Что такое способности человека: Способности человека: уровни, виды и способы их развития

Содержание

§ 4. СПОСОБНОСТИ ЧЕЛОВЕКА | 9 класс учебник «Человек и Общество»

§ 4. СПОСОБНОСТИ ЧЕЛОВЕКА

Способности. Характеристика таланта. Память. Интеллект.

Что такое способности? Индивидуальные параметры личности являются субъективными предпосылками плодотворного выполнения ею определенного вида деятельности.

Способности — индивидуально-психологические особенности личности, являющиеся условием успешного выполнения той или иной продуктивной деятельности и проявляющиеся в том, насколько индивид быстро и основательно, легко и прочно осваивает способы ее организации и осуществления.

Долгое время в истории философии считалось, что способности являются специфической силой, изначально свойственной индивиду и передающейся по наследству. В настоящее время также немало сторонников этой позиции. В научной литературе иногда встречаются такие предположения, основанные на достижениях современной генетики. Но способности нельзя отождествлять с накопленными индивидом знаниями, умениями и навыками.

Большинство ученых врожденные свойства человека, его анатомо-физиологические особенности относят к предпосылкам развития его способностей, формирование которых происходит в сложной системе взаимоотношений индивида с другими людьми, в процессе выполнения им различных видов деятельности. Существуют комплексные структуры способностей, состоящие из различных компонентов и проявляющиеся при выполнении конкретного вида деятельности. Это связано с широко распространенным явлением компенсации: в основе одинаковых достижений при выполнении какой-либо деятельности могут лежать различные способности, в то же время одна и та же способность может быть условием успешности несхожих видов деятельности. Этим объясняется различие в личностных и физиологических характеристиках людей, показывающих высокий уровень развития способностей в определенном виде деятельности.

Большое практическое значение, в частности для профессиональной ориентации, имеет диагностика сложившихся способностей (возможность их становления) при профессиональном отборе и в спорте.

Наиболее распространенной формой оценки степени выраженности способностей являются тесты, которые могут дать также и количественные оценки.

В педагогических и психологических исследованиях видное место занимают проблемы формирования способностей к конкретным видам деятельности. В них отражены возможности развития способностей через создание личностной установки на овладение предметом деятельности. Особое значение имеет научная отработка программ действия по освоению данного вйда деятельности.

Созданы, например, методики по развитию музыкального слуха у лиц, не имеющих его. По этой методике дети, раньше не понимавшие музыку и пение, научились мастерски играть на музыкальных инструментах. Можно и человека, никогда в жизни не прикасавшегося к кисти, сделать неплохим художником. Это доказывает, что в каждом человеке скрыта энергия, в том числе и богатые ресурсы творческих способностей.

Характеристика таланта. Качественный уровень развития способностей выражается понятиями талант и гениальность. Талантом называют такую совокупность способностей. которая позволяет получить продукт деятельности, отличающийся новизной, высоким совершенством общественной значимостью.

* v шествует множество типов и видов таланта. Все »ни необходимы человечеству. Это может быть | оголютный слух или зрение, комбинаторство, молниеносная реакция или способность к художественному творчеству. Главная цель при этом — как можно раньше разбудить талант в человеке, включить его в соответствующую сферу деятельности.

Многие ученые придерживаются мнения, что талант передается по наследству. По их формулировке, некая волшебная сила не исчезает, а передается из поколения в поколение.

Пример

В генеалогическом древе Иоганна Себастьяна Баха пятьдесят шесть музыкантов, из которых двадцать — мастера самого высокого уровня.

Но есть и примеры, опровергающие это утверждение. Многие гении вышли из простых людей, в роду которых не было выдающихся личностей.

Интеллектуальные ресурсы человека. Канадский патофизиолог Г. Селье в своей книге об организации научных работ пришел к заключению, что энергия мышления мозга человека сравнима с физической энергией атомного ядра. То есть возможности человека, с теоретической точки зрения, нескончаемы и безграничны.

Известно, что некоторые люди во время стрессовых ситуаций совершают удивительные поступки. Однажды в Чехословакии рабочий смог удержать плечом груз, падавший с крана. Также не выдумка, что есть люди, способные мгновенно вычислить корень 21-й степени из 21-значного числа; определить, что первое января сто восьмидесятого года — это пятница; сказать, в какой день следующей осени, в какой области Западной Европы какая будет погода. Человек может угадать будущее или за тысячи километров почувствовать состояние близкого ему человека в чрезвычайной ситуации. И все это не «идеалистическая мистификация», а явления, доказанные и подтвержденные экспериментами. Сейчас нет однозначного мнения среди ученых и о так называемой телепатии.

Мы знаем только, что это загадочное явление позволяет осуществлять коммуникацию между людьми.

По предположениям физиологов, мозг человека состоит из 15 млрд, нервных клеток — нейронов. Но человек использует лишь малую часть возможностей своего мозга. По некоторым сведениям, обычный человек в своей деятельности использует всего 4% всех нервных клеток мозга, а остальные 96% находятся в резерве. Психологи отмечают, что даже самые великие ученые используют всего 7—8% своих потенциальных возможностей. При наличии хорошего образования и воспитания человек со средними способностями сможет освоить информацию тридцати томов энциклопедии и овладеть пятью-шестью различными языками.

Можно с уверенностью сказать, что с помощью кибернетики, объединившей ряд наук, можно будет поднять наш уровень мышления. В настоящее время с использованием кибернетических конструкций созданы модели логических операций и ряда умственных действий. Английский математик и философ Бертран Рассел считает, что человека можно научить творчеству, как любому виду деятельности.

Память человека и ее возможности. Память — процессы организации и сохранения прошлого опыта, делающие возможным его повторное использование в деятельности или возвращение в сферу сознания.

Память связывает прошлое субъекта с его настоящим и будущим и является важнейшей познавательной функцией, лежащей в основе развития и обучения.

Память делится на подсистемы — долговременную, кратковременную и гипотетическую — сенсорную (лат. sensus — «чувство, ощущение”).

Юлий Цезарь, Александр Македонский, персидский царь Кир знали в лицо и по именам каждого воина своей армии, доходившей численностью до 30 тыс. человек. Фемистокл знал 20 000 жителей греческой столицы в лицо и по имени. А Сенека мог повторить в исходном порядке один раз услышанные 2000 несвязанных слов. Математик Леонард Эйлер знал наизусть шесть степеней всех чисел до ста. Академик С.А. Чаплыгин и шахматист Гарри Каспаров запоминали номер телефона, случайно набранный пять лет назад.

В быстром течении жизни человек запоминает все, что оставляет в его сознании какой-либо след, все, что заставляет задуматься, — неординарные события в жизни, слова, звуки, цвета заката какого-либо вечера.

По расчетам Джона фон Неймана, крупного американского математика и кибернетика современности, человеческий мозг может запомнить около 10²⁰ единиц информации. Для сравнения 1Ш это примерно равно информации миллионов томов книг Московской центральной библиотеки, считающейся одной из самых крупных в мире. Если обратить внимание на способность к запоминанию у людей, искусства, то можно найти множество удивительных примеров.

Среди казахских сказителей были люди, способные читать один за одним множество поэм. Это явление также свойственно и киргизским певцам — манасши. Дина Нурпеисова в детстве могла, услышав один раз кюй в исполнении Курмангазы, в точности воспроизвести его. Моцарт мог воспроизвести однажды услышанную сложную и длинную пьесу. Такими способностями к запоминанию удивлял своих современников и русский композитор и пианист С. Рахманинов. Бетховен написал много своих произведений, уже будучи абсолютно глухим.

Интеллект (лат. intellectus — «познание, понимание, рассудок”) — способность человека к мышлению, рациональному познанию.

В основном это понятие связьюается с умственным развитием личности. Природа интеллекта отлична от таких способностей души, как чувство, воля, интуиция, воображение и т.п.

В современной психологии понятие интеллект употребляется главным образом в теории индивидуально — топологических особенностей развития личности. Существует понятие определения уровня интеллектуальности человека. Это коэффициент интеллектуальности (англ. Intellectual quotent — сокращенно IQ) — показатель умственного развития, уровня имеющихся знаний и осведомленности, получаемый на основе различных тестовых методик. По мнению большинства психологов, IQ оценивает главным образом личный уровень знаний индивида.

Вопрос и задание

1. Изменилось ли ваше мнение о собственных способностях после ознакомления с материалами этого параграфа? 2. Расскажите об отличиях между понятиями способность, талант и интеллект.

Для обсуждения

Может ли школа раскрыть все способности ребенка? Если нет, то что, по-вашему, нужно изменить?

Способности человека и их структура | Биология.

Реферат, доклад, сообщение, краткое содержание, лекция, шпаргалка, конспект, ГДЗ, тест

Загрузка…

Люди отличаются не только внешним видом, темпераментом, характером, поведением, но и способностями.

Способности — это стойкие индивидуальные психологические свойства человека, его интеллекта, от которых зависят достижения учебной, трудовой, научной, творческой деятельности, что являются основой жизненного успеха.

Если человек от природы талантлив или даже гениален, но ничему не научился и ничего не создал, его способности останутся нереализованными. Составляющими способностей является природная одарённость и психологические особенности человека

, от которых зависит скорость овладения знаниями, умениями и навыками.

Каждый человек имеет способности к определённому виду деятельности. Способности человека проявляются только в результатах учёбы и труда.

Кроме врождённой одарённости, к структуре способностей принадлежат познавательные процессы, знания, умения и навыки, которые человек приобретает в процессе воспитания, учёбы и труда, а также эмоциональные и волевые качества. Зерно станет колосом только после того, как его посеют в землю, будут поливать, удобрять и пропалывать, так и врождённая одарённость станет способностью человека лишь под воздействием воспитания, учёбы и труда. Кроме того, воспитание должно быть не только содержательным и тщательным, но и индивидуальным. Материал с сайта http://worldofschool.ru

Загрузка…

Именно индивидуальный подход в воспитании и учёбе обнаруживает и развивает естественную одарённость и способности человека. Николая Гоголя, например, педагоги оценивали как посредственного ученика, не разглядев его талантливости. Когда о человеке говорят, что он способный, имеют в виду не только его знания, умения и навыки, но и способность пользоваться ими, применять в своей деятельности. Способности имеют не только познавательные, но и эмоциональные свойства. Способные люди всегда переполнены эмоциями, которые ведут их к поиску новых знаний, решений и открытий. Трудно представить себе способного и в то же время безразличного, неэмоционального человека. Существует очень тесная связь между способностями и волевыми качествами человека — инициативой, решительностью, настойчивостью, умением владеть собой, преодолевать трудности.

Вопросы по этому материалу:

Дайте определение понятия «способности».
Почему способности могут проявиться только в результате учёбы и труда?
Определите составляющие способностей.
Почему воспитание каждого человека должно быть индивидуальным?

Материал с сайта http://WorldOfSchool.ru

Десять человеческих способностей и четыре типа интеллекта для использования ИИ, ориентированного на человека | АнандСрао | Стартап

Начало работы над вашей стратегией автоматизации, аналитики и искусственного интеллекта

Источник: Этот робот собирает кубик Рубика с рекордным временем, Cubastic, YouTube

В первой части серии «Цифровая революция» я рассмотрел, как данные, автоматизация , аналитика и искусственный интеллект — четыре неотъемлемые части революции — непобедимый квартет. В то время как все мы можем наслаждаться музыкой непобедимого квартета, большинству из нас будет сложно создать его. Многие из нас не знали бы, с чего начать.

Ситуация не слишком отличается, когда речь идет о создании конкурентного преимущества с помощью данных, автоматизации, аналитики и искусственного интеллекта. Мы видели организации, которые разработали свою стратегию работы с большими данными, создали озеро данных и теперь ищут несколько хороших вариантов использования в бизнесе. Есть и другие, которые сосредоточились на RPA, добились хороших успехов на раннем этапе, но теперь борются с проблемой управления «ботами». У некоторых других есть разрозненные центры передового опыта по аналитике и автоматизации, которые конкурируют за расширение в области ИИ. Мы также видели стратегии ИИ на крупных предприятиях, которые спекулируют, не опираясь на доступные данные или на то, что было сделано на сегодняшний день в более традиционной аналитике.

Некоторые компании не слишком заботятся о таких стратегиях и сразу же начинают действовать. Бизнес-руководители хотят начать с бизнес-вариантов использования в конкретном бизнес-подразделении, функциональной области или общей области обслуживания. ИТ-организации рассматривают квартет просто как расширение программных технологий. Аналитика и ИИ — это просто дополнительные функции, которые должны быть реализованы в программном обеспечении (см. мою серию статей о специалистах по данным с Марса и о разработчиках программного обеспечения с Венеры, чтобы узнать об опасностях этого взгляда). Организации, занимающиеся наукой о данных и аналитикой, обычно сосредотачиваются на конкретных методах или алгоритмах — машинном обучении, глубоком обучении, компьютерном зрении, НЛП и т. д.

Варианты использования в бизнесе, технологические функции и методы аналитики/ИИ не являются объединяющими парадигмами для построения долгосрочных стратегий. Мы считаем, что фундаментальное понимание человеческих способностей и то, как мы планируем автоматизировать или расширять человеческие способности, является подходящим подходом к квартету.

Business Lens

Наиболее популярным механизмом разработки стратегии автоматизации, аналитики или искусственного интеллекта являются сценарии использования в бизнесе. Эти варианты использования относятся к отраслевому сектору, а также к функциональным областям. Сценарии использования охватывают все отрасли промышленности: от первичных отраслей, таких как сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыболовство, нефть и газ, горнодобывающая промышленность и т. д., до вторичных отраслей, таких как производство, энергетика, химическая промышленность, строительство, пищевая промышленность и т. д., до третичных отраслей, таких как финансовые услуги, здравоохранение, путешествия. и транспорт, логистика, средства массовой информации, телекоммуникации и т. д. Кроме того, варианты использования также охватывают различные элементы цепочки создания стоимости от исследований и разработок, разработки продуктов, маркетинга, продаж, обслуживания клиентов, операций, финансов, управления персоналом и т. д.. буквально сотни, если не тысячи бизнес-прецедентов, которые были нанесены на карту, поставлены и их рентабельность инвестиций реализована за последние 3–4 года.

Technology Lens

В то время как бизнес-руководители, естественно, начинают с вариантов использования в бизнесе — отрасли и функциональной области, руководители технологий начинают со стека ИТ. Они рассматривают данные, аналитику, автоматизацию, стратегию искусственного интеллекта в первую очередь с точки зрения создания технологических возможностей для хранилищ данных, озер данных, потоковой передачи данных для стороны данных; облачное хранилище и вычисления, архитектура микросервисов, поставщики технологий для роботизированной и интеллектуальной автоматизации процессов, а также облачные решения AI/ML для аналитики и областей искусственного интеллекта. Технологическая группа должна помочь гарантировать, что при реализации бизнес-вариантов они также обеспечивают согласованность с существующей технологической архитектурой или улучшают архитектуру по мере необходимости разработки и развертывания новых возможностей. Например, технологическая архитектура, которая обеспечивает не только непрерывную интеграцию и непрерывную доставку (CI/CD) с точки зрения программного обеспечения, но и непрерывное обучение (CL) с точки зрения модели. Точно так же содействие конвергенции Интернета вещей (IoT), 5G и ИИ (например, интеллектуальных датчиков или федеративного обучения) может привести к усовершенствованию существующего стека ИТ.

Technique Lens

Руководители бизнеса и ИТ научились сосуществовать и наводить мосты между двумя совершенно разными образами мышления, способностями, квалификациями и проблемами. Теперь у нас есть третья группа руководителей — специалисты по обработке и анализу данных, аналитики и специалисты по искусственному интеллекту, которые привносят другую точку зрения в варианты использования. Основная проблема этой группы заключается в том, какие методы можно использовать для извлечения информации из данных для принятия более эффективных решений или какие методы можно использовать для автоматизации задач. Эта группа рассматривает варианты использования с точки зрения типа методов, которые можно использовать, например, машинное обучение, глубокое обучение, НЛП, компьютерное зрение, анализ процессов и т. д. Например, различные методы аналитики и ИИ могут быть сопоставлены с отраслям промышленности или функциональным областям.

Рис. 1. Линзы бизнеса, технологий и техники (Источник: анализ PwC)

Хотя все эти линзы полезны для разработки уникальных методов (т. е. линза техники), они масштабируемы (т. т. е. деловая линза), они не соответствуют одному важному параметру. Они не отвечают на фундаментальные вопросы — какие задачи и решения выполняют люди и как мы можем сделать их более эффективными и действенными. Это требует, чтобы мы повернули часы назад почти на 35 с лишним лет, чтобы изучить таксономию человеческих способностей.

В 1984 году Флейшман и Куайнанс в своей книге « Таксономии человеческой деятельности: описание человеческих задач » задокументировали 52 различные способности человека. Эти человеческие способности охватывают широкий спектр перцептивных, когнитивных и двигательных способностей человека. Например, под перцептивными способностями они рассматривают зрение вблизи, дальнее зрение, ночное видение, скорость восприятия, визуальное различение цветов и т. д. Под когнитивными способностями они рассматривают дедуктивное рассуждение, индуктивное рассуждение, математическое рассуждение, устное/письменное понимание, устное/ письменное выражение и т. д. до 9 лет0033 двигательные способности они учитывают ловкость рук, время реакции, точность управления и множественную координацию.

Почему нас интересуют эти человеческие способности, когда мы говорим о данных, автоматизации, аналитике и искусственном интеллекте? Как мы видели в предыдущем посте, мы определили ИИ с точки зрения чувства , мышления и действия , которые соответствуют перцептивным, когнитивным и двигательным способностям человека. Мы считаем, что, начиная с человеческих способностей, которые мы хотим автоматизировать, помогать и улучшать, мы можем обеспечить согласованную основу для интеграции трех различных линз, которые мы видели ранее. Вместо того, чтобы начать с пятидесяти двух человеческих способностей, мы рассмотрим небольшую группу из десяти человеческих способностей.

Сбор, систематизация и обобщение: Способность собирать, систематизировать и суммировать структурированные и неструктурированные данные — текст, аудио, изображения и видео.
Восприятие, запрос и общение : Способность воспринимать, искать, запрашивать структурированные базы данных, текст, аудио, изображения и видеоданные. Способность общаться и разговаривать с машиной на естественном языке.
Распознавание, идентификация и классификация: Способность распознавать, идентифицировать, классифицировать, понимать и визуализировать структурированные данные, естественный язык, аудиоданные, изображения и видеоданные.
Тенденции, прогнозирование и прогнозирование: Возможность определять тенденции на основе прошлых данных, прогнозировать будущее на основе прошлых данных, прогнозировать и проектировать по нескольким сценариям.
Диагностика, принятие решений и рекомендации : Способность диагностировать основные причины, принимать решения, основанные на рассуждениях, и давать рекомендации на основе исторических моделей.
Рассуждение — дедуктивное, индуктивное и абдуктивное: Способность следовать логическому процессу, чтобы прийти к заключению, основанному на дедукции, индукции или абдукции.
Обучение — под наблюдением, без присмотра и подкрепление: Способность повышать производительность с течением времени или с помощью дополнительных данных или информации об окружающей среде.
Оптимизация — непрерывная или дискретная, неограниченная и ограниченная, детерминированная или стохастическая, а также отсутствие, одна или множество целей: Способность найти «лучшее» решение с учетом пространства решений и ряда ограничений.
Моделирование, воображение и адаптация: Способность моделировать сценарии, выдвигать новые гипотезы, действовать автономно, учиться на основе данных и со временем адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды.
Открытие, создание и изобретение: Способность обнаруживать новые гипотезы или факты, генерировать или создавать новые артефакты, такие как ответы на вопросы, поэзия, оригинальное искусство или музыка.

Этот список ни в коем случае не является исчерпывающим списком человеческих способностей, подобных тому, что предоставили Флейшман и Куайнтанс. Мы решили не включать некоторые двигательные способности, которые будут более актуальны для робототехники; Точно так же мы не включили возможности, с которыми уже хорошо справляются компьютеры текущего поколения, такие как обработка чисел, документирование или запоминание. Этот список отражает некоторые из ключевых человеческих способностей, которые мы видели в вариантах использования. Он охватывает большинство вариантов использования в бизнесе, а также многие методы, используемые сегодня в аналитике и искусственном интеллекте.

Смысл рассмотрения человеческих способностей заключается в разработке ориентированного на человека подхода к тому, как мы можем заменить, дополнить или улучшить эти человеческие способности с помощью расширенной аналитики и ИИ. Когда мы рассматриваем подход к ИИ, ориентированный на человека, мы сочли полезным рассмотреть два различных аспекта: (а) как люди взаимодействуют с ИИ и (б) как ИИ взаимодействует с окружающей средой.

По оси x мы имеем две крайности, где на одном конце ИИ самостоятельно действует и принимает решения; а на другом конце у нас есть система «человек в цикле», где человек в конечном итоге несет ответственность за решения и действия, но использует ИИ для информирования своих решений и действий.

По оси Y у нас есть один крайний случай, когда ИИ фиксирован и не адаптируется к изменениям окружающей среды; а на другом конце у нас есть адаптивная система, которая меняется в зависимости от окружающей среды.

Когда мы объединяем эти две оси, у нас есть четыре различных способа использования ИИ сегодня и использовался в прошлом:

Автоматизированный интеллект: Ручные или когнитивные задачи, которые повторяются или не повторяются при достаточном количестве упрощенные и стандартизированные могут быть автоматизированы. Это случаи, когда задачи настолько просты, что мы не хотим никакого участия человека, например, копирование текста с одного экрана на другой, а также задачи, которые относительно статичны и не будут меняться в течение месяцев или даже лет, и существует большое количество операций. время, которое в настоящее время затрачивается на такие задачи внутри фирмы.
Вспомогательная разведка: Существует ряд действий и/или решений, которые требуют человеческого суждения. Хотя алгоритм ИИ может обрабатывать числа, находить закономерности, прогнозировать и т. д., нам по-прежнему требуется, чтобы люди принимали окончательное решение или действовали на основе рекомендаций. Это особенно верно для решений или действий, связанных с нашим здоровьем, финансами и другими критическими чрезвычайными ситуациями. Этот тип вспомогательного интеллекта не нов — со времен цифровой революции и появления компьютеров. Мы использовали компьютеры таким образом. Конечно, некоторые могут оспорить мнение, что обработка чисел и выполнение вычислений — это не ИИ. Но в использовании технологий мы находимся в одном континууме с ИИ, являющимся наиболее передовым типом интеллекта. Еще один ключевой аспект вспомогательного интеллекта заключается в том, что люди учатся у машин и лучше используют их суждения. Однако любое изменение рекомендаций ИИ требует переоценки и перепрограммирования. Следовательно, мы говорим, что они фиксированы в своем взаимодействии с окружающей средой, а не адаптивны.
Расширенный интеллект: Более поздняя волна расширенной аналитики и ИИ была сосредоточена на машинном обучении . Поскольку люди выносят суждения, часто непоследовательные и часто иррациональные, алгоритмы могут узнавать о человеческих суждениях и учитывать их в своих собственных рекомендациях. Например, кредитный эксперт с десятилетним опытом может использовать свое суждение (основанное на его прошлом опыте) совершенно иначе, чем кредитный эксперт, имеющий менее года опыта. Системы машинного обучения могут учиться у опытных кредитных специалистов, чтобы адаптировать их рекомендации. Поскольку эти системы приспосабливаются к своему взаимодействию с людьми, а также к меняющимся обстоятельствам (например, в периоды рецессии, вероятно, будет увеличение случаев невыполнения обязательств), они являются адаптивными. Мы говорим, что они усиливают процесс принятия решений людьми.
Автономный интеллект: Наконец, есть некоторые ситуации, когда мы хотим, чтобы ИИ адаптировался к окружающей среде, а также работал без участия людей. Мы классифицируем эти типы использования как автономный интеллект. Отличным примером автономного интеллекта являются поиски автономных автомобилей. Мы хотим, чтобы автомобили вели себя сами в любых условиях — сильном снегу, дожде или дорожных условиях — без вмешательства человека. Это относится к квадранту адаптивных систем без участия человека.

По мере того, как мы проходим через эти четыре типа интеллекта — от автоматизированного до вспомогательного, дополненного и автономного, — нам требуется все более пристальное внимание, управление и надзор. Риски значительно возрастают по мере того, как мы переходим к этим четырем типам. Переход от расширенного интеллекта к автономному интеллекту требует как технического скачка, так и общественного признания.

Рисунок 2: Четыре типа интеллекта (Источник: анализ PwC)
Десять человеческих навыков, которые мы видели ранее, могут быть заменены (в автоматизированном и автономном интеллекте) или усилены (в вспомогательном и дополненном интеллекте) расширенной аналитикой и искусственным интеллектом. Возьмем такой простой навык, как организация. Сегодня искусственный интеллект может помочь вам автоматически организовать вашу электронную почту в стандартные папки (например, основные, социальные, обновления и т. д.). Он может помочь вам, выполняя сложные поиски, извлекая цепочку разговоров и т. д., чтобы облегчить ваши действия. Более сложные респонденты по электронной почте могут составлять ответы на электронные письма на основе ваших прошлых разговоров и представлять их вам перед отправкой. Это будет расширенный интеллект. Лично я бы не стал доверять этим автоответчикам, чтобы они делали это автономно без моего вмешательства. Так что в данном случае мы действительно не достигли стадии автономного интеллекта. Стандартные автоответчики по электронной почте «вне офиса» статичны и могут больше подпадать под автоматизированную аналитику.
Мы можем взять каждый из человеческих навыков, которые мы видели в предыдущем разделе, и пройтись по всем четырем типам интеллекта. Именно этот факт делает их мощным инструментом, который мы можем использовать при разработке нашей стратегии.
Большинство организаций начинают свой путь к данным, автоматизации, аналитике или искусственному интеллекту с разработки вариантов использования с точки зрения бизнеса, технологий или техники. Учитывая, что то, что мы ищем, — это способность заменить, помочь или усилить человеческие навыки, мы считаем, что лучше начать с десяти человеческих навыков и четырех типов интеллекта. Проиллюстрируем это аналогией.
Допустим, у вас есть восьмилетняя дочь, и вы хотите, чтобы она преуспела во многих областях — хорошо училась, преуспевала в музыке, танцевала балет и занималась спортом. Способ, которым вы могли бы помочь ей развиваться в этих областях, заключается не в том, чтобы заставить ее сосредоточиться только на чем-то одном, например, на балете, спорте или музыке. Вы бы заставили ее практиковать несколько навыков в течение определенного периода времени и постепенно приобретать опыт. Маловероятно, что вы бы хотели, чтобы она 24 часа в сутки 7 дней в неделю занималась балетом, а когда она освоила его, переходила к музыке, потом к спорту и так далее.
Когда мы выбираем бизнес-варианты использования исключительно на основе функциональной области, мы часто пытаемся преуспеть только в одной области и не полностью используем инвестиции в нескольких функциональных областях и бизнес-вариантах использования. Это как если бы ваша дочь стала лучшей балериной до того, как она начала играть в теннис!
Точно так же, если мы подходим к этому в первую очередь с точки зрения технологий, мы создаем возможности, не видя, как преимущества проявляются в бизнесе. Это похоже на то, как если бы ваша дочь овладела моторными навыками с точки зрения растяжки, прежде чем дать ей первый урок балета. Хотя растяжка важна для балета, ее нужно делать вместе. Мы часто видим, как организации создают свои хранилища данных или озера данных, а затем начинают беспокоиться о поиске правильных вариантов использования в бизнесе.
Если мы подходим к вариантам использования с точки зрения техники — скажем, глубокого обучения — мы часто заканчиваем тем, что разрабатываем «лучший молоток в мире», постоянно рассматривая все как гвоздь, по которому нужно бить. Организация разрабатывает интересные методы и становится широко известной в академической среде благодаря своему вкладу в академическую дисциплину, но это не приводит к доходам фирмы. Конечно, если задача группы состоит в том, чтобы преуспеть в учебе, это будет правильной стратегией. Это было бы похоже на то, как ваша дочь развивает силу и выносливость для серьезных упражнений. Хотя это было бы чрезвычайно полезно для продолжительного теннисного матча — наличие силы и выносливости само по себе не гарантирует, что вы выиграете.
Таким образом, один из лучших способов начать свое путешествие — рассмотреть десять навыков и четыре типа интеллекта с точки зрения бизнеса, технологий и техники. Начиная с подхода , ориентированного на человеческие навыки и интеллект, может помочь нам получить ясность в отношении того, когда и как внедрять данные, автоматизацию, аналитику и ИИ в различные бизнес-/функциональные области, использовать соответствующие технологии и методы и добиваться результатов. Результатом неизменно является повышение эффективности/производительности за счет автоматизации и искусственного интеллекта; и повышение эффективности решений и действий благодаря расширенной аналитике и искусственному интеллекту.
О происхождении человеческой способности создавать конструкты реальности
Адамс Ф., Айзава К. (2001) Границы познания. Philos Psychol 14:43–64
Статья Google Scholar
Аренсбург Б., Тиллиер А.М., Вандермерш Б., Дудей Х., Шепарц Л.А., Рак Ю. (1989) Среднепалеолитическая подъязычная кость человека. Природа 338:758–760
Статья Google Scholar
Аренсбург Б., Шепарц Л.А., Тиллер А.М., Вандермеерш Б., Рак Ю. (1990) Переоценка анатомической основы речи гоминидов среднего плейстоцена. Am J Phys Anthropol 83:137–146
Статья Google Scholar
Бадер О.Н. (1978) Сунгирь: верхнепалеолитическая стоянка. Издательство «Наука», Москва.
Barham LS (2002) Систематическое использование пигментов в среднем плейстоцене южно-центральной Африки. Карр Антропополь 43: 181–190
Артикул Google Scholar
Баринага М. (1992) Сторонники «Африканской Евы» отступили. Science 255:686–687
Статья Google Scholar
Барретт Дж. К. (2013) Археология разума: это не то, что вы думаете. Cambridge Archaeol J 23(1):1–17
Статья Google Scholar
Билз К.Л., Смит К.Л., Додд С.М. (1984) Размер мозга, морфология черепа, климат и машины времени. Curr Anthropol 25:301–330
Статья Google Scholar
Beaumont PB (1990) Пещера Вандерверк. В: Бомонт П., Моррис Д. (ред.) Путеводитель по археологическим памятникам в Северном Кейптауне. Музей МакГрегора, Кимберли, стр. 101–134
. Google Scholar
Бомонт П.Б. (1990) Кату Пан. В: Бомонт П., Моррис Д. (ред.) Путеводитель по археологическим памятникам в Северном Кейптауне. Музей МакГрегора, Кимберли, стр. 75–100 9.0003
Google Scholar
Бомонт П. (1999) Пещера Вандерверк. Полевой справочник Международной конференции INQUA XV: Северный Кейп, стр. 27–31.
Бомонт П. (2004) Кату Пан и Кату Таунлендс/Уиткомс. В: Моррис Д., Бомонт П. (ред.) Археология Северного мыса: некоторые ключевые памятники. Музей МакГрегора, Кимберли, стр. 50–53
. Google Scholar
Beaumont PB (2011) Край: больше о разведении огня примерно 1,7 миллиона лет назад в пещере Вандерверк в Южной Африке. Карр Антропополь 52: 585–595
Артикул Google Scholar
Бомонт П.Б., Беднарик Р.Г. (2015) Относительно последовательности купул на краю пустыни Калахари в Южной Африке. Rock Art Res 32(2):163–177
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (1984) О природе психограмм. Артефакт 8:27–33
Google Scholar
Беднарик Р. Г. (1987) Энграмма и фосфен. Zeitschrift für Ethnologie 112(2):223–235
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (1990) О когнитивном развитии гоминидов. Man Environ 15(2):1–7
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (1992) Палеоарт и археологические мифы. Cambridge Archaeol J 2(1):27–43
Статья Google Scholar
Беднарик Р.Г. (1993) Палеолитическое искусство в Индии. Man Environ 18(2):33–40
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (1994) Тафономия палеоарта. Древность 68(258):68–74
Статья Google Scholar
Беднарик Р.Г. (1995) Концепт-опосредованная маркировка в нижнем палеолите. Curr Anthropol 36(4):605–634
Статья Google Scholar
Беднарик Р. Г. (1998) «австролопитековый» булыжник из Макапансгата, Южная Африка. Южноафриканский Archaeol Bull 53:4–8
Статья Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2002) Ашельская мануфактура палеоискусства из Марокко. Rock Art Res 19: 137–139
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2003) Статуэтка из африканского ашеля. Карр Антропополь 44(3):405–413
Артикул Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2005) Среднеплейстоценовые бусы и символика. Антропос 100:537–552
Статья Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2006) Среднепалеолитические гравюры из Олдислебена, Германия. Антропология 44:113–121
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2008) Бусы и когнитивная эволюция. Разум Времени J Культура Сознания Археола 1(3):285–318
Артикул Google Scholar
Беднарик Р. Г. (2008) Приручение человека. Антропология 46(1):1–17
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2011) Состояние человека. Спрингер, Нью-Йорк
Книга Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2012а) Истоки человеческой современности. Гуманитарные науки 1(1):1–53; http://www.mdpi.com/2076-0787/1/1/1/.
Беднарик Р.Г. (2012b) Этиология поведения гоминидов. Homo J Comparative Human Biol 63: 319–335.
Беднарик Р.Г. (2013) Истоки современного человеческого поведения. В: Беднарик Р.Г. (ред.) Психология поведения человека. Nova Press, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, стр. 1–58
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2013а) Африканская Ева: розыгрыш или гипотеза? Adv Anthropol 3(4):216–228; http://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?PaperID=39900#.U5JvUnYUqqY
Беднарик Р.Г. (2014) Экзограммы. Rock Art Res 31 (1): 47–62
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2014b) Делать меньше: атрофия мозга гоминина. Homo J Comparative Human Biol 65: 433–449.
Артикул Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2015) Этиология теории Разума в глубоком времени. В: Шервуд Э. (редактор) Теория разума: развитие у детей, механизмы мозга и социальные последствия. Nova Science Publishers Inc., Нью-Йорк, стр. 115–144 9.0003
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2017) Палеоарт ледникового периода. Издательство Cambridge Scholars Publishing, Ньюкасл-апон-Тайн
Google Scholar
Беднарик Р.Г. (2020) Приручение человека. Рутледж, Лондон и Нью-Йорк.
Беднарик Р.Г., Бомонт П. (2012) Плейстоценовые гравюры из пещеры Вандерверк, Южная Африка. In Clottes P (ed) L’art pléistocène dans de monde, Actes du Congrès IFRAO, Tarascon-sur-Ariège, сентябрь 2010 г. , специальный выпуск, Prehistoire, Art et Sociétés, Bulletin de la Société Prehistorique Ariège-Pyrénées 65–66: 96–97.
Бенитес-Буррако А., Теофанопулу К., Бёккс К. (2016) Глобуляризация и одомашнивание. Топои. https://doi.org/10.1007/s11245-016-9399-7
Статья Google Scholar
Берлант Т., Винн Т. (2018) Первая скульптура: топор для фигурного камня. Центр скульптур Нашера, Даллас, Техас
Google Scholar
Бикертон Д. (1990) Язык и виды. University of Chicago Press, Чикаго
Книга Google Scholar
Бостром Н. (2003) Мы живем в компьютерной симуляции? Philos Quart 53(211):243–255
Статья Google Scholar
Brace CL (1993) «Поп-наука» против понимания возникновения современного разума. Behav Brain Sci 16(4):750–751
Статья Google Scholar
Брейс С. Л., Розенберг К.Р., Хант К.Д. (1987) Постепенное изменение размера человеческих зубов в позднем плейстоцене и постплейстоцене. Эволюция 41(4):705–720
Google Scholar
Bråten S (2004) Гомининская гипотеза децентрации младенцев: система зеркальных нейронов адаптирована для поддержки материнско-центрированного участия. Behav Brain Sci 27(4):508–509
Статья Google Scholar
Bråten S (ed) (2007) О переходе от зеркальных нейронов к эмпатии: достижения в исследованиях сознания. Издательская компания Джона Бенджамина, Филадельфия
Google Scholar
Brookfield JFY (1997) Важность возраста ДНК предков. Природа 388:134
Статья Google Scholar
Carruthers M (1990) Книга памяти. Издательство Кембриджского университета, Кембридж
Google Scholar
Carruthers M (1998) Ремесло мысли. Издательство Кембриджского университета, Кембридж
Google Scholar
Кастеллано С., Парра Г., Санчес-Кинто Ф.А., Расимо Ф., Кульвильм М., Кирхер М. и др. (2014) Паттерны вариаций кодирования в полных экзомах трех неандертальцев. Proc Natl Acad Sci USA 111(18):6666–6671.
Артикул Google Scholar
Христос Г. (2003) Память и сны: творческий человеческий разум. Издательство Университета Рутгерса, Нью-Брансуик, Нью-Джерси, Лондон
Google Scholar
Черчленд PS (1986) Нейрофилософия: к единой науке о разуме и мозге. MIT Press, Кембридж, Массачусетс
Google Scholar
Кларк А., Чалмерс Д. (1998) Расширенный разум. Анализ 58:7–19
Артикул Google Scholar
Кларк Дж. Д., Окли К. П. , Уэллс Л. Х., Макклелланд Дж. А. К. (1947) Новые исследования родезийского человека. J Roy Anthropol Institute 77:4–33
Google Scholar
Cynx J, Clark SJ (1993) Этологические лисы и когнитивные ежи. Behav Brain Sci 16:756–757
Статья Google Scholar
d’Errico F, Gaillard C, Misra VN (1989) Коллекция неутилитарных предметов Homo erectus в Индии. В: Гоминиды. Материалы 2-го Международного конгресса палеонтологов человека, стр. 237–239. Editoriale Jaca Book, Милан.
Ди Пеллегрино Г., Фадига Л., Фогасси Л., Галлезе В., Риццолатти Г. (1992) Понимание двигательных событий: нейрофизиологическое исследование. Exp Brain Res 91:176–180
Статья Google Scholar
Дональд М. (1991) Истоки современного разума: три этапа эволюции культуры и познания. Издательство Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс
Google Scholar
Дональд М. (2001) Такой редкий разум: эволюция человеческого сознания. W. W, Нортон, Нью-Йорк
Google Scholar
Dubois E (1894) Pithecanthropus erectus, eine menschenähnliche Übergangsform aus Java. Landersdrucherei, Батавия
Google Scholar
Эйцман В.И. (1958) Воспоминания об известняковых отложениях Макапансгат и их костно-брекциальных слоях. Южная Африка J Sci 54: 177–182
Google Scholar
Фальк Д. (1975) Сравнительная анатомия гортани у человека и шимпанзе: последствия для языка неандертальца. Am J Phys Anthropol 43:123–132
Статья Google Scholar
Гарриган Д., Мобашер З., Северсон Т., Уайлдер Дж. А., Хаммер М. Ф. (2005) Доказательства архаичного азиатского происхождения по Х-хромосоме человека. Молекулярный Биол Эволют 22:189–192
Статья Google Scholar
Gibbon RJ, Granger DE, Kuman K, Partridge TC (2009) Ранняя ашельская технология в формации Rietputs, Южная Африка, датированная космогенными нуклидами. J Human Evolut 56:152–160
Статья Google Scholar
Гиббонс А. (2010) Близкие встречи доисторического рода. Science 328:680–684
Статья Google Scholar
Гуди Дж. (1977) Приручение дикого разума. Издательство Кембриджского университета, Кембридж
Google Scholar
Горен-Инбар Н. (1986) Статуэтка с ашельской стоянки Берехат Рам. Ми’Текуфат ха-Эвен 19:7–12
Google Scholar
Горен-Инбар Н., Леви З., Кислев М.Е. (1991) Тафономия бусинообразной окаменелости из ашельских отложений Гешер Бенот Яаков, Израиль. Рок-арт, разрешение 8:83–87
Google Scholar
Грин Р.Е., Краузе Дж., Птак С.Е., Бриггс А.В., Ронан М.Т., Саймонс Дж.Ф., Ду Л., Эгхольм М., Ротберг Дж.М., Паунович М., Паабо С. (2006) Анализ одного миллиона пар оснований ДНК неандертальца. Природа 444:330–336
Артикул Google Scholar
Грин Р.Е., Краузе Дж., Бриггс А.В., Маричик Т., Стенцель У., Кирхер М. и др. (2010) Черновая последовательность генома неандертальца. Science 328:710–722
Статья Google Scholar
Грегори Р.Л. (1970) Умный глаз. Вайденфельд и Николсон, Лондон
Google Scholar
Günther H (1994) Paläolithische Funde aus dem mittleren Unstruttal bei Oldisleben. Археология в Германии 1994(1):4
Google Scholar
Гутьеррес Г., Санчес Д., Марин А. (2002) Повторный анализ последовательностей древней митохондриальной ДНК, извлеченных из костей неандертальца. Мол Биол Эволют 19:1359–1366
Артикул Google Scholar
Hardy J, Pittman A, Myers A, Gwinn-Hardy K, Fung HC, de Silva R, Hutton M, Duckworth J (2005) Доказательства того, что Homo neanderthalensis внес гаплотип h3 MAPT в Homo sapiens . Biocheml Soc Trans 33:582–585
Статья Google Scholar
Хеджес С.Б., Кумар С., Тамура К., Стоункинг М. (1992) Происхождение человека и анализ последовательностей митохондриальной ДНК. Science 255:737–739
Статья Google Scholar
Helgren DM (1978) Ашельское поселение в нижнем течении реки Вааль, Южная Африка. J Археол Науки 5:39–60
Артикул Google Scholar
Helvenston PA (2013) Различия между устной и письменной культурой: что мы можем знать о верхнепалеолитических умах. В: Беднарик Р.Г. (ред.) Психология поведения человека. Nova Press, Нью-Йорк, стр. 59–110
Google Scholar
Хеннеберг М. (1988) Уменьшение размера человеческого черепа в голоцене. Биология человека 60:395–405
Google Scholar
Хеннеберг М. (1990) Изменчивость размера мозга/массы тела у Homo sapiens : последствия для интерпретации эволюции гоминидов. Homo J Comparative Human Biol 39 (3–4): 121–130.
Google Scholar
Хофштадтер Д (2007) Я странная петля. Бейсик Букс, Нью-Йорк
Google Scholar
Хупер Дж., Терези Д. (1992) Проблема детерминизма. Издательство Оксфордского университета, Оксфорд
Google Scholar
Джоффе Т.Х. (1997) Социальное давление привело к продолжительному ювенильному периоду у приматов. J Human Evolut 32:593–605
Статья Google Scholar
Joordens JCA, d’Errico F, Wesselingh FP, Munro S, de Vos J, Wallinga J et al (2014) Homo erectus в Триниле на Яве использовали раковины для производства инструментов и гравировки. Природа 518:228–231
Статья Google Scholar
Kandel ER, Pittenger C (1999) Прошлое, будущее и биология памяти. Philos Trans Roy Soc B Biol Sci 354(1392):2027–2052
Статья Google Scholar
Клёсов А.А., Рожанский И.Л. (2012а) Пересмотр теории вне Африки и происхождения европеоидов (европеоидов) в свете генеалогии ДНК. Ад Антропополь 2: 80–86
Артикул Google Scholar
Клёсов А.А.И.Л., Рожанский И.Л. (2012б) Гаплогруппа R1a как у протоиндоевропейцев, так и у легендарных арийцев по ДНК их нынешних потомков. Adv Anthropol 2:1–13
Статья Google Scholar
Клёсов А.А., Томеццоли Г.Т. (2013) ДНК-генеалогия и лингвистика, Древняя Европа. Adv Anthropol 3:101–111
Артикул Google Scholar
Клёсов А.А., Рожанский И.Л., Рянбченко Л.Е. (2012) Пересмотр теории вне Африки и происхождения европеоидов (европеоидов). Часть 2. SNP, гаплогруппы и гаплотипы в Y-хромосоме шимпанзе и человека. Adv Anthropol 2:198–213
Статья Google Scholar
Krings M, Stone A, Schmitz RW, Krainitzki H, Stoneking M, Pääbo S (1997) Последовательности ДНК неандертальца и происхождение современного человека. Ячейка 90:19–30
Статья Google Scholar
Кульвильм М., Гронау И., Хубиш М.Дж., Де Филиппо С., Прадо-Мартинес Дж., Кирхер М. и др. (2016) Поток древних генов от ранних современных людей к восточным неандертальцам. Природа 530(7591):429–433
Артикул Google Scholar
Кумар Г. (1996) Дараки-Чаттан: стоянка палеолитических купул в Индии. Рок-арт Рез. 13(1):38–46
Google Scholar
Laidler PW (1933) Датировка свидетельств, касающихся среднего каменного века и культуры Капсио-Уилтон на юго-востоке Капской провинции. Южная Африка J Sci 30: 530–542
Google Scholar
Lashley KS (1923) Временные изменения функции прецентральной извилины у приматов. Am J Physiol 65:585–602
Статья Google Scholar
Лэшли К.С. (1923a) Бихевиористская интерпретация сознания. Psychol Rev 30, часть I: 237–272; Часть II: 329–353.
Lashley KS (1924) Теория о том, что синаптическое сопротивление снижается при прохождении нервного импульса. Psychol Rev 31:369–375
Статья Google Scholar
Лэшли К.С. (1930) Мозговые механизмы и интеллект. Psychol Rev 37:1–24
Статья Google Scholar
Лэшли К.С. (1932) Исследования динамики поведения. University of Chicago Press, Чикаго
Google Scholar
Лэшли К.С. (1935) Механизм зрения, Часть 12: Нервные структуры, участвующие в приобретении и сохранении привычек, основанных на реакции на свет. Сравнительная психология Монография 11:43–79
Google Scholar
Лэшли К. С. (1943) Исследования мозговой функции при обучении: потеря привычки ходить в лабиринт после поражения затылка у слепых крыс. J Comparative Neurol 79(3):431–462
Статья Google Scholar
Лэшли К.С. (1950) В поисках инграммы. Soc Exp Biol Symp 4:454–482
Google Scholar
Латур Б. (1993) Мы никогда не были современными. Издательство Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс,
Google Scholar
Maddison DR (1991) Повторное исследование африканского происхождения мтДНК человека. Сист Зоол 40:355
Статья Google Scholar
Maguire EA, Gadian DG, Johnsrude IS, Good CD, Ashburner J, Frackowiak RSJ, Frith CD (2000) Связанные с навигацией структурные изменения в гиппокампе водителей такси. Proc Natl Acad Sci USA 97(8): 4398–4403. https://doi. org/10.1073/pnas.070039597.
Артикул Google Scholar
Макино Т., Рубин С.Дж., Карнейро М., Аксельссон Э., Андерссон Л., Вебстер М.Т. (2018) Повышенные доли вредных генетических вариаций у домашних животных и растений. Геном Биол Эволют 10(1):276–290
Статья Google Scholar
Mania D, Mania U (1988) Преднамеренные гравировки на костяных артефактах Homo erectus . Rock Art Res 5(2):91–107
Google Scholar
Маршак А. (1996) Среднепалеолитическая символическая композиция с Голанских высот: самое раннее известное изобразительное изображение. Curr Anthropol 37:357–365
Статья Google Scholar
Матурана Х., Варела Ф. (1980) Автопоэзис и познание: реализация живого. В: Коэн Р.С., Вартофски М.В. (ред.) Бостонские исследования философии науки, т. 42. Клувер, Дордрехт.
McBrearty S, Brooks AS (2000) Революция, которой не было: новая интерпретация происхождения современного человеческого поведения. J Human Evolut 39:453–563
Статья Google Scholar
McGann J (1991) Текстовое условие. Издательство Принстонского университета, Принстон, Нью-Джерси
Google Scholar
Moog F (1939) Paläolithische Freilandstation im Älteren Löß von Wyhlen (Amt Lörrach). Badische Fundberichte 15: 36–52
Google Scholar
Mottl M (1951) Die Repolust-Höhle bei Peggau (Steiermark) und ihre eiszeitlichen Bewohner. Archaeologica Austriaca 8: 1–78
Google Scholar
О’Коннелл Дж. Ф., Хоукс К., Джонс НГБ (1999) Бабушка и эволюция Homo erectus . J Human Evolut 36:461–485
Статья Google Scholar
Pei WC (1931) Уведомление об обнаружении кварца и других каменных артефактов в нижнем плейстоцене, содержащих гоминидов, в отложениях пещеры Чоукутьен. Bull Geolog Soc China 11(2):109–146
Статья Google Scholar
Penfield W (1958) Возбудимая кора у человека в сознании. Издательство Ливерпульского университета, Ливерпуль, Лекции Шеррингтона V
Google Scholar
Peyrégne S, Boyle MJ, Dannemann M, Prüfer K (2017) Обнаружение древнего положительного отбора у людей с использованием расширенной сортировки по происхождению. Genome Res 27(9):1563–1572
Статья Google Scholar
Плоткин Г. (2002) Воображаемый мир стал реальным: к естественной науке о культуре. Книги пингвинов, Лондон
Google Scholar
Прюфер К., Расимо Ф., Паттерсон Н., Джей Ф., Санкарараман С. и др. (2014) Полная последовательность генома неандертальца из Горного Алтая. Природа 505 (7481): 43–49
Артикул Google Scholar
Racimo F (2016) Проверка древней селекции с использованием дифференциации частот аллелей между популяциями. Генетика 202(2):733–750
Статья Google Scholar
Рамачандран В.С. (2009)Зеркальные нейроны и имитационное обучение как движущая сила «большого скачка вперед» в эволюции человека. Край. http://www.edge.org/3rd_culture/ramachandran/ramachandran_index.html. Проверено 20 марта 2019 г..
Raynal J-P, Séguy R (1986) Os incisé acheuléen de Sainte-Anne 1 (Polignac, Haute-Loire). Revue archéologique du Centre de la France 25:79–80
Статья Google Scholar
Риццолатти Г., Фадига Л., Галлезе В., Фогасси Л. (1996) Премоторная кора и распознавание двигательных действий. Cogn Br Res 3:131–141
Статья Google Scholar
Rowlands M (1999) Тело в уме: понимание когнитивных процессов. Издательство Кембриджского университета, Кембридж
Книга Google Scholar
Рассел Б. (1912) Проблемы философии. Х. Холт и компания, Нью-Йорк
Google Scholar
Санкарараман С., Паттерсон Н., Ли Х., Паабо С., Райх Д. (2012) Дата скрещивания между неандертальцами и современными людьми. Генетика PloS 8(10):e1002947
Артикул Google Scholar
Санкарараман С., Маллик С., Даннеманн М., Прюфер К., Келсо Дж., Паабо С., Паттерсон Н., Райх Д. (2014) Геномный ландшафт неандертальского происхождения у современных людей. Природа 507:354–357
Статья Google Scholar
Семенов С.А. (1964) Доисторическая техника. Экспериментальное исследование древнейших инструментов и артефактов по следам изготовления и износа (перевод М. В. Томпсона). Кори, Адамс и Маккей, Лондон.
Семон Р. (1904) Die Mneme. В. Энгельманн, Лейпциг
Google Scholar
Семон Р. (1921) Мнема. Джордж Аллен и Анвин, Лондон
Google Scholar
Сквайр Л.Р., Кандель Э. (1999) Память: от разума к молекулам. Научная американская библиотека, Нью-Йорк
Google Scholar
Squire LR, Zola-Morgan S (1991) Система памяти медиальной височной доли. Science 253(5026):1380–1386
Статья Google Scholar
Steguweit L (1999) Intentionelle Schnittmarken auf Tierknochen von Bilzingsleben — Neue LaserMikroskopische Untersuchungen. Преистория Тюрингии 3: 64–79
Google Scholar
Стерн Д.Н. (1985) Межличностный мир младенца. Основные книги, Нью-Йорк
Google Scholar
Саттон Дж. (2008) Материальная деятельность, навыки и история: распределенное познание и археология памяти. В: Малафурис Л. , Кнаппетт С. (ред.) Материальное агентство: к неантропоцентрическому подходу. Springer, Берлин, стр. 37–55
Глава Google Scholar
Саттон Дж. (2009) Вспоминая. В: Роббинс П., Айдеде М. (ред.) Кембриджский справочник по ситуативному познанию. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, стр. 217–235
Google Scholar
Templeton AR (1992) Человеческое происхождение и анализ последовательностей митохондриальной ДНК. Наука 255:737
Статья Google Scholar
Templeton AR (1993) Гипотеза «Евы»: генетическая критика и повторный анализ. Am Anthropol 95:51–72
Статья Google Scholar
Темплтон, Арканзас (1996) Генетические линии и эволюция человека. Наука 272:1363
Статья Google Scholar
Темплтон А. (2002) Снова и снова из Африки. Природа 416:45–51
Статья Google Scholar
Templeton AR (2005) Деревья гаплотипов и происхождение современного человека. Ежегодник Phys Anthropol 48:33–59
Статья Google Scholar
Теофанопулу С., Гастальдон С., О’Рурк Т., Сэмюэлс Б.Д., Месснер А., Мартинс П.Т. и др. (2017) Самоодомашнивание у Homo sapiens : результаты сравнительной геномики. PLoS ONE 12(10):e0185306
Артикул Google Scholar
Валоч К. (1987) Раннепалеолитическая стоянка Странска скала I близ Брно (Чехословакия). Антропология 25:125–142
Google Scholar
Ван Пир П., Фуллагер Р., Стоукс С., Бейли Р.М., Мойерсонс Дж., Стенхудт Ф., Гертс А., Вандербекен Т., Де Даппер Н., Геус Ф. (2003) Переход от раннего каменного века к среднему и появление современного поведение на участке 8-B-11, остров Сай, Судан.