Чувства интеллектуальные это: Интеллектуальные чувства | Понятия и категории

Интеллектуальные чувства — это… Что такое Интеллектуальные чувства?

Интеллектуальные чувства

— переживания, связанные с процессом познания: чувство удивления и любознательности, радость открытия истины и т. п.

Психология человека от рождения до смерти. — СПб.: ПРАЙМ-ЕВРОЗНАК. Под общей редакцией А.А. Реана. 2002.

• Интеллект
• Интериоризация

Смотреть что такое «Интеллектуальные чувства» в других словарях:

• Чувства — Чувства  переживание своего отношения к окружающей действительности (к людям, их поступкам, к каким либо явлениям) и к самому себе. Кратковременные переживания (вспышки радости, разочарования и т. п.) иногда называют эмоциями в узком смысле слова …   Википедия

• чувства — высшая форма эмоционального отношения человека к предметам и явлениям действительности, отличающаяся относительной устойчивостью, обобщенностью, соответствием потребностям и ценностям, сформированным в его личностном развитии.

  В отличие от… …   Большая психологическая энциклопедия

• Эмоции — (от фр. emotion  волнение, возбуждение)  субъективные состояния человека и животных, связанные с оценкой значимости для индивида действующих на него внешних или внутренних раздражителей и выражающиеся, прежде всего, в форме непосредственных… …   Википедия

• Эмоциональность — Эмоции (от фр. emotion  волнение, возбуждение)  субъективные состояния человека и животных, связанные с оценкой значимости для индивида действующих на него внешних или внутренних раздражителей и выражающиеся, прежде всего, в форме… …   Википедия

• ШИЗОАНАЛИЗ —         неклассический метод эстетич. и культурологич. исследований, предлагаемый Делёзом и Ф. Гаттари в качестве альтернативы психоанализу. Принцип, отличие от психоанализа заключается в том, что Ш. раскрывает нефигуративное и несимволич.… …   Энциклопедия культурологии

• ДЕКАРТ — (Descartes) Рене (латинизир. имя Картезий; Renatus Cartesi us) [31.3.1596, Лаэ (Турень), 11.2. 1650, Стокгольм], франц. учёный и философ. Образование получил в иезуитской школе Ла Флеш в Анжу, откуда вынес глубокую неприязнь к иезуитским методам… …   Российская педагогическая энциклопедия

• ДЕКАРТ Рене — (латинизир. имя Картезий; Renatus Cartesi us) [31.3.1596, Лаэ (Турень), 11.2. 1650, Стокгольм], франц. учёный и философ. Образование получил в иезуитской школе Ла Флеш в Анжу, откуда вынес глубокую неприязнь к иезуитским методам воспитания. После …   Российская педагогическая энциклопедия

• Бюлер Карл — Бюлер (Bühler) Карл (27.5.1879, Меккесхейм, Баден, ≈ 24.10.1963, Лос Анджелес), немецкий психолог. С 1922 профессор Венского университета. В 1938, после фашистской оккупации Австрии, переехал в США. Будучи учеником О. Кюльпе, в первый период… …   Большая советская энциклопедия

• Бюлер — (Bühler)         Карл (27.5.1879, Меккесхейм, Баден, 24. 10.1963, Лос Анджелес), немецкий психолог. С 1922 профессор Венского университета. В 1938, после фашистской оккупации Австрии, переехал в США. Будучи учеником О. Кюльпе, в первый период… …   Большая советская энциклопедия

• БЮЛЕР Карл — (27.5.1879, Мек кесхайм, Баден, 24.10.1963, Лос Анджелес), нем. психолог. С 1922 проф. Венского ун та, в 1938 переехал в США. В начале своей деятельности примыкал к вюрцбургской школе и считал, что осн. методом изучения мышления должно быть… …   Российская педагогическая энциклопедия

Книги

• Гимнастика мозга . Книга для учителей и родителей, Пол Е. Деннисон, Гейл Е. Деннисон. Детям свойственно учиться через игру и движения. Веселые игры развивают крупную и мелкую моторику, которая влияет на структуру мышления и стимулирует умственные способности. Авторы этой книги… Подробнее  Купить за 397 грн (только Украина)
• Познавательная деятельность дошкольников 6-7 лет в игровом взаимодействии (+CD). ФГОС ДО, Афонькина Юлия Александровна, Белотелова Татьяна Эдгардовна, Борисова Ольга Егоровна. Предлагаемый комплект (книга + диск) разработан с учетом требований ФГОС ДО к содержанию дошкольного образования, на основе принципа амплификации как необходимогоусловия обогащения развития и… Подробнее  Купить за 202 руб
• Познавательная деятельность дошкольников 5-6 лет в игровом взаимодействии. ФГОС ДО (+CD), Афонькина Юлия Александровна, Белотелова Татьяна Эдгардовна, Борисова Ольга Егоровна. Предлагаемый комплект (книга + диск) разработан с учетом требований ФГОС ДО к содержанию дошкольного образования на основе принципа амплификации как необходимогоусловия обогащения развития и… Подробнее  Купить за 164 руб

Другие книги по запросу «Интеллектуальные чувства» >>

Надо ли защищать оскорбленные чувства

«Матильда» победоносно шествует, а активисты, решительно заявлявшие о своих оскорбленных чувствах, остались без удовлетворения. Случай не первый и, видимо, не последний, а потому имеет смысл попытаться ответить на вопрос, что все произошедшее означает в реалиях современной России.

Еще Аристотель определял оскорбление как выражение пренебрежения в форме, умаляющей честь и тем самым позорящей. Если сама честь состоит в способности обеспечить такое отношение окружающих к тебе или к тому, что ты ценишь, которое ты считаешь соответствующим достоинству этих предметов, то причиняемое поступками и словами оскорбление означает в глазах других людей умаление достоинства. Кроме того, оскорбление болезненно, вызывает чувство стыда, ударяет по престижу и социальным связям. Мы заботимся о сохранении своей чести, избегаем ситуаций, в которых можем быть опозорены, в частности, стремимся не допускать оскорблений в наш адрес, а если нас все-таки оскорбляют, защищаем честь и достоинство всеми доступными способами. Вопрос об оскорблении в конечном счете оказывается вопросом о посягательстве на престиж и статус, его конфликтный потенциал весьма значителен, что оправдывает реализуемую в большинстве стран правовую защиту чести и достоинства. Российский закон защищает, с одной стороны, права и свободы, например, мысли, слова, выражения мнений и убеждений, совести и вероисповедания, а с другой – такой специфический объект, как чувства человека, представляющие собой установки и продолжительные эмоциональные состояния, которые могут испытываться в отношении различных предметов, по разным поводам и в разных ситуациях. Наличие чувств можно приравнять к наличию тех или иных физических, психических или интеллектуальных качеств, различия которых от человека к человеку не образуют различий достоинства как такового. Чувства при этом изменчивы и непостоянны, у разных людей по одним и тем же поводам они могут кардинально различаться, поэтому, имея ясное понимание того, что такое оскорбление чести и достоинства, мы не имеем никакой ясности в вопросе об оскорблении чувств. В самом деле, в основании публичной защиты достоинства лежат представления о сущности человека как такового, так что, защищая достоинство одного человека, в его лице мы защищаем право на достоинство всех людей, в случае же чувств предметом защиты является не право их иметь, а конкретное чувство по конкретному поводу.

Такое совмещение защиты чести и достоинства с защитой чувств и в теории, и на практике двусмысленно. Неприятные чувства в виде обиды, гнева, ревности, раздражения и т. п. могут иметь место и без того, чтобы были нарушены или ущемлены права и свободы испытывающего их человека. Специальная же защита чувств, связанных с религиозными и иными мировоззренческими установками (предусмотренная, например, содержанием ст. 148 УК РФ и ст. 5.26 КоАП РФ), основывается на придании такого рода чувствам особого статуса, для чего я не вижу оснований.

Следует заметить, что защищаются здесь не все без исключения чувства. Во-первых, чувства, связанные с религиозными установками, подлежат защите в случае, если испытывающие их граждане состоят в легально действующих религиозных объединениях, а чувства, связанные с установками мировоззренческими, защищаются при условии, что сами эти установки не противозаконны. Во-вторых, при попытке отдельного человека или группы добиться административной или судебной защиты своих чувств встанет вопрос о ценности их предмета. Доказать такую ценность едва ли удастся не только приверженцам «церкви джедаев», но и представителям религиозных групп, не признаваемых «неотъемлемой частью исторического наследия народов России». Около года назад мировой судья участка № 4 Ленинского района Владивостока Александр Бадеев вынес решение о конфискации и уничтожении религиозной литературы, в том числе текстов Библии в синодальном переводе, у отделения «Армия спасения». Это решение было вскоре отменено, но едва ли мы ошибемся, предположив, что именно иностранное происхождение «Армии спасения» было основанием для игнорирования чувств ее членов. Формальные и реальные ограничения не только нарушают принцип правового равенства, но и превращают вопрос о защите чувств в политический, ведь именно органы власти должны принимать решение, какие чувства и по какому поводу следует считать общественно полезными, а потому подлежащими защите, а какие, напротив, не признавать за чувства вовсе.

Основная проблема защиты чувств состоит в том, что частный характер чувств одного человека требует для их защиты ограничения прав другого. В самом деле, если религиозный радикал испытывает огорчение и возмущение, когда вспоминает, что где-то – возможно, что и очень близко – есть люди, отвергающие существование богов; или когда видит легкомысленно одетую летнюю толпу молодежи, настроенную радоваться жизни, а не сокрушаться; или когда заглядывает в номер Charlie Hebdo; или когда случайно попадает на сеанс «Матильды», – то критически настроенный атеист в то же время испытывает возмущение в связи с признанием теологии научной специальностью; в связи с прозелитизмом; заигрыванием государства с церковью и т. п. И вообще, какие только убеждения, мнения, предрассудки или случайно принятые на веру вещи не заполняют наши головы, какими только путями мы не присваиваем им ценность и важность, так что и малое сомнение в их истинности нам неприятно! В таком разнообразии чувств политическим властям, вознамерившимся ими манипулировать, было бы гораздо удобнее иметь дело не с самими чувствами, учесть которые трудно, да и тревожить лишний раз бывает опасно, а с чувствами имитируемыми, например, в ходе пропагандистских кампаний. Но при этом защита даже фиктивных чувств одних не перестает быть реальным ограничителем прав других.

Решение вопроса о сравнительной ценности частного интереса испытывать конкретное чувство и, например, общего права на свободу мнений лежит в практической плоскости. Критические суждения о религии, атеизм и свободомыслие и сегодня еще во многих обществах могут стать причиной суровых наказаний, что уж говорить о старых временах, когда такая ситуация была повсеместной, а наказания гораздо более жестокими. Современные свободы – мнений, совести, вероисповедания и проч. – это завоевание всесторонней эмансипации европейского человечества в XVIII–XX вв., а также длительного процесса возрастания разума, который Макс Вебер называл «расколдовыванием мира». Свободная конкуренция свободно выражаемых мнений представляет собой основной фактор выживания и развития современного общества, поскольку только так можно снизить количество ошибок и увеличить количество удачных решений. Чем желаннее прогресс и чем выше цена ошибок, тем значимее свобода выражения мнений, поэтому я думаю, что переживание кем бы то ни было конкретных чувств по какому бы то ни было поводу вообще не должно быть предметом правовой защиты, так как такую защиту нельзя обеспечить одним, не ограничивая при этом прав и свобод других.

Итак, если из необходимости защиты чести и достоинства личности не следует необходимость защиты каких-либо конкретных чувств, то в форме, не оскорбляющей достоинство личности, по поводу предметов чувств могут свободно выражаться мнения, согласно которым предмет чувств не существует, переоценен по своему значению, является «неподлинным» или «ненастоящим», ни зачем не нужен и бесполезен, преходящ и непостоянен, случаен и относителен, вреден, не достоин уважения, ложен и т. п. Уязвление чувств субъекта соответствующих установок при этом, конечно, возникает, но это совершенно нормальное явление, отражающее общую конкуренцию людей за обладание знанием, престижем и влиянием и, кроме того, представляющее собой элемент ответственности человека за принятие тех или иных установок, культивирование в себе тех или иных эмоциональных состояний.

В длившейся почти год кампании «матильдоборства» оскорбленные чувства играли роль повода нарочно неправдоподобного, т. е. были фикцией. Суть дела состоит здесь, как мне кажется, в политической акции, в которой представляющая установки радикального меньшинства активистская группа получила возможность в публичной сфере осуществлять враждебные и провокационные действия против другого меньшинства, одновременно повышая свою политическую значимость и до некоторой степени изменяя настроения в обществе в целом. Риторика «матильдоборцев» не предполагала ни переговоров, ни компромисса с оппонентами, а ее адресатом была власть, послание к которой звучало примерно так: «Государство явно и неявно дает понять, что такие-то и такие-то религиозные убеждения и организации приветствуются, поскольку они исторически укоренены, имеют публичную ценность и политически полезны. Мы привержены именно такой религии и состоим в такой организации, способствуем ее деятельности и распространяем ее учение. Но мы испытываем огорчение, чувства наши уязвлены, так как о наших религиозных убеждениях, о нашей церкви, о предметах и фигурах, которые мы почитаем как святыни, другие люди публично говорят все, что им заблагорассудится, в том числе дают негативные и пренебрежительные оценки. Нам это неприятно. Во-первых, кто-то отвергает нашу картину мира и ставит под сомнение нашу адекватность, во-вторых, вследствие критики у нашего окружения возникнет вопрос, доверять ли нам и взаимодействовать ли с нами, что представляет угрозу для наших статусов и социальных связей. Такое причинение нам огорчений очевидным образом наносит ущерб публичному благу, каковое состоит в безмятежном переживании нами религиозных убеждений. Следовательно, такого рода действия в отношении нас должны квалифицироваться как общественно вредные и пресекаться государством». Приведенное рассуждение не лишено некоторой убедительности, поскольку, как мы знаем, со стороны власти соответствующие авансы делались открыто и многократно.

Антилиберальный по своей идеологии авторитарный режим нынешней России вошел в стадию уходящей за горизонт стагнации, в которой внутренние проблемы будут купироваться посредством сталкивания различных общественных групп в управляемых конфликтах и псевдоконфликтах. Естественным образом составляются негласные альянсы власти с идеологически близкими группами. Возможность апеллировать к государству в связи с защитой чувств ставит группу в выгодное положение для атаки общих противников, а найти повод оскорбиться можно всегда. Тут включается групповая индукция гнева, совершаются его яркие демонстрации, а затем на эмоциональном подъеме со словами «Держите меня, а то я сейчас ужас что сделаю!» следует обращение к властям с требованием защитить оскорбленные чувства. Поскольку смешение защиты чести и достоинства (публичного блага) с защитой чувств (частный интерес) уже произведено на уровне правовых инструментов, можно с видимостью легитимности и незаинтересованности использовать их как против конкретных общих врагов, так и вообще для изменения общественного климата. Доминирующая роль власти при этом гарантируется ее правом назначать те или иные убеждения и чувства общественно полезными или общественно вредными, так что альянс с одной группой всегда может быть заменен альянсом с другой.

В истории с «Матильдой» такой альянс власти и православных политиков-активистов прошел очередное испытание. Явным итогом кампании стал промоушен фильма, его авторов, самих политиков-активистов, а также всей темы последнего царя. Неявный итог состоит в демонстрации того, как «одобряемые» религиозные чувства и мировоззренческие установки могут помочь войти в негласный альянс с властью, повысить влиятельность и нанести урон противникам. А урон действительно нанесен, хотя и не в виде привлечения кого-либо к юридической ответственности. Православным политикам-активистам удалось в очередной раз актуализировать вопрос о «цензуре чувств», что неизбежно заставит акторов сферы культуры действовать осмотрительнее, но удалось также индуцировать отдельных впечатлительных граждан, так что в обществе в целом возрос потенциал гражданских раздоров. Это вызвало даже ревность, например, у министра культуры, работа которого в аналогичном направлении, очевидно, потеряла былой динамизм. Урок «матильдоборства» будет усвоен на всех уровнях, и различные органы власти будут получать все больше предложений о сотрудничестве от решительно настроенных и идеологически близких групп – ситуация, хорошо знакомая как раз по истории несчастливого царствования последнего царя.

Автор – философ, приглашенный преподаватель Европейского университета в Санкт-Петербурге

Чувства. Сущность и классификация чувств. Настроение

1. Чувства. Сущность и классификация чувств. Настроение.

Подготовили: Акылбеккызы
А., Суюнчалиева А.
Проверила: Переборова Ю.В.
Алматы, 2018

2. Чувства

Это переживаемые в различной форме отношения
человека к предметам и явлениям
действительности. Это самый развитый и сложный
вид эмоциональный состояний у человека.

3. Отличия чувств от эмоций

Чувства
Эмоции
Предметны и
Носят характер
конкретны;
Явление «смутное
чувство» говорит о
неопределенности
чувств и
рассматривается как
процесс перехода от
эмоций к чувствам.
ориентировочной
реакции, т.е. несут
первичную
информацию о
недостатке или
избытке чего-л.;
Бывают
неопределенными и
недостаточно
осознаваемыми.

4. Отличия чувств от эмоций

Чувства
Связаны с
Эмоции
Связаны с
социальной сферой;
биологическими
процессами;
Максимально
представлены в
Связаны с областью
нашем сознании;
бессознательного;
Всегда имеют
Эмоции чаще всего
внешнее проявление.
внешнего проявление
не имеют.
Чувства – еще более длительные, чем эмоции,
психические состояния, имеющие четко выраженный
предметный характер. Они отражают устойчивое
отношение к каким-либо конкретным объектам.
Человек не в состоянии испытывать чувство любви,
если нет объекта привязанности. Так же он не может
испытывать чувство ненависти, если нет того, кого
он ненавидит.
Особенности чувств
Чувства играют значимую роль и
в построении контактов с
окружающими людьми.
Чувства всегда индивидуальны.
Они опосредуются системой
ценностных установок
конкретного человека.
Особую форму переживания представляют собой
высшие чувства. В которых заключено всё
богатство подлинно человеческих отношений.
В зависимости от предметной сферы чувства
подразделяются на несколько видов:
Чувства
Моральные
Интеллект
уальные
Эстетичес
кие

8. Нравственные (моральные) чувства

Это чувства, переживаемые при восприятии
явлений действительности и сравнении этих
явлений с нормами, выработанными обществом.
(чувство долга, гуманность, доброжелательность,
любовь, дружба, патриотизм, сочувствие и т.д.

9. Интеллектуальные чувства

Это переживания, возникающие в результате
познавательной деятельности человека. Наиболее
типичной ситуацией, порождающей
интеллектуальные чувства, является проблемная
ситуация. (Удивление, любопытство,
любознательность, чувство радости, сомнения)

10.

Эстетические чувства Представляют собой эмоциональное отношение
человека к прекрасному в природе, жизни людей и
искусстве. Глубокие переживания человек испытывает
при восприятии произведений художественной
литературы, разных видов искусства. (Восторг, радость,
презрение, отвращение, тоска, страдание)
К высшим проявлениям чувств также относится
страсть – сложное, своеобразное и
встречающееся только у человека эмоциональное
состояние. Она представляет собой сплав эмоций,
мотивов, чувств, сконцентрированных вокруг вида
деятельности или предмета.

12. Настроение

Настроение — самое длительное, или
«хроническое», эмоциональное состояние,
окрашивающее все поведение. Настроение
отличают от эмоций меньшая интенсивность и

меньшая предметность. Оно отражает
бессознательную обобщенную оценку того, как
на данный момент складываются
обстоятельства.

13. Настроение

Настроения похожи на собственно эмоции и близки к сфере
бессознательного. Настроение существенно зависит от
общего состояния здоровья, от работы желез внутренней
секреции и особенно от тонуса нервной системы. Причины
того или иного настроения не всегда ясны человеку, а тем
более окружающим его людям.
Но причина настроения
всегда существует и в той
или иной степени может
быть осознана. Ею могут
быть окружающая природа,
события, выполняемая
деятельность и, конечно,
люди.

14. Настроение

Настроения могут различаться по
продолжительности. Устойчивость
настроения зависит от многих
причин. Настроение может
окрашивать поведение человека в
течение нескольких дней и даже
недель. Более того, настроение
может стать устойчивой чертой
личности. Именно эту особенность
настроения подразумевают, когда
делят людей на оптимистов и
пессимистов.

15. Настроение

Настроения имеют огромное значение для эффективности
деятельности, которой занимается человек. Естественно, что при
хорошем настроении человек в состоянии выполнить гораздо
больший объем работы, чем при плохом.
Настроение тесно связано с соотношением между самооценкой
человека и уровнем его притязаний. У лиц с высокой самооценкой
чаще наблюдается повышенное настроение, у лиц же с заниженной
самооценкой выраженное склонность к пассивно-отрицательным
эмоциональным состояниям, связанным с ожиданием
неблагоприятных исходов.

Шестое чувство. Почему у женщин и мужчин разный подход к решению задач

В том, что женщины обладают более развитой интуицией, я убеждалась неоднократно. Среди моих бизнес-клиентов, была удивительная особа, которая перед коллективным обсуждением важных решений записывала тот вариант, который ей виделся правильным. Срабатывало чутье. И затем убирала свои записи подальше в стол. После того как решение принималось, а ей далеко не всегда удавалось доказать правильность своего предложения коллегам мужчинам, она говорила: «Ну, жизнь покажет, кто был прав». Со временем эффект от решения становился очевидным. Тогда она доставала свои записи и несколько минут чувствовала себя победительницей. Ее версия обычно была верной. Бизнес, правда, страдал, так как коллеги по-прежнему оставались глухи к ее интуиции.

Наличие женской интуиции подтверждает и нейрофизиология. Нобелевские лауреаты Роберт Сперри и Майкл Газзинига в результате исследований с участием нейробольных с «разъединенными» после операции полушариями, заметили, что каждое полушарие у человека отвечает за разные функции. Левое полушарие мозга в большей степени отвечает за интеллектуальные функции: логику, структуру, аналитические, математические способности. А правое полушарие — за чувства, эмоции, образы, фантазии, восприятие лиц, творческий потенциал, интуицию. Правда, есть альтернативные исследования, которые показывают, что разница в работе полушарий не так уже критична и абсолютна. Но она есть. И женщины активнее пользуются правым полушарием (или обоими) в отличие от мужчин, которые точно больше пользуются левым. К тому же у женщин сильнее развита и лимбическая система мозга, ответственная за эмоции, чувственную память, привязанность к окружающим. Впрочем, некоторые исследователи подвергают существование женской интуиции большим сомнениям. Так, английский психолог Ричард Вайзман на основании экспериментов с портретами (участникам эксперимента — мужчинам и женщинам надо было определить искренность улыбки на фотографиях) сделал вывод, что женская интуиция сравнима с мужской. Но в реальной жизни женщины все равно чаще используют свое чутье, а мужчины — логику.

Интуиция напрямую связана с чувственной памятью, помогающей в нужный момент оперативно «извлекать» те элементы прожитого и хранящегося там опыта, которые наиболее «адекватны» актуальной ситуации. Слово «интуиция» произошло от латинского intueri — «пристально вглядываться». И, по сути, означает пристальное вглядывание в самого себя, в тайны своего подсознания, в свой прошлый опыт. Нужное решение, постижение истинного смысла события приходит внезапно и подкрепляется удивительной уверенностью — да, это так и есть. Этот феномен будоражил умы ученых. В XIX веке французский философ Анри Бергсон даже сформировал целое направление — интуитивизм, занимающееся исследованием интуиции: ее природы, значения, проявлений.

Реклама на Forbes

«Когда этот новый сотрудник только появился в нашем офисе, я сразу почувствовала, что с ним что-то не так. Вроде хороший профессионал. И ведет себя нормально, и общается любезно. Но меня он настораживал. Выражение лица, взгляд, нервные движения. Я пыталась поделиться своими ощущениями, но меня никто всерьез не слушал. Через месяц он сошел с ума. Вдруг начал выкрикивать угрозы, пытался напасть на подбежавших и испуганных коллег. Тогда все мне и поверили. В общем, моя интуиция отлично работает на людей — я сразу чувствую, с кем надо иметь дело, а от кого лучше держаться подальше». Этой историей поделились другая моя клиентка, сотрудница торговой компании. У нее, действительно, развита так называемая социальная интуиция — чувствительность к людям, их настрою, особенностям. Женщины одарены социальной интуицией чаще, чем мужчины. Они более тонко ощущают социальный контекст, мгновенно понимают, с кем и как надо выстраивать отношения. Руководитель службы безопасности крупной организации рассказывал, что у них работала одаренная сотрудница: не имея специального образования, она моментально вычисляла потенциальных нарушителей, «чуяла» их. И никогда не ошибалась.

Существует и интеллектуальная интуиция — способность «чувствовать» правильные решения, находить творческие подходы. Интеллектуальная интуиция базируется на опыте, профессиональных знаниях, глубоком погружении в тему. И озарение приходит неожиданно, вне работы — на досуге или во сне. Такие примеры известны всем.

Но бывают уникальные случаи работы интуиции. Так, одна знакомая бизнес-леди с небольшой компанией гуляла по вечернему Токио. Японского никто не знал, не учил ранее. Заблудившись, они стали обращаться к уже редким прохожим в поисках англоговорящих помощников. Таких они не встретили, но бизнес-леди вдруг стала понимать японские слова. Наитие, интуиция, чудо — что это такое? Были и свидетели. С тех пор она стала заниматься японским, и этот сложный для европейцев язык ей дается очень легко.

Известный исследователь «шестого чувства» профессор психологии Колумбийского университета Уильям Дагган разделяет интуицию опыта и стратегическую интуицию. Интуиция опыта в основном атрибут профессионалов и мудрецов. Опытный врач интуитивно определяет диагноз больного, порой даже при отсутствии ярких признаков и результатов анализов. Бывалый спортсмен предчувствует тактику противника еще до начала соревнований или игры. Мудрый человек предсказывает развитие житейских событий.

Стратегическая же интуиция проявляется в долгосрочных прогнозах, инновационных идеях, научных открытиях. Причем основанных не на вычислениях и объективных тенденциях, а исключительно на внутренних ощущениях. Но стратегическая интуиция чаще все-таки оказывается уделом мужчин.

Как же развивать интуицию? Существуют разные упражнения. Приведу самые, на мой взгляд, эффективные.

1. «События дня» — упражнение построено на угадывании мелких деталей, из которых соткан наш день. Кого из соседей встретим в подъезде, какая машина оказалась на стоянке рядом с вашей, кто вам позвонит сегодня первым. Перед каждым действием, встречей, событием делаем свой мини-прогноз. И так в течение всего дня.

2. «Интуиция, дай ответ». Для выполнения упражнения надо сесть в тихом месте, расслабиться и сосредоточиться на том вопросе, который вас сейчас волнует. У вас возникнут мысли, образы, переживания. Сосредоточьтесь на них. Через несколько минут концентрации, запишите все, что пришло вам в голову. Свяжите эту информацию с вопросом. Чаще всего «вектор ответа» на заданный вопрос становится очевиден.

3. «Я психолог». Наблюдая за лицами людей в любом публичном пространстве — на совещаниях, в общественном транспорте, постарайтесь понять характер человека, представить его жизнь, особенности, нрав, интересы. Даже если вам не удастся проверить правильность своих догадок, продолжайте изыскания. Ваш вклад в развитие интуиции будет ощутимым.

Кстати, интуиция часто включается тогда, когда мы отвлекаемся от насущных, острых, тревожных тем. Поэтому только полноценная жизнь, разнообразие интересов, переключение видов деятельности, позволяют эффективно использовать этот странный, до конца непознанный, волшебный инструмент.

почему эмоциональный интеллект важнее IQ — Учёба.ру

Ограничения IQ

В нашей культуре уже давно существует представление о том, что успешность напрямую связана с уровнем интеллекта. Один из самых популярных способов определить его — IQ-тест. В 1921 году психолог из Стэнфордского университета Льюис Терман даже начал масштабный эксперимент по поиску и воспитанию одаренных детей с высоким показателем IQ — 140-200. Терман предполагал, что юные гении сформируют в США новую интеллектуальную элиту, однако этого не произошло. Некоторые ребята действительно добились успеха, но большинство стало типичными представителями среднего класса, а часть и вовсе оказалась «за бортом», скатившись вниз по социальной лестнице.

Разумеется, высокий уровень интеллекта помогает в обучении и позволяет быстрее запоминать новую информацию. И все же он не настолько важен, насколько полагал профессор из Стэнфорда. В своей книге «Гении и аутсайдеры» его оппонент, писательница Малкольм Гладуэлл пишет, что Терман не учел один факт: при достижении определенного уровня разница между людьми здесь становится незначительной. У человека, чей IQ составляет 200, нет преимуществ по сравнению с тем, кто достиг показателя в 120.

По данным другого исследования, уровень IQ вообще не играет роли в вопросах достижения успеха и лишь в незначительной степени увеличивает шансы. Более значимыми оказываются другие факторы, в том числе степень развития эмоционального интеллекта.

Понимание чувств как фактор успеха

Сравнив людей с похожим уровнем IQ, но разной степенью успешности, ученые заметили одну закономерность: более удачливые ребята, как правило, происходили из благополучных семей, где родители принимали активное участие в их жизни. Они учили их общаться с разными людьми, формулировать цели и ценить свои индивидуальные особенности.

Иными словами, с раннего возраста таким детям помогали развивать эмоциональный интеллект, который позволяет понимать свои и чужие чувства и в определенной степени управлять ими. Способность находить общий язык с людьми и эффективно выстраивать межличностную коммуникацию полезна как в личной жизни, так и на работе. И там, и там лучших результатов добиваются люди, способные понять чувства других, даже если они с их мнением не согласны.

Как развить эмоциональный интеллект

Эмоциональный интеллект начинает развиваться уже с рождения, и в его формировании важную роль играют взаимоотношения с родителями. Именно они во многом определяют, насколько хорошо дети научатся различать эмоции и управлять ими. Так, игнорирование чувств ребенка, их обесценивание или даже запрет определенных эмоций (например, гнева) приводит к неумению понимать себя и адекватно выражать свое отношение к разным ситуациям. Таким ребятам гораздо сложнее найти свое место в социуме, завоевать популярность среди сверстников и учителей, научиться отстаивать свои интересы. А вот если родители уделяют переживаниям ребенка достаточно внимания и учат его определять испытываемые эмоции, это дает ему большую свободу и улучшает его навыки межличностной коммуникации.

Впрочем, даже если человеку не повезло родиться в чуткой семье, уровень эмоционального интеллекта можно повысить уже во взрослом возрасте. Американский психолог Дэниел Гоулман разработал для этого систему, которая подразумевает разделение людей на три группы в зависимости от степени развития их способности определять чувства. В первую попадают те, кто осознает эмоции и умеет их контролировать. А во второй и третьей группе оказываются люди, которые либо не понимают своих чувств и не могут взять их под контроль, либо осознают, что именно испытывают, но не пытаются ничего изменить.

Им полезно отслеживать, какие эмоции они испытывают в тот или иной момент, и называть их («радость», «печаль», «гнев», «страх» и др. ). Для этого нужно время от времени прислушиваться к себе, стараться определять каждую эмоцию в момент ее появления и оценивать, адекватна ли она внешним обстоятельствам. Ведь нередко неприятное чувство можно ослабить, взглянув на происходящее рационально, чтобы дать ему объективную оценку. Таким образом постепенно можно справиться, например, со вспышками гнева.

Те, кто научился различать собственные эмоции, лучше понимают мотивы и поступки других людей. Ведь, испытывая отчаяние или ощущение душевного подъема, чувство интереса или стыда, мы не одиноки: на всех континентах, во всех социальных слоях люди делают то же самое. Знаменитый американский психолог Пол Экман (между прочим, именно он стал прототипом главного героя популярного сериала «Обмани меня») доказал, что в любой культуре, вне зависимости от того, насколько закрытой она является, лица людей выражают основные эмоции одинаково. Это означает, что чувства являются универсальным языком — и даже ключом к пониманию того, что происходит в человеческом сообществе вокруг. Почему бы не овладеть этим инструментом?

Дом

Дом

• Sense Intelligent

  В Sense Intelligent мы создаем инновационные слуховые аппараты для нуждающихся людей, повышая их безопасность, общение и качество жизни.

• V-Hearing

  Интуитивно понятный, неинвазивный и клинически протестированный инструмент, который помогает глухим интерпретировать звук через зрение.

• S-Hearing

  Программное обеспечение, которое превращает интеллектуальное устройство в настраиваемый высококачественный слуховой аппарат для людей с нарушениями слуха.

• Очки 3D-CROSS-V

  Новое поколение носимых очков AR (в разработке, запатентовано) для улучшения слуха, отображающих и фильтрующих звуки в зависимости от местоположения звука и внимания пользователя.

Ключевые факты

16% и 1,1 миллиарда

К концу 2015 года 1,1 миллиарда человек, около 16% населения мира, страдают потерей слуха.

Ключевые факты

1/3

Почти каждый третий человек старше 65 лет страдает потерей слуха. Отсутствие лечения потеря слуха влияет на многие аспекты жизни.

Ключевые факты

10% и 1/40

Текущее производство слуховых аппаратов удовлетворяет менее 10% мировых потребностей.Только 1/40 потребности могут быть удовлетворены.

Ключевые факты

5/1000

До 5 из 1000 младенцев рождаются с инвалидизирующей потерей слуха или у них развивается потеря слуха в раннем детстве.

О нас

Sense Intelligent направлен на повышение безопасности, общения и качества жизни слабослышащих людей путем разработки вспомогательных слуховых технологий, которые более безопасны, эффективны и экономичны, чем традиционные слуховые аппараты и кохлеарный имплант.

Гранты

Наша компания была основана в 2012 году, инкубирована в Центре воздействия при Университете Торонто и финансируется Институтом мозга Онтарио, программой VentureStart Центра RIC и Grand Challenges Canada.

Новости и сообщения СМИ

Для китайских пользователей SmartHearing запущен на Wandoujia & PP Assistant Январь 2018

SmartHearing запущен в Google Play

Январь 2018

S-Hearing запущен в Apple Store

ноя.2016

Демонстрация продукта для посетителей ярмарки импорта, экспорта и международных инвестиций в Западном Китае (Сычуань).

Октябрь 2015 Подробнее

Toronto Sun: фирма из Торонто помогает развивать медицинские инновации

20 июня 2015 Подробнее

Машинное обучение и рынок аналитики

окт.27, 2016

Витрина NeuroTech Ontario

27 сентября 2016 г.

Роль ИИ в передаче шестого чувства | Пундру Притвинатх Редди | Октябрь 2021 г.

Дополненная реальность, машинное обучение и мягкие сенсоры развивают сверхъестественные способности плюс шестое чувство.

Шестое чувство — это экстрасенсорное восприятие (или экстрасенсорное восприятие) за пределами наших пяти общепризнанных чувств — слуха, вкуса, зрения, обоняния и осязания.Это чувство проприоцепции , : восприятие или осознание положения и движения тела, а проприоцепция иногда называется «шестым чувством». Шестое чувство — это особая способность в Предсказание и интуиция , а шестое чувство иногда описывается как чувство знания чего-либо без предварительного знания об этом.

У людей есть шестое чувство, которое большинство из нас не использует, но люди могут воспользоваться им и научиться ориентироваться в темноте, когда наше зрение не может пробиться сквозь них. Чувство проприоцепции говорит нам об относительном положении наших конечностей и остального тела. Даже когда глаза полностью закрыты, все звуки блокируются, и с помощью внутренней «карты» нашего внешнего тела можно определить местонахождение мышц и частей тела, чтобы получить представление о том, как они движутся, за пределами осязания.

Можно создать ощущение, что у людей нет, и радары, магнитные датчики и инфракрасные детекторы — все это искусственные изобретения, которые позволяют людям выходить за рамки пяти естественных чувств ( зрения, вкуса, запаха, осязания и слух).

Sixth Sense активируется через носимый интерфейс жестов, который расширяет физический мир вокруг нас цифровой информацией и позволяет нам взаимодействовать с этой информацией, используя естественные жесты рук. Он основан на концепциях дополненной реальности и хорошо реализован в сенсорном восприятии окружающей нас среды.

Поскольку восприятие является интеллектуальным компонентом ИИ, и существует связь между ИИ и его применением в создании шестого чувства. Таким образом, технология искусственного интеллекта полезна для взаимодействия физического мира вокруг нас с цифровой информацией, чтобы помочь нам понять и воспринимать мир вокруг нас.

Одним из таких приложений AI Solution для шестого чувства является получение в реальном времени фигуры человека за визуальным препятствием. Видимый свет не может проходить через толстые препятствия (например, стены), а радиочастотные (РЧ) сигналы проникают во многие обычные строительные объекты, и эта функция создает революционную методологию искусственного интеллекта, с помощью которой скелетную структуру человека за барьером можно реконструировать с помощью RF даже через визуальную блокировку.В этой процедуре видео и радиочастотные данные сначала собираются одновременно с использованием совместно расположенной установки, содержащей камеру RGB и приемопередатчик антенной решетки RF. Далее, коллективная модель глубокого обучения, состоящая из сверточной нейронной сети (извлекает особенности из радиочастотных изображений), сети предложений региона (обнаруживает всех людей, присутствующих в сцене) и рекуррентной нейронной сети (объединяет различные сигналы, отраженные обратно в разное время). . Этот тип системы имеет важное применение в медицине, военной сфере, поисково-спасательных операциях и в робототехнике, особенно во время чрезвычайных ситуаций, связанных с пожаром, когда ни видимый свет, ни другие типы изображений не могут проникать сквозь дым или огонь, но радиочастотное излучение может, и эта технология может спасти тысячи людей. жизни.

Еще одно приложение, в котором машинное обучение в сочетании с датчиками дает роботам шестое чувство. У людей шестое чувство позволяет нам координировать наши движения, а мозг объединяет чувства, включая прикосновение, тепло и напряжение в мышцах, чтобы мы могли построить карту самих себя. Мы можем имитировать зрение с помощью камер, звук с помощью микрофонов или прикосновение с помощью нажимных подушек с гораздо большей точностью в роботах, но построение проприоцепции, то есть самоощущение робота и его тело, намного сложнее и сложнее.Программное обеспечение для одновременной локализации и картирования (SLAM) позволяет роботам использовать свои собственные органы чувств для построения картины своего окружения, но им необходимо иметь четкое ощущение положения своего тела, чтобы взаимодействовать с ней. А в неожиданных ситуациях или в темноте, где первичные органы чувств недоступны, понимание их собственных чувств чрезвычайно важно. Однако ученые ближе к решению этой проблемы, и в одном исследовании ученые использовали встроенные мягкие сенсоры, распределенные через роботизированный палец, которые позволяют мягким роботам реагировать на прикосновение и давление во многих разных местах, формируя собственную карту.В их исследовании робот может наблюдать свои собственные движения, чтобы понять формы, которые может принимать его мягкое тело, напоминая человеческую систему проприоцепции . Подход, который может быть потенциально полезен во множестве приложений, включая взаимодействие человека и робота, носимых роботов и т. Д.

В другом приложении дополненная реальность и шестое чувство вместе взятые дают нам сверхъестественные способности. Чтобы превратить людей в повышенные возможности зрения, слуха и осязания, во многих отношениях это достигается с помощью дополненной реальности (AR). Следующая технологическая революция в области визуализации и анализа данных, которая приведет нас к усилению человеческого познания и чувств с помощью AR. Наши глаза быстро собирают 80 процентов нашей информации визуально, а дополненная реальность усиливает зрительное восприятие с помощью контекстно-релевантной информации, давая людям возможность видеть цифровой и физический мир одновременно больше, чем то, что мы видим в естественных условиях. Например, предоставляя пошаговые визуальные инструкции по физическому оборудованию, ведущая аэрокосмическая компания обучает своих сотрудников на 30–40% более эффективно при 1/10 стоимости.Впечатления от дополненной реальности, усиленные видео / звуком, становятся мейнстримом, чаще всего благодаря очкам дополненной реальности и головным устройствам, используемым для освобождения рук рабочего. Теперь мы можем выйти за рамки голосового общения между людьми, давая инструкции или запрашивая информацию у машин вокруг нас. На ведущей фабрике по производству плитки и керамики оператор разговаривает с интеллектуальным агентом (управляемым программным обеспечением), и он выполняет рабочие задачи.

Искусственный интеллект / дополненная реальность, методы машинного обучения и датчики открывают сферу шестого чувства для людей и роботов способами, которых мы никогда раньше не видели.Этот подход может быть потенциально полезен в различных приложениях, включая взаимодействие человека и робота, в таких деликатных областях, как хирургия, и может использоваться в качестве замены основных органов чувств для людей с ограниченными возможностями. Сочетание этих развивающихся технологий с нашим пониманием того, как люди и другие животные могут ощущать окружающий нас мир и взаимодействовать с ним, приближает осознание как людей, так и робототехники к тому, чтобы стать реальным применением шестого чувства и, в конечном итоге, всеобщей привлекательностью. .Но прежде чем носимые устройства шестого чувства смогут выйти и сформировать мир, им нужно будет сначала заставить людей и роботов полностью понять себя в физическом пространстве, которым они управляют.

Разблокируйте чувства искусственного интеллекта (AI)

В 1956 году Джон Маккарти (американский ученый-когнитивист) ввел термин «искусственный интеллект» как наука и техника создания интеллектуальных машин, используемых в основном для выполнения любых избыточных действий, но с прогрессом и развитием в области информатики, искусственного интеллекта. бросает вызов людям и расширил свою деятельность в различных областях.

Как и машинное обучение, людям тоже нужны данные для принятия любого решения, но они могут обрабатывать только двух- или трехмерные данные. Чтобы иметь дело с большими n-мерными данными и затем делать прогнозы с максимальной точностью, используются модели машинного обучения.

Например, чтобы увидеть какие-либо закономерности в действиях игроков IPL, n количество измерений, таких как общий счет отдельного игрока с битой в турнире, очки против определенных боулеров, частота ударов, количество точечных шаров и т. Д.используются для обучения моделей машинного обучения.

Для решения сложных проблем ИИ имитировал сложную нейронную сеть мозга (взаимосвязанную сеть нейронов) и предложил концепцию глубокого обучения, и если сложная проблема основана на числах, то, как говорят, искусственная нейронная сеть ( АНЯ).

Таким образом, существуют различные другие аспекты данных, которые люди получают при общении посредством языка с использованием своей речи и слуховых способностей, а также посредством чтения и письма на определенном языке.Эти способности внедряются в машинах с помощью системы «Распознавания речи» и «Обработки естественного языка (НЛП)». Возьмем, к примеру, Siri от Apple. Если мы скажем: «Привет, Siri, назначь мою встречу на завтра в 11 часов утра», Siri автоматически преобразует человеческую речь в текстовый формат, используя распознавание речи, после рассмотрения вариации в голосовых тонах, и отправит эту текстовую информацию на серверы Apple, где намерение То, что именно пытается сказать пользователь, определяется посредством НЛП.

Люди обрабатывают все, что они обычно видят. Имея это в виду, ИИ придумал «компьютерное зрение», форму символического обучения для обработки информации. Если информация представлена ​​в форме изображений, в ИИ она называется «Обработка изображений», а если она представлена ​​в форме шаблонов, то это называется «Распознавание образов». Все эти области, то есть НЛП, распознавание речи и компьютерное зрение, подпадают под «сверточную нейронную сеть (CNN)» глубокого обучения.

Теперь, допустим, в НЛП нам предоставили последовательность предложений, и мы должны определить, в положительном или отрицательном смысле сказано предложение. Здесь появляется концепция «рекуррентной нейронной сети» глубокого обучения.

Следовательно, глубокое обучение — это форма машинного обучения, или мы можем сказать, что это подмножество машинного обучения, потребляющее больше вычислительной мощности, чем машинное обучение, и ограничено определенными областями.

Таким образом, без всяких сомнений, мы можем сказать, что настоящее управляется искусственным интеллектом, а будущее — искусственным сверхразумом. Итак, у людей есть выбор — либо работать в тандеме с ИИ сейчас, либо подчиняться ИИ в будущем.

границ | Зондирование и биосенсор в мире автономных машин и интеллектуальных систем

Введение

Быстрый прогресс автономных систем с искусственным интеллектом (ИИ) породил ожидание, что машины и программные системы скоро смогут выполнять интеллектуальные задачи так же эффективно, как люди (возможно, даже лучше) до такой степени, что в ближайшем будущем, впервые в истории, такие системы могут генерировать знания без вмешательства человека (Rodrigues et al. , 2021). Это грандиозное достижение будет реализовано только в том случае, если эти искусственные системы смогут собирать, обрабатывать и анализировать множество объединенных данных из окружающей среды в дополнение к овладению естественными языками. Последнее требование представляется особенно сложным, поскольку машинное обучение (ML) и другие успешные в настоящее время подходы к ИИ еще недостаточны для интерпретации текста (Rodrigues et al., 2021). Еще одно жесткое требование — возможность непрерывного сбора информации с помощью датчиков и биосенсоров, во многих случаях необходимость имитировать возможности человека.Что касается краткосрочных применений, то медицинская диагностика и любой другой тип диагностики являются одними из тем, для которых ИИ может принести наибольшую пользу. Это связано с конвергенцией с несколькими технологиями, которые имеют решающее значение для диагностики, а именно с нанотехнологическими методологиями, которые позволяют интегрировать повсеместное зондирование и биосенсор в системы диагностики и наблюдения (Rodrigues et al. , 2016). Диагностика — это, по сути, задача классификации, для которой ML, как было доказано, особенно подходит, несмотря на его ограничения при выполнении задач, требующих интерпретации (Buscaglia et al., 2021).

Живые существа зависят от чувствительности для своего выживания, роста, размножения и взаимодействия. В частности, люди постоянно используют свои пять органов чувств (осязание, зрение, слух, обоняние и вкус) для наблюдения за окружающей средой и взаимодействия с ней, при этом большая часть сенсорного обнаружения полагается на распознавание образов. На протяжении истории был разработан ряд устройств и инструментов, которые расширяют возможности человеческого мониторинга и помогают им, но область зондирования (и биодатчика) стала прочно обоснованной только в последние десятилетия 20-го века.В качестве иллюстрации, при поиске в Web of Science в мае 2021 года опубликованных статей, содержащих эти термины, было обнаружено всего несколько десятков статей в год за период с 1900 по 1950 год, большинство из которых не имели отношения к сенсорным устройствам, но скорее связано с сенсорными явлениями. В 1970-х годах было достигнуто порядка 1000 публикаций в год, а в 1990-х годов ежегодное количество увеличилось до 10 000 и 20 000, тогда как за последние 2 года количество опубликованных статей колебалось от 140 000 до 150 000 в год.Этот выдающийся рост научного производства был, очевидно, следствием прогресса в исследованиях новых материалов, включая искусственные, а также природные материалы, адаптированные для сенсорных целей. Хотя природа вдохновляла на ранних этапах, особенно с помощью ощущений у животных, две причины способствовали расширению области, как будто она полностью независима от восприятия человека (или животного). Во-первых, мониторинг в реальном времени был невозможен во многих приложениях для зондирования и интеграции различных типов датчиков, например.g., чтобы подражать пяти чувствам — оставалось в основном неуловимым. Еще одно существенное отличие заключается в основных принципах обнаружения: в отличие от естественных датчиков у живых существ, обычно анализ данных с искусственных датчиков не полагается на методы распознавания образов.

Значительный прогресс в аналитических методах, сенсорах и биосенсорах в виде нанотехнологических продуктов открывает возможности для преодоления этих пробелов. В настоящее время обычно изготавливаются недорогие датчики, которые позволяют повсеместно проводить измерения и мониторинг в реальном времени в конкретных приложениях.Некоторые из этих датчиков могут быть носимыми и даже имплантированными и могут быть более чувствительными, чем соответствующие им датчики у людей. Типичным примером является электронный язык (электронный язык), чувствительность которого для некоторых вкусов может быть в 10 000 раз выше среднего значения чувствительности для людей (Riul Jr. et al., 2010). Зондирование и биосенсор используют различные принципы обнаружения, что позволяет интегрировать различные типы данных (например, полученные с помощью электронных языков и электронных носов).Кроме того, теперь доступны вычислительные методы для обработки больших объемов данных, генерируемых с помощью повсеместного зондирования и мониторинга в реальном времени, с преимуществом существенно расширенной емкости с точки зрения памяти и вычислительной мощности по сравнению с живыми существами. Эти методы также позволяют использовать стратегии распознавания образов, таким образом приближая задачи распознавания к тому, как распознавание выполняется людьми. И последнее, но не менее важное: принципы восприятия намного шире, чем у живых существ, что может открыть новые способы создания интеллектуальных систем и роботов с беспрецедентными возможностями.

В этой статье мы фокусируемся на двух аспектах: 1) сенсорные системы, которые имитируют человеческие чувства, чтобы продемонстрировать, как создаются искусственные сенсоры с биоинспирацией; 2) датчики и биосенсоры, предназначенные для интеграции в интеллектуальные системы, в которых будут представлены строгие требования, которые должны выполняться для анализа данных на основе вычислительных методов, особенно машинного обучения.

Имитация пяти чувств

Современные технологии позволяют имитировать пять человеческих чувств (Guerrini et al., 2017) с множеством методологий, обсуждаемых ниже и кратко проиллюстрированных одним или двумя примерами, поскольку в нашу задачу не входит обзор основных вкладов в любой из этих областей. Мы также будем различать сенсорные системы, задуманные как искусственные аналоги человеческих органов, и те, которые просто выполняют аналогичные функции, даже если их форма и природа не имеют ничего общего с сенсорными органами.

Touch

Датчики давления и деформации были разработаны для создания электронных скинов (Lipomi et al., 2011; Hammock et al., 2013), ионная кожа (Qiu et al., 2021) или эпидермальная электроника (Kim et al., 2011). Используемые термины могут различаться, как и функции, выполняемые электронной кожей или ионной кожей, которые могут выходить далеко за рамки функций кожи человека (или других животных). Тем не менее, электронные скины обладают следующими характеристиками: они должны быть гибкими, растягиваемыми, самовосстанавливающимися и обладать способностью определять температуру, а также широкий диапазон давления (не только прикосновения) и деформации. Благодаря недавним разработкам в области наноматериалов и самовосстанавливающихся полимеров стало возможным получить электронные скины с улучшенными характеристиками по сравнению с их органическими аналогами, особенно с превосходным пространственным разрешением и термочувствительностью (Hammock et al. , 2013). Будущие улучшения сосредоточены на добавлении функций для конкретных целей. Например, для применения в области здравоохранения могут быть включены биосенсоры для мониторинга состояния организма и выявления заболеваний, а противомикробные покрытия могут использоваться для функционализации электронной кожи, чтобы способствовать заживлению ран (Yang et al., 2019). С другой стороны, в рамках парадигмы эпидермальной электроники рассматриваемые системы могут включать не только датчики, но также транзисторы, конденсаторы, светодиоды, фотоэлектрические устройства и беспроводные катушки (Kim et al., 2011). Тактильные датчики с автономным питанием, изготовленные из пьезоэлектрических полимерных нановолокон, свидетельствуют об этих возможностях (Liu et al., 2021a). Пример сенсорной способности самовосстанавливающихся гидрогелей заключается в обнаружении отдельных движений тела, в том числе при разговоре, которые могут иметь значение для обработки речи в будущем (Liu et al., 2021b). Мы вернемся к этому вопросу, когда будем обсуждать слух.

Вкус

Ощущение вкуса на протяжении десятилетий имитировалось с помощью электронных языков (электронных языков), которые обычно содержат массив сенсорных блоков с принципами обнаружения, основанными в основном на электрохимических методах (Winquist, 2008) и импедансной спектроскопии (Riul et al. ., 2002). Обоснование электронного языка заключается в том, что люди воспринимают вкус как комбинацию пяти основных вкусов, а именно. сладкий, соленый, кислый, горький и умами, что означает, что мозг получает от сенсоров в сосочках сигналы, не относящиеся к какому-либо конкретному химическому соединению. Это так называемый принцип глобальной селективности (Riul et al., 2002), согласно которому сенсорные блоки, в отличие от биосенсоров, не обязательно должны содержать материалы, специфически взаимодействующие с образцами. Очевидно, что получение чувствительных элементов с высокой чувствительностью требует разумного выбора материалов для их изготовления с учетом предполагаемого применения. Например, если электронный язык должен использоваться для различения жидкостей с различными уровнями кислотности, полианилины могут быть выбраны для чувствительных элементов, поскольку их электрические свойства очень чувствительны к pH. На практике электронный язык обычно содержит от четырех до шести чувствительных элементов, изготовленных из наноматериалов или наноструктурированных полимерных пленок, причем ожидается, что отдельные чувствительные блоки будут давать разные отклики для данной жидкости. Эта изменчивость важна для установления «отпечатка пальца» для анализируемых жидкостей, которые могут иметь аналогичные свойства.Электронный язык может принимать разные формы. Хотя большинство из них состоит из сенсорных блоков с наноструктурированными пленками, нанесенными на площади порядка ² см, также были созданы микрожидкостные электронные языки (Shimizu et al., 2017). Это выгодное расположение, поскольку для измерений требуется небольшое количество образцов, а также возможность мультиплексного зондирования в миниатюрных установках.

Электронные языки, хотя и задуманы для имитации функции дегустации, также могут использоваться для решения нескольких задач, не связанных со вкусом.Следовательно, в дополнение к их использованию для оценки вкуса в винах, соках, кофе (Riul Jr et al., 2010), маскировки вкуса в фармацевтических препаратах (Machado et al., 2018), электронные языки использовались для выявления отравлений и загрязнение воды, фальсификация топлива и анализ почвы (Braunger et al., 2017). Об электронных языках стоит упомянуть еще три аспекта. Первый связан с включением биосенсоров в качестве одного (или нескольких) сенсорных блоков в массивы. Общая избирательность может быть увеличена в этих так называемых биоэлектронных языках, что продемонстрировано при различении двух схожих тропических болезней (Perinoto et al., 2010). Второй аспект относится к анализу данных, поскольку использование концепции глобальной избирательности требует оценки комбинированных откликов различных единиц измерения. Как следствие, создается значительный объем конфигураций данных, которые необходимо анализировать статистическими и вычислительными методами. Таким образом, уменьшение размерности представления данных является центральной операцией. Методы, часто применяемые к данным на электронном языке, включают анализ основных компонентов (PCA) (Jolliffe and Cadima, 2016) и интерактивное отображение документов (IDMAP) (Minghim et al., 2006). С помощью этих методов отклик, измеренный для одного образца, например, один спектр импеданса, отображается в виде графического маркера, а маркеры пространственно распределяются таким образом, чтобы маркеры, изображающие образцы с аналогичными откликами, располагались близко друг к другу. Следовательно, можно идентифицировать визуальные кластеры похожих элементов, что предполагает возможность правильной классификации выборок в случае, если для каждого класса существует один однозначный кластер. Если количество выборок слишком велико, визуализация кластеров на карте неэффективна из-за перекрытия маркеров и кластеров.Данные по-прежнему могут обрабатываться с помощью алгоритмов машинного обучения (Neto et al. , 2021), которые могут быть контролируемыми или неконтролируемыми. При обучении с учителем можно также сопоставить реакцию электронного языка с человеческим вкусом (Ferreira et al., 2007). Третий аспект связан с комбинацией электронных языков и электронных носов (e-noses, описанных ниже). Особенно для напитков и напитков, таких как кофе и вино, восприятие аромата зависит от вкуса и запаха вместе, и поэтому рекомендуется использовать электронные языки в сочетании с электронными носами (Rodriguez-Mendez et al., 2014).

Запах

Электронные носы (e-noses) — аналоги электронных языков для обоняния, они также основаны на концепциях глобальной селективности, когда для имитации обонятельной системы млекопитающих используются массивы пароочувствительных устройств (Rakow and Suslick, 2000). ). Подобно электронным языкам, можно использовать различные принципы обнаружения, включая электрические, электрохимические и оптические измерения, или любой тип измерения, используемый в датчиках газа. Материалы для изготовления сенсорных блоков выбираются с учетом взаимодействия с различными типами паров, например с металлопорфириновыми красителями, на оптические свойства которых значительно влияют лигирующие пары, такие как спирты, амины, простые эфиры, фосфины и тиолы (Rakow and Suslick, 2000). .Электронные носы в основном получают с помощью наноструктурированных пленок, например, Langmuir-Blodgett (LB) (Barker et al., 1994), и, как и в биосенсоре, могут включать сенсорные блоки, способные к специфическому взаимодействию с аналитами. Примером последнего был электронный нос с полевыми транзисторами, сделанными из углеродных нанотрубок, функционализированных липидными нанодисками, содержащими рецепторы запахов насекомых (Murugathas et al., 2019). Их избирательный электрический ответ на соответствующие лиганды рецепторов запаха позволил различать запахи свежей и тухлой рыбы (Murugathas et al., 2019).

Прицел

Зрелищные изменения произошли в области компьютерного зрения благодаря повсеместному развертыванию всех видов камер. Хотя можно утверждать, что наличие высококачественных камер далеко не достаточно для имитации зрения, недавние прорывы в области компьютерного зрения продемонстрировали, что искусственные системы уже могут равняться или даже превосходить человеческие способности в выполнении определенных изображений или видео. задачи анализа (Ng et al., 2018).Например, распознавание лиц, безусловно, может выполняться с превосходной производительностью с помощью интеллектуальных систем, использующих стратегии глубокого обучения (NandhiniAbirami et al., 2021). Кроме того, камеры могут использоваться для обнаружения и наблюдения явлений, выходящих за рамки человеческих возможностей, как в случае инфракрасного зрения (Havens and Sharp, 2016). Тем не менее, задача воспроизвести функциональность человеческого глаза в одном устройстве остается сложной задачей, особенно если требуются протезы глаза, поскольку создание полнофункционального аналога глаза остается долгосрочной целью (Regal et al., 2021). Исследования новых материалов для бионических глаз и специальных камер в основном сосредоточены на биоинспирированной и биоинтегрированной электронике для создания деформируемых и самовосстанавливающихся устройств, которые сохраняют функциональность при деформации (Lee et al., 2021). Это аналог других типов устройств для имитации человеческих чувств, например электронная кожа и электронное ухо (см. ниже). Еще одна общая черта этих имитационных систем — необходимость обрабатывать большие объемы данных, во многих случаях совершенно разного характера.Недавний пример представлен оценкой увядания чайных листьев после объединения данных ближней инфракрасной спектроскопии, электронного глаза и колориметрической сенсорной матрицы, которые обрабатывались с помощью алгоритмов машинного обучения в системе машинного зрения (Wang et al., 2021 г.).

Слух

Способность слышать можно имитировать с помощью так называемых электронных ушей (Solanki et al., 2017) и других устройств, которые в основном работают с датчиками напряжения или давления. Самыми простыми из них являются хемирезистивные сенсоры, содержащие наноматериалы, чей отклик меняется в зависимости от механического стимула с достаточной чувствительностью для обнаружения свиста, дыхания и речи (Solanki et al., 2017). Что касается материалов для датчиков, как уже упоминалось, они аналогичны материалам, используемым для сенсорных датчиков и электронных оболочек. Одна проблема, которая еще не использовалась в разумной степени, — это обработка речи. Современные приложения, связанные с обработкой речи — например, преобладающие в интеллектуальных помощниках — используют высококачественные микрофоны для получения звука. Новые разработки носимых датчиков деформации и давления позволяют нам предусмотреть получение звука непосредственно от тела человека (или другого живого существа).Это произведет революцию в принципах работы обработки речи, особенно в биомедицинской области, поскольку позволит осуществлять онлайн-мониторинг в реальном времени. Очевидно, что такой навязчивый подход к сбору данных поднимает этические проблемы, поскольку любое высказывание пользователя будет фиксироваться и записываться. Еще одно направление — инновационные приложения, ставшие возможными благодаря широкой доступности недорогих автономных микрофонов, такие как изучение звуковых ландшафтов окружающей среды, для целей, которые идут от мониторинга биоразнообразия в естественной среде (мониторинг биоакустики) (Gibb et al., 2019) или океанской фауны (Sánchez-Gendriz, Padovese, 2017).

Интеграция зондирования и биосенсинга в интеллектуальные системы

Некоторые из примеров, связанных с пятью чувствами человека, уже представляют интегрированные системы, основанные на искусственном интеллекте. Однако важно то, что далеко за пределами этих примеров существует множество других типов сенсоров и биосенсоров, которые позволяют контролировать вещества, явления и процессы. Несмотря на успехи в интеграции сенсоров и биосенсоров, как упоминалось здесь, мы должны подчеркнуть, что мониторинг в реальном времени и бесшовная интеграция нескольких сенсорных устройств с использованием различных технологий все еще находится в зачаточном состоянии, как обсуждается далее с гипотетическим сценарием автономного транспортная станция в мегаполисе.

Автономные общественные места и инфраструктура

Интеллектуальные системы, поддерживаемые зондированием и биосенсором, вероятно, будут использоваться в любом типе приложений, включая управление и приведение в действие. Особенно сложной задачей будет такая интеграция в большие инфраструктуры, например, в общественных местах, и объединение нескольких инициатив. В качестве иллюстрации давайте рассмотрим станцию, обслуживающую оживленный район города, объединяющую поезда и автобусы, а также парковку, как показано на рисунке 1.Представим, что он соединен с большой зеленой парковой зоной у реки с обилием растительности, пешеходными и велосипедными дорожками. Администрация города хочет, чтобы эта территория была безопасной зоной для посетителей вокзала и парка. Станция должна быть экологически устойчивой, и они также планируют сотрудничать с другими городскими менеджерами для реализации программы профилактического здравоохранения, ориентированной на население пользователей, и с исследователями из местного университета для изучения и сохранения фауны в парке. Можно подумать о чувствительных устройствах, развернутых в таком сценарии.Будут установлены видеокамеры для мониторинга в реальном времени с целью корректировки расписания поездов в соответствии с потоком населения, а также критических зон и точек для обеспечения безопасности, датчиков качества воды и воздуха на станции, в парке и в окрестностях. На объекте может находиться фотоэлектрическая установка, для которой производство энергии станцией и потребление энергии как на станции, так и на парковых территориях постоянно отслеживаются и при необходимости корректируются. Светочувствительные датчики могут включать / выключать освещение; звуковые датчики в нескольких точках парка отслеживают разнообразие животных и то, как работа загруженной станции влияет на их поведение.Пользователям станции рекомендуется останавливаться и собирать основные показатели здоровья, такие как артериальное давление, гликемический индекс и уровень холестерина, и ориентироваться на получение медицинской помощи при выявлении проблем; программа может отслеживать и приближаться к тем пользователям, для которых были выявлены критические проблемы.

РИСУНОК 1 . Оживленная городская транспортная станция и множество датчиков, поддерживающих ее автоматизированную работу, интегрированы с множеством общественных инициатив, которые непрерывно генерируют данные различных типов.

Гипотетическая интегрированная система искусственного интеллекта для автономного управления станцией изображена на блок-схеме на рисунке 2, которая дает упрощенное абстрактное представление интеллектуального подхода к обработке данных. Верхний уровень представляет источники данных, включая множество датчиков для мониторинга внутренних и внешних рисков на объектах. Эти датчики будут непрерывно генерировать данные различных типов, например изображения, аудио, измерения, текстовые формы и документы. Он должен обрабатывать несколько типов данных, поскольку данные производятся сенсорными устройствами, в том числе устройствами, связанными с человеческими чувствами, т.е.е., частью восприятия будут зрение, осязание, вкус, обоняние и слух. Различные типы данных потребуют обработки (хранения, фильтрации, обработки) и курирования, как показано в среднем блоке на рисунке. Кроме того, потребуются некоторые процессы, чтобы проверить, имеют ли данные смысл, имеют ли наборы данных достаточное качество в качестве входной информации для системы ИИ, представленной в виде единого блока для простоты, хотя более вероятно, что он будет состоять из нескольких интегрированных систем. Наконец, системе необходимо будет изучить представления данных для алгоритмической обработки.Эта система ИИ будет отвечать за анализ (что произошло, где, каков уровень опасности или угрозы), а затем за соответствующее действие — в некоторых случаях в режиме реального времени. Задачи анализа, по сути, состоят в поиске определенных закономерностей в данных, указывающих на возникновение аномальной ситуации или определенной категории событий, которые, в свою очередь, должны запускать соответствующие действия из различных систем, представленных в нижней части рисунка. Такой сложный сценарий состоит в основном из комбинации устройств для мониторинга (количества и процессов) и реагирования (реагирования) на измерения.Природа приложения может полностью измениться, например, мы могли бы думать о диагностике в медицинском учреждении или интегрированной операционной в умном городе, но основные компоненты таких систем по сути одинаковы. Подразумевается, что зондирование должно быть повсеместным и обязательно генерировать огромные объемы данных, которые могут быть подключены к Интернету, что позволяет выполнять задачи и службы и управлять ими удаленно (Alzahrani, 2017).

РИСУНОК 2 . Схематическое изображение автоматизированной системы управления вокзалом, которая должна содержать различные уровни устройств и систем управления.Верхний уровень представляет собой различные источники данных, данные которых будут собираться и храниться в специальных репозиториях. Они будут питать систему ИИ, отвечающую за обработку данных и предоставление входных данных для различных приложений (наблюдение, управление энергопотреблением и т. Д.). Модуль AI и эти приложения будут включать ряд независимых систем анализа и управления.

Существующие технологии искусственного интеллекта и основные проблемы

Предложенное на рисунке 2 предложение интегрированной системы искусственного интеллекта с сенсорным управлением и множеством элементов управления средой может показаться надуманным взглядом на современные приложения искусственного интеллекта.Тем не менее, внимательный анализ его компонентов показывает, что существующих технологий уже достаточно для реализации большинства задач. Действительно, литература изобилует примерами приложений, представляющими все компоненты, представленные на рисунке. Автоматизация наблюдается во множестве задач, для которых вводятся цифровые данные, таких как обнаружение объектов на изображениях, или перевод на естественный язык, или управление трафиком, с уровнями производительности, эквивалентными или превосходящими таковые у людей-операторов.Однако разумная интеграция необходимых компонентов — это гигантское усилие. Например, управление данными из столь разнородных источников и форматов (например, изображения, текст, аудио, видео, данные зондирования) и их отслеживание представляет собой огромную проблему. Архитектура системы ИИ будет очень сложной, поскольку она должна быть готова к своевременному обнаружению и обработке множества обычных и аномальных ситуаций. Еще более актуально то, что такая система, несмотря на ее сложность, ограничена тем, что, как уже упоминалось, эффективно будут выполняться только задачи классификации.Тем не менее, для полной автономной работы требуются другие соответствующие задачи, такие как оценка рисков и принятие решений на основе таких оценок. Эти последние задачи потребуют, по крайней мере, некоторой степени интерпретации, и поэтому текущих технологий все еще недостаточно для предполагаемой автономной работы.

Различные вопросы, связанные с обработкой больших данных и машинным обучением для таких приложений, как автономная станция, обсуждались в обзорах и авторских статьях (Oliveira et al., 2014; Родригес и др., 2016; Паулович и др., 2018; Родригес и др., 2021). Мы наблюдаем синергетическое движение, обусловленное сочетанием генерации данных с беспрецедентным уровнем детализации, разнообразия и скорости с огромными вычислительными возможностями. Это очень важно для внедрения некоторого «интеллекта» в системы, обрабатывающие данные для выполнения сложных задач. Например, данные теперь играют «активную» роль в научных открытиях, а это означает, что данные, собранные в массовом масштабе с помощью повсеместных сетевых сенсорных устройств, подключенных к «вещам» («Интернет вещей»), могут не только поддерживать проверку гипотез. «Интеллектуальная» автоматизация сложных задач и активный поиск скрытых гипотез.

Следует подчеркнуть, что построение сложных автономных систем, таких как гипотетический случай транспортной станции, потребует значительных человеческих усилий. Специалисты-люди должны быть готовы проверять базовые алгоритмы системы и контролировать выполнение задач и принятие решений во время разработки и эксплуатации, чтобы гарантировать, что система соответствует намеченным целям. Это отличается от простой проверки результатов, полученных с помощью автономного алгоритма на относительно небольшом наборе данных. Алгоритмы машинного обучения можно обучить определять закономерности на основе данных, но качество данных является фундаментальной проблемой (в противном случае «мусор на входе, мусор на выходе»).Более того, обеспечение качества и правильности результатов может потребовать значительного контроля со стороны пользователя. Сложность, создаваемая огромным масштабом генерации и обработки данных, а также необходимость интегрированной обработки различных типов данных, созданных из нескольких источников, требует существенных изменений в роли экспертов. Это также изменяет тип требуемой экспертизы. Помощь можно получить от исследователей, работающих в области, известной как «визуальная аналитика» (Endert et al., 2017), целью которой является изучение способов внедрения эффективного взаимодействия с пользователем в обработку данных и обучение модели.Еще одна проблема, связанная с визуальными представлениями, заключается в улучшении интерпретируемости модели. Эксперты в предметной области, отвечающие за анализ, а также лица, принимающие решения, должны быть хорошо осведомлены о концепциях, лежащих в основе методов, понимать их ограничения и знать, как правильно параметризовать алгоритмы и как интерпретировать результаты и показатели производительности. Методы визуализации данных и моделей могут способствовать расширению возможностей взаимных ролей человека-эксперта и алгоритма машинного обучения при выполнении задач анализа.

Заключительные замечания

Интеграция зондирования и биосенсинга с алгоритмами машинного обучения для разработки сложных автономных систем была исследована здесь с использованием двух метафор. В первом мы рассказали о последних достижениях в области нанотехнологий для создания устройств, имитирующих пять человеческих чувств. Причина этого выбора заключалась не только в том, что эти нанотехнологические устройства являются важным требованием для автономных объектов, но и в связи с обработкой данных.Другая метафора была связана с автономной транспортной станцией, где мы продемонстрировали, как интегрированная «интеллектуальная» система может управлять станцией, используя входные данные от множества датчиков. Этот последний пример был задуман как простая иллюстрация, поскольку существует практически бесконечный список сложных проблем, которые можно аналогичным образом решать в крупном масштабе с помощью систем, напрямую получающих данные от датчиков, при ограниченном вмешательстве человека. Они варьируются от управления движением до мониторинга здоровья населения и окружающей среды, точного земледелия и производственных процессов, среди прочего.Неизбежной тенденцией является более широкое распространение решений, основанных на машинном обучении на основе данных, предоставляемых датчиками. Их успешное применение зависит не столько от технологических вопросов, сколько от решения важных концептуальных и практических этических, правовых и социальных вопросов, касающихся сбора и использования данных. Тем не менее, некоторые технологические проблемы остаются, такие как бесшовная интеграция данных из разных систем и обеспечение непрерывного адаптивного обучения в высокодинамичных средах.

Заявление о доступности данных

Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительные материалы, дальнейшие запросы можно направить соответствующему автору.

Вклад авторов

Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее для публикации.

Финансирование

INEO, CAPES, CNPq (301847 / 2017–7) и FAPESP (2018 / 22214–6) (Бразилия).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Управляющий редактор заявил о прошлом соавторстве / сотрудничестве с авторами в отношении предыдущей публикации.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно относятся к их аффилированным организациям, либо к претензиям издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Источники

Альзахрани, С. М. (2017). Сенсинг для Интернета вещей и его приложений, на 5-й Международной конференции по будущему Интернету вещей и семинарам по облачным технологиям.Прага: FiCloudW, 88–92. doi: 10.1109 / FiCloudW.2017.94

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Баркер П. С., Чен Дж. Р., Агбор Н. Е., Монкман А. П., Марс П. и Петти М. С. (1994). Распознавание паров с использованием органических пленок и искусственных нейронных сетей. Датчики Приводы B: Chem. 17, 143–147. doi: 10.1016 / 0925-4005 (94) 87042-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Браунгер, М., Шимицу, Ф., Хименес, М., Амарал, Л., Пьяцетта, М., Гобби, Э., и другие. (2017). Микрофлюидный электронный язык, применяемый для анализа почвы. Chemosensors 5, 14. doi: 10.3390 / chemosensors5020014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бускалья, Л. А., Оливейра, О. Н., и Кармо, Дж. П. (2021 г.). Дорожная карта для электроимпедансной спектроскопии для зондирования: Учебное пособие. Датчики IEEE J. , 1. doi: 10.1109 / JSEN.2021.3085237

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Endert, A., Ribarsky, W., Turkay, C., Wong, B.L. W., Nabney, I., Blanco, I. D., et al. (2017). Состояние дел в интеграции машинного обучения в визуальную аналитику. Сост. Графика Форум 36 (8), 458–486. doi: 10.1111 / cgf.13092

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Феррейра Э. Дж., Перейра Р. К. Т., Дельбем А. С. Б., Оливейра О. Н. и Маттосо Л. Х. С. (2007). Метод случайных подпространств для анализа кофе с помощью электронного языка. Электрон. Lett. 43, 1138–1139. doi: 10.1049 / el: 20071182

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гибб Р., Браунинг, Э., Гловер-Капфер, П., Джонс, К. Э. (2019). Новые возможности и проблемы пассивной акустики в экологической оценке и мониторинге. Methods Ecol. Evol. 10, 169–185. doi: 10.1111 / 2041-210X.13101

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Геррини, Л., Гарсия-Рико, Э., Пазос-Перес, Н., Альварес-Пуэбла, Р. А., and Smelling, Seeing. (2017). Обоняние, зрение и дегустация — старые чувства для нового восприятия. САУ Нано 11, 5217–5222. DOI: 10,1021 / acsnano.7b03176

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hammock, M. L., Chortos, A., Tee, B. C.-K., Tok, J. B.-H., and Bao, Z. (2013). Статья к 25-летию: Эволюция электронной оболочки (E-Skin): краткая история, соображения дизайна и недавний прогресс. Adv. Матер. 25, 5997–6038. doi: 10.1002 / adma.201302240

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Havens, K. J., Sharp, E. J. (2016). Тепловизионные методы исследования и наблюдения за животными в дикой природе: методология .Амстердам: Academic Press. ISBN 978-0-12-803384-5. DOI: 10.1016 / C2014-0-03312-6

CrossRef Full Text

Ng, J. Y., Neumann, J., Davis, L. S., and Davis, L. S. (2018). ActionFlowNet: Обучение движению для распознавания действий, Зимняя конференция IEEE по приложениям компьютерного зрения (WACV), 1616–1624. doi: 10.1109 / WACV.2018.00179

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Kim, D.-H., Lu, N., Ma, R., Kim, Y.-S., Kim, R.-H., Wang, S., et al. (2011).Эпидермальная электроника. Наука 333, 838–843. DOI: 10.1126 / science.1206157

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, У., Юн, Х., Сон, Дж .-К., Суну, С.-Х., и Ким, Д.-Х. (2021 г.). Наноразмерные материалы и конструкции деформируемых устройств для биоинспирированной и биоинтегрированной электроники. В соотв. Матер. Res. 2, 266–281. doi: 10.1021 / accountsmr.1c00020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lipomi, D. J., Vosgueritchian, M., Ти, Б.С.-К., Хеллстрем, С.Л., Ли, Дж. А., Фокс, К. Х. и др. (2011). Кожеподобные датчики давления и деформации на основе прозрачных эластичных пленок углеродных нанотрубок. Нат. Нанотех 6, 788–792. doi: 10.1038 / NNANO.2011.184

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Liu, Q., Jin, L., Zhang, P., Zhang, B., Li, Y., Xie, S., et al. (2021 г.). Нановолоконные сетки, собранные ортогонально из пьезоэлектрических волокон с прямой записью, в качестве тактильных датчиков с автономным питанием. ACS Appl. Матер. Интер. 13, 10623–10631. doi: 10.1021 / acsami.0c22318

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю, X., Ren, Z., Liu, F., Zhao, L., Ling, Q., and Gu, H. (2021). Многофункциональные самовосстанавливающиеся гидрогели с двойной сетью, созданные посредством взаимодействия хост-гость и динамической ковалентной связи в качестве переносных датчиков деформации для мониторинга движений человека и органов. ACS Appl. Матер. Интер. 13, 14612–14622. doi: 10.1021 / acsami.1c03213

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Machado, J.К., Симидзу, Ф. М., Ортис, М., Пинхатти, М. С., Карр, О., Гутерриш, С. С. и др. (2018). Эффективная инкапсуляция празиквантела в полимерные микрокапсулы и оценка маскировки вкуса с помощью электронного языка. Bcsj 91, 865–874. doi: 10.1246 / bcsj.20180005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мингхим, Р., Паулович, Ф. В., и де Андраде Лопес, А. (2006). «Отображение текста на основе содержимого с использованием многомерных проекций для исследования коллекций документов», в Визуализация и анализ данных 2006 . компании SPIE-IS&T Electronic Imaging . Редакторы Роберт. Ф. Эрбахер, Джонатан. К. Робертс, Матти. Т. Грён и Кэти. Бёрнер (SPIE), 6060, 60600S. doi: 10.1117 / 12.650880

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Murugathas, T., Zheng, H.Y., Colbert, D., Kralicek, A.V., Carraher, C., and Plank, N.O.V. (2019). Биосенсинг с помощью нанодисков рецепторов запаха насекомых и полевых транзисторов из углеродных нанотрубок. ACS Appl. Матер. Интер. 11, 9530–9538. DOI: 10.1021 / acsami.8b19433

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Nandhini Abirami, R., Durai Raj Vincent, P. M., Srinivasan, K., Tariq, U., and Chang, C.-Y. (2021 г.). Deep CNN и Deep GAN в вычислительном анализе изображений, основанном на визуальном восприятии. Сложность 2021, 1–30. doi: 10.1155 / 2021/5541134

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нето, М. П., Соареш, А. К., Оливейра, О. Н., и Паулович, Ф. В. (2021 г.). Машинное обучение, используемое для создания многомерного калибровочного пространства для данных зондирования и биодатчика. Bcsj 94, 1553–1562. doi: 10.1246 / bcsj.20200359

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оливейра-младший, О. Н., Невес, Т. Т. А. Т., Паулович, Ф. В., и де Оливейра, М. К. Ф. (2014). Где химические датчики могут помочь в клинической диагностике с помощью «больших данных». Chem. Lett. 43, 1672–1679. doi: 10.1246 / cl.140762

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Паулович, Ф. В., Де Оливейра, М. К. Ф. и Оливейра, О. Н. (2018). Будущее с универсальным зондированием и интеллектуальными системами. ACS Sens. 3, 1433–1438. doi: 10.1021 / acssensors.8b00276

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Perinoto, Â. К., Маки, Р. М., Колон, М. К., Сантос, Ф. Р., Мильаччио, В., Дагастанлы, К. Р. и др. (2010). Биосенсоры для эффективной диагностики лейшманиоза: инновации в биоаналитике для забытых болезней. Анал. Chem. 82, 9763–9768. doi: 10.1021 / ac101920t

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Qiu, W., Zhang, C., Chen, G., Zhu, H., Zhang, Q., Zhu, S., et al. (2021 г.). Колориметрические ионные органогидрогели, имитирующие человеческую кожу, для обнаружения механических стимулов и визуализации травм. ACS Appl. Матер. Интер. 13, 26490–26497. doi: 10.1021 / acsami.1c04911

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Regal, S., Troughton, J., Djenizian, T., and Ramuz, M. (2021). Биомиметические модели человеческого глаза и их применение. Нанотехнологии 32, 302001. doi: 10.1088 / 1361-6528 / abf3ee

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Риул, А., Dos Santos, D. S., Wohnrath, K., Di Tommazo, R., Carvalho, A. C. P. L. F., Fonseca, F. J., et al. (2002). Искусственный сенсор вкуса: эффективное сочетание сенсоров, изготовленных из пленок Ленгмюра-Блоджетт из проводящих полимеров и рутениевого комплекса и самоорганизующихся пленок из азобензолсодержащего полимера. Langmuir 18, 239–245. doi: 10.1021 / la011017d

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Родригес, Дж. Ф., Флореа, Л., де Оливейра, М. К. Ф., Даймонд, Д. и Оливейра, (2021 г.).Большие данные и машинное обучение для материаловедения. Discov. Матер. 1, 12. doi: 10.1007 / s43939-021-00012-0

PubMed Реферат | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Родригес, Дж. Ф., Паулович, Ф. В., де Оливейра, М. К., и де Оливейра, О. Н. (2016). О конвергенции нанотехнологий и анализа больших данных для компьютерной диагностики. Наномедицина 11, 959–982. doi: 10.2217 / nnm.16.35

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Родригес-Мендес, М.L., Apetrei, C., Gay, M., Medina-Plaza, C., de Saja, J. A., Vidal, S., et al. (2014). Оценка уровней воздействия кислорода и содержания полифенолов в красных винах с помощью электронной панели, образованной электронным носом и электронным языком. Food Chem. 155, 91–97. doi: 10.1016 / j.foodchem.2014.01.021

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Санчес-Гендрис, И., и Падовезе, Л. Р. (2017). Временные и спектральные закономерности хоров рыб в двух охраняемых районах Южной Атлантики. Ecol. Сообщить. 38, 31–38. doi: 10.1016 / j.ecoinf.2017.01.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Симидзу Ф. М., Тодао Ф. Р., Гобби А. Л., Оливейра О. Н., Гарсия К. Д. и Лима Р. С. (2017). Микрожидкостный электронный язык без функционализации на основе однократного отклика. ACS Sens. 2, 1027–1034. doi: 10.1021 / acssensors.7b00302

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Соланки В., Крупаниди С. Б. и Нанда К.К. (2017). Подход последовательного элементного легирования для изготовления пористых оксидов металлов и химирезистивных сенсоров на их основе для электронного прослушивания. ACS Appl. Матер. Интер. 9, 41428–41434. doi: 10.1021 / acsami.7b12127

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, Y., Liu, Y., Cui, Q., Li, L., Ning, J., and Zhang, Z. (2021). Мониторинг состояния увядания листьев во время обработки черного чая с помощью сочетания электронного глаза (E-Eye), колориметрической сенсорной матрицы (CSA) и микроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (NIRS). J. Food Eng. 300, 110534. doi: 10.1016 / j.jfoodeng.2021.110534

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Winquist, F. (2008). Вольтамперометрические электронные языки — основные принципы и применение. Microchim Acta 163, 3–10. doi: 10.1007 / s00604-007-0929-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янг, Дж. К., Мун, Дж., Квон, С. Й., Парк, С., Бао, З. и Парк, С. (2019). Электронная кожа: последние достижения и будущие перспективы для прикрепляемых к коже устройств для мониторинга здоровья, робототехники и протезирования. Adv. Матер. 31, 15. doi: 10.1002 / adma.2015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Технология, обслуживающая наши чувства

Очки и слуховые аппараты улучшили зрение и слух миллионов людей во всем мире, но что происходит, когда эти чувства становятся почти полностью неэффективными? Исследователи стремятся разработать устройства, которые помогут облегчить травмы, влияющие на органы чувств человека, и преодолеть их собственные ограничения.

Примеры этой сенсорной инновации включают слуховые аппараты, которые могут синхронизироваться с другими электронными устройствами, искусственные носы и бионические глаза. В настоящее время технологии предоставляют решения для многих, единственными вариантами которых раньше были тишина и темнота.

C

со слуховыми аппаратами

Хотя сегодня ни одно устройство не способно восстановить потерянный слух на 100%, существуют инструменты, которые могут значительно улучшить слух даже в шумной обстановке. «Самые большие инновации, которые мы видели в последнее время, помимо улучшений в том, как слуховые аппараты помогают лучше понимать речь в шуме, — это способность устройств интегрироваться с миром технологий пользователей», — говорит Бранде Плотник. директор редакции портала «Здоровый слух», номер OpenMind .

Слуховой аппарат Oticon Opn подключается к iPhone или смарт-телевизору и работает как наушники. Кредит: Oticon

Примером может служить слуховой аппарат Oticon Opn, который подключается к iPhone или смарт-телевизору и работает как наушники. Таким образом, можно без проводов разговаривать по телефону, слушать музыку или смотреть телешоу. Он также позволяет пользователям активировать отопление или любую услугу домашней автоматизации при подключении к Интернету через сеть IFTTT.«Мы ожидаем дальнейшего прогресса в улучшении способности слуховых аппаратов подключаться к вспомогательным технологиям пользователей, которые они используют каждый день», — говорит Плотник.

Искусственные носы, обнаруживающие запахи

Когда пища начинает гнить, ее отталкивающий запах исходит от соединения под названием кадаверин . Группа ученых разработала искусственный нос, который распознает эти запахи еще до того, как наше обоняние сможет их обнаружить. Тай Хён Пак, профессор Школы химической и биологической инженерии Национального университета Сеула (Южная Корея) и один из создателей устройства, говорит OpenMind , что «это своего рода биосенсор, который имитирует человеческий нос .”

По словам исследователя, искусственный нос может помочь людям с проблемами распознавания запахов, хотя на данный момент они ограничиваются распознаванием кадаверина биосенсором. E. coli бактерий были использованы в качестве хозяина для вставки рецептора, который распознает вещество. Бактерии были собраны на нанодисках, которые внутри транзистора на основе углеродных нанотрубок образовали искусственный нос. Авторы предполагают, что инструмент можно использовать для обнаружения трупов, захороненных после стихийных бедствий , поскольку ядовитое вещество также выделяется при смерти человека.

Искусственный интеллект и бионические глаза

Бионическая технология позволила россиянке с нарушением зрения с детства, полностью потерявшей зрение в 2004 году, частично восстановить зрение. Согласно сообщению Russia Beyond , пациенту в возрасте 50 лет был имплантирован чип в макулу (центральная область сетчатки) . В некоторых очках, оснащенных камерой, приемник обрабатывает изображения, которые он захватывает, и преобразует их так, чтобы они достигли глазного имплантата.

Без хирургического вмешательства некоторые устройства используют преимущества искусственного интеллекта, чтобы люди без зрения могли «видеть» то, что вокруг них. Кредит: Фотография армии США

Бионический глаз, разработанный в Соединенных Штатах, уже был протестирован на десятке пациентов с потерей зрения. Без хирургического вмешательства другие устройства используют преимущества искусственного интеллекта, чтобы люди без зрения могли «видеть» то, что вокруг них. Таким образом, умная камера, установленная на специальных очках, позволяет пользователю читать текст или определять лица.С помощью небольшой гарнитуры технология обрабатывает информацию, захваченную камерой, и преобразует ее в звук , который передается в уши слабовидящего человека.

Как вторая кожа

Когда человек носит протез из-за ампутации конечности, он теряет чувствительность в этой области. Но это может измениться благодаря искусственной коже, разработанной исследователями из Калифорнийского технологического института (США) и Федеральной политехнической школы Цюриха (Швейцария).

Исследователи анализируют вторую кожу, с помощью которой военные могли защитить себя от инфекционных агентов. Кредит: Julie Russell / LLNL

Ткань, состоящая из тонкой прозрачной пленки пектина и воды, обнаруживает изменения температуры в диапазоне от 5 до 50 градусов Цельсия. Исследователи, чья статья опубликована в журнале Science Robotics , предполагают, что эта кожа также может быть помещена на повязки, чтобы врачи знали, повышается ли температура пациента из-за инфекции в ране. Еще один способ предотвратить более серьезные проблемы — это вторая оболочка, разработанная Ливерморской национальной лабораторией Лоуренса (США) и предназначенная для защиты военных от биологических и химических атак. Было показано, что мембрана из углеродных нанотрубок, расположенная на одежде, эффективна в отражении вируса денге.

Подвижный язык для больных раком полости рта

Некоторые пациенты с раком полости рта могут потерять способность говорить из-за повреждений, вызванных опухолями языка. Группа стоматологов из Университета Окаяма (Япония) разработала подвижный протез языка, предназначенный для этих людей, согласно отчету The Japan Times . Устройство изготовлено из смолы и соединено шнуром с задними зубами. Его преимущество перед другими протезами в том, что он может двигаться вверх и вниз.

Наряду с этими инструментами, есть также искусственные языки, которые могут измерять и сравнивать ароматы. Оснащенные датчиками, устройства способны определять органические и неорганические соединения с точностью, даже превышающей человеческую чувствительность.Эти лабораторные языки широко используются в пищевой промышленности и производстве напитков.

Лаура Чапарро

@ laura_chaparro

скоро появится: компьютеры будут использовать пять чувств для улучшения нашей жизни

Представьте себе мир, в котором компьютеры чувствуют запах, вкус, видят, слышат и трогают. Что ж, время приближается. Если вы видели, как компьютер по имени Ватсон получил высшие награды в телешоу Jeopardy !, вы уже видели компьютер, который понимает людей и реагирует на них.

В следующую эру вычислений — которую мы в IBM называем эрой когнитивных систем — аппаратное и программное обеспечение получит удивительные новые способности человеческого мозга к обучению, адаптации и восприятию, что коренным образом улучшит то, как люди живут, работают и взаимодействуют. друг с другом.

Каждый год IBM делает прогнозы о пяти технологических инновациях, которые могут изменить наш образ жизни в течение следующих пяти лет. В этом году мы фокусируемся на способности машин — особым образом — подражать пяти чувствам человека.

Хотя это может показаться неправдоподобным, представьте, что сегодня de rigueur (смартфоны, планшеты) не существовало даже десять лет назад. Ученые и инженеры продолжают продвигать достижения в различных областях, которые способствуют дальнейшему совершенствованию и расширению возможностей компьютеров. Те, что связаны с когнитивными системами и их потенциалом для развития многих аспектов человеческого опыта — от сельского хозяйства и здравоохранения до управления коммунальными предприятиями и прогнозирования погоды — впечатляют.

Очень скоро компьютеры смогут видеть … и извлекать мельчайшие данные из медицинских МРТ, КТ и рентгеновских изображений или даже оценивать фотоизображения солнечных пятен на коже. Оценка, анализ и рекомендации «видящего» компьютера будут одним из инструментов, которые врач использует для назначения своевременного и эффективного лечения.

Поскольку когнитивные системы хорошо обнаруживают закономерности, коммунальные предприятия однажды будут использовать датчики, ориентированные на зрение, для сканирования фотографий, сделанных после ураганов и опубликованных в социальных сетях.Данные, собранные в ходе этого процесса, могут помочь определить приоритетность направления ремонтных бригад в районы, где риски для безопасности и защиты являются наиболее острыми.

Компьютеры также смогут слышать … и обнаруживать движение внутри массивного соседнего дуба, которое может предвещать его неминуемую гибель. Предупреждение лесовода о том, что дерево необходимо обрезать или срубить — до того, как оно рухнет — может спасти жизни и защитить собственность.

Если бы компьютер мог «слышать» или определять, как ветер меняет направление во время лесного пожара, пожарные могли бы точно определить свои следующие шаги по локализации пожара до того, как оно распространится дальше.Когнитивные вычисления помогут нам услышать и понять, что для нас важно, например разницу между плачем ребенка, когда он голоден, и когда он ищет утешения.

Когда компьютеры смогут имитировать прикосновение , мы решим одну из самых сложных задач, стоящих перед исследователями когнитивных вычислений. По самой своей природе прикосновение — это физический опыт. Но с помощью технологий инфракрасной и тактильной или тактильной обратной связи мы уже начали моделировать ощущение прикосновения — обычно модели вибрации, связанные с физическими объектами — в игровой индустрии.

Вскоре интернет-магазины будут использовать тактильные технологии, позволяющие покупателям «трогать» товар перед его покупкой. Текстуру предмета одежды можно имитировать, когда покупателю предлагается провести пальцем по фотографии предмета на экране. Он шелковистый или грубый? Скоро мы узнаем.

Чувства вкуса и запаха часто связаны , особенно когда дело касается еды. Однажды компьютеры смогут удивить нас индивидуализированными сочетаниями продуктов, которые призваны максимально раскрыть наши любимые вкусы, ароматы и текстуры.Они даже смогут предложить лучшие сочетания, чтобы минимизировать чувство голода и оптимизировать пищевую ценность имеющихся продуктов.

Обладая сильным обонянием, люди также могут быть в большей безопасности. Компьютер можно заставить работать в крупных художественных музеях, вынюхивая газы, не обнаруживаемые человеческим носом, которые могут повредить основные произведения искусства — то же самое нововведение, которое может обнаруживать небезопасные уровни загрязнения воздуха на улицах крупных городов по всему миру.

В эпоху когнитивных вычислений машины больше не будут ограничиваться дедуктивными рассуждениями или выводами на основе более общих данных.Они будут подражать нашей способности использовать индуктивные рассуждения, основанные на конкретных контекстных наблюдениях. Мы находимся на пороге возможности пользоваться компьютерами, которые могут понимать наш опыт, а затем предпринимать действия для создания результатов, улучшающих наш образ жизни, работы и развлечений.

Исследователи не ожидают, что компьютеры полностью заменят человеческие функции. Не зря компьютер Watson, победивший в Jeopardy, был назван в честь настоящего человека и соревновался с настоящими людьми.Истинный успех когнитивных вычислений не будет оцениваться по их способности заменять функции человеческого мозга, это будут инновации, которые он вводит, обеспечивая людям лучшее качество жизни и жизненно важную информацию, необходимую для освобождения творческих способностей решения проблем. мы решаем самые сложные задачи.

Изображение: woodleywonderworks / flickr

Пол Блум (Paul Bloom) — технический директор отдела исследований в области телекоммуникаций. Он отвечает за применение новейших технологий и исследований IBM в ее двенадцати лабораториях для создания новых телекоммуникационных решений.

Автор сообщения:

Пол Блум Вернуться к началу. Перейти к: Начало статьи.

Что такое искусственный интеллект | Accenture

Ни одно внедрение искусственного интеллекта не будет полным без рассмотрения этики ИИ. ИИ развивается стремительными темпами, и, как и в случае с любой другой мощной технологией, организациям необходимо завоевывать доверие общественности и нести ответственность перед своими клиентами и сотрудниками.

В Accenture мы определяем «ответственный ИИ» как практику проектирования, создания и развертывания ИИ таким образом, чтобы расширять возможности сотрудников и предприятия и оказывать справедливое влияние на клиентов и общество, позволяя компаниям вызывать доверие и уверенно масштабировать ИИ.

Trust
Каждая компания, использующая ИИ, подлежит проверке. Театр этики, где компании усиливают свое ответственное использование ИИ с помощью PR, одновременно участвуя в неопубликованной серой деятельности, является регулярной проблемой. Бессознательная предвзятость — это еще один. Ответственный ИИ — это новая возможность, направленная на укрепление доверия между организациями, их сотрудниками и клиентами.

Безопасность данных
Конфиденциальность данных и несанкционированное использование ИИ могут нанести ущерб как репутации, так и системно.Компании должны с самого начала обеспечить конфиденциальность, прозрачность и безопасность своих программ ИИ и обеспечить безопасный и ответственный сбор, использование, управление и хранение данных.

Прозрачность и объяснимость
Независимо от того, создает ли комитет по этике или пересматривает свой кодекс этики, компаниям необходимо создать структуру управления, чтобы направлять свои инвестиции и избегать этических, юридических и нормативных рисков. Поскольку технологии ИИ становятся все более ответственными за принятие решений, предприятиям необходимо иметь возможность видеть, как системы ИИ приходят к заданному результату, принимая эти решения из «черного ящика».«Четкая структура управления и комитет по этике могут помочь в разработке практик и протоколов, обеспечивающих надлежащее воплощение их этического кодекса при разработке решений искусственного интеллекта.

Control
У машин нет собственного разума, но они делают ошибки. Организации должны иметь структуру рисков и планы действий в чрезвычайных ситуациях в случае возникновения проблемы. Четко определите, кто несет ответственность за решения, принимаемые системами ИИ, и определите управленческий подход, который поможет при необходимости обострить проблемы.