Разное

Как видеть будущее: самое интересное о книгах, писателях, литературных жанрах и течениях

ОпубликованоАвторalexxlab

Содержание

Остановись, мгновенье: какие методы используют для предсказания будущего

Как учение о будущем эволюционировало от наблюдения за звездами до киберфизической системы

История становления науки о будущем сравнительно небольшая. Строго говоря, ей не больше 70 лет, что не значит, что до этого человек не пытался заглянуть за «горизонт событий» — такие мечты, по всей видимости, никогда не оставляли человеческий разум. Иногда человеку даже удавалось достигать здесь определенных успехов, но вплоть до XX века такие попытки не превращались во что-то масштабное и не приводили к созданию строго продуманной методологии.

Так, первая, пусть и переданная в форме правдоподобного анекдота удача человека в прогнозировании относится к началу VI века до н.э. Тогда первый философ древности Фалес Милетский сумел предсказать высокий урожай маслин на следующий сезон, наблюдая за звездами. Заранее взяв за бесценок в аренду все маслодавильни в Милете и на Хиосе, он быстро сколотил хорошее состояние, когда спрос на них резко взлетел из-за предсказанного им высокого урожая.

Тем не менее, этот эпизод далекой античности на протяжении многих веков оставался исключением для коронованных управленцев: они, как правило, почти не пытались заглядывать в будущее при помощи строгого научного метода. И не только потому, что сама наука долгое время не обладала достаточными для этого инструментами и суммой необходимых знаний.

Как замечает философ Станислав Лем, такое пренебрежение к будущему было связано еще и с тем, что сама «мысль о глобальном руководстве судьбами всего человечества» долгое время «представлялась или утопией, или проектом, осуществление которого следовало отложить до лучших времен». Да, человек всегда мечтал о лучшем общественном устройстве, но до поры не пытался сделать свое будущее хоть в какой-то мере «управляемым». Иными словами, он всегда мечтал о будущем, но не дерзал смотреть на него реалистически.

Только «короткий XX век» с его кризисами, революциями, войнами, техническими прорывами, интенсивными социальными изменениями и появлением массовой культуры представил учению о будущем научную и публицистическую магистраль. Мир оказался настолько многомерным и в то же время хрупким, что стало ясно: «глобальное руководство судьбами всего человечества» — это вопрос устойчивости и выживания, как для государства, так и для крупнейших коммерческих компаний.

С того момента учение о будущем прошло несколько кризисов, втянуло в себя самых разных ученых и сумело выработать свой арсенал методов, которые научили человека смотреть в будущее осмысленнее и прагматичнее.

Вперед — с оптимизмом

Тогда, в середине XX века, задачу открыть человечеству его будущее взялись решать ученые из самых разных областей знания: математики, экономисты, социологи, философы, инженеры. Постепенно сформировались и магистральные подходы, своеобразные школы. Александр Чулок, кандидат экономических наук, директор Центра научно-технологического прогнозирования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ предлагает, например, выделить три, каждая из которых разработала собственные методы работы с будущем.

1. Школа условных «прогнозистов»

Она стала заниматься классическим прогнозированием будущего при помощи математического анализа — то, что сегодня называется Hаrd Dаtа. Его использовали для того, чтобы, опираясь на конкретные численные ряды, принимать более осмысленные управленческие решения. Особенно ярко это направление было представлено в СССР в рамках деятельности госплана.

2. Футурология

Ее отличие от первой заключалось в том, что она в большие степени ориентировалась на креативные подходы, а не на математический анализ, но в той же степени претендовала на исчерпывающее и точное описание всех будущих процессов.

3. Форсайт-метод

Он возник в недрах корпорации RAND, которая в 1950-е годы начала заниматься исследованиями будущего для решения конкретных управленческих задач, работая с большими экспертными панелями и составляя на их основе технологические дорожные карты.

Было и нечто, что мировоззренчески объединяло эти три школы. Считалось, что если выделить численные или качественные параметры системы, то можно точно описать все ее дальнейшие изменения, основываясь на логике этих параметров. Этот условный мета-метод можно отнести к известной операции экстраполяции.

Он осуществлялся экспертами или через прямое перенесение смоделированных данных из настоящего на будущее, или через анализ логики эволюционных законов. Лучшим выражением этого тренда тех времен стало всеобщее убеждение, что в будущее нужно смотреть оптимистически, потому что оптимистическим было настоящее.

Так, на волне этой технократической моды футурологи предсказывали скорый и окончательный триумф прогресса. Математики строили модели, которые, как они заверяли, описывают грядущее с однозначной определенностью. А социологи предрекали наступление нового, информационного общества, вместе с которым все привычные социальные институты уйдут в прошлое.

Крах этих представлений не заставил себя долго ждать. «Черные лебеди» прилетели уже в 1970-е годы, когда наступил нефтяной и экономический кризисы, и стало ясно, что будущее — явление чрезвычайно капризное и не поддается наивной экстраполяции, будь то в плоскости экспертного консенсуса, прозрений гениев-футурологов или под жестким контролем математических моделей.

Опросы экспертов, трендвотчинг и сценарии

Следующий шаг можно охарактеризовать как движение к более сложному и в то же время осторожному анализу. Отказавшись от пророческой позы, исследователи будущего значительно расширили арсенал своих методов и стали активно применять их путем скрещивания, пытаясь создать образ будущего как нечто многомерное и не поддающееся окончательной дешифровке.

Футурология, которая так и не смогла превратиться в отдельную область научного знания, сумела занять свою нишу в общем направлении исследований. Поэтому и задачи перед футурологией встали другие: не дать точный прогноз, а повысить степень осознания будущего.

Сама футурология, по словам председателя совета директоров группы компаний «Русские инвестиции» Кирилла Игнатьева, прошла за это время путь от философии и социологии к трендвотчингу.

Мощное развитие получили форсайт-технологии, которые постепенно вобрали в себя и методы математического анализа, и гуманитарную пластичность футурологов, став своеобразным мостиком между двумя школами и обеспечив их сближение.

Можно сказать, что Форсайт стал символом нового синтетического по своей природе подхода к изучению будущего.

1. Лучшим выражением этой новой установки стал «Форсайт-ромб» — краеугольный методологический камень, который включает в себя четыре составляющих или «угла».

Что они собой представляют, рассказал Александр Соколов, кандидат физико-математических наук, директор Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

  • Первый угол — это экспертиза.

Вы должны использовать методы, которые позволят привлечь самых лучших профессионалов и при этом мотивировать их работать эффективно.

  • Второй угол — это креативность.

Эксперты должны генерировать идеи, действовать инициативно, а не формально.

  • Третий угол — интерактивность.

Привлеченные эксперты должны обмениваться информацией, работать командно, а не изолированно.

  • Четвертый угол, которые набирает сегодня все больший вес — это доказательные методы.

Они обеспечивают объективный анализ имеющихся количественных данных.

2. Большой популярностью пользуется и метод сценарного анализа.

Как правило, его применяют в том случае, когда перед исследователями стоит развилка, и ничего определенного о ситуации сказать нельзя. Скажем, мы не знаем, упадет ли курс рубля по отношению к доллару или поднимется: факторы и за то, и за другое равнозначны. И тогда вы выстраиваете сразу несколько сценариев и сразу закладываете набор мер под каждый из них.

3. Другой пример такого методологического синтеза — дельфийский метод: это опрос экспертов в несколько туров.

Суть в том, чтобы вовлечь в обсуждение самых важных вопросов как можно более широкий круг специалистов. Раньше всех им стали пользоваться в Японии, где начали разрабатывать специальные анкеты с утверждениями, с которыми эксперты должны согласиться или нет.

Такие опросы эффективны не только потому, что дают очень широкий диапазон мнений от самых разных специалистов, но и определяют самые важные траектории на будущее — как бы моделируют его лучший вариант с точки зрения человеческого развития. Например, еще с 1970-х годов большинство опрошенных экспертов давали высокую оценку важности машинного перевода, но при этом каждые пять лет отодвигали появление этой технологии на 20 лет. Но сегодня человечество стоит уже в одном шаге от решения этой задачи.

Искусственный интеллект и мир как на ладони

В последнее годы в связи с развитием искусственного интеллекта и работы с большими данными эксперты заговорили о новом глобальном методе, который может вобрать в себя три существующие школы и обеспечить прорыв в нашем понимании будущего.

Лидеры этой школы — это новые технократы-визионеры, которые считают, что ИИ позволит им создать точную модель мира при помощи интеллектуального анализа больших данных, нейросетей, машинного обучения и квантовых компьютеров, продолжает футуролог. Это будет такая киберфизическая система, где все текущие и будущее социальные, экономические, технологические, природные процессы можно будет наблюдать как на ладони.

Например, в Высшей школе экономики уже есть своеобразный прототип — Intelligent Foresight Analytics — iFORA™️, система интеллектуального анализа больших данных, куда закачиваются статьи, научные отчеты, патенты, гранты, доклады международных организаций. Эту систему используют для того, чтобы эксперты могли строить свои прогнозы, опираясь на обработанные огромное массивы информации. Конечно, она пока не способна создавать компьютерные модели общества или экосистемы, но в ней уже отражен сам принцип этого метода — работать с будущим, сразу опираясь на технологии Big Dаtа.

Другой вопрос: насколько сам человек сможет и захочет доверять таким «сверх»-моделям.

«Если ИИ скажет нам, например, в срочном порядке отказываться от вакцин, значит, мы должны сделать это? — спрашивает Александр Чулок. — Какие у нас будут гарантии, что он не ошибся, что смоделированная модель полностью отражает все реальные процессы, учитывает будущие развилки и сценарии? С другой стороны, чем это хуже консолидированного мнения нескольких человек, пусть даже и с мировыми именами в научном сообществе? Все эти вопросы мне кажутся очень существенными, и их уже в ближайшее время придется серьезно прорабатывать исследователям будущего».

Подписывайтесь на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.

Может ли мозг предсказывать будущее — объясняем гипотезу ученых

Издание Wired опубликовало результаты нескольких спорных исследований, которые доказывают, что человеческий мозг может предсказывать будущее. Рассказываем, как ученые пришли к таким выводам

Представления о мозге: от простой модели к идее «предсказания»

Предположение о том, что наш мозг умеет предсказывать, впервые высказал арабский астроном и математик Хасан Ибн Аль-Хайтам еще тысячу лет назад в своей «Книге оптик». Тогда эта теория не получила популярности и еще несколько веков оставалась без внимания. Вплоть до XIX века ученые думали, что мозг человека работает линейно: стимул — реакция. Но в 1860-е годы немецкий физик и врач Герман фон Гельмгольц предположил, что на самом деле это не так. В голове не только есть определенная иерархия, но и ассоциации, которые сильно влияют на то, как человек отреагирует на импульс извне.

Ученый считал, что восприятие каждого человека сочетает в себе его индивидуальный опыт и врожденные данные, характерные именно для его органов восприятия. Именно поэтому мы видим разные объекты на известных двусмысленных картинках, где можно увидеть и старушку, и молодую женщину.

Такое восприятие связано с тем образом, который формируется на сетчатке глаза. Оказалось, что когда человек впервые сталкивается с образом, тот закрепляется в его сознании как ассоциация и сохраняется на высоких уровнях мозга. Получается, что как только человек замечает какой-то объект, его мозг передает сигнал на более высокие уровни когнитивной иерархии. Там происходит поиск опыта взаимодействия с похожим объектом, а еще именно с этих уровней мозг дает реакцию.

В 1980-е годы пионер когнитивной психологии Ричард Лэнгтон Грегори в своей работе «Перцепции как гипотезы» пошел еще дальше и высказал предположение, что восприятие (а, может, и все системы познания) формируется за счет несоответствия между тем, чего ожидают нейроны мозга, и тем, какая информация поступает им на самом деле. Это можно назвать концептуальной моделью «ожидание–реальность». То есть мы ожидаем, что увидим змею (наш мозг «предсказывает» такой исход), но в реальности оказывается, что под ногами палка. Выявив это несоответствие, или «ошибку предсказания», на низком уровне, мозг выдает ошибку и отправляет ее вверх. Более высокий уровень корректирует свое представление и обновляет предикативные модели, чтобы избежать ошибок в будущем.

Мозг приматов и вычислительные машины: как ученые проверяли гипотезу

Чтобы проверить гипотезу о возможности мозга предсказывать, исследователи обратились к компьютерным вычислительным моделям. Вдохновившись биологическими нейронами, ученые построили искусственные нейронные сети, которые продемонстрировали сверхъестественные навыки: по словам исследователей, они могли имитировать способности нашего мозга. Некоторые эксперименты с этими технологиями также доказывают, что мозг предсказывает будущее, чтобы сэкономить энергию. Вот как это работает.

В 1999 году компьютерные ученые Раджеш Рао и Дана Баллард построили вычислительную модель предиктивного кодирования. Ее суть заключается в том, что мозг находится процессе постоянной обработки информации, все время обновляя свое представление о мире. Созданная Рао и Баллард система воспроизводила часть нейронного пути в мозге приматов и могла фиксировать ошибки, появляющиеся в нейронах мозга из-за изменений. Например, если в изученном ряде картинок вдруг появлялось новое изображение.

Но у такого подхода были свои ограничения. Когда Рао и Баллард проводили свои исследования, можно было сделать только сети прямого распространения, в которых информация обрабатывалась линейно: от входа к выходу, «сверху-вниз». В то время как мозг приматов состоит из иерархических областей.

Позже неврологи пришли к другому типу моделей — рекуррентным нейронным сетям (или РНС), в которых есть как прямые, так и обратные связи нейронов, активных непрерывно. Рекуррентные сети привлекли внимание нескольких исследователей из Гарварда. В 2016 году они создали систему, которая научилась предсказывать следующий кадр в видео. Эти сети работали по принципу предиктивного кодирования и состояли из четырехслойной иерархии: каждый уровень предсказывал информацию, находящуюся на уровне ниже, а в случае несоответствия посылал сигнал об ошибке.

Впоследствии ученые предположили, что нейронная коммуникация — это энергозатратный процесс: из-за силы связей между нейронами, также известной как вес, которая показывает переход импульса от одного нейрона к другому, тратится большая часть энергии. Но позже оказалось, что в разработанных системах есть механизмы, которые заставляют предотвращать ошибки, чтобы сэкономить энергию.

Чтобы проверить это, команда обучила рекуррентные нейронные сети на многочисленных последовательностях цифр — 1234567890, 3456789012, 6789012345 и далее — в которых каждая цифра была показана в виде изображения 28х28 пикселей. Когда система только училась предсказывать следующую цифру, нейроны, названные «юнитами ошибок», были наиболее активны. После того как последовательности начали складываться, причем с минимальным весом между нейронами, «юниты ошибок» исчезли. Интересно, что сеть пришла к такому исходу, чтобы сократить потребление энергии. В случае с мозгом получается, что когда этот орган «предсказывает», он задействует нейронную активность на более низком уровне, то есть тратит меньше энергии.

Нейроны в голове у грызунов и предсказания: что происходит в реальном мозге

Искусственно созданные нейросети и человеческий мозг — разные вещи. Проверить гипотезу о способности мозга к предсказаниям в реальной жизни решил нейробиолог и компьютерщик Блейк Ричардс. Он и его коллеги обратились в Институт Аллена в Сиэтле, где занимаются изучением активности мозга мышей. Грызунам показывали множество последовательностей пятен Габора со светлыми и темными полосками, расположенными в определенной ориентации. Когда мыши привыкли к пятнам каждой из вариаций, ученые случайным образом меняли ориентацию одного из пятен. Животные были удивлены, но со временем стали ожидать это событие.

Мозг начал «предвидеть» возможные изменения и подавлял реакцию на сенсорную информацию по мере того, как событие становилось менее неожиданным. В то же время, несмотря на привычку, нейронные цепи продолжали отправлять сигналы об ошибках на более высокие уровни.

Ученые предположили, что таким образом они постоянно учились лучше распознавать свойства неожиданных событий, чтобы в будущем делать более точные прогнозы.

Пока что исследования способности мозга «предсказывать» продолжаются, но ученые уверены, что уже доступные доказательства вполне убедительны — осталось только найти этому больше объяснений.

Как научиться предсказывать будущее: советы визионеров — T&P

Как научиться предсказывать будущее: советы визионеров — T&P

Журнал Wired составил список людей, которые известны своим умением чувствовать тренды и предвидеть ход технологического развития. Восемь выдающихся ученых и инвесторов, которые благодаря своему чутью генерируют действительно важные идеи и добиваются успеха. «Теории и практики» публикуют их советы о том, как научиться предсказывать будущее.

Тэстер Дайсон,

основатель Release 1.0, организатор конференции PC Forum, член правления компаний 23andMe, Evernote и фонда the Long Now Foundation, Evernote

«Мой первый совет — посещайте те места, куда не суются другие. Я уезжаю из Силиконовой долины и провожу много времени не только в Нью-Йорке, но и, например, в России, а также в других отдаленных местах. Каждый раз, когда получаешь возможность посмотреть на вещи со стороны, можно увидеть то, что не видят другие люди. Мне нравится путешествовать, потому что каждый раз во время поездок я вижу, как много есть разных способов что-то делать, генерировать идеи.

Еще важно быть любопытным. Мои родители — ученые, поэтому я с детства привыкла настойчиво спрашивать: «Почему, почему, почему?». И в большинстве случаев я занимаюсь только тем, что по-настоящему важно для меня, несмотря на то, что это достаточно субъективный подход. Ведь у всех свои интересы и видение».

Хуан Энрикес,

управляющий директор венчурной компании Excel Medical Ventures, исполнительный директор в бостонской инвестиционной фирме Biotechonomy, автор книг «Соединенные Штаты Америки» и «Когда будущее настигает вас»

«Зачастую трезво смотреть на будущее мешает то, что мы слишком многое воспринимаем как аксиому. На любое устоявшееся утверждение нужно смотреть с альтернативного ракурса. Например, утверждение: «Все мы люди». Если вспомнить кроманьонцев, австралопитеков и так далее, то всего можно насчитать 29 ступеней эволюции человека. Поэтому до тех пор, пока вы не станете верить в то, что конечной целью эволюции человека было рождение Раша Лимбо или Говарда Штерна, вы должны задаваться вопросом: «Возможен ли переход на следующую ступень эволюции?»

При помощи такого метода интересного результата можно добиться, подвергая сомнению утверждения, к которым люди особенно чувствительны. Например: «Через 50 лет на флаге США все равно будет 50 звезд». А с чего вы взяли?»

«Не думаю, что я на самом деле предсказываю будущее. Я скорее изучаю явления из настоящего, которые могут нам что-то сказать о будущем. Я ищу интересных людей, нахожу и интересуюсь, чем они занимаются. Это всеобщее заблуждение, что инновации начинаются с предпринимателей, на самом деле все идет от людей, которые просто развлекаются.

Братья Райт не ставили целью сконструировать самолет, они просто подумали: «Черт возьми, думаешь это реально — научиться летать?» Дети, которые первыми придумали сноуборд, просто склеили две лыжи вместе и сказали: «А давай попробуем прокатиться!». С появлением интернета мало кто думал, что из него можно извлекать прибыль. Люди просто удивлялись: «Этот файл пролетел через полмира. Это же чудо!»

Пол Саффо,

управляющий директор компании Discern, факультет машиностроения Стэнфордского университета

«Существует четыре показателя, на которые я обращаю внимание: противоречия, инверсии, странности и совпадения. Например, в 2007 году цены и на акции, и на золото стремительно подскочили. Обычно стоимость золота и ценных бумаг не бывает одинаково высокой. Когда наблюдается такое противоречие, это означает, что впереди грядут коренные изменения.

Второй показатель — это инверсия, когда вы наблюдаете что-то из ряда вон выходящее. Когда мексиканская полиция схватила главу наркокартеля, на фото преступники выглядели гордо перед камерой, в то время как полицейские были в черных масках. Обычно бывает наоборот. Поэтому для меня это стало показателем того, что Мексика далека от победы в своей борьбе с наркоторговлей.

Следующий показатель — странности. Многие инженеры были очень взволнованы, когда в 2002 году появился робот-пылесос Roomba. Мне тогда показалось странным, что предназначением этого пылесоса было не чистить пол, а утолить жажду потребителей, продемонстрировать новый роботизированный гаджет. Такие простые наблюдения могут навести на очень важные и полезные выводы.

И последнее — совпадения. На четвертом соревновании автомобилей-роботов DARPA Grand Challenge 2007 группа автомобилей-роботов самостоятельно — без каких-либо происшествий — добралась до условного поселения. В тот же день на калифорнийском шоссе произошла автокатастрофа с участием 118 машин. Таким образом, мы имели роботов, которые понимают правила дорожного движения в Калифорнии лучше, чем живые водители, и огромное количество людей, погибших из-за человеческого фактора. Тогда мне стало действительно ясно — людям не стоит водить автомобиль».

© Павел Пахомов

Винт Серф,

один из создателей интернета, занимает должность вице-президента и IT-евангелиста в Google

«Мне нравится высказывание Алана Кея: “Лучший способ предсказать будущее — создать его самому”. Иногда предсказание будущего — это оценка текущих возможностей и попытка их реализовать. В нашем случае то, что сейчас называется интернетом, было невозможно, пока не наступили определенные экономические условия — оборудование стало доступным и были разработаны определенные технологии. Можно сказать, что изобретения появляются, потому что в какой-то момент обнаруживается возможность для их появления».

Крис Сакка,

бывший сотрудник Google, через свою фирму Lowercase Capital инвестирует в стартапы (например, Facebook, Instagram, Posterous, Twitter и Uber), находящиеся на ранних стадиях развития

«Как я предсказываю будущее? Два слова: потоковый накопитель. Ну, а если серьезно, то, когда говорят, что венчурные инвесторы видят будущее, то слишком преувеличивают. Может показаться, что мы наделены даром предвидения, когда мы объясняем, почему мы вложили деньги в ту или иную компанию. Но инвесторы на самом деле чаще ошибаются, чем угадывают. Просто в тех случаях, когда мы оказываемся правы, мы правы на все 100%.

Раньше, прежде чем вкладывать деньги в компанию, инвесторы изучали бизнес-план. Но теперь нам больше не нужно инвестировать в идеи — сейчас я могу вкладывать деньги в реальные сайты или приложения, которые можно скачать. Плюс ко всему пользователи оказывают нам должное содействие. Я захожу в твиттер и ищу отзывы пользователей о продукте. Правильно ли он работает? Не сплошная ли это головная боль? А может, этот проект наоборот хвалят?

Просмотрев сотню положительных отзывов в твиттере об облачной платформе Heroku, я сразу принял решение. В итоге этот пакет акций был продан на Salesforce за 225 миллионов долларов. Еще я каждые 3-4 недели захожу в магазин Best Buy и наблюдаю за покупателями. Ты сразу видишь, как обычные люди принимают решения о той или иной покупке, какая цена для них приемлема. В мире профессиональных инвесторов, которые ежедневно осуществляют операции с акциями, нет большой разницы между вещью за 80 долларов и за 110 долларов. Но для простых людей, которые получают почасовую зарплату, эта разница существена».

Джои Ито,

глава MIT Media Lab, бывший исполнительный директор Creative Commons, на ранних стадиях развития проектов финансировал Flickr, Twitter и Kickstarter

«Я верю в счастливый случай и в силу слабых связей. Я общаюсь с людьми из разных сфер деятельности, из разных стран и всегда выделяю для себя из всей информации только самое важное и смотрю на вещи со стороны, чтобы разглядеть потенциал в самых непривлекательных проектах.

Главное — быть находчивым. Умение быстро реагировать на внезапно возникающие тренды — это самое важное. В период мирового финансового кризиса компании, пользовавшиеся успехом, были лучше подготовлены к рецессии. Большинство людей заранее подготовились к возможным потерям. Если оперативно реагируешь на происходящее и всегда готов к переменам, можно рассмотреть, как зарождается перспективный тренд, вместо того чтобы тратиться на эти многолетние дорогостоящие анализы и прогнозы. Чтобы быть футуристом, надо быть реалистом».

Петер Шварц,

сооснователь компании Global Business Network и первый вице-президент в Salesforce. com, автор книг «Искусство предвидения» и The Long Boom

«Нужно искать технологии, которые вероятней всего совершат переворот в своей области и станут двигать всю отрасль вперед. Такие технологии оказываются очень мощными. Особенно когда речь идет о научных технологиях и механизмах. Например, мы можем наблюдать, как стремительно падает цена на тест ДНК. Уже сейчас продаются ДНК-тестеры за 1000 долларов. Это непременно станет переворотом в области здравоохранения.

Еще один способ предсказать изменения — это проследить, где сосредоточены лучшие ученые умы. Наука развивается, привлекая талантливых людей. Соответственно, увеличение количества перспективных специалистов и объема инвестиций в той или иной научной и технологической сфере означает, что скоро произойдут важные перемены».

Андрей Федоров

Теги

#wired

  • 11 818

Смотрите также

Технологии

Лекция за 5 минут:
путешествия за пределы солнечной системы

Наука

«Программист — это создатель вселенных»:
цитаты Джозефа Вейценбаума о компьютерах, свободе и новом конформизме

Образование

Прошлое будущего:
природа предсказаний и развитие России в исследовательском проекте «Стрелки»

Общество

Большие идеи — 2014:
эпигенетика, бесконечное образование и электронная кожа Земли

Медиа

Эмоции за скобками: как эмодзи стали универсальным языком общения

Город

Лекция за 5 минут:
«Город будущего» Рэя Хэммонда

Показать еще

Каким вы видите будущее?

Завтра будет совсем не так, как сегодня. Это может выглядеть и ощущаться так же, как сегодня — вы встанете, позавтракаете, сделаете зарядку, пойдете на работу и т. д. Но завтра будет совсем не так, как сегодня. Завтра будет 600 000 новых активаций смартфонов, продано 540 000 новых компьютеров, выпущены сотни тысяч новых учетных данных для облачных вычислений, еще сотни петабайт данных будут перемещаться через Интернет, еще тысячи миль проедут автономные транспортные средства, миллионы новых слов будут интерпретированы с помощью Natural Language. Понимание (NLU) систем, миллиарды новых шаблонов, изученных машинами, и созданные миллиарды новых строк кода. Завтра будет совсем не так, как сегодня.

Имея это в виду, было бы интересно подумать о том, как некоторые вещи, которые изменят завтрашний день, могут повлиять на то, как вы проводите свой день. Итак, давайте поиграем в игру о будущем под названием «Во что вы верите?»

Сначала мы перечислим набор предположений. Затем мы проведем ряд мысленных экспериментов, чтобы помочь визуализировать будущее, которое мы предполагаем, и определить для него время. Затем мы зададим два простых вопроса: (1) Верите ли вы в будущее, которое вы себе представляли? (2) Как вы проведете свой день в будущем, которое вы себе представляете?

Во что ты веришь?

Чтобы помочь вам начать работу, вот несколько вещей, которым я верю. Вы можете (и должны) иметь другой набор тезисов, но не стесняйтесь принимать любой из следующих:

  • Большое станет больше, маленькое выживет, а среднее погибнет.
  • Потребители всех экономических слоев будут требовать «по требованию».
  • ​Доступ становится таким же ценным, как право собственности — потоковое мультимедиа вместо покупки загрузки, совместное использование поездок вместо покупки автомобиля и т. д. Вы будете платить за это наличными, данными или их комбинацией.
  • Все, с чем вы можете говорить, будет понимать и отвечать — автоматическое распознавание речи (ASR), NLU и связанные с ними технологии в сочетании с дополненной реальностью и машинным обучением окажут радикально разрушительное влияние на то, как мы живем.
  • Коммодитизированные продукты, которые трудно произносить или произносить по буквам (или произнести) или которые трудно найти, быстро станут убыточными.
  • Конвергенция технологий по запросу, машинного обучения и автономии изменит мир.
  • Данные более эффективны в присутствии других данных.
  • Все, что можно подключить, будет подключено.
  • Все, что можно взломать, будет взломано.
  • Нарушение работы канала сбыта ускоряется.
  • Из-за растущего населения мира мы не можем обучать достаточное количество врачей, стоматологов и других медицинских работников.
  • Пресная вода является дефицитным ресурсом, и природные запасы быстро сократятся в течение следующих 30 лет.
  • «Большая еда» может пойти по пути «Большого табака» по мере роста расходов на здравоохранение.
  • Инструменты, используемые для доступа к бесплатному и открытому Интернету, позволяют пользователям отфильтровывать все, что вызывает у них дискомфорт, и усугубляют негативные последствия предвзятости подтверждения.
  • Вся система образования слишком дорога и не готовит квалифицированных кандидатов на новые рабочие места.
  • Изменение климата вызовет повышение уровня моря в течение следующих 50 лет.

Я намеренно убрал из этого списка политику и терроризм — верните их обратно.

Я мог бы продолжать перечислять свои тезисы и предположения, но я уверен, что вы поняли идею. Подумайте о будущем целостно и постарайтесь включить в него как можно больше аспектов своего мировоззрения. Вы можете классифицировать их по-разному: личное поведение, потребительское поведение (покупки, средства массовой информации, спорт, питание, приготовление пищи, жилье и т. д.), отраслевое поведение. Организуйте свои тезисы любым удобным для вас способом.

Что произойдет?

Давайте подумаем над каждым предположением. Например: «Мы не можем обучить достаточное количество врачей». Какие вероятные варианты будущего или возможности предлагает этот тезис? Просто продолжать пытаться адаптировать существующую систему здравоохранения, пока она не сломается? Изобретаете какие-то новые способы повышения эффективности? Создать медицинский трикодер доктора Маккоя? (Это Отсылка к Звездному пути . Погуглите и поищите Tricorder Xprize, пока вы там.)

Добавьте сроки и изменения

Теперь представьте себе будущее, в котором вы использовали технологии (любого рода) для создания мира, в котором хотели бы жить. , Например: я представляю себе мир, в котором каждый имеет доступ к устройству, которое может проводить базовые медицинские осмотры и улучшать показатели здоровья за счет диагностики наиболее распространенных излечимых заболеваний и предоставления доступа к лекарствам по доступной цене. Это существует? Будет ли он существовать? Может ли он существовать? Если да, то когда? Вы не можете ответить: «В будущем». Поставьте рядом цифру. Два года, пять лет, 10 лет и т. д. Что изменится, когда появится эта новая технология или система? Запиши это.

Бонусные баллы

Чтобы получить бонусные баллы, подумайте о том, как эти различные вероятные варианты будущего будут взаимодействовать друг с другом. Например: если будет продано меньше автомобилей, что произойдет с рабочей силой? Не только рабочая сила автомобильной промышленности. Что с парковками? Автозаправки? Круглосуточные магазины на заправках? Магазины автозапчастей? Стриптиз-центры? И так далее.

Здравствуй, «Новый» Мир!

Если вы правильно играли в игру, вы создали мир с некоторыми волшебными и некоторыми ужасными атрибутами. Он не должен быть утопическим и не должен выглядеть как постапокалиптическое кино. Ни одна крайность не реалистична.

После того, как вы представили себе этот мир, мы подходим к первому главному вопросу: «Во что вы верите?» Вы только что создали свое видение будущего. Вы взяли свое мировоззрение, информацию от других, мысли и мнения из всего, что вы знаете, и спроецировали это на чистый холст. Это ваше видение будущего? Ты веришь в это? Если нет, переделывайте свои мысленные эксперименты до тех пор, пока не обретете высокую уверенность в своих убеждениях.

Приготовьтесь

Как только вы страстно поверите в будущее, которое вы себе представляли, следующим шагом будет подготовка к нему. Как вы проведете свой день? Что потребуется, чтобы добраться туда? Какие инвестиции необходимо сделать? Что будут делать ваши конкуренты в таком мире? Что, если… Но подождите – этого не произойдет до будущего. Я просто играю в игру о том, на что это будет похоже.

Неожиданная концовка

Это не игра. Это испытание. И ваши ответы — это ваше будущее. Итак, давайте возьмем это сверху: во что вы верите?

Навыки прогнозирования: увидеть будущее до того, как оно произойдет

Об этом курсе

43 491 недавних просмотров

Для многих людей будущее становится неожиданностью или даже шоком. Но с сильными навыками прогнозирования ВЫ можете избежать потрясений в будущем. Вы сможете быстрее адаптироваться и лучше подготовиться к изменениям.

Гибкие сроки

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

100% онлайн

Начните немедленно и учитесь по своему собственному графику.

Специализация

Курс 2 из 5 в

Специализация Future Thinking

Начальный уровень

Начальный уровень

Часов, чтобы закончить

Прибл. 13 часов, чтобы закончить

Доступные языки

английский

субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, английский, испанский и проанализируйте ГЛОБАЛЬНЫЕ ДВИГАТЕЛИ ИЗМЕНЕНИЙ

  • Объедините сигналы и движущие силы в ПРОГНОЗЫ НА БУДУЩЕЕ

  • Напишите СЦЕНАРИИ, которые расскажут историю о вашем ПРОГНОЗЕ НА БУДУЩЕЕ

    • Навыки.

    Вы получите
    • Foresight
    • Творчество
    • Стратегическое мышление
    • Сценарий Разработка
    • Инновации
    Гибкие сроки

    Гибкие ведущие

    RESET.

    Совместно используемый сертификат

    Совместно используемый сертификат

    Получите сертификат по завершении

    100% онлайн

    100% онлайн

    Начните немедленно и учитесь по своему собственному графику.

    Специализация

    Курс 2 из 5 в

    Специализация «Мысли о будущем»

    Начальный уровень

    Начальный уровень

    Часов для прохождения

    Прибл. 13 часов

    Доступные языки

    Английский

    Субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, английский, испанский

    Преподаватель

    Джейн МакГонигал

    8,68178 Директор по исследованиям 9100403

    Учащиеся

    6 Курсы

    Предлагает

    Институт будущего

    Институт будущего — ведущая в мире организация, мыслящая о будущем. На протяжении более 50 лет предприятия, правительства и организации социального воздействия полагались на глобальные прогнозы IFTF, индивидуальные исследования и обучение прогнозированию, чтобы ориентироваться в сложных изменениях и разрабатывать готовые к использованию стратегии будущего.

    Отзывы

    4.8

    Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звезда

    101 reviews

    • 5 stars

      87.50%

    • 4 stars

      10.41%

    • 3 stars

      1.82%

    • 2 stars

      0.26%

    TOP REVIEWS FROM НАВЫКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: УВИДЕТЬ БУДУЩЕЕ ДО ТОГО, как оно произойдет

    Заполненная звезда Заполненная звезда Заполненная звезда Заполненная звезда

    by DMM 29 мая 2020 г.

    Курс действительно дает хорошее понимание прогнозирования, и Джейн доступно объясняет.

    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star

    by DEApr 9, 2020

    Это был отличный курс, который расширил и углубил мое понимание сопоставления сигналов и драйверов со сценариями и прогнозами.

    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star

    by LHA 1 августа 2020 г.

    Я думаю, что курс «Навыки прогнозирования» был очень хорошим курсом, и он помог мне точно предсказывать будущее. Спасибо за такого хорошего инструктора.

    Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звезда

    от DDD 31 декабря 2019 г.

    Этот курс стоит изучения! Теперь у меня есть представление о том, как будет работать будущее, и у меня есть представление о будущем! Благодарю вас! Очень нравится!

    Просмотреть все отзывы

    О специализации «Мышление о будущем»

    Хотите думать о будущем с большей креативностью и оптимизмом? Вы хотите видеть, что происходит быстрее, чтобы лучше подготовиться к сбоям и больше контролировать свое будущее? Вы хотите лучше изменить то, что возможно сегодня — в вашей компании, в вашей отрасли, в вашем сообществе и в вашей собственной жизни?

    Часто задаваемые вопросы

    • Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?

    • Что я получу, если подпишусь на эту специализацию?

    • Доступна ли финансовая помощь?

    Есть вопросы? Посетите Справочный центр для учащихся.

    Хотите, чтобы хрустальный шар заглянул в будущее? Моделирование сценариев — ваша сверхдержава

    Насколько проще была бы ваша работа по трансформации, если бы вы могли заранее знать результаты изменений, которые вы хотите внедрить в своей организации? Мы не имеем в виду подозрение, предсказание или обоснованное предположение: мы имеем в виду действительно знаю .

    Способность заглянуть в будущее может изменить правила игры

    Предвидение обычно используется в фэнтези или научной фантастике, но оно быстро становится реальностью, и для его достижения не нужно обладать психическими способностями. Технологические достижения делают действительно интуитивное и реалистичное моделирование сценариев возможным нажатием нескольких кнопок.

    Без правильного инструмента моделирование сценариев может быть таким же надежным, как встряхивание волшебного шара с восьмеркой и вопрос о том, приведут ли предлагаемые вами операционные изменения к увеличению прибыли и повышению уровня обслуживания. Вместо того, чтобы «спросить позже», было бы неплохо иметь надежный, окончательный взгляд на предлагаемые изменения, чтобы информировать вас о принятии решений?

    Почему прогнозирования недостаточно

    Подобно погоде, экономические и организационные условия могут быстро меняться. Бюджетирование, планирование и прогнозирование — все это процессы, предназначенные для построения картины того, как стратегии могут сработать. Проблема этих планов в том, что они основаны на наборе фиксированных предположений разной степени точности.

    Большинство организаций уже знают о потенциале больших данных для бизнес-аналитики, но даже с большими данными ручное прогнозирование далеко от точной науки. Если один набор данных изменяется или немного отличается, это может означать, что его взаимосвязь с другими наборами данных может привести к крошечным несоответствиям, увеличивающимся до огромных расхождений.

    Прогнозирование, конечно, полезно, и многие хорошо разбираются в нем, но в сегодняшнем деловом климате, когда эффективность является одной из главных операционных целей большинства организаций, этого просто недостаточно.

    Вывод прогнозирования на новый уровень

    Программное обеспечение для моделирования сценариев может отображать несколько возможных точек зрения на будущее, создавая множество альтернативных цифровых реальностей на основе уникального набора предположений, которые можно изменить или дублировать одним нажатием кнопки.

    Создавая несколько различных сценариев, ваша организация может противостоять и планировать бесконечные возможности. От выявления возможностей для инноваций и роста до разработки потенциально безграничных стратегий управления рисками — программное обеспечение для моделирования и моделирования сценариев может не только помочь вашему бизнесу в его преобразовании и достижении целей, но и в конечном итоге изменить ваш подход к преобразованию.

    Избавьтесь от догадок в управлении бизнес-процессами

    Гибкая система управления бизнес-процессами может помочь вашему бизнесу подготовиться к непредвиденным обстоятельствам, а также оценить эффективность запланированных изменений. Предоставляя полезную информацию о потенциальных результатах предлагаемых операционных изменений, вы можете заранее знать, будете ли вы на пути к достижению целей.

    Используя моделирование «что, если» и технологию планирования сценариев, вы можете проверить предположения и изучить варианты как для спроса, так и для предложения вашего бизнеса, а также протестировать различные результаты.

    Прелесть возможности так глубоко изучить свой бизнес эффективно превращает «преимущество задним числом» в «преимущество предвидения». Даже если предложенные вами сценарии не реализуются в реальной среде, эта практика мышления, планирования и подготовки «что, если» окупится благодаря лучшей организационной готовности и глубокому пониманию того, как ваш бизнес работает и реагирует.

    Платформа BusinessOptix имеет возможности моделирования сценариев

    Пакет программного обеспечения BusinessOptix для управления бизнес-процессами может помочь вашему бизнесу выявить узкие места, неэффективность и возможности с помощью наших возможностей анализа процессов.

    No related posts.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *