L'intelligenza emotiva

 

L'intelligenza emotiva (EI o E.Q) è una pietra angolare nella comprensione del comportamento umano e delle dinamiche interpersonali. Al centro, l'EI comprende la capacità di riconoscere, comprendere e gestire sia le nostre emozioni che quelle degli altri. Il capolavoro di Daniel Goleman sull'EI la suddivide in cinque parti: autoconsapevolezza, autoregolamentazione, motivazione, empatia e abilità sociali. Questi elementi formano collettivamente il quadro attraverso cui gli individui affrontano le proprie emozioni, relazioni e sfide della vita. Con il proliferare di interesse per l'EI, è diventato sempre più evidente che le misure tradizionali dell'intelligenza da sole non catturano appieno la capacità di successo e benessere di un individuo. Sia in ambito personale che professionale, l'EI emerge come un fattore determinante fondamentale per il successo e la realizzazione. In ambito personale, gli individui con un'EI elevata tendono ad avere relazioni più sane, migliori meccanismi di adattamento e un maggiore benessere generale. Possono gestire efficacemente i conflitti, comunicare in modo assertivo ma empatico e coltivare la resilienza di fronte alle avversità. Professionalmente, l'EI è un fattore distintivo nella leadership efficace, nel lavoro di squadra e nelle prestazioni lavorative. I leader con un'EI elevata possono ispirare e motivare i loro team, promuovere una cultura lavorativa positiva e gestire complesse dinamiche organizzative con finezza. Inoltre, i dipendenti con un'EI elevata mostrano maggiore adattabilità, capacità di problem-solving e resilienza emotiva, contribuendo in modo significativo al successo organizzativo. La rilevanza dell'EI negli uomini e nelle donne religiosi è spesso chiamata a fornire guida, supporto e conforto alle loro comunità. Qui, l'EI funge da canale per empatia, compassione e comprensione nell'affrontare le diverse esigenze emotive degli individui alle prese con domande esistenziali, dolore o dilemmi morali. Inoltre, i leader religiosi con un'EI elevata possono promuovere comunità inclusive, facilitare un dialogo costruttivo e promuovere la riconciliazione di fronte a tensioni religiose o culturali. Integrando l'EI nella loro pratica spirituale, i leader religiosi possono coltivare connessioni più profonde con i loro fedeli, incarnando i principi fondamentali di compassione, perdono e amore

COMPRENDERE L'INTELLIGENZA EMOTIVA

L'intelligenza emotiva è intesa come la capacità di comprendere e gestire le proprie emozioni, nonché di riconoscere e influenzare le emozioni di chi ti circonda. Il termine è stato coniato per la prima volta nel 1990 dai ricercatori John Mayer e Peter Salovey, ma è stato successivamente reso popolare dallo psicologo Daniel Goleman. La prospettiva di Goleman sull'intelligenza emotiva sottolinea il ruolo critico delle emozioni nel plasmare il comportamento, il processo decisionale e le relazioni interpersonali. Egli propone che l'EI consista in una serie di competenze che possono essere apprese e sviluppate nel tempo, contribuendo al successo personale e professionale. Il quadro di Goleman sottolinea l'importanza di riconoscere e gestire le emozioni in modo efficace, sia all'interno di sé stessi che nelle interazioni con gli altri, come fattori chiave di una leadership, comunicazione e collaborazione efficaci. Goleman evidenzia cinque elementi dell'intelligenza emotiva, ovvero: autoconsapevolezza, autoregolamentazione, motivazione, empatia e abilità sociali. I paragrafi che seguono esplorano questi elementi in dettaglio.

1. Autoconsapevolezza

L'autoconsapevolezza è la pietra angolare dell'intelligenza emotiva, che rappresenta la capacità di riconoscere e comprendere le proprie emozioni, i propri punti di forza, le proprie debolezze, i propri valori e i propri obiettivi. Implica l'essere in sintonia con il modo in cui le emozioni influenzano pensieri e comportamenti, favorendo una comprensione più profonda di sé e migliorando le capacità decisionali.

2. Autoregolamentazione

L'autoregolamentazione comprende la capacità di gestire e controllare efficacemente le proprie emozioni, impulsi e reazioni. Implica la capacità di adattarsi alle circostanze mutevoli, mantenere la calma sotto pressione e incanalare le emozioni in modo costruttivo. Regolando le emozioni, gli individui possono affrontare situazioni difficili con resilienza e mantenere relazioni positive.

3. Motivazione

La motivazione si riferisce alla spinta e alla perseveranza nel perseguire obiettivi con energia ed entusiasmo, nonostante ostacoli o battute d'arresto. Implica stabilire e impegnarsi per obiettivi significativi, mantenere ottimismo e resilienza di fronte alle avversità e trarre soddisfazione dai risultati. Gli individui motivati ​​sono spesso proattivi, resilienti e impegnati nella crescita personale e professionale.

4. Empatia

L'empatia è la capacità di comprendere e condividere i sentimenti, le prospettive e le esperienze degli altri. Implica sintonizzarsi sulle emozioni degli altri, dimostrare compassione e mostrare una genuina preoccupazione per il loro benessere. Gli individui empatici sono abili nell'assumere prospettive, ascoltare attentamente e rispondere con sensibilità, il che favorisce la fiducia, la connessione e la cooperazione nelle interazioni interpersonali.

5. Abilità sociali

Le abilità sociali comprendono una gamma di capacità relative alla comunicazione interpersonale, alla collaborazione e alla costruzione di relazioni. Ciò include una comunicazione verbale e non verbale efficace, la risoluzione dei conflitti, la leadership e il lavoro di squadra. Gli individui con forti capacità sociali sono abili nel creare rapporti, risolvere i conflitti diplomaticamente e promuovere relazioni positive in vari contesti sociali e professionali.

 

Interfaccia tra la mente e AI

 

Tutta la nostra interazione con il mondo fisico è limitata a un'unica, fragile, limitata interfaccia chiamata corpo umano. Negli ultimi anni, tuttavia, l'idea di separare la funzione del cervello dai limiti del corpo umano è passata dall'improbabile fantascienza alla probabile realtà e, direi, anche all'inevitabilità.

Stiamo parlando di Brain Computer Interfaces ("BCI", a volte chiamate "Smartbrains"). Queste vanno da macchine parzialmente invasive a completamente impiantate e incorporate nel cervello umano, che consentono al destinatario di controllare qualcosa (un computer, una tastiera, un drone, ecc.) con nient'altro che i propri pensieri.

Lungi dall'essere l'unica azienda a perseguire questo sogno, la startup più nota nel settore è comunque la Neuralink di Elon Musk. Da poco, Musk stesso ha affermato (ma non ha dimostrato) che l'azienda aveva impiantato un dispositivo nel suo primo paziente umano e che il destinatario era in grado di controllare mentalmente un cursore su uno schermo.

Prima di essere testato sugli esseri umani, Neuralink è stato testato su scimmie.

Perché questo improvviso punto di svolta e l'inevitabile proliferazione di questa tecnologia? L'AI, ovviamente.

Negli ultimi anni, l'AI ha fatto progressi nella scienza e nella teoria degli impianti neurali mai raggiunti prima, accelerando il ritmo dello sviluppo verso nuovi massimi. Non è difficile capire perché questa combinazione di AI e BCI sia così potente.

Se i Large Language Model ("LLM") come ChatGPT hanno mostrato qualcosa all'umanità, non è solo che possiamo costruire macchine che scrivono, parlano o persino "pensano" come un essere umano. Piuttosto, le implicazioni degli LLM si estendono ben oltre le loro attuali applicazioni. Ciò che abbiamo imparato è che reti neurali sufficientemente grandi, addestrate su dati sufficienti, possono imparare a emulare fenomeni fisici che gli esseri umani attualmente non comprendono e potrebbero non comprendere mai. In altre parole, l'intelligenza artificiale consente lo sviluppo di una tecnologia di imitazione che aggira la necessità di comprendere veramente ciò che viene imitato.

Nessuno in OpenAI, Google o altrove comprende le sfumature e la complessità di tutto il linguaggio umano. Eppure ChatGPT, Gemini e altri sistemi che hanno creato sembrano comunque riuscirci.

In sostanza, una rete neurale è un modo per addestrare una macchina ad approssimare una funzione matematica. Più dati e parametri di addestramento vengono forniti, più la sua approssimazione si avvicina alla realtà. Supponendo che tutti i fenomeni del mondo siano supportati da una logica matematica, ciò significa che una rete neurale su larga scala potrebbe teoricamente imparare a prevedere o replicare qualsiasi cosa. In definitiva, i suoi trilioni di pesi (come le manopole di accordatura di uno strumento musicale estremamente complicato) consentono agli input di creare gli stessi output che avrebbe prodotto un evento naturale.

Quindi, in poche parole, la tecnologia può ora imitare il comportamento di sistemi che noi umani in realtà non comprendiamo. Le applicazioni di questo sono infinite: non abbiamo bisogno di capire come e perché funziona il linguaggio per creare un LLM parlante. Non abbiamo bisogno di capire la complessità del clima per prevedere modelli meteorologici con una precisione sbalorditiva. In teoria, non abbiamo bisogno di capire le sfumature psicologiche del mercato azionario per costruire una rete neurale che ne preveda il comportamento.

Questo ci riporta alle BCI. Non abbiamo bisogno di capire la magia dietro il cervello umano per addestrare una rete neurale in grado di replicare la funzionalità del cervello. Si sarebbe pensato che un prerequisito per la creazione di impianti neurali potesse essere una comprensione completa delle neuroscienze. Ma non è più così.

La tecnologia è sempre sembrata inverosimile, principalmente perché capiamo così poco di come funziona il cervello umano. Siamo nelle fasi primitive di comprensione di come si formano i pensieri, di come attraversano la rete di trilioni di neuroni che abbiamo, ecc. e tuttavia ci si aspetta che sviluppiamo una tecnologia in grado di integrarsi con questo? È come aspettarsi di costruire un razzo che possa andare sulla luna con solo una conoscenza della fisica da scuola media.

Il futuro dei cervelli biologici potenziati artificialmente avverrà con l'impianto di cervelli artificiali ispirati alla biologia. Le parti artificiali della nostra intelligenza saranno intelligenza artificiale. Reti neurali incorporate nelle nostre reti neurali...

Questa tecnologia sta arrivando, più velocemente di quanto ci aspettassimo e senza la neuroscienza fondamentale che una volta pensavamo di aver bisogno.

Nella storia della vita sulla Terra, non abbiamo mai incontrato una mente senza un corpo... Tutte le innovazioni umane hanno dipeso dalla capacità del corpo di manipolare fisicamente qualsiasi strumento la mente escogiti, e quindi sono state limitate da essa. Se le interfacce cervello-computer mantengono la loro promessa, forse la conseguenza più profonda sarà questa: la nostra specie potrebbe trascendere quei vincoli, aggirando il corpo attraverso una nuova fusione di mente e macchina.

Questa è solo una delle numerose implicazioni filosofiche ed etiche che presto l'umanità dovrà affrontare quando questa tecnologia diventerà prima disponibile, poi perfezionata, quindi onnipresente.

In passato, l'umanità ha trascorso secoli a esplorare il significato dei progressi scientifici molto prima che prendessero il sopravvento sul mondo. Oggigiorno, a quanto pare, siamo spesso costretti a capire cosa significano tutti molto tempo dopo.

Processo alla produttività

La produttività è uno degli argomenti di self-help più popolari. Il nostro fascino per essa e la produzione di così tanta letteratura sull'argomento da parte del settore rivelano un aspetto molto interessante (e leggermente sinistro) della nostra cultura.

Da qualche parte lungo il percorso, la produttività si è intrecciata con la ricerca esistenziale di significato e miglioramento individuale. C'è una pressione per "ottimizzare" le nostre vite, quindi stiamo estraendo fino all'ultima goccia di tutto ciò che il mondo apparentemente ha da offrire.

Per quanto tempo possiamo effettivamente concentrarci?

Una ricerca ha scoperto che un'eccessiva concentrazione esaurisce il nostro cervello e ci prosciuga di energia. Non siamo progettati per concentrarci per ore infinite e la maggior parte di noi non ci riesce.

In effetti, siamo al meglio quando passiamo dall'essere concentrati all'essere non concentrati. Essere non concentrati ci aiuta anche a portare a termine le cose, perché è allora che attiviamo un circuito cerebrale chiamato default mode network (DMN) che elabora le nostre nuove esperienze e i nuovi pensieri nel nostro framework neurale.

Gli scienziati erano soliti pensare al DMN come al circuito "Do Mostly Nothing" perché si attivava solo quando eravamo a riposo. Ma il circuito DMN in realtà utilizza fino al 20% dell'energia del corpo (rispetto al relativamente piccolo 5% che qualsiasi sforzo richiederà). È una piccola statistica utile che aiuta a spiegare perché molte delle nostre migliori idee ci vengono quando non siamo alla scrivania.

Quindi, alla fine, abbiamo bisogno di tempi morti. Questa è una lezione che ho imparato relativamente tardi nella vita.

La psicologa Maria Kordowicz, PhD, è tra coloro che sostengono che la produttività è un paradigma neoliberista fallito, un tentativo di "ottimizzare" la mente umana come i vittoriani cercarono di sfruttare il potenziale delle macchine appena inventate dopo la rivoluzione industriale.

Lavorare come macchine in una burocrazia perfetta, indossare uniformi per non perdere tempo a scegliere un vestito, la spietata ricerca delle massime prestazioni, il riposo visto solo attraverso il prisma dell'ottimizzazione della produttività ("Devo dormire cinque ore a notte!"). Le persone si vantavano regolarmente di quante poche vacanze avessero preso o di quante vacanze avessero annullato per portare a termine un affare. C'erano workshop sulla resilienza e sessioni di consapevolezza all'ora di pranzo in abbondanza, ma erano solo un'estensione dell'iper-individualizzazione della forza lavoro. I dipendenti sopportano lo stress e il senso di responsabilità per il loro stress, mentre i sistemi e le strutture aziendali che inducono stress rimangono invariati.

Da dove deriva questa cultura "sempre attiva"? Le persone sottolineano regolarmente l'esposizione alle informazioni senza precedenti dell'epoca (e la "fatica decisionale" che tutti soffriamo nel capire cosa farne), ma la situazione in realtà è precedente alla tecnologia.

Quindi, dove ci porta tutto questo? La produttività, si potrebbe sostenere, è uno dei costrutti più nebulosi dell'era moderna, lì in alto con l'equilibrio tra lavoro e vita privata e il morale sul posto di lavoro. Tutto perfettamente sensato e ben intenzionato, ma stranamente inattuabile nella pratica, un ideale impossibile che finisce solo per farci sentire tutti un po' peggio con noi stessi.

 

Cybersecurity: un viaggio che costa molto

 

 

Credo che pochissime persone che si dedicano alla sicurezza informatica siano pienamente consapevoli di ciò in cui si stanno cacciando. Le persone ti vendono per lo più sogni su quanto sia facile iniziare a lavorare nella sicurezza informatica indipendentemente dal tuo background e che puoi trovare facilmente un lavoro entro un mese o tre dall'inizio. Ti dicono di tutto e di più per convincerti ad acquistare i loro corsi e iscriverti ai loro "bootcamp", nel frattempo ci sono molte risorse gratuite sul web con cui puoi iniziare, ma immagino che dovrai pagare per la tua pigrizia e la tua mancanza di capacità di ricerca, vero?

Sebbene non stia contestando che sia possibile iniziare, stabilirsi e persino trovare un lavoro nei tuoi primi mesi di apprendimento della sicurezza informatica, penso che sia importante sapere che questa non è la realtà di tutti e ti ripagherà avere aspettative più realistiche. Poiché ciò limiterà il tuo livello di delusione e ti manterrà sotto controllo quando arriverai a punti difficili nel tuo percorso. La sicurezza informatica è un viaggio lungo una vita fatto di apprendimento, disimparamento, successi e delusioni, e dipende completamente da te come si sviluppa il tuo viaggio.

La sicurezza informatica NON è facile, anche per coloro che hanno una piena formazione in informatica. È facile pensare che questo sia il mio modo di scoraggiarti dall'iniziare o continuare il tuo viaggio, ma sinceramente non è questo l’intento.

Studierai così tanto e a volte ti sentirai comunque come se non sapessi niente. Non importa quanti corsi segui e quante ore dedichi allo studio, è un continuo lottare con la sindrome dell'impostore perché ti senti costantemente come se non avessi imparato abbastanza e che ci fosse così tanto da imparare. E la verità è che non c'è fine all'apprendimento in materia di sicurezza informatica, quindi questo è il problema.

Trascorrerai lunghe ore a studiare e sarai costantemente esausto! Dovrai trovare il tempo, non importa quanto poco servirà per uscire e toccare l'erba per il bene della tua salute mentale.

Dovrai fare networking come se la tua vita dipendesse da questo

Si giunge a un punto in cui non hai più possibilità di tornare indietro, avrai investito troppo in questo lavoro, soprattutto tempo e denaro. Se sei uno dei fortunati troverai un lavoro entro il tuo primo anno di apprendimento nel settore, ma se non lo sei, voglio che tu tenga la testa alta e continui a impegnarti. C'è luce alla fine di questo tunnel e ci arriverai presto.

Ricorda che la sicurezza informatica è un viaggio e in questo viaggio avrai bisogno di persone, quindi unisciti a una comunità, sia online che offline. Avere persone con cui parlare che ti incoraggino quando sei giù e fuori, persone che possono capire la lotta. 

 

Sognare per praticare la realtà

È stata raggiunta una svolta notevole nella neuroscienza, scoprendo che gli esseri umani imparano attraverso i sogni simulando attivamente gli eventi (e le loro conseguenze) che si verificano in essi, dimostrando implicitamente l'esistenza di modelli del mondo.

Ma cosa c'entra questo con l'intelligenza artificiale?

La scoperta suggerisce che, nel nostro sforzo di costruire un'intelligenza di livello umano nelle macchine, potremmo sbagliarci del tutto. Oggi, ci stiamo imbarcando in una lettura affascinante che ci insegnerà molto su come funziona il tuo cervello e quale ispirazione sta prendendo l'industria dell'intelligenza artificiale, o la sua mancanza, nel suo arrogante percorso verso la creazione di un'intelligenza artificiale di livello umano.

Nel 1995, un operaio edile cadde da un'impalcatura a New York City. Con suo orrore, era caduto su un chiodo di 15 cm che aveva attraversato completamente la sua scarpa. Naturalmente, provava un dolore indescrivibile, al punto che gli fu rapidamente somministrato del sedativo e portato in ospedale. Ma quando i dottori analizzarono la ferita, con loro sorpresa, il chiodo aveva completamente mancato il piede dell'operaio. Ma allora, come faceva a provare così tanto dolore? Beh, perché il suo cervello gli diceva che avrebbe dovuto provare dolore. E così ha provato.

Ecco perché il filosofo Andy Clark si riferisce alla realtà come a un'"allucinazione controllata". Oppure, come direbbe il famoso psicologo cognitivo Donald Hoffman, "La realtà non è ciò che pensi che sia, ma ciò che sei".

In parole povere, la realtà è un mix di ciò che il nostro cervello prevede che accadrà e di ciò che alla fine percepisce che accadrà (attraverso i sensi), portando a situazioni in cui il cervello potrebbe interpretare male la realtà, come abbiamo appena visto.

Ma allora, come impara il nostro cervello da queste interazioni per fare previsioni migliori?

Il ciclo di feedback per tentativi ed errori è la risposta.

Come puoi immaginare, il cervello usa la percezione come feedback sulle sue convinzioni, adattandole nel tempo. Ad esempio, un bambino impara che la gravità esiste prendendo e lasciando cadere oggetti, modellando la previsione del suo cervello che prendere e "lasciare andare" un nuovo oggetto farà sì che l'oggetto cada. Di conseguenza, il modo in cui il tuo cervello sfrutta questo ciclo di feedback influenza in larga misura il tuo apprendimento, il che può portare a circostanze eccezionali.

Alcuni neuroscienziati ipotizzano che un "feedback loop" scarso (o sbilanciato) possa svolgere un ruolo cruciale in patologie cerebrali come depressione, dolore cronico o autismo. Per quanto riguarda quest'ultimo, gli studiosi suggeriscono che l'autismo derivi dal fatto che il cervello attribuisce troppo peso all'input sensoriale in arrivo. Ricevendo troppe informazioni esterne "importanti", il cervello diventa incapace di distinguere cosa è rumore e cosa è informazione preziosa per fare previsioni di successo.

Questo potrebbe essere il motivo per cui alcune persone nello spettro sono molto goffe nelle interazioni sociali: il loro cervello non riesce a rilevare segnali sociali deboli e a bassa frequenza che gli altri danno loro poiché, per il loro cervello, "tutte le informazioni esterne sono preziose".

Questo potrebbe anche spiegare perché le persone autistiche sono così innatamente superiori nei compiti che richiedono una percezione estrema, dimostrando che inserirle nella società non significa costringerle a essere come gli altri, ma trovare dove le loro particolarità uniche emergono. Ma a parte questo caso particolare, la maggior parte dei cervelli è in realtà piuttosto arrogante e pensa di saperne di più.

Tuttavia, i nostri percorsi neurologici in uscita (il percorso che trasporta le previsioni del cervello) superano di due a uno i percorsi in entrata (ciò che i nostri sensi percepiscono). In parole semplici, sebbene controintuitivo (e con orrore dei comportamentisti), la realtà è vissuta più dall'interno verso l'esterno che dall'esterno verso l'interno.

L’idea greca (ripresa da John Locke) secondo cui i nostri cervelli sono una "Tabula Rasa", una lavagna vuota completamente modellata dalle esperienze, potrebbe non essere accurata e che la maggior parte della nostra realtà è modellata dalle aspettative del nostro cervello, il che può portare a situazioni in cui il nostro cervello può alterare completamente la nostra realtà.

E non mi riferisco alle droghe. In uno studio del 2019, una donna con quasi completa cecità ha riacquistato completamente la vista. Ma come è stato possibile?

Quando la valutarono per la prima volta, si resero subito conto che rispondeva a diversi stimoli visivi, il che suggeriva che la sua vista fosse buona. Tuttavia, era ancora completamente cieca.

È importante sottolineare che aveva sofferto di forti emicranie che, nel corso degli anni, l'avevano incentivata a cercare luoghi bui per evitare il dolore. Quindi, ipotizzarono che il suo cervello si fosse convinto che fosse cieca quando non lo era.

È affascinante che, dopo una serie di approcci terapeutici, come il rafforzamento di ogni segnale positivo che il suo sistema visivo andava bene per lei e la sua famiglia, e persino l'uso dell'ipnoterapia, abbiano "ingannato il cervello riportandolo alla normalità".

Ci sono stati anche casi in cui una donna con disturbo di personalità multipla era cieca o normale a seconda della personalità. A volte riusciva a vedere, ma diventava letteralmente cieca ogni volta che aveva una delle personalità cieche.

Tutto sommato, il modo in cui vediamo il mondo dipende in gran parte da ciò che il nostro cervello si aspetta che sia.