Факты про искусственный интеллект. Всё самое интересное в одном журнале
История Криминал Культура Анекдоты Истории из жизни 10 любопытных и пугающих фактов об Искусственном Интеллекте10 любопытных и пугающих фактов об Искусственном Интеллекте
1. Конец света по вине ИИ. Разумеется, ИИ здорово помогает человечеству, но он также может быть и серьёзной угрозой. Космолог Макс Тегмарк сравнивает разработку ИИ с созданием ядерного оружия. Продумываются способы сдерживания развитого ИИ, так как если он выйдет из-под контроля, нас ожидает невыдуманный конец света. Иными словами, «Матрица» и «Терминатор» ещё могут произойти в реальности.
2. Наутилус. Один из самых мощных суперкомпьютеров мира - Nautilus - в определённой степени может предсказывать будущее. Он предвидел, к примеру, где скрывался Бен Ладен и когда начнётся «арабская весна». Его ИИ анализирует более 100 миллионов статей, написанных с 1945 года до наших дней, и на их основе выдаёт «предсказания». Пока это больше напоминает прогноз погоды, чем ясновидение, но всё равно впечатляет.
3. ИИ станет умнее человека. Компьютеры умнеют с каждым годом. В 2013 году самый продвинутый ИИ обладал разумом четырёхлетнего ребёнка, но в 2014 другой ИИ смог решить одну из математических задач Эрдёша. Решение настолько сложное, что люди не могут его проверить - один файл с уравнением занимает 13 гигабайт. По мнению футуролога Рэя Курцвейла, к 2029 году средний ИИ сравняется по разуму с взрослым человеком.
4. ИИ может учиться. Говорят, что компьютер умён настолько, насколько умён его пользователь. Но уже сейчас разрабатывается ИИ, способный на самообучение. Правда, пока что довольно безобидное - например, Вооруженные силы США создали робота, учащегося готовить еду по видео с YouTube. Разумеется, это не истинное его назначение, а лишь демонстрация возможностей.
5. Любовь к ИИ. Один из животрепещущих вопросов насчёт ИИ - смогут ли люди вступать с ним в отношения, как в сексуальные, так и романтические? С физическим аспектом особых проблем нет - количество робоигрушек в секс-шопах велико как никогда. С эмоциональной связью сложнее, любовь с ИИ на данный момент возможна разве что в научной фантастике. Кстати, на эту тему на Фактруме недавно была .
6. ИИ может стать отличным игроком в покер. В 1997 году компьютер Deep Blue одолел в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. В 2011 компьютер IBM Watson принял участие в телевикторине «Jeopardy» и выиграл. В 2015 суперкомпьютер Claudico выступил на покерном чемпионате в Питтсбурге. Хотя он не одержал победу, но играл весьма достойно. Стоит учесть, что хорошая игра в покер требует элементов блефа, что для ИИ куда сложнее шахмат.
7. ИИ может писать заметки. Первая статья, написанная искусственным интеллектом, появилась в «Los Angeles Times» - она касалась прошедшего в Калифорнии землетрясения в 5 баллов. Компьютер, считав данные сейсмографов, составил на их основе внятную заметку. Разумеется, до написания книг и сценариев ИИ пока далеко, но технология тоже не стоит на месте.
8. ИИ может чинить себя. В этом году в журнале «The Atlantic» вышла статья про шестиногого робота, который может починить себя, потеряв пару конечностей. Используя сложный алгоритм, обрабатывающий 13.000 возможных передвижений, ИИ робота осознаёт проблему и осуществляет ремонт. Перспективы для такой машины безграничны - от спасательных работ до исследования глубин океана и космоса.
9. Питомцы с ИИ. Домашним животным нужно есть, за ними нужно убирать, а ещё рано или поздно они умирают. Но эти проблемы решаемы, если заменить их робопитомцами с ИИ. По некоторым теориям такие машины появятся уже в следующие 10−15 лет, и люди будут испытывать к ним искреннюю привязанность. А учитывая возможное перенаселение Земли, к 2050 году живых животных смогут себе позволить лишь богачи.
10. Большинство ИИ - «женщины». Большая часть современных ИИ - таких, как Google Now, Сири и Кортана - по умолчанию говорят женским голосом. Никаких особых причин тому нет, хотя исследования показали, что аудитория любого пола предпочитает женский голос мужскому, как менее угрожающий.
Александр Таранов 20.08.2015
Понравился пост?
Поддержи Фактрум, нажми:
Дорогу в жизнь искусственному интеллекту дали в 1950 году, когда компьютерный пионер Алан Тьюринг представил тест Тьюринга в своей статье «Вычислительная техника и интеллект». Тест заключается в том, что они участник - судья, должен общаться с двумя участниками находящихся в двух изолированных разных комнатах. В одной комнате расположена машина, а в другой - реальный человек. Затем судья должен задать каждому участнику вопросы и выяснить, какой из них является машиной. Если судья выбирает человека менее чем в 50% случаев, машина будет считаться «умной». Начиная с первоначальной теории Тьюринга, началась устойчивый марш для создания думающих машин. За последние десятилетия в этой области был, достигнут огромный прогресс, но мы должны спросить: это обязательно хорошая вещь? Вот некоторые удивительные факты про ИИ, некоторые из которых немного... беспокоят.
ИИ использует женский голос
Одну из особенностей, которую вы, возможно, заметили, когда речь идёт про искусственный интеллект, и с которым вы, возможно, уже взаимодействуете (например, с Google Now, Siri или Cortana) является то, что голос по умолчанию является женским. Почему именно женский?
Внешний вид Кортаны завораживает
Конкретной причины нет, но здесь играет несколько факторов. Например, исследования показали, что мужчины и женщины воспринимают звуки женского голоса немного лучше, чем мужского. Другая причина, по мнению Карла Фредрика МакДормана, эксперта по взаимодействию человека и компьютера в Университете Индианы - Университет Пердью в Индианаполисе, заключается в том, что в основном мужчины работают над созданием Искусственного интеллекта, поэтому они, находят женщин более привлекательными и хотят, чтобы их творение следовало этому примеру. Кэтлин Ричардсон, социальный антрополог, высказала идею, что Искусственный интеллект в виде женщины будет выглядеть менее угрожающим, чем мужской. Также в фильмах нам чаще всего рисуют образ машины разрушителя в виде мужской фигуры, например Терминатор.
Домашние питомцы с искусственным интеллектом
Домашние животные являются для многих почти членами семьи, но у них есть много минусов. Вы должны убирать за ними, они могут быть разрушительными, их нужно кормить, и, конечно же, они, в конце концов, умирают. Питомцы, управляемые ИИ, избавят вас от всех этих недостатков. Исследователь из Университета Мельбурна по защите животных д-р Жан-Лу Рот говорит, что уже есть несколько патентов на домашних животных роботов, и они могут быть широкодоступны уже к 2025 году.
Рэул говорит, что в течение следующих 10-15 лет разработчики будут работать над рядом аспектов ИИ и робототехники, чтобы производители могли создавать ботов-ботов, с которыми люди смогут установить эмоциональную связь. Рэйт полагает, что роботизированные домашние животные станут одним из единственных жизнеспособных вариантов для большинства людей, поскольку мир становится более населенным. Также он предположил, что к 2050 году только очень богатые люди смогут позволить себе содержать настоящих живых животных.
Искусственный интеллект сможет самовосстанавливаться
В 2017 году появилась статья о роботе, который мог бы восстановить себя, даже потеряв две из шести своих ног. Робот не знает, что сломано, но замечает, что его производительность снизилась. Затем, используя алгоритм на основе проб и ошибок, робот может выяснить, что не так, и как восстановить себя. Исследователи, которые разработали робота, сообщили, что, когда он исправляет себя, он обновляет свою базу данных всеми вещами, которые не будут работать в фазе, называемой «имитируемое детство».
Эта фаза длится несколько минут, и за это время робот обрабатывает 13000 возможных движений. Эти движения создают 1047 вариантов разных поведений, что является непостижимым числом. Для сравнения, это - то, сколько атомов составляет Землю. Последствия такого типа искусственного интеллекта по существу безграничны. Некоторые из наиболее интересных перспектив включают поисково-спасательные операции и глубоководные исследования в космосе.
Искусственный интеллект может писать
Первая статья для крупной новостной организации, которая была написана ИИ, появилась на веб-сайте «Los Angeles Times» после статьи в газете:
«По данным Геологической службы США, в понедельник утром в 8 км от Вествуда, штат Калифорния, было зарегистрировано мелкое землетрясение магнитудой 4,7 баллов. Землетрясение произошло в 6:25 утра по тихоокеанскому времени на глубине 8 км. По данным USGS, эпицентр находился в шести милях от Беверли-Хиллз, штат Калифорния, в семи милях от Universal City, Калифорния, в семи милях от Санта-Моники, штат Калифорния, и в 348 милях от Сакраменто, штат Калифорния. За последние 10 дней не произошло землетрясений магнитудой 3,0 и выше, расположенных поблизости. Эта информация поступает из Службы уведомления о землетрясениях USGS, и этот пост был создан по алгоритму, написанному автором».
Компьютер смог написать статью на основе данных, полученных с помощью сейсмографов, которые превратили их в цифры, а затем подключили эти цифры к истории. Эта технология была разработана частично Ларри Бирнбаумом, профессором журналистики и руководителем Интеллектуальной информационной лаборатории Северо-Западного университета. Он был одним из разработчиков системы Quill, которая является приложением для компаний, которое занимается написанием небольших информационных статей. Оно берет статистику и графики и компилирует их в письменные отчеты. Что касается творческого письма, как романов и сценариев, то это следующий шаг для ИИ, но он явно сложный.
Искусственный интеллект может быть серьезным игроком в покер
Большим шагом в эволюции ИИ стало то, что компьютерный компьютер Deep Blue, принадлежащий IBM, победил в 1997 году в поединке по шахматам чемпиона мира Гарри Каспарова. Еще одна веха была в 2011 году, когда IBM Watson появилась на Jeopardy и полностью уничтожила некоторых из лучших конкурсантов Jeopardy. Сделан еще один крупный шаг в мае 2015 года, когда суперкомпьютер по имени Claudico из Университета Карнеги-Меллона участвовал в игре в покер-руме Texas Holdem без ограничений в Texas Holdem в казино Rivers в Питтсбурге. Турнир продлился две недели, и было сыграно 80 000 раздач. В конце концов, Claudico занял четвертое место. Хотя это не победа, но, несомненно, большой шаг в компьютерном искусстве. Большая разница между игрой, такой как покер и игра в шахматы или Jeopardy, заключается в том, что в покере много недостающей информации, а блеф - это важная стратегия, а не логический способ мышления.
Исследователи сказали, что турнир стал отличным началом, и они полагают, что к 2020 году ИИ уже сможет побеждать лучших игроков в покер во всем мире. Алгоритмы, используемые в Claudico, будут применяться везде, где есть неполная информация, включая кибербезопасность, медицину и переговоры.
Романтические отношения с искусственным интеллектом
Вопрос, который должен возникнуть, состоит в том, что, если ИИ почти или полностью неотличим от людей, смогут ли люди иметь физические и эмоциональные отношения с объектами ИИ? Дэвид Леви из Университета Маастрихта в Нидерландах имел интересный, но правдоподобный сценарий, когда секс с роботом может стать очень популярным. Он сказал, что сначала это встретит возмущение в обществе, но когда это станет массовым явлением, подобной Cosmo, некоторые люди будут желать иметь сексуальные отношения с роботом, и это изменит преобладающие половые отношения.
Но насколько мы близки к чему-то подобному? Леви, и Хенрик Кристенсен, основатель Европейской исследовательской сети по робототехнике, думали, что к 2012 году люди будут заниматься сексом с роботами. Мы на самом деле ближе, чем вы думаете, поскольку в настоящее время существует множество секс-игрушек, которые используют робототехнику и обещают удовольствие, как вы никогда раньше не испытывали. Что касается серьезных отношений, таких как брак - все еще в далеком будущем. При этом Леви полагает, что к 2050 году человеческие и робо-браки станут законными. Конечно, это может быть из-за то, что Леви слишком ярый поклонник фильма «Она».
Искусственный интеллект может обучаться
Говорят что компьютер, настолько умны, насколько умён человек, использующий его. Тем не менее, с достижениями в области ИИ, компьютеры начинают самообучаться. Например, компания «Google» разработала систему искусственного интеллекта, которая научилась играть в игры на стареньком Atari 2600. После этого ИИ победил лучших игроков мира.
Другая обучающая система искусственного интеллекта - андроид, разработанная армией США, научилась готовить после просмотра видео на YouTube. Робот смог освоить навыки визуального распознавания методом проб и ошибок. Хотя маловероятно, что военные будут использовать поваров-роботов, так как кулинария использует очень широкий набор навыков, поэтому это всего лишь отличная демонстрация того, на что способен робот.
ИИ станет умнее, чем человек
Благодаря тому, что ИИ обладает способностью к обучению, компьютеры станут очень умными. Например, в 2014 году суперкомпьютер решил сложную математическую задачу, называемую проблемой несоответствия Erdos, которая была опубликована в 1930 году. Удивительно то, что люди даже не могут дважды проверить решение, потому что уравнение слишком длинное. Размер файла составляет 13 гигабайт, для сравнения, вся русскоязычная Wikipedia составляет порядка 20 гигабайт.
Согласно известному футуристу Рэю Курцвейлю, к 2029 году искусственный интеллект будет на уровне интеллектуально развитого взрослого человека. После этого компьютер в экспоненциальной прогрессии будет становиться ещё умнее. Например, Курцвейл полагает, что это может привести к сингулярности, когда люди и машины объединяются в одну сущность.
ИИ предсказывает будущее
Интересной разработкой в области искусственного интеллекта является суперкомпьютер SGI Altix под названием Nautilus. Похоже, что в какой-то степени он может предсказать будущее. Например, он смог предсказать, где Усама бен Ладен скрывался в радиусе 125 миль, а также смог предсказать арабскую весну, которая началась в декабре 2010 года.
Наутилус собрал эту информацию из более чем 100 миллионов новостных статей со всего мира, начиная с 1945 года. Статьи будут анализироваться по двум различным критериям: настроению статьи и месту рассказа. Эта информация привела к сети из 100 триллионов отношений, и данные были загружены в Наутилус. Из этой информации компьютер смог объединить информацию и создать графики, которые отображали тенденции развития.
Автор выводов Калев Леетару из Института вычислительных технологий Университета штата Иллинойс по гуманитарным наукам, гуманитарным наукам и социальным наукам рассматривает возможность работы с информацией в режиме реального времени. В то время как Наутилус точно не предвидит будущее, он может давать прогнозы, похожие на экономические прогнозы или прогнозы погоды.
Угроза конца света
Несомненно, что ИИ обладает потенциалом для значительного улучшения качества нашей жизни. ИИ сделает дороги более безопасными, окажет помощь в медицине, станет помощником инвалидов и пожилых людей, обеспечит службу работы с клиентами и ряд бесчисленных других рабочих мест. Однако ИИ также представляет невероятную угрозу, и это тоже не научная фантастика. Лучшие ученые и технологи, такие как Стивен Хокинг, Билл Гейтс и Элон Маск, считают, что ИИ - очень реальная и опасная угроза для человечества.
Настолько опасно, что Макс Тегмарк, физик из Массачусетского технологического института, сравнивал его с разработкой ядерного оружия и говорит, что мы можем сделать всё правильно лишь с первой попытки. Фактически, необходимо создать ограничители, которые замедлить продвижение в развитии ИИ и сосредоточиться больше на его сдерживании. Сдерживание важно, потому что если мы когда-либо потеряем контроль над ИИ, мы, возможно, никогда не вернем его. Тогда это только вопрос времени, так как ИИ может уничтожить человечество, потому что он может подсчитать, что люди являются вирусоподобными существами или могут убивать людей как способ самосохранения. По сути, ИИ либо исправит все наши проблемы, либо уничтожит всех нас. Другими словами, «Терминатор» и «Матрица» не так уж надуманны, как мы считали ранее.
Текущая страница: 7 (всего у книги 39 страниц) [доступный отрывок для чтения: 10 страниц]
Ни одна машина не думает над вечными вопросами
Лео Чалупа
Нейробиолог; вице-президент по исследовательской деятельности Университета Джорджа Вашингтона
Недавно продемонстрированные примеры выдающихся возможностей высокопроизводительных компьютеров замечательны, но неудивительны. При надлежащем программировании машины значительно превосходят людей в плане хранения и оценки больших объемов данных и принятия практически мгновенных решений. Это – мыслящие машины, потому что происходящие в них процессы аналогичны многим аспектам мышления человека.
Но в более широком понимании термин «мыслящая машина» употребляется неправильно. Ни одна машина не задается вечными вопросами: «Откуда я взялась? Зачем я здесь? Куда я иду?» Машины не думают о своем будущем, о своем неизбежном конце или о своем наследии. Чтобы размышлять над такими вопросами, требуется сознание и самосознание. У мыслящих машин их нет, и, учитывая наш нынешний уровень знаний, они вряд ли это получат в обозримом будущем.
Единственный реалистичный подход к созданию машины, сходной с человеческим мозгом, должен основываться на копировании нейронных цепей, лежащих в основе мышления. Более того, исследовательские программы, которые проводятся сейчас в Калифорнийском университете в Беркли, Массачусетском технологическом институте и еще в нескольких университетах, сосредоточены на достижении этой цели – построить компьютеры, работающие подобно коре головного мозга. Последние достижения в области исследования микроструктуры коры головного мозга стали серьезным стимулом, и вполне вероятно, что BRAIN27
BRAIN, The Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies – исследование мозга средствами передовых инновационных нейротехнологий (англ.). – Прим. пер.
– новый проект Белого Дома – даст массу ценной информации. В ближайшие десятилетия мы узнаем о том, как взаимосвязаны миллиарды нейронов в каждом из шести слоев коры головного мозга, а также о типах функциональных цепей, формируемых такими связями.
Это необходимый первый шаг в разработке машин, способных к мышлению в том виде, который характерен для человеческого мозга. Но понимания микроструктуры коры недостаточно, чтобы построить умную машину. Что необходимо, так это понимание деятельности нейронов, лежащей в основе мыслительного процесса. Визуализирующие исследования обнаружили много новой информации об отделах головного мозга, вовлеченных в такие функции, как зрение, слух, осязание, страх, удовольствие и т. д.
Но у нас еще нет даже примерного понимания того, что происходит, когда мы размышляем. Причин тому множество, и среди них не последнюю роль играет наша неспособность изолировать мыслительный процесс от других физических состояний. Кроме того, различные мозговые цепи вполне могут быть связаны с различными модусами мышления. Когда мы думаем о предстоящей лекции, наш мозг задействуется не так, как когда мы вспоминаем о неоплаченных счетах.
В ближайшее время можно ожидать, что компьютеры будут превосходить людей во все большем количестве занятий. Но нам нужно намного лучше понимать работу человеческого мозга, чтобы создать по-человечески думающую машину. На данный момент нам не надо беспокоиться по поводу гражданских или любых других прав роботов, как не надо бояться, что они захватят власть. Если машина вдруг выйдет из под контроля, достаточно будет вытащить вилку из розетки.
Сингулярность – городская легенда?
Дэниел Деннет
Философ; профессор философии и содиректор Центра когнитивных исследований, Университет Тафтса; автор книги «Насос интуиции и другие инструменты мышления» (Intuition Pumps and Other Tools for Thinking)
Сингулярность – тот роковой момент, когда искусственный интеллект превзойдет своих создателей в разумности и захватит мир, – это мем, заслуживающий того, чтобы над ним поразмыслить. У него есть характерные признаки городской легенды: некоторое научное правдоподобие («Ну, в принципе, я полагаю, такое возможно!») и замечательная, вызывающая дрожь кульминационная фраза («Нами будут править роботы!»). «А ты знаешь, что если ты одновременно чихнешь, рыгнешь и пукнешь, то умрешь?» – «Да ладно, правда?» После десятилетий шумихи по поводу искусственного интеллекта можно было бы думать, что люди станут считать сингулярность шуткой, но, как оказалось, обеспокоенность общества этой идеей только растет. Добавьте несколько известных новообращенных – Илона Маска, Стивена Хокинга и Дэвида Чалмерса – к ряду других громких имен, и вы уже не можете не принимать ее всерьез. Когда случится это выдающееся событие – через десять, сто или тысячу лет? Может, благоразумнее будет уже сейчас начинать планировать, строить баррикады и повышать бдительность, высматривая предвестников катастрофы?
Я, напротив, думаю, что эти тревожные сигналы отвлекают нас от более насущной проблемы – от нависшего над нами бедствия, которое гораздо ближе и которому не нужна никакая помощь со стороны закона Мура или грядущих прорывов в теоретической науке. Мы в течение нескольких веков с огромным трудом постигали природу, сегодня накопленные знания позволяют нам впервые в истории контролировать многие аспекты наших судеб – и вот мы готовы отречься от этого контроля в пользу бездумных искусственных агентов и преждевременно поставить цивилизацию на автопилот. Соблазн поступить так коварен, потому что каждый следующий шаг сам по себе – предложение, от которого невозможно отказаться. Вы бы выглядели сегодня полным дураком, если б делали сложные арифметические вычисления с помощью карандаша и бумаги, тогда как карманный калькулятор намного быстрее и почти стопроцентно надежен (не забываем об ошибке округления). Зачем запоминать расписание поездов, когда его в любой момент можно посмотреть на смартфоне? Оставьте чтение карты вашему GPS-навигатору; да, он вовсе не умный, но он куда лучше вас справляется с задачей – не дает вам сбиться с маршрута.
Поднимемся выше по технологической лестнице: врачи все больше зависят от диагностических систем, которые объективно надежнее, чем любой специалист-человек. Вы бы хотели, чтобы ваш доктор отверг подготовленное машиной заключение, когда речь идет о выборе лечения для спасения вашей жизни? Это может оказаться лучшим – объективно наиболее успешным, непосредственно полезным – применением технологии, используемой в IBM Watson28
Суперкомпьютер, способный понимать вопросы на естественном английском языке и искать ответы в базе данных. – Прим. ред.
И вопрос о том, можно ли считать этот компьютер разумным (или сознательным), к делу не относится. Если окажется, что Watson лучше, чем эксперты-люди, справляется с постановкой диагнозов на основе доступных данных, то нашей нравственной обязанностью будет пользоваться результатами его работы. Врач, который решает пренебречь рекомендациями такой машины, сам напрашивается на судебный иск о злоупотреблении служебным положением. По-моему, ни одна область человеческой деятельности не застрахована от использования таких протезов-оптимизаторов, и везде, где бы они ни появились, мы вынуждены делать выбор в пользу надежных результатов, а не человеческих отношений, как это было прежде. Рукотворные законы и даже рукотворная наука могут занять место рядом с кустарной керамикой и свитерами ручной вязки.
В самые первые дни существования искусственного интеллекта была предпринята попытка провести четкое различие между ИИ и когнитивным моделированием. Предполагалось, что первый станет отраслью инженерного дела и будет работать как угодно, не пытаясь подражать человеческим мыслительным процессам, кроме тех случаев, когда это окажется эффективным. Когнитивное моделирование, напротив, представляло собой дополнение к психологии и нейробиологии. Модель когнитивного моделирования, которая убедительно продемонстрировала бы характерные человеческие ошибки или затруднения, стала бы триумфом, а не провалом. Такое различие в стремлениях продолжает существовать, но почти стерлось из общественного сознания. Для дилетантов искусственный интеллект – это штука, способная пройти тест Тьюринга. Недавние достижения в области ИИ стали в основном результатом того, что мы отказались от моделирования человеческих мыслительных процессов (которые, как мы думали, мы понимаем) и перешли к использованию удивительных возможностей суперкомпьютеров для майнинга данных, чтобы извлечь оттуда важные связи и паттерны. При этом мы уже не пытаемся сделать так, чтобы компьютеры понимали, что делают. По иронии судьбы, такие впечатляющие результаты побуждают многих когнитивистов пересмотреть свою позицию; оказывается, что надо еще многое узнать о том, как мозг осуществляет свою блестящую работу по «продуцированию будущего», и в этом нам помогут методы машинного обучения и майнинга данных.
Но общественность будет упорно предполагать, что любой черный ящик, который способен проделывать такие штуки (безотносительно последних успехов в области разработки искусственного интеллекта), – это разумный агент, во многом похожий на человека, тогда как на самом деле то, что находится в ящике, – это причудливо нарезанная двумерная ткань, сила которой как раз в том и заключается, что у нее нет надстройки в виде человеческого разума со всеми его особенностями: склонностью отвлекаться, волноваться, испытывать эмоции, переживать воспоминания и строить личные привязанности. Это вообще не гуманоидный робот, а бездумный раб, последняя модель автопилота.
В чем проблема с тем, чтобы передать нудную мыслительную работу таким высокотехнологичным штуковинам? Да ни в чем, при условии, что (1) мы не будем сами себя вводить в заблуждение, и (2) нам как-то удастся не допустить атрофии собственных познавательных навыков.
1. Очень-очень трудно принять свойственные нашим помощникам ограничения и не забывать о них, равно как и не забывать о склонности человека всегда приписывать компьютерам разумность, как мы знаем еще со времен печально известной программы «Элиза», написанной Йозефом Вайценбаумом в 1960-х годах. Это очень опасно, ведь мы всегда будем испытывать желание требовать от них большего, чем то, для чего мы их создали, а также доверять полученным ими результатам, когда этого лучше не делать.
2. Используй или потеряешь. Поскольку мы все сильнее зависим от когнитивных протезов, то рискуем стать беспомощными, если они когда-нибудь перестанут работать. интернет – не разумный агент (ну, в каком-то смысле, может, и разумный), но мы тем не менее стали настолько от него зависеть, что, если бы он вдруг сломался, началась бы такая паника, что общество оказалось бы уничтожено за несколько дней. Кстати, к предупреждению этого события нам надо сейчас приложить все усилия, потому что оно может произойти в любой момент.
Реальная опасность – это не те машины, которые станут умнее нас и узурпируют роль хозяев наших судеб. Реальная опасность – это машины, по сути безмозглые, но наделенные нами полномочиями, значительно превосходящими уровень их компетентности.
Наноинтенциональность
Уильям Текумсе Фитч
Преподаватель когнитивной биологии в Венском университете; автор книги «Эволюция языка» (The Evolution of Language)29
Фитч У. Т. Эволюция языка. – М.: Издательский дом «ЯСК», 2013.
Несмотря на огромный прирост вычислительной мощности, нынешние компьютеры думают не так, как это делаем мы (или шимпанзе, или собаки). У основанных на кремнии компьютеров отсутствует важнейшая способность органического разума – способность изменять свою материальную форму и, следовательно, свои будущие вычисления в ответ на события, происходящие в мире. Без этой способности (которую в других работах я назвал наноинтенциональностью), с одной только обработкой данных, нельзя получить мысль, потому что у вычисляемых символов и значений отсутствует какая-либо внутренняя причинно-следственная связь с реальным миром. Любая информация, полученная в результате работы кремниевого процессора, нуждается в интерпретации людьми, чтобы обрести значение, и так все останется и в обозримом будущем. У нас мало причин для того, чтобы бояться разумных машин, куда больше их для того, чтобы бояться все более неразумных людей, которые их используют.
В чем именно выражается особенность биологического, а не кремниевого компьютера? Не бойтесь, я не имею в виду какой-то мистический élan vital30
Жизненный порыв (фр.) – термин, введенный философом Анри Бергсоном для объяснения движущей силы эволюции. – Прим. ред.
Это наблюдаемая, механистическая особенность живых клеток – особенность, которая развилась посредством обычных эволюционных процессов. В моих построениях нет никакой мистики или «незримого духа». По сути, наноинтенциональность – это способность клеток отвечать на изменения в окружающей среде, перестраивая свои молекулы и, таким образом, изменяя форму. Это свойство есть у амебы, хватающей бактерию, у мышечной клетки, повышающей уровень миозина в ответ на пробежку, или (что наиболее актуально) у нейрона, вытягивающего свои дендриты в качестве реакции на локальную нейровычислительную среду. Наноинтенциональность – основная, непреодолимая, бесспорная особенность жизни на Земле, которой нет у печатных кремниевых микросхем, формирующих «сердце» современного компьютера. Поскольку такое физическое различие между мозгом и компьютером – простой и грубый факт, то остается открытым вопрос: насколько большое значение он имеет для более абстрактных философских проблем, касающихся понятий мысли и значения. И тут ситуация становится сложнее.
Философские обсуждения начинаются с утверждения Канта о том, что наш разум неизменно отделен от типичных объектов наших размышлений – физических сущностей в реальном мире. Мы получаем сведения о них (через фотоны, воздушные колебания или испускаемые молекулы), но наш разум/мозг никогда не вступает с ними в прямой контакт. Таким образом, вопрос о том, как можно утверждать, что сущности нашего разума (мысли, убеждения, желания) якобы направлены на вещи в реальном мире, оказывается неожиданно сложен. Действительно, направленность – это центральная проблема в философии сознания, основа многолетней полемики между такими философами, как Деннет, Фодор и Сёрл. Философы несильно помогли внести ясность, назвав эту мнимую умственную направленность интенциональностью (не путать с обычным значением слова в английском языке: «делать что-то нарочно, умышленно»). Вопросы интенциональности тесно связаны с глубинными проблемами феноменологии сознания, часто выражаемыми терминами «квалиа» и «трудная проблема сознания»31
Термин введен философом Дэвидом Чалмерсом; подразумевается проблема объяснения того, как происходящие в мозге процессы порождают субъективные переживания. – Прим. ред.
Но они обращены к более простому и фундаментальному вопросу: как может ментальная сущность (мысль – паттерн нервного возбуждения) быть в любом смысле этого слова связана со своим объектом (вещью, которую вы видите, или человеком, о котором вы думаете)?
Вот ответ скептика, солипсиста: такой связи нет, интенциональность – иллюзия. Это заключение ложно по крайней мере в одной важнейшей области (замечание сделано Шопенгауэром 200 лет назад): единственным местом, где ментальные явления (желания и намерения, что инстанцируется в нервном импульсе) вступают в контакт с реальным миром, являются наши собственные тела (например, нейромышечное соединение). Пластичность живой материи в целом и нейронов в частности означает, что петля обратной связи непосредственно соединяет наши мысли с нашими действиям, просачиваясь обратно через восприятие, где влияет на структуру самих нейронов. Петля каждый день замыкается в нашей голове (в самом деле, если вы завтра вспомните хоть что-нибудь об этом эссе, то лишь потому, что некоторые нейроны в вашем мозгу изменили свою форму, ослабив или усилив синапсы, расширив или сократив число связей). Такой контур обратной связи в принципе не может замкнуться в жестком кремниевом чипе. Это биологическое качество обеспечивает умственную деятельность у человека (а также у шимпанзе и собаки) с присущей ей внутренней интенциональностью, которой нет у современных кремниевых вычислительных систем.
Если утверждение верно (а мои логика и интуиция его поддерживают), машины «думают», «знают» или «понимают» что-либо только в той мере, в какой это делают их создатели и программисты, когда значение добавляется интенциональным, истолковывающим агентом, обладающим мозгом. Любой «интеллект» у компьютера – это исключительно интеллект работающих с ним людей.
Поэтому я не боюсь, что роботы восстанут или начнут бороться за свои права (если только их защитой не решат заняться заблуждающиеся люди). Означает ли это, что можно не беспокоиться до тех пор, пока кто-то не изобретет компьютер с наноинтенциональностью? К сожалению, нет: существует другая опасность, которая исходит от нашей чрезмерной склонности ошибочно приписывать намерение и понимание неодушевленным предметам («Моей машине не нравится низкооктановое топливо»). Думая так о вычислительных артефактах – компьютерах, смартфонах, системах управления, – мы постепенно передаем им (и тем, кто их контролирует) свою обязанность – информированное, компетентное понимание. Ситуация становится опасной, когда мы охотно и с ленцой уступаем ее бесчисленным кремниевым системам (автомобильным навигаторам, смартфонам, системам электронного голосования), которые не только не задумываются о том, что именно они вычисляют, но даже и не знают об этом. Глобальный финансовый кризис дал нам почувствовать, что может произойти в мире, связанном компьютерами, когда реальная ответственность и реальные компетенции окажутся неблагоразумно свалены на машины.
Я боюсь не успешного восстания искусственных интеллектов, а скорее катастрофического сбоя, вызванного множеством мелких ошибок в кремниевой системе, которую наделили слишком большими полномочиями. Нам все еще далеко до сингулярности, когда компьютеры станут умнее нас, но это не значит, что нам не следует беспокоиться о глобальном сетевом коллапсе. Чтобы сделать первый шаг к предотвращению таких катастроф, нужно перестать перекладывать на компьютеры собственную ответственность и понять и принять простую истину: машины не думают. А то, что мы принимаем за их мышление, становится с каждым днем все опаснее.
Игры (и пророчества) разума
Ирэн Пепперберг
Научный сотрудник и преподаватель, кафедра психологии, Гарвардский университет; автор книги «Алекс и я» (Alex & Me)
Машины великолепно справляются с вычислениями, но при этом не очень хорошо – с мышлением как таковым. У машин бесконечный запас упорства и настойчивости, и, как кое-кто говорит, они могут легко разгрызть сложную математическую проблему или помочь вам проехать через пробки в незнакомом городе, но все это – благодаря алгоритмам и программам, созданным людьми. Чего же машинам не хватает?
Машинам не хватает ви́дения (по крайней мере пока, и я не думаю, что наступление сингулярности это изменит). Я имею в виду отнюдь не зрение. Компьютеры не сами придумывают новое приложение, которому суждено стать популярным. Компьютеры не принимают решение исследовать далекие галактики – они прекрасно справятся с задачей, когда мы их туда отправим, но это уже другая история. Компьютеры, конечно, лучше среднестатистического человека работают в области высшей математики и квантовой механики, но у них нет видения, чтобы в принципе обнаружить необходимость в таких действиях. Машины могут выигрывать у людей в шахматы, но они еще не изобрели интеллектуальную игру, что займет человечество на столетия. Машины видят статистические закономерности, которые пропустит мой слабый мозг, но они не в состоянии выдвинуть новую идею, что соединит разрозненные наборы данных и создаст новую область науки.
Я не так уж сильно беспокоюсь по поводу машин, способных вычислять. Я как-нибудь переживу постоянные вылеты браузера, но пусть у меня будет умный холодильник, способный отслеживать RFID-коды лежащих в нем и вынимаемых из него продуктов и посылать мне СМС с напоминанием купить сливки по пути домой (пользуясь случаем, обращаюсь к тем, кто работает над такой системой: поторопитесь!). Мне нравится, когда компьютер подчеркивает незнакомые ему слова, и пусть среди них иногда оказывается какая-нибудь «филогенетика», я могу находить опечатки в общеупотребительных словах (и прямо сейчас он тоже не позволяет мне писать с ошибками). Но эти примеры показывают: само по себе то, что машина демонстрирует нечто похожее на мышление, еще не означает, что она на самом деле мыслит – или, по крайней мере, что она мыслит подобно человеку.
Мне вспоминается одно из самых первых исследований в области обучения обезьян использованию языка – где они должны были манипулировать пластиковыми фишками, чтобы отвечать на разные вопросы. Впоследствии эксперимент повторили со студентами, которые – что неудивительно – исключительно преуспели в освоении системы, но когда их спросили, чем они занимались, те сказали, что решали какие-то интересные головоломки и понятия не имели, что их обучали языку. Последовало широкое обсуждение, и мы многое открыли и многому научились в ходе новых исследований. Несколько особей, не являющихся людьми, смогли понять референтное значение различных символов, пользоваться которыми их учили, и мы многое узнали об интеллекте обезьяны в рамках оригинальной методологии. Смысл этой истории таков: то, что первоначально казалось сложной лингвистической системой, потребовало намного большей подготовки, чем предполагалось изначально, чтобы стать чем-то большим, нежели серия относительно простых парных ассоциаций.
Так что меня беспокоят не мыслящие машины, а самодовольное общество, готовое отказаться от своих мечтателей в обмен на возможность не делать трудную работу. Люди должны воспользоваться собственными познавательными мощностями, которые освободились, когда машины взяли на себя грязную работу, быть благодарными за такую свободу и использовать ее, направляя свои способности на решение сложных насущных проблем, для которых требуется проницательность и пророческое видение.
Невероятные факты
Мы изучали человеческий интеллект на протяжении многих веков, но до сих пор у нас очень мало ответов на вопросы о том, как мы думаем, что мы думаем и почему мы можем думать.
Мужчины умнее женщин или наоборот? Тесты IQ говорят правду или все очень предвзято? Большой мозг – большой интеллект?
Ниже рассмотрены 10 теорий о человеческом интеллекте, которые либо были опровергнуты, либо подвержены резкой критике.
Однако, любая из опровергнутых теорий в один прекрасный день может быть доказана.
Интеллект и наследственность
10. Наследственность
Если вы родились у умных родителей, означает ли это, что вы тоже будете умным? Некоторые исследователи говорят, что да, некоторые отрицают. Верно то, что наследственность влияет на наш интеллектуальный фактор (IQ), который измеряет наши когнитивные способности по сравнению со сверстниками.
Но не стоит забывать и об окружающей среде, а также о роли культуры в формировании нашего интеллекта. Существуют ли гены интеллекта? Никто не знает наверняка, а информация различного рода исследований варьируется, говоря о наличии 40-80 процентов генов, ответственных за интеллект.
Гены против воспитания – это спорная область исследования, а проводимые сегодня эксперименты помогут понять не только функционирование нашего разума, но и особенности человеческого характера, поведения, и даже основу некоторых психических заболеваний.
В этой теории важным моментом является тот факт, что человеческий разум не зависит от расы, и что наследственность не является единственным фактором, определяющим интеллектуальный потенциал личности.
9. Краниометрия
Ученые 19 века полагали, что измерение черепа и лицевой структуры человека – это хороший способ измерить и его интеллект. Когда эта теория только появилась хирург Поль Брока (Paul Broca) предположил обратно пропорциональную связь: чем меньше отношение длины предплечья к длине плеча, тем выше уровень интеллекта.
Когда он не сумел доказать, что белые – это самая умная раса, основываясь только на длине руки, он обратился к измерению черепа и лицевых структур, чтобы определить сколько мозга могло бы поместиться внутри черепа человека. Это он посчитал более точным способом определения интеллекта.
Краниометрия говорила о том, что чем крупнее кости черепа, тем больше сам череп и мозг в нем расположенный, а, следовательно, и выше интеллект. Краниометрия умерла в начале 20 века, потому как ее постоянно критиковали за расовые предрассудки и отсутствие фактических оснований для подобного рода заявлений.
Однако, ученые, интересующиеся данной теорией, помогли обнаружить мозговые речевые центры, а также помогли выявить концепции интеллектуального фактора, известного нам сегодня как IQ.
8. Первичные умственные способности
В первой половине 20 века психолог Л. Терстоун (L. Thurstone) выдвинул идею о том, что основа человеческого интеллекта – это семь компонентов. Его теория отличалась от других бытовавших в то время и утверждавших, что интеллект человека основан на одном факторе, не определенном каком именно.
Среди задействованных компонентов психолог отмечал следующие – ассоциативная память, способность к счету, скорость восприятия, способность логически мыслить, пространственная визуализация, вербальное понимание и владение словом.
В то время, как его теория об этих семи компонентах не выдержала испытание временем, работа крайне популярна в области психометрии (наука, занимающаяся количественным исследованием психологических измерений).
7. Порядок рождения
Исследователи уже давно изучают, каким образом порядок рождения влияет на все то, от чего зависит ум человека. Однако, одно из последних исследований, опубликованное Американской психологической ассоциацией, пришло к выводу, что нет прямой связи между уровнем интеллекта и порядком рождения в семье.
Ранее ученые полагали, что первенцы всегда набирают больше пунктов при прохождении тестов на IQ. Объяснялось все тем, что у них нет конкуренции за родительское внимание, поэтому у них больше времени узнавать новую и полезную информацию.
Дети, рожденные вторыми или последними, как полагалось, обладали меньшим количеством родительского внимания, а, следовательно, набирали более низкое количество баллов. В последнем исследовании специалисты сравнили братьев и сестер, но, не касаясь при этом вопроса очередности рождения. Они обнаружили, что действительно отсутствует значимая связь между очередностью рождения и уровнем интеллекта.
6. Единственный интеллект
Некоторые люди утверждают, что идея единственного интеллекта (концепция, на которой строятся многие теории, включая и концепцию общего интеллекта – фактор G) обязательно должна быть в этом списке. Другие говорят, что ей тут не место. Но вот почему данная идея находится в этом списке.
Недавнее исследование показало, что существует такая вещь, как интеллект вообще, но она не зависит от того, какие результаты человек показывает по тем или иным тестам по сравнению с населением в целом.
Получение информации о том, как работает человеческий интеллект (или не работает) до сих пор проходило через тип тестирования, называемый психометрией. Но теперь, новое исследование, опубликованное в американских "Трудах национальной академии наук", полагает, что конкретные области мозга и различные сетевые пути вовлечены в создание такой системы, как интеллект, и это является шагом к доказательству биологической основы интеллекта.
5. Табула Раса
Табула Раса – это теория о том, что люди изначально рождаются с "пустыми" умами. Философы и психологи активно выступают за эту теорию на протяжении уже многих веков. В рамках нее предполагается, что когда мы рождаемся, наш ум свеж и пуст, полон потенциала и ждет, чтобы наполниться личным жизненным опытом и эмоциями.
В наши дни по-прежнему спорят на тему того, что же играет более важную роль в формировании интеллекта – генетика или воспитание? Разве мы обычные творения природы? Какую роль играет наша окружающая среда?
Исследования, проведенные в последние десятилетия, специально изучали близнецов, разлученных при рождении, потому как они являются носителями одинакового генетического материала, но окружающая среда, воздействующая на них, различная.
В итоге, ученые пришли к выводу, что человеческий разум, наряду с другими индивидуальными чертами, такими как, гендерная идентичность, - это комбинация генов, наследуемых нами, а также наш личный опыт и окружающая среда.
Тест на интеллект
4. IQ тесты
IQ тесты, или тесты на коэффициент интеллекта, обычно используются для оценки когнитивных способностей человека, его интеллекта и достижений. Стандартные IQ тесты, такие как Стэнфорд-Бине (для одаренных детей) или SAT, измеряют когнитивные навыки человека по сравнению с общей массой населения.
Несмотря на то, что такие тесты по-прежнему крайне популярны среди обычных людей, важно отметить, что они подвергаются широкой критике. Так, критики утверждают, что подобные тесты имеют своего рода смещение по признаку пола, расы, социально-экономического статуса и культурного наследия.
Такие тесты зачастую основаны на устаревших представлениях о том, что мощь нашего интеллекта – это нечто установленное при рождении, и что интеллект остается неизменным с течением жизни.
IQ тесты все еще используются, но не стоит принимать их результаты слишком серьезно. Многие психологи спорят о том, что все тесты подобного рода слишком предвзяты.
3. Триархическая теория интеллекта
Когда Роберт Стернберг (Robert Sternberg) разработал триархическую теорию человеческого интеллекта, он пошел против всех теорий, которые предполагают, что у людей есть общий фактор интеллекта (фактор G) или стандартные умственные способности. Стернберг не считал интеллект академическим фактором.
Вместо этого, он предположил, что у людей есть то, что называется практическим интеллектом, который отличается от академического, но при этом, равен ему по значимости.
Теория состоит из трех суб-теорий: контекстуальной, компонентной и эмпирической. Контекстуальная – это взаимодействие интеллекта с опытом внешнего мира, компонентная – это связь интеллекта с внутренним миром, эмпирическая – это способность адаптироваться к ситуации и выполнять определенные задачи.
Эмпирическая, в свою очередь, подразделяется на то, как вы справляетесь с новыми задачами и впечатлениями, и на то, как вам удается с хорошо известными задачами справляться.
Критики триархической теории утверждают, что автор скорее описывает набор практических навыков, чем объясняет систему функционирования интеллекта. Они также говорят о том, что Стернберг пренебрегает предоставлением информации относительно непосредственных наблюдений.
Виды интеллекта
2. Теория множественного интеллекта
В отличие от Табулы Расы, которая предполагает, что люди рождаются с "пустыми" умами, теория множественного интеллекта говорит о том, что человеческий разум состоит из нескольких типов интеллекта.
Автор теории Говард Гарднер (Howard Gardner) рассказывает, что человеческий интеллект – это наша способность создавать и поддерживать ценности, решать проблемы и расширять свои знания путем решения этих проблем. Он предполагает, что есть девять типов интеллекта, которые вместе создают уникальность каждого человека:
Телесный/кинестетический интеллект
Экзистенциальный интеллект
Межличностный интеллект
Внутриличностный интеллект
Лингвистический интеллект
Логический/ математический интеллект
Музыкальный интеллект
Натуралистский интеллект
Пространственный интеллект
Несмотря на то, что эта теория не была опровергнута и до сих пор не устарела (разработана в 1983 году), она все еще нуждается в проверке.
Кто умнее: мужчина или женщина?
1. Пол и интеллект
Мужчины с Марса, женщины с Венеры? В то время как мужчины и женщины думают по-разному, нет никаких доказательств того, что один пол с рождения умнее другого.
Исследователи обнаружили, что когда речь заходит об интеллекте, то у людей есть два типа мозга: в мозге первого типа содержится большее количество серого вещества (центр обработки информации), в мозге второго типа больше белого вещества (так называемая "соединительная ткань" центра обработки информации). Исследования показали, что женский мозг содержит в 10 раз больше белого вещества, а мужской мозг в 6,5 раз больше серого вещества.
Что это означает? В то время как мужчины и женщины обладают различными типами мозговой ткани, общая производительность равна, просто мы по-разному преуспеваем в решении различных типов задач.
Большинство людей обладают средним уровнем IQ.
Первая вещь, которую вам стоит знать об IQ состоит в том, что это – сложная оценка, сделанная на основе результатов большого количества различных тестов на логику, память, знания и скорость. Очки за эти тесты суммируются и сравниваются с результатами остальной части населения. Абсолютная средняя оценка установлена на уровне 100.
Примечание: классический тест IQ занимает около часа. Его должен проводить специально обученный человек. Те контрольные опросы, на которые вы можете наткнуться в интернете, не являются классическими тестами IQ.
Как и другие переменные человеческого индивида (рост, например), уровень IQ находится на стандартной кривой нормального отклонения.
Большинство людей, которых вы встречаете, обладают средним уровнем IQ, и лишь немногие из них умны больше, чем среднестатистической человек. Если быть точным, то всего 2.2% людей обладают уровнем IQ 130 или выше.
По-настоящему захватывающим является то, что люди, которые хорошо показывают себя в одном из тестов, склонны хорошо показывать себя во всех. Таким образом, ваша оценка за задачу о том, как быстро вы можете выключить мигающую лампочку (один из вариантов тестирования умственных способностей) коррелируется с вашей оценкой за словесные и пространственные рассуждения.
Психологи называют это совпадение результатов "G" или фактором общего интеллекта.
"Люди, которые способны к решить один тип задач, способны к решению их всех", – говорит Ричи.
То, где или как "G" существует в мозгу, не совсем понято. Но, независимо от того как он появляется, G-фактор реален в том смысле, что с его помощью можно прогнозировать результаты наших жизней – сколько денег вы заработаете, насколько продуктивным в рабочее время вы можете быть, и, что больше всего пугает, когда вы умрёте.
Наличие более высокого уровня IQ защищает вас от смерти.
Вот не очень приятная новость для нас, среднестатистических жителей планеты Земля. Согласно исследованиям, люди с более высоким уровнем IQ имеют лучшее здоровье и живут дольше, чем остальные. В качестве предмета исследования выступал 1 миллион шведских мужчин. Исследователи выявили трёхкратное различие в риске смерти у людей с самым высоким уровнем IQ и людей с самым низким.
Есть несколько взаимосвязанных причин, объясняющих этот факт. Во-первых, люди с более высоким уровнем IQ в нашем обществе зарабатывают больше денег, чем люди с более низким. Деньги могут обеспечивать поддержание нормального веса, покупку правильной пищи и доступ к хорошему здравоохранению.
Во-вторых, люди с более высоким уровнем IQ достаточно умны, чтобы избегать несчастных случаев и редко становятся кандидатами на Премию Дарвина * (*премия за самую нелепую смерть).
Уровень IQ коррелируется с карьерным успехом и богатством, но не обязательно с человеческим счастьем.
Как и в случае со смертностью, уровень IQ и карьерный успех взаимосвязаны. Люди с более высоким уровнем IQ обычно попадают на лучшие рабочие места и получают больше денег.
Но эта корреляция не идеальна. Да и жизнь не идеальна. Многие из этих корреляций меньше 0.5, что означает существование огромного количества индивидуальных различий, которые так или иначе влияют на жизнь человека. Да, хочу вас обрадовать, в реальном мире, а не в идеальном мире статистике, очень умные люди, также не справляются со своей работой. Просто их очень сложно найти.
Учитывая все бонусы высокого уровня IQ – богатство, здоровье, продолжительность жизни – можно предположить, что более умные люди являются и более счастливыми. Но это не так.
Стоит иметь в виду, что уровень IQ обычно не связан с чертами индивидуальности, которые помогают добиться успеха в жизни. В модели личности "Большая пятёрка" единственной чертой, связанной с уровнем IQ, является открытость для получения опыта. До некоторой степени более умные люди будут стремиться к большему количеству событий, больше думать о различных вещах и придумывать больше новых идей.
Согласно недавнему исследованию модель личности может объяснить приблизительно 4 процента различий в экзаменационных оценках студентов в возрасте до 16 лет. Уровень IQ может объяснить 25 процентов или даже больше, в зависимости от исследования. Но стоит отметь, что значение модели личности с возрастом может измениться, да и её влияние, с возрастом, значительно увеличивается.
Вы умрёте с тем же уровнем IQ, с которым родились.
Исследования выявили, что если вы были умным ребёнком, вы умрете умным стариком.
Эта диаграмма иллюстрирует шотландское исследование, где группе людей в возрасте 90 лет дали пройти тест на уровень IQ, который они проходили в 11 лет.
Даже при том, что интеллект обычно уменьшается с возрастом, те, у кого был высокий показатель уровня IQ в детском возрасте, скорее всего сохранят свой ум и в глубокой старости. Снижение уровня IQ зачастую связано с потерей интереса к получению новых знаний.
Пики вашего коэффициента интеллекта приходятся на середину-конец третьего десятка, а затем ваш IQ медленно снижается.
После того, как вам переваливает за 25, ваш "кристаллизованный интеллект", т.е., накопленные знания, перестает расти, в то время как ваш "текучий интеллект", т.е. способность решать новые проблемы, начинает снижаться. Ваша скорость мышления начинает снижаться ещё быстрее.
Ученые считают, что если мы узнаем, какие гены связаны с интеллектом, а также узнаем, как эти гены связаны со снижением познавательной способности, тогда мы сможем найти способ, превратить любого человека в интересующегося и стремящегося к новым знаниям индивида.
Приблизительно половину различий в уровне IQ можно объяснить генетикой.
Исследования, сравнивающие однояйцевых и разнояйцевых близнецов, выявили, что приблизительно половину различий в уровне IQ можно объяснить генетикой.
Странно то, что генетика более точно прогнозирует уровень IQ с возрастом.
Таким образом, гены близнецов менее важны для определения их уровня IQ, когда они ещё дети, в то же время, они становятся важны, когда близнецы становятся взрослыми. Причина до конца не выяснена.
Исследователи интеллекта Роберт Пломин и Иэн Дири предполагают, что это может происходить из-за "амплификации генов", процесса, при котором "увеличиваются небольшие генетические различия, поскольку дети выбирают, изменяют и создают окружающую среду, коррелируемую с их генетическими склонностями".
Ребёнок с генетической склонностью быть умным может проводить больше времени в библиотеке. Крошечный 6-летний человек не может отправиться в библиотеку в одиночестве. А 16-летний может.
Идея состоит в том, что когда мы становимся старше, мы способны больше контролировать нашу внешнюю среду. Та окружающая среда, которую мы создаём, может "усилить" потенциал наших генов.
Гены – не единственная вещь, которая имеет значение в интеллекте.
Генетика не определяет вашу судьбу, когда дело доходит до уровня IQ. Приблизительно половину различий в уровне IQ можно объяснить окружающей средой. Доступ к здоровому питанию, хорошему образованию и здравоохранению играет большую роль.
Но в целом, экологические детерминанты IQ также не совсем поняты.
Человеческие жизни замусорены, и окружающая среда, в которой многие находятся, замусорена. Существует возможность, что воздействие окружающей среды отражается на интеллекте человека бессознательно.
Люди становятся более умными.
Ура! Средний уровень IQ увеличивается на 2-3 пункта каждые 10 лет.
Это явление называют эффектом Флинна, и оно может быть результатом улучшения качества пищи, здравоохранения и образования. Это может быть результатом увеличения акцента на знаниях как двигателе экономики.
Уровень IQ увеличивается быстрее в развивающихся странах.
Самое большое увеличение уровня IQ происходит в развивающихся странах, где улучшение качества пищи (а именно, большее количество йода) и доступ к здравоохранению имеют самое большое значение на среднестатистический национальный уровень IQ.
С другой стороны уровень интеллекта в развитом мире падает. Это можно объяснить тем, что в развитых странах заканчиваются легкодоступные блага [стандартизированное образование и хорошая пища], которые, как мы уже знаем, благоприятно влияют на уровень IQ. Также на снижения уровня интеллекта влияет поп-культура (культура популярности) и доступность внешних источников хранения знаний (Интернет).
