Стартапы, которые пытаются предсказать судьбы профессий
На картинках – Work Intelligence Index by TechWolf

(1) Живая карта навыков + что анализ можно заайатить: TechWolf – 15 собственных ИИ строят «живую» skills-карту каждого сотрудника без ручного ввода (Skill Engine™) на настоящих данных о навыках, которые собираются в операционных системах. То есть, где люди реально работают (Jira, Git, email, Confluence, проектные задачи). JobBERT – опенсорсная модель, можно почитать тут

Недавно они сделали второй продукт – Work Intelligence + открытый Work Intelligence Index – данные по 1500+ компаниям, можно покликать. Фактически, решают задачи сопоставлять реальную работу и навыки. Понятно, что это всегда специфические оценки, но посмотреть интересно и полезно

Как сделали: проанализировали > 2 млдр вакансий, размещенных крупнейшими компаниями мира. Оценили, как ИИ может преобразовать организации. По ссылке можно выбрать компанию, чтобы определить возможности ИИ, понять, что ИИ означает для вашей рабочей силы, и сравнить свои показатели с показателями конкурентов

(2) Длительное прогнозирование (5-10 лет), что будет если внедрим AI: Faethm (в 22 году куплен крупной образовательной компанией Pearson)

У них есть хороший фреймворк «Six B's», что делать с навыками: Borrow (Заимствовать) / Bind (Удерживать) / Buy (Нанимать) / Bounce (Сокращать или переучивать) / Build (Создавать и обучать) / Bot (Автоматизировать)

(3) Разведка навыков, которые покупают конкуренты: Draup – смотришь не на свою компанию, а на то, что нанимают конкуренты прямо сейчас. Если Google и Microsoft за последние 6 месяцев резко увеличили найм с навыком, это индикатор того, что через 18-24 месяца такой навык станет важным для всех

(4) Предсказывание переходов людей и какие навыки нужно добрать: ИИ развивается неравномерно по всему спектру навыков. То есть, навыки будут не вытесняться, а реструктуризироваться. Исследование темы тут, а тут стартап, естественно, с AI движком, который по-умному ищет потенциал в резюме, например, – Eightfold

#Work_Intelligence_Index #AI_opportunities #AI_hurricane #deep_work_intelligence #peripheral_skills #The_AI_Skills_Shift

🫆Подписывайтесь на Сигналы бытия

В свое время меня ошеломил объем того, что может оказывать влияние на творческое мышление людей

Коротко можно сказать так – это пространство или среда, она на нас как-то действует. Но что такое среда?

- свет
- звук
- геометрия места, где вы находитесь
- цвета
- язык, которым пользуется группа, и вообще языки, которыми люди совокупно владеют
- сама группа людей – состав, как она собрана и что конкретно группа делает вместе (можно собрать супер-умных людей, и ничего такого они не родят вместе)

Мне бы очень хотелось, чтобы какие-то семена идей оседали в ваших головах при чтении канала, чтобы широкая рамка, случайная выборка давали "знания впрок", а потом бы из этих крупиц рождались бы проекты

Про звук – смотрите, что бывает:

(1) Роевой интеллект + музыка = Human-Swarm Interactive Music Systems” (HS-IMSs) – «живой» опыт, совместное творчество между людьми и ИИ в музыкальной импровизации: компромисс между контролем и автономностью (хаосом) при работе с роем

Цель состоит в том, чтобы узнать больше о ритме как о фундаментальном свойстве человеческого познания, поведения и культуры, сочинять новые произведения и создавать новые формы живых выступлений

Агенты выглядят как плавающие строительные блоки, расположенные в различных конфигурациях вокруг человека. Человек может использовать свои руки, чтобы сближать эти блоки, раздвигать их или переставлять в пространстве

(2) Лучше понимать музыку с помощью ИИ (искусственные аудиофилы?) – MIRAGE project: музыка легко может стать сложной. Чтобы понять такой тонкий язык, необходимо формализовать и интегрировать в структуру сложные музыковедческие аспекты

Так может появиться принципиально новый способ рекомендаций музыки на музыкальных платформах (по ссылке выше есть разные видео)

(3) Изучение фона человеческой деятельности – AMBIENT изучает звуковой и визуальный фон помещений и их воздействие на человека

У автора исследования есть другое – связь звуков и действий (Actions and Sounds) – интимный уровень

Все это исследования целой лаборатории – RITMO Centre for Interdisciplinary Studies in Rhythm, Time and Motion. Есть еще, например, о "слепоте внимания" – измеряется умственное усилие при выполнении когнитивной задачи

#mixed_reality #swarm_intellect #virtual_drum #attentional_blink #AB #the_mental_effort #MIRAGE #transdisciplinary #foreground #telematic_environments #audiovisual_rhythms #human_micromotion

🫆Подписывайтесь на Сигналы бытия

Тело влияет на познание (не только мозг, как думали раньше)

ТС: включить тело в процесс познания, чтобы усилить способности понимать новое и неизведанное (причем автор исследования полагает, что этот процесс – исключительное свойство человека, не доступное ИИ)

4E cognition (в 2007 появился термин) – теории о том, что познание зависит от тела и окружающей среды, например:

- двигательные области мозга активируются во время понимания языка,
- осанка может влиять на память

Что происходит, когда все обычные средства ориентации отбрасываются – например, если вы попадаете на игровую площадку, построенную для инопланетян, или оказываетесь в неизведанном ландшафте с совершенно другими законами природы?

Martin Peter Pleiss отправлял людей в виртуальный мир (Mutator VR Vortex), и очень удивился, когда люди не шокировались, а пытались разобраться, что-то делая [телами] – тянулись, приближались, проверяли возможности

Предложение: cоздайте пространство для исследования тела. Феноменологи и сторонники 4E-когниции утверждают, что люди не пассивно воспринимают сенсорную информацию. Мы не просто видим мир, а прокладываем свой путь в нем

Можно использовать для разработки образовательных инструментов, музейных экспозиций, терапевтических сред, обучения на рабочем месте

У Мартина есть крутая лекция (40 минут) – Novelty and Creativity in Aesthetic Experience

#4E_cognition #embodied_cognition #ultra_unknown #non_social_environment #sensemaking #unknown

Дико симпатичная штука на картинке – Атлас взаимодействия человека и ИИ – картировали сложной ландшафт эмпирических данных в исследованиях взаимодействия человека и ИИ

И сделали 3 режима просмотра

- смежные области (=что еще можно исследовать?)
- причинно-следственные связи в текущих исследованиях (=не исследовать одно и то же)
- стандартный режим просмотра, упрощающий чтение

Исследователям часто трудно увидеть, как смежные работы, использующие другую терминологию или расположенные в параллельных областях, могут дополнить их собственные исследования = одни и те же исследования, меньше новых идей

CCS Concepts: • Human-centered computing → Human computer interaction (HCI); • Computing
methodologies → Artificial intelligence; • Information systems → Information retrieval

Почему это важно?

В человеческом уме буквально не помещается то количество знаний, которое наплодили разные научные онтологии. Последний человек, который знал все – Лейбниц, поэтому этот когнитивный предел называется "пределом Лейбница"

Об этом есть классная статья – Когнитивные пределы научного мышления (Переслегин, Королев, Шилов)

Для "простоты" (😁🫶🏻) дерну вам такой пример из статьи, в чем проблема предела Лейбница –

Физики знают не математику, а «математику
для физиков и техников». Математики вообще не озабочены физической картиной мира

В результате физики не знают пределов возможностей тех инструментов, которые они бездумно используют, а математики не понимают (и не принимают) инструментальный характер своей науки. Физика становится все более математизированной, в то время как математика становится все более герметичной

И вот как раз из-за этого "знания всего человечества" становятся "бесполезными", нет никого, кто знает все, а открытия лежат на стыках все более усложняющихся дисциплин

ИИ может работать с содержательным порядком в базе знаний – и, вуаля, пример из исследования с картинки :)

В начале работы очень красиво стелят – 

Как исследователи взаимодействия человека и ИИ, мы должны не просто радоваться энтузиазму, окружающему эти технологии, но и критически оценить, [правда ли, что] распространение ИИ парадоксальным образом уменьшает нашу способность к пониманию, погружая нас во все расширяющиеся моря информации

#Meta_Science_Platform #Literature_Sensemaking #knowledge_graph #Cause_Effect_View #synthesizing_insights #LLM_powered_knowledge #evidence_based_design #scalable_network #Research_Network_Analysis #seas_of_information

🫆Подписывайтесь на Сигналы бытия