10 преимуществ компьютера для общества и повседневной жизни

Разница между мозгом человека и компьютером

С появлением и постоянным усовершенствованием электронно-вычислительных машин, в просторечии именуемых компьютерами, интеллектуальные способности человека как венца творения постоянно ставятся под сомнение. Высказываются даже предположения, что со временем компьютер сможет превзойти человека, особенно если будет завершена работа по созданию искусственного интеллекта. Так ли это на самом деле и чем отличается мозг человека от компьютера? Попробуем разобраться.

Мозг человека – орган тела, выполняющий функции регулировки и контроля всех жизненно важных систем организма.

Компьютер – электронное устройство для обработки информации, имеющее примитивный «мозг» (центральный процессор) и функционирующее согласно заданной программе.

Основные преимущества компьютера для общества и повседневной жизни

Благодаря успехам в выполнении задач, можно разрабатывать специализированные программы в соответствии с потребностями человека или учреждения. Это для того, чтобы сэкономить время и деньги в пользу эффективности.

Например, бухгалтерская компания может создать свою собственную систему для уплаты налогов, чтобы иметь общую запись всех этих действий в базе данных..

Благодаря этому цель состоит в том, чтобы создать автоматизацию процесса и повысить производительность, одновременно уменьшая количество ошибок..

Использование мнемотехники: три эффективных приёма

Приёмы мнемотехники доступны всем, их нетрудно освоить. В этой статье мы рассмотрим несколько популярных техник развития памяти.

Со способами запоминания цифровой информации, текстов, терминов, стихотворений и многого другого вы сможете познакомиться на курсе «Мнемотехника: как легко запоминать». По промокоду MNEMO2021 вы получите неделю бесплатного доступа к курсу.

Метод историй

Суть данной техники состоит в том, чтобы связать слова и определения в один текст. Смешную историю запомнить гораздо легче, чем двадцать абстрактных понятий. Чем более парадоксальным и фантастическим будет рассказ, тем легче он войдёт в память.

• не требует предварительной подготовки,
• тренирует креативность,
• это весело и интересно.

Недостаток приёма заключается в том, что он не подходит для запоминания большого объёма информации.

Упражнение 2. Даны слова: почтальон, тигр, кукуруза, оса, река, сковорода, крестоносец, диван, мармелад, араб, борщ, зубная щётка, дождь, тюльпан, пепел, удача. Придумайте и визуализируйте историю с этими словами. Обязательно добавьте в свой рассказ эмоции и сопереживайте своим героям.

Пример: Почтальон Печкин верхом на тигре скакал через кукурузное поле. Печкин в страхе обернулся назад — за ним гнались разъярённые осы. Вдруг он наткнулся на реку. «Что делать?! — крикнул в пустоту бедный почтальон. — Моста нет!». Но к счастью, поблизости вместо моста была огромная сковорода. Печкин, подгоняя тигра, пробежал по ней. На другом берегу реки крестоносцы уже строили баррикады из диванов, и как только осы стали приближаться, крестоносцы начали сбивать их меткими бросками мармелада. Печкин подбежал к старому арабу — получателю посылки — и передал ему коробку. В ней оказалась тарелка ярко-красного борща, в которой вместо ложки лежала зубная щётка. Неожиданно пошёл дождь. Все подняли головы вверх, мармелад больше не летел в противника. Сначала падали самые обычные капли воды, но потом из грозового облака начали сыпаться тюльпаны. Тысячи тюльпанов медленно опускались, и как только касались земли, тут же превращались в пепел. Удивительно, но из образовавшейся золы получался отчётливый рисунок лошадиной подковы (образ на слово «удача»).

Метод «Цепочка»

Суть данной техники запоминания — соединение образов между собой. Необходимо нанизывать понятия одно на другое, как бусины на цепочку. Важно соединять их ярко и следить за последовательностью. При воспроизведении нужно представлять всю «конструкцию» сразу: снимайте образы с цепочки так же последовательно, как надевали.

• быстрота запоминания,
• можно использовать буквально на ходу.

Недостатком метода является то, что забыв один элемент цепочки, можно забыть всё остальное.

Упражнение 3. Запомните цепочкой слова: лиса, космонавт, кольцо, яблоко, шахматы, учитель, Африка, молоко.

Пример: Рыжая лиса в скафандре (ассоциация с космонавтом), кольцом на лапе и яблоком на носу играет в шахматы с учителем географии (Африка), но не фигурами, а стаканами молока.

Метод Цицерона

Суть данного приёма мнемотехники — создание в воображении пространства с опорными образами. Почему метод наречён именем древнеримского философа, мы уже рассказывали. Другие названия: дворец памяти, метод римской комнаты, метод локусов, чертоги разума.

Необязательно создавать пространство с нуля, можно представлять свою квартиру или комнату. Выберите там несколько опорных образов (телевизор, настольная лампа, холодильник и так далее) и, перемещаясь по часовой стрелке, проложите между ними маршрут.

К каждому опорному образу присоединяйте запоминаемый. Можно не один, а целую цепочку (как в предыдущем методе). Количество информации, которую вы можете запомнить, зависит от размера локации и тренированности.

Образы можно менять, то есть многократно запоминать новую информацию на одни и те же локации. Но если часто использовать одни и те же места, образы начнут путаться. В таком случае локации нужно дать «отдохнуть».

Преимущества метода Цицерона:

• можно запоминать большие объёмы информации,
• запоминание происходит достаточно быстро,
• при повторении образы надолго остаются в памяти.

Недостатком этого метода развития памяти является трудоёмкость.

Упражнение 4. Выделите опорные образы в своей комнате и «привяжите» к ним следующие слова: лягушка, шоколад, кит, футболист, зима, школа, компьютер, виноград, «Фоксфорд».

Записали!
Скоро с вами свяжется консультант, расскажет об обучении в нашей онлайн-школе.
Проверьте вашу электронную почту — там письмо о том, что стоит сделать перед консультацией.

Упс 🙁 Что-то пошло не так. Попробуйте позвонить нам по телефону +7 (800) 500-17-81 либо написать на почту externat@foxford.ru.

Записали!
Скоро с вами свяжется консультант, расскажет об обучении в нашей онлайн-школе.
Проверьте вашу электронную почту — там письмо о том, что стоит сделать перед консультацией.

Упс 🙁 Что-то пошло не так. Попробуйте позвонить нам по телефону +7 (800) 500-17-81 либо написать на почту externat@foxford.ru.

Записали!
Скоро с вами свяжется консультант, расскажет об обучении в нашей онлайн-школе.
Проверьте вашу электронную почту — там письмо о том, что стоит сделать перед консультацией.

Упс 🙁 Что-то пошло не так. Попробуйте позвонить нам по телефону +7 (800) 500-17-81 либо написать на почту externat@foxford.ru.

Упс 🙁 Что-то пошло не так. Попробуйте позвонить нам по телефону +7 (800) 500-17-81 либо написать на почту externat@foxford.ru.

У нас вы сможете учиться в удобном темпе, делать упор на любимые предметы и общаться со сверстниками по всему миру.

Попробовать бесплатно

Упс 🙁 Что-то пошло не так. Попробуйте позвонить нам по телефону +7 (800) 500-17-81 либо написать на почту externat@foxford.ru.

Да, наша голова работает по алгоритмам

Есть только два способа проверить версию об алгоритмичности нашего мозга. Первый: мы предполагаем, по какому алгоритму действуют животные, а потом проверяем, соответствует ли активность нейронов предложенному алгоритму. Второй: мы измеряем активность нейронов во время поведенческого действия, а затем смотрим, какой алгоритм может соответствовать этому действию.

Наука пробовала и тот, и другой подход. Давайте начнем с того, который сперва изучает поведение. Мы уже достаточно много знаем о поведении животных (к миру которых и сами принадлежим).

Существует тонна экспериментов, в которых мы просим субъекта сделать выбор между двумя предметами.

Один из самых популярных выглядит так: мы показываем людям набор хаотично двигающихся точек, однако среди этих точек есть несколько таких, которые передвигаются в одном и том же направлении (влево или вправо). Далее мы просим участников эксперимента найти эти точки и сказать, в каком направлении они двигаются. Участник смотрит на экран, наблюдает за точками, а потом выдает ответ.

Небольшие изменения условий в таких заданиях позволяет выявить уникальные модели поведенческих реакций и возникновения ошибок. К примеру, количество ошибок возрастает обратно пропорционально количеству точек, двигающихся в одном направлении: чем меньше точек, тем больше ошибок. Это очень простая математическая модель, в которой для решения задания нужно, во-первых, определить наличие одинакового направления, а затем определить само направление (где одно направление противоречит другому). Это типичный алгоритм принятия решений.

Ну что ж, раз мы пришли к алгоритму, влияющему на поведение, самое время определить, что же происходит в мозге во время принятия решения.

В мозге обезьян, принимающих решения, можно увидеть несколько видов активности: нарастание активности, связанной с верным выбором, и спад активности, связанной с неверным.

В научно-исследовательской лаборатории Майкла Шадлена показали, что каждый скачок активности точно соответствует шагам алгоритма принятия решений, то есть активность нейронов повторяет алгоритм , с которым мы столкнулись при наблюдении за поведением.

Есть и примеры экспериментов, которые идут от обратного: сначала изучение нейронной активности, а затем — подбор алгоритма, который ей соответствует. Самый известный — дофаминовая теория получения вознаграждения . Автор теории, профессор Вольфрам Шульц, продемонстрировал, как вырабатывается дофамин в ответ на поощрение. Ученый зарегистрировал несколько потрясающих наблюдений.

Например, дофаминовая активность была замечена только при неожиданной награде. Как только нейроны «понимали», при каких условиях выдается награда, выброса дофамина не следовало.

На основе экспериментальных данных Шульца две независимые группы ученых (Рид Монтаг и Петер Даян и Джим Хук и Анди Барто) предположили, что нейроны при выработке дофамина используют алгоритмы теории обучения с подкреплением.

Алгоритмы этой теории работают так: есть несколько вариантов действий. Решение принимается на основе предполагаемых последствий от выбора того или иного действия. После принятия решения вычисляется разница между предполагаемыми последствиями и реальным исходом. Если последствия соответствовали предполагаемым, ошибки не было, значит, поведение не нуждается в корректировке. Если исход получился лучше предполагаемого (позитивная ошибка), ценность этого варианта возрастает. Если исход получился хуже предполагаемого (негативная ошибка), ценность варианта падает. Такое подкрепление создает канал обратной связи с окружающим миром и приводит к дальнейшим изменениям в поведении.

Согласно данным Шульца, дофаминовые нейроны дают обратную связь по всем трем вариантам исходов: и при отсутствии ошибки, и при положительной, и при отрицательной. Удивительно, как совпали дискретные шаги алгоритма и активность нейронов в мозге.

В действительности не так уж и удивительно. Теория обучения подкреплением основывалась на десятилетних исследованиях поведения животных при дрессировке, а затем ее данные использовались при разработке компьютерных программ для обучения. Так что логика появления подобной связи такова: поведение => появление компьютерных алгоритмов => более глубокие наблюдения за поведением => исследование нейронной активности, которая естественным образом совпала с алгоритмами.

Вы можете спросить: а как же успех глубоких нейросетей в работе с процессами, которые считались типично человеческими, например классификации изображений? Что ж, обычные нейросети в основе своей несут дискретные алгоритмы. Глубокие нейросети имеют целые дискретные слои, каждый из которых соединен со следующим и передает ему информацию. В человеческом мозге дискретных слоев нет.

Существует еще одна версия: несмотря на то, что в биологическом смысле мозг работает беспрерывно, проделываемые им операции все же дискретны.

Это может происходить так: нейронная активность идет колебательными движениями, активные фазы сменяются неактивными. К примеру, такие колебательные движения происходят при переключении внимания. Однако колебательная активность в мозге не регистрируется в течение долгого периода времени, и эти колебания никогда не приводят к полному положению «выкл.» или «вкл.». Кроме того, зарегистрированные колебания, как правило, происходят достаточно медленно; гораздо медленнее, чем основная активность мозга. Тем не менее сама идея, что мозг всё же оперирует некоторыми дискретными шагами, заслуживает внимания.

Что умеют нейронные сети

Ученые Терри Сейновски и Чарльз Розенберг обучали многослойный перцептрон читать вслух. Их система NETtalk сканировала текст, подбирала фонемы согласно контексту и передавала их в синтезатор речи. NETtalk не только делал правильные обобщения для новых слов, чего не умели системы, основанные на знаниях, но и научился говорить очень похоже на человека. Сейновски любил очаровывать публику на научных мероприятиях, пуская запись обучения NETtalk: сначала лепет, затем что-то более внятное и наконец вполне гладкая речь с отдельными ошибками. (Поищите примеры на YouTube по запросу sejnowski nettalk.)

Первым большим успехом нейронных сетей стало прогнозирование на фондовой бирже. Поскольку сети умеют выявлять маленькие нелинейности в очень зашумленных данных, они приобрели популярность. Типичный инвестиционный фонд тренирует сети для каждой из многочисленных ценных бумаг, затем позволяет выбрать самые многообещающие, после чего люди-аналитики решают, в какую из них инвестировать.

Беспилотные автомобили — тоже пример того, как хорошо нейронные сети обучаются. А совсем недавно Google рассказали о том, что научили нейросети «писать» картины, опираясь на загруженные в них изображения.

Ребята из Медузы собрали целую галерею таких машинных картин.

Сегодня мы обучаем более глубокие сети, чем когда бы то ни было, и они задают новые стандарты в зрении, распознавании речи, разработке лекарственных средств и других сферах. И, конечно, меняют мир. По мере того как мы будем лучше понимать мозг, ситуация может измениться. Вдохновленная проектом «Геном человека», новая дисциплина — коннектомика — стремится составить карту всех мозговых синапсов. Возможно, это то самое окно в будущее.

P.S.: Понравилось? Подписывайтесь на нашу новую рассылку. Раз в две недели будем присылать 10 самых интересных и полезных материалов из блога МИФа.

В чем человек лучше компьютера?

С другой стороны, люди кое в чем превосходят машины. Мы выполняем задачи, основываясь не только на интеллекте, но и на таких абстрактных понятиях, как разум и жизненный опыт.

Компьютеры получают информацию из электронных библиотек. Тем не менее, они не способны переработать ее так, чтобы на выходе получился жизненный опыт, подобный человеческому.

Каждому из нас хорошо известно, что именно свой опыт дается нам порой очень не просто. Хоть и говорят, что хорошо бы учиться на чужих ошибках, но по факту приходится, в основном, учиться на собственных.

Люди обладают и другими абстрактными чертами – творчеством, вдохновением, воображением. Человек может

• сочинить стихотворение,
• написать и сыграть музыку,
• спеть песню,
• нарисовать картину.

С некоторыми из этих задач справятся и компьютеры, но врожденной способности к творчеству у них нет. Об этом образно писал А.С.Пушкин в 1829 году (классики всегда актуальны, в том числе, в эпоху компьютера и интернета):

О сколько нам открытий чудных
Готовят просвещенья дух
И Опыт, сын ошибок трудных,
И Гений, парадоксов друг,
И Случай, бог изобретатель.

Что происходит с мозгом при работе за компьютером?

Благодаря исследованиям, ученые выяснили как доступный компьютер влияет на мозг человека. И сумели оценить положительные и отрицательные стороны этого (1).

Проблема человека при общении с современными технологиями заключается в преимуществах электронных гаджетов. Электроника не устает, ей не нужен отдых при выполнении сложных операций, в отличие от человеческого мозга.

Ритм работы самого сложного органа человека намного медленнее, чем у компьютера.

Однако во время работы, пользователь неосознанно стремится подстроиться под скорость машины, мыслительные процессы перегружаются, может меняться тип мышления.

Нагрузка существенная, так как при работе с клавиатурой или во время игры задействованы почти все органы чувств. Мы используем не только непосредственно мозг. Работают зрение, слух и другие источники восприятия информации, а с ними и руки. В то же время, отдельные области мозга начинают работать не так активно (2).

Наш ум не только получает и обрабатывает информацию, но и одновременно использует ресурсы на управление руками и согласование действий с видимыми изменениями на экране. Приводит к тому, что чувство быстрее наступает усталость. Но при умеренном подходе, такую особенность можно применять для тренировки когнитивных функций.

Еще одной сферой влияния компьютера на нашу жизнь стало социальное взаимодействие и, при этом – обеднение эмоциональной сферы.

Когда работе с гаджетами уделяется избыточное время, человеческое мышление теряет привычную эмоциональность, становится более прагматическим, сухим. Мы теряем навыки прямого межличностного общения, воспринимаем информацию и эмоции собеседника менее серьезно, поверхностно.

Особенно сильно от постоянного присутствия компьютера в жизни страдают дети.

У них еще не полностью сформировались социальные навыки, они не умеют контролировать себя.

Испытывают трудности с тем, чтоб оценить степень собственной усталости или чрезмерной возбужденности.

Зачем нужен компьютер на работе

Работы у всех разные, но компьютеры есть везде, начиная от стойки рецепции или турникета проходной. Для чего нужен компьютер в офисе?

Управление предприятием

Без электронного документооборота немыслима деятельность современного предприятия. Даже небольшой семейный бизнес завязан на отчётности в ПК. Деловая переписка, формирование документов, распечатка счетов и накладных – век печатных машинок давно минул. На крупных производствах повсеместно внедрены ERP – автоматизированные системы управления предприятием. С главного сервера на персональные ПК сотрудников поступают команды и задачи, подчинённые общей цели. Эффект от внедрения подобных решений исчисляется миллионами.

Оперативный контроль бизнеса

Современному бизнесу как воздух необходима быстрота принятия решений. На помощь приходит ip-телефония – виртуальная офисная АТС вытеснила старорежимный коммутатор. Видеоконференции с партнёрами и удалёнными сотрудниками – обычное дело.

Гибискус, цветок смерти, почему так называют это растение

Моделирование объектов и ситуаций

Есть и узкопрофильные ниши, где без компьютера не обойтись. Дизайнеры визуализируют проекты, внешне неотличимые от реальности (photoreal). Расчёт вероятностей в математическом моделировании событий (в метеорологии – определение пути урагана) требует запредельных мощностей. Здесь используют облачные вычисления (обратная сторона майнинга криптовалют). Конечная информация поступает на ПК пользователя.

Электронная коммерция

В интернет-магазинах используются CRM – системы управления отношений с клиентами. Незаменимая вещь для электронной коммерции – без этого ПО невозможно отслеживать тысячи ежедневных транзакций. У каждого менеджера стоит на рабочем месте ПК, откуда информация поступает в центр обработки данных.

Автоматизация логистики оптимизирует транспортные расходы. Сигналы от GPS-навигаторов машин принимаются сервером, где анализируется их местоположение. На складе формируются заказы, поступает команда на погрузку, и перевозчику вручается готовый маршрутный лист. Трудно даже представить себе ручную обработку заказов среднего по размеру онлайн-маркета.

Тема “Зачем нужен компьютер человеку” слишком велика. Для чего нужен персональный компьютер – вопрос уже более философский, чем практический. Трудно перечислить все сферы применения ПК дома и на работе. Не за горами массовое внедрение искусственного интеллекта (ИИ). Сейчас большинство конечных решений принимает пользователь. Человеческий фактор повышает риск неправильной интерпретации данных – мы все несовершенны. Использование ИИ позволяет минимизировать эти риски, но порождает другие. Неизвестно, будет ли дружественна человеку самообучающаяся машина. Одно можно констатировать с уверенностью – компьютер в современной жизни не заменить ничем.

Как избавиться от запаха в холодильнике быстро: лучшие советы, народные средства, профилактика неприятных запахов