Как есть кошка окружающий мир 2 класс: Урок окружающий мир 2 класс по теме «Про кошек и собак»

Примечание: Специальное разрешение необходимо для ввоза леопардовых черепах (Geochelone pardalis), африканских шпорцевых черепах (G. sulcata) или черепах с откидной спинкой Белла (Kinixys belliana) из другого штата. Для получения информации об этом специальном разрешении, пожалуйста, свяжитесь с нашим отделом неместных видов по телефону (850) 488-3831.

Примечание: Лисы, скунсы, летучие мыши, еноты или белохвостые олени, взятые из дикой природы, не должны использоваться в качестве диких животных для личного пользования и должны содержаться только в соответствии с разрешениями, выданными в соответствии с Правилами 68A-9.002, 68A-9.006, F.A.C., или Раздел 379.3761, F.S.

Примечание: Лицензия на владение дикими животными класса III для выставок и / или публичной продажи (ESC) НЕ распространяется на лицензиата на удаление условных видов с частных или государственных земель. Пожалуйста, свяжитесь с нашим отделом неместных видов по телефону (850)488-3831 для получения дополнительной информации о получении этого разрешения.

F. Дикие млекопитающие и птицы

Лицензия на игровую ферму требуется для выращивания в неволе местных и других диких птиц и диких млекопитающих.Эта лицензия не разрешает брать или хранить любую игру, удаленную из дикой природы. Лицензия охотничьего заповедника требуется для выпуска выращенных в неволе местных и неместных охотничьих животных для целей охоты.

Охотничьи птицы включают: дикая индейка, перепел, рельсы, бекас, вальдшнеп, утки, гуси, казарки, голубь, лысуха, галлинулы и другие виды, обычно считающиеся дичью, такие как фазан, куропатка чукар и перепел котурникс.

К охотничьим млекопитающим относятся: олени, серая белка, кролики, дикие свиньи в тех областях, где это указано, и неместные виды, обычно считающиеся дичью, такие как лоси, антилопы и буйволы.

Примечание: Лицензия не требуется для владения зубрами в коммерческих целях, владения 50 или менее живыми белыми перепелами или неместными птицами (кроме неместных уток и гусей) для личного использования, потребления, образование, дрессировка собак или другие цели, не предназначенные для продажи или выставки, или хранение яиц диких птиц для потребления.

G. Условно неместные дикая природа

Условно неместные виды считаются опасными для экологии и / или здоровья и благополучия жителей Флориды.Эти виды нельзя использовать в личных целях. Разрешение на условные / запрещенные / неместные виды (CSP) требуется для законного импорта условных видов во Флориду и владения ими для коммерческого импорта / экспорта, исследований и публичных образовательных выставок или целей искоренения и контроля в соответствии с главой 68-5 Административного кодекса Флориды. Их нельзя приобретать или содержать в качестве личных домашних животных, за исключением красноухих ползунков по отдельному разрешению CSP. Лица, получившие разрешения, должны соблюдать строгие меры биобезопасности и содержания в клетках.

Условно неместные виды

Правила и положения для условных видов

Заявки и информация о разрешении на использование неместных видов

H. Запрещенные неродные дикие животные

Запрещенные неместные виды считаются опасными для экологии и / или здоровья и благополучия жителей Флориды. Эти виды нельзя использовать в личных целях. Условное / запрещенное / неместное разрешение на виды (CSP) требуется для законного ввоза запрещенных видов во Флориду и владения ими для проведения исследований и публичных образовательных выставок или в целях искоренения и контроля в соответствии с главой 68-5 Административного кодекса Флориды.Получатели разрешений должны соответствовать строгим требованиям биозащиты и содержания в клетках. Дополнительные ограничения на ввоз и хранение могут применяться к определенным Запрещенным видам.

Запрещенные неместные виды

Правила и положения для запрещенных видов

Заявки и информация о разрешении на использование неместных видов

Дата вступления в силу новых правил: 29 апреля 2021 г.

90-дневный льготный период для подачи заявки на разрешение, обновления вольера и маркировки любых животных, соответствующих требованиям PIT, заканчивается: 28 июля 2021 г.

180-дневный льготный период для повышения требований к уличным клеткам для запрещенных видов рептилий заканчивается: 26 октября 2021 г.

Лица или предприятия, владеющие недавно внесенными в список Запрещенных рептилий для коммерческого использования, должны до 28 июля 2021 г. ликвидировать свои запасы во Флориде.Эти виды не могут быть использованы для коммерческой продажи во Флориде после 28 июля 2021 , за исключением зеленых игуан или тегу, принадлежащих определенным организациям на основании разрешения на коммерческое использование с ограниченным исключением.

I. Угрожающие виды

Флорида, находящиеся под угрозой исчезновения и находящиеся под угрозой исчезновения, а также виды, определенные как виды, вызывающие особую озабоченность, пользуются особой защитой. Никто не должен брать, владеть или продавать какие-либо виды, находящиеся под угрозой исчезновения, или их части, их гнезда или яйца, за исключением случаев, когда это разрешено специальными разрешениями на федеральном уровне или уровне штата.

Чтобы просмотреть список видов, обозначенных как находящиеся под угрозой исчезновения, находящиеся под угрозой исчезновения или вызывающие особую озабоченность, посетите веб-сайт Imperiled Species.

J. Реабилитация дикой природы и перелетных птиц

К. Соколиная охота

фактов + статистика: владение домашними животными и страхование

Индустрия страхования домашних животных зародилась почти столетие назад в Швеции, где сейчас застраховано около половины домашних животных в этой стране.В Северной Америке Veterinary Pet Insurance Co., дочерняя компания Nationwide, продала свой первый полис страхования домашних животных в 1982 году, чтобы покрыть собаку, играющую Лесси на телевидении.

Североамериканская ассоциация медицинского страхования домашних животных (NAPHIA) сообщила, что сектор медицинского страхования домашних животных в США опубликовал валовые письменные страховые взносы в размере 1,99 миллиарда долларов в 2020 году, что на 27,5 процента больше, чем 1,56 миллиарда долларов в 2019 году. Рынок растет в среднем за год. темпы роста почти 24,2 процента с 2016 по 2020 год.Общее количество застрахованных домашних животных на конец 2020 года достигло 3,1 миллиона.

собак приходилось 83 процента действующей валовой страховой премии в 2020 году. В 2020 году среднегодовые страховые взносы, о которых сообщила НАФИА по страхованию собак, составили 218 долларов США на страхование от несчастных случаев, которое включает в себя помощь при проглатывании инородного тела, порезах, дорожно-транспортных происшествиях, отравлениях и т. Д. другие травмы. Среднегодовые страховые взносы по несчастным случаям и болезням составили 594 доллара, что покрывает пособия только по несчастным случаям, а также такие болезни, как рак, инфекции, проблемы с пищеварением и другие болезни.Для кошек ежегодные страховые взносы на покрытие несчастных случаев и болезней примерно на 40 процентов меньше.

Согласно NAPHIA, в Северной Америке существует 20 компаний по страхованию домашних животных, от Nationwide, первой страховой компании, предлагающей страхование домашних животных и ведущей разработчик страхования домашних животных, до insurtech Lemonade. Согласно Обществу актуариев, политика не стандартизирована, поскольку некоторые планы включают плановое обслуживание здоровья, диагностические тесты, плату за лаборатории или рецепты. Собственные франшизы также различаются, и многие планы исключают ранее существовавшие условия, но некоторые добавляют исключения для врожденных состояний, лечения рака или других проблем.Страховщики могут предлагать скидки для собак-поводырей или нескольких застрахованных домашних животных.

Во время пандемии COVID-19 почти каждый третий (30 процентов) американцев усыновил домашнее животное, согласно отчету Совета по исследованиям в области страхования за октябрь 2020 года, Действия потребителей в связи с пандемией и последствиями для страхования . Согласно Liberty Mutual Insurance, многие владельцы домашних животных решили отказаться от страхования домашних животных. Опрос компании показал, что почти три четверти владельцев животных не имеют страховки для домашних животных.

По данным Национального опроса владельцев домашних животных за 2019-2020 годы, проведенного Американской ассоциацией товаров для животных (APPA), 67% домохозяйств в США, или около 85 миллионов семей, имеют домашних животных. Это больше по сравнению с 56 процентами домохозяйств в США в 1988 году, когда проводился опрос в первый год.

Источник: Национальное исследование владельцев домашних животных Американской ассоциации производителей товаров для животных за 2019–2020 годы.

Просмотр заархивированных таблиц

Источник: Национальное исследование владельцев домашних животных Американской ассоциации производителей товаров для домашних животных за 2017–2018 годы.

Просмотр заархивированных таблиц

(1) Включает в себя продукты питания, расходные материалы и лекарства, отпускаемые без рецепта, ветеринарную помощь, покупку живых животных, а также уход и содержание.
(2) Оценка.

Источник: Национальное исследование владельцев домашних животных Американской ассоциации производителей товаров для животных за 2019–2020 годы.

Просмотр заархивированных таблиц

(1) APPA не спрашивает участников опроса, сколько в целом они ежегодно тратят на своих собак или кошек.Перечисленные выше расходы не являются исчерпывающими, и каждая категория задавалась участникам опроса отдельно.

Источник: Национальное исследование владельцев домашних животных Американской ассоциации производителей товаров для животных за 2019–2020 годы.

Просмотр заархивированных таблиц

Теория когнитивного развития Пиаже

Теория когнитивного развития Пиаже представляет собой всеобъемлющую теорию о природе и развитии человеческого интеллекта. Пиаже считал, что детство играет жизненно важную и активную роль в развитии человека. ^[1] Идея Пиаже в первую очередь известна как теория стадий развития. Теория рассматривает природу самого знания и то, как люди постепенно приходят к его приобретению, конструированию и использованию. ^[2] Для Пиаже когнитивное развитие было прогрессивной реорганизацией психических процессов в результате биологического созревания и опыта окружающей среды. Он считал, что дети формируют понимание окружающего мира, испытывают несоответствия между тем, что они уже знают, и тем, что они открывают в своей среде, а затем соответствующим образом корректируют свои идеи. ^[3] Более того, Пиаже утверждал, что когнитивное развитие находится в центре человеческого организма, а язык зависит от знаний и понимания, полученных в процессе когнитивного развития. ^[4] Ранние работы Пиаже привлекли наибольшее внимание. Многих родителей поощряют создавать богатые, благоприятные условия для естественной склонности их детей к росту и обучению. Классные комнаты, ориентированные на ребенка, и «открытое образование» — это прямое применение взглядов Пиаже. ^[5] Несмотря на огромный успех, теория Пиаже имеет некоторые ограничения, которые сам Пиаже признавал: например, теория поддерживает четкие стадии, а не непрерывное развитие (декаляж). ^[6]

Характер интеллекта: оперативно-переносной

Пиаже отметил, что реальность — это динамическая система непрерывных изменений и, как таковая, определяется в отношении двух условий, которые определяют динамические системы. В частности, он утверждал, что реальность включает в себя трансформации и состояния. ^[7] Преобразования относятся ко всем способам изменений, которым может подвергнуться вещь или человек. Состояния относятся к условиям или внешнему виду, в которых можно найти вещи или людей между преобразованиями. Например, могут быть изменения в форме или форме (например, жидкости меняют форму, когда они переходят из одного сосуда в другой, и аналогично люди меняют свои характеристики по мере взросления), размера (например, серия монеты на столе могут быть размещены близко друг к другу или далеко друг от друга), или размещены или расположены в пространстве и времени (например,g., различные предметы или люди могут быть найдены в одном месте в одно время и в другом месте в другое время). Таким образом, утверждал Пиаже, если человеческий интеллект должен быть адаптивным, он должен иметь функции для представления как трансформирующих, так и статических аспектов реальности. ^[8] Он предположил, что оперативный интеллект отвечает за представление и манипулирование динамическими или трансформирующими аспектами реальности, а образный интеллект отвечает за представление статических аспектов реальности. ^[9]

Оперативная разведка — активный аспект разведки. Он включает в себя все действия, явные или скрытые, предпринимаемые для отслеживания, восстановления или прогнозирования изменений объектов или лиц, представляющих интерес. ^[10] Образный интеллект — это более или менее статический аспект интеллекта, включающий все средства представления, используемые для запоминания состояний (то есть последовательных форм, форм или местоположений), которые возникают между преобразованиями.То есть он включает в себя восприятие, имитацию, мысленные образы, рисование и язык. ^[11] Следовательно, образные аспекты интеллекта получают свое значение из оперативных аспектов интеллекта, потому что состояния не могут существовать независимо от преобразований, которые их связывают. Пиаже утверждал, что образные или репрезентативные аспекты интеллекта подчинены его оперативным и динамическим аспектам, и, следовательно, это понимание по существу происходит из оперативного аспекта интеллекта. ^[10]

В любое время оперативная разведка определяет, как мир понимается, и меняется, если понимание не удается. Пиаже заявил, что этот процесс понимания и изменения включает в себя две основные функции: ассимиляцию и приспособление . ^{[11] [12] [13] [14]}

Ассимиляция и размещение

Изучая область образования, Пиаже сосредоточил внимание на двух процессах, которые он назвал ассимиляцией и приспособлением.Для Пиаже ассимиляция означала интеграцию внешних элементов в структуры жизней или окружающей среды, или те, которые мы могли бы получить через опыт. Ассимиляция — это то, как люди воспринимают новую информацию и адаптируются к ней. Это процесс приспособления новой информации к уже существующим когнитивным схемам. ^[15] Ассимиляция , в которой новый опыт интерпретируется заново, чтобы соответствовать или ассимилироваться со старыми идеями. ^[16] Это происходит, когда люди сталкиваются с новой или незнакомой информацией и обращаются к ранее полученной информации, чтобы понять ее.Напротив, приспособление — это процесс получения новой информации в своей среде и изменения ранее существовавших схем, чтобы они соответствовали новой информации. Это происходит, когда существующая схема (знания) не работает, и ее необходимо изменить, чтобы иметь дело с новым объектом или ситуацией. ^[17] Приспособление необходимо, потому что это то, как люди будут продолжать интерпретировать новые концепции, схемы, структуры и многое другое. ^[18] Пиаже считал, что человеческий мозг был запрограммирован эволюцией на достижение равновесия, которое, по его мнению, в конечном итоге влияет на структуры посредством внутренних и внешних процессов посредством ассимиляции и аккомодации. ^[15]

Пиаже понимал, что ассимиляция и приспособление не могут существовать друг без друга. ^[19] Это две стороны одной медали. Чтобы ассимилировать объект в существующую ментальную схему, сначала необходимо принять во внимание или приспособиться к особенностям этого объекта до определенной степени. Например, чтобы распознать (ассимилировать) яблоко как яблоко, нужно сначала сфокусироваться (приспособиться) к контуру этого объекта. Для этого нужно примерно определить размер объекта.Развитие увеличивает баланс или уравновешивание между этими двумя функциями. Находясь в равновесии друг с другом, ассимиляция и аккомодация порождают ментальные схемы оперативного интеллекта. Когда одна функция доминирует над другой, они создают представления, принадлежащие образному разуму. ^[20]

Сенсорно-моторная ступень

Когнитивное развитие — это теория Жана Пиаже. Пиаже предложил четыре этапа когнитивного развития: сенсомоторный , предоперационный , конкретный рабочий и формальный рабочий период . ^[21] Сенсомоторная стадия — первая из четырех стадий когнитивного развития, которая «простирается от рождения до овладения языком». ^[22] На этой стадии младенцы постепенно вырабатывают знания и понимание мира, координируя опыт (например, зрение и слух) с физическим взаимодействием с объектами (например, хватание, сосание и шагание). ^[23] Младенцы познают мир благодаря физическим действиям, которые они совершают в нем. ^[24] Они прогрессируют от рефлексивного инстинктивного действия при рождении до начала символической мысли к концу стадии. ^[24]

Дети узнают, что они отделены от окружающей среды. Они могут думать об аспектах окружающей среды, даже если они находятся вне досягаемости детских чувств. На этой стадии, по мнению Пиаже, развитие постоянства объекта является одним из важнейших достижений. ^[15] Постоянство объекта — это понимание ребенком того, что объекты продолжают существовать, даже если он или она не может их видеть или слышать. ^[24] Peek-a-boo — хороший тест для этого. К концу сенсомоторного периода у детей развивается постоянное чувство себя и объекта. ^[25]

ВМС США 100406-N-7478G-346 Операционный специалист 2-го класса Реджинальд Харлмон и техник по электронике 3-го класса Маура Шульце играют в прятки с ребенком в детском отделении больницы Ликас

Piaget разделил сенсомоторный каскад на шесть подэтапов ». ^[25]

Предоперационный этап

Вторая стадия Piaget, предоперационная, начинается, когда ребенок начинает учиться говорить в возрасте двух лет, и длится до семи лет. На предоперационной стадии когнитивного развития Пиаже отметил, что дети еще не понимают конкретной логики и не могут мысленно манипулировать информацией. ^[27] На этом этапе происходит рост числа детей, играющих и притворяющихся.Однако ребенку все равно сложно смотреть на вещи с разных точек зрения. Детские игры в основном относятся к символической игре и манипулированию символами. Такая игра демонстрируется представлением о том, что шашки — это закуска, листы бумаги — это тарелки, а коробка — это стол. Их наблюдения за символами иллюстрируют идею игры без реальных задействованных объектов. Наблюдая за игровыми последовательностями, Пиаже смог продемонстрировать, что к концу второго года жизни возникает качественно новый тип психологического функционирования, известный как предоперационная стадия. ^{[28] [29]}

Предоперационный этап скуден и логически неадекватен в отношении умственных операций. Ребенок способен формировать устойчивые концепции, а также магические убеждения. Однако ребенок по-прежнему не может выполнять операции, то есть задачи, которые ребенок может выполнять мысленно, а не физически. Мышление на этой стадии все еще эгоцентрично, что означает, что ребенку трудно видеть точку зрения других. Предоперационная стадия разделена на два подэтапа: подэтап символической функции и подэтап интуитивного мышления.Подэтап символической функции — это когда дети способны понимать, представлять, запоминать и рисовать объекты в своем уме, не имея объекта перед собой. Подэтап интуитивного мышления — это когда дети задают вопросы «почему?» и «как получилось?» На этом этапе дети хотят знать все. ^[29]

Подэтап символьной функции

В возрасте от двух до четырех лет дети еще не могут логическим образом манипулировать и преобразовывать информацию.Однако теперь они могут мыслить образами и символами. Другими примерами умственных способностей являются язык и притворная игра. Символическая игра — это когда дети заводят воображаемых друзей или разыгрывают с друзьями ролевые игры. Детские игры становятся более социальными, и они назначают друг другу роли. Некоторые примеры символической игры включают игру в дом или чаепитие. Интересно, что тип символической игры, в которой участвуют дети, связан с их уровнем творческих способностей и способностью общаться с другими. ^[30] Кроме того, качество их символической игры может иметь последствия для их дальнейшего развития.Например, маленькие дети, чья символическая игра носит насильственный характер, как правило, демонстрируют менее просоциальное поведение и более склонны проявлять антисоциальные тенденции в более поздние годы. ^[31]

На этой стадии все еще есть ограничения, такие как эгоцентризм и предпричинное мышление.

Эгоцентризм возникает, когда ребенок не может отличить свою точку зрения от точки зрения другого человека. Дети склонны придерживаться своей точки зрения, а не учитывать точку зрения других.Более того, они даже не подозревают о существовании такого понятия, как «разные точки зрения». ^[32] Эгоцентризм можно увидеть в эксперименте, проведенном Пиаже и швейцарским психологом развития Бербель Инхельдер, известном как проблема трех гор. В этом эксперименте ребенку показывают три вида горы, и его спрашивают, что бы странствующая кукла увидела бы под разными углами. Ребенок будет последовательно описывать то, что он видит из своего положения, независимо от того, под каким углом его просят взглянуть на куклу.Эгоцентризм также заставит ребенка поверить: «Мне нравится Улица Сезам , так что папе, должно быть, тоже нравится Улица Сезам ».

Подобно дооперационному эгоцентрическому мышлению детей, они строят причинно-следственные связи. Пиаже ввел термин «предпричинное мышление», чтобы описать способ, которым дооперационные дети используют свои собственные существующие идеи или взгляды, как в эгоцентризме, для объяснения причинно-следственных связей. Три основных концепции причинности, проявляемые детьми на предоперационной стадии, включают: анимизм, искусственность и трансдуктивное мышление. ^[33]

Анимизм — это вера в то, что неодушевленные предметы способны к действиям и обладают качествами жизни. Примером может быть ребенок, который считает, что тротуар был сумасшедшим и заставил его упасть, или что звезды мерцают в небе, потому что они счастливы. Под искусством понимается вера в то, что характеристики окружающей среды могут быть связаны с действиями или вмешательством человека. Например, ребенок может сказать, что на улице ветрено, потому что кто-то очень сильно дует, или что облака белые, потому что кто-то покрасил их в этот цвет.Наконец, предпричинное мышление классифицируется с помощью трансдуктивного мышления. Трансдуктивное мышление — это когда ребенок не понимает истинных отношений между причиной и следствием. ^{[29] [34]} В отличие от дедуктивного или индуктивного мышления (от общего к частному или от конкретного к общему), трансдуктивное рассуждение относится к тому, когда ребенок рассуждает от конкретного к конкретному, устанавливая связь между двумя отдельными событиями, которые в остальном не связаны . Например, если ребенок услышит лай собаки, а затем лопнет воздушный шар, ребенок сделает вывод, что из-за лая собаки воздушный шар лопнул.

Подэтап интуитивного мышления

Примерно в возрасте от 4 до 7 лет дети становятся очень любопытными и задают много вопросов, начиная использовать примитивные рассуждения. Возникает интерес к рассуждению и желание знать, почему вещи такие, какие они есть. Пиаже назвал это «интуитивным подэтапом», потому что дети осознают, что обладают огромным объемом знаний, но не знают, как они их приобрели. Центрирование, сохранение, необратимость, включение в классы и переходный вывод — все это характеристики предоперационного мышления.Центрирование — это акт сосредоточения всего внимания на одной характеристике или измерении ситуации при игнорировании всех остальных. Сохранение — это осознание того, что изменение внешнего вида вещества не меняет его основных свойств. Дети на этом этапе не знают о сохранении и центрировании экспонатов. И центрирование, и сохранение станет более понятным, если познакомиться с самой известной экспериментальной задачей Пиаже.

В этом задании ребенку предлагают две одинаковые мензурки с одинаковым количеством жидкости.Ребенок обычно отмечает, что в мензурках действительно столько же жидкости. Когда один из стаканов переливается в более высокий и тонкий контейнер, дети младше семи или восьми лет обычно говорят, что два стакана больше не содержат одинакового количества жидкости и что более высокий контейнер вмещает большее количество (центрирование). ), не принимая во внимание тот факт, что ранее было отмечено, что в обоих стаканах содержится одинаковое количество жидкости. Из-за поверхностных изменений ребенок не мог понять, что свойства веществ продолжают оставаться прежними (консервация).

Необратимость — это концепция, разработанная на этой стадии, которая тесно связана с идеями центрирования и сохранения. Необратимость означает, что дети не могут мысленно повернуть вспять последовательность событий. В той же ситуации с химическим стаканом ребенок не понимает, что если бы последовательность событий была обратной и вода из высокого стакана была налита обратно в исходный стакан, то было бы такое же количество воды. Еще один пример того, как дети полагаются на визуальные представления, — это их неправильное понимание понятий «меньше чем» или «больше чем».Когда две строки, содержащие равное количество блоков, помещаются перед дочерним элементом, причем одна строка располагается дальше друг от друга, ребенок будет думать, что более дальняя строка содержит больше блоков. ^{[29] [35]}

Классная инклюзия относится к разновидности концептуального мышления, которое дети на предоперационной стадии еще не могут понять. Неспособность детей сосредоточиться на двух аспектах ситуации одновременно мешает им понять принцип, согласно которому одна категория или класс может содержать несколько различных подкатегорий или классов. ^[33] Например, четырехлетней девочке можно показать изображение восьми собак и трех кошек. Девушка знает, что такое кошки и собаки, и знает, что они оба животные. Однако на вопрос: «Есть еще собаки или животные?» она скорее всего ответит «больше собак». Это связано с тем, что ей трудно сосредоточиться на двух подклассах и более крупном классе одновременно. Возможно, она могла рассматривать собак как собак или животных, но испытывала затруднения при попытке классифицировать их как обоих одновременно. ^{[36] [37]} Похожая на это концепция, относящаяся к интуитивному мышлению, известная как «переходный вывод».

Переходный вывод — это использование предшествующих знаний для определения недостающей части с использованием базовой логики. У детей на предоперационном этапе такой логики нет. Примером транзитивного вывода может быть ситуация, когда ребенку предоставляется информация «A» больше, чем «B», и «B» больше, чем «C». У этого ребенка могут быть трудности с пониманием того, что «А» также больше, чем «С».

Бетонный этап эксплуатации

Конкретная операционная стадия — третья стадия теории когнитивного развития Пиаже. Эта стадия, следующая за дооперационной стадией, происходит в возрасте от 7 до 11 (предподростковый возраст) лет, ^[38] и характеризуется соответствующим использованием логики. На этом этапе мыслительные процессы ребенка становятся более зрелыми и «взрослыми». Они начинают решать проблемы более логично. Абстрактное, гипотетическое мышление еще не развито у ребенка, и дети могут решать только задачи, относящиеся к конкретным событиям или объектам.На этом этапе дети проходят переход, когда ребенок изучает такие правила, как сохранение. ^[39] Пиаже определил, что дети могут использовать индуктивное мышление. Индуктивное рассуждение включает в себя выводы из наблюдений с целью обобщения. Напротив, дети борются с дедуктивным мышлением, которое включает использование обобщенного принципа, чтобы попытаться предсказать исход события. Дети на этой стадии обычно испытывают трудности с пониманием логики в своей голове.Например, ребенок поймет, что «А больше, чем В» и «В больше, чем С». Однако, когда его спрашивают: «А больше, чем С?», Ребенок может оказаться не в состоянии логически разобраться в вопросе в своей голове.

Два других важных процесса на конкретной операционной стадии — это логика и устранение эгоцентризма.

Эгоцентризм — это неспособность рассмотреть или понять точку зрения, отличную от своей собственной. Это фаза, когда мысли и нравственность ребенка полностью сосредоточены на себе. ^[40] На этом этапе ребенок приобретает способность смотреть на вещи с точки зрения другого человека, даже если он думает, что эта точка зрения неверна. Например, покажите ребенку комикс, в котором Джейн кладет куклу под коробку, выходит из комнаты, затем Мелисса перемещает куклу в ящик, а Джейн возвращается. Ребенок на стадии конкретных операций скажет, что Джейн все равно будет думать, что это под коробкой, даже если ребенок знает, что она в ящике. (См. Также задание на ложное убеждение.)

Дети на этой стадии, однако, могут решать только задачи, относящиеся к реальным (конкретным) объектам или событиям, а не абстрактные концепции или гипотетические задачи. Понимание и умение пользоваться здравым смыслом еще не полностью адаптированы.

Пиаже установил, что дети, находящиеся на конкретной операционной стадии, могут использовать индуктивную логику. С другой стороны, детям в этом возрасте трудно использовать дедуктивную логику, которая предполагает использование общего принципа для предсказания исхода конкретного события.Это включает в себя умственную обратимость. Примером этого является возможность изменить порядок отношений между ментальными категориями. Например, ребенок может распознать, что его собака — это лабрадор, что лабрадор — это собака, а собака — это животное, и сделать выводы из доступной информации, а также применить все эти процессы к гипотетические ситуации. ^[41]

Абстрактность мышления подростка на формальном оперативном уровне проявляется в способности подростка решать вербальные проблемы. ^[41] Логическое качество мышления подростка — это когда дети с большей вероятностью решают проблемы методом проб и ошибок. ^[41] Подростки начинают думать больше, чем думает ученый, придумывая планы решения проблем и систематически проверяя мнения. ^[41] Они используют гипотетико-дедуктивное рассуждение, что означает, что они разрабатывают гипотезы или наилучшие предположения и систематически делают выводы или делают выводы, что является лучшим путем для решения проблемы. ^[41] На этом этапе подросток способен понимать любовь, логические доказательства и ценности. На этом этапе молодой человек начинает предвкушать возможности на будущее, и его очаровывает то, кем они могут стать. ^[41]

Подростки также когнитивно меняются в зависимости от того, как они думают о социальных вопросах. ^[41] Подростковый эгоцентризм определяет то, как подростки думают о социальных вопросах, и представляет собой повышенное самосознание в них самих по себе, что отражается в их чувстве личной уникальности и непобедимости. ^[41] Подростковый эгоцентризм можно разделить на два типа социального мышления: воображаемую аудиторию, которая включает поведение, привлекающее внимание, и личную басню, которая включает в себя чувство подростка личной уникальности и непобедимости. ^[41] Эти два типа социального мышления начинают влиять на детский эгоцентризм на конкретной стадии. Однако он переносится на формальную операционную стадию, когда они сталкиваются с абстрактным мышлением и полностью логическим мышлением.

Испытания для бетонных работ

Испытания Пиаже хорошо известны и применяются для проверки конкретных операций.Наиболее распространены тесты на сохранение. Есть несколько важных аспектов, которые экспериментатор должен учитывать при проведении экспериментов с этими детьми.

Одним из примеров эксперимента по проверке консервации является экспериментатор, который берет два стакана одинакового размера и наполняет их жидкостью до одинакового уровня, и ребенок признает, что это одно и то же. Затем экспериментатор наливает жидкость из одного из маленьких стаканов в высокий тонкий стакан. Затем экспериментатор спросит ребенка, есть ли в более высоком стакане больше жидкости, меньше жидкости или такое же количество жидкости.Затем ребенок даст свой ответ. Экспериментатор спросит ребенка, почему он дал свой ответ или почему он так считает.

• Обоснование : После того, как ребенок ответил на поставленный вопрос, экспериментатор должен спросить, почему ребенок дал такой ответ. Это важно, потому что ответы, которые они дают, могут помочь экспериментатору оценить возраст развития ребенка. ^[42]
• Количество раз, задаваемых : Некоторые утверждают, что если ребенка спросить, равно ли количество жидкости в первом наборе стаканов, то после наливания воды в более высокий стакан экспериментатор снова спросит о количестве жидкости, дети начнут сомневаться в своем первоначальном ответе.Они могут начать думать, что исходные уровни не были равны, что повлияет на их второй ответ. ^[43]
• Выбор слов : Фраза, которую использует экспериментатор, может повлиять на то, как ребенок ответит. Если в примере с жидкостью и стеклом экспериментатор спросит: «В каком из этих стаканов больше жидкости?», Ребенок может подумать, что его мысли о том, что они одинаковые, неверны, потому что взрослый говорит, что нужно иметь больше. В качестве альтернативы, если экспериментатор спросит: «Равны ли они?», Тогда ребенок с большей вероятностью ответит, что они равны, потому что экспериментатор намекает, что они равны.

Формальная операционная стадия

Заключительная стадия известна как формальная операционная стадия . (отрочество и взросление, примерно от 11 до примерно 15-20 лет): интеллект демонстрируется посредством логического использования символов, связанных с абстрактными понятиями. Эта форма мышления включает «предположения, которые не имеют необходимого отношения к реальности». ^[44] На этом этапе человек способен к гипотетическим и дедуктивным рассуждениям. За это время у людей развивается способность думать об абстрактных концепциях.

Пиаже заявил, что «гипотетико-дедуктивное рассуждение» становится важным на формальной операционной стадии. Этот тип мышления включает в себя гипотетические ситуации «а что, если», которые не всегда коренятся в реальности, то есть контрфактическое мышление. Это часто требуется в естественных науках и математике.

• Абстрактная мысль возникает на формальной операционной стадии. Дети склонны думать очень конкретно и конкретно на ранних этапах и начинают рассматривать возможные результаты и последствия своих действий.
• Метапознание, способность «думать о мышлении», которая позволяет подросткам и взрослым рассуждать о своих мыслительных процессах и контролировать их. ^[45]
• Решение проблем демонстрируется, когда дети решают проблемы методом проб и ошибок. Возникает умение систематически решать проблему, логично и методично.

В то время как дети в начальной школе в основном использовали индуктивные рассуждения, делая общие выводы из личного опыта и конкретных фактов, подростки становятся способными к дедуктивным рассуждениям, в которых они делают конкретные выводы из абстрактных понятий, используя логику.Эта способность проистекает из их способности мыслить гипотетически. ^[46]

«Однако исследования показали, что не все люди во всех культурах достигают формальных операций, и большинство людей не используют формальные операции во всех аспектах своей жизни». ^[47]

Эксперименты

Пиаже и его коллеги провели несколько экспериментов для оценки формального оперативного мышления. ^[48]

В одном из экспериментов Пиаже оценивал когнитивные способности детей разного возраста с помощью весов и различных весов.Задача заключалась в том, чтобы уравновесить весы, зацепив за концы весов гири. Чтобы успешно выполнить задание, дети должны использовать формальную операционную мысль, чтобы понять, что расстояние между гирями от центра и тяжесть гирь влияют на равновесие. Более тяжелый груз необходимо разместить ближе к центру весов, а более легкий — дальше от центра, чтобы два груза уравновешивали друг друга. ^[46] В то время как дети в возрасте от 3 до 5 лет вообще не могли понять концепцию балансировки, дети к 7 годам могли уравновесить весы, поместив одинаковые гири на обоих концах, но они не осознавали важность местонахождение.К 10 годам дети могли думать о местоположении, но не использовали логику и вместо этого использовали метод проб и ошибок. Наконец, к 13 и 14 годам, в раннем подростковом возрасте, некоторые дети более четко понимали взаимосвязь между весом и расстоянием и могли успешно реализовать свою гипотезу. ^[49]

Пример задания Пиаже по консервации

Стадии и причинно-следственная связь

Пиаже рассматривает детскую концепцию причинности как марш от «примитивных» концепций причины к концепциям более научного, строгого и механического характера.Эти примитивные концепции характеризуются как сверхъестественные, с явно неестественным или немеханическим тоном. Пиаже основывается на предположении, что младенцы — феноменалисты. То есть их знания «состоят в ассимилировании вещей схемами» на основе их собственных действий, так что с точки зрения ребенка кажется, что они «обладают качествами, которые на самом деле проистекают из организма». Следовательно, эти «субъективные концепции», столь превалирующие на первом этапе развития Пиаже, разбиваются по мере открытия более глубоких эмпирических истин.

Пиаже приводит пример ребенка, который верит, что луна и звезды следуют за ним во время ночной прогулки. Узнав, что это касается его друзей, он должен отделить себя от объекта, в результате чего возникла теория, согласно которой Луна неподвижна или движется независимо от других агентов.

Вторая стадия, от трех до восьми лет, характеризуется сочетанием этого типа магических, анимистических или «неприродных» концепций причинности и механической или «натуралистической» причинности.Это сочетание естественных и неприродных причинных объяснений предположительно происходит из самого опыта, хотя Пиаже не делает особых попыток описать природу различий в концепциях. В своих интервью с детьми он задавал вопросы конкретно о природных явлениях, таких как: «Что заставляет облака двигаться?», «Что заставляет двигаться звезды?», «Почему текут реки?» Природа всех полученных ответов, по словам Пиаже, такова, что эти объекты должны выполнять свои действия, чтобы «выполнять свои обязательства перед людьми».Он называет это «моральным объяснением». ^[50]

Практическое применение

Родители могут использовать теорию Пиаже при принятии решения о том, что покупать, чтобы поддержать рост своего ребенка. ^[51] Учителя также могут использовать теорию Пиаже, например, при обсуждении того, подходят ли предметы программы для уровня учащихся или нет. ^[52] Например, недавние исследования показали, что дети одного класса и одного возраста по-разному выполняют задания, измеряющие базовую беглость сложения и вычитания.В то время как дети на предоперационном и конкретном операционном уровнях когнитивного развития выполняют комбинированные арифметические операции (такие как сложение и вычитание) с одинаковой точностью, ^[53] детей на конкретном операционном уровне когнитивного развития были способны выполнять как задачи сложения, так и проблемы вычитания с большей беглостью речи. ^[54]

Стадии познавательного роста человека отличаются от других. Это влияет и влияет на то, как кто-то думает обо всем, включая цветы.У 7-месячного младенца в сенсомоторном возрасте цветы распознаются по запаху, потягиванию и кусанию. Ребенок чуть постарше не осознал, что цветок не ароматный, но, как и многие дети в ее возрасте, ее научит эгоцентричное двуручное любопытство. На формальной стадии функционирования взрослого человека цветы являются частью более крупной логической схемы. Их используют либо для заработка, либо для создания красоты. Когнитивное развитие или мышление — это активный процесс от начала до конца жизни.Интеллектуальный прогресс происходит потому, что люди в любом возрасте и в любой период развития ищут когнитивное равновесие. Самый простой способ достичь этого баланса — понять новый опыт через призму уже существовавших идей. Младенцы узнают, что новые предметы можно брать так же, как и знакомые, а взрослые объясняют заголовки дня как свидетельство своего существующего мировоззрения. ^[55]

Однако применение стандартизированной теории и процедур Пиаже в разных обществах дало очень разные результаты, которые заставляют некоторых предполагать не только то, что одни культуры производят больше когнитивного развития, чем другие, но и что без определенных видов культурного опыта, но и формального образования, развитие может прекращаются на определенном уровне, таком как конкретный операционный уровень.Процедура проводилась по методикам, разработанным в Женеве. Участникам были вручены два стакана одинаковой длины и окружности, наполненные равным количеством воды. Вода из одного стакана переливалась в другой с более высокой и меньшей окружностью. Дети и молодые люди из неграмотных обществ определенного возраста с большей вероятностью думали, что в более высоком и тонком стакане больше воды. С другой стороны, эксперимент по изменению процедур тестирования в соответствии с местной культурой дал разные результаты. ^[56]

Постулируемые физические механизмы, лежащие в основе схем и стадий

В 1967 году Пиаже рассмотрел возможность молекул РНК как вероятное воплощение своих все еще абстрактных схем (которые он продвигал как единицы действия) — хотя он не пришел к какому-либо твердому выводу. ^[57] В то время, благодаря таким работам, как работа шведского биохимика Хольгера Хайдена, действительно было показано, что концентрации РНК коррелируют с обучением, так что идея была вполне правдоподобной.

Однако к моменту смерти Пиаже в 1980 году это понятие потеряло популярность. Одна из основных проблем была связана с белком, который, как предполагалось, обязательно должна была продуцировать такая РНК, и это не соответствовало наблюдениям. Было установлено, что только около 3% РНК кодирует белок. ^[58] Следовательно, большая часть оставшихся 97% («нкРНК») теоретически может быть доступна для использования в качестве схем Пиаже (или других регулирующих ролей в исследуемых 2000-х годах). Проблема еще не решена экспериментально, но ее теоретические аспекты были рассмотрены в 2008 г. ^[58] — затем получили дальнейшее развитие с точки зрения биофизики и эпистемологии. ^{[59] [60]} Между тем, этот подход, основанный на РНК, также неожиданно предложил объяснения некоторых других нерешенных биологических проблем, таким образом обеспечивая некоторую степень подтверждения.

Отношение к психометрическим теориям интеллекта

Пиаже разработал ряд задач для проверки гипотез, вытекающих из его теории. Задачи не были предназначены для измерения индивидуальных различий, и им нет эквивалента в психометрических тестах интеллекта. Несмотря на разные исследовательские традиции, в которых разрабатывались психометрические тесты и задачи Пиаже, было обнаружено, что корреляции между двумя типами показателей неизменно положительны и в целом умеренные по величине.В их основе лежит общий общий фактор. Было показано, что можно построить батарею, состоящую из задач Пиаже, которая является таким же хорошим показателем общего интеллекта, как и стандартные тесты IQ. ^{[61] [62] [63]}

Вызов теории стадии Пиаже

Представления о развитии Пиаже были оспорены по нескольким причинам. Во-первых, как заметил сам Пиаже, развитие не всегда идет гладким образом, предсказываемым его теорией.«Decalage» или прогрессивные формы когнитивного развития в определенной области предполагают, что сценическая модель в лучшем случае является полезным приближением. ^[64] Кроме того, исследования показали, что дети могут сравнительно легко усваивать концепции и способность к сложным рассуждениям, которые предположительно представлены на более продвинутых стадиях (Lourenço & Machado, 1996, p. 145). ^{[65] [66]} В более широком смысле теория Пиаже является «общей областью», предсказывая, что когнитивное созревание происходит одновременно в разных областях знания (таких как математика, логика и понимание физики или языка). ^[64] Пиаже не принимал во внимание изменчивость успеваемости ребенка, в частности то, как ребенок может отличаться по сложности в нескольких областях.

В 1980-х и 1990-х годах на специалистов по когнитивному развитию оказали влияние идеи «неонативизма» и эволюционной психологии. Эти идеи принижали значение общих теорий предметной области и подчеркивали специфичность предметной области или модульность мышления. ^[67] Модульность подразумевает, что разные когнитивные способности могут быть в значительной степени независимыми друг от друга и, таким образом, развиваться в соответствии с совершенно разными графиками, на которые «влияет опыт реального мира». ^[67] В этом ключе некоторые специалисты по когнитивному развитию утверждали, что вместо того, чтобы быть учащимися в рамках общей предметной области, дети приходят с теориями, относящимися к предметной области, иногда называемыми «базовыми знаниями», которые позволяют им перейти к обучению в этой предметной области. Например, даже младенцы кажутся чувствительными к некоторым предсказуемым закономерностям в движении и взаимодействии объектов (например, объект не может пройти через другой объект) или к поведению человека (например, рука, неоднократно тянущаяся к объекту, имеет этот объект, а не просто конкретный путь движения), поскольку он становится строительным блоком, из которого строятся более сложные знания.

Утверждается, что теория Пиаже недооценивает влияние культуры на когнитивное развитие. Пиаже демонстрирует, что ребенок проходит несколько стадий когнитивного развития и приходит к выводам самостоятельно, но на самом деле социокультурная среда ребенка играет важную роль в его когнитивном развитии. Социальное взаимодействие учит ребенка миру и помогает ему развиваться через когнитивные стадии, которые Пиаже не учитывал. ^[68]

Более поздние работы подвергли серьезному сомнению некоторые из базовых допущений школы «основных знаний» и пересмотрели идеи общности предметной области — но с нового подхода к динамическим системам, а не с пересмотренной точки зрения Пиаже.Подходы к динамическим системам соответствуют современным нейробиологическим исследованиям, которые были недоступны Пиаже, когда он строил свою теорию. Одним из важных выводов является то, что предметные знания строятся по мере того, как дети развивают и интегрируют знания. Это позволяет области повысить точность знаний, а также организацию воспоминаний. ^[67] Однако это предполагает более «плавную интеграцию» обучения и развития, чем предполагали ни Пиаже, ни его критики-неонативисты.Кроме того, некоторые психологи, такие как Лев Выготский и Джером Брунер, думали иначе, чем Пиаже, предполагая, что язык более важен для развития познания, чем предполагал Пиаже. ^{[67] [69]}

Постпьяжеские и неопиажеские этапы

В последние годы несколько теоретиков попытались решить проблемы, связанные с теорией Пиаже, путем разработки новых теорий и моделей, которые могут содержать свидетельства, противоречащие предсказаниям и постулатам Пиаже.

• Неопиажеские теории когнитивного развития, выдвинутые Робби Кейсом, Андреасом Деметриу, Грэмом С. Хэлфордом, Куртом В. Фишером, Майклом Лэмпортом Коммонсом и Хуаном Паскуаль-Леоне, пытались объединить теорию Пиаже с когнитивными и дифференциальными теориями познавательная организация и развитие. Их цель состояла в том, чтобы лучше учесть когнитивные факторы развития и внутрииндивидуальные и межиндивидуальные различия в когнитивном развитии. Они предположили, что развитие на этапах Пиаже происходит за счет увеличения объема рабочей памяти и эффективности обработки за счет «биологического созревания». ^[70] Более того, теория Деметриу приписывает важную роль гиперкогнитивным процессам «самоконтроля, самозаписи, самооценки и саморегуляции» и признает действие нескольких относительно автономных областей мышления. (Demetriou, 1998; Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2010; Demetriou, 2003, стр.153). ^[71]
• Теория Пиаже останавливается на формальной операционной стадии, но другие исследователи отмечают, что мышление взрослых более тонко, чем формальное операционное мышление.Этот пятый этап был назван постформальной мыслью или операцией. ^{[72] [73]} Были предложены официальные этапы поста. Майкл Коммонс представил доказательства четырех постформальных стадий: систематического, метасистематического, парадигматического и кросс-парадигматического (Commons & Richards, 2003, p. 206-208; Oliver, 2004, p. 31). ^{[74] [75] [76]} Однако есть много теоретиков, которые критикуют «постформальное мышление», потому что эта концепция не имеет как теоретической, так и эмпирической проверки.Вместо этого предлагается использовать термин «интегративное мышление». ^{[77] [78] [79] [80] [81]}

Модель нравственного развития Кольберга

• Фишер, Биггс и Биггс, Коммонс и Ричардс предложили «предварительную» стадию, которая, как говорят, происходит до ранней предоперационной стадии. ^{[82] [83]}
• В поисках микрофизиологической основы умственных способностей человека, Traill (1978, Раздел C5.4 [6]; — 1999, раздел 8.4 [7]) предположил, что могут существовать «пре-сенсомоторные» стадии («M ^-1 L», «M ^-2 L»,…), которые развиваются в утробе матери и / или передается генетически.
• Джером Брунер выразил взгляды на когнитивное развитие в «прагматической ориентации», в которой люди активно используют знания для практических приложений, таких как решение проблем и понимание реальности. ^[84]
• Майкл Лэмпорт Коммонс предложил модель иерархической сложности (MHC) двумя способами: «горизонтальная сложность» и «вертикальная сложность» (Commons & Richards, 2003, p.205). ^{[75] [85] [86]}
• Киран Иган предложил пять стадий понимания: «соматический», «мифический», «романтический», «философский» и «иронический», который развивается с помощью когнитивных инструментов, таких как «истории», «бинарные оппозиции», «фантазия». »И« рифма, ритм и размер »для улучшения запоминания и развития способности к обучению на долгие годы. ^[87]
• Лоуренс Колберг разработал три стадии нравственного развития: «доконвенциональный», «традиционный» и «постконвенциональный». ^{[87] [88]} Каждый уровень состоит из двух этапов ориентации, всего шесть этапов ориентации: (1) «Наказание-послушание», (2) «Инструментальный релятивист», (3) «Хороший мальчик». -Nice Girl », (4)« Закон и порядок », (5)« Общественный договор »и ​​(6)« Универсальный этический принцип ». ^{[87] [88]}
• Андреас Деметриу высказал неопиажеские теории когнитивного развития.
• Стадии развития эго Джейн Ловингер проходят через «эволюцию стадий». ^[89] «Сначала досоциальная стадия, за ней следует симбиотическая стадия, импульсивная стадия, стадия самозащиты, конформистская стадия, уровень самосознания: переход от конформистской стадии к сознательной, индивидуалистический уровень: переход от сознательной стадии к автономной. , Конформистский этап и комплексный этап ». ^[89]
• Кен Уилбер включил теорию Пиаже в свою междисциплинарную область интегральной теории. Человеческое сознание структурировано в иерархическом порядке и организовано в «холонные» цепочки или «Великую цепочку бытия», в основе которых лежит уровень духовного и психологического развития. ^[90]

Иерархия потребностей Маслоу

• Процесс инициации — это модификация теории Пиаже, интегрирующая концепцию самоактуализации Абрахама Маслоу. ^[91]
• Шерил Армон предложила пять стадий «хорошей жизни»: «эгоистический гедонизм», «инструментальный гедонизм», «аффективная / альтруистическая взаимность», «индивидуальность» и «автономия / сообщество» (Andreoletti & Demick, 2003, p. 284) (Армон, 1984, с. 40-43). ^{[92] [93]}
• Кристофер Р.Перейти к: ^{a b c d e 9097 9097 e 9097 9097 9097 h} Santrock, JW (2008). Перейти к: ^{a b c d J.Перейти к: a b c d e 9097 9097 e 9097 9097 9097 h i} Santrock, JW (2008). Актуальный подход к развитию продолжительности жизни (стр.221-223).Перейти на: ^{a b c d} Callaghan, T. C. (2005). Когнитивное развитие после младенчества. В Б. Хопкинс (ред.), Кембриджская энциклопедия детского развития (стр. 204-209). Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета. Получено с http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX1311100053&v=2.1&u=cuny_hunter&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=c822fe0523f5b1258756f6e7855acc8d
• Перейти ^ Кайл, Роберт (2007). Перейти к: ^{a b} Voorhis, P. Кеган, Роберт. Эволюционирующее Я: проблема и процесс в развитии человека. Издательство Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс, 1982, ISBN 0-674-27231-5.
Вернуться к содержанию

Внешние ссылки

Все о гориллах — Научная классификация

• Млекопитающие дышат воздухом легкими.
• Млекопитающие — «теплокровные»: они поддерживают постоянную высокую температуру тела независимо от окружающей среды.
• Как правило, млекопитающие несут живую молодь.(Исключениями из этого правила являются два примитивных млекопитающих: утконос и колючий муравьед / ехидна откладывают яйца).
• Млекопитающие выкармливают своих детенышей молоком.
• У млекопитающих есть волосы, по крайней мере, на некоторой стадии их развития. Гладкая кожа кита — приспособление для плавания. У новорожденного теленка часто бывает несколько редких волосков вокруг рострума, которые теряются в первые дни жизни.
Орден

— Приматы

Научный отряд приматов включает около 233 живых видов, разделенных на 13 научных семейств.Большинство приматов живут в тропических лесах и сильно различаются по размеру. Самый маленький из приматов — лемур-карликовая мышь ( Microcebus myoxinus ) весом около 31 г (1,1 унции), а горилла — самый крупный примат весом до 220 кг (484 фунта).

Семья — Гоминиды

Исторически люди и их вымершие предки относились к семейству Hominidae, тогда как все человекообразные обезьяны (шимпанзе, бонобо, гориллы и орангутаны) относились к семейству Pongidae.Однако биомолекулярные и генетические исследования наряду с недавними свидетельствами окаменелостей выявили новые сходства между видами, что привело к реклассификации шимпанзе и горилл в Семейство.

Род, вид —

Gorilla & beringei

В прошлом в научной классификации горилл был один вид (гориллы), который делили на три подвида. Каждый из этих подвидов отличался друг от друга своим географическим положением в Африке.

• Западная низменная горилла ( Gorilla gorilla gorilla ) — самый маленький из всех трех подвидов — весит около 180 кг (396 фунтов.) для взрослого самца — и обитает в тропических лесах Западной Африки. Низменные гориллы в целом похожи внешне. Западная низменная горилла — самый распространенный вид горилл, встречающихся в зоологических учреждениях, и это вид, о котором заботятся в Busch Gardens Tampa Bay.
• Восточная низменная горилла ( Gorilla gorilla graueri ) немного больше по размеру и весит до 220 кг (484 фунта) и темнее по окраске, чем западная низменная горилла. Они живут в тропических лесах центральной Африки.
• Горная горилла ( Gorilla gorilla beringei ) — самый крупный и редкий из всех трех подвидов. Взрослые самцы могут весить более 227 кг (500 фунтов). Они обитают на больших высотах хребта вулкана Вирунга, отделяющего Демократическую Республику Конго от Руанды и Уганды. Их волосы длиннее и темнее, чем у их низинных собратьев, из-за более холодного климата возвышенности. Горные гориллы выше, имеют более заостренную голову, более широкую щель в середине носа и не имеют красноватого пятна на голове, характерного для низинных горилл.

В 2001 году исследования митохондриальной ДНК и морфологические различия привели к научной реклассификации горилл. Согласно новой классификации гориллы делятся на два вида: восточные гориллы ( Gorilla beringei ) и западные гориллы ( Gorilla gorilla ). Считается, что эти два вида отделились друг от друга около 2 миллионов лет назад, и у обоих есть два подвида.

• Два подвида восточной гориллы — это восточная низменная горилла ( Gorilla beringei graueri ) и горная горилла ( Gorilla beringei beringi ).
• Было высказано предположение, что существует третий подвид восточных горилл, потому что небольшая группа горных горилл, населяющих национальный парк Бвинди в Уганде, обладает отличительными характеристиками, такими как морфология, экология и поведение. Из-за небольшого размера популяций горных горилл и доступных образцов для тестирования трудно определить, достаточно ли физически и генетически различны эти две популяции, чтобы их можно было считать двумя отдельными подвидами.
• Два подвида западной гориллы — это горилла западной низменности (Gorilla gorilla gorilla) и горилла Кросс-Ривер ( Gorilla gorilla diehli ).

Номенклатура

Название «горилла» было получено из древнего рассказа карфагенского исследователя, который плавал вдоль западного побережья Африки почти 2500 лет назад. Местные жители поделились с ним своим именем великой обезьяны, что в грубом переводе означало «волосатый человек».

Горные гориллы живут вокруг горного хребта Вирунга. Вирунга в переводе означает «одинокая гора, достигающая облаков».

Филогения

Приматов можно разделить на две подгруппы.

• Просимии (просимианы)
  • Прозимианы считаются примитивными, потому что некоторые из их физических характеристик встречаются у других млекопитающих, но, как правило, не характерны для других приматов. Например, у просиманов остается влажная структура носа, называемая ринарием (также встречается у собак), которая усиливает их обоняние.
• Anthropoidea (непрозимийские приматы)
  • Антропоиды подразделяются на антропоидов Нового и Старого Света.Антропоиды Нового Света являются родными для Северной и Южной Америки, тогда как антропоиды Старого Света являются родными для Африки и Азии.
  • Обезьяны делятся на большие и малые категории обезьян. К более мелким обезьянам относятся 11 признанных видов гиббонов и сиамангов, обитающих в Юго-Восточной Азии. Большие обезьяны обитают как в Африке, так и в Азии, включая орангутанов, шимпанзе, бонобо и горилл.

Обезьяны отделились от обезьян Старого Света около 25 миллионов лет назад.Между обезьянами и обезьянами есть много различий, в том числе следующие характеристики:

• У обезьян нет хвоста
• Обезьяны обычно имеют больший размер и вес тела
• У обезьян более прямая осанка
• У обезьян более широкая грудь
• Обезьяны больше полагаются на зрение, чем на обоняние (у них короткий широкий нос, а не длинная морда)
• У обезьян более длительный срок беременности и более длительные периоды времени для созревания.
• Человекообразные обезьяны, как правило, менее древесные (обитающие на деревьях) и более наземные (обитающие на земле). Это привело ко многим изменениям в мышечной и скелетной структуре их рук, потому что они не так приспособлены для жизни на деревьях (брахиация — качание на деревьях), как обезьяны. Летопись окаменелостей указывает на то, что меньшие и большие обезьяны расходились друг от друга примерно 18 миллионов лет назад. Семейство Pongidae (орангутаны) разошлось около 14 миллионов лет назад, гориллы — около 7 миллионов лет назад, а шимпанзе и люди — около 6 миллионов лет назад.
• Около 98,4% ДНК человека (дезоксирибонуклеиновая кислота — генетический материал) у людей общая с шимпанзе. Эта генетическая информация позволила понять связь человека с другими человекообразными обезьянами, такими как горилла. Люди более тесно связаны с шимпанзе и гориллами, чем с орангутанами.

Открытие современной гориллы

Согласно летописи окаменелостей, потомки обезьян произошли в Африке более 25 миллионов лет назад, а затем расселились по Азии и Европе.

Палеонтологи определили, что более 15 родов обезьян жили в миоценовую эру (23 миллиона лет назад) в таких местах, как Италия и Греция.

Почти 2500 лет назад экспедиция из финикийского торгового города Карфаген к западному побережью Африки случайно обнаружила группу диких горилл.

В шестнадцатом веке английский моряк по имени Эндрю Баттель был схвачен португальцами в Западной Африке. Он говорил о двух человекоподобных обезьянах (сегодня легко узнать шимпанзе и горилл), которые посещали костер, когда он оставался без присмотра.

Горная горилла была впервые обнаружена немецким офицером по имени капитан Роберт фон Беринг в 1902 году. До этого времени было известно, что существуют только низинные гориллы. Название подвида горных горилл происходит от фамилии капитана Роберта фон Беринге ( Gorilla beringei beringei ).

Эволюционные перспективы гориллы

Многие древние исследователи и африканские племена описывали горилл как примитивных волосатых людей. Их также называют антропоидными или «человекоподобными» обезьянами.

В течение 1600-х годов об обезьянах было известно очень мало, и научная литература часто путала больших обезьян с пигмеями.

В 1860 году исследователь по имени Дю Шайю описал гориллу как кровожадного лесного монстра, готового атаковать любого человека. Автор Альфред Брем обесценил претензию Дю Шайю в книге 1876 года, Thierleben (Жизнь животных) .

Устрашающий внешний вид, чрезвычайная сила и невероятная сила гориллы создали о ней неудачный и неточный жестокий стереотип.Несколько популярных фильмов увековечили этот ложный стереотип, что привело к неправильным представлениям об истинной нежной натуре горилл.

Первое задокументированное исследование горилл было проведено Джорджем Шаллером в 1959 году. Его книга называлась Год Гориллы . Это была одна из первых книг, которая развеяла многие мифы, такие как дикая природа горилл.

В 1963 году Дайан Фосси начала изучать, исследовать и сохранять горных горилл. В 1983 году она опубликовала книгу под названием Gorillas In The Mist .В 1986 году фильм по ее книге привлек внимание всего мира к проблеме сохранения горилл.

Что такое ИИ? Вот все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Все зависит от того, кого вы спросите.

Еще в 1950-х годах отцы области, Мински и Маккарти, описывали искусственный интеллект как любую задачу, выполняемую машиной, которая ранее считалась требующей человеческого интеллекта.

Это, очевидно, довольно широкое определение, поэтому иногда можно встретить споры о том, действительно ли что-то является ИИ или нет.

Современные определения того, что значит создавать интеллект, более конкретны. Франсуа Шоле, исследователь искусственного интеллекта в Google и создатель библиотеки программного обеспечения для машинного обучения Keras, сказал, что интеллект связан со способностью системы адаптироваться и импровизировать в новой среде, обобщать свои знания и применять их в незнакомых сценариях.

«Интеллект — это эффективность, с которой вы приобретаете новые навыки в задачах, к которым раньше не готовились», — сказал он.

«Интеллект — это не сам навык; это не то, что вы можете делать; это то, насколько хорошо и насколько эффективно вы можете изучать новое».

Это определение, согласно которому современные системы на базе искусственного интеллекта, такие как виртуальные помощники, будут характеризоваться как демонстрирующие « узкий ИИ », способность обобщать свое обучение при выполнении ограниченного набора задач, таких как распознавание речи или компьютер. зрение.

Как правило, системы искусственного интеллекта демонстрируют по крайней мере некоторые из следующих форм поведения, связанных с человеческим интеллектом: планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, представление знаний, восприятие, движение и манипуляции и, в меньшей степени, социальный интеллект и творчество.

Какие бывают типы ИИ?

На очень высоком уровне искусственный интеллект можно разделить на два основных типа:

Узкий ИИ

Узкий ИИ — это то, что мы видим сегодня в компьютерах — интеллектуальные системы, которым научили или научились тому, как выполнять определенные задачи, не будучи явно запрограммированными на это.

Этот тип машинного интеллекта проявляется в распознавании речи и языка виртуального помощника Siri на Apple iPhone, в системах распознавания зрения на беспилотных автомобилях или в механизмах рекомендаций, которые предлагают продукты, которые могут вам понравиться, на основе что вы купили в прошлом. В отличие от людей, эти системы можно научить или научить выполнять только определенные задачи, поэтому их называют узким ИИ.

Общий ИИ

Общий ИИ очень отличается и представляет собой тип адаптируемого интеллекта, обнаруживаемый у людей, гибкую форму интеллекта, способную научиться выполнять совершенно разные задачи, от стрижки до создания электронных таблиц или рассуждений о широкий выбор тем, основанный на накопленном опыте.

Это тот тип ИИ, который чаще встречается в фильмах, таких как HAL в 2001 году или Скайнет в Терминаторе, но которого сегодня не существует — и эксперты по ИИ жестко расходятся во мнениях о том, как скоро он станет реальностью.

Что умеет Narrow AI?

Существует огромное количество новых приложений для узкого ИИ:

• Интерпретация видеопотоков с дронов, выполняющих визуальный осмотр инфраструктуры, такой как нефтепроводы.
• Организация личных и деловых календарей.
• Отвечая на простые запросы службы поддержки.
• Координация с другими интеллектуальными системами для выполнения таких задач, как бронирование отеля в подходящее время и в подходящем месте.
• Помощь радиологам в обнаружении потенциальных опухолей с помощью рентгеновских лучей.
• Пометка неприемлемого контента в Интернете, определение износа лифтов на основе данных, собранных устройствами IoT.
• Создание трехмерной модели мира по спутниковым снимкам… У этого списка нет конца.

Новые приложения этих обучающих систем появляются постоянно. Разработчик видеокарт Nvidia недавно представила систему Maxine на основе искусственного интеллекта, которая позволяет людям совершать видеозвонки хорошего качества практически независимо от скорости их подключения к Интернету. Система сокращает полосу пропускания, необходимую для таких вызовов, в 10 раз, не передавая полный видеопоток через Интернет и вместо анимации небольшого количества статических изображений вызывающего абонента таким образом, чтобы воспроизводить выражения лиц и движения вызывающих абонентов. в реальном времени и быть неотличимым от видео.

Однако, несмотря на то, что у этих систем есть неиспользованный потенциал, иногда амбиции в отношении технологии превосходят реальность. В качестве примера можно привести беспилотные автомобили, в основе которых лежат системы на базе искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение. Компания по производству электромобилей Tesla немного отстает от первоначального графика генерального директора Илона Маска, когда автомобильная система автопилота будет модернизирована до «полного автономного вождения» из более ограниченных возможностей системы вспомогательного вождения, а опция полного автономного вождения только недавно была запущена в избранная группа опытных водителей в рамках программы бета-тестирования.

Что умеет General AI?

Опрос, проведенный среди четырех групп экспертов в 2012-2013 годах исследователями искусственного интеллекта Винсентом Мюллером и философом Ником Бостромом, показал 50% -ную вероятность того, что искусственный общий интеллект (AGI) будет разработан между 2040 и 2050 годами, а к 2075 году вырастет до 90%. Группа пошла еще дальше, предсказав, что так называемый «суперинтеллект», который Бостром определяет как «любой интеллект, который значительно превосходит когнитивные способности человека практически во всех областях, представляющих интерес», — ожидалось примерно через 30 лет после достижения AGI.

Однако недавние оценки экспертов по ИИ более осторожны. Пионеры в области современных исследований искусственного интеллекта, такие как Джеффри Хинтон, Демис Хассабис и Ян Лекун, говорят, что общество еще далеко от разработки AGI. Учитывая скептицизм лидеров в области современного искусственного интеллекта и совершенно иной характер современных узких систем искусственного интеллекта по сравнению с искусственным интеллектом, возможно, нет оснований опасаться, что общий искусственный интеллект в ближайшем будущем разрушит общество.

Тем не менее, некоторые эксперты в области искусственного интеллекта полагают, что такие прогнозы чрезвычайно оптимистичны, учитывая наше ограниченное понимание человеческого мозга, и полагают, что до ОИИ еще далеко.

Каковы последние вехи в развитии ИИ?

IBM

В то время как современный узкий ИИ может быть ограничен выполнением определенных задач в рамках своей специализации, эти системы иногда способны на сверхчеловеческую производительность, а в некоторых случаях даже демонстрируют превосходную креативность — черту, которую часто считают присущей людям.

Было сделано слишком много прорывов, чтобы составить окончательный список, но некоторые основные моменты включают:

• В 2009 году Google показал, что его беспилотная Toyota Prius может совершить более 10 поездок по 100 миль каждая, поставив общество на путь к беспилотные автомобили.
• В 2011 году компьютерная система IBM Watson попала в заголовки газет во всем мире, когда она выиграла американскую викторину Jeopardy !, победив двух лучших игроков, когда-либо созданных этим шоу. Чтобы выиграть шоу, Watson использовал обработку естественного языка и аналитику в огромных хранилищах данных, которые обрабатываются, чтобы отвечать на вопросы, заданные человеком, часто за доли секунды.
• В 2012 году еще один прорыв возвестил о том, что ИИ способен решать множество новых задач, которые ранее считались слишком сложными для любой машины. В том же году система AlexNet одержала решительную победу в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Точность AlexNet была такова, что он вдвое сократил количество ошибок по сравнению с конкурирующими системами в конкурсе на распознавание изображений.

Производительность AlexNet продемонстрировала мощь обучающих систем, основанных на нейронных сетях, модели машинного обучения, которая существовала десятилетиями, но наконец реализовала свой потенциал благодаря усовершенствованиям в архитектуре и скачкам в мощности параллельной обработки, которые стали возможными благодаря закону Мура.В том году в заголовках газет также попало умение систем машинного обучения в области компьютерного зрения: Google обучил систему распознавать фаворита Интернета: изображения кошек.

Следующей демонстрацией эффективности систем машинного обучения, привлекшей внимание общественности, была победа в 2016 году ИИ Google DeepMind AlphaGo над человеческим гроссмейстером в древней китайской игре го, сложность которой ставила компьютеры в тупик на протяжении десятилетий. Го имеет около 200 возможных ходов за ход по сравнению с 20 в шахматах.В ходе игры в го существует так много возможных ходов, что предварительный поиск каждого из них для определения наилучшего варианта слишком затратен с вычислительной точки зрения. Вместо этого AlphaGo была обучена игре, взяв ходы, выполненные людьми-экспертами в 30 миллионах игр го, и вводили их в нейронные сети с глубоким обучением.

Обучение этих сетей глубокого обучения может занять очень много времени, требуя приема и повторения огромных объемов данных, поскольку система постепенно уточняет свою модель для достижения наилучшего результата.

Однако совсем недавно Google усовершенствовал процесс обучения с помощью AlphaGo Zero, системы, которая играла против себя в «совершенно случайные» игры, а затем извлекала уроки из нее. Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис также представил новую версию AlphaGo Zero, которая освоила игры в шахматы и сёги.

И ИИ продолжает стремительно преодолевать новые рубежи: система, обученная OpenAI, победила лучших игроков мира в матчах один на один в многопользовательской онлайн-игре Dota 2.

В том же году OpenAI создал агентов ИИ, которые изобрели свои владеть языком, чтобы сотрудничать и более эффективно достигать своей цели, а затем агенты Facebook обучаются переговорам и лжи.

2020 год был годом, когда система искусственного интеллекта, казалось, получила способность писать и говорить по-человечески практически на любую тему, о которой вы только можете подумать.

Рассматриваемая система, известная как Generative Pre-Training Transformer 3 или сокращенно GPT-3, представляет собой нейронную сеть, обученную на миллиардах англоязычных статей, доступных в открытом Интернете.

Вскоре после того, как некоммерческая организация OpenAI сделала его доступным для тестирования, в Интернете загорелась способность GPT-3 создавать статьи практически по любой теме, которая была ему передана, статьи, которые на первый взгляд часто были трудно отличить от написанных человеком.Точно так же впечатляющие результаты были получены и в других областях, с его способностью убедительно отвечать на вопросы по широкому кругу тем и даже сойти за начинающего программиста JavaScript.

Но хотя многие статьи, созданные с помощью GPT-3, выглядели правдоподобными, дальнейшее тестирование показало, что сгенерированные предложения часто не проходят проверку, предлагая на первый взгляд правдоподобные, но запутанные утверждения, а иногда и откровенную чушь.

По-прежнему существует значительный интерес к использованию понимания естественного языка модели в качестве основы для будущих сервисов.Он доступен избранным разработчикам для встраивания в программное обеспечение через бета-API OpenAI. Он также будет включен в будущие сервисы, доступные через облачную платформу Microsoft Azure.

Пожалуй, самый яркий пример потенциала ИИ появился в конце 2020 года, когда нейронная сеть Google AlphaFold 2 продемонстрировала результат, который некоторые назвали достойным Нобелевской премии по химии.

Способность системы смотреть на строительные блоки белка, известные как аминокислоты, и определять трехмерную структуру белка может существенно повлиять на скорость понимания болезней и разработки лекарств.В конкурсе «Критическая оценка предсказания структуры белка» AlphaFold 2 определила трехмерную структуру белка с точностью, сопоставимой с кристаллографией — золотым стандартом для убедительного моделирования белков.

В отличие от кристаллографии, для получения результатов которой требуются месяцы, AlphaFold 2 может моделировать белки за часы. Поскольку трехмерная структура белков играет такую ​​важную роль в биологии человека и болезнях, такое ускорение было объявлено знаменательным прорывом для медицинской науки, не говоря уже о потенциальных приложениях в других областях, где ферменты используются в биотехнологиях.

Что такое машинное обучение?

Практически все упомянутые до сих пор достижения связаны с машинным обучением, подмножеством ИИ, на которое приходится подавляющее большинство достижений в этой области за последние годы. Когда сегодня говорят об искусственном интеллекте, они обычно имеют в виду машинное обучение.

В настоящее время наблюдается возрождение, говоря простыми словами, машинное обучение — это когда компьютерная система учится выполнять задачу, а не программируется, как это делать.Это описание машинного обучения восходит к 1959 году, когда оно было придумано Артуром Сэмюэлем, пионером в этой области, который разработал одну из первых в мире самообучающихся систем, Программу игры Сэмюэля Шашек.

Для обучения этим системам передаются огромные объемы данных, которые они затем используют, чтобы научиться выполнять конкретную задачу, например, понимать речь или подписывать фотографии. Качество и размер этого набора данных важны для построения системы, способной точно выполнять поставленную перед ней задачу.Например, если вы создавали систему машинного обучения для прогнозирования цен на жилье, обучающие данные должны включать не только размер собственности, но и другие важные факторы, такие как количество спален или размер сада.

Что такое нейронные сети?

Ключ к успеху машинного обучения — нейронные сети. Эти математические модели могут настраивать внутренние параметры, чтобы изменять то, что они выводят.Нейронная сеть получает наборы данных, которые учат ее тому, что она должна выдавать при представлении определенных данных во время обучения. Конкретно, в сеть могут подаваться изображения в оттенках серого с числами от нуля до 9, а также строка двоичных цифр — нулей и единиц — которые указывают, какое число отображается на каждом изображении в градациях серого. Затем сеть будет обучена, регулируя свои внутренние параметры, пока она не классифицирует число, показанное на каждом изображении, с высокой степенью точности. Затем эту обученную нейронную сеть можно использовать для классификации других изображений в оттенках серого с числами от нуля до 9.Такая сеть была использована в основополагающей статье, показывающей применение нейронных сетей, опубликованной Янном ЛеКуном в 1989 году, и использовалась почтовой службой США для распознавания рукописных почтовых индексов.

Структура и функционирование нейронных сетей очень слабо основаны на связях между нейронами в головном мозге. Нейронные сети состоят из взаимосвязанных слоев алгоритмов, которые передают данные друг в друга. Их можно обучить выполнению конкретных задач, изменив важность, приписываемую данным, когда они передаются между этими уровнями.Во время обучения этих нейронных сетей веса, присваиваемые данным по мере их передачи между слоями, будут продолжать изменяться до тех пор, пока выходной сигнал нейронной сети не станет очень близким к желаемому. В этот момент сеть «узнает», как выполнять конкретную задачу. Желаемый результат может быть любым: от правильной маркировки фруктов на изображении до прогнозирования отказа лифта на основе данных его датчика.

Подмножеством машинного обучения является глубокое обучение, при котором нейронные сети расширяются до разветвленных сетей с большим количеством значительных уровней, которые обучаются с использованием огромных объемов данных.Эти глубокие нейронные сети способствовали нынешнему скачку в способности компьютеров выполнять такие задачи, как распознавание речи и компьютерное зрение.

Существуют разные типы нейронных сетей с разными сильными и слабыми сторонами. Рекуррентные нейронные сети (RNN) представляют собой тип нейронной сети, особенно хорошо подходящей для обработки естественного языка (NLP) — понимания значения текста — и распознавания речи, в то время как сверточные нейронные сети имеют свои корни в распознавании изображений и используются в самых разнообразных сферах. как рекомендательные системы, так и НЛП.Дизайн нейронных сетей также развивается, и исследователи совершенствуют более эффективную форму глубокой нейронной сети, называемую долгой краткосрочной памятью или LSTM — тип архитектуры RNN, используемый для таких задач, как NLP и для прогнозирования фондового рынка, что позволяет ей работают достаточно быстро, чтобы их можно было использовать в системах по запросу, таких как Google Translate.

Структура и обучение глубоких нейронных сетей.

Изображение: Nuance

Какие еще типы ИИ?

Еще одна область исследований ИИ — эволюционных вычислений.

Он заимствован из теории естественного отбора Дарвина. Он видит, что генетические алгоритмы претерпевают случайные мутации и комбинации между поколениями в попытке разработать оптимальное решение данной проблемы.

Этот подход даже использовался для помощи в разработке моделей ИИ, эффективно используя ИИ для создания ИИ. Такое использование эволюционных алгоритмов для оптимизации нейронных сетей называется нейроэволюцией. Он может сыграть важную роль в разработке эффективного ИИ, поскольку использование интеллектуальных систем становится все более распространенным, особенно когда спрос на специалистов по данным часто превышает предложение.Этот метод был продемонстрирован лабораторией Uber AI Labs, которая выпустила статьи об использовании генетических алгоритмов для обучения глубоких нейронных сетей для решения задач обучения с подкреплением.

Наконец, существует экспертных систем , в которых компьютеры запрограммированы с помощью правил, которые позволяют им принимать серию решений на основе большого количества входных данных, позволяя этой машине имитировать поведение человека-эксперта в определенной области. Примером этих систем, основанных на знаниях, может быть, например, система автопилота, управляющая самолетом.

Что способствует возрождению ИИ?

Как указано выше, самые большие достижения в исследованиях искусственного интеллекта за последние годы были сделаны в области машинного обучения, в частности, в области глубокого обучения.

Это отчасти было вызвано легкостью доступа к данным, но еще больше — резким увеличением мощности параллельных вычислений, в течение которого использование кластеров графических процессоров (ГП) для обучения систем машинного обучения стало более широким. распространены.

Эти кластеры не только предлагают значительно более мощные системы для обучения моделей машинного обучения, но и теперь широко доступны в виде облачных сервисов через Интернет. Со временем крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft и Tesla, перешли на использование специализированных чипов, предназначенных как для работающих, а в последнее время и для обучения моделей машинного обучения.

Примером одного из этих пользовательских чипов является Tensor Processing Unit (TPU) Google, последняя версия которого ускоряет скорость, с которой полезные модели машинного обучения, построенные с использованием программной библиотеки Google TensorFlow, могут выводить информацию из данных, а также скорость, с которой они могут быть обучены.

Эти чипы используются для обучения моделей DeepMind и Google Brain, а также моделей, лежащих в основе Google Translate и распознавания изображений в Google Фото и сервисах, которые позволяют общественности создавать модели машинного обучения с использованием Google TensorFlow Research Cloud. Третье поколение этих чипов было представлено на конференции Google I / O в мае 2018 года, и с тех пор они были упакованы в блоки машинного обучения, называемые модулями, которые могут выполнять более ста тысяч триллионов операций с плавающей запятой в секунду (100 петафлопс).Эти текущие обновления TPU позволили Google улучшить свои сервисы, основанные на моделях машинного обучения, например, вдвое сократив время, необходимое для обучения моделей, используемых в Google Translate.

Какие элементы машинного обучения?

Как уже упоминалось, машинное обучение является подмножеством ИИ и обычно делится на две основные категории: обучение с учителем и обучение без учителя.

Обучение с учителем

Распространенным методом обучения систем искусственного интеллекта является их обучение с использованием множества размеченных примеров. В эти системы машинного обучения поступают огромные объемы данных, которые были аннотированы, чтобы выделить интересующие функции. Это могут быть фотографии, помеченные, чтобы указать, содержат ли они собаку, или письменные предложения со сносками, указывающими, относится ли слово «окунь» к музыке или к рыбе. После обучения система может применить эти метки к новым данным, например, к собаке на фотографии, которая только что была загружена.

Этот процесс обучения машины на примере называется обучением с учителем. Маркировка этих примеров обычно осуществляется онлайн-работниками, работающими на таких платформах, как Amazon Mechanical Turk.

Для обучения этих систем обычно требуются огромные объемы данных, при этом некоторым системам необходимо просмотреть миллионы примеров, чтобы научиться эффективно выполнять задачу — хотя это становится все более возможным в эпоху больших данных и повсеместного интеллектуального анализа данных. Наборы обучающих данных огромны и растут в размерах — набор данных Google Open Images содержит около девяти миллионов изображений, а его помеченный видеорепозиторий YouTube-8M ссылается на семь миллионов помеченных видео.ImageNet, одна из первых баз данных такого типа, насчитывает более 14 миллионов изображений, разделенных на категории. Составленный за два года, его составили почти 50 000 человек, большинство из которых были наняты через Amazon Mechanical Turk, которые проверили, отсортировали и пометили почти миллиард фотографий кандидатов.

Доступ к огромным размеченным наборам данных также может оказаться менее важным, чем доступ к большим объемам вычислительной мощности в долгосрочной перспективе.

В последние годы генеративные состязательные сети (GAN) использовались в системах машинного обучения, которые требуют лишь небольшого количества помеченных данных наряду с большим объемом немаркированных данных, что, как следует из названия, требует меньше ручной работы для подготовки .

Этот подход может позволить более широко использовать полу-контролируемое обучение, когда системы могут научиться выполнять задачи, используя гораздо меньший объем помеченных данных, чем это необходимо для обучающих систем, использующих обучение с учителем сегодня.

Неконтролируемое обучение

Напротив, неконтролируемое обучение использует другой подход, когда алгоритмы пытаются идентифицировать закономерности в данных, ища сходства, которые можно использовать для категоризации этих данных.

Примером может быть объединение в кластеры фруктов с одинаковым весом или автомобилей с аналогичным объемом двигателя.

Алгоритм не настроен заранее на выбор конкретных типов данных; он просто ищет данные, которые могут сгруппировать его сходства, например, в Новостях Google каждый день группируются вместе статьи по схожим темам.

Обучение с подкреплением

Грубая аналогия обучения с подкреплением — награждение питомца лакомством за выполнение трюка. При обучении с подкреплением система пытается максимизировать вознаграждение на основе входных данных, в основном проходя процесс проб и ошибок, пока не придет к наилучшему возможному результату.

Примером обучения с подкреплением является Deep Q-сеть Google DeepMind, которая использовалась для повышения производительности человека в различных классических видеоиграх. Система получает пиксели из каждой игры и определяет различную информацию, например расстояние между объектами на экране.

Также глядя на счет, достигнутый в каждой игре, система строит модель того, какое действие будет максимизировать счет в различных обстоятельствах, например, в случае видеоигры Breakout, где ракетку следует перемещать по порядку. перехватить мяч.

Этот подход также используется в исследованиях робототехники, где обучение с подкреплением может помочь научить автономных роботов оптимальному поведению в реальных условиях.

Многие технологии, связанные с искусственным интеллектом, приближаются или уже достигли «пика завышенных ожиданий» в цикле хайпов Gartner, а вызванный отрицательной реакцией «впадина разочарования» поджидает.

Изображение: Gartner / Аннотации: ZDNet

Какие фирмы лидируют в области ИИ?

Поскольку ИИ играет все более важную роль в современном программном обеспечении и услугах, каждая крупная технологическая фирма борется за разработку надежной технологии машинного обучения для использования внутри компании и для продажи населению через облачные сервисы.

Каждый из них регулярно попадает в заголовки новостей о новых достижениях в области исследований ИИ, хотя, вероятно, именно Google с его системами DeepMind AI AlphaFold и AlphaGo, вероятно, оказал наибольшее влияние на осведомленность общественности об ИИ.

Какие услуги ИИ доступны?

Все основные облачные платформы — Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform — предоставляют доступ к массивам графических процессоров для обучения и запуска моделей машинного обучения, при этом Google также готовится позволить пользователям использовать свои блоки тензорной обработки — нестандартные микросхемы, конструкция которых оптимизирована для обучения и запуска моделей машинного обучения.

Вся необходимая сопутствующая инфраструктура и услуги доступны из большой тройки, облачные хранилища данных, способные хранить огромный объем данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения, услуги по преобразованию данных для подготовки их к анализу, инструменты визуализации для четкого отображения результатов и программное обеспечение, упрощающее построение моделей.

Эти облачные платформы даже упрощают создание пользовательских моделей машинного обучения, а Google предлагает услугу, которая автоматизирует создание моделей искусственного интеллекта, под названием Cloud AutoML.Эта служба перетаскивания создает пользовательские модели распознавания изображений и требует от пользователя отсутствия опыта в области машинного обучения.

Облачные сервисы машинного обучения постоянно развиваются. Amazon теперь предлагает множество предложений AWS, предназначенных для оптимизации процесса обучения моделей машинного обучения, и недавно запустил Amazon SageMaker Clarify, инструмент, который помогает организациям искоренить предвзятость и дисбаланс в данных обучения, которые могут привести к искаженным прогнозам обученной модели. .

Для тех фирм, которые не хотят создавать свои собственные модели машинного обучения, но вместо этого хотят использовать услуги по запросу на основе искусственного интеллекта, такие как голос, зрение и распознавание языка, Microsoft Azure выделяется широтой предлагаемые услуги, за которыми следует Google Cloud Platform, а затем AWS. Между тем, IBM, наряду со своими более общими предложениями по запросу, также пытается продавать отраслевые услуги ИИ, нацеленные на все, от здравоохранения до розничной торговли, сгруппировав эти предложения вместе под своим зонтиком IBM Watson и вложив 2 миллиарда долларов в покупку The Weather. Канал, чтобы получить доступ к огромному количеству данных для расширения своих сервисов искусственного интеллекта.

Какая из крупных технологических компаний выигрывает гонку искусственного интеллекта?

Изображение: Джейсон Чиприани / ZDNet

Внутри компании каждый технический гигант и другие компании, такие как Facebook, используют ИИ для управления множеством общественных услуг: обслуживание результатов поиска, предоставление рекомендаций, распознавание людей и вещей на фотографиях, перевод по запросу, обнаружение спама — список обширен.

Но одним из наиболее заметных проявлений этой войны ИИ стало появление виртуальных помощников, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon, Google Assistant и Microsoft Cortana.

В значительной степени полагаясь на распознавание голоса и обработку естественного языка и нуждаясь в огромном корпусе для ответов на запросы, огромное количество технологий тратится на разработку этих помощников.

Но хотя Siri от Apple, возможно, заняла первое место, это Google и Amazon, чьи помощники с тех пор обогнали Apple в области искусственного интеллекта — Google Assistant с его способностью отвечать на широкий спектр запросов и Amazon Alexa с огромным количеством «Навыки», которые сторонние разработчики создали, чтобы расширить его возможности.

Со временем эти помощники приобретают способности, которые делают их более отзывчивыми и способными лучше справляться с вопросами, которые люди задают в обычном разговоре. Например, Google Assistant теперь предлагает функцию под названием «Продолжение разговора», где пользователь может задать дополнительные вопросы к своему первоначальному запросу, такие как «Какая сегодня погода?», А затем «А как насчет завтра?». и система понимает, что последующий вопрос также относится к погоде.

Эти помощники и связанные с ними службы могут также обрабатывать гораздо больше, чем просто речь, с последней инкарнацией Google Lens, способной переводить текст в изображения и позволять вам искать одежду или мебель по фотографиям.

Несмотря на то, что Cortana встроена в Windows 10, последнее время она переживает особенно тяжелые времена: теперь Alexa от Amazon доступна бесплатно на ПК с Windows 10. В то же время Microsoft изменила роль Кортаны в операционной системе, чтобы больше сосредоточиться на задачах производительности, таких как управление расписанием пользователя, а не на более ориентированных на потребителя функциях, которые есть в других помощниках, таких как воспроизведение музыки.

Какие страны лидируют в области ИИ?

Было бы большой ошибкой думать, что технологические гиганты США зашили сферу ИИ.Китайские фирмы Alibaba, Baidu и Lenovo вкладывают значительные средства в ИИ в самых разных областях, от электронной коммерции до автономного вождения. Как страна, Китай реализует трехэтапный план по превращению ИИ в основную отрасль для страны, которая к концу 2020 года будет стоить 150 миллиардов юаней (22 миллиарда долларов), а к 2030 году станет ведущей мировой державой в области ИИ.

Baidu инвестировала в разработку беспилотных автомобилей, основанных на алгоритме глубокого обучения Baidu AutoBrain. После нескольких лет испытаний, когда его беспилотный автомобиль Apollo на тестах проехал более трех миллионов миль, он перевез более 100 000 пассажиров в 27 городов по всему миру.

Baidu в этом году запустила в Пекин флот из 40 роботов-такси Apollo Go. Основатель компании предсказал, что беспилотные автомобили станут обычным явлением в городах Китая в течение пяти лет.

Сочетание слабых законов о конфиденциальности, огромных инвестиций, согласованного сбора данных и анализа больших данных такими крупными фирмами, как Baidu, Alibaba и Tencent, означает, что некоторые аналитики считают, что Китай будет иметь преимущество перед США, когда дело доходит до будущего. Исследование искусственного интеллекта, в ходе которого один аналитик описывает шансы Китая на опережение США как 500: 1 в пользу Китая.

Беспилотный автомобиль Baidu, модифицированный BMW 3 серии.

Изображение: Baidu

Как я могу начать работу с ИИ?

Хотя вы можете купить умеренно мощный графический процессор Nvidia для своего ПК — где-то рядом с Nvidia GeForce RTX 2060 или быстрее — и начать обучение модели машинного обучения, вероятно, самый простой способ экспериментировать со службами, связанными с искусственным интеллектом, — через облако. .

Все крупные технологические компании предлагают различные услуги ИИ, от инфраструктуры для создания и обучения ваших собственных моделей машинного обучения до веб-сервисов, которые позволяют получить доступ к инструментам на основе ИИ, таким как распознавание речи, языка, видения и настроений. -потребность.

Как ИИ изменит мир?

Роботы и автомобили без водителя

Стремление к тому, чтобы роботы могли действовать автономно, понимать окружающий мир и перемещаться по нему, означает естественное совпадение между робототехникой и искусственным интеллектом.Хотя ИИ — это только одна из технологий, используемых в робототехнике, ИИ помогает роботам переходить в новые области, такие как беспилотные автомобили, роботы для доставки и помогает роботам осваивать новые навыки. В начале 2020 года General Motors и Honda представили Cruise Origin, автомобиль без водителя с электрическим приводом, а Waymo, группа самоуправляемых автомобилей, входящая в материнскую компанию Google Alphabet, недавно открыла для широкой публики свою услугу роботакси в Фениксе, штат Аризона, предлагая услуга, охватывающая территорию в 50 квадратных миль в городе.

Поддельные новости

Мы находимся на пороге создания нейронных сетей, которые могут создавать фотореалистичные изображения или воспроизводить чей-то голос в идеальной манере.Это может привести к серьезным социальным изменениям, таким как невозможность больше доверять видео- или аудиозаписи как подлинной. Также начинают возникать опасения по поводу того, как такие технологии будут использоваться для присвоения чужих изображений, с инструментами, которые уже созданы, чтобы убедительно объединить известные лица в фильмы для взрослых.

Распознавание речи и языка

Системы машинного обучения помогли компьютерам распознавать то, что люди говорят, с точностью почти 95%.Группа Microsoft по искусственному интеллекту и исследованиям также сообщила, что разработала систему, которая расшифровывает разговорный английский так же точно, как и человеческие расшифровщики.

Поскольку исследователи стремятся к достижению 99% точности, ожидается, что общение с компьютерами станет все более распространенным явлением наряду с более традиционными формами взаимодействия человека с машиной.

Между тем, модель предсказания языка OpenAI GPT-3 недавно вызвала ажиотаж своей способностью создавать статьи, которые могли сойти за написанные человеком.

Распознавание лиц и наблюдение

В последние годы точность систем распознавания лиц резко выросла до такой степени, что китайский технологический гигант Baidu заявляет, что может сопоставить лица с точностью 99%, при условии, что лицо достаточно четкое на снимке. видео. В то время как полиция в западных странах, как правило, опробовала системы распознавания лиц только на крупных мероприятиях, в Китае власти реализуют общенациональную программу по подключению систем видеонаблюдения по всей стране к распознаванию лиц и использованию систем искусственного интеллекта для отслеживания подозреваемых и подозрительного поведения. а также расширила использование полицией очков для распознавания лиц.

Хотя правила конфиденциальности различаются во всем мире, вполне вероятно, что это более навязчивое использование технологии искусственного интеллекта, в том числе искусственного интеллекта, способного распознавать эмоции, постепенно станет более распространенным. Однако растущая негативная реакция и вопросы о справедливости систем распознавания лиц привели к тому, что Amazon, IBM и Microsoft приостановили или прекратили продажу этих систем правоохранительным органам.

Здравоохранение

ИИ в конечном итоге может оказать огромное влияние на здравоохранение, помогая радиологам выявлять опухоли на рентгеновских снимках, помогая исследователям определять генетические последовательности, связанные с заболеваниями, и определять молекулы, которые могут привести к созданию более эффективных лекарств.Ожидается, что недавний прорыв в системе машинного обучения Google AlphaFold 2 сократит время, затрачиваемое на ключевой этап разработки новых лекарств, с месяцев до часов.

Испытания технологий, связанных с искусственным интеллектом, проводились в больницах по всему миру. К ним относятся инструмент IBM Watson для поддержки принятия клинических решений, который онкологи проходят обучение в онкологическом центре Memorial Sloan Kettering, а также использование систем Google DeepMind Национальной службой здравоохранения Великобритании, где он поможет выявлять аномалии глаз и упростить процесс скрининга пациентов на предмет головного и головного мозга. рак шеи.

Усиление дискриминации и предвзятости

Растущее беспокойство вызывает то, каким образом системы машинного обучения могут кодифицировать человеческие предубеждения и социальное неравенство, отраженные в данных их обучения. Эти опасения подтверждаются многочисленными примерами того, как отсутствие разнообразия в данных, используемых для обучения таких систем, имеет негативные последствия в реальном мире.

В 2018 году в исследовательском документе MIT и Microsoft было обнаружено, что системы распознавания лиц, продаваемые крупными технологическими компаниями, страдали от ошибок, которые были значительно выше при идентификации людей с более темной кожей, что связано с тем, что наборы обучающих данных состоят в основном из белых мужчин.

Другое исследование, проведенное годом позже, показало, что в системе распознавания лиц Amazon Rekognition были проблемы с определением пола людей с более темной кожей — обвинение, которое было оспорено руководителями Amazon, побудило одного из исследователей ответить на вопросы, поднятые в опровержении Amazon.

С момента публикации исследований многие крупные технологические компании, по крайней мере временно, прекратили продажу систем распознавания лиц полицейским управлениям.

Еще один пример недостаточно разнообразных результатов искажения данных обучения попал в заголовки газет в 2018 году, когда Amazon отказалась от инструмента найма на основе машинного обучения, который определял кандидатов-мужчин как предпочтительных.Сегодня продолжаются исследования способов устранения предубеждений в самообучающихся системах.

Искусственный интеллект и глобальное потепление

По мере роста размеров моделей машинного обучения и наборов данных, используемых для их обучения, растет и углеродный след огромных вычислительных кластеров, которые формируют и запускают эти модели. Воздействие на окружающую среду питания и охлаждения этих вычислительных ферм было предметом доклада Всемирного экономического форума в 2018 году. Согласно одной из оценок 2019 года, мощность, требуемая системам машинного обучения, удваивается каждые 3 раза.4 месяца.

Проблема огромного количества энергии, необходимой для обучения мощных моделей машинного обучения, была недавно поставлена ​​в центр внимания в связи с выпуском модели языкового прогнозирования GPT-3, разросшейся нейронной сети с примерно 175 миллиардами параметров.

Хотя ресурсы, необходимые для обучения таких моделей, могут быть огромными и в основном доступны только крупным корпорациям, после обучения энергия, необходимая для запуска этих моделей, значительно уменьшается. Однако по мере роста спроса на услуги, основанные на этих моделях, потребление энергии и связанное с этим воздействие на окружающую среду снова становятся проблемой.

Один из аргументов состоит в том, что влияние обучения и запуска более крупных моделей на окружающую среду необходимо сопоставлять с потенциальным положительным влиянием машинного обучения, например, более быстрым прогрессом в области здравоохранения, который выглядит вероятным после прорыва, сделанного Google. AlphaFold 2.

от DeepMind

Убьет ли ИИ всех нас?

Опять же, это зависит от того, кого вы спросите.По мере того, как системы на базе ИИ становятся более функциональными, предупреждения о недостатках становятся все более ужасными.

Генеральный директор Tesla и SpaceX Илон Маск заявил, что ИИ представляет собой «фундаментальную опасность для существования человеческой цивилизации». В рамках своего стремления к усилению нормативного надзора и более ответственных исследований по смягчению недостатков ИИ он основал OpenAI, некоммерческую исследовательскую компанию по искусственному интеллекту, которая стремится продвигать и развивать дружественный ИИ, который принесет пользу обществу в целом.Точно так же уважаемый физик Стивен Хокинг предупредил, что как только будет создан достаточно продвинутый ИИ, он быстро достигнет точки, в которой он значительно превзойдет человеческие возможности. Явление, известное как сингулярность, может представлять угрозу существованию человечества.

Тем не менее, идея о том, что человечество находится на грани взрыва ИИ, который затмит наш интеллект, кажется некоторым исследователям ИИ абсурдной.

Крис Бишоп, директор по исследованиям Microsoft в Кембридже, Англия, подчеркивает, насколько узкий интеллект современного ИИ отличается от общего интеллекта людей, говоря, что, когда люди беспокоятся о «Терминаторе, подъеме машин и так далее?» ерунда, да.В лучшем случае до таких дискуссий уйдут десятилетия «.

Украдет ли ИИ вашу работу?

Амазонка

Возможность систем с искусственным интеллектом заменить большую часть современного ручного труда, возможно, является более вероятной возможностью ближайшего будущего.

Хотя ИИ не заменит все рабочие места, можно сказать наверняка, что ИИ изменит характер работы, и единственный вопрос заключается в том, насколько быстро и насколько автоматизация изменит рабочее место.

Едва ли есть область человеческих усилий, на которую ИИ не мог бы повлиять. Как выразился эксперт по искусственному интеллекту Эндрю Нг: «Многие люди выполняют рутинную повторяющуюся работу. К сожалению, технологии особенно хороши для автоматизации рутинной повторяющейся работы», заявив, что он видит «значительный риск технологической безработицы в ближайшие несколько десятилетий».

Свидетельства того, какие рабочие места будут заменены, начинают появляться. Сейчас в США 27 магазинов Amazon Go и супермаркетов без кассиров, где покупатели просто берут товары с полок и уходят. Что это означает для более чем трех миллионов человек в США, которые работают кассирами, еще неизвестно. Amazon снова лидирует в использовании роботов для повышения эффективности на своих складах. Эти роботы несут полки с продуктами сборщикам-людям, которые выбирают предметы для отправки.Amazon имеет более 200 000 ботов в центрах выполнения заказов и планирует добавить еще. Но Amazon также подчеркивает, что по мере роста числа ботов растет и количество людей, работающих на этих складах. Тем не менее, Amazon и небольшие робототехнические фирмы работают над автоматизацией оставшейся ручной работы на складе, поэтому не факт, что ручной и роботизированный труд продолжит расти вместе.

Полностью автономные беспилотные автомобили еще не стали реальностью, но, по некоторым прогнозам, одна только отрасль беспилотных грузовиков готова взять верх над 1.7 миллионов рабочих мест в следующем десятилетии, даже без учета влияния на курьеров и водителей такси.

Тем не менее, некоторые из самых простых задач для автоматизации даже не требуют робототехники. В настоящее время миллионы людей занимаются администрированием, вводят и копируют данные между системами, отслеживают и записывают встречи для компаний, поскольку программное обеспечение становится лучше в автоматическом обновлении систем и пометке важной информации, поэтому потребность в администраторах отпадет.

Как и при каждом технологическом сдвиге, будут создаваться новые рабочие места, чтобы заменить утраченные.Однако неясно, будут ли эти новые роли созданы достаточно быстро, чтобы предлагать работу перемещенным лицам, и будут ли у недавно безработных необходимые навыки или темперамент, чтобы выполнять эти возникающие роли.

Не все пессимисты. Для некоторых ИИ — это технология, которая скорее увеличит, чем заменит рабочих. Более того, они утверждают, что возникнет коммерческая необходимость не заменять людей напрямую, как работника с искусственным интеллектом — представьте человека-консьержа с гарнитурой AR, которая точно сообщает им, чего хочет клиент, прежде чем он попросит об этом — будет более продуктивным или эффективным, чем ИИ, работающий самостоятельно.

Среди экспертов по ИИ существует широкий спектр мнений о том, как быстро системы искусственного интеллекта превзойдут человеческие возможности.

Институт будущего человечества Оксфордского университета попросил несколько сотен экспертов по машинному обучению предсказать возможности ИИ на ближайшие десятилетия.

Примечательные даты включают в себя написание эссе ИИ, которое к 2026 году может считаться написанным человеком, водителей грузовиков уволят к 2027 году, ИИ превзойдет человеческие возможности в розничной торговле к 2031 году, написание бестселлера к 2049 году и выполнение работы хирурга. к 2053 г.

По их оценкам, существует относительно высокая вероятность того, что ИИ превзойдет людей во всех задачах в течение 45 лет и автоматизирует все человеческие рабочие места в течение 120 лет.

Подробнее :

IBM добавляет инструменты Watson для понимания прочитанного, извлечения FAQ .

Связанное покрытие

Как машинное обучение и искусственный интеллект преобразуют бизнес-аналитику и аналитику
Достижения машинного обучения и искусственного интеллекта в пяти областях упростят подготовку, обнаружение, анализ, прогнозирование и принятие решений на основе данных.

Отчет: Искусственный интеллект создает рабочие места, обеспечивая экономическую выгоду
Новое исследование Deloitte показывает, что первые пользователи когнитивных технологий положительно относятся к своей нынешней и будущей роли.

Искусственный интеллект и рабочие места: где люди лучше алгоритмов, и наоборот
Легко увязнуть в мрачных предсказаниях о том, что искусственный интеллект уничтожит миллионы рабочих мест. Вот проверка на реальность.

Как искусственный интеллект развязывает новый тип киберпреступности (TechRepublic)
Вместо того, чтобы прятаться за маской для ограбления банка, преступники теперь прячутся за искусственным интеллектом для атаки.Однако финансовые учреждения также могут использовать ИИ для борьбы с этими преступлениями.

Илон Маск: искусственный интеллект может спровоцировать Третью мировую войну (CNET)
Серийный генеральный директор уже участвует в научно-фантастических битвах завтрашнего дня, и его по-прежнему больше беспокоят роботы-убийцы, чем что-либо еще.