ион Теоретический блок вопросов к дифференцированному зачету. Наука как система знаний и как социальный институт
 Скачать 116.68 Kb.
|
|
Технологии искусственного интеллекта: новые возможности в научном познании. С развитием технологий человечество накапливает все больше информации, которую становится все труднее обработать самостоятельно. В этой ситуации кажется логичным и правильным активное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в нашу жизнь, в том числе в различные области науки. По меркам истории развития науки прошло совсем немного времени, однако уже сегодня искусственному интеллекту стали поручать все более сложные задачи, относящиеся к совершенно разным областям приложения знаний. Однако возможности машины, как правило, имеют ряд ограничений, и нельзя доверять искусственному интеллекту, если выводы, сделанные им, мы не можем понять и объяснить с точки зрения логики. Тем не менее, справедлива и обратная ситуация, когда ИИ, напротив, превосходит возможности человека. Человеку бывает сложно анализировать большие объемы данных, в том числе потому, что человеческая память или свойства нашего внимания не обладают достаточным потенциалом для решения задач сегодняшнего уровня сложности. Приведем несколько примеров того, где уже сегодня с успехом применяют ИИ. При помощи интеллектуального зондирования стало возможным ясно и без помех увидеть Землю из космоса, а также распознавать объекты, очаги пожаров, отслеживать наводнения, что обеспечивает своевременность и точность информации, которая особенно необходима для последующего принятия решений человеком о способах реагирования на эти события. Искусственный интеллект значительно помогает и в решении задач медицины. Человек возлагает большие надежды на развитие искусственного интеллекта. Благодаря современным технологиям и машинному обучению мы имеем возможность найти решения, неочевидные для человеческого мозга по причине наших биологических ограничений, таких как объем внимания или памяти. Именно современные технологии в тесной связи с фундаментальной наукой будут способствовать принятию более эффективных решений, в том числе в постановке диагнозов и назначении лечения. И уже сегодня многое из этого приносит свои плоды. Big data: перспективные направления в развитии науки. С развитием информатики как науки практически все сферы жизни можно представить как информационные потоки. Информация существует в самых разных формах и видах, некоторые из них поддаются обработке – в том числе и машинной. Big Data – это совокупность подходов, инструментов и методов обработки огромных объёмов и многообразия структурированных и неструктурированных данных для получения воспринимаемых человеком результатов. Причём эти подходы, инструменты и методы должны эффективно работать в условиях непрерывного прироста объема данных, распределенных по многочисленным узлам вычислительной сети. В широком смысле о Big Data говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных во многих предметных областях и возможно даже весь мировой объём данных, а также о вытекающих из этого трансформационных последствиях. На самом же деле, примеров Big Data в жизни гораздо больше, вот то, о чем рассказывают: крупнейшие сотовые операторы годами собирает разные данные абонентов – отслеживает род деятельности, привычки, уровень доходов, принадлежность к тем или иным социальным группам, вероятность попасть в ЧП, и т.д; банки отслеживают транзакции с карт своих клиентов, определяют кредитоспособность заемщиков; торговые сети анализируют активность покупателей, и могут организовать поставки продуктов так, чтобы их хватило на всех клиентов, но при этом не осталось просроченных товаров; метеорологические службы тоже используют массу разных параметров, чтобы сделать прогноз погоды более точным, и тем самым снизить последствия экологических катастроф, подготовиться к ураганам и штормам, вовремя эвакуировать людей из зоны возможного бедствия. Другими словами, Big Data есть везде, где нужно проанализировать большой объем разных данных и сделать какой-то конкретный вывод из них. Но Проблема в том, что данных становится все больше и больше, и анализировать их все сложнее. Так, по данным исследований, в ближайшие 5 лет общемировой объем данных увеличится в 10 раз и составит 163 зеттабайт (1 зеттабайт – миллиард терабайт). И на обработку всей этой информации компаниям придется основательно потратиться. Теперь работа с большими данными становится фактором нормального функционирования общества и техники: от медицинских приборов до самоуправляемых автомобилей. Возможности использования краудсорсинга в научном творчестве. Развитие общества знания требует участия все большего количества людей в производстве знаний, их внедрения в экономическую деятельность и общественную жизнь. Бизнес начинает все больше внимания уделять разработке новых технологических решений, финансировать исследования в различных научных областях. Начинаются так называемые «технологические войны», в которых компании ведут борьбу за отстаивание монопольного права на использование технологических достижений и уникального дизайна приборов. Судебная тяжба между компаниями Apple и Samsung – один из примеров таких войн [Graham, 2013; Samuelson, 2016]. Уже давно крупные корпорации для проведения исследований и разработок создают свои собственные центры, формируются «зоны обмена» между научными организациями и бизнес структурами. К ним относятся партнерские центры, центры управления проектами, сетевые центры, совместно учрежденные центры по разработке технологий (The Spin-Off Center) [Sandberg, 2015]. Полученные в них научные результаты будут использованы в экономической деятельности компаний, но не всегда будут вынесены на суд широкой научной общественности. Получению финансирования для научных исследований способствует не столько стремление решить важнейшие фундаментальные задачи, сколько получение результатов, которые могут быть использованы в экономической деятельности. Происходит постепенная коммерциализация науки, «которая проявляется в том, – пишут исследователи, – что результаты научного исследования начинают рассматриваться в качестве рыночного продукта» [Вострикова, 2015, с. 125]. Научное знание начинает использоваться различными общественными движениями. Участники дискуссии по проблемам использования генномодифицированных продуктов [Martinelli, 2013]1 , применения вакцинации для борьбы с болезнями2 , выступающие как в поддержку нововведений, так и против них, используют аргументы, которые отсылают к результатам научных исследований. Политики в своей деятельности ориентируются не только на «здравый смысл», но и пытаются аргументировать свою позицию результатами социологических, экономических, исторических и политологических исследований. В итоге научными или псевдонаучными знаниями начинают оперировать не только ученые, стоящие на различных научных и идеологических позициях, но и непрофессионалы, дилетанты. Эти знания влияют на принимаемые ими решения, что ведет к изменению положения «знаний», в том числе и научного знания, в обществе. «Такого рода изменения, – писал В.Г. Горохов, – распространяются не только на участие так называемой дилетантской публики в решениях по поводу бюджета научных исследований или в определении исследовательских приоритетов и направлений исследований, но затрагивают даже эпистемическое ядро науки» [Горохов, 2010, с. 114]. Постепенно сложились условия, которые позволили использовать «знания», которыми обладают граждане и общественные группы, для решения различных экономических и социальных проблем. Технология краудсорсинга – «мудрость толпы» Развитие информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) позволило сформировать пространства, в которых люди могут активно взаимодействовать друг с другом, не выходя из дома, получить доступ к практически любой информации. В результате были созданы онлайн сообщества, объединившие пользователей, находящихся в различных уголках земного шара. В них люди могли общаться на интересующие их темы, формировать сервисы рекомендаций, которые на основе выбора других пользователей позволяют оценить качество какого-либо продукта, найти ответ на интересующий их вопрос. Постепенно стало ясно, что коллективные усилия могут быть использованы не только для общения по интересам, но и решения различных задач [Хау, 2012]. Так появилась технология краудсорсинга, т. е. использования времени, интеллектуальных, или других ресурсов «толпы», большого количества людей, для решения какой-либо задачи. Первоначально эта технология применялась для решения достаточно простых бизнес-задач, связанных, к примеру, с разработкой рисунка на майках. В настоящее время она используется для работы над прикладными задачами по разработке рекламных кампаний, создания нового дизайна продуктов, решения бизнес-задач в области маркетинга [Whitla, 2009]. К примеру, ПАО «Сбербанк», крупнейший банк Российской Федерации, начиная с 2012 г. реализует краудсорсинговые проекты. В настоящее время банк создал специальный сайт, где пользователям предлагается высказывать идеи по улучшению работы банка и самим же их оценивать. Идеи, которые признаются лучшими, внедряются в корпоративную практику банка, а высказавшие их участники проекта получают бонусы3 . На краудсорсинговой платформе eYeka.com, специализирующейся на решении маркетинговых задач, предлагаемых различными брендами, за время её существования было проведено более 1100 конкурсов, в которых приняло участие 303 347 человек, а выплаченное вознаграждение участникам проектов составило более 7 700 000 евро4 . Технология начинает активно применяться для обсуждения законодательных инициатив, решения социальных проблем. К примеру, в России эта технология используется Правительством Москвы для решения различных задач в области городского благоустройства5 . В настоящее время на платформе http://edu.crowdexpert.ru проводится «общественная экспертиза нормативных документов в области образования»6 , существуют и другие проекты. Краудсорсинговые проекты в области науки и техники Постепенно технология краудсорсинга начинает использоваться и для решения научно-технических задач. Компания Procter&Gamble опирается не только на собственные разработки, но и активно привлекает к своей работе исследователей, участвующих в краудсорсинговых проектах [Егерев, 2013]. В 2016 г. NASA провело конкурс на разработку проекта системной архитектуры манипулятора для робота Astrobee, который должен обследовать МКС7 . Формируются сообщества, работающие на краудсорсинговых платформах. Платформа Topcoder.com специализируется на решении задач по разработке мобильных приложений, оптимизации алгоритмов анализа данных и решению других схожих задач. На ней зарегистрировано более 1 миллиона пользователей. Суммарное вознаграждение, выплаченное участникам выполненных проектов, составило около 80 млн долларов. Ее клиентами являются крупнейшие международные компании8 . «На основе нынешних успехов в ряде областей, – пишут исследователи, – мы видим признаки того, что фундаментальные исследования могут получить потенциальную выгоду от использования технологии коллективного интеллекта (в том числе краудсорсинга)» [Buecheler, 2010, p. 685]. В этом случае к работе над научно-технической задачей привлекаются дилетанты, заинтересованные в её решении. В результате «факт коллективности научного труда, – пишет И.Т. Касавин, – в наши дни дополняется кооперацией профессионалов и дилетантов. Иное дело, что эти дилетанты обладают университетским образованием и доступом во всемирную паутину, что само по себе стало возможным лишь благодаря научным достижениям» [Касавин, 2015, с. 12]. Дилетантизм участников краудсорсинговых проектов в области науки и техники носит скорее институциональный характер. Они не являются сотрудниками компаний или научных организаций, запустивших краудсорсинговый проект. Но, получив университетское образование, они обладают компетенциями, позволяющими решать поставленные задачи. Работа на краудсорсинговых платформах напоминает работу в проектных командах. Они создаются для решения конкретной задачи, а после её решения команда может быть распущена или направлена на решение следующей задачи. Формирование обычной проектной команды требует подбора персонала, налаживания процесса коммуникации между её участниками, размещения на территории исследовательского центра, предоставления оборудования. В случае использования технологии краудсорсинга всего этого можно избежать. Профессиональным исследователям необходимо четко сформулировать задачу, предложить участникам решить её, а затем заниматься отбором наиболее перспективных предложений. Краудсорсинговые платформы при помощи ИКТ могут позволить привлечь к решению научно-технических задач большое количество людей, которые на данном этапе не вовлечены в производство научных и технических знаний. Проблема «истории» поиска и краудсорсинг Критически важным для проведения краудсорсинговых исследований является использование ИКТ, т. к. только в этом случае можно получить доступ к достаточно широкой аудитории, которая позволит аккумулировать максимальный интеллектуальный ресурс. Участники краудсорсинговых платформ используют ИКТ для получения информации, которая может помочь им в работе над проектами. Если пользователь краудсорсинговой платформы, связанной с решением научно-технических задач, начинает принимать участие в достаточно большом количестве проектов, он может столкнуться с несколькими проблемами. Участие в большом количестве проектов предполагает относительно быстрое переключение с одной задачи на другую. В результате ему необходимо активно участвовать в получении новой и достаточно разнообразной информации. Использование сети Интернет позволяет получить к ней доступ, а поэтому он начинает полагаться на данные, полученные в Сети. В настоящее время поисковые системы для оптимизации процесса поиска релевантной информации стараются персонализировать поисковые запросы. Они анализируют поведение пользователя в Сети, ссылки, по которым он прошел, страницы, которые открыл. «Чем больше знаний о запросах, страницах и действиях пользователей накопил поиск, – пишет в своем блоге компания “Яндекс”, – тем лучше он находит релевантные результаты» [Алгоритм «Палех», web]. Все это позволяет сэкономить время и сразу перейти к анализу актуальных для пользователя данных. В результате «история» поиска начинает влиять на данные, которые пользователь получает во время поиска новой информации. Это может привести к тому, что пользователю будут предоставляться те данные, которые в наибольшей мере соответствуют предыдущим запросам. В этом случае он окажется перед мнимым выбором информации и данных, которые он получает. В связи с тем, что он не обладает возможностью самостоятельно провести поиск информации по интересующим его вопросам, ему приходится опираться на информацию, предоставляемую поисковым алгоритмом. Но поисковый алгоритм предоставляет выборку наиболее релевантную предыдущему поиску. Участник краудсорсингового проекта оказывается в ситуации, когда ему приходится использовать схожие данные, опираться на схожие методологические приемы их анализа. Другие исследователи, работающие в этом же направлении, но начавшие поиск информации с данных, которые отличаются от данных предыдущей группы, могут сформировать свою замкнутую исследовательскую группу. В результате решения задач в рамках краудсорсинговых проектов могут сложиться свои собственные научные школы и направления. Они будут воспроизводить структуры научных школ, существующих в профессиональной науке, либо формировать научные школы, которые отличаются от школ, существующих в профессиональной оффлайновой науке. Особенности используемой в краудсорсинговых проектах в области науки и техники информации Участники краудсорсинговых проектов в большинстве своем получили определенное образование, обладают набором компетенций, позволяющих решать различные задачи. Знания, полученные ими в вузе и школе, носят системный характер, формируют у человека представление о мире и способах взаимодействия с ним. Они могут быть упорядочены и связаны друг с другом. Наряду со здравым смыслом, они являются базовыми для человека. В процессе обучения формируется «научная картина мира», которая выступает как элемент общей культуры человека. При этом, «функционируя в качестве исследовательской программы, – отмечают В.С. Степин и Л.Ф. Кузнецова, – научная картина мира сама развивается в этом процессе» [Степин, 1994, с. 82]. Непрофессиональные участники краудсорсинговых проектов обладают элементами «научной картины мира», поэтому при определенных усилиях они могут получить доступ и к её новым элементам. Участники краудсорсинговых проектов используют, в том числе, и «знания», почерпнутые из источников, размещенных в Сети. Но часто такие «знания» являются отрывочными. К примеру, участники краудсорсингового проекта Fold.it, в рамках которого в процессе собирания головоломки решалась научная задача по упорядочиванию структуры белка [Cooper, 2010], могли не только «собирать» головоломки, но и узнать о науке, стоящей за этой игрой. На специальной странице сайта можно найти ответы на вопросы о том, что представляет собой белок, что такое аминокислоты, почему важна форма белка, и др.9 Они были определенным образом сгруппированы создателями проекта, но не всегда связаны со «знаниями», имеющимися у обычных пользователей, помогавших решить научную задачу. Тем более, что большое количество участников проекта не могло позволить создать «пособие», которое было бы связано со знаниями всех его участников. Такие знания можно обозначить как «данные». Для успешного участия в проекте Fold.it было не обязательно выстраивать взаимосвязи между этими «данными» и базовыми, системными знаниями человека. При этом краудсорсинговые проекты в области науки и технологий, которые ориентируются не только на использование времени и интереса своих участников, предполагают активное использование «данных», почерпнутых из различных источников. К таким проектам относится, например, уже упоминавшийся проект NASA, в котором участникам было необходимо решить техническую задачу. В этом случае используемые «данные» могут постоянно обновляться. После решения определенной задачи часть из них может больше никогда не использоваться и быть заменена на новые, которые необходимы для участия в следующем проекте. В результате может быть сформировано две группы знаний человека. Одна носит системный характер и формируется в процессе образования и самообразования, а вторая просто используется для решения конкретной задачи. Участник краудсорсингового проекта может не выстраивать системные связи между ними, т. к. вторая является лишь ситуативной. Однако успешное решение сложных фундаментальных научных и технических задач предполагает не только использование определенных быстро доступных «данных», но и умение находить нетривиальные связи между феноменами, выстраивать сложную систему аргументации, предполагает встраивание нового знания в систему уже имеющегося знания. Достичь этих результатов, опираясь только на ситуативные «данные», представляется достаточно сложным. Краудсорсинговые проекты в области науки и техники могут применяться для решения задач-головоломок. Участники проекта, опираясь на уже имеющуюся у них систему знаний, могут использовать новые «данные» для решения поставленной задачи. Однако вряд ли они смогут решить задачи, связанные с принципиальным развитием научного знания. Для этого требуется иной уровень компетенций. С другой стороны, постоянное участие в краудсорсинговых проектах, стремление не только решить задачу, но и заниматься самообразованием, может привести к тому, что «данные» постепенно будут становиться частью «системных знаний» человека. Они могут становиться как элементом системы знаний человека, которую он может артикулировать в явном виде, так и превращаться в неявное, личностное знание [Полани, 1985], которое сложно артикулировать. Такими знаниями обладают, к примеру, лидеры игрового рейтинга игры Fold.it. В этом случае «дилетант» или сообщество «дилетантов», работающих в краудсорсинговых проектах, могут получить нетривиальные результаты, которые затем могут быть использованы и в профессиональной, институциональной науке. Краудсорсинг – путь от дилетанта к профессионалу Развитие краудсорсинговых проектов в области науки и техники ставит вопрос и о статусе экспертов и участников таких проектов. Развитие краудсорсинговых платформ может привести к снижению статуса научного эксперта. Участники проектов и общество постепенно могут стать уверенными в том, что для решения научно-технической задачи совершенно не обязательно обладать специальными знаниями, а достаточно лишь принять участие в краудсорсинговом проекте. Важный элемент любого краудсорсингового проекта – нацеленность на решение определенной задачи. В проектах в области науки и техники задачу ставит группа специалистов. Они обладают контролем над проектом, а поэтому экспертное мнение выступает фильтром, отсеивающим спорные предложения. В таких проектах участвуют люди, которым либо интересна поставленная задача, либо они имеют опыт по решению схожих задач. Они обладают экспертными навыками, основанными на опыте, но не обладают необходимыми навыками взаимодействия с учеными. Для преодоления этого разрыва необходимо вырабатывать навыки интеракционной экспертизы, которая позволит взаимодействовать с учеными на понятном для них языке [Collins, 2002]. Краудсорсинговый проект может использоваться как инструмент выстраивания общего языка. Для построения работы краудсорсинговой площадки могут использоваться подходы, ориентированные на соревнования между пользователями или кооперацию между ними [Ye, 2012]. При этом результаты работы участников оценивают не только они сами, что может быть характерно для площадок в области маркетинга или обсуждения различных инициатив, но и профессиональные исследователи и технические специалисты. В результате «профессионалы» вовлекаются в общение с «дилетантами». Успешное участие в краудсорсинговом проекте обычно предполагает получение вознаграждения, связанного, например, с увеличением рейтинга в пространстве игры, участием в реализации научного проекта, получением денежного вознаграждения за успешно проделанную работу. В итоге через некоторое время формируется пул «дилетантов», которые удовлетворяют требованиям, предъявляемым учеными и техническими специалистами друг к другу. Таких «дилетантов» можно рассматривать как экспертов, которые не имеют формального институционального статуса, но обладают институциональным признанием. В настоящее время имеется подобное сообщество, которое стремится решать сложные технические задачи, но не настаивает на своем официальном признании – сообщество хакеров. Один из ведущих исследователей сетевых взаимодействий М. Кастельс определяет хакеров как людей, которые придерживаются системы ценностей и убеждений, «появившейся в среде компьютерных программистов, взаимодействовавших друг с другом в режиме онлайн в рамках независимых проектов креативного программирования» [Кастельс, 2004, с. 58]. Это сообщество возникло вокруг использования «открытого» программного обеспечения. В его истории одним из ключевых моментов является 1991 г., когда студент Университета Хельсинки Линус Торвальдс на основе ядра операционной системы UNIX попытался разработать операционную систему для своего компьютера, которую назвал Freix [Torvalds, 2002]. Испытывая недостаток в ресурсах для решения этой задачи, он опубликовал исходный код своей системы в Интернете. На сервере операционная система была переименована в Linux. Торвальдс предложил пользователям Сети совместно поработать над улучшением операционной системы. «Частое обновление, широкое сотрудничество и полная открытость информации, – пишет М. Кастельс, – позволяли проводить тщательную проверку и отладку кода, в результате чего к 1993 году Linux по своему уровню превзошла частные системы UNIX» [Кастельс, 2004, с. 62–63]. Итогом этого проекта, который вполне можно назвать краудсорсинговым, стало создание операционной системы Linux. Проект, который был запущен студентом, превратил «непрофессионала»-студента в «профессионала». Хакерское движение и его культура оказали влияние на становление сети Интернет. Во-первых, культура хакеров «является питательной средой для выдающихся технических инноваций благодаря её принципам сотрудничества и свободной коммуникации, – пишет М. Кастельс. – Во-вторых, она выступает в качестве передаточного звена между знаниями, порожденными техномеритократической культурой, и предпринимательской деятельностью, которая способствует распространению Интернета по всему обществу в целом» [Кастельс, 2004, с. 62–63]. Краудсорсинговые проекты и формирование коллективного субъекта познания Проекты в области краудсорсинга могут рассматриваться как элемент формирования массива «распределенного знания», которое может быть использовано для решения научной или технической проблемы. При этом нельзя сказать, что хотя бы один из участников проекта является носителем всех знаний, используемых и созданных в проекте. Он имеет потенциальный доступ к ним, может с ними работать, но, конечно же, не обладает всеми этими знаниями в своем сознании. Эксперты площадки или проекта также не обладают всем массивом «распределенного знания». Построение краудсорсинговой площадки предполагает, что иногда часть работы по оценке проектов может быть осуществлена самими участниками проекта, а поэтому откровенно слабые предложения не анализируются экспертами. С другой стороны, эксперты могут вынести на совместное обсуждение только проекты, которые уже прошли предварительную оценку со стороны части экспертного сообщества. Поэтому, хотя потенциально эксперты и обладают доступом ко всем знаниям, сосредоточенным на платформе, актуально они взаимодействуют лишь с небольшим массивом знаний. В результате сама краудсорсинговая платформа становится материальным носителем распределенного знания, оно аккумулируется на ней и используется участниками для решения общих задач. Построение краудсорсинговой платформы в области науки и техники на основе принципов сотрудничества, а не соревнования, приводит к интересному эффекту – субъектом познания становится не отдельный индивид, а все участники краудсорсингового проекта. В этом случае сложно сказать, кто внес решающий вклад в решение научной проблемы и можно ли вообще выделить такого участника. Авторами статьи в журнале Nature повествующий о расшифровке структуры белка были не только ученые, но и участники игры Fold.it [Cooper, 2010], но этих игроков-авторов было более 57 тысяч человек. Каждый из участников проекта обладал компетенциями, которые использовались для решения задачи, но только собранные вместе они позволили её решить. Коллективный субъект познания (КСП), участвующий в краудсорсинговом проекте в области науки и техники, обладает несколькими характеристиками, которые ограничивают его «субъективность». Он не может выбрать задачу, которую собирается решать, а решает только ту, которую ему предложили специалисты – создатели краудсорсингового проекта или платформы10. При этом и результаты «познавательной» деятельности КСП краудсорсинговой платформы оцениваются не только путем «сопоставления» с экспериментальными данными, но и экспертами проекта. Эксперты выступают посредником между КСП и объектом исследования, без их одобрения не может быть начата реализация разработанных КСП решений. В результате коллективный субъект познания, действующий в рамках краудсорсинговой платформы, оказывается не совсем субъектом – он не может принимать никаких решений. Справедливо пишет И.Т. Касавин, «пока еще нет оснований говорить о принципиальной новой ступени развития КСП» [Касавин, 2016, с. 178]. Краудсорсинг в области науки и техники как элемент научно-исследовательской инфраструктуры Краудсорсинговые проекты в области науки и техники могут стать одним из элементов научно-исследовательской инфраструктуры. Она включает в себя «научное оборудование различного назначения и масштаба (включая установки класса “mega-science”, уникальные стенды и установки, центры коллективного пользования наборами инструментов, суперкомпьютеры и т. п.), ресурсы (коллекции, архивы, базы данных), электронные инфраструктурные элементы (вычислительные компьютерные сети, информационные и коммуникационные сети) и услуги (научно-информационное сопровождение, сеть центров развития (роста) компетенций, мастерства, международной кооперации), используемые научным сообществом для проведения исследований» [Инфраструктура исследований и разработок, 2016]. Система краудсорсинговых площадок может рассматриваться как часть нового инфраструктурного элемента науки, направленного на вовлечение все большего количества людей в деятельность по решению научно-технических задач и создающего способствующую росту инноваций культуру. Для успешного формирования инновационной экономики не всегда достаточно лишь предпринять организационные усилия по формированию условий для развития инновационной компоненты в работе университетов. К примеру, в Великобритании запущен проект по созданию кластеров инновационной экономики на основе развития взаимодействия университетов и местных компаний. Не всегда эти проекты можно назвать успешными [Macdonald, 2016]. Однако никакие инновации невозможны без заинтересованных в реализации своих идей специалистов. Краудсорсинговые площадки могут дать возможность заинтересованным людям поучаствовать в решении научно-технических задач, предложить свои идеи по рационализации или оптимизации технических процессов, способствовать решению задач, которые по каким-либо причинам научное сообщество или бизнес структуры могут передать сторонним специалистам. В результате участие в работе краудсорсинговых площадок в области науки и техники может стать важной составной частью жизни все большего количества людей. В производстве знания могут быть задействованы слои населения, которые до распространения информационных технологий практически в нем не участвовали, а само общество станет одним из непосредственных производителей знания. Краудсорсинговые площадки в области науки и техники не смогут заменить собой научные институции. Без всестороннего и активного развития исследований в научных институтах и университетах, создания работающей системы трансфера научных и технических достижений в экономику, формирования пространств взаимодействия между учеными и экономическими агентами, краудсорсинговые площадки не смогут стать ни драйвером развития экономики, ни тем более драйвером развития науки и техники. Не все участники таких проектов смогут перестать быть «дилетантами» и получат признание со стороны профессиональных ученых и технических специалистов. Число таких участников проектов всегда будет сильно уступать количеству участников, которые так и будут относиться к категории «дилетантов». Однако создание системы краудсорсинговых площадок может позволить сформировать сообщество людей, интересующихся наукой и готовых помогать ученым в их деятельности. Такое сообщество должно сыграть положительную роль как в популяризации научного знания, т. к. участие в краудсорсинговых проектах может быть связано с активным изучением различных научных областей, так и в формировании пространства диалога между учеными и обычными гражданами. Блокчейн и его возможности стимулирования инновационной активности и охраны авторских прав. Особенности формирования экспертных научных сетей в виртуальной среде. Технологии «коллективного разума» и их использование в научном творчестве. Проблема оценки трансформаций «цифрового человека» в гуманитарном знании. Оценка возможностей науки в трансгуманизме и его критика. Научная оценка потенциальных возможностей влияния современных коммуникационных технологий на общество и личность человека. Перспективы и опасности технологий надж. Современная наука о создании интегрированной окружающей среды: перспективы и социальные последствия. Виртуальная и дополненная реальность в научных исследованиях современности Прогностические оценки направлений развития науки будущего. Аналитическое задание: Задание_17Приведите_пример_ситуации_в_области_вашего_направления_научных_исследований,_требующей_этической_ответственности_ученогоЗадание'>Задание_15Приведите_пример_возможной_флуктуации_и_ее_последствий_на_материале_ваших_научных_исследований_Задание'>Задание_13Сравните_и_выделите_базовые_различия_в_сциентистском_и_антисциентистском_подходах_к_сущности_наукиЗадание'>Задание_11Сравните_неопозитивистский_и_постпозитивистский_подход_к_развитию_науки,_выделив_общее_и_особенноеЗадание'>Задание_9Приведите_и_охарактеризуйте_пример_научного_открытия_на_основе_интуиции_в_вашей_научной_области_исследованийЗадание'>Задание_7Выделите_общее_и_особенное_в_принципе_верификации_и_принципе_фальсификацииЗадание'>Задание_5Сравните_классическую_и_конвенционалистскую_концепцию_истины.Задание'>Задание_3Приведите_критерии_демаркации_научного_и_псевдонаучного_знания.Задание'>Задание 1 Сравните классическую и неклассическую модели научного познания Задание 2 Гуманитарное и естественнонаучное знание: проведите сравнительный анализ, выделив общее и особенное. Задание 3 Приведите критерии демаркации научного и псевдонаучного знания. Задание 4 Сравните особенности протекания любой научной революции в прошлом и любой научной революции в современном мире. Задание 5 Сравните классическую и конвенционалистскую концепцию истины. Задание 6 Сравните классический и постклассический типы рациональности. Задание 7 Выделите общее и особенное в принципе верификации и принципе фальсификации Задание 8 Приведите не менее пяти аргументов, обосновывающих принцип неисчерпаемости мира в науке. Задание 9 Приведите и охарактеризуйте пример научного открытия на основе интуиции в вашей научной области исследований Задание 10 Сравните позитивистский и неопозитивистский подход к развитию науки, выделив общее и особенное Задание 11 Сравните неопозитивистский и постпозитивистский подход к развитию науки, выделив общее и особенное Задание 12 Сравните неклассическую и постклассическую модель научного познания Задание 13 Сравните и выделите базовые различия в сциентистском и антисциентистском подходах к сущности науки Задание 14 Выделите общее и различие между понятиями «системный подход» и «системный анализ» Задание 15 Приведите пример возможной флуктуации и ее последствий на материале ваших научных исследований Задание 16 Приведите пример возникновения диссипативной структуры и ее последствий на материале ваших научных исследований Задание 17 Приведите пример ситуации в области вашего направления научных исследований, требующей этической ответственности ученого Задание 18 Проанализируйте возможные перспективы использования Big data в области вашего направления научных исследований Задание 19 Проанализируйте возможные перспективы использования краудсорсинга в области вашего направления научных исследований Задание 20 Проанализируйте возможные перспективы использования технологий надж в области вашего направления научных исследований |