SlideShare a Scribd company logo
1 of 23
UMJETNA INTELIGENCIJA U
POUČAVANJU MIŠLJENJA I DONOŠENJU
ODLUKA - SOCIO-TEHNIČKA
PERSPEKTIVA
Zdenko Balaž, Sergej Lugović
Tehničko veleučilište u Zagrebu
A software ?
Ima li software “mozak” ?
Može li ga imati ?
Kako se software može sam
adaptirati ?
Što je inteligencija? Mensa
Inteligencija je mentalna karakteristika koja se sastoji od sposobnosti za učenje iz
iskustva, prilagodbe na nove situacije, razumijevanja i korištenja apstraktnih pojmova, i
korištenja znanja za snalaženje u okolini. Iako se definicije inteligencije razlikuju,
teoretičari se slažu da je inteligencija potencijal, a ne potpuno razvijena sposobnost.
Smatra se da je inteligencija kombinacija urođenih karakteristika živčanog sustava i
razvojne inteligencije, oblikovane iskustvom i učenjem. Mehanizmi pretvaranja
intelektualne sposobnosti u društveni uspjeh nisu u potpunosti
razjašnjeni.
Tako, na primjer, postoji čvrsta veza između uspjeha u osnovnoj
školi i inteligencije, ali nakon toga nije više moguće predvidjeti
uspjeh pojedinaca na temelju inteligencije.
Zašto ???
Iz kognitivne perspektive prelazimo u socio kognitivnu perspektivu
Društveno
okruženje
Agent Iskustvo Okruženje
Indirektno Direktno
Pitanje je svjesnosti
Kognitivne lakoće kojom donosimo
ispravne odluke.
• 2002. godine Danijel Kahneman dobiva „nobelovu nagradu za
ekonomske znanosti“ zasluženu na temelju definirane kognitivne
lakoće kojom donosimo ispravne odluke.
Ona je bazirana na tome da
• nema prijetnji,
• nema većih novosti,
• nema potrebe za preusmjeravanjem pozornosti ili
• ulaganjem dodatnih napora,
Na temelju čega su definirani ulazni parametri:
– Ponovljeno iskustvo/Osjećaj bliskosti
– Jasan prikaz/Osjećaj istinitosti
– Pripremljena ideja/Dobar osjećaj
– Dobro raspoloženje/Osjećaj ne napornosti
Dizajn Informacijskog Sustava
• To ukazuje da se treba dovesti u stanje prožeto dobrim
osjećajima te neopterećenosti kako bi se mogle donijeti
ispravne odluke, a do tog stanja se može doći i dizajnom
ES(ili IS-a) koji će podržavati to stanje korisnika.
• Do toga možemo doći tako da:
– Sustav prezentira informacije i znanje iz sustava, jasno, brzo i
prilagodljivo sukladno kako ga korisnik koristi (tako kreirajući
osjećaj bliskosti i dobrog raspoloženja)
– Jednostavan i konzistentan pristup informacijama i znanju u
sustavu kreira osjećaj istinitosti.
– Način na koji sustav sintetizira ideja te ih predstavlja korisniku će
imati utjecaj na to koliko je osjećaj vezan za korištenje sustava
dobar ili nije (osjećaj ne napornosti).
Kognitivno
• Kognitivno, (lat. cognitio = spoznaja), predstavlja:
– mentalne procese za koje se pretpostavlja da ističu
ponašanje,
– ono pokriva i široki raspon područja istraživanja o;
• djelovanju pamćenja,
• pozornosti,
• percepciji,
• predstavljanju znanja,
• mišljenju,
• kreativnosti i
• rješavanju problema.
Kognitivno inženjerstvo
• Kognitivno inženjerstvo [35] je disciplina koja obuhvaća
psihologiju i računarstvo, te ima za cilj
• saznati kako potaknuti i njegovati komunikaciju između
ljudi koja je bazirana na tehnologiji, ili ljudi i tehnologija
u direktnoj interakciji.
• Da bi se to moglo ostvariti predlažu se sljedeći principi:
– stvarati znanost dizajna kojem je glavni cilj korisnik,
– shvatiti ozbiljno sučelje,
– odvojiti dizajn sučelja od dizajna sustava,
– te prilikom dizajna sustava potrebno je krenuti od potreba
korisnika.
Biheviralno inženjerstvo
• Biheviorizam, (eng. behaviour = ponašanje), pristup je
preuzet iz psihologije koji ima za cilj otkrivanje
zakonitosti ponašanja u određenim situacijama.
• Inženjer koji se bavi bihevioralnim inženjerstvom mora
determinirati
• a) koje točno ponašanje želi da se dogodi,
• b) kojim poticajima ga želi kontrolirati, te
• c) koje metode ima na raspolaganju, uključujući
kontingenciju, (lat. contigentia, contigere = dotaći se,
mogućnost, eventualnost) slika1, adaptirano iz [36].
Tko je tu agent – odnosno tko je čega svjestan ???
Samoupravljajući sistem
• Bez tehnologije i postojećih društvenih struktura teško
je ostvariti bilo koji cilj = procesi socio-tehničkog
sustava.
• Jedino ljudsko razmišljanje može se smatrati
samoupravljaćim sistemom. Ljudska svijesnost
se može promatrati kao uzročna reprezentacija onoga
što se događa u ljudskom umu kreirajući promjenu
stanja u samoupravljajućem procesu [38].
• Odnosno svjesnost pokreće samoupravljajući process.
• Stoga, stvarnost daje impuls umu, koji putem
svjesnosti pokreće samoupravljajući process socio-
tehničkog sustava.
Društveno
okruženje
Agent Iskustvo
Stvarnost
Okruženja
Pokretanje procesa
Cybernetics in action
• Wiener [39, p. 24] definira povratnu vezu
kao sredstvo za kontrolu stroja koje se bazira
na stvarnoj performansi a ne na očekivanoj.
• Bez svjesnosti o stvarnim performansama nemožemo
imati povratnu vezu a bez nje nemožemo donositi
odluke (odnosno upravljati sustavom) bazirano na
stvarnosti,a na predviđanjima koja ako nisu dovoljno
empirijski osnovana onda mogu biti spekulativna.
• Odnosno svjesnost o događajima u stvarnosti nam
omogućuje da prilagodimo buduće ponašanje
sukladno proizašlim akcijama.
Problema previše povratnih veza.
• Pitanje kapaciteta svjesnosti socio-tehničkog
sustava u odnosu na stvarnost - koliko impulsa
koju stvarnost odašilje sustav može svjesno
percipirati ?
Društveno
okruženje
Agent Iskustvo
Stvarnost
Okruženja
Pokretanje procesa
Svjesnost o stvarnosti utječe
na pokretanje procesa – odnosno
jesu li oni željeni ili neželjeni
Kada “Feedback” nije dovoljan
• Ross Ashby [40, p. 55] je ukazao ukoliko
međupovezanost sustava postane previše
kompleksna, povratna veza postaje od malog
značaja, te takav sustav možemo promatrti samo
kao “cijelo”.
• Međutim takav sustav je mehanički (zbog pre
definiranih ciljeva) te nema mogućnost rješavanja
ciljeva koji nisu unaprijed definirani, što nas vraća
na poziciju predviđanja odnosno spekulacija.
Dvije vrste feedback-a
• Wiener je [39, p. 33] ukazao na različite komplesnosti
povratnih veza, koje mogu biti
– u obliku jednostavnog refleksa ali
– mogu biti i one višeg razreda u kojem se prošlo iskustvo ne
koristi samo za regulaciju specifičnog momenta, nego i za
kreiranje politike ponašanja.
• Odnosno ako je povratna veza jednostavana, koristi se
za inžinjersku regulaciju i kontrolu sustava, međutim ako je
povratna veza u stanju mijenjati metode i obrazce
ponašanja sustava, onda taj process nazivamo učenjem [39,
p. 61].
Svjesnot o FB
• Svjesnost feedback-a (povratne veze) omogućuje
promijenu ponašanja sustava.
• Odnoso ako FB ima previše i nemamo kapacitet
regulirati se ili učiti iz njega.
• Ukoliko svijesnosti nema – sustav se ponaša mehanički
i predefinirano
• Što stvara problem ako se našao u stvarnosti koja nije
“ukucana” u njega
• Ako proširimo obuhvat sustava sa stroja na stroj i ljude
stvara se preduvjet za sustav koji uči te može odgovoriti
na nove situacije – odnosno nove stvarnosti (iz kojih
može i učiti)
Primjeri
• Helikopter u tunelu
• Alkohol u autu
• Amazon Mechanical Turk
Zaključak
• Može se zaključiti da analiza odvojenih komponenata socio-
tehničkih sustava, tehnologije i ljudi, ne može donijeti željene
rezultate u svrhu poboljšanja performansi sustava za potrebe
rješavanja kompleksnih situacija.
• Bitno je prepoznati među odnose tehnologije i inženjera znanja,
te kako oni utječu na performanse ES/IS.
• Kada su identificirani među odnosi, onda ih je potrebno s
inženjerske perspektive poboljšati.
• Proces svjesnost, čuvstvo, misao i odluka je osnova naše
interakcije s realnošću, te nam je želja u daljnjim istraživanjima
sagledati taj proces iz socio-tehničke perspektive, kroz
nedualistički pristupu, koji gleda socio i tehno kao kompleksan
entitet koji je zavisna varijabla od promjena u okruženju.

More Related Content

More from Sergej Lugovic

Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?
Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?
Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?
Sergej Lugovic
 
Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015)
Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015) Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015)
Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015)
Sergej Lugovic
 

More from Sergej Lugovic (20)

Vesela Motika Overview
Vesela Motika Overview   Vesela Motika Overview
Vesela Motika Overview
 
Urbanfarm. solutions introduction
Urbanfarm. solutions introductionUrbanfarm. solutions introduction
Urbanfarm. solutions introduction
 
Startup Master Class II - Exodus: Problem / Solution Fit
Startup Master Class II - Exodus: Problem / Solution FitStartup Master Class II - Exodus: Problem / Solution Fit
Startup Master Class II - Exodus: Problem / Solution Fit
 
Startup Master class I "Genesis: Idea Stage"
Startup Master class I "Genesis: Idea Stage" Startup Master class I "Genesis: Idea Stage"
Startup Master class I "Genesis: Idea Stage"
 
ANALIZA POTRAŽNJE SPECIFIČNIH ZNANJA I PONUDE INFORMATIČKIH POSLOVA U REPUBLI...
ANALIZA POTRAŽNJESPECIFIČNIH ZNANJA I PONUDE INFORMATIČKIH POSLOVA U REPUBLI...ANALIZA POTRAŽNJESPECIFIČNIH ZNANJA I PONUDE INFORMATIČKIH POSLOVA U REPUBLI...
ANALIZA POTRAŽNJE SPECIFIČNIH ZNANJA I PONUDE INFORMATIČKIH POSLOVA U REPUBLI...
 
Kreativnost i razvoj proizvoda prosireno za objavu pdf
Kreativnost i razvoj proizvoda  prosireno za objavu pdfKreativnost i razvoj proizvoda  prosireno za objavu pdf
Kreativnost i razvoj proizvoda prosireno za objavu pdf
 
Gamification Zašto je važno razmišljati kao GameDev/Gamer
Gamification  Zašto je važno razmišljati kao GameDev/GamerGamification  Zašto je važno razmišljati kao GameDev/Gamer
Gamification Zašto je važno razmišljati kao GameDev/Gamer
 
Round Table: "Knowledge and soft skills for digital enterprise – Continuos ca...
Round Table: "Knowledge and soft skills for digital enterprise – Continuos ca...Round Table: "Knowledge and soft skills for digital enterprise – Continuos ca...
Round Table: "Knowledge and soft skills for digital enterprise – Continuos ca...
 
SAP HANA lab @ TVZ
SAP HANA lab @ TVZSAP HANA lab @ TVZ
SAP HANA lab @ TVZ
 
Knowledge Transfer Offices in the Context of Knowledge Spillover Theory of En...
Knowledge Transfer Offices in the Context of Knowledge Spillover Theory of En...Knowledge Transfer Offices in the Context of Knowledge Spillover Theory of En...
Knowledge Transfer Offices in the Context of Knowledge Spillover Theory of En...
 
Inovacijske strategije & Poslovna priča i Plan
Inovacijske strategije & Poslovna priča i PlanInovacijske strategije & Poslovna priča i Plan
Inovacijske strategije & Poslovna priča i Plan
 
Technology Entrepreneurship - Short introductory course
Technology Entrepreneurship - Short introductory courseTechnology Entrepreneurship - Short introductory course
Technology Entrepreneurship - Short introductory course
 
Strategija Konkurentnosti slajdovi
Strategija Konkurentnosti slajdovi Strategija Konkurentnosti slajdovi
Strategija Konkurentnosti slajdovi
 
Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?
Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?
Twitter and Teaching: to Tweet or not to Tweet?
 
Mamazone, SAP University Alliances, & Zagreb Univeristy of Applied Sciences (...
Mamazone, SAP University Alliances, & Zagreb Univeristy of Applied Sciences (...Mamazone, SAP University Alliances, & Zagreb Univeristy of Applied Sciences (...
Mamazone, SAP University Alliances, & Zagreb Univeristy of Applied Sciences (...
 
Removing Obstacles for Cross border Cooparations
Removing Obstacles for Cross border Cooparations Removing Obstacles for Cross border Cooparations
Removing Obstacles for Cross border Cooparations
 
An analysis of Twitter usage among startups in Europe
An analysis of Twitter usage among startups in EuropeAn analysis of Twitter usage among startups in Europe
An analysis of Twitter usage among startups in Europe
 
Design Science in Information Systems
Design Science in Information SystemsDesign Science in Information Systems
Design Science in Information Systems
 
TVZ MC2 2016
TVZ MC2 2016TVZ MC2 2016
TVZ MC2 2016
 
Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015)
Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015) Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015)
Patterns based information systems organization (@ InFuture 2015)
 

Tjedan mozga prezentacija

  • 1. UMJETNA INTELIGENCIJA U POUČAVANJU MIŠLJENJA I DONOŠENJU ODLUKA - SOCIO-TEHNIČKA PERSPEKTIVA Zdenko Balaž, Sergej Lugović Tehničko veleučilište u Zagrebu
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5. A software ? Ima li software “mozak” ? Može li ga imati ? Kako se software može sam adaptirati ?
  • 6. Što je inteligencija? Mensa Inteligencija je mentalna karakteristika koja se sastoji od sposobnosti za učenje iz iskustva, prilagodbe na nove situacije, razumijevanja i korištenja apstraktnih pojmova, i korištenja znanja za snalaženje u okolini. Iako se definicije inteligencije razlikuju, teoretičari se slažu da je inteligencija potencijal, a ne potpuno razvijena sposobnost. Smatra se da je inteligencija kombinacija urođenih karakteristika živčanog sustava i razvojne inteligencije, oblikovane iskustvom i učenjem. Mehanizmi pretvaranja intelektualne sposobnosti u društveni uspjeh nisu u potpunosti razjašnjeni. Tako, na primjer, postoji čvrsta veza između uspjeha u osnovnoj školi i inteligencije, ali nakon toga nije više moguće predvidjeti uspjeh pojedinaca na temelju inteligencije. Zašto ??? Iz kognitivne perspektive prelazimo u socio kognitivnu perspektivu
  • 8. Kognitivne lakoće kojom donosimo ispravne odluke. • 2002. godine Danijel Kahneman dobiva „nobelovu nagradu za ekonomske znanosti“ zasluženu na temelju definirane kognitivne lakoće kojom donosimo ispravne odluke. Ona je bazirana na tome da • nema prijetnji, • nema većih novosti, • nema potrebe za preusmjeravanjem pozornosti ili • ulaganjem dodatnih napora, Na temelju čega su definirani ulazni parametri: – Ponovljeno iskustvo/Osjećaj bliskosti – Jasan prikaz/Osjećaj istinitosti – Pripremljena ideja/Dobar osjećaj – Dobro raspoloženje/Osjećaj ne napornosti
  • 9. Dizajn Informacijskog Sustava • To ukazuje da se treba dovesti u stanje prožeto dobrim osjećajima te neopterećenosti kako bi se mogle donijeti ispravne odluke, a do tog stanja se može doći i dizajnom ES(ili IS-a) koji će podržavati to stanje korisnika. • Do toga možemo doći tako da: – Sustav prezentira informacije i znanje iz sustava, jasno, brzo i prilagodljivo sukladno kako ga korisnik koristi (tako kreirajući osjećaj bliskosti i dobrog raspoloženja) – Jednostavan i konzistentan pristup informacijama i znanju u sustavu kreira osjećaj istinitosti. – Način na koji sustav sintetizira ideja te ih predstavlja korisniku će imati utjecaj na to koliko je osjećaj vezan za korištenje sustava dobar ili nije (osjećaj ne napornosti).
  • 10. Kognitivno • Kognitivno, (lat. cognitio = spoznaja), predstavlja: – mentalne procese za koje se pretpostavlja da ističu ponašanje, – ono pokriva i široki raspon područja istraživanja o; • djelovanju pamćenja, • pozornosti, • percepciji, • predstavljanju znanja, • mišljenju, • kreativnosti i • rješavanju problema.
  • 11. Kognitivno inženjerstvo • Kognitivno inženjerstvo [35] je disciplina koja obuhvaća psihologiju i računarstvo, te ima za cilj • saznati kako potaknuti i njegovati komunikaciju između ljudi koja je bazirana na tehnologiji, ili ljudi i tehnologija u direktnoj interakciji. • Da bi se to moglo ostvariti predlažu se sljedeći principi: – stvarati znanost dizajna kojem je glavni cilj korisnik, – shvatiti ozbiljno sučelje, – odvojiti dizajn sučelja od dizajna sustava, – te prilikom dizajna sustava potrebno je krenuti od potreba korisnika.
  • 12. Biheviralno inženjerstvo • Biheviorizam, (eng. behaviour = ponašanje), pristup je preuzet iz psihologije koji ima za cilj otkrivanje zakonitosti ponašanja u određenim situacijama. • Inženjer koji se bavi bihevioralnim inženjerstvom mora determinirati • a) koje točno ponašanje želi da se dogodi, • b) kojim poticajima ga želi kontrolirati, te • c) koje metode ima na raspolaganju, uključujući kontingenciju, (lat. contigentia, contigere = dotaći se, mogućnost, eventualnost) slika1, adaptirano iz [36].
  • 13. Tko je tu agent – odnosno tko je čega svjestan ???
  • 14. Samoupravljajući sistem • Bez tehnologije i postojećih društvenih struktura teško je ostvariti bilo koji cilj = procesi socio-tehničkog sustava. • Jedino ljudsko razmišljanje može se smatrati samoupravljaćim sistemom. Ljudska svijesnost se može promatrati kao uzročna reprezentacija onoga što se događa u ljudskom umu kreirajući promjenu stanja u samoupravljajućem procesu [38]. • Odnosno svjesnost pokreće samoupravljajući process. • Stoga, stvarnost daje impuls umu, koji putem svjesnosti pokreće samoupravljajući process socio- tehničkog sustava.
  • 16. Cybernetics in action • Wiener [39, p. 24] definira povratnu vezu kao sredstvo za kontrolu stroja koje se bazira na stvarnoj performansi a ne na očekivanoj. • Bez svjesnosti o stvarnim performansama nemožemo imati povratnu vezu a bez nje nemožemo donositi odluke (odnosno upravljati sustavom) bazirano na stvarnosti,a na predviđanjima koja ako nisu dovoljno empirijski osnovana onda mogu biti spekulativna. • Odnosno svjesnost o događajima u stvarnosti nam omogućuje da prilagodimo buduće ponašanje sukladno proizašlim akcijama.
  • 17. Problema previše povratnih veza. • Pitanje kapaciteta svjesnosti socio-tehničkog sustava u odnosu na stvarnost - koliko impulsa koju stvarnost odašilje sustav može svjesno percipirati ?
  • 18. Društveno okruženje Agent Iskustvo Stvarnost Okruženja Pokretanje procesa Svjesnost o stvarnosti utječe na pokretanje procesa – odnosno jesu li oni željeni ili neželjeni
  • 19. Kada “Feedback” nije dovoljan • Ross Ashby [40, p. 55] je ukazao ukoliko međupovezanost sustava postane previše kompleksna, povratna veza postaje od malog značaja, te takav sustav možemo promatrti samo kao “cijelo”. • Međutim takav sustav je mehanički (zbog pre definiranih ciljeva) te nema mogućnost rješavanja ciljeva koji nisu unaprijed definirani, što nas vraća na poziciju predviđanja odnosno spekulacija.
  • 20. Dvije vrste feedback-a • Wiener je [39, p. 33] ukazao na različite komplesnosti povratnih veza, koje mogu biti – u obliku jednostavnog refleksa ali – mogu biti i one višeg razreda u kojem se prošlo iskustvo ne koristi samo za regulaciju specifičnog momenta, nego i za kreiranje politike ponašanja. • Odnosno ako je povratna veza jednostavana, koristi se za inžinjersku regulaciju i kontrolu sustava, međutim ako je povratna veza u stanju mijenjati metode i obrazce ponašanja sustava, onda taj process nazivamo učenjem [39, p. 61].
  • 21. Svjesnot o FB • Svjesnost feedback-a (povratne veze) omogućuje promijenu ponašanja sustava. • Odnoso ako FB ima previše i nemamo kapacitet regulirati se ili učiti iz njega. • Ukoliko svijesnosti nema – sustav se ponaša mehanički i predefinirano • Što stvara problem ako se našao u stvarnosti koja nije “ukucana” u njega • Ako proširimo obuhvat sustava sa stroja na stroj i ljude stvara se preduvjet za sustav koji uči te može odgovoriti na nove situacije – odnosno nove stvarnosti (iz kojih može i učiti)
  • 22. Primjeri • Helikopter u tunelu • Alkohol u autu • Amazon Mechanical Turk
  • 23. Zaključak • Može se zaključiti da analiza odvojenih komponenata socio- tehničkih sustava, tehnologije i ljudi, ne može donijeti željene rezultate u svrhu poboljšanja performansi sustava za potrebe rješavanja kompleksnih situacija. • Bitno je prepoznati među odnose tehnologije i inženjera znanja, te kako oni utječu na performanse ES/IS. • Kada su identificirani među odnosi, onda ih je potrebno s inženjerske perspektive poboljšati. • Proces svjesnost, čuvstvo, misao i odluka je osnova naše interakcije s realnošću, te nam je želja u daljnjim istraživanjima sagledati taj proces iz socio-tehničke perspektive, kroz nedualistički pristupu, koji gleda socio i tehno kao kompleksan entitet koji je zavisna varijabla od promjena u okruženju.