Согласно отчету Future of Jobs, растущая автоматизация уничтожит 75 млн рабочих мест. Многие знакомые нам профессии исчезнут уже к 2022 году. Но это не приведет к росту безработицы, так как технический прогресс в это же время создаст около 130 млн новых рабочих мест. Правда, чтобы занять их, потребуются особые навыки.
От человека, который будет работать и создавать этот мир через 5-10 лет не очень-то будет требоваться делать правильно по инструкции и не нужно обладать полнотой информации. Все что можно сделать просто правильно, то что нужно сделать правильно - сделают машины.
Автомобили будут без водителей, производственные цеха с программируемыми станками. Везде, где можно просто делать правильно, будет делается без человека. Место для человека останется там, где нужно делать иначе и способность делать иначе это отдельный навык который никто кроме педагогов не воспитает. Потому что родители этим не занимаются - не умеют не могут и зачастую не понимают необходимость. Как, известно, генералы готовятся всегда готовятся прошлой войне. Родители зачастую готовят детей к прошлой жизни какой которую они сами прожили.
Скорость изменений, приход новых технологий, стремительная цифровизация и автоматизация рутинного труда означают, что мы должны развивать в себе "мышление о будущем" – умение видеть основные процессы, трансформирующие мир вокруг нас, умение системно оценивать последствия тех или иных событий на длинных временных горизонтах.
Задача педагогов подготовить детей к новой жизни. Педагоги должны понимать, как развить у детей навык мышления о будущем, умение смотреть на вещи по-новому.
Искусственный интеллект вновь победил человека. В этот раз искусственный интеллект одержал верх в покер. И в этом, кажется, нет ничего удивительного, ведь в этой игре искусственный разум оказывался первым и раньше. Однако сейчас все иначе: машина победила сразу пятерых игроков в «Техасский холдем» и при этом была нацелена на максимально высокий выигрыш.
Почему искусственный интеллект смог обыграть человека Разработка прибыльного алгоритма для игры в покер одновременно с несколькими игроками (а в теории и за несколькими столами одновременно) — задача куда более сложная, чем научить искусственный интеллект играть в шахматы или го. В основном это от того, что в покере дается лишь очень ограниченная информация о том, что происходит за покерным столом. То есть, если в тех же шахматах компьютер «видит» всю картину целиком, включая расположения фигур противника, в покере искусственный интеллект знает лишь то, какие карты у него на руках и какие выложены на стол. Также можно, что называется, «посчитать карты», предугадав, какие из них уже «ушли», что позволит предсказать возможные комбинации. Но это все равно сложнее, чем анализировать «открытое» шахматное поле.
Как искусственный интеллект научился играть в покер
Для начала разработчики заставили искусственный интеллект играть против самого себя и методом проб и ошибок подбирать наиболее подходящую тактику. Это, в общем то, стандартный способ обучения.
Но на этом тренировка искусственного интеллекта не закончилась. Программисты придумали способ работы искусственного интеллекта, который позволил ему играть крайне эффективно. Вместо того, чтобы пытаться предсказать, как его противники будут вести себя до конца игры, искусственный интеллект был спроектирован так, чтобы «смотреть» только на два или три хода вперед. Это позволило пустить ресурсы системы на более полезные действия. Например, на развитие возможности блефовать.
Разработчики «продемонстрировали возможность создания искусственного интеллекта, способного сделать выводы и принять стратегические решения на основе неполной информации, то, чем считалось ранее, обладали только люди. Компьютер не сможет выиграть в покер, если он не сможет эффективно блефовать. Создание искусственного интеллекта, способного на такое, является огромным шагом в области информационных технологий. Вполне вероятно, что благодаря таким способностям ваш смартфон в недалеком будущем сможет сам выторговать у продавца самую выгодную цену на новый автомобиль. Кроме того, система способна и к самообучению.
Исследователи объявили, что не будут выкладывать алгоритм и все, что было связано с его разработкой, в свободный доступ. При этом наработки, полученные во время недавнего эксперимента, очень важны: они позволят, например, выявлять финансовые махинации на рынке ценных бумаг, помогут автоматическим системам регулировки трафика и будут полезны даже при разработке более эффективных автопилотов.
Эксперт из Университета Гриффита — доктор Артур Поропат — представил 5 важных качеств и свойств характера, которые могут стать залогом успеха в XXI веке. Важность образования им не оспаривается, но именно психологические и личные особенности человека могут помочь ему в учебе, построении межличностных отношений, карьеры и в достижении финансового успеха. Кажется, этого достаточно, чтобы серьезно задуматься над их развитием.
Осознанность
Открытость
Умение сотрудничать
Эмоциональная стабильность
Экстраверсия
В качестве аргумента можем провести исследования, проводимые в Университете Карнеги, где ученые выразились довольно конкретно: более 80% успеха человека в вопросах финансов зависит от его человеческих качеств, а не уровня знаний. Израильский психолог и лауреат Нобелевской премии Даниел Канеман, к тому же, выяснил, что люди склонны общаться и сотрудничать с теми, кому они доверяют и испытывают симпатию на подсознательном уровне, чем с теми, кто проявляет себя в качестве «всезнаек» или специалистов.
Итак, эмоциональный интеллект однозначно занимает лидирующую позицию в списке важных навыков человека XXI века. Хотя нельзя не отметить, что развитию этой стороны человеческой повседневности в школах и вузах уделяется недостаточное внимание. По мнению ученых, достижение достойного уровня жизни зависит куда больше от умений общаться, контролировать свои и понимать чужие эмоции, чем от высоких результатов теста IQ. Как бы поэтично это ни звучало — открытое сердце оказывается более разумным «вложением» в будущее ребенка, чем перегруженный фактами мозг.
Понимать себя и других: что это значит?
Эмоциональный интеллект в широком значении слова — это способность понимать эмоции, распознавать намерения и желания других людей по вербальным и невербальным каналам и признакам, а также управлять собственными эмоциями и мотивацией. И навык этот — сугубо практический, так как управляемые эмоции способствуют решению практических задач повседневности: от коммуникации с одноклассниками до взаимодействия с начальством.
Тюменский государственный университет изменит систему обучения для будущих первокурсников. Об этом сообщила «Российская газета».
Обязательными останутся только четыре дисциплины «Россия и мир», «Цифровая культура», «Философия: технологии мышления» и «Принципы естественно-научного познания». Отмечается, что обязаны пройти эти предметы будут все студенты, вне зависимости от выбранного направления подготовки при поступлении.
Основной модуль обучения начнётся со второго семестра и будет включать себя профильные дисциплины, которые составят 70% всей программы обучения. Нововведением станут индивидуальные образовательные траектории. У студентов будет возможность выбрать дополнительные дисциплины на выбор из 400 предметов.
Решая задачи, мы четко различаем, что знаем, а что еще нет
Еще в младших классах мы учимся составлять краткую запись задачи, и по дороге записываем, что мы знаем, а что надо найти. Когда мы чертим чертеж и отмечаем на нем равные отрезки, мы четко фиксируем, что нам известно. Когда мы доказываем теоремы, мы не можем не знать, что дано, а что доказать. Расставив все по полочкам и разобравшись с данными и неизвестными, мы начинаем искать между ними связи. Мысли нужно дать четкое направление, чтобы она не блуждала бесцельно, а быстро-быстро предлагала варианты решения, отбраковывала явно негодные и останавливалась на правдоподобных.
И лучше все это делать в математике, а не в рамках других школьных дисциплин. В математике четко определены правила игры, и поэтому свои рассуждения можно проверять самостоятельно. Не нужно искать авторитет, чтобы на него опереться, - как в гуманитарных науках. Не нужно проводить эксперимент, - как в естественных науках.
Умение разложить по полочкам, отделить известное от неизвестного, направить соображалку на поиск связей - бесценно. Оно работает в достижении любых жизненных целей.
Дети роботов: ученые применили «естественный отбор» в робототехнике. Работает! Илья Хель
Бактерии делают это. Вирусы делают это. Черви, млекопитающие, даже пчелы — все делают это. Каждое живое существо на Земле воспроизводится, будь то бесполым (скучным) или половым (веселым) методом. Роботы этого не делают. Машины из стали не очень заинтересованы в воспроизводстве. Но, возможно, они смогут научиться. Ученые из области эволюционной робототехники пытаются заставить машины адаптироваться к миру и, в конечном итоге, воспроизводиться самостоятельно, подобно биологическим организмам.
К примеру, когда-нибудь два робота, которые особенно хорошо приспособлены к определенной среде, смогут объединить свои гены (ну ладно, код), чтобы создать с помощью 3D-принтера маленького робота-ребенка, у которого будет сила двух его предков. Если этот подход сработает, это может привести к появлению роботов, которые конструируют сами себя, создавая прекрасно адаптированные морфологии и модели поведения, о которых люди-инженеры никогда не мечтали.
Дети роботов
Это кажется странным и немного тревожным, но эволюционные робототехники уже занимаются такими фантастическими проектами. Инженеры из Австралии, например, разработали в прошлом году роботизированные ноги, сперва произвольно сгенерировав 20 форм. В ходе виртуального моделирования они проверили, насколько хорошо каждая из них будет ходить по разным поверхностям, то есть проверили «пригодность» в плане выживаемости наиболее приспособленных. Затем они взяли лучших исполнителей и «спарили» их, чтобы произвести похожие ноги — то есть, детей. Исследователи делали это снова и снова, поколение за поколением, и создавали ноги, которые были удивительным образом приспособлены для ходьбы по твердой земле, по гравию или по воде. Проекты сумасшедшие — похожи на людей из дерева, танцующих танцы из Fortnite (хороши для твердой почвы), и странным образом деформированные слоновьи ноги (хороши для воды).
В чем основная идея? Традиционно, когда инженеры начинают проектировать робота, они склонны использовать старые идеи. Почему у марсоходов шесть колес? Потому что шестиколесные машины хорошо работали на Марсе и раньше. Однако, возможно, дизайнеры что-то упустили. Прелесть эволюции в том, что она постоянно наталкивается на безумные идеи. Никто, например, не разработал грибок для проникновения в тела муравьев и контроля над ними в дождливом лесу — эта необычная стратегия появилась благодаря поколению случайных мутаций и естественному отбору.
Как и в природе, именно мутации будут определять эволюцию видов роботов. Важна вариативность. Когда два организма делают ребенка, их гены объединяются, однако в них проникают и мутации, что может привести к появлению у ребенка уникальных черт, вроде слегка измененного узора на крыльях. Такого рода мутации делает потомство более или менее приспособленным к конкретной среде. Если это неблагоприятная мутация, животное размножается не так эффективно (или вообще не размножается), и эти мутантные гены не передаются следующему поколению.
Посмотрите, чем занимается ученый в области компьютеров Гуш Айбен из Амстердамского свободного университета. Он берет двух относительно простых роботов, состоящих из соединенных модулей, и объединяет их, комбинируя их «геномы», которые несут информацию, скажем, об окраске. Он также добавляет шум в эту комбинацию данных, который имитирует биологическую мутацию, слегка изменяя потомство, так чтобы оно не было просто смесью родителей. «Один родитель полностью зеленый, другой полностью синий», говорит Айбен. «У ребенка какие-то модули будут синими, какие-то зелеными, но голова белая. Это мутационный эффект».
И с этим изменением появляется новый вид творчества в роботизированном дизайне. «Это дает вам разнообразие и возможность исследовать области дизайнерского пространства, в которые вы обычно не выходите», говорит исследователь Дэвид Говард, который разработал эволюционирующую систему ног и недавно опубликовал работу на тему эволюционной робототехники в Nature Machine Intelligence. «Одной из вещей, которая делает естественную эволюцию мощной, является идея о том, что она действительно может приспособить существо к окружающей среде».
Идея состоит в том, чтобы роботы адаптировались к нишам в определенной среде аналогичным образом. Допустим, вам нужен робот, который может самостоятельно исследовать джунгли. Это означает, что ему нужны алгоритмы, которые управляют тем, как он движется сквозь растительность, а также морфология, которая подходит для густого леса (поэтому никаких роторов). Сперва вы должны смоделировать эту среду для навигации, выбрать и отобрать тех из роботов, которые справляются с задачей лучше всего, а затем проектировать слегка измененные физические машины на основе этого.
«В итоге мы получили множество небольших роботов, которые простые и дешевые в изготовлении», говорит Говард. «Мы отправим их и некоторые будут лучше других». Если робот не вернется, значит он «не подходит» — естественный отбор в действии. Те, кто справится, начнет новое поколение, которое автоматически будет выпущено на 3D-принтере. Таким образом, роботизированные виды эволюционируют. Говард считает, что такие системы будут распространены через 20 лет.
Репетитор по информатике Сертифицированный участник Программы педагогов-новаторов корпорации Microsoft.
