Речь является самым продуктивным инструментом человеческого общения: ЕГЭ 2017. Обществознание. Вариант 21 – iq2u – Тесты. Тест. Тесты онлайн. Онлайн тесты. Онлайн тест. Тест онлайн. Тестирование. Тесты с ответами. Пройти тест

Опубликовано автором

Содержание

Речь – Это форма существования мысли, служащая средством общения между людьми с помощью языка — Студопедия

Студопедия Категории Авто Автоматизация Архитектура Астрономия Аудит Биология Бухгалтерия Военное дело Генетика География Геология Государство Дом Журналистика и СМИ Изобретательство Иностранные языки Информатика Искусство История Компьютеры Кулинария Культура Лексикология Литература Логика Маркетинг Математика Машиностроение Медицина Менеджмент Металлы и Сварка Механика Музыка Население Образование Охрана безопасности жизни Охрана Труда Педагогика Политика Право Программирование Производство Промышленность Психология Радио Регилия Связь Социология Спорт Стандартизация Строительство Технологии Торговля Туризм Физика Физиология Философия Финансы Химия Хозяйство Черчение Экология Эконометрика Экономика Электроника Юриспунденкция Предметы Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений
электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и
прикладные исследования
в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ

Тема 1. ЧЕЛОВЕК И ОБЩЕСТВО

Задание 4(2 балл) Задания на обращения к социальным реалиям: осуществление выбора необходимых позиций из предложенного списка
Задание 4
1. Выберите верные суждения о деятельности и запишите цифры, под которыми они указаны. 1) Одна и та же деятельность может быть связана с различными мотивами людей. 2) Духовная деятельность связана с созданием идей, образов, художественных ценностей. 3) Деятельность человека от активности животных отличает умение находить средства удовлетворения потребностей. 4) Деятельность связана с удовлетворением потребностей человека. 5) Деятельность человека от активности животных отличает использование предметов природного происхождения. Ответ: 124
2. Выберите верные суждения о деятельности и запишите цифры, под которыми они указаны. 1) Деятельность связана с удовлетворением потребностей человека, социальной группы, общества в целом. 2) Творческая деятельность присуща и человеку, и животному. 3) В результате трудовой деятельности создаются материальные и духовные ценности. 4) Один и тот же вид деятельности может быть вызван с различными мотивами людей. 5) Структура деятельности предполагает наличие цели и средств её достижения Ответ: 1345
3. Выберите верные суждения о деятельности человека и запишите цифры, под которыми они указаны
. 1) Компонентами структуры любой деятельности являются средства, мотивы, эмоции. 2) Познавательная деятельность в отличие от коммуникативной предполагает использование понятий и терминов. 3) Культура является результатом преобразующей деятельности человека. 4) Деятельность человека в отличие от поведения животных носит осознанный целенаправленный характер. 5) Трудовая деятельность является ведущей на протяжении всей жизни человека. Ответ: 34
4. Выберите верные суждения о деятельности человека и запишите цифры, под которыми они указаны. 1) Деятельность человека имеет созидательный и преобразовательный характер. 2) Деятельность человека всецело определяется условными рефлексами; 3) В отличие от поведения животных, деятельность человека ориентирована на удовлетворение потребностей, действующих в данный момент времени. 4) Деятельность человека вызывается социальными потребностями. 5) Деятельность человека носит волевой и сознательный характер. Ответ:
145
5. Выберите верные суждения о человеческой деятельности и запишите цифры, под которыми они указаны. 1) Деятельность – это специфический вид активности человека, направленный на познание и творческое преобразование окружающего мира, включая самого себя и условия своего существования. 2) Результатом человеческой деятельности является создание предметов только материальной культуры. 3) Человеческая деятельность направлена исключительно во внешнюю среду и не преобразует самого человека. 4) Творческий характер человеческой деятельности проявляется в том, что он позволяет ему выйти за пределы своей природной ограниченности. 5) Продуктивный характер деятельности позволил человеку создать знаковые системы, а также орудия воздействия на себя и природу Ответ: 145
6. Выберите верные суждения о видах деятельности человека и запишите цифры, под которыми они указаны. 1) В отличие от других видов деятельности, учение способствует познанию мира. 2) И учение, и труд, и игра могут осуществляться как индивидуально, так и сообща. 3) В отличие от учения и игры, труд позволяет удовлетворять материальные потребности. 4) Все виды деятельности предполагают использование специального оборудования. 5) Главная особенность учебной деятельности заключается в том, что ее целью является изменение не окружающего мира, а самого субъекта деятельности Ответ: 235
7. Найдите в приведенном ниже списке виды деятельности, выделенные на основе социальных форм объединения людей. Запишите цифры, под которыми они указаны.
1) массовая 3) законная 5) прогрессивная
2) индивидуальная 		4) коллективная 6) созидательная

Ответ: 124

ХАРАКТЕРИСТИКА ВИДОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

 

ВИД ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ХАРАКТЕРИСТИКА
Учение Вид деятельности, целью которого является приобретение человеком знаний, умений и навыков
… Вид деятельности, при котором происходит обмен идеями и эмоциями

24.Владимир ра­бо­та­ет в био­ло­ги­че­ском ис­сле­до­ва­тель­ском институте. Какие из при­ве­ден­ных фак­тов сви­де­тель­ству­ют о том, что он за­ни­ма­ет­ся на­уч­ной деятельностью? За­пи­ши­те цифры, под ко­то­ры­ми они указаны.

 

1) регулярно по­се­ща­ет библиотеку

2) руководит ко­мис­си­ей по ат­те­ста­ции со­труд­ни­ков института

3) анализирует пуб­ли­ка­ции по про­бле­мам раз­ви­тия биологии

4) ведет экс­пе­ри­мент в об­ла­сти мо­ле­ку­ляр­ной биологии

5) состоит чле­ном проф­со­юз­ной ор­га­ни­за­ции института

6) выступил с до­кла­дом о ре­зуль­та­тах своей де­я­тель­но­сти на сим­по­зи­у­ме ученых

25.Установите со­от­вет­ствие между при­ме­ра­ми и эле­мен­та­ми структуры деятельности: к каж­дой позиции, дан­ной в пер­вом столбце, под­бе­ри­те соответствующую по­зи­цию из вто­ро­го столбца.

 

ПРИМЕРЫ   ЭЛЕМЕНТЫ СТРУК­ТУ­РЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
А) театральные декорации Б) оркестр В) театральная труппа Г) музыкальные инструменты Д) осветительные приборы   1) субъекты деятельности 2) средства деятельности

 

Запишите в ответ цифры, рас­по­ло­жив их в порядке, со­от­вет­ству­ю­щем буквам:

A Б В Г Д
         

26.Запишите слово, про­пу­щен­ное в таблице.

 

ХАРАКТЕР ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОЯВЛЕНИЕ
Сознательный Выдвижение целей и пред­ви­де­ние результатов
… Изменение окру­жа­ю­ще­го мира и самого себя

27.Запишите слово, про­пу­щен­ное в таблице.

 

ВИД ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ХАРАКТЕРИСТИКА
Материальная Связана с со­зда­ни­ем не­об­хо­ди­мых для удо­вле­тво­ре­ния по­треб­но­стей вещей, ма­те­ри­аль­ных ценностей
… Связана с со­зда­ни­ем идей, образов, научных, ху­до­же­ствен­ных и нрав­ствен­ных ценностей

28.Запишите слово, про­пу­щен­ное в таблице.

 

Основные компоненты деятельности
Цель Осознанный образ того результата, на достижение которого направлено действие человека.
… Совокупность внешних и внутренних условий, вызывающих активность субъекта и определяющих направленность деятельности.

30.Студент работает над рефератом о познавательной деятельности школьника. Какие отличительные характеристики из перечисленных ниже он может рассмотреть в своей работе? (Запишите цифры, под которыми эти характеристики указаны.)

 

1) нацеленность на получение знания, нового для всего человечества

2) нацеленность на развитие собственных волевых качеств

3) нацеленность на приобретение новых знаний

4) нацеленность на развитие физических возможностей

5) нацеленность на овладение определенными умениями

6) нацеленность на приобщение к опыту человечества

31.Ниже приведен перечень терминов. Все они, за исключением двух, относятся к понятию «структура деятельности».

 

1) субъект

2) объект

3) цель

4) статус

5) нормы

6) средства

7) результат

 

Найдите два термина, «выпадающих» из общего ряда, и запиши

Почему человеческая речь такая особенная

В 1960-х годах исследователи из лаборатории Хаскинса Йельского университета попытались создать машину, которая могла бы читать печатный текст вслух слепым людям. Элвин Либерман и его коллеги решили, что решение состоит в том, чтобы изолировать «фонемы», мнимые бусинки на струне, эквивалентные подвижному шрифту, который, по мнению лингвистов, существует в акустическом речевом сигнале. Лингвисты предполагали (и некоторые до сих пор считают), что фонемы примерно эквивалентны буквам алфавита и что их можно рекомбинировать для образования разных слов.Однако, когда группа Хаскинса вырезала фрагменты из магнитофонных записей слов или предложений, произнесенных дикторами радио или обученными фонетиками, и попыталась связать их вместе, чтобы сформировать новые слова, исследователи обнаружили, что результаты были непонятными. 1

Это потому, что, как соглашается большинство логистов, не существует чистых фонем (хотя некоторые лингвисты все еще придерживаются этой идеи). Дискретные фонемы как таковые не существуют в речевом сигнале, а вместо этого всегда смешиваются в словах.Даже «стоп-согласные», такие как [b], [p], [t] и [g], не существуют как изолированные объекты; невозможно произнести стоп-согласный без гласной до или после него. Таким образом, согласная [t] в произнесенном слове, например, чай, звучит совсем иначе, чем в слове to. Чтобы воспроизвести гласный звук до, губы говорящего выпячиваются и сужаются, в то время как они втягиваются и открываются для гласного звука чая, давая различные акустические представления начальной согласной.Более того, когда исследователи Хаскинса подсчитали количество предполагаемых фонем, которые будут передаваться каждую секунду во время нормального разговора, скорость превысила ту, которая может быть интерпретирована слуховой системой человека — синтезированные фразы превратились бы в непонятный гул.

Спустя полвека после того, как эта говорящая машина для сращивания фонем вышла из строя в Хаскинсе, компьютерные системы, распознающие и синтезирующие человеческую речь, стали обычным явлением. Все эти программы, такие как цифровой помощник Siri на iPhone, работают на уровне слов.То, что лингвисты теперь знают о том, как мозг функционирует для извлечения слов из потоков речи, теперь поддерживает этот подход к воспроизведению речи на уровне слов. То, как люди обрабатывают речь, также определяется физиологией речевого образования. Исследования нейронных основ других аспектов моторного контроля, таких как выученные движения рук и рук, показывают, что фонемы отражают наборы команд для команд в моторной коре головного мозга, которые в конечном итоге управляют мышцами, которые двигают наши языки, губы, челюсти и гортань, когда мы говорить.Но это остается гипотезой. Однако в отношении языка ясно то, что люди уникальны среди существующих видов в животном мире. От анатомии наших голосовых трактов до сложности нашего мозга и разнообразия культур, зависящих от обмена подробной информацией, люди развили способность общаться, как никакой другой вид на Земле.

Как вокализация превращается в человеческую речь

Органы труб являются полезной аналогией функции голосового тракта человека.Эти инструменты относятся к средневековому периоду Европы и состоят из сильфона, обеспечивающего необходимую акустическую энергию, и набора трубок разной длины. Каждая клавиша на органе управляет клапаном, который направляет турбулентный поток воздуха в конкретную трубу, которая действует как акустический фильтр, позволяя максимальной энергии проходить через нее с набором частот, определяемых ее длиной и тем, открыт ли он с одного или обоих концов. . Более длинная труба приведет к набору пиков потенциальной акустической энергии — так называемым «формантным частотам» — на относительно низких частотах, тогда как более короткая труба даст более высокий набор формантных частот.В человеческом теле легкие служат мехами, обеспечивая источник акустической энергии для производства речи. Надгортанный голосовой тракт (СВТ), дыхательные пути над гортани, действует как трубы, определяя формируемые частоты формант.

Как Чарльз Дарвин указал в 1859 году, легкие млекопитающих и других наземных видов представляют собой переделанные плавательные пузыри, наполненные воздухом органы, которые позволяют костистым рыбам регулировать свою плавучесть. Легкие сохранили эластичность плавательных пузырей.Во время нормального дыхания диафрагма, а также мышцы живота и межреберные мышцы, проходящие между ребрами, работают вместе, расширяя легкие. Затем упругая отдача легких создает силу, которая выталкивает воздух во время выдоха, при этом альвеолярное (легочное) давление воздуха начинается с высокого уровня и линейно падает по мере того, как легкие сдуваются. Однако во время речи диафрагма обездвижена, и альвеолярное давление воздуха поддерживается на почти одинаковом уровне до конца выдоха, поскольку говорящий настраивает свои межреберные и брюшные мышцы, чтобы «сдерживать» силу, создаваемую упругой отдачей легкие.

Дискретные фонемы как таковые не существуют в речевом сигнале, а вместо этого всегда смешиваются в словах.

Это давление в сочетании с напряжением мышц, составляющих голосовые связки гортани, определяет скорость, с которой голосовые связки открываются и закрываются — так называемая основная частота фонации (F0), воспринимаемая как высота голоса говорящего. В большинстве языков F0 имеет тенденцию оставаться достаточно ровным, с мгновенными контролируемыми пиками, которые сигнализируют о выделении, а затем резко снижается в конце предложения, за исключением некоторых вопросов, которые часто заканчиваются повышением или уровнем F0.Контуры и вариации F0 также передают эмоциональную информацию.

В тональных языках контуры F0 различают слова. Например, в китайском языке слово ma имеет четыре разных значения, которые передаются разными локальными контурами F0. Однако во всех языках мира основными акустическими факторами, определяющими гласный или согласный звук, являются его формантные частоты, определяемые положением языка, губ и гортани, которые могут перемещаться вверх или вниз в ограниченной степени. .По сути, SVT действует как податливая органная труба, пропуская через нее максимум энергии на наборе частот, определяемых ее формой и длиной. Временные признаки, такие как длина гласного, также играют роль в различении гласных и согласных. Например, продолжительность гласного слова см. длиннее, чем продолжительность гласного слова sit , которое имеет почти такие же формантные частоты.

Восприятие формантных частот речи и сопоставление их со словами, которые человек намеревается передать, сложно.Во-первых, люди различаются длиной речевого тракта, которая влияет на формантные частоты их речи. В 1952 году в одном из первых экспериментов, направленных на машинное распознавание речи, Гордон Петерсон и Гарольд Барни из Bell Telephone Laboratories обнаружили, что средние формантные частоты гласного [i] — например, в слове heed — составляли 270, 2290 и 3010 Гц для 76 взрослых мужчин. Другими словами, локальные энергетические пики акустического сигнала возникают на этих частотах формант и передают гласный звук. 2 Средние формантные частоты гласного [u] — как в слове who — составляли 300, 870 и 2240 Гц для той же группы мужчин. У взрослых женщин частота формант для одних и тех же гласных была выше, потому что их SVT были короче, чем у мужчин. Частота формант у подростков была еще выше. Тем не менее, слушатели-люди обычно способны идентифицировать эти произносимые гласные звуки благодаря когнитивному процессу, известному как перцептивная нормализация, с помощью которого мы подсознательно оцениваем длину SVT говорящего и корректируем соответствующий сдвиг формантных частот.

Исследования показали, что слушатели могут определить длину SVT, услышав короткий отрезок речи или даже обычную фразу или слово. Комплексное исследование 1978 года лингвиста из Университета Альберты Терренса Нири показало, что гласная [i] была оптимальным сигналом для определения длины SVT, а [u] — лишь немного меньше. 3 Это объясняет один из результатов проекта Петерсона и Барни 1952 года, направленного на разработку голосовой системы набора номера по телефону, которая должна была бы работать для мужчин, женщин и людей, говорящих на разных диалектах английского языка.Дуэт представил группе слушателей слова, имеющие форму h-vowel-d [hVd], такие как had и heed, произнесенные 10 разными говорящими в квазислучайном порядке, и попросил участников идентифицировать каждое слово. Из 10 000 попыток слушатели неверно идентифицировали [i] только два раза и [u] только шесть раз, но неверно идентифицировали слова, содержащие другие гласные, сотни раз. Точно так же в эксперименте 1994 года, в котором слушатели должны были оценивать рост человека (который примерно коррелирует с длиной голосового тракта), слушая, как они производят изолированную гласную, гласная [i] работала лучше всего. 4

Короче говоря, люди неосознанно принимают во внимание тот факт, что формантные частотные паттерны, которые играют важную роль в определении слов, зависят от длины голосового тракта говорящего. И летопись окаменелостей, и онтогенетическое развитие детей предполагают, что анатомия нашей головы, шеи и языка была сформирована эволюцией, чтобы воспроизводить звуки, которые ясно передают предполагаемую информацию.

Акустика и физиология человеческой речи

У человека уникальная анатомия, которая поддерживает нашу способность воспроизводить сложный язык.Эластичная отдача легких обеспечивает необходимую акустическую энергию, в то время как диафрагма, межреберные мышцы и мышцы живота управляют тем, как этот воздух выпускается через гортань, сложную структуру, в которой находятся голосовые связки и надглазничный голосовой тракт (СВТ). который включает полость рта и глотку, полость позади рта и над гортани.

Когда воздух из легких устремляется к мышцам, хрящам и другим тканям голосовых связок и через них, они быстро открываются и закрываются, создавая так называемую фундаментальную частоту фонации (F0) или высоту голоса говорящего.Основные звуки, из которых состоят слова, известные как форманты, производятся в результате изменения положения губ, языка и гортани.

В дополнение к анатомии СВТ, люди развили повышенную синаптическую связность и гибкость в определенных нейронных цепях мозга, важных для воспроизведения и понимания речи. В частности, цепи, соединяющие корковые области и подкорковые базальные ганглии, кажутся критическими для поддержки человеческого языка.

© laurie o’keefe


Эволюция голосового тракта человека

В статье О происхождении видов Дарвин отметил «странный факт, что каждая частица еды и питья, которую мы глотаем, должна проходят через отверстие трахеи с некоторым риском попадания в легкие.«Из-за этой странной анатомии, которая отличается от анатомии всех других млекопитающих, удушье остается четвертой ведущей причиной смерти от несчастных случаев в Соединенных Штатах. Эта видоспецифическая проблема является следствием мутаций, которые создали человеческое лицо, глотку и язык, чтобы облегчить разговор и правильно интерпретировать акустические речевые сигналы, которые мы слышим.

При рождении человеческий язык плоский во рту, как и у других млекопитающих. Гортань, расположенная поверх трахеи, прикреплена к корню языка.Когда младенцы сосут грудь, они поднимают гортань, образуя герметичный проход от носа к легким, позволяя им дышать, пока жидкость течет по гортани. Большинство видов млекопитающих сохраняют эту морфологию на протяжении всей жизни, что объясняет, почему кошки или собаки могут пить воду во время дыхания. Однако у людей процесс развития, охватывающий первые 8-10 лет жизни, формирует взрослую версию СВТ. Во-первых, изменяется форма черепа, сокращая относительную длину ротовой полости. Язык начинает опускаться в глотку, при этом шея увеличивается в длину и становится округлой в спине.После этих изменений половина языка располагается в полости рта горизонтально (и поэтому называется SVTh), а другая половина (SVTv) расположена вертикально в глотке. Две половины встречаются примерно под прямым углом в задней части горла. Внешние мышцы языка, закрепленные в различных костях головы, могут двигать языком, вызывая резкое 10-кратное изменение площади поперечного сечения СВТ. (См. Иллюстрацию ниже.)

САМАЯ ЧАСТИЧНАЯ ОБЕЗЬЯНА

У младенцев плоские языки и они почти целиком расположены во рту.В результате гортань, прикрепленная к корню языка, может образовывать закрытые дыхательные пути, позволяющие младенцам дышать во время сосания. У других млекопитающих аналогичная конфигурация. Однако по мере старения людей их анатомия меняется. В течение первых 8-10 лет жизни относительная длина ротовой полости укорачивается, и язык распространяется вниз в глотку. Это дает супралингеальному голосовому тракту (СВТ) взрослого человека две части почти равной длины, которые встречаются под прямым углом: горизонтальную часть ротовой полости и вертикальную часть, связанную с глоткой.На пересечении этих двух сегментов происходят резкие изменения площади поперечного сечения СВТ, что позволяет людям издавать ряд звуков, недоступных для младенцев и животных.

© laurie o’keefe


Как оказалось, конфигурация оральных и глоточных пропорций и формы языка взрослого человека позволяет голосовым трактам зрелого человека воспроизводить гласные [i], [u] и [ а] (как в слове ма). Эти квантовые гласные создают частотные пики, аналогичные насыщенным цветам, они более отчетливы, чем другие гласные, и устойчивы к небольшим ошибкам в расположении языка. 5 Таким образом, хотя эти гласные и не требуются для языка, они защищают речь от неверного толкования. Это может объяснить, почему все человеческие языки используют эти гласные.

Эта анатомия также начинает отвечать на давние вопросы языковых исследований: как появилась человеческая речь и почему другие животные не разговаривают? В 1969 году я и мои коллеги использовали метод компьютерного моделирования, чтобы вычислить частотные паттерны формант гласных, которые может воспроизводить SVT макаки-резуса, на основе предполагаемого диапазона форм и положений языка.Мы обнаружили, что даже когда язык обезьян был расположен как можно дальше по отношению к конфигурациям SVT, используемым говорящими взрослыми людьми для получения гласных [i], [u] и [a], животные не могли воспроизводить соответствующие частоты формант. . Три года спустя, используя рентгеновские видеозаписи, показывающие движение голосового тракта во время крика новорожденного ребенка, мы уточнили и воспроизвели это исследование и обнаружили, что, хотя у шимпанзе и новорожденных людей (которые начинают жизнь с СВТ, похожей на обезьян) из гласных они не могли произвести [u] s или [i] s. 6 С тех пор этот вывод был воспроизведен в независимых исследованиях, в том числе в 2017 году, проведенном Tecumseh Fitch Венского университета и его коллегами. Эти ученые использовали современные компьютерные методы, которые легко моделируют каждую форму речевого тракта, которую может воспроизвести макака, и исследовательская группа подтвердила, что голосовые тракты обезьян не способны воспроизводить эти гласные7,8. Команда Фитча продолжала утверждать, что речевые тракты обезьян являются « готов к речи », что действительно так, поскольку исследования давно установили, что эти гласные звуки не являются предпосылками для языка.

Недавние геномные исследования обнаружили эпигенетические модификации, которые, по-видимому, объясняют эволюцию видоспецифичного голосового тракта человека. Теперь очевидно, что массивная эпигенетическая реструктуризация генов, определяющих анатомию головы, шеи, языка, гортани и рта, улучшила нашу способность говорить после того, как анатомически современные люди отделились от неандертальцев и денисовцев более 450 тысяч лет назад. Несколько лет назад Дэвид Гохман, работавший тогда в Еврейском университете в Иерусалиме, и его коллеги реконструировали метилированные области генома окаменелости неандертальца возрастом 40000 лет, более древней окаменелости денисовцев, четырех древних людей, живших от 7000 до 40000 лет назад, и шести шимпанзе, сравнивая их с картой метилирования костных клеток человека, собранной более чем у 55 современных людей.Это сравнение позволило команде идентифицировать дифференциально метилированные области (DMR) между людьми и группами неандертальцев-денисовцев, а также между людьми и шимпанзе ,9,10 Исследователи обнаружили, что больше всего пострадали гены, которые контролировали развитие гортань и глотка, предполагая, что эпигенетические регуляторные изменения позволили человеческому речевому тракту принять форму, оптимальную для речи.

Текущие исследования предполагают глубокое эволюционное происхождение человеческого языка и речи.

Мы, потому что можем говорить

Конечно, тот факт, что обезьяны не разговаривают, как люди, не только из-за физических ограничений их голосовых путей. У них также отсутствуют нейронные сети, необходимые для воспроизведения и обработки речи.

Одним из ключевых факторов развития человеческой речи является фактор транскрипции FOXP2. Люди, неандертальцы и денисовцы имеют общую мутацию в гене FOXP2, которой нет у нечеловеческих приматов. Ранние доказательства роли FOXP2 в человеческой речи и языке получены в исследованиях семьи KE, большой расширенной семьи, жившей в Лондоне во второй половине 20 века.У некоторых участников была только одна копия FOXP2, и им было крайне трудно разговаривать; их речь была неразборчивой, и проблемы распространялись на орофациальную моторику. У них также были трудности с формированием и пониманием английских предложений.

Важность FOXP2 была дополнительно подтверждена исследованиями на мышах. Когда человеческая версия гена фактора транскрипции FOXP2 вставляется в эмбрионы мыши, животные проявляют повышенную синаптическую связность и пластичность в нейронных цепях кортикально-базальных ганглиев, которые регулируют моторный контроль, включая речь.11 У эволюции этих цепей, по-видимому, есть глубокая эволюционная история, восходящая к пермскому периоду, 300 миллионов лет назад. Птичьи версии факторов транскрипции FOXP1 и FOXP2 воздействуют на цепи базальных ганглиев, когда певчие птицы учатся и исполняют песни. 12

Остается неясным, как именно мозг диктует движения голосового тракта для воспроизведения речи. Многие исследования показали, что «матрисомы» нейронов моторной коры представляют собой наборы инструкций для моторных команд, которые организуют усвоенное действие.13 Сборки нейронов в моторной коре формируются, когда задача усвоена, и эти сборки направляют скоординированную мышечную активность. Чтобы выпить чашку кофе или набрать текст на клавиатуре, например, рука, рука, запястье и другие движения кодируются в матрисомах. Подобные матрисомы, вероятно, управляют мышцами, которые двигают язык, губы, челюсть и гортань, и контролируют давление в легких во время речи, но исследователи только начинают изучать эту идею. Короче говоря, мозг и анатомия участвовали в эволюции человеческой речи и языка.

В 1971 году Эдмунд Крелин и я из Йельского университета опубликовали результаты компьютерного моделирования реконструированного речевого тракта неандертальца14. Мы пришли к выводу, что у неандертальцев речевые тракты были похожи на речевые тракты новорожденных человеческих младенцев и обезьян и, следовательно, не могли воспроизводить квантовые гласные [ a], [i] и [u]. Однако имеющиеся археологические данные свидетельствуют о том, что их мозг был довольно развитым и, в отличие от обезьян, они могли говорить, хотя и с ограниченной разборчивостью. Мы пришли к выводу, что неандертальцы обладали и речью, и языком.Короче говоря, текущие исследования предполагают глубокое эволюционное происхождение человеческого языка и речи, когда наши предки обладали способностями, близкими к нашим, еще 300000 лет назад. 14

Речь — важная часть человеческой культуры и, следовательно, человеческой эволюции. В первом издании книги «Происхождение видов» Дарвин подчеркивал взаимодействие естественного отбора и экосистем: человеческая культура действует как агент для создания новых экосистем, который, в свою очередь, направляет ход естественного отбора.Язык — это механизм, с помощью которого передаются совокупные знания человеческих культур, и до недавнего времени речь была единственным средством языка. Люди сохранили странный голосовой тракт, который усиливает устойчивость речи. Мы могли сказать, что да, потому что можем говорить.

Филип Либерман — почетный профессор Университета Джорджа Хазарда Крукера в Университете Брауна.

Список литературы

  1. A.M. Либерман и др., «Восприятие речевого кода», Psychol Rev , 74: 431–61, 1967.
  2. G.E. Петерсон, Х.Л. Барни, «Методы контроля, используемые при изучении гласных», J Acoust Soc Am , 24: 175–84, 1952.
  3. T. Nearey, Системы фонетических признаков для гласных , Блумингтон: Университет Индианы Клуб лингвистики, 1978.
  4. WTS Fitch, Восприятие длины голосового тракта и эволюция языка , докторская диссертация Университета Брауна, 1994.
  5. K.N. Стивенс, «О квантовой природе речи», В: E.E. David Jr., P.B. Денес (ред.), Human Communication: A Unified View , McGraw Hill, New York, 1972.
  6. P. Lieberman et al., «Фонетические способности и родственная анатомия новорожденного и взрослого человека, неандертальца и шимпанзе», Am Anthropol , 74: 287–307, 1972 г.
  7. WT Fitch et al., «Голосовые тракты обезьян готовы к речи», Sci Adv , 2: e1600723, 2016.
  8. П. Либерман, «Комментарий на «Голосовые тракты обезьяны готовы к речи», Sci Adv , 3: e1700442, 2017.
  9. D. Gokhman et al., «Реконструкция карт метилирования ДНК неандертальцев и денисовцев», Science , 344: 523–27, 2014.
  10. D. Gokhman et al., «Недавние регуляторные изменения сформировали человека. анатомия лица и голоса », bioRxiv , DOI: 10.1101 / 106955, 2017.
  11. S. Reimers-Kipping et al.,« Humanized Foxp2 специфически влияет на контуры кортико-базальных ганглиев », Neuroscience , 175: 75–84 , 2011.
  12. Z. Shi et al., «MiR-p регулирует базальные ганглии-зависимые навыки обучения вокалу и производительность взрослых певчих птиц», eLife , 7: e29087, 2018.
  13. П. Либерман, Теория, которая изменила все: «Происхождение видов» как работа в процессе . Нью-Йорк: Columbia University Press, 2018.
  14. P. Lieberman, E.S. Крелин, «О речи неандертальца», Linguist Inq , 2: 203–22, 1971.

Лекция 2. Английский словарь как система

1. Способы пополнения словарного запаса

2. Классификация английской лексики

2.1 Морфологическая группировка

2.2. Тематические и идеографические группы

2.3 Терминологические системы

2.4 Различные типы несемантических группировок.

Под словарём понимается словаря языка. Еще один термин для обозначения словарного запаса — словарный запас.

Словарь языка неоднороден (). Это адаптивная система, постоянно приспосабливающаяся к изменяющимся условиям человеческого общения и культурного окружения.

Количество слов в языке непостоянно, и увеличение обычно больше, чем утечка (). Этот процесс может быть получен () по его результатам, что составляет неологизмов (1rd).

Образцы продуктивного словообразования — наиболее эффективное средство пополнения словарного запаса:

1) Аффиксирование (электроника, психолингвистика)

2) Конверсия (спутник в спутник). Это процесс образования новых слов путем изменения части речи без каких-либо морфемических изменений.

3) Обратное происхождение (бездельничать от ленивых). С морфемными изменениями.

4) Укорочение (лаборатория — лаборатория). Сокращая (сокращая) часть слова.

Третий. Семантическое расширение слов () — мощный источник пополнения словарного запаса. Он заключается в расщеплении () полисемии (), в результате чего появляются новые словарные единицы (омонимы). Пятка предателя () потеряла все связи с пяткой, задней частью человеческого ощущения.

Четвертый.Заимствование активно только в области научной терминологии. Блицкриг, белок). Со временем он принимается в словарный запас языка и, будучи часто используемым, перестает считаться новым, иначе он может не быть принят и исчезнуть из словаря.

Если рассматривать лексическую систему языка как адаптивную систему, развивающуюся на протяжении многих веков. Мы должны противопоставлять инновации словам, которые выпали из языка (устаревшие слова) или выживают только в особых контекстах (архаизмы и историзмы).Архаизмы — это слова, которые когда-то были распространены, но теперь заменены синонимами (между ними заменяется между). Когда названная вещь больше не используется, ее имя становится историзмом (Фаэтон -)

II. Классификация английской лексики.

1. Морфологическая и лексико-грамматическая группировка:

На морфологическом уровне слова делятся на 4 группы в соответствии с их морфологическим строением (количество и тип морфем, составляющих их (,)):

a) Корневые слова (напр.Собака, рука) 1

б) Деривативы ((Удобно, горстка)

c) Составные слова (например, гандбол, сумочка)

d) Сложные дерикативы (левосторонние) (2)

Другой тип традиционной лексической группировки — семейства слов (). Слова сгруппированы здесь в соответствии с корнем-морфемой (Удобный, красивый, ремесленный), в соответствии с общим суффиксом или префиксом (беспокойный, радостный, ужасный).

Тематические и идеографические группы.Основа тематической группировки не только лингвистическая (то есть слова относятся к одной и той же части речи), но и экстралингвистическая (это означает, что слова связаны, потому что вещи, которые они называют, встречаются вместе и тесно связаны в действительности (Исх. Тематические цветные термины, военные термины и медицинские термины)

Все элементы тематических групп остаются в рамках одной и той же части речи. Если не учитывать грамматическое значение, мы получаем так называемые идеографические группы .Слова классифицируются здесь в соответствии с их значением, то есть системой логических понятий (например, свет (существительное), яркий (прил.), Сияние (глагол) объединены в одну идеографическую группу, поскольку все они связаны с понятием света. , -).

Третья классификация, Терминологические системы. Терминология составляет большую часть словарного запаса любого языка. Термины — это слова или группы слов, используемые для обозначения понятия, характерного для некоторой специальной области знаний, отрасли или культуры.Эти слова (термины) однозначны, не имеют контекстного значения и лишены эмоциональной окраски. Термины не отделяются от остальной лексики. С развитием цивилизации многие особые понятия становятся известны неспециалисту () и составляют неотъемлемую часть () повседневной речи. (витаминный, компьютерный).

Четвертая классификация. Различные типы несемантических группировок. Простейшая несемантическая группировка — это алфавитная организация написанных слов. Это имеет большую практическую ценность, так как это наиболее универсальный способ поиска необходимого слова, но его теоретическая ценность почти равна нулю, потому что никакое свойство слова не может быть предсказано по букве, с которой слово начинается.

Группа рифм содержит слов, расположенных по сходству их концов. Такие словари предназначены в основном для поэтов.

Это зависит от длины слов. В них содержится определенное количество слов. Может быть полезно для общения, разработки, автоматического чтения сообщений и исправления ошибок.

Следующая группа основана на статистическом анализе частотности слов. Эти цифры показывают важные корреляции () между количественной и качественной характеристикой лексических единиц.

: 2015-10-01; : 7401 | |

:


:


:



© 2015-2020 lektsii.org — —

Развитие эффективных коммуникаций | SkillsYouNeed

Навыки эффективного общения являются основой успеха во многих сферах жизни. Многие рабочие места требуют сильных коммуникативных навыков. У людей с хорошими коммуникативными навыками обычно улучшаются межличностные отношения с друзьями и семьей.

Таким образом, эффективное общение является ключевым навыком межличностного общения, и изучение того, как улучшить свое общение, имеет много преимуществ. Однако многим людям сложно понять, с чего начать. На этой странице указаны наиболее распространенные «проблемные области» и предложены области, на которых вы могли бы сосредоточить свое внимание.

Двусторонний процесс

Связь — двусторонний процесс. Это касается как отправки, так и получения сообщений. Получение включает в себя как то, как мы воспринимаем сообщение (например, чтение или прослушивание), так и «декодирование» сообщения.

Следовательно, улучшение коммуникации может также включать в себя один или оба элемента.

Однако многие из наиболее распространенных проблем на самом деле связаны с получением, а не с отправкой сообщений.

Выявление проблем

Многие люди понимают, что у них проблемы с коммуникативными навыками, но не знают, с чего начать. Есть несколько способов определить конкретные проблемные области, в том числе:

  • Попросите друзей, родственников и коллег посоветовать вам .Большинство людей будут рады помочь вам на пути к самосовершенствованию. Возможно, они какое-то время даже ждали этой возможности.

    СОВЕТ!

    Возможно, вам будет полезно использовать такую ​​структуру, как « Старт, Продолжить, Стоп» при поиске обратной связи.

    Попросите людей рассказать вам одну или две вещи, которые вам нужно сделать, чтобы начать, сделать, одну или две — до продолжить, и одну или две — до остановиться.

    Это гарантирует, что вы получите целенаправленную обратную связь, которая также будет относительно краткой.

  • Используйте инструмент самооценки, такой как самооценка навыков межличностного общения. Это поможет вам определить наиболее важные области для улучшения.

  • Вместо этого вы могли бы просто поработать над исправлением наиболее распространенных проблемных областей и посмотреть, что из этого получится.

Четыре ключевые области для улучшения

Обычно есть четыре основных области коммуникативных навыков, которые большинству из нас следовало бы улучшить.Это слушание, невербальное общение, эмоциональное осознание и управление, а также вопросы.

1. Научитесь слушать

Одна из наиболее распространенных областей, требующих улучшения — это слушание.

У всех нас есть склонность забывать, что общение — это двусторонний процесс. Мы попадаем в ловушку «трансляции», когда просто отправляем сообщение и не слышим ответа. Довольно часто мы на самом деле не слушаем других в разговоре, а думаем о том, что мы планируем сказать дальше.

Улучшение ваших навыков слушания, вероятно, окупится улучшением ваших отношений как на работе, так и дома.

А что же слушает? Слушать — это не то же самое, что слышать . Научиться слушать означает не только обращать внимание на произносимые слова, но и на то, как они произносятся, и на отправляемые с ними невербальные сообщения. Это означает, что вы должны полностью сосредоточиться на говорящем и искренне концентрироваться на том, что он говорит — и на том, что он не говорит.

Хорошие слушатели используют техники уточнения и отражения , чтобы подтвердить то, что сказал другой человек, и избежать путаницы. Эти методы также очень четко демонстрируют, что вы слушаете, как активное слушание .

2. Изучение и понимание невербальной коммуникации

Большая часть любого сообщения передается невербально. По некоторым оценкам, это может составлять до 80% общения.

Поэтому важно учитывать и понимать невербальное общение, особенно когда оно отсутствует или ограничено, например, когда вы общаетесь в письменной форме или по телефону.

Невербальное общение часто называют языком тела , но на самом деле оно охватывает гораздо больше. Он включает, например, тон и высоту голоса, движения тела, зрительный контакт, осанку, выражение лица и даже физиологические изменения, такие как потоотделение.

Таким образом, вы можете лучше понимать других людей, уделяя пристальное внимание их невербальному общению. Вы также можете обеспечить более четкую передачу вашего сообщения, убедившись, что ваши слова и язык тела согласованы.

Узнайте больше на наших страницах невербальное общение .

3. Эмоциональное сознание и управление

Третья область коммуникации — это осознание своих эмоций и эмоций других людей, а также способность управлять этими эмоциями.

На работе легко попасть в ловушку мысли, что все должно быть логично, и этим эмоциям нет места. Однако мы люди, а потому беспорядочные и эмоциональные.Никто из нас не может оставить свои эмоции дома — и мы не должны пытаться это сделать. Это не значит, что мы должны «позволить всему этому зависеть». Однако осознание эмоций, как положительных, так и отрицательных, определенно может улучшить общение.

Такое понимание собственных эмоций и эмоций других людей известно как эмоциональный интеллект.

Имеется множество свидетельств того, что для успеха в жизни гораздо важнее, чем то, что мы могли бы назвать «интеллектуальным интеллектом».

Эмоциональный интеллект охватывает широкий спектр навыков, обычно разделенных на личные и социальные. Личные навыки включают самосознание, саморегуляцию и мотивацию. Социальные навыки включают сочувствие и социальные навыки. Каждый из них разбит на несколько навыков.

Например:

  • Самосознание состоит из эмоционального осознания, точной самооценки и уверенности в себе.

  • Сочувствие — это способность «чувствовать» с другими: делиться их эмоциями и понимать их.Это включает в себя понимание других, развитие их, ориентацию на услуги, признание и использование разнообразия, а также политическую осведомленность.

По сути, принцип, лежащий в основе различных навыков, составляющих эмоциональный интеллект, заключается в том, что вы должны осознавать и понимать свои собственные эмоции и быть в состоянии справиться с ними, чтобы понимать других и хорошо работать с ними.

4. Вопросы навыков

Четвертая область, в которой многие люди борются, — это вопросы.

Задавать вопросы — это ключевой навык, позволяющий убедиться, что вы правильно поняли чье-то сообщение. Это также очень хороший способ получить больше информации по определенной теме или просто начать разговор и поддерживать его. Лица с хорошими навыками задавать вопросы часто также считаются очень хорошими слушателями, потому что они, как правило, тратят гораздо больше времени на получение информации от других, чем на высказывание собственного мнения.

Навыки, которые вам нужны. Руководство по навыкам межличностного общения. Электронные книги.

Развивайте свои навыки межличностного общения с помощью нашей серии электронных книг. Узнайте и улучшите свои коммуникативные навыки, решайте конфликты, выступайте посредником в сложных ситуациях и развивайте свой эмоциональный интеллект.

Передача сообщений

Эти четыре ключевые области коммуникации имеют одну общую характеристику: все они (или почти все) примерно получают сообщений.

Однако есть и важные вещи, которые вы можете сделать, чтобы повысить вероятность эффективной «передачи» сообщения.Например:

  • Не говори просто первое, что приходит в голову . Вместо этого найдите момент и обратите пристальное внимание на , что вы говорите , и на , как вы это говорите.

  • Сосредоточьтесь на значении , о чем вы хотите сообщить .

Подумайте, как ваше сообщение может быть воспринято другим человеком, и адаптируйте свое общение к нему.Четко общаясь, вы можете избежать недопонимания и потенциальных конфликтов с другими людьми. Вы можете, например, проверить, поняли ли они, попросив их отразить или обобщить то, что они услышали и поняли.

Также может быть полезно обратить особое внимание на различия в культуре, прошлом опыте, взглядах и способностях при передаче своего сообщения . Избегайте жаргона и чрезмерно сложной речи и объясняйте вещи как можно проще.Всегда избегайте расистских и сексистских терминов или любых выражений, которые могут вызвать оскорбление.

Подробнее об этом читайте на наших страницах Межкультурная коммуникация и Межкультурная осведомленность .
Вы также можете прочитать наши страницы о Устное общение , Эффективная речь и Построение отношений .

Другие аспекты, которые могут повлиять на общение

Есть ряд других элементов и аспектов, которые могут повлиять на то, как сообщение передается и принимается.Они включают в себя использование юмора, то, как вы относитесь к людям в целом, и ваше собственное отношение — как к жизни в целом, так и к другим людям и общению.

  • Использование юмора

    Смех высвобождает эндорфины, которые помогают снять стресс и беспокойство. Большинство людей любят смеяться и их тянет к тому, кто может их рассмешить. Не бойтесь показаться смешным или умным, но убедитесь, что ваш юмор соответствует ситуации. Используйте свое чувство юмора, чтобы сломать лед, снизить барьеры и завоевать расположение других.Используя соответствующий юмор, вы станете более харизматичным.

    См. Нашу страницу: Развитие чувства юмора для получения дополнительной информации.

  • Относитесь к людям одинаково

    Всегда стремитесь общаться на равных и избегайте покровительственного отношения к людям. Не говорите о других за их спиной и старайтесь не заводить фаворитов: обращаясь с людьми как с равными себе и равными друг другу, вы укрепите доверие и уважение.Если конфиденциальность является проблемой, убедитесь, что его границы известны, и обеспечьте его поддержание.

  • Попытка разрешить конфликт

    Почти всегда полезно разрешать проблемы и конфликты по мере их возникновения, а не позволять им разгораться. Самыми эффективными коммуникаторами являются также хорошие посредники и переговорщики . Они не являются предвзятыми или осуждающими, а, напротив, облегчают разрешение конфликтов.

    Наш раздел: Разрешение конфликтов и посредничество здесь может помочь.

  • Сохраняйте позитивный настрой и улыбайтесь

    Мало кто хочет быть рядом с несчастным. Делайте все возможное, чтобы быть дружелюбным, оптимистичным и позитивным с другими людьми. Сохраняйте позитивный и веселый подход к жизни: когда дела идут не по плану, сохраняйте оптимизм и учитесь на своих ошибках. Если вы часто улыбаетесь и остаетесь бодрым, люди с большей вероятностью будут положительно относиться к вам.

    Дополнительные сведения см. На наших страницах Personal Presentation и Positive Thinking .

    Аналогичным образом, если что-то вас рассердит или расстроит, подождите несколько часов и успокойтесь, прежде чем действовать. Если вы все же жалуетесь, делайте это спокойно, постарайтесь найти в ситуации некоторые положительные стороны и избегайте ненужной критики.

    См. Наши страницы: Управление гневом , Общение в сложных ситуациях и Конструктивная критика для получения дополнительной информации.

  • Минимизировать напряжение

    Некоторые сценарии общения по своей природе вызывают стресс.Однако стресс может стать серьезным препятствием для эффективного общения. Поэтому все стороны должны стараться сохранять спокойствие и сосредоточенность.

    Советы и рекомендации по снятию стресса и его предотвращению см. На наших страницах Как избежать стресса и Советы по снятию стресса . Также важно научиться расслабляться, и у нас есть серия страниц, посвященных методам релаксации .

Путь к обучению на протяжении всей жизни

Для большинства из нас улучшение коммуникативных навыков — непрерывный процесс.Маловероятно, что когда-нибудь наступит момент, когда кто-либо из нас мог бы честно сказать, что мы больше не можем узнать о коммуникации: что теперь мы стали экспертами и никогда не ошибались.

Однако то, что мы никогда не станем «экспертами», не означает, что мы не должны начинать процесс улучшения.

Улучшение ваших коммуникативных навыков почти наверняка облегчит и улучшит все ваши межличностные отношения как дома, так и на работе. Это вложение времени, которое определенно окупится.

9 советов по улучшению навыков общения

Джоэл Гарфинкль — один из самых эффективных и новаторских тренеров для руководителей, с которыми мне приходилось работать. Благодаря его руководству я смог расширить свои границы и раскрыть свой истинный потенциал как старшего руководителя.

Амалия Стереску, вице-президент по обслуживанию клиентов Oracle, ORACLE CORPORATION

Согласно опросу, проведенному Национальной ассоциацией колледжей и работодателей, коммуникативные навыки считаются наиболее важным качеством, которое требуется от кандидатов на работу.

Вот список наиболее желаемых качеств (по шкале от 1 до 5, 1 = совсем не важно, 5 = чрезвычайно важно):

  • Коммуникативные навыки (4,7)
  • Честность / порядочность (4,7)
  • Умение работать в команде (4,6)
  • Сильная трудовая этика (4.5)
  • Аналитические навыки (4,4)
  • Гибкость / адаптируемость (4,4)
  • Навыки межличностного общения (4,4)
  • Мотивация / инициатива (4,4)
  • Компьютерные навыки (4,3)

А вот что самое интересное: угадайте, какое из всех этих качеств чаще всего упоминалось как отсутствующее у потенциальных кандидатов на работу?

Верно, коммуникативные навыки.Они являются ключевым компонентом исполнительного руководства, а также успеха на всех уровнях организации.

Итак, хотите ли вы карьерного роста или улучшения своего присутствия на руководящих должностях — ваша способность к общению позволит вам выделиться среди толпы!

Вот 9 советов по развитию навыков общения:

  1. Сделайте общение приоритетом.

    Берите уроки, читайте книги, статьи в журналах или учитесь у успешных коммуникаторов вокруг вас.Найдите наставника или тренера.

  2. Упростите и оставайтесь на связи.

    Используйте простой и понятный язык. Помните, что Геттисбергское обращение Линкольна состояло из 286 слов, примерно две минуты.

  3. Заинтересуйте своих слушателей или читателей.

    Вовлеките в разговор ваших слушателей и читателей. Задавайте вопросы и предлагайте мнения. Получите их отзывы.

  4. Найдите время, чтобы ответить.

    После того, как вы прослушали (и поняли), найдите время, чтобы «набросать» в голове то, что вы хотите сказать.

  5. Убедитесь, что вас поняли.

    Не обвиняйте другого человека в непонимании. Вместо этого ищите способы уточнить или перефразировать то, что вы пытаетесь сказать, чтобы это можно было понять.

  6. Развивайте и навыки аудирования.

    Лучшие коммуникаторы — почти всегда лучшие слушатели. Слушайте без осуждения и не отвлекайтесь на мысли о том, что вы хотите сказать дальше. Тогда отвечайте, а не реагируйте.

  7. Язык тела важен.

    Исследования показывают, что 65% всего общения невербально. Следите за визуальными признаками того, что ваш слушатель понимает, согласен или не согласен с вашим сообщением. И помните, что ваше тело тоже посылает сигналы.

  8. Поддерживайте зрительный контакт.

    Независимо от того, разговариваете ли вы с толпой или один на один, поддержание зрительного контакта повышает доверие и демонстрирует вашу заботу о своих слушателях.

  9. Уважайте свою аудиторию.

    Признайте, что ваше сообщение касается не только вас или того, что вы хотите.Вы должны искренне заботиться о потребностях и уникальных перспективах тех, с кем вы общаетесь. Один из лучших способов выразить свое уважение — просто обращать внимание на то, что они говорят.

Обладая хорошими коммуникативными навыками, вы овладеете искусством ведения сложных разговоров, донесите до своих идей, умело договоритесь о повышении заработной платы или повышении по службе и произведете сильное впечатление на всех, кого встречаетесь.

Коучинг для руководителей может помочь вам вывести вашу карьеру на новый уровень.Свяжитесь с Джоэлом для получения персональной поддержки на вашем пути.

Copyright © 2005-2020 Joel Garfinkle, Все права защищены.

Джоэл Гарфинкль признан одним из 50 лучших тренеров в США и автором 7 книг, в том числе «На пути к успеху: три шага, чтобы вывести свою карьеру на новый уровень». Он работал со многими ведущими мировыми компаниями, включая Google, Deloitte, Amazon, Ritz-Carlton, Gap, Cisco, Oracle и многие другие. Посетите Джоэла онлайн на сайте Garfinkle Executive Coaching.Подпишитесь на его новостную рассылку Fulfillment @ Work и получите БЕСПЛАТНУЮ электронную книгу 41 Проверенная стратегия для продвижения по службе !

Эта статья может быть перепечатана или отправлена ​​коллегам и друзьям при условии, что указанное выше уведомление об авторских правах и контактная информация прилагаются полностью.

Если вы перепечатываете эту статью, сообщите нам о том, что вы это сделали, и отправьте копию статьи или ссылку на веб-страницу, где она может быть просмотрена, Джоэлю Гарфинклю.

Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ, приложения и будущее?

Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект. Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это моделирование естественного интеллекта в машинах, запрограммированных на обучение и имитацию действий людей. Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, подобные людям. Поскольку такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут иметь большое влияние на качество нашей жизни.

Содержание

  1. Введение в искусственный интеллект?
  2. Как работает искусственный интеллект?
  3. Какие типы искусственного интеллекта?
  4. Где используется AI?
  5. Каковы предпосылки для искусственного интеллекта?
  6. Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
  7. Повседневные приложения искусственного интеллекта
  8. Работа в области искусственного интеллекта
  9. Тенденции карьеры в области искусственного интеллекта
  10. Будущее искусственного интеллекта
  11. Фильмы об искусственном интеллекте

Введение в искусственный интеллект

Краткий ответ на вопрос, что такое искусственный интеллект это зависит от того, кого вы спрашиваете.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологий связал бы их с роботами. Они сказали бы, что искусственный интеллект — это терминатор, который может действовать и думать сам по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без явных указаний на это. И все они будут правы. Подводя итог, можно сказать, что «искусственный интеллект» означает:

Определение искусственного интеллекта
  • Интеллектуальная сущность, созданная людьми.
  • Способен выполнять задачи с умом без явных инструкций.
  • Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.

Как мы можем измерить, действует ли искусственный интеллект как человек?

Даже если мы достигнем состояния, когда ИИ может вести себя как человек, как мы можем быть уверены, что он может продолжать вести себя таким же образом? Мы можем основать человеческое подобие ИИ-сущности с помощью:

  • Теста Тьюринга
  • Подход к когнитивному моделированию
  • Подход закона мысли
  • Подход рационального агента

Давайте подробно рассмотрим, как эти подходы выполнить:

Что такое тест Тьюринга в искусственном интеллекте?

Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен иметь возможность поддерживать разговор с человеком-агентом. В идеале агент-человек не должен заключать, что он разговаривает с искусственным интеллектом . Для достижения этих целей ИИ должен обладать следующими качествами:

  • Обработка естественного языка для успешного общения.
  • Представление знаний в качестве его памяти.
  • Automated Reasoning, чтобы использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы.
  • Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.

Подход к когнитивному моделированию

Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта на основе человеческого познания. Существует 3 подхода к раскрытию сущности человеческого разума:

  • Самоанализ : наблюдение за своими мыслями и построение модели на основе этого
  • Психологические эксперименты : проведение экспериментов на людях и наблюдение за их поведением
  • Brain Imaging : Использование МРТ для наблюдения за тем, как мозг функционирует в различных сценариях, и воспроизведения этого с помощью кода.

Подход к законам мысли

Законы мышления — это большой список логических утверждений, которые управляют работой нашего разума. Те же законы можно кодифицировать и применить к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблемы с этим подходом, потому что решение проблемы в принципе (строго по законам мысли) и решение их на практике могут быть совершенно разными, требуя применения контекстных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм не сможет воспроизвести, если имеется слишком много параметров.

Подход рационального агента

Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу, основанному на Законах Мысли, сущность должна вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но бывают случаи, когда нет логически правильного решения, когда несколько результатов предполагают разные исходы и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать лучший выбор в текущих обстоятельствах.Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.

Как работает искусственный интеллект (ИИ)?

Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих черт и возможностей машины и использования ее вычислительных возможностей для того, чтобы превзойти наши возможности.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, необходимо глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти области могут быть применены в различных областях отрасли.

  • Машинное обучение : машинное обучение учит машину делать выводы и решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности, анализирует прошлые данные, чтобы сделать вывод о значении этих точек данных, чтобы прийти к возможному выводу без необходимости привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация, позволяющая делать выводы путем оценки данных, экономит человеческое время для предприятий и помогает им принимать более правильные решения.
  • Глубокое обучение : Глубокое обучение — техника машинного обучения.Он учит машину обрабатывать входные данные через слои, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.
  • Нейронные сети : Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека. Это серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными лежащими в основе переменными и обрабатывают данные, как это делает человеческий мозг.
  • Обработка естественного языка c: НЛП — это наука о чтении, понимании и интерпретации языка с помощью машины.Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
  • Компьютерное зрение : алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объектов. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принять лучшее решение о выходе на основе предыдущих наблюдений.
  • Когнитивные вычисления : Алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты так, как это делает человек, и пытается дать желаемый результат.

Искусственный интеллект может быть построен из разнообразного набора компонентов и будет функционировать как объединение:

  • Философия
  • Математика
  • Экономика
  • Нейронаука
  • Психология
  • Компьютерная инженерия
  • Управление Лингвистика
    Давайте подробно рассмотрим каждый из этих компонентов.
Философия

Цель философии для людей — помочь нам понять наши действия, их последствия и то, как мы можем принимать лучшие решения.Современные интеллектуальные системы можно построить, следуя различным философским подходам, которые позволят этим системам принимать правильные решения, отражая образ мышления и поведения идеального человека. Философия поможет этим машинам задуматься и понять природу самого знания. Это также поможет им установить связь между знаниями и действиями посредством анализа на основе целей для достижения желаемых результатов.
Также читайте: Искусственный интеллект против человеческого интеллекта

Математика

Математика — это язык Вселенной, и система, созданная для решения универсальных задач, должна владеть им.Чтобы машины понимали логику, необходимы вычисления и вероятность.
Самые ранние алгоритмы были просто математическими путями для упрощения вычислений, вскоре за ними последовали теоремы, гипотезы и многое другое, которые следовали заранее определенной логике для достижения вычислительного результата. Третье математическое приложение, вероятность, позволяет точно предсказывать будущие результаты, на которых алгоритмы искусственного интеллекта будут основывать свои решения.

Экономика

Экономика — это исследование того, как люди делают выбор в соответствии с их предпочтительными результатами.Речь идет не только о деньгах, хотя деньги — это средство выражения предпочтений людей в реальном мире. В экономике существует множество важных концепций, таких как теория проектирования, исследование операций и марковские процессы принятия решений. Все они внесли свой вклад в наше понимание «рациональных агентов» и законов мышления, используя математику, чтобы показать, как эти решения принимаются в больших масштабах вместе с их коллективными результатами. Эти типы методов теории принятия решений помогают создавать эти интеллектуальные системы.

Неврология

Поскольку нейробиология изучает, как функционирует мозг, а искусственный интеллект пытается воспроизвести то же самое, здесь есть очевидное совпадение. Самая большая разница между человеческим мозгом и машинами заключается в том, что компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, но человеческий мозг по-прежнему имеет преимущество с точки зрения емкости памяти и взаимосвязей. Это преимущество постепенно закрывается с развитием компьютерного оборудования и более сложного программного обеспечения, но все еще остается большая проблема, которую нужно преодолеть, поскольку они все еще не знают, как использовать ресурсы компьютера для достижения уровня интеллекта мозга.

Психология

Психологию можно рассматривать как середину между нейробиологией и философией. Он пытается понять, как наш специально сконфигурированный и развитый мозг реагирует на стимулы и реагирует на окружающую среду, и то и другое важно для построения интеллектуальной системы. Когнитивная психология рассматривает мозг как устройство обработки информации, действующее на основе убеждений, целей и убеждений, подобно тому, как мы бы построили собственную интеллектуальную машину.
Многие когнитивные теории уже были кодифицированы для построения алгоритмов, которые работают на современных чат-ботах.

Компьютерная инженерия

Наиболее очевидное приложение, но мы положили ему конец, чтобы помочь вам понять, на чем будет основана вся эта компьютерная инженерия. Компьютерная инженерия переведет все наши теории и концепции на машиночитаемый язык, чтобы можно было производить вычисления и получать понятный нам результат. Каждый прогресс в компьютерной инженерии открывает все больше возможностей для создания еще более мощных систем искусственного интеллекта, основанных на передовых операционных системах, языках программирования, системах управления информацией, инструментах и ​​современном оборудовании.

Теория управления и кибернетика

Чтобы быть действительно интеллектуальной, система должна иметь возможность контролировать и изменять свои действия для получения желаемого результата. Рассматриваемый желаемый результат определяется как целевая функция, к которой система будет пытаться двигаться, постоянно изменяя свои действия на основе изменений в окружающей среде, используя математические вычисления и логику для измерения и оптимизации своего поведения.

Лингвистика

Всякая мысль основана на каком-то языке и является наиболее понятным представлением мыслей.Лингвистика привела к формированию обработки естественного языка, которая помогает машинам понимать наш синтаксический язык, а также производить вывод в манере, понятной почти каждому. Понимание языка — это больше, чем просто изучение структуры предложений, оно также требует знания предмета и контекста, что привело к развитию отрасли представления знаний в лингвистике.
Читайте также: 10 лучших технологий искусственного интеллекта в 2020 году

Какие бывают типы искусственного интеллекта?

Не все типы ИИ все вышеперечисленные поля одновременно.Различные объекты искусственного интеллекта созданы для разных целей, и поэтому они различаются. ИИ можно классифицировать по типу 1 и типу 2 (в зависимости от функциональности). Вот краткое введение первого типа.

3 типа искусственного интеллекта

  • Узкий искусственный интеллект (ANI)
  • Общий искусственный интеллект (AGI)
  • Искусственный суперинтеллект (ASI)

. Давайте рассмотрим подробнее.

Что такое искусственный узкий интеллект (ANI)?

Это наиболее распространенная форма искусственного интеллекта, которую вы сейчас найдете на рынке. Эти системы искусственного интеллекта предназначены для решения одной-единственной проблемы и могут действительно хорошо выполнять единственную задачу. По определению, у них есть узкие возможности, например, рекомендовать продукт для пользователя электронной коммерции или предсказывать погоду. Это единственный вид искусственного интеллекта, который существует сегодня. Они способны приблизиться к человеческому функционированию в очень специфических контекстах и ​​даже превосходить их во многих случаях, но превосходят их только в строго контролируемой среде с ограниченным набором параметров.

Что такое общий искусственный интеллект (AGI)?

AGI остается теоретической концепцией. Он определяется как ИИ, который обладает когнитивными функциями человеческого уровня в самых разных областях, таких как языковая обработка, обработка изображений, вычислительные функции и рассуждения и т. Д.
Мы все еще далеки от создания системы AGI. Система AGI должна состоять из тысяч систем искусственного узкого интеллекта, работающих в тандеме, взаимодействуя друг с другом, чтобы имитировать человеческие рассуждения.Даже с самыми передовыми вычислительными системами и инфраструктурами, такими как Fujitsu K или IBM Watson, им потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду нейронной активности. Это говорит как об огромной сложности и взаимосвязанности человеческого мозга, так и о масштабах проблемы создания ОИИ с нашими текущими ресурсами.

Что такое искусственный суперинтеллект (ИСИ)?

Здесь мы почти вступаем в область научной фантастики, но ASI рассматривается как логическое продолжение AGI. Система искусственного супер-интеллекта (ASI) сможет превзойти все человеческие возможности. Это будет включать в себя принятие решений, принятие рациональных решений и даже такие вещи, как улучшение искусства и построение эмоциональных отношений.
Как только мы достигнем уровня общего искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта смогут быстро улучшить свои возможности и продвинуться в области, о которых мы, возможно, даже не мечтали. Хотя разрыв между AGI и ASI будет относительно небольшим (некоторые говорят, что это всего лишь наносекунда, потому что именно так быстро научится искусственный интеллект), долгий путь впереди нас к самому AGI заставляет это казаться концепцией, которая уходит далеко в будущее .

Сильный и слабый искусственный интеллект

Обширные исследования в области искусственного интеллекта также делят его еще на две категории, а именно: сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект. Эти термины были придуманы Джоном Сирлом, чтобы различать уровни производительности в различных типах машин ИИ. Вот некоторые из основных различий между ними.

Слабый AI Сильный AI
Это узкое приложение с ограниченными возможностями. Это более широкое приложение с более широкой сферой применения.
Приложение хорошо справляется со своими задачами. Это приложение обладает невероятным интеллектом человеческого уровня.
Он использует контролируемое и неконтролируемое обучение для обработки данных. Он использует кластеризацию и ассоциацию для обработки данных.
Пример: Siri, Alexa. Пример: Advanced Robotics

Тип 2 (в зависимости от функциональности)

Реактивные машины

Одна из самых основных форм ИИ, она не имеет предварительной памяти и не использует информация о прошлом для будущих действий.Это одна из старейших форм ИИ, но ее возможности ограничены. У него нет функций на основе памяти. Они также не могут учиться и могут автоматически реагировать на ограниченный набор входных данных. Нельзя полагаться на этот тип ИИ для улучшения его операций на основе памяти. Популярным примером реактивной машины ИИ является Deep Blue от IBM, машина, которая победила Гарри Каспарова, гроссмейстера по шахматам в 1997 году.

Ограниченная память

Системы ИИ, которые могут использовать опыт для влияния на будущие решения, известна как ограниченная память.Под эту категорию попадают почти все приложения ИИ. Системы ИИ обучаются с помощью больших объемов данных, которые хранятся в их памяти в качестве справочной информации для будущих проблем. Возьмем пример распознавания изображений. ИИ обучается с помощью тысяч изображений и ярлыков к ним. Теперь, когда изображение отсканировано, оно будет использовать обучающие изображения в качестве справочника и понимать содержание представленного изображения на основе «опыта обучения». Его точность со временем увеличивается.

Теория разума

Этот тип ИИ — это всего лишь концепция или незавершенная работа, и для ее завершения потребуется некоторое количество улучшений. В настоящее время он исследуется и будет использоваться для лучшего понимания эмоций, потребностей, убеждений и мыслей людей. Искусственный эмоциональный интеллект — это перспективная отрасль и сфера интересов, но для достижения такого уровня понимания потребуются время и усилия. Чтобы по-настоящему понять человеческие потребности, ИИ-машина должна будет воспринимать людей как людей, чей разум определяется множеством факторов.

Самосознание

Тип ИИ, обладающий собственным сознанием, сверхразум и самосознание. Такого типа ИИ еще не существует, но если он будет достигнут, это станет одной из важнейших вех, достигнутых в области искусственного интеллекта. Его можно рассматривать как завершающую стадию развития и существует только гипотетически. Самосознающий ИИ будет настолько развит, что станет похож на человеческий мозг. Создание такого уровня ИИ, который продвинулся до этого уровня, может быть чрезвычайно опасным, поскольку он может обладать собственными идеями и мыслями и легко может перехитрить интеллект людей.

Рассуждение в AI

Рассуждение определяется как процесс логических выводов и прогнозов, основанных на имеющихся знаниях, фактах и ​​убеждениях. Это общий процесс рационального мышления, позволяющий делать выводы и делать выводы из имеющихся данных. Это важно и важно для искусственного интеллекта, чтобы машины могли учиться и мыслить рационально, как человеческий мозг. Развитие рассуждений в рамках ИИ приводит к тому, что машина работает как человек.

Различные типы рассуждений в ИИ:

  • Рассуждения здравого смысла
  • Дедуктивные рассуждения
  • Индуктивные рассуждения
  • Отводящие рассуждения
  • Немонотонные рассуждения
  • Монотонные рассуждения

    329 Что такое искусственное рассуждение

    32 Интеллект?

    Цель искусственного интеллекта — помочь человеческим возможностям и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями.Это ответ с технической точки зрения. С философской точки зрения, искусственный интеллект может помочь людям жить более осмысленной жизнью, лишенной тяжелого труда, и помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы они функционировали таким образом, который приносит пользу всему человечеству.
    В настоящее время цель искусственного интеллекта разделяется всеми различными инструментами и методами, которые мы изобрели за последнюю тысячу лет — для упрощения человеческих усилий и помощи в принятии более эффективных решений.Искусственный интеллект также преподносился как наше последнее изобретение, творение, которое позволит изобрести новаторские инструменты и услуги, которые в геометрической прогрессии изменят наш образ жизни, устраняя раздоры, неравенство и человеческие страдания.
    Но это все в далеком будущем — мы все еще далеки от таких результатов. В настоящее время искусственный интеллект используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов, основанных на достоверных данных, а не на интуиции.Как и все предшествующие технологии, затраты на исследования и разработки должны быть субсидированы корпорациями и государственными учреждениями, прежде чем они станут доступными для обычных неспециалистов.

    Где используется искусственный интеллект (ИИ)?

    Искусственный интеллект используется в различных областях, чтобы анализировать поведение пользователей и давать рекомендации на основе данных. Например, алгоритм прогнозирующего поиска Google использовал прошлые данные пользователя, чтобы предсказать, что пользователь наберет в строке поиска дальше.Netflix использует прошлые пользовательские данные, чтобы порекомендовать, какой фильм пользователь может захотеть посмотреть следующим, заставляя пользователя подключиться к платформе и увеличивая время просмотра. Facebook использует прошлые данные пользователей, чтобы автоматически предлагать пометить ваших друзей, основываясь на их чертах лица на изображениях. ИИ повсеместно используется крупными организациями, чтобы упростить жизнь конечному пользователю. Использование искусственного интеллекта в целом попадает в категорию обработки данных, которая включает в себя следующее:

    • Поиск в данных и оптимизация поиска для получения наиболее релевантных результатов
    • Логические цепочки для рассуждений «если-то», которые могут применяться для выполнения строки команд на основе параметров
    • Обнаружение паттернов для выявления значимых закономерностей в большом наборе данных для уникального понимания
    • Прикладные вероятностные модели для прогнозирования будущих результатов

    Каковы преимущества искусственного интеллекта?

    Нет сомнений в том, что технологии сделали нашу жизнь лучше.От музыкальных рекомендаций, направлений на карте, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — ИИ и другие технологии взяли верх. Есть тонкая грань между продвижением и разрушением. У медали всегда две стороны, и это тоже касается ИИ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества искусственного интеллекта —

    Преимущества искусственного интеллекта (AI)

    • Сокращение человеческих ошибок
    • Доступно 24 × 7
    • Помогает в повторяющейся работе
    • Цифровая помощь
    • Более быстрые решения
    • Rational Decision Maker
    • Медицинские приложения
    • Повышает безопасность
    • Эффективная связь

    Давайте подробнее рассмотрим

    Сокращение человеческих ошибок

    В модели искусственного интеллекта все решения принимаются на основе ранее собранных информация после применения определенного набора алгоритмов.Следовательно, количество ошибок уменьшается, а шансы на точность только увеличиваются с большей степенью точности. В случае, если человек выполняет какую-либо задачу, всегда есть вероятность ошибки. Мы не пользуемся алгоритмами и программами, поэтому ИИ можно использовать, чтобы избежать человеческих ошибок.

    Доступен 24 часа в сутки 7

    В то время как средний человек работает 6-8 часов в день, ИИ удается заставить машины работать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю без перерывов и скуки. Как известно, у человека нет возможности работать длительное время, нашему организму нужен отдых.Система на базе искусственного интеллекта не требует перерывов и лучше всего подходит для задач, требующих концентрации 24/7.

    Помогает в повторяющейся работе

    ИИ может продуктивно автоматизировать рутинные человеческие задачи и высвободить их, чтобы они могли проявлять все больше творчества — прямо от отправки благодарственного письма или проверки документов до расшифровки или ответа на запросы. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устали или не заинтересованы в течение долгого времени.Такие задачи легко можно эффективно выполнять с помощью ИИ.

    Цифровая помощь

    Многие высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями в целях экономии человеческих ресурсов. Эти цифровые помощники также используются на многих веб-сайтах для ответа на запросы пользователей и обеспечения бесперебойного функционирования интерфейса. Чат-боты — отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о том, как создать чат-бота с ИИ.

    Более быстрые решения

    ИИ, наряду с другими технологиями, может заставить машины принимать решения быстрее, чем средний человек, чтобы быстрее выполнять действия.Это связано с тем, что при принятии решения люди склонны анализировать многие факторы как эмоционально, так и практически, в отличие от машин на базе ИИ, которые быстро предоставляют запрограммированные результаты.

    Rational Decision Maker

    Мы, люди, возможно, в значительной степени технологически эволюционировали, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем эмоциям брать верх. В определенных ситуациях становится важным принимать быстрые, эффективные и логичные решения, не позволяя эмоциям влиять на то, как мы думаем.Принятие решений на основе искусственного интеллекта будет контролироваться с помощью алгоритмов, что исключает возможность принятия эмоциональных решений. Это гарантирует, что эффективность не пострадает, и увеличивает производительность.

    Медицинские приложения

    Одним из самых больших преимуществ искусственного интеллекта является его использование в медицинской промышленности. Теперь врачи могут оценивать риски для здоровья своих пациентов с помощью медицинских приложений, созданных для ИИ. Радиохирургия используется для оперирования опухолями таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать дальнейшего повреждения.Медицинские работники обучены использованию ИИ в хирургии. Они также могут помочь в эффективном обнаружении и мониторинге различных неврологических расстройств и стимулировать функции мозга.

    Повышает безопасность

    С развитием технологий есть вероятность того, что они будут использоваться по неправильным причинам, например, для мошенничества или кражи личных данных. Но при правильном использовании ИИ может очень помочь в сохранении нашей безопасности. Он разработан для защиты нашей жизни и имущества.Одна из основных областей, в которой мы уже видим применение ИИ в сфере безопасности — это кибербезопасность. ИИ полностью изменил способ защиты от любых киберугроз.
    Прочтите здесь, чтобы узнать об искусственном интеллекте в кибербезопасности и о том, как он помогает.

    Эффективное общение

    Когда мы смотрим на жизнь всего пару лет назад, люди, которые не говорили на одном языке, не могли общаться друг с другом без помощи переводчика, который мог понимать и говорить оба языка.С помощью ИИ такой проблемы не существует. Обработка естественного языка или NLP позволяет системам переводить слова с одного языка на другой, устраняя посредников. Google translate значительно продвинулся вперед и даже предоставляет аудио-пример того, как следует произносить слово / предложение на другом языке.

    Какие недостатки у искусственного интеллекта?

    Недостатки искусственного интеллекта (AI)

    • Перерасход средств
    • Нехватка талантов
    • Отсутствие практических продуктов
    • Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения
    • Неправильное использование
    • Сильно зависит от машин
    • Требуется надзор
    Давайте рассмотрим их поближе
    Перерасход средств

    ИИ от обычной разработки программного обеспечения отличает масштаб, в котором они работают.В результате такого масштаба требуемые вычислительные ресурсы будут экспоненциально увеличиваться, увеличивая стоимость операции, что подводит нас к следующему пункту.

    Нехватка талантов

    Поскольку это еще только зарождающаяся область, не хватает опытных профессионалов, а лучших быстро раскупают корпорации и исследовательские институты. Это увеличивает стоимость талантов, что еще больше увеличивает цены на внедрение искусственного интеллекта.

    Отсутствие практичных продуктов

    Несмотря на всю шумиху вокруг искусственного интеллекта, кажется, что ему нечего показать.Допустим, что такие приложения, как чат-боты и системы рекомендаций, действительно существуют, но, похоже, они не выходят за рамки этого. Это затрудняет необходимость вливания дополнительных денег для улучшения возможностей ИИ.

    Отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения

    Истинная ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы ИИ объединяются в более крупное и более ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения ИИ означает, что разным системам сложно «общаться» друг с другом.Сама разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта идет медленно и дорого из-за этого, что также является препятствием для разработки искусственного интеллекта.

    Возможность неправильного использования

    Искусственный интеллект огромен, и у него есть потенциал для достижения великих целей. К сожалению, он также может быть использован неправильно. Искусственный интеллект сам по себе является нейтральным инструментом, который можно использовать для чего угодно, но если он попадет в чужие руки, это будет иметь серьезные последствия.На этом зарождающемся этапе, когда разветвления развития ИИ еще не до конца поняты, вероятность неправильного использования может быть еще выше.

    Сильно зависит от машин

    Большинство людей уже сильно зависят от таких приложений, как Siri и Alexa. Получая постоянную помощь от машин и приложений, мы теряем способность мыслить творчески. Становясь полностью зависимым от машин, мы теряем возможность овладеть простыми жизненными навыками, становимся ленивыми и растим поколение очень зависимых людей.

    Требуется контроль

    Алгоритмы работают отлично, они эффективны и будут выполнять задачу в соответствии с программой. Однако недостатком является то, что нам все равно придется постоянно контролировать функционирование. Хотя задача выполняется машинами, мы должны следить за тем, чтобы не допускались ошибки. Одним из примеров того, почему требуется наблюдение, является чат-бот Microsoft с ИИ по имени Tay. Чат-бот был смоделирован, чтобы говорить как девочка-подросток, обучаясь через онлайн-беседы.Чат-бот перешел от изучения базовых разговорных навыков к публикации в Твиттере крайне политической и неверной информации из-за интернет-троллей.

    Предпосылки для искусственного интеллекта?

    Если вы новичок, вот несколько основных требований, которые помогут начать изучение предмета.

    1. Сильная позиция в математике, а именно в исчислении, статистике и вероятности.
    2. Хороший опыт работы с такими языками программирования, как Java или Python.
    3. Сильная позиция в понимании и написании алгоритмов.
    4. Сильный опыт работы в области анализа данных.
    5. Хорошие знания по дискретной математике.
    6. Желание изучать языки машинного обучения.

    Применение искусственного интеллекта в бизнесе?

    Искусственный интеллект действительно может трансформировать многие отрасли с широким спектром возможных вариантов использования. Что общего у всех этих различных отраслей и вариантов использования, так это то, что все они управляются данными.Поскольку искусственный интеллект по своей сути является эффективной системой обработки данных, везде есть большой потенциал для оптимизации.

    Давайте посмотрим на отрасли, в которых ИИ сейчас процветает.

    Здравоохранение:
    • Администрирование: Системы искусственного интеллекта помогают выполнять рутинные повседневные административные задачи, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая эффективность. Транскрипция медицинских записей через НЛП и помогает структурировать информацию о пациентах, чтобы врачам было легче ее читать.
    • Телемедицина: В неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта больницы, чтобы проанализировать свои симптомы, ввести свои жизненные показатели и оценить, нужна ли им медицинская помощь. Это снижает нагрузку на медицинских специалистов, поскольку они обращаются к ним только с критическими случаями.
    • Вспомогательная диагностика: Благодаря компьютерному зрению и сверточным нейронным сетям ИИ теперь может считывать снимки МРТ для проверки на опухоли и другие злокачественные новообразования в геометрической прогрессии быстрее, чем это делают радиологи, со значительно меньшим пределом погрешности.
    • Роботизированная хирургия: Роботизированные операции имеют очень крошечную погрешность и позволяют стабильно выполнять операции круглосуточно, не уставая. Поскольку они работают с такой высокой степенью точности, они менее инвазивны, чем традиционные методы, что потенциально сокращает время, которое пациенты проводят в больнице, восстанавливаясь.
    • Мониторинг показателей жизнедеятельности: Состояние здоровья человека — это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней соответствующих показателей жизненно важных функций.Сейчас, когда носимые устройства становятся популярными на массовом рынке, эти данные недоступны в оперативном режиме, они просто ждут, чтобы их проанализировали, чтобы предоставить действенные идеи. Поскольку показатели жизненно важных функций могут предсказывать колебания состояния здоровья еще до того, как пациент об этом узнает, здесь есть множество приложений для спасения жизни.
    Электронная коммерция
    • Лучшие рекомендации: Обычно это первый пример, который люди приводят, когда их спрашивают о бизнес-приложениях ИИ, и это потому, что в этой области ИИ уже дал отличные результаты.Большинство крупных игроков в сфере электронной коммерции использовали искусственный интеллект, чтобы давать рекомендации по продуктам, которые могут быть интересны пользователям, что привело к значительному увеличению их прибылей.
    • Чат-боты: Еще один известный пример, основанный на распространении чат-ботов с искусственным интеллектом в разных отраслях и на всех других веб-сайтах, которые мы посещаем. Эти чат-боты теперь обслуживают клиентов в нерабочие часы и часы пик, устраняя узкое место в ограниченных человеческих ресурсах.
    • Фильтрация спама и фальшивых обзоров: Из-за большого количества отзывов, которые получают такие сайты, как Amazon, человеческий глаз не может сканировать их, чтобы отфильтровать вредоносный контент. Используя возможности НЛП, искусственный интеллект может сканировать эти отзывы на предмет подозрительных действий и отфильтровывать их, улучшая качество обслуживания покупателей.
    • Оптимизация поиска: Вся электронная коммерция зависит от пользователей, которые ищут то, что они хотят, и от способности их найти.Искусственный интеллект оптимизирует результаты поиска на основе тысяч параметров, чтобы пользователи могли найти именно тот продукт, который они ищут.
    • Цепочка поставок: ИИ используется для прогнозирования спроса на различные продукты в разные периоды времени, чтобы они могли управлять своими запасами для удовлетворения спроса.
    Управление персоналом
    • Формирование культуры труда: ИИ используется для анализа данных сотрудников и распределения их в нужные команды, назначения проектов на основе их компетенций, сбора отзывов о рабочем месте и даже попытки предсказать, будут ли они на грани того, чтобы покинуть свою компанию.
    • Наем: С помощью НЛП ИИ может просмотреть тысячи резюме за считанные секунды и убедиться, что они подходят. Это выгодно, потому что в нем не будет ошибок или предубеждений, связанных с человеческим фактором, и значительно сократится продолжительность циклов найма.

    Роботы в AI

    Область робототехники развивалась еще до того, как ИИ стал реальностью. На этом этапе искусственный интеллект помогает робототехнике быстрее внедрять инновации с помощью эффективных роботов.Роботы в искусственном интеллекте нашли применение в различных отраслях и отраслях, особенно в производстве и упаковке. Вот несколько приложений роботов в ИИ:

    Сборка
    • ИИ вместе с передовыми системами технического зрения может помочь в коррекции курса в реальном времени
    • Он также помогает роботам узнать, какой путь лучше всего подходит для определенного процесса, пока его в работе
    Служба поддержки клиентов
    • Роботы с ИИ используются в сфере обслуживания клиентов в розничной торговле и гостиничном бизнесе
    • Эти роботы используют обработку естественного языка для интеллектуального взаимодействия с клиентами, как человек
    • Подробнее системы взаимодействуют с людьми, они узнают больше с помощью машинного обучения
    Упаковка
    • ИИ обеспечивает более быструю, дешевую и точную упаковку
    • Он помогает сохранить определенные движения, которые делает робот, и постоянно их совершенствует , упрощая установку и перемещение роботизированных систем
    Open Source Rob otics
    • Сегодня роботизированные системы продаются как системы с открытым исходным кодом, имеющие возможности искусственного интеллекта.
    • Таким образом, пользователи могут научить роботов выполнять пользовательские задачи на основе определенного приложения
    • Например: мелкое сельское хозяйство

    Наиболее часто используемые приложения в области искусственного интеллекта

    1. Прогнозы Google на основе искусственного интеллекта (например, Google Карты)
    2. Приложения для распределения поездок (например: Uber, Lyft)
    3. AI Автопилот в коммерческих рейсах
    4. Спам-фильтры в электронной почте
    5. Средства для проверки плагиата
    6. Распознавание лиц
    7. Рекомендации по поиску
    8. Функции преобразования голоса в текст
    9. Интеллектуальные персональные помощники (E.g .: Siri, Alexa)
    10. Защита и предотвращение мошенничества.
    Вакансии в области искусственного интеллекта

    По данным Indeed, спрос на навыки искусственного интеллекта более чем удвоился за последние три года. Количество объявлений о вакансиях увеличилось на 119%. Сегодня обучение алгоритму обработки изображений можно выполнить в течение нескольких минут, раньше такая же задача занимала часы. По сравнению с количеством имеющихся вакансий наблюдается нехватка квалифицированной рабочей силы с необходимыми навыками.Несколько навыков, которые нужно освоить перед тем, как углубиться в карьеру ИИ, — это байесовские сети и нейронные сети, компьютерные науки (опыт программирования на языках программирования), физика, робототехника и различные уровни математики, такие как вычисления и статистика. Если вы заинтересованы в построении карьеры в области искусственного интеллекта, вы должны знать о различных рабочих местах, доступных в этой области.

    Давайте подробнее рассмотрим различные рабочие роли в мире ИИ и то, какими навыками нужно обладать для каждой должности —

    Инженер по машинному обучению

    Роль инженера по машинному обучению подходит для тех, кто приветствует из области науки о данных или прикладных исследований.Он / она также должен продемонстрировать полное понимание нескольких языков программирования. Он / она должен уметь применять модели прогнозирования и использовать НЛП при работе с огромными наборами данных. Также важно знакомство с инструментами IDE для разработки программного обеспечения, такими как Eclipse и IntelliJ. Инженеры по машинному обучению в основном отвечают за создание и управление платформами для различных проектов машинного обучения. Средняя годовая зарплата инженера по машинному обучению составляет 114 856 долларов. Компании обычно нанимают людей, которые имеют степень магистра и глубокие знания о Java, Python и Scala.Требования к навыкам могут варьироваться от одной компании к другой, но аналитические навыки и опыт работы с облачными приложениями являются плюсом.

    Data Scientist

    Сбор, анализ и интерпретация больших и сложных наборов данных с использованием машинного обучения и прогнозной аналитики — одна из основных задач Data Scientist. Специалисты по обработке данных также помогают в разработке алгоритмов, которые позволяют собирать и очищать данные для анализа. Годовая средняя заработная плата специалиста по данным составляет 120 931 доллар США, а требуемые навыки следующие:

    • Hive
    • Hadoop
    • MapReduce
    • Pig
    • Spark
    • Python
    • Scala
    • навыки

      • SQL может варьироваться от одной компании к другой, большинству компаний требуется степень магистра или доктора компьютерных наук.Для специалиста по данным, который хочет стать разработчиком искусственного интеллекта, восторжествовала бы ученая степень в области компьютерных наук. Помимо способности понимать неструктурированные данные, он / она должны обладать сильными аналитическими и коммуникативными навыками, чтобы сообщать результаты с руководителями бизнеса.

      Разработчик Business Intelligence

      Карьера в области ИИ также включает должность разработчика Business Intelligence (BI). Одна из основных целей этой роли — анализировать сложные наборы данных, которые помогут определить тенденции бизнеса и рынка.Среднегодовая зарплата разработчика BI составляет 92 278 долларов США. Некоторые обязанности разработчика бизнес-аналитики включают проектирование, моделирование и обслуживание сложных данных на облачных платформах данных. Если вам интересна эта роль, вы должны обладать сильными техническими и аналитическими навыками. Вы должны уметь сообщать решения коллегам, которые не обладают техническими знаниями и демонстрируют навыки решения проблем. Разработчик бизнес-аналитики должен иметь степень бакалавра в любой смежной области. Также желательны опыт работы или сертификаты.

      Требуемые навыки: интеллектуальный анализ данных, запросы SQL, службы отчетов SQL-сервера, технологии бизнес-аналитики и проектирование хранилищ данных.

      Ученый-исследователь

      Ученый-исследователь — одна из ведущих профессий в области искусственного интеллекта. Он / она должен быть экспертом в нескольких дисциплинах, таких как прикладная математика, глубокое обучение, машинное обучение и вычислительная статистика. Кандидаты должны обладать обширными знаниями в области компьютерного восприятия, графических моделей, обучения с подкреплением и НЛП.

      Как и специалисты по обработке данных, ученый-исследователь должен иметь степень магистра или доктора компьютерных наук. Средняя годовая зарплата составляет 99 809 долларов.

      Большинство компаний ищут тех, кто хорошо разбирается в параллельных вычислениях, распределенных вычислениях, сравнительном анализе и машинном обучении.

      Инженер / архитектор по большим данным

      Среди различных должностей в области ИИ инженер по большим данным / архитектор имеет самую высокооплачиваемую работу с годовой средней зарплатой в 151 307 долларов.Они играют жизненно важную роль в развитии экосистемы, которая позволяет бизнес-системам взаимодействовать друг с другом и сопоставлять данные. По сравнению с специалистами по данным, архитекторам или инженерам больших данных обычно поручаются задачи, связанные с планированием, проектированием и разработкой среды больших данных на Spark и Hadoop.

      Компании ищут сотрудников, которые демонстрируют опыт работы с C ++, Java, Python и Scala. Навыки интеллектуального анализа данных, визуализации данных и миграции данных являются преимуществом.Доктор философии в математике или любой связанной области информатики будет бонусом.

      Карьерные тенденции в области искусственного интеллекта

      Рабочие места в области искусственного интеллекта неуклонно росли в течение последних нескольких лет и будут продолжать расти ускоренными темпами. 57% индийских компаний с нетерпением ждут возможности нанять талантливых специалистов, соответствующих рыночным настроениям . В среднем на зарплаты кандидатов, успешно перешедших на роль ИИ, выросли на 60-70%.Мумбаи остается высоким в соревновании, за ним следуют Бангалор и Ченнаи. Согласно исследованиям, спрос на рабочие места ИИ увеличился, но эффективная рабочая сила не успевала за ним. Согласно WEF, к 2020 году в сфере искусственного интеллекта будет создано 133 миллиона рабочих мест .

      Что такое машинное обучение?

      Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет один из основных принципов искусственного интеллекта — способность учиться на собственном опыте, а не просто на инструкциях.
      Алгоритмы машинного обучения автоматически обучаются и улучшаются, изучая их результаты. Им не нужны явные инструкции для получения желаемого результата. Они учатся, наблюдая за доступными им наборами данных и сравнивая их с примерами окончательного результата. Они исследуют окончательный результат на наличие каких-либо распознаваемых паттернов и попытаются реконструировать фасеты, чтобы получить результат.

      Искусственный интеллект и машинное обучение

      Искусственный интеллект и машинное обучение часто используются взаимозаменяемо, и хотя машинное обучение является подмножеством ИИ, между ними есть несколько различий.Для справки ниже перечислены некоторые отличия.

      Искусственный интеллект Машинное обучение
      AI стремится сделать интеллектуальную компьютерную систему, подобную людям, для решения сложных проблем. ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат.
      В основном работает со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными. ML работает со структурированными и полуструктурированными данными.
      В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на три типа. Слабый AI , Общий AI и Сильный AI . ML также делится на 3 типа: Обучение с учителем , Обучение без учителя и Обучение с подкреплением .
      Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шансов на успех. Машинное обучение в основном связано с точностью и шаблонами.
      AI работает над созданием интеллектуальной системы, которая может выполнять различные сложные задачи. ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат.
      AI позволяет машине имитировать поведение человека. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Это позволяет машине автоматически учиться на прошлых данных без явного программирования.
      Приложения искусственного интеллекта: Siri, поддержка клиентов с использованием катботов , экспертная система, онлайн-игры, интеллектуальный робот-гуманоид и т. Д. Приложения ML — это Онлайн-система рекомендаций , алгоритмы поиска Google , Facebook предложения автоматической пометки друзей и т. д.
      Какие бывают виды машинного обучения?

      Типы машинного обучения:

      • Обучение с учителем
      • Обучение без учителя
      • Полуконтрольное обучение
      • Обучение с подкреплением

      Также читайте: 926 Преимущества машинного обучения Что такое обучение с учителем?

      Машинное обучение с учителем применяет то, что было изучено на основе прошлых данных, и применяет это для получения желаемого результата.Обычно они обучаются с помощью определенного набора данных, на основе которого алгоритм будет производить предполагаемую функцию. Он использует эту предполагаемую функцию, чтобы предсказать окончательный результат и приблизить его.
      Это называется обучением с учителем, потому что алгоритм должен быть обучен с помощью определенного набора данных, чтобы помочь ему сформировать предполагаемую функцию. Набор данных четко помечен, чтобы помочь алгоритму лучше «понять» данные. Алгоритм может сравнивать свои выходные данные с помеченными выходными данными, чтобы изменить свою модель для повышения точности.

      Что такое обучение без учителя?

      При обучении без учителя данные обучения по-прежнему предоставляются, но не помечаются. В этой модели алгоритм использует обучающие данные, чтобы делать выводы на основе атрибутов обучающих данных, исследуя данные, чтобы найти какие-либо закономерности или выводы. Он формирует свою логику для описания этих шаблонов и на этом основывает свой вывод.

      Что такое полу-контролируемое обучение?

      Это похоже на два предыдущих, с той лишь разницей, что в нем используется комбинация как помеченных, так и немаркированных данных.Это решает проблему маркировки больших наборов данных — программист может просто пометить и небольшое подмножество данных и позволить машине вычислить остальное на основе этого. Этот метод обычно используется, когда маркировка наборов данных неосуществима либо из-за больших объемов, либо из-за отсутствия квалифицированных ресурсов для маркировки.
      Также читайте: Лучшие 9 стартапов в области искусственного интеллекта в Индии

      Вот короткое видео, объясняющее различные типы машинного обучения:

      Что такое обучение с подкреплением?

      Обучение с подкреплением зависит от среды алгоритмов.Алгоритм учится, взаимодействуя с наборами данных, к которым у него есть доступ, и методом проб и ошибок пытается обнаружить «награды» и «штрафы», которые устанавливает программист. Алгоритм стремится максимизировать эти награды, что, в свою очередь, обеспечивает желаемый результат. Это называется обучением с подкреплением, потому что алгоритм получает подтверждение того, что он находится на правильном пути, в зависимости от получаемых им вознаграждений. Обратная связь с вознаграждением помогает системе моделировать свое будущее поведение.

      Что такое глубокое обучение?

      Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями. Концепции глубокого обучения используются для обучения машин тому, что естественно для нас, людей. Используя глубокое обучение, компьютерную модель можно научить выполнять действия по классификации, используя в качестве входных данных изображение, текст или звук.
      Deep Learning становится популярным, поскольку модели способны достигать высочайшей точности.Большие помеченные наборы данных используются для обучения этих моделей наряду с архитектурами нейронных сетей.
      Проще говоря, Deep Learning использует имитацию мозга, чтобы сделать алгоритмы обучения эффективными и простыми в использовании. Давайте теперь посмотрим, в чем разница между глубоким обучением и машинным обучением.

      Сравнение глубинного обучения и машинного обучения

      Как используется глубокое обучение: приложения

      Приложения глубокого обучения начали появляться, но их будущее гораздо шире.Здесь перечислены некоторые из приложений глубокого обучения, которые будут править в будущем.

      • Добавление элементов изображения и видео — Разрабатываются алгоритмы глубокого обучения для добавления цвета к черно-белым изображениям. Также автоматическое добавление звуков к фильмам и видеоклипам.
      • Автоматический машинный перевод — Автоматический перевод текста на другие языки или перевод изображений в текст. Хотя автоматические машинные переводы существуют уже некоторое время, глубокое обучение дает лучшие результаты.
      • Классификация и обнаружение объектов — Эта технология помогает в таких приложениях, как обнаружение лиц для систем посещаемости в школах или обнаружение преступников с помощью камер наблюдения. Классификация и обнаружение объектов достигаются за счет использования очень больших сверточных нейронных сетей и используются во многих отраслях.
      • Автоматическое создание текста — большой объем текста изучается алгоритмом машинного обучения, и этот текст используется для написания нового текста.Модель очень продуктивна в создании значимого текста и может даже отображать тональность корпуса в выходном тексте.
      • Самоуправляемые автомобили — Многое было сказано и слышно о беспилотных автомобилях и, вероятно, это самое популярное приложение глубокого обучения. Здесь модели необходимо учиться на большом наборе данных, чтобы понять все ключевые части вождения, поэтому алгоритмы глубокого обучения используются для повышения производительности по мере поступления все большего и большего количества входных данных.
      • Приложения в здравоохранении — Глубокое обучение показывает многообещающие результаты в обнаружении хронических заболеваний, таких как рак груди и рак кожи.Он также широко используется в мобильных приложениях и приложениях для мониторинга, а также в прогнозировании и персонализированной медицине.
      Почему так важно глубокое обучение?

      Сегодня мы можем научить машины читать, писать, видеть и слышать, вставляя достаточное количество данных в обучающие модели и заставляя эти машины реагировать так, как это делают люди, или даже лучше. Доступ к неограниченной вычислительной мощности, подкрепленный наличием большого количества данных, генерируемых через смартфоны и Интернет, позволил использовать приложения глубокого обучения для решения реальных задач.
      Это время бурного развития глубокого обучения, и технические лидеры, такие как Google, уже применяют его везде и везде, где только возможно.
      Производительность модели глубокого обучения улучшается с увеличением количества входных данных по сравнению с моделями машинного обучения, где производительность имеет тенденцию к снижению с увеличением количества входных данных.

      Какая связь между AI, ML и DL?

      Как показано на изображении выше, три концентрических овала описывают DL как подмножество ML, которое также является еще одним подмножеством AI.Следовательно, ИИ — это всеобъемлющая концепция, которая зародилась изначально. Затем последовал ML, который позже стал процветать, и, наконец, DL, который теперь обещает вывести достижения AI на новый уровень.

      Что такое НЛП?

      Компонент искусственного интеллекта, обработки естественного языка — это способность машины понимать человеческий язык в том виде, в каком на нем говорят. Задача НЛП — понять и расшифровать человеческий язык, чтобы в конечном итоге представить результат.Большинство техник НЛП используют машинное обучение для извлечения информации из человеческого языка.
      Также читайте: Самые многообещающие роли для искусственного интеллекта в Индии

      Какие этапы включают в себя НЛП?

      Шаги, необходимые для реализации НЛП:

      • Компьютерная программа собирает все необходимые данные. Сюда входят файлы базы данных, электронные таблицы, цепочки сообщений электронной почты, записанные телефонные разговоры, заметки и все другие соответствующие данные.
      • Используется алгоритм для удаления всех стоп-слов из этих данных и нормализации некоторых слов, имеющих то же значение.
      • Остающийся текст разделен на группы, известные как токены.
      • Программа NLP анализирует результаты, чтобы определить закономерности, их частоту и другую статистику, чтобы понять использование токенов и их применимость.
      Где используется НЛП?

      Некоторые из распространенных приложений, управляемых обработкой естественного языка:

      • Приложение языкового перевода
      • Текстовые процессоры для проверки грамматической точности текста
      • Центры обработки вызовов используют интерактивный голосовой ответ для ответа на запросы пользователей; IVR — это приложение NLP
      • Персональные виртуальные помощники, такие как Siri и Cortana, являются классическим примером NLP
      Что такое Python?

      Python — популярный объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо Ван Россумом и выпущенный в 1991 году.Это один из наиболее широко используемых языков программирования для веб-разработки, разработки программного обеспечения, создания системных сценариев и многих других приложений.

      Почему Python так популярен?


      Популярность Python как наиболее предпочтительного языка программирования объясняется множеством причин, например,

      • Легкий в изучении синтаксис помогает улучшить читаемость и, следовательно, снизить стоимость обслуживания программы
      • Он поддерживает модули и пакеты для поощрять повторное использование кода
      • Это позволяет повысить производительность, поскольку отсутствует этап компиляции, что делает цикл редактирования-тестирования-отладки невероятно быстрым
      • Отладка в Python намного проще по сравнению с другими языками программирования
        Также читайте: Top Interview Вопросы для Python
      Где используется Python?

      Python используется во многих реальных приложениях, таких как:

      • Веб-разработка и Интернет
      • Приложения в графическом интерфейсе пользователя рабочего стола
      • Научные и числовые приложения
      • Приложения разработки программного обеспечения
      • Приложения в бизнесе
      • Приложения в образовании
      • Доступ к базе данных
      • Игры и трехмерная графика
      • Сетевое программирование
      Как я могу изучить Python?

      В Интернете есть много контента в виде видео, блогов и электронных книг для изучения Python.Вы можете извлечь из онлайн-материалов столько информации, сколько сможете. Но если вам нужно больше практического обучения в управляемом формате, вы можете записаться на курсы Python, предоставляемые многими компаниями, занимающимися обучением в сфере информационных технологий, и изучать Python вместе с практическим обучением с помощью проектов от эксперта, который будет вашим наставником. Есть много офлайн учебных курсов

      языков | Определение, типы, характеристики и факты

      Определения языка

      Было предложено много определений языка.Генри Свит, английский фонетик и языковед, заявил: «Язык — это выражение идей с помощью звуков речи, соединенных в слова. Слова объединяются в предложения, и это сочетание соответствует объединению идей в мысли ». Американские лингвисты Бернард Блох и Джордж Л. Трэджер сформулировали следующее определение: «Язык — это система произвольных голосовых символов, посредством которых социальная группа взаимодействует». Любое сжатое определение языка создает ряд предпосылок и вызывает ряд вопросов.Первый, например, придает чрезмерное значение «мысли», а второй использует «произвольный» специализированным, хотя и законным образом.

      Ряд соображений (выделенных курсивом ниже) необходимо для правильного понимания языка как предмета:

      Каждый физиологически и ментально типичный человек приобретает в детстве способность использовать систему как отправитель, так и получатель. коммуникации, которая включает в себя ограниченный набор символов (например, звуки, жесты, письменные или печатные символы). В разговорной речи этот набор символов состоит из шумов, возникающих в результате движения определенных органов в горле и во рту. В жестовых языках эти символы могут быть движениями рук или тела, жестами или мимикой. С помощью этих символов люди могут передавать информацию, выражать чувства и эмоции, влиять на деятельность других и вести себя с разной степенью дружелюбия или враждебности по отношению к людям, которые используют по существу один и тот же набор символов.

      Получите эксклюзивный доступ к контенту нашего 1768 First Edition с подпиской. Подпишитесь сегодня

      Различные системы общения составляют разные языки; степень различий, необходимых для установления другого языка, не может быть точно указана. Нет двух людей, говорящих одинаково; следовательно, можно узнавать голоса друзей по телефону и различать количество невидимых говорящих в радиопередаче. Но, очевидно, никто не сказал бы, что они говорят на разных языках.Как правило, системы коммуникации признаются разными языками, если они не могут быть поняты без специального обучения обеими сторонами, хотя точные границы взаимопонимания трудно определить, и они относятся к шкале, а не по обе стороны от определенной разделительной линии. Существенно разные системы общения, которые могут затруднять, но не мешать взаимному пониманию, называются диалектами языка. Для подробного описания реальных различных языковых паттернов людей был придуман термин идиолект , означающий привычки выражения одного человека.

      Как правило, люди изначально изучают один язык — свой первый язык или родной язык, язык, используемый теми, с кем или кем они воспитываются с младенчества. Последующие «вторые» языки изучаются с разной степенью компетентности в различных условиях. Полное владение двумя языками обозначается как двуязычие; во многих случаях — например, при воспитании родителями, использующими разные языки дома или в многоязычном сообществе, — дети растут двуязычными.В традиционно одноязычных культурах изучение, в какой-либо степени, второго или другого языка представляет собой деятельность, накладываемую на предварительное владение родным языком, и представляет собой иной интеллектуальный процесс.

      Язык, как описано выше, зависит от вида человека. Другие представители животного царства обладают способностью к общению посредством вокальных шумов или другими средствами, но наиболее важной характеристикой человеческого языка (то есть каждого отдельного языка) в отличие от всех известных способов общения животных является его бесконечность. продуктивность и креативность.Люди не ограничены в том, что они могут общаться; Ни одна область опыта не считается непередаваемой, хотя может потребоваться адаптация языка, чтобы справиться с новыми открытиями или новыми способами мышления. Системы общения животных, напротив, очень жестко ограничены тем, что может быть передано. Действительно, смещенная референция, способность сообщать о вещах за пределами непосредственной временной и пространственной смежности, которая является фундаментальной для речи, в другом месте встречается только в так называемом языке пчел.Пчелы могут, выполняя различные условные движения (называемые пчелиными танцами) в улье или рядом с ним, указывать другим расположение и силу источников пищи. Но источники пищи — единственная известная тема этой системы коммуникации. Однако удивительно, что эта система, наиболее близкая по функциям к человеческому языку, принадлежит к виду, удаленному от человечества в царстве животных. С другой стороны, поведение животных, внешне больше всего напоминающее человеческую речь, мимика попугаев и некоторых других птиц, которых держали в компании людей, является полностью производным и не выполняет независимой коммуникативной функции.Ближайшие родственники человечества среди приматов, хотя и обладают физиологией голоса, схожей с человеческой, но не разработали ничего похожего на разговорный язык. Попытки обучающего языка жестов на шимпанзе и других человекообразных обезьян путем имитации достигли ограниченного успеха, хотя интерпретация значения способности обезьяну подписи остается спорным.

      В большинстве учетных записей основной целью языка является облегчение общения в смысле передачи информации от одного человека к другому. Однако социолингвистические и психолингвистические исследования привлекли внимание к ряду других функций языка. Среди них — использование языка для выражения национальной или местной идентичности (общий источник конфликтов в ситуациях полиэтничности по всему миру, например, в Бельгии, Индии и Квебеке). Также важны «игровая» (игровая) функция языка, встречающаяся в таких явлениях, как игра слов, загадки и кроссворды, и ряд функций, видимых в образных или символических контекстах, таких как поэзия, драма и религиозное выражение.