lytdybr
Позавчера окончательно (хотя там ещё будет порция правок опечаток) отдал СМ2022 для публикации, последнее что там было -- это утряска немного нового формата упражнений. Теперь Aisystant сможет показывать пример заполнения табличек по моделированию, но это требует нескольких дней задержек публикации. Поскольку речь шла о примерах архитектурного моделирования (соответствие функционального и продуктного разбиений), то я счёл это важным и публикация теперь ожидается завтра, а не в прошлый вторник. Лучшее враг хорошего, как всегда.
Вчера я распаковал свой "сейф", то есть трёхсписочный GTD (https://ailev.livejournal.com/908399.html), я его так и веду в неизменной форме. Весь секрет моей производительности -- это честно использовать его как "сейф", куда попадают дела к исполнению, но исполняться они не начинают, пока не закончены текущие важные дела. Главное -- это по максимуму удавить мультитаскинг, тогда время от времени будет заканчиваться важное дело. А если не удавить, то все важные дела будут понадкушены, но не закончены никогда (это как еда будет скисать, если мыть-готовить её не час, а пять суток). Важное дело было -- ОдО2021 (4 месяца и 4 дня писанины, https://ailev.livejournal.com/1585944.html), а затем СМ2022 (два месяца и неделя). Переписка СМ2022 началась 13 октября 2021 (https://ailev.livejournal.com/1587254.html), закончилась по факту отдачей на наши сервера 18 декабря (https://ailev.livejournal.com/1598567.html), потом было ещё чуть времени на "метаданные": доотладка упражнений и написание анонсов, чтобы потом на них не отвлекаться. 21 октября 2021 года к вечеру я проект этот в своей голове у себя закрыл, и 22 октября уже разбирался с распухшим ящиком входящих. Там, конечно, набралось огромное количество и срочного, и важного -- и я честно потратил полдня на попытки (вполне безуспешные) рассортировать тамошнее содержимое. Все будущие ходы записаны, но какие из них делать первыми?! Речь идёт, конечно, о работе full time, ибо всякие короткие разговоры с окружающим миром идут вне всякого плана, я не хотел бы считать себя отшельником (в Москве ведь это реализуется на раз-два: перестаёшь читать-писать в свои же чаты и заглядывать в ЖЖ-фейсбук-вконтакте-новостные ленты. Доставка продуктов на дом, работай до выгорания над одним делом! Нет, я на такие подвиги не способен).
В итоге читал Ванчурина et al. (ссылки уже неоднократно приводил, например, https://ailev.livejournal.com/1592493.html -- там и про мои тексты 2015 года об этом, и про "негомеостатическую кибернетику", и ещё не учтённую тут "семантическую информацию" Колчинского и Волперта в отличие от шенноновской синтаксической/термодинамической), чтобы оценить масштаб бедствия по следующему делу, которое мне представляется достойным для full time: посадить интеллект-стек на новые теории эволюции и агентства. Ибо все эти "смыслы жизни" и предпринимательство, а заодно и "физичность/рациональность" -- они идут оттуда. И я намерен этим заниматься весь 2022 год, оно того стоит. Если совсем кратко, то в физике системный подход был рудиментарен (система и окружение были там всегда, у системы были взаимодействия с окружением и состояния были отдельно у системы и среды), но потихоньку развивался в направлении многомасштабности и теорий ренормализации с тесным пересечением со статистикой, и тут рулят квантовые физики, в том числе интересно, что там делают Deutsch, Marletto, Wallace, ибо там эвереттовская интерпретация позволяет совместить мир статистики и детерменистичность физики на базе principal principle -- выход на описания для принятия решений, "статистика не является свойством мира". Статистика тоже развивалась, и там было пересечение термодинамики как начального приближения в любом знании и байесовской статистики, которая улучшает термодинамическое приближение, если ты хоть что-то знаешь, об этом впервые внятно говорит Jaynes (а дальше идём по линии Pearl и лестницу причинности над всей этой байесовщиной). Этим проложен мостик в термодинамические теории обучения, которыми занимаются чуть ли не все в AI (Friston, LeCun и далее по всему списку). Теперь берём эволюцию и считаем, что это физическая "история" (вот и до нормального понятия истории дошли, там сразу многомасштабное время в ней), и суть этой истории -- это обучение как оптимизация, с этого момента работает и термодинамика, и баейсовская статистика (байесовские сети). Последний штрих -- это концепция эволюционных переходов по линии системного мышления: а) появление всё более и более "целых", от молекул к клеткам, от клеток к организмам, и так далее: рост числа системных уровней в ходе эволюции как рост сложности и б) эволюция с мутациями на разных системных уровнях, двигаемая фрустрациями как противоположностью оптимизационных трендов на каждом уровне -- при этом обучение идёт как в многоуровневой нейронной сети: нижние уровни меняются медленно и цифровизуются (появляется генотип: RNA, DNA), а вот верхние уровни оказываются крайне подвижны и остаются "аналоговыми" (фенотип, белки). А ещё там появляются паразиты, и это эволюционно необходимо. И всё это можно описать либо математикой байесовcкой сети (Szathmary, 2019), либо математикой нейронной сети (Vanchurin, 2021). А Friston много чего пытается рассказать про оптимизацию на одном уровне, и тут ещё хороший выход на теории сознания (привет Anil Seth на базе ActInf, но ещё Грациано с AST, но даже больше разработчикам global workspace theory, например, IWMT от Adam Safron, https://psyarxiv.com/kjngh/, такого ведь много). И тут нужно вспомнить Stanley, который обсуждает собственно алгоритмы оптимизации: важность новизны и разнообразия среды. Ванчурин сотоварищи даёт ему некоторый ответ: буквально формулирует требования к физике мира, в котором возможна эволюция, то есть жизнь. Дальше мы понимаем, что системное мышление в его инженерной ипостаси говорит о том, что "система сама себя не сделает, есть цепочки систем создания" и "систему нужно описывать минимально четырьмя способами деления на части", но не говорит, откуда берётся целевая система (не рассказывает про предпринимательство как поведение на как минимум организменном уровне и уровнях выше). Ванчурин с его командой стыкует физическое системное мышление с биологической эволюцией (классика жанра: двигает по факту общую теорию систем), добавляя обучение и нейросетку как "удобную математику для описания" и многомасштабность времени (выход на историю). Теперь нужно что-то типа антиберталанфиевского захода, но с выходом в эволюционную динамику (берталанфи по факту смотрел в статике, без эволюционного масштаба времени, без фрустраций между уровнями и всего такого, взял биологию и вытянул всё системное в инженерию): взять вот это физико-биологическое понимание -- и слить его с независимо развивавшемся в инженерии (помним, что системную инженерию, исследование операций и всё вот это с выходом в практическую деятельность предложил как раз Берталанфи, спасибо ему. Вот нужно сделать антишаг: вернуть инженерные находки в физику-биологию, в "общую теорию систем"). Ага, это всё я мутно и непонятно изложил, но вот и буду потихоньку распутывать этот клубок. Надо научиться как-то внятно говорить о ренормализации, термодинамике, байесовщине, фрустрациях как оптимизационных противоречиях "на пальцах" (без обилия математики), уложить это всё в интеллект-стек (версия 2022) и показать приложение этого способа мышления в рабочих проектах, в том числе в предпринимательстве. Так что "запомним этот твит", я долго говорил, что займусь -- но занялся по факту 22 декабря 2021, пережив самую длинную ночь года.
Вот что происходит с образованием при переходе к русскому языку: в издательстве ЭКСМО книгу Zed A. Show "Learn Python The Hard Way" назвали "Лёгкий способ выучить Python" (я эту фотку повесил в сообществе "Смешанное обучение", там ещё пара комментов, https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/posts/3070489216526940/):
В очередной раз поднялся разговор про "давайте всё перескажем так, как велит теория категорий", в чате моего блога (с https://t.me/ailev_blog_discussion/12077). Сначала там вопрос поднялся про "всё на свете моделирование", где я был не согласен. Да, так Алан Кей говорил про моделирование как новую грамотность, компьютерную революцию как помощь компьютеров в моделировании. https://ailev.livejournal.com/469995.html. У нас тезис этот от Дугласа Энгельбарта, "усиление интеллекта". Это 1962 год, ежели что, https://dougengelbart.org/content/view/138. Но это постановка задачи, а решение до сих пор не так чтобы очень удовлетворительно, о чём Алан Кей и пишет регулярно. Вместе с тем, моделирование -- это только маленькая часть интеллект-стека. Мы, конечно, активно этим занимаемся (например, в "Системное мышление 2022" вставлены упражнения по моделированию прямо в Aisystant, и задания по моделированию с отсылкой к моделеру coda.io). Но кроме моделирования нужно учитывать и остальные трансдисциплины, нужные для освоения мира. А уж если моделирование выражать в терминах теории категорий, то тут full stop: если рассуждения в терминах стрелок/морфизмов считать языком описания всего интеллект-стека/языком всего мышления в целом, языком всего познания, то на этом языке будет разговаривать один человек, или даже сотня на всём земном шаре. Единая методологическая основа всё одно не сработает: бесплатных обедов не бывает, одна модель или одно объяснение не может объяснить всего. Язык морфизмов хорош, но что-то теория категорий не распространяется по Земле как пожар (и даже среди программистов, хотя люди из лагеря Хаскеля сделали для этого очень много, но "не шмогла"). Хотя у математиков это стало респектабельной теорией, но тоже одной из многих. И от переформулировок из просто моделей со стрелками ничего не меняется. И вообще, гиперобобщения вредны, ибо отвлекают на ненужное, заставляют забыть цель: нужно стать умнее, а не прокладывать дорогу теории категорий в жизнь (несколько раз пробовали, но проповедники теории категорий так и не смогли объяснить, чем это лучше альтернативных подходов. Высказывания не становятся короче, причинно-следственные связи не обсуждаются точнее, и так далее. Просто ребрендинг. Ну нафиг ребрендинг, и без него забот хватает). У нас был выезд в Бекасово, на котором проповедник теории категорий пытался рассказать системным инженерам, как будет хорошо, если они заговорят на языке теории категорий. Системные инженеры задавали упорно один вопрос: "в чём хорошо-то будет? что станет короче, быстрее, лучше?". Ответа так и не было получено. Ну, мы все попытки после этого SysMoLan поставить на рельсы теории категорий отменили. Ибо и впрямь ведь, непонятно, зачем, кроме "чтобы было". Переписать курс системного мышления можно и на древнеегипетский язык, если потрудиться, и на вьетнамский, и на язык теории категорий. Вопрос, зачем?!
Пока же подтверждается моя модель бесполезности "открытой лаборатории" из-за феномена "вбегает X и кричит: срочно всё бросайте, я понял, куда вам всем надо бежать". Вариации только между "вот вам моя личная главная идея, позволяющая ответить на вопрос о жизни, вселенной и всего такого" и "вот я встретил теорию, позволяющую ответить на вопрос о жизни, вселенной и всего такого". Грубо говоря, "вот вам моя онтология всего" или "вот вам книжка великого мудреца, которую я вчера нашёл и прочувствовал, там онтология всего". До прикладных результатов дело не доходит, это ж "теория всего", то есть где-нибудь низко по интеллект-стеку (торсионные поля, приложения теории категорий к синтактике и т.д.). Попытка отсылки к скрипке Энгельбарта тут не работает. Ибо когда выдают вместо скрипки скрипучку и говорят, что "скрипи, скрипи, скоро музыка будет" — это не пойдёт. Сначала нужно продемонстрировать Ойстраха и полный стадион, как в случае скрипки Энгельбарта. А если неведомый агрегат и "когда-нибудь оно заиграет, если сможешь научиться, и точно стадионы твои", то это исследования. Этому не нужно учить всех. Исследуйте, потом покажите собранный стадион, потом учите всех. Если это инженерный проект, то покажите пользу! Если исследовательский, то так прямо и говорите -- не призывайте всё инженерное перестраивать под недоделанные исследования. Если хотите строить электростанцию на новом принципе, а у вас идея торсионных полей или холодного ядерного синтеза для производства электричества, то не стоит этому учить всех подряд, делать курсы по строительству таких станций, класть это в основу интеллект-стека.У меня было предложение, когда я работал в Росатоме, немедленно использовать системную инженерию для строительства электростанции на LENR. Я заметил, что поскольку LENR пока не воспроизводится надёжно, то нельзя говорить об инженерии, и нужно ещё исследования вести. Так что это не к инженерам. Это почему-то туго понималось (ибо "у инженеров деньги и ресурсы есть, а исследователи почему-то LENR не верят и ресурсов не дают"). Если это теория категорий, то принцип тот же: доводите теорию до состояния, когда её трансдисциплинарность очевидна, показываете крутые применения (где экономится время, усилия и т.д.) и приглашаете повторить. Если будет какой-то общий метод, покажете, как он работает у вас и ещё пятерых-шестерых. Тогда можно разговаривать о курсах и обучении. До этого разговаривать нельзя. Ходят разговоры, что если перейти с языка логики на язык категорий, то можно онтологию как-то более чудесно выразить. Задают вопрос: и что это даст на практике? Ответа нет, говорят только, что можно выразить. Ну, не всё, что можно делать, нужно делать. Возможно всё, целесообразно очень немногое. Но всегда можно делать кто что хочет, "потому что это никому не нужно, но красиво, а я художник, я так вижу". Графоманство, тьфу, художественное творчество и прочие танцы, оно делается нипочему, это социализация приматов. Вместе с призывами "айда на танцы", "айда теорию категорий к онтологии применим". Но "айда займёмся художеством, развлечёмся, социализируемся" это ж не "айда вот этим спасать мир"? Хотя художники так и считают: что они развлекаются и самовыражаются, а зрители на них смотрят и это и есть спасение мира от голода, холода, болезней, смерти и прочих астероидных угроз. Но нет. Роль искусства понятна, но художественный проект "перевести всё подряд на язык теории категорий" без явных доказательств, что станет в ходе проекта лучше -- этот проект явно не для всех людей. А кто этим увлёкся, тот этим вполне занимается.
Наши предодаватели явно занижают время, требуемое на обучение, это и меня касается. Я вот написал, что системное мышление требует 120 часов (то есть два месяца по два часа в день), но вдруг засомневался. Скажем, онтологика требует 12 лекций по часу плюс 12 часов на семинар, плюс 24-48 часов домашних заданий, то есть при двух часах в день должна проходиться за месяц и при часе в день за два месяца. Но что-то мне подсказывает, что это тоже два часа в день два месяца. И без отвлечений. И может не хватить. Надо больше экспериментальных данных. Скажем, ОдО2021 проходится экспериментально за 44 астрономических часа, включая чтение курса и прохождение упражнений (но без дополнительной литературы), https://ailev.livejournal.com/1594712.html. Это примерно месяц, если тратить на курс честно два часа в день с двумя выходными в неделю. Системное мышление, конечно, требует сильно побольше -- вот я и поставил 120 часов. А дальше будем эту цифру проверять практикой.
Если поставить лес роботов-коботов по $35 тыс., и запустить туда людей с балетной подготовкой в качестве живности, то можно неплохо развлечься с художественной темой "как сделать так, чтобы люди не боялись роботов", и даже получить публикацию в Scientific American. Мой небольшой текст на тему танцев с тёплыми ламповыми роботами по следам постановки Forest: https://vk.com/wall-179019873_1434. Жуткое, конечно, зрелище. Прямо репортаж из uncunny valley, с самого дна.
UPDATE: Обсуждение в фейсбуке https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10222201869489742
Вчера я распаковал свой "сейф", то есть трёхсписочный GTD (https://ailev.livejournal.com/908399.html), я его так и веду в неизменной форме. Весь секрет моей производительности -- это честно использовать его как "сейф", куда попадают дела к исполнению, но исполняться они не начинают, пока не закончены текущие важные дела. Главное -- это по максимуму удавить мультитаскинг, тогда время от времени будет заканчиваться важное дело. А если не удавить, то все важные дела будут понадкушены, но не закончены никогда (это как еда будет скисать, если мыть-готовить её не час, а пять суток). Важное дело было -- ОдО2021 (4 месяца и 4 дня писанины, https://ailev.livejournal.com/1585944.html), а затем СМ2022 (два месяца и неделя). Переписка СМ2022 началась 13 октября 2021 (https://ailev.livejournal.com/1587254.html), закончилась по факту отдачей на наши сервера 18 декабря (https://ailev.livejournal.com/1598567.html), потом было ещё чуть времени на "метаданные": доотладка упражнений и написание анонсов, чтобы потом на них не отвлекаться. 21 октября 2021 года к вечеру я проект этот в своей голове у себя закрыл, и 22 октября уже разбирался с распухшим ящиком входящих. Там, конечно, набралось огромное количество и срочного, и важного -- и я честно потратил полдня на попытки (вполне безуспешные) рассортировать тамошнее содержимое. Все будущие ходы записаны, но какие из них делать первыми?! Речь идёт, конечно, о работе full time, ибо всякие короткие разговоры с окружающим миром идут вне всякого плана, я не хотел бы считать себя отшельником (в Москве ведь это реализуется на раз-два: перестаёшь читать-писать в свои же чаты и заглядывать в ЖЖ-фейсбук-вконтакте-новостные ленты. Доставка продуктов на дом, работай до выгорания над одним делом! Нет, я на такие подвиги не способен).
В итоге читал Ванчурина et al. (ссылки уже неоднократно приводил, например, https://ailev.livejournal.com/1592493.html -- там и про мои тексты 2015 года об этом, и про "негомеостатическую кибернетику", и ещё не учтённую тут "семантическую информацию" Колчинского и Волперта в отличие от шенноновской синтаксической/термодинамической), чтобы оценить масштаб бедствия по следующему делу, которое мне представляется достойным для full time: посадить интеллект-стек на новые теории эволюции и агентства. Ибо все эти "смыслы жизни" и предпринимательство, а заодно и "физичность/рациональность" -- они идут оттуда. И я намерен этим заниматься весь 2022 год, оно того стоит. Если совсем кратко, то в физике системный подход был рудиментарен (система и окружение были там всегда, у системы были взаимодействия с окружением и состояния были отдельно у системы и среды), но потихоньку развивался в направлении многомасштабности и теорий ренормализации с тесным пересечением со статистикой, и тут рулят квантовые физики, в том числе интересно, что там делают Deutsch, Marletto, Wallace, ибо там эвереттовская интерпретация позволяет совместить мир статистики и детерменистичность физики на базе principal principle -- выход на описания для принятия решений, "статистика не является свойством мира". Статистика тоже развивалась, и там было пересечение термодинамики как начального приближения в любом знании и байесовской статистики, которая улучшает термодинамическое приближение, если ты хоть что-то знаешь, об этом впервые внятно говорит Jaynes (а дальше идём по линии Pearl и лестницу причинности над всей этой байесовщиной). Этим проложен мостик в термодинамические теории обучения, которыми занимаются чуть ли не все в AI (Friston, LeCun и далее по всему списку). Теперь берём эволюцию и считаем, что это физическая "история" (вот и до нормального понятия истории дошли, там сразу многомасштабное время в ней), и суть этой истории -- это обучение как оптимизация, с этого момента работает и термодинамика, и баейсовская статистика (байесовские сети). Последний штрих -- это концепция эволюционных переходов по линии системного мышления: а) появление всё более и более "целых", от молекул к клеткам, от клеток к организмам, и так далее: рост числа системных уровней в ходе эволюции как рост сложности и б) эволюция с мутациями на разных системных уровнях, двигаемая фрустрациями как противоположностью оптимизационных трендов на каждом уровне -- при этом обучение идёт как в многоуровневой нейронной сети: нижние уровни меняются медленно и цифровизуются (появляется генотип: RNA, DNA), а вот верхние уровни оказываются крайне подвижны и остаются "аналоговыми" (фенотип, белки). А ещё там появляются паразиты, и это эволюционно необходимо. И всё это можно описать либо математикой байесовcкой сети (Szathmary, 2019), либо математикой нейронной сети (Vanchurin, 2021). А Friston много чего пытается рассказать про оптимизацию на одном уровне, и тут ещё хороший выход на теории сознания (привет Anil Seth на базе ActInf, но ещё Грациано с AST, но даже больше разработчикам global workspace theory, например, IWMT от Adam Safron, https://psyarxiv.com/kjngh/, такого ведь много). И тут нужно вспомнить Stanley, который обсуждает собственно алгоритмы оптимизации: важность новизны и разнообразия среды. Ванчурин сотоварищи даёт ему некоторый ответ: буквально формулирует требования к физике мира, в котором возможна эволюция, то есть жизнь. Дальше мы понимаем, что системное мышление в его инженерной ипостаси говорит о том, что "система сама себя не сделает, есть цепочки систем создания" и "систему нужно описывать минимально четырьмя способами деления на части", но не говорит, откуда берётся целевая система (не рассказывает про предпринимательство как поведение на как минимум организменном уровне и уровнях выше). Ванчурин с его командой стыкует физическое системное мышление с биологической эволюцией (классика жанра: двигает по факту общую теорию систем), добавляя обучение и нейросетку как "удобную математику для описания" и многомасштабность времени (выход на историю). Теперь нужно что-то типа антиберталанфиевского захода, но с выходом в эволюционную динамику (берталанфи по факту смотрел в статике, без эволюционного масштаба времени, без фрустраций между уровнями и всего такого, взял биологию и вытянул всё системное в инженерию): взять вот это физико-биологическое понимание -- и слить его с независимо развивавшемся в инженерии (помним, что системную инженерию, исследование операций и всё вот это с выходом в практическую деятельность предложил как раз Берталанфи, спасибо ему. Вот нужно сделать антишаг: вернуть инженерные находки в физику-биологию, в "общую теорию систем"). Ага, это всё я мутно и непонятно изложил, но вот и буду потихоньку распутывать этот клубок. Надо научиться как-то внятно говорить о ренормализации, термодинамике, байесовщине, фрустрациях как оптимизационных противоречиях "на пальцах" (без обилия математики), уложить это всё в интеллект-стек (версия 2022) и показать приложение этого способа мышления в рабочих проектах, в том числе в предпринимательстве. Так что "запомним этот твит", я долго говорил, что займусь -- но занялся по факту 22 декабря 2021, пережив самую длинную ночь года.
Вот что происходит с образованием при переходе к русскому языку: в издательстве ЭКСМО книгу Zed A. Show "Learn Python The Hard Way" назвали "Лёгкий способ выучить Python" (я эту фотку повесил в сообществе "Смешанное обучение", там ещё пара комментов, https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/posts/3070489216526940/):
В очередной раз поднялся разговор про "давайте всё перескажем так, как велит теория категорий", в чате моего блога (с https://t.me/ailev_blog_discussion/12077). Сначала там вопрос поднялся про "всё на свете моделирование", где я был не согласен. Да, так Алан Кей говорил про моделирование как новую грамотность, компьютерную революцию как помощь компьютеров в моделировании. https://ailev.livejournal.com/469995.html. У нас тезис этот от Дугласа Энгельбарта, "усиление интеллекта". Это 1962 год, ежели что, https://dougengelbart.org/content/view/138. Но это постановка задачи, а решение до сих пор не так чтобы очень удовлетворительно, о чём Алан Кей и пишет регулярно. Вместе с тем, моделирование -- это только маленькая часть интеллект-стека. Мы, конечно, активно этим занимаемся (например, в "Системное мышление 2022" вставлены упражнения по моделированию прямо в Aisystant, и задания по моделированию с отсылкой к моделеру coda.io). Но кроме моделирования нужно учитывать и остальные трансдисциплины, нужные для освоения мира. А уж если моделирование выражать в терминах теории категорий, то тут full stop: если рассуждения в терминах стрелок/морфизмов считать языком описания всего интеллект-стека/языком всего мышления в целом, языком всего познания, то на этом языке будет разговаривать один человек, или даже сотня на всём земном шаре. Единая методологическая основа всё одно не сработает: бесплатных обедов не бывает, одна модель или одно объяснение не может объяснить всего. Язык морфизмов хорош, но что-то теория категорий не распространяется по Земле как пожар (и даже среди программистов, хотя люди из лагеря Хаскеля сделали для этого очень много, но "не шмогла"). Хотя у математиков это стало респектабельной теорией, но тоже одной из многих. И от переформулировок из просто моделей со стрелками ничего не меняется. И вообще, гиперобобщения вредны, ибо отвлекают на ненужное, заставляют забыть цель: нужно стать умнее, а не прокладывать дорогу теории категорий в жизнь (несколько раз пробовали, но проповедники теории категорий так и не смогли объяснить, чем это лучше альтернативных подходов. Высказывания не становятся короче, причинно-следственные связи не обсуждаются точнее, и так далее. Просто ребрендинг. Ну нафиг ребрендинг, и без него забот хватает). У нас был выезд в Бекасово, на котором проповедник теории категорий пытался рассказать системным инженерам, как будет хорошо, если они заговорят на языке теории категорий. Системные инженеры задавали упорно один вопрос: "в чём хорошо-то будет? что станет короче, быстрее, лучше?". Ответа так и не было получено. Ну, мы все попытки после этого SysMoLan поставить на рельсы теории категорий отменили. Ибо и впрямь ведь, непонятно, зачем, кроме "чтобы было". Переписать курс системного мышления можно и на древнеегипетский язык, если потрудиться, и на вьетнамский, и на язык теории категорий. Вопрос, зачем?!
Пока же подтверждается моя модель бесполезности "открытой лаборатории" из-за феномена "вбегает X и кричит: срочно всё бросайте, я понял, куда вам всем надо бежать". Вариации только между "вот вам моя личная главная идея, позволяющая ответить на вопрос о жизни, вселенной и всего такого" и "вот я встретил теорию, позволяющую ответить на вопрос о жизни, вселенной и всего такого". Грубо говоря, "вот вам моя онтология всего" или "вот вам книжка великого мудреца, которую я вчера нашёл и прочувствовал, там онтология всего". До прикладных результатов дело не доходит, это ж "теория всего", то есть где-нибудь низко по интеллект-стеку (торсионные поля, приложения теории категорий к синтактике и т.д.). Попытка отсылки к скрипке Энгельбарта тут не работает. Ибо когда выдают вместо скрипки скрипучку и говорят, что "скрипи, скрипи, скоро музыка будет" — это не пойдёт. Сначала нужно продемонстрировать Ойстраха и полный стадион, как в случае скрипки Энгельбарта. А если неведомый агрегат и "когда-нибудь оно заиграет, если сможешь научиться, и точно стадионы твои", то это исследования. Этому не нужно учить всех. Исследуйте, потом покажите собранный стадион, потом учите всех. Если это инженерный проект, то покажите пользу! Если исследовательский, то так прямо и говорите -- не призывайте всё инженерное перестраивать под недоделанные исследования. Если хотите строить электростанцию на новом принципе, а у вас идея торсионных полей или холодного ядерного синтеза для производства электричества, то не стоит этому учить всех подряд, делать курсы по строительству таких станций, класть это в основу интеллект-стека.У меня было предложение, когда я работал в Росатоме, немедленно использовать системную инженерию для строительства электростанции на LENR. Я заметил, что поскольку LENR пока не воспроизводится надёжно, то нельзя говорить об инженерии, и нужно ещё исследования вести. Так что это не к инженерам. Это почему-то туго понималось (ибо "у инженеров деньги и ресурсы есть, а исследователи почему-то LENR не верят и ресурсов не дают"). Если это теория категорий, то принцип тот же: доводите теорию до состояния, когда её трансдисциплинарность очевидна, показываете крутые применения (где экономится время, усилия и т.д.) и приглашаете повторить. Если будет какой-то общий метод, покажете, как он работает у вас и ещё пятерых-шестерых. Тогда можно разговаривать о курсах и обучении. До этого разговаривать нельзя. Ходят разговоры, что если перейти с языка логики на язык категорий, то можно онтологию как-то более чудесно выразить. Задают вопрос: и что это даст на практике? Ответа нет, говорят только, что можно выразить. Ну, не всё, что можно делать, нужно делать. Возможно всё, целесообразно очень немногое. Но всегда можно делать кто что хочет, "потому что это никому не нужно, но красиво, а я художник, я так вижу". Графоманство, тьфу, художественное творчество и прочие танцы, оно делается нипочему, это социализация приматов. Вместе с призывами "айда на танцы", "айда теорию категорий к онтологии применим". Но "айда займёмся художеством, развлечёмся, социализируемся" это ж не "айда вот этим спасать мир"? Хотя художники так и считают: что они развлекаются и самовыражаются, а зрители на них смотрят и это и есть спасение мира от голода, холода, болезней, смерти и прочих астероидных угроз. Но нет. Роль искусства понятна, но художественный проект "перевести всё подряд на язык теории категорий" без явных доказательств, что станет в ходе проекта лучше -- этот проект явно не для всех людей. А кто этим увлёкся, тот этим вполне занимается.
Наши предодаватели явно занижают время, требуемое на обучение, это и меня касается. Я вот написал, что системное мышление требует 120 часов (то есть два месяца по два часа в день), но вдруг засомневался. Скажем, онтологика требует 12 лекций по часу плюс 12 часов на семинар, плюс 24-48 часов домашних заданий, то есть при двух часах в день должна проходиться за месяц и при часе в день за два месяца. Но что-то мне подсказывает, что это тоже два часа в день два месяца. И без отвлечений. И может не хватить. Надо больше экспериментальных данных. Скажем, ОдО2021 проходится экспериментально за 44 астрономических часа, включая чтение курса и прохождение упражнений (но без дополнительной литературы), https://ailev.livejournal.com/1594712.html. Это примерно месяц, если тратить на курс честно два часа в день с двумя выходными в неделю. Системное мышление, конечно, требует сильно побольше -- вот я и поставил 120 часов. А дальше будем эту цифру проверять практикой.
Если поставить лес роботов-коботов по $35 тыс., и запустить туда людей с балетной подготовкой в качестве живности, то можно неплохо развлечься с художественной темой "как сделать так, чтобы люди не боялись роботов", и даже получить публикацию в Scientific American. Мой небольшой текст на тему танцев с тёплыми ламповыми роботами по следам постановки Forest: https://vk.com/wall-179019873_1434. Жуткое, конечно, зрелище. Прямо репортаж из uncunny valley, с самого дна.
UPDATE: Обсуждение в фейсбуке https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10222201869489742