Понятие интеллект: Общая психопатология | Обучение | РОП

Общая психопатология | Обучение | РОП

Интеллект (от лат. intellectus — понимание, познание) — обобщенная характеристика познавательных (когнитивных, умственных) способностей; способность к приобретению и эффективному использованию знаний.

Когда в быту говорят об уме того или иного человека (он умный либо, напротив, неумный), мы в целом хорошо понимаем, что это может означать, несмотря на то что существование индивидуальных различий в умственных способностях вряд ли у кого-либо вызывает сомнение, но само понятие умственных способностей (интеллекта) до сих пор является предметом дискуссий в научной среде. Можно ли говорить о некой единой, общей умственной способности, или интеллект лишь совокупность независимых познавательных функций? Можно ли достоверно оценить интеллектуальный уровень? На эти вопросы до сих пор нет однозначного ответа.

Использование специальных тестов для оценки интеллекта началось в конце XIX — начале XX в.

Первоначальная задача заключалась в оценке уровня развития детей для того, чтобы определять программы их дальнейшего обучения в школе с учетом индивидуальных особенностей. В качестве меры развития интеллекта было предложено рассматривать соотношение реального хронологического возраста ребенка и его «умственного возраста». Умственный возраст определялся по выполнению заданий, которые дети того или иного возраста обычно в состоянии решить. Несовпадение умственного и хронологического возрастов считалось показателем либо умственной отсталости (умственный возраст ниже хронологического), либо умственной одаренности (умственный возраст выше хронологического). Тогда же был предложен коэффициент интеллекта (intelligence quotient, IQ): (умственный возраст/хронологический возраст) × 100%.

В последующем было разработано большое количество тестов интеллекта, как для детей, так и для взрослых. Самый известный из них тест Векслера, который существует в детском и взрослом варианте.

IQ стал определяться как соотношение балла, полученного испытуемым в том или ином тесте интеллекта, к среднему баллу по данному тесту среди тех, кто уже проходил этот тест, умноженное на 100. Соответственно, IQ=100 — соответствует средней успешности решения данного теста среди всех обследованных, меньше 100 — менее успешному результату, более 100 — более успешному результату. Как большинство биологических и физиологических параметров (например, масса тела, рост и пр.), показатели интеллекта в популяции имеют практически нормальное распределение (см. рисунок). При этом патологией может считаться значимое отклонение (в данном случае — снижение) по сравнению со средним. Так, для большинства тестов интеллекта результаты, лежащие в пределах двух стандартных отклонений от среднего (т.е. от 70 до 130), имеют 95,5% испытуемых.

Большинство тестов интеллекта являются по своей сути батареями разнообразных заданий, направленных на оценку целого спектра различных умственных способностей испытуемых. Например, тест Векслера для взрослых имеет 11 заданий, организованных в две субшкалы: вербальный интеллект (включает задания на общую осведомленность, арифметические вычисления, запоминание последовательности цифр, словарный запас) и невербальный интеллект (включает задания на кодовую замену — шифрование, завершение картинок, конструирование изображений из кубиков, определение сюжетной последовательности картинок, складывание фигур).

Результаты выполнения заданий, направленных на разные когнитивные способности, обычно имеют между собой корреляционную связь средней силы (около 0,5). Наличие этой связи позволяет некоторым ученым говорить о существовании некой общей интеллектуальной способности, которую можно определить с помощью теста и выразить в виде одного параметра (IQ). С другой стороны, отсутствие более сильной корреляционной связи между результатами позволяет другим ученым считать, что существует целый ряд когнитивных способностей, которые относительно независимы друг от друга. В работах разных исследователей приводятся разные подходы к выделению таких самостоятельных когнитивных способностей и разное их общее число (от 2 до 120).

Основываясь на своем собственном жизненном опыте, пожалуй, каждый из нас может согласиться с тем, что истина находится где-то посередине между этими полярными точками зрения. С одной стороны, со школьной скамьи мы знаем, что есть люди в целом более успешно справляющиеся с решением интеллектуальных задач, а есть люди менее успешно справляющиеся с этими заданиями.

С другой стороны, способности каждого человека индивидуальны: кто-то более способен к одному виду заданий (например, математическим), кто-то к другому (например, художественным, связанным с манипулированием мысленными образами).

Кроме того, помимо врожденных, биологических особенностей, интеллектуальное развитие во многом определяется и социальными условиями, в которых растет ребенок, тем обучением, которое он проходит.

Таким образом, рассматривая оценку умственных способностей, можно выделить несколько уровней, на которых такая оценка может проводиться:

• Предпосылки интеллекта — те базовые психические процессы, которые определяют общую успешность интеллектуальной деятельности: внимание, память, мышление, речь, скорость психических процессов и пр.
• Кристаллизованный интеллект («база знаний») — результат образования и различных социальных влияний, приобретенных в ходе развития знаний и навыков; оценивается тестами на запас слов, чтение, счет, учет социальных нормативов и пр.
• Свободный (подвижный, текучий) интеллект — представляет собой интеллект в наиболее узком смысле этого понятия как способность решать мыслительные задачи, в большей степени характеризует биологические возможности нервной системы, чем полученное образование. Оценивается тестами на выявление закономерности в ряду фигур и цифр, пространственные операции и т.д. Для оценки свободного интеллекта разработаны так называемые культурно-независимые тесты интеллекта (например, «Культурно-независимый тест интеллекта» Кеттелла, «Стандратные прогрессивные матрицы» Равена и пр.)

Определение уровня интеллекта с помощью тестов интеллекта имеет ряд недостатков (фрагментарность, узкая специализация заданий, из которых состоят тесты, невозможность полностью избежать культуральных различий, личностных особенностей, невозможность учесть успешность испытуемых в реальных видах деятельности, вероятность искажения результатов в связи с натренированностью в решении заданий теста, плохая оценка одаренности, так как часто талантливые люди плохо справляются с тестами и пр.

), но обладает значимым преимуществом — относительной объективностью и возможностью сопоставлять полученные в ходе решения заданий тестов результаты. Тем не менее ввиду вышеизложенных недостатков часто говорят, что результаты тестов являются оценкой не интеллекта в целом, а «психометрического интеллекта», т.е. способности решать задания тестов интеллекта.

Кроме оценки интеллекта с помощью тестов возможна и клиническая оценка интеллекта, когда в ходе клинической беседы с больным интеллект оценивается по описанным выше уровням:

1. Состояние психических процессов, которые можно рассматривать в качестве предпосылок интеллекта. Например, выраженные нарушения памяти или внимания могут приводить к полной неспособности решать мыслительные задачи, приобретению и использованию имевшихся прежде знаний и навыков. В случае подобных стойких и необратимых нарушений этих психических функций диагностируется слабоумие (см. далее).
2. База знаний. Оцениваются особенности того обучения, которое получил пациент, его успеваемость. Если оно было недостаточно, то необходимо оценить независимый вклад социально-психологических факторов и интеллектуальной неспособности справляться с программой обучения. Оцениваются сохранность приобретенных знаний, эрудированность пациента в общих вопросах, грамотность речи, беглость чтения, счета и пр. Также оцениваются профессиональные и бытовые навыки, их репертуар, успешность выполнения.
3. Интеллект в собственном смысле — способность пациента решать сложные умственные задачи, его способность к абстрактному мышлению, нахождению решений в нестандартных ситуациях и пр. В ходе клинической беседы оценивается способность давать объяснение пословицам и поговоркам (от простых до сложных и неоднозначных), быстро находить ответы на непривычные вопросы («что тяжелее: 1 кг пуха или 1 кг железа?», «сколько берегов у озера?» и пр.)

Оценка интеллекта шире, чем оценка особенностей мышления как психического процесса. Можно провести аналогию с понятиями разума и рассудка в философии или понятиями классической (формальной) и неклассических логик. Оценивая мышление, мы оцениваем «рассудок» — способность рассуждать логически стройно, непротиворечиво. Аристотель — основатель классической (формальной) логики — вывел основные логические законы, которые должны соблюдаться при логически правильном рассуждении, в том числе закон исключения третьего (истина или ложь, «третьего не дано»), что подразумевает однозначные толкования рассматриваемых ситуаций (существует или не существует, прав или неправ и т.д.). Оценивая интеллект, речь скорее идет о понятии «разума» как высшей формы мышления в философии, которому доступна взвешенная оценка противоречий, синтезирующая творческая деятельность, которая раскрывает сущность действительности, и пр. Современные неклассические логики — трех- (истина, ложь, неизвестно) и многомерные логики (вероятностные) — также занимаются исследованием областей, недоступных классической логике, так как признают возможность противоречий в объективном мире.

Например, если человек разговаривает по телефону и собеседник его спрашивает, что он сейчас делает, то с точки зрения формальной логики правильным ответом будет — «разговариваю по телефону». Так обычно отвечают дети приблизительно 3-летнего возраста, и с точки зрения оценки непротиворечивости мышления это было бы правильным ответом, хотя и неполным, чрезмерно конкретным. Подрастая, ребенок начинает привыкать к тому, что, задавая такой вопрос, собеседник обычно имеет в виду более общую ситуацию, чем ту, которая относится к конкретной минуте. Соответственно, ребенок более старшего возраста и взрослый, отвечая на подобный вопрос, рассказал бы, например, что он «сейчас» читает, смотрит телевизор или готовит ужин (не сейчас в буквальном, конкретном смысле слова, а сейчас в смысле на протяжении некоего промежутка времени перед звонком и после него). С точки зрения формальной логики этот ответ неправилен, так как одновременно и говорить по телефону, и, например, читать невозможно, но с точки зрения разума как раз этот ответ является наиболее правильным и ожидаемым. Понятно, что, отвечая таким «разумным» образом, человек «знает» на каком-то имплицитном, неосознанном уровне и логически правильный ответ, но абстрагируется от него.

Экспресс-оценкой способности к такому отвлеченному пониманию смыслов обычно являются задания на интерпретацию пословиц и поговорок. Например:

• Одна голова хорошо, а две лучше.
• Проще пареной репы.
• Не все то золото, что блестит.
• Яблоко от яблони недалеко падает.

Кроме того, оценивая интеллект, оценивают количество уровней «рефлексии» (отраженных смыслов), которыми в состоянии оперировать человек. Например, один человек, садясь в пригородную электричку, может быть доволен тем, что он в нее сел и теперь поедет к месту назначения. Другой человек дополнительно задумается о том, что лучше при этом выбрать немоторный вагон — так как там тише и комфортнее ехать. Третий, понимая первые два уровня оценки этой ситуации, может задуматься о том, что лучше как раз наоборот — сесть в моторный вагон, так как там будет свободнее (раз есть люди, которые думают, что в немоторном ехать лучше) и т.д.

Или, например, разные уровни рефлексии, связанные в большей мере с развитием профессиональных навыков, чем с собственно интеллектом: большинство студентов, проходящих цикл психиатрии, во время курации задумываются только о том, что конкретно они должны выяснить у пациента (поэтому вопросы формулируются напрямую, например, «употребляете ли вы алкоголь?»). Молодые врачи, получив некоторый опыт общения с пациентами, начинают в большей степени обращать внимание на то, как они должны задать вопрос пациенту, чтобы получить достоверную информацию (например, с учетом частых случаев, когда пациенты стараются приуменьшить размеры своей алкоголизации при расспросах об употреблении алкоголя «в лоб», эти вопросы лучше делать более «завуалированными» и «близкими» для пациентов. К примеру, изначально как бы проверяя память: «А вы не помните, что сколько в магазине стоит? А водка сколько стоит? А какую вы любите? А сколько можете выпить?» и т.д.). В дальнейшем, по мере накопления опыта, все большее внимание врачи начинают уделять наблюдению за тем, как пациент ответил на тот или иной вопрос (какие эмоции у него возникают и пр.).

Для решения сложных интеллектуальных задач обычно необходимо одновременно учитывать множество уровней таких смыслов. Чем больше их доступно человеку, чем больше факторов он способен взвешивать и учитывать, принимая эффективные решения, тем выше его интеллектуальные способности.

Таким образом, оценивая мышление как психический процесс, мы оцениваем способность рассуждать логически правильно на конкретном уровне, оценивая интеллект, мы оцениваем способность размышлять на более сложном, абстрактном уровне, те уровни абстракции, которые доступны данному человеку.

Понятие «Интеллект» в философии культуры Текст научной статьи по специальности «Философия, этика, религиоведение»

ФИЛОСОФСКИЕ ннуки

ПОНЯТИЕ «ИНТЕЛЛЕКТ» В ФИЛОСОФИИ

КУЛЬТУРЫ

О. В. Беляева

CONCEPT OF «INTELLECT» IN CULTURE PHILOSOPHY

Beliaeva O. V.

The article considers the basic philosophical categories of intellect, the concentrated expression of which is manifested in the first-ratephilosophic systems in the history of thought. The origin and development of the contemporary intellect are also considered.

В статье рассматриваются основные философские категории интеллекта, концентрирован ным выражением которых выступают крупнейшие философские системыi в истории мы1сли. Также рассмотрено возникновение и развитие современного интеллекта.

Ключевые слова: здравы1й смысл, рассудок, разум, интуиция, интеллект.

УДК 130.2(091)

Интеллект, или способность абстрактного мышления, — одно из важнейших сущностных свойств человека. Современная наука, включая философию, уже многое знает о сущности интеллекта. Наиболее общая природа интеллекта как способности отображения мира в понятиях, законы мышления, связь интеллекта с языком раскрыты и объяснены весьма основательно. Однако остаются и более глубокие уровни неисчерпаемой сущности интеллекта, к изучению которых современная наука еще только приближается. К ним следует отнести в первую очередь те глубинные уровни познания интеллекта, которые закладывались в истории философии культуры.

Философские представления об интеллекте, предмете и характере Интеллектуальной деятельности складывались в течение длительного исторического периода. При этом следует отметить известную фрагментарность большинства исследований, фиксирующих лишь отдельные грани интеллекта, описывая его через такие традиционные философские понятия, как «рассудок», «разум», «интуиция», реже — «здравый смысл», хотя данные категории имеют большую значимость, так как без рассмотрения составляющих интеллекта элементов трудно определить и познать последний в его целостности.

Здравый смысл как неотъемлемое свойство человеческого ума, интересовал ещё философов Древней Греции. Так, Платон представлял его как предпосылку всяко-

1

У -Ч Беляева О. В

яш

Понятие «интеллект» в философии культуры

го мышления вообще, не связывая его с формами самовыражения отдельного человека. В диалоге «Протагор» Сократ спрашивает у собеседника: «А обладать здравым смыслом — значит, по-твоему, хорошо соображать?» (1, с. 219).

Уже Аристотель достаточно полно раскрывает сущность и различия способов интеллектуальной деятельности: здравого смысла и рассудка. Это, в частности, представлено у него в рамках разграничения между практическим знанием, полученным в основном за счёт здравого смысла, и опосредованным, выработанным в результате функционирования рассудка. Первый вид знания -об индивидуальных вещах, об их действии и возникновении, второе — знание общего, понятийное по своей сущности (2).

В то время как рассудок занимается общим, здравый смысл как форма интеллекта оказывается погруженным во взаимоотношения отдельных вещей и не поднимается до понимания существенных отношений (Гераклит). Как отмечает философ, указанные интеллектуальные формы отличаются также и от чувственности: «Человек, располагающий опытом, оказывается мудрее тех, у кого есть любое чувственное восприятие, а человек, сведущий в искусстве, мудрее тех, кто владеет опытом…» (2, с. 20). Функционирование здравого смысла осуществляется уже на основе некоторого имеющегося чувственного опыта, поэтому отождествлять его с чувственным познанием было бы неправильно.

Тит Лукреций Кар в поэме «О природе вещей» кратко, но содержательно охарактеризовал сущность здравого смысла. «Что существуют тела — непосредственно в том убеждает здравый смысл; а когда мы ему доверяться не станем, то и не сможем совсем, не зная, на что положиться, мы рассуждать о вещах каких-нибудь тайных и скрытых» (3, с. 38). Здесь, как мы видим, Т. Лукреций высоко оценивает значение здравого смысла в познании и в интеллектуальной деятельности.

В поздней античности проблему здравого смысла более или менее комплексно разрабатывает лишь Тертуллиан, так же как и Т. Лукреций, не мыслящий познания вне данной интеллектуальной способности. В какой-

то степени здравый смысл, благодаря своей подвижности и пластичности, противостоит рассудку, склонному к догматическому окостенению. Возврат к здравому смыслу — это, с точки зрения средневекового философа, обращение человеческого интеллекта к своему нормальному естественному состоянию здорового мышления.

Большой вклад в развитие проблемы познания внес античный философ Гераклит. Критикуя ограниченность и узость здравого смысла, Гераклит подчеркивал: «Большинство людей не мыслят [- не воспринимают] вещи такими, какими встречают их и, узнав, не понимают…» (4, с. 191).

В отличие от «здравого смысла» становление понятий «рассудок» и «разум» в их связи с интеллектуальной деятельностью человека охватывает намного более значительный период в истории философии. Важной вехой в концептуальном становлении понятий разума и рассудка явилась философия Сократа.

Сократ в определении роли рассудка полагал, что не стоит поступать согласно привычке, догме или спонтанно, руководствуясь чувствами, а всегда пытаться осознать более глубинные основания своего поведения. Данная посылка подтолкнула его ученика Платона к более углубленному изучению этого вопроса. Именно Платон впервые поставил человека перед тем, что интеллектуальная деятельность в сфере понятий, в высшем мире — мире идей — требует особой, высшей степени мышления — разума (5, с. 296-329). Направленность разума на познание идей, не отменяла, с точки зрения Платона, позитивной роли рассудка; последний играет важную роль в практической деятельности.

У Платона концепция рассудка представляется сформированной и развёрнутой, чего нельзя сказать о его концепции разума, представления о нём лишь начинают формироваться, и он включен в мышление в виде отдельных элементов и предпосылок. Мышление предстает как чистая деятельность разума, свободная от искажений действительности, представленной разуму органами чувств. «Рассудок» занимает промежуточное положение между «разумом» и

ощущениями. Чувственное знание основано на отражении.

Аристотель не только во многом разделял взгляды Платона на значение понятийного мышления, но и ещё большую роль придавал понятиям в познании. Для Аристотеля умными людьми оказываются не те, кто действует, а те, кто владеет познанием: следовательно, большим знанием владеет тот, «кто в наибольшей мере владеет знанием в общей форме» (6, с. 21). Владение познанием, с точки зрения Аристотеля, это свойство более совершенной способности мышления, разума. Предметом рассудка в познании выступают различные причины и начала, которые он исследовал с большей или меньшей полнотой и точностью. Другое дело — разум. Аристотель четко отграничивал его от рассудка и чувственности; чувства воспринимают индивидуальные вещи; рассудок относится ко всему, что познают, лишь внешним образом. Разум же способен принимать в себя предмет своей мысли, его сущность и действительность, удерживая их, обладая ими, он как бы сливается с тем, что мыслится им, как бы присутствуя в предмете своей мысли. По Аристотелю, разум — это наиболее адекватная в действительности способность мышления, позволяющая усматривать сущность вещей в их истинной форме.

Определённый вклад в развитие понятий «рассудок» и «разум» внес средневековый философ Николай Кузанский (7), который решающим критерием в различении рассудка и разума впервые в истории философии делал отношение к противоречию. Рассудок может мыслить противоречие, но лишь разрывая его и противопоставляя противоположности друг другу, будучи не в состоянии преодолеть противоречие. Существо рассудка — абстракция, плод его работы — имена вещей, которые он мыслит как единичные, изолированные. Рассудок ограничен и конечен в своих определениях. Преодолевает узость рассудка разум. Он способен мыслить бесконечное. Мысля вещи как процесс, разум познает, каким образом сложность в одном объекте присоединяется к простоте в другом. Он вносит ясность в абстракции рассудка, являясь значительной

формой его актов. В разуме воплощается неустанное беспокойство человеческого интеллекта, жажда познания.

На смену средневековым взглядам на природу рассудка и разума пришли рационалистические воззрения эпохи возрождения. В философии Джордано Бруно рассудок исследует истину посредством рассуждений и аргументов, разум же находит и выделяет общие принципы и заключения. Разум — высший судья всех чувственных и рассудочных представлений. В отличие от рассудка разум доходит до осознания совпадения противоположностей. «Кто хочет познать наибольшие тайны природы, — говорил Бруно, — пусть рассматривает и наблюдает минимумы и максимумы противоречий и противоположностей» (8, с. 291).

Определённый вклад в развитие понятий «рассудок» и «разум» внес английский философ Т. Гоббс, который понимал рассудок как способность к правильному течению мысли, идущей путём логических рассуждений, путём анализа многих эмпирических данных к верным выводам. Основывается рассудок на заранее известном, установленном значении слов. В рассудке особенно развита способность к различению тонких деталей и особенностей вещей и явлений. Разум — это мерило человеческих действий, он способен решать все вопросы, скрытые от непосредственного видения, предвидеть будущее. И если он установит цель в будущем, то указывает и необходимые средства для ее достижения. Сформированный разум в своей основе всегда остается устойчивым в проявлениях. Не изменяются ни его цели, ни предписываемые средства (9).

Рассудок, по мнению Б. Спинозы, это способ мышления, опирающийся на общие понятия и адекватные идеи о свойствах вещей. Рассудку соответствует способ восприятия, «при котором мы заключаем о сущности вещи по другой вещи, но не адекватно» (10). Основу разума составляют предельно широкие понятия, категории, выражающие то, что общее для всех людей, в отличие от понятий рассудка, удел которого есть мысленные абстракции единичного.

1

У Беляева О. В

яш

Понятие «интеллект» в философии культуры

Особый вклад в изучение рассудка внес французский материалист П. Гольбах. Он считал, что основа рассудка — жизненный опыт и способность суждения, опираясь на которые он исправляет, очищает от ошибок данные чувств, руководит страстями. Рассудок всегда опирается на полученные из опыта готовые, систематизированные знания. И в самом общем виде П. Гольбах понимал рассудок как «вырабатываемое опытом или размышлением умение отличать полезное от вредного» (11, с. 87).

Разум французский философ определял более развёрнуто и четко, и, что следует особо отметить, для него разум — главная характеристика развития человека как общественного существа. Разум — это качество организованных существ, приобретённое опытом знание того, что приносит пользу людям и что вредит их интересам, сознание необходимости общественных связей человека. «Разум предполагает умеренный темперамент, здравый ум, упорядоченное воображение, знание истины, основанное на надёжных опытах… благоразумие и предусмотрительность» (11, с. 164).

В определённом смысле период становления понятий «рассудок» и «разум» завершают работы английского мыслителя XVIII в. Д. Юма. Рассудок, с точки зрения Д. Юма, представляет собой способность мышления, основывающегося на опыте познавательных действий, образующих общие правила, достаточно широкие и постоянные, способные упорядочивать суждения, отделяющие необходимое от случайного (12).

Разум, в понимании Д. Юма, есть сравнение идей и открытие отношений между ними, выявление истины или заблуждения. Процесс познания в разуме протекает в критике суждений рассудка и в постоянных сомнениях, в критике результатов познания. Только при таком отношении к познанию можно «рассматривать разум как некоторого рода причину, по которой истина является естественным действием» (12, с. 289). Абстрагируя одно из свойств объекта, разум в то же время способен видеть вещь в целом.

Окончательное становление понятий «рассудок» и «разум» завершается в немец-

кой классической философии, начиная с И. Канта. По мнению И. Канта, рассудок ничего не может созерцать и поэтому связан с действительностью только через чувственность, которая в свою очередь ничего не может мыслить и только преобразует действительность в грубый материал чувственных представлений. Рассудок и чувственность «только в сочетании друг с другом могут давать объективно значимые суждения о вещах…» (13, с. 321). Без данных о чувственности понятия и категории недостаточны для познания вещей в себе и выступают только как субъективные формы рассудка.

В человеческом уме, помимо рассудка, существует способность, имеющая рассудок необходимой предпосылкой, вырастающая с его помощью и постепенно развивающаяся параллельно ему. Эта способность и образует высшую, выходящую за рамки рассудка, критикующую рассудок форму интеллекта -разум. Разум — высшая контрольная и направляющая инстанция, и, в отличие от рассудка, который является сферой науки, — это сфера философии и диалектики. Разум очищает и систематизирует знание. Именно благодаря ему теории переходят в практику.

Идеи разума указывают рассудку направление, движения и цели разума выступают как идеалы рассудка и моменты его движения. Главное стремление разума это осуществить систематичность познания, связать знания одним принципом, восходящим к основополагающей идее. Человеческий разум «есть система; он есть лишь система исследования.» (13, с. 680). Эта мысль И. Канта нашла полное подтверждение в последующем развитии философии культуры.

В формировании человеческого знания И. Кант придавал особое значение интуиции. Он обратил внимание на то, что в основе нашего познания лежат два противоположных фактора: пассивный фактор простого восприятия и активный фактор внутреннего постижения. В своей книге «Критика чистого разума» он подчеркивал, что «наше знание возникает из двух основных источников души; первый из них есть способность получать представления (воспри-

имчивость к впечатлениям), а второй — способность познавать через эти представления предмет (спонтанность понятий). Посредством первой способности предмет нам дается, а посредством второй он мыслится в отношении к представлению (как одно лишь определение души). Следовательно, созерцания и понятия суть начала всякого нашего познания, так что ни понятия без соответствующего им некоторым образом созерцания, ни созерцание без понятий не могут дать знание» (13, с. 154).

Когда с помощью интуиции мы получаем впечатления — это пассивный процесс; когда же мы используем их в нашем мышлении — это процесс активный. Далее, согласно И. Канту, необходимо различать две составные части интуиции. Одна из них -эмпирическая, апостериорная часть, которая возникает из опыта и формирует содержание интуиции: цвет, звук, запах и осязательные ощущения (ощущение твердого, мягкого, шероховатого и т. п.). Другая часть это чисто априорная, не зависящая от какого бы то ни было опыта; она определяет форму интуиции.

Термин «интуиция» и философские учения об интуиции зародились еще в древнеиндийской и древнегреческой философии. Учения об интуиции XVII в. возникли в связи с гносеологическими проблемами, поставленными перед философией развитием математики и естествознания — попыткой выяснить основания, на которые опираются эти науки, достоверность их результатов и доказательств. В этих учениях нет противопоставления интуитивного мышления логическому. Интуиция рассматривается как высший род знания, но знания все же интеллектуального.

Напротив, интуитивизм XX в. — форма критики интеллекта, отрицание Интеллектуальных методов познания, выражение недоверия к способности науки адекватно познавать действительность.

Термин «интуиция» обычно встречается со словами «знание» и «познание».

Во-первых, интуиция — это вид знания, специфика которого обусловлена способом его приобретения, Это непосредственное

знание, не нуждающееся в доказательстве и воспринимаемое как достоверное. Такой позиции придерживались Платон, Р. Декарт, Б. Спиноза, Г. Гегель, А. Бергсон.

Р. Декарт утверждал: «Под интуицией я разумею не веру в шаткое свидетельство чувств и не обманчивое суждение беспорядочного воображения, но понятие ясного и внимательного ума, настолько простое и отчётливое, что оно не оставляет никакого сомнения в том, что мы мыслим, или, что одно и то же, прочное понятие ясного и внимательного ума, порождаемое лишь естественным светом разума и благодаря своей простоте более достоверное, чем сама дедукция…» (14, с. 389).

Интуиция у Б. Спинозы — это своего рода ускоренное умозаключение, выраженное в знаковой форме, отражающей использование понятия. Интуиция представляет собой высшее проявление рациональных способностей человека, основанное на свободе восприятия, при котором «вещь воспринимается единственно через ее сущность или через познание ею ближайшей причины» (15).

Во-вторых, по способу получения знания — интуиция — это прямое усмотрение истины, то есть объективной связи вещей, не опирающееся на доказательство.

В истории философии культуры понятие «интуиция» вследствие своей неопределенности часто обозначало вообще способность непосредственного постижения без дифферцировки разновидностей этой способности. Непосредственное усмотрение истины с помощью органов чувств считалось ее первоначальной формой. Интуитивное знание непосредственно, то есть оно не требует доказательства; источником этого знания является чувственность (чувствительность), отражающая внешний и внутренний мир человека. Анри Бергсон признавал только чувственную интуицию; он утверждал, что разум, как продукт эволюции способен познать неживую природу, но не жизнь; для познания эволюция дала человеку «интуицию» (или инстинкт), «сочувствие», или «вчувствование».

Беляева О. В.

Понятие «интеллект» в философии культуры

Интеллект, по А. Бергсону, не отражает сущность вещей, а только отношения между вещами. Если подойти к этой разновидности непосредственного знания научно, то оно есть не что иное, как восприятие, которое включает в себя элементарные мыслительные процессы (сравнение, анализ и синтез), совершаемые посредством образа воспринимаемого предмета и тех представлений памяти, которые ассоциативно всплывают в сфере сознания. Однако довольно часто такая актуализация прошлых впечатлений (их сравнение с образом воспринимаемого, анализ и синтез этих образов, а также мысль о предмете, составляющая суть осмысленности восприятия) может не появляться в сфере сознания с отчетливостью. Они появляются и протекают подсознательно, а в сфере сознания обнаруживаются только тогда, когда возникает необходимость развернутого описания и объяснения предмета. Когда же вышеуказанные элементы подсознательны, восприятие (или чувственное созерцание) выступает как непосредственное понимание предмета (16).

Интересное понимание специфики интеллекта дается Ф. Кликсом, который отмечает, что «если слово «мышление» обозначает процесс, то под интеллектом мы понимаем качество этого процесса» (18, с. 185). По его мнению, понятие интеллекта отражает высокое качество мыслительных процессов, проявляющихся в простоте, оптимальности и эффективности используемых методов для достижения поставленной цели.

Заслуживает внимания работа А. Х. Касымжанова и А. Ж. Кельбуга-нова «О культуре мышления», в которой под интеллектом понимается «динамически подвижная структура высших психических функций, образующих идеальную основу всей жизнедеятельности человека». Авторы считают интеллект «относительно самостоятельным образованием, не имеющим жестко фиксированной структуры, как бы ни хотелось некоторым исследователям расчленить его и измерить» (19, с. 46).

Большой вклад в развитие представлений об интеллекте внесла философия позитивизма. Позитивизм отсекает размышления

ученых о трансцендентном, так как теперь познание сводится к изучению явлений такими, как они даны в опыте. Наука должна освободиться от всякого «философствования» и действовать самостоятельно (20, с. 168).

Интеллект у позитивистов предстает как приспособление к действительности, результатом чего является регистрация посредством человеческой психики функциональных связей между опытными данными. Связь субъекта и внешнего мира предстает как взаимодействие физического и психического.

Переход в последнюю стадию позитивистского течения, постпозитивизма, был заложен в трудах К. Поппера. Его творением стал «третий мир» смыслов, мир объективированного знания, в котором деятельность интеллекта сводится к накоплению достоверных знаний (20).

Начало XX века в истории Западной философии знаменуется появлением новой формы трансцендентализма, которая отражена в работах Э. Гуссерля. Феноменология стремится уйти от субъективизма и найти объективные основания знания (21, с. 29). Для этого мир сущностей помещается феноменологами в мир сознания, что имело место во взглядах И. Канта. С другой стороны, феноменология берет принцип тождества объективного и субъективного, представленного в философии Г. Гегеля. Сущности, имеющиеся в сознании, представлены в каждом эмпирическом акте. Они даны человеку как бы непосредственно, но для их усмотрения требуется процедура интуитивного схватывания.

Научные достижения второй половины XX века еще более уводят представления западных мыслителей об интеллекте как о некой машине в область искусственно созданных систем мыслей. По мнению Э. Шре-дингера, «набирающая обороты механизация и «тупизация» большинства технологических процессов представляют серьезную угрозу общего вырождения нашего органа интеллекта» (22, с. 38).

Традиционно философская проблема интеллекта в XX веке выпадает из сферы философских размышлений после разруши-

тельной критики рациональности в лице науки. В противовес классическому рационализму современная философия формулирует в качестве предпочтительных негативные утверждения: нет тождества бытия и мышления, нет тождества мысли и языка, нет ничего определенного — все опосредовано, нет ничего абсолютного, гарантированного системой знаний. Философская мысль, сосредоточенная на независимости феноменального бытия человека, представляет его в мистически-интуитивных координатах, не выражаемых дискурсивно. Свобода индивидуального действия также лежит вне познавательной сферы. Когнитивные процессы отторгаются, выталкиваются из феноменального поля субъекта как чужеродные. Интеллект оказывается вне потока экзистенциально-феноменологического философствования.

Проблема интеллекта в контексте новой рациональности связана с углублением понимания его сущности и функций, в процессе смыслопорождения, для которого характерно единство познания, переживания, оценки. Согласно П. Т. де Шардену, интеллект — индивидуальная ступень мышления -возникает и формируется в начале ноогенеза как чистая способность постижения смысла действия и выражения его в общезначимых формах (словах, символах, знаках). Оперирование этими формами суть дискурсивной функции интеллекта, позволяющей субъекту ориентироваться в семантическом пространстве сообщества, которое и образует почву тонкой оболочки, земного универсума, названную П. Т. де Шарденом ноосферой. В своей трактовке интеллекта П. Т. де Шарден следует Аристотелю, согласно которому собственно ум есть чистая способность постижения. Поэтому он и не привязан к определенному субстрату или органу чувств.

П. Т. Де Шарден пытается представить, как модель динамики социума приводит к выделению интеллекта в качестве структурно-функционального элемента ноосферы, соединяющего в себе противоположные функции: преобразования и сохранения. Благодаря этому, интеллект оказывается, устойчивой, эволюционно значимой, струк-

турой, определяющей и корректирующей через семантику социума внутреннюю динамику ноосферы.

Специфика и особая роль интеллекта в эволюционном процессе связана с обеспечением функционального превосходства человека в системе природы. Начало ноогенеза, по П. Т. де Шардену, характеризуется возникновением нового надбиологического типа наследования, который связан с присущей человеку способностью оценивать ситуацию, формировать, сравнивать, выбирать приемлемые критерии поведения в локальных условиях и формулировать цели (23, с. 178).

В современной постановке проблемы интеллекта четко обозначен феноменологический аспект и не явно выражен социально-философский. Единство универсума и единичного бытия, целеполагающей деятельности индивида и социума, в конечном счете, определяется некоторой ситуацией, всегда содержащей неопределенность. Интеллект обеспечивает эффективность возникновения определенного результата в виде действия, смысла, слова из неопределенной ситуации самосохранения или адаптации.

По мнению А. Г. Дубинского, интеллект — это «способность самостоятельно, эффективно (верно, с возможно меньшими затратами ресурсов) находить качественные (верные, простые, требующие как можно меньших затрат ресурсов) решения (в т. ч. новые, ранее неизвестные) разнообразных «задач», в т. ч. новых, ранее неизвестных (в идеале — любых возможных) задач» (24).

По утверждению Г. М. Кучинского, «интеллект (лат. Ш;е11ес1;и8 — разумение, познание) — система познавательных способностей индивида. Интеллект очевиднее всего проявляется в легкости научения, способности быстро и легко приобретать новые знания и умения, в преодолении неожиданных препятствий, в способности найти выход из нестандартной ситуации, умении адаптироваться к сложной, меняющейся незнакомой среде, в глубине понимания происходящего, в творчестве. Высший уровень развития интеллекта определяется по уровню развития мышления, рассматриваемого в

Беляева О. В.

Понятие «интеллект» в философии культуры

единстве с другими познавательными процессами — восприятием, памятью, речью и т. п.» (25).

Большой вклад в развитие представлений об интеллекте внес А. И. Субетто. Он ввел понятие общественного интеллекта. Общественный интеллект — это совокупный интеллект общества, в котором проявляется уровень того, как общество управляет будущим. В структуре общественного интеллекта присутствуют вера и творчество, которые образуют сложную динамическую гармонию. Творчество стремится к снятию ограничений, определяемых верой, системой авторитетов, которую она навязывает интеллекту. Механизм веры внутри системы творчества предстает как механизм постоянства и как механизм интуиции, связывающий творящее сознание с творящим бессознательным, в архетипах которой отражена «эволюция веры» как социального интсти-тута (26, с. 56).

По мнению автора, интеллект — способность к рациональному познанию и отражению действительности, к адаптации на основе рассудочной деятельности, к получению и обработке получаемой информации и использовании ее в духовной и практической деятельности.

Таким образом, интеллект невозможно исследовать, не учитывая всей многогранности данного явления, и с позиций только одной теории или подхода. Это связано, прежде всего, с тем, что интеллект представляет собой систему умственных способностей, которые направлены на осмысление действительности человеком и дальнейшую дея-тельностную реализацию полученных знаний. Можно выделить четыре основных структурных элемента интеллекта. Первое, это здравый смысл, как специфическая, присущая только человеку, логика поведения в повседневной жизнедеятельности; отвечает за корректирование действий человека согласно изменяющимся условиям, отсюда пластичность последнего в приспособлении в ситуации. Второе — рассудок, он накапливает и формализует ранее накопленное знание, отвечает за выработку правил мышления и систематизацию знаний. Третье — ра-

зум как воплощение высших творческих потенций личности, вбирающий в себя все ценное из первых двух, вознося их до нового качества, именно здесь возникают новые типы духовной и практической деятельности.

В современной, постановке проблемы интеллекта четко обозначен феноменологический аспект и не менее явно выражен социально-философский. Поиск оснований и закономерностей порождения; становления и развертывания интеллектуальных форм поведения, выявление; связей, детерминирующих формирование равных уровней интеллекта — стратегическое направление социальной онтолотии в проблеме интеллекта.

Интеллект — способность к рациональному познанию и отражению действительности, к адаптации на основе рассудочной деятельности, к получению и обработке получаемой информации и использованию ее в духовной и практической деятельности.

ЛИТЕРАТУРА

1. Платон. Соч.: В 3 т. -М.: Мысль, 1968. Т.1.

2. Аристотель. Сочинения: В 4 т. — М.: Мысль, 1975. Т. 1.

3. Тит Лукреций Кар. О природе вещей. — М., 1983.

4. Фрагменты ранних греческих философов. Ч.1. От эпических космогоний до возникновения атомистики. — М.: Мысль, 1989.

5. Платон. Диалоги. — М.: Мысль, 1986.

6. Аристотель / Фрагменты ранних греческих философов. Ч.1. От эпических космогоний до возникновения атомистики. — М.: Мысль, 1989.

7. Кузанский Н. Сочинения: В 2 т. — М: Мысль, 1979-80.

8. Бруно Д. Диалоги. — М.: Госполитиздат, 1949.

9. Гоббс Т. Избранные произведения: В 2 т. -М.: Мысль, 1965. Т.2.

10. Спиноза Б. Избранные произведения: В 2. т. -М.: Мысль, 1957. Т.1.

11. Гольбах П. Избранные произведения: В 2 т. -М.: Соцэкгиз, 1963. Т.1.

12. Юм Д. Сочинения: В 2 т. — М.: Мысль. 1965. Т. 1.

13. Кант И. Сочинения: В 6 т. — М.: Мысль, 1964. Т. 3.

14. Декарт Р. Избранные произведения. — М.: Мысль, 1950.

15. Спиноза Б. Избранные произведения. — М.: Мысль, 1957. Т.1.

16. Литвинова А. Л. Роль интуиции в научном познании // Философия о предмете и субъекте научного познания. — 2002. — С. 140143.

17. Бергсон А. Собрание сочинений. — М.: Московский клуб, 1992.

18. Кликс Ф. Пробуждающееся мышление. У истоков человеческого интеллекта. — М. 1982.

19. Касымжанов А. Х., Кельбутанов А. Ж. О культуре мышления. — М., 1981.

20. Поппер К. Теоретико-познавательная позиция эволюционной теории познания // Вестник МГУ. Серия 7. Философия. — 1994. — № 5. — С. 17-25.

21. Гуссерль Э. Идеи к чистой феноменологии и феноменологической философии. — М.: Дом интеллектуальной книги, 1999.

22. Шредингер Э. Разум и материя. — Москва; Ижевск, 2003.

23. Шарден П. Т. де. Феномен человека. — М.: Прогресс, 1987.

24. Дубинский А. Г. К определению понятия «интеллект» //Искусственный интеллект. -2001. — № 4.

25. Новейший философский словарь / Сост. Л. Л. Грицанов. — Минск: Изд. М. В. Скакун, 1998

26. Субетто А. И. Введение в неклассическое человековедение. — СПб.; Кострома: КГУ им. Н. А. Некрасова, 2000.

Об авторе

Беляева Оксана Владимировна, Ставропольский государственный университет, аспирант 2-го года заочной формы обучения кафедры социальной философии и этнологии. Сфера научных интересов — философский, культурологический, психологический и педагогический анализы понятия интеллекта как ресурса в современном образовании. [email protected]

Зачем успешному человеку нужен digital-интеллект

Говоря о характеристиках успешного человека, мы часто используем такое понятие, как интеллект. В середине XX в. стало популярным измерять интеллект, высчитывая его коэффициент (IQ) — фактически это количественная оценка уровня интеллекта человека. Психология не стояла на месте, и постепенно пришло понимание, что лишь формальным интеллектом ограничиваться нельзя. В 90-х гг. XX в. произошла очередная «революция», в результате которой на свет появилась идея эмоционального интеллекта (EI), описывающая способность человека осознавать свои эмоции и проявлять эмпатию к другим людям. Сегодня я все чаще вижу людей с высоким IQ и EI, не способных эффективно работать, так как их знание, а точнее, незнание и неумение пользоваться виртуальным миром, социальными сетями и другими digital-инструментами является серьезным ограничением в новой реальности. Похоже, на поверхность выходит еще одно качество помимо формального и эмоционального интеллекта, которое я стал называть digital-интеллектом.

Стремительное развитие технологии на рубеже веков, которое продолжается и по сей день, задало новые условия для жизни и работы людей: мы стали жить в digital-мире. Все чаще слышны слова «неопределенность», «изменчивость», «неоднозначность», «лавинообразный поток информации». Умение работать с этой частью реальности, способность мыслить и принимать решения в условиях неопределенности, выстраивать сетевую коммуникацию за рамками или сквозь возрастные, культурные или географические границы, расширять возможности физического мира за счет мира виртуального — это то, что можно назвать digital-интеллектом. Именно этот вид интеллекта в очень большой степени определяет эффективность человека в современном мире.

Digital-интеллект включает три составляющие:

— digital-мышление. Информация стала более доступной, но при этом она избыточна, даже «токсична». Раньше ключевой навык был в том, чтобы информацию получить, сейчас — чтобы в ней разобраться, вычленить ее из потока и оценить адекватность источника. Определить по верхушке, тот это айсберг, который нужен в данный момент, или не тот, — важное умение, определяющее digital-мышление.

— digital-коммуникация — умение выстраивать сети социальных контактов и получать одобрение людей через взаимодействие в новом формате. Уже не раз я замечал, что люди, которых я знаю лично, совершенно отличаются своим поведением в сети от того, что было естественно от них ожидать в офлайне: они по-другому раскрываются, могут быть более яркими, харизматичными, эффективнее решать в digital-формате стоящие перед ними задачи.

— digital-развитие — умение постоянно обучаться, подпитываться в онлайн-среде. Современные самообучающиеся информационные системы постоянно получают обратную связь от пользователей, от других систем, тем самым самосовершенствуясь. Так же и человек, живя в этом мире, должен постоянно самосовершенствоваться с точки зрения все большего использования новых технологий.

Я уверен, что день за днем значимость digital-интеллекта будет лавинообразно возрастать и этот вид интеллекта станет неотъемлемым требованием к сотрудникам. Как следствие, надо будет настраивать систему отбора людей и систему обучения. И это вопрос ближайших 2-3 лет.

Без ума: как искусственный интеллект одурачивает инвесторов :: РБК Тренды

Фото: Wolfgang Rattay / Reuters

Часто за понятием «искусственный интеллект» скрывается маркетинговая уловка, не имеющая ничего общего с перспективной технологией. Bloomberg разбирался, почему даже грамотные инвесторы подчас не могут определить тут фейк

В марте прошлого года корпорация McDonald’s приобрела стартап Dynamic Yield за $300 млн — фастфуд-гигант задумал использовать технологии машинного обучения для персонализации клиентского опыта. В век искусственного интеллекта (ИИ) такое решение выглядит оправданным и даже очевидным, тем более Dynamic Yield широко известен своими ИИ-разработками и даже попал в престижный рейтинг лучших стартапов в этой области. Так что можно было бы считать, что нейронные «максети» уже взялись за работу.

Но есть одна проблема. Судя по публикации бывшего директора по контенту Dynamic Yield’s Майка Маллаццо на портале Medium, стартап не имеет никакого отношения к искусственному интеллекту. Позже автор удалил свое полное скорби разоблачение искусственного интеллекта, но коллективная память интернета все сохранила. Маллаццо заявил о том, что маркетологи, инвесторы, эксперты, журналисты и программисты причастны к мошенничеству с ИИ-технологиями. Само определение искусственного интеллекта, пишет он, «настолько запутанно, что любое применение этого термина на первый взгляд кажется оправданным». Критика Маллаццо основывается на двух моментах. Первый — намеренно вводящие в заблуждение маркетинговые уловки, которые часто идут в ход в любых высокотехнологичных сферах. Здесь достаточно вспомнить историю малоизвестной компании Long Island Iced Tea, акции которой взлетели на 289% после того, как она переименовалась в Long Blockchain, намекая на возможность развития блокчейн-технологий.

Вторая проблема заключается в том, что в отличие от блокчейна понятие искусственного интеллекта очень расплывчатое, что позволяет использовать термин в любой ситуации, когда речь заходит о технологии для решения трудных задач. Причем эта проблема возникла задолго до того, как ИИ оказался на пике популярности. Чтобы лучше понять, когда все началось, стоит углубиться в историю создания этой технологии.

Заставь машину думать: как развивают искусственный интеллект у роботов

Развитие искусственного интеллекта выделилось в самостоятельную науку в 1956 году во время летнего семинара в Дартмутском колледже. Из описания семинара следовало, что всего за два месяца его участники смогут сильно преуспеть в том, чтобы заставить машины понимать язык, обобщать и формировать концепции, решать задачи, с которыми пока справляется только человек, и улучшать самих себя. Цели, озвученные создателями семинара, были настолько поразительными, что они до сих пор служат источником вдохновения для современных ученых. Надо признать, что с тех пор прошло уже намного больше, чем два месяца, а человечество так и не приблизилось к решению поставленных задач, зато идеи дартмутского семинара дали толчок к проведению масштабных исследований. Но успехи, которых к настоящему времени добились ученые, с трудом дотягивают даже до расплывчатого определения ИИ, которое сформулировал пионер в этой области Марвин Минский (он определил ИИ как науку по созданию машин, способных выполнять задачи, требующие использования интеллекта в случае выполнения их человеком).

Для примера можно рассмотреть такой подраздел ИИ, как эвристический поиск, развитие которого началось в 1960-х. Тогда ученые Стэнфорда хотели создать робота, который будет самостоятельно передвигаться, минуя препятствия на своем пути. Продолжая номенклатурный тренд в науке, исследователи назвали свое творение Шейки, а первый алгоритм для определения пути нарекли A1. Его преемником стал не менее примечательный алгоритм A2, позже переименованный в A*.

Как роботы помогают сделать телепортацию реальной

Как выяснилось, принципы передвижения из одной точки в другую и решения головоломки очень схожи. Так что A* можно считать многофункциональным алгоритмом, а ученые уверены, что он является одним из мощнейших инструментов в арсенале ИИ. Тем не менее этот алгоритм настолько прост (он решает, какое действие предпринять следующим, просто добавляя два числа), что едва ли может стать альтернативой человеческому интеллекту.

Похожую историю можно рассказать и о других разработках в области ИИ, среди которых многоагентные системы (сосредоточенные на построении взаимодействия между автономным программным обеспечением, таким, какое, например, используется в беспилотных автомобилях), автоматическое планирование, а также машинное обучение, которое многие ошибочно считают синонимом искусственного интеллекта. Основные достижения в перечисленных областях пока не дотягивают даже до тезисов Минского.

Все эти на первый взгляд разные области объединяют не только общая история и чрезмерный оптимизм. Как и в других областях науки, в сфере изучения ИИ есть общая терминология, а это значит, что наиболее перспективные идеи и мощные технологии в целом служат своеобразной рекламой других подразделов искусственного интеллекта.

Кроме того, на стыке разных областей ИИ время от времени появляются крайне амбициозные начинания. Например, в 2000-х появились соревнования DARPA Grand Challenge и DARPA Urban Challenge, давшие толчок к развитию беспилотных автомобилей. В 2011 году суперкомпьютер IBM Watson сокрушил двух чемпионов телеигры Jeopardy! (викторина, российским аналогом которой является «Своя игра»). Также в последнее время появилось много исследований, объединенных общей целью направить ИИ-технологии на решение главных проблем человечества.

Зачатки интеллекта: почему нам пока не грозит восстание машин

Мораль заключается в том, что термин «искусственный интеллект» действительно часто используют не по назначению. Но само понятие изначально включало в себя множество разнообразных технологий. Так что инвесторам и журналистам стоит требовать от трезвонящих об использовании ИИ стартапов разъяснений, что именно они делают. Совет не судить книгу по обложке, может быть, и изъезжен, но он вдвойне справедлив в эпоху искусственного интеллекта. И тем более справедлив, если речь идет о книге, написанной искусственным интеллектом.

Знакомство с искусственным интеллектом / Offсянка

…Если компьютеры когда-нибудь научатся имитировать людей во всех наблюдаемых отношениях, то мы будем вынуждены рассматривать их как обладающих сознанием, в точности по тем же причинам, по которым мы рассматриваем окружающих нас людей как обладающих сознанием. 

Скотт Ааронсон. Квантовые вычисления со времен Демокрита

Наше внимание лучше бы направить на понимание и нейтрализацию нашего собственного страдания — это касается философии, равно как и когнитивной нейробиологии и области искусственного интеллекта. До тех пор, пока мы не станем существами более счастливыми, чем были наши предки, нам следует отказаться от любой попытки навязать структуру нашего ума системам с искусственным носителем.

Томас Метцингер. Наука о мозге и миф о своем Я. Тоннель Эго

Какие ассоциации у вас вызывает выражение «искусственный интеллект»? Киборги, восстание машин, сингулярность, квантовый компьютер, умный дом, беспилотные автомобили, чипирование? А какие эмоции? Страх за свое будущее, за свое рабочее место, трепет перед беспристрастным компютерным судьей или даже божеством? Восторг и любопытство, желание понять или даже творить? Какие образы мы почерпнули из массовой культуры и разговоров дилетантов, а какие действительно соответствуют  тому, чем они вызваны, — мыслящей машине? Может ли вообще машина обладать интеллектом? Почему мы не сомневаемся в том, что человек a priori им обладает? Так много вопросов, но уже можно достоверно утверждать, что искусственный интеллект окажет решающее влияние как на историю человечества в целом, так и на жизнь каждого из нас.   Давайте искать ответы вместе – в математике, информатике, искусстве, философии и истории! Мы также изучим прогнозы футурологов, предпринимателей-визионеров, аналитиков и выработаем свое собственное понимание этого явления, которое на наших глазах меняет все, к чему мы привыкли.

Любое исследование требует прежде всего прояснения основных терминов – используя их, мы должны быть уверены в том, что понимаем под ними одно и то же. Первый шаг отнюдь не прост –  необходимо разобраться в том, что такое собственно интеллект и мышление. Для понятия «интеллект» существует множество определений, которые сводятся к тому, что это способность к абстрактному мышлению, логическим операциям, анализу и рассуждениям, поиску связей и закономерностей, обучаемости, быстрому восприятию информации и, самое главное, к решению задач (проблем, требующих решения). Кроме того, с интеллектом связаны понятия «ум» и «разум», а также когнитивные способности, память, речь, способность мыслить, приспосабливаться к окружающей среде, изменять ее и многое другое. Сейчас мы встречаем в разных источниках такие понятия, как эмоциональный интеллект – способность к распознанию эмоций и управлению ими и социальный интеллект –  способность к эффективному взаимодействию с людьми. До какой степени машины способны овладеть интеллектом — это предмет научной дискуссии, а сегодня алгоритмы ИИ имитируют лишь некоторые аспекты нашей мыслительной деятельности. Вероятно, наш страх перед искусственным интеллектом обусловлен тем, что развитый ум дает превосходство, а значит, и власть.

Это отмечали еще античные мыслители. Платон в своем труде «Государство» заявил,  что только философ может управлять государством, поскольку только он может прийти к правильному пониманию вещей. Таким образом, Платон стал основоположником идеи интеллектуальной меритократии — власти интеллектуальной элиты, что было по тем временам прорывной идеей. Аристотель, ученик Платона, в своем труде «Политика» писал: «Ведь властвование и подчинение не только необходимы, но и полезны, и прямо от рождения некоторые существа различаются [в том отношении, что одни из них как бы предназначены] к подчинению, другие — к властвованию». Не боимся ли мы занять в этой иерархии самые нижние места? Декарт считал, что  разум присущ исключительно человеку, но не животному, –  наследие христианства. Таким образом, разумом в декартовском понимании машина обладать не сможет. Так, постепенно, формировалась идея о том, что разум является неотъемлемым качеством человека. По Канту, существа, не способные к мышлению, имеют «только относительную ценность как средства и называются поэтому вещами». Казалось бы, к чему сейчас этот разговор? Дело в том, что философия всегда влияла на мировые политические события – ведь колониальные завоевания велись под лозунгами борьбы с неразумными, ничего не смыслящими существами. Дискуссия об интеллекте продолжается — существует точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом. А механицизм (механизм), или механистический материализм, видит мир как один большой механизм – и никаких противоречий, мы же и сами биологические машины! Так является ли фраза «искусственный интеллект» оксюмороном, или, может быть, нам пора признать, что не мы одни способны мыслить, и подвинуться на нашем пьедестале? А может, стоит пойти по пути сращивания искусственного и биологического интеллекта, получив в результате совершенно нового человека с невообразимыми возможностями?. . 

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и машины, можно сформулировать так: «Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определенного класса сложности и решать эти задачи» (Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46—54). Интересно знать, что в английском языке отсылка к человеческому интеллекту в термине artificial intelligence несколько смягчена – для обозначения способности к мышлению и объективному пониманию существует слово  intellect. Intelligence же понимается как способность приобретать знания и навыки. Таким образом, машина сейчас вполне может обладать intelligence, ведь одним из основных средств искусственного интеллекта является машинное обучение – процесс автоматического обучения системы на данных без непосредственного программирования решения этой задачи. 

Кто и когда впервые заговорил об искусственном интеллекте? Что послужило творческим импульсом? Лень, как это часто бывает, или большая мечта, а может, всё и сразу?. .

Сам термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, когда был использован Джоном Маккарти на конференции в Дартмутском университете. Его авторству принадлежит первый язык программирования для задач ИИ – Lisp, а кроме того, он же заложил основы функционального программирования. Поясняя свое определение, Джон Маккарти указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире». Сейчас искусственный интеллект определяют как свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. 

Также назову имя другого пионера искусственного интеллекта – это Марвин Минский, автор идеи фрейма (70-е годы), изобретатель, популяризатор науки и к тому же интереснейший автор. Совместная книга М. Минского и Гарри Гаррисоном «Выбор по Тьюрингу» (“The Turing Option”) — одна из лучших фантастических книг об искусственном интеллекте. Минскому принадлежит вся научная составляющая этого романа.

Предпосылки для развития науки об искусственном интеллекте создались гораздо раньше середины XX века. Вероятно, вам будет интересно узнать, что коллежский советник Семен Николаевич Корсаков (1787—1853) впервые поставил задачу усиления возможностей человеческого разума посредством разработки научных методов и устройств – вполне в духе современного понимания искусственного интеллекта. В 1832 году С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретенных им механических устройств, так называемых интеллектуальных машин, для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты!

В 1910—1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхед опубликовали работу «Принципы математики», основной идеей которой была сводимость математики к логике. Этот знаковый труд критиковали за претенциозную задачу описать суть математики, что не помешало работе дать мощный импульс развитию формальной логики. 

В 1943 году Уоррен Мак-Калок и Уолтер Питтс  опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity – фактически это основы теории нейронных сетей. Примерно в те же годы немецкий инженер Конрад Цузе сконструировал первый программируемый компьютер. Так стали появляться технические возможности для воплощения Идеи, которая уже буквально витала в воздухе. 

Теперь самое время перечислить основные труды непосредственно по искусственному интеллекту, которые необходимо знать любому исследователю, имеющими с ним дело. В 1943 году в статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности»  У. Мак-Каллок и У. Питтс предложили понятие искусственной нейронной сети – ему мы посвятим отдельный разговор. В их статье впервые была описана модель искусственного нейрона. 

Д. Хебб в работе «Организация поведения» 1949 года изложил основные принципы обучения нейронов. Далее важнейшая веха — американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт стал автором устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном». Говоря конкретно, эта модель имитировала работу человеческого глаза и могла различать буквы алфавита, однако результативность зависела от манеры написания. Думаю, что любой специалист по искусственному интеллекту когда-то программировал сеть из одного перцептрона, и вряд ли ошибусь, если скажу, что дело было на Python, хотя моя первая нейронная сеть была написана на Java.  

В конце 50-х годов была создана модель лабиринтного поиска для нахождения оптимального пути по графу, но в первых учебниках по искусственному интеллекту эти программы не решают практические задачи, а просто пока развлекаются — играют в игру «15», собирают «Ханойскую башню», играют в шашки и шахматы.

А что же в СССР? Ведь при наличии серьезных наработок по математической статистике, теории вероятности, линейной алгебре и дифференциальному анализу – основных математических методов «под капюшоном» ИИ — не могло не возникнуть условий для развития этой молодой науки, верно?. . Обратимся сначала к фактам. 1954 год. Отправная точка  истории искусственного интеллекта в нашей стране – тогда в МГУ начал свою работу семинар «Автоматы и мышление» А. А. Ляпунова, одного из основателей отечественной кибернетики. В нем приняли участие ведущие физиологи, лингвисты, психологи, математики – то есть уже в то время у нас практиковали системный подход к этой проблематике.

Так же как и за рубежом, наметились два основных направления – нейрокибернетика (изучение закономерностей функционирования нейронов и нейронных образований) и кибернетика «черного ящика» (неважно, как устроено мыслящее устройство, лишь бы оно на входящие стимулы реагировало подобно человеческому мозгу). В 1957 году выдающиеся советские математики А. Н. Колмогоров и В. И. Арнольд доказали теорему, согласно которой любая непрерывная функция нескольких переменных может быть представлена в виде комбинации конечного числа функций меньшего числа переменных.  Данное доказательство позволило позже математически обосновать построение нейронных сетей фиксированной размерности с прямыми связями с определенным количеством «нейронов» на слоях ввода и вывода и активационными функциями. А тем временем в Ленинграде велась работа по автоматизации решения логических задач, для чего была создана программа АЛПЕВ ЛОМИ (Ленинградского отделения математического института им. Стеклова), которая занималась автоматическим решением теорем. Целое созвездие новых ярких имен засияло в новой науке в то время: М. Л. Цетлин, В. Н. Пушкин, М. А. Гаврилов, и уже можно было говорить о советской школе ИИ.

60-е годы – это взлет эвристического программирования. Эвристика – это  алгоритм решения задачи, который включает практический метод, не являющийся гарантированно точным или оптимальным, но достаточный для данной задачи. В СССР среди наиболее значимых результатов, полученных учеными в 60-е годы, можно отметить алгоритм «Кора» М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании геометрических образов. Программа «Кора» нашла применение, в частности, для распознавания нефтеносных пластов и вошла в русскоязычные учебники и курсы. 

Рассказывая о тех временах, надо особо упомянуть Д. А. Поспелова – родоначальника ИИ в СССР и основоположника научной школы ситуационного управления (соответствует представлению знаний — knowledge representation в западной терминологии), которая развивалась в нашей стране с середины 60-х годов. Любая ситуация в мире (в данном случае управленческая задача) могла быть описана как реляционная модель с помощью конечного числа базовых отношений, из которых возникали, в свою очередь, производные. Идеи Поспелова широко применялись на практике в индустрии, а его научная деятельность способствовала популяризации искусственного интеллекта в СССР и «реабилитации» кибернетики, против которой в 50-е годы была развернута целая кампания из-за якобы отождествления работы мозга с работой машины, а общественной жизни — с системой электро- и радиокоммуникаций и направленности «против материалистической диалектики, современной научной физиологии, обоснованной И. П. Павловым». «История информатики в нашей стране (сначала СССР, а затем России) насыщена драматическими коллизиями и резкими изменениями приоритетов», — писал Поспелов в статье «Становление информатики в России», вошедшей в сборник «Очерки истории информатики в России». За годы работы Поспелов написал 20 монографий и более 300 статей, многие из его книг переведены на иностранные языки. 

Понадобилось время, чтобы наука об искусственном интеллекте получила наконец научное признание. Только в 1974 году при Комитете по системному анализу при президиуме АН СССР был создан Научный совет по проблеме «Искусственный интеллект». (Справедливости ради надо сказать, что и на Западе после доклада британского ученого Лайтхилла – математика, никогда не имевшего дело с ИИ, — науке устроили разнос и урезали финансирование, отбросив исследования назад. Британские ученые…) В 1988 году в СССР была создана АИИ – Ассоциация искусственного интеллекта, объединившая лучших экспертов страны, а ее президентом стал Д. А. Поспелов. В 80-х годах скорость и быстродействие компьютеров уже перестали быть проблемой для исследователей. К сожалению, последующие события предсказуемым образом повлияли на развитие науки, о которой идет речь. Сейчас развитие искусственного интеллекта признается одним из приоритетных направлений в отечественной науке, хотя до сих пор наблюдается отставание от мировых флагманов на 3-5 лет.  

Эта статья – первая в образовательной серии «ИИ 101. Что надо знать, прежде чем сесть за код». Мы разъясним основные понятия и термины, развеем мифы, почитаем прогнозы футурологов, разберемся в основных направлениях ИИ и вообще будем снижать уровень энтропии. Не боритесь с трудностями в одиночку – ведь в изолированных системах энтропия не уменьшается. До встречи!

Автор: Елена Коршунова — компьютерный лингвист, PhD student (National Taiwan University of Science and Technology, AI lab).

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Учебные курсы – Эмоциональный интеллект 2019 и 2020 учебного года – Кафедра организационной психологии (Нижний Новгород) – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Тема 1. Понятие эмоционального интеллекта

Понятие интеллект, эмоциональный интеллект, эмоциональная компетентность. Модели эмоционального интеллекта (Дж.Мэйера, Д. Карузо, П.Саловея, Р. Бар-Она, Д. В.Люсина, Т.Бредберри). Концепция структуры эмоционального интеллекта Д.Гоулмана (самоосознание, саморегуляция, мотивация, эмпатия, социальные навыки). Роль и значение эмоционального интеллекта в бизнесе.

Тема 2. Оценка эмоционального интеллекта персонала

Современные методы оценки эмоционального интеллекта: методы, основанные на самоотчете и самооценке, методы экспертной оценки (технологии «ассессмент-центр») и методы, основанные на решении задач (тест эмоционального интеллекта Дж.Мейера, П.Саловея и Д.Карузо (MSCEIT V2.0), опросник Р. Бар-Она (Bar-On Emotional Quotient Inventory), методика Self Report Emotional Intelligence Test (SREIT), методика «Эмоциональный интеллект-2» В.В.Одинцовой, тест «ЭмИн» Д.Люсина, методика МЭИ М.А.Манойловой, методика Н.Холла, метод «360 градусов» (EIV 360), видеотест на распознание эмоций (Овсянникова В.В, Люсин Д.В.) и др.). Методы диагностики отдельных компонентов эмоционального интеллекта (опросник поведения и переживания, связанного с работой AVEM (У. Шааршмидт, А. Фишер), тест диагностики алекситимии TAS, методика «САН» (адаптация А. Гончарова), опросник депрессивности А.Т. Бека (BDI), опросник тревожности Ч.Д. Спилбергера (в адаптации Ю.Л. Ханина), методика “Диагностика уровня эмоционального выгорания» В.В. Бойко, методика «Индекс общего психологического благополучия», методика диагностики социальной эмпатии, методика диагностики эмоциональных барьеров в межличностном общении (В.В. Бойко), методика диагностики коммуникативной социальной компетентности (КСК), самооценка эмоционально-мотивационных ориентаций в межгрупповом взаимодействии (модифицированный вариант Н.П. Фетискина), методика диагностики личностной агрессивности и конфликтности (Е.П. Ильин, П.А. Ковалев), методика невербальной диагностика эмоциональных состояний (А.О. Прохоров), методика определения деструктивных установок в межличностных отношениях (В.В. Бойко), проективные методики и др.).

Тема 3. Развитие эмоционального интеллекта персонала

Современные технологии обучения и развития эмоционального интеллекта персонала (тренинг, коучинг, наставничество). Принципы тренинга эмоциональной компетентности по Д.Гоулману (разработка тренинга на основе систематической оценки потребностей, проверка готовности участников и их мотивация, фокусирование на ясных и достижимых целях, организация системы поддержки и поощрения применения новых навыков и др.). Основные компоненты программ развития эмоционального интеллекта (развитие навыков и умений справляться с эмоциями (идентификация чувств и эмоций, оценка их интенсивности, управление эмоциями и чувствами, контролирование побуждений, ослабление стресса, понимание разницы между чувствами, мыслями и действиями). Развитие когнитивных способностей (считывание и толкование социальной информации, позитивное отношение к жизни, самоосознание/выработка реалистичных ожиданий в отношении себя и др.). Поведенческие навыки (навыки эффективной вербальной и невербальной коммуникации в различных ситуациях). Структура техник управления эмоциями и чувствами «Квадрат» на основе принципов целеполагания, цивилизованного влияния, принятия эмоций (реактивные и проактивные методы снижения/повышения интенсивности эмоций). Критерии оценки функциональности упражнений по развитию эмоционального интеллекта (по Е.В.Сидоренко). Оценка эффективности программы. Роль HR – менеджера и линейных менеджеров в развитии эмоционального интеллекта сотрудников.

Тема 4. Программы управления эмоциональным интеллектом в российских и зарубежных компаниях

Эмоциональный интеллект и организационная культура. Понятие группового коэффициента эмоционального интеллекта. Системный подход к внедрению эмоционального интеллекта в российских и зарубежных организациях: создание эмоционально разумной системы мотивации персонала, формирование командного духа, управление конфликтами, процедура обратной связи. Проектирование системы управления эмоциональным интеллектом на предприятии. Программы управления эмоциональным интеллектом в российских и зарубежных компаниях

Новости / Служба новостей ТПУ

В рамках всероссийского онлайн-лектория ТПУ «Всем наука» вышел первый ролик — «Искусственный интеллект и нейронные сети». В видеолекции доцент отделения информационных технологий Алексей Друки рассказывает, как поп-культура исказила понятие искусственного интеллекта, в чем сходство компьютера и человеческого мозга, и каковы возможности машинного обучения.

«Люди всегда хотели монополизировать свойства интеллекта. Это отражается в легендах, кинематографе и литературе. Все эти истории заканчиваются печально для человека, и ряд современных ученых, среди которых Стивен Хокинг и Илон Маск, говорят о вреде искусственного интеллекта для человека. Но это не останавливает человечество в совершенствовании нейронных сетей», — рассказывает Алексей Друки.

Особое внимание в лекции спикер уделил сравнению человеческого мозга и искусственного интеллекта, обозначив схожую информационную функцию у обоих, а также возможностям машинного обучения. Человек уже научил машины выполнять механическую работу, рисовать картины и создавать музыкальные произведения.

«Искусственный интеллект и все системы, которые существуют на сегодняшний день, очень простые. Они решают одну локальную задачу, но не могут решать спектр задач, как человек. Может быть, в будущем ученые смогут решить эту проблему»,

— говорит лектор.

«Всем наука» — научно-популярный онлайн-лекторий, в рамках которого ведущие ученые и преподаватели инженерных школ ТПУ рассказывают о том, что происходит в мире современной науки и техники. Проект инициирован Школой инженерного предпринимательства ТПУ при поддержке сети «Точек кипения» и портала leader-id.ru.

В рамках онлайн-лектория планируется опубликовать 14 видеороликов об искусственном интеллекте, больших данных, дизайне мышления, инновациях в медицине, химии жизни и современных методах контроля качества продукции.

Научно-популярные видеоролики будут выходить еженедельно по средам на Youtube-канале бизнес-инкубатора ТПУ «Б51».

Концепция интеллекта — обзор

Введение

Дас, Кирби и Джарман (1975, 1979) и, основываясь на этом, Дас, Наглиери и Кирби (1994) сформулировали теорию когнитивной обработки, которая переопределила интеллект в терминах четырех основных психологических процессов: планирование, внимание, одновременный и последовательный (PASS) когнитивные процессы. Основываясь на этой теории, Наглиери и Дас (1997) разработали систему когнитивной оценки (CAS), которая внесла большой вклад в диагностическую и клиническую практику.Оценка сильных и слабых сторон детей на основе процессов PASS помогает объяснить когнитивные способности человека, связанные с успеваемостью. Более того, такая оценка предоставляет важную информацию о когнитивных процессах человека, которая дает учителю конкретные знания об (особых) образовательных потребностях учащегося, особенно учащегося с ограниченными возможностями обучения. Таким образом, Das et al. (1994) внесли значительный вклад в сферу специального образования, потому что теория PASS дала возможность больше сосредоточиться на индивидуальных различиях.Информация, предоставленная CAS, может быть особенно полезной в процессе диагностики, для определения особых образовательных потребностей, для разработки учебных программ и для разработки конкретных мероприятий. Кроме того, CAS — ценная альтернатива традиционным измерениям IQ (Naglieri & Kaufman, 2001).

Традиционно дети с нарушениями обучаемости выявлялись на основании значительного несоответствия между интеллектом и успеваемостью, которое не может быть объяснено умственным возрастом, возможностями обучения или сенсорным дефицитом (Sattler, 2002).Например, тесты IQ часто используются для оценки предполагаемого уровня потенциальных достижений детей, который затем сравнивается с их фактическими достижениями. Несоответствие между измеренным значением IQ и достижениями может указывать на наличие трудностей в обучении. Однако было обнаружено, что использование общих тестов интеллекта и несоответствие IQ-достижений недостаточно достоверно для целей идентификации и в течение некоторого времени подвергалось критике (например, Fletcher, 2012; Siegel, 1988; Vellutino, Scanlon, & Lyon , 2000).Одна из причин такой критики заключается в том, что тесты на общий интеллект оказались нечувствительными к конкретным проблемам, с которыми сталкиваются дети с нарушениями обучаемости (например, Naglieri, Salter, & Edwards, 2004; Siegel, 1988; Vellutino et al. , 2000). . Наглиери (2000), например, объяснил, что общая концепция интеллекта нечувствительна к когнитивным трудностям, которые испытывают дети с нарушениями чтения. По его мнению, это связано с тем, что концепция не измеряет основные психологические процессы, связанные с неадекватным чтением (см. Также Naglieri & Bornstein, 2003; Naglieri et al., 2004). Кроме того, нет никаких доказательств того, что дети с нарушениями чтения, которые соответствуют критериям несоответствия IQ-достижений, значительно отличаются по поведенческим, когнитивным характеристикам или характеристикам успеваемости от детей с нарушениями чтения, которые не соответствуют этим критериям (Fletcher, 2012). Третья причина заключается в том, что совпадение содержания IQ-тестов и тестов достижений часто приводит к немного более низким показателям IQ у детей с определенными нарушениями обучаемости (Kroesbergen, Van Luit, & Naglieri, 2003).

Теория PASS — это подход когнитивной обработки к интеллекту, который рассматривает способности как многомерное понятие и, следовательно, предоставляет больше информации о конкретных компонентах и ​​процессах по сравнению с общим тестом интеллекта (Das et al. , 1994). Кроме того, было обнаружено, что фактические результаты тестов CAS лучше предсказывают академическую успеваемость, чем традиционные измерения IQ (Naglieri, 2000; Naglieri & Das, 1997), что является замечательным подвигом, учитывая, что CAS не содержит вербальных компонентов и компонентов достижения традиционные меры IQ.Наглиери и Дас (1997) описывают, как каждый из четырех процессов PASS связан с определенными типами академических достижений. Связь между процессами PASS и академической успеваемостью берется в качестве отправной точки для текущего обзора отношений между процессами PASS и конкретными нарушениями обучаемости.

За последнее десятилетие исследования когнитивных профилей детей с нарушением обучаемости быстро расширились. В частности, теории о рабочей памяти и исполнительном функционировании использовались для объяснения индивидуальных различий в чтении, математике и других академических областях (например,г. см. Berninger, Swanson, & Griffin, этот том; Гири, Хоард, Ньюджент и Бейли, 2012; Wang & Gathercole, 2013). Рабочая память описывается как активный информационный процессор, отвечающий за хранение и обновление информации в течение короткого периода (Baddeley, 1996; см. Также Swanson в этом томе). Концепция управляющих функций используется как обобщающий термин для ряда когнитивных функций более высокого порядка, таких как планирование, торможение и переключение внимания (например, Barry, Lyman, & Klinger, 2002; Miyake et al., 2000). Часть этих исполнительных функций также можно найти в CAS, особенно в шкалах (1) планирования, определяемых как процессы, обеспечивающие когнитивный контроль, использование процессов и знаний, преднамеренность и саморегуляцию для достижения желаемой цели; (2) внимание, определяемое как процессы, необходимые для обеспечения целенаправленной избирательной познавательной деятельности с течением времени; и (3) Последовательная обработка, определяемая как процессы, с помощью которых индивидуум объединяет стимулы в определенном последовательном порядке, который формирует цепную последовательность (Kroesbergen et al. , 2003).

Другой подход теории PASS к концепции интеллекта побудил исследователей перевести и адаптировать CAS в разных европейских странах, таких как Нидерланды (Kroesbergen et al., 2003), Италия (Taddei, Contena, Caria, Venturini , & Venditti, 2011) и Кипр (Papadopoulos, 2001; 2013). В этой главе мы представляем обзор нескольких европейских исследований ¹ , в которых изучались профили CAS детей с особыми образовательными потребностями. В частности, мы обсуждаем (1) нарушения математической обучаемости, (2) невербальные нарушения обучаемости, (3) умеренную умственную отсталость, (4) одаренность, (5) дефицит внимания и (6) профили детей из этнических меньшинств.Поскольку чтение подробно обсуждается в других главах этой книги, профили детей с ограниченными способностями чтения в CAS рассматриваются только кратко в разделе «Обсуждение». Наконец, обсуждаются последствия этих исследований для использования теории PASS.

(PDF) Развитие концепции интеллекта

www. theinternationaljournal.org> RJSSM: Том: 09, номер: 06, октябрь 2019 г. Страница 68

5. Бар-Он, Реувен. (2006). Запретная модель эмоционально-социального интеллекта.Псикотема.

18 Доп. 13-25.

6. Берри, Дж. У. (1997). Иммиграция, аккультурация и адаптация. Прикладная психология

International Review 46 (1), стр. 5–68.

7.Burt, C.L. (1955). Доказательства концепции интеллекта. Британский образовательный журнал

Психология. 25 (3): 158–177. DOI: 10.1111 / j.2044-8279.1955.tb03305.x.

8. Сеси С. Дж. (1996). Об интеллекте — биологический трактат об интеллектуальном развитии,

, расширенное издание.Издательство Гарвардского университета.

9. Чен, М. Дж. 1994 Китайские и австралийские концепции интеллекта Психология и развитие

Общества, 6 (2), стр. 103-117.

10. Когнитивная психология, четвертое издание, Роберт Дж., Штернберг, глава 13

https://www.verywellmind.com/edward-thorndike-biography-1874-1949-2795525

11. Эдвард Торндайк. Проверено 20 февраля 2019 г. с номера

https://www.verywellmind.com/edward-thorndike-biography-1874-1949-2795525

12.Фиори, М., и Веселы-Майлефер, А. (в печати). Эмоциональный интеллект как способность

: теория, вызовы и новые направления. Появиться в: В К. В. Кифере, Дж. Д. А. Паркер,

и Д. Х. Саклофске (ред.), Справочник по эмоциональному интеллекту в образовании. Нью-Йорк:

Springer.

13. Плавный и кристаллизованный разум. Получено 28 февраля 2019 г. с номера

https://en.wikipedia.org/wiki/Fluid_and_crystallized_intelligenceSternberg, R.J. &

Кауфман, Дж. С. 1998 Человеческие способности. Ежегодный обзор психологии 49, стр. 479–502

14. Гарднер, Х. (1983). Рамки разума. Нью-Йорк: Основные книги.

15. Gençten, N.B. (нет данных). Концепция интеллекта от древнегреческой философии до теории множественного интеллекта

. Получено 10 февраля 2019 г.,

с https://www.academia.edu/36815479/The_Concept_of_Intelligence_from_Ancient_Gre

ek_Philosophy_to_the_Theory_of_Multiple_Intelligences

16. Гоулман Д. (1995) Эмоциональный интеллект: почему он может иметь большее значение, чем IQ. Нью-Йорк:

Bantam Books

17. Гоулман Д. (1998). Работа с эмоциональным интеллектом. Лондон: Bloomsbury Publishing

18. Готфредсон Л.С. (2016). Теория интеллекта Ганса Айзенка и что она раскрывает около

его. (http://dx.doi.org/10.1016/j.paid.2016.04.036 0191-8869 / © 2016 Elsevier Ltd.)

19. Guilford, J.P. (1967) Природа человеческого интеллекта.McGraw Hill Book Co. Inc., Нью-

Йорк, стр. 12.

20. Человеческий интеллект. Получено 20 февраля 2019 г. с номера

https://www.intelltheory.com/ethorndike.shtml

21. Теория интеллекта. Получено 20 февраля 2019 г. с номера

(http://www.indiana.edu/~intell/lthurstone.shtml)

22. Теория интеллекта. Получено 20 февраля 2019 г. с номера

https://www.intelltheory.com/guilford.shtml

23. Джон Р.Андерсон. Опубликовано 26 апреля 2013 г. Получено 28 февраля 2019 г. с номера

https://www.psychologicalscience.org/publications/observer/25at25/john-r- anderson.html

24. Kabadayı, T. T. (2006). Аристотель и Авиценна (Ибн-Сина) в терминах теории

интеллекта. UludağÜniversitesi Fen EdebiyatFakültesiSosyalBilimlerDergisi, 10 (10), стр.15.

25. Легг С. и Хаттер М. (2008). Универсальный интеллект: определение машинного интеллекта.

Умы и машины. 17. 10.1007 / s11023-007-9079-х.

26. Майер Дж. Д. и Саловей П. (1997). Что такое эмоциональный интеллект? В P. Salovey & D.

J.Sluyter (Eds.), Эмоциональное развитие и эмоциональный интеллект: Образовательные последствия

(стр. 3-34). Нью-Йорк: Харпер Коллинз.

27. Mayer, J.D., Salovey, P. и Карузо, Д. Р. (2008). «Эмоциональный интеллект: новая способность или

эклектичных черт?» Американский психолог.Сентябрь, Vol. 63, No. 6, pp. 503 — 517.

28. Интернет-тезаурус | Синонимы и антонимы из тезауруса Роже. Получено

, 10 февраля 2019 г. , со страницы https://thesaurus.yourdictionary.com/intelligence

Что такое бизнес-аналитика? Превращение данных в бизнес-идеи

Определение бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика (BI) использует программное обеспечение и сервисы для преобразования данных в действенные идеи, которые используются для принятия стратегических и тактических бизнес-решений организации.Инструменты бизнес-аналитики получают доступ и анализируют наборы данных и представляют аналитические выводы в отчетах, сводках, информационных панелях, графиках, диаграммах и картах, чтобы предоставить пользователям подробную информацию о состоянии бизнеса.

Термин бизнес-аналитика часто также относится к ряду инструментов, которые обеспечивают быстрый и легкий доступ к аналитическим данным о текущем состоянии организации на основе имеющихся данных.

Примеры бизнес-аналитики

Отчетность — центральный аспект бизнес-аналитики, а информационная панель, возможно, является типичным инструментом бизнес-аналитики. Панели мониторинга — это размещенные программные приложения, которые автоматически собирают доступные данные в диаграммы и графики, которые дают представление о текущем состоянии компании.

Хотя бизнес-аналитика не сообщает бизнес-пользователям, что делать или что произойдет, если они пройдут определенный курс, бизнес-аналитика не сводится только к созданию отчетов. Скорее, бизнес-аналитика предлагает людям способ изучить данные, чтобы понять тенденции и получить представление, оптимизируя усилия, необходимые для поиска, объединения и запроса данных, необходимых для принятия обоснованных бизнес-решений.

Например, компании, которая хочет лучше управлять своей цепочкой поставок, необходимы возможности бизнес-аналитики, чтобы определять, где происходят задержки и где существуют вариативности в процессе доставки, — говорит Крис Хаганс, вице-президент по операциям WCI Consulting, консалтинговой компании, специализирующейся на бизнес-аналитике. . Эта компания может также использовать свои возможности бизнес-аналитики, чтобы узнать, какие продукты чаще всего задерживаются или какие виды транспорта чаще всего задерживаются.

«Потенциальные варианты использования бизнес-аналитики выходят за рамки типичных показателей эффективности бизнеса, таких как повышение продаж и снижение затрат», — говорит Синди Хаусон, вице-президент по исследованиям Gartner, исследовательской и консультационной компании в области ИТ.Она указывает на школьную систему Колумбуса, штат Огайо, и ее успех, используя инструменты бизнес-аналитики для изучения множества точек данных — от посещаемости до успеваемости учащихся — с целью улучшения обучения учащихся и показателей выпускников средних школ.

Поставщики BI Tableau и G2 также предлагают конкретные примеры того, как организации могут использовать инструменты бизнес-аналитики:

• Кооперативная организация могла бы использовать BI для отслеживания привлечения и удержания участников.
• Инструменты бизнес-аналитики могут автоматически создавать отчеты о продажах и поставках на основе данных CRM.
• Отдел продаж может использовать бизнес-аналитику для создания информационной панели, показывающей, где потенциальные клиенты каждого представителя находятся на конвейере продаж.
  

Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика

Одна вещь, которую вы заметите из этих примеров, — это то, что они дают понимание текущего состояния бизнеса или организации : где перспективы продаж сегодня в разработке? Сколько членов мы потеряли или приобрели в этом месяце? Это ключевое различие между бизнес-аналитикой и другим, связанным термином, бизнес-аналитикой .

Бизнес-аналитика описательна, сообщает вам, что происходит сейчас и что происходило в прошлом, чтобы довести нас до этого состояния. Бизнес-аналитика, с другой стороны, является общим термином для методов анализа данных, которые включают прогнозирующий — то есть они могут сказать вам, что произойдет в будущем — и предписывающий — то есть, они могут сказать вы то, что вы должны делать для достижения лучших результатов.(Бизнес-аналитика обычно рассматривается как подмножество более крупной категории аналитики данных , которая специально ориентирована на бизнес. )

Различие между описательными способностями бизнес-аналитики и прогнозными или описательными возможностями бизнес-аналитики выходит за рамки простого сроки, о которых мы говорим. Это также затрагивает суть вопроса , кем является Business Intelligence для . Как поясняется в блоге Stitchdata, бизнес-аналитика стремится предоставлять бизнес-менеджерам прямые снимки текущего состояния дел.В то время как прогнозы и рекомендации, полученные на основе бизнес-аналитики, требуют, чтобы специалисты по науке о данных анализировали и интерпретировали, одна из целей бизнес-аналитики состоит в том, чтобы относительно нетехнические конечные пользователи могли легко понять и даже погрузиться в данные и создать новые. отчеты.

Дополнительные сведения см. В разделе «Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика: место BI в вашей стратегии обработки данных».

Стратегия бизнес-аналитики

В прошлом ИТ-специалисты были основными пользователями приложений бизнес-аналитики. Однако инструменты бизнес-аналитики стали более интуитивно понятными и удобными для пользователя, что позволило большому количеству пользователей в различных областях организации использовать эти инструменты.

Компания Gartner Howson различает два типа бизнес-аналитики. Первый — это традиционный или классический бизнес-анализ, когда ИТ-специалисты используют внутренние транзакционные данные для создания отчетов. Вторая — это современная бизнес-аналитика, в которой бизнес-пользователи взаимодействуют с гибкими, интуитивно понятными системами для более быстрого анализа данных.

Хаусон объясняет, что организации обычно выбирают классическую бизнес-аналитику для определенных типов отчетов, таких как нормативные или финансовые отчеты, где точность имеет первостепенное значение, а используемые вопросы и наборы данных являются стандартными и предсказуемыми.Организации обычно используют современные инструменты бизнес-аналитики, когда бизнес-пользователи нуждаются в понимании быстро меняющейся динамики, например, в маркетинговых мероприятиях, в которых скорость важнее получения данных на 100 процентов.

Но хотя надежная бизнес-аналитика важна для принятия стратегических бизнес-решений, многим организациям сложно реализовать эффективные стратегии бизнес-аналитики из-за плохой практики обработки данных, тактических ошибок и многого другого.

Дополнительные сведения см. В разделах «7 ключей к успешной стратегии бизнес-аналитики» и «9 причин неудач в бизнес-аналитике.”

Бизнес-аналитика с самообслуживанием

Стремление сделать возможным получение полезной информации из инструментов бизнес-аналитики практически для всех привело к появлению бизнес-аналитики с самообслуживанием, категории инструментов бизнес-аналитики, направленных на абстрагирование от потребности за вмешательство ИТ в создание отчетов. Инструменты самообслуживания бизнес-аналитики позволяют организациям сделать отчеты о внутренних данных компании более доступными для менеджеров и другого нетехнического персонала.

Среди ключей к успеху самостоятельной бизнес-аналитики — информационные панели и пользовательские интерфейсы бизнес-аналитики, которые включают раскрывающиеся меню и интуитивно понятные точки детализации, которые позволяют пользователям находить и преобразовывать данные легкими для понимания способами. Несомненно, потребуется определенное обучение, но если преимущества инструментов будут достаточно очевидны, сотрудники будут стремиться к участию. (Если вы покупаете решение бизнес-аналитики для самообслуживания, Мартин Хеллер из CIO.com проведет вас через процесс принятия решений и сравнит свои пять лучших вариантов.)

Однако имейте в виду, что самообслуживание имеет свои подводные камни. BI тоже. Направляя своих бизнес-пользователей на роль инженеров по обработке данных ad hoc , вы можете получить хаотичный набор показателей, которые различаются по отделам, столкнуться с проблемами безопасности данных и даже выставить большие счета за лицензирование или SaaS, если нет централизованного контроля над ними. внедрение инструмента.Таким образом, даже если вы привержены самообслуживанию бизнес-аналитики в своей организации, вы не можете просто купить готовый продукт, указать своим сотрудникам на пользовательский интерфейс и надеяться на лучшее.

Программное обеспечение и системы бизнес-аналитики

Под эгидой бизнес-аналитики подпадают самые разные инструменты. Сервис выбора программного обеспечения SelectHub разбивает некоторые из наиболее важных категорий и функций:

• Dashboards
• Визуализации
• Отчетность
• Интеллектуальный анализ данных
• ETL (извлечение-передача-загрузка — инструменты, импортирующие данные из одного хранилища данных в другое)
• OLAP (онлайн-аналитическая обработка)

Из этих инструментов SelectHub утверждает, что панели мониторинга и визуализация являются наиболее популярными; они предлагают быстрые и легко усваиваемые сводки данных, которые лежат в основе ценностного предложения BI.

В сфере бизнес-аналитики существует множество поставщиков и предложений, и пробираться через них может быть непросто. Некоторые из основных игроков включают:

• Tableau, аналитическая платформа самообслуживания, которая обеспечивает визуализацию данных и может интегрироваться с рядом источников данных, включая Microsoft Azure SQL Data Warehouse и Excel
.
• Splunk, «платформа управляемой аналитики», способная предоставлять бизнес-аналитику и анализ данных корпоративного уровня
• Alteryx, который объединяет аналитику из различных источников для упрощения рабочих процессов, а также предоставляет широкий спектр аналитических данных для бизнес-аналитики
• Qlik, основанный на визуализации данных, бизнес-аналитике и аналитике, предоставляет обширную масштабируемую платформу бизнес-аналитики
• Domo, облачная платформа, которая предлагает инструменты бизнес-аналитики, адаптированные к различным отраслям (например, финансовые услуги, здравоохранение, производство и образование) и ролям (включая генеральных директоров, продаж, специалистов по бизнес-аналитике и ИТ-работников)
• Dundas BI, который в основном используется для создания панелей мониторинга и систем показателей, но также может создавать стандартные и специальные отчеты
• Google Data Studio, усовершенствованная версия знакомого предложения Google Analytics
• Einstein Analytics, Salesforce. com пытается улучшить бизнес-аналитику с помощью AI
• Birst, облачная служба, в которой несколько экземпляров программного обеспечения бизнес-аналитики используют общий сервер данных.

Для более глубокого изучения самых популярных на сегодняшний день систем бизнес-аналитики см. «12 лучших инструментов бизнес-аналитики в 2019 году» и «10 лучших инструментов визуализации данных бизнес-аналитики».

Аналитик бизнес-аналитики

Любая компания, серьезно относящаяся к бизнес-аналитике, должна иметь в штате аналитиков бизнес-аналитики. На CIO.com есть подробная статья о том, что влечет за собой эта работа; В целом они стремятся использовать все функции инструментов бизнес-аналитики для получения данных, которые нужны компаниям, наиболее важным из которых является выявление областей потери доходов и определение того, где можно внести улучшения, чтобы сэкономить деньги компании или увеличить прибыль.

Даже если ваша компания ежедневно полагается на инструменты бизнес-аналитики с самообслуживанием, аналитики бизнес-аналитики должны играть важную роль, поскольку они необходимы для управления этими инструментами и их поставщиков и их поддержки. Они также настраивают и стандартизируют отчеты, которые будут генерировать менеджеры, чтобы обеспечить согласованность и значимость результатов в вашей организации. А чтобы избежать проблем, связанных с поступлением / удалением мусора, аналитикам бизнес-аналитики необходимо убедиться, что данные, поступающие в систему, являются правильными и непротиворечивыми, что часто требует их извлечения из других хранилищ данных и их очистки.

Работа аналитика бизнес-аналитики часто требует только степени бакалавра, по крайней мере, на начальном уровне, хотя для продвижения вверх по служебной лестнице может быть полезно или даже необходимо получить степень MBA. По состоянию на октябрь 2019 года средняя зарплата в сфере бизнес-аналитики составляет около 67 500 долларов США, хотя в зависимости от вашего работодателя она может варьироваться от 49 000 до 94 000 долларов.

Будущее бизнес-аналитики

Двигаясь вперед, Хаусон говорит, что Gartner видит на горизонте третью волну потрясений, которую исследовательская фирма называет «расширенной аналитикой», когда машинное обучение встроено в программное обеспечение и будет направлять пользователей по их запросам в данные.

«Это будет бизнес-аналитика и аналитика, и это будет умно», — говорит она.

Комбинации, включенные в эти программные платформы, сделают каждую функцию более мощной по отдельности и более ценной для использующих их бизнесменов, — говорит Горман.

«Кто-то будет смотреть на отчеты, например, о прошлогодних продажах — это бизнес-аналитика, — но они также получат прогнозы о продажах в следующем году — это бизнес-аналитика — а затем добавят к этому возможность ответа на вопрос: что произойдет если бы мы сделали X вместо Y », — говорит Горман, объясняя, что производители программного обеспечения переходят к разработке приложений, которые будут предоставлять эти функции в рамках одного приложения, а не доставлять их через несколько платформ, как сейчас.

«Теперь система дает более важные рекомендации. Это делает лиц, принимающих решения, более эффективными, мощными и точными », — добавляет он.

И хотя бизнес-аналитика останется ценна сама по себе, Хоусон говорит, что организации не смогут конкурировать, если они не выйдут за рамки только бизнес-анализа и не примут расширенную аналитику.

Фактически, отчет Gartner Magic Quadrant предсказывает, что к 2020 году организации, предлагающие «пользователям доступ к тщательно отобранному каталогу внутренних и внешних данных», получат вдвое большую ценность для бизнеса от инвестиций в аналитику, чем те, которые этого не делают.

Хаусон добавляет: «Отчетность необходима, но одной отчетности недостаточно. Если вы только отчитываетесь, вы уже отстали. Если ваша отчетность не является умной и гибкой, вы отстаете. Ты отстающий.

Copyright © 2019 IDG Communications, Inc.

Intel XXI Concept III: семь интеллектуальных задач

Intel XXI Concept III: семь интеллектуальных задач

---

Intel XXI Concept III: семь интеллектуальных задач

капитана Нила Дж.Вегнер

Примечание редактора: в выпуске за апрель-июнь 1996 г. MIPB, капитан Вегнер начал свою серию из трех частей об Intel XXI. концепция. В этом выпуске он завершает серию, обращаясь к семь разведывательных задач, необходимых для обеспечения бойца разведывательная поддержка.
В выпуске MIPB за июль-сентябрь 1996 г. я написал об оперативных схемах Force XXI и о том, как они являются ключевыми поддержать воина. Понимание этих шести операционных закономерности важны для профессионалов разведки.Когда мы лучше понять, как действуют бойцы, мы можем точнее сосредоточить нашу поддержку на них.

Это подход, который мы использовали при написании концепции Intel XXI. Исходя из нашего понимания оперативных схем боевиков, мы выведено семь разведывательных задач. Они представляют, что нужно сделать предоставить бойцам динамичный и отзывчивый интеллект опора (см. рисунок 1). Эти семь задач:

• Прямые.
• Собрать.
• Анализировать.
• Распространять.
• Настоящее время.
• Атака (электронная).
• Защитить.

Мы предполагаем, что эти семь задач будут расширены, переопределены и возможно заменить тех, которые в настоящее время связаны с разведкой cycle.1 Они не являются ни линейными, ни циклическими, а должны быть постоянно и динамично выполняются в поддержку доктринальных разведывательные функции.

Прямой

В Force XXI профессионалы разведки будут обязаны руководить полный комплекс разведки и разведки, наблюдения, и целевое приобретение (RSTA) активов.Эти активы включают не только органические сборщики, а также совместные, национальные и многонациональные, как Что ж. Входные данные от всех датчиков поля боя должны управляться и объединяться для получения динамичной и точной картины боевого пространства. Следовательно, разведывательные операции должны выходить за рамки традиционные действия по управлению сбором разведданных и учитывать весь интеллект и домен RSTA. это обязательно, чтобы старший офицер разведки был непосредственно участвует в планировании, координации, синхронизации и управлении весь интеллект и усилия RSTA.Другими словами, S2s и G2s должен действовать как начальник разведки своего командира.

Для эффективного управления разведывательными системами и системами RSTA будущее разведка должна уметь динамически планировать, координировать и синхронизировать разведку и миссию RSTA, используя визуальные дисплеи, искусственный интеллект и автоматизированные матрицы синхронизации. Они также должны знать статус и местонахождение всех имеющихся разведывательных средств. Интеллект персонал должен иметь возможность видеть в режиме реального времени выполнение разведка и операции RSTA.Они также должны уметь видеть и управлять связями между датчиком и датчиком и стрелком. Операторы должен знать, как пройти по площади и по горизонтали. вертикально к другим организациям. С такими возможностями, элементы разведки смогут динамически выполнять задачи, повторно задавать задачи и сместить фокус разведки и покрытия RSTA и, следовательно, больше эффективно решать задачи разведки и разведки их командиров.

Для динамической синхронизации и повторной синхронизации операций, командиров и штабы также должны иметь представление в реальном времени о разведке и RSTA операция, пока она выполняется.Такой текущий бой отображается для командир и штаб должны графически представлять разведданные и цели RSTA по мере их реализации, и отображать их в контекст общей ситуации. С такими возможностями будущее командиры и их штабы смогут больше эффективно направлять и влиять на операции разведки и RSTA и массовое воздействие на критические цели при сохранении оперативный темп (OPTEMPO).

Собрать

Системы сбора Intel XXI позволят командирам увидеть свои расширенное боевое пространство с большой точностью.Эти системы будут предоставить командирам сведения, необходимые для понимания их боевое пространство и обнаруживать, идентифицировать и отслеживать критические цели. В инвентарь датчиков будет включать в себя боевые действия, оснащенные мультиспектральными датчиками. автомобили, самолеты (пилотируемые и беспилотные) и солдаты. Тенденция будущей коллекции — меньше, больше модульных и настраиваемые системы. Они будут точными, автоматизированными и охватывают полный спектр и обширные области. Беспилотные воздушные и наземные датчики, чтобы включают робототехнику и микроэлектронные машины, будут работать вместе для обеспечения покрытия в областях, недоступных для обычных средства сбора.

На поле боя будущего отдельный солдат продолжит быть важным компонентом системы сбора. Информация из фронтовики, силы специальных операций, дальнего действия подразделения наблюдения, группы контрразведки, следователи и другие специализированные операции человеческого интеллекта (HUMINT) будут объединены с данными от высокотехнологичных датчиков, чтобы ответить на приоритетные запросы разведки командира (PIR). Как показано в Гаити и Боснии для обеспечения стабильности и поддержки операций потребуется повышенное внимание к активам HUMINT и солдатам, действующим на основание для обеспечения необходимой разведки.

Анализировать

Аналитики преобразуют информацию из космоса в разведданные и понимание для поддержки эффективного принятия решений. Поскольку расширенный пространство сражений растет, а OPTEMPO увеличивается, Intel XXI предоставит общие для всех эшелонов системы для быстрой обработки, анализа и вывод разведывательной и RSTA информации. Анализ, включая обработка разведывательных данных в пути будет необходима для поддержки нашей непрерывной работы. Возможности будущего анализа поддержит быстрое и динамичное создание командирского рисунок.В конце концов, аналитики должны уметь заставить врага ситуация оживает, чтобы командиры могли быстро понять и действовать согласно тому, что видят. Умение быстро анализировать и для обработки данных потребуется система, обеспечивающая виртуальную связь между коллекционерами и бойцами, с эффективным фильтрация для предотвращения любой информационной перегрузки.

Интеллектуальный анализ будет поддерживать ввод-вывод сосредоточив внимание на сборе разведданных о противнике, контроль, связь, компьютеры и интеллект (C4I) возможности и процедуры.Понимание противника процесс принятия решений также может поддерживать точную оценку потенциальные цели управления и контроля (C2) и нацеливание критические узлы в синхронизированных атаках.

Операционная добавленная стоимость таких аналитических возможностей будет более своевременная, актуальная и точная визуализация поля боя. Это предоставит командиру возможность понимать угрозу силовые возможности, уязвимости и намерения в отношении местность, погода и оперативная обстановка.Это будет быстро превращать информацию в понимание, чтобы командиры могли больше эффективно проводить решающие операции. Анализ является ключом к эффективное планирование на случай непредвиденных обстоятельств, варгеймы, репетиции и исполнение. Таким образом, он поддерживает все этапы операций во время мирное время и конфликт.

Распространение

OPTEMPO и рассредоточение войск требуют, чтобы командиры имели непрерывный поток информации или доступ к ней в движении. В качестве оперативные силы рассредоточены и проводят распределенные операции, надежные и гибкие средства распространения становятся критически важными требование.Без него Intel XXI не сможет предоставить командиров со своевременной визуализацией их соответствующих боевые пространства.

Варианты интеллектуальных технологий push-smart pull обеспечат необходимую информацию и разрешить автоматические обновления на основе установленные критерии поиска. Автоматическая обработка запросов на информация (RFI) ускорит процесс ответа на командирский ПИР. Если информация недоступна немедленно, запрашивающий может получить доступ к статусу текущих действий в ответ на запрос.Технологии будущего позволят разрозненным процессорам получить доступ к имеющимся данным, не перегружая связь. Распространение информации — ключевой элемент разведывательного процесса. Нет независимо от того, сколько информации собирается, обрабатывается, анализируется и хранится, интеллект не имеет ценности, если он не доступен боевые командиры, когда им это нужно. Правильный интеллект и цели, предоставляемые боевым командирам, когда они в них нуждаются, являются добавленная стоимость от эффективного распространения. Это помогает поддерживать OPTEMPO, увеличивает летальность и улучшает живучесть.

Настоящее время

Разрабатываемая система разведки будущего представит точная и актуальная высокоточная разведывательная картина поле боя, интегрированное с общей информацией о ситуации включая данные о погоде и рельефе в высоком разрешении. Эта картинка дадут немедленное понимание оперативного воздействия текущая и прогнозируемая ситуация, включая влияние IO на процесс принятия решения противником. Производство этого презентация проводится организацией высококвалифицированных, хорошо обученные солдаты разведки, которые анализируют угрозу, погоду и местности в контексте оперативной обстановки и намерение командира.

Понимание командиром и штабом боевого пространства и Обстановка противника в основном определяется последовательной и своевременной «картина» боевого пространства, представленная S2 и G2. Этот разведывательная задача включает в себя визуализацию поля боя понимание того, что означает имеющаяся информация с точки зрения шесть измерений боевого пространства:

• Ширина.
• Глубина.
• Высота.
• Время.
• Электромагнитный.
• Человек.

Кроме того, способность командира предвидеть трудные решения, анализ вариантов и уменьшение неопределенности напрямую связаны к оценке его разведывательным персоналом будущих действий противника и намерения во времени и пространстве. Изображение этих действий во время игровой процесс и быстрое развертывание боевых действий, будут включать живые и виртуальные изображения, которые создают динамические и цельная картина поля боя. Помимо отображения текущее местоположение, размер и тип объекта, на дисплее графически изобразить прогнозируемые в настоящее время возможности сущность с точки зрения времени и расстояния. В конце концов, командир должен понимать влияние того, что представлено, и использовать это понимание для принятия решений, основанных на знаниях. Возможности будущих презентаций Intel XXI представляют собой качественный скачок в поддержке разведывательной системой способности командира принимать решения, действовать, повторно синхронизировать операции и фокусировать свои ресурсы. Расширенные возможности презентации позволяют поддерживать OPTEMPO, повышенная летальность и повышенная живучесть.

Атака

Задача разведки атак поддерживает применение летальных и несмертельные средства для целей с высокой отдачей.Он также включает атаковать процесс принятия решений противником, чтобы предотвратить эффективный C2, а также традиционные разведывательные цели усилие. Командирам требуется глубокое понимание структура C2 противника и его процесс принятия решений эффективно атаковать его. Подробный анализ, включающий тщательный понимание военной информационной среды, разработанное в мирное время и обновляется на всех этапах военной службы операции, обеспечивает основу для понимания работа информационных систем противника. Этот анализ формирует основа для разработки и проведения эффективных атак C2 для уничтожать, нарушать, отрицать или ухудшать информационные сети противника, Системы C2, источники информации и разведданных, и процессы принятия решений.

Продуманные варианты несмертельной атаки для отказа, прерывания, прерывания, будет планироваться вмешательство, искажение или уничтожение информации и частично выполняется разведывательными подразделениями в качестве ключевой части стратегия атаки С2 командира. Опции электронной атаки (EA) могут диапазон от хирургического вмешательства в частотный спектр до вторжения в системы C2 для управления данными.Командование и управление войной (C2W) оценка повреждений поля боя (BDA) важна для оценки эффекты атаки C2 и сохранение информационного доминирования. Однако разработка способов проведения BDA по целям, которые были Несмертельная вовлеченность создает серьезные проблемы для будущего разведывательные штабы.

EA является частью комплексной операции, которая помогает командиру формировать боевое пространство, тем самым повышая нашу способность достигать информационное преобладание в решающий момент. Его цель — предотвратить враг от возможности вовремя отреагировать на наши действия.Эффективные действия радиоэлектронной атаки позволят дружественным войскам для управления восприятием злоумышленников, выполнения операций обмана и защищать дружественные силы и информацию.

Защитить

Действия защиты могут носить наступательный или оборонительный характер. Наступление Protect использует все средства атаки (например, C2W, физические) для уменьшения способность противника атаковать дружественный C2. Он разместит добавленные акцент на атаке мультидисциплинарных систем RSTA и интеллекта как «глаза», «уши» и «мозг» возможность атаки противника.Защитная защита снижает дружественных уязвимости для атак злоумышленника с использованием физических и электронная защита. Необходимо предусмотреть защитные меры. в армейские системы по мере их планирования, проектирования и разработки. Неспособность сделать это увеличивает риск для наших сил. Наша способность полностью понять и графически изобразить боевое пространство ввода-вывода. основа для эффективного планирования и исполнения защиты. Защитный действия позволяют командирам эффективно командовать и контролировать свои сил при оптимизации их живучести и ОПТЕМПО.

Заключение

В этой серии статей мы начали с обзора Force XXI. принципы и требования командиров. Недавние операции в Гаити и Босния, среди прочих, дали нам предварительный обзор проблемы, которые ждут впереди, и широкий спектр миссий 21-го Век мог столкнуться с армией. Мы обсуждали, как мы должны проектировать, оснащать, и тренируйте силы Intel XXI для удовлетворения потребностей командиров в ресурсо-ограниченная среда с нетрадиционными задачами и распространение технологий и оружия.Наш 21 век силы разведки должны быть гибкими, адаптируемыми, быстро развертываемые и способные к совместным и коалиционным операциям. Как мы уже говорили ранее, вторая часть этой серии охватывала шесть из оперативные схемы истребителей Force XXI. (Существует седьмой шаблон, приготовьтесь, который мы не обсуждали в этом статья. ) Мы учли эти закономерности при разработке Концепция Intel XXI.

Разведывательные силы 21 века предоставят командирам основанная на знаниях, ориентированная на прогнозирование способность, которая может удовлетворить их требования к информации и разведданным.Центральное место в этой концепции качественные солдаты, лидеры и гражданские лица. Intel XXI представляет силы, которые

• своевременно представят свои боевые поля для командиров, что позволяет точно понимать оперативные окружающая среда, противник, местность и погода.
• Обеспечение сотрудников разведки ресурсами необходимо для проведения, координации и синхронизации разведки операции в сочетании с поддерживаемыми операциями.
• Обретите силы с помощью настраиваемой мультиспектральной коллекции возможности борьбы с возникающими угрозами и технологиями.
• Синхронизация и использование национальной разведки и сбор ресурсов в поддержку оперативного принятия решений.
• Поддержка операций на ходу с помощью широковещательной и интеллектуальной «двухтактные» технологии.
• Обеспечьте Force XXI эффективными погодными условиями предоставление солдатам информации, необходимой им для сражений и действий в любые погодные условия.
• Поддержка летальных и несмертельных атак выполнение через синхронизацию интеллекта в IO и C2W, используя преимущества информационного доминирования.

Капитан Нил Дж. Вегнер в настоящее время является офицером боевых действий. in Concepts Dvision, Управление боевых разработок США. Армейский разведывательный центр и форт Хуачука. Читатели могут с ним связаться по электронной почте [адрес электронной почты защищен] amy.mil и по телефону (520) 538-2258 / 7213 или DSN 879-2258 / 7213.

майора Роберта А. Петерсона

Разведка и радиоэлектронная борьба (IEW) обеспечивает командиры с возможностью визуализации расширенного боевого пространства в C2W и определить, где и когда они получают информацию господство над противником.Через поле битвы разведки операционной системы (BOS) и других BOS, информация собирается и защищен в то время как безопасность операций C2W элементов (OPSEC), психологические операции (PSYOPS), обман, физическое разрушение, и радиоэлектронная борьба (РЭБ) влияет, нарушает или останавливает противника поток информации.

Поддержка информационного доминирования

Потребность в информационных и разведывательных продуктах по возможности злоумышленника и уязвимости для поддержки информации Доминирование — это основная функция интеллекта.Большинство из разведывательные задачи, необходимые для поддержки C2W, уже известны и практикуется, но C2W требует более подробной информации о противнике C4I; лица, принимающие решения, и их циклы принятия решений. Возможности IEW должны идти в ногу с развитием коммуникационных и информационных технологий чтобы гарантировать нашу постоянную поддержку командиру. Армия США исторически тренировала и выполняла OPSEC, PSYOPS, обман, РЭБ и миссии физического уничтожения. В некоторой степени подразделения синхронизировали некоторые или все эти миссии, и, в свою очередь, они были синхронизированы с интеллектом.C2W требует синхронизация всех его элементов и интеллекта с маневром чтобы сделать информацию успешным боевым множителем.

Из-за неуловимого характера информации о цели информация систем связи и датчиков разведки, будь то все они являются источником или одним источником, требуют точных и подробных данные, с помощью которых можно развивать свою информацию и интеллект товары. Для поддержки C2W аналитики разведки должны быть усердно в мирное время развивать и поддерживать необходимые базы данных, оценки и информационные или разведывательные продукты источники для поддержки широкого спектра непредвиденных обстоятельств.Как засвидетельствовано в Операции DESERT SHIELD и DESERT STORM, этап развертывания не время обнаруживать, что у вас нет доступной информации поддержать командира.

Для информационных и коммуникационных инфраструктур сложность в сборе, анализе и распространении разведданных поддержка ввода-вывода и его подмножества, C2W, требует тщательного использования и управление требованиями для обеспечения удовлетворения C2W требования к разведке. Усилия разведки против информационная и коммуникационная инфраструктура также нуждается в повышении в первую очередь, чтобы удовлетворить подробное планирование и выполнение C2W требования.

Новый FM 34-40

Публикация в марте 1997 г. нового стандарта FM 34-40, Intelligence and Электронная война (IEW) Поддержка командования и управления войной (C2W), продолжает движение разведывательного центра армии США. и Форт-Хуачука (USAIC & FH) в оценке воздействия IO на оперативный и тактический уровни. Эволюция FM 34-40, Electronic Warfare Operations (ноябрь 1987 г.), IEW Support to C2W, указывает на необходимость синхронизации пяти элементов C2W.Подразделения должны синхронизировать ОПСЕК, ПСИОП, военный обман, физическое уничтожение и РЭБ в среде, где информация системы и коммуникационные технологии продолжают быстро достижения. Руководство связывает IEW с C2W следующим образом областей:

• Информационные операции и терминология C2W.
• Роли офицеров G2 и EW в штабе C2W.
• IEW в процессе планирования C2W.
• Разведывательная поддержка C2W.
• Tactical HUMINT, визуальный интеллект, измерения и сигнатуры разведки, а также радиотехнической и электронной соображения ведения войны в C2W.
• Вспомогательные агентства для Army IO и C2W.

Новая публикация идет по пятам FM 100-6, Информация Операции (август 1996 г.) и Совместная публикация 3-13. 1, Совместное Доктрина командования и управления войной (февраль 1996 г.). В Скоро будет опубликовано FM 101-5, Организация персонала и операции также дает представление о C2W, вводя новые операции приложение к приказу C2W, которое включает в себя OPSEC, PSYOP, военный обман, и EW. Физическое разрушение, пятый элемент C2W, остается в Пристройка огневой поддержки с наступательным РЭБ (например, постановка помех).это критично, что пристройка C2W и пристройка огневой поддержки с ее C2W элемент физического уничтожения должен быть перепроверен, а задачи разрешены конфликты.

Майор Петерсон — исполнительный директор 305-го ММС. Батальон в форте Уачука, штат Аризона. Он служил инструктором для базовый и продвинутый курсы для офицеров MI и 35G индивидуальный учебный курс. Майор Петерсон также служил с 741-м батальоном военной разведки, 751-м батальоном военной разведки на полевой станции, Корея; и 504-я бригада МИ.Он имеет административную науку степень магистра управления информационными технологиями от Johns Университет Хопкинса и степень бакалавра компьютерных наук от Техасский университет A&M. Читатели могут связаться с ним по электронной почте. [адрес электронной почты защищен] compuserve.com, (520) 533-6839 и DSN 821-6839.

Креатив в сравнении с концептуальным интеллектом | Орна Росс: Истории и тайны

В 1983 году психолог развития Говард Гарднер написал революционную книгу под названием Frames of Mind: Theory of Multiple Intelligences, , в которой он предположил, что то, что школа и общество называют «интеллектом» — интеллектуальный, аналитический, концептуальный, — всего лишь один аспект того, как люди думают и учатся.

Гарднер предложил целый ряд альтернативных разумов. включая пространственные, лингвистические и межличностные, но он упустил из виду творческое.

Американский психолог и психометрический специалист Роберт Стернберг и другие критиковали Гарднера за эту оплошность, а также за неправильное использование слова «интеллект» по отношению к природе, например (естественный интеллект) или музыке (музыкальный интеллект). Они утверждали, что это действительно способности или склонности, а не интеллект.

Штернберг и другие последователи успешно разделили интеллект на три основные категории: аналитический, практический и творческий. Другие предполагают четыре или более, и аргументы продолжаются, как и в области исследований, но три обычно являются наиболее элегантным решением в природе и имеют для меня смысл.

Это понимание лежит в основе Go Creative! Метод и то, что следует ниже, являются моими определениями этих трех ключевых умственных способностей.

Аналитический практический и творческий интеллект

Понятие интеллекта относится к нашей способности оценивать идеи и идеи, вещи и опыт, материю жизни.

Аналитический интеллект — это наша способность рассуждать, решать проблемы и принимать решения. Его локус действия — разум, особенно зоны и процессы, управляющие интеллектуальным мышлением.

Практический интеллект Творческий интеллект — это наша способность выходить за рамки того, что дано, и выражать ваш уникальный ответ, тем самым генерируя новые идеи и идеи, вещи и опыт для вас и других. Его локус действия — дух, особенно эмоции и интуиция.

Все они взаимодействуют в обработке материала жизни, чтобы сформировать уникальный человеческий разум, которым являетесь вы.

Творческий интеллект
Тип интеллекта, которым школы и образовательные системы уделяли особое внимание с момента их зарождения вместе с промышленной революцией, — это аналитический, концептуальный интеллект, необходимый для сортировки, упорядочивания и выяснения, который может быть (в некоторой степени) измерен IQ.

Такого рода обучение научило нас эффективности и сохранению знаний, высшим ценностям промышленной (XIX век) и информационной (XX век) экономики.Теперь, когда мы переходим к более подвижной и гибкой творческой экономике (21 век), ценности интеллекта меняются. Нам всегда нужно будет знать, как упорядочивать, оценивать и выяснять, но все знания и информация в мире теперь доступны любому, у кого есть подключение к Интернету. Что нам больше всего нужно и что мы сейчас ценим, так это способность генерировать идеи, находить новые связи, инициировать и вводить новшества.

И мы также понимаем, что наш разум способен на гораздо большее, чем мы традиционно позволяли.

Сопоставляя концептуальный и творческий интеллект, мы можем ясно видеть, что каждый из них представляет собой форму разных типов знаний, действующих через разные способы обучения.

• Концептуальный интеллект передается через мысли, концепции, мнения и идеи. Творческий интеллект общается через чувства, эмоции, понимание и интуицию.

• Причины и критика концептуального интеллекта; творческий интеллект наблюдает и исследует.

• Концептуальный интеллект направлен на контроль; творческий интеллект, чтобы позволить.

• Категории концептуального интеллекта; творческий интеллект «ломает рамки».

• Концептуальный интеллект смотрит наружу, видя человеческую реальность как материальную и фиксированную. Творческий интеллект смотрит внутрь, видя человеческую реальность как воображаемую и сотворенную.

• Концептуальный интеллект убеждает через интеллектуальное мнение и аргументы. Творческий интеллект убеждает с помощью рассказов, символов и песен.

• Концептуальный интеллект любит ответы; творческий интеллект любит вопросы.

• Концептуальный интеллект видит неудачу как разочарование и поражение. Творческий интеллект считает неудачи необходимостью и возможностью для обучения.

• Концептуальный интеллект использует искусство, письмо и музыку в качестве развлечения. Творческий интеллект создает искусство, письмо и музыку как выражение.

Однако такое противопоставление концептуального и творческого интеллекта — это все равно, что поставить правую ногу против левой. Они созданы для совместной работы. Преимущество одного над другим — это все равно, что просить вас ходить, связав одну ногу за спиной.Это также оставляет массу людей, которые думают, что они либо нетворческие, либо неразумные, либо и то, и другое.

Как сказал Альберт Эйнштейн, «если судить о рыбе по ее способности лазить по дереву, она всю жизнь будет думать, что это глупо».

Понимание, владение и оттачивание своего творческого интеллекта открывает вас миру, а мир вам — совершенно по-новому. Вы приходите к осознанию того, что отношения с вашим собственным творческим процессом являются основными отношениями в вашей жизни, определяющими все остальные.Вы учитесь наблюдать и выражать правду о своем уникальном характере и опыте. Вы принимаете сложные отношения и события в своей жизни, позволяя им научить вас тому, что вам нужно знать. Вы становитесь уверенными в своей способности создавать то, что хотите, и оттачиваете свой творческий потенциал на практике.

В следующий раз: возрождение творческого разума

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

---

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или уточнить у системного администратора.

---

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

---

Что сохраняется в файлах cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Влияние тревожности и интеллекта на формирование концепций

Аннотация

Целями этого исследования было изучить влияние тревожности и интеллекта. при умении формировать концепции, На основе расширения теории Спенса тревожности и производительности, чтобы включить интеллект как переменную, было предсказано что беспокойство и интеллект будут иметь интерактивное влияние на владение концепцией формирование.Это ожидание было основано на предположении, что эффекты тревоги на умение будет взаимодействовать с теми, кто имеет сложность задачи, и эта сложность задачи была функцией интеллекта субъекта, а также внутренней сложности задачи. В частности, ожидалось, что если сложность задачи останется постоянной, более высокий уровень тревожности будет способствовать формированию концепции для высокого интеллекта предметы и ухудшают формирование представлений для субъектов с низким интеллектом.Испытуемыми были 56 студентов мужского пола, изучающих вводную психологию, которые набрали в крайних квартилях по шкале тревожности манифеста Тейлора. Высокая и низкая тревожность Каждая группа была разделена на группы с высоким и низким интеллектом путем разделения их на средний показатель интеллекта для всей группы. Эта процедура дала четыре экспериментальных группы обозначены как HiA-HiIQ, LoA-’HiIQ, HiA-LoIQ и LoA-LoIQ.Все предметы были даны две задачи формирования концепции, заимствованные из разработанных Брунером, и требующие вывести атрибуты, составляющие концепцию, из информации, представленной как следующее: атрибуты, включенные в концепцию, были выведены в первую очередь путем сравнения отрицательные экземпляры концепции к начальному положительному экземпляру, тогда как атрибуты не включенные в концепцию, были выведены путем сравнения положительных примеров с начальный положительный экземпляр. Необходимая информация была предоставлена ​​в течение первых девять экземпляров; Было предоставлено четыре дополнительных избыточных экземпляра. После того, как испытуемые изучили каждый экземпляр, они должны были сообщить о своем выводы о концепции путем записи либо 1) того, что они знали атрибут был включен в концепцию (I), или 2) они знали, что атрибут не был включен (N), или 3) они не знали, был ли атрибут включен или нет (?).Отчеты испытуемых были оценены как правильные или ошибочные при сравнении их с отчетом. что можно было бы правильно вывести из информации, представленной представленными примерами. Результаты для правильных знаний о включении атрибутов показали, что, как и предполагалось, тревога способствовала формированию концепции высокого интеллекта. испытуемых, и мешали формированию концепции владения низким интеллектом предметы.Этот вывод был объяснен путем изучения ошибочных отчетов испытуемых, ошибочные отчеты были разделены на шесть типов ошибок в зависимости от сделанного отчета субъектом по сравнению с отчетом, который будет правильно выведен. Интерактивный эффекты тревоги и интеллекта были обнаружены только для тех типов ошибочных отчетов в котором предоставленная информация установила, что атрибут либо был (I), либо был (N) не был включен в концерт, но субъект сделал неверный один из этих двух отчетов.Тот факт, что этот эффект был обнаружен только для такого рода ошибок, был интерпретирован как соответствовать расширенной теории тревожности и производительности. Дополнительные данные показали, что субъекты с высоким и низким интеллектом были склонны делать разные типы ошибок при формировании концепций. Для первой задачи только субъекты с высоким интеллектом делали больше ошибочных отчетов, чем люди с низким интеллектом. субъекты того типа, в которых они сообщили, что не знали о включении атрибута в концепции (?), когда они могли сделать вывод, что он был включен (Я).Низкий субъекты с интеллектом совершали гораздо больше ошибок, чем субъекты с высоким интеллектом тип, в котором они сообщили, что атрибут был включен в концепцию (I), когда информация не была установлена, была ли она включена (?).

Описание

Эта диссертация была оцифрована в рамках проекта, начатого в 2014 г.