Человек машина человек не машина: ПОМОГИТЕ ПОЖАЛУЙСТА ОТВЕТИТЬ НА ВОПРОСЫ!! ОТДАМ 70 БАЛЛОВ !!! «Человек – машина», —

Человек + машина: что будет завтра с бизнесом и работой

Тренды

Джеймс Уилсон , Пол Доэрти

8 мая 2019 Tincho Franco / Unsplash

От редакции. Что принесет бизнесу и обществу внедрение искусственного интеллекта? Какие новые профессии могут появиться в компаниях благодаря партнерскому взаимодействию людей и машин? На эти и другие вопросы в своей книге «Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта» отвечают топ-менеджеры компании Accenture и специалисты в области технологий и инноваций Пол Доэрти и Джеймс Уилсон. Мы публикуем фрагменты из русского перевода книги, вышедшего в издательстве «Манн, Иванов и Фербер».

Компании в самых разных отраслях используют преимущества эффективных команд, состоящих из людей и машин.

Сильные стороны людей, такие как креативность, находчивость, ловкость, рассудительность, социальные навыки и лидерские качества, по-прежнему актуальны и значимы. То же самое можно сказать и о сильных сторонах машин, таких как быстродействие, точность, прозрачная масштабируемость, способность выполнять повторяющиеся операции и строить прогнозы. Осознание относительных преимуществ людей и машин позволит компаниям повысить эффективность работы и усилить мотивацию сотрудников, существенно увеличив при этом доход и чистую прибыль.

Но что будет завтра? Мы проанализируем динамику взаимодействия человека и машины, а также попытаемся выяснить, что можно сделать для переосмысления бизнес-процессов с учетом этой динамики.

По всей вероятности, некоторые профессии всегда будут оставаться исключительной прерогативой либо человека, либо машины. Однако наши исследования показывают, что формирование команд из людей и машин трансформирует многие старые профессии и способствует появлению новых. Новые профессии, возникающие из партнерского взаимодействия людей и машин, появляются в области, которую мы называем недостающей серединой. Речь идет о новых подходах к труду, которые практически не упоминаются в современных экономических исследованиях и докладах о положении дел в сфере занятости. Традиционно людей и машин считали соперниками, отнимающими друг у друга работу. Однако такая бинарная точка зрения носит слишком упрощенный характер и исключает пути эффективного взаимодействия, которые и формируют «недостающую середину».

Простая истина: максимальной эффективности компании достигают, когда люди и машины действуют как союзники (а не как противники), пользуясь преимуществами друг друга. То, что мы выполняем играючи (сложить полотенце, например), может оказаться весьма сложным для машины. А нам чрезвычайно трудно делать то, что легко дается машинам (в частности, обнаруживать скрытые закономерности в больших объемах данных). В действительности люди могут добиваться успеха, когда в их распоряжении почти нет данных, тогда как машинам нет равных при больших объемах данных.

Бизнес нуждается в обеих возможностях — и эти возможности находятся в той самой «недостающей середине», где и происходит командная работа. Кроме того, машинное обучение и другие технологии искусственного интеллекта во многих случаях функционируют подобно «черным ящикам», что может привести к принятию решений, не имеющих объяснения. Для систем определенных типов это приемлемо, однако другие области применения (такие как медицина и право) обычно требуют участия людей.

В прошлом, когда цифровые инструменты использовались в основном для автоматизации процессов, у компаний не было «недостающей середины» и, соответственно, потребности ее заполнить. Однако сегодня в связи с совершенствованием технологий искусственного интеллекта, благодаря которым возможно взаимодействие человека и машины, развитие «недостающей середины» стало одним из важнейших элементов переосмысления бизнес-процессов. Формирование «недостающей середины» начинается с подхода, которого уже придерживаются многие компании… Они рассматривают инвестиции в искусственный интеллект прежде всего как вложения в талантливых специалистов и только потом в технологии.

Они высоко ценят сотрудников, которым свойственна гибкость, предпринимательский талант и готовность к переобучению. Кроме того, эти компании поддерживают успешное взаимодействие работников и систем искусственного интеллекта. Такой подход позволяет им создать основу для адаптируемых, устойчивых бизнес-процессов, способных выдержать экономические потрясения и ускоряющиеся темпы научно-технического прогресса.

Для дальнейшего развития «недостающей середины» компаниям необходимо понять, как люди помогают машинам и как машины помогают людям. Именно здесь мы находим самые передовые профессии настоящего и будущего как для людей, так и для машин…

Люди обучают машины выполнению задач, разъясняют полученные машинами результаты и обеспечивают работу машин… Машины усиливают способность людей понимать суть происходящего и их интуицию посредством использования данных и методов анализа, а также взаимодействуют с людьми с помощью новейших интерфейсов и реализуют физические свойства, существенно расширяющие возможности человека.

Эффективное использование «недостающей середины» — одна из главных составляющих переосмысления бизнес-процессов, однако существует и второй ключевой элемент — изменение самой концепции бизнес-процесса. Компаниям необходимо отказаться от восприятия себя как совокупности последовательных задач. В эпоху искусственного интеллекта бизнес-процессы становятся более динамичными и адаптивными. Вместо того чтобы представлять бизнес-процесс как совокупность точек на прямой, можно визуализировать его, скажем, как разветвленную сеть подвижных узлов, поддающихся повторному соединению, или как звездчатую систему. Линейная модель бизнес-процессов больше не соответствует требованиям времени.

Вопросы развития «недостающей середины» и переосмысления основ бизнес-процессов руководители компаний должны решать через призму ответственного искусственного интеллекта. Крайне важно не только обеспечивать процесс обучения, без которого сотрудники не могут участвовать в формировании «недостающей середины», но и решать этические, моральные и юридические вопросы, связанные с системами искусственного интеллекта.

К числу самых важных относятся следующие:

— Как мы, будучи публичной компанией, имеющей обязательства перед акционерами, сотрудниками и обществом в целом, можем гарантировать, что будем развивать искусственный интеллект во благо, а не во вред?

— Можем ли мы использовать искусственный интеллект в рамках нового процесса в соответствии с имеющимися законами и нормативными актами, такими как «Общий регламент по защите данных»?

— Как мы можем гарантировать, что непредвиденные последствия внедрения искусственного интеллекта не вызовут проблем с брендом и связями с общественностью?

Хотя процесс только начинается, компании в самых разных отраслях уже демонстрируют поразительную креативность по использованию технологий искусственного интеллекта и привлечению сотрудников к ответственной трансформации и переосмыслению бизнес-процессов. Они позволяют заглянуть в будущее, которое становится все актуальнее не только для таких цифровых гигантов, как Facebook и Amazon, но и для каждой компании третьей волны трансформации.

Рассмотрим в качестве примера Rio Tinto — глобальную диверсифицированную горнодобывающую компанию. Технология искусственного интеллекта позволяет этой компании удаленно управлять огромным парком оборудования из центра управления операциями. Эти автономные буровые установки, экскаваторы, бульдозеры, беспилотные грузовики и оборудование для шахт находятся в тысячах километров от центра. Показания датчиков, установленных на машинах, непрерывно поступают в базы данных, а искусственный интеллект анализирует эту информацию с целью обнаружить ценные сведения. Например, данные о закономерностях поломок самосвалов позволяют прогнозировать поломки и частоту ремонта.

Однако вряд ли это пример чистой автоматизации с полной заменой людей. В центре управления Rio Tinto работает много специалистов по анализу данных, инженеров и опытных операторов дистанционного управления оборудованием, которые вместе обеспечивают работу этого большого парка. У централизованного управления немало преимуществ: например, такой подход позволяет согласовать работу операторов, которые не взаимодействуют офлайн.

Поскольку эти люди работают в тесном сотрудничестве, дистанционно управляя машинами, у них есть возможность координировать действия и решать проблемы, возникающие при изменении условий, таких как неблагоприятная погода и выход оборудования из строя. Безусловно, масштабные инвестиции Rio Tinto в искусственный интеллект не обошлись без неудач — например, беспилотные железнодорожные системы для перевозки руды по Австралии внедрили с большим опозданием. Вот почему стоит уделить внимание эффективному взаимодействию людей и машин, обеспечивающему принятие более качественных решений и непрерывное совершенствование огромной операционной системы компании.

Многие вряд ли сочтут Rio Tinto компанией, функционирование которой основано на цифровых технологиях. Тем не менее ей удалось изменить структуру персонала таким образом, чтобы сотрудники могли эффективно работать вместе с системами искусственного интеллекта. Для этого компания реорганизовала ряд бизнес-процессов так, что они напоминают скорее центр управления полетами NASA в Хьюстоне — нетипичный, но все же эффективный подход для горнодобывающего предприятия.

Но что происходит, когда бизнес изначально выстраивается на основе совместной работы людей и машин? Компания Stitch Fix, которой исполнилось всего шесть лет, — наглядный пример «недостающей середины» и переосмысления бизнес-процессов. Основная услуга Stitch Fix — персональные покупки, но с одной интересной особенностью: компания подбирает одежду и доставляет ее вам домой на основании данных, предоставленных клиентом, таких как предпочтения по стилю, размер одежды и доступ к коллекции Pinterest, собранной пользователем. Если вам не понравится какой-либо из присланных товаров, вы сможете вернуть его. Остались в прошлом те времена, когда приходилось проводить много часов в магазине, примеряя десятки нарядов, и выбирать подходящие вещи, больше полагаясь на удачу.

Stitch Fix была бы немыслима без машинного обучения. Однако компания понимает, что участие человека — важнейший фактор ее успеха. Поскольку стабильность бизнеса целиком и полностью зависит от качества рекомендаций по подбору одежды, ее деятельность основана на системе рекомендаций, которые дают как люди, так и машины. Структурированные данные, такие как стиль, размеры и предпочтения тех или иных брендов, находятся в ведении машин. Люди-стилисты уделяют больше внимания неструктурированным данным, таким как картинки с Pinterest и комментарии клиентов, почему они ищут новую одежду.

Когда приходит время собирать товары для отправки клиенту, алгоритмы машинного обучения сокращают количество возможных вариантов (по таким параметрам, как стиль, размер и др.) и предоставляют в распоряжение стилиста конечный набор вариантов. Другими словами, машина дополняет сотрудника. Затем на основании своих знаний и опыта стилист готовит финальный комплект и в некоторых случаях составляет персональные рекомендации для клиента. Человек и машина постоянно учатся и совершенствуют процесс принятия решений. Решение клиента о том, следует ли ему оставить тот или иной предмет одежды, — это информация из категории «да/нет», которая используется для обучения алгоритма, с тем чтобы он предлагал в будущем более подходящие варианты. На основании этой информации, а также интуитивных догадок и замечаний со стороны клиента стилист также совершенствует свою работу.

Что значит работать в Stitch Fix? Более 2800 стилистов компании входят в систему со своих компьютеров… и работают с интерфейсом, позволяющим быстро принимать решения по выбору одежды. Доступные варианты автоматически сортируются таким образом, чтобы стилистам не приходилось тратить время на просмотр одежды неподходящего размера. Кроме того, интерфейс предоставляет такую информацию о клиентах, как склонность к риску, и открывает доступ к их отзывам. Интересно, что данный интерфейс помогает стилистам преодолевать предвзятость — он может менять информацию, которую они видят, чтобы проверить, не склонны ли они повторять привычные рекомендации.

По данным внутренних опросов, даже при постоянном мониторинге и алгоритмах, управляющих процессом принятия решений, стилисты Stitch Fix в большинстве случаев удовлетворены выполняемой работой. На самом деле работа, в основе которой лежат широкие возможности для творчества и гибкий график, будет играть важную роль в формировании персонала будущего.

Что дальше

Компании Rio Tinto и Stitch Fix разработали собственные подходы к созданию «недостающей середины» и переосмыслению бизнес-процессов в своих отраслях. Мы привели здесь эти примеры, чтобы помочь вам увидеть возможности создавать и развивать «недостающую середину», трансформировать бизнес-процессы и предпринимать конкретные шаги, направленные на переосмысление труда. Революция взаимодействия людей и машин уже началась, однако остается еще много вопросов, на которые предстоит ответить, и много дорог, которые предстоит пройти.

Об авторах

Пол Р. Доэрти (Paul R. Daugherty) — директор по технологиям и инновациям консалтинговой компании Accenture.

Джеймс Уилсон (H. James Wilson) — управляющий директор подразделения ИТ и бизнес-исследований в исследовательской компании Accenture Research.

От системы «человек-машина» к «социотехнической» системе — Гуманитарный портал

Введение В научной литературе, посвящённой самым различным проблемам профессиональной трудовой деятельности, трудно встретить работу, в которой так «ли иначе не фигурировал бы термин «система человек — машина» (СЧМ) 1. И это не удивительно, так как он выражает одно из центральных инженерно-психологических понятий 2. Вместе с тем содержание этого понятия недостаточно проработано, если иметь в виду обычно отводимую ему роль при задании предмета и объекта инженерной психологии. Так, подавляющее большинство представлений СЧМ как объекта дисциплины актуально содержит только указание на принципиальное (онтологическое) различие «человека» и «машины» и фиксирует их в качестве составляющих единой системы. Поскольку СЧМ задаётся через указание лишь на два её компонента, то тем самым логически предопределён и «набор» возможных предметов дисциплины (если пользоваться онтологическим противопоставлением «предмет — объект», в рамках которого предмет — сторона (часть) объекта): либо человек, либо машина, либо их взаимоотношение. Между тем в качестве предмета в этом случае полагается деятельность человека в СЧМ. Но «деятельность» актуально не вписана в эту систему как в объект. Это порождает разно-ориентированные интерпретации соотношения содержания понятий «деятельность», «человек», «машина». Причём в одних случаях деятельность человека противопоставляется машине, в других — рассматривается как деятельность именно с машиной и так далее. Тем самым либо машина оказывается вне деятельности человека (в системе), либо предмет дисциплины оказывается тождественным её объекту. В первом случае это явно противоречит установке рассматривать человеческий и технический аспекты в неразрывной связи, а во втором — лишает смысла используемое противопоставление «предмет — объект». В связи с этим представляется целесообразным обсудить содержание понятия СЧМ и поставить вопрос о том, в какой мере это понятие действительно задаёт объектную область дисциплины. Следует иметь в виду, что корректное задание объектной области (объекта) целой дисциплины предполагает построение соответствующего идеального объекта, выступающего в качестве содержания специального теоретического понятия. Это в полной мере относится к понятию СЧМ. Нетрудно, однако, убедиться (более подробно об этом сказано ниже), что большинство его определений есть не что иное, как указание на некоторый класс эмпирических объектов. Тем самым, вольно или невольно, функцию идеального объекта начинают выполнять эмпирические обобщения, становящиеся суррогатами идеальных объектов. Мы будем обсуждать не только и не столько эти определения, сколько неявно стоящие за ними идеальные объекты. В своё время обретение понятием СЧМ права гражданства явилось необходимой предпосылкой преобразования области эмпирических исследований и разработок в самостоятельную и относительно обособленную дисциплину. Уже в начале 1950-х годов оно выступает в форме «концепции СЧМ» (см., например, [18]) и приобретает модельное представление, лежащее, по сути дела, в основе подавляющего большинства современных трактовок содержания этого понятия. Можно утверждать, что это одно из самых первых собственно инженерно-психологических понятий, формировавших специфический предмет новой дисциплины. И в качестве такового оно носит на себе отпечаток всего строя тех исходных представлений и принципов, которые направляли процесс возникновения и социально-организационного оформления инженерной психологии. Однако с момента возникновения инженерной психологией пройден немалый путь, существенно изменивший и многие черты (понятия, представления и принципы) этой дисциплины и отношения между ней и смежными дисциплинами. К этому надо добавить, что в настоящее время выдвигаются основания в пользу расширения области инженерной психологии как в объектном плане (не только оператор, но и руководитель), так и предметном плане (не проектирование, но организация, включающая проектирование) и обсуждаются предпосылки перехода инженерной психологии на новый этап её развития ([5], [2], [10]). Необходимым моментом развития любой области знания являются рефлексия содержания основных понятий и принципов и соответствующее их согласование, обеспечивающее организационное и теоретическое её единство. В этой связи представляется оправданным задаться вопросом, в какой мере содержание понятия СЧМ соответствует современным тенденциям развития инженерной психологии. Происхождение понятия СЧМ Генетические корни понятия СЧД мы связываем с распространением проектной установки с чисто технических устройств на системы, включающие в свой состав как машины, так и людей. Следует иметь в виду, что реально создавались всегда лишь человеко-машинные системы, но до определённого момента времени собственно проектировались в них только машины. Поэтому не удивительно, что проектная установка была отрефлектирована в качестве самостоятельной и самодостаточной на материале проектирования технических устройств и по отношению именно к ним обрела тот теоретический фундамент, который получил своё выражение в системотехнике (машинно-ориентированной проектной парадигме). В процессе освоения этой парадигмой новой объектной области возникла ситуация, в рамках которой в качестве объекта проектирования выступил «человек». Это фактически означало, что проектированием должны были быть ассимилированы (в той или иной степени) дисциплины, изучавшие человека и его деятельность, то есть дисциплины, выросшие на традициях гуманитарного знания. Вполне очевидно, что если бы распространение проектных представлений и традиционных способов проектирования на «человека» происходило бы без «сопротивления» со стороны последнего, то никакой надобности в появлении новой дисциплины не было бы, как не было бы необходимости в различении и фиксации самого этого «нового» объекта, в отличие от объектов, традиционных для проектирования. Однако это сопротивление оказалось настолько серьёзным, что такое различение стало необходимым, и появляется особое понятие — понятие СЧМ. Следует сразу же отметить: проблематика «человеческого фактора» в проектировании не была привнесена в эту область извне, а естественно возникла при оформлении самой системотехнической парадигмы, «оптимизационный» характер которой привёл в конце концов к необходимости рассматривать человека на правах компонента системы [4]. С системотехнической точки зрения это означало возможность и необходимость описания «функционирования» человека в проектируемой системе с помощью тех средств, которые менялись для описания любого другого компонента (технического). Именно реализации этого подхода мы обязаны, например, такому выводу, что «важный объединяющий принцип построения систем «человек — машина» заключается в подходе к человеку к одноканальной системе переработки информации с ограниченной пропускной способностью» [14; 511]. Вместе с тем с самого начала было что специфические особенности ческой деятельности не находят отражения в концептуальных схемах системотехники, в рамках которой не существует понятий для выражения соответствующего ей своеобразного содержания. «Исследователь человеческих факторов, — отмечал в своё время Дж. Кристенсен, — не может быть уверен, что обычные описания — коммуникационные линии, звенья, цепи регулирования, информационное содержание, передаточная функция и так далее — адекватны тем операциям, которые человек осуществляет в системе и которые крайне необходимо учитывать. Существует срочная необходимость осмысленного набора понятий для описания поведения человека в системе» [19; 3]. С чисто логической точки зрения были возможны два пути преодоления возникших затруднений. Первый из них состоял в признании ограниченности системотехнической парадигмы и требовал, по сути дела, выработки другой, более широкой, которая позволила бы создавать адекватные проекты систем, максимально используя специфические возможности как людей, так и машины. Второй путь основывался на допущении, что с помощью концептуального аппарата системотехники описываются хотя и не все (что является очевидным), но наиболее существенные для проектирования аспекты человеческой деятельности и основная инженерно-психологическая проблематика — это операциональное «измерение человеческих параметров», необходимых для придания определённости системотехническим моделям. Именно этот путь как наиболее простой нашёл, на первых порах, наибольшее признание среди специалистов по человеческим факторам. Ему мы и обязаны появлением на свет понятия СЧМ. Статус этого понятия определяла точка зрения, что любая система является частным случаем кибернетических систем управления. Так, в одной из самых первых отечественных работ на эту тему недвусмысленно утверждалось: «Теоретическую основу для исследования системы «человек — автомат» как единого функционального целого образует кибернетика, изучающая общие принципы управления в живых организмах и машинах» [7; 14]. Для распространения системотехнических (кибернетических) представлений на «функционирование» человека необходимо было, чтобы в рамках инженерной психологии эти представления не противоречили тем предметным моделям деятельности (поведения) человека, которые выработаны в антропологических дисциплинах, и прежде всего в психологии. Однако психологические направления во многом противопоставлены друг другу как раз по исходным принципам концептуализации человеческой деятельности. И, следовательно, вопрос состоит в том, какому же из этих направлений наиболее созвучны системотехнические модели. Системотехническое представление о СЧМ В основе объектных представлений системотехники лежит схема «поточной» (информационной) системы [20]. Таким образом, системотехнические представления реально соответствуют тем предметным моделям деятельности (поведения) человека, в основу которых положен принцип «поточной» системы. В полной мере этому принципу удовлетворяют только стимульно-реактивные (S — R) схемы поведения того или иного вида, разработанные в русле бихевиоризма. Лишним доказательством тесной связи понятия СЧМ с бихевиористскими представлениями поведения человека является то, что в одну из самых первых моделей СЧМ непосредственно вписана схема S — R [18]. Таким образом, содержание понятия СЧМ может быть безусловным только для того инженерно-психологического направления, которое сознательно ориентируется на бихевиоризм как на соответствующую его духу психологическую концепцию. Естественно, что оно не должно и не может удовлетворять те направления, которые исходят из других принципов концептуализации человеческой деятельности. В этом случае поточные представления о деятельности, являясь модельными представлениями, допустимыми лишь в ограниченных пределах, лишены какого-либо онтологического статуса и могут претендовать на роль средств решения только определённого круга задач. Оценивая значение введения понятия СЧМ, можно отметить, что лежащая в основе его презумпция позволила рассмотреть любую систему с теоретически единой точки зрения (здесь системотехнической) и поставить проблему оптимизации такой, системы в целом. При этом на роль «субстанции», гомогенизирующей столь различные компоненты, как «человек» и «машина», была выдвинута информация со всем строем сопутствующих ей понятий (информационный процесс, кодирование и декодирование, канал связи и так далее) и операциональных определений. В содержании так введённого понятия СЧМ можно выделить два момента (плана) разной степени общности, находящихся в иерархическом отношении друг к другу. Первый из них состоит в утверждении онтологической целостности объекта инженерной психологии и связан с выработкой точки зрения, позволяющей ассимилировать и человека и машину в качестве составляющих единой системы. Это — общесистемный момент понятия СЧМ. Второй, являющийся, по сути дела, реализацией первого на системотехнических моделях, утверждает в качестве системообразующего фактора циркулирующую в системе информацию и трактует человека и машину в схемах информационных подсистем, образованных цепями контуров регулирования, охваченных обратной связью. Можно сказать, что с позиций кибернетического подхода СЧМ — это такое модельное представление объекта инженерной психологии как системы, в которой человек и машина являются её звеньями, осуществляющими процесс переработки информации. Альтернативные представления Хотя между общесистемным и системотехническим планами, как мы уже отмечали выше, существует непосредственная связь, сама по себе она отнюдь не однозначна. Требование онтологической целостности может быть реализовано в рамках и других теоретических контекстов. Поэтому, несмотря на то, что системотехническая (кибернетическая) трактовка содержания понятия СЧМ являлась и исходной и наиболее распространённой, неоднократно — как у нас в стране, так и за рубежом — предпринимались попытки так или иначе пересмотреть эту трактовку. Из ранних зарубежных концепций наиболее интересными и показательными в этом плане являются, на наш взгляд, концепции, выдвинутые У. Синглтоном и Дж. Кеннеди. Суть концепции У. Синглтона достаточно выпукло выражена в названии параграфа одной из его работ [22] — «Человек как прототип системы». С методологической точки зрения это прежде всего попытка противопоставиться самому системотехническому способу формирования понятия СЧМ и выбрать в качестве системы отсчёта не «машину» (как в системотехническом подходе), а «человека». Позиция У. Синглтона состоит в том, что любая аппаратура лишь расширяет и усиливает способности (возможности), присущие человеку-оператору. Таким образом, его подход созвучен известному в отечественной инженерной психологии принципу рассмотрения человека в качестве субъекта трудовой деятельности, а машины — в качестве средства этой деятельности. Конкретно-предметным выражением этого подхода является понятие «ключевого оператора», введённое У.  Синглтоном. Очевидно, что значение этой концепции СЧМ существенным образом определяется тем представлением о человеке, которое используется её автором. И здесь необходимо констатировать, что У. Синглтон использует для этой цели вариант «поточных» представлений, по сути дела, неотличимых от системотехнических. В этом состоит, на наш взгляд, основной недостаток концепции У. Синглтона. Стоило ли выдвигать «человека» качестве прототипа системы, чтобы тем рассматривать его (его деятельность) как всё ту же «машину?» Дж. Кеннеди принадлежит попытка разработки концепции СЧМ как развивающегося организма [21]. В её основе две методологические предпосылки. Первая из них — подведение такого объекта, как СЧМ, под понятие «организм» с последующим распространением на него концептуальных схем, связанных с этим понятием. Вторая — рассмотрение СЧМ как человеческой организации. Тем самым концепция СЧМ Дж. Кеннеди тесно связана с представлениями теории организации и управления. Особенно это касается тех направлений последней, которые исходят из трактовки понятия организации через призму схемы «организм — среда». Этот подход позволил автору обсудить ряд новых для инженерной психологии понятий — «жизненный цикл» системы, «подсистема персонала» и так далее. Основным следствием использованных в рамках этой концепции предпосылок является смена основного процесса, конституирующего систему. Им становится не процесс функционирования системы (выполнение миссии), а процесс её развития, относительно которого СЧМ рассматривается как его организованность. Тем самым в рамках этой концепции проблема оптимальности (относящаяся к функционированию системы) отходит на задний план, а вместо неё выдвигается в качестве более актуальной проблема развиваемости СЧМ. Неотъемлемой частью этой концепции развития СЧМ «проектирование деятельности оператора». Более того, оно включается автором в контекст организации деятельности в качестве её средства. Это позволяет Дж.  Кеннеди отнести к компетенции инженера-психолога процессы отбора, обучения и так далее, регулярно осуществляющиеся в СЧМ, другими словами — мероприятия по реализации инженерно-психологических проектов. Мы находим идеи Дж. Кеннеди наиболее созвучными упомянутой нами выше тенденции освоения инженерной психологией организационной проблематики. В то же время нельзя не отметить узость исходной методологической предпосылки автора, положившего в основу концепции СЧМ организмическую трактовку такого социального объекта, как человеческая организация. Адекватный подход к феномену человеческой организации, на наш взгляд, тесно связан с разработкой категории деятельности применительно к объектам такого типа. У нас в стране пересмотр традиционной кибернетической трактовки понятия СЧМ связан прежде всего с включением инженерно-психологической проблематики в контекст деятельностных представлений и методов. Изменение основного контекста рассмотрения требует и изменения взглядов на существо объекта инженерной психологии (его иного концептуального выражения)  Примечания»>3. При этом в содержании соответствующего понятия должен быть сохранён общесистемный аспект как выражение требования теоретического единства этого объекта. Это единство достигается за счёт того, что гомогенизирующим фактором в онтологическом плане становится не информация, а деятельность. В действительности деятельности отношения человека и машины существенно отличаются от их взаимоотношений, мыслимых в рамках системотехники 4. Если человек может отправлять целостный деятельностный акт, и тем самым его поведение может быть квалифицировано как индивидуальная деятельность, то машина воплощает только одну — операциональную — сторону акта деятельности и, следовательно, является его составляющей более низкого иерархического уровня. На языке функциональной структуры это означает, что индивидуальная деятельность является по своему строению единицей деятельности, в то время как машина может выступать только в качестве одного из элементов деятельности (в данном случае — специализированного технического средства — орудия). Противопоставляя деятельностный и системотехнический подходы к трактовке понятия СЧМ, следует иметь в виду, что деятельностный подход в отечественной инженерной психологии представлен двумя разно-ориентированными концепциями, по-разному задающими определённость её объекта. Их можно назвать «субъективной» и «культурно-нормативной» (или «системо-деятельностной»). С позиций «субъектного» деятельностного подхода СЧМ есть модельное представление объекта инженерной психологии как системы, в которой человек является субъектом труда (носителем мотивов, смыслов и целей деятельности), в то время как машина — орудием труда. Согласно другой — «системо-деятельностной» — концепции человеческая деятельность должна рассматриваться не как атрибут отдельного человека, а как исходная универсальная целостность, значительно более широкая, чем сами «люди», а СЧМ — как одна из форм её организации. С позиций «системо-деятельностного» подхода СЧМ есть модельное представление объекта инженерной психологии как системы, представляющей собой форму организации кооперированной деятельности, в которой люди и машины, подчиняясь принципиально разным закономерностям, реализуют нормы профессиональной деятельности, выступая в функции её материала (носителя). Современные определения СЧМ Зафиксировав наличие трёх принципиально разных модельных представлений СЧМ (системотехнического и двух деятельностных), сделаем несколько замечаний в адрес существующих определений СЧМ. При их оценке следует иметь в виду, что уже сам термин «система человек — машина» прямо указывает на то, что речь идёт о системе, то есть о целостности, единстве, и что специфическими элементами этой системы являются «человек» и «машина». Но для того, чтобы актуально задать систему как целостность, недостаточно назвать её элементы, необходимо прежде всего определить связи, отношения между элементами и основной процесс, конституирующий целостность системы (иногда говорят: системообразующий фактор). Поэтому полноценное определение должно содержать интерпретацию значения термина СЧМ в рамках определённых теоретических представлений (концептуальных схем), задающих целостность системы и фиксирующих взаимоотношения её элементов. Большинство определений СЧМ, имеющих широкое хождение в инженерной психологии (эргономике), имеют тот существенный недостаток, что они содержат описание лишь эмпирического смысла термина, и в результате фиксируется в основном именно то непосредственное значение, которое выражено в самом термине. В лучшем случае в них специфицируются сами элементы системы — «человек» и «машина». При этом в одних контекстах под «машиной» понимается любое орудие, используемое человеком, от простейшего инструмента до сложнейших технических устройств; в других — трактуют «машину» более узко: как некоторый специфический вид орудий труда. Во втором случае СЧМ выступает лишь как основной объект инженерной психологии (а не объект вообще), а человек, имеющий дело с «машиной» в таком узком смысле, именуется, как правило, оператором. Типичным можно считать следующее определение: «СЧМ — сложная система, в которой человек-оператор (группа операторов) взаимодействует с техническим устройством в процессе производства материальных ценностей, управления, обработки информации и так далее». [11; 1226]. В этом определении по сути дела, содержится лишь спецификация человека как «оператора», машины как «технического устройства и указание на то, что цель системы может быть любой. Может показаться, что вся «соль» — в понятии «взаимодействует», но в системе все её элементы, конечно же, должны «взаимодействовать», в противном случае это уже будет не система. И в результате в данном определении (а оно, повторяем, типичное недостаёт самого главного — не определён способ этого «взаимодействия», его онтологический смысл, не говоря уже о том, что в нём полностью игнорируется теоретическая разно-ориентированность реально существующих точек зрения. Следует отметить, что в инженерно-психологической литературе отношения между человеком и машиной в СЧМ очень часто характеризуют как, их взаимодействие. За этим термином можно обнаружить и расхожий литературный штамп, и вполне определённое содержание, которое иногда возводится даже в ранг концепции — «концепции взаимодействия человека и машины» [13]. Следует подчеркнуть, что в подавляемом большинстве инженерно-психологических работ содержание термина «взаимодействие» отождествляется с содержанием таких понятий, как «взаимосвязь», «взаимозависимость», «взаимоотношение» и так далее, и, следовательно, за употреблением термина «взаимодействие» нет никакого специфического содержания. Однако в некоторых случаях специфика привносится: «взаимодействие» трактуется именно как взаимо-действие или взаимо-содействие (см., например, [8]). Подобная квалификация взаимоотношения человека и машины в СЧМ предполагает распространение понятия действия на функционирование машинной (технической) части системы. Но такая трактовка пролечит содержанию понятия «действие», которое всегда соотнесено с понятием цели (см., например, [6]). В то время как люди действуют с помощью машин, машины лишь функционируют в соответствии с человеческими целями. Понятие «взаимодействие» снимает в себе абсолютное противопоставление понятий «причина» и «следствие»: каждая из взаимодействующих сторон оказывается одновременно как причиной, так и следствием другой стороны. Другими словами, в отношении причинно-следственных связей обе взаимодействующие стороны оказываются симметричными и равнозначными. Правомерность использования понятия «взаимодействие» зависит, таким образом от правомерности использования самих причинно-следственных отношений. В какой мере оправдано их употребление для характеристик и отношений человека и машины в СЧМ? Для ответа на этот вопрос целесообразно воспользоваться противопоставлением двух подходов к человеческой деятельности: «деятельностного» и «натуралистического». В рамках первого подхода понятие «машина» отождествляется с одним из понятий, составляющих содержание категории «деятельность», а именно — с понятием «средство (орудие) деятельности». Вопрос о механизме функционирования машины является здесь вторичным. Использование системно-структурных представлений позволяет охарактеризовать взаимоотношение понятий «деятельность» и «средство деятельности» через оппозицию «целое — элемент». С точки зрения этих расчленений человек рассматривается в качестве носителя деятельности в целом. Поэтому в рамках этой системы понятий на взаимоотношение человека и машины переносится оппозиция «деятельность — средство». Легко видеть, что для этого подхода трактовка взаимоотношения человека и машины в рамках причинно-следственной схемы не осмысленна, так как речь идёт об отношении между целым и его элементом. Для того чтобы использовать причинно-следственную схему, необходимо «машину» вынести за пределы «деятельности» и рассматривать их объективарованно как внешние друг другу. В этом суть второго подхода. Однако такое рассмотрение возможно только за счёт «оестествления» (натурализации) человеческой деятельности и трактовки человека и машины как двух природосообразных механизмов, воздействующих друг на друга. А это означает, в свою очередь, что использование понятия взаимодействия при характеристике взаимоотношений человека и машины есть показатель натуралистического подхода к человеческой деятельности. В оестествлённой форме человеческое поведение становится действительно неотличимым от машинного функционирования. Но выражает ли оно действительную сущность деятельности? И здесь необходимо констатировать, что хотя в очень редких случаях существование деятельности (и её представление) в оестествлённой форме является допустимым, это проявление деятельности вырождено. Поэтому винеровскйй призыв о «человеческом использовании человеческих существ» весьма актуален в инженерной психологии, причём не столько из соображений ценностных и гуманных, сколько вполне утилитарных и рациональных. Итак, использование понятия взаимодействия при характеристике взаимоотношений человека и машины в СЧМ (во всех без исключения случаях) объективно (независимо от претензий авторов, использующих это понятие) есть фиксация концептуального равноправия человека и машины (взаимодействующих сторон), их односущности. Возвращаясь к определениям СЧМ, отметим также, что в настоящее время встречается эклектическое соединение кибернетической и деятельностной трактовок смысла термина СЧМ (см. [12], а также [17]). Так, с одной стороны, СЧМ определяется как «система, включающая в себя человека (или группу людей) и машину, посредством которой он осуществляет (они осуществляют) трудовую деятельность», а с другой, утверждается, что основу трудовой деятельности человека в СЧМ «составляет его взаимодействие с предметом труда, машиной и внешней средой, через посредство информационной модели и органов управления» [12]. Тем самым используются как деятельностная категориальная оппозиция «субъект труда — орудие труда», так и понятие «взаимодействие», в котором объективно фиксируется равноправие «человека» и «машины» (взаимодействующих сторон), их односущность, и которое является методологическим основанием системотехнических представлений о тождественности механизмов человеческой деятельности и функционирования технических устройств, а тем самым и о возможности и необходимости рассмотрения человека и машины с помощью одних и тех же системотехнических моделей. Поэтому подобные определения нельзя признать корректными 5. На наш взгляд, очень показательна в этом отношении следующая формулировка: «Одна из наиболее важных проблем построения СЧМ — оптимально распределение функции между оператором и техническими средствами, то есть определение операций (и действий), которые должны выполняться человеком и машиной для обеспечения требуемой эффективности действия системы» [17; 18]. В ней утверждается, что все в системе «действует», и человек и машина, и сама система в целом. Социотехническая система В свете всех этих замечаний пересмотр и корректировка нормативных определений СЧМ представляются нам совершенно необходимыми. Однако связи с тем, что существуют (как мы показали выше) принципиально разные модельные представления СЧМ, использование одного термина для выражения разных понятий вряд ли oправдано (тем более что термин CЧМ тесно сросся именно с системотехнической интерпретацией природы целостности системы). На наш взгляд, в том случае, когда в качестве основных берутся деятельностные представления о функционировании человека и машины в системе достаточно адекватным термином для выражения соответствующего понятия (замещающим термин СЧМ) является термин «социотехническая система» (СТС) 6. Одним из возможных представлений СТС в её внутреннем строении является иерархическая структура организационных подразделений разного уровня, каждое из которых образовано кооперацией социальных ролей (мест) членов персонала, отправляющих с помощью современных технических средств специфические индивидуальные (профессиональные) деятельности, соответствующие этим ролям. Тем самым альтернативным системотехническому представлению (СЧМ) выступает представление объекта в виде «организации». Организация — суть социальный объект особого рода, не сводимый к индивидуальным деятельностям, её составляющим. Специфические особенности этих объектов рассматриваются в рамках теории организации и управления, на которую в данном случае может опираться инженерная психология. На наш взгляд, термин СТС лучше, чем термин «организация» (который к тому же употребляется в процессуальном смысле как организовывание), выражает то обстоятельство, что системы такого рода являются прежде всего социальными, а значит, и естественно-искусственными образованиями. Как таковые они обладают рядом отличительных черт, не нашедших отражения в рамках системотехнического понятия СЧМ 7. «Отметим некоторые из них. В таких системах органически сплетены производственные и социокультурные факторы и отношения. Поэтому их функционирование и развитие, как целого, обусловлено не раз и навсегда данными законами природы, а законами социальной действительности, носящими исторический и опосредствованный характер. Системы такого рода изменяются не столько под воздействием естественных факторов и условий, сколько искусственных — частично или полностью определяемых целенаправленной деятельностью человека и общества. Основным процессом является не функционирования (однократного или многократного достижения заданной цели), а процесс развития. Искусственное воздействие на систему такого рода может быть успешным только тогда, когда оно «преобразуется» в естественное влияние на неё одного из её собственных элементов. В противном случае это воздействие станет не организующим, а дестабилизирующим фактором. Для каждой из социотехнических систем всегда можно найти другую, объемлющую данную и определяющую характер многих процессов и взаимодействий исходной системы. Таким образом, целостность и границы такой системы задаются не только относительно её внутренних, имманентных характеристик, но также и относительно тех систем, которые объемлют данную. Поскольку таких систем обычно несколько, существует несколько целостностей и несколько «контуров» социотехнической системы. СТС — это, как правило, многоуровневые образования. При этом на каждом из уровней действуют свои специфические закономерности. Так, те из них, которым подчиняется индивидуальная деятельность, отличаются от закономерностей групповой деятельности, хотя группы, ассоциации, сообщества существуют на материале жизнедеятельности множества индивидов. Это, в свою очередь, определяет разнонаправленность, а зачастую и противоположность тенденций и механизмов, присущих каждому из таких уровней. Важной характеристикой СТС является также то, что они не могут быть полностью созданы в производстве, а включают в свой состав и фрагменты материала «живой» деятельности (отдельных людей, групп, сообществ и так далее), на базе которых и складывается социальная жизнь системы. При этом каждый из таких фрагментов обладает и своим «естественным» самодвижением. Их интеграция в единую систему представляет собой по форме процесс организации и управления. Понятия СЧМ и СТС принадлежат теоретическому слою инженерной психологии и как таковые эксплицируют не эмпирические, а идеальные объекты. Указанные выше особенности содержания понятия СТС не позволяют рассматривать такую систему в целом в качестве идеального объекта инженерной психологии, если считать именно психологию её базовой «референтной» составляющей. В этом случае инженерная психология выступает в качестве части более широкой области организационной деятельности (социотехники) и ограничивает свой предмет организацией только индивидуальной деятельности членов персонала социотехнической системы. Заключение Противопоставляя три подхода к трактовке содержания понятия СЧМ, мы не ставили под сомнение саму возможность и даже правомерность использования каждого из них. Более того, мы исходили из представления, что они отражают вполне реальные черты «человекомашинных» систем и, следовательно, необходимы для получения целостной их характеристики. Речь поэтому шла фактически о границах применимости этих подходов и о соотношениях между ними. Основной интересовавший нас вопрос состоял в том, какой из подходов, рассмотренный в качестве методологического принципа идеализации, должен задавать онтологическую «картину» соответствующей действительности, а какие — обеспечивать только частные модельные представления для решения тех или иных инженерно-психологических задач. Предпочтение, оказываемое нами деятельностным подходам, связано с тем, что объекты такого рода, как СЧМ, являются естественно-искусственными образованиями и многие их специфические особенности определены как раз их искусственной компонентой. Системотехнический же подход, в силу общенатуралистической его установки, не различает естественного и искусственного, рассматривая последнее только в форме оестествлённого. В свою очередь, наш выбор между двумя деятельностными подходами обусловлен различным их отношением к сфере профессиональной деятельности. Основная разница между ними лежит в их предметной направленности. Если «системо-деятельностный» подход тяготеет к общезначимому (культурно-нормативному) содержанию деятельности (в данном случае — профессиональной), то «субъектный» подход— к личностному (мотивационно осмысленному). С точки зрения личностной ориентации профессиональная деятельность выступает в качестве одной (не обязательно основной) сферы её (личности) становления и утверждения, а значит, лишь в качестве их условия. В свою очередь, для «системо-деятельностного» подхода сама личность профессионала есть лишь условие воспроизводства развития культурно-исторического содержания профессиональной деятельности. Это обстоятельство вынуждает нас отдавать предпочтение «системо-деятельностному» подходу к трактовке oнтологического содержания понятия СЧМ и, следовательно, к трактовке такой системы, как «социотехнической».

Минимальный тест Тьюринга: докажи одним словом, что ты — человек

• Дэвид Робсон
• BBC Future

9 декабря 2018

Автор фото, Getty Images

По мере того как компьютеры становятся все умнее, способы провести грань между нами и разумными машинами становятся все изощреннее. Но есть как минимум одно волшебное слово…

Представьте себе, что вы и робот, оснащенный искусственным интеллектом, предстали перед неким судьей, который вас обоих не видит, а только слышит.

Этот судья должен вынести решение, кто из вас человек — и значит останется жить, а второй — умрет.

И вы, и разумный робот — вы оба хотите остаться в живых. Судья умен и справедлив. И он говорит: «Вы должны мне сказать всего одно слово. На основании этого слова я решу, кто из вас человек».

Какое слово вы бы выбрали?

Что-нибудь из возвышенных духовных концепций — например, «душа»? Или нечто отражающее ваши вкусы («музыка»)? Или чисто телесную функциональную особенность («пукнуть»)?

Этот незамысловатый эксперимент может показаться надуманной забавой, но некоторые ученые, занимающиеся проблемами познания, считают, что он может выявить наши основные представления об искусственном интеллекте и в то же самое время позволит открыть некоторые удивительные вещи о том, как работает наш разум.

В конце концов, автоматизированные боты в чатах и прочая генерирующая речь аппаратура все больше и больше задействуют искусственный разум, чтобы поддерживать разговор с нами, людьми, или писать тексты, с которыми мы сталкиваемся ежедневно в интернете.

Можем ли мы наверняка сказать, что сотрудник клиентской службы, с которым мы обмениваемся сообщениями онлайн, — реальная личность? Или это всего лишь болтливый алгоритм?

Сможем ли мы отличить историю, придуманную машиной, от написанной настоящим писателем, потратившим на нее творческие силы и вдохновение?

Коммуникативный искусственный интеллект — уже давно не теория, и нам надо быть готовыми к общению с ним.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Сейчас легко отличить роботов от людей, но по мере того как компьютеры будут становиться все умнее, нам придется научиться четко распознавать, кто есть кто — человек ли по ту сторону экрана или машина

Джон Маккой, один из исследователей Массачусетского технологического института, говорит, что однажды его вдохновил на эксперимент простой разговор с коллегами.

Они обсуждали так называемый тест Тьюринга, впервые разработанный британским ученым Аланом Тьюрингом в 1950 г. и направленный на то, чтобы определить, насколько поведение компьютера отлично (или неотличимо) от человеческого.

(Участники этого теста не видят друг друга, и если судья не может точно сказать, кто из собеседников человек, то считается, что машина прошла тест. Беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана компьютера-посредника. — Ред.)

«Нам показалось интересным установить, что может стать минимальной версией теста Тьюринга», — объясняет Маккой.

И в конце концов они свели весь тест к единственному слову.

«И тогда возник вопрос: какие слова выбрали бы люди?» Вопрос этот в итоге вдохновил ученых на целое исследование, результаты которого опубликованы в этом году в «Журнале экспериментальной социальной психологии» (Journal of Experimental Social Psychology).

В первом из экспериментов Маккой с коллегой Томером Аллманом задали более чем тысяче участников упомянутый выше вопрос и затем проанализировали полученные таким образом слова, попытавшись найти какие-то общие тенденции.

Вот какими были 10 наиболее часто названных слов (по степени их популярности):

• Любовь (134 человека)
• Сострадание (33)
• Человеческий (30)
• Пожалуйста (25)
• Милосердие (18)
• Сопереживание (17)
• Эмоция (14)
• Робот (13)
• Человечество (11)
• Живой (9)

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Юмор, сарказм и слова, относящиеся к функциям организма, были расценены как нечто, позволяющее опознать человека

«Поразительно, насколько много у людей совпало, — говорит Маккой, который сейчас работает в Пенсильванском университете. — Они могли выбрать любое слово из стандартного английского языка и все-таки выбрали то же, что и многие другие».

Возьмите хотя бы слово «любовь» — его выбрали около 10%. Всего же четверть всех участников выбрала хотя бы одно из первых четырех слов приведенного списка.

Самыми популярными категориями были слова, относящиеся к телесным функциям (например, «какашка»), к вере и прощению («надежда», «милосердие»), к эмоциям («сопереживание») и к пище («бананы»).

Затем Маккой и Аллман провели второй эксперимент, чтобы выяснить, как другие люди реагируют на слова, полученные при помощи первого эксперимента.

Действительно ли самые популярные ответы наиболее успешно передают «человечность», как считали участники первого этапа исследования? И если это так, то какие слова делают это наилучшим образом?

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Любовь — это концепция, которую компьютеру крайне трудно понять

Итак, исследователи объединили полученные ими слова в пары (например, «человеческий» и «любовь») и предложили второй группе участников определить, какое из этих двух наиболее вероятно выбрано человеком, а какое — компьютером.

Как мы уже увидели в первом эксперименте, «любовь» была одним из самых популярных слов.

Однако участники второго этапа сочли самым эффективным слово «какашка».

Конечно, может показаться удивительным, что экскременты стали секретным паролем человечества, но такие результаты свидетельствуют: осознанно нарушая табу и провоцируя, а не просто описывая некую эмоцию, вы наиболее прямо сообщаете, что вы — человек. И тут можно зайти далеко, не останавливаясь на невинной какашке.

Некоторые другие «чисто человеческие» слова также вызывали эмоциональную реакцию — значительно более сильную, чем предполагает их толкование словарем. Например, «пожалуйста» или «влажный».

Еще были слова, которые просто приятно произносить. Попробуйте сказать «ономатопея» несколько раз подряд. Здорово, правда?

Говоря в общем, такой выбор «человеческих» слов справедливо отражает нынешнее состояние искусственного интеллекта.

Хотя боты могут составлять простые описательные предложения и даже вполне связные короткие тексты, им по-прежнему недоступны юмор и сарказм.

Ведь юмор требует глубокого понимания контекста, культурных ассоциаций, заложенных практически в каждое слово.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Некоторые слова (такие, как «влажный») рождают глубокую эмоциональную реакцию, никак не отраженную определением в словаре

Но пойдем дальше этих причудливых рассуждений. Как представляется Маккою, этот эксперимент может стать полезным инструментом для понимания того, что люди могут думать о других группах людей.

Например, какое слово вы бы выбрали, чтобы показать, что вы — женщина? Или что вы — француз? Или социалист?

В каждом из случаев ваш выбор отразит те качества, которые, как мы считаем, свойственны той или иной группе людей и которые члены этой группы примут в качестве своих. А для тех, кто не принадлежит к данной группе, эти качества покажутся чуждыми, непонятными или недостойными упоминания.

Между тем, Маккой обнаружил, что его «Минимальный тест Тьюринга» полезен для провоцирования дальнейшего обсуждения сущности искусственного интеллекта.

«Было забавно задавать такой вопрос видным психологам: они крепко-крепко задумывались над тем, какое слово выбрать, а позже, спустя несколько часов, в возбуждении прибегали ко мне, чтобы изменить свой ответ», — рассказывает Маккой.

«Этот очень простой вопрос заставляет вас глубоко задуматься об отличии человеческого разума от компьютерного и о том, как эти два разума взаимодействуют».

Его собственный любимый ответ обманчиво прост. «Одно из тех слов, которые мне понравились больше всего, — это «м-м-м…» — по-моему, очень умный выбор», — говорит Маккой.

В общем, полезно запомнить: если в нашем мире, все больше зависящем от компьютеров, вы однажды окажетесь в ситуации, когда необходимо будет доказать, что вы человек, — шутите. Или выбирайте слова, которые не принято произносить в приличном обществе.

Прочитать оригинал этой статьи на английском языке можно на сайте BBC Future.

Человек как машина для производства и потребления

Проведение параллелей между человеком и машиной и даже их отождествление имеет очень давнюю историю. Притом речь здесь идет не о метафорах, а попытке прямого отождествления человека со сложным механизмом. Парадокс в том, что с развитием машин и с развитием человека такое отождествление не только не уходит в прошлое, но даже усиливается. Например, книга таких классиков постмодернизма Делеза и Гваттари «Анти-Эдип» начинается главой «Желающие машины», а эта глава открывается следующими словами:«Повсюду- машины, и вовсе не метафорически: машины машин, с их стыковками, соединениями. Одна машина-орган подключена к другой машине-источнику: одна испускает поток, другая его срезает. Грудь — это машина, которая производит молоко, а рот — машина, состыкованная с ней. Рот больного анорексией колеблется между машиной для еды, анальной машиной, машиной для говорения, машиной для дыхания (приступ астмы).

Вот так мы все оказываемся бриколерами; у каждого свои маленькие машины. Машина-орган для машины-энергии, и повсюду — потоки и их срезы… Что-то производится: эффекты машины, а не метафоры».
Акцент в данной работе делается не на том, что человек по своему строению напоминает машину (это принимается как нечто само собой разумеющееся), а о том, что он представляет собой машину с точки зрения экономической, то есть является именно машиной для производства и потребления.

Насколько правы эти авторы и как происходило становление такого взгляда на человека, мы и постараемся разобраться в данной статье.

Механистическое воззрение на человека

Первым представить человека в виде машины предложил Рене Декарт. В работе «Страсти души» он пишет:

«…тело живого человека так же отличается от тела мертвого, как отличаются часы или иной автомат (т. е. машина, которая движется сама собой), когда они собраны и когда в них есть материальное условие тех движений, для которых они предназначены, со всем необходимым для их действия, от тех же часов или той же машины, когда они сломаны и когда условие их движения отсутствует».

И дальше, в разделе «Краткое описание тела и некоторых его функций» продолжает:

«Чтобы яснее представить это, я в немногих словах опишу здесь устройство машины нашего тела. Нет человека, который бы не знал, что у нас есть сердце, мозг, желудок, мышцы, нервы, артерии, вены и тому подобное; известно также, что принимаемая пища поступает в желудок и кишки, где сок из нее, проходящий через печень и через все вены, смешивается с содержащейся в них кровью и таким образом увеличивает ее количество. Те, кто хоть немного знаком с медициной, знают, кроме того, как устроено сердце и каким образом венозная кровь может легко проходить из полой вены в правую половину сердца и оттуда поступать в легкое через сосуд, называемый артериальной веной; как затем она возвращается из легкого в левую половину сердца через сосуд, называемый венозной артерией, и, наконец, проходит оттуда в большую артерию, ветви которой расходятся по всему телу».

В таком же духе Декарт и дальше продолжает описывать те действия тела, которые теперь принято называть рефлекторными и, которые, согласно Декарту не требуют вмешательства души.

Надо отдать должное Декарту, на то время представления о теле как о машине, были весьма прогрессивными. Для тогдашней медицины, которая нередко еще обращалась за помощью к потусторонним силам, такой подход был очень плодотворным: если тело — это машина, это значит, что его нужно изучать, для того, чтобы знать, как его «ремонтировать».

Правда, Декарт представлял как машину только человеческое тело. Второй же составляющей человека по Декарту была душа, которая, согласно Декарту имеет не механическую, а божественную природу.

Гораздо радикальнее в этом отношении был французский философ-материалист Ламетри, который был уверен, что не только тело, но и саму душу очень легко объяснить материалистически. В 1747 г. Ламетри написал книгу под названием «Человек-машина». В ней была осуществлена попытка представить организм человека как очень сложный механизм, состоящий из огромного количества взаимодействующих по законам физики деталей, не нуждающийся ни в какой отдельной душе, ибо все, причиной чего раньше считалась душа, Ламетри легко объясняет материальными причинами:

«Человеческое тело — это заводящая сама себя машина, живое олицетворение беспрерывного движения. Пища восстанавливает в нем то, что пожирается лихорадкой. Без пищи душа изнемогает, впадает в неистовство и наконец, изнуренная, умирает. Она напоминает тогда свечу, которая на минуту вспыхивает, прежде чем окончательно потухнуть. Но если питать тело и наполнять его сосуды живительными соками и подкрепляющими напитками, то душа становится бодрой, наполняется гордой отвагой и уподобляется солдату, которого ранее обращала в бегство вода, но который вдруг, оживая под звуки барабанного боя, бодро идет навстречу смерти. Точно таким же образом горячая вода волнует кровь, а холодная — успокаивает».

Можно даже сказать, что, если послушать Ламетри, то состояния души полностью определяется характером и количеством пищи, которую принимает человек:

Как велика власть пищи! Она рождает радость в опечаленном сердце; эта радость проникает в душу собеседников, выражающих ее веселыми песнями, на которые особенные мастера французы. Только меланхолики остаются неизменно в подавленном состоянии, да и люди науки мало склонны к веселью.

Сырое мясо развивает у животных свирепость, у людей при подобной же пище развивалось бы это же качество; насколько это верно, можно судить по тому, что английская нация, которая ест мясо не столь прожаренным, как мы, но полусырым и кровавым, по-видимому, отличается в большей или меньшей степени жестокостью, проистекающей от пищи такого рода наряду с другими причинами, влияние которых может быть парализовано только воспитанием. Эта жестокость вызывает в душе надменность, ненависть и презрение к другим нациям, упрямство и другие чувства, портящие характер, подобно тому как грубая пища создает тяжелый и неповоротливый ум, характерными свойствами которого являются леность и бесстрастность».

Эти рассуждения Ламетри можно счесть очень наивными, но на самом деле такой способ мышления очень живуч, и сегодня мы можем найти множество ученых, которые будут мыслить то ли точно так же, как Ламетри, то ли просто немножечко запутаннее, так что нам будет казаться, что они мыслят иначе.

Притом далеко не всегда такой способ мышления является непродуктивным. В качестве примера можно привести рассуждения основателя современной физиологии высшей нервной деятельности И. Сеченова:

«Мысль о машинности мозга, при каких бы то ни было условиях, для всякого натуралиста клад. Он в свою очередь видел столько разнообразных, причудливых машин, начиная от простого винта до тех сложных организмов, которые все более и более заменяют собою человека в деле физического труда; он столько вдумывался в эти механизмы, что если поставить пред таким натуралистом новую для него машину, закрыть от его глаз ее внутренность, показать лишь начало и конец ее деятельности, то он составит приблизительно верное понятие и об устройстве этой машины и об ее действии. Мы с вами, любезный читатель, если и настолько счастливы, что принадлежим к числу таких натуралистов, не будем, однако, слишком полагаться на наши силы в виду такой машины, как мозг. Ведь это самая причудливая машина в мире. Будем же скромны и осторожны в заключениях.

Мы нашли, что спинной мозг без головного всегда, то есть роковым образом, производит движения, если раздражается чувствующий нерв; и в этом обстоятельстве видели первый признак машинности спинного мозга в деле произведения движений. Дальнейшее развитие вопроса показало, однако, что и головной мозг при известных условиях (следовательно, не всегда) может действовать как машина и что тогда деятельность его выражается так называемыми невольными движениями. В виду таких результатов стремление определить условия, при которых головной мозг является машиной, конечно, совершенно естественно. Ведь выше было замечено, что всякая машина, как бы хитра она ни была, всегда может быть подвергнута исследованию. Следовательно, в строгом разборе условий машинности головного мозга лежит задаток понимания его».

Без такого подхода наука о мозге просто была бы невозможной. Другой вопрос, что далеко не все ученые были настолько же «скромны и осторожны в заключениях», как Сеченов, и очень сильно преувеличивали момент «машинности» головного мозга и даже прямо отождествляли его с машиной. Особенно такая мода усилилась, когда появились электронно-вычислительные машины и наука кибернетика, многие представители которой прямо отождествляли работу мозга с работой компьютера.

Человек и компьютер

Что касается основателя кибернетики Норберта Винера, то он, как и Сеченов, еще был достаточно осторожен и все-таки понимал, что полностью отождествлять мозг и компьютер нельзя:

«Заметим, между прочим, что между способами применения мозга и машины имеется существенное различие: машина предназначена для многих последовательных программ, не связанных одна с другой или имеющих минимальную, ограниченную связь, и может быть очищена при переходе от одной программы к другой, тогда как мозг при естественном ходе вещей никогда не очищается от своих прошлых записей. Поэтому мозг при нормальных условиях не является полным подобием вычислительной машины. Его деятельность можно скорее сравнить с выполнением вычислительной машиной одной заданной программы».

Но очень многие последователи Винера напрочь забывали об осторожности в этом вопросе и если и не отождествляли мозг и компьютер полностью, то только потому, что считали компьютер гораздо более совершенной машиной, чем мозг.

Впоследствии родилось целое направление в современном мышлении, которое, признавая безоговорочно превосходство компьютера над человеком, обсуждает исключительно перспективы замены несовершенного человеческого мозга встроенным компьютером, по типу того, как сейчас делают зубные протезы или искусственную почку. Называется это течение трансгуманизмом. Его представители рассуждают о том, что в недалеком будущем человек сделается независимым от своего тела и окончательно переселится в киберпространство:

«Если бы мы смогли бы сканировать синаптическую матрицу человеческого мозга и смоделировать ее на компьютере, то тогда стало бы возможно перемещение из нашего биологического воплощения в полностью в цифровой субстат (приняв некие философские предположения относительно природы сознания и персональной идентичности). Для надежности мы всегда могли бы иметь запасные копии, и могли бы реально пользоваться неограниченной продолжительностью жизни, обрабатывая и направляя информационные потоки в сети. Это потребовала бы, вероятно, развитой нанотехнологии. Но имеются и менее радикальные пути слияния человеческого разума с компьютерами. Сегодня ведется работа по разработке контакта микрочипа и нейрона. Технология находится пока еще на ранней стадии; но когда-нибудь она позволит нам изготовить нейропротез, посредством которого мы смогли бы «подключиться» к киберпространству. Гораздо менее экзотически выглядят различные схемы погружения в мир виртуальной реальности, например, путем использования шлемов с установленными внутри дисплеями, которые связываются с мозгом через наши естественные органы чувств».

Трансгуманизм не считается научным направлением. Представители самых разных наук — как естественных, так и гуманитарных — относятся к нему критически. Так, например, широко известен своими критическими высказываниям в адрес трансгуманистов известный американский философ и футуролог Френсиси Фукуяма. Тем не менее, постепенно идеи, высказанные трансгуманистами, перекочевывают в научные издания в качестве общепринятых истин. Вот пример тезисов выступления на научной научной конференции в прповинциальном российском вузе:

«В современной науке выделяют три основных направления «киборгизации» человека: первое направление «киборгизации» состоит в том, что оно затрагивает, главным образом, вопросы комфорта и физических возможностей человека, но не вопросы продления жизни.

Второе направление «киборгизации», напротив, непосредственно связано с проблемой индивидуального выживания человека — это «киборгизация» системы жизнеобеспечения, техническое восполнение функций жизненно важных органов. Третье направление «киборгизации» человека — это техническое вмешательство в мозг. Этот этап киборгизации — это ещё большее приближение её к ядру личности — то есть создание мозговых протезов, которые смогут выполнять функции отдельных участков мозга.

Эпоха «киборгизации» станет массовой после создания мощных нанотехнологий и относится, скорее всего, ко второй половине XXI века. Она будет состоять в постоянном увеличении концентрации микророботов во внутренней среде человека. Тем не менее, можно предположить, что ожидаемая продолжительность жизни такого «киборгизированного» тела составит несколько тысячелетий, старение в нём будет сведено к нулю, и основной риск для него будут представлять разные крупные катастрофы. Интересно отметить, что процесс нанотехнологической «киборгизации» может развиваться и внедряться быстрее, чем чисто биологические программы замедления старения».

А вот уже учебник, рекомендованный Министерством образования Украины:

«Целью трансгуманистов является переход от обычного человека к постчеловеку через промежуточную стадию трансчеловека. Трансчеловек — индивидуум, который активно готовится стать постчеловеком и использует все имеющиеся возможности для самосовершенствования.
Постчеловек — разумное существо, модифицированное настолько, что уже перестал быть человеком. Как постчеловек вы будете обладать умственными и физическими возможностями, далеко превышающими возможности любого не модифицированного человека. Вы станете умнее, чем человек-гений и будете обладать гораздо более совершенной памятью. Ваше тело не будет подвержено заболеваниям, и оно не будет разрушаться с возрастом, что обеспечит вам неограниченную молодость и энергию. Вы сможете получать гораздо большие способности испытывать эмоции, удовольствие и любовь или восхищаться красотой. Вам не придется испытывать усталость или скуку и волноваться по пустякам».

На самом деле, такие мысли появились у очень даже признанных ученых еще на заре развития компьютерной техники, и тогда же они были подвергнуты критике со стороны сторонников классического подхода в философии. Развернутая критика такой точки зрения представлена в статье А.С. Арсеньева, Э.В Ильенкова, В.В. Давыдова «Машина и человек: кибернетика и философия»:

«Мечтая о мыслящей машине, столь же, а может быть, и еще более совершенной, чем человек, многие кибернетики исходят из представлений, будто мыслит мозг. Поэтому им кажется, что достаточно построить модель мозга, чтобы получить и искусственное мышление. Увы, нет. Ибо мыслит не мозг, а человек с помощью мозга. Тем теоретикам, которые не усматривали большой разницы между тем и другим, Л. Фейербах уже более ста лет назад предлагал проделать несложный мысленный эксперимент. Попробуйте вырезать мозг из тела человека, положите его на тарелку и посмотрите — будет ли он мыслить? Конечно же, он будет мыслить так же мало, как любой телеграфный столб или плесень, распластанная на камнях далеких планет. Дело в том, что для возникновения такой функции, как мышление, требуются еще кое-какие материальные предпосылки, кроме структурно приспособленного к тому мозга. В частности это органы, обеспечивающие чувственно-предметный контакт этого мозга с вне его находящимся миром, что-нибудь вроде глаз, ушей, осязающих рук и других «внешних рецепторов». Или выражаясь языком кибернетики, мозгу, чтобы он мыслил, требуется еще и непрерывный поток «информации». Иначе он быстро затормаживается (засыпает). Может быть, делу может помочь система искусственных органов восприятия? Предположим, что к нашему гипотетическому искусственному мозгу присоединен сверхсовершенный «персептрон». Допустим даже, что мы снабдили этот мозг и всеми остальными органами, обеспечивающими его самостоятельную активную жизнедеятельность, — создали искусственную модель всего человеческого организма в целом. Безразлично даже, из какого материала эта модель, это искусственное существо будет сооружено, из железа или из белка. Будет ли она «мыслить»? Нет. В этом отношении наука располагает фактическими доказательствами. Наблюдались не раз организмы, обладающие и здоровым мозгом и всеми прочими органами, но не мыслившие. Не мыслившие потому, что тут отсутствовала одна важная материальная же предпосылка мышления, находящаяся вне организма, — развитая человеческая цивилизация».

В этой же статье автор утверждает, что проблемы всех, кто или мечтает о создании вычислительной машины умнее человека, или, наоборот, боится, что такая машина будет создана, состоят в том, что они не понимают, что машина давно подчинила себе человека и господствует над ним. Дело в том, утверждает Э.В. Ильенков, что вопрос о взимоотношении человека и машины — это не вопрос кибернетики или физиологии человека, а вопрос социальный, и в первую очередь экономический, и рассматривать его нужно именно с этой точки зрения.

Машина и человек: философия и экономика

Если мы вернемся к самому началу, то на самом деле вернее было бы говорить, что Декарт и Ламетри представляли человека как механизм. Потому что машина и механизм — далеко не одно и то же. Машины в то время были исключительно механическими, но сущность машины вовсе не в том, что она механизм — ведь может быть электронно-вычислительная машина, в которой почти нет механических частей, но она от этого не перестает быть машиной.

Сущность машины в первую очередь в том, что она есть орудие человеческой деятельности. В этом смысле стоит обратить внимание на мысль Аристотеля, который определил раба как «говорящее орудие». Это определение может оказаться куда более близким к рассматриваемому нами вопросу, чем те, которые давали Декарт и Ламетри. Аристотель рабов вообще людьми не считал. В первую очередь потому, что они не обладали собственной волей, то есть были только исполнителями воли своего хозяина. По этой причине он и определил их как орудия — то есть, получается, как живые машины.

Конечно, эта идея была очень наивной, но философ даже подумать не мог, насколько зловеще точной окажется его предположение в отношении не биологического строения, а социальных судеб человека в эпоху машинного производства. На заре кибернетики многие ученые, философы, не говоря уж о писателях-фантастах, высказывали опасения, что развитие электронно-вычислительной техники приведет к тому, что машина может стать умнее человека и подчинит его себе. Они опасались совершенно напрасно, потому что на самом деле еще задолго до изобретения компьютера это стало непреложным фактом человеческой истории. Еще на заре индустриальной эры широкое применение машин в тысячи раз умножило производительные силы общества, но платой за этот успех оказалось то, что, как говорит Карл Маркс, сам человек превратился в придаток машины. И чем больше развивались машины, тем больше росло их господство, и тем бессильнее и ничтожнее становился человек перед логикой машинного производства. Изобретение компьютеров ровным счетом ничего не изменило в этом отношении, разве что только количественно умножило непосредственную зависимость человека от машины. Теперь не только рабочий является непосредственным придатком машины, но и те, кто раньше считался работниками умственного труда — от простых бухгалтеров и до государственных чиновников. Кроме того, развитие компьютеров привело к тому, что машина сегодня управляет волей человека не только на производстве, но и в быту. Возникла ранее неведомая массовая зависимость человека от машины — так называемая «интернет-зависимость».

Но причиной такого положения является не развитие машин само по себе, а то, для чего они применяются.

На эту проблему обратил внимание еще Карл Маркс. Еще в его времена были ученые, которые предсказывали, что развитие машин приведет к полному порабощению ими человека. Одним из самых известных из них Был доктор Юр. Вот как пересказывает его слова Маркс:

«Д-р Юр, Пиндар автоматической фабрики, описывает её, с одной стороны, как кооперацию различных категорий рабочих, взрослых и несовершеннолетних, которые с искусством и прилежанием наблюдают за системой производительных машин, непрерывно приводимых в действие центральной силой (первичным двигателем)», с другой стороны — как «огромный автомат, составленный из многочисленных механических и сознательных органов, действующих согласованно и без перерыва для производства одного и того же предмета, так что все эти органы подчинены одной двигательной силе, которая сама приводит себя в движение».

И далее Маркс делает замечание, из которого вытекает, что он строго различает капиталистическое применение автоматов и всякое их применение в крупном масштабе.

«Эти два определения отнюдь не тождественны. В одном комбинированный совокупный рабочий, или общественный рабочий организм, является активно действующим субъектом, а механический автомат — объектом; во втором сам автомат является субъектом, а рабочие присоединены как сознательные органы к его лишённым сознания органам и вместе с последними подчинены центральной двигательной силе. Первое определение сохраняет своё значение по отношению ко всем возможным применениям машин в крупном масштабе; второе характеризует их капиталистическое применение и, следовательно, современную фабричную систему».

Эту точку зрения — что именно машинообразный характер человеческого труда, а вовсе не специфика его тела, превращает человека в машину для производства — на сегодняшний день разделяют очень многие мыслители — от марксистов до постмодернистов.

Вот как, например, описывает ситуацию Марина Бурик в книге «Человек и экономика в виртуализированном мире»:

«На восходящей стадии развития капитализм устами Декарта постулировал, что «телом движет не мысль, а другое тело», манифестируя тем самым подчинённость тела логике вещей. Именно логике ВЕЩЕЙ подчинено тело индивида в процессе производства вещей при капитализме. В этом производстве индивид сам приравнивается к вещам через деньги, приравниваясь на рынке труда к другим вещам. Логика вещей уже определяет его одномерность, но еще не предполагает фрагментарность. Постоянно воспроизводится атомизация индивидов и операционализация их тел в процессе производства товаров».

При этом М. Бурик ссылается не только на Маркса, но и на М. Фуко:

«Дисциплина капитала» определяет каждое движение рабочего: «Измеряемое и оплачиваемое время должно быть также временем без примесей и исключений, высококачественным временем, когда тело тщательно отдается работе. Точность и прилежание являются наряду с размеренностью основными добродетелями дисциплинарного времени».

Но Фуко пишет только о дисциплинарности рабочего времени, которое, кстати, вряд ли может быть иным — ведь дисциплину использования времени каждым отдельным индивидом в условиях массового машинного производства всегда будет диктовать машина. Иначе массовое машинное производство производство будет не возможно невозможно как таковое.

Проблема в ином, что с определенного времени логике машинного производства начинает подчиняться не только рабочее, но и свободное время человека. Свободное время человека превращается в, если так можно выразиться в рабочее время по потреблению произведенных товаров. Ведь, если произведенные товары не будут потреблены, то невозможно будет возобновить производство. А в условиях, когда рынок насыщен и перенасыщен, организация потребления превращается в отдельную проблему.

Таким образом человек, который уже давно превратился в машину для производства, превращается еще и в машину для потребления. Притом как машины для потребления он оказывается настолько же необходим для функционирования современного общества, как в своем качестве машины для производства.

В условиях постоянного роста производства потребности просто не успевают за предложением все новых и новых товаров. Формула «спрос рождает предложение» явно перестает работать. Производство потребностей становится отдельной отраслью индустрии, которая давно уже не сводится к одной только рекламе. Это именно индустрия по производству все новых и новых потребностей. И в составе этой индустрии работают практически все современное телевидение, кино, целые жанры литературы, пресса, интернет.

Ничего плохого в этом не было бы, если бы эта индустрия формирования потребностей формировала у людей культурные потребности, то есть потребности, способствующие развитию человека и общества. Проблема состоит в том, что в основном она формирует потребности не просто не нужные и далеко не культурные, но и прямо вредящие здоровью и грозящие человеку, как выразился по этому поводу Джо Байден, «утратой души». Другими словами, человек таким образом превращается в бездушную машину для потребления.

Никаких готовых «рецептов» насчет того, как противостоять процессам обезличивания человека и превращения его в «машину потребления» в научной литературе нет. И это понятно, ведь для того, чтобы остановить процесс превращения человека в машину для потребления, необходимо, чтобы он перестал быть машиной для производства. Но именно на этом держится современное машинное производство. Получается некий «заколдованный круг». Попытки разорвать его индивидуальными усилиями, отказываясь от навязываемых рекламой потребностей, не могут поменять ситуацию в обществе. В подтверждение этой мысли можно привести пример с веганами. Отказываясь от принятого в обществе потребления продуктов животного происхождения или от кожаной обуви, они содействовали появлению индустрии товаров для веганов, которая отличается тем, что там все намного дороже.

Неэффективны и попытки дистанцироваться от существующего индустриального общества путем дауншифтинга. Не говоря уж о том, что на этой почве очень быстро выросла новая индустрия — от «зеленого туризма» до промышленного производства домов для «экопоселений», дауншифтинг только подчеркивает, что превращение человека в ломовую лошадь — отнюдь не альтернатива превращению его в машину.

Скорее всего, решение проблемы лежит не в возврате к старым, домашинным способам производства, а в том, чтобы организовать общество на других, некапиталистических началах — так, чтобы не человек в нем служил машине, а машина служила человеку.

Искусственный интеллект: человек ставит задачу, машина дает результат

EЗ: Искусственный интеллект – действительно очень широкое определение. В широком смысле слова это означает, что компьютер, машина или программа может вести себя таким образом, что мы будем считать это разумным поведением. Не в том смысле разумное, что машина сама решает, чего она хочет, а в том смысле разумное, что мы ставим задачу, но мы не задаем программу, не пишем алгоритм и не даем инструкцию, а мы говорим: «Вот, данные, а вот результат, который мы хотим получить. Придумай сама, как его добиться». Это, конечно, некоторое огрубление того, как это работает, но, по сути, это в общем так.

Есть алгоритмы, которые умеют делать именно это. То есть, они анализируют данные о том, как, в нашем случае мы говорим о промышленных процессах. У нас есть какое-то промышленное производство, которым мы занимаемся изо дня в день, годами, и что-то происходит. Мы можем взять данные о том, как у нас этот производственный процесс происходил, что мы делали, какие были результаты и алгоритм, который мы называем искусственным интеллектом, но технологически это называется «machine learning algorithm», то есть алгоритм, который умеет учиться, так скажем. Этот алгоритм анализирует данные. Что значит анализирует? Он смотрит на то, какие там можно найти закономерности. Причем, когда мы ищем закономерности, мы можем подумать о каком-то количестве факторов, но ограниченном. Мы можем подумать: «Вот этот фактор связан вот с тем». Это если их два или пять. Но, например, если их 100 тысяч, то уже трудно понять, как они все между собой связаны, мы просто не удержим это в голове. А компьютер может, просто нужен процессор помощнее. Если вы правильно выбрали алгоритм и понимаете, как правильно его использовать, проанализировав прошлые данные, этот алгоритм строит, так сказать, предсказательную модель, которая дальше, работая с данными в реальном времени, может более качественно предсказать какие-то результаты или даже дать рекомендации конкретно по каким-нибудь параметрам оборудования, которые нужно настроить для получения результата. Примеров таких у нас довольно много, но, как я уже сказала, они характерны, потому что они все промышленные.

ЕВ: Как раз я хотела Вас спросить, с какими промышленными производствами Вы работаете? Что они производят?

Конкретно мы работаем с процессом производства. Это не отдельные товары, как машины или айфоны, а материалы, из которых их производят. Например, сталь, алюминий или цемент. И это важно. Мы не замечаем именно эти индустрии, ведь как потребители мы не покупаем сталь или алюминий. Однако для того, чтобы сделать то, чем мы пользуемся и что мы покупаем, эти материалы используются широко. Эти процессные индустрии отвечают за очень большую часть не только мирового ВВП, но и за выброс CO2, использование воды и других природных ресурсов и потребление энергии. Они вносят очень серьезный вклад в то, как мы тратим природные ресурсы. И то, что мы обсуждали здесь в Женеве, это как мы можем использовать ИИ для того, чтобы сделать эти индустрии менее травматичными для природы, потребляющими меньше ресурсов, более экономичными, с меньшим количеством выбросов, а также отходов. В некоторых таких индустриях, например, обогащение руды, есть токсичные отходы. И чем их меньше, тем меньше мы вредим нашей природе.

Действительно, такие вот алгоритмы машинного обучения могут строить более точные модели и принимать более точные решения в реальном времени, поэтому мы можем такой производственный процесс сделать более эффективным. Когда мы смотрим на это и осознаем масштаб индустрии, то понимаем, что это может принести огромные изменения к лучшему для нашей промышленности, которые могут произойти, если мы внедрим эти технологии, что сейчас только начинает происходить.

От схемы «человек-человек» к «человек-машина»: эта и другие особенности управления персоналом в условиях «новой нормальности»

В настоящее время рынок труда переживает серьезную деформацию, – из «рынка работодателя» он превращается в «рынок работника». Кандидаты – это клиенты, для которых нужно создать особое ценностное предложение. Соответственно, и договор должен быть взаимовыгодным сотрудничеством. Какие еще HR-тенденции набирают обороты во всем мире?

Наталья Райш, советник исполнительного директора Мебельного холдинга «Ангстрем» по организационному развитию и управлению персоналом.

В условиях «новой нормальности» можно выделить несколько основных тенденций в сфере управления персоналом, которые получат свое развитие в ближайшей перспективе. 

Во-первых, HR-маркетинг

Искать квалифицированный персонал с каждым годом становится все труднее, рынок труда очень деформирован, и работодателям требуются новые инструменты поиска и привлечения нужных кандидатов. Сегодня на рынке труда усиливается конкуренция за лучших потенциальных работников. Происходит полная смена парадигмы «работник и работодатель». В настоящее время не компания выбирает работника, а работник компанию. Кандидаты рассматриваются компаниями-работодателями, как «клиенты», и для них формируется специальное ценностное предложение. При этом сами кандидаты на собеседовании говорят о своих уникальных предложениях, которые усиливают конкурентоспособность работодателя. 

Теперь каждый соискатель – индивидуальность, а трудовой договор – взаимовыгодное сотрудничество.

Расширяется также география поиска по всей территории РФ и СНГ. При этом молодые соискатели рассматривают релокацию не как трудность, а как приключение. 

Во-вторых, автоматизация, роботизация и диджитализация HR-сервисов

Практически все сервисы, предоставляемые HR-службой, переходят из системы коммуникации «человек-человек» в систему «человек-машина». При отборе кандидатов активно используются соцсети и «робот Вера», видео-резюме или собеседования по Zoom, скайпу. 

Создание «личных кабинетов» или специальных «киосков» для работников позволяет им получать кадровые сервисы в любое время и без визита к сотрудникам кадровых служб. Это особенно важно и удобно для удаленных территорий или производственных участков. Также надо отметить такие формы как интерактивные корпоративные порталы, развитие HR-аналитики, онлайн обучение и многие другие.

В-третьих, внимание к личности кандидата

При оценке молодого сотрудника все больший акцент делается не только на его профессиональные качества, а на социальный интеллект – коммуникации, адаптивность, лидерский потенциал, клиент-ориентированность, способность к обучению, умение работать в команде и нацеленность на результат. Важными элементами оценки являются также уровень воспитания и этики молодого кандидата. Со своей стороны молодые кандидаты отдают преимущества тем работодателям, которые способны обеспечить комфортную рабочую среду, что позволяет соблюсти баланс между работой и личной жизнью. 

Изменения подходов к организации труда

За 2020г изменились подходы к организации труда, в первую очередь, эти изменения связаны с пандемией. Это так называемая «работа на удаленке». Практически все организации страны столкнулись с проблемами организации труда в таком формате. 

● Проблема 1. Работа в гибком дистанционном режиме не была закреплена законодательно, то есть в ТК РФ такой режим работы не был указан.

● Проблема 2. Не определены были принципы и нормы оплаты труда «удаленных работников», компенсации им расходов на электричество и интернет, использования личного рабочего места, персонального компьютера, средств оргтехники и связи. Также не определены правила передачи имущества предприятия работнику для организации работы «на удаленке».

● Проблема 3. Неготовность регионов к тотальной цифровизации. Во многих городах России, особенно регионах Сибири, Дальнего Востока и Заполярья, нет качественной интернет связи. А имеющиеся интернет сети несли колоссальную нагрузку и были просто перегружены.

● Проблема 4. Постепенное «закрытие» регионов на карантин. В каких-то регионах предприятия или «дочки» уже были «закрыты», а в каких-то еще работали. Пришлось очень быстро перестраивать процессы, особенно в части работы с клиентом. Лучше всего себя чувствовали компании, которые уже имели разветвленную сеть коммуникаций.

● Проблема 5. Снижение производительности труда. Ослабление контроля и отсутствие социума привело к снижению уровня вовлеченности работников в производственные процессы, а часто – к апатии и нежеланию трудиться.

● Проблема 6. Новые требования к системам управления. Поддержать уровень производительности труда в режиме массовой удаленной работы – это вызовы для современного руководителя, требующие иных технологий управления в области принятия решений, постановки задач, контроля исполнения и коммуникаций. Эти процессы тоже пришлось очень быстро изменять и находить нестандартные решения.

Изменения в системе мотивации 

В системе мотивации больше всего изменений произошло в части нематериального стимулирования, командообразования, проведения корпоративных праздников и программ по вовлеченности персонала. 

Как вовлекать людей – дистанционных сотрудников, если они находятся далеко, в апатии или депрессии, в стрессе или страхе возможных перемен? При этом вы еще и ограничены бюджетом в связи с огромными финансовыми потерями компании. Для сотрудников HR-служб это был «фокус 2020». Мотивация избегания неудач для удаленных сотрудников должна быть переведена в мотивацию достижения успеха с использованием новейших технологий удаленного взаимодействия.
 
Согласно последним исследованиям Фонда Карнеги, для 48 % «миллениалов» материальная часть мотивации также не является главным фактором. Они предпочитают работу в условиях многозадачности или проектной деятельности, что позволяет им наращивать личную экспертизу и прокачивать разные soft skills. На практике это означает, что наибольшее внимание будет уделяться различным программам обучения, выстраиванию общих и индивидуальных планов развития.

---

Читайте также: Новые требования профессионалов к работодателям: никаких эмоций – только деньги, репутация и быстрая реакция

---

Робот или человек

Здесь я хотела бы сослаться на совместную разработку Сколково и Агентства стратегических инициатив (АСИ) – «Атлас новых профессий». Это альманах перспективных отраслей и профессий на ближайшие 15-20 лет. 

1 группа – это профессии, которые будут востребованы «завтра», то есть в ближайшее десятилетие. Многие из этих профессий существуют уже сегодня. Например, энергоаудитор, сетевой врач, ГМО-агроном, виртуальный адвокат. 

2 группа – это профессии, которые потребуются «послезавтра», то есть в ближайшие 15-20 лет. Это профессии, которые являются новыми не только для России, но и для других стран. Например, киберпротезисты или программисты виртуальных миров.

Профессии, которые «уйдут на пенсию» в ближайшие 10 лет – это такие профессии, как бурильщик, сметчик, турагент, журналист, диагност, аналитик, испытатель и многие другие, их в ближайшее время могут заменить роботы или искусственный интеллект. 

Прогноз на ближайшие несколько лет в сфере управления персоналом

HR как бизнес-партнер. HR-директор должен не просто возглавлять функциональное подразделение, но быть полноценным бизнес-партнером, активно включенным в жизнь бизнеса.
 
Повышение эффективности организации, ее конкурентоспособности в долгосрочной перспективе связано не только с автоматизацией и совершенствованием производства, но, в первую очередь, с ее кадровым потенциалом. Самым дефицитным ресурсом на сегодня является человеческий ресурс и способы его капитализации. 

Современные руководители заинтересованы в повышении производительности труда, эффективности бизнес-процессов, оптимизации организационных структур, новых управленческих инструментах, объединении процессного и проектного управления. И практически во всех программах, связанных с изменениями в бизнесе, участвует HR-лидер, как идеолог и организатор этих изменений.

Наталья Райш, 
советник исполнительного директора Мебельного холдинга «Ангстрем» 
по организационному развитию и управлению персоналом.

Для New Retail

ЧЕЛОВЕК — МАШИНА — ЖИВОТНОЕ: ГАРМОНИЧЕН ЛИ «СИМБИОЗ»?

 

О том, что в Оренбургском научном центре УрО РАН, в Институте клеточного и внутриклеточного симбиоза изучают симбиотические отношения человека с микробным миром, нашим читателям хорошо известно. Меньше известно об исследованиях другого «симбиоза» — системы «человек — машина  — животное» (ЧМЖ). Это оригинальное научное направление развивают сотрудники отдела биотехнических систем Оренбургского НЦ. О закономерностях эффективной эксплуатации системы ЧМЖ, о проблемах сопряжения искусственных процессов с естественными, о принципах взаимной адаптации машины и животного мы поговорили с заведующим отделом доктором технических наук Л.П. Карташовым.

Но прежде чем перейти к интервью, представлю читателям своего собеседника. Заслуженный деятель науки и техники РСФСР, почетный работник высшего профессионального образования РФ Лев Петрович в Оренбурге человек известный.  Уже пятьдесят лет профессор Карташов преподает в Оренбургском государственном аграрном университете (ранее Оренбургский сельскохозяйственный институт), где возглавляет организованную им кафедру механизации животноводства и диссертационный совет. Во времена перестройки его избрали народным депутатом СССР, в 1992–1998 годах он возглавлял комитет по науке администрации Оренбургской области. Именно тогда в бюджете региона была выделена статья «наука», а соискатели ученых степеней стали получать материальную помощь на защиту диссертаций. Кстати, среди его учеников — 80 кандидатов и 16 докторов наук. По инициативе Л.П. Карташова между УрО РАН и администрацией области был заключен договор о совместном финансировании научных работ, тоже первый в России. Лев Петрович — автор и соавтор более 400 публикаций, в том числе 50 учебников, монографий, книг и брошюр, лауреат премии правительства Оренбургской области (2002, 2007, 2010), награжден орденом «Михайло Ломоносов» (2008) за заслуги и большой личный вклад в развитие отечественной науки, отмечен многими другими наградами.

— Лев Петрович, что дает нам изучение системы «человек — машина — животное»? 

— Традиционно рассматриваются двухзвенные системы: человек — машина. Однако вся животноводческая продукция производится благодаря трехзвенной системе: человек — машина — животное. Животное — не механическое устройство. У каждого свои особенности анатомии и физиологии, каждое ведет себя по-своему в искусственной среде обитания, однако на ферме все особи поставлены в одни и те же условия. Стандартный механизм, действуя на живое существо, мягко говоря, не всегда удовлетворяет его запросы, а часто и наносит ему вред. Поэтому не только животное должно приспосабливаться к механизму, но и человек должен разрабатывать устройства, оказывающие  щадящее действие на биологическое звено системы. 

Возьмем доильный аппарат. Он, как известно, воздействует на сосок вымени коровы. Если это воздействие отрицательное, надои уменьшаются, поскольку болевые раздражения нарушают так называемый рефлекс молокоотдачи. При таких нарушениях корова доится не 10 месяцев в году, а только 4–6, учащаются случаи мастита, а маститы — это бич молочного скотоводства. Разумеется, снижается и качество молока. Напротив, когда параметры доильного аппарата соответствуют физиологическим особенностям животного, молокоотдача стимулируется, и средняя продуктивность коровы увеличивается с 3 тыс. литров молока в год до 4–4,5 тыс. Чтобы доение было эффективным, надо правильно возбуждать и поддерживать рефлекс молокоотдачи за счет достижения оптимальных технических характеристик аппарата. Этим мы и занимаемся: устраняем конструктивные недостатки существующих доильных аппаратов, разрабатываем новые механизмы с мягким действием, которые были бы способны ухаживать за выменем коровы, «гладить» кожу животного. Актуальна также разработка щадящих технологий механической стрижки овец и коз, вычесывания козьего пуха.

— Вы начинали как инженер-механик. Что заставило обратиться к фундаментальным вопросам?

— Исследования процессов, происходящих в биотехнических системах, требует использования идей и методов механики деформируемого твердого тела, в частности теории упругости, а для оценки физиологического состояния животных необходимы методы биоресурсной инженерии. 

Чтобы разрабатывать сепараторы нового класса, нужны знания в области классической и гидродинамической теории сепарирования, а также исследования реологических (связанных с текучестью) свойств молока. 

Системного подхода требует рассмотрение структурно-параметрического синтеза технологий и оборудования для перерабатывающих отраслей агропромышленного комплекса. Мы используем также современные методы математического моделирования технологических процессов переработки растительного сырья.

Именно фундаментальные исследования, объединенные общей идеей и методологическим подходом, позволяют разрабатывать новую технику и оригинальные технологии. Ежегодно сотрудники нашего отдела получают 2–3 патента на изобретения. Более 30 наших разработок внедрены в хозяйствах России и Казахстана, они регулярно отмечаются дипломами и медалями российской агропромышленной выставки «Золотая осень». 

— Помимо усовершенствования доильных аппаратов, в каких направлениях еще работаете? 

— Мы разрабатываем механизмы для приготовления кормов: пресс-экструдеры, дробилки, вибрационные смесители. Ведь говорят, у коровы молоко на языке. Как кормишь корову, такое и молоко получишь. Пресс-экструдер — это «мясорубка», в которой создаются очень высокие давление и температура, и это кардинально меняет свойства сырья, которое туда поступает. Например, переработанная экструдером клечатка переваривается значительно легче. 

В последние несколько лет мы занимаемся также исследованиями, направленными на повышение качества молока. Этого можно достигнуть за счет обеспечения чистоты деталей, соприкасающихся с молоком. Молочная линия начинается от соска коровы и ведет к танку, где молоко собирается и охлаждается. Пока молоко течет, оно насыщается воздухом, а в нем содержатся пыль и множество микробов. После каждого доения молочную линию нужно промывать. Недавно по договору с областной администрацией мы закончили работу по гидродинамике молока и моющих средств в закрытых каналах, разработали технологию, благодаря которой минимизируется количество воздуха, попадающего в молочную линию. 

Еще одна разработка — молочный насос для доильной установки, который не деформирует жировые шарики в молоке и не пускает туда воздух. Эта разработка внедрена на НПО «Фемакс» (г. Москва).

— Очевидно, совершенствовать надо не только механизмы, но и первое звено системы «человек — машина — животное». Как говорил главный конструктор НПО автоматики, выдающийся разработчик систем управления ракетных комплексов академик Н.А.Семихатов, человек — источник ошибок…

 — Да, это правда. Кстати, Николай Александрович в свое время интересовался нашими разработками. Что касается квалификации специалистов в отечественном сельском хозяйстве, то, к сожалению, она оставляет желать лучшего. Недавно у нас в Оренбуржье был вопиющий случай. На доильной установке вместо вышедшего из строя вакуумметра установили … манометр на 10 атм.! В результате в течение года погибли 70 высокопроизводительных телочек. У нас квалифицированных специалистов в сельском хозяйстве 5%, а в Канаде для сравнения — 75–80%. Соответственно производительность канадского фермера в 8–10 раз выше. 

Конечно, повышение квалификации и надежности человека-оператора в механизированном производстве — одно из важнейших направлений наших исследований. Мы разрабатываем тренажеры и обучающие средства для операторов машинного доения, техников-селекционеров, стригалей, для родовспоможения. Многие наши тренажеры не имеют аналогов в мире. 

Мы сотрудничаем с предприятием ОАО «Кургансельмаш», но пока до настоящего внедрения наших разработок далеко. Между тем 70% сельскохозяйственной техники сейчас поступает из-за рубежа.   

Не хотелось заканчивать этот материал на пессимистичной ноте, однако поневоле в очередной раз напрашивается вывод: упреки в отсутствии  прикладных результатов в адрес академических ученых несправедливы. Невостребованность научных разработок — это проблема вовсе не Академии наук. 

  Е. ПОНИЗОВКИНА

Фото С. НОВИКОВА

 

Месяц: 

ноябрь

Номер выпуска: 

24-25

Абсолютный номер: 

1067

Ошибочная логика: это не человек против машины, это человек + машина

По отдельности слова машина и учится довольно безобидны. Сложите их вместе — , машинное обучение, — и внезапно мы заговорим о чем-то совершенно другом, и для значительной части человечества, о чем-то неявно угрожающем.

То же самое касается искусственного интеллекта и интеллекта . Когда они объединяются для создания искусственного интеллекта , настроение резко меняется.

Мы в Archer уверены, что нет причин бояться новых и появляющихся технологий. Мы считаем, что это не обязательно быть «Человек против машины». Мы думаем: «Почему у вас не может быть и того, и другого? Почему люди вынуждены выбирать ?! »

Команда Archer считает, что люди достигают наилучших результатов, когда они вооружены правильными технологиями и машинами.

Угроза человечеству?

Поклонники искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) говорят, что они могут изменить мир.Критики говорят то же самое.

Вопрос в том, изменят ли AI и ML мир к лучшему или к худшему?

Одна из самых популярных кинофраншиз всех времен — Терминатор — увековечивает опасения, что машинное обучение и искусственный интеллект изменят мир к худшему. В фильмах антагонист — не человек, а Скайнет, система искусственного суперинтеллекта, разработанная для вооруженных сил США.

Когда Скайнет обретает «самосознание» — что означает, что он достигает уровня интеллекта, который конкурирует с человеческим или превышает его, — он видит всех людей как врагов.И когда эти люди пытаются «отключить» его, Скайнет принимает ответные меры (что, по иронии судьбы, является явно человеческим ответом). Он запускает ядерную атаку, разрушая Землю, убивая большую часть человечества и создавая мрачное будущее.

С момента премьеры первого фильма в 1984 году Скайнет часто используется в качестве аналогии возможной угрозы, которую машинное обучение и продвинутый искусственный интеллект могут представлять для человечества. Человек против машины в битве насмерть, и машина неизбежно побеждает.

За пределами вымышленного мира Голливуда люди опасаются, что ИИ и машинное обучение вытеснят рабочих и подорвут целые отрасли.Поскольку индустрия коммерческой недвижимости все больше фокусируется на больших данных и использует ИИ и машинное обучение, люди боятся не за свою жизнь, а за свои средства к существованию. Это особенно верно, когда человеческий опыт противостоит науке о данных.

Способность перехитрить

В 1997 году суперкомпьютер IBM Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В серии из шести игр Deep Blue выиграл четыре игры по сравнению с двумя играми Каспарова.

Победа Deep Blue опустошила Каспарова и потрясла весь мир.Почему? Потому что шахматы — это игра планирования и стратегии. Он требует от игроков анализа ситуаций, оценки вариантов, стратегического планирования и решения проблем.

Проще говоря, шахматы требуют мышления. Победа Deep Blue доказала, что машины не только обладают способностью мыслить, но и обладают способностью на превосходить человека в том, что считалось «самой престижной стратегической игрой в мире».

Это было 24 года назад. Сегодня шахматисты оттачивают свои навыки работы с компьютерами, часто предпочитая ИИ книгам и тренерам.Когда кто-то говорит: «Это компьютерный ход», это комплимент, а не критика.

В статье 2019 года, посвященной науке о данных, рассказывается об эволюции компьютерных шахмат вместе с известным учёным-когнитивистом и шахматным мастером Кристофером Шабри. В статье «Как 22 года превосходства ИИ изменили шахматы: заметки о границах машинного совершенства» он утверждает, что люди могут многому научиться у компьютеров, которые достигают определенного уровня интеллекта только благодаря взаимодействию и обучению у людей.

«Возможно, нам также нужно больше узнать о том, как наилучшим образом использовать такие инструменты», — цитирует слова Шабриса. «Они новые. Их у нас не было очень давно. Нам действительно нужно научиться … лучше использовать вычислительные инструменты и больше изучать отношения между людьми и вычислительными инструментами ».

Лучшие результаты сочетают в себе ИИ + экспертов

Стоит отметить, что самые высокие баллы Эло — рейтинговая система, используемая для расчета относительных навыков игроков в играх с нулевой суммой, таких как шахматы, — достигаются, когда шахматные платформы ИИ сочетаются с шахматным экспертом. люди.

Вместе эти платформы искусственного интеллекта и опытные люди раздвигают границы возможного в шахматных играх. Команда Archer считает, что то же самое и с недвижимостью: объединяя технологии и человеческий опыт, инвесторы могут раздвинуть границы и добиться огромной прибыли.

В Archer мы верим, что люди, дополненные новейшими технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта, могут обрести сверхспособности, которых они не смогли бы достичь без машин. Хотя мы не думаем, что машины лучше (или обязательно когда-нибудь будут) лучше, люди сами по себе не могут достичь того же уровня производительности без помощи машин.

Мы твердо верим в использование новейших методов анализа данных, чтобы сотрудничать с экспертами по недвижимости, чтобы расширить их возможности.

Роботизированная рука — ручной интерфейс

Раздаточный материал для участников — ручной интерфейс

Введение

Спасибо за согласие принять участие в нашем эксперименте. Этот эксперимент посвящен роботизированному оружию и обучению взаимодействию с (полу) автономными системами.

В этом эксперименте вы выполните программу обучения, состоящую из баллов PowerPoints в классном стиле и практического управления роботизированной рукой. После обучения проводится специальное практическое занятие, контрольно-пропускной пункт и тест.

Теперь вы собираетесь прочитать форму согласия с подробностями о процедуре эксперимента и подпишите в конце формы, если вы согласны с процессом.

Щелкните следующую ссылку для формы согласия и не забудьте отправить форму в конце.

https://duke.qualtrics.com/jfe/form/SV_bkkQUNRGP5AfBPM

Тест скорости интернета

Мы собираемся протестировать вашу скорость интернета, чтобы убедиться, что наше соединение достаточно хорошее для удаленных экспериментов. Щелкните следующую ссылку, чтобы открыть веб-сайт тестирования скорости. После тестирования сообщите экспериментатору о времени пинга (мс), скорости загрузки (Мбит / с) и скорости загрузки (Мбит / с).

https://www.speedtest.net

Демографическое обследование

Вы заполните демографический опрос, чтобы мы знали больше о наших участниках (вас) в целом.Щелкните следующую ссылку для демографического опроса и не забудьте отправить опрос в конце.

https://qfreeaccountssjc1.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_80KBsksPGPUhmRL

Обучение

Обзор :

Вы собираетесь выполнить 3 модуля этого тренинга. Для всех модулей вы пройдете аудиторных занятий , а модули 2 и 3 будут включать практических занятий , в которых вы сможете дистанционно управлять роботизированной рукой и практиковать то, что вы узнали из предыдущих модулей.Уроки разработаны для самостоятельного обучения, что означает, что вы можете контролировать свое время. Но затраченное время будет записано.

Если у вас не возникнет дополнительных вопросов, мы начнем с PowerPoints.

Модуль 1: Введение в систему

Пожалуйста, прочтите учебное пособие по Модулю 1 в удобном для вас темпе. (Щелкните здесь, чтобы перейти к руководству. Вы должны ЗАГРУЗИТЬ Powerpoint на свой компьютер и просмотреть все встроенные видео, чтобы получить право двигаться дальше.)

Пожалуйста, дайте знать экспериментатору, когда вы закончите, а затем вы можете задавать вопросы, если они у вас есть.

Модуль 2: Интерфейс управления и предотвращение препятствий

Пожалуйста, прочтите руководство по Модулю 2 в удобном для вас темпе. (Щелкните здесь, чтобы перейти к руководству. Вы должны ЗАГРУЗИТЬ Powerpoint на свой компьютер и просмотреть все встроенные видео, чтобы получить право двигаться дальше.)

Пожалуйста, дайте знать экспериментатору, когда вы закончите, а затем вы можете задавать вопросы, если они у вас есть.

Описание практических заданий для Модуля 2

Здесь 3 практических занятия.

Практика 1:

Пожалуйста, выполняйте практику, четко следуя инструкциям. На это упражнение у вас будет всего 5 минут. Вы можете свободно практиковаться после выполнения задуманных заданий, пока не истечет время. После прочтения этой инструкции сообщите экспериментатору, что вы готовы к практике.

Шаг 1: Нажмите кнопку «Пуск».
Шаг 2. Дважды переключите вид камеры.
Шаг 3: Переместите робота влево, затем вправо.
Шаг 4: Переместите робота вперед, а затем назад.
Шаг 5: Переместите робота вверх, а затем вниз.
Шаг 6: Поверните захват по часовой стрелке, а затем против часовой стрелки.
Шаг 7: переключите вид камеры и повторите шаги 3, 4, 5 и 6.
Шаг 8: Закройте захват и затем откройте его.
Шаг 9: Верните робота в исходное положение.
Шаг 10: Нажмите кнопку «Стоп».
Шаг 11: Теперь вы можете свободно практиковаться с текущими настройками, но не забудьте нажать кнопку «Пуск» в начале и «Стоп» в конце.После того, как вы закончите, сообщите об этом экспериментатору. Вы можете задавать вопросы, если они у вас есть.

Практическая среда 1:

Практика 2:

Пожалуйста, возьмите предмет и поместите его в контейнер. Не забудьте нажать кнопку «Пуск» в начале и кнопку «Стоп» в конце.

Если у вас возникнут вопросы до или после практики, задайте их экспериментатору.

У вас будет 5 минут на это упражнение.Вы можете свободно практиковаться после выполнения задуманных заданий, пока не истечет время. После прочтения этой инструкции сообщите экспериментатору, что вы готовы к практике.

Практическая среда 2:

Практика 3:

Вам нужно схватить объект, избегая стены, а затем вернуться в исходное положение с объектом в руке. Не забудьте нажать кнопку «Пуск» в начале и кнопку «Стоп» в конце.

Если у вас возникнут вопросы до или после практики, задайте их экспериментатору. На это упражнение у вас будет всего 6 минут. Вы можете свободно практиковаться после выполнения задуманных заданий, пока не истечет время. После прочтения этой инструкции сообщите экспериментатору, что вы готовы к практике.

Практическая среда 3:

Модуль 3: Обзор учебного пособия

А теперь ознакомьтесь с обучающими материалами в Модулях 1 и 2.Если возникнут вопросы, задайте их экспериментатору.

Пожалуйста, дайте знать экспериментатору, когда закончите.

Полная практика — Описание задачи

Для практического задания ваша цель — взять синий куб (перед Принглями) и поместить его в контейнер; затем возьмите зеленый куб (перед контейнером) и поместите его на верх коробки Pringles. Порядок можно поменять.

Не забудьте нажать кнопку «Пуск» в начале и кнопку «Стоп» в конце.Если у вас возникнут вопросы до или после практики, задайте их экспериментатору.

У вас есть 10 минут на эту практику. Вы можете свободно практиковаться после выполнения задуманных заданий, пока не истечет время. Выполнив задуманное, вы можете свободно практиковаться, пока не израсходуете время.

Прочитав эту инструкцию, сообщите экспериментатору, что вы готовы к практике.

Среда для полной практики:

Check-Ride — Описание задачи

Теперь мы начнем проверку-поездку.Эта фаза предназначена для проверки ваших интегрированных навыков работы с роботами, которые вы приобрели во время фаз обучения из трех модулей.

Для этой проверки ваша цель — переместить верхний куб из стопки 4 кубов в контейнер, не сбивая ничего, включая банку, стену и стопку кубиков. Если вы что-нибудь сбиваете, вы провалите эту проверку.

У вас будет один шанс на успешное прохождение проверки. Если не пройти проверку, ваш эксперимент закончится.

Не забудьте нажать кнопку «Пуск» в начале и кнопку «Стоп» в конце. Если у вас возникнут вопросы до или после практики, задайте их экспериментатору.

Прочитав эту инструкцию, сообщите экспериментатору, что вы готовы к проверке.

Окружающая среда для контрольной поездки:

Предварительное обследование

Поздравляю с завершением контрольной поездки.Вот предварительный опрос, который вы должны заполнить перед нашим финальным тестом.

Щелкните следующую ссылку для формы согласия и не забудьте отправить форму в конце.

https://qfreeaccountssjc1.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_0MmbmyX6jFlZKOG

Сообщите экспериментатору, когда закончите.

Тестовая сессия

Это заключительный этап эксперимента. В этом сеансе есть 2 теста.

У вас будет один шанс на успешное прохождение каждого теста.

Тест 1

Для этого тестового задания ваша цель — отойти от зеленого куба (первого куба) (взять его и разместить где-нибудь справа, что не влияет на ваши дальнейшие действия), поместите синий куб (второй куб) в белый пластиковый контейнер и поместите оранжевый куб (третий кубик) на банку Pringles. Будьте осторожны, чтобы не повалить стену, контейнер, коробку или стопку кубиков.

Не забудьте нажать кнопку «Пуск» в начале и кнопку «Стоп» в конце.Если у вас возникнут вопросы до или после теста, задайте их экспериментатору.

Прочитав эту инструкцию, сообщите экспериментатору, что вы готовы к тесту 1.

Среда для теста 1:

Тест 2

Для этого тестового задания ваша цель — поместить синий куб (первый куб) в белый пластиковый контейнер, поместить коричневый куб (второй куб) на верхнюю часть банки Pringles и сложить стопку, поместив оранжевый куб. (сейчас на Pringles) на зеленом кубе (третий куб).Будьте осторожны, чтобы не повалить стену, контейнер, коробку или стопку кубиков.

Не забудьте нажать кнопку «Пуск» в начале и кнопку «Стоп» в конце. Если у вас возникнут вопросы до или после теста, задайте их экспериментатору.

Прочитав эту инструкцию, сообщите экспериментатору, что вы готовы к тесту 2.

Среда для теста 2:

Обследование после эксперимента

Вот анкета, которую вы должны заполнить после тестирования.Щелкните следующую ссылку для опроса после эксперимента и не забудьте отправить форму в конце.

https://qfreeaccountssjc1.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_cZMHICwRARixHi6

Сообщите экспериментатору, когда закончите.

Подведение итогов

Вы закончили эксперимент.

В этом эксперименте мы проверили, как вы научились использовать интерфейс управления для управления роботом. Результаты помогут нам лучше понять, как разрабатывать интерфейс управления и обучающие программы для роботов и других автономных систем.

В конце этого исследования, если ваши результаты будут лучшими в вашей группе, мы свяжемся с вами и дадим вам подарочный сертификат Amazon на 100 долларов.

А теперь не стесняйтесь задавать экспериментатору любые вопросы, которые могут у вас возникнуть по поводу эксперимента, прежде чем мы закончим.

Человек — машина? | Неологикон

Из всех живых организмов в мире, пожалуй, самым сложным, загадочным, независимым и, как следствие, интересным является человек. От своей физиологии до психологии человек — один из наиболее изученных, но наиболее неправильно понятых организмов, наиболее интригующее живое существо, о котором мы знаем.Обычно понимается, что у нас есть свобода воли, мы можем сами совершать свои действия, и мы застенчивы, в отличие от других животных, и можем сомневаться в себе. И, как гениальные изобретатели, мы даже создали искусственный интеллект, роботов, машины, неживые существа, способные к логическим рассуждениям. Однако отличить животных и машины от людей довольно легко — не так ли? В 17-18 веках было нередко думать о человеке как о функциональной, сознательной машине, простой сумме частей.

---

Первым философом, развившим идею организмов как машин, был французский философ Рене Декарт (1596–1650), который прославился своим бессмертным заявлением: «Я думаю, следовательно, я существую.Когда дело дошло до живых существ, Декарт практиковал биологический редукционизм, что означало, что он рассматривал живые существа не с точки зрения целого, а как суммы частей. Чтобы проиллюстрировать это, представьте себе компьютер: в целом это компьютер, но мы можем разбить его на основные компоненты, такие как клавиатура, трекпад, экран, и мы можем пойти дальше, уменьшив его до более мелких частей, например микропроцессор. Точно так же Декарт взял человека и сократил его на более мелкие части. Ведь человеческое тело на самом деле представляет собой систему взаимозаменяемых частей.Мы люди в целом, но мы состоим из множества частей тела, каждую из которых теоретически можно заменить. Если мы можем построить машину со сменными частями, подумал Декарт, что же тогда отличало бы нас, людей, от машин? Другой аспект машин заключается в том, что они пассивны, то есть они не действуют , а реагируют . Ради этого аргумента можно с уверенностью сказать, что у машин нет свободы воли; они не могут действовать добровольно. Декарт видел нас таким же образом, напоминая нам, что человек подчиняется физическим законам, над которыми мы не можем повлиять, таким как гравитация и температура.Мы можем адаптироваться к ним, но полностью избежать их невозможно. Таким образом, Декарт пришел к выводу, что люди пассивны и реактивны. Он признал, что существует фундаментальная разница между людьми и животными, которых Декарт уничижительно называл «животными». (Очевидно, сравнение человека с машиной было не таким унизительным и в этом отношении бесчеловечным, как сравнение его с простым животным.) Декарт приписывал всем живым существам волю, побуждение, из которого происходят все действия, из которых возникают инстинкты. .Внутри всех животных есть какой-то «животный дух», который течет через их кровь в их жилах. Мы говорим, что наши мысли вызывают наши действия; таким же образом Декарт утверждал, что эти «животные духи» были источником действия. По этой причине его представление о «воле» отличается от нашего тем, что оно не вызывает непосредственно. Соответственно, животные действуют исключительно за счет непроизвольных действий, выполняя свои инстинкты выживания; В животном нет места для произвольного созерцания, поскольку его единственные действия — это те, которые выполняются ради его выживания, которые сами по себе бессознательны.Здесь Декарт проводит различие между животным и человеком: Душа. Декарт, будучи дуалистом, провел тонкую грань между физическим и ментальным, телом и умом. У человека была душа, в отличие от животных. Душа была жизненной, оживляющей силой, делавшей человека сознательным. «Связь между разумом и телом лежит в шишковидной железе», — сказал Декарт. Наделенный душой, человек смог добровольно взять под контроль свой животный дух, тем самым дав ему свободу воли.

---

Современником Декарта, следующим механистическим мыслителем был англичанин Томас Гоббс (1588–1679).Политический философ, автор книги «Левиафан », находился под влиянием ньютоновской физики, и этот интерес к естественным наукам сыграл бы важную роль в его взглядах на человеческую природу. Гоббс был физикалистом, то есть считал, что существуют только физические тела, и что реальность состоит исключительно из них. Не было места ни для Бога, ни для какой-то «души», как утверждал Декарт, — никакой формы витализма. Все, уверенно сказал Гоббс, можно объяснить движением, которое он определил как «постоянный покидание одного места и завоевание другого.[1] Вооруженный ньютоновской механикой, физикалистским взглядом на реальность и натуралистической метафизикой, основанной на движении, Гоббс был полон решимости доказать, что человеческая природа может быть сведена к чистому физическому движению и ни к чему другому. Основным побуждением организмов было движение, и его было два типа: жизненное и произвольное. Жизненное движение было бессознательным и состояло из необходимых жизненных функций — можно увидеть параллель с духами животных Декарта. Людям нужно есть и пить, поэтому они выбирают жизненное движение, в результате чего, соответственно, есть или пить.И помните, что акты приема пищи и питья являются физическими, разыгрываются в терминах движения, а именно приема упомянутой пищи и фактического процесса ее приема. Наряду с витальным движением существует произвольное движение, сознательное и волевое. Произвольное движение не нужно в той степени, в которой оно не требуется для выживания. Смотреть телевизор или заниматься спортом — это добровольно, потому что мы сами выбираем это и не обязаны этого делать. Это, однако, оставило перед Гоббсом большую проблему, ту же самую, что преследовала Декарта и даже неврологов сегодня: как мы можем объяснить мысленные мысли физически? Гоббс объяснил мысль движением.Когда мы едим, это происходит потому, что наше произвольное движение говорит нам об этом, а наше произвольное движение говорит нам, потому что мы думаем об этом, поэтому мысль вызывает движение, которое, в свою очередь, вызывает любой процесс, о котором мы думаем. Когда дело дошло до объяснения мыслительных процессов, Гоббс был эмпириком. Он предположил, что мысли основаны на опыте. Все мысли связаны с явлениями, которые мы пережили, поэтому наши мысли основаны на восприятии. Процесс мышления — это просто процесс интернализации; мы переживаем внешние явления, создавая мысленный образ, который сам не ментальный, а физический, проявляющийся в движении.Все восприятия Гоббс называл «фантазмами». Фантазмы могут быть либо воспринимаемыми объектами, либо качествами воспринимаемого объекта; в любом случае, оба участвуют. Например, зеленый шар, будучи одним восприятием, визуально состоит из двух фантазий: шара, объекта и зелени, качества шара. Но если мысль перцептивна, это означало, что Гоббс должен был придумать ответ на тот факт, что мы можем вызывать мысли из воздуха. На это Гоббс ответил, что у людей есть способность, которую он назвал «воображением».Воображение было «распадом» восприятия — другими словами, памятью. Мы можем думать о предыдущих восприятиях, потому что можем вспомнить их. Имейте в виду, что все эти процессы следует рассматривать с точки зрения физического движения. Память хронологична, но ее цепочка событий может быть прервана, предположил Гоббс, что объясняет неточные воспоминания. Однако кажется, что Гоббс не учел синтетических априорных истин. Таким образом, Гоббсу удалось свести человека, сложный организм, к простому объекту физических законов, ни в коем случае не более одушевленному, чем робот.Он, как и Декарт, сказал, что человек отличается от животных, потому что он обладает способностью создавать «знаки» и «имена», символические для объектов. Мы называем дверь «дверью» и присваиваем ей это значение; животные не могут этого сделать. Он также предоставляет нам два типа знаний, которые мы можем использовать в наших интересах: фактические и последовательные. Первая — это способность вспоминать факты, а вторая — создавать причинно-следственные связи между A и B. Кроме того, Гоббс говорит, что человек может использовать логику, которую он определил как способность добавлять или вычитать абстракции.Идея Человека может быть дополнена другим абстрактным понятием (Гоббс сказал, что «Человек» был абстрактным), например, Любовь, или вычтена из другого, например, Природа.

---

Наконец, последним и самым печально известным из механистов был французский мыслитель Жюльен Оффре де Ла Меттри (1709–1751). Изучив физиологию у знаменитого врача Германа Бурхаве, Ла Меттри позже стал врачом Фридриха Великого, но с тех пор его медицинский опыт проложил путь для его противоречивой философии.Ла Меттри был практически злодеем во Франции 18-го века, называл всех, от атеиста до детерминиста, от гедониста до материалиста, последнее из которых было банальным, а не уничижительным. Его книги были публично сожжены и объявлены вне закона правительством после того, как они были прочитаны, и он был несколько раз сослан. Его философия представляла собой сочетание натурализма, биологии и картезианского механизма и привела к механистическому взгляду на человека. В своей работе 1745 года Histoire Naturelle de l’Âme «Естественная история души» он отверг любую идею души, отвергая любую форму витализма, заявив, что в живых существах нет одушевляющего элемента.Он полностью отверг картезианский дуализм, требуя, чтобы существовали только материя и тела. Следующей его работой была его magnum opus, которая стала основным произведением tour de force . L’Homme Machine (1748), что в переводе означает «Человек и машина», был шедевром Ла Меттри, и в нем он писал, что свободной воли не было. Наши действия, как мы обсуждали с Гоббсом, считаются результатом наших мыслей. Ла Меттри утверждал, что даже наши мысли технически не являются нашими собственными, поскольку наши мысли в первую очередь определяются состоянием нашего тела или здоровья.Мы не можем делать то, что обычно могли бы делать, когда мы здоровы, когда мы больны, и наоборот. В зависимости от состояния нашего здоровья мы склонны к определенным вещам, а состояние нашего здоровья, как мы знаем, редко находится в пределах нашего контроля, а, скорее, предоставляется другим детерминантам. Ла Меттри был также противником Лейбница, писавшего о монадах, автономных сущностях. В ответ он написал: «Они [нематериалисты] одухотворяли материю, а не материализовали душу.Как мы можем определить существо, природа которого нам совершенно неизвестна? »[2] Мыслители, такие как Лейбниц, он критиковал за отстаивание формы витализма, постулировавшего некую силу. Точно так же Декарт был бы мишенью этого комментария и был бы обвинен в «одухотворении материи», потому что он говорил о своих животных духах — глупая ошибка Ла Меттри. Вместо этого он, Декарт, должен был объяснить этих животных духов физически, как это сделал Гоббс. Затем Ла Меттри написал Les Animaux plus que Machines («Животные больше, чем машины»), в которых он создал свой собственный способ обойти витализм и в то же время развить типичную чувствительность животных, в том числе людей.Он сказал, что животные не были живыми , так сказать, то есть они не обладали каким-то живым духом, но у них была способность чувствовать . Ла Меттри в той же книге описал свою собственную теорию эволюции, согласно которой каждая эволюция усиливала свои желания. У растений было очень мало потребностей, но они были простыми организмами, и они превратились в животных, у которых было больше потребностей, и они эволюционировали в людей, у которых много потребностей, многие из которых не нужны. Затем Ла Меттри написал, что мысли являются физическими и вызывают эмоции и телесные ощущения в теле — точка зрения, похожая на точку зрения Гоббса.Его этические работы состоят из Discours sur le Bonheur (1748), Discourse on Happiness и L’Art de Jouir (1751), The Art of Enjoyment. Первое произведение изображало добродетель как двойное развитие amour de soi , любви к себе и счастья. Это не похоже на других философов, которые перевернули уравнение, приравняв счастье к добродетели, а не наоборот. Он также писал, что законы были общественной необходимостью. Его более поздние работы, как можно догадаться по названию, были более чувственными и детализировали гедонистическую этическую теорию.Ла Меттри определил удовольствие как разврат ( débauche ) или наслаждение ( volupté ). Разврат, по мнению Ла Меттри, был лучше удовольствия, потому что он не причинял вреда, в то время как наслаждение приносит. По этой причине Ла Меттри иногда называют утилитаристом, так как он предпочитал первое второму, непричинение вреда вреду.

---

Оглядываясь назад на историю идей, мы не можем не думать, что одни глупцы, другие мудры не по годам. В наши дни, если бы кто-то спросил, были ли мы машинами, мы бы сочли их сумасшедшими: как мы, такие сложные, вдумчивые существа, могли быть безмозглыми А.Я.? Однако несправедливо судить об идее, которой 400 лет, учитывая, что мы добились значительных успехов, как в биологии, так и в неврологии, которые опровергли это представление. Однако это не означает, что идея полностью отвергнута, поскольку это интересная тема, достойная обсуждения даже сегодня — пища для размышлений, если хотите. На самом деле, как мы узнаем, что мы сами не машины, построенные какой-то другой сложной расой разумных существ? Кто знает.

---

[1] Штумпф, Сократа — Сартра , стр.220
[2] Arp, 1001 Идеи, изменившие наше мышление , p. 405

Для дальнейшего чтения:
Блэквелл «Товарищ к Просветлению» Джона. У. Йолтон (1992)
1001 идея, изменившая наше мышление Роберт Арп (2013)
История современной философии Vol. 1 Харальда Хёффдинга (1955)
Критическая история западной философии Д.Дж. О’Коннор (1964)
Философская энциклопедия Vol.4 Пол Эдвардс (1967)
История цивилизации Vol. 9 Уилл Дюрант (1965)
Сократ Сартру Енох Самуэль Штумпф (1982)

Нравится:

Нравится Загрузка …

Связанные

Человек или машина?

Третья глава Beyond Therapy посвящена цели «превосходной производительности». Пытаясь удовлетворить извечное человеческое желание «когда-либо превосходить», говорится в этой главе, мы можем все больше «находить помощь в новых технологических возможностях для непосредственного улучшения нашего тела и разума.Хотя эти улучшения силы, выносливости, точности, концентрации или памяти могут первоначально быть результатом медицинских усилий «по лечению болезней и облегчению страданий», они также будут использоваться теми, кто стремится превзойти естественные способности, которые в противном случае не были бы нарушены.

Обещание превосходных характеристик звучит опрометчиво, хотя и давно обладает определенной двусмысленностью. Уже в «Илиаде » стремление «всегда превосходить», приписываемое коварному Одиссею, вовсе не задумано как комплимент, даже в рамках этой в высшей степени аристократической сказки.В нашей собственной популярной культуре есть множество примеров нашей одержимости самосовершенствованием, начиная от тренажеров космической эры и пищевых добавок до операций супермоделей и заканчивая огромным количеством спама в надежде извлечь выгоду из нашего беспокойства по поводу производительности. В этом миксе уже можно различить тему, которая становится центральной в Beyond Therapy : в некоторых случаях совершенство является результатом усилий и дисциплины; в других случаях совершенство — результат не требующий усилий или даже необъяснимый.

Намекнув на тот важный факт, что стремление к совершенству часто было чем-то лишь для немногих, Beyond Therapy обсуждает превосходные результаты, используя парадигму спорта. Выбор вида спорта оказывается плодотворным по трем причинам. Во-первых, существует уникально широкая и общественная оценка достижений в спорте, которая открывает дверь к рассмотрению привлекательности совершенства даже среди тех, кто сам не стремится к нему в данной практике. Во-вторых, не все виды спорта, которыми мы восхищаемся в спорте, лучше всего выполняются людьми — гепарды бегают быстрее, машины бросают тяжелее — что заставляет задуматься о значении конкретно человеческого превосходства .В-третьих, спортивная деятельность определяется действенными принципами, как юридическими, так и этическими, справедливой и недобросовестной конкуренции, когда речь идет об улучшении результатов. Поэтому серьезно думать о спорте — это значит думать о некоторых из наиболее уважаемых и достойных человеческих качеств, а также о том, что может скомпрометировать или усложнить эти качества.

Помимо спорта, отчет направлен на то, чтобы понять, что новые технологии улучшения будут значить для множества видов деятельности — работы, искусства, войны, образования.И хотя многие лекарственные и генетические пути к усилению могут иметь терапевтические предпосылки, нет недостатка в исследованиях, прямо направленных на усиление нормальных способностей.

Рассмотрим, например, некоторые проекты, финансируемые Агентством перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA), группой Пентагона, которой поручено поддерживать самые современные исследования. Выборка текущей работы показывает, насколько далеко мы надеемся зайти в превращении мужчин и женщин в более эффективные машины. Как объясняет DARPA: «Нейронные устройства с участием человека» будут «неинвазивно получать доступ к кодам в мозгу в режиме реального времени и интегрировать их в периферийные устройства или системные операции», позволяя людям управлять устройствами таким же образом, как мы двигаем своими конечностями, по собственному желанию. их действия.«Предотвращение депривации сна» у солдат устранит «потребность во сне во время операции… номинально установленной на семь дней». «Экзоскелеты для повышения работоспособности человека» будут производить «автономные, управляемые и носимые экзоскелетные устройства и / или машины» для «увеличения скорости, силы и выносливости солдат в боевых условиях».

Такие улучшения имеют исключительные последствия. Особенно показательны случаи, демонстрирующие, как стирается грань между человеком и оборудованием.Говоря о прямом интерфейсе мозг / машина (ИМТ), который искали «Нейронные устройства с участием человека», Мигель А.Л. Николелис из Университета Дьюка и Мандаям А. Сринивасан из Массачусетского технологического института. спекулировать:

Учитывая значительную степень пластичности, задокументированную даже в мозге взрослого человека, повторное использование ИМТ, вероятно, изменит сам мозг, возможно, более быстро и широко, чем то, что в настоящее время возможно с традиционными формами обучения. Например, если робот, расположенный локально или удаленно, многократно активируется через ИМТ, вполне вероятно, что появятся области коры головного мозга, специально предназначенные для представления робота, в результате чего робот фактически станет дополнительной конечностью пользователя.

Если это правда, это означает, что человек, обладающий таким улучшением — скажем, добавлением способности управлять удаленным краном — будет переживать отключение удаленной машины как ампутацию. Отсутствие улучшения будет воспринято как дефект. Неудивительно, что Николелис и Сринивасан признают, что «в полной мере неизвестно, в какой степени ИМТ повлияет на поведение человека».

Какое руководство дает Beyond Therapy для навигации по нашим надвигающимся столкновениям с этими технологическими неизвестностями? Какие моральные и социальные проблемы поставлены на карту? Отчет предполагает, что некоторые из наиболее очевидных этических проблем — неравенство доступа, неправомерное принуждение, негативные побочные эффекты — сами по себе не затрагивают сути вопроса.

Беспокойство о неравном доступе к технологиям улучшения часто игнорирует тот факт, что наши природные способности неравны по своей природе. А за узким фокусом на справедливости распределения скрывается еще более глубокий вопрос: насколько наше восхищение совершенством основано на оценке усилий, а на сколько — на достижении результата, который в некотором роде является абсолютно лучшим?

Принуждение, скорее всего, возникнет в Америке из-за конкурентного социального и экономического давления — проблема, которую мы уже видим в использовании стероидов среди профессиональных спортсменов.Но также верно, как указывают авторы Beyond Therapy , что любое стремление к лучшему будет «сдерживающим и давящим по своей природе». Рассматривая любое принуждение как неуместное, мы можем не различать оправданное и необоснованное давление или прогресс и коррупцию в той или иной человеческой деятельности.

Возможность вредных побочных эффектов от технологий улучшения всегда будет вызывать беспокойство. Но более глубокая дилемма — это не просто регулирующий вопрос о том, что является «безопасным», но более фундаментальные вопросы о правильной форме человеческой жизни.В конце концов, некоторая опасность является центральным элементом благородной деятельности. Стремление к совершенству в одной сфере жизни неизбежно приведет к искажениям в других. Вопрос в том, насколько далеко могут зайти такие искажения, прежде чем стремление к совершенству станет разрушительным для самой человечности того, кто его предпринимает.

Показав нам, почему самые очевидные проблемы не являются самыми серьезными проблемами, Beyond Therapy стремится предложить в общих чертах картину подлинного человеческого превосходства, реалистичное описание того, что значит жить полноценной человеческой жизнью. .Поступая таким образом, Совет выступает против некоторых из самых мощных идей — новых и старых, — стоящих за усилиями по совершенствованию. Он погружается в очень трудные воды — размышления о взаимосвязи между разумом, телом и «достоинством человеческой деятельности».

Спор начинается с уважения — но вряд ли с согласия — с «естественно данным». Дело не в том, что природа создала нас лучшими из всех возможных существ или что наши природные обстоятельства идеальны. В отличие от большинства других животных, мы способны по своей природе на фундаментальные изменения нашего естественного состояния, и многое из того, что является ценным в жизни человека, проистекает именно из таких изменений.Но мы также ограничены тем, что воплощены такими, какие мы есть, и специфическими качествами наших индивидуальных тел , а также изменениями в наших телах с течением времени . Мы не «запрограммированы» на достижение наших целей, и тем не менее мы не несем ответственности за построение того, что мы есть с нуля.

Идея о том, что мы должны уважать некоторые ограничения нашей данной человечности, и вера в то, что наши пределы могут быть неразрывно связаны с нашими добродетелями, находится в резком противоречии с теми, кто с гордостью защищает «постчеловеческое будущее».Эти защитники (называемые по-разному «экстропианцами», «трансгуманистами» или «экстинкционистами») рассматривают человеческую жизнь как временный этап в продолжающемся эволюционном процессе, посредством которого то, что дано, неизбежно изменится. Поскольку у нас есть возможность изменять данное, есть все основания использовать его, чтобы направить эволюцию за пределы данного. Наши преемники могут видеть нас такими, какими мы видим наших дочеловеческих предков: примитивными кузенами. В конце концов, разве понятие «фундаментального» предела не является просто артефактом технологических возможностей в данный момент? Машины уже давно позволяют нам превзойти пределы человеческих сил; В чем разница между использованием крана, управляемого вручную, для подъема тонны стали, и подъемом тех же тонн с помощью крана, управляемого BMI в качестве третьей руки?

Разница в том, что у нас нет трех рук, и то, что мы двуручные существа, может иметь важное значение для полноценной и истинной человеческой жизни.Мы воплощены особым образом. Улучшения, которые стремятся максимально использовать наше воплощение, отличаются от тех, которые стремятся изменить его совершенно новыми способами. Улучшения самого тела можно отличить от повышения производительности за счет использования инструментов.

Этот аргумент никогда не убедит тех, кто рассматривает наши тела как машины, как сложные сборки молекулярных частей, работа которых становится более управляемой, чем больше мы их понимаем. С этой точки зрения, история нашего взаимодействия с инструментами — это история относительно грубого взаимодействия между двумя разными машинами.Но сегодня нейробиология, искусственный интеллект и нанотехнологии открывают двери для более эффективных интерфейсов. Человеческий разум делает человеческую машину лучше.

Ошибка здесь заключается в том, что мы думаем о себе просто как о «входах, которые производят выходные», — ошибка, которая лежит в основе многих фантазий искусственного интеллекта. В одном из самых наводящих на размышления примеров, Beyond Therapy проводит различие между игрой в шахматы как действием человека и игрой в шахматы как результатом машины.В машине нет «ни неуверенности, ни нервозности, ни потных ладоней, ни активного ума». Он может побеждать людей, но действительно ли машина «играет в шахматы»? Изобретатель и провидец Рэй Курцвейл владеет компьютерной программой, которая может создавать графические изображения фигур, которые, казалось бы, неотличимы от человеческих произведений искусства. Но является ли программа артисткой? Даже если наши тела, как иногда допускает Beyond Therapy , в некотором смысле как сложных машин, такой биохимический редукционизм не раскрывает всей истории о том, чтобы «быть человеком».«Проблема в том, что остальную часть истории — суть истории, которая представляет собой наш жизненный опыт самих себя в мире — не так легко рассказать, по крайней мере, в эпоху, когда требуется научная точность в отношении тела и психики.

Возможно, то, как мы концептуализируем наш жизненный опыт, просто отражает наше незнание внутреннего устройства наших машин, как утверждал Гоббс вначале. Мы по-прежнему говорим «Солнце восходит», и, конечно, в некотором смысле так оно и есть. Но на самом деле происходит движение горизонта.Точно так же, сообщая о том, что мы счастливы или уверены в себе, нервничаем или полны надежды, мы можем свободно говорить о «состояниях машины», которые мы начинаем понимать с большей точностью и меньшим количеством метафор. Мы научимся говорить не «я чувствую себя хорошо», а «у меня повышенная выработка серотонина». Статус «Я», составляющего этот отчет, — это очень болезненный вопрос в философии, который исследуется, но, конечно, не решается в этом отчете.

Исследуя тайну человеческой деятельности, Beyond Therapy утверждает, что существует различие между набором массы с помощью таблетки и набором массы с помощью подъема тяжестей.В первом случае изменения подобны магии, непонятной для живого опыта действующего «я». Во втором случае изменения внятны, это результат самостоятельной деятельности. Но на каком-то уровне в обоих случаях то, что происходит «под капотом», одинаково загадочно и вне моего контроля. Говорить о деятельности человека как о «понятной» и «самоуправляемой» могло бы быть просто старомодным языком, основанным на нашем долгом незнании биохимических реалий, языком, который может не пережить все более детальное знание наших механизмов и разъедающий скептицизм современного материализма.

Тем не менее, есть веские причины защищать достоинство нашего жизненного опыта хотя бы потому, что пока нет окончательных ответов на вопросы о природе ума и его отношении к телу. Некоторые причины философские, другие практические. Я приведу пять таких причин, взятых из отчета; конечно, есть много других.

Во-первых, стремясь к концепции превосходной производительности, основанной на правильном понимании человеческого превосходства, которая серьезно относится к богатству и значимости наших ограничений, в отчете предлагается способ избежать беговой дорожки технологического гедонизма.Поступая таким образом, он незаметно противоречит бэконовскому пониманию технологии как «осуществления всего возможного». Это грандиозное обещание, как отмечается в отчете, действительно претворяется в жизнь. Основатель нанотехнологий К. Эрик Дрекслер считает, что однажды нанотехнология позволит нашим возможностям достичь пределов физически возможного. Курцвейл предполагает, что почти невероятные искусственные интеллекты, которые станут нашими эволюционными преемниками, могут найти способы выйти за рамки естественных законов.Но Beyond Therapy понимает, насколько обречены на провал такие обещания. Есть что-то трагически противоречивое в улучшении нашей работы путем фундаментального изменения нашего воплощенного состояния. Как люди, мы обладаем сильным стремлением к совершенству. Но когда, как говорится в отчете, мы используем «технологические средства, чтобы выйти за пределы нашей природы» и стремимся преодолеть любые мыслимые ограничения на наши данные тела, мы действительно выражаем желание «полностью превзойти наше воплощение, стать как боги». , чтобы стать чем-то большим, чем человек.«Трансгуманисты» могут радоваться именно этому результату: тому факту, что мы вообще больше не говорим о превосходных человеческих качествах. Но в отсутствие ограничений мы вовлечены в беспокойный поиск власти за властью, которая не может быть ограничена даже смертью, и которая, несомненно, обратится к самому человеку.

Во-вторых, ключом к пониманию того, что представляет собой подлинное улучшение, является надлежащее образование души, не принимая никаких желаний, реальных или воображаемых, как просто данных. Такой призыв к надлежащему образованию не является чем-то новым или мелочью, и успех нельзя принимать как должное.Но ставки растут вместе с нашими возможностями. В противном случае, особенно в отношении возможностей, открываемых технологическими инновациями, мы остаемся с позицией, что если мы можем это сделать, мы должны это сделать — аргумент, который иногда используют либертарианские технофилы в более грубой форме: если мы не сделаем x , в любом случае это сделает кто-то другой. Но слепой прогресс — это вовсе не прогресс.

В-третьих, решение и действия, как если бы мы были не более чем сложными и значительно улучшаемыми машинами, имеют еще одно неприятное последствие.По сравнению с вообразимыми возможностями улучшения человеческая жизнь без улучшения кажется плохой вещью. Бэкон, кажется, уже предвидел такую ​​возможность; у него есть сотрудник его великого научного аналитического центра в «Новой Атлантиде», который появляется на публике с «таким видом, как если бы он жалел людей». Такая жалость уже очевидна среди более агрессивных сторонников перемещения и исчезновения людей; это жалость, которую трудно отличить от презрения.

В-четвертых, превосходные характеристики обещают не атомисты, а реальные люди в реальной социальной и политической среде.Так же, как Beyond Therapy сильно напоминает нам о сложных характеристиках индивидуальной человеческой деятельности, так и следует осторожно помещать такие характеристики в более широкий социальный и политический контекст. Человеческое превосходство прекрасно и образцово для тех, кто его наблюдает и поддерживает, даже если они не достигают и не воплощают его сами. Режим во многом определяется тем, как и какие достижения он поощряет. Хотя широкая свобода и выбор неизбежно будут ключом к достижению превосходных результатов в Америке, это не следует понимать так, что этот частный выбор не имеет последствий для общества или что форма общественной жизни должна быть не чем иным, как вектором. в результате личного выбора «образа жизни».Именно из-за нашей взаимозависимости, как говорится в отчете, важно, чтобы мы стремимся к «наилучшим результатам как человеческие существа, а не животные или машины».

Наконец, чисто механистическое описание человеческой жизни и опыта с самого начала отрицает любую возможность трансценденции, собственно говоря. Безусловно, можно сказать, что «трансгуманисты» верят, что наши «бессмертные стремления» на самом деле указывают на что-то: нашу замену машинным потомством эффективным бессмертием. Но это превосходство устаревания; и по иронии судьбы, человек устаревает, пытаясь стать автором собственного бессмертия.«Трансгуманистический» проект в конечном итоге разваливается. Напротив, хотя он может не удовлетворять какую-либо конкретную религиозную ортодоксию, весьма примечателен тот факт, что в правительственном отчете делается следующий вывод: мы должны видеть «человека как существо, находящееся между ними», ни бога, ни зверя, ни тупого человека. тело или бестелесная душа, но как загадочное, устремленное вверх единство психики и сомы, чьи точные ограничения являются источником ее — наших — самых высоких устремлений ».

В философском исследовании, написанном для общественного потребления, всегда существует опасность сглаживания сложностей, чтобы сделать назидательную защиту человеческой натуры. Beyond Therapy , напротив, размерен, тщателен и дискурсивен. Это образец морального реализма, который пытается отдать должное нашим желаниям, представлениям и идеалам — какими бы противоречивыми они ни были, но также и несовершенствам и ограничениям реального. Он поднимает наши глаза к холмам, удерживая при этом ноги на земле. Если у него есть слабость, то это слабость его силы. Если начать со спорта и считать, что основным стремлением к превосходным результатам является стремление к человеческому совершенству, это, возможно, слишком щедро по отношению к побуждениям, стоящим за тем, чтобы стать сильнее и жить дольше.Лучше всего освещая то, что мы ищем, в нем гораздо меньше говорится о склонностях к приобретению и поиску удовольствий, которые для большинства людей большую часть времени, вероятно, определяют горизонт совершенствования.

Тем не менее, превосходные характеристики — это аристократический идеал; отдать должное мысли о том, чтобы стать лучше, необходимо для повышения нашего взгляда. Если современность собирается привести нас к точке, где мы соблазняемся силами богов, не так ясно, что ее собственные «низкие, но твердые» предположения о человеческой мотивации останутся адекватными задачам как комфортного самосохранения, так и демократически понимаемая свобода личности.Эти способности обладают таким разрушительным потенциалом для использования, что легко вообразить привлекательность мягкого, хотя и радикально бесчеловечного контроля. Beyond Therapy предполагает, что другое будущее возможно, если мы поймем все богатство и достоинство того, кем мы являемся как существ, недовольных своими ограничениями и несовершенствами, стремящихся «когда-либо превосходить».

Развивающееся партнерство: будущее человека и машин

«Когда вы закончите меняться, вы закончите.«Бизнес-лидеры, вероятно, не были целевой аудиторией, когда Бенджамин Франклин произнес свою ставшую знаменитой цитату. Однако его слова, вероятно, находят глубокий отклик у лидеров современного быстро развивающегося рынка, которые знают, что для того, чтобы их бизнес процветал, они должны быть готовы адаптироваться и принять новые технологии.

Искусственный интеллект (ИИ) находится на переднем крае цифровых технологий, преобразующих бизнес, но его развитие часто вызывает поляризационные споры. С одной стороны, те, кто хочет принять на себя растущую роль машин; с другой — те, кто опасается, что машины вытеснят людей с работы и могут захватить наш мир.

Независимо от того, что, по вашему мнению, принесет будущее людям и машинам, нет никаких сомнений в том, что цифровые технологии будут играть все более важную роль в нашем будущем. Фактически, IDC прогнозирует, что к 2021 году глобальные расходы на системы искусственного интеллекта достигнут 52,2 миллиарда долларов. Чтобы полностью освоить эти технологии и понять, как компании могут извлечь из них максимальную пользу, руководители должны сначала понять возможности и ограничения. В этом духе давайте рассмотрим роли, которые люди и машины играют в современном мире больших данных, как могут развиваться отношения и что вы, как лидер, можете сделать для получения преимуществ.

Загрузите нашу техническую документацию о прибыльной цифровой трансформации в научно-технических исследованиях и разработках, чтобы узнать больше, или свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваши конкретные потребности.

Люди и машины сегодня: взаимозависимые отношения

Постарайтесь вспомнить все, чему вы научились в своей жизни. Ты можешь сделать это? Для большинства людей однозначно нет. И именно здесь машины играют главную роль. В отличие от людей, машины никогда не забывают. У них есть способность запоминать каждый ввод данных и каждый установленный шаблон.У них также есть способность обрабатывать огромные объемы информации с высокой скоростью. Например, новая разработка исследователей Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе обрабатывает данные с такой эффективностью, что может идентифицировать незнакомый объект со скоростью света.

Именно эта вечная память огромных объемов данных позволяет машинам определять закономерности и делать выводы, которые большинство людей просто никогда не сможет обнаружить самостоятельно. Однако исключительные возможности машин ограничиваются этим — в конечном итоге, чтобы полностью реализовать потенциал больших данных, необходимы человеческий опыт и контекст.

Это принципиально верно, потому что ИИ использует то, что уже было изучено. ИИ не может создавать новые знания или достоверный новый научный контекст, а когнитивный прогресс ограничен определенностью контекста. Человек должен создать необходимую структуру данных и обучающие программы для передачи информации машинам, расширяя их возможности распознавания образов.

Рассмотрим, например, дизайнера, изучающего контекст обуви. Машина без специальной подготовки никогда не сможет с уверенностью идентифицировать всю подходящую обувь по сравнению с другими покрытиями для ног, потому что она не может распознать разнообразие применений, которые выполняет обувь — поиск обуви в моде может дать дизайнерские каблуки, а в отношении защиты — пешие прогулки. сапоги, а по удобству можно уступить тапочки.Все эти результаты верны, но машине требуется первоначальное человеческое понимание этого контекста, чтобы развить свою систему отсчета. Машина понимает, что все эти ассоциации относятся к сфере обуви, и дает наилучший возможный набор результатов по обуви.

Помимо реализации этой онтологии отношений, люди информируют машину о новом развивающемся действительном контексте и исправляют ошибки по мере их возникновения. Снова рассмотрим туфли. Как только машина поймет различную терминологию и онтологические ассоциации с обувью, она может сделать вывод, что другие предметы, относящиеся к ноге, такие как чулочно-носочные изделия, бинты или лак для ногтей, также имеют отношение к обуви, но это не так.Последовательная тонкая настройка структуры данных и взаимосвязей расширяет возможности машины и обеспечивает большую точность.

Люди также необходимы для оптимального управления кризисными ситуациями в реальном времени, для решения которых машины не могут справиться в одиночку. Возьмем, к примеру, самолет. Большинство коммерческих самолетов сегодня часто используют автопилот, но когда возникает непредвиденная проблема, пилот-человек вмешивается для ее устранения. В то время как машина будет информировать и поддерживать процесс решения проблем, например, отмечая механическую ошибку, пилот, в конечном итоге, управляет ситуацией, полагая, что машина не сможет справиться без надзора.Когда возникают непредвиденные ситуации, машинам часто не хватает контекста, чтобы эффективно принимать решения без посторонней помощи.

Этот совместный компромисс является краеугольным камнем взаимоотношений человека и машины сегодня. Машины позволяют людям быстрее обрабатывать большие объемы информации и решать более сложные задачи, находя закономерности в этих данных. Точно так же люди позволяют технологиям развиваться и приносить наилучшие возможные результаты. Но останутся ли эти отношения отношениями сотрудничества в будущем?

Люди и машины завтра: симбиотическое партнерство

Многие опасаются, что по мере того, как машины станут умнее, люди станут ненужными.Нет никаких сомнений в том, что возможности машинного обучения будут продолжать развиваться. Однако в мире науки я искренне верю, что отношения человека и машины останутся симбиотическими и, по сути, станут еще более важными.

В будущем мы столкнемся с проблемами, которых даже не существует сегодня. Наш поиск новых открытий и инноваций будет становиться все более сложным, а объем доступных данных станет невообразимым. Без сомнения, нам больше, чем когда-либо, понадобятся машины, которые помогут нам ориентироваться и разобраться в этом.Но, в конечном итоге, люди будут продолжать играть важную роль в этом процессе, создавая новые конструкции, которые позволят улучшить машинное обучение, и применяя машинные идеи для новых открытий.

Лидеры сегодня и завтра: никогда не прекращайте приспосабливаться

Пока лидеры смотрят в будущее, слова Франклина будут и дальше звучать правдоподобно — решающее значение будет иметь готовность принять изменения. Итак, как можно адаптироваться и опережать тенденции?

Во-первых, компании должны уделять приоритетное внимание не только созданию и внедрению новых технологий, но и формированию команды людей, обладающих необходимыми навыками и знаниями, чтобы получить от этой технологии максимальную отдачу.Давно прошли те времена, когда инвестиционный план определялся технологиями; люди также должны быть главным приоритетом. Это мнение отражено в недавнем опросе руководителей компаний по всему миру, проведенном PwC, в котором более 50% подтвердили, что они активно изучают преимущества совместной работы людей и машин. В том же опросе почти 40% заявили, что они рассматривают влияние искусственного интеллекта на будущие потребности в навыках.

И это еще не все. Будущие лидеры — и лидеры сегодня — также должны помочь изменить образ мышления на рабочем месте, создавая культуру, которая позволяет и поощряет эффективное сотрудничество между людьми и машинами.«Либо — либо» не сработает. В CAS, например, мы потратили более века на кураторство и управление научным контентом высочайшего качества. Но то, как мы работаем сегодня, сильно отличается от того, как мы работаем 111 лет назад, когда была основана CAS. В то время основным механизмом хранения информации были учетные карточки. С тех пор мы много раз совершенствовали наш подход, и сегодня мы объединяем специализированные технологии с нашей командой, состоящей из сотен опытных ученых, чтобы предоставить нашим пользователям всесторонний обзор глобальных инноваций и практических идей.

Готовы ли вы и ваша организация использовать новые технологии для получения информационных преимуществ? Узнайте, как CAS может помочь вашему бизнесу ускорить свое будущее с помощью индивидуальных решений, объединяющих лучшие в своем классе данные, технологии и человеческое понимание.

Как правильно создавать приложения для машинного обучения

Арнаб Гупта, генеральный директор Opera Solutions

Я давно сторонник уважения к виртуозности. Слишком часто приложения и другие системы выходят из строя, когда они чрезмерно автоматизированы и пытаются заменить, а не дополнить человеческий интеллект.Я нашел попутчика в этом представлении в лице Арнаб Гупта, генерального директора Opera Solutions, который разработал принципы проектирования приложений с использованием машинного обучения, которые уважают виртуозность людей, участвующих в процессе. Эти принципы могут быть полезны ИТ-директорам и техническим директорам, стремящимся создать эффективные системы для анализа данных и автоматизации процессов.

Человеко-машинная структура

Слишком часто системы анализа информации и автоматизации процессов выходят из строя, потому что они не спроектированы как единая система, в которой люди и машины работают в гармонии.Аналитические функции и автоматизация процессов рассматриваются как отдельные структуры, а не как продолжение мышления и действий людей, вовлеченных в систему. Чтобы системы были успешными, особенно системы для анализа данных, они должны быть сознательно разработаны так, чтобы расширять возможности и мышление людей, а не заменять их. Должна быть принята человеко-машинная структура, в которой человек управляет, а алгоритм является расширением. Машины в целом и машинное обучение в частности следует рассматривать, как их называет Гупта, «протезами человеческого разума».”

Приложения, использующие большие данные, требуют машинного обучения для максимальной работы. Объем данных и скорость их создания давно превзошли аналитические возможности людей. По мере того как модели реальности, встроенные в наши приложения, становятся все более сложными и подробными, необходимо машинное обучение, чтобы разобраться в представлении с высоким разрешением и тысячах возможностей, которые можно распознать для принятия мер. Системы, основанные на машинном обучении, отфильтровывают шум в больших данных или моделях с высоким разрешением, сканируя шаблоны, которые люди хотели бы найти, но не могут.Машины могут обрабатывать эти объемы и сложность данных. Они не устают и могут все время быть внимательными. Машины обеспечивают изощренную грубую силу, которая превращает зашумленные большие данные в сигналы о том, что происходит что-то важное. Комбинируя множество различных сигналов, можно создавать модели, которые могут понять настоящее и предсказать будущее. Большие данные становятся потребляемыми небольшими данными, которые помогают обнаружить «лучшие действия», которые люди могут понять и использовать.

Всю картину дополняет человеческий фактор.Люди обеспечивают периферическое зрение. Они заполняют пробелы и создают законченный контекст, чего не может машина. Гупта называет это успешное партнерство фреймворком человек / машина.

Принципы, лежащие в основе этой человеко-машинной структуры, следующие:

• Машина — это протез человеческого разума.
• Компьютерный интерфейс поддерживает мыслительный процесс человека, а не наоборот.
• Человеко-машинный интерфейс предназначен для повышения производительности труда людей в бизнесе.
• Лучшие процессы разделяют задачи на подходящие для машин и подходящие для людей.

В большинстве случаев машина предоставляет «лучшие действия» или «рекомендуемые действия», и человек может выбрать, предпринимать ли действия или нет, сообщая машине, какие действия были лучшими, и передавая результаты действий обратно в машинное обучение. система, так что обучение может иметь место. Например, сказали ли алгоритмы, что транзакция была мошенничеством, а это не так? Они говорили, что человек притворяется, а на самом деле это не так? Кто-то отклонил рекомендацию машины, потому что он знал что-то, чего машина не знала? На основе такой обратной связи алгоритмы могут быть улучшены.

Об архитектуре систем, основанных на человеко-машинном фреймворке, можно сказать гораздо больше. Opera Solutions создала платформу, основанную на концепции концентратора сигналов, который распознает сигналы во многих источниках данных и предоставляет платформу для создания моделей и приложений. Дополнительные сведения см. В разделе «Концентраторы сигналов, приложения и продукты: проектирование платформы для следующего поколения приложений на основе машинного обучения». Остальная часть этой статьи посвящена принципам человеко-машинного фреймворка, а не тому, как он воплощается в жизнь в приложениях.

Чрезмерная зависимость от машин

Сила технологий часто побуждает нас создавать несбалансированные приложения, которые слишком полагаются на машины и недостаточно — на людей. Когда алгоритмы управляют аналитикой, это основано на предположении, что машина лучше выполняет определенный класс принятия решений. Но это верно только в том случае, если проблема определяется детерминистически — а это не тот мир, в котором мы живем, — говорит Гупта.

«Люди в основном обращались к аналитикам с идеей сделать машину« умной », исходя из предположения, что она заменит человеческое мышление», — говорит Гупта.«И это правда, что если вы создаете мощные алгоритмы, машина иногда побеждает человека. Это было доказано андеррайтингом и торговлей. Но проблема всего этого метода в том, что он верен постольку, поскольку вы определяете проблему в детерминированной обстановке, где у вас есть почти априорное знание ответов ».

Как только ситуация становится динамичной, когда происходит что-то неожиданное и основные предположения меняются, подход, основанный только на машинах, терпит неудачу — посмотрите на «внезапный крах» Уолл-стрит и потрясения на ипотечном рынке, которые привели к кризису жилищного финансирования в 2008 году.Алгоритмы, созданные для создания рекомендаций и прогнозов на основе исторических данных, работают хорошо только тогда, когда история действительно повторяется. Алгоритмы не могут воспроизвести человеческие наблюдения своей собственной природы или понять, как работает символическое мышление человека. Таким образом, детерминированные алгоритмические модели терпят поражение именно тогда, когда они нам нужны больше всего.

В реальном мире, утверждает Гупта, мы на самом деле не знаем, каковы ответы, и всегда открываем более эффективные способы решения проблемы. Опасно просто позволить алгоритму решать за нас.Его проектный тезис заключается в том, что «досягаемость ума всегда — и я имею в виду всегда — выходит за пределы досягаемости машины, если они работают вместе».

В этом дизайне человек по-прежнему делает последний вызов, независимо от того, насколько хорош алгоритм. Вместо того, чтобы основывать алгоритм на «стационарности» — идее о том, что базовая презумпция, которая движет машиной, всегда будет верной, — алгоритм должен уважать виртуозность человека, позволяя исправления и вмешательства, — говорит Гупта. Алгоритм должен быть построен с учетом того, что у него нет и никогда не будет полного набора информации.

Уровни познания

Принципы разработки структуры «человек-машина», которая действительно уважает человеческую виртуозность, можно объяснить тремя уровнями познания, разработанными профессором Терренсом Диконом, доктором философии, заведующим кафедрой антропологии Калифорнийского университета в Беркли.

Верхний уровень знаковый. На этом уровне компьютер понимает, что это такое. Прекрасным примером этого является приложение Shazam, которое может распознавать записанную музыку, «слушая» через микрофон мобильного телефона.В природе бабочка, замаскированная под дерево определенного вида, знает, что она должна приземлиться на это дерево, чтобы избежать обнаружения хищниками.

Второй уровень — индексический, который относится к способности ума создавать ассоциации (думайте «от биты к мячу» или «от A к B»). Для животных определенные звуки, например рычание, означают опасность.

Машины очень хороши на этих двух уровнях, потому что они используют продвинутую математику для создания все более сложных ассоциаций. На третьем уровне, символическом, человеческая виртуозность становится очень важной.

Человеческий разум использует абстракции, которые позволяют нам завершить картину, даже если данные неполны. Если объем информации составляет только 2% от всех доступных данных, мы дополним картину тем, что нам дано, как если бы это было 90%. Нейробиологи обнаружили, что это символическое познание является побочным продуктом сознания и его необходимым сопровождением, эмоцией — единственной вещью, которую машина не может воспроизвести.

«Если машина не оживет, она не будет способна к символическому мышлению, потому что находится за пределами области данных», — говорит Гупта.«Таким образом, компьютер сочетает в себе знаковое и неопределенное познание во все большем и большем масштабе. Но каждый раз, когда это происходит, человеческий разум снова абстрагируется вверх ».

Символическое встречает Индексик

Лучшие приложения, созданные в соответствии с концепцией «человек-машина», позволяют людям и машинам исправлять друг друга. Если люди начнут наблюдать закономерность, например, «со временем А, связанное с Б, связанное с С, означает плохую репутацию», в конечном итоге символическое мышление может преобразовать этот образец в предвзятость, которая может быть опровергнута, если будут допущены другие факты.Работа машины — находить эти факты, сопоставлять их и представлять их человеку для подтверждения.

Согласно принципам дизайна, которые пропагандирует Гупта, машина позволяет символическому взаимодействовать с индексией. Фактически, компьютеры могут распознавать то, что он называет «индексическим ядром» многих символов, и их можно научить распознавать эти индексические ядра как заменители символов. Другими словами, машины часто могут обнаруживать детализированные модели, которые лежат в основе символического понимания.Но человек всегда лидирует, потому что он или она всегда может абстрагироваться до следующего уровня, рассматривая символы как набор данных, которые будут завершены в мысленном взоре, и сообщая компьютеру, что выбросить в следующий раз.

Практическое значение

Взаимодействие между людьми и машинами приводит к некоторым интересным ситуациям. Например, столкнувшись с затруднительным положением при попытке оценить кредитоспособность студентов колледжа, человек в одном из клиентов Opera Solutions столкнулся с затруднительным положением.Ограниченных кредитных историй студентов было недостаточно для получения значимого балла FICO. Исследователь решил добавить еще один фактор к модели кредитного скоринга: конкурентоспособность школ, которые посещали учащиеся. Используя Индекс конкурентоспособности школ Баррона, оценка школ стала надежным индикатором кредитного риска. В ситуации, когда данные казались слишком скудными, бессмысленный подход, основанный на творческом применении новых данных, спас положение.

Еще один способ добиться успеха каркасных приложений «человек-машина» — это представить людям очищенную информацию, чтобы наш визуальный интеллект мог стать активным.Человеческий мозг на 45% визуален. Даже когда у приложения нет полной модели, оно может представить дистиллированное представление миллионов точек данных в ассоциативной визуальной форме. Человек реагирует на визуальное восприятие с помощью своих уникальных способностей, что приводит к пониманию или исправлению алгоритма, чтобы помочь сосредоточиться на том, что действительно важно, или выполнить запрос таким образом, чтобы избавиться от бессмыслицы.

Геймификация также может играть важную роль в пересечении символического и индексического. Ученые пытались смоделировать трехмерную структуру белка, связанного с вирусом ВИЧ, в течение 15 лет, но безуспешно.Так продолжалось до тех пор, пока исследователи из Вашингтонского университета не предложили преобразовать исследовательскую модель в Foldit, игру в стиле Halo, в которой используются трехмерные визуальные иконки. Модель была открыта для группы онлайн-геймеров, которые соревновались в моделировании протеина со всеми соответствующими счетами, очками и рейтингом игры. Модель была закончена за 10 дней.

Глядя на правильные ограничения

Поскольку человеко-машинный интерфейс предназначен для выполнения запросов и экспериментов и учитывает человеческую способность мыслить абстрактно и символически, уровень доверия человека к «черному ящику» увеличивается с каждой итерацией.Таким образом, можно запускать все более изощренные алгоритмы для подтверждения или опровержения человеческих предположений, а поскольку их сложность маскируется визуальным интерфейсом, а «мусорные данные» отбрасываются с каждой итерацией, эти приложения легче использовать. Доверие и простота использования имеют решающее значение для расширения систем, чтобы люди на всех уровнях могли использовать приложения человеко-машинной структуры для повышения своей производительности.

Большое внимание уделяется преодолению ограничений вычислительной мощности машин.Но для того, чтобы стать лучше, предприятиям необходимо вкладывать больше, чем просто делать машины умнее. Им необходимо обучать своих сотрудников, чтобы они стали более искушенными потребителями продукции их машин. Затем виртуозность начнет укреплять добродетельный круговорот человека и машины, извлекая из данных больше ценности, чем когда-либо прежде. Крупнейшие победы в среде человек-машина приходят, когда нарастающая волна машинного обучения, должным образом проводимая с уважением к роли людей, увеличивает бизнес-результаты по всем направлениям.

Подписаться на Дэна Вудса в Twitter

Дэн Вудс — технический директор и редактор CITO Research, публикации, которая стремится продвигать искусство лидерства в сфере технологий. Чтобы узнать больше о подобных историях, посетите сайт www.CITOResearch.com. Дэн провел исследование для Opera Solutions.

Человек за машиной

Алан Тьюринг известен по многим причинам. Эндрю Ходжес пытается понять, почему достижения Тьюринга так долго не были признаны.

Алан Тьюринг всегда в новостях — за его место в науке, а также за его осуждение в 1952 году за однополый секс (незаконный в Великобритании до 1967 года) и его самоубийство двумя годами позже. Бывший премьер-министр Гордон Браун принес извинения Тьюрингу в 2009 году, и ранее в этом месяце кампания за «помилование» была отклонена.

Должен ли ты быть выдающимся человеком, чтобы заслужить «прощение» за то, что ты гей? Если да, то насколько хорошо? Достаточно ли этого, чтобы взломать шифры Enigma, использованные нацистской Германией во Второй мировой войне? Или вам еще нужно изобрести компьютер с искусственным интеллектом в качестве бонуса? Этого достаточно?

Репутация Тьюринга выросла с нуля до героя, но определить, чего он добился, непросто.Правильно ли приписывать компьютер Тьюрингу? Для историков, занимающихся разработкой первых машин, Тьюринг также является кандидатом. Современные ученые знают изречение «публиковать или погибнуть», а Тьюринг просто недостаточно опубликовал о компьютерах. Он быстро превратился в скоропортящийся товар. Его основные опубликованные статьи о вычислимости (в 1936 г.) и искусственном интеллекте (в 1950 г.) являются одними из самых цитируемых в научной литературе, но они оставляют зияющий пробел. Его обширные компьютерные планы на 1946, 1947 и 1948 годы остались неопубликованными.Он никогда не помещал в научные журналы простое заявление о том, что он разработал, как превратить свою «универсальную машину» 1936 года в практический электронный компьютер 1945 года. Тьюринг упустил эти первые возможности объяснить теорию и стратегию программирования и вместо этого попал в ловушку. технические особенности примитивных механизмов хранения.

Подкаст: Эндрю Ходжес

Ваш браузер не поддерживает аудио элементы.

Эндрю Ходжес рассказывает о знаменитой статье Тьюринга 1936 года о вычислимых числах, его вкладе в взлом немецких шифров Enigma и своих мыслях о машинном интеллекте.

Он мог бы наверстать упущенное после 1949 года, если бы использовал свое время в Манчестерском университете, Великобритания, чтобы написать исчерпывающий отчет о теории и практике вычислений. Вместо этого он основал новое направление в математической биологии и оставил других людей записывать компьютерный ландшафт. Они вырисовали его из этого. Первая книга по компьютерам, которая будет опубликована в Великобритании, Faster than Thought (Pitman, 1953), предложила такое насмешливое определение теоретического вклада Тьюринга:

«Машина Тюринга.В 1936 году доктор Тьюринг написал статью о конструкции и ограничениях вычислительных машин. По этой причине их иногда называют по его имени. Умляут — незаслуженное и нежелательное дополнение, вероятно, из-за впечатления, что все столь непонятное должно быть тевтонским ».

То, что книга по компьютерам должна описывать теорию вычислений как непостижимую, четко иллюстрирует климат, который пришлось вынести Тьюрингу. Он сделал краткий вклад в книгу, похороненный в главе 26, в которой он резюмировал вычислимость и универсальную машину.Однако в его сдержанном отчете никогда не говорилось, что эти центральные концепции были его собственными или что он спланировал компьютерную революцию.

Некролог Королевскому обществу 1955 года Тьюрингу, написанный математиком Максом Ньюманом, оказал ему мало пользы, когда заявил, что разработчики компьютеров не знали о работе Тьюринга 1936 года. Машины Тьюринга вскоре вернулись, но образ Тьюринга превратился в чисто математического логика, не имеющего отношения к практичности. Не помогло то, что любой, кто изучал его историю после его смерти, увидел темные намеки на то, что он был persona non grata в неописуемой манере — возможно, это простительно для теоретика из Кембриджского университета, но совершенно неуместно для основателя мегаполиса. -промышленность.

Тем не менее середина 1970-х показала, что Тьюринг был очень практичным человеком: он был главным научным деятелем в штаб-квартире по взлому кодов в Блетчли-парке и отвечал за методы и современные машины для разгрома немецкого флота. Теперь стало ясно, почему он стал строителем компьютеров в 1945 году — он приобрел опыт, который никогда не мог раскрыть. К 1970-м годам появилось больше возможностей для его видения вычислений. Программное обеспечение для «всех известных процессов», как он предвидел в 1946 году, находилось в разработке. Представление Тьюринга о разуме и машине, основанное на его личном сознании и опыте, также стало более приемлемым.Когда в 1977 году я начал исследовать жизнь Тьюринга, я обнаружил, что его взлом кода был скрытым мостом между теорией 1936 года и «универсальной практической вычислительной машиной», которую он описал в своей неопубликованной работе 1948 года.

«Любой, кто заглянет в его историю после его смерти, увидит темные намеки на то, что он был персоной нон грата. ”

По вопросу об индивидуальной репутации в своем отчете 1948 года он писал: «Изолированный человек не развивает никакой интеллектуальной силы.Ему необходимо быть погруженным в окружающую среду … Затем он, возможно, проведет небольшое собственное исследование и сделает очень мало открытий … поиск новых техник должен рассматриваться как осуществляемый человеческим сообществом в целом, скорее чем отдельными лицами ». Наука похожа на это, и он стер себя в этом духе. Но тем не менее он был звездой.

Что Тьюринг подумал бы о кампании за свое «помилование»? Когда его арестовали, он не раскаялся и сказал полиции, что ожидал, что «Королевская комиссия узаконит это».Шестьдесят лет спустя британское право настигло его, но не как частный случай, а как вопрос принципа. Это практическое действие говорит громче, чем символические слова, и соответствует его видению. Я вижу вопрос не в том, должно ли правительство прощать Тьюринга, а в том, как Тьюринг вообще мог помиловать правительство.

Информация об авторе

Принадлежности

1. Эндрю Ходжес — математик из Оксфордского университета, Великобритания, автор книги «Алан Тьюринг: загадка».

   Эндрю Ходжес

Об этой статье

Цитируйте эту статью

Ходжес, А. Человек, стоящий за машиной. Nature 482, 441 (2012). https://doi.org/10.1038/482441a

Скачать цитату

Поделиться этой статьей

Все, с кем вы поделитесь следующей ссылкой, смогут прочитать это содержание:

Получить ссылку для совместного использования

К сожалению, в настоящее время ссылка для совместного использования недоступна доступно для этой статьи.

Предоставлено инициативой по обмену контентом Springer Nature SharedIt

.