Человек феномен современной компьютерной индустрии: Человек феномен современной компьютерной индустрии реферат
Темы рефератов и исследовательских работ
1. Особенности функционирования института образования в традиционном и современном обществе.
2. Самая яркая личность и ее влияние на ход общественного развития.
3. Один год в истории Земли.
4. Религия как социальный институт.
5. Причины обострения этнических проблем в современном российском обществе.
6. Социальные факторы молодежной преступности.
7. Толпа как разновидность социальных общностей.
8. Тенденции развития ценностных ориентаций современной молодежи.
9. Самое позитивное событие прошедшего тысячелетия.
10. Самое страшное событие прошедшего тысячелетия и его влияние на ход истории (общественного развития).
11. Самые вредные достижения цивилизации.
12. Современные средства массовой информации и их роль в формировании нравственного облика современного человека.
13. Фантастические произведения — результат человеческого провидения?
14. События, которые потрясли мир.
15. Культура и субкультура. Специфика молодежной субкультуры.
16. Массовая культура как современное социальное явление.
17. Проблемы становления среднего класса в России.
18. История меценатства в России.
19. Неизвестные традиции и обычаи народов России.
20. Конфликты и пути их разрешения.
21. Характер: наследственность или воспитание.
22. Психологический портрет современного учителя глазами ученика и родителей.
23. Психологический портрет ученика глазами учителей и родителей.
24. История Российской цивилизации в изобразительном искусстве (музыке).
25. Результаты загрязнения окружающей среды (на примере России или своего региона).
26. Здоровье человека и окружающая среда: за и против.
27. Космос и человек.
28. Озоновые дыры и их влияние на биосферу и человека.
29. Человек — феномен современной компьютерной индустрии.
30. Роль и значение рекламы в экономике нашего региона.
31.
Ноу-хау в экономике: примеры для подражания.
32. Роль мировых религий в XXI в.
33. Роль малого бизнеса в развитии деловых связей между государствами.
34. Гуманитарные организации мира и оказание ими международной помощи.
35. Человек и культура.
36. Концепции личности.
37. Многообразие взглядов на развитие общества.
38. Россия: между Европой и Азией.
39. Проблемы власти в современной России.
40. Некоторые особенности политической системы современного российского общества.
41. Личность и политика.
42. Роль и место религии в современной России.
43. Политика и экономика.
44. Общество и природа.
45. Учение о ноосфере.
46. Экономика: между эффективностью и социальной справедливостью.
47. Карьера менеджера в России.
48. Международная интеграция.
49. Стратегия развития России: догоняющая модель или поиск собственного пути.
50. Проблемы формирования правовой культуры в России.
51. Государство и религиозные объединения в современном мире.
52. Религиозный экстремизм: причины возникновения и способы преодоления.
53. Жизненные стратегии современной молодежи.
Темы проектов по обществознанию 10 класс
На этой странице подобраны темы проектов по обществознанию для 10 класса, позволяющие ученикам школы выйти за рамки изучения предмета по школьной программе и самостоятельно исследовать области обществознания, вызывающие вопросы или сомнения.
Предложенные темы исследовательских проектов по обществознанию для 10 класса могут побудить к изучению дополнительных научных источников или дискуссионных мнений по заинтересовавшему автора исследования вопросу.
Темы исследовательских работ по обществознанию для 10 класса
Темы исследовательских работ и проектов по обществознанию для учащихся 10 класса:
Аномия духовно-нравственных ценностей.
Быт крестьян Сайгатки в к 19- нач. 20 в.
Великая Отечественная война в истории моей семьи.
Военные парады России.
Выборы в истории России.
Выгодно ли жить в долг?
Глобализация и локализация в освоении человечеством мирового пространства.
Глобальные проблемы человечества и пути их решения.
Государство и гражданское общество.
Государство и религиозные объединения в современном мире.
Гуманитарные организации мира и оказание ими международной помощи.
Евро – символ европейского единства?
Жизненные стратегии современной молодёжи.
Здоровье человека и окружающая среда: за и против.
Институт монархии в современной Европе.
История подводного флота России.
Карьера менеджера в России.
Конфликты и пути их разрешения.
Концепции личности.
Космос и человек.
Культура и субкультура. Специфика молодёжной субкультуры.
Личность и политика.
Массовая культура как современное социальное явление.
Международная интеграция.
Мировая урбанизация в XXI веке.
Многообразие взглядов на развитие общества.
Наградное холодное оружие России 18-20 вв.
Некоторые особенности политической системы современного российского общества.
Ноу-хау в экономике: примеры для подражания.
Один год в истории Земли.
Озоновые дыры и их влияние на биосферу и человека.
Подростковая преступность.
Политика и экономика.
Политический анекдот как исторический источник.
Политический лидер ХХI века.
Причины обострения этнических проблем в современном российском обществе.
Проблемы власти в современной России.
Проблемы демографической стабилизации ситуации на Земле.
Проблемы становления среднего класса в России.
Проблемы формирования правовой культуры в России.
Психологический портрет современного учителя глазами ученика и его родителей.
Темы проектов по обществознанию в 10 класса
Темы исследовательских работ по обществознанию для учащихся 10 класса:
Психологический портрет ученика глазами учителей и родителей.
Результаты загрязнения окружающей среды (на примере Воронежа и Воронежской области).
Религиозный экстремизм: причины возникновения и способы преодоления.
Религия как социальный институт.
Роль и значение рекламы в экономике нашего региона.
Роль и место религии в современной России.
Роль малого бизнеса в развитии деловых связей между государствами.
Россия: между Европой и Азией.
Русские православные праздники в жизни современного человека.
Самая яркая личность и её влияние на ход общественного развития.
Самое позитивное событие прошедшего тысячелетия.
Самое страшное событие прошедшего тысячелетия и его влияние на ход истории (общественного развития).
Самые вредные достижения цивилизации.
События, которые потрясли мир.
Современные средства массовой информации и их роль в формировании нравственного облика современного человека.
Социально-психологические особенности молодёжных субкультур.
Социальные факторы молодёжной преступности.
Тенденции развития ценностных ориентаций современной молодёжи.
Терроризм, как фактор укрепления авторитарного государства.
Толпа как разновидность социальных общностей.
Учение о ноосфере.
Фантастические произведения – результат человеческого провидения?
Характер, наследственность или воспитание.
Хип-Хоп как стиль жизни.
Человек – феномен современной компьютерной индустрии.
Человек и культура.
Экономика: между эффективностью и социальной справедливостью.
Этика, мораль и политика.
Перейти к разделу:
Проекты по обществознанию
Темы для исследований по обществознанию
Если Вы хотите разместить ссылку на эту страницу, установите у себя на сайте или форуме один из следующих кодов:
Код ссылки на страницу «Темы исследовательских работ по обществознанию для 10 класса«:
<a href=»http://obuchonok.
ru/node/2533″ target=»_blank»>Темы исследовательских работ по обществознанию 10 класс</a>
Код ссылки на форум:
[URL=http://obuchonok.ru/node/2533]Темы проектных работ по обществознанию 10 класс[/URL]
2013/2(12) Содержание Теоретическая культурология Пржиленская И.Б. Шапинская Е.Н. Бизюкова М.С. Историческая культурология Селезнева Е.Н. Прикладная культурология Васильева Ж.В. Степанова О.В. Гуманитарные исследования Корниенко Н.В. Рецензии Городилина Т.В. | УДК 140. Шапинская Е.Н. Эскапизм в киберпространстве: безграничные возможности и новые опасности Аннотация. В статье рассмотрены особенности эскапизма в пространстве Интернета. Ставятся три основные проблемы: что представляет собой киберпространство, чем оно привлекательно для человека и какие опасности оно в себе таит. Внимание обращено на противоречивый характер технологий, определяющих лицо современной культуры, которые, с одной стороны, являются триумфом рациональной науки, с другой – становятся проводником самых фантазийных идей и образов, обретая, таким образом, магические свойства. Виртуальные миры Интернета рассматриваются как часть постмодернистской культуры с ее акцентом на бесконечное фрагментирование мира и его ризомаобразное строение. В этом пространстве для эскапизма создаются неограниченные возможности. В статье рассмотрены такие области человеческой жизни как религия, любовь и искусство, которые издавна привлекали эскапистов. Ключевые слова: эскапизм, культура, киберпространство, виртуальная реальность, интернет, идентичность, религия, любовь, искусство, постмодернизм, субъект, фрагментация.  Открыть PDF-файлВсякая достаточно развитая технология А.Кларк
Феномен эскапизма занимает значительное место в исследованиях современной культуры, для которой характерны перенасыщенность информацией, бесконечное фрагментирование социокультурного мира и виртуализация реальности, возникшая и распространившаяся на почве развития компьютерных технологий. Исследуя феномен эскапизма, мы выделили те культурные пространства, в которых стремление человека уйти от повседневной реальности с ее рутинами и нормативной регуляцией поведения, погрузиться в «иномирие», реализуется наиболее полно [1]. Феномен эскапизма всегда присутствовал в культуре и принимал различные формы в зависимости от культурных детерминант той или иной общности или эпохи. На наш взгляд, стремление к эскапизму в наши дни связано с «гнетом повседневности», с ее динамикой, с колоссальным расширением пространства повседневности в эпоху «модернити» (по терминологии Э. Чем больше упорядочивается повседневная жизнь во всех сферах социума, чем легче выполнение повседневных действий и проще их программирование, тем больше человек недоволен этим монотонным существованием, в котором даже драматические или трагические события опосредованы масс медиа и приобретают характер еще одной сконструированной по законам культурной индустрии картинки. Ссылаясь на данные антропологии, Э. Эскапизм – явление универсальное, но формы его меняются в разных социокультурных контекстах и во многом связаны с теми технологиями, которые облегчают человеку выход в «иномирие». Те способы эскапизма, которые практиковались недовольными обыденной реальностью людьми еще во времена античности, продолжают существовать и в наши дни, но эпоха тотальной информатизации и мультимедиа предложила человеку «посткультуры» [4] новый способ ухода от повседневности, не сопряженный ни с тяготами путешествий, ни с внутренней напряженностью религиозного опыта или медитации, ни даже с интенсивным эстетическим переживанием произведения искусства. Компьютерные сети, виртуальная реальность – это реалии наших дней, которые, безусловно, повлияли на формирование целого поколения, причем процесс создания новой идентичности начался еще раньше, с приходом медиатизации как главного направления культуры. «В двадцатом веке электронные медиа поддерживают глубинную трансформацию культурной идентичности. Телефон, радио, кино, телевидение, компьютер, а сейчас их интеграция в «мультимедиа», переструктурируют слова, звуки и образы с тем, чтобы культивировать новые конфигурации индивидуальности. В последние десятилетия мультимедиа стали неотъемлемой частью жизни человека, нынешнее молодое поколение с малых лет привыкло пользоваться мобильным телефоном, ноутбуком и всеми новыми гаджетами, число которых неуклонно растет, хотя базовые функции не меняются в своей основе. Взрыв компьютеризации потребовал и от «взрослых» освоения новых технологий, в противном случае разрыв между поколениями грозит обратиться в непреодолимую пропасть. Технологический контекст во многом определяет личностные характеристики, а смена этого контекста всегда вела к сложностям взаимодействия и формирования диалога. «Сознание всегда формируется опытом мира. Человек, рожденный в мир без телевидения видит мир по-другому, нежели человек, рожденный в мире, где телевидение обычно», – рассуждает по поводу изменений в культуре рубежа веков американский исследователь О. Культурная ситуация эпохи широчайшей медиатизации и глобального охвата мира компьютерными сетями содержит, с точки зрения нашего интереса к феномену эскапизма, видимый парадокс. Если мы рассматриваем эскапизм прежде всего как стремление уйти, хотя бы на время, от давления рутин повседневности, то возникает противоречие – компьютер, ставший очень быстро частью повседневности во всех сегментах общества и во всех социальных и возрастных стратах, является в то же время самым доступным путем в «иномирие». Технология, возникшая в результате самых передовых научных достижений, ставшая торжеством рациональной мысли Нового времени, предоставляет убежище множеству иррациональных фантазий и мифических образов. Реальность превращается в мире компьютерного экрана в гиперреальность, текст – в гипертекст, а сам пользователь (субъект) с трудом отличает реальный мир от виртуального. Для того, чтобы понять специфику виртуального эскапизма, необходимо попытаться ответить на три вопроса: Что собой представляет виртуальная реальность? Что находит человек для себя в этом пространстве, какие потребности оно удовлетворяет? Каковы опасности на пути виртуального эскаписта? Попробуем последовательно разобраться в этих проблемах и вопросах.
 Такое «иномирие» представлялось религиозным мистикам и философам в формах и образах, наполненных фантазией, в утопических мечтах и художественных образах. Если на протяжении веков представления о «другой реальности» были уделом религиозных визионеров, романтических поэтов, искателей приключений или наделенных воображением литераторов, то в ХХ веке «иномирие» стало доступно каждому, что вполне соответствует принципам массового общества и глобализма. Оно появилось в последние декады прошлого века в форме «виртуальной реальности», которая стала «фундаментальным понятием компьютерной культуры, святым Граалем, сияющим, подобно маяку, сквозь лес запутанных протоколов и бренчащего «железа» [8]. Виртуальная реальность стала частью огромного всеохватного пространства культуры информационного века – киберпространства, в котором с небывалой быстротой стали возникать все новые формы цифровой коммуникации и все новые возможности для бегства от рутин и обязательств обыденной жизни и даже от запросов собственного тела. «Подобно романам, кинематографу и комиксам, – утверждает американский исследователь Э. Дэвис, – киберпространство позволяет нам отключить привычные научные правила, обусловливающие физическую реальность, в которой живут наши тела» [9].По своим эскапистским возможностям киберпространство несравнимо ни с какими формами эскапизма, внешнего или внутреннего, которые существовали до появления компьютера. Это изобретение научного ума ХХ века, казалось бы, должно считаться торжеством рациональности, на протяжении всего Нового времени и эпохи Просвещения стремящейся технологизировать самые фантастические причуды человеческого воображения. Многочисленные изобретения индустриальной эпохи должны были привести (и в большой степени привели) к расколдовыванию мира, к превращению чудесно-сказочных образов в повседневную реальность. Компьютер стал одновременной орудием рационального упорядочивания возрастающих потоков информации и пространством, где находят прибежище самые иррациональные фантазии и множатся образы, основанные на древних магических и анимистических верованиях. Киберпространство возникло в эпоху постмодернистского поворота в культуре и органично «вписалось» в постмодернистский контекст, будучи заполненным разнообразными симулякрами, которые человек «посткультуры» с радостью потребляет, заменяя ими реальный опыт, сопряженный с тяготами, напряжением и затратами. В это пространство и попадает современный эскапист, которому стоит только нажать несколько кнопок, чтобы перед ним открылись чудесные миры, столь выгодно отличающиеся от повседневной суеты, скучных обязанностей и правил и мало привлекательных «ситискейпов». Попадают в виртуальное пространство и дети, которым оно открыло мир игры в неограниченном объеме, и взрослые, которым хочется скоротать часок-другой в ярком мире компьютерной фантазии, и те, кто изначально вовсе не используют Интернет-пространство для своих эскапистских устремлений, но оказываются невольно втянутыми в гиперреальность, следуя причудливым поворотам ризомообразных джунглей. Эскапистские удовольствия компьютерных игр во много раз превосходят все созданное ранее в этой области, захватывая человека все больше и больше, заставляя забыть о времени и делая возврат к повседневной реальности все более трудным. Причины такого влияния компьютерных игр изучают психологи и социологи, все чаще бьют бьющие тревогу по поводу нарастающей игровой зависимости, которой больше всего подвержены подростки и мужчины среднего возраста, нуждающиеся в реализации своих фантазий. Наряду с «сознательным эскапистом», погружающимся в миры компьютерных игр, магия киберпостранства может вовлечь и человека, обратившегося к Интернету с вполне прагматичной целью поиска информации, но по ходу дела вовлеченного в гиперреальность и забывшего о своей исходной цели. Что дает человеку погружение в Интернет-пространство – возможности и соблазны виртуального эскапизма Что же такого привлекательного в безграничной ризоме Интернета, что заставляет даже весьма рациональных и прагматически ориентированных людей уйти как от повседневной рутины, так и от непосредственных задач, связанных с рабочими заданиями, поиском информации и пр., потерять счет времени и затем с удивлением обнаружить, что провели в виртуальном пространстве гораздо дольше, чем предполагали? Что делает Интернет самым популярным пространством реализации эскапистских мечтаний сегодня? На наш взгляд, это не только рекреационные возможности, о которых мы упоминали выше. Киберпространство дает возможность найти выход всем формам и пространствам эскапизма, которые были выделены нами ранее («внутренний» и «внешний» эскапизм, религия, любовь и искусство как наиболее распространенные области эскапизма), не подвергая себя опасностям и сложностям реальной жизни, сопряженных с поведением эскаписта.  Благодаря техническим возможностям Сети все пространства Земли и областей за ее пределами стали доступны виртуальному путешественнику, причем такое путешествие зачастую оказывается более привлекательным, чем реальное посещение мест, разочаровывающих по сравнению с привлекательными визуальными образами, которыми насытила Сеть туриндустрия. Неограниченные возможности предоставляет киберпространство и «внутреннему» эскаписту. В этой связи остановимся на особенностях виртуального опыта религии, любви и искусства, на протяжении веков создававших богатые возможности для эскаписта и «оцифрованные» в компьютерную эпоху.Религиозные переживания, поиск трансцендентного принадлежат к «внутреннему» эскапизму, дают возможность человеку пережить иную реальность в глубине собственного сознания, получить мистические откровения, делающие мир повседневности незначительным или даже иллюзорным, а его тяготы – просто временными препятствиями на пути к царству духа. Казалось бы, внутренние переживания человека совершенно отличны от информационных потоков киберкультуры, чье пространство поверхностно, а духовные поиски визуализируются в форме ярких картинок. Но особо востребованы в Интернет-пространстве древние формы религии, эзотерика, магия, архаическая мифология, которые стали основой многочисленных компьютерных игр. Воображаемый мир виртуальной реальности основан на образах и формах, которые долго были предметом изучения мифологов и психологов юнгианского толка. Если в реальной жизни религиозный эскапизм ограничен институциональными требованиями официальной религии, то в виртуальном пространстве он совершенно свободен в своих формах выражения. «Иная», высшая реальность адепта той или иной религии связана, прежде всего, с внутренним миром человека, хотя и находит свое визуальное выражение в религиозном искусстве, которое, в свою очередь, всегда жестко регламентировано официальной религией. В Сети религиозные образы, как мы уже говорили, полны самых причудливых фантазий и сочетают фрагменты различных верований, создавая, таким образом, весьма комфортабельное пространство для эскаписта с «духовной» ориентацией. Что касается такой сферы человеческого опыта как любовь, способная заставить человека забыть об окружающем мире в экстазе слияния с любимым, здесь виртуальное пространство также создает богатейшие возможности для ухода от бытовых проблем, так часто разрушающих очарование любви. Страстная любовь сама по себе противница повседневности. И, наконец, искусство, которое всегда создавало наиболее благоприятную почву для эскаписта, а в компьютерную эпоху сделавшую эту почву безграничной, как с точки зрения восприятия, так и реализации собственных творческих потребностей. В области искусства всегда существует противоречие – с одной стороны, оно создает «иномирие», далекое от повседневной реальности, с другой – это иномирие должно представать в ярких образах, более привлекательных чем та реальность, которая послужила их прообразом. Но не только тексты популярной культуры создают колоссальное эскапистское пространство в Интеренете. Как мы отмечали, искусство классическое также заполнило многочисленные сайты в оцифрованном виде, сделав посещение любого музея увлекательной виртуальной экскурсией. Сразу оговоримся, что далеко не все искусство в Сети носит эскапистский характер – несомненно, оно выполняет важную просветительскую роль, делая для человека доступными музеи и коллекции всего мира, которые вряд ли возможно посетить даже самому заядлому путешественнику. Тем не менее, оцифрованное искусство значительно отличается от своих реальных референтов. Еще одной важной эскапистской возможностью является возможность реализовать свои собственные творческие наклонности в Сети. Сеть также создает пространство для произведений искусства, не нашедших места в реальном мире. Она стала настоящим прибежищем для всех несостоявшихся художников, артистов и музыкантов, которые могут реализовать свои мечты, создав собственные произведения на компьютере или «выложив» в то или иное пространство Интеренета продукты своего творчества, не принятые официальной культурно индустрией. Ничем не примечательный в реальной жизни человек в Сети может почувствовать себя Поэтом, Творцом, Артистом, что создает особое личностное пространство спасения от стрессов и депрессии повседневных проблем. Виртуальное искусство уже имеет своих звезд, фанатов и прочих персонажей, традиционно заполнявших пространство искусства реального. В киберпространстве тоже есть творцы, исполнители и публика, возросшая в глобализованном информационном пространстве до невиданных масштабов. Страсти на Интернет-порталах ничуть не менее интенсивны, чем у реальных фанатов, будь это любители рока в его различных вариантах или поклонники классической оперы. Кроме возможностей уйти в миры мифа и религии, романтических отношений и искусства, киберпространство имеет еще одну черту, очень привлекательную не только для убежденного эскаписта, но для человека «посткультуры» в целом. Мы имеем в виду создание собственной идентичности в виртуальном пространстве, что является одной из наиболее важных причин компьютерных пристрастий не только подростков, но и вполне взрослых, но не вполне состоявшихся людей. О кризисе субъекта, о множественной идентичности в наши дни написано много работ как научных, так и публицистических. Фрагментарность постмодернистской личности во многом связана с технологическими возможностями составить свое «Я» из тех элементов, которые привлекают человека в самых разных персонажах, реальных и фикциональных, что в результате дает химерический коллаж, немыслимый в реальности, но свободно существующий в лабиринтах Сети. В этом контексте постмодернистское утверждение о фрагментации субъекта представляется просто признанием факта. «Многие влиятельные теоретики постмодерна с шумом атакуют понятие идентичности, или человеческой сущности, утверждая, что идентичность в действительности множественна и представляет собой подвижный «социальный конструкт», сбитый при участии массы изменчивых культурных и исторических сил» [24]. Вопрос в том, насколько постмодернистская идентичность стала результатом виртуализации реальности и реализации предоставляемых ей возможностей для осуществления человеком своего личностного идеала. На наш взгляд, суть виртуальной постмодернистской идентичности лучше всего отражается в понятии «аватара», одном из самых распространенных терминов киберпространства, уходящим корнями в индуистскую мифологию. Аватара, согласно учению вишнуизма, – перевоплощение бога Вишну в форму какого-либо живого существа (рыбы, черепахи или великого героя) с целью сохранить мир от очередной угрозы злых сил. Аватара двойственна по своей природе – с одной стороны, это проживание вполне реальной земной жизни, со всеми ее перипетиями, жизненным циклом и сопутствующими земной жизни проблемами. С другой стороны, в аватарах всегда присутствует божественное начало Вишну, которое проявляется в небывалых возможностях этого божества, принявшего ту или иную земную форму. «Аватары обладают двойной идентичностью. Взаимоотношения между реальной личностью человека и созданной им аватарой, их взаимовлияние представляются весьма проблематичными и вызывают дискуссии в среде представителей различных исследовательских направлений. Вопросы, не имеющие однозначных ответов, при этом неизбежны. Но и обычному пользователю Интернета совсем не трудно изменить облик своего цифрового двойника в соответствии со своим идеалом красоты, или даже сменить пол. Какое «Я» в случае такого тотального морфинга преобладает? Сохраняется ли двойственность аватара или происходит уход в тотальный эскапизм, обещающий лучший мир, свободный от гнета повседневности и ограничений собственной телесности? Является ли виртуализация личности показателем глубокого кризиса идентичности или полной сменой представлений о человеческом субъекте? Все эти вопросы неизбежно встают перед всеми нами, в той или иной степени приобщенными к киберкультуре, как бы мы к ней ни относились. То, что в процессе тотальной компьютеризации возникают опасности для существования как в «первичной» реальности, так и виртуальном мире, является очевидным. Обманы и опасности в Сети Эскапизм – явление противоречивое. С одной стороны, он может облегчить «стресс монотонии», о котором мы говорили выше, дать человеку заряд энергии, дабы выдержать тяготы, скуку, а зачастую и унижения повседневного существования, даже самого благополучного. С другой стороны, погружаясь в эскапистское пространство, есть опасность дойти до «точки невозврата», когда путь назад, в обыденность, становится или слишком трудным, или нежеланным, или человек просто утрачивает способность различать между «первичной» и «виртуальной» реальностью. В таком случае эскапизм становится опасным с психической, социальной и даже физиологической точек зрения. В киберпространстве опасностей на пути эскаписта не меньше, а даже, пожалуй, и больше, чем в традиционных видах эскапизма. Одной из наиболее опасных и в то же время наиболее распространенных и универсальных эскапистских практик является погружение в экстаз, а затем и в измененное состояние сознания. Экстатические состояния были с древних времен непременным атрибутом религиозных мистерий и магических ритуалов. С глубокой древности люди прибегали к помощи различных веществ и снадобий, чтобы достичь состояния экстаза, являвшегося противоположностью обычному состоянию человека в повседневной жизни. В той или иной форме к ритуальному трансу прибегали представители различных религий, а форма экстатической практики или вхождения в измененное состояние сознания зависела от особенностей социокультурного контекста. Распространенность такого рода ухода от повседневной действительности подчеркивает В.Хачатурян в своем исследовании нео-архаики: «ИСС оказались практически полностью связанными со сферой религиозного опыта и религиозных переживаний, причем преимущественно в элитарной или маргинальной сферах культуры» [28]. Со снижением роли культуры в обществе практика ИСС переместилась в другие сферы. Закономерным, по мнению исследователей, можно считать тот факт, что «в культурной жизни Западной Европы, где ритуальные массовые ИСС изживались наиболее последовательно, столь значительную роль играли массовые празднества, карнавалы и пародийные мессы, еще сохранявшие связь с древними ритуалами, и наряду с этим массовые психозы» [29]. Последние связаны с тягой западного человека к поискам иной реальности, отличной от комфортабельного мира, созданного в течение веков западной цивилизацией и оказавшегося несостоятельной перед иррациональными желаниями человека. «Нормальность», которая утверждалась как норма государственными и религиозными институтами, в ХХ веке была поставлена по вопрос философами, психологами и людьми искусства. Американский психолог Ч.Тарт, изучавший феномен измененных состояний сознания, приходит к заключению, что «земной мир, который мы воспринимаем в обычном состоянии, с которым мы взаимодействуем и который мы постигаем при помощи «здравого смысла» в физиологическом и психологическом смысле, является симуляцией, продуктом, обусловленным в значительной степени произвольными фильтрами восприятия, рефлексами, привитыми культурой и привычными способами считывания книги мира, восходящими корнями к нашему биологическому прошлому» [30]. Что же представляет собой киберпространство с точки зрения изменения сознания зашедшего в лабиринты Сети путника и какие экстатические состояния возможны без телесного участия, необходимого для любого транса, начиная от шаманского действа до двигательного соучастия публики в рок-концерте? Экстаз человека ХХI века – это, говоря словами Ж.Бодрийяра, «экстаз коммуникации», но в этом экстатическом путешествии «психонавта», как и всякого путешественника в неизвестные пространства, поджидает масса опасностей. Прежде всего, опасность ухода в киберпространство заключается в том, что человеку трудно выйти обратно, в мир повседневности, поскольку он перестает различать, где же находится истинная реальность. Как всякий наркотик, виртуальный мир создает яркие и привлекательные образы, сильные ощущения, которые делают мир обыденной реальностью бледной и скучной видимостью. Кибертеоретик М.Хейм называют зависимость от виртуальной реальности «синдромом альтернативного мира», который делает обыденность неприемлемой. «После часов погружения в виртуальную реальность, пишет Хейм, «первоначальная реальность… кажется скрытой под тонким слоем видимой»…. Хейм… строит предположение, что, если наша культура не сумеет ассимилировать новые технологии симуляции и телеприсутствия, синдром альтернативного мира может приобрести патологические пропорции» [31]. Другой опасностью, подстерегающей путешественника по виртуальным мирам, является потеря идентичности, растворение в громадной ризоме киберпространства, потеря пути назад. В экстазе экспериментирования со своим внутренним миром и внешностью легко потерять ощущение своего «Я» и его локализации во времени и пространстве. «Человеческая идентичность подвергается риску распада. Пышный букет сексуальных возможностей и телесных изменений ввергает нашу стабильную личность из плоти и крови и определенного пола в пучину сомнений… Личность буквально разваливается на части» [32]. Это связано с общей дезориентацией в реальном/виртуальном пространстве. О социокультурных последствиях распространения Интернета еще в последние декады прошлого века предупреждал П.Вирильо. Он приводит многочисленные примеры проявлений крайнего техницизма, когда главным критерием оценки человека становится его «любовь к Интернету» в корреляции с «любовью к Америке». Замена искусственным миром естественного, с точки зрения П.Вирилио, приводит к полному отрыву человека от природы и утраты им собственной сущности. Для французского исследователя это «размывание» человеческой сущности представляется трагедией нашего времени, вызывающей озабоченность и тревогу. П.Вирилио утверждает, что создание виртуального образа является формой катастрофы. Но для эскаписта возможность затеряться в киберпространстве далеко не всегда страшна – напротив, для «экзистенциального» эскаписта это воплощение мечты, тотальный разрыв с повседневностью, о котором мечтали еще романтики и который так выразительно воплощен Гофманом в образе поэта Ансельма из «Золотого горшка». В своем экстремальном выражении эскапизм может привести к суициду, к полному и окончательному уходу от проблем повседневной реальности. Виртуальный эскапист продолжает свое физическое существование, но оно становится для него иллюзией, надоедливой необходимостью, серой скукой в сравнении в яркостью переживаний виртуального мира. В результате происходит разрыв семейных и социальных связей, дезадаптация и, в конечном итоге, ментальное расстройство, которое всегда сопутствовало наиболее страстным эскапистам (вспомним Мечтателя из «Белых ночей» Достоевского или того же Ансельма из сказки Гофмана). На страницах романа эти персонажи могут выглядеть весьма привлекательно, но в реальной жизни их «инобытие» создает для окружающих не меньше проблем, чем другие «пагубные пристрастия». Эскапизм, таким образом, имеет два лица – помогающее человеку справиться со «стрессом монотонии» и деструктивное, увлекающее его в глубины виртуального безумия. Проведя краткий обзор киберпространства с точки зрения его эскапистских возможностей, можно понять, насколько эти возможности расширились с распространением Интернета. Все формы эскапизма, внутреннего и внешнего, все области культуры нашли свое воплощение в цифровых формах Сети, сделав путь эскаписта легким (на первый взгляд) и не требующим больших усилий и затрат. В то же время, на наш взгляд, не стоит (или слишком рано) говорить о тотальной виртуализации эскапистского субъекта, поскольку традиционные эскапистские стратегии реализуются в многочисленных культурных практиках. Люди продолжают ездить в экзотические уголки Земли, удовлетворяя свою тягу к дальним странствиям, любители искусства погружаются в волшебные миры музыки или изобразительного искусства, физически присутствуя в концертных залах или музеях, медитативные практики получают все более широкое распространение – эскапизм нуждается в телесном и чувственном подтверждении радостей «иномирия». И все же новое, легкодоступное виртуальное пространство увеличивает количество эскапистов, что заставляет задуматься: а каковы же альтернативные пути примирения с повседневной реальностью в мире глокализации, масс медиа, культуры потребления и распространяющейся все шире компьютерной Сети? Пока что эти вопросы остаются вопросами, а ответы на них очень важны для всех людей, чтобы не затеряться окончательно в глобальной паутине.
ПРИМЕЧАНИЯ [1] Различные виды эскапизма и пути их реализации проанализированы автором в статьях: Шапинская Е.Н. Динамика повседневности и феномен эскапизма // Культура и искусство, №4, 2011; Путешествие на Восток как бегство от повседневности: феномен туристического эскапизма// Международный журнал исследований культуры. – 2011. – № 4. [2] Гидденс Э. Трансформация интимности. Пер. с англ. – СПб.: Питер, 2004. – С. 62. [3] Орлова Э.А. Социология культуры. – М.: Академ. проект, 2012. – С. 261. [4] Понятие «посткультура» объясняется в статье автора: Шапинская Е.Н. Культурологический дискурс после постмодернизма // Обсерватория культуры. – 2010. – №6. [5] Poster M. The Second Media Age. – Cambridge: Polity Press, 1995. – Р. 24. [6] Hardison O. Disappearing through the Skylight. – NY: Penguin, 1990. – Р. 12. [7] Винер Н. Человек управляющий. Пер. с англ. [Текст] – СПб.: Питер, 2001. [8] Дэвис Э. Техногнозис: мир, магия и мистицизм в информационную эпоху. Пер. с англ. [Текст] – Екатеринбург: Ультра. Культура., 2008. – С. 271. [9] Там же. С. 274. [10] Там же. С. 269. [11] Эко У. Шесть прогулок в литературных лесах. Пер. с итальянского. [Текст] – СПб.: Symposium, 2007. – С.15. [12] Дэвис Э. Техногнозис… С. 458. [13] Орлова Э.А. Социология культуры… С. 244. [14] Дэвис Э. Техногнозис… С. 290. [15] Poster M. The Second Media Age… Р. 24. [16] Там же. С.39. [17] Хачатурян В.М. «Вторая жизнь» архаики: архаизующие тенденции в цивилизационном процессе. [Текст] – М.: Academia, 2009. – С. 209. [18] Дэвис Э. Техногнозис… С. 292. [19] Хачатурян В.М. «Вторая жизнь» архаики… С. 224. [20] Гидденс Э. Трансформация интимности… С. 63. [21] Дери М. Скорость убегания: киберкультура на рубеже веков. Пер. с англ. [Текст] – М.: АСТ; Екатеринбург, Ультра. Культура. 2008. – С. 279. [22] Hardison O. Disappearing through… Р. 281. [23] Poster M. The Second Media Age… Р. 24. [24] Дэвис Э. Техногнозис… С. 316. [25] Там же. С. 318. [26] Там же. С. 317. [27] Хачатурян В.М. «Вторая жизнь» архаики… С. 324. [28] Там же. С. 273. [29] Там же. С. 277. [30] Дэвис Э. Техногнозис… С. 224. [31] Там же. С. 338. [32] Там же. С. 316. Статья поступила в редакцию 16 июня 2013 г. Шапинская Екатерина Николаевна, доктор философских наук, профессор, начальник Отдела прикладных культурологических исследований и образования в сфере культуры и искусства, Российский институт культурологии (Москва) e-mail: [email protected] | Издатель Свидетельство Издается только Регистрация ЭНИ Наш баннер: Наши партнеры:
|
8+316.77
В Сети процветают различные религиозные культы и магические практики, создавая эклектическую картину духовной жизни, в которой человеку легко реализовать самые противоречивые и иррациональные стремления. Любовь в Сети также является возможностью реализовать в виртуальной форме несбывшиеся в реальной жизни надежды. Искусство в его оцифрованной формы предоставляет неограниченные возможности как с точки зрения восприятия, так и самореализации. Особое внимание уделено проблеме самоидентификации в киберпространстве и созданию «цифрового двойника», отвечающего тайным желаниям человека. В статье также рассмотрены опасности компьютерного эскапизма, связанные с возможностью тотального погружения в виртуальные миры и сложностью возврата к «первичной» реальности, а также с проблемой субъекта, потерявшего ориентацию в реальном/виртуальном мире и сталкивающегося со сложностями в реальной жизни.
Гидденса), с «расколдовыванием мира», входом в повседневный обиход артефактов, которые на протяжении веков были сказкой или недостижимой мечтой. Эта мечта была убежищем от регулирующих норм социума, выраженных, в зависимости от типа общества, в правительственных постановлениях или в церковных установках. «Вся социальная жизнь, – пишет Э.Гидденс, – сущностным образом рутинизирована: мы обладаем определенным представлением о тех регулярных способах деятельности, которые мы повторяем изо дня в день и которые формируют наши индивидуальные жизни, равно как и воспроизводят более крупные институты» [2].
Орлова отмечает, что «периодическое повторение однообразных действий и событий вызывает у людей – у одних раньше, у других позже – негативную реакцию, называемую сатиацией (насыщением) или стрессом монотонии» [3]. Отсюда такие явления, как высокий рейтинг самоубийств в экономически благополучных обществах, широкое распространение наркомании среди вполне благополучных людей и поголовное увлечение виртуальной реальностью среди жаждущих острых ощущений подростков (и не только) во всем мире.
Изобретение компьютера, а затем быстрое распространение сети Интернет предоставило небывалые ранее возможности эскапизма, охватив практически все население Земли и сделав легко доступными самые смелые фантазии. Более того, – виртуальное пространство заполнено всевозможными фантазийными мирами, которые затягивают не только детей и подростков, «подсевших» на компьютерные игры, но и вполне взрослых людей, не имеющих выраженной тяги к эскапизму, но легко поддающихся на соблазн виртуальных фантасмагорий, столь привлекательных и ярких по сравнению со скучной обыденностью.
Если общество модерна продуцировало индивида рационального, автономного, центрированного и устойчивого, <…> то постмодернистское общество <…> воспитывает формы идентичности, отличные и даже противоположные модернистским», – писал в середине 90-х гг. прошлого века американский исследователь медиакультуры М.Постер [5].
Хардисон, который во многих работах пытался понять суть культурного сдвига нашего времени, приведшего к исчезновению многих традиционных концептов [6].
Стирание граней между человеком и машиной отмечал еще в 50-гг. Н Винер, утверждая, что не существует функционального различия между сигналом, исходящим от машины и от человеческого агента [7]. Эта новая реальность создает неограниченные возможности для всех видов и пространств эскапизма, но она же таит в себе наибольшие опасности достижения «точки невозврата», тотального ухода от «реальной» реальности, которые мы обсудим ниже.
Этот процесс Э.Дэвис называет «техноанимизмом», который представляет собой «набор инфантильных, отупляющих заклинаний, призванный сокрушить последние бастионы критики, возведенные на пути глобального технокапитализма. С другой стороны, известная степень анимизма может рассматриваться и как психологически приемлемый и даже вполне прагматический ответ на некоторые вызовы информационных джунглей» [10]. Виртуальные миры, созданные компьютером отражают, с одной стороны, противоречивость техногенной цивилизации, с другой – всеядность культурной индустрии, которая готова удовлетворять самые причудливые эскапистские фантазии с помощью все новых способов вовлечь человека в виртуальное потребление, требующее весьма часто и реальных затрат.
Сама структура виртуального пространства уводит человека в совсем ином направлении, отличном от его первоначальной интенции. У.Эко сравнивал литературный текст с лесом, в котором читатели бродят в поисках смысла. «Лес – это метафора художественного текста: не только сказки, но и любого художественного текста…. Даже там, где лесная тропинка совсем не видна, каждый может проложить свою собственную, решая, справа или слева обойти то или иное дерево, и делая очередной выбор у каждого ствола» [11]. Интернет-пространство можно сравнить с джунглями, разросшимися на всю земную поверхность (что весьма успешно заменяет быстро сокращающееся пространство реальных джунглей и их обитателей). В этих джунглях траектории пролагаются спонтанно. От намеченного пути путника все время уводят новые возможности, погружающие его во все более причудливые миры. С точки зрения строения своего пространства Интернет является ярким проявлением постмодернистской культуры, в котором господствует ризома, заменившая традиционную метафору дерева как принципа строения и развития культуры.
«Вместо дерева с его корнями и его вертикальным единством, которое долгое время было излюбленной картиной иерархической организации знания и патриархальной власти, киберкультура приняла образ ризомы… Так обстоит дело и с бесчисленными сетями, составляющими Интернет, этот дикий цифровой сорняк, само название которого подчеркивает прерывности и перекрещивания, которые доставляют постмодернистам такое бесконечное удовольствие» [12].
Оговоримся, что в своем первичном смысле виртуальное пространство – это, прежде всего, мир игры, в которую человек погружается с чисто эскапистскими целями, которым всякая игра и служит. В своем анализе социокультурного пространства Э.Орлова выделяет игру как важный аспект рекреационной функции массовой информации, который связан «с переключением внимания людей от обыденной жизни и профессиональной деятельности на мир игры, праздника, фантазии». Различные рекреационные формы «позволяют людям отрешиться от повседневности и на время погрузиться в мир красочных, фантастических образов, острых переживаний» [13].
«Подобно фантастической литературе и визионерскому искусству, значительное число игр пытается воспроизвести логику сна, передать в своих захватывающих историях его сюрреалистические образы, леденящие страхи и дивный дух неземных возможностей или хотя бы манию цели» [14]. Само понятие «виртуальная реальность» заключает в себе утверждение, что «реальность может быть множественной или принимать различные формы» [15]. Наряду с понятием «реальное время» она является основой симуляционной культуры общества тотальной медиатизации. По сравнению со всеми другими формами реализации воображения и фантазии (литературой, фильмами, ТВ) компьютер создает наиболее яркое и захватывающее ощущение нахождения в «иномирии». «Механизмы виртуальной реальности позволяют участнику входить в воображаемые миры с убедительной правдивостью, высвобождая громадный потенциал для фантазии, самооткрытия и самоконструкции» [16].
Блуждая в лабиринтах киберпространства, человек легко поддается эскапистским соблазнам, столь выгодно отличающимся от кропотливого поиска информации, который он предпринял как начальный пункт путешествия по сети.
Но религия, как официальная, так и различные эзотерические течения и учения, пользуется огромным спросом в Интернете, найдя там массу возможностей для популяризации своих доктрин и увеличения числа приверженцев. Будучи эклектичным по своей природе, киберпространство демонстрирует многообразие религиозного опыта и возможность сосуществования самых разных форм духовной активности в одном пространстве. Исследуя феномен нео-архаики в современном обществе, В Хачатурян отмечает гетерогенность виртуальной духовности в своем анализе жанров фэнтези и мистики, в которых «наиболее ярко проявляется одна из ведущих интенций современной культуры, связанная с сосуществованием и переплетением, врастанием друг в друга различных религиозных “проектов”, картин мира» [17].
«Возможно то, что мы строим под вывеской эскапистского развлечения, и есть общие символы и архетипические ландшафты цветистого технологического mundus imaginatis. …цифровой видеоряд битком набит образами, взятыми из древних мифов, культов и народных верований» [18]. Виртуальное пространство становится не только прибежищем для сторонников различных религиозных традиций, но и формирует религиозные образы массового сознания. Это сознание формируется в наши дни по преимуществу в контексте глобальной виртуализации жизненных миров. Технические возможности Интернета дают возможность представить архаические религиозные и мифологические образы ярко и убедительно, а увлекательное путешествие по лабиринтам Сети знакомит человека со все новыми образами, заимствованными из самых разных духовных практик человечества и упакованных в яркую обложку, созданную по законам культурной индустрии. «Все это, – приходит к выводу В. Хачатурян, – может оказывать определенное влияние на восприятие мира потребителем массовой культуры, подтачивая и секуляризованное сциентистское сознание, и еще продолжающее существовать сознание христианское в направлении религиозного синкретизма за счет инкорпорации инородных, нехристианских мифологических образов» [19].
Э.Гидденс отмечает экстатическую сущность любовного чувства: «Страстная любовь характеризуется настойчивостью, с которой она отделяет себя от рутины повседневной жизни, с которой она действительно имеет склонность вступать в конфликт» [20]. Романтическая любовь, вдохновлявшая в течение долгого времени творцов искусства, также стремилась в «иномирие», далекое от забот и бытовых трудностей (что и стало причиной трагических финалов многих романтических любовных историй). Казалось бы, в любовных отношениях столь важны такие моменты как зрительное восприятие, тактильные ощущения, ароматы и другие эротические стимулы. Но в отношении дематериализованного постсовременного субъекта это уже не столь важно по сравнению с возможностями виртуальной любви. В чем же привлекательность любовных отношений в киберпространстве? На наш взгляд, это связано с «обытовлением» любви в реальной жизни, наступившем вслед за сексуальной революцией 60-х. Возлюбленные стали «партнерами», обещаниям вечной любви пришел на смену случайный (хорошо, если безопасный) секс, романтика взглядов и вздохов сменилась трезвой оценкой возможного партнера, а вместо брака как сакрального союза тел и сердец пришло удобное для обеих сторон сожительство.
Романтической любви, которая составляет важнейшую эмоциональную потребность для многих людей, остается лишь фикциональное пространство литературной или кинематографической мелодрамы и киберпространство. В нем заурядный человек может позиционировать себя как романтический герой, а не блещущая красотой и молодостью дама принять роль прекрасной принцессы. Интернет-пространство позволяет современному человеку быть не просто пассивным зрителем чужих любовных переживаний, но и разделить их, принимая на себя ту или иную роль, вступая в переписку, комментируя действия героев или даже начиная любовную игру. Не удивительно, что виртуальные отношения, как правило, не выдерживают проверки реальности – они изначально строились как эскапистское пространство, противоположное реальности, и не предполагают реализации в реальной жизни, как бы это ни казалось заманчивым их участникам. Отдельно следует упомянуть о виртуальном сексе, который представляет собой весьма распространенную на сегодняшний день разновидность эскапизма и заслуживает особого исследования по причине неоднозначности его психологических и социальных последствий.
В современной культуре трудно разделить секс и романтическую любовь, смешаны они и в киберпространстве. Исследователь киберкультуры М.Дери пишет об особенностях виртуальных любовных отношений: «Широко распространенное желание чистой любви порождает в киберкультуре онлайновую сексуальную игру, которую популяризатор науки Гарет Бранвин называет «тест-сексом» (сексом по переписке), интерактивные компьютерные программы «для взрослых» и секс в виртуальной реальности, или, иначе, киберсекс» [21]. Происходит возвращение бестелесной платонической любви на новом витке культуры. Только в компьютерную эру это уже не слияние душ, а виртуализация телесных желаний, представленная в виде оцифрованного симулякра.
Мы не говорим о реалистическом искусстве, претендующим на правдивую репрезентацию реальности, но даже в искусстве эскапистском образы «реальны», не имея реального референта. Никакая область искусства не способна создавать столь выразительные образы «иномирия» как Интернет. С одной стороны, в его паутины попадает все то, что создано на протяжении тысячелетий представителями самых разных творческих профессий. Кажется, все мировое искусство уже оцифровано, а по любому музею или памятнику можно совершить виртуальную прогулку (которая нередко заменяет прогулку реальную). Произведение искусства в эпоху его цифровой воспроизводимости (перефразируя В.Беньямина) стало одним из самых обширных областей киберпространства. С другой стороны, сам компьютер стал источником нового вида искусства, широко применяющегося, в частности, для создания привлекательных образов «иномирия» в кино. Благодаря компьютерным технологиям стало возможным без особых затрат создать самые фантастические визуальные образы и перенести на экран массу произведений фантастической литературы.
Так родились самые успешные проекты последних десятилетий – «Властелин колец», «Хроники Нарнии», «Гарри Поттер» и другие. Фантазийные образы, населявшие вначале страницы книг (что требовало от читателей значительных усилий и воображения, чтобы погрузиться в их миры), затем перешли к киноэкрану, где обрели зримые (а в 3D технологиях и объемные) очертания, распространившись вскоре и на компьютерные игры и прочие гаджеты компьютерного века.
Обращаясь снова к В.Беньямину, мы можем заметить, что Интернет влияет на аутентичное произведение искусства несколько по-иному, чем технические средства первой половины ХХ века, которые, по мнению исследователя, лишали его ауры. Искусство в Сети, несомненно, не несет ауры подлинника, оно, скорее, создает новую ауру, которая способна увлечь и сделать виртуально знакомство с шедеврами весьма увлекательным приключением. Технические средства придают работам художников и скульпторов яркость, «глянец» и объемность, по сравнению с которыми подлинник может показаться бледным и невыразительным. Знакомство с реальным музеем гораздо утомительнее (и, возможно, скучнее), чем прогулка по музею виртуальному, создающая образ привлекательного «иномирия», в которое можно, благодаря все тем же технологиям, войти и почувствовать себя «внутри» пространства произведения искусства.
В случае компьютерного искусства само понятие «искусства» ставится под вопрос, как и понятие авторства. Творчеством в Сети увлекаются как профессионалы, так и любители в области визуальных искусств, музыки, поэзии, причем грань между ними практически стирается. «Адекватно ли традиционное понятие искусства для образов, музыки и поэзии, которую они создают? В чем смысл, в области компьютерной музыки, таких терминов как “сочинение музыки”, “инструмент” или исполнение? В области изобразительного искусства слова “художник”, “рисовать” и “модель”? В литературе понятий “автор”, “писать” и “читать”? Когда компьютерное искусство интерактивно, становится ли потребитель художником? Когда компьютерное искусство коллаборативно, равна ли машина по статусу художнику? Является ли искусственная реальность произведением искусства или становится ли произведением искусства человека, который охвачен ею? Находясь на вершине современных технологий, компьютерные художники не должны отвечать на эти вопросы. Их взгляд устремлен в туманные, синие дали абстракции, зачарованный странными, видимыми наполовину, скользящими красивыми формами, которые они создали» [22].
Искусство, в особенности музыка, по своей природе обладает колоссальным эскапистским потенциалом. А Сеть дает дополнительные возможности погрузиться в необыкновенно разнообразную картину художественной жизни настоящего и прошлого, стать участником многочисленных форумов, почувствовать себя частью «воображаемого сообщества» (термин М.Кастельса) меломанов, киноманов или любителей других видов искусства, далеко превосходящего все временные и пространственные границы. Создать свой мир, где так легко укрыться от рутин повседневности.
Фрагментация субъекта стала одной из излюбленных тем исследователей постмодернистского направления, но и приверженцы более традиционных исследовательских направлений бьют тревогу по поводу судьбы индивида в условиях глокализации и мультикультурализма. Роль масс медиа в формировании личности информационного общества настолько велика, что медийное влияние признается доминантой современной культуры, конструирющей субъекта эпохи постмодерна с его особым складом личности и видением мира. «В ХХ веке электронные медиа поддерживают глубинную трансформацию культурной идентичности. Телефон, радио, фильм, телевидение, компьютер, а теперь их интеграция в ”мультимедиа” переструктурируют слова, звуки и образы таким образом, чтобы культивировать новые конфигурации личности. Если общество модерна воспитывало индивида, который был рациональным, автономным, центрированным и устойчивым,… то возникающее общество постмодерна создает идентичность отличную и даже противоположную этому. Электронные коммуникации значительно усиливают эти постмодернистские тенденции» [23].
М.Постер писал это в конце ХХ века. Но и сейчас, спустя больше десятилетия, можно сказать, что глобальное распространение Интернета создает все новые возможности для создания своей идентичности в Сети по своему вкусу и выбору. Можно сказать и о практически безграничных возможностях самопрезентации, что, несомненно, является эскапистской стратегией, связанной уже не только с уходом в «иномирие», но и с позиционированием виртуального «Я» как героя этого «иномирия».
С одной стороны, они отделены от божества, при них остается лишь часть божественного духа. Но с другой стороны, аватары неотделимы от божества, поскольку божество остается в постоянной связи с тем, к чему оно прикоснулось» [25]. Многочисленные легенды, в особенности касающиеся таких любимых в Индии героев как Рама и Кришна, тоже считающихся аватарами Вишну, рассказывают о том, как в деяниях этих героев их божественная суть иногда предстает перед смертными, осознающими в этот момент всю важность их поступков и все величие Вишну. В аватарах киберпространства также присутствует двойственность – человек изобретает для себя новое лицо, но остается и реальной личностью, к которой он возвращается, выйдя из Сети.
«Скрывают ли эти маски наше «я» или являются фигурами Желания? Может быть, они – энергетические вампиры? Или одноразовые фишки в компьютерных играх? Как мы можем установить с ними связь? Какова их онтология?» [26]. Не вызывает сомнения только то, что появление цифровых двойников усложнило проблему человеческой идентичности. Но, с другой стороны, создало новые возможности для самоидентификации в сложном мире «посткультуры», давая возможность реализовать самые причудливые фантазии, представить себя героем самых невероятных историй и событий, отойти на время от своего привычного «Я» в своем привычном окружении, то есть полностью погрузиться в эскапистское пространство. В нем человек может представить себя Иным, во всех отношениях более привлекательным, чем в «первичной реальности», в частности и в отношении своего физического облика. Технические возможности превращения ничем не примечательного человека в оцифрованного красавца или красавицу, делают ненужными изнурительные диеты и опасные и дорогостоящие пластические операции.
«Цифровые технологии в киберкультуре позволяют создать действительно постчеловеческие идеалы красоты: это невероятно красивые фотомодели, взирающие на нас со страниц модных женских журналов и рекламных плакатов, которые существуют лишь в виде цифровых фотографий, подретушированных в компьютерных программах» [27].
К этим опасностям мы и обратимся в заключительной части этого краткого обзора киберпространства как самого распространенного убежища для сегодняшнего эскаписта.Приложения: Последние новости России и мира – Коммерсантъ Review (73661)
Каким образом компаниям-новичкам удается проникнуть на уже сформированный старожилами рынок и дать и без того уже избалованным потребителям новый продукт? Экономисты Всемирного экономического форума выделяют восемь различных стратегий развития стартапов.
Волна. Инновации подобны волнам. Компании могут участвовать в их создании, росте, а также скользить на гребне. Самые успешные стартапы ухитряются поучаствовать сразу в трех этих процессах. Впрочем, это большая редкость — чтобы компания оказалась в состоянии продержаться на рынке в течение всех трех этапов: сначала с нуля участвовать в создании совершенно новой индустрии, затем играть существенную роль в ее росте, а затем наслаждаться плодами этого роста, скользя на гребне ей же созданной волны.
Одна из особенностей многих экономических и инновационных волн заключается в том, что по мере перехода волны от создания к росту и затем от роста до появления ее пика-гребня число компаний растет как на дрожжах: все хотят поучаствовать в новой игре, а особенно прокатиться на гребне. Но лишь считаные компании добиваются такой степени прогресса, которая создает возможность появления новой волны. Множество новичков-конкурентов подключается на этапе роста волны, еще больше — когда новая индустрия уже выстроена, и компаниям-основателям становится тесно. Один из немногих примеров компании, удержавшейся на лидирующих позициях на всех этапах новой волны,— это Microsoft (стартап 1975 года).
Некоторые предприятия создают новую волну, но не удерживаются надолго. Хороший пример — социальные сети. Пионером в их построении стала компания Classmates.com, созданная еще в эпоху dot.com-бума в 1995-м. Увы, эта компания так и не дожила до того, чтобы извлечь выгоду из роста и гребня новой волны, которую она помогла создать.
Как только в области соцсетей сформировались условия для появления новой волны, на рынок пришли компании, сыгравшие ключевую роль в дальнейшем росте волны. Одна из самых дорогих компаний мира (несмотря на провальное IPO), Facebook просто удачно встала на плечи более ранних стартапов — той же Classmates.com, основанной в 1997-м, LiveJournal в 1999-м, Friendster в 2002-м, Myspace в 2003-м.
Появление нового продукта в новой категории продуктов. Одной из стратегий для стартапа может быть нахождение лакуны на рынке, поиск продукта, по какой-то причине пропущенного рынком. Например, авиакомпания jetBlue (стартап 1999 года) предоставила новую категорию продуктов на рынке авиаперевозок, объединив высококачественный сервис с низкой ценой за счет использования в самолете единственного класса перелета, где все пассажиры получали одинаковое обслуживание без какой-либо дифференциации, основанной на расположении кресел в салоне.
Появление нового продукта в уже существующей категории продуктов. Новичок может использовать в своих интересах макроэкономические пертурбации или изменения внешней конъюнктуры, которые создают благоприятную возможность для проникновения на рынок с высокими барьерами для новых участников.
«Диэлектрические кабельные системы» (ДКС, стартап 1998 года из России) начали бизнес во вполне традиционной области. После августа 1998-го резко выросла стоимость импортных электрических кабелей. ДКС использовали продвинутые технологии, чтобы разработать полную производственную линию, которая позволила компании занять существенную долю на российском рынке относительно других компаний-старожилов.
Стартап может заработать и просто на моде, даже если похожие продукты уже есть. Innocent (стартап 1998 года из Великобритании) производит и торгует соками и фруктовыми напитками. Компания пришла на существующий рынок, но дифференцировала свой продукт, делая напитки на 100% из фруктов и исключая какие-либо добавки. Благодаря эффективному маркетингу и увлечению экологически чистыми продуктами Innocent стала хорошо известным брендом в Великобритании.
Модернизация цепочки создания добавленной стоимости. Рационализация цепочки создания добавленной стоимости может принять много форм. Основным трендом за последние 50 лет для западных корпораций стало сбрасывание с себя лишних — непрофильных — функций. С этой тенденцией связано и появление новых стартапов, занимающихся аутсорсингом бизнес-процессов (ВРО). Второй недавний феномен — появление стартапов, ориентированных на оптимизацию существующей цепочки создания добавленной стоимости.
В области BPO тон задавали индийские компании. Infosys (стартап 1981 года) и Satyam Computer Services (стартап 1987 года, ныне — Mahindra Satyam) способствовали созданию важного рыночного бизнеса, распространившегося на весь мир.
BPO-компании с сильными IT-возможностями сосредотачиваются на определенных областях знаний. Grid Dynamics (стартап-2005 из России), основывает свою стратегию именно на такой специализации. Борис Ренский, исполнительный вице-президент компании по маркетингу, видит миссию Grid Dynamics в «разработке ряда инструментальных средств, для того чтобы помочь различными программным приложениям увеличивать свою эффективность за счет «облачных» вычислений». Grid Dynamics стал одним из лидеров в области быстрорастущего рынка краудсорсинговых услуг.
Исследовательская деятельность или открытие нового знания. Научные открытия всегда были важным подспорьем для многих молодых компаний. Например, фармацевтические компании, которые стремятся обнаружить какое-либо лекарство, всегда сталкиваются с риском провала, но зато успех может многократно окупить все усилия. Фармстартапы часто начинают работать на очень ранних исследовательских стадиях, задолго до того момента, когда они смогут рассчитывать на доходы от конечных потребителей их лекарств.
GenPharm (стартап 1988 года из США и Нидерландов) стал пионером в области трансгенной технологии. На пути к коммерциализации GenPharm существовал за счет финансовой поддержки от венчурного капитала и правительственных грантов. Позже компания вышла на прибыльную деятельность и достигла существенных успехов в коммерциализации своих продуктов.
Слияние или скупка существующих игроков на рынке для реализации эффекта от масштаба. Verio (стартап 1996 года из США) хороший пример достижения эффекта масштаба посредством скупки конкурентов. Владелец Verio Дэрин Бреннан воспользовался венчурным финансированием и скупил за несколько лет около 40 крупных интернет-провайдеров в США. Основанная как поставщик интернет-сервиса и веб-хостинга, компания быстро стала главным игроком на рынке, предоставляя услуги в основном малому и среднему бизнесу.
Реализация преимуществ правительственной политики. Частный капитал вместе с государством неоднократно поддерживали бизнес в создании высокотехнологичных производств в разных странах. Показателен пример индустрии полупроводников. Успех в этой отрасли — капиталоемкой и высокотехнологичной — всегда базировался на удачном сочетании господдержки, частной инициативы и инновационных решений, причем не только в производственной и инженерной сфере, но и в организационной структуре бизнеса.
Зародившаяся в США в середине прошлого века индустрия полупроводников была плодом венчурных инвестиций и масштабной государственной помощи. Дедушка современной полупроводниковой промышленности американская Fairchild Semiconductor была основана в 1957 году и названа в честь работавшей в основном на Пентагон и занимавшейся производством фототехники Fairchild Camera and Instrument. Последняя предоставила новорожденной компании венчурное финансирование размером в $1,5 млн взамен на право выкупить Fairchild Semiconductor в течение восьми лет. Стартап стал прибыльным всего спустя шесть месяцев после основания, и Fairchild Camera and Instrument воспользовалась правом выкупа уже в 1958 году. А в 1959-м Fairchild Semiconductor создал первую кремниевую интегральную схему. Так был заложен фундамент современной компьютерной индустрии.
Позже правительственная поддержка проявила себя на Тайване. Основанная в 1987 году правительством Тайваня, Philips и пулом частных инвесторов Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) стала по-настоящему инновационной. До этого стандартом в отрасли были вертикально интегрированные компании, сочетавшие в себе и инженерную разработку чипа, и его производство (очень дорогостоящее). TSMC создала модель предприятий, производящих полупроводники, разработанные сторонними фирмами, так называемую полупроводниковую кузницу. Это позволило разделить два дорогостоящих и логистически сложных процесса. Сосредоточившись исключительно на производстве, тайваньцы стали доводить его до совершенства, используя эффект масштаба: чем больше предприятие, тем ниже себестоимость продукции. Типичная фабрика в 1990-х выпускала по 20-30 тыс. полупроводниковых плат в месяц. Современные мегафабрики имеют мощность в 50 тыс. плат в месяц. В 2005-м TSMC анонсировала постройку гигафабрики мощностью в 100 тыс. плат в месяц и инвестициях в $10 млрд.
Перенос идей на новую почву. Многие стартапы обязаны своему успеху переносом той или иной идеи на новую почву. При этом неизбежны споры о том, кто что первым придумал и воплотил в жизнь, была ли идея заимствована или нет. Например, бизнес, основанный на поиске информации в интернете, который стал ключевым для такого гиганта, как Google (стартап 1998 года), имел таких предшественников, как, например, поисковик GoTo.com (стартап 1998 года). Многие называют поисковик Baidu (стартап 2000 года) китайским Google. Идея, приносящая плоды в одном месте, может быть успешно перенесена и в другое.
Александр Зотин
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект — это моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Конкретные приложения ИИ включают экспертные системы, обработку естественного языка, распознавание речи и машинное зрение.
Как работает ИИ?По мере того, как шумиха вокруг ИИ усиливается, поставщики изо всех сил стараются продвигать то, как их продукты и услуги используют ИИ. Часто то, что они называют ИИ, является просто одним из компонентов ИИ, например, машинным обучением.ИИ требует наличия специализированного оборудования и программного обеспечения для написания и обучения алгоритмов машинного обучения. Ни один язык программирования не является синонимом ИИ, но некоторые из них, включая Python, R и Java, популярны.
В общем, системы ИИ работают, поглощая большие объемы помеченных обучающих данных, анализируя данные на предмет корреляций и шаблонов и используя эти шаблоны для прогнозирования будущих состояний. Таким образом, чат-бот, которому загружены примеры текстовых чатов, может научиться производить реалистичный обмен мнениями с людьми, или инструмент распознавания изображений может научиться определять и описывать объекты на изображениях, просматривая миллионы примеров.
ПрограммированиеAI фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самокоррекции.
Учебные процессы. Этот аспект программирования искусственного интеллекта направлен на получение данных и создание правил для преобразования данных в полезную информацию. Правила, которые называются алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции для выполнения конкретной задачи.
Процессы мышления. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на выборе правильного алгоритма для достижения желаемого результата.
Процессы самокоррекции. Этот аспект программирования ИИ предназначен для постоянной настройки алгоритмов и обеспечения максимально точных результатов.
Почему так важен искусственный интеллект?
AI важен, потому что он может дать предприятиям представление об их деятельности, о котором они, возможно, не знали ранее, и потому, что в некоторых случаях ИИ может выполнять задачи лучше, чем люди.В частности, когда дело доходит до повторяющихся, детально-ориентированных задач, таких как анализ большого количества юридических документов для обеспечения правильного заполнения соответствующих полей, инструменты искусственного интеллекта часто выполняют задания быстро и с относительно небольшим количеством ошибок.
Это способствовало резкому росту эффективности и открыло двери для совершенно новых деловых возможностей для некоторых крупных предприятий. До нынешней волны искусственного интеллекта было трудно представить себе использование компьютерного программного обеспечения для подключения водителей к такси, но сегодня Uber стал одной из крупнейших компаний в мире, сделав именно это.Он использует сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать, когда людям, вероятно, понадобятся поездки в определенных областях, что помогает заранее вывести водителей на дорогу до того, как они понадобятся. В качестве другого примера, Google стал одним из крупнейших игроков для ряда онлайн-сервисов, используя машинное обучение, чтобы понять, как люди используют их сервисы, а затем улучшить их. В 2017 году генеральный директор компании Сундар Пичаи заявил, что Google будет действовать как компания, ориентированная на ИИ.
Сегодня крупнейшие и наиболее успешные предприятия используют ИИ для улучшения своей деятельности и получения преимущества перед конкурентами.
Какие преимущества и недостатки искусственного интеллекта?Искусственные нейронные сети и технологии искусственного интеллекта с глубоким обучением быстро развиваются, в первую очередь потому, что ИИ обрабатывает большие объемы данных намного быстрее и делает прогнозы более точными, чем это возможно для человека.
В то время как огромный объем данных, создаваемых ежедневно, может похоронить человека-исследователя, приложения ИИ, использующие машинное обучение, могут использовать эти данные и быстро превращать их в полезную информацию.На момент написания этой статьи основным недостатком использования ИИ является дороговизна обработки больших объемов данных, необходимых для программирования ИИ.
Преимущества
- Хорошо выполняет работу, ориентированную на детали;
- Сокращенное время для задач с большим объемом данных;
- Обеспечивает стабильные результаты; и
- виртуальных агентов на базе искусственного интеллекта всегда доступны.
Недостатки
- Дорогое удовольствие;
- Требуется глубокая техническая экспертиза;
- Ограниченный набор квалифицированных рабочих для создания инструментов искусственного интеллекта;
- Только знает, что было показано; и
- Неспособность переходить от одной задачи к другой.
AI можно разделить на слабые и сильные.
- Слабый ИИ, также известный как узкий ИИ, — это система ИИ, разработанная и обученная для выполнения конкретной задачи. Промышленные роботы и виртуальные персональные помощники, такие как Siri от Apple, используют слабый ИИ.
- Strong AI, также известный как общий искусственный интеллект (AGI), описывает программирование, которое может воспроизводить когнитивные способности человеческого мозга. Когда перед ней стоит незнакомая задача, сильная система ИИ может использовать нечеткую логику для применения знаний из одной области в другую и автономного поиска решения.Теоретически сильная программа искусственного интеллекта должна быть способна пройти как тест Тьюринга, так и тест китайской комнаты.
Аренд Хинтце, доцент кафедры интегративной биологии, информатики и инженерии в Университете штата Мичиган, объяснил в статье 2016 года, что ИИ можно разделить на четыре типа, начиная с специализированных интеллектуальных систем, широко используемых сегодня, и заканчивая разумными. системы, которых еще нет.Категории следующие:
- Тип 1: реактивные машины. Эти системы искусственного интеллекта не имеют памяти и зависят от конкретной задачи. Примером может служить Deep Blue, шахматная программа IBM, победившая Гарри Каспарова в 1990-х годах. Deep Blue может определять фигуры на шахматной доске и делать прогнозы, но, поскольку у него нет памяти, он не может использовать прошлый опыт для информирования будущих.
- Тип 2: Ограниченная память. У этих систем искусственного интеллекта есть память, поэтому они могут использовать прошлый опыт для принятия будущих решений.Так устроены некоторые функции принятия решений в беспилотных автомобилях.
- Тип 3: Теория разума. Теория разума — это психологический термин. Применительно к ИИ это означает, что система будет обладать социальным интеллектом, чтобы понимать эмоции. Этот тип ИИ сможет делать выводы о человеческих намерениях и предсказывать поведение, что является необходимым навыком для систем ИИ, чтобы стать неотъемлемыми членами человеческих команд.
- Тип 4: Самосознание. Системы искусственного интеллекта этой категории обладают чувством «я», которое придает им осознанность.Машины с самосознанием понимают свое текущее состояние. Такого типа ИИ пока не существует.
AI используется в различных технологиях. Вот шесть примеров:
- Автоматика. В сочетании с технологиями искусственного интеллекта инструменты автоматизации могут расширить объем и типы выполняемых задач. Примером является автоматизация роботизированных процессов (RPA), тип программного обеспечения, которое автоматизирует повторяющиеся задачи обработки данных на основе правил, которые традиционно выполняются людьми.В сочетании с машинным обучением и новыми инструментами ИИ RPA может автоматизировать большую часть корпоративных заданий, позволяя тактическим ботам RPA передавать информацию от ИИ и реагировать на изменения процессов.
- Машинное обучение. Это наука о том, как заставить компьютер работать без программирования. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое, говоря простым языком, можно рассматривать как автоматизацию прогнозной аналитики. Есть три типа алгоритмов машинного обучения:
- Обучение с учителем . Наборы данных помечены, чтобы можно было обнаруживать закономерности и использовать их для маркировки новых наборов данных.
- Обучение без учителя . Наборы данных не помечены и отсортированы по сходству или различию.
- Обучение с подкреплением . Наборы данных не маркируются, но после выполнения действия или нескольких действий система ИИ получает обратную связь.
- Машинное зрение. Эта технология дает машине возможность видеть.Машинное зрение фиксирует и анализирует визуальную информацию с помощью камеры, аналого-цифрового преобразования и цифровой обработки сигналов. Его часто сравнивают со зрением человека, но машинное зрение не связано биологией и может быть запрограммировано, например, видеть сквозь стены. Он используется в различных приложениях, от идентификации подписи до анализа медицинских изображений. Компьютерное зрение, сфокусированное на машинной обработке изображений, часто ассоциируется с машинным зрением.
- Обработка естественного языка (NLP). Это обработка человеческого языка компьютерной программой. Один из самых старых и наиболее известных примеров НЛП — это обнаружение спама, которое просматривает строку темы и текст электронного письма и определяет, является ли оно нежелательным. Современные подходы к НЛП основаны на машинном обучении. Задачи НЛП включают перевод текста, анализ тональности и распознавание речи.
- Робототехника. Эта область инженерии специализируется на разработке и производстве роботов. Роботы часто используются для выполнения задач, которые человеку сложно выполнять или выполнять постоянно.Например, роботы используются на сборочных линиях для производства автомобилей или НАСА для перемещения крупных объектов в космосе. Исследователи также используют машинное обучение для создания роботов, которые могут взаимодействовать в социальных сетях.
- Беспилотные автомобили. Автономные транспортные средства используют комбинацию компьютерного зрения, распознавания изображений и глубокого обучения для выработки автоматизированных навыков пилотирования транспортного средства, оставаясь на заданной полосе движения и избегая неожиданных препятствий, например пешеходов.
Искусственный интеллект появился на самых разных рынках. Вот девять примеров.
AI в здравоохранении. Самые большие ставки сделаны на улучшение результатов лечения пациентов и снижение затрат. Компании применяют машинное обучение, чтобы ставить более точные и быстрые диагнозы, чем люди. Одна из самых известных медицинских технологий — IBM Watson. Он понимает естественный язык и может отвечать на заданные ему вопросы.Система собирает данные о пациентах и другие доступные источники данных, чтобы сформировать гипотезу, которую затем представляет со схемой оценки достоверности. Другие приложения искусственного интеллекта включают использование онлайн-виртуальных помощников по здоровью и чат-ботов, которые помогают пациентам и клиентам здравоохранения находить медицинскую информацию, назначать встречи, понимать процесс выставления счетов и выполнять другие административные процессы. Множество технологий искусственного интеллекта также используется для прогнозирования, борьбы и понимания пандемий, таких как COVID-19.
AI в бизнесе.Алгоритмы машинного обучения интегрируются в платформы аналитики и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) для получения информации о том, как лучше обслуживать клиентов. Чат-боты были встроены в веб-сайты для немедленного обслуживания клиентов. Автоматизация рабочих мест также стала предметом обсуждения среди ученых и ИТ-аналитиков.
AI в образовании. AI может автоматизировать выставление оценок, давая преподавателям больше времени. Он может оценивать учащихся и адаптироваться к их потребностям, помогая им работать в своем собственном темпе.Преподаватели искусственного интеллекта могут предоставить студентам дополнительную поддержку, чтобы они не сбились с пути. И это может изменить то, где и как ученики учатся, возможно, даже заменив некоторых учителей.
AI в финансах. AI в приложениях для личных финансов, таких как Intuit Mint или TurboTax, разрушает финансовые учреждения. Подобные приложения собирают личные данные и предоставляют финансовые консультации. Другие программы, такие как IBM Watson, применялись в процессе покупки дома. Сегодня программное обеспечение искусственного интеллекта выполняет большую часть торговли на Уолл-стрит.
AI в законе. Процесс открытия — просеивание документов — в законе часто бывает непосильным для людей. Использование ИИ для автоматизации трудоемких процессов в юридической отрасли позволяет сэкономить время и улучшить обслуживание клиентов. Юридические фирмы используют машинное обучение для описания данных и прогнозирования результатов, компьютерное зрение для классификации и извлечения информации из документов и обработку естественного языка для интерпретации запросов на информацию.
AI в производстве. Производство находится в авангарде внедрения роботов в рабочий процесс. Например, промышленные роботы, которые когда-то были запрограммированы для выполнения отдельных задач и отделены от людей-рабочих, все чаще функционируют как коботы: более мелкие, многозадачные роботы, которые взаимодействуют с людьми и берут на себя ответственность за большее количество частей работы на складах, в производственных цехах. и другие рабочие места.
AI в банковском деле. Банки успешно используют чат-ботов, чтобы информировать своих клиентов об услугах и предложениях и обрабатывать транзакции, не требующие вмешательства человека.Виртуальные помощники AI используются для улучшения и сокращения затрат на соблюдение банковских правил. Банковские организации также используют ИИ, чтобы улучшить процесс принятия решений по кредитам, установить лимиты кредита и определить инвестиционные возможности.
ИИ на транспорте. Помимо фундаментальной роли ИИ в управлении автономными транспортными средствами, технологии ИИ используются на транспорте для управления движением, прогнозирования задержек рейсов и повышения безопасности и эффективности морских перевозок.
Безопасность. Искусственный интеллект и машинное обучение находятся в верхней части списка модных словечек, которые сегодня используют поставщики средств безопасности, чтобы выделить свои предложения. Эти термины также представляют собой действительно жизнеспособные технологии. Организации используют машинное обучение в программном обеспечении для управления информацией и событиями безопасности (SIEM) и связанных областях для обнаружения аномалий и выявления подозрительных действий, указывающих на угрозы. Анализируя данные и используя логику для выявления сходства с известным вредоносным кодом, ИИ может предоставлять оповещения о новых и возникающих атаках гораздо раньше, чем сотрудники-люди и предыдущие технологические итерации.Развивающиеся технологии играют большую роль в помощи организациям в отражении кибератак.
Расширенный интеллект против искусственного интеллектаНекоторые отраслевые эксперты считают, что термин искусственный интеллект слишком тесно связан с популярной культурой, и это вызвало у широкой публики невероятные ожидания относительно того, как ИИ изменит рабочее место и жизнь в целом.
- Расширенный интеллект. Некоторые исследователи и маркетологи надеются, что ярлык с расширенным интеллектом , имеющий более нейтральный оттенок, поможет людям понять, что большинство реализаций ИИ будет слабым, и просто улучшит продукты и услуги.Примеры включают автоматическое отображение важной информации в отчетах бизнес-аналитики или выделение важной информации в юридических документах.
- Искусственный интеллект. Истинный ИИ, или общий искусственный интеллект, тесно связан с концепцией технологической сингулярности — будущего, управляемого искусственным сверхразумом, который намного превосходит способность человеческого мозга понимать его или то, как он формирует нашу реальность. Это остается в сфере научной фантастики, хотя некоторые разработчики работают над этой проблемой.Многие считают, что такие технологии, как квантовые вычисления, могут сыграть важную роль в превращении ОИИ в реальность, и что мы должны зарезервировать использование термина ИИ для этого вида общего интеллекта.
Хотя инструменты ИИ представляют ряд новых функций для бизнеса, использование искусственного интеллекта также поднимает этические вопросы, потому что, к лучшему или худшему, система ИИ закрепит то, что она уже изучила.
Это может быть проблематично, потому что алгоритмы машинного обучения, которые лежат в основе многих самых передовых инструментов ИИ, настолько умны, насколько умны данные, которые они предоставляют при обучении. Поскольку человек выбирает, какие данные используются для обучения программы искусственного интеллекта, потенциальная возможность систематической ошибки машинного обучения является неотъемлемой и должна тщательно отслеживаться.
Всем, кто хочет использовать машинное обучение как часть реальных производственных систем, необходимо учитывать этику в своих процессах обучения ИИ и стремиться избегать предвзятости.Это особенно верно при использовании алгоритмов искусственного интеллекта, которые по своей сути необъяснимы в приложениях глубокого обучения и генеративных состязательных сетей (GAN).
Объяснимость — потенциальный камень преткновения для использования ИИ в отраслях, которые работают в соответствии со строгими нормативными требованиями. Например, финансовые учреждения в США действуют в соответствии с правилами, которые требуют от них объяснения своих решений о выдаче кредитов. Однако, когда решение об отказе в кредитовании принимается программированием ИИ, может быть трудно объяснить, как было принято решение, потому что инструменты ИИ, используемые для принятия таких решений, работают, выявляя тонкие корреляции между тысячами переменных.Когда процесс принятия решения не может быть объяснен, программа может называться ИИ черного ящика.
Эти компоненты составляют ответственное использование ИИ.Несмотря на потенциальные риски, в настоящее время существует несколько нормативных положений, регулирующих использование инструментов ИИ, а там, где законы действительно существуют, они обычно косвенно относятся к ИИ. Например, как упоминалось ранее, правила справедливого кредитования в Соединенных Штатах требуют, чтобы финансовые учреждения объясняли потенциальным клиентам решения о кредитовании. Это ограничивает степень, в которой кредиторы могут использовать алгоритмы глубокого обучения, которые по своей природе непрозрачны и не поддаются объяснению.
Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) устанавливает строгие ограничения на то, как предприятия могут использовать данные потребителей, что затрудняет обучение и функциональность многих приложений ИИ, ориентированных на потребителей.
В октябре 2016 года Национальный совет по науке и технологиям выпустил отчет, в котором рассматривалась потенциальная роль государственного регулирования в развитии ИИ, но не рекомендовалось рассматривать конкретное законодательство.
Создание законов, регулирующих ИИ, будет нелегким делом отчасти потому, что ИИ включает в себя множество технологий, которые компании используют для разных целей, а отчасти потому, что регулирование может происходить за счет прогресса и развития ИИ.Быстрая эволюция технологий искусственного интеллекта — еще одно препятствие для формирования значимого регулирования искусственного интеллекта. Технологические прорывы и новые приложения могут мгновенно сделать существующие законы устаревшими. Например, существующие законы, регулирующие конфиденциальность разговоров и записанных разговоров, не охватывают проблему, создаваемую голосовыми помощниками, такими как Amazon Alexa и Apple Siri, которые собирают, но не распространяют разговоры, — за исключением технологических групп компаний, которые используют его для улучшения машины. алгоритмы обучения.И, конечно же, законы, которые правительствам удается разработать для регулирования ИИ, не мешают преступникам использовать эту технологию со злым умыслом.
Когнитивные вычисления и ИИТермины AI и когнитивные вычисления иногда используются как взаимозаменяемые, но, вообще говоря, термин AI используется по отношению к машинам, которые заменяют человеческий интеллект, моделируя то, как мы воспринимаем, обучаемся, обрабатываем и реагируем на информацию в окружающей среде. .
Обозначение «когнитивные вычисления» используется в отношении продуктов и услуг, которые имитируют и улучшают процессы мышления человека.
Какова история искусственного интеллекта?Идея о неодушевленных предметах, наделенных разумом, существует с древних времен. Греческий бог Гефест изображался в мифах как выковывающий роботов-слуг из золота. Инженеры в Древнем Египте строили статуи богов, оживляемых священниками. На протяжении веков мыслители от Аристотеля до испанского теолога XIII века Рамона Лулля и Рене Декарта и Томаса Байеса использовали инструменты и логику своего времени для описания человеческих мыслительных процессов как символов, заложив основу для таких концепций искусственного интеллекта, как представление общих знаний.
Поддержка современной области искусственного интеллекта, с 1956 г. по настоящее время.Конец 19-го и первая половина 20-го веков явились началом фундаментальных работ, которые положили начало современному компьютеру. В 1836 году математик Кембриджского университета Чарльз Бэббидж и Августа Ада Байрон, графиня Лавлейс, изобрели первую конструкцию программируемой машины.
1940-е гг. Математик из Принстона Джон фон Нейман разработал архитектуру компьютера с хранимыми программами — идею о том, что компьютерная программа и данные, которые она обрабатывает, могут храниться в памяти компьютера .А Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс заложили основу нейронных сетей.
1950-е гг. С появлением современных компьютеров ученые смогли проверить свои идеи о машинном интеллекте. Один из методов определения наличия у компьютера интеллекта был разработан британским математиком и взломщиком кодов времен Второй мировой войны Аланом Тьюрингом. Тест Тьюринга был сосредоточен на способности компьютера обмануть следователей, заставив поверить в то, что его ответы на их вопросы были сделаны человеком.
1956. Считается, что современная область искусственного интеллекта началась в этом году во время летней конференции в Дартмутском колледже. В конференции, спонсируемой Агентством перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA), приняли участие 10 известных деятелей в этой области, в том числе пионеры искусственного интеллекта Марвин Мински, Оливер Селфридж и Джон Маккарти, которому приписывают введение термина искусственный интеллект . Также присутствовали Аллен Ньюэлл, ученый-компьютерщик, и Герберт А.Саймон, экономист, политолог и когнитивный психолог, представил свою новаторскую программу Logic Theorist, компьютерную программу, способную доказывать определенные математические теоремы и названную первой программой ИИ.
1950-х и 1960-х годов. После конференции Дартмутского колледжа лидеры молодой области искусственного интеллекта предсказали, что искусственный интеллект, эквивалентный человеческому мозгу, не за горами, что получит серьезную поддержку со стороны правительства и отрасли.Действительно, почти 20 лет хорошо финансируемых фундаментальных исследований привели к значительному прогрессу в области искусственного интеллекта: например, в конце 1950-х годов Ньюэлл и Саймон опубликовали алгоритм решения общих проблем (GPS), который не позволял решать сложные проблемы, но заложил основы для разработка более сложных когнитивных архитектур; Маккарти разработал Lisp, язык программирования ИИ, который используется до сих пор. В середине 1960-х профессор Массачусетского технологического института Джозеф Вайценбаум разработал ELIZA, раннюю программу обработки естественного языка, которая заложила основу для сегодняшних чат-ботов.
1970-е и 1980-е годы. Но достижение общего искусственного интеллекта оказалось неуловимым, не неизбежным, ему мешали ограничения компьютерной обработки и памяти, а также сложность проблемы. Правительство и корпорации отказались от поддержки исследований искусственного интеллекта, что привело к периоду бездействия, который длился с 1974 по 1980 год и был известен как первая «зима искусственного интеллекта». В 1980-х годах исследования методов глубокого обучения и внедрение в отрасли экспертных систем Эдварда Фейгенбаума вызвали новую волну энтузиазма в области ИИ, за которой последовал еще один крах государственного финансирования и поддержки отрасли.Вторая зима AI продлилась до середины 1990-х годов.
С 1990-х по сегодняшний день. Увеличение вычислительной мощности и всплеск данных вызвали в конце 1990-х годов возрождение ИИ, которое продолжается и по сей день. Последнее внимание к ИИ привело к прорыву в обработке естественного языка, компьютерном зрении, робототехнике, машинном обучении, глубоком обучении и многом другом. Более того, ИИ становится все более ощутимым, приводя в действие автомобили, диагностируя болезни и укрепляя свою роль в массовой культуре.В 1997 году Deep Blue от IBM победил российского гроссмейстера Гарри Каспарова, став первой компьютерной программой, победившей чемпиона мира по шахматам. Четырнадцать лет спустя компания IBM Watson очаровала публику, когда победила двух бывших чемпионов на игровом шоу Jeopardy !. Совсем недавно историческое поражение 18-кратного чемпиона мира по Го Ли Седола от AlphaGo из Google DeepMind ошеломило сообщество Го и стало важной вехой в развитии интеллектуальных машин.
AI как услугаПоскольку затраты на оборудование, программное обеспечение и персонал для ИИ могут быть высокими, многие поставщики включают компоненты ИИ в свои стандартные предложения или предоставляют доступ к платформам «искусственный интеллект как услуга» (AIaaS).AIaaS позволяет отдельным лицам и компаниям экспериментировать с ИИ для различных бизнес-целей и пробовать различные платформы, прежде чем брать на себя обязательства.
Популярные облачные предложения AI включают следующее:
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект использует компьютеры и машины для имитации способности человеческого разума решать проблемы и принимать решения.
Что такое искусственный интеллект?
Хотя за последние несколько десятилетий появилось несколько определений искусственного интеллекта (ИИ), Джон Маккарти предлагает следующее определение в этой статье 2004 года (PDF, 106 КБ) (ссылка находится за пределами IBM): «Это наука и инженерия. создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.Это связано с аналогичной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но ИИ не должен ограничиваться биологически наблюдаемыми методами ».
Однако за десятилетия до этого определения зарождение разговора об искусственном интеллекте было обозначено основополагающей работой Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» (PDF, 89,8 КБ) (ссылка находится за пределами IBM), которая была опубликована в 1950 году. В этой статье Тьюринг, которого часто называют «отцом информатики», задает следующий вопрос: «Могут ли машины думать?» Оттуда он предлагает тест, теперь известный как «Тест Тьюринга», в котором человек-следователь пытается различить компьютерный и человеческий текстовый ответ.Хотя этот тест подвергся тщательной проверке с момента его публикации, он остается важной частью истории ИИ, а также постоянной концепцией в философии, поскольку он использует идеи, связанные с лингвистикой.
Стюарт Рассел и Питер Норвиг затем приступили к публикации «Искусственный интеллект: современный подход» (ссылка находится за пределами IBM), став одним из ведущих учебников по изучению ИИ. В нем они углубляются в четыре потенциальные цели или определения ИИ, который различает компьютерные системы на основе рациональности и мышления и против.действующий:
Человеческий подход:
- Системы, мыслящие как люди
- Системы, действующие как люди
Идеальный подход:
- Системы, мыслящие рационально
- Системы, которые действуют рационально
Определение Алана Тьюринга подпадало бы под категорию «систем, которые действуют как люди».
В своей простейшей форме искусственный интеллект — это область, которая объединяет информатику и надежные наборы данных для решения проблем.Он также включает в себя подобласти машинного обучения и глубокого обучения, которые часто упоминаются в связи с искусственным интеллектом. Эти дисциплины состоят из алгоритмов искусственного интеллекта, которые стремятся создать экспертные системы, которые делают прогнозы или классификации на основе входных данных.
Сегодня все еще много шумихи окружает развитие ИИ, которое ожидается от любой новой появляющейся на рынке технологии. Как отмечалось в цикле ажиотажа Gartner (ссылка находится за пределами IBM), такие инновационные продукты, как беспилотные автомобили и личные помощники, следуют «типичному прогрессу инноваций, от чрезмерного энтузиазма через период разочарования до окончательного понимания актуальности и роли инновации. на рынке или в домене.Как отмечает здесь (01:08:15) (ссылка находится за пределами IBM) Лекс Фридман в своей лекции в Массачусетском технологическом институте в 2019 году, мы находимся на пике завышенных ожиданий, приближаясь к минимуму разочарования.
По мере того, как разговоры об этике ИИ возникают, мы можем начать видеть первые проблески впадины разочарования. Чтобы узнать больше о позиции IBM в обсуждении этики ИИ, читайте здесь.
Типы искусственного интеллекта — слабый ИИ против сильного ИИ
Слабый ИИ, также называемый Узким ИИ или Искусственным Узким Интеллектом (ANI), — это ИИ, обученный и ориентированный на выполнение определенных задач.Слабый ИИ управляет большей частью ИИ, который нас окружает сегодня. «Узкий» может быть более точным описанием этого типа ИИ, поскольку он совсем не слабый; он поддерживает некоторые очень надежные приложения, такие как Apple Siri, Amazon Alexa, IBM Watson и автономные транспортные средства.
Strong AI состоит из общего искусственного интеллекта (AGI) и искусственного суперинтеллекта (ASI). Общий искусственный интеллект (AGI) или общий ИИ — это теоретическая форма ИИ, в которой машина будет иметь интеллект, равный человеческому; у него будет самосознание, способное решать проблемы, учиться и планировать будущее.Искусственный суперинтеллект (ИСИ), также известный как суперинтеллект, превзойдет интеллект и способности человеческого мозга. Хотя сильный ИИ все еще полностью теоретический, и сегодня нет практических примеров, это не означает, что исследователи ИИ также не изучают возможности его развития. Между тем, лучшие примеры ИСИ могут быть взяты из научной фантастики, например, HAL, сверхчеловеческий, мошеннический компьютерный помощник из 2001: Космическая одиссея.
Глубокое обучение и машинное обучение
Поскольку глубокое обучение и машинное обучение обычно используются как взаимозаменяемые, стоит отметить нюансы между ними.Как упоминалось выше, как глубокое обучение, так и машинное обучение являются подразделами искусственного интеллекта, а глубокое обучение на самом деле является подразделом машинного обучения.
Глубокое обучение на самом деле состоит из нейронных сетей. «Глубокое» в глубоком обучении относится к нейронной сети, состоящей из более чем трех слоев, включая входные и выходные данные, и может считаться алгоритмом глубокого обучения. Обычно это представлено на следующей диаграмме:
Глубокое обучение и машинное обучение отличаются друг от друга тем, как обучается каждый алгоритм.Глубокое обучение автоматизирует большую часть процесса извлечения признаков, устраняя необходимость ручного вмешательства человека и позволяя использовать большие наборы данных. Вы можете думать о глубоком обучении как о «масштабируемом машинном обучении», как отметил Лекс Фридман в той же лекции MIT сверху. Классическое или «неглубокое» машинное обучение больше зависит от вмешательства человека. Специалисты-люди определяют иерархию функций, чтобы понять различия между входными данными, обычно для изучения требуются более структурированные данные.
«Глубокое» машинное обучение может использовать помеченные наборы данных, также известные как контролируемое обучение, для информирования своего алгоритма, но для этого не обязательно нужен помеченный набор данных. Он может принимать неструктурированные данные в необработанном виде (например, текст, изображения) и может автоматически определять иерархию функций, которые различают разные категории данных друг от друга. В отличие от машинного обучения, для обработки данных не требуется вмешательства человека, что позволяет нам масштабировать машинное обучение более интересными способами.
Приложения искусственного интеллекта
Сегодня существует множество реальных приложений систем ИИ. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных примеров:
- Распознавание речи: Оно также известно как автоматическое распознавание речи (ASR), компьютерное распознавание речи или преобразование речи в текст, и это возможность, которая использует обработку естественного языка (NLP) для преобразования человеческой речи в письменный формат. Многие мобильные устройства включают в свои системы распознавание речи для голосового поиска — e.грамм. Siri или сделайте текстовые сообщения более доступными.
- Служба поддержки клиентов: Виртуальные онлайн-агенты заменяют агентов-людей на пути к клиенту. Они отвечают на часто задаваемые вопросы (FAQ) по таким темам, как доставка, или предоставляют индивидуальные советы, предлагают перекрестные продажи продуктов или предлагают размеры для пользователей, изменяя наше представление о взаимодействии с клиентами на веб-сайтах и в социальных сетях. Примеры включают ботов для обмена сообщениями на сайтах электронной коммерции с виртуальными агентами, приложения для обмена сообщениями, такие как Slack и Facebook Messenger, а также задачи, обычно выполняемые виртуальными помощниками и голосовыми помощниками.
- Компьютерное зрение: Эта технология искусственного интеллекта позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входов, и на основе этих входных данных они могут принимать меры. Эта способность давать рекомендации отличает его от задач распознавания изображений. Компьютерное зрение, основанное на сверточных нейронных сетях, находит применение в создании тегов для фотографий в социальных сетях, рентгенологической визуализации в здравоохранении и самоуправляемых автомобилях в автомобильной промышленности.
- Механизмы рекомендаций: Используя прошлые данные о поведении потребления, алгоритмы ИИ могут помочь выявить тенденции данных, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий перекрестных продаж. Это используется для предоставления клиентам соответствующих рекомендаций по надстройке в процессе оформления заказа для интернет-магазинов.
- Автоматизированная торговля акциями: Созданные для оптимизации портфелей акций, высокочастотные торговые платформы на базе искусственного интеллекта совершают тысячи или даже миллионы сделок в день без вмешательства человека.
История искусственного интеллекта: основные даты и названия
Идея «машины, которая думает» восходит к древней Греции. Но с момента появления электронных вычислений (и относительно некоторых тем, обсуждаемых в этой статье) важные события и вехи в развитии искусственного интеллекта включают следующее:
- 1950: Алан Тьюринг издает Computing Machinery and Intelligence. В своей статье Тьюринг, известный тем, что взломал нацистский код ENIGMA во время Второй мировой войны, предлагает ответить на вопрос «могут ли машины думать?» и вводит тест Тьюринга, чтобы определить, может ли компьютер продемонстрировать тот же интеллект (или результаты того же интеллекта), что и человек.С тех пор ценность теста Тьюринга обсуждается.
- 1956: Джон Маккарти вводит термин «искусственный интеллект» на первой в истории конференции по искусственному интеллекту в Дартмутском колледже. (Маккарти изобрел язык Лисп.) Позже в том же году Аллен Ньюэлл, Дж.К. Шоу и Герберт Саймон создали Logic Theorist, первую в истории программу для искусственного интеллекта.
- 1967: Фрэнк Розенблатт создает Mark 1 Perceptron, первый компьютер, основанный на нейронной сети, которая «училась» методом проб и ошибок.Всего год спустя Марвин Мински и Сеймур Пейперт публикуют книгу под названием Perceptrons , которая становится одновременно знаковой работой по нейронным сетям и, по крайней мере, на время, аргументом против будущих исследовательских проектов нейронных сетей.
- 1980-е: Нейронные сети, которые используют алгоритм обратного распространения ошибки для обучения, широко используются в приложениях искусственного интеллекта.
- 1997: IBM Deep Blue побеждает тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в шахматном матче (и матче-реванше).
- 2011: IBM Watson побеждает чемпионов Кена Дженнингса и Брэда Раттера на Jeopardy!
- 2015: Суперкомпьютер Minwa от Baidu использует особый вид глубокой нейронной сети, называемой сверточной нейронной сетью, для идентификации и категоризации изображений с более высокой точностью, чем у обычного человека.
- 2016: Программа DeepMind AlphaGo, работающая на глубокой нейронной сети, побеждает Ли Содола, чемпиона мира по игре в го, в матче из пяти игр.Победа значительна, учитывая огромное количество возможных ходов по ходу игры (более 14,5 триллионов всего за четыре хода!). Позже Google приобрел DeepMind за 400 миллионов долларов США.
Искусственный интеллект и IBM Cloud
IBM является лидером в продвижении технологий на основе искусственного интеллекта для предприятий и является пионером в области систем машинного обучения будущего для различных отраслей. Основываясь на десятилетиях исследований в области искусственного интеллекта, многолетнем опыте работы с организациями любого размера и извлеченных из более чем 30 000 взаимодействий с IBM Watson, IBM разработала лестницу искусственного интеллекта для успешного развертывания искусственного интеллекта:
- Собрать: Упрощение сбора данных и доступность.
- Организовать: Создание основы для бизнес-аналитики.
- Анализировать: Создание масштабируемых и надежных систем на основе искусственного интеллекта.
- Infuse: Интеграция и оптимизация систем в рамках всей бизнес-структуры.
- Модернизация: Перенос приложений и систем искусственного интеллекта в облако.
IBM Watson предоставляет предприятиям инструменты искусственного интеллекта, необходимые для преобразования их бизнес-систем и рабочих процессов, при этом значительно улучшая автоматизацию и эффективность.Для получения дополнительной информации о том, как IBM может помочь вам завершить ваш путь к искусственному интеллекту, изучите портфель управляемых услуг и решений IBM
.Зарегистрируйтесь в IBMid и создайте свою учетную запись IBM Cloud.
Где машины могут заменить людей — и где они не могут (пока)
Поскольку технологии автоматизации , такие как машинное обучение и робототехника, играют все более важную роль в повседневной жизни, неудивительно, что их потенциальное влияние на рабочее место стало основным предметом исследований и общественного внимания.Дискуссия имеет тенденцию к манихейской игре в догадки: какие рабочие места заменят машины?
На самом деле, как показали наши исследования, в этой истории больше нюансов. Хотя автоматизация полностью устранит очень немногие профессии в следующем десятилетии, она затронет части почти всех рабочих мест в большей или меньшей степени, в зависимости от типа работы, которую они влекут за собой. Автоматизация, выходящая сегодня за рамки рутинной производственной деятельности, может, по крайней мере, с точки зрения ее технической осуществимости, трансформировать такие секторы, как здравоохранение и финансы, которые требуют значительной доли интеллектуального труда.
Видео
От научной фантастики к бизнес-фактамМайкл Чуи из McKinsey объясняет, как автоматизация меняет работу.
Эти выводы основаны на нашем подробном анализе более 2000 видов трудовой деятельности для более чем 800 профессий. Используя данные Бюро статистики труда США и O * Net, мы количественно оценили как количество времени, затрачиваемое на эти действия в экономике США, так и техническую осуществимость автоматизации каждого из них.Полные результаты, которые появятся в начале 2017 года, будут включать в себя несколько других стран, но мы опубликовали некоторые первоначальные результаты в конце прошлого года, а сейчас мы работаем над дополнительными промежуточными результатами.
В прошлом году мы показали, что продемонстрированные в настоящее время технологии могут автоматизировать 45 процентов видов деятельности, за выполнение которых людям платят, и что около 60 процентов всех профессий могут обеспечить автоматизацию 30 или более процентов составляющих их деятельности, опять же с помощью технологий, доступных сегодня. В этой статье мы исследуем техническую осуществимость с использованием продемонстрированных в настоящее время технологий автоматизации трех групп профессиональной деятельности: наиболее восприимчивых, менее восприимчивых и наименее восприимчивых к автоматизации.В рамках каждой категории мы обсуждаем секторы и профессии, в которых роботы и другие машины с наибольшей — и наименьшей — вероятностью будут заменять те виды деятельности, которые люди в настоящее время выполняют. Ближе к концу статьи мы обсудим, как развивающиеся технологии, такие как генерация естественного языка, могут изменить мировоззрение, а также некоторые последствия для руководителей высшего звена, которые возглавляют все более автоматизированные предприятия.
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Понимание потенциала автоматизации
Обсуждая автоматизацию, мы имеем в виду потенциал того, что данное действие может быть автоматизировано путем принятия продемонстрированных в настоящее время технологий, то есть, является ли автоматизация этой деятельности технически осуществимой . Каждое занятие состоит из нескольких видов деятельности, каждый из которых имеет разную степень технической осуществимости.На Приложении 1 перечислены семь выявленных нами групп деятельности высшего уровня. Например, занятия в розничной торговле включают такие действия, как сбор или обработка данных, взаимодействие с покупателями и настройка демонстрации товаров (что мы классифицируем как физическое перемещение в предсказуемой среде). Поскольку все эти составляющие виды деятельности обладают разным потенциалом автоматизации, мы делаем общую оценку для сектора, исследуя время, которое рабочие тратят на каждое из них в течение рабочей недели.
Приложение 1
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Техническая осуществимость является необходимым предварительным условием для автоматизации, но не полным предиктором того, что деятельность будет автоматизирована. Второй фактор, который следует учитывать, — это стоимость разработки и развертывания как аппаратного, так и программного обеспечения для автоматизации.Стоимость рабочей силы и связанная с ней динамика спроса и предложения представляют собой третий фактор: если рабочих много и они значительно дешевле, чем автоматизация, это может быть решающим аргументом против нее. Четвертый фактор, который следует учитывать, — это выгоды, выходящие за рамки замещения рабочей силы, включая более высокий уровень выпуска, лучшее качество и меньшее количество ошибок. Часто они больше, чем затраты на рабочую силу. Также необходимо взвесить нормативные и общественные вопросы, такие как степень приемлемости машин в любой конкретной обстановке.Теоретически робот может заменить, например, некоторые функции медсестры. Но на данный момент перспектива того, что это действительно может произойти очень заметным образом, может оказаться неприятной для многих пациентов, ожидающих контакта с людьми. Возможность автоматизации закрепиться в секторе или профессии отражает тонкое взаимодействие между этими факторами и компромиссы между ними.
Даже когда машины берут на себя часть человеческой деятельности в какой-либо профессии, это не обязательно означает конец работы в этой сфере деятельности.Напротив, их количество иногда увеличивается в профессиях, которые были частично автоматизированы, потому что общий спрос на их оставшиеся виды деятельности продолжает расти. Например, широкомасштабное развертывание сканеров штрих-кода и связанных с ними систем кассовых терминалов в Соединенных Штатах в 1980-х годах снизило затраты на рабочую силу в расчете на один магазин примерно на 4,5 процента, а стоимость покупаемых потребителями продуктов питания — на 1,4 процента. Это также позволило ввести ряд нововведений, в том числе увеличить рекламные акции.Но кассиры по-прежнему нужны; фактически, их занятость росла в среднем более чем на 2 процента в период с 1980 по 2013 год.
Хотите узнать больше о Глобальном институте McKinsey?Самые автоматизируемые действия
Почти пятая часть времени, проводимого на рабочих местах в США, связана с физическими упражнениями или работой с механизмами в предсказуемой среде: рабочие выполняют определенные действия в хорошо известных условиях, где изменения относительно легко предвидеть.Мы оцениваем техническую осуществимость автоматизации таких действий за счет адаптации и внедрения доступных в настоящее время технологий в 78 процентов, что является высшим из семи наших категорий верхнего уровня (Приложение 2). Поскольку предсказуемая физическая активность занимает видное место в таких секторах, как производство, общественное питание и жилье, а также розничная торговля, они наиболее подвержены автоматизации, основанной только на технических соображениях.
Приложение 2
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]В производстве, например, выполнение физических действий или работа с оборудованием в предсказуемой среде составляет одну треть общего времени рабочих. Деятельность варьируется от упаковки продукции до погрузки материалов на производственное оборудование, сварки и обслуживания оборудования. Из-за преобладания такой предсказуемой физической работы около 59 процентов всей производственной деятельности можно автоматизировать с учетом технических соображений.Однако за общей технической осуществимостью скрываются значительные расхождения. В производстве, например, 90 процентов того, что делают сварщики, резаки, паяльные машины и паяльные машины, имеют технический потенциал для автоматизации, но для представителей службы поддержки клиентов этот потенциал составляет менее 30 процентов. Потенциал также варьируется в зависимости от компании. Наша работа с производителями позволяет выявить широкий диапазон уровней принятия — от компаний с непоследовательным или незначительным использованием автоматизации до весьма опытных пользователей.
Производство, при всем его техническом потенциале, является лишь вторым наиболее легко автоматизируемым сектором экономики США. Сектор услуг занимает первое место: жилье и общественное питание, где почти половина всего рабочего времени связана с предсказуемой физической активностью и работой оборудования, включая приготовление, приготовление или подачу еды; уборка помещений для приготовления пищи; приготовление горячих и холодных напитков; и сбор грязной посуды. Согласно нашему анализу, 73% работ, выполняемых в сфере общественного питания и быта, могут быть автоматизированы по техническим причинам.
Кое-что из этого потенциала знакомо. Например, автоматы или автоматизированные кафетерии используются уже давно. Теперь рестораны тестируют новые, более сложные концепции, такие как самообслуживание или даже роботизированные серверы. Такие решения, как робот для приготовления гамбургеров Momentum Machines, который, как сообщается, может собирать и готовить 360 гамбургеров в час, могут автоматизировать ряд операций по приготовлению и приготовлению пищи. Но хотя технический потенциал для их автоматизации может быть высоким, экономическое обоснование должно учитывать как преимущества, так и затраты на автоматизацию, а также динамику предложения рабочей силы, о которой говорилось ранее.Для некоторых из этих видов деятельности текущие ставки заработной платы являются одними из самых низких в Соединенных Штатах, что отражает как требуемые навыки, так и размер имеющейся рабочей силы. Поскольку сотрудники ресторана, которые готовят, зарабатывают в среднем около 10 долларов в час, экономическое обоснование, основанное исключительно на сокращении затрат на рабочую силу, может быть неубедительным.
Розничная торговля — еще один сектор с высоким техническим потенциалом для автоматизации. По нашим оценкам, 53% его деятельности можно автоматизировать, хотя, как и в производстве, многое зависит от конкретной профессии в секторе.Например, розничные торговцы могут воспользоваться преимуществами эффективного, основанного на технологиях управления запасами и логистики. Объекты упаковки для отгрузки и складирования товаров являются одними из наиболее частых физических действий в розничной торговле, и они имеют высокий технический потенциал для автоматизации. То же самое и с ведением учета продаж, сбором информации о клиентах или продуктах и другими действиями по сбору данных. Но розничная торговля также требует когнитивных и социальных навыков. Консультирование клиентов, какие куски мяса или обувь какого цвета покупать, требует рассудительности и эмоционального интеллекта.Мы подсчитали, что 47 процентов деятельности розничных продавцов могут быть автоматизированы с технической точки зрения — это намного меньше, чем 86 процентов, которые возможны для бухгалтеров, бухгалтеров и аудиторов в этом секторе.
Однако, как мы отметили выше, то, что деятельность может быть автоматизирована, не означает, что это произойдет — здесь играют роль более широкие экономические факторы. Работа бухгалтеров, бухгалтеров и ревизоров, например, требует навыков и обучения, поэтому их меньше, чем обычных поваров.Но операции, которые они выполняют, обходятся дешевле для автоматизации, требуя в основном программного обеспечения и базового компьютера.
Подобные соображения привели к наблюдаемой тенденции к более высокому уровню автоматизации для действий, типичных для некоторых рабочих мест со средней квалификацией, например, при сборе и обработке данных. По мере развития возможностей автоматизации рабочие места с более высокой квалификацией, вероятно, будут автоматизировать со все более высокой скоростью.
Тепловая карта на Приложении 3 подчеркивает широкие различия в возможностях автоматизации как в отдельных секторах, так и для различных видов деятельности внутри них.
Приложение 3
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Виды деятельности и отрасли в среднем диапазоне для автоматизации
По всем профессиям в экономике США одна треть времени, проводимого на рабочем месте, связана со сбором и обработкой данных.Оба вида деятельности имеют технический потенциал автоматизации, превышающий 60 процентов. Давным-давно многие компании автоматизировали такие действия, как администрирование закупок, обработка платежных ведомостей, расчет потребностей в материалах и ресурсах, создание счетов-фактур и использование штрих-кодов для отслеживания потоков материалов. Но по мере развития технологий компьютеры помогают увеличивать масштабы и качество этой деятельности. Например, ряд компаний теперь предлагают решения, которые автоматизируют ввод бумажных счетов и счетов в формате PDF в компьютерные системы или даже обработку заявок на получение кредита.И не только работники начального уровня или низкооплачиваемые клерки собирают и обрабатывают данные; люди, чей годовой доход превышает 200 000 долларов, также тратят на эти дела около 31 процента своего времени.
Финансовые услуги и страхование являются одним из примеров этого явления. Мир финансов полагается на профессиональный опыт: биржевые трейдеры и инвестиционные банкиры живут своим умом. Тем не менее, около 50 процентов всего рабочего времени сотрудников в сфере финансов и страхования посвящено сбору и обработке данных, в которых высок технический потенциал автоматизации.Агенты по продажам страховых услуг собирают информацию о клиентах или продуктах, а страховщики проверяют точность записей. Агенты по продаже ценных бумаг и финансовые агенты готовят договоры купли-продажи или другие контракты. Банковские служащие проверяют достоверность финансовых данных.
В результате финансовый сектор обладает техническим потенциалом для автоматизации операций, отнимающих 43 процента рабочего времени его сотрудников. Опять же, у одних профессий потенциал намного выше, чем у других. Например, по нашим оценкам, ипотечные брокеры тратят до 90 процентов своего времени на обработку заявок.Внедрение более сложных процессов проверки документов и кредитных заявок могло бы уменьшить эту долю до чуть более 60 процентов. Это освободило бы консультантов по ипотеке, чтобы они могли уделять больше времени консультированию клиентов, а не рутинной обработке. И заказчик, и ипотечное учреждение приобретают большую ценность.
Другие виды деятельности, находящиеся в среднем диапазоне технических возможностей автоматизации, включают большие объемы физической активности или работу оборудования в непредсказуемых средах.Эти виды деятельности составляют значительную часть работы в таких секторах, как сельское хозяйство, лесоводство и строительство, а также могут быть обнаружены во многих других секторах.
Примеры включают использование крана на строительной площадке, оказание медицинской помощи в качестве службы быстрого реагирования, сбор мусора в общественных местах, установку материалов и оборудования для учебных классов и заправку кроватей в гостиничных номерах. Последние два вида деятельности непредсказуемы в основном потому, что окружающая среда постоянно меняется. Школьники оставляют сумки, книги и пальто наугад.Точно так же в гостиничном номере разные гости бросают подушки в разные места, могут оставлять или не оставлять одежду на своих кроватях и по-разному загромождать пространство на полу.
Эти действия, требующие большей гибкости, чем те, которые выполняются в предсказуемой среде, сейчас труднее автоматизировать с помощью продемонстрированных в настоящее время технологий: их потенциал автоматизации составляет 25 процентов. Если технологии будут развиваться, чтобы справляться с непредсказуемыми средами так же легко, как и с предсказуемыми, потенциал автоматизации подскочит до 67 процентов.Уже сейчас некоторые виды деятельности в менее предсказуемых условиях в сельском хозяйстве и строительстве (например, оценка качества урожая, измерение материалов или перевод чертежей в рабочие требования) более восприимчивы к автоматизации.
Деятельность с низким техническим потенциалом для автоматизации
Сложнее всего автоматизировать с помощью доступных в настоящее время технологий те виды деятельности, которые связаны с управлением и развитием людей (потенциал автоматизации 9 процентов) или с применением опыта для принятия решений, планирования или творческой работы (18 процентов).Эти действия, часто называемые интеллектуальными работами, могут быть такими же разнообразными, как программирование программного обеспечения, создание меню или написание рекламных материалов. На данный момент компьютеры отлично справляются с четко определенными действиями, такими как оптимизация маршрутов грузовых автомобилей, но люди по-прежнему должны определять правильные цели, интерпретировать результаты или обеспечивать проверки здравого смысла для решений. Важность человеческого взаимодействия очевидна в двух секторах, которые пока имеют относительно низкий технический потенциал для автоматизации: здравоохранение и образование.
Может ли машина делать вашу работу?Изучите наш исчерпывающий набор данных на Tableau Public.
В целом, здравоохранение имеет технический потенциал для автоматизации около 36 процентов, но этот потенциал ниже для специалистов здравоохранения, чья повседневная деятельность требует опыта и прямого контакта с пациентами. Например, по нашим оценкам, менее 30 процентов деятельности дипломированной медсестры можно автоматизировать только по техническим соображениям.Для стоматологов-гигиенистов эта доля снижается до 13 процентов.
Тем не менее, некоторые виды деятельности в области здравоохранения, включая приготовление пищи в больницах и введение не внутривенных лекарств, можно было бы автоматизировать, если бы применяемые в настоящее время технологии были адаптированы. Сбор данных, на который также приходится значительная часть рабочего времени в секторе, также может стать более автоматизированным. Например, помощники медсестры тратят около двух третей своего времени на сбор информации о здоровье.Даже некоторые из более сложных действий, выполняемых врачами, такие как введение анестезии во время простых процедур или считывание рентгеновских снимков, имеют технический потенциал для автоматизации.
Из всех рассмотренных нами секторов техническая осуществимость автоматизации самая низкая в образовании, по крайней мере, на данный момент. Безусловно, цифровые технологии меняют эту сферу, о чем свидетельствуют бесчисленные классы и обучающие материалы, доступные в Интернете. Тем не менее, суть обучения заключается в глубоком опыте и сложном взаимодействии с другими людьми.Вместе эти две категории — наименее автоматизированные из семи, определенных на первой выставке — составляют около половины деятельности в секторе образования.
Даже в этом случае 27% образовательных мероприятий — в основном те, которые происходят вне класса или в сторонке — могут быть автоматизированы с помощью продемонстрированных технологий. Дворники и уборщики, например, убирают и следят за помещениями здания. Повара готовят и подают школьную еду. Помощники по административным вопросам ведут инвентарный учет и информацию о персонале.Автоматизация этих действий по сбору и обработке данных может помочь снизить рост административных расходов на образование и снизить его стоимость без ущерба для его качества.
Взгляд вперед
По мере развития технологий робототехника и машинное обучение будут все больше проникать в те виды деятельности, которые сегодня имеют лишь низкий технический потенциал для автоматизации. Новые методы, например, обеспечивают более безопасное и расширенное физическое сотрудничество между роботами и людьми в условиях, которые сейчас считаются непредсказуемыми.Эти разработки могут позволить автоматизировать больше операций в таких секторах, как строительство. Искусственный интеллект можно использовать для проектирования компонентов в инженерных отраслях.
Один из крупнейших технологических прорывов произошел бы, если бы машины развили понимание естественного языка наравне со средней производительностью человека, то есть если бы компьютеры получили способность распознавать концепции в повседневном общении между людьми. В розничной торговле такое развитие естественного языка увеличит технический потенциал автоматизации с 53 процентов всего рабочего времени до 60 процентов.В финансах и страховании скачок будет еще больше — с 43 до 66 процентов. В здравоохранении тоже, хотя мы не верим, что продемонстрированные в настоящее время технологии могут выполнять все действия, необходимые для диагностики и лечения пациентов, технологии со временем станут более эффективными. Возможно, роботы еще не чистят вам зубы и не учат ваших детей, но это не значит, что они не будут этого делать в будущем.
Однако, как указывалось вначале, простого рассмотрения технического потенциала автоматизации недостаточно для оценки того, сколько из этого будет происходить в конкретных видах деятельности.Фактический уровень будет отражать взаимодействие технического потенциала, выгод и затрат (или экономического обоснования), динамики спроса и предложения рабочей силы, а также различных нормативных и социальных факторов, связанных с приемлемостью.
Повышение уровня автоматизации предприятий
Автоматизация может преобразовать рабочее место для всех, включая высшее руководство. Быстрое развитие технологий может сделать использование ее потенциала и избежание ловушек особенно сложным. В некоторых отраслях, например в розничной торговле, автоматизация уже меняет характер конкуренции.Например, игроки электронной коммерции конкурируют с традиционными розничными торговцами, используя как физическую автоматизацию (например, роботов на складах), так и автоматизацию интеллектуальной работы (включая алгоритмы, которые предупреждают покупателей о товарах, которые они могут захотеть купить). В горнодобывающей промышленности автономные системы транспортировки, которые транспортируют руду внутри шахт более безопасно и эффективно, чем это делают люди-операторы, также могут значительно повысить производительность.
Руководители высшего звена должны будут прежде всего определить, где автоматизация могла бы преобразовать их собственные организации, а затем разработать план перехода на новые бизнес-процессы, поддерживаемые автоматизацией.Тепловая карта потенциальных действий по автоматизации в компаниях может помочь направить, определить и расставить приоритеты для потенциальных процессов и действий, которые могут быть преобразованы. Как мы уже отмечали, ключевой вопрос будет заключаться в том, где и как разблокировать ценность, учитывая стоимость замены человеческого труда машинами. Большинство преимуществ может быть получено не за счет снижения затрат на рабочую силу, а за счет повышения производительности за счет уменьшения количества ошибок, повышения производительности и повышения качества, безопасности и скорости.
Готовиться к будущему никогда не рано.Чтобы подготовиться к завтрашнему прогрессу в области автоматизации, руководители должны поставить перед собой задачу понять, какие данные и технологии автоматизации появятся на горизонте сегодня. Но для извлечения выгоды от автоматизации требуется нечто большее, чем просто данные и технологическая смекалка. Более серьезными проблемами являются кадровые и организационные изменения, которые лидеры должны будут осуществить, поскольку автоматизация изменит все бизнес-процессы, а также культуру организаций, которые должны научиться рассматривать автоматизацию как надежный рычаг производительности.Старшие руководители, со своей стороны, должны будут «отпустить» способами, которые идут вразрез с веком организационного развития.
Понимание видов деятельности, которые наиболее подвержены автоматизации с технической точки зрения, может предоставить уникальную возможность переосмыслить, как работники взаимодействуют со своей работой и как цифровые платформы труда могут лучше связывать людей, команды и проекты. Это также может вдохновить топ-менеджеров задуматься о том, сколько их собственных действий можно было бы лучше и эффективнее выполнять с помощью машин, высвободив время руководителей, чтобы сосредоточиться на основных компетенциях, которые пока что не может заменить ни один робот или алгоритм.
Может ли машина выполнять вашу работу? Узнайте на Tableau Public, где мы проанализировали более 800 профессий, чтобы оценить, в какой степени их можно автоматизировать с использованием существующих технологий.
Компьютеры становятся все быстрее и быстрее, но их скорость все еще ограничена физическими ограничениями электрона, движущегося в материи. Какие технологии появляются, чтобы преодолеть этот скоростной барьер?
Дэвид Ди Винченцо в IBM Thomas J. Watson Research Center предлагает следующий ответ:«Все современные компьютерные технологии действительно ограничен скоростью движения электронов.Это ограничение достаточно принципиальное, потому что самый быстрый возможная скорость передачи информации — это, конечно, скорость света, а скорость электрона равна уже значительная часть этого. Мы надеемся на будущие улучшения не столько в скорости компьютерные устройства как в скорости вычислений. Сначала это может звучать как одно и то же, пока вы понимать, что количество операций компьютерного устройства, необходимых для выполнения вычислений, определяется что-то еще — а именно алгоритм.
«Очень эффективный алгоритм может выполнять много вычислений. быстрее, чем это может сделать неэффективный алгоритм, даже если нет изменений в аппаратном обеспечении компьютера. Так дальнейшее улучшение алгоритмов предлагает возможный путь к дальнейшему ускорению работы компьютеров; лучше использование параллельных операций, предварительное вычисление частей задачи и другие подобные приемы — все это возможные пути повышения вычислительной эффективности.
«Эти идеи могут звучать так, как будто они не имеют отношения к делу. с «физическими ограничениями», но на самом деле мы обнаружили, что, принимая во внимание некоторые из квантово-механических свойств будущих компьютерных устройств, мы можем разработать новые виды алгоритмов, которые намного, намного эффективнее для определенных вычислений.Мы все еще очень мало знаем об основных ограничениях эти «квантовые алгоритмы». «
Сет Ллойд, доцент кафедры машиностроения Массачусетский технологический институт подготовил этот обзор:
«Скорость компьютеров ограничена. по тому, как быстро они могут перемещать информацию от того места, где она находится сейчас, к тому, куда она должна идти дальше, и насколько быстро это информация может быть обработана, как только она попадет сюда. Электронный компьютер вычисляет, перемещая электроны, поэтому физические ограничения движения электрона в материи определяют, насколько быстро могут работать такие компьютеры.Однако важно понимать, что информация может перемещаться по компьютеру намного быстрее, чем сами электроны. Рассмотрим садовый шланг: когда вы включаете кран, сколько времени требуется для воды выйти на другой конец? Если шланг пустой, то время равно длине шланга. деленное на скорость, с которой вода течет по шлангу. Если шланг полон, время, необходимое для для выхода воды — это длина шланга, деленная на скорость, с которой импульс распространяется вниз по шланг, скорость которого примерно равна скорости звука в воде.
«Провода в ЭВМ. похожи на полные шланги: они уже забиты электронами. Сигналы проходят по проводам со скоростью света в металл, примерно вдвое медленнее света в вакууме. Транзисторные переключатели, выполняющие обработка информации в обычном компьютере подобна пустым шлангам: когда они переключаются, электроны должны переходите с одной стороны транзистора на другую. Тогда «тактовая частота» компьютера ограничена максимальная длина, которую должны пройти сигналы, деленная на скорость света в проводах и на размер деление транзисторов на скорость электронов в кремнии.В современных компьютерах эти числа порядка триллионных долей секунды, что значительно меньше, чем фактическое время, равное миллиардным долям секунды. Компьютер можно сделать быстрее, просто уменьшив его размер. Лучшие методы миниатюризации имеют был и остается самым важным подходом к ускорению компьютеров на протяжении многих лет.
«На практике, электронные эффекты, отличные от скорости света и скорости электронов, не менее важны для ограничения скорость обычных компьютеров.Провода и транзисторы обладают емкостью, или C, которая измеряет их способность хранить электроны и сопротивление R, которое измеряет степень, в которой они сопротивляются потоку Текущий. Произведение сопротивления и емкости, RC, дает характерный временной масштаб, в течение которого заряд течет на устройство и выходит из него. Когда компоненты компьютера становятся меньше, R увеличивается, а C уменьшается, поэтому что обеспечение того, чтобы у каждой части компьютера было время сделать то, что ему нужно, — сложный баланс.Технологии выполнения этого действия по уравновешиванию без сбоев являются предметом многих современных исследований.
«Как отмечалось выше, одно из ограничений того, насколько быстро могут работать компьютеры, дается принципом Эйнштейна, что сигналы не могут распространяться быстрее скорости света. Таким образом, чтобы сделать компьютеры быстрее, их компоненты должны стать меньше. При нынешних темпах миниатюризации поведение компонентов компьютера будет поражать атомную силу. масштаб за несколько десятилетий. В атомном масштабе скорость обработки информации ограничена Принцип неопределенности Гейзенберга.Недавно исследователи, работающие над «квантовыми компьютерами», построили простые логические устройства, которые хранят и обрабатывают информацию об отдельных фотонах и атомах. Атомы могут быть «переключился» из одного электронного состояния в другое примерно за 10 15 секунд. Могут ли такие устройства Однако предстоит еще увидеть, как их соединить вместе, чтобы сделать компьютеры.
«Насколько быстро могут такие компьютеры? в конце концов уйдешь? Сотрудник IBM Рольф Ландауэр отмечает, что экстраполяция существующей технологии до ее «конечных» пределов — опасная игра: многие предложенные «предельные» ограничения уже пройдены.Лучшая стратегия поиска конечный предел скорости компьютера — подождать и посмотреть, что произойдет ».
Роберт А. Саммерс профессор технологии электронной инженерии в Weber Государственный университет в Огдене, штат Юта. Его ответ более подробно описывает текущее состояние компьютеров. технология:
«Физические барьеры, как правило, ограничивают скорость компьютерной обработки двигатели могут обрабатывать данные с использованием обычных технологий. Но производители интегральных микросхем изучение некоторых новых, более инновационных методов, которые имеют большие перспективы.
«Один подход требует преимущество постоянно уменьшающегося размера следов на микрочипах (то есть размер элементов, которые могут быть ‘нарисовано’ на каждой микросхеме). Меньшие следы означают, что теперь можно изготовить до 300 миллионов транзисторов. единственный кремниевый чип. Увеличение плотности транзисторов позволяет интегрировать все больше и больше функций в одиночный чип. Проволока длиной в один фут дает примерно одну наносекунду (миллиардную долю секунды) времени. задерживать.Если данные должны перемещаться всего на несколько миллиметров от одной функции на кристалле к другой на том же самом чип, время задержки данных может быть уменьшено до пикосекунд (триллионных долей секунды). Чипы более высокой плотности также позволяют обрабатывать данные по 64 бита за раз, в отличие от восьми, 16 или, в лучшем случае, 32-битных процессоров, которые теперь доступны в персональных компьютерах типа Pentium.
«Другие производители интегрируют несколько избыточные, важные схемы процессора, включенные параллельно на одном кристалле.Эта процедура позволяет несколько этапов обработки данных. обработка должна происходить немедленно, снова увеличивая скорость передачи данных. В другом, совсем другом подход, производители работают над интеграцией всего компьютера, включая всю память, периферийные устройства. органы управления, часы и контроллеры — на одном квадратном сантиметровом куске кремния. Этот новый суперчип будет быть полноценным компьютером, лишенным только человеческого интерфейса. Компьютеры размером с ладонь, которые мощнее, чем наши лучшие настольные машины станут обычным делом; мы также можем ожидать, что цены продолжат падать.
«Еще одна вещь, на которую обращают внимание, — это программное обеспечение, которое будет лучше использовать возможности существующих машин. A Удивительная статистика показывает, что около 90 процентов времени новейшие настольные компьютеры работают в виртуальном режиме 86. режим — то есть они созданы для работы, как если бы они были древними 8086, восьмибитными машинами — несмотря на все их фантазии высокоскоростные 32-битные шины и возможность суперцветной графики. Это ограничение возникает из-за того, что большинство коммерческое программное обеспечение все еще пишется для архитектуры 8086.Windows NT, Windows 95 и т.п. несколько попыток использовать ПК как 32-битные высокопроизводительные машины.
«Что касается других технологий, большинство компании очень ревностно относятся к своей безопасности, и поэтому трудно понять, что нового на самом деле посмотрел на. Волоконно-оптические и световые системы сделают компьютеры более устойчивыми к шуму, но свет распространяется на точно такая же скорость, как и у электромагнитных импульсов на проводе. Может быть некоторая выгода от извлечения выгоды из фазовые скорости для увеличения скорости передачи и обработки данных.Фазовые скорости могут быть намного больше чем основная несущая волна. Использование этого явления открыло бы совершенно новую технологию, которая использовать самые разные устройства и способы передачи и обработки данных ».
Подробнее о Возможные преимущества оптических вычислений дает Джон Ф. Уолкап, директор лаборатории оптических систем в отделе электротехника в Техасском техническом университете в Лаббоке, Техас:
«Электронные компьютеры ограничены не только из-за скорости электронов в веществе, но и из-за увеличения плотности взаимосвязей, необходимых для связать электронные ворота на микрочипах.Более 40 лет инженеры-электрики и физики занимались работает над технологиями аналоговых и цифровых оптических вычислений, в которых информация в первую очередь переносятся фотонами, а не электронами. В принципе, оптические вычисления могут привести к гораздо более высоким скорость компьютера. Достигнут большой прогресс, успешно применяются процессоры оптических сигналов. для таких приложений, как радары с синтезированной апертурой, оптическое распознавание образов, оптическая обработка изображений, дактилоскопические анализаторы и анализаторы оптического спектра.
«Ранние работы в области обработки оптических сигналов. и вычисления были в основном аналоговыми по своей природе. Однако за последние два десятилетия было приложено много усилий. потратил на разработку цифровых оптических процессоров. Основные достижения были сосредоточены вокруг разработки таких устройств, как VCSELS (Vertical Cavity Surface-Emitting LaserS) для ввода данных, SLM (пространственные модуляторы света, такие как жидкокристаллические и акустооптические устройства) для размещения информации на световые лучи и высокоскоростные APD (лавинные фотодиоды) или так называемые устройства Smart Pixel для данных выход.Еще предстоит проделать большую работу до того, как цифровые оптические компьютеры станут широко доступными на рынке, но темпы исследований и разработок увеличились в 1990-е годы.
«Одна из проблем оптических ЭВМ. столкнулся с недостатком точности; например, эти устройства имеют практические пределы точности от восьми до 11 бит. в основных операциях. Недавние исследования показали способы решения этой проблемы. Алгоритмы цифрового разделения, который может разбивать матрично-векторные произведения на субпродукты с более низкой точностью, работая в тандеме с коды с исправлением ошибок могут существенно повысить точность операций оптических вычислений.
«Оптический устройства хранения данных также будут иметь важное значение в развитии оптических компьютеров. Технологии в настоящее время исследуются современные оптические CD-ROM, а также оптическая память для записи / чтения / стирания технологии. Голографическое хранилище данных также предлагает многообещающие возможности для оптического хранения данных высокой плотности в будущих оптических компьютеров или для других приложений, таких как хранение архивных данных.
«Много проблем в разработка соответствующих материалов и устройств должна быть преодолена, прежде чем цифровые оптические компьютеры появятся в широкое коммерческое использование.По крайней мере, в ближайшей перспективе оптические компьютеры, скорее всего, будут гибридными. оптические / электронные системы, которые используют электронные схемы для предварительной обработки входных данных для вычислений и постобработка выходных данных для исправления ошибок перед выводом результатов. Обещание полностью оптического Однако вычислительная техника остается весьма привлекательной, и цель разработки оптических компьютеров по-прежнему остается актуальной. достойный.
Почему не будет реализован общий искусственный интеллект
Главный тезис этой статьи состоит в том, что мы не сможем реализовать AGI, потому что компьютеров нет в мире.Однако очень важно прояснить, что подразумевается под словом «мир».
Как отмечал историк науки Александр Койре, важнейшим достижением научной революции 17 века была замена аристотелевской науки абстрактным научным идеалом («парадигмой») (Koyré 1978, стр. 38–39). ). Койре убедительно доказывал, что Галилей в основном был платоником (Koyré, 1968). Как и в случае с Платоном, ключевым моментом была математика. Согласно Галилею, книга природы написана на языке математики (Галилей, 1970, с.237). Следовательно, мир Галилея — абстрактный и идеализированный мир, близкий к миру идей Платона.
Система, наиболее близкая к этому идеальному миру, — это наша солнечная система, которую Исаак Ньютон назвал «системой мира». Механика Ньютона стала моделью для всей науки. Лучшее выражение этого идеала дал французский математик Пьер Симон де Лаплас. Он утверждал, что в принципе нет разницы между планетой и молекулой. Если бы у нас было полное знание состояния Вселенной в одно время, мы могли бы в принципе определить состояние в любой предыдущий и последующий момент времени (Лаплас, 1951, стр.6). Это означает, что Вселенную в целом можно описать алгоритмом. Тьюринг сослался на этот отрывок из Лапласа в своей статье «Вычислительные машины и интеллект» и добавил, что предсказания, которые он (Тьюринг) рассматривал, были ближе к осуществимости, чем предсказания, рассмотренные Лапласом, которые включают Вселенную в целом (Turing, 1950, с. 440).
Как заметил Рассел, в этом мире мы не можем даже говорить о причинах, только о математических функциях. Поскольку большинство эмпирических наук являются причинными, они далеки от этого идеального мира.Науки, которые наиболее близки, — это классическая механика и теоретическая физика.
Хотя этот идеальный мир — метафизическая идея, которая нигде не была реализована, она оказала огромное историческое влияние. Большинство философов и ученых после Галилея и Декарта считали его реальным миром, из чего следует, что все, что происходит «на дне», регулируется математическими законами, алгоритмами. Это относится и к органическому миру. Согласно Декарту, все организмы, включая человеческое тело, являются автоматами.Сегодня мы бы назвали их роботами или компьютерами. Декарт сделал исключение для человеческой души, которая не является частью материального мира и поэтому не подчиняется законам природы. Нематериальная душа объясняет свободную волю человека.
Однако большинство сторонников ОИИ (и сторонников сильного ИИ) сегодня будут исключать нематериальную душу Декарта и следовать аргументам Ювала Харари. В своей последней книге 21 Урок 21 века он ссылается на нейробиологию и поведенческую экономику, которые якобы показали, что наши решения не являются результатом «какой-то загадочной свободы воли», а результатом «миллионов нейронов, вычисляющих вероятности в пределах долю секунды »(Харари, 2018, с.20). Следовательно, ИИ может делать многое лучше людей. Он приводит в качестве примеров вождение автомобиля по улице, заполненной пешеходами, ссуду денег незнакомцам и ведение деловых переговоров. Эта работа требует умения «правильно оценивать эмоции и желания других людей». Обоснование такое:
Тем не менее, если эти эмоции и желания на самом деле не более чем биохимические алгоритмы, нет причин, по которым компьютеры не могут расшифровать эти алгоритмы — и делают это намного лучше, чем любой Homo sapiens (Harari, 2018, p.21).
Эта цитата перекликается со словами Фрэнсиса Крика. В The Astonishing Hypothesis он объясняет название книги следующим образом:
Поразительная гипотеза состоит в том, что «Вы», ваши радости и горести, ваши воспоминания и ваши амбиции, ваше чувство личной идентичности и свободы воли на самом деле являются не более чем поведением огромного скопления нервных клеток и связанных с ними молекул. (Крик, 1994, стр.3).
Однако обе эти расценки не подходят. Если Харари и Крик правы, то эти цитаты — «не что иное», как результат химических алгоритмов и «не более чем» поведение огромного скопления нервных клеток. Как же тогда они могут быть правдой?
Если мы проигнорируем проблему самоотнесения и примем идеальный мир науки, который я описал выше, как (единственный) реальный мир, тогда аргумент Харари имеет смысл. Но замена нашего повседневного мира миром науки основана на фундаментальном недоразумении.Эдмунд Гуссерль был одним из первых, кто указал на это и приписал это недоразумение Галилею. Согласно Гуссерлю, Галилей был «… одновременно и первооткрывателем, и гением-утаивателем» (Husserl, 1970, p. 52). Гуссерль назвал это недоразумение «объективизмом». Сегодня более распространенное название — «сциентизм».
Вопреки этому, Гуссерль настаивал на том, что науки, по сути, являются делом человека. Даже самые абстрактные теории основаны на нашем повседневном мире, «жизненном мире» Гуссерля. Гуссерль упоминает теорию относительности Эйнштейна и утверждает, что она зависит от «экспериментов Майкельсона Footnote 3 и их подтверждений другими исследователями» (Husserl, 1970, p.125). Чтобы проводить подобные эксперименты, ученые должны уметь передвигаться, обращаться с приборами, читать весы и общаться с другими учеными.
Существует гораздо более достоверный отчет о том, как мы можем понимать других людей, чем тот, который дал Харари. Как указал Хуберт Дрейфус, мы — физические и социальные существа, живущие в материальном и социальном мире. Чтобы понять другого человека, нужно не смотреть в химический состав его мозга, даже не в его «душу», а скорее оказаться на его «месте».Это понять жизненный мир человека.
Американский писатель Теодор Росзак построил мысленный пример, чтобы проиллюстрировать это положение: представим, что мы наблюдаем за работой психиатра. Он трудолюбивый и опытный психиатр и, очевидно, имеет очень хорошую практику. В зале ожидания полно пациентов с различными эмоциональными и психическими расстройствами. Кто-то почти в истерике, у кого-то сильные суицидальные мысли, у кого-то галлюцинации, у кого-то самые жестокие кошмары, а кого-то сводит с ума мысль, что за ними наблюдают люди, которые причинят им боль.Психиатр внимательно слушает каждого пациента и делает все возможное, чтобы помочь ему, но без особого успеха. Напротив, кажется, что им всем становится хуже, несмотря на героические усилия психиатра.
Теперь Росзак просит нас рассмотреть это в более широком контексте. Кабинет психиатра находится в здании, а здание — в месте. Это место — Бухенвальд, и пациенты — узники концлагеря (Roszak, 1992, стр. 221). Биохимические алгоритмы не помогут нам понять пациентов.Что действительно помогает, что необходимо, так это знать более широкий контекст . Этот пример просто не имеет смысла, если мы не знаем, что кабинет психиатра находится в концентрационном лагере.
Лишь немногие из нас могут поставить себя на место узника концлагеря. Следовательно, мы не можем полностью понимать людей в ситуациях, которые сильно отличаются от тех, которые мы пережили сами. Но до некоторой степени мы, , можем понять, , и мы можем понять, потому что мы тоже находимся в этом мире.
Компьютеров нет в нашем мире. Ранее я сказал, что нейронные сети не нужно программировать, и поэтому они могут обрабатывать неявные знания. Однако это просто неправда, как утверждают некоторые сторонники больших данных, что данные «говорят сами за себя». Обычно используемые данные относятся к одной или нескольким моделям, они выбираются людьми и в конечном итоге состоят из чисел.
Если мы думаем, например, как Харари, что мир «на дне» управляется алгоритмами, тогда у нас будет тенденция переоценивать силу ИИ и недооценивать человеческие достижения.Выражение «ничего, кроме», которое появляется в цитате из Харари, может привести к серьезному упрощению описания человеческих и социальных явлений. Я думаю, что это, по крайней мере, часть объяснения неудач IBM Watson Health и DeepMind от Alphabet. «IBM столкнулась с фундаментальным несоответствием между методами обучения машин и методами работы врачей» (Strickland, 2019), а DeepMind обнаружила, что «то, что работает для Go, может не сработать для сложных проблем, которые DeepMind стремится решить с помощью ИИ, таких как рак. и чистая энергия »(Маркус, 2019).
Переоценка мощи ИИ также может иметь пагубные последствия для науки. В своей часто цитируемой книге The Second Machine Age Эрик Бриньолфсон и Эндрю Макафи утверждают, что оцифровка может помочь нам понять прошлое. Они ссылаются на проект, который проанализировал более пяти миллионов книг, опубликованных на английском языке с 1800 года. Некоторые из результатов проекта заключались в том, что «количество слов в английском увеличилось более чем на 70% в период с 1950 по 2000 год, и теперь приходит слава. для людей быстрее, чем в прошлом, но и исчезает быстрее, и что в 20-м веке интерес к эволюции снижался, пока Уотсон и Крик не открыли структуру ДНК.Это якобы ведет к «лучшему пониманию и предсказанию — другими словами, лучшей науке — через оцифровку» (Brynjolfson and McAfee, 2014, p. 69). На мой взгляд, это скорее иллюстрация мысли Карла Поппера: «Слишком много долларов может преследовать слишком мало идей» (Popper, 1981, p. 96).
Мой вывод очень прост: аргументы Хьюберта Дрейфуса против общего ИИ все еще в силе.
Изучение взаимодействия человека и компьютера | HP® Tech берет
В наши дни большинство из нас принимает как должное исключительные вычислительные мощности, к которым у нас есть доступ ежедневно.Возможности смартфонов, планшетов и ПК резко выросли за последние несколько десятилетий и навсегда изменили ландшафт технологий.
Что такое HCI?
Хотя легко сосредоточиться на том, как мы расширили сферу применения компьютеров, часто бывает более проницательным вопрос, как компьютеры изменили нас. Область взаимодействия человека с компьютером (HCI) — это одновременно академическая дисциплина и система проектирования, которая изучает, как люди взаимодействуют с вычислительными технологиями.Благодаря сочетанию психологии, социологии, инженерии, философии и дизайна, эта растущая область охватывает сложности, которые возникают с быстро приближающимся разрывом между органическим и искусственным мирами.
До 1970-х годов компьютеры были доступны только небольшой группе ученых, научных работников и невероятно богатых любителей. Но с бумом персональных компьютеров технология была вынуждена одновременно упростить пользовательский интерфейс и усложнить свои возможности. Так родилась дисциплина HCI.
Сегодня HCI используется крупными и малыми техническими компаниями для создания максимально бесшовного взаимодействия между людьми и машинами. Поскольку прорыв в приложениях дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR) уже не за горами, HCI как никогда важен для определения будущего развития технологий.(краткая) история взаимодействия человека и компьютера
Задолго до того, как HCI возникла как область исследований, идея вычислительной машины с электронным питанием казалась надуманной. Хотя проекты упрощенных вычислительных инструментов распространялись с 1600-х годов, английский изобретатель Чарльз Бэббидж первым сформулировал осуществимый план механического компьютера в 1800-х годах [1].
Бэббидж получил много грантов от британского правительства на создание устройства, которое он назвал «Разностная машина».Эта машина могла теоретически вычислять сложные проблемы и хранить данные для последующей обработки, как и современный компьютер. Однако ему не удалось завершить проект из-за того, что он зациклился на новой идее: аналитической машине.
Это устройство представляет собой универсальную, полностью программируемую машину, которая может выполнять любые вычисления. Его конструкция заложила основу для многих компонентов современного компьютера, включая центральный процессор (ЦП). Но, как и его первое изобретение, Бэббидж не смог претворить свои планы в жизнь.
Продвижение цифровых компьютеров остановилось. Затем, в 1931 году, профессор Массачусетского технологического института и его группа аспирантов разработали дифференциальный анализатор, который мог решать определенные типы сложных уравнений [2]. Но технические наркоманы хотели большего. Ховард Эйкен разработал Harvard Mark I, который представлял собой в основном механическое вычислительное устройство, которое весило около 5 тонн [3]. Помимо этого революционного устройства, Айкен хвалят за создание первого полностью автоматического крупномасштабного калькулятора.Однако первый электронный цифровой компьютер был построен Аланом Тьюрингом в разгар Второй мировой войны.Британское правительство отчаянно пыталось раскрыть шифровальное устройство нацистской Германии, известное как машина Enigma, которое производило почти невозможные шифры для замаскировки вражеской корреспонденции [4].
Тьюринг был одним из первых защитников возможности универсальной вычислительной машины, которая могла бы не только выполнять арифметические операции, но и представлять абстрактные ментальные состояния в своих вычислениях. Другими словами, он представлял себе искусственный интеллект (ИИ). Во время войны Тьюринг создал Colossus, устройство, которое в конечном итоге взломало машину Enigma и заложило основу для современных компьютеров общего назначения.
Со временем технология прогрессировала, и в научных лабораториях были внедрены компьютеры меньшего размера для помощи в сложных вычислениях. Hewlett-Packard, или HP®, зарекомендовала себя как ключевой игрок на этом рынке и работала над повышением доступности этих так называемых «миникомпьютеров». Для дополнительной информации, вот хронология истории HP®.Благодаря огромному прогрессу в развитии технологий в 1970-х, миникомпьютеры вскоре превратились в современные настольные компьютеры, с которыми большинство людей знакомо сегодня.Были сформированы компьютерные гиганты, такие как Microsoft и Apple, и к 1983 году в Соединенных Штатах использовалось более 10 миллионов ПК [5].
Видеоигры, всемирная паутина (или Интернет), поисковые системы, электронная почта, видеочаты, сенсорные экраны и смартфоны — все это явилось результатом этого бума в области персональных компьютеров. Изучение HCI начало формироваться в умах как ученых, так и дизайнеров. Компьютеры все больше интегрируются в повседневную жизнь, а предлагаемые ими возможности быстро меняют человеческое взаимодействие.
В то время как точное определение взаимодействия человека и компьютера развивается с последними технологическими достижениями, все сводится к простому вопросу. Как могут гармонично взаимодействовать люди и компьютерные технологии?
Как взаимодействие человека с компьютером влияет на развитие технологий?
Первая конференция HCI была проведена в 1983 году специальной группой ACM по взаимодействию компьютера и человека [6]. При использовании HCI для разработки новых технологий было решено, что в уравнение входят четыре основных компонента: пользователь, задача, интерфейс и контекст.Эти четыре элемента помогают оценить уровень удобства использования данного вычислительного устройства.«Удобство использования» почти взаимозаменяемо с взаимодействием человека с компьютером. HCI позволяет дизайнерам пользовательского интерфейса (UX) и пользовательского интерфейса (UI) создавать более интуитивно понятные технологии, которые лучше удовлетворяют потребности людей во всем мире.
То, что раньше было научной фантастикой, теперь стало реальностью. Вы можете смотреть фильмы, парить в воздухе во время международного полета, управлять видеоиграми с помощью движений своего тела или получить степень магистра онлайн в виртуальном классе.
Вот лишь несколько примеров того, как HCI повлияла на расширяющийся мир технологий:
1. Интерфейсы с голосовым управлением
Независимо от того, используете ли вы Cortana, Siri или Alexa, интерфейсы с голосовым управлением становятся все более распространенной частью наши повседневные взаимодействия. Вместо того, чтобы беспокоиться о неправильном написании запроса поисковой системы или остановке важной задачи для исследования вопроса, эти голосовые помощники позволяют пользователям просто спрашивать, что они хотят.Так же, как если бы вы разговаривали с другом, цель этих интерфейсов — сделать получение информации обычным и удобным занятием.Эксперименты с HCI усовершенствовали эту технологию и помогли дизайнерам получить ценную информацию о различиях между тем, как люди разговаривают друг с другом, и тем, как они разговаривают с технологиями.
2. Программное обеспечение для отслеживания взгляда
Для людей с ограниченными возможностями, например с параличом всего тела, использование клавиатуры для ввода команд невозможно. Но благодаря разработкам программного обеспечения для отслеживания взгляда тысячи людей, которые раньше не могли пользоваться преимуществами компьютера, могут просто смотреть на экран и использовать специальное программное обеспечение для выполнения команд.
Без постоянной оценки того, как сделать технологии более доступными для большего числа людей, в области HCI, улучшение пользовательского опыта для людей с ограниченными возможностями не было бы таким, каким оно является сегодня.
3. Лазерный принтер
То, что может показаться простой технологией, укрытой в вашем домашнем офисе, на самом деле является памятником десятилетиям тщательных испытаний и настроек. С развитием технологии сенсорных экранов разработчики HCI поняли, что ее можно легко интегрировать в различные типы принтеров для создания более интуитивно понятного процесса печати.Кроме того, возможности удаленной печати были добавлены ко многим новым принтерам, чтобы приспособиться к растущему числу удаленных сотрудников, что является ярким примером того, как технологии реагируют на поведение человека.4. Отслеживание состояния здоровья
Вместо того, чтобы следить за вашим здоровьем напрямую через поставщика медицинских услуг, HCI предоставила возможность отслеживания вашей физической формы непосредственно в руки отдельного пользователя. От носимых фитнес-трекеров до приложений для смартфонов, которые рассчитывают ваш цикл сна, ваше личное благополучие можно удобно контролировать из дома.Эта технология уже оказала огромное влияние на отрасль здравоохранения и будет продолжать изменять то, как люди следят за своим здоровьем и сообщают о своих выводах врачам.
5. Виртуальная реальность
От геймеров до архитекторов виртуальная реальность меняет то, что возможно с точки зрения HCI. Эта технология будет продолжать развиваться по мере того, как исследователи и дизайнеры будут лучше понимать, как люди реагируют на виртуальные среды. Он не только может произвести революцию в индустрии развлечений, но также может изменить способ взаимодействия сотрудников в разных отраслях со своими повседневными задачами.От отделения неотложной помощи больницы до кухонного прилавка HCI исследует, как люди взаимодействуют с компьютерными машинами, чтобы повысить удобство использования для всех.
Как HP® создает иммерсивные возможности посредством взаимодействия человека с компьютером?
HP Labs — одна из первых организаций в области HCI. Их миссия — расставлять приоритеты в людях, чтобы создавать технологии будущего. Используя качественные и количественные методы исследования, команда HP Lab тестирует новые методы, чтобы радовать, вдохновлять и облегчать жизнь всем техническим пользователям.HCI в VR
В 2016 году в рамках проекта Immersive Experiences Lab экспериментировали со способами, позволяющими пользователям виртуальной реальности отслеживать время в реальном мире. Вместо того, чтобы занимать визуальное пространство виртуальными часами, команда лаборатории собрала различные версии рюкзака с тактильной обратной связью, который доставлял физические ощущения пользователю.От смоделированного похлопывания по плечу до ощущения «объятия» исследователи получили ценную информацию о том, какие типы тактильной обратной связи можно использовать для оповещения пользователей виртуальной реальности о течении времени.Если виртуальная реальность должна быть успешно интегрирована в рабочее место, необходимо изучить подобные вопросы, чтобы обеспечить беспрепятственное взаимодействие между людьми и компьютерами.
Нередко HCI ассоциируется с крупными проектами, такими как VR или AR. Но в этой области постоянно работают над созданием менее привлекательных и столь же революционных вычислительных возможностей.
HCI, здравоохранение и безопасность
HP Labs также является новатором в области технологии отображения без энергопотребления с возможностью записи для идентификационных карт.Эти невероятные карты имеют встроенный экран, на котором можно отображать текст, изображения и QR-коды. Эта технология, которую можно переписывать тысячи раз, может кардинально изменить, в частности, секторы безопасности, здравоохранения и бизнеса. Тот же размер и гибкость, что и у стандартных кредитных карт, возможность быстрого обновления информации о карте упростит бесчисленные процессы.
HCI в постоянных технологических инновациях
Помимо основных разработок в области новых технологий, важно помнить, что HCI постоянно используется для улучшения старых технологий.Каждый раз, когда выпускается новый ноутбук, в него вносятся незначительные изменения, которые упрощают работу с ним по сравнению с предыдущей версией, даже несмотря на то, что основная технология не заново изобретается с каждой итерацией.
Каждый ПК, выпускаемый HP®, является результатом тысяч часов испытаний, калибровок и изменений конструкции. Как сделать меню запуска более интуитивным? Как можно переосмыслить физическую конструкцию, чтобы обеспечить несколько режимов использования? Что упростило бы пользователям использование веб-камеры? Без подобных вопросов взаимодействия человека и компьютера в компьютерной индустрии наступил бы застой.
Возьмите настольный ПК HP Sprout Pro AiO как один из лучших примеров этого процесса. Эта рабочая станция предлагает полностью захватывающий опыт с двумя мультисенсорными дисплеями и программным обеспечением, которое может захватывать 2D и 3D объекты. Предлагая возможность взаимодействовать с контентом и управлять им в реальном времени, HP Sprout Pro может расширить горизонты образования, производства и маркетинга.Какое будущее у взаимодействия человека с компьютером?
Хотите знать, что нас ждет в будущем? Область HCI практически безгранична.Вот несколько общих идей о том, в каком направлении будут развиваться технологии в ближайшее десятилетие.
1. Контроль мысли
Многие исследователи и ученые считают, что можно создать систему, в которой вы можете управлять объектами с помощью разума. Влечет ли это за собой размещение небольших датчиков на голове, ношение специально разработанной шляпы или какой-либо другой менее очевидный механизм, можно было бы прокручивать электронную почту, включать телевизор и воспроизводить музыку, не отрывая пальца.
2.Восстановление после травмы
Дополненная реальность уже зарекомендовала себя как успешный метод для людей с ампутированными конечностями, помогающий справиться с синдромом фантомной конечности, но пациенты со всеми видами заболеваний могут извлечь выгоду из достижений в этой области. Будь то психологическая травма, такая как посттравматическое стрессовое расстройство, или хроническая проблема психического здоровья, такая как парализующее беспокойство, AR и VR могут предложить программу лечения, которая помогает «перенастроить» мозг с помощью интерактивной стимуляции.
3. Eldercare
Вместо помещения пожилого человека, страдающего потерей памяти, непосредственно в учреждение сестринского ухода, современные наушники или виртуальные помощники смогут запомнить все, что они не могут.С помощью устройства можно было получить доступ к расписанию приема лекарств, маршрутам движения и повседневным делам, чтобы пожилые люди могли сохранять свободу самостоятельной жизни в течение более длительного периода времени.
4. Персонализированный маркетинг
Хотя вы, вероятно, уже привыкли получать целевую рекламу на основе ваших предпочтений, HCI может вывести маркетинг на совершенно новый уровень. Многие дизайнеры стремятся создать умные устройства, которые могут общаться друг с другом, пока вы в пути.
Представьте, что вы идете по улице в полдень и получаете на обед специальные предложения в ресторанах, в которых вы, вероятно, будете есть, всплывает на телефоне.Ваше личное устройство будет делиться информацией о вас с другими устройствами поблизости, чтобы каждое ваше путешествие в мир происходило в точном соответствии с вашими предпочтениями.
Итог по HCI
Хотя, безусловно, есть место для увеличения нарушений конфиденциальности по мере того, как компьютерные устройства становятся умнее, преимущества взаимодействия человека с компьютером имеют огромные перспективы для решения сложных проблем.
Иммерсивные технологии расширят возможности как в профессиональной, так и в личной сферах, навсегда изменив технологические нормы.Но одно можно сказать наверняка: мы только прикоснулись к тому, как люди и машины могут сосуществовать.
[6] Направление Бордо; Оглядываясь назад, очень краткая история HCI
Об авторе
Меган Эдвардс — автор статей в HP® Tech Takes. Меган — создатель цифрового контента из Южной Калифорнии, специализирующаяся на создании мультимедийного контента для различных отраслей, включая технологии.7 причин для изучения взаимодействия человека и компьютера
Человеко-компьютерное взаимодействие (HCI) — это междисциплинарный предмет, который фокусируется на компьютерном дизайне и взаимодействии с пользователем.Он объединяет опыт информатики, когнитивной психологии, поведенческой науки и дизайна, чтобы понять и облегчить более эффективное взаимодействие между пользователями и машинами.
Взаимодействие человека и компьютера (HCI) — это междисциплинарный предмет, который фокусируется на компьютерном дизайне и взаимодействии с пользователем. Он объединяет опыт информатики, когнитивной психологии, поведенческой науки и дизайна, чтобы понять и облегчить более эффективное взаимодействие между пользователями и машинами.
Тема разбита на три части: пользователь, компьютер и взаимодействие. Пользователь — это любой человек или группа, и он учитывает все факторы, которые могут повлиять на его взаимодействие с машиной, включая сенсорные системы (зрение, звук, осязание), уровень образования, возраст, а также культурные или социальные различия. Компьютер — это широкий термин, обозначающий любую технологию, программное обеспечение или цифровую платформу. Взаимодействие — это элемент дизайна. Его основные цели — удобство использования и функциональность, которые всегда уникальны для каждого конкретного проекта.Например, разработчик, работающий над программным обеспечением, чтобы побудить детей заниматься программированием, будет иметь совсем другие соображения по HCI, чем разработчик, работающий над программой для профессионального программиста.
HCI появился в 1980-х годах как ответ на развитие персонального компьютера. Впервые в истории компьютеры стали доступны широкому кругу потребителей, что создало новый набор конструктивных проблем. Дело было уже не в том, что может делать компьютер, а в том, как он может это делать. Получение этого правильного решения было важной частью коммерческого успеха компьютеров, поскольку они должны были привлекать и удовлетворять все типы потребителей, от самых опытных до новичков.Таким образом, первые основные технологические компании преобразовали отношения между людьми и машинами в нечто гораздо более значимое, чем простая потребительская ценность. Вместо этого они рассматривали это как открытый диалог, подвижные и динамичные отношения, которые постоянно развиваются в ответ на новые технологии и новые запросы потребителей. Таким образом, менее чем за 40 лет мы перешли от Commodore 64 к портативным интеллектуальным технологиям, которые, кажется, знают, что мы есть, что нам нравится делать, и даже могут делать точные прогнозы относительно того, что мы можем делать дальше. .
Неудивительно, что HCI стала одним из наиболее важных факторов, которые нужно учитывать любому поставщику цифровых услуг или технологий, и эта относительно новая область предлагает множество вариантов карьеры для технически подкованных студентов. Итак, вот четыре причины, по которым вы должны изучать HCI.
HCI помогает делать вещи лучше
Удобство использования — это ключевой термин в HCI. Хотя HCI занимается некоторыми высокотехнологичными аспектами информатики, по сути, это дисциплина, ориентированная на людей. В конце концов, что хорошего в технологиях, если мы не можем их использовать? Юзабилити переопределяется в зависимости от целей дизайна.Безопасность и функциональность всегда на первом месте, но нужно учитывать и другие вещи, в том числе эффективность, действенность и, в некоторых случаях, удовольствие. А на сегодняшних высококонкурентных цифровых рынках дизайн HCI может стать решающим фактором между успехом и неудачей.
Хороший дизайн HCI побудит людей использовать одно мобильное приложение вместо другого или покупать определенный смартфон или планшет. Это также может значительно повысить уровень продуктивности бизнеса. Агент по обслуживанию клиентов, который должен перемещаться по сервалу различных систем для выполнения запроса, гораздо чаще совершает ошибки, чем тот, кто работает с интегрированной системой.Это также занимает больше времени. Хорошо спроектированная система HIC может повысить уровень продаж и обслуживания, а также повысить удовлетворенность клиентов за счет устранения (или, по крайней мере, сокращения) неприятного времени ожидания вызова.
HCI будет определять будущее — лучше или хуже
HCI более интегрирован в нашу повседневную жизнь, чем когда-либо прежде. Фактически, это почти везде. Мы используем его, чтобы находить нужную информацию, управлять своими финансами, заводить новых друзей, продвигаться по карьерной лестнице или учебе, а также находить новые формы развлечений.Это стало такой важной частью современного опыта, что некоторые из нас с трудом могут представить себе жизнь без наших устройств. И когда мы это делаем, мы иногда испытываем невысокий страх или тревогу, которые исследователи назвали номофобией. Комбинация слов «нет», «мобильный» и «фобия», номофобия — это современное явление, подчеркивающее совершенно новый тип отношений между людьми и машиной.
Номофобия также сосредотачивается на некоторых наиболее негативных аспектах СВД. Исследователи обнаружили, что определенные игры или приложения могут стимулировать компульсивное поведение, стимулируя дофаминовую систему вознаграждения мозга.Дофамин — это нейромедиатор, который передает сообщения между нейронами, нервами и другими клетками тела. Он играет важную роль в регулировании нашего настроения и, по сути, вознаграждает нас химическими веществами, дающими хорошее самочувствие, которые побуждают нас предпринимать действия, отвечающие нашим потребностям и желаниям. Это то, что может заставить кого-то проверять свою учетную запись в социальных сетях до 50 раз в день. В конце концов, каждый раз, когда они нажимают, есть шанс увидеть еще один лайк, ретвит или положительный комментарий. Другими словами, еще одна форма проверки.И это не случайно. Шон Паркер был одним из основателей Facebook. Когда его спросили о процессе разработки приложения для социальных сетей, он сказал: «Мыслительный процесс заключался в следующем: как мы тратим как можно больше вашего времени и сознательного внимания? … мы … даем вам немного допамина».
Социальные сети — прекрасный пример того, как HCI может влиять на поведение человека. Но это также может породить некоторые менее желательные формы общения, такие как интернет-троллинг. Поэтому важно помнить, что HCI — это не только для того, чтобы все работало хорошо; он также имеет сильное этическое измерение, связанное с нашим психическим здоровьем, нашим онлайн-взаимодействием и даже качеством нашего политического дискурса.HCI будет продолжать формировать наш опыт и в будущем, и те, кто работает в этой области, несут ответственность за то, чтобы он раскрыл в нас лучшее, а не худшее.
У HCI много возможностей для карьерного роста
Если вы хотите открыть для себя широкий спектр возможностей карьерного роста, изучение HCI станет отличной отправной точкой. HCI — это прежде всего решение проблем и инновации. Студенты HCI узнают, как определять области для улучшения, а затем создавать более качественные услуги и продукты.И если вы сможете продемонстрировать эти навыки потенциальному работодателю, вы значительно повысите свои шансы выделиться на высококонкурентных рынках труда.
КурсыHCI (особенно на уровне аспирантуры) часто имеют тесные связи с существующими или развивающимися технологическими компаниями. Таким образом, у них будет множество возможностей для нетворкинга, включая стажировку и работу в престижных компаниях. Многие студенты HCI в конечном итоге работают в некоторых из самых успешных и влиятельных технологических гигантов, таких как Google, Microsoft и Samsung.Конкретные карьерные возможности включают инженера-программиста, UX-дизайнера, компьютерных программ, системного инженера и менеджера проектов, в то время как другие продолжают создавать свои собственные технические стартапы или работать внештатно.
HCI — это отрасль будущего. По мере того, как технологии продолжают развиваться и становиться все более доступными, будет возрастать спрос на инженеров и проектировщиков HCI. Это означает долгосрочную безопасность работы, а также очень реальную возможность получать приличную зарплату — средняя зарплата инженера HCI составляет около 96 924 долларов в год.Более того, вы будете работать в авангарде инноваций, помогая создавать и разрабатывать технологии следующего поколения, которые могут значительно улучшить жизнь миллионов людей
Он устраняет одну из самых больших угроз нашему будущему
Недавнее исследование, проведенное в Бристольском университете, показало, что дизайн HCI может помочь технологическим компаниям сократить выбросы углекислого газа. Исследователи сосредоточились на Youtube, который ежедневно транслирует около 1 миллиарда часов видео. За 12 месяцев это производит почти 10 миллионов тонн углекислого газа — столько же, сколько город размером с Балтимор.Тем не менее, с помощью всего лишь нескольких простых настроек дизайна, которые сокращают отходы от цифровых технологий, можно сократить выбросы CO2 на 100-500 тыс. Тонн в год — углеродный след почти 30 000 британских домов.
Хотя различные исследования выявили, как технологии могут стать более экологичными, исследование в Бристоле является первой успешной попыткой количественной оценки экологических преимуществ дизайна HCI. Профессор Крис Прейст — ведущий исследователь исследования. Он сказал: «Люди осознают значительный объем энергопотребления центров обработки данных, а корпорации все больше осознают необходимость изменения своей практики в свете проблем, которые изменение климата представляет для человечества и глобальной экосистемы.«
Исследование в Бристольском университете привело к новому ответвлению HCI под названием Sustainable Interaction Design (SID). SID строит модель цифровой услуги, которая включает использование данных, поведение пользователей, а затем определяет области цифровых отходов. Затем, используя принципы HCI, инженеры и разработчики могут вносить изменения в конструкцию, которые значительно сокращают выбросы углерода, не влияя на качество услуги или продукта. SID уже внедряется несколькими крупными предприятиями и корпорациями и, похоже, сыграет важную роль в создании более экологически чистых цифровых производств.Д-р Дэн Шиен, ведущий разработчик модели SID, сказал: «В настоящее время мы работаем в партнерстве с BBC, чтобы понять, как влияние распространения BBC изменится в течение следующего десятилетия, поскольку все больше и больше людей используют Интернет вместо традиционных.
