Daugiaveikliškumas – gerai ar blogai?
Kai kurie žmonės mano, kad šiandien norint viską suspėti tiesiog būtina išmokti vienu metu atlikti kelis veiksmus. Pasak psichologės M. Pilkienės, to išmokti galima, tik ar bus iš to naudos. „Daugiaveikliškumas – tai gebėjimas pereiti nuo vienos veiklos prie kitos per labai trumpą laiką. Tokiu gebėjimu yra apdovanoti tik nedaugelis žmonių, o kiti tą gebėjimą išsiugdo. Šiandienėje technologijų aplinkoje, tarp kompiuterių ir išmaniųjų telefonų užaugusi jaunoji karta daugiaveikliškumą yra gerai išlavinusi. Tačiau darbo ir efektyvumas ir produktyvumas, kai vienu metu atliekama daug veiksmų, vertinamas prieštaringai.

Apibūdindami šiuolaikinę kartą mokytojai dažnai mini mokinių negebėjimą susikaupti, nekantrumą, menkus planavimo įgūdžius. Naujosios kartos mokinių mokymuisi svarbūs tokie jų mokymosi aspektai kaip daugiaveikliškumas, skubėjimas, noras užduotis atlikti greitai, sunkumai sukaupiant dėmesį į vieną užduotį ir visus jos aspektus.

Tyrimai rodo, kad šie vaikai ir toliau vysto šiuos gebėjimus: sugeba paskirstyti dėmesį ir vienu bei tuo pačiu metu apdoroti vis didesnius informacijos kiekius, negu prieš tai buvusios kartos. Tačiau dažnai kyla vienas klausimas, ar šie vaikai geba tai padaryti gerai? Jei atliekama daug veiklų vienu ir tuo pačiu metu, susidaro įspūdis, kad mes viską darome vienu ir tuo pačiu, ir „daugiaveikliškumas“ – tai daugelio veiklų „darymas prastai“.

Nors dirbtiniu intelektu (toliau – DI) vadinamos technologijos mados pramonėje pradėtos taikyti palyginti neseniai, atrodo, kad be kai kurių pasiūlytų sprendimų įsivaizduoti šiuolaikinę madą jau būtų sunku. Pirmiausia DI geba greitai rinkti, sisteminti ir analizuoti milžiniškus informacijos kiekius ir taip suteikti neįkainojamų duomenų tiek mados kūrėjams, tiek jos pardavėjams.

Dirbtinio intelekto (DI) sąvoka neretai yra siejama su mašininio mokymosi savybe, kai algoritmas veikia ne pagal jam pritaikytą programą, bet ir pats sugeba mokytis iš naujų duomenų vis tobulindamas priimamus sprendimus ar veiksmus. [...] Paprasčiausias būdas atskirti automatizavimą nuo dirbtinio intelekto yra toks: automatizuotame procese rezultatas visada aiškus ir nustatytas pagal griežtus algoritmus, o dirbtinio intelekto rezultatas gali būti sunkiau nuspėjamas – kaip ir žmogaus protavimo ir interpretacijų rezultatas.

„Išgelbėti žmogaus gyvybę ir pacientui padėti geriau už gydytojus DI pajėgus, pavyzdžiui, remdamasis rentgeno nuotraukomis. Liga gali būti nustatoma daug efektyviau arba pastebėtos itin smulkios detalės, galinčios praslysti pro gydytojo akis. Taigi, tokiu būdu gydytojų darbas tampa vis efektyvesnis, o DI realiai prisideda prie žmonių gyvybių gelbėjimo“, – apie robotų indėlį šiuolaikinėje medicinoje kalbėjo S. Žilinskas.

Automobilių kompanijos „Tesla“ įkūrėjas Elonas Muskas dirbtinį intelektą (DI) pavadino „didžiausia mūsų egzistencine grėsme“ ir „demonu“, kurį mėgina prisikviesti mokslininkai ir technologai. Vieno įtakingiausių pasaulio fizikų – Stepheno Hawkingo nuomone, dirbtinio intelekto kūrimas žmoniją gali paskatinti išnykti, nes žmonės, ribojami lėtos biologinės evoliucijos negalės varžytis su DI, todėl bus išstumti.

Viena iš ryškiausių šių metų elektronikos parodos „CES 2018“ temų yra dirbtinis intelektas (DI). Žinoma, daugiausia dėmesio skiriama ne bendrajam DI, kurio žmonija dar laukia, o elektronikos pasaulį jau užkariaujantiems siauros paskirties algoritmams, pavyzdžiui, skaitmeniniams asistentams.

Dirbtinis intelektas (DI) nėra robotai, kurie, kaip rodo filmuose, siekia užvaldyti žmoniją. DI padeda žmonėms visame pasaulyje: pradedant gydytojais, dirbančiais su sepsio pacientais, baigiant mokslininkais, kurie stebi nykstančius gyvūnus.