, из которого мы планировали использовать 1—2 изображения в целях диагностики способностей к пониманию эмоционального состояния другого человека, к креативности, к пониманию причинно – следственных связей, к представлению и воображению, а также с целью диагностики особенностей самоидентификации и актуальных неосознаваемых эмоций, мотиваций и желаний.
3) Невербальный тест для диагностики интеллекта «Прогрессивные матрицы Равена»:
• для диагностики абстрактно – логического мышления и стандартных логических операций таких как анализ, синтез, сравнение, обобщение, детализация;
• для диагностики построения логических умозаключений и закономерностей;
• для диагностики образного мышления, способности к представлению и воображению;
• с целью определения общей продуктивности мышления и распределения внимания.
4) Тестовые задания на понимание переносного смысла и метафор: притчи, пословицы, анекдоты, поэзия и пр. Кроме того, предлагаемые истории содержали описание ситуаций для диагностики этических установок и ценностных ориентаций.
2.3. Изучение модели сознания XP NRG
После знакомства с различными теориями сознания стало понятно, что основной сдерживающий фактор в развитии как нейронауки, психологии и психиатрии, так и сферы информационных технологий связан с отсутствием валидной модели сознания. Мы до сих пор не понимаем, что это такое и как оно работает и взаимодействует с мозгом. Доминирование в науке концепции о том, что сознание есть не что иное, как продукт деятельности нейронов головного мозга, привело к старту нескольких проектов по обратному проектированию мозга, поиску нейронных коррелят сознания и картированию мозга. [234—252] Основная суть их заключается в следующем: если воссоздать точную функциональную копию мозга в квантовом компьютере, то можно таким образом воспроизвести и искусственное сознание и суперинтеллект. Но вскоре специалисты столкнулись с массой сложностей. Во-первых, с недопониманием работы самого мозга и взаимодействия нейронов и нейросетей между собой. Во-вторых, с недостаточной мощностью современных квантовых компьютеров для решения этой задачи (для этого требуется производительность в десятки эксафлопс, т.е. на 3—4 порядка больше нынешней). По крайней мере так сами IT – специалисты формулируют свои затруднения. В разработках искусственного интеллекта используются технологии создания искусственных нейросетей1 и глубокого обучения2 (deep learning, DL).
На сегодняшний день несколько проектов (с инвестициями в миллиарды долларов) нацелено на создание идеальной симуляции мозга в программном и аппаратном исполнении. [234 – 252] Например, моделированию человеческого мозга посвящён международный проект Human Brain Project (HBP) швейцарской Федеральной политехнической школы в Лозанне под руководством профессора Генри Маркрама (Henry Markram), и в котором участвует более 100 научных групп. [234 – 237] Цель проекта – синтезировать все знания, полученные людьми о мозге, в единую полноценную модель мозга внутри суперкомпьютера. Завершение проекта предполагается в 2023 году.
Американский проект Brain Activity Map Project («Карта активности мозга», 2013 г.) рассчитан на то, что за 10 лет американским учёным удастся зафиксировать и картографировать активность каждого нейрона в человеческом мозге. [238 – 240]
Проект Blue Brain базируется в Швейцарии, нацелен на изучение работы ансамблей нейронов. [241 – 243]
