Anatoly Levenchuk (ailev) wrote,
Anatoly Levenchuk
ailev

Categories:

Системное мышление: обучение железных ящиков и кожаных мешков

Суть системного подхода -- это разбирательство с системными уровнями, работа с отношениями часть-целое. Для того, чтобы AI стал системным его нужно научить тому, что такое отношение часть-целое, научить разбирать целые предметы на части. Для этого нужно иметь обучающую выборку. Для этого был предложен набор данных PartNet из 26671 модели 3D объектов в 24 категориях с отмеченными для них 573585 частями -- https://cs.stanford.edu/~kaichun/partnet/. Вот как они бьют лампы на целое и части, на много уровней:
lamp_tree[1]

UPDATE: а вот ещё один -- https://deep-geometry.github.io/abc-dataset/, A Big CAD Model Dataset For Geometric Deep Learning

Эпоха корпусной инженерии (я писал об этом в https://ailev.livejournal.com/1009201.html, в 2012 году, по аналогии с корпусной лингвистикой) потихоньку начинается, но это только самое начало.

Искусственный и естественный интеллекты тут неразличимы: можно научить знанию системного подхода, но оно так и останется знанием -- что целое больше, чем сумма его частей, там есть какая-то "эмерджентность" от взаимодействия этих частей. Важным оказывается не это знание, а компетенция: умение взять какой-то не слишком знакомый предмет, назвать его "целым" и выделить "части". И сказать, что это "целое" и "части" -- из знаний по системному подходу. Вот это уже оказывается трудно, этому нужно долго и много учиться -- и железным ящикам, и кожаным мешкам. И вот этим уже озаботились. Другое дело, что это вряд ли связывают с обучением системному подходу, но не факт, что не связывают.

Следующее, что нужно делать -- это обращать внимание на проектные роли, выделяющие из мира важные объекты. Сейчас AI "объективен", то есть из мира выделяются самые важные предметы как бы "объективно" -- как в начальном варианте системного подхода. То есть в автомобильных системах на дороге выделяются пешеходы, но не как специфический для водителей объект, а как "объективно существующий в природе". Следующее, что нужно будет учить делать -- это различать функциональное разбиение (как работает) и конструктивное (из чего сделано). И тоже, сначала для "вещей" в окружении целевой системы, а потом только для обеспечения -- для систем-оргзвеньев, которые делают другие системы.

Это всё и для массы людей на грани их понимания, а машины уж совсем непонятно, как этому учить. Так что всё тут будет медленно и печально. Вскарабкиваясь на всё более высокие деревья, на Луну не попадёшь. Но не удивлюсь, если лет через десять (или даже быстрее) я буду учить системному мышлению не только людей. Примерно с той же успешностью, что и сегодня )))

А пока -- учебник системного мышления для кожаных мешков у меня готов, вношу в эти 530 страниц последние правки (спасибо бета-тестерам!) и отсылаю [UPDATE: отослал] сегодня на вёрстку.

UPDATE: Обсуждение в фейсбуке: https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10215645218937576
Subscribe

  • lytdybr

    Провёл семинар по мантрам/канвам/сюжетам, очень доволен. Один из участников написал в закрытый чат о результате так: "получено знание о мыслительном…

  • Мастерская инженеров-менеджеров

    От ШСМ к МИМ Наша девятая конференция-2025 была удивительной: на неё мы шли как Школа системного менеджмента, а из неё вышли мастерской…

  • lytdybr

    Провёл вчера разбор/review по первому шагу системного мышления (раньше это были "тренировки"), на ней из интересного -- обсуждали сделки на валютном…

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 2 comments