НЛП: вопросы и ответы | НЛП для начинающих

Что такое НЛП?

НЛП – это технология моделирования успешности. Есть люди, которые очень хороши в каком-то деле: общении, бизнесе, управлении собой, спорте, психотерапии. И очень хочется открыть их секреты мастерства, тайные знания и скрытые умения. Вот НЛП как раз этим и занимается – разбирается в тайнах мастерства и делает их доступными для всех. И уже накопило множество доступных моделей успешности: в коммуникации, психотерапии, личностном росте, управлении собой, переговорах, спорте и т.д. и т.п.

---

Зачем вам НЛП?

При помощи НЛП вы сможете:

• научиться лучше общаться;
• понять принципы собственного мышления;
• разрешать собственные проблемы;
• научиться управлять собственным состоянием;
• правильно ставить и достигать цели;
• лучше разбираться в людях;
• успешно проводить переговоры;
• сделать свою жизнь более счастливой;
• выстраивать отношения;
• научиться получать от жизни удовольствие;
• стать более эффективным в том деле, которым занимаетесь;
• подняться по карьерной лестнице;
• моделировать чужое мастерство;
• и много-много чего ещё хорошего и полезного.

Лично я при помощи НЛП научился лучше общаться, выступать на публике, разбираться со своими проблемами. А так же слепой печати, управлению эмоциями и пониманию того, чего хочешь. В результате чего я написал несколько книг и кучу статей, у меня свой тренинговый центр, известный сайт и дело, занятие которым мне не только приносит деньги, но и удовольствие. И жизнь, которая мне вполне нравится.

---

Сложно ли этому научиться?

В НЛП есть много достаточно простых, но очень эффективных вещей. При помощи которых вы можете очень быстро и легко получить вполне конкретный результат.

Моё увлечение НЛП как раз началось с получения быстрого и заметного результата.

Давным-давно, когда я был молодым и активно занимался улучшением себя, большинство психологических направлений которые я попробовал – а было их весьма много – обещали результат когда-нибудь потом и довольно неопределённо. Но однажды, в результате почти детективной истории, мне достались несколько книжек по НЛП. В одной из них были описаны техники, одну из которых я попробовал и сразу! получил результат. Вполне конкретный и проверяемый – раньше сердился на человека, а после техники стал относиться к нему спокойно. Вот с той поры я и увлёкся НЛП.

Но, естественно, если вы хотите научиться более сложным вещам – придётся приложить определённые усилия. И потренироваться. Но, в большинстве случаев, учиться НЛП интересно и весело. К тому же вы сможете подобрать себе способ и манеру обучения по вкусу: в НЛП есть как вполне академичные литература и семинары, так и весёлые и захватывающие книги и тренинги. Или вы можете найти подходящего специалиста, который поможет решить ваши проблемы или улучшить собственные навыки.

---

Опасно ли это?

По поводу НЛП ходит довольно много забавных слухов, исходя из которых у меня должна быть куча слуг-зомби и огромный счёт в банке. Или о том, что это страшная секта. Или о том, что придёшь на тренинг, тебя загипнотизируют и отберут все деньги, квартиру и жену с детьми.
На самом деле НЛП – просто одно из направлений психологии. Очень эффективное, наверно самое эффективное на данный момент. НЛП используют многие психологи, психиатры, спортсмены, ораторы, бизнесмены и коучи. Его преподают во многих институтах, в том числе и в МГУ. NLPt (НЛП в психотерапии) вполне признано направлением психотерапии на государственном уровне во многих странах Европы, например Австрии, Франции, Германии, Швейцарии, Италии. А так же входит в качество одной из модальностей (направлений) в Профессиональной Психотерапевтической Лиге России и в Европейской Психотерапевтической Ассоциации.

Другое дело, что люди прошедшие обучение НЛП действительно начинают лучше общаться, договариваться, консультировать и работать. И этот факт у тех, кто это делает хуже, вызывает естественные опасения.

---

С чего начать?

По НЛП есть много книг, видеозаписей, статей, проводиться множество вебинаров, тренингов и семинаров.
Можно почитать книжки и статьи – это позволит понять, что же это за штука. Рекомендованные книжки по НЛП для начинающих
Термины можно посмотреть в глоссарии, а описание основных моделей и техник в Энциклопедии НЛП.
Так же есть различные видеозаписи – как записи тренингов, так и просто обучающие. Видео и презентации
Естественно, можно попробовать НЛП самостоятельно. В разделе «Уроки по НЛП» есть как упражнения и техники НЛП для начинающих, так и коммуникативные приёмы НЛП

и уроки по использованию гипноза в коммуникации.
Некоторые вещи можно изучить на онлайн курсах — там есть как теоретический материал, так и тесты для проверки и упражнения.
Но лучше всего сходить на тренинг – нейролингвистическое программирование вещь очень практическая и навыковая. Только на тренинге получится реально потренироваться, поучиться у других и получить обратную связь от специалистов. Да и многим просто не получается работать самостоятельно. Если вам хочется предварительно «попробовать на вкус» что это за тренинги вообще и по НЛП в частности, то, например, в нашем центре для большинства тренингов есть открытые бесплатные занятия. В других центрах иногда делают дни открытых дверей или мастер-классы. К тому же всегда есть возможность посмотреть на тренеров и процесс занятий на видеозаписи — многие выкладывают. Или почитать отзывы на форумах и в соцсетях. Тренинги и вебинары
И, естественно, НЛПеры применяют полученные знания и занимаются индивидуальными консультациями и коучингом.

---

Понятно, среди всего этого обилия есть и отличные книги и тренинги, а есть и, мягко говоря, не очень. НЛП довольно модно и есть нехорошие люди, которые его рекламируют как способ разбогатеть за пять минут и продают как волшебную таблетку от всего на свете: «После прохождения моего супер-пупер крутого курса, вы будете зарабатывать в день сто тыщ баксов, продавать что угодно любым лохам и соблазнять любых тёлок за пять минут.

Крутизна же ваша будет неимоверна». Богатеют эти нехорошие люди преимущественно за счёт покупателей волшебных таблеток, так что, по крайней мере для них, это работает. При чём очень часто в теме эти нехорошие люди особо не разбираются, а просто очень убедительно убеждают в своих великих знаниях, основанных на прочтении одной книжки и просмотра сериала «Теория лжи» (сериал, кстати, хороший). Есть так же народ, который после прочтения двух книжек и посещения одного тренинга решил, что они могут не хуже, и пишут свои книжки и проводят свои тренинги.

Есть так же желающие создать своё собственное, ещё более крутое НЛП, без всяких «розовых гумманистических соплей» и «дурацкой экологии». В результате получается какое-нибудь «Боевое НЛП» или «Рекаунт НЛП». Но в НЛП есть своя философия и ценности, которые в этих направлениях не наблюдается, хотя и используются какие-то подходы и техники нейролингвистического программирования. Так что, не смотря на название, это не НЛП.

M.A.NLP, NLP trainer Александр Любимов

Техники и приемы НЛП

Интерес к практической психологии обусловлен желанием людей познать себя, улучшить отношения с окружающими, достичь высот в профессии, избавиться от фобий, поправить здоровье. На помощь приходят книги, тренинги, обучающие курсы. И все же вокруг некоторых методик до сих пор существует ореол таинственности и домыслов. Нередко приходится слышать, что техники и приемы НЛП – это инструменты манипулирования чужим сознанием, способ подчинить себе волю человека и заставить его поступать вопреки собственным убеждениям. Такой подход основан на недоинформированности аудитории и искажении сути практик шарлатанами, активно эксплуатирующими «модную тему».

А между тем, нейролингвистическое программирование – мощнейшие технологии, которые при правильном использовании помогают людям качественно изменить свою жизнь, решить проблемы прошлого, достичь гармонии с собой и миром.

Что такое НЛП?

По сути, это направление практической психологии, аккумулирующее опыт лучших практиков – не только ученых, но и мастеров коммуникации – переговорщиков. Именно поэтому область применения его чрезвычайно широка – от психотерапии до техники продаж.

С самого начала создатели НЛП Р. Бендлер, Д. Гриндер, Ф. Пьюселик задались вопросом: почему одним психотерапевтам удается эффективно взаимодействовать с пациентами, а другим нет? Они проанализировали методы выдающихся специалистов Вирджинии Сатир, Милтона Эриксона, Фрица Перлза и на основе их создали продуктивные модели общения.

Из названия видно, что методика возникла на стыке разных дисциплин – психологии, психотерапии, лингвистики и программирования. Это обусловило ее особенности:

1. НЛП – это прежде всего наблюдение, понимание, только потом – воздействие
2. Методика помогает развивать коммуникативные навыки
3. Она предлагает такие практики, которые позволяют правильно интерпретировать свои эмоционально-психические состояния, адекватно воспринимать мир, вырабатывать гибкость в поведении.

Рассмотрим некоторые техники и приемы НЛП, овладев которыми и постоянно их практикуя, можно добиться больших успехов в саморазвитии.

Смена субмодальностей

Знаете ли вы, что механизм опознавания «свой-чужой» есть не только в самолетах? Так работает и человеческий мозг. На основании устойчивых признаков он выдает свой вердикт: хорошо – плохо, наш-не наш, приемлемо – неприемлемо и т.д. Это и есть субмодальности, которые часто называют качественными характеристиками содержания.
Меняя субмодальности, человек может изменять оценку людей и событий, а также управлять вниманием и восприятием.

Проведите несложные упражнения, которые помогут вам познакомиться с субмодальностями.

• Вообразите ситуации, одна из которых вам приятна, другая – нет. Как вы это понимаете на уровне ощущений?
• Положите на стол несколько ручек. Посмотрите на них и решите, которая «ваша». Как вы это поняли?
• Спросите себя: чем отличаются голоса знакомого и незнакомого человека? Как вы воспринимаете их?

Научившись определять субмодальности, человек может управлять своим восприятием. Например, то, что раньше его пугало, будет восприниматься ровно. Незначимые ситуации не станут привлекать его внимание и забирать энергию и т.д.

Стратегия Уолта Диснея

Великий мультипликатор подарил миру не только обаятельных экранных персонажей, но и уникальную технику подхода к любому событию с точек зрения Мечтателя, Реалиста, Критика, активно применяемую в НЛП.
Как это работает?

•Находясь в роли Мечтателя, вы видите картинку задуманного в перспективе. Подобный взгляд необходим при планировании любого нового проекта
•Реалист ищет средства и пути к исполнению задуманного, действует, вносит разумные коррективы
•Критик выявляет слабые стороны проекта, оценивает его реалистичность и т.д.

Такой подход требует некоторой тренировки, но доступен каждому и полезен при регулярном использовании во всех областях жизни.

«Взмах»

Очень эффективный инструмент для вспыльчивых, эмоционально неустойчивых людей, которые склонны сначала выдавать реакцию, а потом оценивать ее. Для выполнения этой техники нужно научиться абстрагироваться от ситуации, то есть смотреть на нее со стороны.

Спросите себя, что именно происходит в тот момент, когда вам хочется отреагировать привычным способом? Для этого нужно вспомнить один из эпизодов и «прожить» его в замедленном темпе, тщательно фиксируя изменение своего состояния перед тем, как наступила реакция.
Далее делайте тот самый «взмах» – смените образ обычной реакции на образ желательной. Тренируясь таким образом, вы постепенно измените свое поведение и в реальной жизни.

Вот так, работая над собой с помощью техник и приемов НЛП, можно менять привычные модели поведения, делая более гармоничным свое взаимодействие с окружающим миром.

Техники НЛП в работе с алкоголизмом и курением Семинар пройдет в дистанционном формате

Наука и искусство нейролингвистического программирования ( НЛП ) начало свою жизнь с моделирования успешной деятельности выдающихся психотерапевтов. В результате этого кропотливого труда на свет появились методология и технология  успешной психотерапевтической работы.

На нашем семинаре вы имеете уникальную возможность не только ознакомиться с этим подходом к решению аддиктивных проблем, но и увидеть, исследовать и  практически отработать многие психотехники, позволяющие вам оказывать неоценимую помощь людям, страдающим зависимым поведением.

Семинар рассчитан на специалистов, как работающих с зависимостями, так и желающих работать в этом направлении. При этом в изначальном  знании техник НЛП нет необходимости.

В программе обучения: 

• Базовые предпосылки НЛП в психотерапии зависимостей.

• Создание и поддержание раппорта (доверия, открытости и конфиденциальности).

• Прояснение  запроса на терапию. Хорошо сформированный результат. 

• Мотивация на избавление от зависимости и возможности её усиления.

• Техника НЛП, “Взмах” – метод разрушения бессознательных паттернов зависимого поведения.

• Техники создания ресурсных якорей. Работа с негативными якорями.

• Выявление ограничивающих убеждений. Работа  с иррациональными убеждениями.

• Прояснение и изменение иерархии ценностей зависимых пациентов.

• Техники работы с конфликтующими ценностями.

• Системный подход. Способы прерывания цикличного аддиктивного поведения с использованием моделей ТОТЕ и SCORE.  

• Использование Мета-модели для обнаружения ограничений и прояснения информации.

• Техники работы с частями личности: ” Глубинная интеграция частей “,  ” шестишаговый рефрейминг “, “Взросление части, ответственной за аддиктивное поведение”.

• Линия жизни и техники работы с ней. 

• Нейрологические уровни Р. Дилтца. Методы работы на различных уровнях.

• Специфика работы при различных формах зависимости.

• Обучение аддикта  управлять своим состоянием.

• Профилактика срывов и возобновления зависимого поведения.

В результате обучения Вы получите необходимый инструментарий, позволяющий вам эффективно работать с зависимыми людьми, будете иметь возможность изучить и отработать:

• техники глубинного перепрограммирования поведения и реакций аддиктов;

• процедуру первого приема;

• исследование мотивации зависимого поведения;

• создание установки на здоровый образ жизни;

• правильный подбор и поэтапность необходимых интервенций в процессе избавления от зависимости;

• работу с состояниями клиента, в том числе и с “тягой” к химическому веществу;

• шаги самосовершенствования клиента.

Вы сможете применять полученные умения, знания и навыки как в специализированных медицинских учреждениях, профилактических заведениях, реабилитационных центрах, так и в частной практике.

Список рекомендуемой литературы:

1. “Введение в НЛП”, Джозеф О’Коннор, Джон Сеймор

2. “НЛП и здоровье”, Джозеф О’Коннор

3. “Искусство системного мышления”, Джозеф О’Коннор

4. “Структура магии”, Ричард Бендлер, Джон  Гриндер

5. “Гипнотические паттерны М. Эриксона”, Ричард Бендлер, Джон  Гриндер

6. “Изменение убеждений”, Роберт Дилтс

7. “Фокусы языка”, Роберт Дилтс

8. “Сердце разума”, Стив и Коннира Андреас

9. “Измените свое мышление и воспользуйтесь  результатами”, Стив и Коннира Андреас

10. “Сущностная трансформация”, Коннира и Тамара Андреас

11. “Трансформация «Я»”, Стив Андреас

12. “С тех пор они жили счастливо”, Лесли Кэмерон-Бендлер

13. “51 метапрограмма НЛП”, Майкл Холл и Боб Боденхамер

14. “Гипноз для психотерапии депрессий”, Майкл Япко

15. “Психология зависимого поведения”, под ред. Стива Даулинга

Техники НЛП в рекламе — 13 приемов

Сегодня мы разберем несколько приемов из НЛП и Эриксоновского гипноза, которые нашли применение в рекламе. Не уходя в «дебри», мы рассмотрим эти техники с практической стороны. Итак, поехали!

 

 

1. Трюизмы

Упомяните несколько трюизмов — общепризнанных истин. Между ними вставьте рекламное послание, которое вы хотите внедрить в разум потребителя.

 

Например:

«Предприниматели ценят время (трюизм). Вместе с тем они часто нуждаются в выражении своего статуса (трюизм). Неудивительно, что Элитные Часы Х стали неотъемлемым атрибутом успешного бизнесмена (рекламное послание). Время — деньги (трюизм).»

 

Важно, чтобы ваше рекламное послание перекликалось по смыслу с использованными трюизмами, иначе все это будет воспринято как попытка наглой манипуляции или просто странноватый словесный каламбур.

 

2. Импликатура

Не выражая мысли буквально, намекните потребителю на выгодно характеризующие ваш товар обстоятельства.

 

Согласно исследователю Ю. К. Пироговой: «Имплицитный способ передачи информации — это способ, когда она открытым текстом в сообщении не присутствует, но с необходимостью извлекается читателем в силу стереотипов мышления и языковых конвенций».

 

Пример такого приема:

 

«Мы работаем, чтобы сохранить ваше доверие» — подразумевается, что потребители доверяют банку, который использовал этот лозунг в качестве девиза.

 

Этот же прием при грамотном использовании позволяет выставить конкурентов в негативном свете, не нарушая при этом закона о рекламе.

 

Например:

«Окна, из которых не дует» — подразумевается, что из окон других производителей дует.

 

3. «Пожалуй»

С одной стороны, использование слово «Пожалуй» перед выгодно характеризующей товар превосходной степенью тоже позволяет обойти закон о рекламе, с другой, здесь задействуются скрытые психические механизмы.

 

 

Есть мнение, что после слова «Пожалуй» наши фильтры недоверия ослабевают — ведь никто не пытается нас убедить в непреложной истине. Зато на подсознательном уровне отпечатается именно превосходная степень.

 

4. Якорение

Важно не только содержание вашего рекламного сообщения, но и эмоциональный/информационный фон, на котором оно было преподнесено.

 

Этим активно пользуются даже в политической рекламе. Размещаете фотографию конкурента на одной странице со «случайно оказавшимся рядом» фоторепортажем со свалки. В свою очередь, фотографию «своего» кандидата размещаете по соседству с каким-нибудь «положительно заряженным» изображением» наподобие улыбающихся детей или красавиц-выпускниц.

 

При многократном повторении это вызывает устойчивые ассоциации.

 

А вот примеры из коммерческой рекламы:

 

 

Рекламисты Coca-Cola часто стараются создать у массового потребителя устойчивую позитивную ассоциативную связь со своим брендом.

Однако, этот прием активно используется и на уровне малого и среднего бизнеса. 

В медийной рекламе детского кафе и организатора детских праздников Rimambelle мы нарочно долгое время использовали пастельные баннеры с тортами и эклерами. Так мы связывали само понятие детского праздника с этим кафе. Неудивительно, что число брендовых запросов после этой рекламной кампании ощутимо возросло.

 

5. Подстройка по ценностям

Попробуйте напрямую связать свой бренд с главными ценностями вашей целевой аудитории. Иногда их даже удается отразить в слогане или названии бренда.

 

Примеров можно привести множество, в частности:

 

Соки и нектары «Моя семья»;

Автоматизированный сервис интернет-бухгалтерии: «Моё дело». 

 

Иногда также стоит найти визуальное выражение ценностей ЦА:

 

 

 

 

 

6.

Вживленная оценка Добавьте к названию своего бренда оценочное прилагательное и используйте его регулярно. Прием подходит для медийной рекламы, рассчитанной на многократное повторение. В этом случае название бренда попросту «вдалбливается» в разум пользователя в связке с положительной характеристикой.

 

Например: «Незаменимый Calve подходит к любому блюду».

 

 

 

Не просто защита от солнца, а «стильная защита от солнца». 

7. Субмодальности

Модальность — это направленность внешнего раздражителя на какой-либо из каналов человеческого восприятия, таких как:

 

⦁ зрение,

⦁ слух,

⦁ обоняние,

⦁ тактильные ощущения,

⦁ вкус.

 

В рамках каждого канала восприятия внешний раздражитель кодируется по определенным параметрам. Эти параметры и называются субмодальностями.

 

Например: цвет, размер, положение, фокус — это субмодальности визуального канала.

 

Так вот, для вашей рекламы должен быть подобран спектр субмодальностей, который придаст товару/бренду максимально положительную эмоциональную окраску и выразительность.

 

Например, яркие, сочные цвета и тщательно подобранные ракурсы позволяют рекламе ресторанов пробуждать у потенциальных клиентов нешуточный аппетит.

 

Согласитесь, бургер, который вы получите в реальном Макдоналдсе, не будет выглядеть так аппетитно, как изображенный на рекламном баннере аналог. Прежде чем сделать рекламную фотографию, составляющие бургера специально раскладывают таким образом, чтобы сбоку были видны все ингредиенты.

 

Так буйство красок привлекает ваше внимание, а вид сочного мяса, сыра и соленого огурчика включает вкусовое воображение. И совершенно не существенно то, что аппетитное жареное мясо на подобных фотографиях порою вовсе сырое, покрашенное краской. Так сочнее выглядит…

 

8.

Синестезия Постарайтесь задействовать в восприятии рекламы как можно больше органов чувств потребителя. Это повысит вероятность запоминания вашей рекламы. Вы ведь не знаете изначально, кем может оказаться ваш потенциальный покупатель — визуалом, аудиалом, кинестетом и т. д.

 

Безусловно, это проще реализовать при личной продаже. По формулировкам клиента наподобие «я так вижу» можно сделать вывод об оптимальном для него канале восприятия в текущем моменте. В свою очередь, аромат кафе давно успешно создает уютную атмосферу в офисах множества компаний. 

 

Однако, даже с помощью обычного рекламного баннера/плаката можно воздействовать на несколько органов чувств. Вот классический пример, имиджевая реклама компании, предлагающей полуфабрикаты для приготовления хлеба на дому:

 

 

С одной стороны, это изображение вызывает ассоциации с ароматом свежеиспеченного хлеба. Задействуются вкусовые ощущения.

 

С другой стороны, перед нами теплые, мягкие домашние тапочки округлой формы. Тут уже работает тактильное воображение.

 

Ранее уже упомянутые сети фастфуда — тоже те еще мастера в применении этого приема. Они не ограничиваются визуальной субмодальностью при создании своих рекламных макетов. Чтобы добавить ощущение прохлады, они бросают в стакан с колой кубики льда (на самом деле сделанные из акрила). Чтобы показать, что блюдо горячее, они заботятся о том, чтобы над бургером или аппетитной курочкой стоял дымок (который на самом деле представляет собой специальные благовония).

 

9. Подмена понятий

Рекламируемый продукт/бренд ставится в один ряд с позитивными явлениями и за счет этого приобретает положительную эмоциональную окраску.

 

Например: «Kettler, движение, жизнь!» (из рекламы велотренажера).

 

Случаются и напротив, попытки очернить конкурента с помощью этой техники. Причем, этот пропагандистский прием используется даже в речах лидеров мирового уровня. Например, в 2014 году Барак Обама неоднократно ставил нашу страну в один ряд с лихорадкой Эбола и террористами в Сирии. Было бы наивно полагать, что это была случайность, а не тщательно продуманная американскими политтехнологами тактика.

 

10. Иллюзия выбора

Предложите потребителю «свободу выбора» между несколькими выгодными для вас вариантами. 

 

Забавный пример использования этого приема — рекламная кампания Dirol, во время которой предлагалось выбрать между двумя разными вкусами — «для нее» и для «него».

 

Какой бы выбор мы не сделали, зарабатывают владельцы Dirol. Однако, здесь еще хотя бы присутствует разница во вкусе. Некоторые пошли дальше: например, в рекламной кампании одной марки американских сигарет вниманию потребителей предлагался плакат, на котором была изображена одна и та же пачка сигарет, на белом и красном фоне. Под изображениями был размещен призыв «Выбирай!».

 

А вот еще один пример из интернет-рекламы:

 

Что примечательно, речь идет об одном и том же телефоне.

11. Команда, скрытая в вопросе

Вместо того, чтобы призывать потребителя что-либо сделать в прямой форме, можно зашифровать команду «покупай» в вопросе.

 

Например: «А вы знаете, что сегодня можно купить любой товар с 25% скидкой?». Или: «А вы уже воспользовались промокодом с 30% скидкой?

 

Мы с детства привыкли реагировать на такие вопросы, исполняя зашифрованные команды. Вспомните только: «А ты уроки сделал?», «А ты руки помыл?» «А ты собаку выгулял?».

 

12. Метапрограммы 

Метапрограммы — это паттерны мышления, своеобразные «рельсы», по которым мыслят люди.

 

Если ваша реклама не соответствует метапрограмме потребителя, то она попросту не вписывается в его жизненную реальность. Вы останетесь не услышаны.

 

Соответственно, важно определить, какие паттерны мышления наиболее характерны для вашей целевой аудитории.

 

Ученые выделяют несколько десятков метапрограмм, например, мотивация избегания. 

 

Люди с таким паттерном мышления сориентированы в большей степени на избежание проблем, а не стремление к успеху как таковому. Их мотивирует к действию ярко преподнесенное упоминание того, что они в случае своего бездействия что-либо потеряют.

 

Например:

⦁ супруга/у,

⦁ машину,

⦁ деньги,

⦁ репутацию,

⦁ здоровье.

 

Пример рекламы, которая нацелена на людей с такой метапрограммой:

 

 

 

13. Переход от диссоциированного образа к ассоциированному

Этот подход заключается в том, что потребителя постепенно переводят из позиции наблюдателя в позицию участника. Яркий пример умелого применения этого приема — видеореклама бренда Rafaello.

 

1. Сначала мы видим привлекательную женщину, которая наслаждается вкусом этих конфет.

2. Затем нам крупным планом показывают коробку с Rafaello.

3. После этого еще более крупным планом демонстрируется, как разворачивается конфета.

 

Суть в том, что мы с детства учимся подражать, выполнять иллюстрированные инструкции, построенные по принципу «Делай как я». При этом, логично, что мы подражаем в первую очередь тем, на кого хотим быть похожи. А какая женщина не хочет быть похожей на стройную, сексуальную балерину, образ которой успешно используется в рекламе Rafaello?

 

 

Все приемы, описанные в этой статье, представляют собой применимые на практике техники. Мы надеемся, что вы используете их для продвижения самых качественных товаров и услуг. 

 

Отметим, что наш дружный коллектив всегда готов прийти к вам на помощь!

 

 

НЛП-техники для манипулирования людьми

Поделиться статьёй:

Большинство людей ежедневно подвергаются манипулированию со стороны личностей, которые являются более сильными и подготовленными в плане применения в повседневной жизни техник нейро-лингвистического программирования, которые помогают управлять другими людьми, получая нужную выгоду (чаще всего — материальную).

В чем заключается суть НЛП?

Нейро-лингвистическое программирование как направление в психологии призвано помогать человеку вносить в голову своего собеседника определенные мысли, которые позволяют поменять мышление и поведение и добиваться тем самым поставленных целей, которые не всегда являются хорошими.

Самое главное в НЛП — это работа с чужим сознанием, которая осуществляется посредством использования специальных техник и приемов: как вербальных, так и невербальных. С их помощью самые разные установки, которые будут выгодны человеку, могут быть заложены в мозг другого.

Применяют техники в самых разных сферах: продажах, переговорах, психотерапии, выступлениях на публике и даже актерском мастерстве, спорте и образовании и много где еще. Так что пригодится знания о нейро-лингвистическом программировании могут каждому — именно поэтому стоит разобрать самые популярные техники и приемы, применяемые профессионалами.

Лучшие НЛП-техники

Есть множество приемов, освоить которые может каждый. При этом необязательно использовать их в корыстных целях — ведь они не меньше пригодятся в тех случаях, когда манипулировать пытаются вами. Применять их можно как поодиночке, так и в комплексе — тогда шанс, что эффект будет более сильным, возрастет.

Присоединение

Пожалуй, самая известная и часто применяемая техника, о которой знают даже те, кто не изучал основы направления нейро-лингвистического программирования — это техника присоединения. Она служит для установления контакта с человеком, который при виде незнакомца интуитивно защищается от него. Смысл прост: необходимо просто копировать своего собеседника в чем-либо. Это могут быть позы, жесты, мимика и даже походка и темп дыхания, голоса.

Раппорт

Это слово можно объяснить как “построение доверительных отношений”. Как создать пространство, в котором твой новый собеседник доверится тебе? Просто расскажите, насколько вы похожи и находитесь в одной лодке. Отлично пример проиллюстрирует фраза “Мы с тобой одной крови” — человек не просто уменьшит барьер между вами, но и начнет неосознанно оказывать свое доверие.

Три «да»

Следующее, что может помочь вам заставить человека сказать то, что нужно — это разгон ваших мыслей и речи в том направлении, где собеседник на каждый ваш вопрос сможет ответить только “Да” — их должно быть три. Он впадет в некий транс, в котором подействует тот самый закон инерции — четвертым ответом также станет положительный.

Разрыв шаблона

Что из себя представляет разрыв шаблона? Вы должны сказать или сделать что-то такое, что не впишется в ожидания собеседника. Говоря простым языком, следует выбрать модель поведения, которую вы хотите внушить собеседнику, и сделать совершенно противоположную вещь.

Переключение внимания

Суть техники в том, чтобы быстро переключить внимание собеседника на другую тему или вещь, которая захватит его внимание — ведь мозг и зрение человека способны фокусироваться только на чем-то одном. С областью, которая остается без внимания, можно делать все, что угодно — вот почему этот способ манипулирования один из самых любимых у иллюзионистов и мошенников.

Ведение

Ведение проводят уже только после того, как доверие человека получено и, грубо говоря, с ним можно все, что угодно: говорить, что делать, куда идти и тому подобное.

Манипулирование людьми — не такая уж сложная наука, которую стоит освоить каждому человеку и всегда быть начеку. Пройдите специальные практические курсы по НЛП и узнайте все о способах защиты от манипуляторов.

Поделиться статьёй:

Как построить крепкие отношения: НЛП техники для женщин и мужчин | Новости Кургана и Курганской области

Нейролингвистическое программирование позволяет человеку добиваться невероятных высот

Нейролингвистическое программирование позволяет человеку добиваться невероятных высот в любой сфере деятельности. Это может быть не только карьера, но также личная жизнь. Чтобы освоить НЛП, необходимо записаться на курсы в тренинговый центр в Киеве. Какие техники вы сможете там освоить, мы расскажем в этом материале.

Техники НЛП для женщин

Очень много женщин мечтают построить свою личную жизнь, обзавестись любящим партнером и крепкой семьей. Однако ввиду различных факторов реализовать данную мечту в реальность у них не получается. Исправить ситуацию помогут приемы НЛП.

Если вы еще ни разу не виделись со своим предполагаемым партнером, то воспользуйтесь техникой «Идеальное свидание». Она поможет эмоционально подготовиться к первой встрече. Ее суть заключается в моделировании свидания, визуализации того, как оно должно пройти в идеале, представлении проблем, которые могут возникнуть во время встречи, а также проработке их эффективного устранения.

Если вы хотите подтолкнуть мужчину к новому этапу в ваших отношениях, например совместному проживанию или свадьбе, то вам поможет техника «Три да». Чтобы он положительно ответил на вашу просьбу, задайте ему три нейтральных вопроса, которые подразумевают ответ «Да». На четвертый вопрос он также ответит утвердительно, согласно закону инерции.

Неплохо было бы для построения крепких отношений научиться считывать особенности характера и эмоциональное состояние мужчины. В этом помогут курсы по физиогномике, которые учат анализировать черты лица. Зная характер партнера в совершенство, будет легко подобрать к нему правильный подход.

Техники НЛП для мужчин

С помощью различных НЛП-методик мужчины могут покорить сердце любой дамы. Интересным приемом является «Плюс-минус». Его суть заключается в создании эмоционального контраста. Реализовать данный метод на практике очень легко. Например: если вы находитесь в компании, в которой есть объект ваших чувств, то сделайте комплимент другой девушке. Это будет эмоция со знаком минус. Но затем следом сделайте комплимент своей избраннице. Это будет эмоция со знаком плюс. Важно, второй комплимент должен быть лучше первого, чтобы прием сработал.

Еще одна эффективная методика — «Выбор без выбора». Применять ее можно повсеместно. Но особенно действенна она тогда, когда хочется позвать девушку на свидание. Для этого необходимо предложить выбор из одного единственного варианта. Например, задайте такой вопрос: когда мы пойдем в ресторан, сегодня или завтра? Отказаться она точно не сможет.

Основные техники НЛП-воздействия в процессе общения профессионального коммуникатора Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

УДК 159.964.21

В.М. Лановая

магистрант 2 курса НИУ ВШЭ г. Москва, РФ E-mail: [email protected]

ОСНОВНЫЕ ТЕХНИКИ НЛП-ВОЗДЕЙСТВИЯ В ПРОЦЕССЕ ОБЩЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО КОММУНИКАТОРА

Аннотация

В статье анализируются существующие техники НЛП-воздействия. В работе представлены три этапа процесса общения профессионального коммуникатора, на каждом из которых релевантно применение того или иного способа оказания влияния. Посредством анализа российской и зарубежной литературы детально рассмотрен каждый из них. В результате сделан вывод об эффективности использования такой психологической технологии.

Ключевые слова

Нейролингвистическое программирование, психология, техники, межличностное общение

На сегодняшний день существует множество операционализаций термина «нейролингвистическое программирование». На мой взгляд, наиболее точную трактовку дают его родоначальники — Р. Бэндлер и Д. Гриндер. По их мнению, нейролингвистическое программирование (далее — НЛП) — это модель человеческого внутреннего опыта и коммуникации, позволяющая описать человеческую деятельность и производить глубокие и устойчивые изменения этой деятельности [1].

В большинстве научных источников процесс общения профессионального коммуникатора разделяется на три этапа. Посредством детального рассмотрения каждого из них можно выделить основные техники НЛП в межличностном общении.

На первом этапе происходит калибровка. По мнению Робинсона Эндрю, калибровка — это процесс улавливания сигналов подсознания в позе, движениях, голосе, дыхании и ритме своеобразный сбор информации о человеке [7]. На данном этапе необходимо запомнить данные человека в положении покоя, оттенок кожи, как расположены черты лица, каков тембр и интонации голоса, куда направлен взгляд.

Важно так же определить мета-программу собеседника. Под метапрограммой Д. Гаврилов понимает психологические особенности человека, которые влияют не его поведение в различных ситуациях. Например, один человек всегда говорит, чего он хочет, а другой — наоборот (о том, чего он не хочет). У каждого преобладает определённая ориентация, поэтому успешный и полноценный контакт может произойти между собеседниками со схожими мета-программами.

Следующим шагом на данном этапе является фиксация ценностных ориентаций — что человек любит, к чему относится с уважением, а к чему — с пренебрежением, чего хочет добиться в жизни и так далее. Это очень поможет в подстройке и последующем ведении человека. Например, для того чтобы лучше понять, что собеседнику нравится, а что нет, необходимо задать несколько вопросов, на которые он бы не смог ответить однозначно и посмотрите за его реакцией. На этом шаге важно запомнить, как человек жестами и мимикой выражает, что ему нравится или нет, а также обратить внимание на интенсивность этих сигналов.

В качестве человека идеально овладевшим калибровкой чаще всего приводят Вольфа Мессинга и его «Психологические опыты». Любому желающему в зале во время шоу предлагалось спрятать любую вещь, а Мессинг брался её найти. Процесс поиска был построен, в частности, на использовании калибровки, которой он владел в совершенстве. Он брал за руку вышедшего зрителя и направлялся в зал. Реакция «не туда» обычно выражалась сокращением мышц руки, которые Мессинг легко улавливал [7].

После этого можно переходить к следующему этапу — этапу подстройки. Подстройка к сознанию

человека означает завоевание его расположения и доверия с помощью ряда механизмов [3]. Другими словами, подстройка — копирование движений другого человека. Это необходимо для того, чтобы стать для него более «своим», повысить его доверие к вам на бессознательном уровне.

Далее рассмотрим некоторые уровни подстройки. Самым низким уровнем по праву признают уровень, на котором происходит подстройка по телу. Из самого названия данной техники становится понятно, что речь идёт о положении корпуса и других характеристик расположения человека в пространстве. Важно отметить, что данная подстройка несмотря на свою простоту является довольно действующим способом расположения собеседника к себе.

Не мало важным является то, как человек дышит. Подстройка по дыханию. Данная техника предполагает необходимость начинать вдох тогда же, когда и собеседник, и заканчивать вдох тогда же, когда и он. Очевидно, это более «тонкий способ» НЛП-воздействия в межличностном общении.

Следующим рассматриваемым объектом является голос. Если (как говорят дипломаты) язык дан человеку, чтобы скрывать свои мысли, то голос выдает их. Нужно только уметь вслушиваться. Подстройка по голосу становится возможной, если вы выступаете в диалоге «ведущим». На таком уровне происходит подстройка под тембр, темп и мелодику.

И наконец — подстройка по ключевым словам. Для применения такой техники необходимо приметить самое важное, часто используемое для вашего собеседника слово и использовать их в момент диалога.

Несколько обособленно следует выделить ещё две подстройки: подстройка по ценностям и подстройка по идентичности. Целесообразно представить их отдельно, так как в предыдущих подстройках объектом являлись внешние признаки. Кроме этого, на этапе калибровки эффективный коммуникатор уже должен был определить основные ценностные ориентиры собеседника.

Подстройка по ценностям как раз осуществляется на основе информации, полученной ранее. Ведь прежде, чем показать человеку, что вы разделяете его взгляды, необходимо эти взгляды определить. При этом важно помнить об искренности — любая неуместная и чрезмерно «показная» фраза может привести к обратному (нежеланному) эффекту.

Последней по порядку, но не по значимости является подстройка по идентичности. Она предполагает взаимопонимание на уровне появления местоимения «мы» и объединяет все вышеперечисленные подстройки.

Подстройки необходимы для создания раппорта. Раппорт, в свою очередь, будучи способом привлечения внимания, позволит и завязать общение и его продолжить. Таким образом, создание подстройки — важный этап успешной коммуникации. Примечательно, что отдельности они довольно простые. Однако их сочетание и умелое воплощение в жизни таковым назвать нельзя.

Заключительным этапом является ведение. Ведение становится возможным, когда подстройка уже состоялась и вы стали своим для собеседника. В таком положении к вам высока степень доверия, вы находитесь в раппорте и, если вы станете менять свое поведение, то ваш партнер последует за вами. Вы опустите руку, и он тоже. Вы меняете дыхание, и он вслед за вами. А в более широком смысле — это возможность направлять человека в нужную сторону, вести, как вербально, так и не вербально.

На этом этапе чаще всего используют аффирмации, программирующие вопросы, вставленные команды, якорение.

Аффирмации — это речевые акты, которые помогают изменить образ мыслей и сформировать то будущее, к которому мы стремимся. При этом имеет значение, какие субмодальности характерны для человека, так как они структурируют прошлое, настоящее и будущее человека [4]. Аффирмации как раз и строятся с учётом временных рамок: действие которые только должно будет произойти, на словах коммуникатора уже произошло. Опора в данном случае приходится на предстоящий положительный для собеседника результат. Например, «Вы довольны», когда в реальности данное состояние ещё не наступило из-за не совершенности / не завершённости действия.

Программирующие вопросы, среди которых чаще всего в межличностном общении встречаются

формулировки типа: «Мы пойдём сегодня в кино или в театр?» (когда собеседник ещё не уверен, пойдёт ли он вообще куда-либо), «Ты знаешь, что в кинотеатре вышел «новый фильм»? Среди твоих друзей кто-нибудь его уже посмотрел?» (вопросы, после которых скорее всего ожидается положительный ответ) и т.п.

Вставленные команды предполагают применение внутри реплики выделения интонацией определенных слов или части фраз. В таком случае, они будут восприниматься подсознанием самостоятельно, отдельно, независимо от содержания того, о чем вы говорите в целом. Это явление хорошо всем знакомо из жизни. Если сказать человеку: «Не трогай», и выделить интонацией слово «трогай», то подсознание реагирует на него, как на команду, которую оно стремится выполнить.

Применение на третьем этапе коммуникации якорения приносит желаемый результат, если необходимо внедрить какие-то слова в пределы внимания партнера и закрепить в подсознании. Якорение происходит посредством установки связи между отдельными представлениями или даже группой представлений [2]. Но важно помнить, что представление значительно лишь в рамках той реакции, которую оно вызывает у данного конкретного человека. Стойкий очаг возбуждения в коре головного мозга задействуется, когда мы бросаем якорь, который может находиться в подсознании человека. Важно помнить, что он только «может находиться», а не обязательно находится. Якорем может служить все что угодно: звук, слово, форма объекта или цвет, запах, вкус, прикосновения.

Ещё одной техникой НЛП-воздействия является рефрейминг, под которым понимают специальный прием, который позволяет изменить точку зрения человека на иную, порой даже противоположную (то есть происходит изменение рамки восприятия).

В межличностном общении возможно применение данной техники, когда, например, нужно уговорить собеседника пойти на курсы по психологии «за компанию». Для этого необходимо найти более позитивную сторону и сделать акцент на ней. Например, менее заинтересованный собеседник на предложение посетить такие курсы ответит вам следующим образом: «Вместо того, чтобы зарабатывать деньги, я потрачу время на обучение». В таком случае можно переубедить его, используя рефрейминг и отвечая: «То, чему мы научимся, позволит нам в дальнейшем больше зарабатывать».

Другой вариант рефрейминга — постановка в выгодный и правильный в данной ситуации ряд сравнения. Например, мать утешает ребёнка, который вместо отдыха решает очередную школьную задачу фразой: «Да, ты тратишь много времени на это задание, но вспомни — два месяца назад времени уходило в полтора раза больше, чем сейчас».

Союз «зато» так же может быть использован при рефрейминге. Ситуация опять предполагает двух участников: жену, которая приободряет фразой: «Сейчас очень напряженная работа — зато она позволит выполнить план и получить повышение» и мужа, который в очередной раз задержался допоздна на работе.

Соответственно, такого рода вкладывание смысла в новую рамку можно применять не только ради собственного душевного успокоения, но и для нормализации настроения и самочувствия собеседника.

Таким образом, можно сделать вывод, что на сегодняшний день сторонники НЛП выделили множество различных техник воздействия, которые могут применяться в межличностном общении. Каждая из них уникальна по-своему и неосознанно использовалась так или иначе каждым из нас. При этом, в зависимости от ситуации каждый выступал то субъектом манипуляции, то её объектом.

НЛП предлагает техники, которые довольно сложно, а порой и совсем невозможно проверить. Нельзя доказать, что основы их верны, а на вопрос: «Существует ли на самом деле НЛП?» не существует однозначного ответа, существуют лишь доводы сторонников и противников.

Список использованной литературы:

1. Бендлер Р., Гриндер Д. Вводный курс НЛП тренинга. URL: https://www.klex.ru/za (дата обращения: 15.09.2019).

2. Гаврилов Д., Добрина Н. Нейролингвистическое программирование (НЛП) для всех / Д.А. Гаврилов, Н А. Добрина. — М.: Вече, 2009. — 368 с.

3. Дзялошинский И.М. Коммуникативное воздействие: мишени, стратегии, технологии.URL: https://www.hse.ru/data/2014/03/25/1318940863/03%20%D0%92%D0%BE%D0%B7%D0%B4%D0%B5%D0

%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B8%D0%B5%20%D0%BE%D0%BA. pdf (дата обращения: 14.09.2019).

4. Елецкая Е.А. Методы и приёмы НЛП и как они работают / Е.А. Елецкая, М.М. Бубличенко. — Изд. 2-е. — Ростов н/Д : Феникс, 2009. — 249 c.

5. Любимов А. Мастерство коммуникации. Часть 1. URL: https://trenings.ru/download/MK.book.pdf (дата обращения: 16.09.2019).

6. Робинсон Э. НЛП. Секретные методики спецслужб. URL: https://staff.wikireading.ru/5877 (дата обращения: 16.09.2019).

7. Шейнов В.П. Психологическое влияние. URL: https://alleng.org/d/psy/psy112.htm (дата обращения: 15.09.2019).

© Лановая В.М., 2019

УДК 658.3.07;15.81.35;159.99

В. В. Московский

кандидат психологических наук

Преподаватель Российского экономического университета имени Г.В.Плеханова, доцент кафедры «Инновационного менеджмента и социального предпринимательства» г. Москва

ВОСЕМЬ ОСНОВНЫХ ОШИБОК ПРИ РАБОТЕ В КОМАНДЕ И СПОСОБЫ ИХ ПРЕОДОЛЕНИЯ

Аннотация

Автором выделено восемь наиболее часто встречающихся ошибок в командной работе вне зависимости от деятельности команды и предложены способы решения этих ошибок.

Ключевые слова: Команда, работа в команде, взаимодействие, потенциал, группа.

Vyacheslav Vyacheslavovich Moskovskiy

PhD in psychology

Teacher of Plekhanov Russian University of Economics, associate Professor of the Department of

Innovation management and social entrepreneurship, Moscow

EIGHT BASIC MISTAKES WHEN WORKING IN A TEAM AND WAYS TO OVERCOME THEM

The author identifies eight most common errors in team work, regardless of the activities of the team and proposes ways to solve these errors.

Работа в команде это всегда не просто, так как мы разные от начала и до конца. Разные во взглядах на одни и те же процессы, разные в эмоциональной и психологической устойчивости, разные в образовании и профессиональных навыках, разные по возрасту, полу, отношению к религии и к командной работе как к таковой. Однако все вышеперечисленное не только не должно нам мешать, но и может оказаться теми самыми нашими индивидуальными особенностями, которые позволят эффективно отработать в командной работе на общий результат. Работа в команде как в бизнесе, так и в спорте имеет очень много общих принципов способных обеспечить сплоченность и высокий общекомандный результат. Написанию этого текста предшествовало участие в командной велогонке. Велоспорт является очень интеллектуальным командным спортом, его еще называют «Шахматы на скорости». Думать приходиться быстро и на

~ 110 ~

Почему так много «Экспертов» НЛП НЕ СОБИРАЮТ свою речь! —

То, что мотивирует людей изучать НЛП, может быть чем угодно, а это означает, что неэтичные люди могут видеть в этом возможности, и в этом заключается причина того, почему так много «Экспертов» НЛП не согласуются с предпосылками НЛП и не работают в соответствии с ними.

Техник или практик / инструктор?

Поскольку НЛП легко освоить, любой может стать техником НЛП. Технический специалист по НЛП — это тот, кто мало или совсем не заинтересован в том, чтобы служить другим или помогать людям преуспевать, но более заинтересован в использовании НЛП для манипулирования людьми или создания бизнеса с его помощью.Это могут быть люди, которые только что прочитали о НЛП, или прошли формальное обучение НЛП, или даже сами могут быть сертифицированными тренерами по НЛП. Вы не поверите, но есть тренеры по НЛП, которые больше заботятся о своем заднем кармане, чем о своих учениках. Они учат или используют НЛП неконгруэнтно или в основном как способ получения дохода.

Не волнуйтесь, техников НЛП легко определить, вот на что обращать внимание:

• Они не идут своим чередом…
• Они могут использовать НЛП для манипулирования, влияния и убеждения других против их воли
• Они легко поддаются напряжению, расшатываются или не заземляются
• У них проблемы в личных и / или профессиональных отношениях
• Они обычно употребляют пищу и / или вещества, вредные для их здоровья
• Часто они могут плохо себя чувствовать из-за перегорания или халатного отношения к своему здоровью
• Они не умеют слушать
• Они стараются быть умными, хвастаться или превосходить в общении
• Они пытаются убедить вас купить их товар или услугу
• Они корыстолюбивы и, как правило, движимы эго
• Они не демонстрируют соответствия с предпосылками НЛП.

Вышеописанный тип человека — это тот, кто говорит одно, а делает другое.Они могут даже хорошо владеть некоторыми навыками НЛП, но они не заслуживают вашего доверия. Специалисты по НЛП не осознают свой более глубокий потенциал и / или не ценят то, что связывает нас как людей. Это осознание, однако, ясно любому, кто овладел навыками НЛП и живет в соответствии с предпосылками НЛП.

Настоящих практиков и тренеров НЛП можно идентифицировать как людей, которые:

• Иди их разговор…
• Они уважают ценности каждого человека
• При использовании NLP они руководствуются интересами других людей.
• Они спокойные, общительные, теплые и дружелюбные.
• Они стабильны, уравновешены и эмоционально интеллигентны
• Они являются причиной в своих отношениях (а не следствием)
• Они контролируют свое поведение
• Они в основном здоровые и энергичные
• Они хорошие слушатели
• Ко всем относятся одинаково
• Они побуждают вас находить свои собственные лучшие ответы
• Они естественным образом вдохновляют людей
• Они искренне заинтересованы в добавлении ценности опыту других
• Они применяют пресуппозиции НЛП при использовании НЛП и стремятся жить в соответствии с ними.

Техники НЛП дергают за ниточки, этичные НЛП строят отношения, основанные на доверии. Специалисты по НЛП делают то, что навыки и предпосылки НЛП призваны помочь людям преодолеть.

НЛП — мощный психологический инструмент, но, как и большинство инструментов, он может быть конструктивным в руках одних и разрушительным в руках других.

Настоящие практикующие НЛП — это люди, сертифицированные настоящими провайдерами обучения НЛП. Они не только читали книги по этой теме или проходили онлайн-обучение.Они понимают, что НЛП — это люди, и они склонны протягивать руку помощи и что-то изменить. Те, кто овладел НЛП, используют свои навыки этично и согласованно, независимо от того, где и с кем они используют свои навыки.

Возможно, способность моделировать совершенство и воспроизводить его (что является центральным в НЛП) не означает, что вы можете жить этим все время и везде сами. Даже основатели НЛП не безупречны, и поэтому не так много доброжелательных практиков и тренеров НЛП, но это не значит, что они технические специалисты, и это не повод не проявлять еще большего интереса к великолепию НЛП.

Итого:

NLP легко изучить, но те, кто изучает его по этой причине, скорее всего, будут техническими специалистами по НЛП. Те, кто изучает НЛП, потому что они хотят иметь больший контроль и свободу над своим собственным состоянием ума, реакциями и взаимодействием с другими, и особенно те, кто заботится о благополучии всех живых существ, вероятно, будут настоящими и заслуживающими доверия НЛП.

См. Здесь для получения дополнительной информации о НЛП.

Написано Джевоном Дангели, тренером и тренером НЛП, магистр трансперсональной психологии

27 лучших внештатных специалистов по обработке естественного языка для найма в апреле 2021 года

Обработка естественного языка (NLP) уже давно является одним из святых Граалей информатики.Хотя все мы знаем, что компьютеры лучше людей разбираются в сильно структурированной информации, все же есть некоторые важные области, в которых люди, несомненно, лучше машин. Понимание языка — одна из таких областей.

Для людей понимание языка настолько естественно, что нам обычно даже не нужно прилагать сознательных усилий для этого. Однако на самом деле обработка языка и превращение его в значимую информацию — чрезвычайно сложная и трудная задача. Не задумываясь об этом сознательно, мы исправляем грамматические ошибки, устраняем двусмысленность и выводим значение, которое явно не указано.

Обучение компьютеров выполнению этих задач (даже неидеально) имеет огромное значение во многих сферах нашей жизни, от того, как мы разрабатываем продукты, до того, как мы исследуем лекарства от болезней, и до того, как мы получаем указания. В этой статье мы собираемся изучить, что такое обработка естественного языка, как она работает и как она сочетается с большими данными для решения проблем в самых разных областях.

Что такое НЛП?

Многие из нас уже сталкиваются с НЛП в повседневной жизни. Это технология, которая позволяет нам спрашивать у наших смартфонов дорогу или помогает распознать песню, которая звучит по радио.Это также технология, которая используется в автоматизированных центрах обработки вызовов, в которые мы часто обращаемся, когда звоним в службу поддержки.

Ключ к обработке естественного языка состоит в том, чтобы взять данные, такие же сложные и контекстно-зависимые, как человеческий язык, и преобразовать их в структуру, которую компьютер может понять и использовать. Но как это сделать? Первые попытки научить компьютеры понимать человеческий язык были очень похожи на языковые классы: ученые пытались научить компьютеры, как работает язык, явно обучая его правилам грамматики и синтаксиса.Но то, как люди на самом деле говорят и используют язык, часто не соответствует правилам. Орфографические ошибки, идиомы, сленг и распространенные грамматические ошибки не могут помешать человеку понять значение текста, но компьютеры не в состоянии понять, когда правила не соблюдаются в точности.

Это изменилось с появлением машинного обучения. Под машинным обучением понимается использование комбинации реальных и предоставленных человеком характеристик (называемых «функциями») для обучения компьютеров выявлению закономерностей и составлению прогнозов.В случае НЛП использование набора реальных данных позволяет специалисту по компьютерному и машинному обучению создавать алгоритмы, которые лучше отражают, как язык на самом деле используется в реальном мире, а не то, как правила синтаксиса и грамматики говорят, что он должен использоваться. . Это позволяет компьютерам разрабатывать более сложные — и более точные — модели, чем это было бы возможно только с использованием статического набора инструкций от людей-разработчиков.

Например, типичная задача НЛП может включать определение имен людей в сообщениях Facebook.Первым шагом процесса является извлечение признаков, которое включает в себя определение значимых характеристик чего-либо, которые отличают его от чего-то другого. Для этого мы начнем с обучающего набора настоящих сообщений в Facebook. Можно сказать, что имя обычно начинается с заглавной буквы и, скорее всего, встречается в книге детских имен. Используя эти векторы признаков, мы научим компьютер распознавать имена, принимая во внимание все наши различные особенности. (Например, если имя «Джейсон» отображается без заглавной буквы, компьютер все равно может распознать его как имя, потому что оно фигурирует в нашей книге детских имен.Затем, используя другой набор сообщений в Facebook, мы протестировали модель нашего компьютера. Если он успешно отличает имена от имен, мы построили успешную модель.

НЛП и большие данные

Важной частью революции больших данных стал рост использования неструктурированных данных. Во многом благодаря таким системам, как Hadoop и Spark, теперь у нас есть возможность быстро обрабатывать огромные массивы неструктурированных данных, которые в прошлом просто оставались лежать в ящиках и на складах.

Хотя многие задачи НЛП могут не требовать того же типа потоковой аналитики в реальном времени, что и некоторые другие задачи по работе с большими данными, для этого требуется возможность работы с большими неструктурированными наборами данных, будь то в виде текста, извлеченного с веб-страниц, сообщений Facebook или поисковых запросов. , текстовые сообщения и т. д.

Инструменты с открытым исходным кодом для NLP

Некоторые из наиболее распространенных задач для НЛП включают токенизацию (разделение текста на слова и термины), пометку различных частей речи, создание деревьев синтаксического анализа (которые похожи на диаграммы предложений) и классификации некоторых терминов как именованных сущностей (например, группирование вместе названия людей, дней недели или городов).Из этих основных задач можно создавать более сложные приложения, подобные тем, которые мы рассмотрим в следующем разделе.

Прежде чем мы рассмотрим более сложные приложения НЛП, стоит отметить, что существует ряд библиотек с открытым исходным кодом, которые поддерживают как базовые, так и более сложные задачи НЛП. Например, Pattern и NLTK написаны на Python и предоставляют ряд классов и модулей, упрощающих работу с текстом. NLTK разработан как интуитивно понятный, практичный и модульный инструмент для НЛП.Это хорошо задокументировано, есть две книги и активное сообщество как в академических кругах, так и в промышленности. Pattern оплачивается как модуль веб-майнинга и включает в себя несколько инструментов, которых нет в NLTK, таких как веб-сканер, анализатор HTML и ряд API для основных веб-сервисов. Pattern также предоставляет модули для графических структур данных, которые показывают взаимосвязь между узлами, представляющими разные слова или концепции.

Stanford CoreNLP — это набор инструментов на основе Java, который обеспечивает аналогичные функциональные возможности с NLTK.Описываемый как «интегрированная структура», CoreNLP разработан, чтобы упростить применение нескольких инструментов к одному фрагменту текста.

Приложения

Одной из тенденций в области больших данных было признание ценности информации во всех местах, куда мы обычно не думали бы искать, и НЛП не исключение. Организации только начинают понимать огромную потенциальную ценность, хранящуюся во всем тексте, который мы генерируем ежедневно, в форме электронных писем, текстовых сообщений, сообщений в социальных сетях, поисковых запросов, медицинских и юридических записей и т. Д.

Используя NLP, многие организации могут создавать новые ценности и повышать эффективность. Вот несколько наиболее продвинутых приложений НЛП и способы их использования в организациях.

Автоматический перевод позволяет компьютеру быстро переводить сложный фрагмент текста с одного языка на другой. Поскольку разные языки очень разнообразны и уникальны, это область, в которой методы машинного обучения чрезвычайно полезны. Это технология, которая позволяет Google автоматически переводить страницы с французского, урду или мандаринского на английский.Глядя на то, как язык фактически используется на миллионах веб-страниц, компьютер может предложить гораздо более точные (и выразительные) переводы, чем если бы он просто использовал словарь.

• Автоматическое суммирование — это процесс создания краткого резюме более длинного фрагмента текста, который фиксирует наиболее важную информацию. Подумайте о рефератах или резюме, которые можно найти в начале исследовательских работ и более длинных отчетов. Это может быть достигнуто путем извлечения ключевых предложений и объединения их в краткий абзац или путем создания оригинального резюме из ключевых слов и фраз.
• Генерация естественного языка (NLG) объединяет анализ данных и генерацию текста для получения данных и преобразования их в язык, понятный людям. Хотя он использовался для создания шуток и стихов, он также используется для создания новостных статей на основе событий фондового рынка и прогнозов погоды на основе метеорологических данных.
• Обработка речи — это особая технология, которая позволяет виртуальным помощникам переводить словесные команды в дискретные действия для выполнения компьютером.Эта технология позволяет Amazon Echo переводить ваш запрос на прослушивание танцевальной музыки в конкретный поиск Pandora или Siri, чтобы превратить ваш вопрос о местных горячих точках в поиск Yelp для рекомендаций по ужину.
• Тематическая сегментация и поиск информации относятся (соответственно) к процессу разделения текста на значимые блоки и идентификации значимых фрагментов информации на основе поискового запроса. Вы пользуетесь преимуществами этой технологии каждый раз, когда выполняете поиск в Google.Взятые вместе, эти два метода также используются несколькими компаниями, занимающимися юридическими технологиями, для создания доступных для поиска баз данных юридических заключений, что позволяет юристам более эффективно находить соответствующие прецеденты без необходимости часами просматривать сводки.
• Биомедицинский анализ текста — это подмножество интеллектуального анализа текста, используемое биомедицинскими исследователями для сбора информации из массивных баз данных специализированных исследований. Некоторые из его приложений включают определение отношений между различными белками и генами, а также помощь в создании новых гипотез.
• Анализ настроений обычно используется компаниями, занимающимися социальной аналитикой, для определения цифр в чувствах, выражаемых в социальных сетях или в Интернете, с целью получения действенных идей. Маркетологи используют анализ настроений для информирования о стратегиях бренда, а отделы обслуживания клиентов и продуктовые отделы могут использовать его для выявления ошибок, улучшений продукта и возможных новых функций.

Это лишь некоторые из способов, которыми организации используют НЛП для извлечения ценности из текста.Как и в любом проекте машинного обучения, вам нужны четко определенные бизнес-цели, которым будут соответствовать ваши прогнозы. Оттуда вы можете определить набор данных, который будет наиболее релевантным, а затем разработать обучающий набор, который компьютер будет использовать для построения алгоритма. Построение системы машинного обучения — сложное мероприятие, требующее от специалистов по обработке данных извлечения функций и обучения алгоритмов. В зависимости от размера наборов данных, с которыми вы работаете, и ваших конкретных бизнес-требований, вам также может потребоваться эксперт по базам данных для управления хранилищем документов или инженеры по данным для проектирования и управления конвейером данных, особенно если вам нужно проанализировать постоянный поток. новых данных в реальном времени или почти в реальном времени.Готовы начать свой проект по обработке естественного языка? Создайте нужную команду с фрилансерами на Upwork уже сегодня.

IBM подчеркивает новый подход к внедрению знаний в модели НЛП

Исследование, объявленное на конференции AAAI-20 в Нью-Йорке, дает компьютерным системам возможность лучше понимать и делать выводы на основе естественного языка.

Подробнее об искусственном интеллекте

Исследователи из MIT-IBM Watson AI Lab, Тулейнского университета и Университета Иллинойса на этой неделе представили исследование, которое позволяет компьютеру более точно воспроизводить человеческое понимание прочитанного и умозаключения.

Исследователи создали то, что они назвали «прорывным нейросимволическим подходом» для внедрения знаний в обработку естественного языка. Об этом подходе было объявлено на конференции AAAI-20, которая проходит всю неделю в Нью-Йорке.

Рассуждения и умозаключения являются центральными как для людей, так и для искусственного интеллекта, однако многие корпоративные системы искусственного интеллекта все еще испытывают трудности с пониманием человеческого языка и текстового следствия, которое, согласно IBM, определяется как отношения между двумя предложениями на естественном языке.

SEE : IBM представляет новую модель искусственного интеллекта для прогнозирования потенциально вредных взаимодействий между лекарствами (TechRepublic)

С самого начала ИИ существовало две школы мысли или «лагеря»: одна была сосредоточена на использовании нейронных сетей / глубокого обучения, которые были очень эффективными и успешными в последние несколько лет, — сказал Дэвид Кокс, директор лаборатории AI Watson Lab MIT-IBM.

Нейронным сетям и глубокому обучению для процветания нужны данные и дополнительная вычислительная мощность.Появление оцифровки данных привело к тому, что Кокс назвал «революцией нейронных сетей / глубокого обучения».

Символический ИИ — это другой лагерь, и он придерживается точки зрения, что есть вещи, которые вы знаете об окружающем мире, основываясь на разуме, сказал он. Однако «весь ажиотаж за последние шесть лет, связанный с ИИ, был связан с глубоким обучением и нейронными сетями», — сказал Кокс. символическому ИИ что-то нужно », и исследователи предположили, что, возможно, ему нужны нейронные сети, — сказал он.По словам Кокса, исследователи считали, что эти два лагеря могут дополнять друг друга и продуктивно использовать свои сильные и слабые стороны.

«Работа, которую мы делаем в лаборатории ИИ, касается нейросимволического ИИ. Это смесь идей символического ИИ и нейронных сетей».

В статье приводятся примеры того, как исследователи начинают смешивать классический символический ИИ с идеями нейронных сетей, сказал он.

Например, человек мог бы знать, что если кто-то скажет, что он выходит на улицу, а он обедает внутри, эти два утверждения противоречат друг другу, сказал Кокс.

«Мы считаем, что это так естественно, но у нас нет систем искусственного интеллекта, которые могли бы» делать те же самые интерпретации. «Эта команда смешивает нейронные сети и символический ИИ и использует комбинированную систему для решения проблемы».

В статье исследователи написали, что они представляют подход, который дополняет текстовые модели следования, которые являются фундаментальными задачами обработки естественного языка, информацией из внешних источников знаний.

Использование внешних знаний помогает модели быть устойчивой и повышает точность прогнозов, пишут исследователи.Они сказали, что обнаружили «абсолютное улучшение на 5-20% по сравнению с несколькими текстовыми моделями следования».

Сегодня используется анализ настроений, сказал Кокс. «Относительное понимание поверхностного текста даст решение». Но если вы читаете учебник по естествознанию, а затем пытаетесь пройти, например, викторину, вам необходимо глубоко понимать, что на самом деле означают данные в учебнике.

Команда обнаружила, что внедрение нейронных сетей в графы знаний, которые представляют собой известные вещи, «было более мощным, чем любые предшествующие методы, основанные только на нейронных сетях без графов знаний», — сказал он.«Этот поиск идей был более эффективным».

Кокс подчеркнул, что исследователи находятся на очень ранних стадиях исследования, но считает, что эта технология, «которая, по нашему мнению, повлияет на многие отрасли промышленности».

Информационный бюллетень по данным, аналитике и искусственному интеллекту

Узнавайте последние новости и передовой опыт в области науки о данных, анализа больших данных и искусственного интеллекта.Доставлено по понедельникам

Зарегистрироваться Сегодня

См. Также

Watson на базе IBM POWER7 — это система, оптимизированная для рабочей нагрузки, которая может отвечать на вопросы, заданные на естественном языке, с практически неограниченным объемом знаний.

14 лучших инструментов НЛП для человеческих ресурсов

Обработка естественного языка (НЛП) — это способность компьютера понимать язык в его устной или письменной форме. Это компонент искусственного интеллекта, который может «слушать» или «читать», когда компьютер взаимодействует с человеком.

НЛП является ключевым компонентом любого взаимодействия человека с компьютером и используется от первого экрана резюме до собеседования на выходе. Эти 14 стартапов создают инструменты НЛП для улучшения отделов человеческих ресурсов, включая юриспруденцию и бухгалтерский учет.

Инструменты НЛП

Judicata

Judicata составляет карту легального генома, т.е. использование узкоспециализированного анализа прецедентного права и алгоритмической проверки людьми для преобразования неструктурированных судебных заключений в структурированные данные. Они используют эти данные для создания инструментов юридических исследований и аналитики, которые на порядок лучше существующих предложений. Великие юридические технологии никогда не заменят юристов, но они могут помочь им разобраться в огромных объемах информации и помочь им в выработке своего квалифицированного человеческого суждения.

Clearlaw AI

ClearLaw AI применяет бесшовный дизайн, искусственный интеллект и инновационные инструменты обработки естественного языка. ClearLaw использует машинное обучение, чтобы сделать процесс согласования и проверки контрактов внутри компании более эффективным, информируя пользователя о том, какой язык контракта является «стандартным» для каждого нового входящего контракта. Благодаря ему исторические данные организации всегда под рукой, что позволяет сделать полезные выводы и снизить вероятность ошибок.

UiPath

UiPath — ведущий поставщик роботизированной автоматизации процессов, предоставляющий полную программную платформу, помогающую организациям эффективно автоматизировать бизнес-процессы. UiPath — это наиболее широко используемая сегодня в мире платформа RPA, объединяющая элитные предприятия, глобальных партнеров, стремящихся к совершенству в реализации и инновациях продуктов, а также крупнейшее сообщество разработчиков RPA, готовых оказать влияние на мир.

RapidRPA

RapidRPA предлагает интегрированную платформу управления, которая направлена ​​на стандартизацию сторонних решений с помощью набора продуктов и услуг для интеллектуальной роботизированной автоматизации процессов (RPA).В настоящее время RPA поддерживает множество приложений бэк-офиса, таких как управление персоналом, финансами и бухгалтерским учетом, а также приложения фронт-офиса, такие как обслуживание клиентов. Благодаря передовым методам RapidRPA в области искусственного интеллекта, больших данных и бережливого производства и шести сигм производительность сотрудников и бизнес-результаты значительно улучшаются.

Passage AI

Passage AI разработала платформу для понимания / обработки естественного языка для развертывания интерфейса чата на вашем веб-сайте, в мобильном приложении или в службах обмена сообщениями, таких как FB Messenger, Skype, Kik, Slack или с поддержкой голоса такие устройства, как Amazon Alexa.Вам не нужны инженерные ресурсы для развертывания вашего чат-бота. Консоль построения ботов Passage AI позволяет вам делать это, не создавая ни единой строчки кода.

Censia

Censia ставит перед собой задачу предоставить корпоративным компаниям возможность сопоставить возможности с идеальными кандидатами в любом масштабе. Их технологии позволяют талантливым специалистам стать стратегическими партнерами в своих компаниях. Censia делает это, оснащая рекрутеров решениями с искусственным интеллектом, которые резко сокращают цикл приема на работу, снижают текучесть кадров и автоматизируют малоценные ручные процессы найма, которые сегодня утомляют команды талантов.

Mya

Mya — помощник по подбору персонала с искусственным интеллектом, который мгновенно вовлекает кандидатов в широкомасштабную беседу на протяжении всего жизненного цикла от начала до конца. Mya экономит 75% времени вашей команды за счет оптимизации таких шагов, как поиск поставщиков, проверка, ответы на вопросы и планирование.

HoneIt

HoneIt позволяет рекрутерам выйти за рамки простых вопросов собеседования и набросать заметки к собеседованию.Их платформа помогает рекрутерам собирать данные о кандидатах и ​​аудиоинформации в реальном времени, чтобы ускорить процесс собеседования, принимать совместные решения и обеспечивать более качественный прием на работу. Делясь несколькими аудиозаписями с одного экрана телефона, команды по найму могут совместно просматривать и оценивать кандидатов, чтобы определять и нанимать лучших кандидатов до начала соревнований.

Ambit

Ambit улучшает человеческое общение и сочувствие, помогая новым менеджерам овладевать общением и более эффективно руководить.Будучи дочерней компанией SRI International — места рождения Siri — Ambit использует аудиотехнологию мирового класса с искусственным интеллектом для количественной оценки вербального общения и использования этих показателей для анализа, обучения и изменения поведения. Сегодня 60% работодателей жалуются, что их персонал не обладает достаточными навыками межличностного общения и общения.

Remesh

Remesh — это платформа анализа аудитории для привлечения и понимания больших групп людей, будь то сотрудники, потребители или избиратели.Remesh позволяет исследователям и руководителям вести динамичный диалог с 1000 участниками онлайн и в режиме реального времени. Платформа Remesh использует ИИ для понимания, анализа и сегментации огромного количества открытых ответов, поступающих за считанные минуты. Независимо от того, используете ли вы платформу для создания успешных продуктов, создания сообщений, которые находят отклик, или для повышения вовлеченности сотрудников, Remesh дает вам понимание аудитории, которое поможет вам ближе к истине быстрее.

Ushur

Ushur создает облачные программные решения, которые автоматизируют взаимодействие с клиентами на крупных предприятиях для более эффективного и действенного обслуживания клиентов, поддержки и маркетинговых операций, используя инновации программного обеспечения для взаимодействия с клиентами на их условиях.

RozieAi

Современная технология понимания языка и управления контекстом RozieAi помогает брендам масштабировать предоставление персонализированной помощи, обеспечивая единый непрерывный разговор с человеком. Их технологии позволяют организациям более надежно и эффективно предоставлять персонализированное обслуживание клиентов и аналитику. Решения RozieAi включают применение Natural Language Understanding для предоставления автоматизированных платформ обслуживания клиентов или аналитики социальных сетей.RozieAi может стать вашим партнером в построении интеллектуальной системы социального взаимодействия.

Eloquent Labs

Eloquent Labs поставляет искусственный интеллект для расширения и замены агентов поддержки клиентов в чате, специально предназначенных для компаний электронной коммерции. Основываясь на опыте основателей Стэнфордской группы обработки естественного языка, агент ИИ Eloquent Labs может полностью автономно поддерживать естественный и разговорный диалог с клиентами, при этом зная, когда следует отступить к опытным агентам для получения сложных заявок.

Talespin

Talespin разрушает будущее работы благодаря радикальным изменениям в корпоративных инструментах. Используя возможности искусственного интеллекта (AI), виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR), Talespin меняет то, как мы привлекаем, обучаем и расширяем возможности следующего поколения сотрудников.

---

Наша программа «Предприятие 2.0» направлена ​​на то, чтобы нарушить базовый статус-кво каждой компании: отдела кадров, информационных технологий, бухгалтерского учета, юриспруденции и операций.Узнайте больше здесь.

Если вы работаете в корпорации, которая заинтересована в создании передовых стартапов в области НЛП, адаптированных к вашим конкретным бизнес-целям, свяжитесь с нами здесь.

Если вы — стартап НЛП с потрясающей идеей и отличной технологией, который ищет ускоритель для роста, получения инвестиций и поиска новых клиентов, свяжитесь с нами здесь.

То, как мы обучаем ИИ, имеет фундаментальные недостатки.

Например, они обучили 50 версий модели распознавания изображений в ImageNet, наборе данных изображений повседневных предметов.Единственная разница между тренировочными запусками заключалась в случайных значениях, присвоенных нейронной сети в начале. Тем не менее, несмотря на то, что все 50 моделей набрали более или менее одинаковые результаты в тренировочном тесте, что свидетельствует о том, что они были одинаково точными, их результаты сильно различались в стресс-тесте.

В стресс-тесте использовался ImageNet-C, набор данных изображений из ImageNet, которые были пикселизированы или изменены их яркость и контраст, и ObjectNet, набор данных изображений повседневных предметов в необычных позах, таких как стулья на спине, вверх ногами чайники и футболки, свисающие с крючков.Некоторые из 50 моделей преуспели с пиксельными изображениями, некоторые — с необычными позами; некоторые в целом справились лучше, чем другие. Но что касается стандартного тренировочного процесса, все они были одинаковыми.

Исследователи провели аналогичные эксперименты с двумя разными системами НЛП и тремя медицинскими ИИ для прогнозирования заболеваний глаз на основе сканирования сетчатки, рака на основе кожных повреждений и почечной недостаточности на основе историй болезни пациентов. У каждой системы была одна и та же проблема: модели, которые должны были быть одинаково точными, выполнялись по-разному при тестировании с реальными данными, такими как сканирование сетчатки глаза или разные типы кожи.

Возможно, нам придется переосмыслить то, как мы оцениваем нейронные сети, — говорит Рорер. «Это пробивает некоторые существенные дыры в фундаментальных предположениях, которые мы делаем».

Д’Амур соглашается. «Самый важный вывод заключается в том, что нам нужно проводить гораздо больше испытаний», — говорит он. Однако это будет нелегко. Стресс-тесты были адаптированы для каждой задачи с использованием данных, взятых из реального мира, или данных, имитирующих реальный мир. Это не всегда доступно.

Некоторые стресс-тесты также расходятся друг с другом: например, модели, которые хорошо распознавали пиксельные изображения, часто плохо распознавали изображения с высокой контрастностью.Не всегда возможно обучить одну модель, которая проходит все стресс-тесты.

Множественный выбор

Один из вариантов — разработать дополнительный этап процесса обучения и тестирования, на котором одновременно создается множество моделей, а не одна. Затем эти конкурирующие модели можно снова протестировать на конкретных реальных задачах, чтобы выбрать лучшую для работы.

Это много работы. Но для такой компании, как Google, которая создает и развертывает большие модели, это того стоит, говорит Янник Килчер, исследователь машинного обучения из ETH Zurich.По его словам, Google может предложить 50 различных версий модели НЛП, и разработчики приложений могут выбрать ту, которая им больше всего подходит.

Д’Амур и его коллеги еще не нашли решения проблемы, но изучают способы улучшить тренировочный процесс. «Нам нужно лучше определять, какие именно требования предъявляются к нашим моделям», — говорит он. «Потому что часто в конечном итоге мы обнаруживаем эти требования только после того, как модель в мире потерпела неудачу».

Исправление жизненно важно, если ИИ должен иметь такое же влияние за пределами лаборатории, как и внутри.Когда ИИ не работает в реальном мире, люди менее склонны к его использованию, говорит соавтор Кэтрин Хеллер, которая работает в Google над ИИ для здравоохранения: «Мы потеряли много доверия, когда дело доходит до убийцы. приложений, это важное доверие, которое мы хотим вернуть ».

создание естественных интерфейсов для расширения человеческих способностей

Natural Language Processing — это ключ к тому, чтобы устройства могли слушать, учиться и действовать соответствующим образом, понимая данные и язык в контексте.

Сводка

Представьте себе мир, в котором искусственный интеллект и когнитивные вычисления работают в тандеме с людьми. Обработка естественного языка (NLP) может помочь облегчить взаимодействие между пользователями и системами. Система может быть устройством, это может быть что-то, что установлено в доме, огромная операционная система, которая находится в корпоративной или промышленной среде, мобильный телефон или крупномасштабное облачное приложение, в котором нуждается человек или группа людей. взаимодействовать. IBM создала API для соединения неструктурированных данных с вычислительной мощью Watson.Когнитивные API-интерфейсы обеспечивают обработку естественного языка, возможности машинного обучения, текстовую аналитику, а также анализ видео и изображений, чтобы помочь реализовать потенциал когнитивной эры с Watson IoT. API-интерфейсы Watson для IoT помогают ускорить разработку когнитивных решений и сервисов IoT для Watson IoT.

Интернет вещей приводит к цифровому разрушению физического мира: более 12 миллиардов устройств Интернета вещей по всему миру в настоящее время подключены к Интернету ¹ .IDC прогнозирует, что к 2020 ¹ будет подключено к Интернету 30 миллиардов устройств IoT, и ожидается, что это число увеличится в течение следующего десятилетия — от 50 миллиардов до 1 триллиона. ¹ В течение того же промежутка времени 40% всех данных будет поступать от подключенных датчиков, что приведет к данным из Интернета вещей, что даст понимание, которое приведет к экономической стоимости более 11 триллионов долларов к 2025 году . ¹

Практически невозможно вообразить масштабы создания и обработки данных в результате такого увеличения количества подключенных домов, домашнего скота, людей или автомобилей:

• 212 миллиардов датчиков будут задействованы к 2020 году ²
• Произведено 110 млн автомобилей с 5.5 миллиардов датчиков ²
• 1,6 млрд поголовья связанного скота ²
• 500 миллионов датчиков только на заводах в США ²
• 1,2 миллиона домов с более чем 200 миллионами датчиков ²
• 330 млн человек с миллиардом датчиков ²

Узнайте больше о том, как Интернет вещей и данные влияют на цифровую трансформацию, загрузив инфографику.

Уточнение данных — ключ к конкурентной дифференциации

Конкурентоспособность зависит от того, насколько эффективно и творчески ваша организация может использовать приток данных Интернета вещей вместе с другими формами данных для преобразования основных функций и взаимоотношений с клиентами.Можно ли разобраться в создаваемых эксабайтах данных устройства, когда все данные собираются или хранятся? Как организации могут интегрировать все эти подключенные устройства в свои существующие системы? И насколько легко и быстро можно сконструировать и изменить эти новые приложения, устройства и датчики в соответствии с потребностями бизнеса?

Используйте данные как естественный ресурс с помощью когнитивных возможностей Интернета вещей

Интернет вещей (IoT) позволит внедрить гораздо больше интеллекта в то, с чем люди взаимодействуют каждый день.Объединяя вычислительные возможности с нашим физическим миром, мы получаем возможность фиксировать опыт любого физического взаимодействия — например, бытовой техники, такой как стиральная машина, сушилка или посудомоечная машина. Собирая эти опыты через данные в репозиторий, их можно анализировать, сравнивать, получать к ним доступ и затем использовать другие люди в различных ситуациях. Эти устройства расширяются для представления виртуальных интерфейсов через веб-страницы и мобильные устройства, чтобы обеспечить удаленный доступ к функциям, что позволяет нам удаленно активировать действие — включить посудомоечную машину с помощью приложения для смартфона, закрыть дверь гаража и т. Д.

Чтобы использовать возможности когнитивной аналитики для устройств, подключенных к Интернету вещей, IBM опубликовала API для соединения неструктурированных данных с вычислительными возможностями Watson. Поскольку эти данные могут быть представлены во многих формах, таких как аудио, видео, изображения и текст, в рамках предложения платформы IBM Watson IoT Platform теперь доступны четыре класса API, которые включают API обработки естественного языка (NLP), API Watson для машинного обучения. , API аналитики видео и изображений и API аналитики текста. Кроме того, доступны новые предложения, которые позволяют клиентам использовать платформу Watson IoT для разработки новых голосовых интерфейсов для клиентов — в домах, автомобилях, магазинах, отелях и офисах.Например, Local Motors использует интерфейс естественного языка на базе Watson для Olli — одного из первых в мире беспилотных автомобилей, способных общаться с пассажирами на естественном языке.

Что такое когнитивные API?

Когнитивные API

обеспечивают обработку естественного языка, возможности машинного обучения, текстовую аналитику, а также анализ видео и изображений, чтобы помочь вам реализовать потенциал когнитивной эры с Watson IoT. API-интерфейсы Watson для IoT помогают ускорить разработку когнитивных решений и сервисов IoT для Watson IoT.Использование API-интерфейсов Watson позволяет создавать когнитивные приложения, которые включают:

• Обработка естественного языка (NLP): позволяет пользователям взаимодействовать с системами и устройствами, используя простой человеческий язык.
• Машинное обучение: автоматизирует обработку данных и постоянно отслеживает новые данные и взаимодействия пользователей для ранжирования данных и результатов на основе изученных приоритетов.
• Аналитика видео и изображений: позволяет пользователям отслеживать неструктурированные данные из видеопотоков и моментальных снимков изображений для выявления сцен и шаблонов в видеоданных.
• Text analytics: Позволяет анализировать неструктурированные текстовые данные, включая стенограммы звонков клиентов в центр обработки вызовов, процедуры технического обслуживания и устранение неполадок, журналы технического обслуживания, комментарии в блогах и твиты — чтобы помочь найти корреляции и закономерности в огромных объемах данных из эти источники.

От научной фантастики к практике

Идея взаимодействия на естественном языке была мечтой на протяжении многих лет. Это часто используется как ситуация в кино и на телевидении — часть хорошо известной темы научной фантастики, где автоматизированный робот или кибер-машина взаимодействует с человеческим персонажем, что приводит к сотрудничеству между людьми и ботами.Будь то Marvel Comics и Iron Man, Star Trek, Star Wars, 2001: A Space Odyssey, Aliens — есть увлечение использованием искусственного интеллекта и обработкой естественного языка. Обработка естественного языка позволяет компьютерам, системам и устройствам понимать человеческий язык — контекст, нюансы, сленг и, в конечном итоге, намерение.

Подключая пользователя к вычислительной мощности Watson, Text Analytics API позволяет анализировать неструктурированные текстовые данные, поступающие из таких источников, как стенограммы из центров обработки вызовов клиентов, журналы технического обслуживания, комментарии в блогах и твиты.Сегодня есть много вещей, которые можно сделать, используя доступные технологии в сочетании с обработкой естественного языка, которые представляют собой нечто большее, чем просто перевод голоса в текст. Watson API также предлагает возможность понимать текст, семантику и смысл, в дополнение к нюансам, связанным с вариациями того, как люди задают вопросы.

NLP облегчает взаимодействие между пользователями и системами

Обработка естественного языка (NLP) может помочь облегчить взаимодействие между пользователями и системами.В настоящее время общепринятым способом взаимодействия с системой является базовый пользовательский интерфейс — пользовательский интерфейс в мобильном приложении, браузере или центре управления — где человек нажимает кнопки и нажимает набор переключателей. Что отличает вещи от обработки естественного языка (NLP), так это то, как человек может вызвать это действие.

Natural Language Processing (NLP) добавляет новое измерение — добавление очень естественного «диалога» — для использования с теми же устройствами, давая команды устно или запрашивая их статус и проблемы.Легкий способ представить это на практике — обратиться к специалисту по обслуживанию, пытающемуся устранить проблему. Вместо того, чтобы разбирать машину на части для исследования различных компонентов, технический специалист имеет возможность спросить машину, что происходит или произошло. Это стало возможным благодаря Интернету вещей (IoT) — возможности подключения, автоматическому сбору данных, корреляции с другими источниками данных, например погодой, и большей встроенной вычислительной мощностью.

Интересно, что идеи, полученные с помощью API-интерфейсов Watson, можно снова использовать для переобучения системы, позволяя пользователю в дальнейшем повышать точность и своевременность генерируемой информации.Кроме того, API платформы могут быть объединены для переноса информации в другом формате, таком как аудио, в текстовую базу данных для Text Analytics. Доступны инструменты для преобразования речи в текст и текста в речь с помощью API-интерфейса обработки естественного языка (NLP), который позволяет пользователям взаимодействовать с системой, используя простой человеческий язык.

Преимущества использования обработки естественного языка в решениях Интернета вещей

Применение обработки естественного языка (NLP) в экземплярах IoT помогает решать различные проблемы.Одна из возможностей, вытекающих из применения NLP в IoT, — это использование режима громкой связи. Например, во время движения вы замечаете сигнальную лампу на приборной панели автомобиля. Вместо того, чтобы останавливаться и читать руководство, водитель может спросить машину, нужно ли ему немедленно остановиться на станции техобслуживания, чтобы исследовать свет. Другой пример — специалист по техническому обслуживанию, который использует свои руки и инструменты для работы с активом, но в то же время ему необходимо спросить устройство или систему технического обслуживания о том, как выполнить конкретную задачу, или он хочет знать, сообщили ли другие техники о неисправности. такой же жужжащий шум, который он слышит.

Более ярким примером применения этой возможности в реальной ситуации может быть техник, работающий на вершине линии электропередачи или ветряной турбины — от 100 до 200 футов в воздухе, с сильным ветром, с набором инструментов на поясе. , а также необходимость определить проблему и исправить ее на месте. В этом сценарии технический специалист на месте выполняет регулярное плановое обслуживание ветряной электростанции. Находясь там, техник слышит легкий вибрирующий звук, исходящий от двигателя — что-то нерегулярное.Никогда раньше не слышав этого звука, техник начинает выполнять обычную диагностику, чтобы определить основную причину. Безуспешно определяя основную причину с помощью диагностики, технический специалист подключает мобильное устройство, такое как смартфон, к сети ветряной турбины, чтобы просмотреть данные за последние два месяца.

Используя функцию «Спросите Ватсона», технический специалист описывает шум Ватсону. Ответы Watson отображаются на телефоне специалиста вместе с процентной долей уверенности по каждой потенциальной причине.Watson понимает словесное описание проблемы и немедленно просматривает исторические данные датчиков, записи технического обслуживания и журналы технических специалистов для получения информации об этой конкретной турбине, а также о других турбинах той же модели. За секунды Watson предоставляет несколько потенциальных причин и возможных решений. Техник регистрирует свой отчет на своем мобильном устройстве. Запись фактической причины проблемы и ее решения позволяет Watson учиться на собственном опыте. В следующий раз, когда у технического специалиста возникнет подобный вопрос, Watson будет готов.

NLP может помочь улучшить множество различных процессов

Возможности

NLP могут помочь улучшить множество различных процессов. Например, производители могут прогнозировать отказы устройств до того, как они произойдут. Собирая данные о производительности устройства в системе, включая различные условия и параметры, при которых оно выходит из строя, и применяя расширенную аналитику к этой информации, хранящейся в базе данных, Watson IoT может создавать условия для сбоев устройства и позволять производителям избегать их до того, как они появятся в реальном времени.Точно так же, используя этот глубокий уровень обработки данных в режиме реального времени на основе информации, полученной от инженеров, техников, клиентов и торговых представителей, Watson IoT может помочь компаниям создавать инновационные продукты и услуги.

Авиакомпания может объединить данные датчиков и технических специалистов, измеряющих нагрузку на самолет, с данными о турбулентности в полете, чтобы оптимизировать графики технического обслуживания и, таким образом, исключить дорогостоящий ремонт, включая отказы в полете. Организации, занимающиеся строительством безопасных, энергоэффективных зданий, могут объединить свой опыт с аналитическими способностями Watson для создания энергоэффективных зданий, которые являются надежными, экологически чистыми, экономичными и устойчивыми.Другой сценарий может включать в себя технического специалиста, который может получить доступ к контекстной справке при обращении в службу поддержки, чтобы решить проблему с лифтом или стиральной машиной. Используя большой объем информации, которая сканируется и фильтруется в зависимости от контекста или состояния машины, технический специалист может быстро получить доступ и просмотреть наиболее актуальную информацию на основе контекста и, как результат, сможет принимать более точные решения. Быстрее. Короче говоря, существует бесчисленное множество предприятий, больших и малых, которые могут извлечь выгоду из этих возможностей.

Еще одним примером интерфейса устройства, использующего NLP, является Olli, беспилотный автомобиль, выпущенный на рынок компанией Local Motors. В случае с Олли использование распознавания естественного языка помогает установить отношения между пассажиром и транспортным средством. Возможность машин понимать человеческий язык — когда человек может сесть в машину и сказать: «Отвезите меня на работу», — это верхушка айсберга, о которой идет речь. В случае с Olli, чтобы взаимодействовать с пассажиром, транспортное средство полагается на более чем 30 датчиков, которые улавливают сигналы окружающей среды, которые позволяют автономное вождение.Olli также использует потоки данных с устройств, подключенных к облаку IBM. С помощью Watson пассажиры могут опрашивать автомобиль, спрашивая, например, как Олли работает, куда они едут, почему Олли принимает решение о маршруте или скорости. Olli также может предложить популярные рестораны или исторические места на основе заявленных личных предпочтений пассажира.

Доступ к богатому набору API-интерфейсов демократизирует когнитивные способности

NLP IBM основано на многолетних исследованиях и разработках, которые развивались с течением времени.Большая часть технологии была создана на суперкомпьютере Watson, который играл в Jeopardy! против прошлых чемпионов и довольно крепко их обыграли. Это та же самая технология, которая развивалась и росла, а теперь демократизируется и становится доступной для использования более широкому кругу изобретателей, новаторов и инженеров.

Способность анализировать большое количество литературы и текстов в дополнение к заданным целям, а затем извлекать из них знания и семантику — это то, к чему стремится IBM.Использование этих новых технологических возможностей позволяет организациям создавать ценные приложения, которые продолжают расширять границы инноваций. Но что еще более важно, IBM помогает демократизировать эти возможности, делая их легко доступными и потребляемыми через API, аналитику и облако. Всего несколько лет назад для разработки такой системы организации могла потребоваться команда умных докторов наук, работающих вместе с разработчиками для управления проектом, который принесет результаты.

В экономике API разработчикам удобно переходить к API, чтобы начать с ним создание прототипов.Распространенная модель — использовать API в течение 30 минут в течение 30 дней, протестировать его, а затем решить, что с ним делать. Для разработчиков и инженеров экземпляры обработки естественного языка (NLP) предлагают доступ к богатому набору API-интерфейсов для улучшения работы пользователей с их приложениями и устройствами Интернета вещей. С этой целью IBM прилагает согласованные усилия в когнитивном пространстве, чтобы разложить большого монстра на набор небольших, простых в использовании, расходных сервисов. При создании когнитивной системы на аппаратной стороне разработчикам также нужен способ взаимодействия с микрофоном и, возможно, с динамиком.

Проект Olli является прекрасным примером демократизации возможностей, когда разработчики знакомятся с технологическими достижениями (в виде API) в расходных форматах, которые легко доступны в масштабируемом формате на облачной платформе. Изменения в зрелости технологии в сочетании с тем фактом, что технология сегодня существует в форме API — чего-то готового к употреблению с точки зрения программиста, — имеют решающее значение. Теперь любой разработчик может получить доступ к этой возможности, не имея докторской степени в области текстовой аналитики и обработки естественного языка.В результате этот разработчик может очень быстро сделать этот API очень эффективным в новой области. Это радикальное изменение на рынке. Но как это работает?

Управление решениями Интернета вещей

Когда решение IoT определяется с использованием обработки естественного языка и голосовых аспектов, простого вызова одного API недостаточно. Обычно разработчику необходимо составить несколько API, определить поток API, определить его обучающий аспект и цикл обратной связи от обучающего аспекта, в дополнение к созданию обучающего набора как на начальном этапе, так и позже.Важным шагом является обеспечение возможности описания, тестирования и развертывания архитектуры решения. IBM предлагает разработчикам несколько возможностей для решения этого шага. Одним из очень простых в использовании инструментов является Node-RED — хорошо известная среда с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчику создавать такие взаимодействия. Node-RED легко использовать для этой цели, потому что все когнитивные API представлены в виде узлов в визуальной среде.

Агрегирование сервисов более высокого уровня в готовые шаблоны

В настоящее время IBM предоставляет широкий спектр услуг для реализации шаблонов обработки естественного языка (NLP).В IBM Bluemix имеется более восьми служб, непосредственно связанных с NLP, и еще несколько, которые можно использовать для дальнейшего анализа текстового содержимого. IBM продолжает создавать сервисы НЛП и расширять возможности, которые позволяют устройствам и системам лучше понимать человеческие намерения. В частности, в области Интернета вещей IBM объединяет службы более высокого уровня, которые предоставляют готовые шаблоны. Например, шаблон голосового взаимодействия для устройства предварительно интегрирует от двух до трех сервисов Watson для обеспечения интерактивного голосового взаимодействия с любым устройством.IBM все еще изучает, как ускорить эти процессы, чтобы сократить время окупаемости шаблонов обработки естественного языка (NLP).

Создание развивающейся базы знаний

Чтобы добиться успешной реализации обработки естественного языка (NLP), разработчику необходимо создать базу знаний, на которую может опираться интеллектуальная система — по сути, система NLP, которая продолжает восстанавливать себя: по мере обучения она расширяется. со временем. Как когнитивная система, она обучается, используя базу знаний, которая уточняется по мере ее первоначального обучения, а затем с каждым новым элементом информации, добавляемым к базе, продолжает развиваться.Чтобы понять базу знаний, разработчики должны понимать, что такое когнитивная система и как она становится актуальной для IoT — по сути, процесса, который воспроизводит то, как люди обрабатывают такие вещи, как нюансы языка, с учетом вариантов условий, относящихся к определенным условиям. например, погода или настроение — и даже погода, которая может повлиять на настроение.

Могут ли системы имитировать процесс принятия решений человеком, который включает логику и эмоции?

Подумайте о любом решении, которое принимает человек — будь то простое решение о том, спускаться ли ему по лестнице или лифту, до чего-то более сложного, которое включает в себя оценку набора критериев — например, выбор новой модели автомобиля или определение праздника. назначения.Именно посредством наблюдения и ввода информации люди принимают решения — мы полагаемся на факты, чтобы рационализировать решения — глядя на артефакты и доказательства — чтобы взвесить альтернативы. Поступая таким образом, мы интерпретируем решения через призму наших собственных ценностей — то, что нас волнует, как мы думаем, что нас мотивирует. Параллельно с этим на человеческие решения влияют, а иногда и управляют эмоциональные реакции на ситуации, когда они делают выбор. Хорошо задокументировано, что люди склонны сначала принимать эмоциональные решения, а затем использовать факты и статистику как средство рационализации своего решения.Именно по этой причине анализ настроений становится таким интересным и актуальным.

Понимание тонкостей посредством анализа настроений

Анализ тональности — это один из способов применения слоя контекстных данных, который может помочь системе или устройству глубже понять смысл и концепции, которые передаются через эмоции, но выводятся через язык. Способность ценить и усваивать такие тонкости, как сарказм и тон голоса, становится невероятно важной при расшифровке языка и смысла повседневного разговора — они одинаково важны при автоматизации и применении интеллектуальных сервисов или API-интерфейсов, используемых в устройствах.Вопрос в том, может ли понимание эмоций влиять на машинное обучение, чтобы должным образом влиять на результат решений, сгенерированных машиной.

Применение шаблонов обработки естественного языка в машинах

Способность принимать обоснованные решения требует способности понимать функции ценности. Функции ценности позволяют людям оценить конечный результат — то, как конкретное решение повлияет на показатели. Решение принимается путем максимизации или минимизации определенного значения.Это естественный процесс, с которым люди сталкиваются каждый день — каждое решение, даже не задумываясь, — это как дыхание для мозга. Однако заставить компьютер работать так сильно отличается от естественного способа обработки информации человеческим мозгом. В модели программирования создание базового или детерминированного решения основывается на анализе дерева решений — конкретного сценария или конкретной трассировки до тех пор, пока программа в конечном итоге что-то не сделает. Watson пытается сделать то же самое — определить область знаний, которая является предметной областью.В процессе сбора совокупности знаний в данной области человеческое вмешательство используется для того, чтобы сообщить машине, какие ресурсы являются ценными и какие ценности следует либо игнорировать, либо лишить их приоритета.

Простейший шаблон, в котором может применяться обработка естественного языка (NLP), — это шаблон «команда-ответ». Службы обработки естественного языка (NLP) можно обучить нескольким ключевым словам, которые соответствуют действиям, которые устройство может инициировать, например: «Ватсон, пожалуйста, включите посудомоечную машину.«Более сложные шаблоны диалогового типа (подумайте о докторе в Star Trek: The Next Generation -« Пожалуйста, укажите природу чрезвычайной ситуации ») не исключены, они просто требуют немного больше усилий и времени, чтобы тренироваться в жидкости. характер этих обменов.

Общие примеры взаимодействия человека и системы

С точки зрения идей на будущее, есть две неотразимые области взаимодействия между человеком и системами или машинами, которые предлагают реальные перспективы и заслуживают дальнейшего изучения.Первым и наиболее распространенным примером является взаимодействие между пользователем и устройством или предметом, которое приводит к работе без помощи рук. Существует множество потенциальных ситуаций, когда происходит голосовое взаимодействие без помощи рук между человеком или пользователем и простой вещью или сложной системой IoT, в результате чего пользователь получает немедленную выгоду.

Одним из примеров является ситуация, когда пользователь не обязательно является просто потребителем, сидящим в доме и отправляющим комментарий в микрофон или говорящему.Пользователь также может быть водителем в транспортном средстве, взаимодействуя посредством НЛП с транспортным средством; пассажир в поезде или автобусе — например, Олли, сотрудник производственного цеха, хирург в хирургии или пациент в больничной палате.

Несколько месяцев назад IBM Watson IoT и университетская больница Томаса Джефферсона сформулировали идею о будущем здравоохранения. Команда представила условия больницы, где пациенты могут естественно разговаривать с когнитивным консьержем в своей больничной палате, который сможет отвечать на вопросы, настраивать свою среду в соответствии с личными предпочтениями и предугадывать их потребности.

Вскоре после этих ранних бесед команды приступили к работе над пилотным проектом по созданию рабочего прототипа когнитивной среды оказания помощи. Через интерфейс на основе динамиков предполагаемая умная больничная палата может отвечать на вопросы и выполнять запросы, которые очень специфичны для контекста пользователя. Система сможет сопоставлять информацию между системами здания, картами пациентов, системами CRM и административными записями, чтобы рисовать закономерности, запоминать предпочтения и обеспечивать персонализированный, увлекательный и интерактивный опыт пациента.Это решение находится на переднем крае когнитивного будущего, которое обеспечит совершенно потрясающий клиентский опыт, который поставит опыт пользователей прежде всего и откроет когнитивную эру.

Второй более сложный сценарий — включение контекстной информации с целью принятия решений . Возьмем ситуацию, когда обслуживающему персоналу необходимо выполнить определенную процедуру. При выполнении задачи или процедуры у обслуживающего персонала есть несколько вариантов, в том числе спросить кого-нибудь, выполнить поиск в Интернете или обратиться к руководству или другой литературе, чтобы узнать, как выполнить задачу.

Третий вариант, доступный прямо сейчас, — «спросить у системы». Вместо того, чтобы пытаться найти ответ на вопрос, почему система отображает код ошибки, вы можете спросить систему что-то вроде: «Что означает этот код ошибки? Почему я вижу этот код ошибки? Скажите, почему красный свет продолжает мигать после того, как я заменил этот насос? »Другой сценарий, в котором« опрос »системы полезен, — это когда водитель транспортного средства предупреждается миганием красного светового сигнала. Вместо того, чтобы сверяться с инструкцией, водитель может просто задать автомобилю вопрос: «Что это за красный свет? Чтобы ответить на ваш вопрос, автомобиль должен сообщить системе, что такое красный свет.Автомобиль должен сообщать, если есть какие-либо коды ошибок или другие показатели в контексте. В этом случае физическая среда чрезвычайно важна для ответа на вопрос.

Облегчение возможности опроса системы

Хотя в сантехнике много изощрений, легко увидеть, когда НЛП используется в сочетании с возможностью анализа текста, как это облегчает человеку возможность опроса системы. Предоставление людям возможности задавать вопросы, не набирая текст в поисковой системе в Интернете, позволяет использовать контекстную информацию, чтобы помочь определить ответ или решение.Интернету не хватает контекста для этого конкретного устройства IoT. Преимущество возможности «опросить» систему становится актуальным, потому что система способна использовать данные о текущем состоянии и может предлагать предложения, основанные на этих знаниях и понимании. Он не только знает, что происходит не так, но и знает, что означает код ошибки, а также имеет доступ к истории системы из сообщений, отправленных устройством за последнюю неделю или год. Вся эта информация — будь то вчера или за предыдущий год — предоставляет контекст, помогающий понять, почему что-то может не работать в настоящее время.

Обеспечение сотрудничества между людьми и системами

Представьте себе мир, в котором искусственный интеллект и когнитивные вычисления работают в тандеме с сотрудниками и расширенными партнерами, чтобы выполнять более эффективные операции за счет распознавания естественного языка, преобразования речи в текст, а также распознавания видео и изображений. Например, Ricoh использует платформу IoT IBM Watson для встраивания когнитивных возможностей в белые доски с помощью API-интерфейса классификатора естественного языка Watson для обеспечения интерактивных когнитивных возможностей за счет захвата и перевода речи в реальном времени.Гигант канцелярских товаров внедряет когнитивные возможности в свои доски с помощью IBM Watson. Доски в настоящее время выставлены в штаб-квартире IBM IoT в Мюнхене, чтобы клиенты могли испытать их возможности на собственном опыте.

Достигните новых высот эффективности, создавая естественный интерфейс между людьми и машинами

Контекстное понимание и анализ — это все услуги, которые Watson может предоставить сегодня, чтобы позволить персоналу и техническим специалистам выявлять проблемы на раннем этапе, возможно, даже до того, как проблема превратится в реальную проблему.Услуги Watson в сочетании с IoT могут радикально изменить и улучшить то, как организация может не отставать от тысяч машин и сотен тысяч компонентов. Чего стоит такой уровень эффективности для масштабной организации?

Когнитивные возможности позволяют организациям и частным лицам выходить на новый уровень эффективности, создавать уникальный клиентский опыт и предлагать больше возможностей для роста бизнеса.

«Когнитивные вычисления предоставляют невероятные возможности для создания непревзойденного индивидуального опыта для клиентов, используя преимущества огромных объемов потоковой передачи данных со всех устройств, подключенных к Интернету вещей, включая бесчисленные автомобильные датчики и системы.»- Харриет Грин, IBM GM. Генеральный директор, Watson Internet of Things, Commerce & Education

Подобно речи и языку, обработка естественного языка (NLP) является уникальной технологией — на самом деле нет ничего похожего на нее, хотя мы упоминали ее в литературе и фильмах на протяжении десятилетий. Решения для обработки естественного языка (NLP) в IoT варьируются от простого обмена ответами на команды в заданном домене до рационализации местоположения пользователя, данных IoT и сторонних данных, чтобы действительно понять контекст, в котором находится пользователь и о котором он задает вопросы.Эти области представляют собой два спектра обучения и взаимосвязанного интеллекта, которые сегодня требуют высокой степени планирования и обучения.

Начните познавательное путешествие с Watson IoT Platform

IBM может помочь инженерам-программистам, разработчикам и специалистам по обработке данных легко и безопасно подключать устройства, создавать приложения, объединяющие больше данных, и выполнять аналитику, дающую новые идеи, с помощью платформы Watson IoT. Платформа позволяет легко использовать преимущества Watson API, включая машинное обучение и анализ изображений, видео и текста, для создания более продвинутых приложений и продуктов, которые со временем адаптируются и развиваются в соответствии с меняющимися требованиями.Разработчики могут интегрировать новые источники данных, такие как данные о погоде, для легкого обогащения аналитических данных.

Подробнее:

На сайте IBM developerWorks имеется ряд рецептов, в которых обсуждалась интеграция Watson API с Node-RED:

Конечные ноты

1: IDC, Worldwide Internet of Things Update, 2016–2020 гг., Документ № US40755516, май 2016 г.

2: IDC, Worldwide Internet of Things Update, 2016–2020 гг., Документ № US40755516, май 2016 г.

Научная строгость исследований нейролингвистического программирования

(Фото: Научная строгость исследований нейролингвистического программирования)

В отличие от большинства других разделов психологии, нейролингвистическое программирование фокусируется на выявлении стратегий, используемых успешными людьми.Это делает НЛП чем-то похожим на позитивный подход, который продвигали такие исследователи, как Абрахам Маслоу. Вместо того, чтобы искать потенциальные источники социальных отклонений, практикующие НЛП делают все возможное, чтобы помочь другим людям подчеркнуть, какая тактика лучше всего работает для достижения определенных целей.

На протяжении большей части истории люди общались с относительно небольшим количеством людей. Приток идей, которые мы получаем ежедневно, резко увеличивает риск развития определенных навязчивых форм поведения.В частности, социальные сети могут изменить наш взгляд на внешний мир.

НЛП бросает вызов этим парадигмам, заставляя людей заглядывать внутрь себя в поисках ответов на жизненные вопросы.

Развитие области НЛП

Джон Гриндер и Ричард Бэндлер обнаружили связь между естественными неврологическими процессами и лингвистическими процессами еще в 1975 году. Они обнаружили, что поведенческие паттерны в значительной степени усваиваются посредством опыта, который они сравнивали с компьютерным программированием.В то время информатика была динамично меняющейся областью, поэтому имело смысл сравнить с ней работу человеческого разума. Хотя было трудно объяснить, что такое НЛП на самом деле, они обнаружили, что эта научная аналогия значительно упрощает объяснение проблемного поведения людям, которые с ними сталкиваются.

Они также обнаружили, что почти любой может изменить свои запрограммированные шаблоны для достижения конкретных целей и устранения фобических поведенческих шаблонов. Все, что нужно было сделать пациентам, — это пройти простой курс обучения НЛП, чтобы переориентировать свои усилия.Эти курсы заняли гораздо меньше времени, чем традиционные психиатрические программы, и показали многообещающие возможности для исправления поведения, вызванного скрытым чувством ненависти к себе.

Хотя основные медицинские специалисты поначалу не обращали особого внимания на такого рода исследования, вскоре они обратили на это внимание, поскольку начали распространяться сообщения о том, насколько быстро становятся влиятельными методы лечения. Это дало возможность специалистам начать полномасштабное исследование того, какие виды состояний можно лечить с помощью НЛП.

Эра научного прогресса

Исследователи искусственного интеллекта недавно предположили, что человеческий разум может напрямую взаимодействовать с механическими симуляторами, чтобы больше узнать о личности человека. Это прямо отражает выводы, сделанные в ходе исследований, проводившихся в золотую эру НЛП.

Участникам этих исследований часто задавали вопросы, возникающие в процессе, называемом методом метамодели. Эти вопросы помогают определить текущую ситуацию клиента, а затем указать желаемое состояние, которого он хотел бы достичь.Со временем практикующие специалисты смогли помочь своим клиентам ставить реалистичные цели и уменьшить влияние обидного недопонимания, которое долгое время мешало этим клиентам делиться идеями с другими.

Некоторые исследования показали, что клиенты, которых поощряли обдумывать последствия каждой из своих целей, в конечном итоге могли со временем ставить гораздо более обоснованные. Хотя некоторые люди скептически относились к этим выводам, они отражают открытия, сделанные психотерапевтами, которые работали с более традиционными формами когнитивно-поведенческой терапии.Фактически, в нескольких современных исследованиях сейчас изучается возможность программирования агентов ИИ для общения с конечными пользователями, которые хотят ставить более реалистичные цели и улучшать свою жизнь.

К началу 1990-х многие техники, продвигаемые специалистами по НЛП, нашли свое место в других формах терапии. Тем не менее, еще предстоит внедрить систему подсказок с доступом к глазам.

Исследование карт доступа к глазам

Специалисты по НЛП определили шесть направлений, в которые может смотреть человеческое зрение.Эти направления представляют собой скорее метафизическую конструкцию, чем реальную, что до сих пор делало исследование этой концепции относительно трудным.

Увеличение размеров выборки и новый дизайн исследований позволили ученым еще раз взглянуть на эту концепцию. Визуальные и слуховые воспоминания — это быстрорастущая область, которая вызвала у многих интерес к процессу, над которым некоторые поклонники НЛП заявили о некоторой степени мастерства. Это гарантирует, что, несмотря на любые трудности, исследования будут продолжены, поскольку ученые смирились с тем фактом, что многие из предположений НЛП на самом деле оказались верными.