Устройство исключающее ошибочные действия при работе машин: Устройство, исключающее ошибочные действия при управлении работой машин, аппаратов, 10 (десять) букв

Официальный интернет-портал Администрации Томской области — Ошибка


array
(
    'code' => 404
    'type' => 'CHttpException'
    'errorCode' => 0
    'message' => 'Невозможно обработать запрос \"uploads/ckfinder/298/userfiles/files/%d0%9f%d0%9e%d0%a2%20%d0%a0%d0%9e-14000-002-98%20%d0%9f%d0%be%d0%bb%d0%be%d0%b6%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5%20%d0%be%d0%b1%d0%b5%d1%81%d0%bf%d0%b5%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5%20%d0%b1%d0%b5%d0%b7%d0%be%d0%bf%d0%b0%d1%81%d0%bd%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b8%20%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b8%d0%b7%d0%b2%d0%be%d0%b4%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be%20%d0%be%d0%b1%d0%be%d1%80%d1%83%d0%b4%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d1%8f.docx\".'
    'file' => '/var/www/production/yii/framework/yiilite.php'
    'line' => 1803
    'trace' => '#0 /var/www/production/yii/framework/yiilite.php(1719): CWebApplication->runController(\'uploads/ckfinde...\')
#1 /var/www/production/yii/framework/yiilite.php(1236): CWebApplication->processRequest()
#2 /var/www/production/public/index. php(72): CApplication->run()
#3 {main}'
    'traces' => array
    (
        0 => array
        (
            'file' => '/var/www/production/yii/framework/yiilite.php'
            'line' => 1719
            'function' => 'runController'
            'class' => 'CWebApplication'
            'type' => '->'
            'args' => array
            (
                0 => 'uploads/ckfinder/298/userfiles/files/%d0%9f%d0%9e%d0%a2%20%d0%a0%d0%9e-14000-002-98%20%d0%9f%d0%be%d0%bb%d0%be%d0%b6%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5%20%d0%be%d0%b1%d0%b5%d1%81%d0%bf%d0%b5%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5%20%d0%b1%d0%b5%d0%b7%d0%be%d0%bf%d0%b0%d1%81%d0%bd%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b8%20%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b8%d0%b7%d0%b2%d0%be%d0%b4%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be%20%d0%be%d0%b1%d0%be%d1%80%d1%83%d0%b4%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d1%8f.docx'
            )
        )
        1 => array
        (
            'file' => '/var/www/production/yii/framework/yiilite. php'
            'line' => 1236
            'function' => 'processRequest'
            'class' => 'CWebApplication'
            'type' => '->'
            'args' => array()
        )
        2 => array
        (
            'file' => '/var/www/production/public/index.php'
            'line' => 72
            'function' => 'run'
            'class' => 'CApplication'
            'type' => '->'
            'args' => array()
        )
    )
)

Официальный интернет-портал Администрации Томской области — Ошибка | Департамент по социально-экономическому развитию села Томской области

404

Просим прощения, ведутся технические работы

/var/www/production/yii/framework/yiilite.php at line 1803

#0 /var/www/production/yii/framework/yiilite.php(1719): CWebApplication->runController('uploads/ckfinde. ..')
#1 /var/www/production/yii/framework/yiilite.php(1236): CWebApplication->processRequest()
#2 /var/www/production/public/index.php(72): CApplication->run()
#3 {main}

404 Страница не найдена — Иркутская область. Официальный портал

!

Вниманию эксплуатантов аттракционов!

Обратите внимание! В соответствии с Постановлением Правительства РФ от 23.09.2020 №1538 «О внесении изменений в постановление Правительства Российской Федерации от 13 ноября 2013 г. №1013 технический осмотр квадроциклов с 07.10.2020 года необходимо проходить в органах гостехнадзора.

Из-за неблагоприятной эпидемиологической обстановки:

Получателям государственных услуг предварительно необходимо осуществить удаленную консультацию по порядку оказания государственных услуг и осуществить запись на прием по телефонам соответствующих подразделений (телефоны подразделений)

Получателям справок о наличии или отсутствии зарегистрированных самоходных машин заявление необходимо подать в сканированном виде на адрес электронной почты irkgtn@gtn. irkutsk.ru. Выдача справки заявителю осуществляется по истечении 5 рабочих дней с даты подачи заявления лично при предъявлении паспорта или доверенному лицу при предъявлении доверенности и паспорта по адресу: г. Иркутск, ул. Мухиной, д. 2А, каб. 216 либо направляется посредством АО Почта России на адрес регистрации заявителя.

Получателям справок о наличии или отсутствии выданного удостоверения тракториста-машиниста (тракториста) заявление необходимо подать в сканированном виде на адрес электронной почты [email protected]. Выдача справки заявителю осуществляется по истечении 3 рабочих дней с даты подачи заявления лично при предъявлении паспорта по адресу: г. Иркутск, ул. Мухиной, д. 2А, каб. 216.

Бланк заявления

Викторина «Ты, я, и информатика»

ГОУ
ЛНР «Ровеньковская школа № 5 им. «Молодой гвардии»

ВИКТОРИНА

«ТЫ, Я И ИНФОРМАТИКА»

Подготовил

учитель информатики

                   А.М. Кобат

За
каждый правильный ответ – 1 балл

Максимальное
количество за игру – 25 баллов

1 конкурс – «Слова с компьютерной
начинкой». Пользуясь подсказкой

в скобках, необходимо отгадать сами
слова, а также компьютерный термин, которым они ²начинены².

ЗАР — — — — — (вознаграждение за
труд)
РАС — — — — — (кара, возмездие)

— —
— — УССИЯ (обсуждение спортивного вопроса или проблемы)
— — — — ОТЕКА (музыкальный молодёжный клуб)
— — — — ОМФОРТ (неудобство, беспокойство, тревога)

— —
— — АДА (изоляция города противника)

— —
— — ИРОВКА (устройство, исключающее ошибочные действия при управлении работой
машины)

— —
— — ГАУЗ (оборонительное укрепительное сооружение)

О —
— — ЕЛЬ (монастырь)
О — — — ИТАТЕЛЬ (житель)
ГАМ — — — (начало шахматной партии)

— —
— — ОН (область пониженного давления в атмосфере)
— — — — АМЕН (альпийская фиалка)
МОТО — — — — (транспортное средство)

— —
— ЕРАН (столица Ирана)
— — — УСИГАЛЬПА (столица Гондураса)
СТРА — — — ИЯ (наука о ведении войны)

ПО —
— — ОК (соцветие у кукурузы)
ОПЕ — — — КА (непреднамеренная ошибка в книге)
БРУС — — — КА (мостовая, вымощенная брусчаткой)

2 конкурс – «Всё наоборот». Приведены словосочетания. Данные словосочетания получены из
словосочетаний, связанных с компьютерами и информатикой, слова в которых
заменены на противоположные по смыслу. Например, ²функциональная клавиша² по этим правилам была бы записана как ²бесполезная кнопка². Необходимо определить исходные
словосочетания.

беззвучный микрофон —

естественное отсутствие ума —

разгрузочный
винчестер —

пиратский
алгоритм —

коллективные
счёты —

отцовский
транзистор —

видимая
папка —

гибкое
кольцо —

локальный
компьютер —

расшифровка
новостей —

единичная
деталь —

цветная
клавиатура —

3 конкурс – «Решите ребусы». Ребус читается слева направо. Названия предметов следует читать в именительном падеже
единственного числа или множественного, если изображено несколько предметов.
Если картинка перевёрнута вверх ногами, это значит, что слово читается «задом
наперёд». Запятые справа или слева от картинки означают, что в загаданном слове
нужно удалить столько букв, сколько стоит запятых (запятые перед картинкой обозначают,
сколько букв нужно убрать вначале слова, запятые в конце рисунка обозначают,
сколько букв нужно убрать с конца слова).

Ответы

1 конкурс – «Слова с компьютерной
начинкой»

Зарплата

Расплата            (плата)

Дискуссия

Дискотека

Дискомфорт      (диск)

Блокада

Блокировка

Блокгауз             (блок)

Обитель

Обитатель

Гамбит                (бит)

Циклон

Цикламен

Мотоцикл          
(цикл)

Тегеран

Тегусигальпа

Стратегия           
(тег)

Початок

Опечаток

Брусчатка           
(чат)

2 конкурс – «Всё наоборот»

звуковая
карта

искусственный
интеллект

загрузочная
дискета

лицензионная
программа

персональный
компьютер

материнская
плата

скрытый
файл

жёсткий
диск

глобальная
сеть

кодирование
информации

системный
блок

чёрно-белый
монитор

3 конкурс – «Решите ребусы»

Монитор  Факс

Интернет  Модем

Клавиша   Пиксель

КВН «Компьютер Всем Необходим»

КВН «Компьютер Всем Необходим»

Цели мероприятия:

• развитие
  познавательного интереса, творческой активности учащихся;
• развитие у
  школьников умения излагать мысли, моделировать ситуацию;
• повторение
  и закрепление основного программного материала, выраженного в неординарных
  ситуациях;
• воспитание
  уважения к сопернику, умения достойно вести спор, стойкости, воли к
  победе, находчивости, умения работать в команде.

Оборудование:
мультимедийный проектор, экран, компьютеры, плакаты и
карточки с заданиями.

Подготовительная
работа:

• Домашнее
  задание группам поддержки: приготовить зал (класс) к соревнованиям  и
  нарисовать стенгазету по информатике, содержащую головоломки, ребусы,
  дружеские шаржи на представителей команд.
• Домашнее
  задание командам: создать эмблему команды с использованием компьютерной
  графики, придумать название команды, девиз, приветствия болельщикам и
  жюри.
• Формирование
  жюри: в жюри можно включить представителей классов, классных
  руководителей, родителей, гостей, присутствующих на игре.

Ход соревнования

1 этап.
Представление жюри.

2 этап.  Игра

1  конкурс  Приветствия команд. Приветствие содержит:

• название
  команды;
• девиз;
• приветствие
  болельщикам;
• приветствие
  жюри.

2
конкурс  Разминка  «Компьютерные добавлялки»


На слайдах представлены небольшие четверостишия. Каждая команда по очереди
отгадывает термины, о которых говорится в стихотворении.

Оглянись,
дружок, вокруг!

Вот-  . . . – верный друг

Он всегда тебе поможет:

Сложит , вычтет и умножит. (Компьютер)

Наверху
машины всей

Размещается  . . . –

Словно смелый капитан!

А на нем горит  экран!     (Дисплей)

 
Рядом с дисплеем- главный блок:

Там бежит электроток

К самым важным микросхемам.

Этот блок зовут . . .     
(системным)

 В
упаковке, как конфета,

Быстро вертится . . .  —

Там записаны программы

И для папы, и для мамы!  (Дискета)

Это
вот — . . .

Вот где пальцам физкультура

И гимнастика нужны!

Пальцы прыгать там должны!  (Клавиатура)

И
сейчас же буквы, точки,

Запятые —  строчка к строчке –

Напечатает в момент!

Очень нужный инструмент  (Принтер)

3 конкурс  «Слова с компьютерной начинкой

На экране высвечиваются слова и, пользуясь подсказкой в скобках,
необходимо отгадать за 1 минуту сами слова, а также  компьютерные термины,
которыми они «начинены».

Зар — — — -
(вознаграждение за труд)

Рас — — — — (кара, возмездие)

Компьютерное слово- ?  (Плата)

-
— — — уссия (обсуждение спортивного вопроса или
проблемы)

— — — — отека  (музыкальный молодежный клуб)

— — — омфорт (неудобство, беспокойство, тревога)

Компьютерное слово- ? (Диск)

-
— — — АДА (изоляция города противника)

— — — — ИРОВКА (устройство, исключающее ошибочные действия при
управлении работой машины)

— — — — ГАУЗ (оборонительное укрепительное сооружение)

Компьютерное слово -?  (Блок)

О — — — ЕЛЬ (монастырь)

О — — — ИТАТЕЛЬ (житель)

ГАМ — — — (начало шахматной партии)

Компьютерное слово -?  (Бит)

-
— — — ОН  ( область пониженного давления в атмосфере)

— — — — АМЕН (альпийская фиалка)

МОТО — — — —  (транспортное средство)

Компьютерное слово -? (Цикл)

-
— — — ЬЕ (служащий в гостинице)

— — — —  НОЙ ( специалист по пошиву одежды)

— — — УПЕЯ (офицерское снаряжение)

Компьютерное слово -? (Порт)

-
— — ЕРАН (столица Ирана)

— — — УСИГАЛЬПА (столица Гондураса)

СТРА — — — ИЯ (наука о ведении войны)

Компьютерное слово -?  (Тег)

ПО
— — — ОК (соцветие у кукурузы)
ОПЕ — — — КА (непреднамеренная опечатка в книге)

БРУС — — — КА (мостовая, вымощенная брусчаткой)

Компьютерное слово -?  (Чат)

4
конкурс «Блок-схемы пословиц»

На слайде представлены блок-схемы пословиц попробуйте
сформулировать известную русскую пословицу по ее блок-схеме

5
конкурс «Домашнее задание»

За неделю до мероприятия учащимся были предложены задания:

— инсценировка песни «Компьютерных разбойников»,

— спеть частушки о компьютере и терминах, связанных с наукой информатикой,

— подготовить танец «Аппаратных компонентов ПК»

Конкурсы
для болельщиков

Ведущий:
Пока команды готовятся, предлагаем болельщикам портрет необыкновенной девочки.

Ей было тысяча сто лет,

Она в сто первый класс ходила,

В портфеле по сто книг носила —

Все это правда, а не бред.

Когда, пыля десятком ног,

Она шагала по дороге,

За ней всегда бежал щенок

С одним хвостом, зато стоногий.

Она ловила каждый звук

Своими десятью ушами,

И десять загорелых рук

Портфель и поводок держали.

И десять темно-синих глаз

Рассматривали мир привычно…

Но станет все совсем обычным,

Когда поймете наш
рассказ.            (А.
Стариков)

Догадались? Так сколько же лет было девочке?

Как хороша двоичная система,

И как проста в ней вычислительная схема!

Забавна записи канва:

Один с нулем не 10 здесь, а 2.

В следующем конкурсе каждый болельщик выступит  в роли Искателя.

На  экране элементы игры «Искатель. Загадки»

Участники
представляют домашнее задание.

3 этап.   Жюри
подводит итоги, а болельщики вместе с игроками разгадывают следующие загадки.

4
этап. Награждение победителей, участников. Вручение
дипломов, сладких призов

Презентация
КВН «Компьютер Всем Необходим» воспроизводится с
помощью мультимедийного проектора для сопровождения
урока по одноименной теме. Презентация создана в прикладной программе MS Power Point.

Слайд
1

Здесь
представлен лишь фрагмент презентации. Полный вариант содержит 26 слайдов с
анимацией графики и текста, с гиперссылками.

Какие меры необходимо предпринять работодателю для предотвращения несчастных случаев на производстве

Приоритетным направлением работы Государственной инспекции труда и органов исполнительной власти Пензенской области является борьба с производственным травматизмом. Стоит отметить, что в течение последних восьми лет в Пензенской области наблюдается устойчивая тенденция снижения количества несчастных случаев на производстве. Так в период с 2012 по 2019 гг. общее количество несчастных случаев на производстве с тяжелым и смертельным исходом сократилось на 51%, а количество погибших на производстве сократилось на 62%.   

К сожалению, в 2019 году в Пензенской области на производстве погибло 9 работников, по сравнению с аналогичным периодом 2018 года число погибших на производстве увеличилось на 2 человека.

Всего же по оперативным данным Государственной инспекции труда в 2019 году в Пензенской области на производстве произошло 3 групповых несчастных случая, 24 тяжелых и 8 несчастных случая со смертельным исходом.

25 лет надзорной практики Государственной инспекции труда в Пензенской области позволяют с уверенностью утверждать, что работодатель может предотвратить любой несчастный случай на производстве, для этого ему лишь необходимо обеспечить строгое соблюдение следующих требований:

1. Обеспечить создание и самое главное функционирование системы управления охраной труда в соответствии с приказом Минтруда России от 19. 08.2016г. № 438н.

Краеугольным камнем системы управления охраной труда является выявление и оценка профессиональных рисков.

Вопрос: как может компания обеспечить безопасность своих работников, если она не знает, какие риски она же и создает?

Мы привыкли жить набором требований, которые нам вменили «сверху», поэтому считаем, что этого абсолютно достаточно для того, чтобы обеспечить безопасность работников на производстве. Однако статистика по несчастным случаям и профессиональным заболеваниям этого не подтверждает.

На самом деле соблюдение нормативных требований по охране труда является только частью работы. Другая часть должна относиться к выявлению опасностей, которые не отрегулированы через требования правил и нормативов, но присутствуют на рабочих местах и создают угрозу для жизни и здоровья работников.

2. Необходимо обеспечить максимальную механизацию и автоматизацию технологических процессов, направленных на минимизацию ручных операций. Обеспечить устройство пультов управления и органов управления производственными машинами, исключающее ошибочные операции, а также внедрить дистанционное управление и автоматическое регулирование производственных процессов.

3. Технологические процессы должны исключать или, по крайней мере, сокращать до минимума встречные или перекрещивающиеся грузопотоки, ручную переноску или перегрузку изделий, ручной подъем грузов. Погрузочно-разгрузочные работы должны осуществляться с обязательным использованием средств механизации.

4. Большое количество несчастных случаев происходит из-за несоблюдения и (или) нарушения технологического процесса. На многих современных предприятиях вообще отсутствует технологическая документация, что делает невозможным предусмотреть меры безопасности на той или иной стадии технологического процесса.

Поэтому на каждый технологический процесс изготовления или ремонта изделий должна быть разработана технологическая карта или маршрут с обязательным описанием требований безопасности и гигиены труда

5. Нередко причиной увечий становится оборудование, которое на многих предприятиях давно устарело — и морально, и физически. Зачастую в погоне за объемами и прибылью работодатели увеличивают интенсивность труда, но при этом забывают про обновление производственной базы.

На предприятии должна быть осуществлена замена опасного производственного оборудования безопасным, в конструкции которого заложены принципы работы, исключающие травмирование работника. Оборудование и инструменты должны полностью соответствовать своему назначению и всегда находиться в полной исправности. Постоянный контроль за их состоянием является важной мерой предупреждения травматизма. Движущиеся и вращающиеся детали машин и агрегатов, а также места возможного соприкосновения с горячими поверхностями, едкими жидкостями и другими веществами подлежат обязательному ограждению. Такое ограждение производится кожухами, сетками, решетками, щитами. Необходимо строго следить за установкой этих ограждений после ремонта, смазки или замены оборудования. Все электрооборудование обязательно заземляется, причем состояние заземления периодически контролируется и в случае выявления его нарушения исправляется.

6. Важным фактором в предупреждении несчастных случаев на производстве является организация производственной санитарии, а именно:

— Правильное освещение рабочих мест и помещений.

— Рациональное отопление производственных помещений и защита от холода или чрезмерного тепла.

— Оснащение производственных помещений общеобменной и местной вентиляцией, кондиционирование воздуха.

— Организация мероприятий по борьбе с шумами и вибрациями.

— Замена вредных веществ и материалов менее вредными или безвредными для человека.

— Рациональное устройство водоснабжения и канализации, в том числе оснащение рабочих мест питьевой водой отвечающей санитарным требованиям.

7. Поддержание чистоты и порядка на каждом рабочем месте, в цехе или на стройплощадке в целом также способствуют сокращению травматизма. Следует своевременно удалять скопившиеся отходы производства (стружку, обрезки, брак), а также готовую продукцию, заготовки и полуфабрикаты.

Для складирования изделий и полуфабрикатов, а также запасных частей и оборудования следует отводить специальные безопасные места, чтобы не загромождать ими рабочих площадей, проходов. Материалы, сырье и готовая продукция должны складироваться надлежащим образом, согласно требованиям охраны труда.

8. Рабочие должны бесперебойно снабжаться сертифицированными средствами индивидуальной защиты и спецодеждой, прошедшими испытания. Необходимо установить строгий контроль за обязательным и правильным применением спецодежды и средств индивидуальной защиты.

9. В числе первых по количеству несчастных случаев находится такая причина, как недостатки в организации и проведении подготовки работников по охране труда.

Очень часто обучение по охране труда сводится к прочтению выдержек из инструкции и постановке формальной росписи работника в журнале инструктажей.

Для качественного обучения необходимо создать соответствующие комиссии по проверки знаний требований охраны труда, разработать и утвердить программы обучения и проведения инструктажей по охране труда, на каждый вид работы должна быть разработана инструкция по охране труда. В свою очередь инструктажи должны проводиться в специально оборудованных классах.

Об этом и о многом другом Государственная инспекция труда в Пензенской области ежеквартально рассказывает работодателям в ходе публичных обсуждений правоприменительной практики.

Очередные публичные обсуждения состоятся 31 января текущего года в 12:00, в конференц-зале отеля «AZIMUT», расположенного по адресу: г. Пенза, проспект Строителей, 39 В.

Приглашаем работодателей принять участие в публичных обсуждениях правоприменительной практики Государственной инспекции труда в Пензенской области.

Источник фото: http://vsrrb.ru/news.php?extend. 277

Где машины могут заменить людей — и где они не могут (пока)

Поскольку технологии автоматизации , такие как машинное обучение и робототехника, играют все более важную роль в повседневной жизни, неудивительно, что их потенциальное влияние на рабочее место стало основным предметом исследований и общественного внимания. Дискуссия имеет тенденцию к манихейской игре в догадки: какие рабочие места заменят машины?

На самом деле, как показали наши исследования, в этой истории больше нюансов.Хотя автоматизация полностью устранит очень мало профессий в следующем десятилетии, она затронет части почти всех рабочих мест в большей или меньшей степени, в зависимости от типа работы, которую они влекут за собой. Автоматизация, выходящая сегодня за рамки рутинной производственной деятельности, может, по крайней мере, с точки зрения ее технической осуществимости, трансформировать такие секторы, как здравоохранение и финансы, которые требуют значительной доли интеллектуального труда.

Видео

От научной фантастики к бизнес-фактам

Майкл Чуи из McKinsey объясняет, как автоматизация меняет работу.

Эти выводы основаны на нашем подробном анализе более 2000 видов трудовой деятельности для более чем 800 профессий. Используя данные Бюро статистики труда США и O * Net, мы количественно оценили как количество времени, затрачиваемое на эти действия в экономике США, так и техническую осуществимость автоматизации каждого из них. Полные результаты, которые появятся в начале 2017 года, будут включать в себя несколько других стран, но мы опубликовали некоторые первоначальные результаты в конце прошлого года, а сейчас мы работаем над дополнительными промежуточными результатами.

В прошлом году мы показали, что демонстрируемые в настоящее время технологии могут автоматизировать 45 процентов деятельности, за выполнение которой люди получают плату, и что около 60 процентов всех профессий могут обеспечить автоматизацию 30 или более процентов составляющих их деятельности, опять же с помощью технологий, доступных сегодня. В этой статье мы исследуем техническую осуществимость с использованием продемонстрированных в настоящее время технологий автоматизации трех групп профессиональной деятельности: наиболее восприимчивых, менее восприимчивых и наименее восприимчивых к автоматизации.В рамках каждой категории мы обсуждаем секторы и профессии, в которых роботы и другие машины с наибольшей — и наименьшей — вероятностью будут заменять то, что люди в настоящее время выполняют. Ближе к концу статьи мы обсудим, как развивающиеся технологии, такие как генерация естественного языка, могут изменить мировоззрение, а также некоторые последствия для руководителей высшего звена, которые возглавляют все более автоматизированные предприятия.

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Понимание потенциала автоматизации

Обсуждая автоматизацию, мы имеем в виду возможность автоматизации данного вида деятельности за счет применения продемонстрированных в настоящее время технологий, то есть независимо от того, является ли автоматизация этой деятельности технически осуществимой . Каждое занятие состоит из нескольких видов деятельности, каждый с разной степенью технической осуществимости.На Приложении 1 перечислены семь выявленных нами групп деятельности высшего уровня. Например, занятия в розничной торговле включают в себя такие действия, как сбор или обработка данных, взаимодействие с покупателями и настройка демонстрации товаров (что мы классифицируем как физическое перемещение в предсказуемой среде). Поскольку все эти составляющие деятельности имеют разный потенциал автоматизации, мы делаем общую оценку для сектора, исследуя время, которое рабочие тратят на каждую из них в течение рабочей недели.

Приложение 1

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Техническая осуществимость — необходимое предварительное условие для автоматизации, но не полный предиктор того, что деятельность будет автоматизирована. Второй фактор, который следует учитывать, — это стоимость разработки и развертывания как аппаратного, так и программного обеспечения для автоматизации.Стоимость рабочей силы и связанная с ней динамика спроса и предложения представляют собой третий фактор: если рабочих имеется в изобилии и они значительно дешевле, чем автоматизация, это может быть решающим аргументом против нее. Четвертый фактор, который следует учитывать, — это выгоды, выходящие за рамки замещения рабочей силы, включая более высокий уровень выпуска, лучшее качество и меньшее количество ошибок. Часто они больше, чем затраты на рабочую силу. Необходимо также взвесить нормативные вопросы и вопросы общественного признания, такие как степень приемлемости машин в любой конкретной обстановке.Теоретически робот может заменить, например, некоторые функции медсестры. Но на данный момент перспектива того, что это действительно может произойти очень заметным образом, может оказаться неприятной для многих пациентов, ожидающих контакта с людьми. Возможность автоматизации закрепиться в секторе или профессии отражает тонкое взаимодействие между этими факторами и компромиссами между ними.

Даже когда машины берут на себя часть человеческой деятельности в какой-либо профессии, это не обязательно означает конец работы в этой сфере деятельности.Напротив, их количество в разы увеличивается в профессиях, которые были частично автоматизированы, потому что общий спрос на их оставшиеся виды деятельности продолжает расти. Например, широкомасштабное развертывание сканеров штрих-кода и связанных с ними систем торговых точек в Соединенных Штатах в 1980-х годах снизило затраты на рабочую силу в расчете на один магазин примерно на 4,5 процента, а стоимость покупаемых потребителями продуктов питания — на 1,4 процента. Это также позволило ввести ряд нововведений, в том числе увеличить рекламные акции.Но кассиры по-прежнему нужны; фактически, их занятость росла в среднем более чем на 2 процента в период с 1980 по 2013 год.

Хотите узнать больше о Глобальном институте McKinsey?

Самая автоматизируемая деятельность

Почти пятая часть времени, проводимого на рабочих местах в США, связана с физическими упражнениями или работой с механизмами в предсказуемой среде: рабочие выполняют определенные действия в хорошо известных условиях, где изменения относительно легко предвидеть. Благодаря адаптации и внедрению доступных в настоящее время технологий, мы оцениваем техническую осуществимость автоматизации таких действий в 78 процентов, что является наивысшим из наших семи категорий высшего уровня (Приложение 2). Поскольку предсказуемая физическая активность занимает видное место в таких секторах, как производство, общественное питание и жилье, а также розничная торговля, они наиболее подвержены автоматизации, основанной только на технических соображениях.

Приложение 2

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

В производстве, например, выполнение физических действий или работа с оборудованием в предсказуемой среде составляет одну треть всего рабочего времени. Деятельность варьируется от упаковки продукции до загрузки материалов на производственное оборудование и сварки до обслуживания оборудования. Из-за преобладания такой предсказуемой физической работы около 59 процентов всей производственной деятельности можно автоматизировать с учетом технических соображений.Однако за общей технической осуществимостью скрываются значительные расхождения. В производстве, например, 90 процентов того, что делают сварщики, резаки, паяльные машины и паяльные машины, имеют технический потенциал для автоматизации, но для представителей службы поддержки клиентов эта осуществимость ниже 30 процентов. Потенциал также варьируется в зависимости от компании. Наша работа с производителями позволяет выявить широкий диапазон уровней принятия — от компаний с непоследовательным или незначительным использованием автоматизации до весьма опытных пользователей.

Производство, при всем его техническом потенциале, является лишь вторым наиболее легко автоматизируемым сектором экономики США. Сектор услуг занимает первое место: жилье и общественное питание, где почти половина всего рабочего времени связана с предсказуемой физической активностью и работой оборудования, включая приготовление, приготовление или подачу еды; уборка помещений для приготовления пищи; приготовление горячих и холодных напитков; и сбор грязной посуды. Согласно нашему анализу, 73% работ, выполняемых в сфере общественного питания и быта, могут быть автоматизированы по техническим причинам.

Кое-что из этого потенциала знакомо. Например, автоматы или автоматизированные кафетерии используются уже давно. Теперь рестораны тестируют новые, более сложные концепции, такие как самообслуживание или даже роботизированные серверы. Такие решения, как робот для приготовления гамбургеров Momentum Machines, который, как сообщается, может собирать и готовить 360 гамбургеров в час, могут автоматизировать ряд операций по приготовлению пищи и приготовлению пищи. Но хотя технический потенциал для их автоматизации может быть высоким, экономическое обоснование должно учитывать как преимущества, так и затраты на автоматизацию, а также динамику предложения рабочей силы, о которой говорилось ранее.Для некоторых из этих видов деятельности текущие ставки заработной платы являются одними из самых низких в Соединенных Штатах, что отражает как требуемые навыки, так и размер имеющейся рабочей силы. Поскольку сотрудники ресторана, которые готовят, зарабатывают в среднем около 10 долларов в час, экономическое обоснование, основанное исключительно на сокращении затрат на рабочую силу, может быть неубедительным.

Розничная торговля — еще один сектор с высоким техническим потенциалом для автоматизации. По нашим оценкам, 53% его деятельности можно автоматизировать, хотя, как и в производстве, многое зависит от конкретного занятия в секторе.Например, розничные торговцы могут воспользоваться преимуществами эффективного, основанного на технологиях управления запасами и логистики. Объекты упаковки для отгрузки и складирования товаров являются одними из наиболее частых физических действий в розничной торговле, и они обладают высоким техническим потенциалом для автоматизации. То же самое и с ведением учета продаж, сбором информации о клиентах или продуктах и ​​другими действиями по сбору данных. Но розничная торговля также требует когнитивных и социальных навыков. Консультирование клиентов, какие куски мяса или обувь какого цвета покупать, требует рассудительности и эмоционального интеллекта. Мы подсчитали, что 47 процентов деятельности розничных продавцов имеют технический потенциал для автоматизации, что намного меньше, чем 86 процентов, которые возможны для бухгалтеров, бухгалтеров и ревизоров в этом секторе.

Однако, как мы отметили выше, то, что деятельность может быть автоматизирована, не означает, что это произойдет — здесь играют роль более широкие экономические факторы. Работа бухгалтеров, бухгалтеров и ревизоров, например, требует навыков и обучения, поэтому их меньше, чем обычных поваров.Но операции, которые они выполняют, обходятся дешевле для автоматизации, требуя в основном программного обеспечения и базового компьютера.

Подобные соображения привели к наблюдаемой тенденции к более высокому уровню автоматизации для действий, типичных для некоторых рабочих мест со средней квалификацией, например, при сборе и обработке данных. По мере развития возможностей автоматизации рабочие места с более высокой квалификацией, вероятно, будут автоматизировать со все более высокой скоростью.

Тепловая карта на Приложении 3 подчеркивает широкие различия в возможностях автоматизации как в отдельных секторах, так и для различных видов деятельности внутри них.

Приложение 3

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Средние виды деятельности и сектора в области автоматизации

По всем профессиям в экономике США одна треть времени, проводимого на рабочем месте, связана со сбором и обработкой данных.Оба вида деятельности имеют технический потенциал автоматизации, превышающий 60 процентов. Давным-давно многие компании автоматизировали такие действия, как администрирование закупок, обработка платежных ведомостей, расчет потребностей в материалах и ресурсах, создание счетов-фактур и использование штрих-кодов для отслеживания потоков материалов. Но по мере развития технологий компьютеры помогают увеличивать масштабы и качество этой деятельности. Например, ряд компаний теперь предлагают решения, которые автоматизируют ввод бумажных счетов и счетов в формате PDF в компьютерные системы или даже обработку заявок на получение кредита.И не только работники начального уровня или низкооплачиваемые клерки собирают и обрабатывают данные; люди, чей годовой доход превышает 200 000 долларов, также тратят на эти дела около 31 процента своего времени.

Финансовые услуги и страхование являются одним из примеров этого явления. Мир финансов полагается на профессиональный опыт: биржевые трейдеры и инвестиционные банкиры живут своим умом. Тем не менее, около 50 процентов всего рабочего времени сотрудников в сфере финансов и страхования посвящено сбору и обработке данных, в которых высок технический потенциал автоматизации.Агенты по продажам страховых услуг собирают информацию о клиентах или продуктах, а страховщики проверяют точность записей. Агенты по продаже ценных бумаг и финансовые агенты готовят договоры купли-продажи или другие контракты. Банковские служащие проверяют достоверность финансовых данных.

В результате финансовый сектор обладает техническим потенциалом для автоматизации деятельности, отнимающей 43 процента рабочего времени его сотрудников. Опять же, потенциал для одних профессий намного выше, чем для других. Например, по нашим оценкам, ипотечные брокеры тратят до 90 процентов своего времени на обработку заявок.Внедрение более сложных процессов проверки документов и кредитных заявок могло бы сократить эту долю до чуть более 60 процентов. Это освободило бы консультантов по ипотеке, чтобы они могли уделять больше времени консультированию клиентов, а не рутинной обработке. И заказчик, и ипотечное учреждение приобретают большую ценность.

Другие виды деятельности в среднем диапазоне технических возможностей автоматизации включают большие объемы физической активности или работу оборудования в непредсказуемых средах. Эти виды деятельности составляют значительную часть работы в таких секторах, как сельское хозяйство, лесное хозяйство и строительство, а также могут быть обнаружены во многих других секторах.

Примеры включают использование крана на строительной площадке, оказание медицинской помощи в качестве службы быстрого реагирования, сбор мусора в общественных местах, установку материалов и оборудования для учебных классов и заправку кроватей в гостиничных номерах. Последние два вида деятельности непредсказуемы в основном потому, что окружающая среда постоянно меняется. Школьники оставляют сумки, книги и пальто наугад.Точно так же в гостиничном номере разные гости бросают подушки в разные места, могут оставлять или не оставлять одежду на своих кроватях и по-разному загромождать пространство на полу.

Эти действия, требующие большей гибкости, чем те, которые выполняются в предсказуемой среде, сейчас труднее автоматизировать с помощью продемонстрированных в настоящее время технологий: их потенциал автоматизации составляет 25 процентов. Если технологии будут развиваться, чтобы справляться с непредсказуемыми средами так же легко, как и с предсказуемыми, потенциал автоматизации подскочит до 67 процентов.Уже сейчас некоторые виды деятельности в менее предсказуемых условиях в сельском хозяйстве и строительстве (например, оценка качества урожая, измерение материалов или перевод чертежей в рабочие требования) более восприимчивы к автоматизации.

Деятельность с низким техническим потенциалом для автоматизации

Сложнее всего автоматизировать с помощью доступных в настоящее время технологий те, которые связаны с управлением и развитием людей (потенциал автоматизации 9 процентов) или с применением опыта для принятия решений, планирования или творческой работы (18 процентов).Эти действия, часто называемые интеллектуальными работами, могут быть такими же разнообразными, как программирование программного обеспечения, создание меню или написание рекламных материалов. На данный момент компьютеры отлично справляются с четко определенными действиями, такими как оптимизация маршрутов грузовых автомобилей, но люди все еще должны определять правильные цели, интерпретировать результаты или обеспечивать проверки здравого смысла для решений. Важность человеческого взаимодействия очевидна в двух секторах, которые пока имеют относительно низкий технический потенциал для автоматизации: здравоохранение и образование.

Может ли машина делать вашу работу?

Изучите наш исчерпывающий набор данных на Tableau Public.

В целом, здравоохранение имеет технический потенциал для автоматизации около 36 процентов, но этот потенциал ниже для специалистов здравоохранения, чья повседневная деятельность требует опыта и прямого контакта с пациентами. Например, по нашим оценкам, менее 30 процентов деятельности дипломированной медсестры можно автоматизировать только по техническим соображениям.Для стоматологов-гигиенистов эта доля снижается до 13 процентов.

Тем не менее, некоторые виды деятельности в области здравоохранения, включая приготовление пищи в больницах и введение не внутривенных лекарств, можно было бы автоматизировать, если бы продемонстрированные в настоящее время технологии были адаптированы. Сбор данных, на который также приходится значительная часть рабочего времени в секторе, также может стать более автоматизированным. Например, помощники медсестры тратят около двух третей своего времени на сбор информации о здоровье.Даже некоторые из более сложных действий, которые выполняют врачи, такие как введение анестезии во время простых процедур или считывание радиологических снимков, имеют технический потенциал для автоматизации.

Из всех рассмотренных нами секторов техническая осуществимость автоматизации самая низкая в образовании, по крайней мере, на данный момент. Безусловно, цифровые технологии меняют эту сферу, о чем свидетельствуют бесчисленные классы и обучающие материалы, доступные в Интернете. Тем не менее, суть обучения заключается в глубоком опыте и сложном взаимодействии с другими людьми.Вместе эти две категории — наименее автоматизированные из семи, определенных на первой выставке — составляют около половины деятельности в секторе образования.

Даже в этом случае 27 процентов деятельности в сфере образования — в основном те, которые происходят вне класса или вне школы — могут быть автоматизированы с помощью продемонстрированных технологий. Дворники и уборщики, например, убирают и следят за помещениями здания. Повара готовят и подают школьную еду. Помощники по административным вопросам ведут инвентарный учет и информацию о персонале.Автоматизация этих действий по сбору и обработке данных может помочь снизить рост административных расходов на образование и снизить его стоимость без ущерба для его качества.

Взгляд вперед

По мере развития технологий робототехника и машинное обучение будут все больше проникать в те виды деятельности, которые сегодня имеют лишь низкий технический потенциал для автоматизации. Например, новые методы позволяют более безопасное и расширенное физическое сотрудничество между роботами и людьми в условиях, которые сейчас считаются непредсказуемыми.Эти разработки могут позволить автоматизировать больше операций в таких секторах, как строительство. Искусственный интеллект можно использовать для проектирования компонентов в инженерных отраслях.

Один из крупнейших технологических прорывов произошел бы, если бы машины развили понимание естественного языка наравне со средней производительностью человека, то есть если бы компьютеры приобрели способность распознавать концепции в повседневном общении между людьми. В розничной торговле такое развитие естественного языка увеличит технический потенциал автоматизации с 53 процентов всего рабочего времени до 60 процентов.В финансах и страховании скачок будет еще больше — с 43 до 66 процентов. В сфере здравоохранения тоже, хотя мы не верим, что демонстрируемые в настоящее время технологии могут выполнять все действия, необходимые для диагностики и лечения пациентов, технологии со временем станут более эффективными. Возможно, роботы еще не чистят вам зубы и не учат ваших детей, но это не значит, что они не будут этого делать в будущем.

Однако, как указывалось вначале, простого учета технического потенциала автоматизации недостаточно для оценки того, сколько из них будет происходить в конкретных видах деятельности.Фактический уровень будет отражать взаимодействие технического потенциала, выгод и затрат (или экономического обоснования), динамики спроса и предложения рабочей силы, а также различных нормативных и социальных факторов, связанных с приемлемостью.

Ведущие более автоматизированные предприятия

Автоматизация может преобразовать рабочее место для всех, включая высшее руководство. Быстрое развитие технологий может сделать использование ее потенциала и избежание ловушек особенно сложным. В некоторых отраслях, например в розничной торговле, автоматизация уже меняет характер конкуренции.Например, игроки электронной коммерции конкурируют с традиционными розничными торговцами, используя как физическую автоматизацию (например, роботов на складах), так и автоматизацию интеллектуальной работы (включая алгоритмы, которые предупреждают покупателей о товарах, которые они могут захотеть купить). В горнодобывающей промышленности автономные системы транспортировки, которые транспортируют руду внутри шахт более безопасно и эффективно, чем это делают люди-операторы, также могут существенно повысить производительность.

Руководители высшего звена должны прежде всего определить, где автоматизация могла бы преобразовать их собственные организации, а затем разработать план перехода на новые бизнес-процессы, поддерживаемые автоматизацией. Тепловая карта потенциальных действий по автоматизации внутри компаний может помочь направить, определить и расставить приоритеты для потенциальных процессов и действий, которые могут быть преобразованы. Как мы уже отмечали, ключевой вопрос будет заключаться в том, где и как разблокировать ценность, учитывая стоимость замены человеческого труда машинами. Большинство преимуществ может быть получено не за счет снижения затрат на рабочую силу, а за счет повышения производительности за счет уменьшения количества ошибок, повышения производительности и повышения качества, безопасности и скорости.

Готовиться к будущему никогда не рано.Чтобы подготовиться к завтрашнему прогрессу в области автоматизации, руководители должны поставить перед собой задачу понять, какие данные и технологии автоматизации появятся на горизонте сегодня. Но для извлечения выгоды от автоматизации требуется нечто большее, чем просто данные и технологическая смекалка. Более серьезными проблемами являются кадровые и организационные изменения, которые лидеры должны будут осуществить, поскольку автоматизация полностью изменит бизнес-процессы, а также культуру организаций, которые должны научиться рассматривать автоматизацию как надежный рычаг производительности. Старшие руководители, со своей стороны, должны будут «отпустить» способами, которые идут вразрез с веком организационного развития.

Понимание видов деятельности, которые наиболее подвержены автоматизации с технической точки зрения, может предоставить уникальную возможность переосмыслить, как работники взаимодействуют со своей работой и как цифровые платформы труда могут лучше связывать людей, команды и проекты. Это также может побудить топ-менеджеров задуматься о том, сколько их собственных действий можно было бы лучше и эффективнее выполнять с помощью машин, высвобождая время руководителей, чтобы сосредоточиться на основных компетенциях, которые ни один робот или алгоритм пока не могут заменить.

Может ли машина выполнять вашу работу? Узнайте на Tableau Public, где мы проанализировали более 800 профессий, чтобы оценить, в какой степени их можно автоматизировать с использованием существующих технологий.

Вывод из эксплуатации или очистка устройств с помощью Microsoft Intune

• Статья

.

• 30.11.2021
• Читать 11 минут

Эта страница полезна?

Оцените свой опыт

да

Нет

Любой дополнительный отзыв?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки «Отправить» ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

Спасибо.

В этой статье

С помощью действий Retire или Wipe вы можете удалить из Intune устройства, которые больше не нужны, перепрофилируются или отсутствуют. Пользователи также могут отдавать удаленную команду с корпоративного портала Intune устройствам, зарегистрированным в Intune.

Примечание

Перед удалением пользователя из Azure Active Directory (Azure AD) используйте действия Wipe или Retire для всех устройств, связанных с этим пользователем. Если вы удалите пользователей, у которых есть управляемые устройства, из Azure AD, Intune больше не сможет стереть эти устройства или вывести их из строя.

Протрите

Действие Wipe восстанавливает заводские настройки устройства по умолчанию. Пользовательские данные сохраняются, если вы установите флажок Сохранить состояние регистрации и учетную запись пользователя .В противном случае все данные, приложения и настройки будут удалены.

Действие вытирания	Сохранить состояние регистрации и учетную запись пользователя	Удалено из управления Intune	Описание
Протрите	Не проверено	Есть	Удаляет все учетные записи пользователей, данные, политики и настройки MDM. Сбрасывает операционную систему до состояния и настроек по умолчанию.
Протрите	Проверено	№	Удаляет все политики MDM.Хранит учетные записи пользователей и данные. Сбрасывает пользовательские настройки до значений по умолчанию. Сбрасывает операционную систему до состояния и настроек по умолчанию.

Параметр Сохранить состояние регистрации и учетную запись пользователя доступен только для Windows 10 версии 1709 или более поздней.

Политики MDM будут применены повторно при следующем подключении устройства к Intune.

Очистка полезна для сброса настроек устройства перед передачей устройства новому пользователю, а также в случае утери или кражи устройства.Будьте осторожны при выборе Wipe . Данные на устройстве восстановить невозможно.

Очистка устройства

1. Войдите в центр администрирования Microsoft Endpoint Manager.

2. Выберите Устройства > Все устройства .

3. Выберите имя устройства, которое вы хотите стереть.

4. На панели с именем устройства выберите Wipe .

5. Для Windows 10 версии 1709 или более поздней у вас также есть устройство Wipe, но с сохранением состояния регистрации и параметра связанной учетной записи пользователя .

   Остается во время протирания	Не сохраняется
   Учетные записи пользователей, связанные с устройством	Файлы пользователей
   Состояние компьютера (присоединение к домену, присоединение к Azure AD)	Приложения, установленные пользователем (магазин и приложения Win32)
   Регистрация в системе управления мобильными устройствами (MDM)	Нестандартные настройки устройства
   OEM-установленные приложения (магазин и приложения Win32)
   Профиль пользователя
   Данные пользователя вне профиля пользователя
   Автоматический вход пользователя

6. Очистка устройства и продолжение очистки, даже если устройство теряет питание. гарантирует, что действие очистки невозможно обойти, выключив устройство. Эта опция будет продолжать попытки сбросить устройство до тех пор, пока не добьется успеха. В некоторых конфигурациях это действие может привести к невозможности перезагрузки устройства.

7. Для устройств iOS / iPadOS eSIM тарифный план сотовой передачи данных сохраняется по умолчанию при стирании данных с устройства. Если вы хотите удалить тарифный план с устройства при стирании данных с устройства, выберите параметр Также удалить план данных с устройств … .

   Примечание

   Если вы используете массовые действия для очистки сразу нескольких устройств iOS / iPadOS, тарифный план не сохраняется по умолчанию.

8. Для подтверждения очистки выберите Да .

Если устройство включено и подключено, действие Wipe распространяется на все типы устройств менее чем за 15 минут.

На пенсию

Действие Retire удаляет данные управляемого приложения (если применимо), параметры и профили электронной почты, которые были назначены с помощью Intune. Устройство удалено из управления Intune. Это произойдет в следующий раз, когда устройство зарегистрируется и получит удаленное действие Retire . Устройство по-прежнему отображается в Intune до тех пор, пока устройство не вернется. Если вы хотите немедленно удалить устаревшие устройства, используйте вместо этого действие «Удалить».

Retire оставляет личные данные пользователя на устройстве.

В следующих таблицах описывается, какие данные удаляются, а также влияние действия Retire на данные, которые остаются на устройстве после удаления данных компании.

iOS

Тип данных	iOS
Приложения компании и связанные данные, установленные Intune	Приложения, установленные с помощью корпоративного портала: Для приложений, закрепленных в профиле управления, все данные приложений и приложения удаляются. Эти приложения включают приложения, изначально установленные из App Store, а затем управляемые как приложения компании, если приложение не настроено так, чтобы его нельзя было удалить при удалении устройства. Приложения Microsoft, использующие политики защиты приложений и установленные из App Store: Когда на зарегистрированном устройстве инициируется действие «Вывод из эксплуатации», Intune также инициирует выборочную очистку приложений (в том числе установленных из App Store), у которых есть работа или учеба. данные учетной записи защищены Политикой защиты приложений.При следующем запуске приложения выборочная очистка удалит защищенные данные рабочей или учебной учетной записи. Для того, чтобы произошла выборочная очистка, между событиями регистрации и вывода из использования MDM должна происходить регистрация политики защиты приложений. Личные данные приложений и приложения не удаляются после выборочной очистки.
Настройки	Конфигурации, заданные политикой Intune, больше не применяются. Пользователи могут изменять настройки.
Настройки профиля Wi-Fi и VPN	Удалено.
Настройки профиля сертификата	Сертификаты удалены и отозваны.
Агент управления	Профиль управления удален.
Эл. Почта	Профили электронной почты, подготовленные через Intune, удаляются. Кэшированная электронная почта на устройстве удаляется.
Отключение от Azure AD	Запись Azure AD удалена.

Администратор устройства Android

Тип данных	Android	Android Samsung Knox Standard
Интернет-ссылки	Удалено.	Удалено.
Неуправляемые приложения Google Play	Приложения и данные остаются установленными. Данные приложения компании, защищенные шифрованием Mobile Application Management (MAM) в локальном хранилище приложения, удаляются. Данные, защищенные шифрованием MAM вне приложения, остаются зашифрованными и непригодными для использования, но не удаляются.	Приложения и данные остаются установленными. Данные приложения компании, защищенные шифрованием Mobile Application Management (MAM) в локальном хранилище приложения, удаляются.Данные, защищенные шифрованием MAM вне приложения, остаются зашифрованными и непригодными для использования, но не удаляются.
Неуправляемые бизнес-приложения	Приложения и данные остаются установленными.	Приложения удаляются, и данные, локальные для приложения, удаляются. Никакие данные вне приложения (например, на SD-карте) не удаляются.
Управляемые приложения Google Play	Данные приложения удалены. Приложение не удаляется. Данные, защищенные шифрованием Mobile Application Management (MAM) вне приложения (например, SD-карта), остаются зашифрованными и непригодными для использования, но не удаляются.	Данные приложения удалены. Приложение не удаляется. Данные, защищенные шифрованием MAM вне приложения (например, SD-карта), остаются зашифрованными, но не удаляются.
Управляемые бизнес-приложения	Данные приложения удалены. Приложение не удаляется. Данные, защищенные шифрованием MAM вне приложения (например, SD-карта), остаются зашифрованными и непригодными для использования, но не удаляются.	Данные приложения удалены. Приложение не удаляется. Данные, защищенные шифрованием MAM вне приложения (например, SD-карта), остаются зашифрованными и непригодными для использования, но не удаляются.
Настройки	Конфигурации, заданные политикой Intune, больше не применяются. Пользователи могут изменять настройки.	Конфигурации, заданные политикой Intune, больше не применяются. Пользователи могут изменять настройки.
Настройки профиля Wi-Fi и VPN	Удалено.	Удалено.
Настройки профиля сертификата	Сертификаты отозваны, но не удалены.	Сертификаты удалены и отозваны.
Агент управления	Права администратора устройства отменены.	Права администратора устройства отменены.
Эл. Почта	Н / Д (профили электронной почты не поддерживаются устройствами Android)	Профили электронной почты, подготовленные через Intune, удаляются. Кэшированная электронная почта на устройстве удаляется.
Отключение от Azure AD	Запись Azure AD удалена.	Запись Azure AD удалена.

Личные устройства Android Enterprise с рабочим профилем

При удалении данных компании с личного устройства Android с рабочим профилем удаляются все данные, приложения и настройки рабочего профиля на этом устройстве. Устройство выведено из-под управления с помощью Intune. Wipe не поддерживается для личных рабочих профилей Android.

Android Enterprise выделенных, полностью управляемых и корпоративных устройств рабочего профиля

Вы можете стереть только выделенный, полностью управляемый и корпоративный рабочий профиль.

macOS

Окна

Тип данных	Windows 8.1 (MDM) и Windows RT 8.1	Окна RT	Windows 10
Приложения компании и связанные данные, установленные Intune	Ключи отозваны для файлов, защищенных EFS. Пользователь не может открывать файлы.	Приложения компании не удаляются.	Приложения удалены. Ключи боковой загрузки удалены. Для Windows 10 версии 1709 (Creators Update) и более поздних версий приложения Microsoft 365 не удаляются. Установленное расширение управления Intune. Приложения Win32 не будут удалены на незарегистрированных устройствах. Администраторы могут использовать исключение назначения, чтобы не предлагать приложения Win32 для устройств BYOD.
Настройки	Конфигурации, заданные политикой Intune, больше не применяются.Пользователи могут изменять настройки.	Конфигурации, заданные политикой Intune, больше не применяются. Пользователи могут изменять настройки.	Конфигурации, заданные политикой Intune, больше не применяются. Пользователи могут изменять настройки.
Настройки профиля Wi-Fi и VPN	Удалено.	Удалено.	Удалено.
Настройки профиля сертификата	Сертификаты удалены и отозваны.	Сертификаты удалены и отозваны.	Сертификаты удалены и отозваны.
Эл. Почта	Удаляет электронную почту с поддержкой EFS. Сюда входят электронные письма и вложения в почтовом приложении для Windows.	Не поддерживается.	Удаляет электронную почту с поддержкой EFS. Сюда входят электронные письма и вложения в почтовом приложении для Windows. Удаляет почтовые учетные записи, подготовленные Intune.
Отключение от Azure AD	№	№	Запись Azure AD удалена.

Примечание

Для устройств Windows 10, которые присоединяются к Azure AD во время начальной установки (OOBE), команда retire удалит все учетные записи Azure AD с устройства. Следуйте инструкциям в разделе «Запуск компьютера в безопасном режиме», чтобы войти в систему как локальный администратор и восстановить доступ к локальным данным пользователя.

На пенсию

1. Войдите в центр администрирования Microsoft Endpoint Manager.
2. На панели Устройства выберите Все устройства .
3. Выберите имя устройства, которое вы хотите отключить.
4. На панели с именем устройства выберите Скрыть . Для подтверждения выберите Да .

Если устройство включено и подключено, действие Retire распространяется на все типы устройств менее чем за 15 минут.

Отмена регистрации устройств вручную

Владельцы устройств

могут вручную отменить регистрацию своих устройств, как описано в следующих справочных статьях для конечных пользователей:

Удаление устройств с портала Intune

Если вы хотите удалить устройства с портала Intune, вы можете удалить их из определенной области устройства.При следующей регистрации устройства все данные компании на нем будут удалены, поскольку Intune также выводит устройство из эксплуатации при удалении его с консоли.

1. Войдите в центр администрирования Microsoft Endpoint Manager.
2. Выберите Устройства > Все устройства > выберите устройства, которые вы хотите удалить> Удалить .

Автоматически удалять устройства с правилами очистки

Вы можете настроить Intune для автоматического удаления устройств, которые кажутся неактивными, устаревшими или не отвечающими.Эти правила очистки постоянно контролируют инвентарь вашего устройства, чтобы записи вашего устройства оставались актуальными. Удаленные таким образом устройства удаляются из управления Intune. Этот параметр влияет на все устройства, управляемые Intune, а не только на определенные.

1. Войдите в центр администрирования Microsoft Endpoint Manager.
2. Выберите Устройства > Правила очистки устройства > Да .
3. В поле Удалить устройства, которые не регистрировались в течение стольких дней , введите число от 30 до 270.
4. Выберите Сохранить .

Правила очистки устройства не поддерживают устройства Android Enterprise, включая полностью управляемый, выделенный корпоративный рабочий профиль и личный рабочий профиль.

Если удаленное устройство регистрируется до истечения срока его сертификации, оно снова появляется в консоли.

Правило очистки устройства не запускает очистку или вывод из эксплуатации.

Удалить устройства с портала Azure Active Directory

Вам может потребоваться удалить устройства из Azure AD из-за проблем со связью или отсутствия устройств.Вы можете использовать действие Удалить , чтобы удалить записи устройств с портала Azure для устройств, которые, как вы знаете, недоступны и вряд ли снова будут связываться с Azure. Действие Удалить не удаляет устройство из-под управления.

1. Войдите в Azure Active Directory на портале Azure, используя свои учетные данные администратора. Вы также можете войти в центр администрирования Microsoft 365. В меню выберите Центры администрирования > Azure AD .
2. Создайте подписку Azure, если у вас ее нет.Для этого не требуется кредитная карта или оплата, если у вас есть платная учетная запись (выберите ссылку « Зарегистрируйте свою бесплатную подписку на Azure Active Directory »).
3. Выберите Azure Active Directory , а затем выберите свою организацию.
4. Выберите вкладку Пользователи .
5. Выберите пользователя, связанного с устройством, которое вы хотите удалить.
6. Выберите устройств .
7. Снимите соответствующие устройства. Например, вы можете удалить устройства, которые больше не используются, или устройства с неточными определениями.

Удаление устройства Apple ADE из Intune

Если вы хотите полностью удалить устройство Apple с автоматической регистрацией устройств (ADE) из-под управления с помощью Intune, выполните следующие действия:

1. Войдите в центр администрирования Microsoft Endpoint Manager.

2. Выберите Устройства > Все устройства > выберите устройство> Отключить .

3. Посетите business.apple.com и найдите устройство по его серийному номеру.

4. В меню Назначено выберите Не назначено .

5. Выберите Переназначить .

Состояния устройства

Описание состояний устройства см. В коллекции managementStates.

Новый старт

Применимо для устройств с Windows 10. Узнайте больше о Fresh Start.

Следующие шаги

Если вы хотите повторно зарегистрировать удаленное устройство, см. Параметры регистрации.

Что такое машинное обучение? | Expert.ai

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение ориентировано на разработку компьютерных программ , которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, чтобы искать закономерности в данных и принимать более обоснованные решения в будущем на основе примеров, которые мы приводим. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучать без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.

Но, используя классические алгоритмы машинного обучения, текст рассматривается как последовательность ключевых слов; вместо этого подход, основанный на семантическом анализе, имитирует человеческую способность понимать значение текста.

Некоторые методы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения часто делятся на контролируемые и неконтролируемые.

• Алгоритмы контролируемого машинного обучения могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Начиная с анализа известного набора обучающих данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. Система способна предоставлять цели для любого нового ввода после достаточного обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с правильными предполагаемыми выходными данными и находить ошибки, чтобы соответствующим образом модифицировать модель.
• Напротив, алгоритмов неконтролируемого машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный результат, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
• Полу-контролируемые алгоритмы машинного обучения находятся где-то между контролируемым и неконтролируемым обучением, поскольку они используют как помеченные, так и немаркированные данные для обучения — обычно небольшой объем помеченных данных и большой объем немаркированных данных. Системы, использующие этот метод, могут значительно повысить точность обучения. Обычно полу-контролируемое обучение выбирается, когда полученные помеченные данные требуют квалифицированных и соответствующих ресурсов для их обучения / обучения. В противном случае получение немаркированных данных обычно не требует дополнительных ресурсов.
• Алгоритмы машинного обучения с подкреплением — это метод обучения, который взаимодействует со своей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения.Поиск методом проб и ошибок и отложенное вознаграждение — наиболее важные характеристики обучения с подкреплением. Этот метод позволяет машинам и программным агентам автоматически определять идеальное поведение в конкретном контексте, чтобы максимизировать его производительность. Чтобы агент узнал, какое действие лучше всего, требуется простая обратная связь с вознаграждением; это называется сигналом подкрепления.

Машинное обучение позволяет анализировать огромные объемы данных. Хотя обычно он обеспечивает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков, для его правильного обучения может также потребоваться дополнительное время и ресурсы.Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным при обработке больших объемов информации .

Хотите узнать больше?

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

Первоначально опубликовано в марте 2017 г., обновлено в мае 2020 г.

I. — ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНТЕЛЛЕКТ | Разум

1. Игра в имитацию

Я предлагаю рассмотреть вопрос «Могут ли машины думать?». Это следует начать с определения значений терминов «машина» и «мыслить».Определения могут быть составлены так, чтобы отражать, насколько это возможно, нормальное употребление слов, но такое отношение опасно. Если значение слов «машина» и «думать» можно найти, изучив, как они обычно используются, трудно избежать вывода о том, что значение и ответ на вопрос «Могут ли машины думать?» Должны быть такими же. искали в статистическом обзоре, таком как опрос Gallup. Но это абсурд. Вместо того, чтобы пытаться дать такое определение, я заменю вопрос другим, тесно связанным с ним и выраженным относительно недвусмысленно.

Новую форму проблемы можно описать в терминах игры, которую мы называем «имитационной игрой». В ней участвуют три человека: мужчина (A), женщина (B) и следователь (C), которые могут быть любого пола. Следователь остается в комнате отдельно от двух других. Цель игры для дознавателя — определить, кто из двух других — мужчина, а кто — женщина. Он знает их по ярлыкам X и Y, и в конце игры он говорит либо «X — это A, а Y — это B», либо «X — это B, а Y — это A».Допрашивающему разрешается задавать вопросы A и B, например:

C: Не мог бы Х сказать мне, пожалуйста, длину его или ее волос? Теперь предположим, что X на самом деле A, тогда A должен ответить. Цель игры — попытаться заставить C сделать неправильную идентификацию. Поэтому его ответ может быть

«Мои волосы покрыты черепицей, а самые длинные пряди имеют длину около девяти дюймов».

Для того, чтобы тон голоса не помог допрашивающему, ответы должны быть написаны или, что еще лучше, машинописаны.В идеальном случае между двумя комнатами должен быть установлен телетайп. В качестве альтернативы вопрос и ответы могут быть повторены посредником. Цель игры для третьего игрока (B) — помочь следователю. Вероятно, лучшая стратегия для нее — давать правдивые ответы. Она может добавить к своим ответам такие вещи, как «Я женщина, не слушайте его!», Но это ничего не даст, поскольку мужчина может делать подобные замечания.

Теперь мы задаемся вопросом: «Что произойдет, когда машина возьмет на себя роль А в этой игре?» Будет ли допрашивающий принимать неправильные решения так же часто, когда игра ведется таким образом, как он делает, когда игра ведется между людьми? а женщина? Эти вопросы заменяют наш исходный вопрос «Могут ли машины думать?»

2.Критика новой проблемы

Помимо вопроса: «Каков ответ на эту новую форму вопроса?», Можно спросить: «Стоит ли исследовать этот новый вопрос?» Этот последний вопрос мы исследуем без дальнейших церемоний, тем самым сокращая бесконечное количество вопросов. регресс.

Новая задача имеет то преимущество, что проводит довольно четкую грань между физическими и интеллектуальными способностями человека. Ни один инженер или химик не заявляет, что может производить материал, неотличимый от кожи человека.Возможно, когда-нибудь это удастся сделать, но даже если предположить, что это изобретение станет доступным, мы почувствуем, что бессмысленно пытаться сделать «мыслящую машину» более человечной, облачая ее в такую ​​искусственную плоть. Форма, в которой мы установили проблему, отражает этот факт в состоянии, которое не позволяет допрашивающему видеть или касаться других участников или слышать их голоса. Некоторые другие достоинства предложенного критерия могут быть продемонстрированы типичными вопросами и ответами.Таким образом:

• Q:

  Напишите мне, пожалуйста, сонет на тему Форт-Бридж.

• A:

  Считайте меня на этом. Я никогда не умел писать стихи.

• Q:

  Добавьте 34957 к 70764

• A:

  (Сделайте паузу около 30 секунд и затем дайте ответ) 105621.

• Q:

  Вы играете в шахматы?

• A:

  Да.

• Q:

  У меня K на моем K1, и никаких других фигур. У вас только K на K6 и R на R1.Это ваш ход. Что вы играете?

• A:

  (После паузы в 15 секунд) R-R8 приятель.

Метод вопросов и ответов кажется подходящим для ознакомления практически с любой из областей человеческой деятельности, которые мы хотим включить. Мы не хотим наказывать машину за ее неспособность проявить себя в соревнованиях красоты или наказывать человека за поражение в гонке против самолета. Условия нашей игры делают эти нарушения неактуальными. «Свидетели» могут сколько угодно хвастаться своим обаянием, силой или героизмом, если они считают это целесообразным, но следователь не может требовать практических демонстраций.

Игру, возможно, можно критиковать на том основании, что шансы слишком сильно зависят от машины. Если бы этот человек попытался изобразить из себя машину, он бы явно плохо себя показал. Его сразу выдала бы медлительность и неточность в арифметике. Разве машины не могут выполнять то, что следует описать как мышление, но что сильно отличается от того, что делает человек? Это возражение очень сильное, но, по крайней мере, мы можем сказать, что если, тем не менее, машина может быть сконструирована так, чтобы удовлетворительно играть в имитационную игру, это возражение не должно нас беспокоить.

Можно было бы настаивать на том, что при игре в «имитационную игру» лучшей стратегией для машины может быть нечто иное, чем имитация поведения человека. Это может быть, но я думаю, маловероятно, что есть какой-то большой эффект такого рода. В любом случае здесь нет намерения исследовать теорию игры, и предполагается, что лучшая стратегия — это попытаться дать ответы, которые естественно были бы даны человеком.

3. Машины, участвующие в игре

Вопрос, который мы задаем в § 1, не будет вполне определенным, пока мы не уточним, что мы подразумеваем под словом «машина». Естественно, что мы хотим разрешить использование всех видов инженерной техники в наших машинах. Мы также хотим допустить возможность того, что инженер или группа инженеров могут сконструировать машину, которая работает, но способ работы которой не может быть удовлетворительно описан ее конструкторами, потому что они применили метод, который в значительной степени является экспериментальным. Наконец, мы хотим исключить из числа машин людей, рожденных обычным образом. Трудно сформулировать определения так, чтобы они удовлетворяли этим трем условиям.Например, можно было бы настаивать на том, что команда инженеров должна состоять из представителей одного пола, но это не совсем удовлетворительно, поскольку, вероятно, можно вырастить полноценного человека из одной клетки кожи (скажем) мужчины. Сделать это было бы подвигом биологической техники, заслуживающим самой высокой похвалы, но мы не были бы склонны рассматривать это как случай «конструирования мыслящей машины». Это побуждает нас отказаться от требования о разрешении всех видов техники. Мы более готовы к этому, учитывая тот факт, что нынешний интерес к «мыслящим машинам» был вызван особым видом машин, обычно называемых «электронным компьютером» или «цифровым компьютером». Следуя этому предложению, мы разрешаем участвовать в нашей игре только цифровым компьютерам.

Это ограничение на первый взгляд кажется очень жестким. Я попытаюсь показать, что на самом деле это не так. Для этого необходимо вкратце описать природу и свойства этих компьютеров.

Можно также сказать, что это отождествление машин с цифровыми компьютерами, как и наш критерий «мышления», будет неудовлетворительным только в том случае, если (вопреки моему убеждению) окажется, что цифровые компьютеры не могут показать хорошие результаты в мире. игра.

Ряд цифровых компьютеров уже находится в рабочем состоянии, и может возникнуть вопрос: «Почему бы не попробовать сразу же эксперимент? Было бы легко выполнить условия игры. Можно было использовать несколько следователей и собирать статистические данные, чтобы показать, как часто производилась правильная идентификация. Короткий ответ заключается в том, что мы не спрашиваем, все ли цифровые компьютеры хорошо проявят себя в игре и будут ли хорошо себя чувствовать компьютеры, доступные в настоящее время, а вопрос о том, есть ли вообразимые компьютеры, которые будут хорошо себя вести. Но это только краткий ответ. Позже мы увидим этот вопрос в ином свете.

4. Цифровые компьютеры

Идею цифровых компьютеров можно объяснить, сказав, что эти машины предназначены для выполнения любых операций, которые может выполнять человеческий компьютер.Предполагается, что человеческий компьютер следует фиксированным правилам; у него нет полномочий отклоняться от них во всех деталях. Мы можем предположить, что эти правила изложены в книге, которая изменяется всякий раз, когда он получает новую работу. У него также есть неограниченный запас бумаги, на которой он делает свои расчеты. Он также может выполнять свои операции умножения и сложения на «настольном компьютере», но это не важно.

Если мы воспользуемся приведенным выше объяснением в качестве определения, мы столкнемся с опасностью округлости аргументации.Мы избегаем этого, описывая средства, с помощью которых достигается желаемый эффект. Цифровой компьютер обычно можно рассматривать как состоящий из трех частей:

• Store.

• Исполнительный блок.

• Контроль.

Хранилище является хранилищем информации и соответствует бумаге человеческого компьютера, будь то бумага, на которой он производит свои вычисления, или та, на которой напечатана его книга правил. Поскольку человеческий компьютер производит вычисления в его голове, часть хранилища будет соответствовать его памяти.

Исполнительный блок — это часть, которая выполняет различные отдельные операции, участвующие в вычислении. Эти отдельные операции будут отличаться от машины к машине. Обычно можно выполнять довольно длинные операции, такие как «Умножить 3540675445 на 7076345687», но на некоторых машинах возможны только очень простые операции, такие как «Записать 0».

Мы упоминали, что «книга правил», поставляемая в компьютер, заменяется в машине частью магазина. Тогда это называется «таблицей инструкций».Контролирующий орган обязан следить за тем, чтобы эти инструкции выполнялись правильно и в правильном порядке. Контроль построен так, что это обязательно происходит.

Информация в магазине обычно разбита на пакеты среднего размера. Например, на одной машине пакет может состоять из десяти десятичных цифр. Номера присваиваются частям хранилища, в которых хранятся различные пакеты информации, некоторым систематическим образом. Типичная инструкция может сказать:

«Добавьте число, сохраненное в позиции 6809, к числу в 4302 и верните результат в последнюю позицию хранения».

Само собой разумеется, что это не произойдет в машине, выраженной на английском языке. Скорее всего, он будет закодирован в такой форме, как 6809430217. Здесь 17 говорит, какая из различных возможных операций должна быть выполнена с двумя числами. В этом случае операция аналогична описанной выше, , а именно . «Добавьте число…». Можно заметить, что инструкция занимает 10 цифр и поэтому очень удобно формирует один пакет информации. Орган управления обычно принимает инструкции, которым необходимо следовать в порядке позиций, в которых они хранятся, но иногда может встречаться инструкция, такая как

«Теперь подчиняйтесь инструкции, хранящейся в позиции 5606, и продолжайте оттуда», или снова

‘Если позиция 4505 содержит 0, подчиняйтесь следующей инструкции, сохраненной в 6707, в противном случае продолжайте прямо.

Инструкции этих последних типов очень важны, потому что они позволяют повторять последовательность операций снова и снова до тех пор, пока не будет выполнено какое-либо условие, но при этом подчиняться не новым инструкциям при каждом повторении, а одни и те же снова и снова. Возьмем отечественную аналогию. Предположим, мама хочет, чтобы Томми каждое утро по дороге в школу заходил к сапожнику, чтобы проверить, готовы ли ее туфли. Она может спрашивать его каждое утро заново. В качестве альтернативы она может раз и навсегда наклеить в холле объявление, которое он увидит, когда уйдет в школу, и который требует от него вызова обуви, а также уничтожить объявление, когда он вернется, если обувь у него с собой. .

Читатель должен принять как факт, что цифровые компьютеры могут быть сконструированы и действительно были сконструированы в соответствии с описанными нами принципами, и что они могут фактически очень точно имитировать действия человеческого компьютера.

Книга правил, которую, как мы описали, использует наш человеческий компьютер, конечно, удобная выдумка. Настоящие человеческие компьютеры действительно помнят, что им нужно делать. Если кто-то хочет заставить машину имитировать поведение человеческого компьютера в какой-то сложной операции, он должен спросить его, как это делается, а затем перевести ответ в форму таблицы инструкций.Построение таблиц команд обычно называют «программированием». «Запрограммировать машину на выполнение операции А» означает поместить в машину соответствующую таблицу команд, чтобы она выполняла А.

Интересным вариантом идеи цифрового компьютера является «цифровой компьютер со случайным элементом. ‘. В них есть инструкции, включающие бросание игральной кости или другой эквивалентный электронный процесс; одна из таких инструкций может быть, например, «Бросьте кубик и положите полученное число в магазин 1000».Иногда такая машина описывается как обладающая свободой воли (хотя я бы сам не использовал эту фразу). Обычно невозможно определить, наблюдая за машиной, есть ли в ней случайный элемент, поскольку аналогичный эффект может быть произведен такими устройствами, поскольку выбор зависит от цифр десятичной дроби для π.

Большинство современных цифровых компьютеров имеют лишь ограниченное хранилище. В идее компьютера с неограниченным хранилищем нет теоретических трудностей. Конечно, единовременно можно использовать только конечную часть.Точно так же может быть построено только конечное количество, но мы можем представить, что по мере необходимости добавляется все больше и больше. Такие компьютеры представляют особый теоретический интерес и будут называться компьютерами бесконечной емкости.

Идея цифрового компьютера устарела. Чарльз Бэббидж, люкасовский профессор математики в Кембридже с 1828 по 1839 год, спроектировал такую ​​машину, названную аналитической машиной, но она так и не была завершена. Хотя у Бэббиджа были все основные идеи, его машина в то время не представляла собой такой привлекательной перспективы.Скорость, которая была бы доступна, определенно была бы выше, чем у человеческого компьютера, но примерно в 100 раз медленнее, чем у манчестерской машины, которая сама по себе является одной из самых медленных среди современных машин. Хранилище должно было быть чисто механическим, с использованием колес и карт.

Тот факт, что аналитическая машина Бэббиджа должна была быть полностью механической, поможет нам избавиться от суеверий. Часто значение придается тому факту, что современные цифровые компьютеры являются электрическими, и что нервная система тоже электрическая. Поскольку машина Бэббиджа не была электрической, и поскольку все цифровые компьютеры в некотором смысле эквивалентны, мы видим, что такое использование электричества не может иметь теоретического значения. Конечно, электричество обычно используется там, где речь идет о быстрой передаче сигналов, поэтому неудивительно, что мы находим его в обоих этих соединениях. В нервной системе химические явления не менее важны, чем электрические. В некоторых компьютерах система хранения в основном акустическая. Таким образом, особенность использования электричества видится лишь в очень поверхностном сходстве.Если мы хотим найти такое сходство, нам следует искать математические аналогии функции.

5. Универсальность цифровых компьютеров

Цифровые компьютеры, рассмотренные в последнем разделе, можно отнести к «машинам с дискретными состояниями». Это машины, которые резкими скачками или щелчками переходят из одного вполне определенного состояния в другое. Эти состояния достаточно различны, чтобы можно было не учитывать возможность смешения между ними. Строго говоря, таких машин нет.Все действительно движется непрерывно. Но есть много видов машин, которые можно рассматривать как и как машины с дискретными состояниями. Например, при рассмотрении переключателей для системы освещения удобной фикцией является то, что каждый переключатель должен быть определенно включен или определенно выключен. Должны быть промежуточные позиции, но в большинстве случаев о них можно забыть. В качестве примера машины с дискретными состояниями мы могли бы рассмотреть колесо, которое совершает щелчок на 120 ° один раз в секунду, но может быть остановлено рычагом, которым можно управлять извне; Кроме того, в одном из положений колеса должна загореться лампа.Эту машину можно абстрактно описать следующим образом. Внутреннее состояние машины (которое описывается положением колеса) может быть q ₁ , q ₂ или q ₃ . Есть входной сигнал i ₀ или i ₁ , (положение рычага). Внутреннее состояние в любой момент определяется последним состоянием и входным сигналом согласно таблице

.

Выходные сигналы, единственная внешне видимая индикация внутреннего состояния (свет) описаны в таблице

.

Этот пример типичен для автоматов с дискретными состояниями.Их можно описать такими таблицами при условии, что у них есть только конечное число возможных состояний.

Казалось бы, учитывая начальное состояние машины и входные сигналы, всегда можно предсказать все будущие состояния. Это напоминает точку зрения Лапласа о том, что из полного состояния Вселенной в один момент времени, описываемого положениями и скоростями всех частиц, должна быть возможность предсказать все будущие состояния. Однако предсказание, которое мы рассматриваем, гораздо ближе к практической реализации, чем предсказание Лапласа.Система «вселенной в целом» такова, что совсем небольшие ошибки в начальных условиях могут иметь подавляющее влияние в более позднее время. Смещение отдельного электрона на одну миллиардную сантиметра в один момент может иметь значение, будет ли человек убит лавиной год спустя или спасется бегством. Это существенное свойство механических систем, которые мы назвали «машинами с дискретными состояниями», что этого явления не происходит. Даже когда мы рассматриваем реальные физические машины, а не идеализированные машины, достаточно точное знание состояния в один момент дает достаточно точное знание через любое количество шагов позже.

Как мы уже упоминали, цифровые компьютеры относятся к классу машин с дискретным состоянием. Но количество состояний, на которые способна такая машина, обычно чрезвычайно велико. Например, номер машины, которая сейчас работает в Манчестере, составляет около 2 ^165000, , т.е. , около 10 ^{50 000} . Сравните это с нашим примером колесика управления, описанного выше, которое имело три состояния. Нетрудно понять, почему количество государств должно быть таким огромным. Компьютер включает в себя хранилище, соответствующее бумаге, используемой человеческим компьютером. В магазине должна быть возможность записать любую из комбинаций символов, которые могли быть написаны на бумаге. Для простоты предположим, что в качестве символов используются только цифры от 0 до 9. Вариации почерка игнорируются. Предположим, компьютеру разрешено 100 листов бумаги, каждый из которых содержит 50 строк, на каждом из которых помещается 30 цифр. Тогда количество состояний будет 10 ^{100 × 50 × 30} , то есть 10 ^{150 000} .Это примерно количество состояний трех манчестерских машин вместе взятых. Логарифм по основанию два числа состояний обычно называют «емкостью памяти» машины. Таким образом, манчестерская машина имеет емкость около 165 000, а колесная машина нашего примера — около 1,6. Если две машины собраны вместе, их мощности должны быть сложены, чтобы получить мощность полученной машины. Это приводит к возможности таких утверждений, как «Манчестерская машина содержит 64 магнитных дорожки емкостью 2560 каждая, восемь электронных ламп емкостью 1280. Разное хранилище составляет около 300, что в сумме составляет 174 380 ».

Имея таблицу, соответствующую автомату с дискретными состояниями, можно предсказать, что он будет делать. Нет причин, по которым этот расчет не следует проводить с помощью цифрового компьютера. При условии, что это могло быть выполнено достаточно быстро, цифровой компьютер мог имитировать поведение любого дискретного конечного автомата. Затем в имитационную игру можно играть с рассматриваемой машиной (как B) и имитирующим цифровым компьютером (как A), и дознаватель не сможет их различить.Конечно, цифровой компьютер должен иметь достаточную емкость памяти, а также работать достаточно быстро. Более того, он должен быть заново запрограммирован для каждой новой машины, которую нужно имитировать.

Это особое свойство цифровых компьютеров, заключающееся в том, что они могут имитировать любую машину с дискретными состояниями, описывается тем, что они являются универсальными машинами . Существование машин с этим свойством имеет важное последствие, заключающееся в том, что, помимо соображений скорости, нет необходимости разрабатывать различные новые машины для выполнения различных вычислительных процессов. Все они могут быть выполнены с помощью одного цифрового компьютера, запрограммированного соответствующим образом для каждого случая. Будет видно, что вследствие этого все цифровые компьютеры в определенном смысле эквивалентны.

Теперь мы можем снова рассмотреть вопрос, поднятый в конце § 3. Предварительно было предложено заменить вопрос «Могут ли машины думать?» На «Существуют ли вообразимые цифровые компьютеры, которые преуспели бы в имитационной игре?» При желании мы можем сделать это поверхностно более общим и спросить: «Существуют ли дискретные компьютеры?» конечные автоматы, которые подойдут? »Но, учитывая свойство универсальности, мы видим, что любой из этих вопросов эквивалентен следующему:« Давайте сосредоточим наше внимание на одном конкретном цифровом компьютере C. Верно ли, что, модифицируя этот компьютер, чтобы иметь достаточное хранилище, соответствующим образом увеличив его скорость работы и снабдив его соответствующей программой, C можно заставить удовлетворительно играть роль A в имитационной игре, роль из B, взятого мужчиной? »

6.

Противоположные мнения по основному вопросу

Теперь мы можем считать, что почва расчищена, и мы готовы перейти к обсуждению нашего вопроса «Могут ли машины думать?» И его варианта, цитируемого в конце последнего раздела.Мы не можем полностью отказаться от первоначальной формы проблемы, поскольку мнения относительно целесообразности замены будут разными, и мы должны, по крайней мере, прислушаться к тому, что должно быть сказано в этой связи.

Это упростит задачу для читателя, если я сначала объясню свои собственные убеждения в этом вопросе. Сначала рассмотрим более точную форму вопроса. Я верю, что примерно через пятьдесят лет можно будет программировать компьютеры с объемом памяти примерно 10 ⁹ , чтобы заставить их играть в имитационную игру настолько хорошо, что средний следователь не будет иметь более 70 процентов, шанс правильной идентификации после пяти минут допроса.Исходный вопрос: «Могут ли машины думать?» Я считаю слишком бессмысленным, чтобы заслуживать обсуждения. Тем не менее я верю, что в конце века использование слов и общеобразованное мнение изменится настолько, что можно будет говорить о машинном мышлении, не ожидая, что ему будут противоречить. Я также считаю, что сокрытие этих убеждений бесполезно. Популярное мнение о том, что ученые неумолимо переходят от установленного факта к установленному факту, никогда не попадая под влияние каких-либо недоказанных предположений, совершенно ошибочно.При условии, что ясно, какие факты являются доказанными, а какие — предположениями, вред не может быть нанесен. Гипотезы имеют большое значение, поскольку они предлагают полезные направления исследования.

Теперь я перейду к рассмотрению мнений, противоположных моему собственному.

(1) Теологическое возражение

Мышление — это функция бессмертной души человека. Бог дал бессмертную душу каждому мужчине и каждой женщине, но не любому другому животному или машинам. Следовательно, ни одно животное или машина не могут думать.

Я не могу согласиться с какой-либо частью этого, но постараюсь ответить теологически. Я нашел бы этот аргумент более убедительным, если бы животных причисляли к людям, поскольку, на мой взгляд, существует большая разница между типичными одушевленными и неодушевленными существами, чем между человеком и другими животными. Произвольный характер ортодоксальной точки зрения становится более ясным, если мы рассмотрим, как она могла бы казаться представителю какой-либо другой религиозной общины. Как христиане относятся к мусульманской точке зрения, согласно которой у женщин нет души? Но оставим этот момент в стороне и вернемся к основному аргументу.Мне кажется, что приведенный выше аргумент подразумевает серьезное ограничение всемогущества Всевышнего. Признается, что есть определенные вещи, которые Он не может сделать, например, сделать одно равным двум, но не должны ли мы не верить, что у Него есть свобода даровать душу слону, если Он считает нужным? Мы могли бы ожидать, что Он применил бы эту силу только в сочетании с мутацией, которая предоставила слону надлежащим образом улучшенный мозг, чтобы служить нуждам этой души. Точно такой же аргумент можно привести в случае машин.Это может показаться другим, потому что «проглотить» сложнее. Но на самом деле это означает только то, что мы думаем, что было бы менее вероятно, что Он сочтет обстоятельства подходящими для наделения души. Рассматриваемые обстоятельства обсуждаются в оставшейся части статьи. Пытаясь сконструировать такие машины, мы не должны непочтительно узурпировать Его силу созидания душ, как и в случае деторождения: скорее, в любом случае мы являемся инструментами Его воли, обеспечивающими обители для душ, которые Он создает.

Однако это всего лишь предположение. Меня не очень впечатляют теологические аргументы, в поддержку чего бы они ни были. Такие аргументы в прошлом часто оказывались неудовлетворительными. Во времена Галилея утверждалось, что тексты «И солнце остановилось… и не спешило зайти около целого дня» (Иисус Навин, x. 13) и «Он заложил основания земли, чтобы она не зашла. двигаться в любое время »(Псалом 5) были адекватным опровержением теории Коперника. При наших нынешних знаниях такой аргумент кажется бесполезным.Когда этих знаний не было, это производило совсем другое впечатление.

(2) Возражение «головы в песке»

«Последствия машинного мышления были бы слишком ужасными. Будем надеяться и верить, что они не могут этого сделать ».

Этот аргумент редко выражается так открыто, как в приведенной выше форме. Но это влияет на большинство из нас, кто вообще об этом думает. Нам нравится верить, что Человек в каком-то неуловимом смысле превосходит все остальное творение. Лучше всего, если можно будет показать, что он на обязательно на выше, потому что тогда не будет опасности потерять свое командное положение.Популярность богословского аргумента явно связана с этим чувством. Вероятно, он будет довольно сильным у интеллектуальных людей, поскольку они ценят силу мышления больше, чем другие, и более склонны основывать свою веру в превосходство человека на этой способности.

Не думаю, что этот аргумент достаточно существенен, чтобы требовать опровержения. Утешение было бы более уместным: возможно, его следует искать в переселении душ.

(3) Математическое возражение

Существует ряд результатов математической логики, которые можно использовать, чтобы показать, что существуют ограничения на возможности автоматов с дискретным состоянием.Самый известный из этих результатов известен как теорема Гёделя, ¹ , и показывает, что в любой достаточно мощной логической системе могут быть сформулированы утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть в рамках системы, если, возможно, сама система не является непоследовательной. Есть и другие, в некотором смысле похожие результаты, полученные из Чёрча, Клини, Россера, и Тьюринга. Последний результат является наиболее удобным для рассмотрения, поскольку он относится непосредственно к машинам, тогда как другие могут использоваться только в качестве сравнительно косвенного аргумента: например, если необходимо использовать теорему Гёделя, нам необходимо дополнительно иметь некоторые средства описания логические системы в терминах машин и машины в терминах логических систем. Рассматриваемый результат относится к типу машины, которая по сути представляет собой цифровой компьютер с бесконечной производительностью. В нем говорится, что есть определенные вещи, которые такая машина делать не может. Если он настроен так, чтобы давать ответы на вопросы, как в игре с имитацией, будут некоторые вопросы, на которые он либо даст неправильный ответ, либо вообще не ответит, сколько бы времени ни было на ответ. Конечно, таких вопросов может быть много, и на вопросы, на которые не может ответить одна машина, может дать удовлетворительный ответ другой.Мы, конечно, в настоящее время предполагаем, что это вопросы того типа, на которые уместен ответ «Да» или «Нет», а не такие вопросы, как «Что вы думаете о Пикассо?» Вопросы, которые мы знаем о машинах. должны выходить из строя на таких типах: «Рассмотрим машину, указанную следующим образом…. Сможет ли эта машина когда-нибудь ответить «да» на любой вопрос? » Точки должны быть заменены описанием некоторой машины в стандартной форме, которая могла бы быть чем-то вроде того, что использовалось в § 5. Когда описываемая машина имеет определенное сравнительно простое отношение к машине, которая находится в процессе опроса, это может быть показано что ответ либо неверен, либо не ожидается.Это математический результат: утверждается, что он доказывает неработоспособность машин, которой не подвержен человеческий интеллект.

Краткий ответ на этот аргумент состоит в том, что, хотя установлено, что существуют ограничения для возможностей любой конкретной машины, было только заявлено, без каких-либо доказательств, что такие ограничения не применимы к человеческому интеллекту. Но я не думаю, что эту точку зрения можно так легко отвергнуть. Всякий раз, когда одной из этих машин задают соответствующий критический вопрос, и она дает определенный ответ, мы знаем, что этот ответ должен быть неправильным, и это дает нам определенное чувство превосходства.Это чувство иллюзорно? Это, без сомнения, вполне подлинное, но я не думаю, что ему следует придавать слишком большое значение. Мы слишком часто сами даем неправильные ответы на вопросы, чтобы иметь право быть очень довольными такими доказательствами ошибочности со стороны машин. Кроме того, наше превосходство можно почувствовать только в таком случае по отношению к той машине, над которой мы одержали ничтожную победу. Не могло быть и речи о победе одновременно над всеми машинами.Короче говоря, могут быть люди умнее любой данной машины, но опять же, могут быть другие машины снова умнее, и так далее.

Я думаю, что те, кто придерживается математических аргументов, в большинстве своем будут готовы принять игру в имитацию как основу для обсуждения. Те, кто верит в два предыдущих возражения, вероятно, не будут интересоваться никакими критериями.

(4) Аргумент от сознания

Этот аргумент очень хорошо выражен в книге профессора Джефферсона Lister Oration за 1949 год, которую я цитирую.«Только когда машина сможет написать сонет или сочинить концерт из-за пережитых мыслей и эмоций, а не из-за случайного выпадения символов, мы не сможем согласиться с тем, что машина равна мозгу, то есть не только написать, но и знать, что она написала Это. Ни один механизм не может испытывать (а не просто искусственно сигнализировать, легкое изобретение) удовольствие от своих успехов, горе, когда его клапаны сливаются, подогреваться лести, становиться несчастным из-за своих ошибок, очаровываться сексом, сердиться или подавляться, когда он не может получить то, что хочет.”

Этот аргумент, по-видимому, отрицает достоверность нашего теста. Согласно самой крайней форме этой точки зрения, единственный способ убедиться, что машина думает, — это стать машиной и почувствовать себя мыслящим. Затем можно было бы описать эти чувства миру, но, конечно, никому не было бы права обращать на это внимание. Точно так же, согласно этой точке зрения, единственный способ узнать, что думает человек, — это быть этим конкретным человеком. Фактически, это солипсистская точка зрения.Возможно, это наиболее логичная точка зрения, но она затрудняет обмен идеями. A склонен полагать, что «A думает, а B нет», в то время как B считает, что «B думает, а A — нет». Вместо того, чтобы постоянно спорить по этому поводу, обычно принято вежливое соглашение, о котором думают все.

Я уверен, что профессор Джефферсон не желает принимать крайнюю и солипсистскую точку зрения. Вероятно, он был бы вполне согласен принять игру в имитацию как испытание. Игра (с опущенным игроком B) часто используется на практике под названием viva voce , чтобы определить, действительно ли кто-то что-то понимает или «изучил это как попугай».Давайте послушаем отрывок из такого viva voce :

Допрашивающий: В первой строчке вашего сонета, которая гласит: «Могу ли я сравнить тебя с летним днем?», Не подойдет ли «весенний день» или лучше?

Свидетель: сканирование не выполняется.

Следователь: Как насчет «зимнего дня». Хорошо бы сканировать.

Свидетель: Да, но никто не хочет, чтобы его сравнивали с зимним днем.

Следователь: Вы бы сказали, что мистер Пиквик напомнил вам Рождество?

Свидетель: В некотором смысле.

Следователь: Тем не менее, Рождество — зимний день, и я не думаю, что мистер Пиквик будет возражать против такого сравнения.

Свидетель: Я не думаю, что вы серьезно. Под зимней шкурой подразумевается типичный зимний день, а не такой особенный, как Рождество.

И так далее. Что бы сказал профессор Джефферсон, если бы машина для написания сонетов могла бы ответить таким образом в viva voce? Я не знаю, посчитал бы он машину «просто искусственно сигнализирующей» об этих ответах, но если бы ответы были такими же удовлетворительными и устойчивыми, как в приведенном выше отрывке, я не думаю, что он описал бы это как «простое изобретение».Я думаю, эта фраза предназначена для обозначения таких устройств, как включение в машину записи о чтении сонета с соответствующим переключением, чтобы время от времени включать его.

Короче говоря, я думаю, что большинство тех, кто поддерживает аргумент, основанный на сознании, можно было бы убедить отказаться от него, а не принудить к солипсистской позиции. Тогда они, вероятно, захотят принять наш тест.

Я не хочу создавать впечатление, будто считаю, что в сознании нет тайны.Есть, например, парадокс, связанный с любой попыткой его локализовать. Но я не думаю, что эти загадки обязательно нужно разгадывать, прежде чем мы сможем ответить на вопрос, который нас интересует в этой статье.

(5) Аргументы от различных недугов

Эти аргументы принимают форму: «Я допускаю, что вы можете заставить машины делать все то, что вы упомянули, но вы никогда не сможете заставить их делать X». В этой связи предлагаются многочисленные особенности X.Предлагаю выбор:

Будьте добрыми, находчивыми, красивыми, дружелюбными (с. 448), проявляйте инициативу, обладайте чувством юмора, отличите хорошее от плохого, делайте ошибки (с. 448), влюбляйтесь, наслаждайтесь клубникой и сливки (стр. 448), заставить кого-то влюбиться в него, учиться на собственном опыте (стр. 456 и далее), правильно использовать слова, быть предметом собственных мыслей (стр. 449), иметь такое же разнообразие поведения как мужчина, сделайте что-нибудь действительно новое (с. 450). (Некоторым из этих нарушений уделяется особое внимание, о чем свидетельствуют номера страниц.)

Обычно эти утверждения не поддерживают. Я считаю, что они в основном основаны на принципе научной индукции. Человек за свою жизнь видел тысячи машин. Из того, что он видит о них, он делает ряд общих выводов. Они уродливы, каждый предназначен для очень ограниченной цели, когда требуется для совершенно иной цели, они бесполезны, разнообразие поведения любого из них очень мало и т. Д. И т. Д. Естественно, он заключает, что это необходимые свойства. машин в целом.Многие из этих ограничений связаны с очень маленькой емкостью памяти большинства машин. (Я предполагаю, что идея емкости памяти каким-то образом распространяется на машины, отличные от машин с дискретным состоянием. Точное определение не имеет значения, поскольку в настоящем обсуждении не утверждается никакой математической точности. ) Несколько лет назад, когда очень О цифровых компьютерах мало что было слышно, можно было вызвать много недоверия в отношении них, если упомянуть их свойства, не описывая их конструкцию.Предположительно, это произошло из-за аналогичного применения принципа научной индукции. Эти применения принципа, конечно, в значительной степени бессознательны. Когда обгоревший ребенок боится огня и показывает, что боится его, избегая его, я должен сказать, что он применял научную индукцию. (Я мог бы, конечно, также описать его поведение многими другими способами.) Труды и обычаи человечества не кажутся очень подходящим материалом для применения научной индукции. Для получения надежных результатов необходимо исследовать очень большую часть пространства-времени.В противном случае мы можем (как и большинство английских детей) решить, что все говорят по-английски, а учить французский — глупо.

Однако следует сделать особые замечания по поводу многих упомянутых инвалидностей. Невозможность полакомиться клубникой со сливками могла показаться читателю легкомысленной. Возможно, чтобы насладиться этим восхитительным блюдом, можно было бы создать машину, но любая попытка заставить ее это сделать будет идиотской. Что важно в этой инвалидности, так это то, что она способствует развитию некоторых других инвалидностей, e.г. к трудности такого же рода дружелюбия, возникающего между человеком и машиной, как между белым человеком и белым человеком или между черным человеком и черным человеком.

Утверждение, что «машины не могут ошибаться», кажется любопытным. Возникает искушение возразить: «Неужели им от этого хуже?» Но давайте займем более благожелательную позицию и попробуем понять, что имеется в виду на самом деле. Думаю, эту критику можно объяснить игрой в имитацию. Утверждается, что следователь мог отличить машину от человека, просто задав им ряд арифметических задач.Машину разоблачат из-за ее смертоносной точности. Ответ на это прост. Машина (запрограммированная для игры) не будет пытаться дать правильные ответы на арифметические задачи. Он намеренно вводит ошибки таким образом, чтобы запутать дознавателя. Механический сбой, вероятно, проявится из-за неподходящего решения о том, какую ошибку сделать в арифметике. Даже такая интерпретация критики не вызывает достаточно сочувствия.Но мы не можем позволить себе углубляться в это гораздо дальше. Мне кажется, что эта критика зависит от смешения двух видов ошибок. Мы можем назвать их «ошибками функционирования» и «ошибками вывода». Ошибки в работе возникают из-за какой-либо механической или электрической неисправности, из-за которой машина ведет себя не так, как было задумано. В философских дискуссиях любят игнорировать возможность таких ошибок; поэтому обсуждают «абстрактные машины». Эти абстрактные машины — математические фикции, а не физические объекты.По определению они неспособны к ошибкам функционирования. В этом смысле мы действительно можем сказать, что «машины никогда не могут ошибаться». Ошибки в выводах могут возникнуть только тогда, когда выходным сигналам машины придается какое-то значение. Например, машина может печатать математические уравнения или предложения на английском языке. Когда вводится ложное предложение, мы говорим, что машина совершила ошибку вывода. Совершенно очевидно, что нет никаких оснований утверждать, что машина не может совершать такую ​​ошибку.Он может ничего не делать, кроме как многократно набирать «0 = 1». Возьмем менее извращенный пример: у него может быть какой-то метод для научных выводов. Мы должны ожидать, что такой метод будет иногда приводить к ошибочным результатам.

На утверждение о том, что машина не может быть предметом собственных мыслей, конечно, можно ответить, только если можно показать, что машина имеет примерно мыслей и примерно предмет. Тем не менее, «предмет работы машины», кажется, что-то значит, по крайней мере, для людей, которые с ней имеют дело.Если, например, машина пытается найти решение уравнения x ² — 40 x — 11 = 0, возникает соблазн описать это уравнение как часть предмета изучения машины в тот момент. В этом смысле машина, несомненно, может быть самостоятельным объектом. Его можно использовать для составления собственных программ или для прогнозирования эффекта изменений в его собственной структуре. Наблюдая за результатами своего поведения, он может модифицировать свои собственные программы для более эффективного достижения какой-либо цели.Это возможности ближайшего будущего, а не утопические мечты.

Критика того, что машина не может иметь большого разнообразия поведения, — это просто способ сказать, что у нее не может быть большой емкости хранения. До недавнего времени емкость памяти даже в тысячу цифр была очень редкой.

Критические замечания, которые мы здесь рассматриваем, часто являются замаскированными формами аргументации от сознания. Обычно, если кто-то утверждает, что машина может делать одну из этих вещей, и описывает метод, который может использовать машина, это не произведет большого впечатления.Считается, что метод (каким бы он ни был, потому что он должен быть механическим) действительно довольно базовый. Сравните круглые скобки в заявлении Джефферсона, цитируемом на стр. 21.

(6) Возражение леди Лавлейс

Наиболее подробная информация об аналитической машине Бэббиджа взята из мемуаров леди Лавлейс. В нем она заявляет: «Аналитическая машина не претендует на то, чтобы что-то было источником . Он может делать все, что мы знаем, как приказать выполнять »(курсив).Это заявление цитирует Hartree (стр. 70), который добавляет: «Это не означает, что невозможно сконструировать электронное оборудование, которое будет« думать само за себя »или в котором, с биологической точки зрения, можно было бы установить выработать условный рефлекс, который послужит основой для «обучения». Возможно ли это в принципе или нет — это стимулирующий и волнующий вопрос, который подсказывают некоторые из этих недавних разработок. Но казалось, что машины, построенные или проектируемые в то время, не обладали этим свойством ».

Я полностью согласен с Хартри по этому поводу. Следует отметить, что он не утверждает, что машины, о которых идет речь, не обладали собственностью, а скорее то, что доказательства, доступные леди Лавлейс, не побудили ее поверить в то, что она у них была. Вполне возможно, что рассматриваемые машины в некотором смысле обладали этим свойством. Предположим, что некоторая машина с дискретным состоянием обладает свойством. Аналитическая машина была универсальным цифровым компьютером, так что, если бы его объем памяти и скорость были адекватными, его можно было с помощью подходящего программирования сделать так, чтобы он имитировал рассматриваемую машину.Вероятно, ни графине, ни Бэббиджу этот спор не приходил в голову. В любом случае у них не было обязательства требовать все, на что можно было претендовать.

Весь этот вопрос будет снова рассмотрен в разделе «Обучающиеся машины».

Вариант возражения леди Лавлейс гласит, что машина «никогда не может делать ничего действительно нового». Это можно на мгновение парировать с помощью пилы: «Нет ничего нового под солнцем». Кто может быть уверен в том, что «оригинальная работа», которую он проделал, была не просто ростком семени, посеянным в нем посредством обучения, или следствием следования общеизвестным общим принципам.Лучший вариант возражения гласит, что машина никогда не может «застать нас врасплох». Это утверждение является более прямым вызовом, и его можно решить напрямую. Машины застают меня врасплох очень часто. Во многом это связано с тем, что я не делаю достаточных расчетов, чтобы решить, чего от них ожидать, или, скорее, потому, что, хотя я делаю расчет, я делаю это поспешно, небрежно, рискуя. Возможно, я говорю себе: «Я полагаю, что напряжение здесь должно быть таким же, как и там; во всяком случае, давайте предположим, что оно есть.’

Естественно, я часто ошибаюсь, и результат является для меня неожиданностью, потому что к тому времени, когда эксперимент будет проведен, эти предположения были забыты. Эти признания открывают мне возможность читать лекции о моих порочных путях, но не ставят под сомнение мою достоверность, когда я свидетельствую о переживаемых мной сюрпризах.

Я не думаю, что этот ответ заставит моего критика замолчать. Он, вероятно, скажет, что такие сюрпризы вызваны каким-то творческим мысленным действием с моей стороны и не отразят никакого доверия к машине.Это возвращает нас к аргументу, основанному на сознании, и далек от идеи удивления. Это аргумент, который мы должны считать завершенным, но, возможно, стоит отметить, что оценка чего-то как удивительного требует не меньше « творческого мысленного акта », независимо от того, исходит ли это удивительное событие от человека, книги, машины или чего-то еще. еще.

Мнение о том, что машины не могут вызывать сюрпризов, я считаю, связано с ошибкой, которой особенно подвержены философы и математики.Это предположение, что как только факт представлен в уме, все последствия этого факта возникают в уме одновременно с ним. Это очень полезное предположение во многих обстоятельствах, но слишком легко забыть, что оно ложно. Естественным следствием этого является то, что затем предполагается, что нет никакой добродетели в простом выводе результатов из данных и общих принципов.

(7) Аргумент от преемственности в нервной системе

Нервная система, конечно же, не машина с дискретными состояниями.Небольшая ошибка в информации о размере нервного импульса, воздействующего на нейрон, может иметь большое значение для размера исходящего импульса. Можно утверждать, что в этом случае нельзя ожидать, что можно будет имитировать поведение нервной системы с помощью системы с дискретными состояниями.

Это правда, что машина с дискретными состояниями должна отличаться от машины непрерывного действия. Но если мы будем придерживаться условий игры-имитации, следователь не сможет воспользоваться этой разницей.Ситуацию можно прояснить, если мы рассмотрим другую, более простую машину непрерывного действия. Очень хорошо подойдет дифференциальный анализатор. (Дифференциальный анализатор — это определенный тип машины, не относящейся к типу дискретных состояний, используемый для некоторых видов вычислений. ) Некоторые из них дают свои ответы в типизированной форме и поэтому подходят для участия в игре. Цифровой компьютер не сможет точно предсказать, какие ответы дифференциальный анализатор даст на проблему, но он вполне способен дать правильный ответ.Например, если вас попросят указать значение π (фактически около 3,1416), было бы разумно выбрать случайным образом между значениями 3,12, 3,13, 3,14, 3,15, 3,16 с вероятностями 0,05, 0,15, 0,55, 0,19, 0,06 (скажем). В этих условиях для дознавателя будет очень трудно отличить дифференциальный анализатор от цифрового компьютера.

(8) Аргумент неформального поведения

Невозможно создать свод правил, претендующих на то, чтобы описать, что мужчина должен делать во всех возможных стечениях обстоятельств.Например, можно было бы иметь правило, согласно которому нужно останавливаться, когда видишь красный светофор, и идти, если видишь зеленый свет, но что, если по какой-то ошибке оба появляются вместе? Может быть, кто-то решит, что безопаснее всего остановиться. Но позже из этого решения вполне могут возникнуть некоторые дополнительные трудности. Пытаться установить правила поведения, охватывающие все возможные ситуации, даже связанные со светофором, кажется невозможным. Со всем этим согласен.

Отсюда утверждается, что мы не можем быть машинами.Я попытаюсь воспроизвести этот аргумент, но боюсь, что вряд ли смогу передать его должным образом. Вроде работает примерно так. «Если бы у каждого человека был определенный набор правил поведения, с помощью которых можно было бы регулировать его жизнь, он был бы не лучше машины. Но таких правил нет, поэтому люди не могут быть машинами ». Нераспределенная середина бросается в глаза. Я не думаю, что этот аргумент когда-либо формулируется так, но, тем не менее, я считаю, что это аргумент. Однако может существовать определенная путаница между «правилами поведения» и «законами поведения», чтобы затушевать проблему.Под «правилами поведения» я подразумеваю такие заповеди, как «Остановись, если увидишь красный свет», по которым можно действовать и которые можно осознавать. Под «законами поведения» я имею в виду законы природы, применимые к человеческому телу, такие как «если вы его ущипнете, он начнет пищать». Если мы заменим в приведенном аргументе «законы поведения, регулирующие его жизнь» на «законы поведения, с помощью которых он регулирует свою жизнь», нераспределенная середина больше не является непреодолимой. Поскольку мы считаем, что не только верно то, что регулирование законами поведения подразумевает, что мы являемся своего рода машиной (хотя и не обязательно машиной с дискретными состояниями), но, наоборот, быть такой машиной подразумевает регулирование такими законами.Однако мы не можем так легко убедить себя в отсутствии полных законов поведения, как полных правил поведения. Единственный известный нам способ найти такие законы — это научное наблюдение, и мы определенно не знаем обстоятельств, при которых мы могли бы сказать: «Мы достаточно исследовали. Таких законов нет ».

Мы можем более убедительно продемонстрировать, что любое такое заявление было бы необоснованным. Предположим, мы могли бы быть уверены, что найдем такие законы, если бы они существовали. Тогда, учитывая машину с дискретными состояниями, она, безусловно, должна быть возможна путем наблюдения, достаточного для предсказания ее будущего поведения, и это в течение разумного времени, скажем, через тысячу лет.Но похоже, что это не так. Я установил на манчестерском компьютере небольшую программу, использующую всего 1000 единиц памяти, при этом машина, снабженная одним шестнадцатизначным числом, отвечает другим в течение двух секунд. Я бы бросил вызов любому, кто узнает из этих ответов достаточно о программе, чтобы можно было предсказать любые ответы на непроверенные значения.

(9) Аргумент экстрасенсорного восприятия

Я предполагаю, что читатель знаком с идеей экстрасенсорного восприятия и значением четырех его пунктов, а именно. телепатия, ясновидение, предвидение и психокинез. Эти тревожные явления, кажется, опровергают все наши обычные научные идеи. Как бы нам хотелось их дискредитировать! К сожалению, статистические данные, по крайней мере, в отношении телепатии, неопровержимы. Очень трудно перестроить свои идеи так, чтобы они соответствовали этим новым фактам. Если кто-то принял их, то уже не кажется большим шагом верить в призраков и призраков. Идея о том, что наши тела движутся просто в соответствии с известными законами физики, вместе с некоторыми другими, еще не открытыми, но в чем-то похожими, была бы одной из первых.

Этот аргумент, на мой взгляд, довольно сильный. Можно сказать в ответ, что многие научные теории кажутся работоспособными на практике, несмотря на противоречие с E.S.P .; что на самом деле можно очень хорошо ужиться, если об этом забыть. Это довольно холодное утешение, и можно опасаться, что мышление — это именно тот феномен, в котором E.S.P. может быть особенно актуальным.

Более конкретный аргумент, основанный на E.S.P. может звучать следующим образом: «Давайте сыграем в игру с имитацией, используя в качестве свидетелей человека, который хорош как телепатический приемник, и цифровой компьютер.Допрашивающий может задать такие вопросы, как «К какой масти принадлежит карта в моей правой руке?» Человек с помощью телепатии или ясновидения дает правильный ответ 130 раз из 400 карт. Машина может угадывать только наугад и, возможно, правильно набирает 104, так что дознаватель делает правильную идентификацию ». Здесь открывается интересная возможность. Предположим, что цифровой компьютер содержит генератор случайных чисел. Тогда будет естественно использовать это, чтобы решить, какой ответ дать. Но тогда генератор случайных чисел будет подчиняться психокинетическим силам дознавателя.Возможно, этот психокинез может заставить машину угадывать правильные решения чаще, чем можно было бы ожидать при вычислении вероятности, так что дознаватель все еще может быть не в состоянии произвести правильную идентификацию. С другой стороны, он мог бы угадывать правильно, не задавая вопросов, с помощью ясновидения. С E.S.P. все может случиться.

Если допущена телепатия, необходимо будет ужесточить наш тест. Ситуацию можно рассматривать как аналогичную той, которая произошла бы, если бы следователь разговаривал сам с собой, а один из участников слушал, прижав ухо к стене.Поместить участников в «комнату, защищенную от телепатии», можно было бы удовлетворить всем требованиям.

7. Обучающие машины

Читатель уже ожидал, что у меня нет очень убедительных аргументов положительного характера в поддержку моих взглядов. Если бы я имел, я бы не стал так стараться указывать на ошибочность противоположных взглядов. Теперь я дам такие доказательства, какие у меня есть.

Давайте ненадолго вернемся к возражению леди Лавлейс, в которой говорилось, что машина может делать только то, что мы ей приказываем.Можно сказать, что человек может «внедрить» идею в машину, и что она до некоторой степени отреагирует, а затем перейдет в состояние покоя, как струна фортепьяно, ударяемая молотком. Другое сравнение было бы с атомным котлом размером меньше критического: выдвинутая идея состоит в том, чтобы соответствовать нейтрону, входящему в котел извне. Каждый такой нейтрон вызовет определенное возмущение, которое в конце концов исчезнет. Если, однако, размер котла значительно увеличится, возмущение, вызванное таким входящим нейтроном, очень вероятно будет продолжаться и увеличиваться до тех пор, пока вся котел не будет разрушен.Есть ли соответствующее явление для умов и есть ли оно для машин? Кажется, он действительно существует для человеческого разума. Большинство из них кажутся «подкритическими», , то есть , в этой аналогии соответствуют сваям подкритического размера. Идея, представленная такому уму, в среднем вызовет менее одной идеи в ответ. Небольшая часть суперкритических. Идея, представленная такому разуму, может породить целую «теорию», состоящую из вторичных, третичных и более отдаленных идей.Разум животных определенно подкритичен. Придерживаясь этой аналогии, мы спрашиваем: «Можно ли сделать машину сверхкритической?»

Аналогия с «луковой шкурой» также полезна. Рассматривая функции разума или мозга, мы находим определенные операции, которые можем объяснить чисто механическими терминами. Мы говорим, что это не соответствует настоящему разуму: это своего рода кожа, которую мы должны снять, если мы хотим найти настоящий разум. Но затем в том, что осталось, мы находим еще одну шкуру, которую нужно снять, и так далее.Действуя таким образом, приходим ли мы когда-нибудь к «настоящему» разуму или, в конце концов, доходим до кожи, в которой ничего нет? В последнем случае весь ум механичен. (Однако это не будет машина с дискретными состояниями. Мы уже обсуждали это.)

Эти последние два абзаца не претендуют на то, чтобы быть убедительными аргументами. Их, скорее, следует описывать как «декламацию, имеющую тенденцию вызывать веру».

Единственное действительно удовлетворительное подтверждение, которое может быть дано точке зрения, выраженной в начале § 6, будет обеспечиваться ожиданием конца столетия, а затем проведением описанного эксперимента.А пока что мы можем сказать? Какие шаги нужно предпринять сейчас, чтобы эксперимент увенчался успехом?

Как я уже объяснил, проблема в основном связана с программированием. Придется также добиться прогресса в инженерном деле, но маловероятно, что он не будет соответствовать требованиям. Оценки емкости памяти мозга варьируются от 10 ¹⁰ до 10 ¹⁵ двоичных цифр. Я склоняюсь к более низким значениям и считаю, что только очень небольшая часть используется для более высоких типов мышления.Большая часть его, вероятно, используется для удержания визуальных впечатлений. Я был бы удивлен, если бы для удовлетворительной игры в имитацию игры потребовалось более 10 ⁹ , во всяком случае против слепого. (Примечание. Емкость Британской энциклопедии , , 11-е издание, составляет 2 × 10 ⁹ .) Емкость памяти 10 ⁷ была бы очень практичной возможностью даже при существующих технологиях. Вероятно, совсем не нужно увеличивать скорость работы машин.Части современных машин, которые можно рассматривать как аналоги нервных клеток, работают примерно в тысячу раз быстрее последних. Это должно обеспечить «запас прочности», который мог бы покрыть потерю скорости, возникающую разными способами. Наша проблема тогда состоит в том, чтобы узнать, как запрограммировать эти машины для игры. При моей нынешней скорости работы я составляю около тысячи цифр программы в день, так что около шестидесяти рабочих, стабильно работающих на протяжении пятидесяти лет, могли бы выполнить свою работу, если бы ничего не пошло в корзину для макулатуры.Представляется желательным какой-нибудь более быстрый метод.

Пытаясь имитировать сознание взрослого человека, мы обязаны много думать о процессе, который привел его к состоянию, в котором он находится. Мы можем заметить три компонента:

• Начальное состояние разум, скажем, при рождении,

• Образование, которому он был подвергнут,

• Другой опыт, не описываемый как образование, которому он был подвергнут.

Вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую сознание взрослого, почему бы лучше не попытаться создать программу, имитирующую сознание ребенка? Если затем пройти соответствующий курс обучения, можно получить мозг взрослого. По-видимому, детский мозг — это что-то вроде записной книжки, которую покупают в магазинах канцелярских товаров. Довольно маленький механизм и много чистых листов. (Механизм и письмо, с нашей точки зрения, почти синонимы.) Мы надеемся, что в детском мозге так мало механизмов, что нечто подобное можно легко запрограммировать.В первом приближении мы можем предположить, что объем работы в сфере образования во многом такой же, как и для человеческого ребенка.

Таким образом, мы разделили нашу проблему на две части. Ребёнок-программа и образовательный процесс. Эти двое остаются очень тесно связанными. Мы не можем ожидать найти хорошую детскую машину с первой попытки. Надо поэкспериментировать с обучением одной такой машины и посмотреть, насколько хорошо она обучается. Затем можно попробовать другой и посмотреть, лучше или хуже. Существует очевидная связь между этим процессом и эволюцией, судя по идентификации

.

Структура ребенка 9015 машина = Наследственный материал Изменения „„ = Мутации Естественный отбор = Суждение экспериментатора

03

Однако можно надеяться, что этот процесс будет более быстрым, чем эволюция.Выживание наиболее приспособленных — медленный метод измерения преимуществ. Экспериментатор с помощью интеллекта должен уметь его ускорить. Не менее важно и то, что он не ограничивается случайными мутациями. Если он сможет найти причину какой-либо слабости, он, вероятно, сможет придумать вид мутации, которая ее исправит.

Невозможно применить к машине тот же процесс обучения, что и к обычному ребенку. Например, у него не будет ножек, чтобы его нельзя было попросить выйти и наполнить бак для угля.Возможно, у него не было глаз. Но как бы хорошо эти недостатки ни можно было преодолеть с помощью умной инженерии, нельзя отправить существо в школу, если другие дети не будут над ним излишне смеяться. Это должно быть немного обучено. Нам не нужно слишком беспокоиться о ногах, глазах и т. Д. Пример мисс Хелен Келлер показывает, что образование может происходить при условии, что общение в обоих направлениях между учителем и учеником может происходить тем или иным способом.

Обычно мы связываем наказания и поощрения с учебным процессом.Некоторые простые дочерние машины могут быть сконструированы или запрограммированы по такому принципу. Машина должна быть сконструирована таким образом, чтобы события, которые незадолго до появления сигнала наказания, вряд ли могли повторяться, тогда как сигнал вознаграждения увеличивал вероятность повторения событий, которые к нему привели. Эти определения не предполагают никаких чувств со стороны машины. Я провел несколько экспериментов с одной такой детской машиной, и мне удалось научить ее некоторым вещам, но метод обучения был слишком необычным, чтобы эксперимент можно было считать действительно успешным.

Использование наказаний и поощрений в лучшем случае может быть частью учебного процесса. Грубо говоря, если у учителя нет других средств общения с учеником, объем информации, которая может до него дойти, не превышает общего количества примененных поощрений и наказаний. К тому времени, когда ребенок научится повторять «Casabianca», он, вероятно, действительно почувствует себя очень больно, если бы текст можно было раскрыть только с помощью техники «Двадцать вопросов», где каждое «НЕТ» принимает форму удара. Следовательно, необходимо иметь какие-то другие «неэмоциональные» каналы коммуникации.Если они доступны, можно научить машину с помощью наказаний и вознаграждений подчиняться приказам, данным на каком-то языке, например, символический язык. Эти приказы должны передаваться по «неэмоциональным» каналам. Использование этого языка значительно сократит количество требуемых наказаний и поощрений.

Мнения могут различаться относительно сложности, которая подходит для детской машины. Можно попытаться сделать это как можно проще в соответствии с общими принципами.В качестве альтернативы можно иметь полную систему логического вывода, «встроенную». ¹ В последнем случае магазин будет в основном занят определениями и предложениями. Предложения будут иметь различные виды статуса, например, . хорошо установленных фактов, предположений, математически доказанных теорем, утверждений, данных авторитетными источниками, выражений, имеющих логическую форму утверждения, но не имеющую ценности убеждения. Некоторые предложения можно назвать «императивами». Машина должна быть сконструирована таким образом, чтобы, как только императив был признан «хорошо установленным», соответствующее действие выполнялось автоматически.Чтобы проиллюстрировать это, предположим, что учитель говорит машине: «Делай уроки сейчас». Это может привести к тому, что «Учитель говорит:« Делай уроки прямо сейчас »» будет включен в число хорошо установленных фактов. Другой такой факт может быть:

«Все, что говорит учитель, правда». Их сочетание может в конечном итоге привести к тому, что императив «делай домашнее задание сейчас» будет включен в число хорошо установленных фактов, и это, в силу конструкции машины, будет означать, что домашнее задание действительно начнется, но эффект будет весьма удовлетворительным. .Процессы вывода, используемые машиной, не обязательно должны удовлетворять даже самых требовательных логиков. Например, может не быть иерархии типов. Но это не обязательно означает, что произойдут ошибки типа, точно так же, как мы не обязаны падать с незащищенных обрывов. Подходящие императивы (выраженные в рамках систем, не являющиеся частью правил из системы), такие как «Не используйте класс, если он не является подклассом того, который был упомянут учителем», могут иметь аналогичный эффект для «Не подходи слишком близко к краю».

Императивы, которым может подчиняться машина, у которой нет конечностей, обязательно будут носить скорее интеллектуальный характер, как в примере (выполнение домашнего задания), приведенном выше. Важными среди таких императивов будут те, которые регулируют порядок, в котором должны применяться правила рассматриваемой логической системы. Ведь на каждом этапе, когда используется логическая система, существует очень большое количество альтернативных шагов, любой из которых разрешено применять, если речь идет о подчинении правилам логической системы.Этот выбор определяет разницу между блестящим и опытным рассуждающим, но не разницу между здравым и ошибочным. Предложения, ведущие к императивам такого рода, могут быть такими: «Когда упоминается Сократа, используйте силлогизм Барбары» или «Если один метод оказался более быстрым, чем другой, не используйте более медленный метод». Некоторые из них могут быть «даны властью», но другие могут быть произведены самой машиной, например, по научной индукции.

Идея обучающейся машины некоторым читателям может показаться парадоксальной.Как могут измениться правила эксплуатации машины? Они должны полностью описать, как машина будет реагировать, какой бы ни была ее история, какие бы изменения она ни претерпела. Таким образом, правила не зависят от времени. Это действительно так. Объяснение парадокса состоит в том, что правила, которые меняются в процессе обучения, имеют гораздо менее претенциозный вид, претендуя лишь на эфемерную значимость. Читатель может провести параллель с Конституцией США.

Важной особенностью обучающейся машины является то, что ее учитель часто в значительной степени игнорирует то, что происходит внутри, хотя он все еще может в некоторой степени предсказать поведение своего ученика.Это должно в наибольшей степени относиться к более позднему обучению машины, возникшей на основе детской машины хорошо испытанной конструкции (или программы). Это резко контрастирует с обычной процедурой при использовании машины для выполнения вычислений: в этом случае цель состоит в том, чтобы иметь ясную мысленную картину состояния машины в каждый момент вычислений. Этой цели можно достичь только с помощью борьбы. Мнение о том, что «машина может делать только то, что мы знаем, как ей приказывать», ¹ , кажется странным перед лицом этого.Большинство программ, которые мы можем поместить в машину, приведут к тому, что она сделает что-то, что мы вообще не можем понять или что мы рассматриваем как совершенно случайное поведение. Разумное поведение, по-видимому, состоит в отклонении от полностью дисциплинированного поведения, связанного с вычислениями, но довольно незначительном, которое не приводит к случайному поведению или бессмысленным повторяющимся циклам. Еще один важный результат подготовки нашей машины к игре в имитацию посредством процесса обучения и обучения состоит в том, что «человеческая подверженность ошибкам», вероятно, будет опущена довольно естественным образом, i.е. без специальной «тренировки». (Читатель должен согласовать это с точкой зрения на стр. 24, 25.) Выученные процессы не производят стопроцентных результатов. уверенность в результате; если бы они это сделали, они не могли бы быть неучеными.

Вероятно, разумно включить случайный элемент в обучающую машину (см. Стр. 438). Случайный элемент очень полезен, когда мы ищем решение какой-то проблемы. Предположим, например, что мы хотим найти число от 50 до 200, равное квадрату суммы его цифр, мы можем начать с 51, затем попробовать 52 и продолжать, пока не получим число, которое работает.В качестве альтернативы мы можем выбирать числа наугад, пока не получим подходящее. Преимущество этого метода в том, что нет необходимости отслеживать значения, которые были опробованы, но недостаток в том, что можно попробовать одно и то же дважды, но это не очень важно, если существует несколько решений. Систематический метод имеет недостаток, заключающийся в том, что может существовать огромный блок без каких-либо решений в области, которую необходимо исследовать в первую очередь. Теперь процесс обучения можно рассматривать как поиск формы поведения, удовлетворяющей учителя (или какому-либо другому критерию).Поскольку, вероятно, существует очень большое количество удовлетворительных решений, случайный метод кажется лучше, чем систематический. Следует отметить, что он используется в аналогичном процессе эволюции. Но там систематический метод невозможен. Как можно было отслеживать различные опробованные генетические комбинации, чтобы не повторять их снова?

Мы можем надеяться, что машины в конечном итоге будут конкурировать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях. Но с каких лучше всего начать? Даже это трудное решение.Многие думают, что лучше всего было бы очень абстрактное занятие, например, игра в шахматы. Также можно утверждать, что лучше всего снабдить машину лучшими органами чувств, которые можно купить за деньги, а затем научить ее понимать и говорить по-английски. Этот процесс может следовать за обычным обучением ребенка. На вещи будут указывать и называть и т. Д. Опять же, я не знаю, каков правильный ответ, но я думаю, что следует попробовать оба подхода.

Мы можем видеть только небольшое расстояние впереди, но мы можем видеть там много того, что нужно сделать.

БИБЛИОГРАФИЯ

Самуэль

Батлер

,

Эревон

,

Лондон

,

1865

.

Главы 23, 24, 25

,

Книга машин

.

Алонзо

Черч

, «

Неразрешимая проблема элементарной теории чисел

»,

American J. of Math.

,

58

(

1936

),

345

—

363

.

К.

Gödel

, «

Über form unentscheildbare Sätze der Principia Mathematica und Verwandter Systeme, I

»,

Monatshefle für Math, und Phys.

, (

1931

),

173

—

189

.

D. R.

Hartree

,

Calculating Instruments and Machines

,

New York

,

1949

.

S. C.

Kleene

, «

Общие рекурсивные функции натуральных чисел

»,

American J.математики.

,

57

(

1935

),

153

—

173

и

219

—

244

.

G.

Джефферсон

, «

Разум механического человека». Листер Орейшн на 1949 год

.

Британский медицинский журнал

, т.

i

(

1949

),

1105

—

1121

.

Графиня Лавлейс

, ‘

Примечания переводчика к статье об аналитическом Engiro Бэббиджа

’,

Scientific Memoirs

(изд.автор:

R.

Taylor

), т.

3

(

1842

),

691

—

731

.

Бертран

Рассел

,

История западной философии

,

Лондон

,

1940

.

A. M.

Turing

, «

О вычислимых числах, с приложением к Entscheidungsproblem

»,

Proc. Лондонская математика. Soc.

(

2

),

42

(

1937

),

230

—

265

.

Манчестерский университет Виктории.

© Издательство Оксфордского университета

Что такое машинное обучение? | IBM

Это введение в машинное обучение дает обзор его истории, важных определений, приложений и проблем современного бизнеса.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации способа обучения людей, постепенно повышая его точность.

IBM имеет богатую историю машинного обучения. Один из них, Артур Самуэль, приписывают введение термина «машинное обучение» в своем исследовании (PDF, 481 КБ) (ссылка находится за пределами IBM), посвященном игре в шашки. Роберт Нили, самопровозглашенный мастер шашек, играл в эту игру на компьютере IBM 7094 в 1962 году и проиграл компьютеру. По сравнению с тем, что можно сделать сегодня, этот подвиг кажется почти тривиальным, но он считается важной вехой в области искусственного интеллекта.В течение следующих двух десятилетий технологические разработки в области хранения и обработки данных позволят создать некоторые инновационные продукты, которые мы знаем и любим сегодня, например, рекомендательный движок Netflix или беспилотные автомобили.

Машинное обучение — важный компонент растущей области науки о данных. Благодаря использованию статистических методов алгоритмы обучаются классификациям или прогнозам, раскрывая ключевые идеи в проектах интеллектуального анализа данных. Эти идеи впоследствии стимулируют принятие решений в приложениях и на предприятиях, в идеале влияя на ключевые показатели роста.По мере того как большие данные продолжают расширяться и расти, рыночный спрос на специалистов по данным будет расти, что потребует от них помощи в выявлении наиболее актуальных бизнес-вопросов, а затем и данных для ответа на них.

Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети

Поскольку глубокое обучение и машинное обучение обычно используются как взаимозаменяемые, стоит отметить нюансы между ними. Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети — все это области искусственного интеллекта.Однако на самом деле глубокое обучение является частью машинного обучения, а нейронные сети — частью глубокого обучения.

Глубокое обучение и машинное обучение различаются тем, как обучается каждый алгоритм. Глубокое обучение автоматизирует большую часть процесса извлечения признаков, устраняя необходимость ручного вмешательства человека и позволяя использовать большие наборы данных. Вы можете думать о глубоком обучении как о «масштабируемом машинном обучении», как отмечает Лекс Фридман в своей лекции MIT (01:08:05) (ссылка находится за пределами IBM).Классическое, или «неглубокое», машинное обучение больше зависит от вмешательства человека. Специалисты-люди определяют набор функций, чтобы понять различия между входными данными, обычно для изучения требуются более структурированные данные.

«Глубокое» машинное обучение может использовать помеченные наборы данных, также известные как контролируемое обучение, для информирования своего алгоритма, но для этого необязательно наличие помеченного набора данных. Он может принимать неструктурированные данные в необработанном виде (например, текст, изображения) и может автоматически определять набор функций, которые отличают разные категории данных друг от друга.В отличие от машинного обучения, для обработки данных не требуется вмешательства человека, что позволяет нам масштабировать машинное обучение более интересными способами. Глубокое обучение и нейронные сети в первую очередь способствуют ускорению прогресса в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи.

Нейронные сети или искусственные нейронные сети (ИНС) состоят из уровней узлов, содержащих входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый узел или искусственный нейрон соединяется с другим и имеет связанный вес и порог.Если выходной сигнал любого отдельного узла превышает заданное пороговое значение, этот узел активируется, отправляя данные на следующий уровень сети. В противном случае никакие данные не передаются на следующий уровень сети. «Глубина» в глубоком обучении — это просто глубина слоев нейронной сети. Нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев, включая входные и выходные данные, может считаться алгоритмом глубокого обучения или глубокой нейронной сетью. Нейронная сеть, состоящая только из двух или трех слоев, — это просто базовая нейронная сеть.

См. Сообщение в блоге «ИИ против машинного обучения против глубокого обучения против нейронных сетей: в чем разница?» для более подробного изучения взаимосвязи различных концепций.

Как работает машинное обучение

UC Berkeley (ссылка находится за пределами IBM) разбивает обучающую систему алгоритма машинного обучения на три основные части.

1. Процесс принятия решения : Как правило, алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования или классификации.На основе некоторых входных данных, которые могут быть помечены или не помечены, ваш алгоритм произведет оценку паттерна в данных.
2. Функция ошибок : функция ошибок служит для оценки прогноза модели. Если есть известные примеры, функция ошибок может провести сравнение, чтобы оценить точность модели.
3. Процесс оптимизации модели : Если модель может лучше соответствовать точкам данных в обучающем наборе, то веса корректируются, чтобы уменьшить расхождение между известным примером и оценкой модели.Алгоритм будет повторять этот процесс оценки и оптимизации, обновляя веса автономно до тех пор, пока не будет достигнут порог точности.

Методы машинного обучения

Классификаторы машинного обучения делятся на три основные категории.

Машинное обучение с учителем

Контролируемое обучение, также известное как контролируемое машинное обучение, определяется использованием помеченных наборов данных для обучения алгоритмов, которые позволяют классифицировать данные или точно прогнозировать результаты.По мере того, как входные данные вводятся в модель, она корректирует свои веса до тех пор, пока модель не будет подогнана должным образом. Это происходит как часть процесса перекрестной проверки, чтобы гарантировать, что модель избегает переобучения или недообучения. Контролируемое обучение помогает организациям решать различные реальные проблемы в любом масштабе, например классифицировать спам в отдельной папке от вашего почтового ящика. Некоторые методы, используемые в обучении с учителем, включают нейронные сети, простой байесовский метод, линейную регрессию, логистическую регрессию, случайный лес, машину опорных векторов (SVM) и другие.

Машинное обучение без учителя

Неконтролируемое обучение, также известное как неконтролируемое машинное обучение, использует алгоритмы машинного обучения для анализа и кластеризации немаркированных наборов данных. Эти алгоритмы обнаруживают скрытые закономерности или группировки данных без необходимости вмешательства человека. Его способность обнаруживать сходства и различия в информации делает его идеальным решением для исследовательского анализа данных, стратегий перекрестных продаж, сегментации клиентов, распознавания образов и образов.Он также используется для уменьшения количества элементов в модели за счет уменьшения размерности; Два общих подхода к этому — анализ главных компонент (PCA) и разложение по сингулярным значениям (SVD). Другие алгоритмы, используемые в обучении без учителя, включают нейронные сети, кластеризацию k-средних, методы вероятностной кластеризации и многое другое.

Полуавтоматическое обучение

Полу-контролируемое обучение предлагает золотую середину между контролируемым и неконтролируемым обучением.Во время обучения он использует меньший помеченный набор данных для управления классификацией и извлечением признаков из большего немаркированного набора данных. Полу-контролируемое обучение может решить проблему недостаточного количества помеченных данных (или невозможности позволить пометить достаточно данных) для обучения алгоритма контролируемого обучения.

Для более глубокого понимания различий между этими подходами ознакомьтесь с разделом «Обучение с учителем и обучение без учителя: в чем разница?»

Машинное обучение с подкреплением

Машинное обучение с подкреплением — это поведенческая модель машинного обучения, которая похожа на контролируемое обучение, но алгоритм не обучается с использованием выборочных данных.Эта модель учится методом проб и ошибок. Последовательность успешных результатов будет усилена, чтобы разработать лучшую рекомендацию или политику для данной проблемы.

Система IBM Watson®, победившая в конкурсе Jeopardy! Вызов в 2011 году — хороший тому пример. Система использовала обучение с подкреплением, чтобы решить, пытаться ли ответить (или как бы задать вопрос), какой квадрат выбрать на доске и сколько поставить, особенно на ежедневные удвоения.

Подробнее об обучении с подкреплением.

Примеры использования машинного обучения в реальном мире

Вот лишь несколько примеров машинного обучения, с которыми вы можете сталкиваться каждый день:

Распознавание речи: Оно также известно как автоматическое распознавание речи (ASR), компьютерное распознавание речи или преобразование речи в текст, и это возможность, которая использует обработку естественного языка (NLP) для преобразования человеческой речи в письменный формат. . Многие мобильные устройства включают в свои системы распознавание речи для голосового поиска — e.г. Siri или сделайте текстовые сообщения более доступными.

Служба поддержки клиентов: Онлайн-чат-боты заменяют людей-агентов на пути к покупке. Они отвечают на часто задаваемые вопросы (FAQ) по таким темам, как доставка, или предоставляют индивидуальные советы, предлагают перекрестные продажи продуктов или предлагают размеры для пользователей, изменяя наше представление о взаимодействии с клиентами на веб-сайтах и ​​в социальных сетях. Примеры включают ботов для обмена сообщениями на сайтах электронной коммерции с виртуальными агентами, приложения для обмена сообщениями, такие как Slack и Facebook Messenger, а также задачи, обычно выполняемые виртуальными помощниками и голосовыми помощниками.

Компьютерное зрение: Эта технология искусственного интеллекта позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входов, и на основе этих входных данных они могут принимать меры. Эта способность давать рекомендации отличает его от задач распознавания изображений. Компьютерное зрение, основанное на сверточных нейронных сетях, находит применение в создании тегов для фотографий в социальных сетях, рентгенологической визуализации в здравоохранении и самоуправляемых автомобилях в автомобильной промышленности.

Механизмы рекомендаций: Используя прошлые данные о поведении потребления, алгоритмы ИИ могут помочь выявить тенденции данных, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий перекрестных продаж. Это используется для предоставления покупателям соответствующих дополнительных рекомендаций в процессе оформления заказа для интернет-магазинов.

Автоматизированная торговля акциями: Разработанные для оптимизации портфелей акций, высокочастотные торговые платформы на базе искусственного интеллекта совершают тысячи или даже миллионы сделок в день без вмешательства человека.

Проблемы машинного обучения

Развитие технологий машинного обучения, безусловно, сделало нашу жизнь проще. Однако внедрение машинного обучения на предприятиях также вызвало ряд этических проблем, связанных с технологиями искусственного интеллекта. Некоторые из них включают:

Технологическая особенность

Хотя эта тема привлекает большое внимание общественности, многих исследователей не волнует идея о том, что ИИ превзойдет человеческий интеллект в ближайшем или ближайшем будущем.Это также называется суперинтеллектом, который Ник Бострам определяет как «любой интеллект, который значительно превосходит лучшие человеческие мозги практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки». Несмотря на то, что Сильный ИИ и суперинтеллект не являются неизбежным явлением в обществе, идея этого поднимает некоторые интересные вопросы, когда мы рассматриваем использование автономных систем, таких как беспилотные автомобили. Нереально думать, что беспилотный автомобиль никогда не попадет в автокатастрофу, но кто несет ответственность в таких обстоятельствах? Должны ли мы по-прежнему использовать автономные транспортные средства или ограничить интеграцию этой технологии, создав только полуавтономные транспортные средства, которые способствуют безопасности водителей? Жюри еще не принято, но этические дебаты такого рода возникают по мере развития новых инновационных технологий искусственного интеллекта.

Влияние ИИ на рабочие места

В то время как многие общественные мнения об искусственном интеллекте связаны с потерей работы, эту озабоченность, вероятно, следует пересмотреть. С появлением каждой революционной новой технологии мы видим, что рыночный спрос на определенные должности меняется. Например, когда мы смотрим на автомобильную промышленность, многие производители, такие как GM, переключаются на производство электромобилей, чтобы соответствовать экологическим инициативам. Энергетика никуда не денется, но источник энергии смещается с экономии топлива на электрическую.Аналогичным образом следует рассматривать искусственный интеллект, поскольку искусственный интеллект сместит спрос на рабочие места в другие области. Потребуются люди, которые будут помогать управлять этими системами, поскольку данные растут и изменяются каждый день. По-прежнему необходимы ресурсы для решения более сложных проблем в отраслях, на которые с наибольшей вероятностью повлияет изменение спроса на работу, например в сфере обслуживания клиентов. Важным аспектом искусственного интеллекта и его влияния на рынок труда будет помощь людям в переходе к этим новым областям рыночного спроса.

Конфиденциальность

Конфиденциальность, как правило, обсуждается в контексте конфиденциальности данных, защиты данных и безопасности данных, и эти опасения позволили политикам добиться здесь большего прогресса в последние годы. Например, в 2016 году было создано законодательство о GDPR для защиты личных данных людей в Европейском союзе и Европейской экономической зоне, что дало людям больший контроль над своими данными. В Соединенных Штатах отдельные штаты разрабатывают политику, например Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA), который требует от предприятий информировать потребителей о сборе их данных.Это недавнее законодательство заставило компании пересмотреть то, как они хранят и используют данные, позволяющие установить личность (PII). В результате инвестиции в безопасность становятся все более приоритетными для предприятий, поскольку они стремятся устранить любые уязвимости и возможности для наблюдения, взлома и кибератак.

Смещение и дискриминация

Случаи предвзятости и дискриминации в ряде интеллектуальных систем подняли множество этических вопросов в отношении использования искусственного интеллекта.Как мы можем защитить себя от предвзятости и дискриминации, если сами данные обучения могут допускать предвзятость? В то время как компании обычно имеют благие намерения в отношении своих усилий по автоматизации, Reuters (ссылка находится за пределами IBM) подчеркивает некоторые из непредвиденных последствий внедрения ИИ в практику найма. Стремясь автоматизировать и упростить процесс, Amazon непреднамеренно смещала потенциальных кандидатов на вакансию по признаку пола на открытые технические должности, и им в конечном итоге пришлось отказаться от проекта.По мере появления подобных событий Harvard Business Review (ссылка находится за пределами IBM) поднял другие острые вопросы об использовании ИИ при приеме на работу, например, какие данные вы можете использовать при оценке кандидата на должность.

Предвзятость и дискриминация также не ограничиваются функцией человеческих ресурсов; его можно найти в ряде приложений, от программного обеспечения для распознавания лиц до алгоритмов социальных сетей.

По мере того, как компании все больше осознают риски, связанные с ИИ, они также активизируют обсуждение этических норм и ценностей ИИ.Например, в прошлом году генеральный директор IBM Арвинд Кришна поделился, что IBM прекратила выпуск своих продуктов общего назначения IBM для распознавания лиц и анализа, подчеркнув, что «IBM категорически против и не будет мириться с использованием каких-либо технологий, включая технологию распознавания лиц, предлагаемую другими поставщиками, для массового использования. наблюдение, расовое профилирование, нарушения основных прав и свобод человека или любые цели, которые не соответствуют нашим ценностям и Принципам доверия и прозрачности ».

Чтобы узнать больше об этом, посетите блог IBM, посвященный политике, в котором изложена ее точка зрения на «Подход точного регулирования к контролю за экспортом технологий распознавания лиц.”

Подотчетность

Поскольку нет значительного законодательства, регулирующего практику ИИ, нет реального механизма обеспечения соблюдения этических норм в отношении ИИ. Текущие стимулы для компаний придерживаться этих рекомендаций — это негативные последствия неэтичной системы ИИ для чистой прибыли. Чтобы восполнить этот пробел, этические рамки возникли как часть сотрудничества между специалистами по этике и исследователями в целях управления созданием и распространением моделей искусственного интеллекта в обществе.Однако на данный момент они служат только в качестве руководства, и исследования (ссылка находится за пределами IBM) (PDF, 1 МБ) показывают, что сочетание распределенной ответственности и отсутствия предвидения потенциальных последствий не обязательно способствует предотвращению вреда обществу. .

Подробнее о позиции IBM в отношении этики искусственного интеллекта читайте здесь.

Машинное обучение и IBM Cloud

IBM Watson Studio в IBM Cloud Pak for Data поддерживает сквозной жизненный цикл машинного обучения на платформе данных и искусственного интеллекта.Вы можете создавать, обучать и управлять моделями машинного обучения, где бы ни находились ваши данные, и развертывать их в любом месте вашей гибридной мультиоблачной среды.

Для начала зарегистрируйтесь в IBMid и создайте свою учетную запись IBM Cloud.

Что такое компьютерное зрение? | IBM

Ученые и инженеры около 60 лет пытались разработать способы, позволяющие машинам видеть и понимать визуальные данные. Эксперименты начались в 1959 году, когда нейрофизиологи показали кошке набор изображений, пытаясь сопоставить реакцию ее мозга.Они обнаружили, что он сначала реагирует на резкие края или линии, и с научной точки зрения это означало, что обработка изображений начинается с простых форм, таких как прямые края. ⁽²⁾

Примерно в то же время была разработана первая компьютерная технология сканирования изображений, которая позволила компьютерам оцифровывать и получать изображения. Еще одна веха была достигнута в 1963 году, когда компьютеры смогли преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные формы. В 1960-х годах ИИ превратился в академическую область исследований, а также положил начало поискам ИИ для решения проблемы человеческого зрения.

1974 год ознаменовался внедрением технологии оптического распознавания символов (OCR), которая могла распознавать текст, напечатанный любым шрифтом или гарнитурой. ⁽³⁾ Точно так же интеллектуальное распознавание символов (ICR) может расшифровать рукописный текст с помощью нейронных сетей. ⁽⁴⁾ С тех пор OCR и ICR нашли свое применение в обработке документов и счетов, распознавании автомобильных номеров, мобильных платежах, машинном переводе и других распространенных приложениях.

В 1982 году нейробиолог Дэвид Марр установил, что зрение работает иерархически, и ввел алгоритмы для машин для обнаружения краев, углов, кривых и подобных основных форм.Одновременно с этим ученый-компьютерщик Кунихико Фукусима разработал сеть клеток, способных распознавать закономерности. Сеть, получившая название Neocognitron, включала сверточные слои в нейронную сеть.

К 2000 году основное внимание уделялось распознаванию объектов, а к 2001 году появились первые приложения для распознавания лиц в реальном времени. Стандартизация того, как наборы визуальных данных помечаются и аннотируются, появилась в 2000-х годах. В 2010 году стал доступен набор данных ImageNet. Он содержал миллионы помеченных изображений в тысячах классов объектов и обеспечивает основу для CNN и моделей глубокого обучения, используемых сегодня.В 2012 году команда из Университета Торонто приняла участие в конкурсе по распознаванию изображений на канале CNN. Модель под названием AlexNet значительно снизила количество ошибок при распознавании изображений. После этого прорыва количество ошибок упало до нескольких процентов. ⁽⁵⁾

Разработка эффективной программы СИЗ: ответы по охране труда

После того, как потребность в СИЗ будет установлена, следующая задача — выбрать подходящий тип. Необходимо определить два критерия:

• — требуемая степень защиты и
• — соответствие оборудования ситуации (включая практичность используемого и поддерживаемого в исправном ремонте оборудования).

Степень защиты и конструкция СИЗ должны быть интегрированы, потому что и то, и другое влияет на их общую эффективность, пригодность для носки и приемлемость.

Ниже приведены рекомендации по выбору:

a) Соответствие СИЗ опасности

Нет никаких ярлыков для выбора СИЗ. Выберите подходящие СИЗ в соответствии с опасностью. На некоторых работах одна и та же задача выполняется на протяжении всего рабочего цикла, поэтому выбрать подходящие СИЗ несложно. В других случаях рабочие могут подвергаться двум или более различным опасностям.Сварщику может потребоваться защита от сварочных газов, вредных световых лучей, расплавленного металла и летящей стружки. В таких случаях необходима множественная защита: сварочный шлем, защитные очки сварщика и соответствующий респиратор или сварочный кожух с подачей воздуха.

b) Получите консультацию

Принимайте решения на основе тщательной оценки рисков, приемлемости работников и имеющихся типов СИЗ. После того, как вы определились с вашими потребностями в СИЗ, исследуйте их и присмотритесь к ним. Обсудите свои потребности с обученными торговыми представителями и спросите их рекомендации.Всегда спрашивайте об альтернативах и проверяйте заявления о продукте и данные испытаний. Попробуйте СИЗ и проверьте его, чтобы убедиться, что оборудование соответствует всем вашим критериям, прежде чем оно будет одобрено.

c) Привлекайте работников к оценке

Чрезвычайно важно привлечь отдельного работника к выбору конкретных моделей. Такая помощь в выборе может быть достигнута путем внедрения утвержденных моделей на рабочее место для испытаний, в ходе которых рабочие имеют возможность оценить различные модели.Таким образом будет получено много информации о пригодности, комфорте и приемлемости для рабочих. Выбирая СИЗ, работники должны выбрать одну из двух или трех моделей с учетом личных предпочтений. СИЗ следует назначать индивидуально.

d) Учитывайте физический комфорт СИЗ (эргономика)

Если СИЗ чрезмерно тяжелые или плохо подогнаны, маловероятно, что они будут носить. Также обратите внимание, что если средство индивидуальной защиты непривлекательно или неудобно, или если у рабочих нет возможности выбрать одну из моделей, соответствие, скорее всего, будет низким.При одновременном ношении нескольких видов СИЗ следует помнить о взаимодействии (например, будут ли очки мешать герметизации, обеспечиваемой наушниками?). Используйте любую возможность, чтобы обеспечить гибкость при выборе СИЗ, если они соответствуют требованиям законодательства и стандартов.

e) Оцените соображения стоимости

Стоимость СИЗ часто вызывает беспокойство. В некоторых программах используются одноразовые респираторы, поскольку они кажутся недорогими. Однако, если оценить использование с течением времени, возможно, что респиратор с двумя картриджами будет более экономичным.Технический контроль может оказаться еще более экономичным решением в долгосрочной перспективе, и его следует рассматривать перед СИЗ.

f) Пересмотреть стандарты

Необходимо пересмотреть рабочие характеристики всех стандартов, чтобы гарантировать минимизацию или устранение травм с помощью СИЗ. Если СИЗ подвергаются более серьезным опасностям, чем те, для которых они предназначены, они не обеспечат адекватной защиты.

В Канаде существуют различные стандарты, и в качестве руководства в процессе выбора следует использовать самые последние.Например, в стандарте CSA Z94.3-15 «Средства защиты глаз и лица» описаны типы средств защиты глаз, рекомендуемые для особых опасностей на работе. Ответы по охране труда о защите глаз и лица содержат дополнительную информацию по этой теме.

g) Проверьте посадку

После того, как выбор сделан, «фитинг» должен быть вставлен на место. Главное — обеспечить каждого работника индивидуальными средствами индивидуальной защиты. Во время примерки покажите каждому рабочему, как правильно носить и поддерживать СИЗ.

В некоторых случаях индивидуальные программы настройки должны выполняться квалифицированным персоналом.Например, для защиты глаз этим квалифицированным лицом может быть окулист, оптик, представитель производителя или специально обученный сотрудник, например медсестра.

Очки должны закрывать от брови до скул и от носа до костной области на внешней стороне лица и глаз. Когда очки / очки находятся на полпути к носу, защита от опасности летящих частиц снижается, иногда до такой степени, что защита не обеспечивается. Рассчитанная степень защиты не будет достигнута на практике, если СИЗ не надеты должным образом все время, когда работник подвергается опасности.

h) Регулярно проводите техническое обслуживание и осмотры.

Без надлежащего технического обслуживания эффективность СИЗ не может быть гарантирована. Техническое обслуживание должно включать осмотр, уход, чистку, ремонт и надлежащее хранение.

Вероятно, наиболее важной частью технического обслуживания является необходимость постоянного осмотра СИЗ. При тщательном выполнении осмотр позволит выявить поврежденные или неисправные СИЗ до их использования. СИЗ, которые не соответствуют спецификациям производителя, например, очки с поцарапанными линзами, утратившими способность противостоять ударам, следует выбросить.

Следует разработать процедуры, позволяющие рабочим получать новые СИЗ или запасные части для поврежденных СИЗ, а также помогать им содержать СИЗ в чистоте. Например, устройства защиты органов дыхания требуют программы ремонта, очистки, хранения и периодических испытаний.

Ношение плохо обслуживаемых или неисправных СИЗ может быть более опасным, чем отсутствие какой-либо защиты вообще. У рабочих ложное чувство безопасности, и они думают, что они защищены, хотя на самом деле это не так.

i) Проведение обучения и профессиональной подготовки

Ни одна программа не может быть завершена без обучения и подготовки, обеспечивающих эффективное использование СИЗ. При обучении и обучении необходимо разъяснять, почему это важно, как надевать и носить СИЗ, как отрегулировать их для обеспечения максимальной защиты и как за ними ухаживать.

Подчеркните основные цели программы и подчеркните тот факт, что инженерные средства контроля считались основной стратегией предотвращения. Недостаточно сказать кому-либо надеть респиратор только потому, что этого требует руководство и / или законодательство.Если респиратор предназначен для предотвращения заболеваний легких, рабочие должны быть проинформированы об опасностях.

Работникам и их руководителям потребуется образование и подготовка в отношении того, когда, где, почему и как использовать оборудование для достижения необходимого уровня защиты. Включите рабочих, которые подвергаются воздействию на регулярной основе, а также других лиц, которые могут подвергаться воздействию на случайной основе, например, в чрезвычайных ситуациях или когда временные работы выполняются в опасных зонах.

j) Заручитесь поддержкой всех отделов

После того, как программа будет запущена, возникнет постоянная потребность в участии руководства, персонала по безопасности и медицинского персонала, руководителей, комитета по охране труда, отдельных работников и даже поставщиков оборудования. выбрал СИЗ.

Программы обучения и профессиональной подготовки должны продолжаться на регулярной основе.