, Хоусон говорит, что Gartner видит на горизонте третью волну революционных изменений, которую исследовательская фирма называет «дополненной аналитикой», когда машинное обучение встроено в программное обеспечение и будет направлять пользователей по их запросам к данным.

«Это будет BI и аналитика, и это будет умно», — говорит она.

Комбинации, включенные в эти программные платформы, сделают каждую функцию более мощной по отдельности и более ценной для использующих их деловых людей, говорит Горман.

«Кто-то будет просматривать отчеты, например, о продажах за прошлый год — это BI — но они также получат прогнозы о продажах в следующем году — это бизнес-аналитика — а затем добавят к этому возможность «что, если»: что произойдет, если мы сделали X вместо Y», — говорит Горман, объясняя, что производители программного обеспечения переходят к разработке приложений, которые будут предоставлять эти функции в рамках одного приложения, а не предоставлять их через несколько платформ, как это происходит сейчас.

«Теперь система выдает более ценные рекомендации. Это делает лицо, принимающее решения, более эффективным, более сильным и более точным», — добавляет он.

И хотя BI останется ценным сам по себе, Хоусон говорит, что организации не смогут конкурировать, если они не выйдут за рамки только BI и не внедрят расширенную аналитику.

На самом деле, в отчете Gartner Magic Quadrant прогнозируется, что к 2020 году организации, предлагающие «пользователям доступ к курируемому каталогу внутренних и внешних данных, получат вдвое большую коммерческую ценность от инвестиций в аналитику, чем те, которые этого не делают.

Хоусон добавляет: «Отчетность необходима, но одной отчетности недостаточно. Если вы только делаете репортажи, вы уже отстали. Если ваша отчетность не умна и гибка, вы отстаете. Ты отсталый».

Основные элементы искусственного интеллекта и рецепт успешного старта карьеры

Искусственный интеллект (ИИ) меняет то, как мы живем, работаем и взаимодействуем. От нашего личного образа жизни через наши социальные обязательства до того, как мы ведем наш частный и корпоративный бизнес, ИИ меняет наши методологии и меняет ландшафт конечных продуктов.От устаревших медицинских экспертных систем и интеллектуальных поисковых систем до интеллектуальных чат-ботов и прогностических моделей — энтузиазм в отношении практики ИИ быстро растет. Эта статья начинается с краткого обзора ИИ, его ключевых элементов и последних достижений. Он завершается несколькими предложениями для начала работы. Это поможет заинтересованным читателям предпринять стратегические шаги, чтобы принять участие в процессе и внести свой вклад в усилия по цифровой трансформации в нефтегазовой отрасли.

Основные элементы
Одно из самых простых и понятных определений ИИ было дано Джоном Маккарти, профессором компьютерных наук Стэнфордского университета, как «наука и техника создания интеллектуальных систем». Интеллектуальные системы могут быть в виде программного обеспечения, аппаратного обеспечения или их комбинации (рис. 1).

Ключевые элементы ИИ включают:

  • Обработка естественного языка (NLP)
  • Экспертные системы
  • Робототехника
  • Интеллектуальные агенты
  • Вычислительный интеллект

Рис.1—Ключевые элементы генеалогического древа ИИ. Источник: Saudi Aramco

Обработка естественного языка

НЛП — это ветвь ИИ, которая позволяет машинам использовать и понимать человеческий язык. Он встроен в такие продукты, как автоматические языковые переводчики, используемые в многоязычных конференциях, перевод текста в речь, перевод речи в текст и извлечение знаний из текста. Эта технология используется для сканирования данных в форме необработанного языка, таких как почерк, голос и изображения, в контекстно-зависимые структуры и отношения, которые можно легко интегрировать с другими структурированными данными для более эффективного анализа в последующих процессах.Неструктурированные данные используются редко, поскольку изначально они предназначались только для использования людьми. Следовательно, необходимо использовать, понимать и раскрывать огромное количество ценной информации, скрытой в них. Недавние применения НЛП в нефтегазовой отрасли включают:

  • Извлечение структурированных данных из произвольного текста, встроенного в сводные отчеты по бурению, планированию скважин, PVT-лаборатории, безопасности и авариям на шахтах
  • системы, которые автоматически размещают заказы на детали для ремонта или замены
  • Извлечение информации из деталей производства, которая может быть использована для повышения эффективности работы
  • Взаимодействие с машинами для своевременного и точного устранения непредвиденных проблем

Выше- упомянутые приложения могут сделать работы по техническому обслуживанию более безопасными и легкими, а также значительно сократить время простоя активов из-за непредвиденных обстоятельств.

Экспертные системы

Экспертные системы – это машины или программные приложения, которые предоставляют объяснения и советы пользователям посредством набора правил, разработанных экспертом. Правила запрограммированы в программное обеспечение, чтобы воспроизвести знания для неспециалистов, чтобы решить ряд реальных проблем. Примеры этого можно найти в области медицины, фармации, юриспруденции, пищевой науки, инженерии и технического обслуживания. В нефтегазовой отрасли экспертные системы использовались от разведки до добычи, от исследований до операций и от обучения до диагностики неисправностей.

Примеры применения экспертных систем в нефтегазовой промышленности включают: оценка вероятности успешного разведочного бурения с использованием истории соседних скважин

  • Консультант по застреванию труб: предоставление рекомендаций о том, почему бурильные колонны застревают и как их освободить скорость вращения, вес бурового раствора и геонавигация на основе геологической информации
  • Мониторинг скорости бурения, переходов бурового шлама и раннее предупреждение о случаях бурения.
  • Робототехника

    Интеллектуальные роботы представляют собой механические конструкции различной формы, запрограммированные на выполнение определенных задач на основе инструкций человека. В зависимости от среды использования (земля, воздух и море) их называют дронами и вездеходами. В нефтяной промышленности они использовались инновационными и выгодными способами: в производстве; для соединения различных отрезков бурильных труб при бурении, при подводной сварке для выполнения подводных работ по техническому обслуживанию и ремонту; в разведке для картирования обнажений для построения цифровых моделей для геологов; и в полевых операциях для осмотра удаленных участков и сложных ландшафтов, которые потенциально опасны для навигации людей.

    Некоторые из преимуществ использования роботов в нефтегазовой отрасли включают повышение безопасности, повышение производительности, автоматизацию повторяющихся задач и снижение эксплуатационных расходов за счет сокращения времени простоя.

    Интеллектуальные агенты

    Многоагентные системы (MAS) — это подразделение ИИ, которое создает вычислительные системы, способные принимать решения и действовать автономно. Эти системы способны хранить информацию об окружающей среде и принимать решения на основе своего восприятия состояния окружающей среды, своего прошлого опыта и своих целей.Агенты также могут взаимодействовать с другими агентами для совместной работы над общими целями. Они подражают человеческому социальному поведению, разделяя частичные взгляды на проблему, обеспечивая сотрудничество и сотрудничая с другими агентами для принятия надлежащих и своевременных решений для достижения желаемых целей. Агенты были успешно внедрены, в основном в обрабатывающей промышленности, и доказано, что они имеют потенциальные преимущества в нефтяной промышленности. Использование MAS включает:

    • Управление цепочкой поставок
    • Решение различных задач, связанных с производством и обслуживанием
    • Обработка и управление распределенным характером нефтегазового бизнеса
    • Проверка, проверка и защита потоков данных в сложных технологических конвейерах
    • Анализ данных для повышения эффективности работы
    • Планирование технического обслуживания
    • Предотвращение краж и мошенничества

    Тем не менее, применение MAS в нефтегазовой отрасли еще не получило ожидаемой популярности.Умная интеграция MAS с машинным обучением (ML) может принести гораздо больше преимуществ для развития отрасли.

    Вычислительный интеллект

    Вычислительный интеллект — это вычислительный аспект ИИ, который фокусируется на использовании и извлечении ценности из данных. Он использует процессы обнаружения знаний и интеллектуального анализа данных для разработки рабочих процессов машинного обучения, чтобы учиться на исторических данных и прогнозировать будущие события. Существует несколько алгоритмов, предназначенных для построения моделей машинного обучения.Примерами являются искусственные нейронные сети, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов, машины экстремального обучения, нечеткая логика типов I и II, адаптивные нейро-нечеткие системы вывода (широко известные как ANFIS), регрессия гауссовского процесса, байесовская сеть доверия и K -ближайший сосед. Науку о данных можно определить как новую и постоянно развивающуюся область, в которой используются различные научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний, шаблонов или идей из данных.

    Машинное обучение под наблюдением

    Алгоритмы машинного обучения под наблюдением изучают закономерности на исторических примерах (называемых обучающими данными) для получения результатов будущих событий.Он включает в себя создание и обучение модели для конкретного приложения с использованием набора входных данных с соответствующими им целевыми значениями. Модель способна прогнозировать результаты для новых входных данных после достаточного обучения. Примером может служить построение взаимосвязи между каротажными каротажными диаграммами в качестве входных данных и конкретным свойством резервуара (например, пористостью) из исторических данных для прогнозирования значений пористости для новой или неиспользованной скважины. Типичными приложениями этого метода являются регрессия и классификация.

    Неконтролируемое машинное обучение

    В отличие от контролируемых, неконтролируемые алгоритмы машинного обучения делают выводы на основе событий без предварительной классификации или маркировки.Они выводят функцию, обычно основанную на некоторой метрике расстояния, для обнаружения скрытой структуры из немаркированных данных. Таким образом, эксперт может получить значения, которые приведут к новому пониманию. Примером может служить использование исторических данных каротажа на кабеле для разделения резервуара на зоны на основе плотности точек данных. Затем эксперт может интерпретировать разрезы как разные литологии. Типичным применением этого является кластеризация.

    Гибридное машинное обучение

    Гибридные или смешанные алгоритмы машинного обучения объединяют методы с учителем и без учителя для решения проблемы, особенно когда есть неопределенность в знаниях человека.Любой из них мог прийти первым. Типичное приложение может начинаться с контролируемого обучения, а затем прогнозируемый результат может быть сгруппирован, чтобы выявить определенные скрытые закономерности. Другое приложение может начать с назначения кластеров входным данным для создания выходных данных, которые станут основой для нового прогноза для достижения цели контролируемого обучения.

    Как правило, основной задачей машинного обучения является поддержание тонкого баланса между недостаточной подгонкой (низкая дисперсия с высоким смещением) и переоснащением (высокая дисперсия с низким смещением).Это ядро ​​процесса оптимизации.

    Помимо основ

    Помимо традиционных алгоритмов машинного обучения с учителем, существуют последние достижения в методологиях обучения, которые можно применять к более сложным и сложным задачам для повышения эффективности прогнозирования. Такие достижения включают гибридные, ансамблевые и глубокого обучения методологии.

    Начало карьеры в области искусственного интеллекта

    Начало работы в новом предприятии включает два основных этапа: приобретение знаний и их практическое применение.Некоторые из основных требований для изучения ИИ включают знание статистики, теории вероятностей, математики (линейной/нелинейной алгебры) и программирования. Первый шаг к практике ИИ — пройти соответствующие курсы. Доступные учебные платформы включают Udemy, Coursera, Edx и Springboard. Настоятельно рекомендуется взяться за практическое применение, чтобы закрепить базовую подготовку на этих курсах.

    Инвестирование в соответствующие книги по вероятности, статистике, математике и программированию дополнит курсы.Работа над как можно большим количеством проектов и сотрудничество с другими энтузиастами ИИ поможет ускорить процесс обучения. Также может помочь участие в соревнованиях по машинному обучению, хакатонах и дататонах. Отзывы, полученные от таких мероприятий, и возможности для общения с экспертами, которые они создают, могут помочь вам построить отношения, а также навыки. Примерами таких платформ для соревнований являются Kaggle, KDD, DrivenData, Numerai, Zindi, AICrowd, KackerEarth, Grand-Challenge, OpenML и Open Data Science.

    Подводя итоги

    • ИИ, наряду с другими технологиями, возник с появлением четвертой промышленной революции.
    • Технологии ИИ никуда не денутся и стали частью нашей личной жизни и бизнес-процессов.
    • Отрасли, в том числе нефтегазовая, уже переживают трансформацию.
    • Есть еще проблемы, которые необходимо решить с помощью дополнительных исследований, инновационного мышления и совместных усилий.
    • Начать с ИИ и любого его элемента несложно.Путешествие в тысячу миль начинается с одного смелого шага. Обучение с последующей практической реализацией поможет сделать ваш путь от энтузиаста до эксперта легким.

    Ссылки и дополнительная литература

    Баррингтон, Иллинойс. 2015. Expert System укрепляет свои позиции в нефтегазовой отрасли.

    Гиллен С. и Рознер М., 2017 г. Обработка естественного языка: зачем это нужно ветряной промышленности, Sparkcognition, 16 февраля 2017 г.

    Наят Санчес-Пи, Луис Андре Паес Леме и Ана Кристина Бичарра Гарсия, Интеллектуальные агенты для управления аварийными сигналами в нефтяной среде, Журнал интеллектуальных и нечетких систем, том 1, стр.1–11, 2014.

    Сэм Табарити. Робототехника в нефтегазовой отрасли.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *