01.07.18 - 12-05
Новая модель познания
Междисциплинарность как норма, конвергенция как норма.
Становление распределённой, любительской науки.
Автоматизация значительной части генерации нового знания
за счет использования систем работы с большими данными
Посмотреть доклад Показать на карте
1. Wiki-форсайты
Обучение инноваторов кооперативному мышлению о будущем,
в т. ч. онлайн.
Формат 2015
2. Новое бизнес образование
Конвергенция бизнес- и личного образования.
Формат 2015
3. Системная инженерия как основа для моделирования образования.
Применение подхода системной инженерии к образованию в течение всей жизни
с пониманием жизненного цикла образования человека.
Формат 2015
4. Образование с фокусом на типы мышления
Образование, развивающее и формирующее определенные типы мышления,
а также помогающее переходить из одного типа мышления в другое.
Формат 2015
5. Автоматическая систематизация кластеров научного знания
Система распознавания образов позволяет разбирать и систематизировать все виды знания.
Технология 2017
6. Искусственный интеллект как структуратор научных коллективов
Искусственный интеллект позволяет структурировать
и подбирать научные коллективы по кластерному поиску.
Формат 2019
7. Кризис фундаментальной науки
Рост сложности и стоимости научных проектов
вместе с падением количества фундаментальных открытий
приводит к риску кризиса финансирования фундаментальных исследований.
Угроза 2019
8. Открытый рынок экспериментов
Биржа исследовательских команд,
оборудования и материалов,
гипотез для проверки и других ресурсов.
Формат 2019
9. Исчезновение барьеров между научными подходами
Упрощение перехода из одной авторской проблематики в другую,
а так же выбор свободной ниши на фронтире научного знания.
Угроза 2020
10. Open-source knowledge
Смена модели интеллектуальной собственности.
Массовое применение методик распределенного присвоения результата,
в том числе фиксация по "цифровому следу".
Формат 2020
11. Конкуренция живого знания
Смена механизма научной работы:
виртуальное пространство конкуренции научных данных.
Формат 2021
×
http://map.edu2035.org/futuremap/trend-59
---------
ДОКЛАД
Новая модель познания
Глобальные научные проекты, такие как расшифровка человеческого генома или моделирование функций мозга,
неизбежно становятся междисцинарными.
Они требуют совместной работы ученых, занятых в разных сферах науки.
Фундаментально разные подходы и инструменты, присущие одним наукам,
импортируются в исследовательскую работу в рамках других.
Отдельный специалист, тем более исследовательская группа, на разных этапах своей деятельности
применяют инструменты и методы многих наук,
перемещаются из одной проблематики в другую.
Конвергенция представляет собой новую парадигму научной деятельности.
За счет нее предполагается достичь критически важных результатов в широком спектре областей
– здравоохранении, энергетике, управлении климатом, сфере питания и проч.
Дальнейшее развитие информационных технологий сильно повлияет
на модели создания, распространения и сохранения знаний.
Интернет делает общедоступным накопленное явное (explicit) знание,
переведенное в цифровой формат.
Доступными становятся не только выводы исследований, оформленные в виде научных публикаций,
но и исходные данные.
Это позволяет легко их верифицировать
или использовать для других экспериментов.
Развивается «любительская» модель распространения знания,
позволяющая подключаться к процессу непрофессионалам (Википедия).
Любители становятся источником новых знаний,
поскольку за счет DIY-технологий могут проводить часть экспериментов у себя дома.
Они способны опережать профессиональных ученых, быстро откликаясь на изменения научной проблематики
– им не нужно проходить через бюрократическое утверждение опытов, дожидаться грантов и проч.
Появляется также новый тип научных прорывов,
связанный с возможностью создания и обработки больших массивов данных.
Эти данные возникают либо путем фиксации реальных процессов,
либо генерируются симуляторами.
И если в прошлом анализ проблем шел на основе наблюдений, гипотез и симуляционных моделей,
теперь поиск знаний будет идти еще и в больших объемах данных,
которые не могут наблюдаться или быть проанализированы людьми.
Как следствие,
роль автоматических систем (а позже – искусственного интеллекта)
в порождении знаний будет неуклонно возрастать.
- кейсы / примеры:
• В отчете Национальной академии наук США «Новая биология в 21 столетии» за 2009 год предсказывается,
что в ближайшем будущем биологи объединятся с учеными-физиками, математиками, инженерами, геологами
для решения критических проблем в сфере
устойчивого производства продуктов питания и биотоплива, экосистем и человеческого здоровья.
• Samsung Economic Research Institute выбрал 9 наиболее перспективных направлений развития экономики Кореи,
предполагающих серьезные интердисциплинарные исследования:
«зеленая» энергия, технологии защиты окружающей среды, транспорт, высокотехнологичные города,
информационно-коммуникационные технологии, роботы, наноматериалы, биомедицина
и продукты питания с высокой добавленной стоимостью.
http://map.edu2035.org/futuremap/report_viewer?report_id=1086