Интелекта: ГБУ ДО Центр «Интеллект» — официальный сайт

Дистанционные олимпиады Центра

Дата проведения

Предмет

Статус


Информация
об
олимпиаде

10.02.2021

Дистанционная олимпиада по математике (9, 10 кл.)

Завершена

16.02.2021

Дистанционная олимпиада по истории (9, 10 кл.)

Завершена


17.02.2021

Дистанционная олимпиада по филологии (10 кл.)

Завершена


25.02.2021

Дистанционная олимпиада по физике (8-9, 10 кл. )

Завершена


18.03.2021

Дистанционная олимпиада по информатике (8-9 кл.)

Завершена


04.03.2021

Дистанционная олимпиада по обществознанию (9, 10 кл.)

Завершена


12.03.2021

Тестирование по английскому языку (8-9 кл.)

Завершена


17.03.2021

Дистанционная олимпиада по биологии (8-9, 10 кл.)

Завершена


14.04.2021

Дистанционная олимпиада по химии (8, 9 кл.)

Регистрация закрыта

Ученые предупредили о риске снижения интеллекта из-за COVID :: Общество :: РБК

Более 12,6 тыс. участников сообщили, что перенесли COVID-19. Их разделили на группы в зависимости от тяжести заболевания: переболевшие дома, в больнице и те, кто был подключен к аппарату ИВЛ. Приняв во внимание такие факторы, как пол, возраст, уровень образования и дохода, специалисты пришли к выводу, что тем, кто перенес заболевание, было сложнее выполнить задачи, чем участникам из контрольной группы.

По оценкам специалистов, когнитивные нарушения сильнее проявились у тех, кто переболел тяжелой формой COVID-19: у пациентов, которым потребовалось подключение к аппарату ИВЛ, сводный балл интеллекта снизился на уровень, который примерно соответствует семи баллам в тестах IQ.

Читайте на РБК Pro

В октябре прошлого года о том, что некоторые переболевшие коронавирусом пациенты жалуются на многомесячное состояние «мозгового тумана», сообщили специалисты Национального института здравоохранения Великобритании. Среди других последствий заболевания они назвали крайнее истощение и невозможность ощущать вкус или запах.

В ноябре года опрошенные РБК неврологи сообщили о возросшем числе жалоб пациентов в России на проблемы с памятью, концентрацией внимания и ориентированием во времени и пространстве после перенесенного COVID-19. Медики связали это с воздействием инфекции на внутренние органы и психосоматикой.

Скворцова сообщила о росте числа ментальных нарушений у перенесших COVID

В том же месяце группа ученых из Оксфордского университета сообщила о возможном риске развития ментальных расстройств у пациентов, выздоровевших от коронавирусной инфекции. Они проанализировали более 70 млн электронных медицинских карт в США, где были данные о 62 тыс. переболевших. По оценкам медиков, психические расстройства, выявленные в течение 14–90 дней после постановки диагноза COVID-19, встречались у 18,1% пациентов, причем у 5,8% участников исследования они были выявлены впервые. Наиболее распространенными стали тревога, посттравматическое стрессовое расстройство, депрессия, бессонница, нарушения памяти.

Данные о неврологических осложнениях у перенесших коронавирус стали поводом для исследования ученых из американской клиники Кливленда. Специалисты заключили, что в отдельных случаях инфекция может приводить к неврологическим признакам, характерным для болезни Альцгеймера.

Harvard Business Review Россия

Главный герой культового сериала «Доктор Хаус» — циничный, острый на язык, непробиваемый тип, да еще и не дурак выпить. Но все это не мешает ему быть гениальным диагностиком: порой он готов закрыть глаза на мораль и даже нарушить закон, но неизменно точно определяет причину болезни. Как-то не в силах сразу поставить диагноз, доктор нашел себе советчика — больничного уборщика. Этот «не испорченный» медицинскими знаниями человек за десять долларов предлагал гениальные в своей простоте версии — и приближал Хауса к разгадке. Правда, очень скоро провидческий дар уборщика иссяк, он начал нести ахинею, и Хаус от его «услуг» отказался. Но свою роль этот человек сыграл. Профессиональная виртуозность Хауса — ничто иное, как проявление его высокого интеллекта. Именно интеллект помогает нам решать нестандартные задачи. Или не помогает — если он низок. О том, как устроен интеллект и сколько его «нужно» руководителю, редактору «HBR — Россия» Дмитрию Фалалееву рассказал доктор психологических наук, заведующий лабораторией психологии и психофизиологии творчества Института психологии РАН Дмитрий Ушаков.

— Давайте начнем с определения. Что вообще такое интеллект?

— С одной стороны, это очень сложное понятие. С другой, если уж совсем упрощать, интеллект — это то, что в повседневной жизни называют умом.

— Роли интеллекта уделяют много внимания в научной литературе, теперь вот и в деловой. Оправданно?

— Ну по крайней мере это самый сильный из известных нам предсказателей профессионального успеха. Другие — личностные свойства, мотивация, креативность и т.д. — гораздо слабее. Если говорить о роли интеллекта в профессии, то есть две закономерности. Первая вполне простая и естественная: чем сложнее профессия, тем выше значение интеллекта. Разумеется, интеллект не помешает и дворнику, но для него это не так важно, как, предположим, для биржевого аналитика. Вторая закономерность менее очевидна: чем больше человек взаимодействует с другими людьми, тем меньше роль интеллекта в его работе. Посмотрите, например, на политических деятелей: для них общение — ключевая вещь. И у них прослеживается очень интересная связь между успехом и уровнем интеллекта. При определенных обстоятельствах высокий интеллект не только не помогает политику, но может даже мешать. Почему? Чересчур умного политика группа, на которую он работает, с которой он общается, не понимает. Лидер непременно должен быть понятным тем, кого он ведет за собой. Если верить исследованиям, то оптимальный вариант — когда интеллект лидера чуть выше среднего показателя по его целевой аудитории. Скажем, у Джорджа Буша IQ — 110 баллов. Это больше, чем у среднего американского обывателя (100), но меньше, чем у среднего американского интеллигента (114). А вот IQ Билла Клинтона и Барака Обамы — вполне «интеллигентский». Но в момент избрания нынешнего американского президента все это не имело значения, поскольку IQ Буша позволял ему органично взаимодействовать с электоратом. Так что связь очень простая: как только интеллект лидера «зашкаливает», он отрывается от народа, падает — и он уже не просекает ситуацию, не успевает реагировать.

— Это правило применимо к лидерам вне политики?

— Общая закономерность такова: в тех сферах, где общения с людьми слишком много, высокий интеллект не просто не нужен — он может даже повредить. Хотя, понимая эту связь, «завышенный» интеллект можно попытаться «нивелировать». Как, например, это делает Жириновский: человек с хорошим образованием и явно высоким интеллектом, он умело работает на свою по большей части маргинальную целевую группу. Кстати, бизнес-лидеры тоже много взаимодействуют с людьми. Одно дело, если это общение с равными, и совсем другое, если речь идет о коллективе завода: слишком умный руководитель не станет «своим» для рабочих. Так или иначе, два эти параметра — интеллектуальная сложность работы и ее насыщенность общением — определяют успех интеллектуала в профессии.

— А насколько надежны популярные тесты на IQ?  — Ну, скажем, профессиональная годность программиста зависит от интеллекта на 50%. И тесты позволяют измерить уровень IQ. А будь они ненадежны, то не смогли бы обеспечить такую высокую степень предсказаний.

— То есть тестам доверять можно?

— Если они могут предсказать успех с пятидесятипроцентной вероятностью, почему нет? Правда, надо иметь ввиду, что есть еще и вторая половина успеха, и она зависит от множества факторов: где родился, какое образование получил, инвалид — неинвалид, какой ребенок в семье и т.д. и т.п.

— Может, есть и более прямые связи между интеллектом и успехом?

— Одна любопытная связь точно есть. В США в свое время проводили исследование, которое показало, что корреляция между уровнем интеллекта человека и его доходами становится тем больше, чем он старше. В молодости человек с высоким интеллектом зарабатывает меньше, чем его ровесник, но с возрастом картина меняется с точностью до наоборот — интеллектуал начинает получать больше. По моим ощущениям, мы сейчас движемся в ту же сторону, хотя я, увы, не могу доказать это на цифрах.

— Влияет ли на интеллект наследственность?

— Да, и очень сильно. Есть такой раздел науки — психогенетика, он изучает зависимость различных психических функций от наследственности. Так вот, наследуемость интеллекта, по разным оценкам, — 50—80%. Как вы понимаете, это очень много. Оставшиеся 20—50% — это влияние среды. Тоже много, но роль генов иногда может еще и расти. Скажем, в тех случаях, когда у детей много шансов реализовать свой интеллектуальный потенциал. Чем шире их возможности, чем меньше социальные различия, тем сильнее в итоге интеллект зависит от наследственности. Здесь, к слову сказать, очень много интересных взаимосвязей. Про то, что чаще всего у единственного ребенка высокий интеллект или что у взрослой матери больше шансов родить вундеркинда, знают многие. Но есть и менее известные вещи: например, что самый высокий интеллект в семье будет у старшего ребенка, и этот показатель будет снижаться с каждым последующим ребенком. То есть в среднестатистической семье самый низкий IQ будет у младшего. Но зато он, наравне с первенцем, будет наиболее творческой личностью.

— А можно сознательно влиять на уровень интеллекта?

— Можно. Правда, эта область еще слишком мало изучена. — Что влияет на интеллект, особенно взрослого человека? — Это интересно не только вам. Сейчас на Западе вкладывают очень большие деньги в программы так называемого когнитивного обучения. Но при всех стараниях результаты пока очень скромные.

— Почему? И что это за программы?

— Они основаны на одной и той же идее: решение задач якобы помогает повысить уровень интеллекта. Неважно, о каких задачах идет речь, математических или из реальной жизни. Но я думаю, что этот посыл непродуктивен. Научить человека решать задачи, даже самые сложные, можно, но только на интеллект это никак не влияет. Просто теперь он умеет решать определенный класс задач, вот и все — применить этот навык в другой деятельности он не сумеет. В свое время считалось, что на интеллекте благотворно сказывается игра в шахматы. Уже ясно, что это не так. Наверное, хороший шахматист быстрее других добьется успехов в шашках или го, но значит ли это, что он будет эффективен в бизнесе? Едва ли. Более того, объем интеллектуальных ресурсов человека ограничен. Если мы направили усилия на то, чтобы овладеть шахматами или биржевой торговлей, то на что-то другое ресурсов нам может и не хватить. Потому-то часто и получается, что великие шахматисты оказываются, мягко говоря, не так уж и умны.

— Получается, развить интеллект нельзя, только навыки?

— Я бы не был так категоричен. Просто я считаю, что попытка развить интеллект с помощью решения задач бесперспективна. Мне кажется, что развитие интеллекта и перемалывание информации — вещи несовместные. Я бы проанализировал то, как влияет на IQ ребенка его семья, например, отношение к нему родителей, эмоциональный фон. Говорить более конкретно об этом я пока не хотел бы, но копать надо в эту сторону.

— То есть в сторону педагогики, а не математики?

— Пожалуй, что так. — Я уже понял, что наука пока плохо понимает, что влияет на интеллект человека. Но можно ли хотя бы понять, к какому возрасту «наслаивается» большая его часть? — Метафора с наслаиванием, конечно, красивая, но неточная. Даже если мы говорим о наследственной части интеллекта, то ее процент на разных этапах жизни неодинаков. Как это ни парадоксально, с возрастом та доля интеллекта, за которую отвечают гены, увеличивается.

— И до какого возраста?

— Примерно до 80 лет. Есть два объяснения этого парадокса. Первое дают западные коллеги: это феномен генно-средового взаимодействия. По истечении времени роль среды в жизни человека становится меньше, потому что он все активнее подстраивает ее под себя — так, чтобы среда сама поддерживала его уровень интеллекта. А раз уменьшается значение среды — значит, растет роль генов. У меня, правда, иная версия. Я построил математическую модель, суть которой в следующем. Систему мышления человек приобретает в ходе жизни, она не дана ему с рождения. По мере этого процесса происходит взаимодействие среды и человека, и чем больше таких актов соприкосновения, тем сильнее проявляется наследственный потенциал. В том числе и интеллектуальный.

— Значит, практический опыт может благотворно влиять на IQ?

— Пожалуй.

— Развивать интеллект проблематично, но при этом можно тренировать навыки. Но в чем тогда практическая польза интеллекта? Ведь я могу просто работать над нужными мне навыками, и все.

— Есть интеллект, а есть компетентность. Вы видите разницу между умным человеком и великим ученым? Входя в профессиональную сферу, человек на основе своего интеллекта строит «машину мышления», которая помогает ему в этой самой сфере думать. И чем выше у человека интеллект, тем умнее его «машина». То есть от уровня IQ зависит профессиональный успех. Кроме того, интеллект отвечает за то, с какой скоростью вы будете осваивать новые навыки. Интеллект вам необходим, чтобы научиться, а вот когда научились — все, уже не нужен.

— Еще, как я понял, он помогает в нештатных ситуациях.

— Да, именно. Это как игра в преферанс: в большинстве случаев ум не особенно-то и требуется, но время от времени случаются такие хитрые ситуации, когда выиграть помогает именно интеллект. Если говорить упрощенно, то уровень IQ определяет способность думать в принципе. В разных областях мы мыслим по-разному, и высокий интеллект особенно явно проявляется в тех сферах, про которые мы ничего не знаем.

— Давайте вернемся к случаям, когда интеллект может навредить. Есть такая версия, что люди в бизнесе условно делятся на два типа: decision maker’ы и аналитики. У аналитиков высокий интеллект, что, якобы, мешает им принимать решения быстро, у decision maker’ов — обратная ситуация. Можете прокомментировать?

— Тут дело не в интеллекте, а в интуиции. Похожую ситуацию на примере шахмат рассматривал известный психолог, нобелевский лауреат Герберт Саймон. Интуицию он объяснял так: в сознании человека хранится некое количество готовых паттернов, шаблонов. У хорошего шахматиста их очень много, потому что, играя, он запоминает кучу комбинаций. А во время игры нужные шаблоны могут всплывать неосознанно. То же самое будет и в бизнесе: с опытом у человека накапливаются паттерны. Очень часто именно они помогают ему принимать решение. Это и есть тот самый decision maker. А пока человек не «обзавелся» шаблонами, он пытается решать задачу с помощью логики. Так что разделение по принципу «интеллектуал — неинтеллектуал» неверно, правильнее говорить «неопытный — опытный». Decision maker’ы — люди, способные интуитивно принимать те решения, для которых другим требуется логика, вот и все.

— Вы посвящаете много времени изучению творчества. Скажите, есть ли связь между интеллектом и креативностью?

— Если вы говорите о классическом книжном понимании креативности, которую можно измерить с помощью тестов, то я могу дать вам очень четкий ответ. Корреляция между интеллектом и креативностью равна 0,174. То есть она есть, но очень слабая. Но если мы берем реальную, жизненную креативность, то она тесно связана с интеллектом. Правда, все зависит от сферы деятельности.

— То есть?

— Когда некоторое время назад измеряли IQ у группы ведущих американских ученых-новаторов, этот показатель у них зашкаливал. А вот у художников или поэтов такого быть не может — это другой тип креативности. Креативность в «интеллектуальных» профессиях сильно связана с IQ, в чисто творческих — не очень.

— Нас, пожалуй, больше интересуют «интеллектуальные». И из ваших слов я делаю вывод, что в них на креативность, как и на интеллект, воздействовать нельзя.

— Ну почему, можно. Есть даже классические приемы. Известно, скажем, что креативность «заразна». Анализ жизни нобелевских лауреатов показал, что в молодые годы все они были учениками выдающихся людей, часто тоже нобелевских лауреатов. Так что, постоянно находясь рядом с творческим человеком, можно и свое творческое начало подпитать.

— А стимулировать творческое мышление можно?

— В принципе такие системы есть. Тот же самый мозговой штурм, например. Креативность достигается за счет того, что никто никого не критикует: можно без страха высказать любую, даже самую глупую идею. Кстати, не все это знают, но лучше, если во время штурма люди говорят поочередно. В противном случае всегда найдется человек, который задавит остальных. Существует еще такая система приемов, как синектика. Смысл ее в том, чтобы «подбросить» случайную мысль — это приведет к неожиданному решению. Внесение элемента случайности вообще сильный инструмент, если вы хотите активизировать нестандартное мышление. Ну например, можно взять журнал, открыть его на произвольной странице и, прочитав какое-то слово, попытаться понять, какие ассоциации оно вызывает. По идее, это может натолкнуть на нестандартную идею.

— Я где-то прочитал, что интеллект, якобы, связан даже со здоровьем. Глупость?

— Почему же, в последние годы наметилась такая тенденция. Современная медицина довольно сложная штука, и, чтобы быть здоровым, надо не только понимать, какие лекарства когда принимать, но и к какому врачу идти и в каком случае. Может, звучит и странно, но на Западе для страховых компаний это целая проблема. Исследования показали, что расходы на медицину у людей с низким уровнем IQ в три раза выше, чем у людей со средним показателем. Объясняется это просто: люди не понимают, как лечиться, к какому специалисту обращаться. Вспомните сами: лет двадцать назад в больнице человеку говорили «все, здоров» и с чистой совестью отпускали домой. Сейчас он оттуда выходит с кипой бумажек, справок, направлений, каких-то рецептов — со всем этим надо разбираться. Поэтому в повседневной жизни интеллект играет все большую роль.

Подтверждена способность COVID-19 необратимо снижать уровень интеллекта

https://ria.ru/20210725/koronavirus-1742802818.html

Подтверждена способность COVID-19 необратимо снижать уровень интеллекта

Подтверждена способность COVID-19 необратимо снижать уровень интеллекта — РИА Новости, 25.07.2021

Подтверждена способность COVID-19 необратимо снижать уровень интеллекта

Ученые из Имперского колледжа Лондона и Кембриджского университета выявили значительное снижение уровня интеллекта у переболевших COVID-19. Исследование… РИА Новости, 25.07.2021

2021-07-25T15:19

2021-07-25T15:19

2021-07-25T16:12

распространение коронавируса

в мире

берлин (город)

лондон

великобритания

кембриджский университет

здоровье — общество

коронавирус covid-19

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn24.img.ria.ru/images/07e4/06/05/1572541468_0:160:3072:1888_1920x0_80_0_0_98c597fa9067d31718a8e2fb53a9b22a.jpg

МОСКВА, 25 июл — РИА Новости. Ученые из Имперского колледжа Лондона и Кембриджского университета выявили значительное снижение уровня интеллекта у переболевших COVID-19. Исследование опубликовано в журнале The Lancet.В эксперименте участвовали 81 337 человек, из них 12 689 перенесли COVID-19 с разной степенью тяжести. Тест включал в себя набор задач, цель которых — измерить аспекты когнитивных возможностей. В результате у большинства переболевших, в том числе в легкой форме, проблемы с выполнением заданий возникали гораздо чаще, чем у тех, кто с вирусом не сталкивался.Наибольшую сложность выявили при решении задач, требующих навыков аргументации и планирования. Кроме того, результаты подтвердили более ранние данные о симптомах продолжительного COVID-19: в частности, о «мозговом тумане», проблемах с концентрацией внимания и подбором слов.Серьезность когнитивных нарушений отчасти была связана со степенью тяжести заболевания. Так, у пациентов, которым потребовалось подключение к аппарату искусственной вентиляции легких, выявили наибольшие затруднения: их коэффициент интеллекта упал на семь пунктов. Такого не наблюдали даже у тех, кто перенес инсульт и оказался не в состоянии обучаться чему-то в дальнейшем.Авторы работы также проверили, есть ли корреляция между снижением когнитивных способностей и временем, которое прошло с начала заражения. Никакой связи по итогу они не увидели: следовательно, COVID-19 вызвал необратимые последствия.Ранее биологи из университетской клиники Charite в Берлине установили, что SARS-CoV-2 проникает в мозг человека через нервные клетки в обонятельной слизистой оболочке. Это приводит к проблемам с неврологией: к головным болям, усталости и ощущению «тумана» в голове.

https://ria.ru/20210725/koronavirus-1742794186.html

https://radiosputnik.ria.ru/20210725/kovid-1742568234.html

берлин (город)

лондон

великобритания

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn24.img.ria.ru/images/07e4/06/05/1572541468_171:0:2902:2048_1920x0_80_0_0_5ca2bf7e72737f2ded27f2c443697da9.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

в мире, берлин (город), лондон, великобритания, кембриджский университет, здоровье — общество, коронавирус covid-19

15:19 25.07.2021 (обновлено: 16:12 25.07.2021)

Подтверждена способность COVID-19 необратимо снижать уровень интеллекта

МОСКВА, 25 июл — РИА Новости. Ученые из Имперского колледжа Лондона и Кембриджского университета выявили значительное снижение уровня интеллекта у переболевших COVID-19. Исследование опубликовано в журнале The Lancet.

В эксперименте участвовали 81 337 человек, из них 12 689 перенесли COVID-19 с разной степенью тяжести. Тест включал в себя набор задач, цель которых — измерить аспекты когнитивных возможностей. В результате у большинства переболевших, в том числе в легкой форме, проблемы с выполнением заданий возникали гораздо чаще, чем у тех, кто с вирусом не сталкивался.

25 июля, 13:58Распространение коронавирусаНазвана причина опасного последствия COVID-19 у детей

Наибольшую сложность выявили при решении задач, требующих навыков аргументации и планирования. Кроме того, результаты подтвердили более ранние данные о симптомах продолжительного COVID-19: в частности, о «мозговом тумане», проблемах с концентрацией внимания и подбором слов.

Серьезность когнитивных нарушений отчасти была связана со степенью тяжести заболевания. Так, у пациентов, которым потребовалось подключение к аппарату искусственной вентиляции легких, выявили наибольшие затруднения: их коэффициент интеллекта упал на семь пунктов. Такого не наблюдали даже у тех, кто перенес инсульт и оказался не в состоянии обучаться чему-то в дальнейшем.

Авторы работы также проверили, есть ли корреляция между снижением когнитивных способностей и временем, которое прошло с начала заражения. Никакой связи по итогу они не увидели: следовательно, COVID-19 вызвал необратимые последствия.

Ранее биологи из университетской клиники Charite в Берлине установили, что SARS-CoV-2 проникает в мозг человека через нервные клетки в обонятельной слизистой оболочке. Это приводит к проблемам с неврологией: к головным болям, усталости и ощущению «тумана» в голове.25 июля, 04:00Сказано в эфиреВирусолог назвал «три фронта» борьбы с коронавирусом

Пять признаков высокого интеллекта | Rusbase

Они практикуют интеллектуальное смирение

Интеллектуалы ценятся во многих сферах — от науки до финансов. Поэтому менеджеры во время приема на работу стараются как можно быстрее и достовернее «считать» кандидата и понять, что он из себя представляет. В этом плане собеседования довольно ненадежны, так как каждый делает все возможное, чтобы показать себя с лучшей стороны.

Однако существует способ понять, как человек действует в непредвиденных ситуациях: для этого задают вопрос, на который соискатель не знает ответа, а затем наблюдают за его реакцией. Если он признается, что не знает ответа — это хороший знак. 

Такое поведение — это признак интеллектуального смирения, которое свидетельствует о хороших способностях в принятии решений. Люди с этим качеством критически относятся к выводам, основанным на чужой аргументации. Например, вместо того, чтобы говорить: «Это определенно правда!», они скажут: «Судя по тому, что я видел, это могло бы быть правдой». Они открыты для критики, разных точек зрения и ставят истину выше своего эго.

Они разбираются не только в науке

Хитрость и смекалка также говорит о наличии высокого интеллекта. Ученые из Йельского университета обнаружили, что бытовая смекалка так же важна для сотрудников, как и их академические способности. То есть ученик с посредственными оценками, который проявляет находчивость в жизненных ситуациях, сможет добиться больших результатов в будущем.

Они погружены в себя

Интеллектуально развитые люди часто демонстрируют самопознание. Они анализируют собственный мыслительный процесс и подвергают сомнению свою природу. Они знают, когда и как они работают лучше всего. Неудивительно, что люди с высоким самопознанием часто бывают отличными учениками и сотрудниками. Они используют свои способности к саморефлексии в своих интересах.

Они любопытны

Умным людям свойственно любопытство. Им не терпится узнать больше, углубиться в детали просто ради того, чтобы получить больше знаний.

Любопытство является показателем интеллекта и у других животных. Например, было проведено исследование с участием трех обученных языку шимпанзе, по условиям которого приматы должны были с помощью клавиатуры называть лакомство. Когда еда была видна, они просто нажимали кнопку и получали еду. Но когда еда была спрятана в контейнерах, более сообразительные шимпанзе пытались заглянуть внутрь, прежде чем давать ответ. То есть они понимали, что если они узнают дополнительную информацию, шансы на победу возрастут.

Данный эксперимент доказывает, как важно получать знания. Соответственно, его результаты применимы и к людям. Интеллектуальные навыки прямо пропорциональны способности терпеливо учиться и устранять проблемы.

Они упрощают решение больших проблем 

Интеллектуально развитые люди, как правило, умеют упрощать сложные проблемы и решать их. Часто этот навык является генетическим. Сами люди не отдают себе отчет в том, что именно они для этого делают. Например, для достижения одних и тех же результатов некоторым людям приходится прикладывать больше усилий. Однако любой может взять этот прием на вооружение.

Большая проблема — это просто совокупность маленьких проблем. Научитесь их разделять.

Источник.

Фото на обложке: nelen / Shutterstock

Интеллект

ПО «Интеллект» включено в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных за номером 488.

«Интеллект» – многофункциональная открытая программная платформа, предназначенная для создания комплексных систем безопасности любого масштаба.

Система безопасности на базе программного комплекса «Интеллект» способна объединить видеонаблюдение, охранно-пожарную сигнализацию (ОПС), систему охраны периметра, систему контроля и управления доступом (СКУД), аудиоконтроль в согласованно работающую инфраструктуру.

Благодаря «Интеллекту» комплекс различных систем безопасности превращается в единую информационную среду, в которой реализованы функции обработки и интеллектуального анализа информации, обладающую способностью гибко реагировать на различные события. А благодаря модульной архитектуре заказчик может выбирать именно те функции, которые нужны для построения эффективной системы безопасности конкретного объекта — таким образом получая систему с оптимальным набором функций и минимальными издержками.

Одно из ключевых достоинств «Интеллекта» — специализированные отраслевые решения, предназначенные для конкретных направлений экономики и бизнеса, а также для защиты государственных и инфрастуктурных объектов:

  • «POS-Интеллект» — решение для защиты объектов розничной торговли, которое объединяет видеонаблюдение за территорией магазина и контроль кассовых операций, а также способно определять «горячие зоны» розничной точки — места наибольшего скопления покупателей, что незаменимо для решения маркетинговых задач.
  • «ACFA-Интеллект» — решение для построения систем контроля и управления доступом (СКУД), охранно-пожарной сигнализации (ОПС) и систем периметральной охраны (СПО) на базе программной платформы «Интеллект».
  • «Авто-Интеллект» — решение для обеспечения безопасности дорожного движения и контроля доступа, которое позволяет распознавать номера автомобилей, а также автоматически фиксировать нарушения правил дорожного движения и собирать информацию для анализа транспортных потоков и борьбы с пробками.
  • «Face-Интеллект» — решение для мест массового скопления людей, важных инфраструктурных объектов, контроля доступа и т.д., которое позволяет распознавать лица по видеоизображению и производить поиск похожих лиц в видеоархиве.
  • «АТМ-Интеллект» — решение для финансовых организаций с распределенной сетью устройств для самообслуживания и множеством офисов. Обеспечивает защиту сети банкоматов, терминалов и банковских помещений, видеоконтроль финансовых операций с возможностью удаленных запросов к видеоархивам по данным транзакций, а также централизованный мониторинг технического состояния и тревожных событий на объектах контроля.

Решения, созданные на основе системы безопасности «Интеллект», позволяют тысячам предприятий различной отраслевой принадлежности во всем мире снижать издержки и поддерживать высочайший уровень безопасности.

«Интеллект» – как раз то, что необходимо заказчикам, которые предъявляют повышенные требования к безопасности объекта, и которым необходима максимальная надежность как аппаратной, так и программной составляющей системы безопасности. Всем этим требованиям удовлетворяют готовые решения для организации видеонаблюдения линейки «VideoСервер iX». Именно поэтому мы выбрали «Интеллект» в качестве программной платформы для профессионального видеосервера»,

– Александр Чижов, компания «Агрегатор».

Основные особенности

Функциональные возможности

Документация «Интеллект»

Буклет «Интеллект», PDF

Развитие интеллекта — Ломоносовская частная школа

Программа развивает интеллектуальные способности: память, мышление, внимание, умение воспринимать и осмысливать тексты различных школьных предметов.

Развитие интеллекта в начальной школе (1-4 класс)

Для учеников 1-4 классов. 12 занятий по 90 минут.

Ваш ребенок станет быстрее выполнять домашние задания, увеличит скорость чтения и качество запоминания текста. Отвечая у доски, такой ученик не испытывает страха, при этом грамотно решает поставленные задачи.

Развитие интеллекта в средней школе (5-8 класс)

Для учеников 5-8 классов. 12 занятий по 90 минут.

После прохождения курса ваш ребенок будет более точно понимать учителя на уроке, а также грамотно строить устные и письменные ответы. Программа обучения предусматривает быстрое развитие памяти, мышления и внимания.

Развитие интеллекта для старшеклассников (9-11 класс)

Для учеников 9-11 классов. 8 занятий по 120 минут.

Программа позволяет приобрести навык быстрого чтения и запоминания огромного объема информации. После прохождения курса старшеклассник быстро и с первого раза запомнит прочитанный материал. Этот навык будет полезен и при обучении в ВУЗе.

Интеллектуальный клуб для младших классов (2-4 класс)

Для учеников 2-4 классов. 8 занятий по 120 минут.

Программа индивидуально корректируется с учетом уровня развития интеллекта слушателей. Их ждут интересные игры, тренинги, соревнования и обстановка, в которой каждый сможет раскрепоститься и найти свои сильные стороны.

Интеллектуальный клуб для средней школы (5-8 класс)

Для учеников 5-8 классов. 8 занятий по 120 минут.

Это современный вариант активного игрового обучения — клуб интеллектуалов, где каждый участник сможет попробовать свои знания, навыки и умения для решения задач. У школьников появится желание ставить жизненные цели и достигать их.

Интеллектуальный клуб для старшеклассников (9-11 класс)

Для учеников 9-11 классов. 8 занятий по 120 минут.

Программа не направлена на то, чтобы сделать из старшеклассника круглого отличника, главное — быть интеллектуально развитым! Вас ждут интересные тренинги в обстановке сверстников и увлекательно проведенное время!

Подробнее о стоимости курсов можно узнать на официальном сайте Президентской школы.

Определение интеллекта Merriam-Webster

in · tel · li · gence | \ in-ˈte-lə-jən (t) s \ 1а (1) : способность учиться или понимать или иметь дело с новыми или трудными ситуациями : причина также : умелое использование разума

(2) : способность применять знания для манипулирования окружающей средой или мыслить абстрактно в соответствии с объективными критериями (такими как тесты)

б Христианская наука : основное вечное качество божественного разума.

б : информация о противнике или возможном противнике или области также : агентство, занимающееся получением такой информации

4 : способность выполнять компьютерные функции

: разумный разум или разум космический разум

Размер зрачка может быть связан с интеллектом

Вместо души глаза могут фактически служить окном в разум: может существовать связь между размером зрачка и некоторыми типами интеллекта.

Конечно, интеллект бывает разных форм. Вы можете получить знания, читая, отслеживая статистику любимой спортивной команды, или даже уличные навыки, которые могут быть полезны в определенных культурных контекстах.

Гибкий интеллект не имеет отношения к культуре или обучению. Это определяется как способность человека получать информацию из своего окружения на базовом уровне — как ее обрабатывать и решать новые проблемы. Этот вид интеллекта во многом связан с многозадачностью и рабочей памятью.

Это тот вид сообразительности, который проявляется инстинктивно; например, при многозадачности, когда вы разговариваете по мобильному телефону во время прогулки. Вам нужно смотреть, что перед вами, не спотыкаясь, а также поддерживать свою сторону разговора.

«Люди сильно различаются по способности удерживать внимание», — говорит Рэндалл Энгл, психолог из Технологического института Джорджии, который изучает рабочую память на протяжении четырех десятилетий. «Способность управлять всем этим оказывается чрезвычайно важной.

Зрачки и мозг

Большинство людей думают, что размер зрачка просто зависит от реакции тела на свет. В некоторой степени это правда. Когда кто-то светит вам фонариком в глаза, ваши зрачки сужаются или сужаются. В темноте зрачки обычно расширяются, чтобы улучшить зрение.

Такие реакции вызваны парасимпатической системой. По сути, он поддерживает вашу базовую нервную систему в порядке и определяет основные задачи, такие как отдых, переваривание, питание и размножение, — говорит Энгл.Но расширение зрачка также связано с другой областью функции бессознательной нервной системы — симпатической нервной системой. Эта область контролирует процесс принятия решений «сражайся или беги». Вот почему ваши зрачки могут расширяться, когда вы нервничаете, злитесь или боитесь — хороший повод надеть солнцезащитные очки, если вы играете в покер.

Расширение зрачков через симпатическую систему также связано с очень любопытным явлением: у некоторых людей зрачки имеют тенденцию расширяться, когда им задают сложную математическую задачу.«Мы знаем это давно, — говорит Энгл.

Расширение и память

В своей лаборатории Энгл обычно измеряет исходный размер зрачков испытуемых и ставит перед ними задачи на несколько дней.

Тесты были направлены на определение рабочей памяти испытуемых. Им приходилось решать такие задачи, как прогрессивные матрицы Равена, в которых вы предсказываете последнюю фигуру в заданном шаблоне.

Есть еще тест на саккады, в котором людям преподносят крест с мигающей лампочкой в ​​углу.Способность игнорировать эволюционную тенденцию следовать за светом и вместо этого замечать буквы, появляющиеся в другом углу, может указывать на подвижный интеллект.

Что самое интересное, высокие баллы участников по этим видам тестов были связаны с более крупными базовыми размерами зрачков.

Конечно, любая связь между интеллектом и конкретным измерением тела требует осторожности из-за ужасной истории расистской псевдонауки, такой как евгеника. Но Энгл говорит, что размер зрачка не зависит от пола, расы или возраста в исследованиях, которые они провели.

«Пупиллометрия — новый многообещающий метод оценки индивидуальных различий в жидком интеллекте, о чем свидетельствуют недавние открытия [Джейсона] Цукахара и его коллег», — говорит Арон Барби, психолог из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн, который не участвовал в исследовании Энгла и Цукахары. «Их работа представляет собой значительный прогресс и будет способствовать дальнейшим исследованиям, направленным на дальнейшее установление эффективности методов пупиллометрии».

Почему школьники?

Энгл не уверен, почему базовый размер зрачка может иметь отношение к подвижному интеллекту.Но другие исследователи обнаружили связь между размером зрачка и частью мозга, называемой голубым пятном, которая расположена недалеко от затылка. В голубом пятне мы синтезируем важные волокна, участвующие в реакции на стресс и панику.

Другие исследования, проводившиеся как на людях, так и на шимпанзе, например, показали, что голубое пятно активируется, когда мы уделяем больше внимания определенной задаче. Это может быть связано с гибким интеллектом и многозадачностью, согласно препринту 2020 года от Engle, который еще не получил экспертной оценки.

Энгл уже нашел практическое применение. Военные США, например, ежегодно тратят миллионы долларов на обучение авиадиспетчеров. Работа требует высокого уровня рабочего интеллекта: сотрудники должны тщательно сосредоточиться, иначе они рискуют столкнуться с самолетами. Обучение одного кандидата стоит около 100 000 долларов, и каждый год около 30 процентов стажеров выбывают из программы.

Военные не измеряют размер учеников как требование для обучения, говорит Энгл, и это не является целью.Но он работает с военными, чтобы использовать тесты на внимательность, чтобы лучше оценить пригодность кандидатов. Эти небольшие дополнения могут снизить процент отсева — и сэкономить миллионы долларов, добавляет он.

3 лучшие акции искусственного интеллекта для покупки в августе

Отрасли страхования и кредитования существуют столетия и мало изменились, несмотря на их долгую историю. Эти три развивающиеся компании используют искусственный интеллект, чтобы разрушить эти старые отрасли, и торгуются с 52-недельных максимумов; их акции имеют потенциал роста, поэтому стоит подумать об этих акциях AI в августе.

1. Помощь банкам в увеличении кредитования

Банки десятилетиями полагались на систему кредитных баллов Fair Isaac или FICO, чтобы определить, сможет ли клиент выплатить ссуду или нет. Это жесткая система, из-за которой людям с небольшой кредитной историей или без нее сложно получить разрешение на выдачу ссуд, даже если они могут их вернуть.

Upstart Holdings (NASDAQ: UPST) использует искусственный интеллект для принятия решений о кредитовании, используя множество точек данных, которые не учитываются в рейтинге FICO, что дает кредиторам, использующим технологию Upstart, более полную картину платежеспособности потенциального заемщика.Upstart не гарантирует эти кредиты, поэтому он является партнером банков, а не конкурентом.

Технология показывает, что банки-партнеры Upstart получают на 75% меньше дефолтов при той же скорости одобрения. Ожидается, что выручка Upstart вырастет на 157% до 601 миллиона долларов в 2021 году и только начинает выдавать автомобильные кредиты, что значительно расширит рыночные возможности Upstart и может способствовать долгосрочному росту.

Источник изображения: Getty Images

Помогаем потребителям получать более выгодные займы

На другом конце спектра аналогичные изменения происходят и в том, как потребители занимают деньги.Кредитные карты были стандартным вариантом для краткосрочных кредитов на протяжении многих десятилетий, и отрасль ежегодно зарабатывает более 160 миллиардов долларов за счет комиссионных, процентов и различных сборов. Потребители могут легко накопить кучу долгов по кредитным картам, и это может иметь длительное негативное влияние на личные финансы, потому что из ямы бывает трудно выбраться.

Affirm Holdings (NASDAQ: AFRM) является одним из лидеров в сегменте «купи сейчас, заплати позже», где потребители могут оплатить покупку фиксированными платежами, обычно выплачиваемыми в течение недель или месяцев.Affirm во многих случаях предлагает беспроцентные платежи и не взимает никаких комиссий с потребителя, вместо этого зарабатывая деньги у продавцов, с которыми он сотрудничает, превращая браузеры в покупателей.

Affirm использует искусственный интеллект для принятия решений о кредитовании во время транзакции, что отличает его от традиционных конкурентов по кредитным картам. Компания может выдавать ссуды на сумму до 17 500 долларов, что больше, чем она покупает сейчас, платит позже конкурентам, которые получили Affirm в партнерстве с более дорогими торговыми предприятиями, такими как Peloton Interactive .Покупай сейчас, плати потом становится очень популярным среди потребителей поколения Z и миллениалов по сравнению с традиционными кредитными картами. Позиция Affirm как лидера в этой области может дать возможность ее складским запасам вырасти с нынешней рыночной капитализации в 17 миллиардов долларов.

Положительное отношение к страхованию

Страхование — еще одна извечная отрасль, ставшая устаревшей для потребителей. Исследование 2021 года показало, что средняя страховая компания имеет чистый балл промоутера 34 (от минус 100 до 100), а традиционные страховые компании не борются за потребителя, потому что их прибыль зависит от неоплаченных претензий.

Lemonade (NYSE: LMND) представляет собой уникальный виток бизнес-модели страхования, используя искусственный интеллект для оптимизации взаимодействия с клиентами. Его чат-боты, Джим и Майя, обрабатывают претензии и обслуживают клиентов, избегая необходимости разговаривать с агентами по продажам и претензиям, на которых полагаются традиционные страховые компании. Он также собирает фиксированную часть своих платежей клиентов в качестве выручки, уступая остальную часть перестраховщикам, которые взамен принимают на себя политический риск. Это помогает устранить стимул не оплачивать претензии из бизнес-модели компании.Компания Lemonade сообщила, что в своей годовой отчетности за 2020 год чистая оценка промоутера превышает 70, что указывает на то, что этот инновационный подход находит отклик у потребителей.

Мировая страховая индустрия стоит более 5 триллионов долларов, и Lemonade получила лишь небольшую часть прибыли: ожидается, что в этом году выручка компании составит 118 миллионов долларов. Lemonade ведет большую часть своего бизнеса в Соединенных Штатах и ​​находится в процессе перехода на новые страховые продукты, такие как страхование автомобилей, страхование жизни и страхование домашних животных.Поскольку Lemonade выходит на новые продуктовые и географические рынки, возможности роста этой страховой компании могут быть огромными.

Вот и итог

Искусственный интеллект может быть мощным конкурентным преимуществом, потому что он учится и со временем совершенствуется по мере того, как получает больше данных. Эти три компании являются первопроходцами, использующими ИИ для инноваций в крупных отраслях, и со временем могут стать сильнее, что может означать большую прибыль для инвесторов.

Эта статья представляет собой мнение автора, который может не согласиться с «официальной» рекомендательной позицией премиальной консультационной службы Motley Fool.Мы разношерстные! Ставка под сомнение по поводу инвестиционного тезиса — даже нашего собственного — помогает всем нам критически относиться к инвестированию и принимать решения, которые помогают нам стать умнее, счастливее и богаче.

Для достижения AGI нам нужны новые взгляды на интеллект

Эта статья является частью «философии искусственного интеллекта» — серии статей, в которых исследуются этические, моральные и социальные последствия ИИ сегодня и в будущем.

На протяжении десятилетий ученые пытались создать компьютерную имитацию мозга.И вот уже несколько десятилетий святой Грааль общего искусственного интеллекта — компьютеры, которые могут думать и действовать как люди, — продолжает ускользать от ученых и исследователей.

Почему мы продолжаем копировать некоторые аспекты интеллекта, но не можем создать системы, которые могут обобщать их навыки, такие как люди и животные? Один компьютерный ученый, работавший над ИИ в течение трех десятилетий, считает, что для преодоления препятствий узкого ИИ мы должны взглянуть на интеллект с другой, более фундаментальной точки зрения.

В докладе, представленном на конференции Brain-Inspired Cognitive Architectures for Artificial Intelligence (BICA * AI), Сатьянарая Рагхавачари, доцент компьютерных наук Университета Южной Калифорнии, обсуждает «продуманный ответ», теорию, которая может обобщать ко всем формам разумной жизни, которые развились и процветали на нашей планете.

Под заголовком «Разведка — рассмотрите это и ответьте!» статья проливает свет на возможные причины проблем, которые преследовали сообщество ИИ на протяжении десятилетий, и делает важные выводы, в том числе рассмотрение воплощения как предпосылки для AGI.

Структуры и явления

«Структуры, от микроскопического до человеческого уровня и до космического уровня, органические и неорганические, проявляют (« отвечают ») явлениями из-за их пространственного и временного расположения в условиях, внешних по отношению к структурам», Рагхавачари пишет в своей газете.

Это общее правило применяется ко всем видам явлений, которые мы наблюдаем в мире, от превращения молекул льда в жидкость в ответ на тепло, до песчаных дюн, образующихся в ответ на ветер, и до устройства Солнечной системы.

Рагхавачари называет это «сфеномикой», термином, который он ввел, чтобы отличать феноменологию, феноменальность и феноменализм.

«Все во Вселенной, на любом уровне от субатомного до галактического, можно рассматривать как физические структуры, вызывающие соответствующие явления, другими словами, S-> P», — сказал Рагхавачари TechTalks.

Таким же образом можно рассматривать и биологические структуры, считает Рагавачари. В своей статье он отмечает, что мир природы состоит из множества организмов, которые реагируют на окружающую среду.Эти реакции можно увидеть в простых вещах, таких как механизмы выживания бактерий, а также в более сложных явлениях, таких как коллективное поведение пчел, муравьев и рыб, а также в интеллекте людей.

«С этой точки зрения жизненные процессы, которые я считаю биологическим интеллектом — и, где это применимо, даже сознанием — происходят исключительно в результате лежащих в основе физических структур», — сказал Рагхавачари. «Жизнь, взаимодействующая с окружающей средой (которая включает в себя другую жизнь, группы…), также происходит в результате структур (напр.g., мозги, змеиные клыки, липкая пыльца…), проявляющие явления. Явления — это реакции структур ».

Интеллект как рассматриваемая реакция

В неодушевленных объектах структуры и явления явно не развиваются и не предназначены для поддержки процессов, которые мы бы назвали «жизнью» (например, пещера, издающая воющий шум, когда дует ветер). И наоборот, жизненные процессы основаны на структурах, которые учитывают и вызывают явления реакции.

Какими бы разными ни были эти формы жизни, их интеллект разделяет общий основной принцип, говорит Рагхавачари, который «прост, элегантен и чрезвычайно широко применим и, вероятно, связан с эволюцией.

В этом отношении Рагхавачари предлагает в своей статье, что «интеллект — это биологическое явление, связанное с эволюционной адаптацией, предназначенное для того, чтобы помочь агенту выживать и воспроизводиться в окружающей среде, взаимодействуя с ним надлежащим образом — это один из , который считается ответом . ”

Рассматриваемая теория отклика отличается от традиционных определений интеллекта и ИИ, которые сосредоточены на высокоуровневой вычислительной обработке, такой как рассуждение, планирование, стремление к цели и решение проблем в целом.Рагхавачари говорит, что проблема обычных ветвей ИИ — символических, коннекционистских, целенаправленных — не в том, что они вычислительные, а в том, что они цифровые.

«Цифровые вычисления интеллекта не имеют — простите за каламбур — аналогов в мире природы», — сказал Рагхавачари. «Цифровые вычисления всегда будут косвенной, неадекватной заменой имитации биологического интеллекта — потому что они не являются частью цепочек S-> P, лежащих в основе естественного интеллекта».

Нет сомнений в том, что цифровое вычисление интеллекта дало впечатляющие результаты, включая множество архитектур глубоких нейронных сетей, которые обеспечивают работу приложений от компьютерного зрения до обработки естественного языка.Но, несмотря на сходство их результатов с тем, что мы воспринимаем у людей, то, что они делают, отличается от того, что делает мозг, говорит Рагхавачари.

Теория «продуманного ответа» приближается и охватывает все формы интеллекта, включая те, которые не соответствуют парадигме решения проблем.

«Я рассматриваю интеллект как рассматриваемую реакцию в этом смысле, исходящую от физических структур нашего тела и мозга. CR естественно вписывается в парадигму S-> P », — сказал Рагхавачари.

Разработка теории интеллекта на основе принципа S-> P может помочь преодолеть многие препятствия, которые десятилетиями расстраивали сообщество ИИ, считает Рагхавачари. Одно из этих препятствий — моделирование реального мира, горячая область исследований в робототехнике и беспилотных автомобилях.

«Структура-> явления не требуют вычислений и могут взаимодействовать друг с другом с произвольной сложностью», — говорит Рагхавачари. «Имитировать такую ​​сложность в симуляции виртуальной реальности просто несостоятельно.Имитация S-> P в машине всегда останется именно такой симуляцией ».

Воплощенный искусственный интеллект

В области искусственного интеллекта много работы, известной как решения «мозг в чане». В таких подходах программный компонент ИИ отделен от оборудования, которое взаимодействует с миром. Например, модели глубокого обучения можно обучить на миллионах изображений для обнаружения и классификации объектов. Хотя эти изображения были собраны из реального мира, модель глубокого обучения не испытывала их напрямую.

Хотя такие подходы могут помочь решить конкретные проблемы, они не приведут нас к общему искусственному интеллекту, считает Рагхавачари.

В своей статье он отмечает, что нет ни одного примера «мозга в чане» в разнообразном множестве разумных форм жизни в природе. Таким образом, рассмотренная теория отклика интеллекта предполагает, что общий искусственный интеллект требует агентов, которые могут иметь непосредственное воплощенное восприятие мира.

«Мозг всегда находится в телах, а взамен они помогают питать и защищать тело множеством способов (в зависимости от сложности организма)», — пишет он.

Тела наделяют мозг несколькими преимуществами, в том числе ситуацией, чувством собственного достоинства, свободой воли, свободой воли и более продвинутыми концепциями, такими как теория разума (способность предсказывать другим опыт другого агента на основе вашего собственного) и отсутствие модели. обучение (способность сначала переживать, а потом рассуждать).

«Человеческий ОИИ без тела неизбежно будет для всех практических целей бестелесным« зомби », лишенным подлинного понимания мира (с его бесчисленными формами, природными явлениями, красотой и т. Д.)), включая его человеческие обитатели, их мотивацию, привычки, обычаи, поведение и т. д., агенту нужно будет все это подделать », — пишет Рагхавачари.

Соответственно, воплощенной системе AGI потребуется тело, соответствующее ее мозгу, и оба должны быть спроектированы для конкретной среды, в которой она будет работать.

«Мы, состоящие из материи и структур, напрямую взаимодействуем со структурами. , чьи явления мы «переживаем». Опыт не может быть вычислен в цифровом виде — его нужно активно приобретать через тело », — сказал Рагхавачари.«Для меня просто нет замены непосредственному опыту».

Вкратце, рассматриваемая теория отклика предполагает, что подходящие пары синтетических мозгов и тел, которые напрямую взаимодействуют с миром, должны считаться жизнеподобными, соответственно разумными и — в зависимости от функций, задействованных в оборудовании, — возможно, сознательными.

Это означает, что вы можете создать любого робота и сделать его умным, снабдив его мозгом, который соответствует его телу и сенсорным ощущениям.

«Такие агенты не обязательно должны быть антропоморфными — у них могут быть необычные конструкции, структуры и функции, которые будут вызывать разумное поведение, чуждое нашему собственному (например, конструкция, похожая на осьминога, с функциями мозга, распределенными по всему телу)», — Рагхавачари сказал. «Тем не менее, наиболее подходящий ИИ человеческого уровня, вероятно, лучше всего разместить в человекоподобном агенте».

Эта статья была первоначально опубликована Беном Диксоном в TechTalks , публикации, в которой исследуются тенденции в технологиях, их влияние на наш образ жизни и ведение бизнеса и проблемы, которые они решают.Но мы также обсуждаем злые стороны технологий, более темные последствия новых технологий и то, на что нам нужно обратить внимание. Вы можете прочитать оригинальную статью здесь.

Блич: Штернриттер, ранжированный по интеллекту

Арка Тысячелетней кровавой войны завершается Блич , где Яхве и его Штернриттеры играют главных антагонистов. Ичиго и Сообщество душ загнаны в угол этими злодеями, уровни власти которых — лишь один из аспектов опасности, которую они представляют.

СВЯЗАННЫЙ: главные персонажи в Bleach, ранжированные от худшего к лучшему по арке персонажа

На самом деле, Штернриттеры несколько раз оказывались намного умнее своих противников.Разумеется, не всех из них можно считать гениями, но некоторых можно отнести к числу самых умных персонажей в Bleach . Стернриттеры в конечном итоге уничтожены, но только потому, что синигами получают сверхмощные улучшения ближе к концу дуги.

10 NaNaNa Najahkoop

NaNaNa Наджахкуп не имеет привилегии сюжета во время Тысячелетней кровавой войны, но, по крайней мере, он один из самых умных квинси.Хотя злодей от природы собран и внимателен, он скрывает свою истинную природу под видом излишней самоуверенности, чтобы обмануть своих противников и заставить их недооценить его.

Подбрюшье НаНаНа, техника, которая может сдуть вражеское рейрёку, является отражением его аналитической натуры.С другой стороны, он явно недостаточно умен, чтобы знать, что произойдет, если он попытается скрытно атаковать Ямамото.

9 BG9

BG9 понимает, что прямой бой не всегда приводит к желаемому результату, поэтому он старается изо всех сил угрожать целям смертью их семьи, о чем Омаеда узнает, когда его сестра находится в опасности.

BG9 сочетает физическую силу со сбором данных, получая последние с помощью проволочных щупалец, исходящих из его тела. К сожалению для этого Штернриттера, похоже, что атаки грубой силы Суй-Фэн более чем достаточно, чтобы преодолеть роботизированный интеллект BG9.

8 Жизель Жевель

Жизель — сложный персонаж, отчасти из-за ее мрачного Шрифта, Зомби, но главным образом потому, что почти невозможно предсказать ее следующий ход.

СВЯЗАННЫЙ: 10 лучших банкая, развязанных в арке Тысячелетней кровавой войны Блич, рейтинг

У «нежити» Штернриттер есть десятки уловок в рукаве, непредвиденные обстоятельства в непредвиденных обстоятельствах, не говоря уже об использовании как союзников, так и врагов для собственной выгоды.Во время второго вторжения Штернриттеров Жизель беспечно превращает Бамбиетту, Роуз, Кенсея, Мацумото и Хицугайю в своих личных зомби.

7 Meninas McAllon

Meninas не особо заботится о тонкости, но ее прямота делает ее остроумной.Ее ситуационная осведомленность отображается, когда она упрекает Бамбиетту за то, что она не покрывает все свои базы (убивая всех свидетелей своих преступлений, а не только одного солдата).

Meninas не выглядит тактическим гением, потому что ее Schrift, The Power, предназначена только для того, чтобы сдуть ее противников одним ударом, но она сохраняет хладнокровие в пылу битвы, несмотря ни на что.Она одна из немногих негодяев, которые не заслуживают такого злополучного заключения.

6 Роберт Аккутрон

Роберт Аккутроне мудро подбирает слова в споре со своими противниками, насмехаясь над Шунсуем, ровно настолько, чтобы держать капитана синигами в напряжении.Штернриттер с гордостью признает неуязвимость Яхве, утверждение, которое, по-видимому, опровергается, когда Ямамото вытаскивает свой банкай.

Однако в конечном итоге выясняется, что первоначальная оценка Аккутроне верна и что Шунсуй — сам чрезвычайно умный персонаж — не может так эффективно анализировать ситуацию.

5 Shaz Domino

Хотя Шаз Домино убит за кадром (и мгновенно), он опустошает Институт исследований и развития синигами, не затрачивая слишком много умственных усилий.

СВЯЗАННЫЕ: 10 самых могущественных злодеев Bleach, рейтинг

Этот подвиг особенно впечатляет, потому что члены SRDI, возглавляемые Маюри Куроцучи, хорошо известны своим научным интеллектом.С другой стороны, Шаз предпочитает драться, используя свои ножи рейши, явно физическую технику, которая не сильно зависит от стратегии.

4 Ройд Ллойд

Любимый фанатами злодей, Ройд Ллойд — один из братьев-близнецов, каждый из которых обладает очень похожими способностями.Тем не менее, он значительно умнее своего старшего брата Лойда, учитывая, что он переживает атаки Кенпачи и Ямамото (до предела).

Знание Ройда предмета, а именно личной истории Яхва, дает ему уровень интеллекта, которым обладают немногие штернриттеры.Кроме того, Ройд способен использовать очень сложные заклинания квинси, такие как Kirchenlied: Sankt Zwinger, вынуждая Ямамото использовать всю Занка-но-Тачи, чтобы победить его.

3 Лилль Барро

Лилль — ужасающе могущественный аниме-злодей, отчасти из-за его так называемых «божественных» способностей, подталкивающих Кёраку на грань поражения, когда он активирует свою Джиллиэль.Тем не менее, как первый Стернриттер, созданный Яхве, его боевая интуиция и рассудительность зашкаливают.

Есть несколько случаев, когда Лилль открыто выражает испуг, например, когда Кёраку атакует его Карамацу Синдзю; однако он быстро приходит в себя после оценки всего диапазона способностей своего врага.

2 Юграм Хашвальт

Юграм Хашвальт обладает осторожным характером, и эта черта хорошо помогает ему почти в каждом сценарии, наиболее важным из которых является его неумолимая подозрительность к Урю Исида.

СВЯЗАННЫЙ: 5 персонажей Bleach, которых Аанг из ATLA мог победить (и 5 он проиграл)

Яхве не проявляет беспокойства по поводу своего последнего преемника, но Хашвальт слишком проницателен, чтобы оставить свои сомнения нерешенными.Заместитель командира Ванденрайха настолько же надежен и заслуживает доверия, насколько рациональн, объясняя, почему ему дается честь принимать у себя Всевышнего всякий раз, когда Яхве решает спать.

1 Аскин Накк Ле Вар

Аскин демонстрирует свои склонности к диким картам почти сразу после того, как его представляют, комментируя поведение своих противников и союзников с равным презрением.Ях продвигает его в Schutzstaffel, потому что он доволен уровнем мастерства Штернриттера и его огромными умственными способностями.

Askin’s Deathdealing требует сложного набора стратегий для правильной работы Schrift; и тем не менее, он может поставить на грань смерти таких, как Урахара Кисуке, подразумевая, что Аскину немного не хватает в отделе IQ.

ДАЛЕЕ: 10 вещей, которых следует ожидать во время арки тысячелетней кровавой войны, основанной на манге «Блич»

Следующий 10 сериалов, в которых герой стал злодеем

Об авторе Аджай Аравинд (Опубликовано 425 статей)

В реальной жизни Аджай маскируется под академика, в основном пишет учебники для детей, которые все ненавидят его за то, что он делает их жизнь еще более несчастной.Он также пишет о телевидении и кино, выкладывая свои мнения в Интернете, чтобы узнать, заботятся ли люди (а они — нет). Вы можете найти его @stain_dprinc_ss в Twitter.

Ещё от Ajay Aravind

Технологическая сингулярность и конец истории человечества

В этом столетии человечество, по прогнозам, испытает трансформирующий опыт, подобного которому не было с тех пор, как мы впервые начали говорить о моде орудий труда и выращивании сельскохозяйственных культур.Этот опыт носит разные названия — «Взрыв интеллекта», «Акселерадо», «Технологическая сингулярность» — но все они имеют одну общую черту.

Все они сводятся к гипотезе о том, что ускоряющиеся изменения, технический прогресс и знания радикально изменят человечество. В различных формах эта теория ссылается на такие концепции, как итеративный характер технологии, достижения в области вычислений и исторические примеры, когда крупные инновации привели к взрывному росту человеческих обществ.

Многие сторонники считают, что этот «взрыв» или «ускорение» произойдет где-то в течение 21 -го -го века. Хотя особенности являются предметом обсуждения, сторонники единодушны в том, что все сводится к разработкам в области вычислений и искусственного интеллекта (ИИ), робототехники, нанотехнологий и биотехнологий.

Кроме того, существуют различия во мнениях относительно того, как это будет происходить, будет ли это результатом постоянно ускоряющихся изменений, безудержного ускорения, вызванного самовоспроизводящимися и самообновляющимися машинами, или «интеллектуальным взрывом», вызванным рождением продвинутого и независимого ИИ или результатом биотехнологического расширения и совершенствования.

Мнения также расходятся относительно того, будет ли это ощущаться как внезапное событие, подобное переключению, или как постепенный процесс, растянутый во времени, который может не иметь определяемого начала или точки перегиба. Но так или иначе, все согласны с тем, что как только Сингулярность произойдет , жизнь уже никогда не будет прежней. В этом отношении термин «сингулярность», который обычно используется в контексте черных дыр, вполне уместен, потому что у него тоже есть горизонт событий, момент времени, когда наша способность понять его последствия теряется.

Источник: Kurzweil Technologies

Определение

Использование термина «сингулярность» в этом контексте впервые появилось в статье, написанной Станиславом Уламом о жизни и достижениях Джона фон Неймана. Пересказывая мнения своего друга, Улам описал, как эти двое однажды говорили об ускорении изменений:

«Один разговор был сосредоточен на постоянно ускоряющемся прогрессе технологий и изменениях в образе жизни человека, что дает появление приближения к некоторой существенной сингулярности в истории расы, за пределами которой человеческие дела, какими мы их знаем, не могли продолжаться.«

Однако идея о том, что человечество может однажды достичь« интеллектуального взрыва », имеет некоторый прецедент, который предшествует описанию Улама. Махендра Прасад из Калифорнийского университета в Беркли, например, считает, что математик 18-го века Николя де Кондорсе сделал первое записанное предсказание. , а также создание первой модели для него.

В своем эссе , Очерк исторической картины развития человеческого разума: десятая эпоха (1794), де Кондорсе выразил, как приобретение знаний, технологическое развитие, и человеческий моральный прогресс подвергался ускорению:

«Насколько больше была бы уверенность, насколько обширнее схема наших надежд, если бы…. сами эти естественные [человеческие] способности и эту [человеческое тело] организацию также можно улучшить? … Улучшение медицинской практики … станет более эффективным с развитием разума …

«[ Мы обязаны верить, что средняя продолжительность жизни человека будет вечно увеличиваться … Разве мы не возложим [наши] надежды [на совершенствование] на интеллектуальные и моральные способности? … Разве это не вероятно, что образование , совершенствуя эти качества, будет ли в то же время влиять, изменять и совершенствовать [физическую] организацию? »

Еще одним предшественником был британский математик Ирвинг Джон Гуд, который работал в Блетчли-парке вместе с Аланом Тьюрингом во время Второй мировой войны.В 1965 году он написал эссе под названием «Размышления о первой сверхразумной машине», в котором утверждал, что более умный, чем ИИ, может создать еще более умный ИИ в непрерывном процессе, известном как «теория узлов».

В 1965 году американский инженер Гордон Мур заметил, что можно ожидать, что количество транзисторов в интегральной схеме (ИС) будет удваиваться каждый год (позже будет обновляться примерно каждые два года). Это стало известно как « закон Мура » и используется для описания экспоненциальной природы вычислений во второй половине 20-го века.Это также упоминается в связи с Сингулярностью и почему неизбежен «интеллектуальный взрыв».

В 1983 году Вернор Виндж популяризировал теорию в статье для журнала Omni , в которой утверждал, что быстро самосовершенствующийся ИИ в конечном итоге достигнет «своего рода сингулярности», за пределами которой было бы трудно предсказать реальность. Именно здесь было проведено первое сравнение с черной дырой:

«Мы скоро создадим разум, превосходящий наш собственный.Когда это произойдет, человеческая история достигнет своего рода сингулярности, интеллектуального перехода, столь же непроницаемого, как запутанное пространство-время в центре черной дыры, и мир выйдет далеко за пределы нашего понимания. Думаю, эта особенность уже не дает покоя ряду писателей-фантастов. Это делает невозможной реалистичную экстраполяцию в межзвездное будущее. Чтобы написать историю, действие которой происходит более чем через столетие, нужна промежуточная ядерная война … чтобы мир оставался понятным.

Как и когда?

Виндж популяризировал технологическую сингулярность в своем эссе 1993 года под названием «Грядущая технологическая сингулярность: как выжить в постчеловеческую эру». Концепция, Виндж также изложил четыре возможных сценария того, как это событие могло произойти. Они включали:

Суперинтеллектуальные компьютеры: Этот сценарий основан на идее, что люди могут в конечном итоге разработать компьютеры, которые «обладают сознанием».«Если такое возможно, — сказал Виндж, — нет никаких сомнений в том, что искусственный интеллект, гораздо более продвинутый, чем человечество, может естественным образом возникнуть.

Сети: В этом сценарии большие сети компьютеров и их соответствующих пользователей объединятся для составляют сверхчеловеческий интеллект

Интерфейс разума и машины: Виндж также предложил сценарий, в котором человеческий интеллект может объединиться с вычислениями для увеличения их интеллекта, что приведет к сверхчеловеческому интеллекту.

Guided Evolution: Также возможно, сказал Виндж, что биологическая наука может продвинуться до такой степени, что она предоставит средства для улучшения естественного человеческого интеллекта.

Но, пожалуй, самым известным сторонником этой концепции является отмеченный изобретатель и футурист Рэй Курцвейл. Его книга 2005 года, Сингулярность близка: когда люди преодолевают биологию , возможно, является его самой известной работой и развивает идеи, представленные в более ранних книгах, в первую очередь его «Закон ускорения отдачи».«

Этот закон, по сути, является обобщением закона Мура и гласит, что скорость роста технологических систем со временем увеличивается экспоненциально. Он далее процитировал, как экспоненциальный рост таких технологий, как вычисления, генетика, нанотехнологии и искусственный интеллект, достигнет кульминации и приведет к к новой эре суперинтеллекта.

«Сингулярность позволит нам преодолеть эти ограничения нашего биологического тела и мозга, — писал Курцвейл. — После сингулярности не будет различий между человеком и машиной.Далее он предсказал, что Сингулярность наступит к 2045 году, поскольку это была самая ранняя точка, когда компьютеризированный интеллект значительно превысит общую сумму человеческого интеллекта.

Чтобы увидеть эти тенденции в действии, футуристы и спекулятивные мыслители обычно указывают на примеры крупных инноваций. из истории человечества, часто фокусируясь на технологиях, благодаря которым мы передаем и потребляем информацию экспоненциально быстрее. Во всех случаях цель состоит в том, чтобы показать, как временной интервал между инновациями становится все короче.

Источник: Kurzweil, R./Jurvetson, S.

Ускорение изменений

Одна из ключевых идей связана со способом обмена данными, который также известен как «сжатие сообщений». Основная идея здесь заключается в том, что прогрессивный объем данных, которые люди создают и которыми делятся, можно измерить как выражение времени в зависимости от количества людей, которых среда позволяет нам охватить.

Например, наскальные рисунки — самые ранние известные средства косвенного (то есть невербального) общения, некоторые из самых ранних датируются ок.40 000 лет назад. Эти картины, которые могли быть историческими записями, предками или самыми ранними каталогами известных тогда созвездий, были, вероятно, засвидетельствованы только членами больших семей, создавших их.

Следующее крупное нововведение возникло во времена неолита — ок. 9000 г. до н. Э. — в виде символов, напоминающих физические объекты (также известные как пиктограммы). Примерно 5500 лет назад это уступило место идеограммам, написанию символов, которые передают концепции, а не объекты.

Примерно 3000 лет назад появились первые алфавиты, такие как финикийский шрифт. Затем последовали методы массовой печати, которые начались с ксилографии (примерно 3 век), затем последовали подвижные шрифты в 11 веке и печатный станок в 15 веке. Телеграф последовал в 1792 году, что позволило печатать сообщения из одной части планеты в другую.

Затем в 1876 году появился телефон Александра Грэхема Белла, который позволял передавать слуховые сообщения на большие расстояния.На рубеже веков последовала радиосвязь, которая расширила аудиосвязь. К середине 1920-х годов это сопровождалось передачей движущихся изображений и телевидения (в сочетании с аудио- и визуальными сообщениями).

К 1931 году Х.Л. Хазен и Ванневар Буш из Массачусетского технологического института создали дифференциальный анализатор [PDF], самый сложный аналоговый компьютер из когда-либо созданных. К 1939 году был представлен первый электромеханический аналоговый компьютер (он же цифровой компьютер). В 1940-х годах (и во время Второй мировой войны) были созданы компьютеры, в которых использовались электронные лампы, цифровые электронные схемы, транзисторы и хранимые программы.

В 1950-х годах были изобретены первые интегральные схемы, а к 1960-м годам начали появляться персональные «настольные» компьютеры. К 1975 году IBM выпустила первый мобильный компьютер (IMB 5100) и первый «ноутбук» к 1980 году. К тысячелетию использование смартфонов и мобильные вычисления стали плодотворными, как и сектор информационных технологий (ИТ).

Для сравнения: прогнозные аналитики часто сравнивают современные технологии смартфонов с компьютерами эпохи Apollo. В то время как компьютеры НАСА, которые шесть раз направляли астронавтов на Луну в период с 1969 по 1972 год, имели эквивалент рабочей памяти 73 728 байт.Между тем, современные смартфоны имеют до 32 ГБ памяти, что примерно в 430 000 раз больше оперативной памяти компьютера наведения Apollo.

Источник: Hilbert, M. (2020)

НАСА также оценило прогресс человечества, указав, как космические корабли Voyager 1 и 2 , исследовавшие внешние планеты и ставшие первым созданным человеком объекты для достижения межзвездного пространства — обладают 69,63 килобайт памяти каждый. Для сравнения: iPhone 5 от Apple (впервые выпущенный в 2012 году) имеет до 16 гигабайт памяти, что примерно на 240 000 больше.

Короче говоря, сегодня люди потребляют и производят объемы данных, которые поразили бы людей, живших всего два поколения назад. При таких темпах взрослые через одно поколение могут жить в мире, который сегодня практически непостижим для нас.

«Век информации» и «большие данные»

Еще один ключевой показатель того, что сингулярность не за горами, — это то, как информационные технологии и производство информации со временем значительно расширились. Благодаря таким достижениям, как вычислительная техника, сети, Интернет и беспроводные технологии, количество людей, подключенных к бесчисленному множеству других, за очень короткое время выросло в геометрической прогрессии.

В период с 1990 по 2016 год количество людей во всем мире, имеющих доступ в Интернет, выросло с 2,6 миллиона до 3 408 миллионов (коэффициент умножения 1310).

Согласно отчету Международного союза электросвязи (ITU) ООН за 2018 год, 90% населения мира будет иметь доступ к услугам широкополосного Интернета к 2050 году благодаря росту мобильных устройств и услуг спутникового Интернета. Это 8,76 миллиарда человек, что на 220% больше по сравнению с 4 миллиардами человек (около половины населения мира), которые имеют доступ прямо сейчас.

Другой ключевой показатель — это объем данных, сгенерированных с течением времени. Во время конференции Techonomy 2010 генеральный директор Google Эрик Шмидт утверждал, что человечество создавало столько информации каждые два дня, сколько оно создавало между зарождением цивилизации (около 6000 лет назад) и 2003 годом. По его оценке, это составляло около пяти эксабайт. (EB) данных, или пять квинтиллионов (10 18 ) байтов.

К 2010-м годам человечество вступило в так называемую «эру зеттабайтов», когда объем генерируемых данных равнялся одному секстиллиону (10 21 ) байтов.По данным Statista, объем данных, созданных в период с 2010 по 2020 год, вырос с 2 до 64,2 ZB (рост на 32% каждый год) и, по прогнозам, к 2025 году достигнет 181 ZB, что на 36% ежегодно.

Точно так же объем данных, хранимых с течением времени, также стремительно увеличивался. В период с 2005 по 2020 год объем хранилища во всем мире вырос с 200 ЭБ данных до 6,7 ЗБ (в среднем на 223% в год). По оценкам, совокупный годовой темп роста составляет 19,2%, а глобальная емкость хранения данных достигнет 16.12 ZB к 2025 году.

Что будет дальше? При нынешних темпах прогресса человечество, вероятно, вступит в «Эру Йоттабайта» (10 24 байт) до 2050 года. Но, учитывая, что сама скорость ускоряется, не исключено, что эта веха наступит раньше середины века.

Все эти данные составляют основу человеческих знаний, и по мере того, как все больше и больше людей подключаются к высокоскоростным интернет-соединениям и находят этот ошеломляющий объем данных практически у них под рукой (или, возможно, напрямую в их мозгу), эта коллективная библиотека может служить своего рода стартовой площадкой для технологической сингулярности.

Искусственный интеллект

Еще один ожидаемый путь к сингулярности — это развитие передового искусственного интеллекта (ИИ). Первоначально эта концепция была популяризирована знаменитым математиком и взломщиком кодов Аланом Тернингом, который поднял вопрос «могут ли машины думать?» в его эссе 1950 г. «Вычислительные машины и интеллект». Также в этой статье он разработал свою знаменитую «Имитационную игру» (также известную как «Тест Тьюринга»).

Игра, как писал Тернинг, будет состоять из человека-следователя, пытающегося отличить компьютер от человека, который будет отвечать на серию вопросов в текстовой форме.Как объяснил Тьюринг:

«Теперь мы задаем вопрос:« Что произойдет, когда машина возьмет на себя роль А в этой игре? » Будет ли допрашивающий принимать неправильные решения при такой игре так же часто, как и при игре между мужчиной и женщиной? Эти вопросы заменяют наш исходный вопрос: «Могут ли машины думать?» »

In, Prof. Stuart Рассел (Калифорнийский университет в Беркли) и Питер Норвиг (директор по исследованиям в Google) опубликовали ведущий учебник по изучению ИИ под названием Искусственный интеллект: современный подход .В нем они провели различие между компьютерными системами, которые думают и действуют как люди, и компьютерными системами, которые думают и действуют рационально .

В последние десятилетия это различие стало более очевидным благодаря суперкомпьютерам, машинному интеллекту, глубокому обучению и другим приложениям, которые способны обрабатывать информацию и распознавать шаблоны. Прогресс в направлении «машин, которые думают» идет в ногу с усовершенствованием вычислений и привел к разработке программ, способных в некоторых отношениях намного превзойти человеческий интеллект.

В 1959 году усилия по разработке ИИ начались всерьез с изобретения Общего Решателя Проблем (GPS), компьютерной программы, созданной экономистом и когнитивным психологом Гербертом А. Саймоном, Дж. К. Шоу и Алленом Ньюэллом из корпорации RAND. Они надеялись, что эта программа приведет к разработке «универсальной машины для решения проблем».

В 1957 году американский психолог Фрэнк Розенблатт построил первый компьютер, имитирующий нейронную сеть (Mark 1 Perceptron).Машина продемонстрировала способность учиться методом проб и ошибок, заработав Розенблатту неофициальную честь быть «отцом глубокого обучения».

Источник: Wikimedia Commons

В 1980-х годах алгоритмы «обратного распространения ошибок» (сокращенно обратное распространение) были интегрированы с нейронными сетями, что позволило им работать быстрее и решать проблемы, которые ранее считались неразрешимыми. Они станут основой всех будущих нейронных сетей и приложений искусственного интеллекта.

В 1996 году IBM представила Deep Blue, компьютер для игры в шахматы, который впоследствии обошел чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в серии игр и матчей-реваншей. К 2008 году проект IBM DeepQA завершил работу над Watson, суперкомпьютером с ответами на вопросы, который продолжил соревноваться (и выигрывал) на Jeopardy! , победив чемпионов Кена Дженнингса и Брэда Раттера в 2011 году.

В 2014 году Google приобрела британскую технологическую компанию DeepMind, которая объединила машинное обучение и нейробиологию для создания универсальных алгоритмов обучения.В 2016 году программа AlphaGo компании обыграла чемпиона мира по игре в го (Ли Содол) в матче из пяти игр.

В 2015 году китайская компания Baidu выпустила документ, в котором объясняется, как их суперкомпьютер Minwa установил новый рекорд распознавания изображений, побив предыдущий рекорд, установленный Google. Это стало возможным благодаря новому типу глубокого обучения, известному как сверточная нейронная сеть, который позволяет идентифицировать и классифицировать изображения с большей точностью, чем у обычного человека.

Сегодня суперкомпьютеры и машинное обучение часто используются правительствами, исследовательскими институтами и частным сектором для проведения «интеллектуального анализа данных» — поиска аномалий, закономерностей и корреляций в больших наборах данных.Это необходимо для обработки растущего объема информации, которая создается ежедневно, и для прогнозирования результатов.

В 1985 году профессор Рэй Дж. Соломонофф — изобретатель теории алгоритмической информации — написал эссе, в котором подробно описал то, что он считал семью этапами развития, которые необходимо было достичь, прежде чем ИИ сможет быть полностью реализован. Это были:

  1. Создание ИИ как области, изучение решения человеческих проблем (также известное как «когнитивная психология») и разработка больших параллельных компьютеров (подобных человеческому мозгу).
  2. Общая теория решения проблем, состоящая из машинного обучения, обработки и хранения информации, методов реализации и других новых концепций.
  3. Разработка машины, способной к самосовершенствованию.
  4. Компьютер, который может считывать практически любую коллекцию данных и включать большую часть материала в свою базу данных.
  5. Машина, которая имеет способность решать общие проблемы, близкие к человеческой в ​​областях, для которых она была разработана (т.е., математика, наука, промышленные приложения и т. д.)
  6. Машина с производительностью, близкой к мощности сообщества компьютерных наук.
  7. Машина, мощность которой во много раз превышает производительность сообщества компьютерных наук.

Короче говоря, Соломонов полагал, что разработка ИИ будет состоять из создания машин, которые могли бы имитировать функции человеческого мозга (обучение, сохранение информации, решение проблем, самосовершенствование и т. Д.) И в конечном итоге превзойти их.На момент написания он утверждал, что все, кроме первого, еще нужно сделать.

Основываясь на этой дорожной карте, мы сейчас близки к точке реализации настоящего искусственного интеллекта, поскольку современные суперкомпьютеры способны превосходить людей во многих отношениях, но не во всех — особенно в абстрактных или интуитивных рассуждениях. Тем не менее, мы все ближе приближаемся к тому дню, когда машинный интеллект вполне сможет превзойти человечество.

Когда это произойдет, научные исследования и разработки будут ускоряться, открывая новые смелые возможности.Если этим машинам поручено создавать более продвинутые версии самих себя, у них может не быть причин прекращать это, как только они достигнут общего интеллекта человеческого уровня, и они могут просто продолжать совершенствоваться, пока вы не добьетесь того, что Курцвейл назвал «искусственным суперинтеллектом». «, окончательная точка перегиба, обозначающая Технологическую Сингулярность.

Но, конечно, вычисления, производство информации и то, как прогресс всегда кажется более быстрым, — это лишь некоторые из путей, которые могут привести нас к так называемой сингулярности.Во второй части мы рассмотрим, как достижения в области нанотехнологий и медицинских технологий также ведут нас к моменту времени, после которого будущее будет трудно предсказать.

Мы также рассмотрим, как произойдет эта предсказанная революция — быстрое начало или постепенное — и каковы могут быть последствия. И последнее, но не менее важное: мы посмотрим, что критики и сомневающиеся говорили об этом, и как это сочетается с другими предсказаниями, которые, похоже, никогда не сбудутся.

Окупится ли огромная ставка Nvidia на чипы искусственного интеллекта?

«W ЕСТЬ ВСЕГДА 30 дней до выхода из бизнеса» — это мантра Джен-Хсун Хуанга, соучредителя Nvidia.Это может быть немного преувеличением, исходящим от босса компании, рыночная стоимость которой выросла с 31 до 505 млрд долларов за пять лет и которая затмила Intel, когда-то крупнейшего в мире производителя микросхем, продавая высокопроизводительные полупроводники для игр и искусственного интеллекта. ( AI ). Но совсем немного. Как отмечает г-н Хуанг, Nvidia окружена «гигантскими компаниями, преследующими такие же гигантские возможности». По словам соучредителя Intel Энди Гроува, на этом быстро меняющемся рынке «выживают только параноики».

Послушайте эту историю

Ваш браузер не поддерживает элемент

Больше аудио и подкастов на iOS или Android.

Постоянная бдительность сослужила Nvidia хорошую службу. С 2016 по 2021 год выручка выросла на 233%. Операционная прибыль увеличилась более чем вдвое за последние пять лет до 4,5 млрд долларов (см. Диаграмму 1). За три месяца до мая продажи выросли на 84% в годовом исчислении; валовая прибыль достигла 64%. Хотя выручка Intel в четыре раза больше, и она производит микросхемы, а также занимается их разработкой, инвесторы более высоко оценивают бизнес Nvidia, связанный только с дизайном (в два раза больше с точки зрения рыночной капитализации).Все центры обработки данных, составляющие вычислительные облака Amazon, Google, Microsoft и китайской Alibaba, используют ее продукты. То же самое и со всеми крупными компаниями, занимающимися информационными технологиями ( IT ), а также с бесчисленными научно-исследовательскими группами в областях от открытия лекарств до моделирования климата. Он создал широкий и глубокий «ров», который защищает его конкурентные преимущества.

Теперь г-н Хуанг хочет сделать ров шире и глубже. В сентябре Nvidia заявила, что купит Arm, британскую фирму, которая разрабатывает быстрые, энергоэффективные чипы, используемые в большинстве смартфонов, за 40 миллиардов долларов.Идея состоит в том, чтобы использовать дизайнерское мастерство Arm для разработки центральных процессоров ( CPU, s) для центров обработки данных и AI , которые дополнят существующие возможности Nvidia в специализированных микросхемах, известных как графические процессоры ( GPU s). Регулирующие органы в Америке, Великобритании, Китае и ЕС должны одобрить сделку. Если они это сделают — значительное «если», учитывая рыночную власть обеих фирм в их соответствующих областях, — позиция Nvidia в одной из самых популярных областей вычислительной техники будет выглядеть почти непоколебимой.

Г-н Хуанг, семья которого иммигрировала в Америку из Тайваня, когда он был ребенком, основал Nvidia в 1993 году. За первые 20 лет или около того компания производила GPU , которые помогали видеоиграм выглядеть реалистично. Однако за последнее десятилетие выяснилось, что GPU также преуспевают в другой футуристической, но менее легкомысленной области вычислений: они резко ускоряют, насколько быстро алгоритмы машинного обучения могут быть обучены для выполнения задач, давая им кучу данные. Четыре года назад Хуан поразил Уолл-стрит резкой оценкой перспектив Nvidia в том, что стало известно как ускоренные вычисления.Он сказал, что это может «сработать отлично» или «ужасно». Тем не менее, фирма была «ва-банк».

Около половины доходов Nvidia в размере 17 миллиардов долларов в год по-прежнему приходится на игровые чипы (см. Диаграмму 2). Они также умеют решать математические головоломки, лежащие в основе популярной криптовалюты Ethereum. Иногда это приводило к изменчивости продаж GPU , что отчасти привело к падению почти на 50% стоимости акций Nvidia в 2018 году. Еще одна небольшая часть продаж связана с продажей чипов, которые ускоряют функции, отличные от графики или AI . производителям оборудования.

Но бизнес AI быстро растет. Он включает в себя специализированные микросхемы и программное обеспечение, позволяющее программистам настраивать их, что стало возможным благодаря предыдущей ставке г-на Хуанга, которую некоторые инвесторы критиковали в то время как дорогостоящее отвлечение. В 2004 году он начал инвестировать в Cuda, базовый программный уровень, который обеспечивает такую ​​тонкую настройку, и внедрил его во все чипы Nvidia.

Многие из этих систем заканчиваются серверами, мощными компьютерами, стоящими за вычислительной мощностью центров обработки данных.Продажи в центры обработки данных составляют 36% от общей выручки по сравнению с 25% в начале 2019 года и почти столько же, сколько игровые GPU s. По мере того, как компании в разных отраслях используют AI , доля продаж центров обработки данных Nvidia крупным поставщикам облачных услуг снизилась со 100% до половины.

Сегодня его программно-аппаратный комплекс AI разработан для бесперебойной работы с алгоритмами машинного обучения, собранными в таких библиотеках, как TensorFlow, хранящийся в Google, и PyTorch от Facebook.Фирма создала программы для подключения своего аппаратного и программного обеспечения к системам IT крупных бизнес-клиентов с собственными проектами AI . По словам бывшего руководителя Nvidia, это значительно упрощает работу разработчиков AI . Nvidia также делает «вывод»: запускает модели AI , до сих пор оставшиеся за CPU s, а не просто их обучение. «Огромные модели реального времени, подобные тем, которые используются для распознавания речи или рекомендаций по контенту, все чаще нуждаются в специализированном графическом процессоре s для хорошей работы», — говорит Ян Бак, глава подразделения ускоренных вычислений Nvidia.

Вооружен и опасен

Вот где появляется Arm. Владея им, Nvidia получит CPU chops в дополнение к GPU s, а также новые возможности в сетевых картах, необходимых в серверных фермах (в В 2019 году его купил Mellanox, специалист в данной области). В апреле Nvidia обнародовала планы относительно своего первого центра обработки данных CPU , Grace, высокопроизводительного чипа, основанного на дизайне Arm. Энергоэффективные чипы Arm могут использоваться в продуктах AI для «периферийных вычислений» — в беспилотных автомобилях, заводских роботах и ​​для других целей вдали от центров обработки данных, где энергоемкие GPU s могут быть не идеальными.

Транзисторы в микропроцессорах уже имеют размер в несколько атомов, поэтому у них мало места для сжатия. Такие приемы, как передача вычислений на аутсорсинг в облако или использование программного обеспечения для разделения физического компьютера на несколько виртуальных машин, могут работать своим чередом. Таким образом, ожидается, что предприятия обратятся к ускоренным вычислениям как к способу увеличения вычислительной мощности, не тратя деньги на еще больше CPU s. В течение следующих 5-10 лет, когда AI станет более распространенным, до половины из 80-90 миллиардов долларов, которые ежегодно тратятся на серверы, могут перейти на модель ускоренных вычислений Nvidia, считает брокер Стейси Разгон из Бернштейна.Половина из них могла бы пойти на ускоренные чипы, рынок, на котором доминируют графические процессоры Nvidia GPU , говорит он. Nvidia считает, что мировой рынок ускоренных вычислений, включая центры обработки данных и периферийные устройства, будет составлять более 100 миллиардов долларов в год.

Nvidia — не единственная, кто шпионит за возможностью. Количество конкурентов растет, от стартапов до производителей микросхем и технологических гигантов. Такие фирмы, как Tenstorrent, Untether AI , Cerebras и Groq, все пытаются сделать чипы еще лучше подходящими для AI , чем графические процессоры Nvidia GPU s, которые при всех своих достоинствах могут потреблять много энергии и их сложно программировать.Британская фирма Graphcore продвигает свое «устройство обработки информации».

__________

  • Чтобы получить более подробный анализ важнейших событий в экономике, бизнесе и рынках, подпишитесь на наш еженедельный информационный бюллетень Money Talks

__________

В 2019 году Intel купила израильский AI — чип-стартап под названием Habana Labs. Amazon Web Services ( AWS ), облачное подразделение электронного магазина, скоро начнет предлагать своим клиентам ускорители Gaudi от Habana.В нем утверждается, что чипы Gaudi, хотя и медленнее, чем GPU s от Nvidia, тем не менее на 40% дешевле по сравнению с производительностью. Advanced Micro Devices ( AMD ), опытный производитель микросхем, который является основным конкурентом Nvidia на игровом рынке и Intel в CPU s, завершает покупку Xilinx за 35 миллиардов долларов, которая производит еще один вид микросхем ускорителя, называемых полевыми программируемыми вентильными массивами. ( ПЛИС, с).

Более серьезная угроза исходит от крупнейших клиентов Nvidia. Все облачные гиганты разрабатывают свои собственные микросхемы.Google был первым со своим «блоком обработки тензора». Облачное подразделение Microsoft Azure выбрало FPGA s. У Baidu, китайского поискового гиганта, есть чипы «Kunlun» для AI , а у Alibaba, титана электронной коммерции, есть Hanguang 800. AWS уже имеет чип, предназначенный для вывода, называемый Inferentia, и один для обучения. «Риск заключается в том, что через десять лет AWS предложит дешевую коробку AI со всеми компонентами, изготовленными на основе AWS », — говорит бывший руководитель Nvidia.Марк Липасис из инвестиционного банка Jefferies отмечает, что с середины 2020 года AWS предоставила Inferentia все большую долю предложения клиентам, возможно, за счет Nvidia.

Что касается приобретения Arm, то это еще далеко не свершившаяся сделка. В число клиентов Arm входят все мировые производители микросхем, а также AWS, и Apple, которая использует чипы Arm в iPhone. Некоторые жаловались, что Nvidia может ограничить доступ к чертежам разработчика микросхем. Graviton2, специализированный серверный чип AWS , основан на конструкции Arm.Nvidia заявляет, что не планирует менять бизнес-модель Arm. Западным регуляторам еще предстоит решить, одобрять ли сделку. Ожидается, что антимонопольный орган Великобритании, который должен был изучить его до 30 июля, одним из первых вынесет решение. Китай вряд ли приветствует поглощение американцами важного поставщика для своих собственных технологических компаний, которые в настоящее время принадлежат SoftBank, японской технологической группе.

Однако даже если один из надзорных органов антимонопольного законодательства заплатит за сделку, перспективы Nvidia выглядят радужными.В течение многих лет Intel слишком много обещала, включая ускоренные вычисления, но по большей части так и не достигла поставленных целей. Венчурные капиталисты стали заметно менее восторженными в отношении поддержки стартапов, которые берут на себя Nvidia и ее программное обеспечение, и технологических гигантов, инвестирующих в ускоренные вычисления, отмечает Пол Тейч из Equinix, оператора американского центра обработки данных. Что касается , AWS и остальных крупных технологий, у них есть другие задачи, и у Nvidia отсутствует четкая ориентация на ускоренные вычисления.Nvidia заявляет, что, если судить по фактическому использованию компаниями, она не уступила долю рынка Inferentia AWS .

Г-н Хуанг говорит, что важны расходы на обучение и запуск приложений AI , а не стоимость аппаратных компонентов. И по этому показателю, настаивает он, «мы не имеем себе равных по соотношению цена-качество». Ни у одного из конкурентов Nvidia нет ее программной экосистемы. И у него есть доказанная способность переключать передачи и извлекать выгоду из удачи. «Они всегда смотрят вокруг, — радуется другой бывший руководитель.По словам г-на Липачиса, занимая твердую позицию, она также выигрывает от инерции.

Инвесторы не забыли резкое падение цены акций Nvidia в 2018 году. Возможно, это отчасти связано с удачей на рынке криптовалют. «Держать акции Nvidia требует крепкого желудка», — говорит г-н Расгон из Bernstein. Nvidia может позиционировать себя как опора компьютерной индустрии, но она остается агрессивной фирмой под руководством основателей, которая ведет себя как стартап. Посыпьте какой-нибудь паранойей, и ее будет сложно нарушить.■

Ранняя версия этой статьи была опубликована в Интернете 1 августа 2021 года.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *