Искусственная социальная среда: Среда обитания человека. Естественные, искусственные и социальные компоненты среды

3. Естественная и искусственная среда

Естественная среда, в которой живет и развивается человечество, охватывает часть геосферы, биосферу и очень сложна по своей структуре. Она включает в себя: 1) поверхность земли с различными почвами, горами, реками, морями, пустынями и т. д.; 2) различные климатические зоны; 3) различные совокупности животных и растений и т. д. Все это, вместе взятое, обычно называется географической средой. На протяжении многих десятков и сотен тысяч лет человечество жило и развивалось на земной поверхности, не проникая в ее глубины и не поднимаясь в атмосферу, а тем более за границы последней. Географическая среда — это лишь часть естественной среды обитания человечества.

На ранних этапах развития человеческого общества, когда производительные силы находились на низком уровне развития, люди в очень большой степени зависели от естественных источников средств жизни. Пока люди не умели выращивать культурные растения, разводить домашних животных, строить теплое жилье и т.

д., они могли обитать лишь в странах с теплым климатом, обильной растительностью и большим количеством дичи. По мере развития и совершенствования орудий труда зависимость людей от естественных источников ослабевала. Зато начала возрастать зависимость от естественных богатств, то есть полезных ископаемых, энергетического сырья и т. д. Современная промышленность и техника позволяют человеку осваивать недоступные ранее районы земли. С помощью химических удобрений он делает неплодородные почвы плодородными. Используя новые строительные материалы и отопительную систему, осваивает районы Заполярья. Используя различные виды энергии, человек перестает зависеть от древесины как единственного источника отопления и т. п. В то же время возрастает зависимость промышленности и сельского хозяйства от таких первичных природных материалов, как нефть, железная руда, урановая руда и т. д. В основе этого процесса лежит развитие производительных сил, а оно, в свою очередь, во многом определяется типом производственных отношений и прежде всего господствующей формой собственности.

Таким образом, можно сделать следующие выводы относительно влияния естественной среды на развитие человечества. Во-первых, естественная среда обитания является одним из важнейших материальных условий жизнедеятельности человечества. Во-вторых, влияние естественной среды не является главным и решающим. Характер этого влияния зависит от уровня производительных сил и типа производственных отношений данного общества. В-третьих, естественные источники средств существования влияют на общество преимущественно на ранних ступенях его истории с относительно низким уровнем развития производительных сил, а влияние естественных богатств возрастает по мере роста производительных сил.

Итак, мы видим, что естественная среда обитания, законы природы, в том числе и биологические, влияют на общество не прямо, а опосредствованно, через способ производства и вырастающие на его основе общественные отношения. По мере развития материального производства человек переделывает окружающую его природу и создает искусственную среду обитания, являющуюся продуктом его жизнедеятельности. Искусственная среда обитания включает в себя не только неодушевленные предметы, созданные человеком и не существующие в природе, но и живые организмы: растения, животные, выведенные или созданные человеком благодаря искусственному отбору или генной инженерии. Однако искусственная среда обитания не сводится к данной вещественной основе. Человек может жить и действовать лишь в системе определенных общественных отношений. Эти общественные отношения осуществляются в определенных материальных условиях, в том числе искусственно созданных человеком, и вместе с последними и образуют искусственную среду обитания человека.

По мере развития общества роль искусственной среды обитания непрерывно возрастает. Ее удельный вес в жизни человечества постоянно увеличивается. Чтобы убедиться в этом, обратимся к факту. Масса всех искусственно созданных человеком неодушевленных предметов в живых организмов называется техномассой. Масса всех живых организмов, существующих в естественных природных условиях, еще не подвергшихся очеловечению, называется биомассой. Расчеты показывают, что техномасса, производимая современным человечеством за один год, составляет примерно 1013—1014 тонн, а биомасса, производимая на суше,— 1012 тонн. Из этого следует, что уже сейчас человечество создало искусственную среду обитания, которая в десятки и сотни раз продуктивнее естественной среды. Это, конечно, не означает, что люди могут обойтись без природы, без естественной среды обитания. Природа навсегда останется предпосылкой и основой человеческого общества. Сама искусственная среда обитания может существовать и развиваться лишь при наличии естественной среды.

Роль искусственной среды в жизни человека

Проектирование благоприятной среды для существования человека в условиях быстро развивающегося и обновляющегося мира является важным вопросом нашего времени. Главные условия, которые, человек предъявляет к среде своего обитания, представляют собой комплексное решение из комфортной, функциональной и эстетической составляющих. «Высококачественно организованная среда обитания способствует интеллектуальному развитию человека, и наоборот, примитивная – развитию тенденций к общественной деградации на первой стадии и интеллектуальному разрушению личности в дальнейшем»  [1], что в конечном результате, приводит к социальному упадку нашего общества со всех точек зрения.

Понятие комфорта сопровождает развитие человечества и растет вместе с увеличивающимися потребностями человека. Если раньше что бы обеспечить человеку комфортные условия существования необходимо укрытия от непогоды, и для этого хватало пещеры, шалаша или навеса. В настоящее время стремление людей к комфорту, уюту и красоте увеличиваются, это и послужило толчком для эволюции архитектуры, не только как функциональной составляющей, но эстетической. Улучшение сферы жизнедеятельности человека ведет к трансформации ее организации, что в проектировании проявляется в виде усовершенствования форм через функциональные качества, поэтому можно сделать заключение, что каждой исторической эпохи свойственен отдельный тип архитектуры. Таким образом, социально-культурные преобразования, вызванные научно-техническим прогрессом и оказавшие влияние на жизненном укладе современного человека, ведут к справедливым потребностям трансформации форм среды жизнедеятельности, ее проектирования с учетом новых нужд.

Объективные потребности в интеграции процессе формирования среды обусловлены некоторыми показателями:

Внешние:

• неравномерное обилие миграционных потоков;

• беспорядочность расширения территорий;

• научно- и информационно-технический прогресс;

• значительное повышение количества автотранспорта;

• экологические дилеммы, связанные не только увеличением средств автоматизации, но и концентрацией населения на стабильной и промышленно-производственной территории, увеличением плотности городской застройки, лишенной необходимого озеленения и благоустройства;

• социальные проблемы.

Внутренние:

• жизненный уклад и направленность функционирования человека;

• постоянное чувство нехватки пространства в связи с высокой плотностью застройки;

• дилемма комбинации отдыха и работы, как следствие высоких темпов жизни (в т. ч. резкое сокращение продолжительности социального отдыха обоснует необходимость активизации среды кратковременного отдыха).

Общность конкретных показателей, выявляет то, что современная городская среда пребывает в неуравновешенности между объективными нуждами индивида в уюте, комфорте, защите, функциональности и достижении обеспечения этих потребностей, что влияет на психоэмоциональное благополучие человека и нуждается в срочном совершенствовании. Интуитивная потребность и сознание человека преобразить принципиально среду жизнедеятельности ввиду ее неблагоустроенности – это подтверждение эволюционной объективности. Таким образом, перед специалистами в области проектирования и строительства встает задача формирования комфортной среды нового поколения с инновационными основами и методами к организации пространства, соответствующим нуждам жизнедеятельности человека. В силу законов природы трансформация от одной структуры к иной не может быть внезапной, поэтому мы можем увидеть основы развития и образования новых форм в современной архитектуре и на уровне редких явлений.

Эти возникновения первоначально основываются как инновационные уникальные объекты, впоследствии распространяющиеся среди населения. Как показывает история, именно они становятся маркёрами (вестниками) будущего. Например, распространение «зеленной архитектуры», уступчатые формы, введение поверхностных процессов в многофункциональные здания, что влияет на формирование новых типов архитектуры. Следственно нынешние процессы жизнедеятельности предписывают потребность проектирования среды новой формации. Как показывает, решение вопроса проектирования искусственной комфортной среды может следовать в одном направлении: Первоначально необходимо основываться на том, что «природа – это не фон для архитектуры», а ее равноправная, а также часто и господствующая составляющая. Абсолютно бесспорным является факт, что современное общество направляется к неизбежности комплексного осмысления и проектирования пространства. На данной стадии развития человеку уже необходимо большее развитие принципов проектирования точечной или групповой застройки индивидуально стоящих зданий и сооружений, т. е. применения здания как строительной сферы. Важно привыкнуть «мыслить и проектировать средами», т. е. полноценными трехмерными пространствами, включающими в себя всю инфрастуруктуру, что репрезентативно проявляется в формировании структур, пространственных комплексов и сооружений.

Новая среда – это новые конфигурации, составляющие и комбинации с новыми процессами. Со времен научно-технического переворота, и, в последствии, перехода человечества в постиндустриальную фазу развития жизнедеятельность человека преобразовалась. Самой большой ценностью сегодня является время, поэтому все процессы жизнедеятельности человека должны быть быстрыми, точными. Это вероятно можно организовать с помощью распространения инновационных норм функциональности окружающей среды, именно это имеет влияние на реформу проектирования жилых зданий, производственной и досуговой среды. Новая инновационная форма архитектурного проектирования должна соответствовать ритму и образу жизни человека, живущего в урбанистической обстановке. Проектирование обязано отвечать социальной составляющей так как специфичность занятий и образа жизни человека влияет на специфику, то есть приспосабливается под род занятий. Искусственна среда обязана соответствовать двум главным критериям – универсальность и уникальность. Универсальность характеризуется ее объективными факторами – многофункциональности, экологичности и доступности. В субъективных факторах (т. е. для конкретного места) проявиться ее характерность, то есть неповторимость. Основным фактором, определяющим направления в архитектуре, являются возрастные особенности индивида. Данные показатели определяют необходимость перехода от частного подхода к комплексному, от зданий к архоструктурам. Это влияет на методы средового проектирования становления архитектуры, то есть искусственной среды, а не зданий.

Средовая структура – это тип многофункциональной, экологически предрасположенной и пребывающий в корреляции с окружающими условиями архитектуры. Это принцип пространственно-средовой архитектуры, в роли деления проектирования, которой обозначается локальная архитектурно-градостроительная структура (ЛГС). ЛГС – это новая совокупная величина, инновационная структура, созданная из интегрирования здания и территории.

Среда нового поколения – это комфорт, безопасность, функциональность, красота с качественно новыми параметрами. Изучение истории формообразования зданий и обоснование предложенного метода рассматривается в магистерской работе, в которой проводится углубленное научное исследование и разрабатывается проект.

Пересечение искусственного интеллекта и экологических, социальных и управленческих проблем

Image

Выпуск ChatGPT в ноябре прошлого года изменил общественное сознание, восприятие и дискурс об искусственном интеллекте (ИИ). До выпуска ИИ уже давно существовал в уже знакомых технологиях, устройствах и процессах. Возможно, одним из наиболее распространенных применений ИИ является поисковая система Google. Поисковые системы полагаются на ИИ для сканирования Интернета и предоставления ответов в течение нескольких секунд. Некоторые примеры того, как ИИ используется в повседневной жизни, включают голосовых помощников, таких как Siri и Alexa, технологии распознавания изображений для технологий разблокировки лица на интеллектуальных устройствах и карты Google.

Если ИИ уже стал частью нашего обычного жизненного опыта, почему ChatGPT вызывает такое яростное неодобрение? Одна из возможных причин заключается в том, что широкая публика теперь имеет доступ к такому мощному инструменту, который открывает бесконечные возможности. Другая причина — опасение, что такие инструменты, как ChatGPT, могут перевернуть общество, каким мы его знаем. И обязательно будет. Есть случаи, когда злоумышленники используют этот инструмент, чтобы максимизировать воздействие кибератак.

Определение ИИ

Существует неправильное представление о том, что такое ИИ. Легко предположить, что чат-бот, такой как ChatGPT, представляет собой замысловатое творение из котла науки и колдовства, ожидающее, когда его создаст любопытный пользователь. Хотя это кажется волшебством, ИИ развивается с помощью сочетания междисциплинарных областей, таких как компьютерные науки, нейронауки, психология и лингвистика. Это способность компьютерных систем выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание закономерностей, обучение на опыте и принятие решений.

Развитие ИИ основано на идее, что человеческое мышление может быть смоделировано и смоделировано машиной. Некоторые из ключевых технологий и методов, используемых в ИИ, включают машинное обучение, обработку естественного языка, нейронные сети, робототехнику и экспертные системы. Согласно отчету PwC, ИИ можно разделить на четыре типа в зависимости от уровня участия человека. Это вспомогательный, автоматизированный, дополненный и автономный интеллект.

Опасения по поводу предвзятости ИИ

ИИ революционизирует многие аспекты нашей жизни, от здравоохранения и транспорта до образования, деловых операций, финансов, СМИ и энергетики. В то же время растет обеспокоенность тем, что предвзятость ИИ также может негативно повлиять на общество. Есть случаи предвзятости ИИ в алгоритмах ипотеки на основе расы, рекрутинге на основе пола, распознавании лиц на основе расы, неточностях клинических прогнозов на основе расы и подавлении предполагаемых нежелательных выражений.

Еще в 2018 году Gartner предсказал, что 85% проектов ИИ будут давать ошибочные результаты из-за предвзятости данных. Согласно отчету DataRobot State of AI Bias Report, 36% опрошенных организаций понесли убытки из-за предвзятости ИИ. К ним относятся потерянный доход (62%), потерянные клиенты (61%) и потерянные сотрудники (43%). Согласно отчету, несмотря на усилия по уменьшению предвзятости ИИ с помощью тестирования, 77% организаций обнаружили предвзятость после тестирования.

Основное внимание уделялось способности машины ощущать, думать, учиться и реагировать на внешние сигналы. Однако для решения проблемы предвзятости акцент должен быть смещен на то, как ИИ обучается моделировать человеческий интеллект. Предвзятость ИИ существует из-за человеческой предвзятости. Человеческая предвзятость возникает при принятии решения о типе данных, выбранных для обучения моделей, поиска закономерностей и того, как модели структурированы. Полученный результат отражает человеческие решения и предположения.

«Мы не сможем запретить ИИ обучаться на разных данных», — говорит доктор Дмитрий Михайлов, научный сотрудник ИИ и доцент Национального университета Сингапура. «Более важно маркировать различные механизмы ИИ на основе данных, на которых они были обучены. ИИ, обученный на контенте 18+, нельзя использовать в приложениях для детей».

Влияние ИИ и ESG

Быстрое развитие ИИ подняло важные вопросы о его влиянии на то, как предприятия согласуются с ожиданиями в отношении окружающей среды, общества и управления (ESG). Ядро ESG касается того, как организации реализуют политики, влияющие на экологические и социальные проблемы. Предвзятость ИИ приводит к социальному и экономическому неравенству, негативно влияя на приверженность организаций справедливости, разнообразию, инклюзивности, а также расовой и гендерной справедливости.

Современные усилия по обеспечению экологической устойчивости зависят от того, как большие данные собираются и используются для обучения моделей. В зависимости от предположений, предпочтений и решений сборщиков данных предвзятость ИИ может привести к тому, что модели обучения будут вести себя и реагировать таким образом, который может принести пользу конкретным интересам. Технологии на базе искусственного интеллекта, такие как автономные транспортные средства или дроны, могут способствовать перегруженности, загрязнению и другим негативным последствиям, если они не разработаны и не используются ответственно.

Поскольку 74% компаний не имеют возможностей, необходимых для предотвращения предвзятости в данных, используемых для обучения моделей ИИ, крайне важно наличие соответствующих структур управления для предотвращения предвзятости ИИ в том, как организации реализуют свои программы ИИ. Существуют нормативные последствия, такие как Закон ЕС об ИИ, Закон о FTC США и закон Китая, регулирующий разработку ИИ, которые организациям следует учитывать, поскольку несоблюдение может повлиять на инвестиционные решения и доверие клиентов.

Доктор Михайлов утверждает, что «ограничить и остановить ИИ невозможно». Хотя он согласен с тем, что «правила важны», «законодатели должны быть очень гибкими и сосредоточиться на сегментации приложений ИИ», заключает он.

Возможности ИИ для достижения целей ESG

ИИ может сыграть важную роль в достижении целей ESG посредством устойчивого развития. Например, технологии на базе искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и прогнозная аналитика, могут помочь организациям оптимизировать использование ресурсов, уменьшить углеродный след и свести к минимуму отходы. ИИ также можно использовать для отслеживания и мониторинга воздействия на окружающую среду, такого как использование воды или загрязнение воздуха, а также для выявления потенциальных рисков и возможностей, связанных с ESG.

ИИ можно использовать для поддержки социальных инициатив и поощрения разнообразия и инклюзивности. Например, ИИ можно использовать для анализа больших наборов данных и выявления закономерностей неравенства или для разработки и реализации справедливых политик и процессов. Его также можно использовать для поддержки программ образования, обучения и трудоустройства, особенно для обездоленных или маргинализированных групп.

Стратегия искусственного интеллекта на основе ESG

ИИ предоставляет компаниям огромные возможности для роста. В отчете показано, что к 2030 году ИИ может внести в мировую экономику до 15,7 трлн долларов. Один из способов извлечь выгоду из этого роста для бизнеса — включить ESG в свои стратегии ИИ. Стратегия, основанная на ESG, поможет организациям разрабатывать и внедрять решения на основе ИИ, которые будут эффективными и социально и экологически ответственными. У разработчиков ИИ также есть возможность пообщаться с экспертами ESG, чтобы убедиться, что предвзятость ИИ эффективно снижается, а обучение и развитие ИИ соответствуют целям и ценностям ESG.

ИИ в настоящее время развивается, и есть признаки того, что потенциал и ловушки также огромны. Для создания ответственных ИИ-решений требуется сотрудничество бизнеса, правительства и разработчиков ИИ. Включение ценностей ESG в разработку ИИ принесет пользу не только бизнесу, но и обществу, создав более устойчивое и справедливое будущее для всех.

---

Об авторе:

Изображение

Фунсо Ричард — специалист по информационной безопасности в медицинской компании и идейный лидер GRC. Он пишет о бизнес-рисках, стратегии кибербезопасности и управлении.

Примечание редактора:   Мнения, выраженные в этой статье приглашенного автора, принадлежат исключительно автору и не обязательно отражают мнение Tripwire, Inc.

Насколько важна (социальная) среда? Использование искусственного интеллекта для прогнозирования результатов COVID-19 с помощью социально-демографических данных

. 2021;26:328-335.

Христос А Макридис ¹ , Аниш Мудиде, Гил Альтеровиц

Принадлежности

принадлежность

• ¹ Университет штата Аризона, Школа менеджмента имени Слоуна Массачусетского технологического института, Департамент по делам ветеранов, Вашингтон, округ Колумбия, 20005, США, christos. [email protected].

• PMID: 33691029

Бесплатная статья

Христос А. Макридис и др. Pac Symp Biocomput. 2021.

Бесплатная статья

. 2021;26:328-335.

Авторы

Христос А Макридис ¹ , Аниш Мудиде, Гил Альтеровиц

принадлежность

• ¹ Университет штата Аризона, Школа менеджмента имени Слоуна Массачусетского технологического института, Департамент по делам ветеранов, Вашингтон, округ Колумбия, 20005, США, christos.a.
  [email protected].

• PMID: 33691029

Абстрактный

Хотя пандемия коронавируса затронула все демографические группы и географические регионы, некоторые области пострадали больше, чем другие. В этой статье основное внимание уделяется ветеранам как потенциально уязвимой группе, которая может систематически подвергаться большему риску заражения, чем другие, из-за сопутствующих заболеваний, то есть более высокой частоты проблем с физическим и психическим здоровьем. Используя данные о 122 ветеранских системах здравоохранения (HCS), в этой статье тестируются три модели машинного обучения для прогнозного анализа. Комбинированная регрессия LASSO и гребня с пятикратной перекрестной проверкой работает лучше всего. Мы обнаружили, что социально-демографические характеристики в значительной степени предсказуемы как для случаев, так и для смертей, что даже более важно, чем любые характеристики, характерные для больницы.

Эти результаты свидетельствуют о том, что социально-демографические характеристики и характеристики социального капитала являются важными факторами, определяющими результаты общественного здравоохранения, особенно для уязвимых групп, таких как ветераны, и их следует исследовать дальше.

Похожие статьи

• Использование штрафного регрессионного анализа для определения демографических и социально-экономических переменных на уровне округов, позволяющих прогнозировать увеличение совокупной заболеваемости COVID-19 в штате Джорджия.

  Ричмонд Х.Л., Том Дж., Рочани Х., Фунг И.С., Шах Г.Х., Швинд Дж.С. Ричмонд Х.Л. и др. Общественное здравоохранение Int J Environ Res. 2020 31 октября; 17 (21): 8036. дои: 10.3390/ijerph27218036. Общественное здравоохранение Int J Environ Res. 2020. PMID: 33142755 Бесплатная статья ЧВК.

• Использование машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования заражения SARS-CoV-2 на основе полного анализа крови у населения.

  Банерджи А., Рэй С., Форселарс Б., Китсон Дж., Мамалакис М., Уикс С., Бейкер М., Маккензи Л.С. Банерджи А. и др. Int Immunopharmacol. 2020 сен;86:106705. doi: 10.1016/j.intimp.2020.106705. Epub 2020 16 июня. Int Immunopharmacol. 2020. PMID: 32652499 Бесплатная статья ЧВК.

• Машинное обучение показывает, что длительное воздействие загрязнения воздуха связано со смертностью и заразностью SARS-CoV-2 в Италии.

  Каццолла Гатти Р., Величевская А., Татео А., Аморозо Н., Монако А. Каццолла Гатти Р. и др. Загрязнение окружающей среды. 2020 дек;267:115471. doi: 10.1016/j.envpol.2020.115471. Epub 2020 21 августа. Загрязнение окружающей среды. 2020. PMID: 32882464 Бесплатная статья ЧВК.

• Изучение потенциала искусственного интеллекта и машинного обучения для борьбы с COVID-19 и существующих возможностей для СНСД: предварительный обзор.

  Насим М., Ахунд Р., Аршад Х., Ибрагим М.Т. Насим М. и соавт. J Prim Care Community Health. 2020 янв-декабрь;11:2150132720963634. дои: 10.1177/2150132720963634. J Prim Care Community Health. 2020. PMID: 32996368 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Пути COVID-19 для повреждения головного мозга и сердца у пациентов с сопутствующими заболеваниями: роль медицинской визуализации и классификации тяжести COVID на основе искусственного интеллекта: обзор.

  Сури Дж.С., Пуввула А., Бисвас М., Маджхаил М., Саба Л., Фаа Г., Сингх И.М., Оберлейтнер Р., Терк М., Чадха П.С., Джохри А.М., Санчес Дж.М., Ханна Н.Н., Вискович К., Маврогени С., Лэрд Дж.Р., Парик Г., Майнер М., Собел Д.В., Балестриери А., Сфикакис П.П., Цульфас Г., Протогероу А., Мишра Д.П., Агарвал В., Китас Г.Д., Ахлувалиа П., Коллури Р., Теджи Дж., Майни М.А., Агбакоба А.