Возможности нашего мозга: Возможности человеческого мозга

Возможности человеческого мозга

Мозг человека. Казалось бы, практически каждая энциклопедия даст более или менее полное объяснение того, что он из себя представляет. Но почему же сотни, а возможно и тысячи ученых и исследователей по всему миру каждый день задают себе вопрос о том, на что способен наш мозг. Это происходит уже не одну сотню лет, и до сегодняшнего дня ответ так и не найден. Большинство экспертов сходятся во мнении, что в повседневной жизни человек использует способности мозга лишь на 5-7 %, в то время как остальные возможности остаются не изученными.

Многие из нас слышали утверждение, что мы можем все, если наш мозг об этом знает. Яркое тому подтверждение — маленькие дети. Они учатся всему, наблюдая за взрослыми, копируя их поведение: сидеть, ходить и держать предметы. Хотя их мышечная система еще к этому не готова, но они уже показывают такие навыки.

Несмотря на то, что за последние десятилетия наука и медицина сделали множество открытий, в том числе и в сфере изучения головного мозга, однако еще рано говорить, что возможности человеческого мозга изучены достаточно для его понимания.

Именно мозг создает и формирует человека. Благодаря процессам, которые протекают в нем, мы становимся теми, кто мы есть, приобретаем разные качества характера, интересы, привычки, навыки. Так почему мы такие разные, что скрывает наш мозг?

Чем больше открытий, тем больше вопросов возникает. Людям непонятно следующее:

1. Почему одни лучше овладевают точными науками, а другим это кажется непосильной задачей?
2. Одни рождаются гениями, а другие посредственностью или того хуже?
3. Как развить способности человеческого мозга?
4. На что способен наш мозг, если его постоянно тренировать?
5. Можно ли развить сверхспособности мозга?
6. Как правильно развивать свой мозг?

Как развить возможности мозга?

Ученые доказали, что развить способности мозга возможно. Для этого прекрасно подходят книги, некоторые, специально разработанные компьютерные программы. Это поможет накопить информацию, улучшить память.

Но для того, чтобы развивать мышление, человек должен постоянно решать задачи, разгадывать ребусы, то есть тренировать мозг. Именно это развивает мышление и память.

Лучше всего тренировать способности мозга человека, занимаясь новыми видами деятельности, расширяя свои познания не только теоретически, но подкрепляя их практическими навыками.

А как же быть с новомодными теориями о том, что сознание может все, что именно правильно использованные возможности мозга открывают для нас двери в жизнь без ограничений, бедности, болезней? Или древние легенды о людях, способных делать многое благодаря скрытым особенностям человеческого мозга – это просто вымысел, игра человеческой фантазии? Задерживать дыхание на несколько часов, замедлять сердцебиение до 1-2 ударов в минуту, или отрываться от земли на несколько метров – это все мифы?

Последователи восточной мудрости до сих пор считают, что развить скрытые способности мозга под силу каждому. Основные требования, которые необходимо выполнить для развития способностей, являются следущими:

1. Длительное время.
2. Терпение.
3. Усилия и настойчивость.
4. Грамотный наставник.

Исследования по этой теории провести практически невозможно, а даже если они и проводились, то никогда не предавались широкой огласке. Но каждый из нас хоть раз в жизни раскрыл, пусть даже только для себя, возможности мозга. Это могло проявляться в несвойственной до интуиции или каких-то сверх возможностях, проявившихся в критической ситуации. У каждого это бывает по-разному.

Это является еще одним подтверждением того, что возможности человеческого мозга можно и нужно развивать. Существует несколько методик.

Кто-то предлагает обучение во сне методом начитывания информации. Другие же с энтузиазмом поддерживают сведение сна к минимуму для более рационального использования времени бодрствования.

Кто-то предлагает развивать скрытые способности мозга лишь в раннем детстве, а некоторые считают, что процесс можно начинать в любое время. Теорий великое множество.

В современной действительности мы встречаемся только с единичными случаями проявления экстраординарных особенностей нашего мозга. До сих пор ученые не разгадали тайну Вольфганга Мессинга, а способности и мудрость Далай Ламы ни у кого не вызывает сомнения. Многие йоги умеют управлять основными процессами жизнедеятельности и учатся этому искусству не один десяток лет. Да именно учатся. Возможно, каждый из нас может развить в себе какие-то способности, если поставит перед собой такую цель, или мы все настолько закостенели, обросли верованиями и принципами, которые нам внушают с ранних лет, что не способны, да и не хотим перемен? В детстве мы же верили, что чудеса возможны, что изменилось теперь?

Многие модные направления в психологии говорят о силе позитивного мышления и настроя. Это можно также воспринимать как еще одну скрытую особенность нашего мозга самому представлять и реализовывать свою прекрасную жизнь.

Для того чтобы развить мозг, нужно тренировать не только мозговую деятельность. Успешных результатов достигают люди, которые параллельно тренируют и мышечную систему, это помогает не только ускорить кровообращение, тем самым доставку в мозг кислорода и питательных веществ, но и улучшить память, координацию, развить внимание.

Сверх способности проявляются не только в предвиденье будущего, вещих снах, телекинезе и подобных вещах. Скорочтение, феноменальная память, знание десятков языков или тонкостей генетики и квантовой физики — многое из этого можно считать необычным, но все это представляет собой возможности человеческого мозга.

Связь анатомического строения и способностей

Многие ученые в своих трудах искали сходные анатомические особенности строения головного мозга у религиозных фанатиков или серийных убийц. Некоторые даже находили научное обоснование определенных склонностей. Считают, что каждое полушарие отвечает за тот или иной вид деятельности. Если человек получает травму мозга или переносит онкологическое заболевание, многие его способности и навыки теряются навсегда.

Он, как правило, становится инвалидом и не способен полноценно жить. Но в медицине описано много случаев, когда после удаления части мозга пациент продолжает полноценно жить, а иногда у него появляются некоторые не свойственные ему до этого момента способности. В 40- х годах в США была прооперирована женщина, которая после травмы на производстве лишилась одного полушария. Она не только осталась полноценным членом социума, но и приобрела ряд художественных навыков, которым могли бы позавидовать профессионалы. Как это объяснить?

В 50-е годы 20 столетия ученые в программе НАССА проводили исследования, в основе которых лежали визуальные образы для космонавтов, то, что должно происходить в ходе полета. Их организм, в целом, реагировал адекватно при виде какого-то объекта, при этом сокращались необходимые группы мышц для выполнения определенной задачи, хотя действие проигрывалось только в мозге без тактильной поддержки.

Восточные мудрецы знают больше о сверхспособностях мозга, чем ученые, которые многие годы занимаются этой отраслью науки.

Именно поэтому учения Востока применяются в подготовке военных, спортсменов, космонавтов.

Особенности мозга сиамских близнецов

Еще одно интересное проявление возможностей нашего мозга можно рассмотреть на примере сиамских близнецов. Несколько таких пар были сращены головами. В ходе обследования было выявлено, что их жизнедеятельность обеспечивает один головной мозг, но такие люди хоть и были во многом схожи, но имели разные способности, предрасположенности. Один из близнецов мог читать, в то время как другой говорил или занимался рукоделием. Стоит так же отметить, что в тех случаях, когда один близнец погибал и его хирургически отделяли от другого, второй вскоре так же умирал, несмотря на жизнеспособность большинства важных органов и систем. До сих пор подобные факты не имеют научного обоснования.

Способы влияния на наш разум

Как другие способны влиять и затуманивать наш разум?

Уже научно доказано, что не все люди одинаково восприимчивы не только к лекарственным препаратам, но и к влиянию на психику. Кто-то более восприимчив к попыткам его загипнотизировать, ввести в измененную форму сознания, а для кого-то это совсем не свойственно. Ученые до сих пор пытаются выяснить, в чем же состоят отличия у таких людей, и не могут научно обосновать свои выводы.

Всего около 3% населения на планете рождается гениями, о некоторых широкая общественность даже никогда не слышала, но почему так? Что лежит в основе таких особенностей? Многие психологи и психиатры утверждают, что гениальность берет начало из рода психологических заболеваний, она идет рука об руку с шизофренией. Но так ли это на самом деле? Клинически доказано, что только 1% гениальных личностей имел в семейном анамнезе психиатрические патологии, или эти люди сами проявляли склонности к подобным заболеваниям.

Можно считать, что вопрос о способностях мозга человека по-прежнему остается открытым, и еще не одно поколение человечества будет стремиться разгадать все возможности человеческого мозга. Хотелось бы верить, что когда завесу тайны все же приоткроют, полученные знания будут использоваться только во благо человечеству.

Оцените эту статью:

Всего голосов: 147

4.43 147

Читайте также

Смогут ли ученые когда-нибудь расшифровать мозг человека — Российская газета

Американец Илон Маск не перестает удивлять. Он заявил, что в мозг человека будут вживлены десятки тысяч мельчайших электродов, и это позволит наладить постоянный диалог между мозгом и компьютером. А в итоге — понять намерения человека. Насколько это реально? И вообще, можно ли понять, что думает человек? Об этом корреспондент «РГ» беседует с заведующим лабораторией нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов биофака МГУ, профессором Александром Капланом.

Заявление Маска из области фэнтези?

Александр Каплан: Компания Илона Маска действительно сделала устройство для вживления в мозг множества электродов. Но смотря о каких намерениях идет речь. Если о движении кисти руки, пальцев, то это вполне реально. Сегодня зоны мозга, которые отвечают за всю моторику, известны. Вводите в них электроды и ловите сигналы, которые идут из мозга к соответствующим мышцам. Достаточно сигналов от двух десятков нейронов. Этими сигналами, можно, например, управлять протезом.

Совсем иное дело, если вы хотите вести диалог с мозгом. Напомню, что в мозге человека 86 миллиардов нейронов. Предположим, с помощью электродов Маска исследователи зарегистрируют сигналы от десятков и даже сотен тысяч нейронов, но в сравнении с общим их числом это ничтожно мало, далеко не достаточно для серьезного диалога. Ведь высшие психические функции охватывают весь мозг. Поэтому нам придется смириться с тем, что мы никогда не сможем подключиться ко всему мозгу и таким путем расшифровать, даже элементарные мысли, например, не просто намерение к движению руки, но какова цель этого действия, не говоря о каких-то более глубоких мыслях .

Предположим наука найдет способ подключиться ко всем 86 миллиардам нейронов. Тогда можно понять, что мозг хочет и почему?

Александр Каплан: В настоящее время у исследователей нет даже теоретических подходов к «расшифровке» мозга, хотя бы потому, что для этого необходимо знать коды нервной деятельности, которые в каждой паре нейронов выработались в ходе индивидуального развития человека. Нам неизвестны языки этого разноплеменного сообщества миллиардов нервных клеток.

Мозг весьма эгоистичен. В природе так устроено, что мозг в своей деятельности склонен исходить только из своих интересов

Фантастика, которая никогда не сбудется?

Александр Каплан: Да, это ненаучная фантастика. Тем не менее есть обходной путь для налаживания диалога между мозгом и компьютером. Пусть у нас в распоряжении будут мозговые сигналы всего от нескольких тысяч (чем больше, тем лучше) нервных клеток. Мы не будем стараться расшифровать язык этих сигналов, понятный только самим нейронам, подадим их к искусственной нейронной сети и используем уже хорошо освоенную в современных технологиях логику обучения этих сетей «на примерах».

Скажем, для распознавания разных пород собак этой сети надо предъявить много вариантов этих собак, каждый раз указывая, что за порода демонстрируется в данный момент. Так же и с сигналами от нервных клеток: даем человеку разные задания,например, мысленно сделать движения тем или иным пальцем, много раз подряд. Пусть искусственная сеть научится распознавать эти мысли по особенностям потоков сигналов от нервных клеток. Во многом эта задача уже решена в разных лабораториях: без расшифровки натуральных кодов мозга по особенностям его электрической активности, известным только обученной нейросети, она начинает различать намерения человека к движению.

Для распознавания мысленных движений пальцами такая матрица, наверное, сработает, но ведь речь о глубоких намерениях, о мыслях, в конце концов. Тут без натуральных кодов мозга вряд ли получится…

Александр Каплан: Вы правы, именно на этом этапе, на распознавании более широкого набора мысленных образов, традиционные схемы мозг — компьютер стали пробуксовывать, им тем труднее становится находить различия в потоках сигналов от нервных клеток, чем более абстрактными становятся тестовые задания для человека даже, если требуется представить всего лишь мандарин и яблоко. Конечно, если мы сами эти образы различаем, значит, и в мозговой активности есть какие-то различия, просто они, видимо, недостаточно контрастны, чтобы нейросети научились их распознавать. Как бы сделать эти различия более контрастными, более понятными для нейросети?

Вот здесь наша главная идея: надо привлечь в помощники сам мозг, сделать его общение с нейросетью диалоговым!

То есть в вашей диалоговой системе мозг станет помогать искусственной нейросети?

Александр Каплан: Видите ли, мозг весьма эгоистичен. В природе так устроено, что мозг в своей деятельности склонен исходить только из своих интересов. Наша задача сделать такую нейроинтерфейсную систему, в которой мозг сам «захочет» быть понятным для искусственной нейросети. Пластические возможности мозга настолько велики, что намного перекроют любые запросы искусственных нейросетей. Мозгу нужно только понять эти запросы, оценить насколько они ему интересны. Значит, традиционные нейроинтерфейсные системы нужно перестроить таким образом, чтобы в их контурах не только получать сигналы от мозга, но и сообщать мозгу, насколько эти сигналы оказались понятными для нейросети.

Как это может выглядеть в реальности?

Александр Каплан: Допустим, мы хотим создать нейроинтерфейсный контур, в котором мысленное представление мандарина или яблока включает соответственно приятную или неприятную музыку. Понятно, что в этом контуре мозг будет «заинтересован», чтобы нейросеть хорошо распознавала его мысль про мандарин. Мозгу и нейросети придется с обеих сторон работать над задачкой распознавания образа мандарина и яблока: мозг будет подбирать для нейросети наиболее понятные для нее сигналы, а нейросеть, со своей стороны, насколько это ей задали программисты, будет перестраивать свои алгоритмы, чтобы понять сигналы мозга. Самым важным в подобного рода модельных задачках будет уже не столько разработка конкретных систем управления на линии «мозг — компьютер», сколько создание условий для возникновения «мозг-машинного» языка общения по взаимным «интересам», не требующего знания кодов нервных клеток.

86 миллиардов нейронов в мозге человека

Такие интерфейсы имеют большое будущее, но особенно они важны в медицине?

Александр Каплан: Диалоговые нейроинтерфейсы на основе «мозг-машинного» языка действительно могут стать прорывом в построении систем «человек — машина», «мозг — компьютер». В медицине, особенно в области восстановления и поддержания ресурсов мозга, диалоговые нейроинтерфейсные системы могут открыть новые подходы, поскольку дадут возможность мозгу самому «рассказывать» о своих проблемах специализированным для медицины искусственным нейронным сетям.

Это все теория или такие работы уже ведутся?

Александр Каплан: Только что в Самаре завершилась 5-я международная конференция по нейроинтерфейсам, в которой мировые лидеры в этой области, в том числе и от России, показали высокие достижения в создании так называемых «двусторонних нейроинтерфейсов». Это говорит о том, что вскорости дело подойдет и к диалоговым нейроинтерфейсам. У меня в лаборатории эти работы уже начались.

Как в будущем может измениться наш мозг?

Человеческий мозг всегда был предметом исследований и жарких дебатов, причем с тех пор, как он начал, собственно, у человека функционировать. Древние египтяне, например, не видели в нем никакого духовного предназначения, поэтому у мозга никогда не было своего собственного отдельного кувшина для погребения.

Однако с развитием медицины, психологии и прочих научных и околонаучных дисциплин человечество пришло к выводу, что мы едва что-то знаем о потенциале своих мозгов. И по мере того как технический прогресс продвинется еще дальше, мозг, как объект науки, станет наверняка еще загадочнее.

1. Функции нашей памяти будут полностью зависеть от Интернета

Из-за нашей растущей зависимости от Интернета, особенно сайтов с легко доступной информацией (да-да, Google знает все), наблюдается ухудшение функций памяти мозга. Раньше мозг сохранял информацию в течение более длительного времени. По прошествии определенного периода он делает то, что называется дефрагментацией и сбросом данных – ученые называют это «когнитивной разгрузкой». До эпохи Интернета периоды между этими сбросами данных были продолжительными, и информация хранилась гораздо дольше. Однако, поскольку в Сети есть все, что вы хотите знать, ваш мозг быстренько использует полученные данные, а затем их сбрасывает, дефрагментируя все больше и больше информации.

2. Виртуальная реальность (VR) сделает нас более тревожными и менее эмпатичными

Повелители технологий выпустили первые системы VR, такие как Oculus Rift. Однако возможность тратить свое время в виртуальных мирах не лишено недостатков. Иными словами, это делает нас более оторванными от мира реального, мы медленнее реагируем на физическое окружение и менее уютно чувствуем себя в социуме. Психологи предупреждают, что прежние страшилки об интернет-зависимости – это детский лепет по сравнению с постоянным уходом в VR.

3. Наш мозг уменьшается в размерах

Помните старый научный факт, гласящий, что большой мозг означает более высокий IQ? Если это правда, то у человечества, похоже, не самая радужная перспектива. Хотя если наши тела могут уменьшаться (и увеличиваться) в зависимости от окружающей нас среды, то и наши мозг делает то же самое, поскольку он управляет нервной системой и сам видоизменяется в соответствии с её потребностями. Давным-давно, когда люди постоянно боролись за выживание, мы были больше, сильнее и быстрее. По мере того, как человечество становится более «одомашненным» и менее зависимым от проблем выживания в природе, то и возможности его мозга тоже адаптируются под внешние условия.

4. Нейронные имплантаты могут подключить нас к Интернету

Похоже, мы где-то совсем рядом с Матрицей. Генеральный директор SpaceX Элон Маск хочет разработать технологии, когда мозг будет напрямую взаимодействовать с компьютером. Информация о его планах касательно устройства Neurolink пока крайне скудна, но из того, что мы видим, уже есть патенты и товарные знаки. Устройство якобы может быть имплантировано в мозг, а сам Элон Маск постоянно упоминает технологию «нейронное кружево», сотканное в мозгу и впервые упомянутое писателем-фантастом Иэном Бэнксом.

5. Мы можем стать телепатами

По словам Марка Цукерберга, будущее коммуникаций заключается не в микрочипах и кибермозгах, а в телепатии. Это все теория, конечно, но ничего невозможного в ней нет. Вся нервная система состоит из нейронов, которые «общаются» с помощью маленьких разрядов электричества. Все, от моторных функций до дыхания, контролируется этой сложной и запутанной сетью. Ученые разработали способы отображения этого процесса с помощью МРТ и ЭЭГ, но эти карты в настоящее время неполны. Прошлой осенью индийские исследователи смогли использовать этот метод на лабораторных крысах, заставляя их думать лаконичные приветствия и прощания и отправлять их ученым во Франции. Разумеется, пока процесс этот очень медленный, а слова должны были быть закодированы в бинарных сообщениях, а затем расшифрованы по частям.

6. Мозг будут выращивать в лабораториях

В лабораториях молекулярной биологии MRC Cambridge он уже начинает потихоньку выращиваться. Это только начало процесса, и его цель состоит в том, чтобы превратить кожу человека в функционирующие клетки мозга. Говорят, процедура даже немного увенчалась успехом. Органоиды головного мозга, как их называют, сделаны из того же белого и серого вещества, что и обычные мозги. Серое вещество целиком состоит из нейронов мозга, а белое вещество – это жировая ткань нейронных хвостов. Оказывается, сделать мозги проще, чем можно было бы подумать.

Текст: Flytothesky.ru

Поделитесь постом с друзьями!

Превосходство человеческого мозга обеспечивает управление генами

То, что в человеческом мозге белки, выполняющие транспортные функции или вовлеченные в процессы метаболизма, синтезируются гораздо активнее, чем в мозге шимпанзе, ученым уже было известно. Считалось, что такая повышенная активность белков необходима для транспорта и обслуживания большего по размерам мозга, однако до последнего времени ученым было неясно, как координируется такая работа белков в мозге.

В своей работе ученые проследили за работой генов, кодирующих синтез белков в мозге шести людей и пяти шимпанзе, в результате чего сумели выявить 90 белков, регулирующих работу ДНК, активность которых затрагивает работу одной тысячи генов, занятых в синтезе других белков. При этом гены, работу которых регулируют эти белки, идентичны у человека и обезьян.

Белки, регулирующие работу ДНК, называются факторами транскрипции, так как их активность сказывается на процессе транскрипции ДНК — считывании с нее информации и использовании этих данных для синтеза новых белков.

Наиболее многочисленными среди этих 90 белков-регуляторов оказались белки из семейства KRAB-ZNF, имеющие наибольшее количество изменений в своей структуре, по сравнению с этой группой у шимпанзе.

«Среди этих белков, оказывающих влияние на работу ДНК, у человека много уникальных, образовавшихся в результате удвоения старых генов, получивших за счет этого совершенно новые функции, или значительно ускоривших свою работу в организме человека. Мы полагаем, что эта группа генов во многом отвечает за уникальность нашего вида», — сказала ведущий автор исследования Лайза Стуббс (Lisa Stubbs), профессор Иллинойсского университета, слова которой приводит пресс-служба учебного заведения.

Построив диаграммы, отражающие соответствие тех или иных факторов транскрипции активности генов в клетках тканей мозга шимпанзе и человека, ученые увидели, что они в целом очень похожи, за исключением положения нескольких белков, влияющих на работу ДНК. Эти изменения при переходе от шимпанзе к человеку могут быть в значительной степени усилены работой других генов, что в результате и приводит к видимым различиям между видами.

Как люди развили язык | Чтение — Продвинутый уровень C1

A

Благодаря области лингвистики мы много знаем о развитии более 5000 существующих сегодня языков. Мы можем описать их грамматику и произношение и увидеть, как их устная и письменная формы менялись с течением времени. Например, мы понимаем происхождение индоевропейской группы языков, которая включает норвежский, хинди и английский, и можем проследить их происхождение до племен в Восточной Европе примерно за 3000 лет до нашей эры.

Итак, мы наметили большую часть истории языка, но есть области, о которых мы мало знаем. Эксперты начинают изучать область эволюционной биологии, чтобы узнать, как человеческий вид развился и научился использовать язык. Пока вопросов и полутеорий гораздо больше, чем ответов.

В

Мы знаем, что человеческий язык намного сложнее, чем язык даже наших ближайших и самых умных родственников, таких как шимпанзе. Мы можем выражать сложные мысли, передавать тонкие эмоции и общаться об абстрактных концепциях, таких как прошлое и будущее.И мы делаем это в соответствии с набором структурных правил, известных как грамматика. Только ли люди используют врожденную систему правил для управления порядком слов? Возможно, нет, поскольку некоторые исследования могут предполагать, что дельфины обладают этой способностью, потому что они способны распознавать, когда эти правила нарушаются.

С

Если мы хотим знать, откуда взялась наша способность к сложному языку, нам нужно посмотреть, чем наш мозг отличается от мозга других животных. Это относится не только к размеру мозга; Важно, что еще может делать наш мозг, и когда и почему он таким образом эволюционировал.И для этого очень мало физических зацепок; артефакты, оставленные нашими предками, не говорят нам, на какую речь они были способны. Одна вещь, которую мы можем увидеть в останках древних людей, — это развитие рта, горла и языка. Примерно 100 000 лет назад люди развили способность создавать сложные звуки. До этого биологи-эволюционисты могли только догадываться, общались ли первые люди с помощью более простых звуков.

D

Другой вопрос: что такого в человеческом мозге позволило языку развиваться так, как этого не произошло у других приматов? В какой-то момент наш мозг научился заставлять наш рот издавать гласные и согласные звуки, и мы развили способность изобретать слова, чтобы называть вещи вокруг нас.Это были основные ингредиенты сложного языка. Следующим изменением было бы объединить эти слова в предложения, аналогичные тому «протоязыку», который дети используют, когда впервые учатся говорить. Никто не знает, требовал ли следующий шаг — добавление грамматики для обозначения прошлого, настоящего и будущего, например, или множественных и относительных предложений — дальнейшего развития человеческого мозга, или просто ответ на наш все более цивилизованный образ совместной жизни.

Между 100 000 и 50 000 лет назад, однако, мы начинаем видеть свидетельства ранней человеческой цивилизации, например, в наскальных рисунках; никто не знает связи между этим и языком. Мозг не стал внезапно больше, но люди стали более сложными и умными. Разве их мозг развивался с помощью языка? Или их более сложный мозг начал производить язык?

E

Еще вопросы связаны с изучением влияния генетики на развитие мозга и речи. Есть ли гены, которые мутировали и дали нам способность говорить? Исследователи обнаружили генную мутацию, произошедшую между 200 000 и 100 000 лет назад, которая, по-видимому, связана с речью и тем, как наш мозг управляет нашим ртом и лицом.У обезьян есть похожий ген, но он не претерпел этой мутации. Пока рано говорить о том, насколько сильно гены влияют на язык, но однажды ответы могут быть найдены в нашей ДНК.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект позволяет компьютерам и машинам имитировать восприятие, обучение, решение проблем и принятие решений человеческим разумом.

Что такое искусственный интеллект?

В информатике термин искусственный интеллект (ИИ) относится к любому человекоподобному интеллекту, проявляемому компьютером, роботом или другой машиной. В популярном использовании искусственный интеллект относится к способности компьютера или машины имитировать возможности человеческого разума — учиться на примерах и опыте, распознавать объекты, понимать язык и реагировать на него, принимать решения, решать проблемы — и сочетать эти и другие способность выполнять функции, которые может выполнять человек, например приветствовать гостя в отеле или управлять автомобилем.

После десятилетий отнесения к научной фантастике сегодня ИИ стал частью нашей повседневной жизни.Стремительный рост ИИ стал возможен благодаря внезапной доступности больших объемов данных и соответствующему развитию и широкой доступности компьютерных систем, которые могут обрабатывать все эти данные быстрее и точнее, чем люди. ИИ завершает наши слова по мере того, как мы их набираем, предоставляя маршруты проезда, когда мы просим, ​​пылесосить полы и рекомендовать, что нам следует купить или посмотреть дальше. И это ведущие приложения, такие как анализ медицинских изображений, которые помогают квалифицированным специалистам выполнять важную работу быстрее и с большим успехом.

Каким бы распространенным ни был сегодня искусственный интеллект, понимание терминологии ИИ и ИИ может быть трудным, потому что многие из этих терминов используются как синонимы; и хотя в некоторых случаях они фактически взаимозаменяемы, в других — нет. В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением? Между машинным обучением и глубоким обучением? Между распознаванием речи и обработкой естественного языка? Между слабым ИИ и сильным ИИ? Эта статья попытается помочь вам разобраться в этих и других терминах и понять основы работы ИИ.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение

Самый простой способ понять взаимосвязь между искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением и глубоким обучением:

• Подумайте об искусственном интеллекте как о всей вселенной вычислительной техники, которая демонстрирует что-то отдаленно напоминающее человеческий интеллект. Системы искусственного интеллекта могут включать в себя все, что угодно, от экспертной системы — приложения для решения проблем, которое принимает решения на основе сложных правил или логики «если / то», до чего-то вроде эквивалента вымышленного персонажа Pixar Wall-E, компьютера, развивающего интеллект, бесплатно волю и эмоции человека.
• Машинное обучение — это подмножество приложения ИИ, которое учится само по себе. Он фактически перепрограммирует себя, переваривая больше данных, для выполнения конкретной задачи, для выполнения которой он предназначен, с большей точностью.
• Глубокое обучение — это подмножество приложения машинного обучения, которое самообучается выполнять конкретную задачу со все большей точностью без вмешательства человека.

Давайте подробнее рассмотрим машинное обучение и глубокое обучение и их различия.

Машинное обучение

Приложения

для машинного обучения (также называемые моделями машинного обучения) основаны на нейронной сети , , которая представляет собой сеть алгоритмических вычислений, которая пытается имитировать восприятие и мыслительный процесс человеческого мозга. По сути, нейронная сеть состоит из следующих элементов:

• Входной уровень , где данные поступают в сеть.
• Как минимум один скрытый уровень , на котором алгоритмы машинного обучения обрабатывают входные данные и применяют к ним веса, смещения и пороговые значения.
• Выходной слой , на котором появляются различные заключения, в которых сеть имеет разную степень уверенности.

Модели машинного обучения, которые не являются моделями глубокого обучения, основаны на искусственных нейронных сетях с одним скрытым слоем. В эти модели подаются помеченных данных. — данные, дополненные тегами, которые идентифицируют их особенности таким образом, чтобы помочь модели идентифицировать и понимать данные. Они способны к обучению с учителем (т.д., обучение, требующее наблюдения человека), например, периодическая корректировка алгоритмов в модели.

Глубокое обучение

Модели глубокого обучения основаны на глубоких нейронных сетях — нейронных сетях с несколькими скрытыми слоями, каждый из которых дополнительно уточняет выводы предыдущего уровня. Это перемещение вычислений через скрытые слои к выходному слою называется прямым распространением . Другой процесс, называемый обратным распространением , выявляет ошибки в вычислениях, присваивает им веса и возвращает их на предыдущие уровни для уточнения или обучения модели.

Хотя некоторые модели глубокого обучения работают с помеченными данными, многие могут работать с немаркированными данными — и большим их количеством. Модели глубокого обучения также способны к обучению без учителя, — обнаруживать особенности и закономерности в данных при минимальном контроле со стороны человека.

Простая иллюстрация разницы между глубоким обучением и другим машинным обучением — это разница между Apple Siri или Amazon Alexa (которые распознают ваши голосовые команды без обучения) и приложениями для ввода голоса в набор десять лет назад, которые требовали от пользователей « обучить »программу (и пометить данные), произнеся с системой множество слов перед использованием.Но модели глубокого обучения используются в гораздо более сложных приложениях, включая системы распознавания изображений, которые могут идентифицировать повседневные предметы быстрее и точнее, чем люди.

Чтобы глубже погрузиться в нюансы различий между этими технологиями, прочтите «ИИ против машинного обучения против глубокого обучения против нейронных сетей: в чем разница?»

Типы искусственного интеллекта — слабый ИИ против сильного ИИ

Слабый ИИ — также называемый Узким ИИ или Искусственным Узким Интеллектом (ANI) — это ИИ, обученный и ориентированный на выполнение определенных задач. Слабый ИИ управляет большей частью ИИ, который нас окружает сегодня. «Узкий» — более точный дескриптор для этого ИИ, потому что он совсем не слабый; он позволяет использовать некоторые очень впечатляющие приложения, в том числе Siri от Apple и Alexa от Amazon, компьютер IBM Watson, который победил человеческих конкурентов на Jeopardy , и автомобили с автоматическим управлением.

Сильный искусственный интеллект, также называемый общим искусственным интеллектом (AGI), — это ИИ, более полно воспроизводящий автономность человеческого мозга — ИИ, который может решать многие типы или классы проблем и даже выбирать проблемы, которые он хочет решить, без вмешательства человека.Сильный искусственный интеллект все еще носит чисто теоретический характер, и сегодня он не имеет практических примеров. Но это не значит, что исследователи искусственного интеллекта также не изучают (осторожно) искусственный суперинтеллект (ИСИ), который превосходит искусственный интеллект или способности человека. Примером ASI может быть HAL, сверхчеловеческий (и в конечном итоге мошеннический) компьютерный помощник в 2001: A Space Odyssey.

Приложения искусственного интеллекта

Как отмечалось ранее, искусственный интеллект сегодня повсюду, но некоторые из них существуют дольше, чем вы думаете.Вот лишь несколько наиболее распространенных примеров:

• Распознавание речи: Распознавание речи, также называемое преобразованием речи в текст (STT), представляет собой технологию искусственного интеллекта, которая распознает произносимые слова и преобразует их в оцифрованный текст. Распознавание речи — это функция, которая управляет компьютерным программным обеспечением для диктовки, голосовыми пультами телевизора, голосовыми текстовыми сообщениями и GPS, а также голосовыми меню ответа по телефону.
• Обработка естественного языка (NLP): NLP позволяет программному приложению, компьютеру или машине понимать, интерпретировать и генерировать человеческий текст.NLP — это ИИ, стоящий за цифровыми помощниками (такими как вышеупомянутые Siri и Alexa), чат-ботами и другими текстовыми виртуальными помощниками. Некоторые НЛП используют анализ настроений для определения настроения, отношения или других субъективных качеств в языке.
• Распознавание изображений ( компьютерное зрение или машинное зрение ): Технология искусственного интеллекта, которая может идентифицировать и классифицировать объекты, людей, письма и даже действия в неподвижных или движущихся изображениях. Обычно управляемое глубокими нейронными сетями, распознавание изображений используется для систем идентификации по отпечаткам пальцев, мобильных приложений для внесения чеков, анализа видео и медицинских изображений, самоуправляемых автомобилей и многого другого.
• Рекомендации в режиме реального времени: Розничные и развлекательные веб-сайты используют нейронные сети, чтобы рекомендовать дополнительные покупки или средства массовой информации, которые могут понравиться клиенту, на основе прошлой активности клиента, прошлой активности других клиентов и множества других факторов, включая время день и погода. Исследования показали, что онлайн-рекомендации могут увеличить продажи от 5% до 30%.
• Защита от вирусов и спама: Сегодняшнее программное обеспечение для обнаружения вирусов и спама, когда-то управлявшееся экспертными системами на основе правил, использует глубокие нейронные сети, которые могут научиться обнаруживать новые типы вирусов и спама так же быстро, как киберпреступники могут их придумать.
• Автоматизированная торговля акциями: Созданные для оптимизации портфелей акций, высокочастотные торговые платформы на базе искусственного интеллекта совершают тысячи или даже миллионы сделок в день без вмешательства человека.
• Услуги совместного использования: Uber, Lyft и другие службы совместного использования пассажиров используют искусственный интеллект для сопоставления пассажиров с водителями, чтобы минимизировать время ожидания и объезды, обеспечить надежное расчетное время прибытия и даже устранить необходимость повышения цен во время высокой загруженности. периоды.
• Бытовые роботы: В пылесосе Roomba iRobot используется искусственный интеллект, чтобы определять размер комнаты, выявлять препятствия и избегать их, а также определять наиболее эффективный маршрут уборки пола. Похожая технология используется в роботизированных газонокосилках и очистителях бассейнов.
• Технология автопилота: На протяжении десятилетий используется для полетов коммерческих и военных самолетов. Сегодня автопилот использует комбинацию датчиков, технологии GPS, распознавания изображений, технологий предотвращения столкновений, робототехники и обработки естественного языка, чтобы безопасно направлять самолет по небу и при необходимости обновлять информацию о пилотах-людях.В зависимости от того, кого вы спросите, современные коммерческие пилоты тратят всего три с половиной минуты, управляя полетом вручную.

История искусственного интеллекта: основные даты и названия

Идея «машины, которая думает» восходит к древней Греции. Но с момента появления электронных вычислений (и относительно некоторых из тем, обсуждаемых в этой статье) важные события и вехи в развитии искусственного интеллекта включают следующее:

• 1950: Алан Тьюринг публикует Computing Machinery and Intelligence. В своей статье Тьюринг, известный тем, что взломал нацистский код ENIGMA во время Второй мировой войны, предлагает ответить на вопрос «могут ли машины думать?» и вводит тест Тьюринга, чтобы определить, может ли компьютер продемонстрировать тот же интеллект (или результаты того же интеллекта), что и человек. С тех пор ценность теста Тьюринга обсуждается.
• 1956: Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» на первой в истории конференции по ИИ в Дартмутском колледже. (Маккарти продолжил изобретать язык Лисп.Позже в том же году Аллен Ньюэлл, Дж.К. Шоу и Герберт Саймон создают Logic Theorist, первую в истории программу для искусственного интеллекта.
• 1967: Фрэнк Розенблатт создает Mark 1 Perceptron, первый компьютер, основанный на нейронной сети, которая «училась» методом проб и ошибок. Всего через год Марвин Мински и Сеймур Паперт издают книгу под названием Perceptrons , которая становится одновременно знаковой работой по нейронным сетям и, по крайней мере, на время, аргументом против будущих исследовательских проектов нейронных сетей.
• 1980-е: Нейронные сети с обратным распространением — алгоритмы обучения сети — широко используются в приложениях искусственного интеллекта.
• 1997: IBM Deep Blue побеждает тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в шахматном матче (и матче-реванше).
• 2011: IBM Watson побеждает чемпионов Кена Дженнингса и Брэда Раттера в рейтинге Jeopardy!
• 2015: Суперкомпьютер Minwa от Baidu использует особый вид глубокой нейронной сети, называемой сверточной нейронной сетью, для идентификации и категоризации изображений с более высокой степенью точности, чем у обычного человека.
• 2016: Программа DeepMind AlphaGo, использующая глубокую нейронную сеть, побеждает Ли Содола, чемпиона мира по игре в го, в матче из пяти игр. Победа важна, учитывая огромное количество возможных ходов по ходу игры (более 14,5 триллионов всего за четыре хода!). Позже Google приобрел DeepMind за 400 миллионов долларов.

Искусственный интеллект и IBM Cloud

IBM является лидером в продвижении технологий на базе искусственного интеллекта для предприятий и является пионером в области систем машинного обучения будущего для различных отраслей.Основываясь на десятилетиях исследований в области искусственного интеллекта, многолетнем опыте работы с организациями любого размера и извлеченных из более чем 30 000 проектов IBM Watson, IBM разработала лестницу искусственного интеллекта для успешного развертывания искусственного интеллекта:

• Collect: Упрощение сбора данных и доступность.
• Analyze: Создание масштабируемых и надежных систем на основе ИИ.
• Infuse: Интеграция и оптимизация систем в рамках всей бизнес-структуры.
• Модернизация: Перенос приложений и систем ИИ в облако.

Продукты и решения IBM Watson предоставляют предприятиям инструменты искусственного интеллекта, необходимые для преобразования их бизнес-систем и рабочих процессов, при этом значительно улучшая автоматизацию и эффективность. Для получения дополнительной информации о том, как IBM может помочь вам завершить ваше путешествие по ИИ, изучите портфель управляемых услуг и решений IBM.

Зарегистрируйтесь в IBMid и создайте свою учетную запись IBM Cloud.

: Исследование человеческого мозга, исследование человеческого мозга. Человеческое исследование

,

, исследование человеческого мозга, исследование

.

Человеческий мозг и компьютер За последние несколько десятилетий мы увидели, как компьютеры становятся все более и более продвинутыми, бросая вызов способностям человеческого мозга.Мы видели, как компьютеры выполняли сложные задания, такие как запуск ракеты или анализ из космоса. Но человеческий мозг отвечает за мысли, чувства, творческие способности и другие качества, которые делают нас людьми. Итак, мозг должен быть более сложным и законченным, чем любой компьютер. Кроме того, если мозг создал компьютер, компьютер не может быть лучше мозга. Многие говорят, что компьютер будет мощнее человеческого мозга.

Между человеческим мозгом и компьютером есть много различий, например, способность узнавать новое.Самый продвинутый компьютер никогда не сможет научиться так, как это делает человек. Хотя мы можем установить новую информацию на компьютер, он никогда не сможет изучить новый материал сам по себе. Кроме того, компьютеры ограничены в том, что они изучают, в зависимости от оставшейся памяти или места на жестком диске, в отличие от человеческого мозга, который постоянно учится каждый день. Компьютеры не могут ни судить о том, что они изучают, ни не соглашаться с новым материалом.

Компьютеры должны принимать в свою память то, что в них запрограммировано.Все, что находится в компьютере, основано на том, что человеческий мозг приобрел на собственном опыте. Кроме того, эмоции могут передаваться только человеческим мозгом и не могут быть запрограммированы в компьютер. Одна из причин заключается в том, что эмоций слишком много, чтобы их можно было описать, и они могут быть такой смесью чувств, что их сложно отнести к одной категории. Кроме того, у компьютера не будет возможности

знает, к какой ситуации следует применить определенную эмоцию.И к одной и той же ситуации можно применить разные эмоции; все зависит от нашего прошлого опыта. Эмоции индивидуальны и индивидуальны для каждого человека, и для каждого компьютера они должны быть разными.

Еще одно различие между человеческим мозгом и компьютером — это творческие способности человеческого мозга. Например, люди могут создавать искусство, играть в пьесах или писать рассказы и песни, но компьютеры могут только помочь нам в этих действиях, а не придумывать их. Хотя компьютеры могут помочь нам решать математические задачи и находить ответы на определенные вопросы, они никогда не смогут придумать новые решения, пока они не будут запрограммированы в них.Более того, компьютеры не могут создавать новые игры или производить что-либо, что они хотят, как люди. Фактически, человеческий мозг — это тот, кто придумывает новые идеи или теории, которым раньше не учили. Но в компьютере все, что есть, продумано человеческим мозгом. У компьютера также отсутствуют такие органы чувств, как глаза, нос, уши, язык и осязание. Глаз очень важен для человеческого мозга, он может воспринимать миллионы деталей за один раз; где как, у компьютера нет зрения.Компьютер не может достичь обоняния, как мозг уже может регистрировать такое количество запахов и ароматов. Компьютер не может решить, что он хочет слушать или играть, в отличие от человеческого мозга. Вкус и прикосновение — это то, чего компьютер, вероятно, никогда не получит. Другими словами, мозг может получать и различать информацию через органы чувств. С каждым годом компьютеры становятся все более сложными, но никогда не смогут сравниться с возможностями человеческого мозга.

Человеческий мозг способен приобретать новые знания и навыки посредством мысли или опыта.Человеческий мозг может создавать вещи и придумывать новые ответы, а компьютер — нет. Человеческий мозг способен переживать эмоции и способность пяти чувств. В заключение, компьютеры никогда не смогут заменить людей, потому что без нашего мозга не было бы никаких компьютеров.

Убивает ли Интернет ваш творческий потенциал? — Рецензируемые академические статьи

Развитие творчества

Творчество, которое авторы определяют как «способность генерировать уникальные и новые идеи, которые актуальны и / или полезны», сегодня пользуется большим спросом и мало в предложении. рабочая сила.Это особенно актуально для маркетинга и рекламы (областей, в которых авторы работают и преподают). Эти области были нарушены огромными изменениями в технологиях, поведении покупателей, потреблении СМИ и способах общения компаний с потребителями. Более того, такой уровень и скорость изменений усиливают бесконечную потребность в творчестве. Со времен рекламных полубогов Дэвида Огилви и Билла Бернбаха творчество было жизненно важно для создания и поддержания конкурентного преимущества. Это никогда не было более актуальным, чем сегодня.Тем не менее, исследование Adobe 2012 года показало, что только каждый четвертый думает, что реализует свой творческий потенциал. [1]

Креативность, однако, — это не просто навык, присущий или уникальный для так называемых креативщиков , которые сидят в творческих пространствах своего агентства, выкидывая творческие идеи своим коллегам по творчеству на белых досках. Креативность — это навык, необходимый — и даже требуемый — практически на каждой должности в рамках маркетинговой дисциплины, включая разработку продуктов и веб-сайтов, коммуникации, исследования, формирование идей, бренд и медиа-стратегию, обслуживание клиентов и множество других функций.Короче говоря, «предприятия побеждают благодаря новым идеям» [2], где творчество является центральным элементом ДНК многих успешных организаций.

Гуглизация знаний — эта максимальная возможность поиска — открывает множество потенциальных возможностей для исследований. Однако он не может заменить странные капризы человеческой интуиции и творческие прыжки. Нам нужно настаивать на определенной случайности и значительной степени чистого, случайного открытия в инструментах, которые мы используем для исследования нашего мира.

— Майкл Харрис, Конец отсутствия: восстановление того, что мы потеряли в мире постоянных связей [3]

The Google Paradox

Достижение творческих результатов — с помощью уникальных и новых продуктов, решений, и идеи — это сложно и утомительно.К счастью, наш доступ к Интернету упростил и упростил практически любую задачу, с которой можно столкнуться, но какой ценой? Например, не так давно доступ к актуальной и полезной информации требовал изрядного количества тяжелой работы и настойчивости. До 1996 года, когда был запущен веб-сервис MapQuest, нам приходилось переключаться между страницами Thomas Guide и сложными для складывания и раскладывания картами, чтобы «рассчитать» лучший маршрут в нашей голове. Или мы должны были стереть пыль с заветной Британской энциклопедии в твердом переплете, чтобы узнать больше о теме физической химии и научиться использовать ужасную машину для создания микрофиш в библиотеке, чтобы получить еще более подробную информацию.Перенесемся на 20 лет вперед, и ответ и мнение почти на все — это просто щелчок или смахивание пальца.

Один из соавторов недавно наткнулся на следующую числовую последовательность, отправленную Jeopardy! Чемпион , Кен Дженнингс, который предложил читателю взломать его код ( 132 30 210 110 30 210 210 90 210 56 380 ). Интересно, да. Тем не менее, изучив его в течение нескольких секунд и проверив несколько возможностей, он разочаровался и устал и просто погуглил.Через несколько секунд он нашел решение. Мы видели, как это происходило много раз как в зале заседаний, так и в классе — задавайте вопрос, на который требуется вдумчивый ответ, и наблюдайте, как люди обращаются за ответом в Интернет. Ведь важно работать умнее, а не усерднее, правда? Возможно нет. В этом заключается парадокс.

Если мозг действительно похож на мышцу, можно утверждать, что жизнь в современном информационном веке может привести к атрофии нашего мозга, что в конечном итоге лишит нас способности к глубокому и сложному критическому мышлению и творчеству.К сожалению, это пугающее представление не было украдено из плохого научно-фантастического фильма. В статье 2012 года под названием «Кризис творчества» Кён Хи Кима автор представляет эмпирические доказательства того, что творческий потенциал нашей страны снижался в течение последних трех десятилетий — и тем более среди молодежи. [4] Хотя автор не предполагает, связано ли падение креативности с ростом Интернета, выбор времени кажется более чем случайным. Николас Карр, описывающий влияние Интернета на человеческий мозг и то, как мы обрабатываем информацию, в книге « The Shallows » утверждает, что кончина нашего творчества — это действительно , а не совпадение.Легкость онлайн-поиска и наша доступность почти к бесконечному количеству информации начали программировать наш мозг для работы на мелководье мысли и творчества [5]. Добавьте к этому рост экспоненциальной организации , [6], которая требует, чтобы предприятия и их сотрудники генерировали ответы с головокружительной скоростью, и неудивительно, что мы больше обращаем внимание на Интернет, а не на наше врожденное воображение, ибо Помогите.

Кажется, что Интернет лишает меня способности к концентрации и размышлениям.Вне зависимости от того, нахожусь ли я в сети или нет, мой разум теперь ожидает воспринимать информацию так, как ее распределяет Сеть: в виде стремительно движущегося потока частиц. Когда-то я был аквалангистом в море слов. Теперь я мчусь по поверхности, как парень на гидроцикле.

— Николас Карр, Отмели: что Интернет делает с нашим мозгом [7]

Ускоренный курс творчества

Для дальнейшего исследования роли творчества и дизайнерского мышления в эту эпоху онлайн-поиска и немедленного доступа к информации, мы начали с быстрого поиска в Google (что ирония судьбы) академических журналов.Но ничего особо проницательного не выскочило. Все еще настроенные решительно, мы — бывший разработчик бренда и стратег, бывший аэрокосмический инженер и опытный академик — решили провести простой эксперимент. Мы стремились, в частности, оценить, поощряет или мешает поведение в поиске Google творчество. В основе эксперимента мы попросили участников (состоящих из 72 студентов бакалавриата) «сделать уникальный и далеко летающий бумажный самолетик».

Этот подход основан на широко распространенном понимании творчества как чего-то «уникального и полезного».»[8] В данном случае оригинальность конструкции бумажного самолетика была нашей мерой уникальности , а пройденное расстояние — полезности . Чтобы контролировать поисковое поведение, наши студенты-испытуемые были разделены на две группы: половине было поручено использовать Google для выполнения задачи самолета (группа Google) , а другой половине было предложено проектировать свои самолеты без Интернета и пришлось бы просто полагаться на собственный опыт, интуицию и воображение. (группа, не принадлежащая Google).

Затем мы записали расстояние каждого полета в дюймах и оценили самолет каждого участника по оригинальности (по шкале от 1 до 7). Каждый соавтор независимо оценил конструкции самолетов путем слепого обзора, а затем вместе мы согласовали последующие различия. Кроме того, чтобы понять и контролировать врожденные творческие способности, участников попросили пройти простой онлайн-тест на творчество. Баллы участников были проанализированы, и не было обнаружено, что они коррелируют с общим творческим потенциалом их проектов бумажных самолетиков.После анализа уникальной природы самолетов и «полетных данных» наших участников были сделаны два интересных вывода:

В целом самолеты группы Google были более креативными .

Самолеты группы Google летели на 20 процентов дальше, чем самолеты сторонней группы. Это было обусловлено двумя совокупными выводами: 1) самолеты группы Google действительно работали — большинству удалось лететь вперед, и 2) было больше катастрофических отказов в группе, не принадлежащей Google — несколько самолетов упало с неба при взлете, а один даже назад полетел.Кроме того, группа Google создала самолеты, которые в среднем были более уникальными, чем группа, не принадлежащая Google.

Однако самые творческие планы эксперимента родились из чистого воображения .

Два самых уникальных и самых дальних летающих самолета были созданы в группе, не принадлежащей Google. Конструкции этих самолетов основаны на личном опыте и интуиции, инстинкте и чистом воображении. К тому же студенты, стоявшие за этими самолетами, не были аэрокосмическими инженерами и не особо разбирались в искусстве изготовления бумажных самолетиков.Однако они отказались от условного представления о том, что значит быть самолетом. Они создали радикально разные и прорывные конструкции, учитывая структуру и задачу эксперимента, заключающуюся в создании уникального и далеко летящего самолета с куском копировальной бумаги стандартного размера. Действительно, один участник просто скомкал свою бумагу в тугой комок… и бросил… далеко. Хотя это решение не соответствовало традиционной конструкции самолета, оно соответствовало руководящим принципам эксперимента, данным каждому участнику.Урок здесь в том, что, хотя важно установить руководящие принципы для первоначального генерирования идей, не менее, если не больше, важно нарушить принятые конвенции и нормы, задав такие вопросы, как «должны ли у самолета быть крылья?»

Мысли и следствия

Интернет, несомненно, эффективный и действенный источник проверенных временем, отточенных и надежных решений. Нам не хотелось бы думать о том, где мы были бы без миллионов умных людей и организаций, которые свободно делятся своими взглядами, идеями и решениями с миром — вместе с пошаговыми инструкциями.#GoogleIsGreat.

В отношении творчества и дизайнерского мышления, однако, мы полагаем, что важно повысить нашу осведомленность о том, как, когда и для чего мы используем Интернет, и помнить о его преимуществах и ограничениях. Что касается поискового поведения, исследователи предложили два типа связанного исследовательского поведения, которое может привести к творческим результатам: 1) разнообразное любопытство , когда мы ищем решения на широком и разнообразном уровне и которое может привести к новым стимулам и опыту, и 2) конкретное любопытство , когда наш поиск, как правило, более узко сфокусирован на конкретной цели или деятельности.[9]

С одной стороны, разнообразное любопытство заставило пару студентов из группы, не связанной с Google, пересмотреть то, что мы считаем «правильным» бумажным самолетиком. С другой стороны, особое любопытство, проявленное в группе Google, побудило многих студентов изучить существующие, проверенные временем конструкции бумажных самолетиков в качестве отправной точки для своих собственных. Суть всего в том, что не существует универсального подхода к наиболее эффективному творческому процессу.

В совокупности наши результаты, полученные в творческих группах Google и не связанных с Google, показывают, как, с одной стороны, творчество без Google и Интернета может быть лучше всего реализовано посредством разнообразного любопытства и исследований.С другой стороны, конкретное любопытство может быть тем типом творческого поиска, который лучше всего стимулируется с помощью Google. Таким образом, наши результаты также предполагают, что акт творчества — это не столько дискретный процесс, зависящий от одного единственного подхода, сколько процесс, который зависит от задачи. Кроме того, творческий процесс может колебаться между разнообразным и конкретным мышлением и исследованием.

Тем не менее, одним из важных выводов данного исследования является необходимость учитывать влияние Интернета на наш истинный творческий потенциал.Хотя это заманчиво, слишком полагаться на то, что другие делали раньше, может заманить нас в ловушку условностей и постепенных, а не радикальных и разрушительных инноваций. В следующий раз, когда вы столкнетесь с проблемой, требующей творческого решения, прежде чем обратиться к Google, попробуйте задать себе следующие вопросы:

• Будет ли действительно оригинальное или уникальное решение, пусть и рискованное, потенциально более выгодным по сравнению с чем-то, что было сделано раньше?

• Каковы риски решения me-too ? Я играю , а не , чтобы проиграть , вместо того, чтобы играть в , чтобы выиграть ?

• Полностью ли я понимаю, какую проблему я решаю (например, как заставить лист бумаги лететь далеко или как сделать самолет, который действительно мог бы перевозить пассажиров)?

• Приостановился ли я, чтобы потренировать свой мозг и поразмыслить (хотя бы на одну минуту) над возможными решениями, прежде чем обратиться к мудрости Интернета?

Резюме

Результаты показывают два важных вывода: 1) в целом использование поиска Google порождает чуть более креативное дизайнерское мышление и решения, и 2) хотя и приводит к гораздо большему количеству неудач, наиболее радикальные и действительно креативные решения были рождены чистым воображением без помощи Интернета и Google.Выводы этого исследования указывают на роль как диверсивного , так и специфического любопытства в предположении, что акт творчества не является дискретным процессом, а скорее зависит от задачи и контекста. Эти результаты важны для организаций, успех которых частично зависит от творческого мышления в мире, насыщенном информацией.

Человеческая природа — искать удовольствия и избегать боли, поэтому неудивительно, что мы принимаем легкий доступ к ответам Google.В то же время, как мы видели на примере результатов группы, не связанной с Google, полагаясь на нашу интуицию, воображение и поиск свежих идей, можно добиться большого успеха. Но вместе с истинным творчеством возникает постоянный риск сопротивления и разочарования, не говоря уже о полном поражении. Но, в конце концов, борьба стоит того. Лучший в мире ответ может существовать где-то между нашими ушами, просто ожидая публикации в Интернете, чтобы другие могли получить к нему доступ.

[1] Adobe: State of Creativity (2012), доступно по адресу https://www.adobe.com/aboutadobe/pressroom/pdfs/Adobe_State_of_Create_Global_Benchmark_Study.pdf

[2] Sinfield, JV, T. Gustafson , и Хиндо, Б. (2014) Дисциплина творчества. Обзор менеджмента Sloan , 755, 24-26.

[3] Харрис, М. (2014) Конец отсутствия: восстановление того, что мы потеряли в мире постоянной связи . Нью-Йорк: Текущий.

[4] Ким, К.Х. (2011) Кризис творчества: снижение показателей творческого мышления в тестах на творческое мышление. Журнал исследований творчества , 23, 4, 285-295.

[5] Carr, N.G. (2010) Мелководье: что Интернет делает с нашим мозгом . Нью-Йорк: W.W. Нортон.

[6] Исмаил С., Мэлоун М.С., Гест Ю. и Диамандис П.Х. (2014) Экспоненциальные организации: почему новые организации в десять раз лучше, быстрее и дешевле, чем ваша (и что с этим делать) .Нью-Йорк, Нью-Йорк: Диверсия.

[7] Карр, Н. Г. (2010) Отмели: что Интернет делает с нашим мозгом . Нью-Йорк: W.W. Нортон.

[8] Рунко, М.