?

Log in

No account? Create an account
Лабораторный журнал -- Day [entries|friends|calendar]
Anatoly Levenchuk

[ website | Лабораторный журнал ]
[ userinfo | livejournal userinfo ]
[ calendar | livejournal calendar ]

Зачем разбираться с мышлением менеджерам, инженерам, предпринимателям и всем-всем-всем [07 Dec 2017|03:21pm]
Шаги развития предприятия, они же корпоративные изменения, они же постановка лучших практик. Почему так долго происходит само осознание необходимости выполнить эти шаги, планирование этих шагов, их осуществление? Одна из причин в том, что люди предприятия массово (от начальников до уборщиц, затрагиваемых этим изменением) работают с невидимым для них объектом, вслепую: в мышлении у них нет практики как объекта первого класса.

Практика -- это дисциплина/теория/предметное мышление, загружаемое в головы людей, и разворачиваемая на предприятии технология/инструментарий для поддержки этого мышления. Человеческий капитал и капитал.

С технологией всё просто: она видима, а её поставщики радостно готовы вам её показать, поставить, наладить работу. Но технология лишь поддерживает дисциплину/мышление, поставщики же об этом молчат: люди обычно забота не их, а самого предприятия.

С дисциплиной/теорией/предметным мышлением всё хуже: она невидима, живёт где-то и как-то в головах сотрудников и (для самых модных это может оказаться не так) в разных книгах, журналах, форумах и содержаниях учебных курсов. Как с ней работать (выявлять, загружать в головы людей, прикладывать к проблемам собственного предприятия) непонятно. Ещё и расхожие менеджерские теории упорно убеждают, что "главные знания в голове людей неформальны и их не передашь" (https://en.wikipedia.org/wiki/Tacit_knowledge), это не добавляет этузиазма.

Предметное мышление/domain thinking неуловимо, с ним непонятно как работать: просто сначала на предприятии для каждой новой дисциплины/предметной области/domain его нет, а потом вдруг после некоторого барахтанья оно есть и поддержано инструментами.

Кому нужно научиться работать с дисциплинами? Всем тем, кто занимается постановкой практик -- от всевозможных директоров по развитию и технических директоров до людей из HR.

Ещё ведущей практикой в разработке корпоративных информационных систем (практика по разработке практик!) становится domain driven design, DDD (https://en.wikipedia.org/wiki/Domain-driven_design). По сути это набор приёмов по документированию предметного мышления (выявлению его онтологии) и поддержки его айтишным инструментарием: главный принцип там в том, чтобы ключевые объекты в мышлении сотрудников непосредственно поддерживались программными объектами (структурами данных, процедурами).

Но и этого мало: если мы хотим, чтобы у нас было современное распределённое системное лидерство (leadership is everyone's responsibility, https://sdu2020.blogspot.ru/2017/11/slbok-guide-qna.html) и люди радостно бы занимали свои роли (в которых они должны прежде всего демонстрировать "мышление стейкхолдера", т.е. мышление в какой-то дисциплине/domain/теории), то знание о существовании практик и дисциплин в составе этих практик должно быть у всех сотрудников предприятия.

А ещё у нас есть актёры -- живые люди, которые играют все эти роли. Им тоже нужно думать о мышлении, только не о том, как и о чём думают (или должны думать, но, гады, не думают) другие люди, но и о том, какое мышление у них самих. Они ведь должны быть самолидерами, в ходе своей жизнедеятельности они должны осознанно выбирать, какую следующую новую дисциплину загрузить в свою и так уже переполненную разными устаревшими компетенциями голову. Они принимают в конечном итоге решение: поддаваться им на уговоры лидеров, или плюнуть и уйти работать в какое-то другое место, где не так сильно мотивирующее к новому предметному мышлению давление коллектива.

Что такое "уметь мыслить о предметном мышлении"? Это значит, что в головах у людей должна быть метамодель мышления, они должны уметь формализовать и представить какую-то дисциплину как предмет. Для давно сформировавшихся предметов это не проблема: какая-нибудь "аналитическая химия" или "аналитическая геометрия" давно устоявшиеся дисциплины, но при попадании в производственный контекст ситуация резко меняется: границ дисциплины не видно, чему учить не ясно, какие мыслительные объекты поддерживать корпоративным софтом непонятно, потому что никто этим ещё не озаботился. Конкурентоспособное -- это значит очень свежее, мутное, неотстоявшееся, недокументированное, неразобранное до косточек, малоизвестное людям мышление по поводу какого-то класса инженерных, менеджерских, предпринимательских задач. И вот с этим и нужно работать при постановке практик в ходе шага развития предприятия, это и нужно формализовать для того, чтобы хотя бы смочь обсуждать.

Была хорошая мысль, что рефлексировать по поводу своей дисциплины (т.е. своего мышления, содержания компетенций в своей голове) нужно учить всех просто в порядке получения высшего образования. Selmer Bringsjord предложил отказаться от дорогостоящей рекламы физики, математики и т.д., которая сейчас осуществляется бюджетом, но потребовать, чтобы ни одна степень бакалавра arts или science не выдавалась без получения фундаментального курса по формализации той дисциплины, в которой учится студент. Если это музыкант, то пусть предъявит знание формализации музыки (компьютерная ли музыка, или логика музыкальной композиции) -- и так далее по всем специальностям. То есть вычёркиваем из STEM всё, кроме математики, математику сводим к формализации (т.е. логике, "формальным методам") и патерналистски требуем не выдавать дипломов тем, кто этими формальными методами хоть как-то не владеет (в моём тексте "Да, я логицист" https://ailev.livejournal.com/1059168.html эта мысль проводится с третьего абзаца и до самого конца).

Вот к менеджерам относится то же самое. Им нужно знать современную логику, чтобы не только мочь сформулировать/формализовать (это нужно для коммуникации, для облегчения нахождения ошибок, для того, чтобы в модели их работы "невидимое сделать видимое"), чем это таким занимаются они сами. Им нужно понимать, как работать с такими же формализациями для всех сотрудников предприятия, ибо без этого никаких шагов развития: происходящее в головах самых ценных сотрудников будет потёмками.

Ситуация осложняется тем, что за последние три года появление deep learning существенно подняло вес "немодельных моделей", коннекционистских моделей. Это существенно изменило понимание, как именно мышление может быть разложено между неокортексами (нейронными сетками в головах сотрудников) и экзокортексами (их личными и корпоративными вычислительными мощностями, которые сегодня представлены не только классическим программируемым Software 1.0, но и обучаемым Software 2.0 -- https://medium.com/@karpathy/software-2-0-a64152b37c35). Нужно уметь не только формализовывать и думать о формализмах, но наоборот -- делать формализмы интуициями (это ж и есть обучение беглости в любой дисциплине!).

А думать развивающим предприятие людям нужно уметь о полном спектре мышления: от интуитивного до формального. Нужно иметь очень компактную (и неизбежно в чём-то попсовую) метамодель мышления, viewpoint мышления, который будет использоваться при работе с дисциплинами в постановке новых практик и вывода из употребления каких-то старых практик (забыть-развидеть какую-нибудь "теорию себестоимости" в предприятии, где в головы массово загружается какой-нибудь beyond budgeting и throughput accounting).

Если мы хотим дать менеджерам (и инженерам, и предпринимателям, и даже танцорам и спортсменам -- почему бы и нет) высшее образование, то мы обязаны научить его думать о мышлении. Без этого трудно будет обсуждать практики, трудно обсуждать разделение труда между сотрудниками и компьютерами (2018 год -- это последний, когда люди будут считать, что компьютеру можно поручать только задачи распознавания речи и изображений. В 2019 уже нужно будет поручать компьютерам не аналитику, а синтетику!). Итого: без разговора о разделении/объединении мышления между людьми и между людьми и машинами компаниям трудно будет делать быстрые шаги развития в ещё более быстро меняющемся мире.

И ровно поэтому после составления roadmap для учебных программ в конце ноября (https://ailev.livejournal.com/1388181.html) я и затеял эту декабрьскую разборку с мышлением в своих постах: мне нужен в Школе системного менеджмента какой-то минимальный курс, дающий современное представление о мышлении, делающий его из невидимого видимым, из необсуждаемого обсуждаемым. Деятельностном мышлении, которое наблюдается и строится у себя внутри жизнедеятелем, и ставится и поощряется компанией в ходе шагов её развития. Жизнедеятельностном мышлении, которое даёт основу для собственных планов личного развития, выбора своего пути в корпоративном мире.

Вот эти посты декабрьской серии:
-- искусственные Страдивари для скрипки Энгельбарта, https://ailev.livejournal.com/1391557.html
-- LW-моделирование/онтологизирование/программирование "в большом", https://ailev.livejournal.com/1391038.html
-- разделение труда и разделение жизни, https://ailev.livejournal.com/1390779.html
-- птолемеевская модель человека, https://ailev.livejournal.com/1390574.html
-- как работает Школа системного менеджмента, https://ailev.livejournal.com/1390318.html

Все эти посты написаны зубодробительным языком (они ж про методологический, логический, компьютерный и прочий state-of-the-art, совсем не user friendly). Так что они имеют не слишком много лайков, но всё-таки написаны они были не совсем для себя, хотя и для себя тоже (у меня ж "Лабораторный журнал", дневник собственных размышлений и желающих поработать в лаборатории, а не стенгазета для всех проходящих мимо зевак!).

Оффлайн-беседы показывают, что у этих постов есть внимательная аудитория из нескольких разных тусовок (LW, айтишники, онтологи, методологи, педагоги). Они выполнили свою роль: дали материал для содержательной работы. В этих текстах уйма ссылок, а сами тексты задают современную рамку для построения "дисциплины о дисциплине", "мышления о мышлении", курса о содержании образования других курсов.

И уж над этим компактным (один раз выучил -- пользуешься потом везде) мыслительным базисом мы будем в разы быстрее разбираться с надстройками мышления для менеджеров, инженеров, предпринимателей и просто мышления для самих себя, любимых, обдумывающих житьё. Такой вот ментальный фитнес, обеспечение готовности к действиям по поводу своих и чужих, людских и компьютерных компетенций.

UPDATE: дискуссия в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10211784936832936
3 comments|post comment

lytdybr [07 Dec 2017|05:22pm]
Всё чаще и чаще разговариваю со своим телефоном. В последнее время я приловчился использовать диктовку, когда рано-рано утром мне полусонному в голову приходят всякие мысли -- и понимаю, что они безвозвратно забудутся, если подолжать досыпать, но и категорически не хочется вставать и брать в руки клавиатуру. Теперь я начинаю просто диктовать в Evernote на телефоне, а когда сажусь за основной компьютер, то у меня там уже ждут эти заметки в письменном виде. Про всякие "ОК (тут неважно, Гугль или Алиса), покажи на карте дорогу от дома к (адрес или даже название места" я вообще молчу, работает на-ура -- и это на моей абсолютно и намеренно бюджетной китайской модели, Xiaomi Redmi Note 4 Pro. Все эти постановки будильника и прочие долгие последовательности кликов с разбирательством "куда ткнуть" я делаю теперь по большей части голосом. А ведь ещё год-два назад айтишная публика всерьёз обсуждала, что в области распознавания речи предстоит долгий и печальный прогресс.

Сходил вчера на концерт оркестра Сезарии Эвора, организованный российским домом фаду (http://vm.ru/news/437331.html). Лидером в этом оркестре перкуссионист Мирока Париш. Билет был на танцпол, я ж теперь танцор. Звучали морны, коладейры, фунана, самба (более мягкая, чем бразильская). Ну, и совсем немного того, подо что можно танцевать кизомбу и тарашинью. Кизомби было некоторое количество, хотя я там отнюдь не всех знаю и помню. Тем не менее, пара партнёрш мне нашлись, так что без танцев я не остался. Но не спрашивайте, что именно я под всю эту разную музыку танцевал, ответить не смогу. Если в кизомбе я танцую выше среднего уровня, то все эти самбы и коладейры я танцую почти никак, хотя и резко выделяюсь среди "обычной публики". Всё, больше я на концерты с танцами не хожу, норму выполнил, вечеринки с диджеями в этом плане предсказуемости возможности потанцевать оказываются надёжней. Но вообще-то кабовердианскую музыку я люблю, так что и собственно концертной частью в плане услаждения слуха я остался очень доволен.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10211785658890987
12 comments|post comment

Об неуниверсальность нынешних нейросеток [07 Dec 2017|05:51pm]
Я уже перестал удивляться новостям из DeepMind, но они там замутили новую софтинку, AlphaZero. Вот: https://arxiv.org/abs/1712.01815

AlphaGo Zero tuned the hyper-parameter of its search by Bayesian optimization. In AlphaZero they reuse the same hyper-parameters for all games without game-specific tuning. The sole exception is the noise that is added to the prior policy to ensure exploration; this is scaled in proportion to the typical number of legal moves for that game type. Like AlphaGo Zero, the board state is encoded by spatial planes based only on the basic rules for each game. The actions are encoded by either spatial planes or a flat vector, again based only on the basic rules for each game. They applied the AlphaZero algorithm to chess, shogi, and also Go. Unless otherwise specified, the same algorithm settings, network architecture, and hyper-parameters were used for all three games.

Затем они победили самые сильные компьютерные программы по этим видам игр -- используя один и тот же алгоритм.

Фишка в том, какое время обучения они затратили (правда, это время аж 64 TPU второго поколения для обучения сетки, тем не менее). In chess, AlphaZero outperformed Stockfish after just 4 hours (300k steps); in shogi, AlphaZero outperformed Elmo after less than 2 hours (110k steps); and in Go, AlphaZero outperformed AlphaGo Lee (29) after 8 hours (165k steps).

Дальше пообсуждайте "неуниверсальность алгоритмов машинного обучения" и покажите мне универсального человека, которого за сутки можно подготовить стать чемпионом мира по шахматам, японским шахматам (шоги) и заодно Го.

Конечно, все эти новые алгоритмы ещё не вышли на массовые применения, но достижимость такой постановки задачи уже показана. Теперь нет вопроса, "а возможно ли такое?", есть вопрос "когда любой кофейник и холодильник такое смогут?".

И, конечно, при таких требованиях к вычислительным ресурсам растёт запрос на оптимизацию распределения вычислений между железом и софтом:
-- соревнование, которое бьёт в эту точку: Pareto efficient deep learning (http://cknowledge.org/request-cfp-asplos2018.html). A ReQuEST artifact evaluation committee (AEC) will be tasked to reproduce and evaluate workflow submissions on compliant hardware platforms to aggregate results in a multi-objective public leaderboard. Due to the multi-faceted nature of the competition, submissions won't be ranked according to a single metric, but instead the AEC will assess their Pareto optimality across two or more metrics. There won't be a single ranking of submissions since this competition is multi-objective: it accounts for classification accuracy, inference latency, energy, $ cost of the platform and TCO. As such, there won't be a single winner, but better and worse designs based on their relative Pareto optimality.
-- конференция с акцентом на железо для глубокого обучения: SysML (не путать с архитектурным языком SysML!), http://www.sysml.cc/. SysML is a new conference targeting research at the intersection of systems and machine learning. The conference aims to elicit new connections amongst these fields, including identifying best practices and design principles for learning systems, as well as developing novel learning methods and theory tailored to practical machine learning workflows.

Два прорыва в неделю, на многих и многих уровнях технологического интеллект-стека. И универсальность ровно такая же, как и у человека: ни один человек не может сделать всего того, что умеют делать все остальные люди. Ну так и ни одна программа или аппаратура не может делать всего. Но один человек оказывается чуток более универсален, чем об этом можно подумать. Так и одна программа и одна аппаратура оказываются чуток более универсальны, чем об этом можно подумать. При этом неуниверсальность алгоритмов и аппаратуры для них и универсальность людей сильно преувеличиваются.

Я полностью согласен с тезисом Сергея Шегурина (https://yadi.sk/d/b_F4_lxC3Pj2fq):
-- интеллект людей сегодня сильно переоценен
-- интеллект софта+железа сегодня сильно недооценен

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10211785845295647, ВКонтакте -- https://vk.com/wall-44016343_17607, freefeed -- https://freefeed.net/ailev/e7e2cc5e-a8e9-4375-a2fc-5bfabb6eb996
148 comments|post comment

Thpectrum, спектр мышления -- новое сообщество в ЖЖ [07 Dec 2017|11:15pm]
В ЖЖ появилось новое сообщество: thpectrum (thinking spectrum, про спектр мышления от неформального до формального). Первый пост от piongaibaryan "К онтологии рациональности", https://thpectrum.livejournal.com/433.html

Вступайте, комментируйте написанное, пишите своё (писать можно всем вступившим, вступление модерируется -- пускают всех, кроме ботов).

Это в поддержку разборки мышления про мышление, которую можно посмотреть по ссылкам в "Зачем разбираться с мышлением менеджерам, инженерам, предпринимателям и всем-всем-всем", https://ailev.livejournal.com/1391826.html
post comment

navigation
[ viewing | December 7th, 2017 ]
[ go | previous day|next day ]