Интеллект это в обществознании: Доклад на тему: Интеллект и его виды

Содержание

ИНТЕЛЛЕКТ | это… Что такое ИНТЕЛЛЕКТ?

(от лат. intellectus – разумение, познание). В истории философии понятие И. встречается гл. обр. в идеалистич. системах для обозначения «чистой», активной силы мышления, принципиально отличающейся своим творч. характером от пассивных чувственных форм познания. Эта сила, или способность, трактовалась как исключит. особенность, характеризующая разумное существо, человека. В идеалистич. системах психологии И. как особая разумная способность обычно противопоставлялся двум другим силам души – чувству и воле. В домарксистской философии проблема И. играла важную роль, поскольку с понятием И. связывались сущность и специфика человека.

Диалектич. материализм не выделяет И. как гносеологич. категорию, отличную от понятия мышления. Им было доказано, что мышление не является некоей изначальной способностью души, а есть функция мозга, к-рая возникла и развилась в результате формирующего воздействия на человека общественно-трудовой деятельности.

В свете этой теории получили объяснение происхождение и развитие способности мышления. Тем самым мышление потеряло признак исключительности, к-рым его наделила историко-философская и психологич. традиция и к-рый получил отражение в содержании понятия И. В ходе преодоления идеалистич. трактовки мышления диалектич. материализм фактически перестал пользоваться термином «И.» как особым понятием. Классики марксизма в филос. произведениях, посвященных вопросам теории и истории познания и мышления, термин «И.» не употребляют. Поскольку в марксистской лит-ре встречается это слово, оно употребляется как синоним понятия мышление.

В др.-греч. философии понятию И. ближе всего отвечает термин νοῦς (см. Нус), в идеалистич. интерпретации Платона и нек-рых последующих философов. Согласно Платону, нус – это то, что отличает человеч. душу от животной. Платон различает в душе человека интеллектуальную способность, направленную на понятийное содержание вещей (к-рым они причастны к идеям), и чувственное восприятие.

Нус (И.), по Платону, является творч. началом, надындивидуальным по природе, приобщающим человека к божеств. миру. Это воззрение в принципе разделяет и Аристотель, расходясь с Платоном в толковании источника и характера понятийного содержания вещей. Последнему в философии Аристотеля отвечают формы, к-рые воспринимаются «пассивным» И. (νοῦς παϑητικός). Этот И. – преходящий, смертный. Но человеч. душе свойствен также «активный» И. (νοῦς ποιητικός) – духовная сила осуществления форм, сила мышления, актуализирующая мысли «пассивного» И. (см. «О душе» III, 5). Эти актуализирующие качества «активного» И. сближают его с энтелехией и поэтому являются в абсолютном выражении определением бога. «Активный» И. – непреходящее, бессмертное начало человеч. души. В концепциях И. у Платона и Аристотеля обнаруживается понимание в идеалистически превратном виде того факта, что идеальное как отражение всеобщего есть результат не созерцания, а специфически человеч. деятельности. Поэтому для них И. есть сила, определяющая человека.

Рассматривая силу знания как силу творения, Платон и Аристотель сформулировали основу идеалистич. понимания И., влияние к-рой ощутимо на всем протяжении развития идеализма. В неоплатонизме и гностицизме платоновская концепция И. была интерпретирована в мистич. духе учением об эманации, в к-ром И. рассматривался как первая ступень нисхождения (истечения) мира из единого, «неизреченного» начала. И. есть средоточие сверхчувств. идей – действующих сил «истинного бытия» (Плотин, Василид).

В ср.-век. философии понятие И. занимает одно из центр. мест. Это объясняется тем, что идеалистич. учение о творящей силе разума в церк. философии получает буквальное, теологич. истолкование. Концепция И. в философии средних веков проходит три этапа развития. У арабов (Ибн Сина, Ибн Рошд) и в ранней схоластике (Иоанн Скот Эриугена, Ансельм Кентерберийский) понятие И. строится под явным влиянием неоплатонич. учения об эманации божеств. И. в мир вещей. Для периода расцвета схоластики (12–13 вв.) характерны отказ от теории эманации и обращение к теологически истолкованному учению Аристотеля о форме как энтелехии.

В этом обнаруживается стремление ограничить значение И. в познании и подчинить его вере, откровению. Так, уже представители мистич. течения в католицизме Бернар Клервоский и Гуго Сен-Викторский противопоставляли познание посредством И. познанию посредством откровения как низшие и высшие виды познания. Во взглядах Гильома из Оверни (ум. 1249), Альберта фон Больштедта и Фомы Аквинского И. из общемирового начала превращается в способность души человека, а именно – в образ бога в душе. Своеобразие ср.-век. реализма в интерпретации Фомы Аквинского состоит в том, что общее как таковое, как «истина в боге», хотя и признается первичным, первой реальностью, но И. познает его не непосредственно, а через посредство познания общего (видовых понятий, форм) в вещах. Благодаря этому И. может переходить к дискурсивному (рассудочному) познанию. Наконец, поздняя схоластика вообще пришла к отрицанию реальности общих понятий и потому стала рассматривать И. уже только как пассивное познават. свойство души (Иоанн Дунс Скот).

Поэтому И. был совершенно исключен как орган познания бога, к-рое целиком осталось за верой.

В философии Возрождения и нового времени вопрос о природе И. был областью, в к-рой дольше всего держались представления, заимствованные из ср.-век. философии. Николай Кузанский рассматривал И. как наивысшую духовную силу, проникающую к сверхчувств. истинам и единству противоположностей, Дж. Бруно усматривал «первый И.» в идее «всего». Даже у родоначальника материализма нового времени Ф. Бэкона И. есть сила разумной души, к-рая, в отличие от чувственной души, не может быть предметом науч. познания, а относится к области теологии, хотя наука в полную меру пользуется И. как орудием науч. познания. Гассенди также проводит различие между чувств. и разумной душой и рассматривает И. как способность последней образовывать абстракции. Преодоление этих ср.-век. влияний связано с характерным для бурж. философии 17–18 вв. радикальным изменением методологич. центра: противопоставлением теоцентрич. методу схоластики антропоцентризма в теории познания.

Она получила отчетливое выражение в господствовавшей в философии нового времени концепции И. как «естественного света» (Lumen naturalis), согласно к-рой И. есть природная способность человека к постижению сущности вещей, являющаяся врожденным орудием познания. Очень ясно эта концепция выражена в рационализме 17 в., в частности у Спинозы. Человека Спиноза понимает как «мыслящую вещь», к-рая по своей природе производна по отношению к двум атрибутам природы (иначе – бога, субстанции) – протяжению (тело) и мышлению (душа, разум). Единство тела и души обусловлено единством природы. Поскольку, т.о., разум не есть ни психич. способность индивида, ни особый нематериальный дух, понятия разума и И. в философии Спинозы совпадают. И. обладает идеями от природы. Подобно тому, как люди с помощью природных способностей (являющихся, так сказать, естеств. орудиями) создают более совершенные орудия труда, «… так и разум природной своей силой создает себе умственные орудия…, от которых обретает другие силы для других умственных работ.

..» (Спиноза Б., Трактат об усовершенствовании разума…, др. перевод: «Трактат об очищении интеллекта», по-латыни: «Tractatus de intellectus emendatione», см. Избр. произв., т. 1, М., 1957, с. 329). Спиноза рассматривает также и чувства, волю, желания, любовь – вообще весь мир аффектов как производный по отношению к И. В истинном познании сливаются определения как И., так и чувств. влечений и моральных чувств. Это единство познания и морали выражено у Спинозы в понятии «интеллектуальной любви к богу» (amor dei intellectualis).

Хотя в вопросе о природе познания рационалисты распадались на идеалистов (Декарт, Лейбниц) и материалистов (Спиноза, Де Руа), однако они были согласны в трактовке И. как врожденной природной способности человека. Эта идея была точкой схождения и в принципиальном теоретико-познават. споре между рационализмом и сенсуализмом в 17–18 вв. Рационалисты признавали высшей формой познания т.н. интеллектуальную интуицию, в то время как сенсуалисты считали источником познания ощущения.

Однако уже у Гоббса И. рассматривается как «естественный свет». Локк, к-рому принадлежит классич. формула сенсуализма «nihil est in intellectu, quod non fuerit prius in sensu» («нет ничего в уме, чего бы не было раньше в ощущениях»), усматривал в И. особую способность ассоциации идей, к-рая пассивна при восприятии простых идей и активна в качестве способности особого рода при их сопоставлении, соединении, отвлечении и сравнении, благодаря к-рым, по Локку, образуются сложные идеи. У Юма эта мысль получила последовательно-идеалистич. завершение: И. изолирован от чувств. опыта и направлен только на отношения идей. Именно вопрос о природе И. стал пунктом отклонения от материализма как у рационалиста Декарта, так и у сенсуалиста Локка. Последовательно-материалистич. сенсуализм свойствен лишь франц. материалистам 18 в. Поэтому они и не пользуются понятием И., обремененным идеалистич. грузом, но предпочитают говорить об уме, мышлении.

Кант принципиально отверг постановку вопроса как рационалистов, так и сенсуалистов об И. как способности познания. Поскольку, согласно Канту, рассудок не есть способность познания мира, а только форма логич. организации чувств. опыта, объективное знание о мире недоступно. Такое знание, с т. зр. Канта, обладало бы творч. силой. Кант называет его интеллектуальной интуицией, или intellectus archetypus (см. «Критика способности суждения», СПБ, 1898, § 77, с. 301). Этот И. есть орган познания вещей в себе. Полагая, что объективное их познание, т.е. творение, возможно только для «всеведущего существа», а следовательно, что ему только присущ всеобщий И., Кант считает возможным для человека обладание частным И. в «нравственном сознании» – основании веры в бога и телеологич. понимания мира. Преодоление кантовской вещи в себе у философов классич. нем. идеализма шло по пути развития идеалистич. диалектики. В субъективно-идеалистич. философии Фихте само «Я» (активность мышления) порождает объект мысли, т.е. то, что Кант обозначал как вещь в себе. Этот акт, к-рый Фихте называет дело-действие (Tathandlung), есть интеллектуальное созерцание.

Шеллинг под интеллектуальной интуицией понимал особый орган познания (свойственный только филос. или художеств. гению), к-рый есть непосредств. созерцание И. предмета как единства противоположностей. Развитая Шеллингом философия тождества субъекта и объекта привела его в конечном счете к иррационалистич. пониманию И. как мифологизирующей силы откровения. Для Гегеля И. (интеллигенция) есть момент развивающегося духа. В гегелевской теории духа и его составной части – И., преодолевается шеллингова иррационалистич. трактовка диалектич. идеи единства (тождества) субъекта и объекта. Гегелю удалось, рассматривая диалектику как движение самого предмета, открыть важные диалектич. характеристики теоретич. мышления, к-рое он под названием «интеллигенция» рассматривает в «Философии духа» как составную часть субъективного духа, а именно – как «теоретический дух». Поскольку для Гегеля дух есть действительность, он проводит различие между сознанием, для к-рого объект остается внешним, и интеллигенцией, к-рая постигает «разумную природу» объекта и «.

..преобразует таким путем одновременно и субъективность до формы объективной разумности» (Соч., т. 3, М., 1956, с. 242). В этом преобразовании знание из формального становится конкретным и тем самым – познанием истины. Т.о., Гегель развил идеалистич. диалектику восхождения от абстрактного к конкретному. Это понимание диалектики познания привело его также к выводу, что интеллигенция ограничена субъективным, теоретич. духом, к-рый на пути к истине выходит в объективность, в практику: в формы социального бытия, к-рые суть формы объективного духа. Т.о., в идеалистически извращенном виде Гегель в своей теории духа представил диалектич. соотношение теоретич. познания (интеллигенции) и практики.

Последующее развитие бурж. концепций И. не только не продолжает гегелевской диалектики, но отмечено явными признаками деградации. В основном оно сводится к двум направлениям: иррационалистич. и волюнтаристскому (Шопенгауэр, Бергсон, Э. Гартман, В. Вундт и др.) и биологизаторскому, рассматривающему И. только как биологич. функцию (Спенсер, прагматизм). При всем внешнем различии этих концепций им обеим свойственно субъективистское толкование И., отрицающее за ним функции отражения и рассматривающее его как нек-рую частную способность приспособления.

Как проблема экспериментальной психологии И. был выдвинут только в конце 19 в. Эббингаузом (см. «Zeitschrift für Psychologie», 1897, XIII, S. 401). В нач. 20 в. франц. психологи Бине и Симон предложили определять степень умств. одаренности посредством спец. тестов количеств. способом (определение т.н. IQ – Intelligence quotient). Их работами было положено начало широко распространенной и до настоящего времени в буржуазной психологии прагматистской трактовке И. как понятия о такой способности личности, к-рая зависит от культурного уровня индивида и способствует его жизненному успеху. Особенно большое сочувствие и распространение это направление в исследовании И. получило в США. Торндайк, напр., определил И. с позиций бихевиоризма как способность к хорошим реакциям с т. зр. истины. Спирмен предложил теорию «двух факторов», в к-рой характеризовал И., с одной стороны, как некую общую (general) энергию мозговой коры, а с др. стороны – как какую-то особую (special) форму выявления этой энергии, выражающуюся в виде к.-л. интеллектуальной одаренности. Разработанная на этой основе система статистич. обработки данных обследования при помощи тестов дала множество модификаций методик (Burt, T. Kelley, H. Hottelling, L. Thurstone, и др., см. J. P. Guilford, The structure of intellect, «Psychol. Bull.», 1956, v. 53, No 4), на к-рых выросли совр. теория и метод исследования И. в зап. психологии – факторный анализ.

Клапаред, Штерн и др. определяли И. как психич. способность приспособления (биологич. по природе) к новым условиям. Для Бюлера и Кёлера это определение слишком широко и не вскрывает специфич. особенности И. – структурирования ситуации. Они определяют И. как «неожиданное понимание» («ага»-переживание), внезапно вносящее логич. структуру в ситуацию, требующую от субъекта определ. решения (см. Инсайт). Пиаже, выдвинувший оригинальную теорию И., рассматривает И. в связи с проблемой приспособления. Но последнее он трактует как постоянно возобновляющийся процесс, вызываемый нарушением равновесия между организмом и окружающим миром. Природа И., по Пиаже, двоякая – биологическая и логическая. Он есть высшая форма духовного приспособления к среде, поскольку в нем преодолеваются непосредств. и мгновенные приспособления путем организации стабильных пространств. и врем. логич. структур. По составу И. как деятельность структурирования есть система жизненных, активных операций. В этой концепции И., включающейся в разработанную систему психологич., логич. и гносеологич. взглядов Пиаже, осн. недостатком является трактовка субъекта (человека) и его деятельности в общем в биологич. плане, в результате чего психика наделяется только имманентными характеристиками, а И., соответственно, оказывается понятием, детерминированным онтогенезом индивида.

В зоопсихологии под И. (или «ручным мышлением») высших животных понимаются такие доступные гл. обр. обезьянам реакции, к-рые характеризуются внезапностью решения задачи, легкостью воспроизведения раз найденного решения, переносом его на ситуацию, несколько отличную от исходной, и, наконец, способностью решения «двухфазных» задач (в т.ч. с применением «орудий»). Определение этих способностей животных понятием И. оправдывается тем, что в них действительно наличествуют признаки, отличающие черты преемственности в филогенезе между психикой животных и мышлением человека.

В сов. психологии понятие И. употребляется гл. обр. в теории индивидуально-типологич. особенностей развития личности (см. Б. М. Теплов, Ум полководца, в кн.: «Проблемы индивидуальных различий», 1961, с. 252–343).

Лит.: Mейман Э., Интеллигентность и воля, пер. [с нем., M.], 1917; Пиорковский К., Человеческий интеллект, пер. с нем., Берлин, [1922]; Леонтьев А. Н., Проблемы развития психики, М., 1959, с. 184–93; Böge К., Eine Untersuchung über praktische Intelligenz, Lpz., 1926; Spearman С. , The nature ot intelligence and the principles of cognition, L., 1927; Ρiaget J., La psychologie de l’intelligence, P., 1947; Кumria R. R., Intelligence, its nature and measurement, 2 ed., Jullundur city, [1950]; Ηofstätter P. R., Psychologie, Fr. M., 1957.

M. Туровский. Москва.

Философская Энциклопедия. В 5-х т. — М.: Советская энциклопедия. Под редакцией Ф. В. Константинова. 1960—1970.

Что такое интеллект и что отражают тесты IQ?

Интеллект – это понятие, о котором говорят повсеместно. Его уровень измеряют у маленьких детей при поступлении в школу, тестируют в более старших классах, а иногда о показателе IQ (коэффициент интеллекта) даже спрашивают при приеме на работу. Но что же это такое? Что именно включается в понятие интеллекта? Стоит ли слепо доверять результатам тестов на интеллект? Сегодня мы попробуем разобраться в этих вопросах.

Об интеллекте

Традиционно под интеллектом понимаются ум или умственные способности человека. Иногда под ним подразумевается способность к обучению и усвоению новых знаний и умений. Но на самом деле это понятие гораздо шире.

Классическое определение трактует интеллект как внутреннюю структуру, которая помогает воспринимать, отбирать, обрабатывать и организовывать информацию, адаптироваться к окружающей среде, реагировать на изменения условий окружающей среды и обучаться. Интеллект исследовали и продолжают исследовать многие ученые-психологи. И до сих пор не существует единого мнения относительно этого явления. Однако все ученые сходятся в одном: функции интеллекта множественны, и недопустимо сводить их только к способности усваивать новые знания.

Краткий обзор основных теорий интеллекта

На данный момент разработано большое количество самых различных теорий интеллекта. Психологи, изучающие это явления, старались рассмотреть его со всех сторон и предлагали собственные схемы. Давайте рассмотрим основные из них.

Теория Кэттелла

Этот психолог считал, что существует два типа интеллекта:

Текучий (свободный). Он является наследственным, дается человеку от рождения и не зависит от культурных факторов. То есть это природные способности: ходить, обучаться действиям, петь и так далее.
Кристаллизованный. Его можно также назвать искусственным, так как кристаллизованный интеллект приобретается в процессе овладения культурой, в процессе обучения. Сюда можно отнести умение читать, писать, решать математические задачи и так далее.

Теория Спирмена

Английский психолог Чарльз Спирмен создал иерархическую модель интеллекта. По его мнению, во главе всего стоит общий (главный) фактор – фактор G. Он общий для всех людей, но может иметь разные количественные показатели. В свою очередь фактор G делиться на арифметический, механический и лингвистический интеллект. Эти виды присутствуют у каждого человека, но имеют разную выраженность, которую можно определить с помощью теста интеллекта.

Теория Терстоуна

В ответ на теорию Спирмена этот американский психолог попытался выделить собственные факторы интеллекта и пришел к выводу, что не существует единого фактора G, а есть 9 основных факторов:

Пространственные отношения
Вербальные отношения (как понимание слов)
Перцептивная скорость (скорость протекания умственных процессов)
Операции с числами
Беглость речи
Память
Индукция
Механические способности (способности тела)
Дедукция

Совокупность этих факторов обуславливает интеллект и его количественные показатели (выявляются при помощи тестов). При этом одни факторы у конкретного человека могут быть развиты лучше, чем другие.

Теория Гилфорда

Джой Гилфорд пошел еще дальше своих коллег и создал многофакторную модель интеллекта, которая включает в себя 120(!) факторов. Интеллект он представлял в виде:

Содержания мышления
Операций мышления
Результатов мышления

Эти измерения независимы по отношению друг к другу и каждое может включать в себя несколько видов (4 для содержания, 5 для операций и 6 для результатов). Сочетания всех этих переменных (если их перемножить) как раз и дают 120 факторов.

Теория Гарднера

Говард Гарднер считал, что существует не один тип интеллекта, а несколько различных типов:

Логико-математический (способности к математике и другим точным наукам)
Словесно-лингвистический (владение словом в идеале, умение хорошо говорить, отлично понимать речь, писать книги)
Визуально-пространственный (способность отлично ориентироваться в пространстве, создавать что-то своими руками, разбираться в схемах, чертежах и пр. )
Телесно-кинестетический (способность в идеале владеть собственным телом – заниматься спортом, танцами и т.д.)
Музыкальный (абсолютный музыкальный слух, умению хорошо петь, писать музыку)
Натуралистический (способность познавать окружающий мир, взаимодействовать с природой, обращаться с животными)
Межличностный (умение взаимодействовать с другими людьми, понимать, чувствовать их)
Внутриличностный (способности к самопознанию)

Как мы теперь знаем, существует много концепций интеллекта, но все они говорят о том, что интеллект – понятие многогранное и очень широкое. У каждого человека он индивидуален. Поэтому говорить о низком уровне интеллекте по отношению к детям, не отличающимся, например, успехами в школе, в корне неверно.

Тесты интеллекта и что такое IQ

Итак, теорий интеллекта много. Что же тогда измеряют тесты, на что они направлены и стоит ли доверять их результатам?

Первые тесты интеллекта появились в 1904 году и были созданы для того, чтобы распределять детей с разными способностями по разным классам и школам (например, обычные и коррекционные учебные заведения). С тех пор существенно изменились сами тесты, но их главное предназначение осталось неизменным.

Пример задания из детского теста Векслера. Источник фото

Как правило, сегодня в детских садах и школах для диагностики интеллекта применяют тест Векслера (существует несколько вариантов для детей разного возраста, а также тест для взрослых). Он включает в себя 12 субтестов, направленных на измерение разных параметров (например, осведомленность, понятливость и другие). Результатом является количественная оценка – коэффициент интеллекта (IQ). Как правило, критерии оценки следующие:

90-110 баллов – норма, которую имеет большинство людей
Более 110 баллов – одаренность
Менее 90 баллов – умственная недостаточность (70 баллов – умственная отсталость)

Детские тесты интеллекта позволяют выявить наличие у ребенка запаса знаний, а также сформированность некоторых способностей (умение хорошо говорить и оперировать словами, находить сходства/различия). Однако следует учитывать, что результат – это лишь количественная, но не качественная оценка. Она не позволяет говорить о дальнейшем развитии ребенка и не дает разъяснения причин получения конкретных результатов. Правильная и качественная диагностика интеллекта детей должна включать в себя комплекс методик, которые проводит и интерпретирует квалифицированный специалист-психолог.

ПРИМЕЧАНИЕ! Тесты интеллекта, которые можно пройти онлайн в интернете, часто дают неверные результаты. Их оценки отличаются от нормативных и могут дезориентировать в отношении интеллектуальных способностей ребенка/взрослого.

Несколько рекомендаций по развитию интеллекта напоследок

Группа 1: Интеллект как способность к обучению и усвоению знаний

Для развития этого направления будет полезно:

Повышать общую осведомленность ребенка. Маленьким детям читайте книги, рассказывайте интересные факты из физики, биологии, географии, астрономии истории и других наук. Детям более старшего возраста покупайте энциклопедии и книги, обсуждайте с ними интересные вещи, пройденные в школе, затевайте игры с научной направленностью (например, викторины, исследовательские игры и другие).
Решать головоломки и задачки. Это могут быть ребусы, математические и логические задачи, поиск отличий, рисование картинок по точкам, кроссворды и так далее. Выбор конкретных заданий зависит от возраста ребенка.
Познавать и пробовать максимум нового. Ребенку нужно развиваться всесторонне. Поэтому ему необходимо просматривать познавательные фильмы и программы, ходить на выставки/в театр/в кино, посещать кружки, гулять во дворе и прочее.

Увлеченное чтение – один из способов развития интеллекта. Источник фото

Группа 2: Интеллект как способность к творчеству

По мнению ряда ученых, способности к музыке, рисованию и танцам также являются видами интеллекта. В развитии этого направления помогут:

Кружки и секции
Культурные походы (выставки, экспозиции, театры)
Прослушивание классической музыки
Регулярное рисование (на любом уровне, доступном ребенку)
Создание чего-то своими руками (лепка, конструирование, вышивание, шитье, плетение, выжигание по дереву)

Группа 3: Интеллект как способность к адаптации и взаимодействию

Известны случаи, когда великие ученые, достигшие огромных успехов в определенной науке, оказывались абсолютно беспомощными в жизненных ситуациях или в ситуациях взаимодействия с другими людьми. Чтобы у вашего ребенка данная сторона интеллекта также была пропорционально развита, следует:

Чаще общаться с ним, обсуждать самые различные области и стороны жизни
Всячески поощрять общение ребенка с другими людьми, помогать ему в поиске друзей (во дворе, в школе, в кружке/секции, по переписке и т.д.)
Задействовать детей в решении бытовых вопросов: просить помочь прибить гвоздь/сходить в магазин/помыть посуду
Учить ребенка обращаться с деньгами, планировать бюджет
Читать художественную литературу и обсуждать героев (их характеры, поступки, мысли, чувства)

Интеллект – это не только умение учиться, но и умение ладить с людьми. За развитие интеллекта у этих двоих точно можно быть спокойным.

Интеллект – вещь многогранная и во многих аспектах еще не познанная. Но ясно одно: интеллект – это не только способность обучаться в школе или вузе. У каждого человека он индивидуален и позволяет преуспеть в одних областях больше, чем в других. Развитие интеллекта у ребенка должно быть направлено на совершенствование всех его сторон, а также на выявление наиболее сильной стороны и ее продвижение.

Источник заглавной картинки

Понравилась статья? Поделитесь с друзьями:

Мудрая сова 16 апреля 2015

От общего к частному

Одна из главных причин, почему родители обращаются к репетиторам, — подготовка к школьным экзаменам. Однако ровно этим же занимаются на многочисленных курсах, которые специализируются и на ЕГЭ, и на отдельных предметах. Так стоит ли идти к репетитору? Выясняем вместе.

26 февраля 2021

21 452

Дистанционка: что думают родители?

Трепет перед возможной перспективой «дистанционки» не случаен — опыт удалённого обучения для многих оказался не самым простым. Мы поговорили с родителями, чтобы узнать, что они на самом деле думают о новом формате образования.

15 февраля 2021

20 760

День дистантника

Спустя полгода обучение на дистанте уже не кажется чем-то из ряда вон выходящим. Кажется, что базовая адаптация уже случилась. Теперь, когда «дистанционку» уже освоили и учителя, и дети, самое время разобраться, чем и как в этом странном процессе могут помочь родители. Разбираемся с одним из преподавателей Ассоциации репетиторов, Леонидом Юрьевичем.

27 января 2021

21 594

13 типов интеллекта хоумскулера

У детей может доминировать один или несколько типов интеллекта. При этом важно развивать и остальные для полноценной работы. Собрали по несколько упражнений на каждый вид интеллекта для занятий дома.

Ментальный интеллект

Ментальный интеллект (IQ) — это умение рассуждать логически.

Люди с развитым ментальным интеллектом принимают взвешенные решения, думают логическими цепочками, упорядочивают всю информацию и не могут воспринимать, пока не разложат всё по полочкам. Склонны к точным наукам.

Как развивать:

постоянно обучаться на курсах, семинарах, в клубах;
решать логические задачи, например «Сыщик»;
собирать головоломки.

Эмоциональный интеллект

Эмоциональный интеллект (EQ) — это способность к эмоциональному и чувственному познанию мира и других людей.

Люди с развитым видом этого интеллекта способны управлять своими эмоциями, давать оценку поступкам героев, избегать негативных последствий стресса и строить отношения с другими людьми на понимании их чувств. Эмоциональный интеллект начинает формироваться очень рано: дети уже с шестимесячного возраста способны распознавать улыбки взрослых и негативное состояние мамы.

Как развивать:

вести дневник чувств и эмоций;
концентрироваться на одном виде чувства, например слухе или обонянии;
тренировать эмоции перед зеркалом, например удивляться, гневаться или радоваться.

<<Перелинковка>>

Вербально-лингвистический интеллект

Вербально-лингвистический интеллект — это способность использовать слова для выражения мыслей.

Люди с развитым вербально-лингвистическим интеллектом способны обрабатывать большие объёмы информации, хорошо объясняют, убедительно отстаивают свою позицию. Часто любят читать и быстро осваивают звуко-буквенный анализ слова.

Как развивать:

изучать иностранные языки;
писать сочинения, изложения, пересказы;
выступать перед классом или хотя бы родителями с докладом.

Визуально-пространственный интеллект

Визуально-пространственный интеллект — это способность ориентироваться в пространстве и воспринимать мир в трёхмерном измерении.

Люди с развитым визуально-пространственным интеллектом легко оценивают форму, размеры и удалённость предметов. Чаще других обладают развитым образным мышлением, быстро понимают принципы трёхмерной геометрии, создают визуальные и пространственные образы, легко ориентируются на местности.

Как развивать:

создавать модели из пластилина, лего, кубиков и любого объёмного материала;
играть в «Что пропало?» и «Что появилось?» с игрушками, а не картинками;
собирать пазлы;
проходить лабиринты и путаницы.

<<Перелинковка2>>

Логико-математический интеллект

Логико-математический интеллект — это способность распознавать закономерности и логически анализировать информацию.

Люди с таким интеллектом легко мыслят абстрактно, оперируют числами и строят иерархии, например понимают и запоминают пирамиду Маслоу. Легко сравнивают и анализируют данные, разносят их по базам.

Как развивать:

строить схемы и таблицы;
систематизировать информацию по выделенному признаку: например, «фрукты — овощи» или «вирусы — бактерии»;
решать математические задачи.

<<Форма демодоступа>>

Телесно-кинестетический интеллект

Телесно-кинестетический интеллект (тактильный) — это познание и осмысление реальности через ощущения, прикосновения и движения.

Люди с развитым телесно-кинестетическим интеллектом хорошо скоординированы, они ловкие и выносливые. Формирование начинается в раннем детстве, именно поэтому психологи и педагоги так много времени уделяют развитию мелкой моторики и чувствительности пальцев в целом.

Как развивать:

заниматься любым видом спорта;
работать руками: вязать, шить, делать скульптуры;
развивать чувствительность пальцев, например использовать мячи с шипами или разные материалы для поделок.

Межличностный интеллект

Межличностный (интерперсональный) интеллект — это способность взаимодействовать с другими людьми.

Люди с развитым межличностным интеллектом эмпатичны, владеют вербальными и невербальными средствами коммуникации, легко строят коммуникацию с другими людьми, способны работать в команде — подчиняться и руководить, обладают яркими организаторскими способностями.

Как развивать:

организовывать активности, например книжные клубы или походы;
участвовать в дебатах;
анализировать поведение людей или героев: например, «Почему он так поступил?» или «Какие ещё варианты у него были?».

Внутриличностный интеллект

Внутриличностный (интраперсональный) интеллект — это самопознание и погружение во внутренний мир.

Люди с развитым внутриличностным интеллектом склонны к рефлексии и оценке своих поступков и мыслей, легко переносят одиночество, формируют адекватную самооценку. Понимают свои желания и точно знают, что чувствуют.

Как развивать:

чаще находиться наедине с собой для ощущения собственных чувств;
планировать день, неделю, месяц, год;
в споре аргументировать свою позицию как одну из возможных.

Экзистенциальный интеллект

Экзистенциальный (философский) интеллект — это интерес к глобальным вопросам, которые касаются человечества.

Люди с развитым экзистенциальным интеллектом могут выдвигать различные теории о появлении человека, разума, Вселенной. Часто задаются вопросами о собственном предназначении, смысле жизни, почему в мире так много зла.

Как развивать:

знакомиться с разными философскими теориями, стараясь выделить плюсы и минусы каждой;
чаще бывать в поездках и на экскурсиях.

Физический интеллект

Физический интеллект (PQ) — это контроль любой физической активности: внутренней и внешней.

Люди с развитым физическим интеллектом хорошо скоординированы, выносливы, грациозны и обладают ловкостью, обычно с радостью участвуют в командных соревнованиях или организовывают их сами. Способны увеличить продуктивность деятельности без энергетических затрат.

Как развивать:

посещать спортивные секции;
чаще гулять одному, с семьёй и друзьями.

Духовный интеллект

Духовный интеллект (SQ) — это уровень моральной и эмоциональной самобытности.

Люди с развитым духовным интеллектом энергичны, храбры, решительны, оригинальны, изобретательны и обычно энтузиасты с развитой интуицией. Они достаточно легко изобретают и пробуют что-то новое.

Как развивать:

оценивать мотивы своих поступков;
реализовывать зарождающиеся в голове идеи;
заниматься любыми видами творчества.

Музыкально-ритмический интеллект

Музыкально-ритмический интеллект — это способность разбирать музыкальные произведения на элементы.

Люди с развитым музыкально-ритмическим интеллектом обладают тонким слухом и чувством ритма, легко запоминают ноты, песни и мелодии, могут по памяти сыграть композицию.

Как развивать:

посещать филармонические концерты;
вслушиваться в композиции для определения отдельных инструментов;
учиться играть на инструменте.

Натуралистический интеллект

Натуралистический (природный) интеллект — это способность понимать природу и живых существ.

Люди с развитым натуралистическим интеллектом могут определить приближение катастрофы или необычных явлений, легко отличают съедобные и несъедобные грибы и ягоды по внешним признакам, ориентируются на местности. Успешны в предметах всего естественно-научного цикла.

Как развивать:

ставить эксперименты с явлениями мира физики, химии и природы;
ходить в походы;
устанавливать закономерности, например почему после дождя появляется радуга.

Иллюстрация: Uran Duo / Dribbble

К вопросу о теоретических подходах к организации деятельности педагогического коллектива средней общеобразовательной школы по развитию интеллектуальных способностей обучающихся

Колотыгин Евгений Сергеевич

Разделы: Администрирование школы

Ключевые слова: интеллектуальное развитие, семантические сети, способы развития интеллекта

Интеллект (от латинского слова intellectus — разумение, понимание, постижение) в психологической науке рассматривается как «относительно устойчивая структура умственных способностей индивида» [1, с. 114].

В психологической науке выделяют ряд теоретических подходов к трактовке интеллекта.

Изучив научную литературу, мы выделили несколько определений интеллекта (Таблица 1).

Таблица 1. Определение интеллекта

Автор	Определение
И.Е.Дорофеева [3]	Интеллектуальное развитие — это уровень и скорость мыслительных процессов: умение сравнивать, узнавать, обобщать, делать выводы. Также к интеллектуальному развитию относятся речевое развитие и способность к самообучению.
А.Н.Митин [4]	Развитие интеллектуальных способностей — это определенный уровень развития мыслительной деятельности личности, обеспечивающий возможность приобретать все новые знания и эффективно использовать их в ходе жизнедеятельности, способности понимания и осмысления.
В.Д.Шадриковым [5]	Развитие интеллектуальных способности — есть общие способности, приобретшие черты оперативности под влиянием требований деятельности.
Ф.Н.Ильясов [6]	Развитие интеллектуальных способностей — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи.
Векслер [7]	Интеллектуальные способности — это глобальная способность действовать разумно, рационально мыслить и хорошо справляться с жизненными обстоятельствами, т.е. интеллектуальные способности рассматриваются, как способность человека адаптироваться к окружающей среде.
Н.Н.Моисеев [8]	Интеллектуальные способности — это, прежде всего, целеполагание, планирование ресурсов и построение стратегии достижения цели.

Проанализировав представленные выше определения, можно выделить следующие основные характеристики интеллекта (Рисунок 1):

умение сравнивать, адаптироваться;
приобретать новые знания;
обобщать полученную информацию;
делать выводы;
развитие речи;
способность к самообучению;
решать задачи любой сложности;
индивидуальный способ мышления;
индивидуально-психологические особенности личности.

Рисунок 1. Основные характеристики интеллекта

В работе Ж.Пиаже говорится, что в ряде теорий уровень интеллектуальных способностей связывается с особенностями организации индивидуальной базы данных. Система знаний — структура семантических данных («семантические сети»), посредством которых субъект строит свои собственные представления о происходящем, а также правила, при помощи которых субъект использует имеющиеся у него сведения. Для объяснения интеллектуальной продуктивности важным являются способы хранения и воспроизведения знаний [2, c.61]. Например, процесс решения задачи опосредуется качеством представления проблемы. Это обусловлено имеющимися у субъекта знаниями и способами, которыми это знание организовано.

В Большой советской энциклопедии даётся пояснение определения «интеллект» и говорится о том, что в целом критерий развития интеллектуальных возможностей связывается с тем, что в познавательных действиях субъекта реализуются доминирующие культурные ориентации [9, с.38].

Л.С.Выготский решает проблему умственного (шире — психического) развития ребенка, а термин «интеллект» отождествляет с понятийным мышлением. Согласно культурно-исторической теории, главная закономерность онтогенеза психики состоит в интериоризации ребенком структуры внешней, социально-символической деятельности (т.е. совместно со взрослым и опосредованной знаками). В качестве универсального орудия изменяющего психические функции, выступает языковой знак — слово. Поэтому основной механизм интеллектуального развития ребенка связан с формированием в его сознании системы словесных значений, перестройка которой и характеризует направление роста его интеллектуальных возможностей [10, c.92].

Изучив работу Доналдсона М. [11] выявили такие способы развития интеллектуальных способностей обучающихся:

Оптимальное время для отдыха
Развивающие игры
Общение с людьми
Чтение книг
Изобразительное искусство
Постоянное обучение
Самообразование
Позитивное мышление
Видение перспектив
Физические нагрузки

Таким образом, используя какой-либо из представленных способов, можно развивать свой интеллект.

Проанализировав научную литературу и определения можно сформулировать, что интеллект — это способность человека находить выход из любой ситуации, овладевать теми или иными знаниями для решения задач, подстраиваться под жизненные ситуации и тем самым набираться опыта.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Обухова Л.Ф.Детская психология: теории, факты, проблемы. 3-е изд., стер. — М.: Тривола, 2018. — 352 с.: ил.
Пиаже Ж. Психология интеллекта // Избранные психологические труды. — М.: Просвещение, 2019. — 381 с.
Дорофеева И.Е. Развитие интеллектуальных способностей у дошкольников // Проблемы педагогики. 2015. №1 (2). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-intellektualnyh-sposobnostey-u-doshkolnikov (дата обращения: 2.03.2021).
Психология управления: учебник / А.Н.Митин: Уральская государственная юридическая академия. — М.: Волтерс Клувер, 2011. — 400 с.
Шадриков В.Д., О системе интеллектуальных операций в структуре способностей и интеллекта // Акмеология. 2014. №1 (49). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-sisteme-intellektualnyh-operatsiy-v-strukture-sposobnostey-i-intellekta (дата обращения: 20.10.2020).
Ильясов Ф.Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР. Серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54.
Дружинин В.Н. психодиагностика общих способностей. — М.: ACADEMIA, 1996 — с.145
Моисеев Н.Н., Академик Н.Н. / Моисеев и некоторые его методологические подходы к пониманию современной научной картины мира // Век глобализации. 2018. №1 (25). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/akademik-n-n-moiseev-i-nekotorye-ego-metodologicheskie-podhody-k-ponimaniyu sovremennoy-nauchnoy-kartiny-mira (дата обращения: 20.06.2021).
Большая Советская энциклопедия. (в 30 томах)/ под ред. А.М.Прохоров.- М.: Советская энциклопедия. Т. 18. 2017, — 632 с.
Выготский Л.С. Проблема развития способностей. // Вопросы психологии. — 2016. — № 5. — 331c.
Доналдсон М. Интеллектуальная деятельность детей. — М. Педагогика, 2017. — 318с.

29.06.2021

Человек, индивид, личность — понятие и признаки

Человек как биологический вид

С точки зрения обществознания человек — это представитель вида Homo Sapiens, который наделен прямохождением, самосознанием, речью, способностью приобретать социальные навыки, иметь не только биологические, но и духовные потребности.

С одной стороны люди, как и животные, обладают инстинктами, но с другой — разительно отличаются от остальных представителей животного мира. В самом определении понятия «человек» обществознание закладывает информацию о биологической и социальной сущности Homo Sapiens. Социальный компонент как раз и является главным отличием человека от животных.

Животное	Человек
1) Все действия обусловлены в основном инстинктами, влияние которых непреодолимо.	1) Наряду с инстинктами деятельность регулируется с помощью мышления, самосознания. Есть способность преодолевать свои инстинкты.
2) Для выживания адаптируется к окружающей среде и меняет образ жизни только при изменении внешних условий.	2) Может преобразовывать среду, сознательно менять образ жизни, создавать материальные и другие ценности.
3) Отдельные виды могут использовать подручные средства для достижения своих целей, но и они не способны создать полноценные орудия труда.	3) Может создавать широкий спектр орудий труда. Способен не только к физической, но и к творческой, интеллектуальной работе.
4) Существование и взаимодействие с другими представителями вида определяется биологической сущностью.	4) Помимо биологической, есть социальная сущность и духовные потребности.

Практикующий детский психолог Екатерина Мурашова

Бесплатный курс для современных мам и пап от Екатерины Мурашовой. Запишитесь и участвуйте в розыгрыше 8 уроков

Индивид и личность

С позиции обществознания индивид — это отдельный представитель человеческого рода со всеми присущими ему особенностями. Данное слово было образовано от латинского individuum, что значит «неделимый». Обычно им обозначают человека как биологическое существо, без указания на то, насколько реализована его социальная сущность.

Поясним на примере. Наверняка все слышали о так называемых «детях-маугли», которые ввиду трагических обстоятельств провели первые годы жизни в кругу животных или в социальной изоляции без общения с людьми. Есть несколько документально зафиксированных случаев, в частности, индийские девочки Камала и Амала, выросшие с волками, итальянский мальчик Роно и т. д. В отличие от сказочного Маугли, героя произведения Р. Киплинга, после возвращения в цивилизацию эти дети так и не научились говорить, полноценно взаимодействовать с другими людьми и даже есть привычную нам человеческую пищу.

Можно ли назвать их индивидами? Да, можно. Но личность этих детей осталась неразвитой. Другим примером, позволяющим увидеть разницу между понятиями «индивид» и «личность», могут стать люди с глубокой умственной отсталостью или с тяжелыми психическими заболеваниями. Их личность остается несформированной или постепенно разрушается, но при этом они, безусловно, являются индивидами.

В обществознании личность — это комплекс социально значимых качеств и навыков, которые позволяют человеку эффективно взаимодействовать с другими людьми, заниматься творчеством, создавать материальные и духовные ценности. Это своего рода надстройка психики, которая развивается в процессе социализации (игры, обучения, труда).

Как несложно заметить, определение личности, принятое в обществознании, говорит о том, что ею нельзя стать с рождения. Она имеет отношение к социальной сущности человека, к освоению социальных ролей, общественных норм, правил поведения и т. д.

Огромную роль в этом процессе играют конкретные исторические обстоятельства жизни (социальные нормы нашего времени и, скажем, XIV века существенно различаются). Также на становление личности влияет культурная среда со всеми ее национальными, религиозными и другими особенностями. Все эти факторы в итоге и превращают индивида в личность.

Важно!

Понимание социальных норм не означает их выполнение. Если человек сознательно нарушает общественные правила (как это делают, к примеру, хулиганы или преступники), он не перестает быть личностью. Это понятие не подразумевает этической оценки поступков.

Итак, повторим еще раз, чем биологическая составляющая, которая входит в понятие «индивид», отличается от социальной.

Биологическая сущность человека	Социальная сущность человека
Проявляется в его анатомии, физиологии, особенностях кровеносной, мышечной и нервной системы, присущих всему человеческому роду.	Развивается в процессе социализации, в ходе общения с другими людьми. Проявляется через способность к созидательному труду, понимание общественных норм и правил, самосознание.

Индивидуальность

В процессе становления личности человек не только усваивает общественные нормы, которые объединяют людей, но и осознает свои отличия от других. Отчасти разница между людьми проявляется уже с рождения — даже младенцы имеют разную внешность и разный темперамент. С годами к этому добавляются различия в знаниях, навыках, мировоззрении и т. д. Это называется индивидуализацией — самоопределением личности, формированием ее уникальных качеств, мировоззрения, нравственных и философских основ.

Индивидуальность, как ее определяет обществознание, — это уникальная психофизиологическая структура человека. Неповторимый комплекс, который складывается из темперамента, характера, интеллекта, мировоззрения, способностей и навыков, внешних черт и т. д.

Этот термин подчеркивает своеобразие каждого индивида, его самобытность. Ведь даже монозиготные близнецы, которые совершенно одинаковы с генетической точки зрения, с годами приобретают разный жизненный опыт, а он влечет за собой все больше различий.

Поможем закрепить новый материал на курсах по обществознанию в онлайн-школе Skysmart.

Учёба без слёз (бесплатный гайд для родителей)

Пошаговый гайд от Екатерины Мурашовой о том, как перестать делать уроки за ребёнка и выстроить здоровые отношения с учёбой.

Сильная личность

На протяжении жизни человек может попадать в экстремальные ситуации, которые становятся проверкой того, насколько силен его внутренний стержень — индивидуальность и личность. Насколько укоренились и стали частью «Я» его убеждения, принципы, мировоззрение и т. д.

Австрийские психиатры Бруно Беттельгейм и Виктор Франкл, попавшие в концлагеря во время Второй мировой войны, писали, что от сохранения индивидуальности иногда зависит сама жизнь человека. Условия концлагерей приводили не только к физическому истощению, но и к разрушению личности — целью фашистов было опустить заключенных до уровня индивида, занятого лишь биологическими потребностями. На практике такой индивид хотя и становился «идеальным» послушным заключенным, но быстро терял волю к жизни, память, способности и даже инстинкт самосохранения.

Франклу и Беттельгейму, по их собственному признанию, помогло выжить только стремление сохранить свою индивидуальность —продолжать умственную работу, ставить перед собой жизненные цели, даже если их реализация была на тот момент маловероятной. Так, Беттельгейм, лишенный возможности писать, сочинял книгу в уме, а Франкл вместе с группой врачей организовал тайную службу психологической помощи другим заключенным. Сильную личность как высшую ступень развития характеризует умение преодолевать жизненные обстоятельства, поставив духовные ценности не только выше материальных, но и выше биологических потребностей.

Итак, мы разобрались, что такое личность в обществознании и чем этот термин отличается от таких понятий, как «индивид» и «человек». Помимо теоретического материала предлагаем небольшой тест.

Вопросы для самопроверки

Человека как субъект общественных отношений характеризует следующий термин:
а) индивид,
б) индивидуальность,
в) личность.
Человека от животных отличает:
а) взаимодействие с другими представителями вида,
б) способность преодолевать инстинкты,
в) способность использовать подручные средства как орудия труда.
На формирование личности влияет:
а) воспитание в семье,
б) культурная среда,
в) исторические условия,
г) все перечисленное.
Какие из перечисленных черт и качеств относятся к понятию «индивидуальность»:
а) необычный цвет волос,
б) высокий интеллект,
в) творческие способности,
г) все перечисленное.
Что характеризует человека как личность?
а) характер и темперамент,
б) принадлежность к Homo Sapiens,
в) черты, проявляющиеся во взаимодействии с другими людьми.

Эмоциональный интеллект: что это такое и как его развить

В повседневной жизни мы часто используем слово «интеллект», что ассоциируется с умом, логикой, сообразительностью. Считается, что высокий интеллект, тот самый IQ, помогает человеку решать жизненные задачи, хорошо учиться и всё успевать.

Но это не единственный «интеллект», которым обладает человек и который влияет на его действия. Существует также чувственная составляющая, так называемый «эмоциональный интеллект». Что это такое, зачем он нужен и как его можно развить, рассказываем в этой статье.

Помните сериал «Теория Большого Взрыва»? В нём компания главных героев — учёных, типичных умников-ботаников — знакомится с девушкой Пенни. Пенни не имеет учёных степеней и работает официанткой в кафе, мечтая стать актрисой.

Несмотря на то, что учёным их высокий интеллект позволил добиться успехов в науке, они кое-в-чём уступали обаятельной Пенни. Она с лёгкостью заводила новых друзей, с кем угодно могла найти общий язык, знала, как разрулить сложные ситуации в отношениях, не стеснялась своих эмоций и хорошо понимала чужие. В то же время, главный герой сериала Шелдон, будучи гениальным учёным, совершенно не разбирался в людях и постоянно попадал в неловкие ситуации: то с начальником поругается, то обидит кого-то из друзей, то сам примет близко к сердцу глупую шутку. Вокруг этого и строится комическая составляющая сериала.

Создатели шоу очень точно подметили некоторые закономерности в общении между людьми. Многие узнавали себя в персонажах, поэтому сериал и стал так популярен. Но эти закономерности подмечались не только сценаристами. Ещё раньше их стали изучать психологи.

В начале XX века исследователи Альфред Бине и Теодор Симон разработали теорию, в рамках которой стали изучать уровень интеллекта — IQ. Показатели IQ действительно частично предсказывали успех в работе и учёбе. Но быстро стало понятно, что одного такого теста недостаточно. Тогда учёные стали искать, чем дополнить привычное измерение интеллекта. Появилась идея об EQ — эмоциональном интеллекте.

Существует несколько определений того, что стоит включать в понятие «эмоциональный интеллект». Но все они сходятся в одном.

Эмоциональный интеллект — это способность понимать, контролировать, опознавать свои и чужие эмоции и намерения. Это способность к самоконтролю и контролю чужих эмоций. В общем смысле — это умение осознанно использовать эмоции при решении жизненных задач и управлять ими.

Составляющие EQ можно определить так:

Понимание своих эмоций
Понимание чужих эмоций
Контроль выражения эмоций (экспрессии)
Контроль над чужими эмоциями

В тестах на эмоциональный интеллект обычно предлагают утверждения и просят отметить степень согласия с ними. Например, «я хорошо понимаю, почему злюсь» (это понимание своих эмоций), «если нужно, я могу разозлить другого человека» (это контроль чужих эмоций). Показатели по разным шкалам могут отличаться.

Например, у меня, автора статьи, хорошо развито понимание своих эмоций, но в чужих я разбираюсь чуть хуже. Это значит, что я склонна к рефлексии, но могу иногда игнорировать чужое состояние. Подобным образом можно анализировать свои результаты, если пройти тест.

Самая очевидная рекомендация, если вы чувствуете, что у вас есть проблемы в общении, в понимании других и себя — обратиться к психотерапевту. Его задача как раз состоит в том, чтобы разобраться с чувствами клиента и научить его разбираться с ними самому. Многие люди, прошедшие психотерапию, говорят, что начинают «психологично» мыслить. Задают самим себе важные вопросы, анализируют эмоции, отслеживают свои и чужие реакции.

Другая, более неожиданная рекомендация — записаться на актёрские курсы. Да-да, ведь актёров тоже учат работать с эмоциями и их выражением! Так можно получить обратную связь о том, как вас видят другие, «приручить» свою мимику и движения тела, чтобы они передавали именно то, что вы хотите. А ещё научиться вживаться в разные настроения.

Однако психотерапия и театральные кружки доступны не всем. Есть несколько вариантов, как развить эмоциональный интеллект без специального обучения.

1️⃣ Вести дневник самонаблюдений. Так вы сможете отслеживать свои эмоции, а потом мысленно к ним возвращаться и анализировать.

2️⃣ Наблюдать за другими людьми. Банально, но работает! Это первое, чему учат психологов в вузах. Обращайте внимание, как другие общаются, реагируют на вас, что их радует, на что они обижаются. Вы начнёте замечать тонкие нюансы в поведении.

3️⃣ Вставать на позицию другого человека. Если, например, кто-то вас раздражает или вы не понимаете его мотивацию — попробуйте представить, как это выглядит его глазами. Возможно, придётся учесть отдельные факты из его жизни, участие в ситуации других людей, особенности их мировоззрения. Это может показаться сложным, но чем чаще вы проводите такой анализ, тем гибче становится мышление. А ещё копятся примеры из жизни и опыт.

4️⃣ Задавать самому(ой) себе вопросы про чувства.

Если что-то вас расстраивает — то почему? А что радует? А как доставить себе эту радость?
Если вы злитесь — то на что?
Если вам кто-то или что-то не нравится, но вы не можете понять, чем — подумайте, в какие моменты он вас особенно раздражает? Что за мысли, ассоциации в этот момент приходят в голову?
Что нравится вашим друзьям? В какие моменты вы видели их особенно счастливыми, увлечёнными или, наоборот, расстроенными? Чем вы отличаетесь от них в этом, чем похожи?

Не расстраивайтесь, если у вас не получается хорошо распознавать эмоции. Этому можно научиться, стоит только начать обращать внимание. Постарайтесь проговаривать ответы на вопросы про себя, не бросать их с мыслью «ну тут понятно» или «да кто их знает». Может, вы ошибетесь в своей интерпретации, но ошибку потом можно исправить.

5️⃣ Задавать вопросы другим людям. Да, почему бы нет? Не гадайте, чем расстроен близкий человек, чем его можно порадовать, как поддержать, а чего ему лучше не говорить. Лучше спросите! Возможно, если вы не привыкли задавать прямые вопросы, собеседник поначалу смутится. Но, поверьте, нет ничего стыдного или глупого в том, что вы не прочитали чужие мысли. Эмоциональный интеллект строится на опыте, не только на интуиции.

6️⃣ Совет для любителей экспериментов: попробуйте сознательно поменять свое поведение. Подойдите с вопросом к незнакомцу. Проведите день в молчании, если вы общительны, и наоборот, попробуйте втянуть окружающих на диалог, если обычно молчите. Посмотрите на реакцию, прислушайтесь к своим ощущениям. Может, «чужая» линия поведения окажется не такой дискомфортной, и вы узнаете что-то новое о себе. А если не понравится, всегда можно вернуться к привычному амплуа.

Список можно продолжать. Любые советы по развитию эмоционального интеллекта будут направлены на наблюдение за собой и другими, анализ эмоциональных ситуаций.

Подумайте, как было бы комфортно вам. Может, вы хотите написать книгу или фанфик и будете думать над диалогами персонажей и их чувствами? Или хотите запустить блог и готовы посмотреть, как будет реагировать аудитория на разные стили подачи контента? Дерзайте 🚀

Дэниел Гоулман «Эмоциональный интеллект. Почему он может значить больше, чем IQ» — классика по данной теме, книга американского психолога Д.Гоулмана, в которой максимально подробно раскрывается понятие эмоционального интеллекта.
Дэниел Гоулман «Эмоциональный интеллект в работе» — продолжение предыдущей книги автора, содержащее практические советы о том, как использовать эмоциональный интеллект для профессиональной реализации.
Леонид Кроль «Эмоциональный интеллект лидера» — книга об эмоциональном интеллекте в бизнесе, грамотной коммуникации с коллегами, управлении мотивацией и развитии харизмы.
Сергей Шабанов, Алена Алешина «Эмоциональный интеллект. Российская практика» — рекомендации по развитию эмоционального интеллекта, написанные с опорой на психические особенности российской аудитории.
Роджер Фишер, Даниэль Шапиро «Эмоциональный интеллект в переговорах» — о том, как использовать даже негативные эмоции для результативного ведения диалога.
Джилл Хэссон «Развитие эмоционального интеллекта. Подсказки, советы, техники» — небольшая книга с практиками по распознаванию и правильному проживанию эмоций.

В современном мире высокий уровень эмоционального интеллекта можно связать с тем, что называют soft skills. Это набор навыков, позволяющих повысить свою эффективность как работника. Сюда входят умение вести диалог, дипломатичность, интерес к потребностям других людей, умение находить компромиссы и решать конфликты. Во многих коллективах эти способности ценятся не меньше, чем знания и образование! Так что развитие эмоционального интеллекта пойдёт на пользу любому.

А какой у вас уровень эмоционального интеллекта?

Умею читать мысли!
Верю в себя и свои способности, интеллект — только одна из них!
У меня высокий IQ, так что с эмоциями тоже разберусь

Poll Options are limited because JavaScript is disabled in your browser.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter. Мы обязательно поправим!

ИИ и социальные науки говорили больше. Теперь они разошлись.

ИИ и социальные науки раньше говорили больше. Теперь они разошлись.

Социальное воздействие инноваций 1 июля 2019 г.

Исследования показывают, что разрыв между этими дисциплинами увеличивается, что может затруднить решение социальных и этических проблем.

На основании исследования

Морган Р. Франк

Дашун Ван

Мануэль Себриан

Ияд Рахван

Майкл Мейер

На основе исследования

Моргана Р. Франка

Дашуна Вана

Мануэля Себриана

Ияда Рахвана

Исследователи искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения для решения таких разнообразных задач, как вождение автомобиля, диагностика заболеваний и проверка кандидатов на работу. . Эти приложения поднимают ряд сложных новых социальных и этических проблем.

Добавьте Insight
в свой почтовый ящик.

Итак, в свете этих событий, как социологи должны иначе думать о людях, экономике и обществе? И как инженеры, пишущие эти алгоритмы, должны справляться с социальными и этическими дилеммами, которые ставят их творения?

«Это те вопросы, на которые нельзя ответить, используя только технические решения, — говорит Дашун Ван, доцент кафедры менеджмента и организаций в Kellogg. «Это принципиально междисциплинарные вопросы».

Действительно, экономисты, пытающиеся предсказать, как автоматизация повлияет на рынок труда, должны понимать, для каких навыков лучше всего подходят машины. В то же время инженеры, разрабатывающие программное обеспечение для диагностики опухолей, возможно, захотят узнать, что философы говорят о моральных головоломках, которые ставит их технология. Кодировщикам и психологам придется работать вместе, чтобы алгоритмы подбора программного обеспечения не усиливали человеческие предубеждения.

Некоторым исследователям удалось преодолеть ведомственные барьеры. Например, в новаторском исследовании, проведенном в прошлом году, было изучено, как миллионы людей по всему миру будут принимать трудные решения, с которыми сталкиваются автономные транспортные средства (например, имея выбор между убийством пешехода или пассажира, чью жизнь они предпочли бы?). Исследователи стремятся использовать эту работу, чтобы гарантировать, что новые технологии отражают универсальные ценности.

Тем не менее, новая статья Вана и его сотрудников показывает, что связь между ИИ и социальными науками (и другими областями) со временем ослабла.

Исследователи проанализировали статьи, опубликованные за несколько десятилетий в области ИИ, а также в области социальных, гуманитарных, естественных, инженерных и медицинских наук. Они обнаружили, что все больше и больше ученых-компьютерщиков сталкиваются с социальными вопросами самостоятельно, не полагаясь глубоко на идеи ученых, которые их изучают. В то же время ученые в области социальных, физических и гуманитарных наук, похоже, также теряют связь с быстрым прогрессом в области ИИ.

В совокупности результаты говорят о новой потребности исследователей в сотрудничестве между дисциплинами, говорит Ван.

«Когда ИИ становится все более и более актуальным для любого уголка общества, он становится все более и более изолированным», — говорит Ван. «Нам действительно нужно закрыть этот пробел».

Искусственный интеллект в обществе поднимает новые проблемы

На протяжении столетий люди боролись с социальными и философскими последствиями технологий, отмечает Ван. Возьмем, к примеру, роман «Франкенштейн» 1823 года. «ИИ родился из такого увлечения, — говорит он. «Это имело очень глубокие корни в социальных науках».

В последнее время исследователи искусственного интеллекта начали сталкиваться с реальными трудностями, которые создает эта технология.

Рассмотрим, например, когда Amazon попыталась разработать инструменты машинного обучения для оценки кандидатов на работу. Поскольку программное обеспечение использовало данные о прошлых соискателях, чтобы предсказать, какие люди лучше всего подходят для компании, возникла вопиющая проблема: поскольку многие предыдущие соискатели были мужчинами, программа наказывала кандидатов, чье резюме содержало слово «женщины» или перечисляло определенные женские качества. колледжи как alma mater.

Везде, где предвзятость уже существует, ИИ «просто усилит эту предвзятость», — говорит Ван. (С тех пор программа Amazon была прекращена).

Ван хотел узнать, как часто исследователи ИИ занимаются такими дисциплинами, как психология, философия, экономика и политология, что может помочь им решить эти неизбежные этические и социальные проблемы. Одним из показателей этого участия является то, ссылаются ли исследователи ИИ на другие дисциплины в своих научных статьях. Для расследования Ван сотрудничал с Морганом Франком, Мануэлем Себрианом и Иядом Рахваном из Массачусетского технологического института.

Команда воспользовалась недавно доступным набором данных от Microsoft Academic Graph (MAG), который индексирует научные статьи. Данные включали в себя цитаты из традиционных журналов, а также материалы конференций, которые являются основным местом сбора результатов ИИ. И он фиксирует отношения цитирования между статьями, то есть всякий раз, когда одно исследование ссылается на другое.

The AI Clique

Ван и его сотрудники изучили данные MAG с 1950 по 2018 год. Они обнаружили, что количество публикаций по ИИ и связанным с ним подобластям (таким как компьютерное зрение и обработка естественного языка) за это время выросло в геометрической прогрессии, с сотен до десятки тысяч статей в год. Эти области в настоящее время доминируют в исследованиях в области компьютерных наук.

Чтобы количественно оценить взаимодействие между ИИ и другими дисциплинами, команда разработала показатель, который фиксирует, как часто статьи в одной области цитируют другую область, контролируя общее количество статей, опубликованных во второй области.

Во-первых, команда изучила, как статьи об искусственном интеллекте цитируют другие академические области. Они обнаружили, что в 1960-х годах исследователи ИИ цитировали статьи по психологии более чем в пять раз чаще, чем можно было бы ожидать, если бы они вместо этого выбирали статьи для произвольного цитирования. Однако сегодня они цитируют статьи по психологии вдвое реже.

Точно так же резко сократилось количество ссылок на философию, экономику и искусство. Неудивительно, что сегодняшние статьи об ИИ чаще всего цитируют информатику и математику.

Затем исследователи рассмотрели обратную проблему: как часто другие дисциплины цитировали статьи об ИИ, учитывая ежегодно растущее число публикаций об ИИ? Здесь они обнаружили, что такие области, как психология, философия, бизнес, политология, социология и экономика, стали менее склонны привлекать исследования ИИ. Например, психологи в 1960-е годы цитировали статьи об искусственном интеллекте примерно в четыре раза чаще, чем можно было бы ожидать случайно. Однако сегодня они цитируют ИИ реже, чем если бы выбирали статьи для цитирования совершенно случайным образом.

Общий вывод: «ИИ становится все более и более групповым», — говорит Ван.

Одно из возможных объяснений заключается в том, что социологам просто стало труднее идти в ногу с быстрым прогрессом во все более сложных исследованиях ИИ.

Кроме того, всплеск интереса к ИИ, как это ни парадоксально, может помочь объяснить его изоляцию. По словам соавтора Ванга Моргана Франка, некоторые конференции по искусственному интеллекту настолько востребованы, что социологам может быть трудно попасть на них. В сообщении в блоге Фрэнк отметил, что на одно популярное собрание «все места для регистрации были распроданы менее чем за 15 минут, что затруднило посещение для активных исследователей ИИ, не говоря уже о заинтересованных ученых из других областей».

Кто занимается исследованиями ИИ?

Другим фактором является изменение того, кто сегодня доминирует в исследованиях ИИ.

Исследователи изучили, какие учреждения публиковали наиболее «центральные» статьи об ИИ — те статьи, которые чаще всего цитировались другими высокоцитируемыми статьями.

В то время как такие школы, как Массачусетский технологический институт, Стэнфорд и Карнеги-Меллон, когда-то служили центральными центрами исследований ИИ, исследователи обнаружили, что сегодня эти статьи все чаще исходят от частных компаний, таких как Google и Microsoft.

Это может быть потому, что у этих фирм есть ресурсы для приобретения дорогостоящей инфраструктуры. «Это недешевый вид спорта, — говорит Ван. «Вам нужен целый стек графических процессоров, вычислительной мощности и хранилища».

«Это работает в обе стороны. ИИ должен уделять больше внимания общественным наукам. Социологи должны уделять больше внимания ИИ».

Это может помочь объяснить растущий разрыв между ИИ и социальными науками. В своем исследовании Ван и его коллеги обнаружили, что исследователи в области социологии, философии, политологии, бизнеса и экономики реже цитируют публикации, выпущенные компаниями, чем публикации из научных кругов. Таким образом, концентрация исследований ИИ в частном секторе может способствовать ослаблению отношений с социальными науками.

И как только они получают преимущество, крупные компании с большей вероятностью продолжат проводить непропорционально большую долю исследований — «феномен богатых становится богаче», — говорит Ван. Отраслевые группы разрабатывают более совершенные системы, привлекают больше пользователей и генерируют больше данных, которые затем можно использовать для обучения своих систем, чтобы они стали еще более точными. «Это самоусиливающийся механизм».

Преодоление разрыва между искусственным интеллектом

Несмотря на быстрое развитие искусственного интеллекта, Ван опасается, что новые технологии не смогут полностью раскрыть свой потенциал, если они не будут лучше включать идеи из социальных наук и других областей.

Чтобы восполнить этот пробел, Ван рекомендует университетам поощрять сотрудничество между ИИ и другими отделами. Например, Северо-Западный университет запустил программу под названием CS+X, которая объединяет ученых-компьютерщиков с исследователями в таких областях, как медицина, журналистика, юриспруденция и экономика.

Некоторые существующие исследования намекают на то, как разработчики ИИ могут эффективно интегрировать результаты из других областей. Например, исследование, посвященное тому, как беспилотные автомобили могут лучше отражать человеческую мораль (в соавторстве с коллегой Ванга Иядом Рахваном, исследователем искусственного интеллекта), основывалось на исследованиях в области психологии, моральной философии, экономики и даже научной фантастики.

Однако факт остается фактом: такие обширные библиографии относительно редки.

И точно так же, как специалистам по информатике необходимо консультироваться с экспертами за пределами своей дисциплины, говорит Ван, социологи больше не могут позволить себе игнорировать разработки в области ИИ. Он утверждает, что по мере того, как машины меняют то, как мы работаем, думаем и принимаем решения, становится все более важным, чтобы экономисты, философы и психологи были в курсе последних достижений в области компьютерных наук, и наоборот.

«Это работает в обе стороны», — говорит Ван. «ИИ должен уделять больше внимания общественным наукам. Социологи должны уделять больше внимания ИИ».

Избранный факультет

Дашун Ван

Профессор менеджмента и организаций; Профессор промышленной инженерии и управленческих наук (предоставлено)

О писателе

Роберта Квок — независимый научный писатель из Сиэтла.

Об исследовании

Фрэнк, Морган Р., Дашун Ван, Мануэль Себриан и Ияд Рахван. 2019. «Эволюция графиков цитирования в исследованиях искусственного интеллекта. Природный машинный интеллект 1: 79–85.

Рекомендовано для вас

Самые популярные

Демократии могут не пережить диктатуры, но они лучше адаптируются.

Сложные проблемы требуют новых решений. Вот что нужно, чтобы выйти за рамки постепенных настроек.

Самые популярные подкасты

Коллеги могут свести нас с ума. Вот как справляться с трудными ситуациями.

Plus: четыре вопроса, которые следует рассмотреть, прежде чем стать предпринимателем, оказывающим социальное воздействие.

Найти и воспитать высокоэффективных сотрудников непросто, но это окупается.

Автор песен с Бродвея и профессор маркетинга обсуждают связь между нашими любимыми мелодиями и тем, какие чувства они у нас вызывают.

Подробнее об инновациях

close-thin

Добавьте Insight
в свой почтовый ящик.

Мы будем присылать вам одно электронное письмо в неделю с контентом, который вы действительно хотите прочитать, подготовленным командой Insight.

Зачем ИИ нужны социальные науки | Факультет искусств

Быстрый рост технологий искусственного интеллекта привел к возникновению этических вопросов, с которыми сейчас сталкивается общество. Хотя о существовании умных машин и роботов-гуманоидов мечтали десятилетиями, мы видим, что то, что когда-то было чисто научной фантастикой, становится реальностью. Ученые-компьютерщики и инженеры по данным внедряют инновации в области искусственного интеллекта, которые вскоре превзойдут возможности человека по принятию решений. Чтобы было ясно, искусственный интеллект в широком смысле относится к системам, которые могут выполнять функции или задачи, для которых в прошлом требовался человеческий интеллект. По мере расширения технологий ИИ будет расти и их влияние на целый ряд видов человеческой деятельности.

В нашем технологическом мире многие технологии искусственного интеллекта с готовностью входят в нашу жизнь. Существует спешка, чтобы не отставать от новейших смартфонов, приложений, устройств для помощи по дому и т. д. Такие компании, как Facebook, Alphabet (т. е. холдинговая компания Google), Amazon и Apple, продолжают занимать лидирующие позиции на фондовом рынке США. явный признак аппетита нашего общества к технологиям.

В нашем стремлении получить последнюю версию Alexa или Google Home мы забываем о разрыве между тем, сколько мы знаем о технологиях на основе ИИ, и частотой, с которой мы их внедряем и используем. Алгоритмы, лежащие в основе этих устройств, могут извлекать данные о самых интимных аспектах нашей повседневной жизни, но мы по-прежнему не знаем, как эта информация используется. Помимо личного использования, многие технологии на основе ИИ теперь интегрированы в государственный сектор, правоохранительные органы, банковские и медицинские услуги. Несмотря на неясность, окружающую работу ИИ, он стал отвечать за определение кредитных рейтингов, информирование о решениях об освобождении под залог и постановку медицинских диагнозов.

Ученые-социологи и гуманитарии сейчас начинают размышлять о потенциальном воздействии такого технологического развития, и профессор философии Макгилла Эран Тал — один из них. Хотя нас должен беспокоить ИИ, это не отменяет способности ИИ приносить огромное общественное благо. Как отметил профессор Таль, «искусственный интеллект может принести различные преимущества для нашего здоровья, безопасности и общего благополучия». Технологии искусственного интеллекта уже приобрели способность выявлять ранние признаки рака, помогать в оказании помощи при стихийных бедствиях и предлагать помощь людям с нарушениями речи и слуха посредством чтения по губам. Однако эти технологии, если не осуществлять тщательный контроль, также могут негативно сказаться на определенных группах населения.

Профессор Таль утверждает, что этические вопросы возникают, когда алгоритмы на основе ИИ используются для информирования важных решений, таких как план лечения человека или вынесение ему уголовного приговора. Ученые-компьютерщики утверждают, что ИИ может предоставлять более сложные и точные знания, чем люди. Способность технологий ИИ обрабатывать информацию быстрее, чем люди, также приводит к более экономичному распределению ресурсов. Это основано на предположении, что машины нейтральны и менее подвержены ошибкам, чем их коллеги-люди. В то время как ИИ может облегчить получение и интерпретацию больших объемов информации, данные, на основе которых разрабатываются алгоритмы, могут быть окрашены человеческими предубеждениями, что может привести к проблематичным с этической точки зрения результатам.

Как подробно описал профессор Тал, машинное смещение может проявляться автоматически. Например, алгоритм, который собирает данные, чтобы помочь судье решить, имеет ли обвиняемый право на освобождение под залог, может воспроизводить человеческие предубеждения. У чернокожего обвиняемого из-за системного расового неравенства в Соединенных Штатах больше шансов получить отказ в просьбе об освобождении под залог, чем у белого обвиняемого с аналогичной криминальной историей. Сама по себе раса как переменная напрямую не принимается во внимание, но косвенные переменные, которые могут отражать расовое происхождение человека, такие как район проживания, статус занятости, происхождение и социально-экономическое положение, учитываются. Это может позволить расовому неравенству проникнуть в системы машинного обучения и создать петли обратной связи.

Как описал профессор Тал, «в системах машинного обучения существует встроенная тенденция увековечивать предвзятость, если сам набор данных предвзят». Для профессора Таля это вызывает вопросы не только о справедливости, но и о подотчетности и прозрачности, особенно в случаях ложноотрицательных результатов. Проблема заключается в том, чтобы решить, кого привлечь к ответственности, если сами разработчики ИИ не могут точно определить, где машина пошла не так. Можно себе представить катастрофические последствия получения ошибочного медицинского диагноза, основанного на алгоритме на базе искусственного интеллекта. Профессор Таль добавляет, что «технические сложности, такие как определение частоты ошибок для алгоритмов, переплетаются с этическими сложностями». И социологи, и специалисты по этике должны будут сыграть свою роль в поиске и разработке решений для машинной предвзятости и ошибок. Им также необходимо будет принять участие в более широком обсуждении эпистемологических и этических ценностей в разработке алгоритмов.

Преувеличение достоинств машин над человеческими способностями — знакомая тенденция в истории человечества. Как философ науки профессор Таль предостерегает от наивного доверия машинам. Он отмечает, что «историки играют важную роль в напоминании нам об этой тенденции рассматривать новые научные разработки как объективные». Профессор Таль приводит пример фотографии, которая в конце 19 и начале 20 веков рассматривалась некоторыми учеными как многообещающая механическая объективность и свобода от личных суждений. Однако фотографии чувствительны к выбору кадрирования, освещения и перспективы. Чтение их требует интерпретации и экспертной оценки. Как указывает профессор Таль, «все новые технологические разработки следует рассматривать в их историческом контексте».

По мнению профессора Таля, существует четкая аналогия между ИИ и измерительными приборами: «Системы ИИ, анализируя данные для оценки и ранжирования отдельных лиц, по существу выполняют функции измерения». Но в отличие от других научных процедур, мы полагаемся на системы машинного обучения, чтобы делать прогнозы, не всегда имея четкое обоснование того, что тенденции можно экстраполировать за пределы обучающего набора данных. Это отсутствие теоретического обоснования результатов, полученных системами ИИ, может поставить под угрозу их надежность и вызвать этические проблемы. В случаях, когда ИИ используется для выявления определенных заболеваний, ответы, измеряемые машинными системами, могут влиять на то, получают ли люди лечение.

Профессор Таль приводит пример фибромиалгии, хронического болевого синдрома, для которого не существует клинически установленных биомаркеров и процедура диагностики которого во многом основывается на показаниях пациента. Ученые-компьютерщики, анализируя данные о нейронной сигнатуре человека, пытаются разработать систему искусственного интеллекта для диагностики фибромиалгии. Как пояснил профессор Таль, «алгоритмы машинного обучения могут в конечном итоге стать «золотыми стандартами» для диагностики некоторых заболеваний, таких как фибромиалгия, которые трудно диагностировать традиционными способами. Рассмотрим пациента, у которого была бы диагностирована фибромиалгия на основании их самоотчета, но алгоритм дал отрицательный результат. Отдавая последнее слово алгоритму, мы можем навредить людям, которые ранее имели право на лечение, и искусственно ограничить категорию заболевания». Медицинские антропологи, специалисты по этике и социологи могут дать представление о честном и безопасном использовании ИИ, а также о том, какая регулирующая структура должна существовать при использовании результатов, полученных с помощью ИИ.

Чтобы ИИ оказал положительное влияние на общество, потребуются знания социологов из различных областей. Те, кто имеет опыт работы в гуманитарных и социальных науках, могут обнаружить потенциально гнусное использование ИИ, рассмотрев более широкие социальные последствия этих технологий. Такие люди могут быть специально подготовлены для выявления проблем в ИИ, которые усугубляют укоренившиеся предрассудки и подвергают риску уязвимые группы населения. В этих беседах должны участвовать ученые-компьютерщики, но они также должны дополнять свои знания знаниями социологов.

Сделать ИИ позитивной коллективной силой в нашем будущем — непростая задача. Это потребует понимания и сотрудничества со стороны широкого круга участников, а не только тех, кто находится в Силиконовой долине. Социологи должны признать свою способность играть ведущую роль в прокладывании пути. Такие, как профессор Тал, уже разрушают бункеры и размышляют над более широкими этическими соображениями этих новых технологий.

Искусственный интеллект также может привести к искусственной глупости. Как заявил Йошуа Бенжио, эксперт по искусственному интеллекту и научный директор Mila, Института искусственного интеллекта Квебека, «нынешние системы машинного обучения действительно глупы». Бенжио добавляет, что «у них нет понимания того, как устроены некоторые аспекты мира». Социологи и гуманитарии могут помочь помешать разумным машинам принимать безмозглые решения.

Социальные науки и интеллектуальное проектирование

Социальные науки в своем высшем проявлении — это то, как общества понимают себя: почему они объединяются или распадаются; почему одни растут, а другие уменьшаются; почему одни заботятся, а другие ненавидят; как большие структурные силы объясняют кажущиеся особыми факты наших собственных биографий. Он наблюдает, но также и формирует действия, а затем учится на этих действиях.

Начиная с идеи социальной науки как коллективного самопознания, я описываю, как новые подходы к интеллекту всех видов могут помочь оживить его. Я начинаю с данных и вычислительной социальной науки, а затем перехожу к идее социальных исследований и разработок (НИОКР) и экспериментов; новые способы взаимодействия университетов с практикой, включая парки социальных наук, акселераторы, привязанные к социальным целям, методы, основанные на вызовах, и всевозможные социальные лаборатории; прежде чем закончить основным аргументом: описанием того, как социальные науки могут взаимодействовать с развивающейся областью проектирования интеллекта. Это, я надеюсь, правдоподобное, желательное и действительно необходимое направление движения. Я надеюсь, по крайней мере, это вызовет комментарии и аргументы.

1. Развитие социальных наук, основанных на данных и вычислений

Первое течение, пожалуй, наиболее известное: ученые-социологи осваивают новые возможности вычислений на основе данных. Мы все знакомы с необычайным взрывом новых способов наблюдения за социальными явлениями, которые неизбежно изменят то, как мы задаем социальные вопросы и как мы на них отвечаем. Каждый из нас оставляет след, с кем мы разговариваем, что едим и куда ходим. Стало проще, чем когда-либо, опрашивать людей, выявлять закономерности, просматривать веб-страницы, собирать данные с датчиков, интерпретировать настроение по выражению лица. Сейчас проще, чем когда-либо, собирать мнения и эмоции, а также существенные факты — например, с помощью анализа настроений в публичных дебатах по таким вопросам, как Brexit. И организациям проще, чем когда-либо, практиковать социальные науки — будь то инвестиционные организации, анализирующие рыночные модели, отделы кадров, использующие поведенческие науки, или местные власти, использующие этнографию.

Эти инструменты, безусловно, не являются монополией профессиональных социологов. В городах, например, офисы аналитики данных связывают несколько наборов данных, а правительства используют данные для подачи инструментов с использованием ИИ, таких как Predpol или HART, чтобы предсказать, кто, скорее всего, попадет в больницу или окажется в тюрьме. Открытие административных данных окажет большое влияние благодаря новым программам, таким как LEO, которые связывают школьные данные Великобритании с налоговыми отчетами и могут изменить наше понимание социальной мобильности. Когда данные комбинируются по-новому, неизменно возникают удивительные закономерности — например, обнаружение полицией того, что лучшим предиктором домашнего убийства является предыдущая попытка самоубийства (со стороны преступника).

В университетах вычислительная социальная наука имеет несколько более узкое определение, обычно относящееся к использованию социального моделирования, анализу социальных сетей и анализу социальных сетей. Огромные наборы данных собираются по всему, от истории человечества и археологии до создания изображений и литературы, опираясь на давнюю традицию лонгитюдных исследований (от Фрамингемского исследования сердца до Национального исследования развития детей). Крупномасштабные (вычислительные) проекты в области социальных наук включают The Human Project и Social Science One, а очень эффективные сторонники новых инструментов исследования, такие как Мэтью Салганик, теперь охватывают большую аудиторию.

Социальные сети представляют собой особенно плодородную область для исследований, и некоторые крупные компании начинают открывать свои данные для исследователей, например, чтобы понять влияние социальных сетей на выборы. Существуют сильные зонтичные организации, конференции и исследовательские программы, а также признаки того, что грядут большие перемены в подготовке социологов.

Эта революция в области данных, экспериментов и прогнозов, а также распространение инструментов для наблюдения, анализа и прогнозирования влечет за собой всевозможные проблемы, многие из которых этические. Как обеспечить открытость достаточного количества данных; как получить правильные данные, поскольку многие из наиболее важных фактов не фиксируются; как не игнорировать отстающих; как избежать того, чтобы алгоритмы отражали, а затем узаконивали предвзятость прошлых действий.

Но я подозреваю, что самой сложной задачей будет разработка лучших концепций и теорий для осмысления данных. Нам нужны, например, более совершенные теории того, как большие части экономики могут работать без интеллектуальной собственности; теории места и принадлежности; теории, объясняющие сохраняющееся неравенство; теории для объяснения необычных рисков и того, как социальные и экономические системы могут быть подготовлены к событиям раз в столетие или тысячелетию, которые могут происходить чаще.

Некоторые представители естественных наук в 2000-х годах утверждали, что рост данных устранит необходимость в теории. Данные будут автоматически показывать закономерности. Теоретики станут лишними.

Противоположная точка зрения состоит в том, что трудно понять какие-либо данные без некоторых моделей или гипотез, и что интересно, недавний анализ человеческого познания подтверждает, что мы начинаем с моделей, а затем вводим данные, а не наоборот. Как бы я ни приветствовал тот факт, что такие дисциплины, как экономика, снова стали более эмпирическими, крайне важно, чтобы их взаимодействие с данными подпитывало творческое создание новых теорий и гипотез. В противном случае мы можем просто остаться в лучше информированном замешательстве и пороке (который я опишу позже) навсегда оказаться в ловушке обучения по первому циклу.

2. Социальные исследования и разработки и социальные инновации, связанные с социальными науками: обучение через практику

Ключевым моментом социальных инноваций является то, что общественное самопознание часто исходит из практики: взаимодействия действия и анализа, теории и практики , а не отстраненное наблюдение. Все, чего еще не существует (будь то новая модель государства всеобщего благосостояния или новый способ обеспечения ухода за престарелыми), не может быть легко спроектировано на основе устаревших знаний и данных: отсюда и неотъемлемая напряженность между социальным творчеством, с одной стороны, и ортодоксальным подходом. обществознание с другой.

Область социальных инноваций, которая претендует на то, чтобы дать ответы на эту дилемму, значительно расширилась за последние десять или двадцать лет во всем мире как в исследованиях, так и на практике. Социальные инновации в настоящее время поддерживаются многими новыми фондами, предоставляемыми правительствами и фондами, новыми правовыми формами и программами наращивания потенциала, курсами и исследовательскими программами в университетах (ранее я писал о прошлом, настоящем и будущем этой области). Кроме того, теперь он серьезно занимается потенциалом данных (как указано в этом опросе).

Социальные инновации одновременно питаются традиционными социальными науками — например, пониманием влияния дошкольного образования — и бросают им вызов, поскольку часто практика опережает теорию. Это означает, что задача университетов заключалась в осмыслении, критике и анализе того, что работает в реальном мире, а не в следовании моделям традиционных технологических инноваций, когда базовые теории разрабатываются в университетах, а затем линейным образом распространяются на промышленность. .

Ключевым новым направлением социальных инноваций являются социальные исследования и разработки (НИОКР). Идея о том, что НИОКР можно систематически финансировать и организовывать, выкристаллизовалась в конце 19 века. Сегодня от 2 до 4 процентов ВВП в большинстве стран с развитой экономикой расходуется на исследования и разработки, финансируемые государством, фондами или предприятиями и проводимые университетами, государственными лабораториями и корпорациями разного рода. Теперь мы считаем само собой разумеющимся, что систематические исследования и разработки имеют решающее значение для экономического роста и процветания, поэтому они поддерживаются всевозможными субсидиями и налоговыми льготами. Основная идея состоит в том, чтобы провести фундаментальное исследование, а затем, используя экспериментальные научные методы, превратить эти идеи в новые продукты и услуги, которые могут быть полезны в мире, будь то фармацевтические препараты или новые виды самолетов.

Однако идея социальных исследований и разработок гораздо менее распространена, и действительно, большинство спонсоров исследований и разработок во всем мире сосредоточены почти исключительно на оборудовании и использовании знаний из естественных наук, а не из социальных наук.

В разные периоды прошлого века предпринимались попытки применить методы НИОКР к социальным изменениям (в том числе в крупных американских фондах, таких как Форд и Рокфеллер, в 1960-х). В последние годы Канада была в авангарде этого процесса, размышляя над тем, как государственные спонсоры исследований и крупные фонды могли бы финансировать систематические исследовательские эксперименты по таким социальным проблемам, как бездомность, интеграция беженцев или безработица среди молодежи.

Механика выполнения этого не так уж отличается от традиционных исследований и разработок, включающих финансирование на нескольких этапах, начиная от фундаментальных исследований и заканчивая генерацией практических идей, тестированием, экспериментом, сбором доказательств, а затем, надеюсь, масштабированием и распространением моделей, которые работают. Тем не менее, до сих пор нет примеров систематического и масштабного проведения социальных НИОКР, и в большинстве стран эти дебаты еще не начались.

При проведении социальных исследований и разработок возникает множество проблем. Они включают в себя, как организовывать эксперименты, как собирать информацию и обеспечивать ее использование, будь то в государственной политике или в практике таких профессий, как учителя или социальные работники; как справляться с этическими и политическими проблемами экспериментов с участием людей; и как избежать некоторых рисков искажения, таких как игнорирование жизненного опыта.

Nesta имеет некоторый опыт проведения исследований и разработок в новых областях. Наш цифровой фонд исследований и разработок в области искусства был результатом сотрудничества государственного спонсора исследований (AHRC), главного спонсора искусства (Совет по искусству) и Nesta с целью финансирования партнерских отношений между новаторами, университетами и технологическими компаниями для разработки новых применение цифровых технологий, чтобы помочь художественным организациям либо найти новую аудиторию, либо поэкспериментировать с формами искусства.

Мы также продемонстрировали ценность экспериментаторства, гораздо более систематической проверки идей на практике, а не только на бумаге, которая составляет важную часть любых более серьезных подходов к социальным исследованиям и разработкам. Экспериментирование долгое время было нормой в сфере здравоохранения, а теперь стало мейнстримом во многих сферах бизнеса, когда такие компании, как Amazon и Google, проводят AB-тестирование новых услуг всех видов. За последние пять лет правительства во главе с Канадой, Финляндией, ОАЭ и Великобританией стали гораздо чаще использовать экспериментаторство, все они по-разному внедрили более систематические подходы к тестированию новых политик в небольших масштабах, прежде чем они будут реализованы. по всей стране.

Лаборатория инновационного роста Nesta (IGL) является примером того, что может быть возможно в будущем. Он объединяет десятки национальных правительств и фондов, чтобы использовать экспериментальные методы, чтобы выяснить, что действительно работает в стимулировании инноваций и предпринимательства. IGL использует RCT в области, где очень мало известно о том, какие из сотен миллиардов, потраченных на поддержку бизнеса, действительно эффективны, и тем самым подталкивает экономику к тому, чтобы она стала более эмпирической и более самокритичной, а не просто делала выводы из предположений. . Группа Behavioral Insights Team (BIT), совладельцем которой является Nesta, использует аналогичные методы в поведенческой экономике, проводя десятки экспериментов в реальной жизни, чтобы выяснить, какие виды подталкивания на самом деле работают, побуждая людей платить налоги вовремя, модернизировать свои дома или усыновлять более здоровый образ жизни.

Эта новая культура экспериментов повлияла на многие профессии и превратила их в социологов. Этому сдвигу в Великобритании помогает сеть центров What Works (связанных с Alliance for Useful Evidence). Уже существует сеть полицейских, использующих экспериментальные методы — Общество доказательной полиции — для получения полезных знаний. В некоторых странах школьные учителя видят свою роль как в преподавании, так и в исследовательской работе, работая со своими сверстниками, чтобы опробовать варианты учебной программы или методов обучения (и EEF поощряет и финансирует это). Новый центр Children’s Social Care What Works мобилизует тысячи социальных работников для сбора и использования доказательств в том же духе. В Nesta мы призываем сотни благотворительных организаций, которые мы финансируем, разрабатывать свою «теорию изменений» и собирать данные, чтобы понять их влияние, внедряя в повседневное видение Карла Поппера «методы проб и ошибок, изобретения гипотез, которые могут быть проверено практически». Конечно, есть большие области государственной и общественной деятельности, которые остаются нетронутыми этим. Но систематические социальные исследования и разработки больше не являются несбыточной мечтой.

3. Новые институты, связывающие практику и теорию вокруг университета: социальные акселераторы, социальные научные парки и обучение на основе задач

Так как же университеты должны реагировать на этот растущий интерес к обучению на практике и активному эксперименту? Здесь я резюмирую некоторые новые подходы, которые дополняют классическую деятельность университетов другими подходами, генерирующими идеи благодаря взаимодействию с практикой: социальные научные парки, обучение на основе задач, социальные лаборатории и социальные акселераторы.

Парк социальных наук
В 1960-х годах и спустя десятилетия многие университеты создали рядом с собой научные парки, чтобы предоставить дом для дочерних компаний, крупных предприятий и лабораторий. Идея заключалась в том, что научные парки такого рода помогут перевести фундаментальные исследования из университетов в бизнес, и сейчас их буквально тысячи по всему миру. Социальные науки, однако, не желали разрабатывать подобные модели. Одним из недавних исключений является Кардиффский университет, который взял на себя обязательство создать исследовательский парк социальных наук в центре Кардиффа, объединив университет, Y Lab Nesta и Центр государственной политики What Works в Уэльсе. Идея состоит в том, чтобы создать пространство, которое имеет больше смысла в центрах городов, чем на новых площадках, где могут расти акселераторы, лаборатории и социальные предприятия с активным перекрестным опылением практических знаний и академических исследований.

Социальные лаборатории
За последнее десятилетие в правительствах и университетах были созданы сотни новых лабораторий, призванных стать пионерами общественных и социальных инноваций. Сама Nesta содержит несколько, в том числе HealthLab. Мы задокументировали множество форм, которые они принимают — одни используют данные, другие проектируют, третьи — все еще гражданские идеи — и их различное отношение к формальным структурам, и помогли создать многие из них по всему миру. Некоторые из самых интересных расположены на краю университетов, предоставляя пространство для практики, и они также все больше соединяются друг с другом, создавая глобальные сети для быстрого обмена информацией по таким темам, как безработица или транспортное проектирование (задокументировано в ежемесячных LabNotes).

Университеты, основанные на вызовах
Связанная с этим тенденция — рост моделей университетов, основанных на вызовах. Здесь идея состоит в том, чтобы основать работу университета больше на решении проблем, чем на распространении установленных дисциплин. Эти модели мобилизуют студентов и выпускников для работы в командах, обычно междисциплинарных, для решения реальных жизненных проблем, будь то в области науки и техники или в социальной жизни города. В наших различных отчетах по этой теме мы задокументировали множество моделей, используемых во всем мире, от Аалто в Финляндии до Стэнфорда, от Олина до Цинхуа, и показали, как этот метод работы может быть очень мощным в качестве педагогического инструмента, помогающего студентам не только углубить свое понимание основных дисциплин, а также понять, как устроен реальный мир, как сотрудничать и добиваться изменений. С более чем 150 миллионами студентов в университетах по всему миру есть огромные возможности для мобилизации большего числа из них для работы над реальными жизненными проблемами, например, вокруг целей устойчивого развития.

Социальные акселераторы
За последние двадцать или тридцать лет произошло значительное расширение бизнес-акселераторов, некоторые из которых связаны с университетами, а некоторые в городских центрах, обеспечивающие более систематическую поддержку своего рода стартапов. Nesta задокументировала эти ускорители в ряде отчетов, таких как Startup Factory. Мы тщательно проанализировали, что заставляет их работать, а что нет, и благодаря таким проектам, как Startup Europe, мы помогли многим другим странам учиться у первопроходцев в создании экосистем поддержки акселераторов. Более поздней тенденцией стало применение аналогичных моделей для достижения социального воздействия, и снова Неста участвовала как в финансировании этих проектов, так и в их анализе. Bethnal Green Ventures в Лондоне была пионером, и по всему миру разбросано множество социальных акселераторов, которые мы задокументировали в таких отчетах, как Good Incubation. Они поддерживают начинающие социальные предприятия, благотворительные организации или целевые коммерческие предприятия, которые могут достичь разумной финансовой отдачи и социальной цели. Строгость создания жизнеспособного предприятия требует внимания к доказательствам и результатам, и в последние пять лет университеты стали все больше интересоваться размещением таких акселераторов как способ заставить социальные науки работать.

Каждый из этих подходов поощряет участие социальных наук в практической и экспериментальной деятельности; и каждый неизбежно бросает вызов традиционным дисциплинарным границам и валютам.

4. Дизайн интеллекта и роль коллективного разума

Эти новые подходы предлагают новые ответы на более широкий вызов социальных наук: как по-настоящему соответствовать своей роли коллективного самопознания общества, обеспечивая понимание все, от работы до семьи, от войны до счастья.

Я считаю, что лучшие ответы лежат в том, чтобы посмотреть на социальные науки через призму дизайна интеллекта и задаться вопросом, насколько хорошо они управляют различными инструментами и элементами, которые вместе составляют узнаваемо интеллектуальную систему или общество.

Если мы посмотрим на интеллект в любой серьезной крупномасштабной системе или организации, он включает в себя некоторые из следующих элементов, каждый из которых должен иметь жизненно важное значение для самопонимания общества:

Наблюдение и данные, количественные и качественные, относительные и эмпирический
Модели того, как устроен мир, крайне важны для осмысления наблюдений
Анализ закономерностей и динамики, а также предсказание
Память (включая историю и память о том, что работает)
Креативность (включая связь с социальными инновациями)
Суждение и мудрость (в частности, в отношении взаимосвязи между более общими законами и конкретными контекстами)

Любая новая дисциплина или поддисциплина социальных наук, которые изобретаются сегодня, безусловно, нуждается в описании того, как она стремится организовать каждую из этих функций ( Например, в своей книге «Большой разум» я показал, как экономика может быть переосмыслена через призму интеллекта). Различные методы, упомянутые ранее в этой части — от вычислительной социальной науки до экспериментов — подходят как части такого подхода, но теряют большую часть своего влияния, если их рассматривать только как методы поиска проблем, а не начинать с проблем и работать в обратном направлении. найти наиболее подходящие идеи, теории и методы. Дункан Уоттс выдвинул аналогичный аргумент: социальные науки должны больше работать над решениями, чем над теориями.

Однако, к сожалению, большинство дисциплин имеют довольно несбалансированный подход — часто очень сильный в одних частях, таких как наблюдение или память, — и очень слабый в других. Более того, я не знаю ни одного, у которого было бы последовательное описание того, как они должны отражать важнейшее свойство интеллекта в индивидуальном человеческом мозгу, а именно способность связывать эти функции, от наблюдений до суждений и творчества, в идеале в режиме, близком к реальному времени.

Эти слабости станут еще более очевидными, если мы поместим социальные науки в более широкую историю социального обучения. Интеллект на практике также и всегда включает в себя циклы обучения: первый цикл обучения, который встраивает новые данные в существующие модели, парадигмы и рамки; обучение второго цикла, которое генерирует новые концепции и категории; и третий цикл обучения, который развивает новые способы мышления. Вместе они дают хорошее представление о том, как должна выглядеть здоровая социальная наука (вычислительная социальная наука сама по себе является хорошим примером обучения третьего цикла, но только настолько хорошим, насколько хорош второй цикл обучения, на котором она основана). Тем не менее, некоторые дисциплины попадают в ловушку первого цикла, постоянно стремясь вводить новые данные в старые модели, а не создавать новые категории.

Представление о социальных науках как о прикладном интеллекте делает более естественным преодоление дисциплинарных границ, за что многие ратуют. Например, вторя Э. О. Уилсону и другим, Николас Кристакис утверждал, что, наряду с революцией данных и повторным открытием экспериментов, ключевыми радикальными изменениями, влияющими сегодня на социальные науки, являются огромные достижения в биологических науках; в частности, открытия в физиологии, неврологии и генетике (что привело к появлению новых областей, таких как социогеномика и биосоциальная наука). Другие утверждают, что именно способность мыслить системно имеет решающее значение для будущего социальной науки, извлечения уроков из экологии и эволюции или возрождения ее способностей к конструированию и воображению, которые были весьма сильны в XIX веке.века, но в значительной степени вытесненной аналитической ортодоксией в 20-м.

Тем не менее, отдельные социальные науки, как правило, сопротивляются этим вызовам; смотреть внутрь себя; привязаны к определенным методам; защита границ; не беспокоится, когда доминирующие модели явно терпят неудачу; и эпистемологически консервативен.

Коллективный разум

Для социальных наук, в частности, любой интерес к более сознательному дизайну интеллекта быстро приводит к вопросам коллективного разума: как использовать социальный вклад, опираясь на жажду многих людей быть создателями знаний, а не просто пользователи — генерирующие информацию, проводящие эксперименты и делающие выводы. В настоящее время этот переход к массовому использованию знаний наиболее заметен в соседних областях. Цифровые гуманитарные науки мобилизуют многих добровольцев для ввода данных и интерпретации текстов — например, для преобразования древних арабских текстов в машиночитаемые. Еще более поразительным является рост гражданской науки: в январе прошлого года на eBird поступило 1,5 миллиона отчетов; около 1,5 миллиона человек в США следят за реками и озерами, [email protected] насчитывает 5 миллионов добровольцев. В эксперименте Cell Slider, проведенном британским агентством Cancer Research UK по классификации онлайн-изображений раковых опухолей, участвовало большое количество гражданских ученых, что значительно ускорило классификацию данных. А исследование Вашингтонского университета недавно оценило экономическую ценность гражданской науки в более чем 2,5 миллиарда долларов в год (подробнее об этом можно прочитать в этой книге).

Стремление к тому, чтобы люди стали создателями актуальных для них знаний, очень заметно в здравоохранении, где группы пациентов теперь велики, они финансируют свои собственные исследования, собирают данные, например, Генетический альянс, представляющий пациентов с редкими заболеваниями. Но до сих пор в социальных науках этого было гораздо меньше, несмотря на такие традиции, как массовое наблюдение и несмотря на то, что людям во многом легче наблюдать и классифицировать социальные явления, чем физические. Тем не менее, есть очевидные параллели и немалое увлечение социальными фактами, которые могут побудить людей следить за тем, что происходит на улицах; распространенность преступлений или высказываний на почве ненависти; появление новых видов экономической жизни.

Если бы социальная наука могла стать более тесной частью повседневной жизни, то общество само могло бы стать в большей степени лабораторией, и больше граждан могли бы стать социологами на полставки. Здесь мы видим возможное будущее, в котором роль специалиста трансформируется в тренера и партнера, в помощника разумного общества, а не в отдельную касту, видение, которое возродит старые традиции социальных наук, включая убеждение Джона Стюарта Милля. в экспериментальном процессе. Акцент Джона Дьюи на том, как общества учатся и, начиная с XIX в. 60-х, Дональд Кэмпбелл выступает за подлинно экспериментальное общество, «утопию процесса, а не утопическую социальную структуру как таковую… [которая] стремится реализовать рекомендацию Поппера о социальной технологии для поэтапной социальной инженерии…». Мы все знакомы со старой идеей, что лучше научить человека ловить рыбу, чем просто дать ему рыбу. Следствием этой давней традиции является то, что лучше развивать способность общества заниматься социальными науками, а не только давать ему уже упакованные выводы по социальным наукам.

Социологи, использующие коллективный разум

Если социальные науки могут связываться с гражданами таким образом, то они также могут применять концепции коллективного разума и проектирования разума в своей работе. Одним из самых многообещающих достижений последних лет является распространение инструментов для поддержки социологов, позволяющих им действовать в чем-то вроде коллективного разума, многие из которых поддерживаются и задокументированы Sage Ocean. Существуют такие инструменты, как Ureka, чтобы следить за последними исследованиями, а также ResearchGate, Academia.edu и Iris.ai — исследовательские открытия с искусственным интеллектом; есть Benchfly, помогающая исследователям создавать видео; IN-PART для связи исследователей с промышленностью и другими организациями, такими как SciLine; Линкновате; конфер; Вращаться; Колабтри; академические лаборатории; Инновационная биржа Огайо. Существует Ask Wonder, куда вы можете отправить вопросы по электронной почте, и эксперты-исследователи составят для вас список ресурсов; ThinkLab — алгоритм распределяет ресурсы для комментариев и обсуждений исследователями и другими пользователями, чтобы вознаграждать участие в сложных темах; Настоящие ученые — учетная запись в Твиттере, где исследователи и научные журналисты рассказывают о своей жизни и результатах; Разговор с новостями. Наконец, в ближайшие несколько месяцев у Nesta появятся собственные поисковые системы Rhodonite и Clio, которые будут анализировать новые тенденции в области инноваций, технологий и социальных наук в глобальном масштабе.

Краткое заключение

Основной посыл этой статьи заключается в том, что социальные науки чаще должны начинаться с проблем, а не конкретных дисциплинарных подходов; должны поместить свои собственные инструменты в более широкую теорию интеллекта; и должен создать ряд дополнительных методов наряду с классическими методами академии (рецензируемый журнал, лекция и т. д.).

Мне это кажется очевидным направлением движения. Но это противоречит традиции; инерция; и притяжение статуса. Социальные науки могут многое сказать о том, почему системы так часто сопротивляются изменениям. Но они также показывают, как новые поколения со временем разрушают барьеры.

Там, где технологии и интеллект встречаются с социальными науками

Достижения в области науки и техники порождают социальные, этические и политические проблемы. Программы Колледжа гуманитарных и социальных наук учат студентов, как ориентироваться в этих изменчивых водах, поскольку они стремятся сделать мир «умнее» — «и безопаснее» — местом.

В главных заголовках газет по всему миру публикуются статьи о влиянии науки и техники на наш физический, культурный и политический климат. Эти сложные, горячо обсуждаемые вопросы, от ядерной энергии до слежки за мобильными телефонами, имеют множество острых последствий на всех уровнях общества.

По мере того, как наука и техника становятся все более изощренными, мы сталкиваемся с все большей потребностью в людях, которые понимают связанные с ними социальные, политические, экономические, юридические и этические вопросы. «Нам нужны люди, которые понимают огромные технические проблемы и противоречия, с которыми мы сталкиваемся, но также и то, что технические проблемы никогда не бывают просто техническими. Они также имеют важные социальные аспекты», — объясняет Кэтлин Фогель, доцент кафедры политологии и руководитель программы колледжа «Наука, технологии и общество» (STS). Фогель, известный ученый в области биологического оружия, разведки, технологий и безопасности, поступил в колледж осенью 2014 года9. 0003

25-летняя программа STS, реализованная в рамках программы междисциплинарных исследований колледжа, учит студентов думать о том, как наука и технологии формируют общество и наоборот. Фогель считает, что для такого университета, как штат Северная Каролина, который выпускает много инженеров и ученых, очень важно помочь студентам понять более широкую картину работы, которую они выполняют. «Инженеры создают всевозможные технологии, которые имеют социальные последствия. Мы хотим, чтобы они выявляли и осознавали эти проблемы и были готовы реагировать на них», — говорит Фогель.

Подготовка следующей группы экспертов по разведке

Инициатива Школы общественных и международных отношений колледжа посвящена роли социальных наук в национальной безопасности и разведывательной отрасли. Фогель и его коллега-профессор политологии Уильям Боттчер являются соруководителями пятилетнего гранта в размере 1,86 миллиона долларов на запуск Центра академического превосходства разведывательного сообщества (IC-CAE), программы, проводимой Разведывательным управлением Министерства обороны США. Грант, предоставленный совместно с Университетом Северной Каролины в Чапел-Хилл, Университетом Дьюка и Центральным университетом Северной Каролины, предназначен для обучения студентов тому, как оценивать сегодняшние изменяющиеся задачи в области разведки и безопасности, а также для того, чтобы они больше узнали об этих критических, но часто плохо понимаемых, профессия.

«Существует реальная необходимость в учебной программе по изучению разведки, чтобы создать поток студентов, желающих работать в этой отрасли», — говорит Бетчер, эксперт в области внешней политики, национальной безопасности и нераспространения ядерного оружия. «В прошлом у людей, сделавших карьеру в разведывательных службах или организациях, занимающихся нераспространением ядерного оружия, например, были довольно нестандартные пути к занимаемым ими должностям. Они могли начать с технического образования, пойти в армию, занять должность в правительстве штата, а затем, наконец, оказаться где-нибудь, например, в Агентстве национальной безопасности. Важно иметь разнообразную группу квалифицированных людей, готовых взяться за эти рабочие места, которые имеют решающее значение с точки зрения нашей национальной безопасности. Этот грант поможет нам обучить следующую группу экспертов по разведке».

Бетчер ожидает увидеть интерес со стороны студентов, изучающих политологию, историю и связи с общественностью, а также тех, кто имеет опыт работы в области науки и техники. Программа позволит колледжу предлагать курсы по таким темам, как биологическое оружие, разведка, нераспространение ядерного оружия и «шпион против шпиона» — история разведки времен холодной войны.

«Я буду преподавать науку, технологии и международную безопасность, — говорит Фогель, — где мы будем говорить о таких вещах, как вспышка лихорадки Эбола в Западной Африке и о том, как различные чиновники назвали ее проблемой национальной безопасности — — и почему нам нужно беспокоиться внутри страны о том, что что-то происходит в другой стране. Конечно, есть технические аспекты, но есть и более важные факторы, влияющие на то, как что-то подобное становится проблемой безопасности».

Доцент политологии Роберт Рирдон, который провел обширное исследование эффективности санкций, военной силы и дипломатии как политических инструментов предотвращения распространения ядерного оружия, планирует прочитать курс по разведке США и политике национальной безопасности.

«Разведка играет важную роль почти во всех вопросах политики национальной безопасности, включая выявление угроз, анализ намерений и возможностей других государств и негосударственных субъектов, а также идентификацию военных целей во время конфликтов», — объясняет Рирдон. «Поскольку роль интеллекта гораздо заметнее, когда он терпит неудачу, чем когда он достигает успеха, мы склонны принимать ее как должное и недооценивать ее важность. В наших вузах она также недостаточно изучена и преподается. Существует большой неудовлетворенный спрос на подготовку следующего поколения экспертов по разведке, особенно в области анализа разведывательных данных по вопросам на стыке науки и техники, с одной стороны, и политики, с другой. Штат Северная Каролина имеет уникальную возможность помочь заполнить этот пробел».

В дополнение к новым курсам, грант IC-CAE создаст специализацию в области разведывательных исследований в рамках программы магистра международных исследований Школы общественных и международных отношений, а также бакалавриат в области разведывательных исследований в Департаменте политических Наука. Будут доступны средства для организации учебных поездок в такие места, как Национальная лаборатория Ок-Ридж, Центральное разведывательное управление, Агентство национальной безопасности и Пентагон, чтобы дать им возможность пообщаться с людьми в отрасли и узнать больше о карьере в этих областях. .

Подготовка информированных граждан

«Конечно, мы надеемся, что эти курсы и экскурсии помогут студентам задуматься о карьере в сфере разведки и безопасности, но более того, мы хотим создать более информированных граждан», — говорит Фогель. . «Кроме того, всегда будут проблемы, которые мы должны понимать в науке и технике, потому что они являются неотъемлемой частью нашей жизни. Общество должно постоянно решать, как внедрять, внедрять или отвергать технологии, и эти решения часто вызывают горячие споры.

«От гидроразрыва пласта до ядерного оружия и методов репродуктивной медицины, нам нужны умные люди, которые могут решать технические вопросы, а также более широкий круг вопросов, формирующих полемику, и которые могут вмешаться и найти конструктивные способы управления и организации разговора, » она сказала. «Это то, чего мы хотим от наших академических программ, и гранты, такие как IC-CAE, помогают финансировать способы обучения этому».

— Кэролайн Барнхилл

Эта статья впервые была опубликована в журнале Accolades Колледжа гуманитарных и социальных наук.

Очеловечивание искусственного, расширяющегося интеллекта: сопоставление ИИ с социальными науками и социальным сектором | Институт социальной политики

Автор: Кейт Миллер, Дэн Феррис и Дженроуз Фицджеральд

Взаимоотношения между искусственным интеллектом (ИИ), социальными науками и социальным сектором обладают невероятным потенциалом. Легко представить разрыв между чем-то, что по названию является искусственным, и изучением и поддержкой человеческих отношений. Как достижения в области науки о данных, такие как искусственный интеллект, способствуют выполнению задач и достижению общих целей некоммерческих, общественных организаций и государственных учреждений? В то время как потенциал ИИ смягчить предвзятость и улучшить воздействие многих воодушевил, некоторые предостерегают от его способности воспроизводить или усугублять вредные методы. Линни Брамбо из Инженерной школы Маккелви описывает эту динамику так: «[ИИ — это] просто инструмент — такой же красивый и жестокий, как наш собственный разум».

ИИ — это лишь один из ряда методов, позволяющих повысить эффективность работы с данными. Учитывая скорость и масштабы, с которыми могут быть реализованы подходы к науке о данных, для организаций социального сектора крайне важно понять основы справедливой практики и стратегии данных и добиться понимания данных среди людей в организации». организационные возможности, которые информируют инициативу Data Science for Social Impact (DSSI). При поддержке Центра инклюзивного роста Mastercard в партнерстве с Региональным альянсом данных Сент-Луиса и data.org DSSI предназначен для наращивания потенциала и сотрудничества в области справедливых и ориентированных на сообщества методов обработки данных в социальном секторе Сент-Луиса.

ИИ в социальных науках

В целях поддержки общего понимания и взаимосвязи по этим темам DSSI и Институт социальной политики совместно спонсировали недавнюю серию открытых занятий в школе Брауна «ИИ в социальных науках». На пяти мероприятиях эксперты из разных областей изучали стратегическое развертывание ИИ, чтобы сделать более полные выводы из больших наборов данных, а также уделили внимание вопросам справедливости и смягчению потенциального вреда. Темы включали распространенные заблуждения об ИИ, его экономических применениях, потенциальные трудности при использовании ИИ в областях социальных наук, а также социальные и этические последствия этих инструментов. Сериал был организован Рупен Ан, адъюнкт-профессором Школы социальной работы Брауна, к которому присоединились спикеры разных дисциплин, в том числе профессора Сян Хуэй, Деннис Чжан и Либерти Виттерт из бизнес-школы Олин, а также профессор Линни Брамбо из Школы Маккелви. инженерии.

Равноправное использование данных и ИИ

Серия мероприятий подчеркивала, что, несмотря на свой огромный потенциал, ИИ не заменяет человеческого суждения, а также не является нейтральным и свободным от предвзятости. ИИ учится у людей и подвержен многим из тех же предубеждений, что и люди, которые его создают. Как и ко всем инструментам обработки данных, к ИИ нужно подходить со смирением и признавать, что генерируемые им данные могут существенно повлиять на жизнь людей и их сообществ. Как сказал доктор Либерти Виттер из бизнес-школы Olin, «так легко стать управляемым данными и забыть о человеческой стороне — забыть о том факте, что каждое число — это человеческая личность».

Страсть доктора Ана к ИИ подпитывается его двойной приверженностью пересечению социальных изменений и строгой науки. «ИИ и социальные науки нужны друг другу», — сказал Ан. «Социальные науки нуждаются в ИИ, чтобы произвести революцию в своих методологиях, чтобы лучше наблюдать, интерпретировать и анализировать явления; Искусственный интеллект нуждается в социальных науках, чтобы смягчить потенциальный вред реальных приложений и спровоцировать позитивные социальные изменения». В дополнение к серии Open Classroom доктор Ан преподает курсы по применению ИИ на практике и разработал новую программу сертификации, доступную для аспирантов школы Брауна. Для профессионалов, которые разделяют интерес к возможностям и проблемам ИИ, школа Брауна также предлагает сертификат постмагистра в области искусственного интеллекта. Программа предоставит практическое, пошаговое руководство и практические возможности для изучения и применения современных моделей искусственного интеллекта для решения реальных медицинских и социальных проблем. Прием заявок на участие в этой программе завершится 10 августа 2022 г.

Вне формальных классных комнат организации социального сектора могут воспользоваться бесплатными возможностями, такими как ИИ в серии социальных наук, а также программами, предлагаемыми Инициативой DSSI, включая предстоящее мероприятие «Это процесс, а не продукт: строительство». Equitable Data Infrastructure и серия онлайн-модулей для самостоятельного обучения, которые будут запущены этой осенью. Еще один полезный и бесплатный ресурс — это руководство data.org «Введение в ИИ», которое дает представление о том, что такое ИИ, как его могут использовать некоммерческие организации, а также в качестве учебника по началу работы с машинным обучением. Учитывая возросшее влияние науки о данных на принятие решений и потенциал для улучшения результатов и воздействия, ИИ является темой, которую Институт социальной политики и инициатива DSSI будут все больше исследовать в будущих предложениях. Подпишитесь, чтобы быть в курсе будущих предложений SPI DSSI здесь.

Ресурсы и события

Полезный материал Data.org «Введение в искусственный интеллект»

AI в социальных науках События:

Влияет ли машинный перевод на международную торговлю? Данные большой цифровой платформы

Что люди имеют в виду, когда говорят об искусственном интеллекте, машинном обучении, больших данных или науке о данных?

Красивый, жестокий двоичный код: почему проблемы искусственного интеллекта не могут быть решены с помощью ИИ

Искусственный интеллект: приложения, обещания, ловушки и заблуждения

Искусственный интеллект: влияние на социальную справедливость и предвзятость.

Мероприятия Инициативы DSSI:

Мы все люди, работающие с данными: ориентированный на равенство подход к усилению воздействия

Начните с того, где вы находитесь: прокладывание пути к справедливой практике использования данных

Совместное использование данных, совместное использование силы: инструменты и противоречия в коллективных усилиях по сбору данных

Как социальный сектор, основанный на данных, может усилить воздействие в Сент-Луисе? – май 2021 г.
Прочтите отчет и просмотрите запись

Отобразите путь данных от концепции до воздействия — октябрь 2021 г.
Прочтите резюме и просмотрите запись

Использование данных для продвижения справедливых результатов — ноябрь 2021 г.
Просмотрите слайды событий и просмотрите запись

Сообщество -Centered Data Practice: защита данных, совместное использование данных и кому это выгодно? – ноябрь 2021 г.
Просмотреть слайды мероприятия и посмотреть запись

Предстоящее мероприятие:

Это процесс, а не продукт: создание справедливой инфраструктуры данных – 14 июля 2022 г.
Зарегистрируйтесь здесь

Дефицит социальных наук у ИИ | Природа Машинный интеллект

Чтобы создавать менее вредные технологии и способствовать позитивным социальным изменениям, инженерам по искусственному интеллекту необходимо использовать идеи и опыт из широкого круга дисциплин социальных наук, включая те, которые охватывают качественные методы, говорят Мона Слоун и Эмануэль Мосс.

Ученые-компьютерщики создают множество систем машинного обучения (часто называемых ИИ), которые могут надежно выполнять человеческие задачи, заставляя нас поверить, что ИИ может быть судьей, продавцом, шофером, финансовым аналитиком, секретарем, охранником охранник, врач или помощник юриста. Многие из нас наслаждаются плодами этого труда, начиная с защищенной от спама папки электронной почты и заканчивая повышением наших шансов на раннее обнаружение рака. Но ИИ не делает жизнь каждого проще или безопаснее. Появляется все больше свидетельств того, что ИИ может усугублять неравенство, увековечивать дискриминацию и причинять вред: Вирджиния Юбэнкс ¹ продемонстрировал, как автоматизированные системы в государственных службах могут усиливать стигматизацию, усугублять бедность и причинять вред в зависимости от социального класса; Safiya Noble ² показала, как поисковые системы дискриминируют цветных женщин; Джой Буоламвини и Тимнит Гебру ³ представили доказательства дискриминации в базах данных изображений и автоматизированных системах классификации по признаку пола; Уилсон, Хоффман и Моргенштерн ⁴ доказали, что у пешеходов с более темным оттенком кожи в системах обнаружения объектов частота ошибок выше; Болукбаси и др. ⁵ выделил гендерные стереотипы во встраиваниях слов; и Os Keyes ⁶ показали, как автоматические системы распознавания пола увековечивают насилие в отношении транс-идентичностей. Эти новые направления работы показывают, что, поскольку ИИ все чаще используется в организации общества и его основных институтов, ставки высоки. Невозможно построить справедливое и процветающее будущее с помощью машин принятия решений, которые усиливают исторические модели угнетения.

Это предварительный просмотр содержимого подписки, доступ через ваше учреждение

Соответствующие статьи

Статьи открытого доступа со ссылкой на эту статью.

Машинное обучение и властные отношения
- Йонне Маас
ИИ И ОБЩЕСТВО Открытый доступ 25 февраля 2022 г.

Варианты доступа

Подписаться на журнал

Получить полный доступ к журналу на 1 год

99,00 €

всего 8,25 € за номер

Расчет налогов будет завершен во время оформления заказа.

Купить статью

Получить ограниченный по времени или полный доступ к статье на ReadCube.

$32,00

Купить

Все цены указаны без учета стоимости.

Ссылки

Eubanks, V. Автоматизация неравенства: как высокотехнологичные инструменты профилируют, полицейские и наказывают бедных (St Martin’s, 2018).
Noble, SU Алгоритмы угнетения: как поисковые системы усиливают расизм (New York Univ. Press, 2018).
Buolamwini, J. & Gebru, T. Proc. Мах. Учиться. Рез. 81 , 77–91 (2018).
Google ученый
Уилсон, Б., Хоффман, Дж. и Моргенштерн, Дж. Препринт на https://arxiv.org/abs/1902.11097 (2019).
Болукбаси, Т., Чанг, К.-В., Зоу, Дж., Салиграма, В. и Калай, А. Препринт https://arxiv.org/abs/1606.06121 (2016).
Киз, О. в Proc. ACM о взаимодействии человека с компьютером 2 , 88 (ACM, 2018).
Amodei, D. et al. Препринт на https://arxiv.org/abs/1606.06565 (2016).
Грин Д., Хоффманн А. Л. и Старк Л. в Proc. 52-я Гавайская международная конференция по системным наукам 21:22–21:31 (HICSS, 2019).
Слоан М. в Proc. Конференция Вайценбаума 2019 г. «Вызовы цифрового неравенства — цифровое образование, цифровая работа, цифровая жизнь» https://doi. org/10.34669/wi.cp/2.9 (2019).
Меткалф Дж., Мосс Э. и Бойд Д. Соц. Рез. 86 , 449–476 (2019).
Google ученый
Авад, Э. и др. Природа 563 , 59–64 (2018).
Артикул Google ученый
Ирвинг Г. и Аскелл А. Distill https://doi.org/10.23915/distill.00014 (2019 г.)).
Кац, Ю. Препринт на https://doi.org/10.2139/ssrn.3078224 (2017).
Старк, Л. Соц. Стад. науч. 48 , 204–231 (2018).
Артикул Google ученый
бойд, д. и Кроуфорд, К. Информ. коммун. соц. 15 , 662–679 (2012).
Артикул Google ученый
«>
Элиш, М.К. и Бойд, д. , общ. моногр. 85 , 57–80 (2017).
Артикул Google ученый
Benthall, S. & Haynes, B.D. в Proc. Конференция ACM по справедливости, подотчетности и прозрачности (FAT*) 289–298 (ACM, 2019).
Bowker, G.C. & Star, SL Разбор вещей: классификация и ее последствия (MIT Press, 2000).
Бенджамин, Р. Гонка за технологиями: инструменты аболиционистов для нового кода Джима (Polity Books, 2019).
Старк, Л. XRDS Crossroads 25 , 50–55 (весна 2019 г.).
Дэниелс, Дж., Нконде, М. и Мир, Д. Продвижение расовой грамотности в технологиях: почему недостаточно этики, разнообразия при найме и неявной предвзятости (Программа стипендий Data & Society, 2019).
«>
Вагнер, К., Гарсия, Д., Джадиди, М. и Стромайер, М. в Международная конференция AAAI по Интернету и социальным сетям 454–463 (AAAI, 2015).
Ричардсон Р., Шульц Дж. и Кроуфорд К. NYU Law Rev. 94 , 192–233 (2019).
Google ученый
Меткалф, Дж. и др. Средний https://medium.com/pervade-team/the-study-has-been-approved-by-the-irb-gayface-ai-research-hype-and-the-pervasive-data-ethics-ed76171b882c (2017).
Назад, Л. Искусство слушать (Берг, 2007).
Природа 562 , 7 (2018).
Ховард, Д. и Ирани, Л. в Proc. Конференция CHI 2019 г. по человеческому фактору в вычислительных системах 97 (ACM, 2019 г.).

Ссылки на скачивание

Информация об авторе

Авторы и организации

Нью-Йоркский университет, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США
Mona Sloane
The Graduate Center, Cuny, New York, NY, USA
Emanuel Moss

Авторы

Mona Sloane
.

Интеллект это в обществознании: Доклад на тему: Интеллект и его виды

ИНТЕЛЛЕКТ | это… Что такое ИНТЕЛЛЕКТ?

Что такое интеллект и что отражают тесты IQ?

От общего к частному

Дистанционка: что думают родители?

День дистантника

13 типов интеллекта хоумскулера

Ментальный интеллект

Эмоциональный интеллект

Вербально-лингвистический интеллект

Как развивать:

Визуально-пространственный интеллект

Как развивать:

Логико-математический интеллект

Как развивать:

Телесно-кинестетический интеллект

Как развивать:

Межличностный интеллект

Как развивать:

Внутриличностный интеллект

Как развивать:

Экзистенциальный интеллект

Как развивать:

Физический интеллект

Как развивать:

Духовный интеллект

Как развивать:

Музыкально-ритмический интеллект

Как развивать:

Натуралистический интеллект

Как развивать:

Иллюстрация: Uran Duo / Dribbble

Человек, индивид, личность — понятие и признаки

Человек как биологический вид

Индивид и личность

Индивидуальность

Сильная личность

Вопросы для самопроверки

Эмоциональный интеллект: что это такое и как его развить

ИИ и социальные науки говорили больше. Теперь они разошлись.

Социальное воздействие инноваций 1 июля 2019 г.

Исследования показывают, что разрыв между этими дисциплинами увеличивается, что может затруднить решение социальных и этических проблем.

Искусственный интеллект в обществе поднимает новые проблемы

The AI ​​Clique

Кто занимается исследованиями ИИ?

Преодоление разрыва между искусственным интеллектом

Зачем ИИ нужны социальные науки | Факультет искусств

Социальные науки и интеллектуальное проектирование

Там, где технологии и интеллект встречаются с социальными науками

Очеловечивание искусственного, расширяющегося интеллекта: сопоставление ИИ с социальными науками и социальным сектором | Институт социальной политики

ИИ в социальных науках

Равноправное использование данных и ИИ

Дефицит социальных наук у ИИ | Природа Машинный интеллект

Соответствующие статьи

Машинное обучение и властные отношения

Варианты доступа

Ссылки

Информация об авторе

Авторы и организации

About the Author

admin

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики

Related Posts

The AI Clique