Искусственный интеллект, сильный и не очень
С 4 по 7 апреля NVIDIA провела в Сан-Хосе конференцию, посвященную параллельным вычислениям и искусственному интеллекту. Основываясь на этом событии, я хочу поделиться своими мыслями о состоянии и перспективах развития ИИ.
Рассуждения об искусственном интеллекте можно поделить на два типа. Первый тип – это разговоры о том, что будет, когда появятся мыслящие компьютеры и какова будет при этом судьба человеческого вида. Исследуются возможные варианты отношений человека и мыслящей машины. Затрагиваются темы бессмертия, связанного с возможным переносом человеческого сознания в компьютерную оболочку. Поднимается, пожалуй, главный вопрос – если человек создаст разум намного превосходящий свой собственный, кто он будет при этом разуме? Хозяин, раб, тупиковая ветвь эволюции или участник симбиоза?
Второй тип — это рассуждения о путях, которые, по идее, должны привести к созданию полноценного искусственного интеллекта и методах, которые уже сейчас, помогают, решать сложные интеллектуальные задачи.
Основное разделение касается «критерия интеллекта» машин. Это обычно называют делением искусственного интеллекта на сильный и слабый. Слабый ИИ относится к способности компьютеров решать задачи, связанные с информацией, например, определять, что изображено на картинке или переводить звук голоса в соответствующий текст. Сильный ИИ подразумевает, что компьютер не только обрабатывает информацию, но и в какой-то степени понимает ее смысл. Например, если компьютерный переводчик с одного языка на другой просто заменяет слова на другие слова в соответствии с фиксированными правилами, то это слабый ИИ, но если он начинает с понимания смысла предложений, то он ближе к сильному ИИ.
Тест Тьюринга является основой для оценки силы искусственного интеллекта. Анонимный канал связи делает невозможным определить, является ли собеседник человеком или компьютером, и поэтому можно предположить, что такой компьютерный собеседник мыслит. В этом тесте суть заключается в том, что сколько бы ответов ни давали люди и сколько бы подходящих фраз они ни использовали в определенные моменты, всегда будет ситуация, когда «механический» ответ будет невозможен.
Недавний пример неудачного тестирования — чат-бот Tay от Microsoft. Чатбот может общаться через Twitter, Kik и GroupMe. После всего одного дня общения с пользователями чатбот стал агрессивным, восхваляя Гитлера и проклиная евреев.
Его поведение не было вызвано людьми, которые говорили с ним и «открыли ему глаза». Машины пока не могут постичь смысл фраз. В случае, если в памяти бота есть что-то похожее на текущий разговор, он может использовать слова, которые люди использовали в похожих ситуациях, чтобы попытаться прийти к логическому выводу. Анализируя, насколько слова и перефразировки, используемые собеседником, наводят на определенную тему, робот может определить тему разговора. Определив тему разговора, он может попытаться подобрать фразы из разговоров с похожей темой или использовать знания в этой области, заложенные в нем самом или взятые из Интернета. Эта стратегия создает видимость интеллектуального разговора, но это только видимость. Однако это может быть и не плохо. Чат-бот может не бросаться в глаза, если после пятого или шестого общения его заменяет кто-то, поскольку больше нет необходимости внимательно слушать.
Компьютеры понимают команды и формализованные запросы гораздо лучше, чем обычные разговоры. Если устройство ожидает очень специфического запроса, задача сильно упрощается. И Siri, и Ok, Google работают по этому принципу.
На конференции по суперкомпьютерам IBM Watson было много работы. Основная идея Watson заключается в том, чтобы понять разговор на естественном языке, перевести его в описание, понятное компьютеру, и использовать базы знаний из различных дисциплин для поиска правильных ответов.
В феврале 2021 года Уотсон выиграл турнир Jeopardy! И он не только победил своих соперников, но и обошел двух рекордсменов: Брэда Раттера — обладателя самой крупной победы в программе — и Кена Дженнингса — обладателя рекорда по самому длительному периоду без побед. Компьютер выиграл приз в 1 миллион долларов. NVIDIA пошутила, что они не знают, что сделает компьютер с миллионом, но с точки зрения обучения с подкреплением, это хорошее подкрепление. Особенно было отмечено, что Watson был на равных с игроками в том смысле, что он не был подключен к Интернету. В памяти Уотсона был предварительно загружен «весь Интернет» или, по крайней мере, значительная его часть — 4 терабайта. Для структурированных данных это очень много. Только учтите, что весь объем Википедии составляет 17 гигабайт.
Самым важным в игре было то, что вопросы задавались без каких-либо упрощений или дополнительных уточнений. Это означает, что компьютер действительно смог в некоторых случаях правильно определить, что именно от него требуется, и найти это в своей базе знаний. Действительно ли Ватсон понимал заданные вопросы? Нет, не понял, по крайней мере, не так, как их понимает человек. В чем был смысл дуэли? Хотя люди понимали каждый заданный вопрос, они не всегда могли вспомнить ответ. Он использовал алгоритмы для перевода вопросов в своеобразную форму поиска, что помогало ему обращаться к своей структурированной памяти, чтобы найти точное соответствие. Победа Ватсона показала, что хорошая память и алгоритм могут дать более точные результаты, чем понимание и плохая память. Если бы был доступ в Интернет и отсутствовали жесткие временные ограничения, результат игры был бы другим.
Пока нельзя отнести IBM Watson к мощному искусственному интеллекту, но это не умаляет его достоинств. Основная проблема понимания естественного языка заключается в том, что одно слово может иметь множество значений в зависимости от контекста. По мере того как разговор переходит в более специализированную область, становится очевидным, что некоторые определения являются единственно возможными толкованиями. Тогда процент успеха компьютера значительно возрастает. Понимая это, разработчики Watson сделали акцент на определенных темах. Например, суперкомпьютер IBM, возможно, наиболее примечателен своим влиянием на медицинскую диагностику. Использовать естественный язык для обсуждения медицинских тем для Watson довольно просто, поскольку все, что она говорит, интерпретируется исключительно в медицинском смысле. Компьютеры с их огромными базами данных с историями болезни, диагнозами и планами лечения в памяти смогли достичь уровня хороших врачей, а в некоторых случаях, например, при раке, даже лучше, чем лучшие. Приходящих живых врачей не следует игнорировать, а скорее воспринимать как возможность для врачей подтвердить свои выводы или получить дополнительные идеи от Watson. Вот связанная с этим история.
Москва. Середина восьмидесятых.
Врачебная конференция, посвященная использованию в медицине ЭВМ. Все собравшиеся сошлись во мнении, что в скором времени ЭВМ заменят врачей… Будут ставить диагнозы, а людям останутся только процедурные мероприятия.
И вот в самом конце конференции изъявил желание выступить очень пожилой врач, более того – академик и практик. Под громкие аплодисменты он с трудом вышел к трибуне… Партийные элементы, присутствующие на мероприятии посчитали, что поддержка подобной инновации со стороны уважаемого врача будет хорошим знаком… Вышел он и говорит: «В начале двадцатых годов к моему учителю привели на осмотр жену одного ооочень важного наркома партии. Это был очень сложный случай, восемь предыдущих врачей не смогли поставить диагноз больной. Моему учителю хватило одного взгляда на эту женщину, он сразу назначил анализ на реакцию Васермана. Так вот скажите мне, дорогие коллеги, какой ЭВМ сможет мгновенно поставить диагноз сифилис лишь только по одному бл*дскому виду пациентки?»
Вернемся к Watson. В результате разработки IBM открытого API любой желающий может использовать знания и естественно-языковой интерфейс Watson. IBM пытается создать множество когнитивных сервисов, таких как: распознавание речи и изображений, служба классификации запросов на естественном языке, перевод на другой язык, определение эмоциональности речи и текста и т.д. В долгосрочной перспективе, по их мнению, многие фирмы смогут перевести большую часть своей голосовой поддержки на Watson, и это приведет к огромной экономии. Индийцы из колл-центров могут потерять работу.
Концепция, согласно которой ИИ работает лучше, когда он может сосредоточиться на задаче, сужающей пространство интерпретаций, применима не только к анализу естественного языка, но и, например, к анализу изображений. На этом построены принципы систем управления автомобилями без водителя. В искусственном зрении, когда компьютеру показывают картинку и он определяет, что видит, это определение происходит с определенной степенью вероятности. Когда на собаку надевают плащ тигра, компьютер распознает, что это тигр. На дороге все проще, количество объектов, которые могут встретиться, невелико, и поэтому выбор и интерпретации очень ограничены: пешеход, автомобиль, автобус, дорожный знак, дорожная разметка, но не тигр, не кит и не свадебный торт.
Беспилотное вождение использует несколько технологий, среди них:
В конференц-зале находились три беспилотных автомобиля от Audi, Volvo и BMW. Все эти и многие другие устройства работают на базе NVIDIA DRIVE. Само решение состоит из трех компонентов:
Автомобиль, который управляется автоматически, производит сильное впечатление. ИИ во всей своей красе. Больше всего мне понравился видеоролик о самообучающемся автомобиле компании Toyota. Сначала он барахтался как котенок и постоянно тормозил как сумасшедший, но потом стал более уверенным, и, наконец, после 3 000 миль пробега он начал уверенно двигаться по любой дороге.
Компания Toyota приняла участие в конференции через свой Исследовательский институт. Гилл Пратт, генеральный директор института ИИ, объявил, что автопроизводитель планирует инвестировать 1 миллиард долларов в течение следующих пяти лет в исследования, связанные с ИИ. Подход Toyota интересен сам по себе. Они говорят, что не считают полный автопилот главным приоритетом. Сейчас автопилот, реализованный, например, в Tesla, требует режима «руки на руле». То есть, он может управлять автомобилем, но требует постоянного контроля со стороны водителя. Вождение в таком режиме — это скорее напряжение, чем удовольствие. Компания подчеркивает важность систем помощи водителю, то есть автопилот не вмешивается в управление автомобилем, пока все идет хорошо, но если ситуация выходит из-под контроля, автопилот берет управление на себя и спасает ситуацию. У среднестатистического водителя мало опыта вождения в экстремальных ситуациях, а обычное вождение имеет мало общего с жизнью в критической ситуации. Однако автопилот отлично подходит для такой ситуации. Каждый год на американских дорогах гибнет 1 200 000 человек. Несмотря на заявления Toyota, в ближайшем будущем это число будет практически равно нулю. Как сказал Гилл Пратт (по памяти): «Спрос на нашу систему не следует считать по автомобилям; в ней остро нуждаются 1 200 000 человек в год».
Но автопилот, как бы удивительно не выглядел автомобиль, едущий без водителя, — это не сильный ИИ. Пока – это набор хороших методов и алгоритмов. Возможно, что для этой задачи большего и не надо.
Многие задачи, подобные беспилотному вождению, можно успешно решать и без использования сильного ИИ. Нейронные сети с глубинным обучением (или глубоким обучением, если такой перевод Deep learning вам больше нравится) достаточно хорошо подходят там, где “программирование в лоб” заходит в тупик и оказывается, что значительно проще “скормить” нейронной сети огромный массив обучающих примеров и тем самым обучить ее правильной классификации, чем пытаться самому описать все закономерности и реакцию на них.
Несмотря на это, чудес не бывает, поскольку простота результата компенсируется сложностью обучения. Обучение нейронных сетей с большим количеством элементов на большом количестве примеров является чрезвычайно трудоемким. Процессоры, работающие на традиционных архитектурах, недостаточно быстры для таких вычислений. Чтобы избежать этой участи, необходимо массовое распараллеливание вычислений, и нейронные сети очень хорошо подходят для этой задачи. GPU изначально был создан для создания графики и почти идеально подходит для таких задач. Производители GPU смогли спроектировать аппаратное обеспечение, учитывающее особенности нейронных сетей, и предоставить программное обеспечение, облегчающее жизнь разработчикам ПО. На конференции компания NVIDIA, как основной производитель GPU, пыталась убедить всех, что они создали полный стек необходимого программного обеспечения, обеспечив поддержку всех этапов разработки нейронных сетей.
На конференции NVIDIA представила прорыв в области обучения глубоких нейронных сетей — суперкомпьютер DGX-1. По сравнению с предшественниками, прорыв заключается в 12-кратном увеличении производительности обучения.
Соответственно, экосистема включает в себя не только железо, но и полный набор программ, оптимизированных для глубокого обучения (https://developer.nvidia.com/deep-learning#source=pr).
В набор ПО DGX-1 входит NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS), полноценная интерактивная система для создания глубоких нейронных сетей (DNN), а также GPU-ускоряемая библиотека примитивов для создания DNN — NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) версии 5.
Помимо этого, система содержит оптимизированные версии нескольких широко используемых фреймворков глубокого обучения— Caffe, Theano и Torch. DGX-1 дополнительно предоставляет доступ к облачным инструментам управления, обновлениям ПО и банку приложений-контейнеров».
В целом, на конференции NVIDIA явно пыталась донести мысль о том, что они уже давно не просто производитель специализированных чипов, а компания, которая имеет видение технологии в целом и предлагает интегрированные решения, в которых аппаратное обеспечение — это лишь один и не факт, что самый важный компонент.
Одним словом, ИИ делает большие успехи. Но пока что искусственный интеллект слаб. Термин «слабый» не следует воспринимать как негативную оценку. Это просто уточнение используемой технологии. О том, насколько мы далеки от сильного ИИ, легко судить, взглянув на системы компьютерного перевода. Когда речь идет о переводе технического или другого хорошо переведенного текста, машинный перевод делает все возможное. Но как только приводится пример, требующий понимания смысла предложения, правильный перевод становится делом случая, и никакой статистический метод не может спасти ситуацию.
В 1997 году система Deep Blue компании I BM победила чемпиона мира Гарри Каспарова в шахматном матче из шести партий. Недавно система AlphaGo компании Google победила сильнейшего в мире игрока в го. Насколько это свидетельствует о наступлении эры сильного искусственного интеллекта? Один робот сделал большой скачок, но человечество добилось незначительного прогресса. Есть хорошие наработки по методам обучения с усилением, но есть одна очень важная оговорка. Шахматы и го позволяют достаточно упрощенно и точно описать положение фигуры. Поведенческие стратегии строятся на предположении, что у нас есть некоторый опыт работы с ситуацией, и мы можем опираться на него при принятии решений. Чтобы мы не просчитывали все возможные продолжения до конца, мы вводим критерии оценки качества ситуации. Это позволяет нам оценить позицию без учета всех возможных продолжений. В обеих ситуациях оказывается, что самое главное — уметь получить из формального описания позиции все семантические элементы, влияющие на ее оценку. Для шахмат и го это хоть и не просто, но получается. В жизни все значительно сложнее. При выборе стратегии поведения и оценке качества ситуации внешнее «сырое» описание происходящего мало что дает. Ситуации не похожи друг на друга из-за совпадения определенных признаков. Необходимо понимание смысла происходящего. Может быть множество мелких деталей, определяющих происходящее. Поэтому Google-Mobile будет следовать правилам дорожного движения, если нет препятствий, и если соблюдается маршрут. Кроме того, его не смутит ядерный гриб на горизонте или толпа нервных зомби на обочине.
A I развитие напрямую связано не только со способностью обрабатывать информацию алгоритмически (традиционными методами), но и со способностью понимать ее смысл. Эта задача кажется сложной, тем более что она напрямую связана с пониманием того, как работает мозг, поскольку этот механизм точно знает, как работать со смыслом. Скоро ли появится сильный ИИ? Вероятно, очень скоро. В своей следующей статье я расскажу о работе нашей группы над математической формализацией смысла, а также о модели, которая пытается быть довольно хорошим описанием того, как функционирует мозг, и для убедительности приведу довольно хороший пример. Так что, возможно, скоро вы услышите подобный диалог в магазине:
Продавец: Это новинка, мозговой имплантант, снимает половину умственной нагрузки.
Покупатель: Отлично! Продайте мне парочку.
Коэффициент интеллекта
IQ — это количественная мера уровня интеллекта человека. Например, низкий интеллект характерен для олигофренов, а средний — для большей части населения планеты. Другими словами, это уровень интеллекта по сравнению с уровнем интеллекта среднего человека того же возраста.
Для определения коэффициента интеллекта используются специальные тесты. Вычисление коэффициента является одним из способов оценки общего интеллекта человека.
Коэффициент интеллекта, изобретенный в 1912 году немецким ученым Вильгельмом Штерном, описывает врожденные умственные способности человека. Индексы умственного возраста Бине показывали довольно значительные расхождения. Штерн предложил, что деление умственного возраста человека на хронологический возраст может быть использовано в качестве показателя интеллекта. В 1916 году была введена шкала Стэнфорда-Бине.
В настоящее время интерес к тестам интеллекта значительно возрос, что привело к появлению множества различных шкал, не имеющих под собой основы. Это затрудняет сравнение результатов различных тестов. В результате показатель IQ в наше время утратил свою первоначальную информативность.
В каждый тест IQ включены разнообразные задания с возрастающим уровнем сложности. В числе таких заданий — пространственное мышление и логическое мышление. Результаты теста используются для расчета IQ.
Отмечено, что чем больше вариантов тестирования проходит человек, тем лучшие результаты он в итоге показывает. Такие тесты, как тест Айзенка, являются наиболее распространенными и широко известными. Однако наиболее точными являются тесты Дж. Равена, Д. Векслера и Р. Кеттелла. Сегодня не существует единого стандарта для определения IQ, как бы странно это ни казалось.
Все тесты разделены на возрастные группы. Они показывают развитие человека, соответствующее каждому возрасту. Это означает, что 12-летний ребенок и молодой выпускник университета могут иметь одинаковый IQ, потому что развитие каждого из них соответствует их возрастной группе.
Наследственность, среда, пол, раса, страна проживания, здоровье и социальные факторы влияют на коэффициент интеллекта.
Окружающая среда и семья, обнаруживает огромное влияние на формирование интеллекта ребенка. Многочисленные исследования показали зависимость образовательного процесса от множества факторов, таких как достаток семьи, уровень жизни, семейные отношения и т.д.
Влияние окружающей среды в целом и семьи в частности составляет долю IQ от 0,25 до 0,35. Чем старше человек, тем слабее эта зависимость, и она почти полностью исчезает в зрелом возрасте. Эти исследования проводились в обычных семьях, в которых есть полная семья, то есть отец и мать.
Генетика каждого человека приводит к тому, что дети, родившиеся в одной семье, по-разному реагируют на одни и те же факторы окружающей среды. Диета также влияет на интеллект. Исследователи обнаружили, что беременные женщины, которые употребляют рыбу во время беременности, а затем кормят своих детей грудью, повышают интеллект своих детей. Есть данные, что некоторые исследования показывают увеличение IQ на 7 пунктов.
Характеристики мужского и женского интеллекта всегда интересовали известных деятелей психологической науки. Многие психологи считают, что развитие интеллекта происходит одинаково у мужчин и женщин. Однако среди мужчин наблюдается большая вариативность — есть большое количество глупых мужчин и столько же умных. Это означает, что среди мужчин есть много людей с высоким интеллектом и много людей с низким интеллектом. Существует также разница между мужчинами и женщинами в проявлении различных аспектов интеллектуальной сферы.
До пятилетнего возраста развитие интеллекта происходит одинаково. После 5 лет мальчики начинают лидировать в пространственном и манипулятивном интеллекте, а девочки — в вербальных навыках. Доля одаренных математиков также значительно выше среди мужчин, чем среди женщин. На каждые 13 известных математиков приходится только одна женщина.
Многие психологи и философы также с большим интересом изучали специфический интеллект различных рас. Многочисленные исследования показывают, что существует разница между средним IQ различных расовых групп. Например, средний IQ афроамериканцев составляет 85, белых европейского происхождения — 103, а евреев — 113. Последние исследования, однако, показывают, что эта разница постепенно уменьшается.
Мышление и интеллект
Мышление — это когнитивный процесс разума. Она призвана отразить в сознании человека взаимосвязи и более сложные отношения между явлениями в окружающем его мире. Его главная задача — выявить связи между объектами, обнаружить эти связи и отличить их от случайных совпадений.
В сознании человека происходит процесс мышления. Когнитивные процессы и другие психические процессы отличаются от мышления в том смысле, что они непосредственно связаны с нашим активным преобразованием обстоятельств, в которых мы оказываемся. Когда бы мы ни думали, в центре нашего внимания всегда находится проблема, которую необходимо решить.
Процесс мышления включает в себя сознательное и целенаправленное преобразование реальности. Этот процесс характеризуется непрерывностью и продолжается на протяжении всей жизни, изменяясь под влиянием возрастных факторов, социального статуса и стабильности окружающей среды.
Особой характеристикой мысли является ее опосредованный характер. Это означает, что человек не может знать вещи прямо, непосредственно, он знает все косвенно, опосредованно. То есть, одни качества через другие, неизвестное через известное. Мысль различается по типам, операциям и процессам. Такое понятие, как интеллект, неразрывно связано с этим.
Что означает интеллект? Она относится к общей способности понимать и решать проблемы «в уме». Обычно его рассматривают как уровень умственного развития, достигнутый в определенном возрасте, который отражается в стабильности познавательных процессов и объеме приобретенных навыков и знаний.
Интеллект является неотъемлемой частью мышления. Психология мышления начала углубленно развиваться только в 20 веке. Ассоциативная психология, доминировавшая до 20 века, основывалась на предположении, что все процессы в психике происходят по законам ассоциации, и что все образования сознания состоят из простых сенсорных репрезентаций, которые объединяются ассоциациями в комплексы.
Поэтому представители ассоциативного психологического направления не видели необходимости в особо глубоком изучении мышления. Он был идентифицирован с помощью представлений и интерпретирован как связанный набор следующих признаков. Суждение рассматривалось как совокупность представлений.
Совершенно очевидно, что мышление и интеллект — это родственные понятия. На языке обывателей интеллект эквивалентен «уму». Когда люди называют человека умным, они имеют в виду его индивидуальные особенности интеллекта.
Мышление соответствует обдумыванию. Таким образом, «ум» относится к свойству или способности человека, а глагол «думать» — к процессу мышления. Следовательно, оба понятия выражают разные стороны одного и того же явления. Интеллект — это способность мыслить. Интеллектуальная способность — это способность мыслить, а мышление — это способ реализации интеллектуальной способности.
Мышление и интеллект долгое время считались самыми важными отличительными характеристиками человека. Именно поэтому для определения человеческого вида используется термин «Homo sapiens», который переводится как «человек разумный». Человек, потерявший зрение или слух, несет большую потерю, но он остается человеком. И если вы теряете разум, вы теряете свою сущность как человеческое существо.
Процесс мышления рассматривается в основном как часть познания. Согласно психологии, познание проявляется в виде представлений о мире, их моделей и образов. Например, если кто-то пытается добраться до определенной части города, ему нужна некая пространственная визуализация маршрута между местом, где он находится в определенный момент, и местом, куда ему нужно добраться.
Но мышление нельзя рассматривать только как любой когнитивный процесс. В конце концов, когнитивные процессы также включают в себя восприятие. Из этого следует, что мышление — это опосредованный и обобщенный познавательный процесс объективной реальности. Так, например, то, что видит субъект, является восприятием, но если он делает логический вывод из того, что видит, то это уже мысль. Человек видит мокрый асфальт, это восприятие. Тот же человек делает вывод, что на улице шел дождь: это мышление.
Мышление как когнитивный процесс, выходящий за пределы непосредственно данного, является эффективным средством биологической адаптации.
Социальный интеллект
Социальный интеллект — это способность понимать намерения, эмоциональные состояния и чувства человека через вербальные и невербальные проявления. Социальный интеллект может проявляться в отношениях, демонстрируя предвидение. Способность выражать мгновенные, почти автоматические выводы о людях, предсказывая их наиболее вероятное поведение.
В 1920 году Э. Торндайк ввел в психологию понятие «социальный интеллект» для обозначения проницательности в межличностных отношениях. Многие известные психологи внесли свой вклад в толкование этого термина.
До недавнего времени среди психологов велись дебаты по поводу понятия, введенного Э. Борингом. Он считал, что интеллект — это то, что можно измерить с помощью определенных тестов.
J. Гилфорд рассматривал социальный интеллект как систему интеллектуальных способностей личности, не зависящих от факторов общего интеллекта и связанных в основном с пониманием поведенческой информации.
Согласно теории Гилфорда, она содержит 6 факторов, тесно связанных с поведенческим когнитивным мышлением
Первый фактор — познание поведенческих конструктов, то есть способность различать вербальное и невербальное выражение поведенческих реакций на основании полученной информации.
Во-вторых, это способность распознавать общие свойства среди потока ситуативной или экспрессивной информации о поведенческих реакциях.
Третье — это установочное поведенческое познание, то есть способность понимать установки.
Четвертая функция — познание систем поведения, которое заключается в способности понимать логику построения целостных взаимодействий индивидов и смысл действий, которые они предпринимают в таких гибридных отношениях.
Пятый — поведенческое трансформационное познание, которое представляет собой способность понимать изменения в значении поведения (вербального и невербального) в различных ситуативных аспектах.
Шестой — познание результатов поведения, которое заключается в способности предвидеть последствия действий на основе имеющейся информации.
Отечественный исследователь Ж. Емельянов занимался вопросами социального интеллекта и личности в рамках практической психологической деятельности. Емельянов считал, что повысить коммуникативную компетентность индивида можно путем активного социально-психологического обучения.
Определение, которое он дал социальному интеллекту, заключалось в том, что это сфера субъект-субъектных способностей человеческого сознания. Это описывает концепцию Емельянова как устойчивую способность, основанную на специфике мышления, аффективных реакций и социального опыта, осознания себя и других, взаимозависимости и взаимоотношений, а также способности прогнозировать межличностное взаимодействие.
» Коммуникативная компетентность» напоминает концепцию социального интеллекта. Развитие коммуникативной компетентности происходит только при интериоризации социальной информации. Этот процесс характеризуется бесконечностью и постоянством, наличием вектора от внутреннего к внешнему, от актуальных межличностных ситуаций к результатам осознания таких ситуаций, которые фиксируются в когнитивных структурах психических качеств в виде навыков и умений.
Исходя из исследований Емельянова, источники социального интеллекта следующие.
Первый источник — это жизненный опыт. Именно жизненный опыт играет главную роль в формировании коммуникативной компетенции. Он придавал большое значение опыту межличностного общения. Жизненный опыт характеризуется: социальностью — включением норм и ценностей, усвоенных из данной социальной среды, и индивидуальностью, поскольку он основан на индивидуальных чертах и психологических обстоятельствах личной жизни.
Второе — это искусство, которое обеспечивает как эстетическую стимуляцию, так и двустороннее взаимное обогащение как для творца, так и для наблюдателя. Искусство помогает развивать навыки общения.
https://www.youtube.com/watch?v=HgAxezdioSA
Третья — общая эрудиция, выражающаяся в том, что дисциплина собирает достоверные и систематизированные гуманитарные знания об истории и культуре человеческой коммуникации.
Коммуникативная компетентность по своему содержанию и форме непосредственно сопоставляется с характерными особенностями социальных ролей, исполняемых субъектом. Также можно выделить коммуникативную компетентность на общем и профессиональном уровнях.
Эмоциональный интеллект
Эмоциональный интеллект — это способность человека распознавать собственные эмоции, понимать их и генерировать таким образом, чтобы способствовать развитию мышления и интеллекта. Этот термин был введен в 1990 году П. Саловеем и Дж. Майером.
Эмоциональный интеллект, в отличие от привычного всем IQ, — это способность правильно объяснять и влиять на ситуации, бессознательно определять, чего хотят и в чем нуждаются другие, понимать и видеть свои сильные и слабые стороны, противостоять стрессу и быть обаятельным.
Мы можем выделить следующие иерархические навыки, составляющие эмоциональный интеллект. К ним относятся :
— восприятие и выражение эмоций;
— повышение эффективности мыслительной деятельности через эмоции;
— понимание и осознание своих собственных и чужих чувств;
— Контроль и управление эмоциями.
Эта иерархия основана на нескольких принципах. Способность распознавать и выражать эмоции является основой, на которой эмоции могут возникать для решения конкретных проблем процессуального характера. Способность распознавать и выражать эмоции и использовать их при решении проблем лежит в основе внешне проявляющейся способности придавать смысл обстоятельствам и событиям, которые предшествуют и следуют за эмоцией.
В 1996 году модель эмоционального интеллекта Рувена Бар-Она была представлена на встрече Ассоциации психологов в Торонто. Каждый раздел состоит из 15 шкал (доменов). Существуют две области психологического функционирования — внутриличностная и межличностная. Внутриличностное — это способность понимать, что чувствуют люди, и контролировать собственное поведение. Среди этих элементов — самоанализ, ассертивность, независимость, самоуважение и самоактуализация.
Самоанализ — это способность оценивать свои эмоции и влияние своих действий на других людей.
Ассертивность — это способность четко выражать эмоции, мысли и сильные мнения, принимая во внимание предпочтения и действия других людей. Он всегда ассоциируется с активностью и легкостью.
Независимость выражается в способности принимать собственные решения и управлять собой. Это значит не зависеть от своих эмоций, брать на себя личную ответственность, не становясь их рабом.
Самооценка выражается в способности быть в гармонии с собой, воспринимать себя позитивно и уважать себя, но также осознавать свои недостатки. Самооценку также называют самоуважением.
Это выражается в желании расти, способности реализовать свой потенциал. Второй аспект межличностных отношений связан с умением общаться с субъектами. Он включает в себя эмпатию, социальную ответственность и межличностные отношения.
Эмпатия проявляется в способности распознавать чувства других людей и способности дать им понять, что другой человек знает об их чувствах.
В рамках социальной ответственности каждый человек должен продемонстрировать способность работать вместе для достижения взаимной выгоды, что включает в себя совесть, заботу о ближнем, мораль и этику.
Межличностные отношения проявляются в навыках конструктивного общения посредством вербальной и невербальной коммуникации, умении устанавливать и поддерживать в дальнейшем взаимовыгодные контакты, которые основаны на чувстве эмоциональной близости, способности чувствовать себя свободно и комфортно в социальном взаимодействии.
Что касается адаптивности, то она может проявляться в способности реагировать на ситуации, справляться с различными обстоятельствами и даже решать проблемы при их возникновении. Решение проблем выражается в способности выявлять и формулировать проблемы, а также разрабатывать и реализовывать потенциально эффективные решения.
Оценка реальности — это способность человека правильно определить взаимосвязь между объективной реальностью и своим опытом. Существуют такие качества, как прагматизм, адекватное восприятие реальности и объективность, а также собранность и концентрация.
Помимо способности координировать свои эмоции, действия и мысли с постоянно меняющимися обстоятельствами, гибкость также включает способность адаптироваться к неожиданным или неизвестным событиям.
Четвертая область — управление стрессом, характеризующееся способностью противостоять стрессовым факторам, управлять импульсивностью, сохранять самообладание и не становиться уязвимым в стрессовых ситуациях. Стрессоустойчивость заключается в способности справляться со стрессовыми обстоятельствами без физического или эмоционального напряжения. Контроль импульсивности включает в себя обучение тому, как не действовать, когда эмоции бушуют.
Выражение общего настроения — это благоприятный взгляд на свою жизнь и удовлетворенность жизнью в целом. Удовлетворенность жизнью — это способность к бодрости, миролюбию, жизнерадостности и энтузиазму. В этой сфере оптимизм отражается от способности видеть во всем положительную сторону и не впадать в депрессию.
Эмоциональный интеллект можно диагностировать разными способами. Сторонники концепции, которая воспринимает интеллект как набор способностей, изучают эмоциональный интеллект с помощью различных тестовых опросников и методов решения задач.
Чтобы добиться успеха в современном мире, вам необходимы коммуникативные и организационные навыки. Психологи утверждают, что 80% успеха в бизнесе зависит от эмоционального интеллекта и только 20% — от общего интеллекта, даже если вам не приходится работать в команде.
Кроме того, умение слушать необходимо для самоконтроля и осознанности, социальной удачи и эмпатии. Окружающих не волнует интеллект или глубина знаний собеседника. Напротив, их гораздо больше волнует, как он разговаривает с ними по телефону или отвечает на электронные письма, насколько приятно находиться рядом с ним или насколько хорошо он умеет брать на себя ответственность, вдохновлять и отстаивать свою позицию. Именно по этой причине эмоциональный интеллект имеет большое значение в современном мире.
