2019

lytdybr

Завтра в 11:30 начну новый поток "Системного менеджмента и стратегирования 2020" -- целый день тренинга буду вести прямо из дома, в MS Teams/Meeting. Сегодня проверили вместе с курсантами, всё отлично работает -- форум/беседа с материалами встречи, местом присоединения ко встрече, и там появляется запись. Тут же место для сдачи домашних заданий (OneNote), а в администраторском канале чеклисты подготовки к занятию. Неожиданно пригодился мой ноутбук-трансформер: проще всего оказалось вывернуть его наизнанку экраном к себе и общаться через него (meeting+экран докладчика). Большой же экран по факту оказался не нужным, но с него вещается слайд. Я неоднократно вёл из дома трёхчасовые занятия (например, для онлайновой магистратуры МФТИ через Zoom), но вот полный день в онлайне -- это будет интересный опыт.

Стандартные возражения на предложение заняться системной инженерией вместо использования советских ещё никак не опирающихся на системный подход ГОСТов (и помним, что разговор с участием В.Батоврина по ГОСТам серии 34 на тему их бессистемности аж с 2013 года доступен в https://incose-ru.livejournal.com/45877.html -- хоть тогда наши собственные системные представления ещё были достаточно неразвитыми, но возражения были уже тогда. Но с тех пор в части сопротивления системной инженерии мало что поменялось):
-- Ничего менять не нужно, ибо на эти ГОСТы уже настроена вся производственная цепочка. Полезете что-то менять — поломаете даже то, что уже работает.
-- Это ничего, что госты несистемны. В них очень много полезного, это полезное и нужно брать пригоршнями. Можете добавить где-нибудь сбоку вашу системность, но не убирайте полезное из ГОСТов (а там полезное практически всё!).
-- Все ваши полезности от системного подхода не новы, мы ровно по системному подходу и работали всегда, только слова другие используем. Поэтому слова менять не будем, работаем как работали — но не забудем вписать, что это "системный подход", спасибо за идею.
-- Это отечественные документы, выстраданные тяжёлой производственной кровью, как уставы. Мы на них сделали выдающиеся достижения, которые Западу не снились. Эти новомодные западные подходы окончательно разрушат нашу инженерию, поэтому не лезьте в то, что не вы строили, дайте сохранить остатки былого могущества! Проблема не в содержании, а в том, что молодых не дают нормально учить!

Моя позиция по Курпатову: я не считаю, что его нужно глубоко изучать, ибо знаком с критикой. Любую попытку предложить мне изучить его поподробней, изложить развёрнутое мнение и поддержать более долгий разговор считаю разводкой типа "что вы можете сказать о нашем кандидате? Как, вы ничего не знаете о нашем кандидате? Давайте поговорим о нём подольше!". О кандидате я знаю. Считаю, что для обсуждения Курпатова нужно сначала предъявить, почему из многочисленных психологических и когнитивистских школ нужно (содержательно! не по популярности!) выбирать именно его -- будь это его школа, его теоретические непопсовые труды или попсовые труды. То, что я у него видел, мне активно не нравилось, а что не видел -- получил отрицательные отзывы от разбирающихся в предмете друзей. Так что ждём обзоров, в которых будет указано, что Курпатов это и есть state-of-the-art в мировой (не российской, конечно) конгитивистике и психологии. Тогда, конечно, внимательно ознакомлюсь. Ровно то же относится к Талебу (этого я даже прочёл полторы книги, "через не могу", ужас полный) и Харари (тоже читать не буду, ни одного положительного отзыва от разбирающихся в предмете людей). Когда я выбирал вариант системного мышления, то я довольно много всего рассмотрел -- и выбрал вариант системной инженерии как ведущий (аргументы я привёл в учебнике). Так что и от других хотел бы такого подхода: почему изо всех в этой области именно Курпатов? Это как церковь выбирают по принципу максимума рекламы от адептов вокруг -- а другие конфессии и шанса не получают, верят в то, во что все окружающие верят в данной местности!? В закрытом чате я выдал ещё некоторое количество аргументов, но не буду их переписывать сюда. Открытый разговор тоже вдруг случился (дался всем Курпатов! Рекламная кампания у него идёт, что ли?!), вот тут: https://t.me/systemsthinking_course/9777 (и там не только я говорю).

Интересные новости по дифференцируемому программированию в Julia -- https://www.youtube.com/watch?v=SEhMWkgcTOI и первый же тред вот тут, обсуждающий Julia: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ftvcap/n_swift_googles_bet_on_differentiable_programming/. Мнение по Swift for TensorFlow (S4TF) в Гугле можно найти вот тут: https://t.me/JuliaLanguage/11448 (кратко: "Все там уволились. Тему можно закрыть. Не взлетит").

Вот тут вечерами играет хорошая музыка (это виртуальная неолонга -- "милонга с не-танго музыкой") и работает виджей в паре с диджеем: http://tv.neotango.org/. Сегодня весь вечер работал под неё, хорошее радио (если не знаете, что под такое танцуют танго нуэво, ни за что от "просто радио с интересной и разной музыкой" не отличите!). Танго по этому радио тоже звучит, но иногда, и не патефонное, а современное -- восторг! Завтра тоже будут играть, это теперь ежедневно (анонсы и портреты диджеев вот тут: https://www.facebook.com/groups/virtualneolonga). Кому больше нравится кизомба, тем вот сюда -- https://vk.com/djruskizcommunity (и тут есть видео прошедших четырёхчасовых стримов, их прошло уже девять). Ну, кизомбу вы хорошо отличите от всего другого, это музыка не слишком разная (а я её слушать как жанр для ушей не могу -- только танцевать под неё, для меня это "музыка для ног").

Мои разговоры в Сети и рядом:

Коммент про то, что учителя не могут подключить камеру или микрофон для встреч в интернете, но любой школьник, поигравший с голосом в видеоигру, с этим справляется. Школьники более подготовлены к дистанту, чем их учителя. А ещё интересно, что держать дисциплину и внимание в дистантном-классе с детьми нужно как-то иначе, чем в очном присутствии -- и у кого-то из учителей навык переносим в дистант, а у кого нет. В дискуссии тут: https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/permalink/2587792438129956/

Профсоюзы это зло (работодатель не должен принуждаться страдать больше его работников при форсмажорах, и я против добавления мощи профсоюзов к мощи диктатуры): в дискуссии https://www.facebook.com/photo.php?fbid=1901327256668166&set=a.723430294457874&type=3

Это я уже запостил в несколько чатиков с учителями (как учителя пытаются общаться с родителями, шутка юмора, в которой только маленькая доля шутки): https://www.youtube.com/watch?v=t-swL92p_cQ

Как по-другому называть роль предпринимателя, если ученикам так не хочется её называть (мой ответ: как по-другому называть интеграл, если ученикам так не хочется его называть? -- посылать учеников куда подальше и объяснять им, что вот так и надо называть). Там довольно обширная дискуссия, включающая путаницу между предпринимателем, инженером по требованиям, инженером-архитектором и даже культурно-обусловленной ролью предпринимателя против предпринимателя из теоретической экономики -- в комментах к https://www.facebook.com/alx.kornilov/posts/2568712780006942

UPDATE: дискуссия в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10218010430266381 (и пара разборов трудов Курпатова -- https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=112962210178196&id=112944680179949&hc_location=ufi, https://www.facebook.com/vyacheslav.pyrvu/posts/2933057660047651?hc_location=ufi).
2019

Военная MBSE в 2020: мои заметки по лекции Dr. Warren Vaneman

Двухмесячной давности лекция для членов INCOSE по современному пониманию MBSE (model-based systems engineering) в INCOSE от Dr.Warren Vaneman (Professor of Practice in the Systems Engineering Department at the Naval Postgraduate School, Monterey, CA) -- https://youtu.be/BPlphC88xR4.

Инициатива с MBSE была поднята любителями SysML в INCOSE ещё в 2007 году (www.omgwiki.org/MBSE/doku.php и там сайт на OMG не случайно, ибо в MBSE доминирует SysML -- я в 2009 году даже выступил в INCOSE INSIGHT с возражениями против использования термина для одного-единственного языка моделирования, явно не лучшего языка для моделирования систем, https://levenchuk.com/2009/12/08/sysml-is-the-point-of-departure-for-mbse-not-the-destination/).

В лекции Warren Vaneman этих языков системного моделирования уже множество, и он сам рулит разработкой и использованием LML (https://www.lifecyclemodeling.org/?page_id=10). Но к его чести, в лекции LML даже не особо выпячивается военная специфика не слишком выпячивается, хотя лекция полна военно-морских иллюстраций и речь лектора полна бюрократизмов из системно-инженерных стандартов DoD. Тем не менее, само содержание лекции IMHO существенно отражает специфику дорогого долгостроя военной системной инженерии и поэтому далеко от описания state-of-the-art.

Делается утверждение, что сегодня MBSE включает четыре принципиальные составляющие:

1. Языки моделирования (типа SysML, LML и т.д.. Если бы был SysMoLan, то он тоже бы попал сюда. Вот, насколько я понимаю, мой первый заход на SysMoLan, 2013 год, и это как раз из переписки в INCOSE по поводу языков моделирования в MBSE -- https://ailev.livejournal.com/1061167.html, а вот текущая цепочка текстов -- https://ailev.livejournal.com/1443879.html). Позиция Vaneman тут утопическая: "язык должен быть основан на онтологии для независимости от представлений/presentations и независим от инструментов". Развитие языков программирования показывает, что побеждает в конечном итоге не язык-стандарт со множеством его инструментальных реализаций, а один и тот же язык-компилятор (реализация языка как "стандарт языка"). Vaneman говорит, что мышление должно быть tool-agnostic, в терминах даже не языка, а онтологии этого языка -- и это так и есть, но вот множественность инструментов для этой онтологии, если она становится распространённой -- вот это утопично. Насчёт того, что ориентация на общую онтологию позволит объединять модели на разных языках, поддержанные разными инструментами -- это тоже оказалось утопией. И на замечание, что произойдёт с моделями, для которых поставщики софта прекратили поддержку инструментов, у Vaneman тоже нет ответа. Всё произойдёт: потеряем мы эти модели через десяток лет с момента их создания.

2. Практики, опирающиеся на моделирование (model-based processes) на всём жизненном цикле. Переход к этим практикам Vaneman представляет как смену культуры работы/culture change с каких-то отдельных рабочих продуктов к "виртуальному представлению"/virtual system representation. Это абсолютно совпадает с пониманием производственной культуры как совокупности практик работы, которое я дал при описании мереологии практик в https://ailev.livejournal.com/1508228.html). Vaneman подчёркивает, что это требует хорошего понимания разницы между описаниями и их артефактами, тот самый переход к "виртуальности" в обсуждениях вместо ориентации на отдельные рабочие продукты-"документов". И тут важен аспект programmatic, чтобы эта культура охватывала всех контракторов "программы" (помним, что речь идёт о военных "закупках", структурируемых по "программам", более-менее совпадающим в части менеджмента с программами проектного управления), (https://www.dsiintl.com/support/publications/article-index/independent-systems-engineering-vs-programmatic-systems-engineering/). Сюда же отнесём обсуждения управлением конфигурацией и изменениями зоопарка моделей в проекте (Vaneman это называет data governance).

3. Подходы к представлениям (presentation frameworks, список view/viewpoints и мета-модели для этого списка, соотнесённый к разным проектным ролям, которым они нужны для принятия решений). От архитектурных подходов (architecture frameworks) Vaneman предлагает отличать тем, что архитектурные описания через набор традиционных архитектурных veiwpoints/systems perspectives только часть всех описаний, нужных для работы над системой: ещё нужны описания для неархитектурных проектных ролей -- финансовые описания, описания для управления работами и т.д.. Как я понял, текущая позиция в том, что в каждом проекте нужно делать этот список представлений заново ввиду полной недостаточности всяких DoDAF и TOGAF (в которых требуются view, которые никому не нужны в проекте, но не указываются view, которые нужны и важны -- постоянный предмет критики использования этих якобы всеохватных стандартов, которые переохватны в одних частях и явно недоохватны в других).

4. "Структура"/structure (ужас полный, использование в специальной терминологии таких общих и многозначных слов должно быть запрещено инквизицией и жёстко преследоваться!) это по Vaneman необходимость отображения отношений между частями как системы, так и разными описаниями (concordance -- согласованность разных описаний одного и того же объекта и traceability -- отслеживаемость связей между описаниями). Холистичность тут, решением вроде как является интеграция данных жизненного цикла -- и Vaneman считает огромной проблемой недостаток внимания к этим вопросам. Пока он будет называть это "структурой" внимания и не будет. Опять же, пока он будет игнорировать опыт попыток интеграции данных жизненного цикла -- не будет видеть и проблем.

Конечно, его спросили: а можно ли посчитать ROI от перехода к MBSE? Он честно ответил, что нельзя. Понятно почему: ROI от того, что становишься умней и делаешь меньше ошибок посчитать нельзя. MBSE позволяет лучше управлять коллективными памятью и вниманием в инженерном проекте, делать успешными более сложные проекты -- как тут посчитать ROI? При этом переход к MBSE затратен, и если у вас простой проект (нет большого коллектива людей, малое число объектов в системе), то и затеваться с большим моделированием и его инструментарием не стоит.

Итого: старички отрасли по-прежнему думают о МBSE и говорят примерно те же слова, что и в 2007 году, только уточняя их. Жизнь же поменялась. Так, в лекции ничего не говорится о digital twins, ничего не говорится об очевидных затыках с онтологической интеграцией данных жизненного цикла (был же огромный опыт за прошедший десяток лет! Десяток лет назад PLM-системы только-только появлялись, а сейчас это общее место. И языки системного моделирования в них вроде как входили поначалу как организующее начало, но потом как-то сдулись -- я думаю, что они просто ушли в текстовую и табличную форму, это визуальные представления диаграммных языков сдулись).

То есть это хорошее описание текущего состояния и проблем, но не описание state-of-the-art и трендов. Военные всё-таки такие военные!
2019

Наш способ ускорить разбирательство с непонятками в жизни: дать людям цивилизационные priors.

Основная гипотеза, которая сейчас отрабатывается в области AI -- это то, что интеллект получается за счёт очень простого алгоритма, который работает с огромными вычислениями по разбирательству с непонятками встреченных им ситуаций (тезис Sutton, http://incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html). Чтобы уменьшить количество этих вычислений, алгоритм должен получить в свой состав какие-то удачные эволюционные находки по поводу структуры мира, innate priors, как их называли вначале, а потом и вовсе сократили до priors. Это то, что интеллекту известно о мире "из коробки", "по конструкции", до того, как его начали учить. Количество вычислений при правильно выбранных priors уменьшается в десятки тысяч раз.

Текущие алгоритмы глубокого обучения практически не содержат этих priors. Уж заведомо содержат их меньше, чем мозги ребёнка. Поэтому и работают медленно и плохо. Так что одно из направлений сегодняшних исследований -- снабдить эти алгоритмы хотя бы такими же priors, которые есть у новорождённых человеков, чтобы ускорить мышление этих алгоритмов. Интеллект ведь -- это прежде всего про скорость мышления, скорость научения решать проблемы в какой-то предметной области, разбираться с непонятками. François Chollet в https://arxiv.org/abs/1911.01547 предположил, какие там у ребёнка priors, и дал набор тестов, которые должны демонстрировать, что предлагаемые всё новые и новые алгоритмы AI быстро решают задачи, требующие этих priors -- в надежде на то, что такие алгоритмы будут учиться дальше не хуже алгоритма в дитячьем мозгу.

Ещё один способ тестировать эти priors -- давать компьютеру решать те задачи, с которыми хорошо справляется человек. Например, набор из 57 видеоигр Atari. Выяснилось, что большинство priors, с которыми работает интеллект ребёнка, касается умения распознавать объекты окружающего мира. И в алгоритм, который учится играть во все эти 57 игр сразу были добавлены эти человеческие priors. И алгоритм начал учиться играть во все эти игры (то есть научился справляться с новой проблемой, которой раньше ещё не видел, то есть проявлять силу своего интеллекта) за меньшее число проб и ошибок, чем человек. И работает этот алгоритм в 10тыс. раз (четыре порядка!) быстрее, чем алгоритм без priors. Вот эта работа: "Self-Supervised Object-Level Deep Reinforcement Learning", https://arxiv.org/abs/2003.01384. Авторы William Agnew и Pedro Domingos (тот самый, который написал The Master Algorithm) пишут: Current deep reinforcement learning approaches incorporate minimal prior knowledge about the environment, limiting computational and sample efficiency. We incorporate a few object-based priors that humans are known to use: "Infants divide perceptual arrays into units that move as connected wholes, that move separately from one another, that tend to maintain their size and shape over motion, and that tend to act upon each other only on contact" [Spelke]. We propose a probabilistic object-based model of environments and use human object priors to develop an efficient self-supervised algorithm for maximum likelihood estimation of the model parameters from observations and for inferring objects directly from the perceptual stream. We then use object features and incorporate object-contact priors to improve the sample efficiency our object-based RL agent.We evaluate our approach on a subset of the Atari benchmarks, and learn up to four orders of magnitude faster than the standard deep Q-learning network, rendering rapid desktop experiments in this domain feasible. To our knowledge, our system is the first to learn any Atari task in fewer environment interactions than humans.

Мы делаем тот же самый ход, который люди из AI делают со своими простыми алгоритмами. Они добавляют человечьи priors, чтобы их алгоритмы стали в десять тысяч раз быстрее. Мы берём простые алгоритмы мышления в мозгах обычных (и даже уже образованных!) людей и добавляем state-of-the-art цивилизационные priors, которые выработало коллективное человеческое мышление буквально только что, в 21 веке. Спецы по AI переносят priors из мозга человека в железку компьютера, а мы переносим priors из цивилизации -- в голову человека. Мы называем эти priors трансдисциплинами (ибо это "по ту сторону прикладных дисциплин", то, что относится к "общему интеллекту", "силе мозга", а не прикладным компетенциям). Про то, что интеллект это не про прикладные компетенции, а возможности по быстрому с ними разбирательству я писал в https://ailev.livejournal.com/1498481.html (там подробней про подход François Chollet в https://arxiv.org/abs/1911.01547).

Дальше я напишу то, что писал в разных местах уже много раз. Какие именно мы берём цивилизационные priors, то есть какие именно трансдисциплины мы берём для инсталлирования их в человечьи мозги, чтобы работа этих мозгов в новых предметных областях оказывалась быстрой (может и не в десять тысяч раз, но весьма и весьма ощутимо):
-- функционально-ориентированное сознание (это нижний уровень, практически мы тренируем priors, заложенные в мозг матерью-природой. Медленное мышление S2 по Канеману должно работать как часики. У кошечек его нет, а у людей есть -- но только тех, которые выросли не в лесу, выкормленные волками. Вот нам надо, чтобы человек в режиме медленного мышления и глубоких размышлений мог провести часы, а не секунды. Клиповое мышление, блуждающее внимание -- это зло. Понятийное мышление нужно тренировать, чтобы возможности именно человеческого мозга проявились). У нас нет курса на эту тему, но уже есть доклад, где такой курс как-то рассматривается как priors, необходимые для научения решать проблемы в онтологике и коммуникации: https://www.youtube.com/watch?v=8D8cfcJ20zI
-- онтологика и коммуникация. Это priors о том, что есть актуальный физический мир, но мы можем его очень по-разному описывать, добиваясь в этом мире каких-то своих целей. Есть агенты, их много, цели у них разные, они взаимодействуют и строят описания мира и себя (онтология), рассуждают про мир и достижения целей (логика), при этом ещё и общаясь с использованием кулаков или мирно (коммуникация). Описания могут быть более или менее правдоподобными (наука), а цели более или менее злобными по отношению к другим агентам (этика). Есть курс https://system-school.ru/united
-- системное мышление про то, что описания нужно делать на многих уровнях по отношению частей и целых, и есть очень важные описания (минимально: описание функциональности, конструктивного устройства, пространственного размещения, но это только начало), которые просто таки нужно сделать, чтобы достигнуть цели, понимаемой как успешно созданная система. Успешная -- это когда множество агентов, которым для чего-то эта система нужна, договорились. На эту тему есть онлайн-курс https://system-school.ru/sm2019, курс для школьников и студентов https://system-school.ru/intro, практикум https://system-school.ru/praktikum, вводный курс https://system-school.ru/base
-- вычислительное мышление про то, как работать со всеми этими моделями, чтобы рассуждать с их использованием. Ведь их могут интерпретировать как люди, так и компьютеры. Они могут быть изложены на самых разных языках, и они могут быть ещё и коннективистскими (те же нейросетевые модели). У нас нет пока на эту тему курса, есть только постановка задачи: https://ailev.livejournal.com/1477090.html

Если есть эти priors, то у вас уже более-менее налажено скоростное (а не медленное! в этом фишка!) мышление о чём угодно. Но можно ещё больше ускорить разбирательство с новыми практиками, если дать знания о том, как делаются проекты -- как в самых общих чертах устроена человеческая деятельность. Мы называем эти priors деятельностным кругозором (думаем о нём как прохождении трёхдневного курса по каждой перечисленной практике):
-- системная инженерия (разработка концепции использования, инженерия требований, инженерия системной архитектуры, управление конфигурацией и изменениями/жизненным циклом, проверка и приёмка). Курс у нас есть -- https://system-school.ru/engineering
-- системный менеджмент (операционный менеджмент/цепи поставок/логистика, управленческий учёт и контроллинг, инженерия предприятия и архитектура предприятия/технологический менеджмент, организационные изменения/развитие и системное лидерство) – это мой курс https://system-school.ru/sms
-- системное предпринимательство (стратегирование, продвижение продукта, корпоративные финансы, корпоративная поднадзорность/governance), курса пока нет, но стратегирование уже вошло в мой курс.
-- ... остальные сферы деятельности (политика и политэкономия, религия, искусство, наука, образование и просвещение, здравоохранение, спорт, право, армия, частная жизнь/семья). Из курсов тут у нас пока только курсы по личному развитию (как учиться эффективно https://system-school.ru/study, телесная инженерия https://system-school.ru/body и системный фитнес https://system-school.ru/move, а также временно прерванный в силу форс-мажора социальный мультиданс https://system-school.ru/multidance. Да, мультиданс делается тоже на основе трансдисциплины системного мышления, см. набор ссылок на посты об этом в https://vk.com/wall-179019873_624).

При этом мы понимаем, что вот так обученный самым крутым цивилизационным priors, то есть самым крутым трансдисциплинам человек живёт и работает обычно на в одиночку, поэтому наша картина мира более сложна. Текущий пост лишь раскрывает пункт второй "2. Для усиления интеллекта людей нужно:" поста "Дело спасения утопающих -- дело интеллекта самих утопающих" https://ailev.livejournal.com/1509601.html, используя идеи из тамошнего пункта первого "1. Интеллект как результат бесконечного развития (open endedness)". Хотя наши курсы системного фитнеса можно отнести и к пункту "5. Embodied intelligence", а в кругозоре по системному менеджменту и стратегированию я существенно раскрываю содержание пункта "4. Обеспечивать распределённое по людям и компьютерам мышление".

UPDATE: обсуждение в https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10217996881727676 и https://freefeed.net/ailev/56441e78-c54f-41bc-9383-42fc842c27ed
2019

Дистантное настоящее в ШСМ

В Школе не прошло никакой перестройки (мы всегда работали дистантно, на четвёртом уровне по классификации из https://www.facebook.com/citrusmontessorischool/posts/1954045608053872), зато происходит сплошное ускорение и усиление. Вчера регулярный класс системного фитнеса открылся онлайн, и сразу появился участник из Перу, а само преподавание пошло из Серпухова. На семинаре выпускников сегодня один из самых активных участников был из Великобритании, докладчик из Долгопрудного. Вдобавок мы таки развернули у себя MS Teams (Zoom-то у нас всегда был, но там нет поддержки команд и форумов для проектной работы класса -- а у нас же всё проектное), и новый поток "Системного менеджмента и стратегирования 2020" с 5 апреля 2020 (уже в это воскресенье) пойдёт полностью дистантно, с координацией в MS Teams.

Почему MS Teams, я уже писал в "EdTech для blended learning -- те же PLM/ALM + CAD/CAM/IDE, только в образовательный профиль" https://ailev.livejournal.com/1473691.html, и читать это нужно вместе с текстом "Проектная работа в Школе системного менеджмента, 2020", https://ailev.livejournal.com/1505327.html. Я бы сейчас добавил, что мы это всё рассматриваем через призму "Киборгизация людей и организаций: поднимаем осознанность, то есть рулим вниманием", https://ailev.livejournal.com/1488271.html -- поэтому команды с отдельными каналами в них для подпроектов, далее беседы, концентрирующие все реплики на одной теме, а не уползающие реплики в чате, issue tracker прямо в этих командах (Planner в MS Teams + соединитель с GitLab), OneNote как средство публикации самой разной информации каждого проекта. Потихоньку это всё взлетает, работает в этой среде в Школе уже полтора десятка человек.

Вот краткая шпаргалка по MS Teams от Алексея Незнанова (https://www.facebook.com/alex.neznanov): https://www.hse.ru/mirror/pubs/share/354710449.pdf

К тексту "Чего мне не хватает в MS Teams" https://ailev.livejournal.com/1490524.html я бы добавил более точное деление по группам имеющих разные интересы пользователей. Это деление существенно влияет на экономику:
-- предприятие: поддержка работы команды Школы (организаторы, преподаватели, добровольцы): мы думаем, это будет очень скоро порядка 50 человек. Много, много, много софта для предпринимательства, менеджмента, инженерии -- проектной работы по обеспечению исследований, обучения и просвещения в Школе.
-- расширенное предприятие (extended enterprise, все партнёры и клиенты, работающие в одной большой команде и ведущие там проекты с интенсивным обменом информацией): поддержка работы курсантов в текущих курсах, и их будет порядка 500 человек. Тут софта требуется сильно поменьше, но есть специфический учебный софт. Тут как раз blended learning platform -- онлайн-курсы, занятия в классах и т.д.. Тут будет много кастомного софта, но студентам бы тоже получить доступ к команде их учебной группы в Teams, но при конских ценах на лицензии этого сделать будет нельзя.
-- клиенты/сообщество (поддержка клиентов, включая потенциальных и бывших -- рассылки, переписки, инциденты и т.п.): поддержка работы с сообществом в целом, абитуриентами, просвещением и т.д.. Как пример -- блог Школы в фейсбуке на почти две тысячи человек, канал поддержки курса системного мышления в телеграме на полторы тысячи человек. Тут непонятно, может ли вообще помочь MS Teams, ибо целимся в 5000 человек, тут никаких денег ни на какие лицензии за каждого человека не хватит. И это ещё при том, что "подключиться к телеграм-каналу" или подписаться на страничку в социальной сети это на раз-два, а "подключиться к Teams" превращается в приключение, требует обучения и некоторого привыкания.

Пока самое неудобное в Teams -- что на каждой работе заводят свой, и у человека их оказывается несколько с разных работ. Тимс на телефоне умеет между ними переключаться, а вот на десктопе -- только через перелогинивание между эккаунтами, и Майкрософт не хочет этого менять, ибо так угодно службам безопасности крупных клиентов Майкрософта. Этим службам безопасности я даже не знаю, что открутить, ибо "удобство работы с Teams" превращается в мучение, "одна точка контакта" превращается в кучу разных, и убогий с точки зрения возможностей телеграм резко выигрывает, ибо он один, и у всех уже есть.

Мы, у которых много курсантов и добровольцев, занятых только part time, при этом занимающихся образованием, но негосударственных очень плохо вписываемся в текущую лицензионную политику Майкрософта. Тем более, что в этой лицензионной политике некоторый бедлам (вот последний разговор на эту тему: https://www.facebook.com/alex.neznanov/posts/10207400189478995, и я там подобрал видеоиллюстрацию на тему попыток воспользоваться тамошними лицензиями на все эти майкрософтовские продукты, сервисы, бандлы, "акции" -- https://www.youtube.com/watch?v=ZlCed-6GkAM).

Так что нам тут ещё разбираться и разбираться, а потом принимать непопулярные архитектурные решения по платформам для этих трёх разных групп людей, требующих айтишной поддержки.

Встречи с волонтёрами и преподавателями теперь -- это встречи (meeting) в MS Teams, вот сегодня только двумя курсорами тыкали в один экран пару часов, обсуждали связку обучения трансдисциплинам вкупе с обучением обеспечению/enabling себя (в школе нашлось три инициативы по этому направлению: жизнь по интересам, зарешайство и андрамонтессори, так что нужно уже как-то думать о том, что это такое и как с этим зоопарком жить). Рабочий продукт отслеживания хода обучения при этом -- панель/табло уровня усвоения, её и нужно делать в AIsystant (вот поглядите, какие продукты делают для этого люди из движения Монтессори -- https://www.transparentclassroom.com/, вот и мы будем подобную штуку делать. Как она работает в цифровом детском садике Монтессори, можно поглядеть в видео защиты эссе Лии Султановой, https://www.facebook.com/liya.sultanova -- https://youtu.be/AeXV9mueoug). В среду будем обсуждать на нашей IT-группе, а потом я надеюсь на обсуждение в более широком кругу.

Я безумно рад тому, как начинают работать наши добровольцы-айтишники: в их работе чётко начинает проявляться системное мышление. И ещё они в большинстве своём прошли курс "Системный менеджмент и стратегирование", говорят про организацию на одном языке, и поэтому наши IT-проекты начинают двигаться довольно бодро.

Особая радость сегодняшнего дня -- доклад Антона Меркулова (https://www.facebook.com/anton.merkulov.79) на традиционном четверговом семинаре сообщества, он рассказал о текстовом псевдокоде архитектурного языка и выложил для общего пользования материалы. Вот видео https://www.youtube.com/watch?v=6EWUpa-5lSo, ссылка на пример модели, расширение для подстветки синтаксиса в VS Code, скрипт для проверки:
https://drive.google.com/file/d/18ktvxXfX0mgvJq0tipZc7MrKe6MMfzRg/view?usp=sharing. Это живой эксперимент ровно в том направлении, которое я уже довольно давно предлагаю: опереться на мощь современных IDE и работать в средней области спектра формальности мышления, удерживая достаточно свободный текст, но используя и точность называния и типизации объектов там, где это требуется. Я очень надеюсь, что эта инициатива получит какое-то распространение. Цена вопроса: двух часов в неделю на архитектурную работу у начальника отдела из 10 человек не хватало, если архитектуру вести в архимейте, или даже в специализированном диаграммном моделере, у которого плотность информации на странице будет много повыше. Теперь архитектура -- это текстовый файл из 300 строк, из них многие строки пустые (для пущей разборчивости), и двух часов в неделю для работы с этими 10 страницами полуформального текста вполне хватает.

Онлайн-курс системного мышления вовсю работает, поступило на курс более трёхсот человек, десятеро уже выпустились с сертификатом (статистика показывает, что прохождение курса занимает примерно два месяца, но по опыту курсеры -- отнюдь не все доберутся до его конца). Мы на следующей неделе переводим курс на другую программную платформу, а затем будем добавлять туда разные средства помощи в сосредоточении. Например, мы планируем поставить pomodoro прямо в курс, и есть ещё ряд подобных идей. Нам мало, чтобы человек пришёл на курс, нам нужно, чтобы человек его успешно закончил.

Так что у нас в Школе дистантное образование вот прямо сейчас, а не в будущем. Мы торопимся, ибо всех нам в текущих неурядицах не спасти, но кого-то делать умнее мы явно успеваем (см. нашу стратегию -- https://ailev.livejournal.com/1508030.html, мы чётко ей следуем), а интеллект на то и интеллект, чтобы что-нибудь придумывать в ситуации полной неопределённости ("Спасайся, кто может: поднимайте свой интеллект, ибо непонятно, от чего спасаться", https://ailev.livejournal.com/1505596.html).
2019

Преподавание химии на алхимическом языке: и не пытайтесь!

Химии на алхимическом языке не научишь. И даже квантовой физике на языке ньютоновской механики. И термодинамике, используя хорошее владение понятием флогистона. Для естественных наук это не нужно объяснять. Но вот для преподавателей-популяризаторов это приходится объяснять снова и снова, а я как методолог с этими преподавателями общаюсь практически ежедневно. Их логика: "у меня пионеры/пенсионеры/домохозяйки, не знающие ваших умных слов. Поэтому я буду общаться с ними на их языке, объясняя ваши мудрёные понятия простыми их словами". Ага, у вас толпа алхимиков, и вы решили объяснить им химию, не используя понятия химических элементов, валентностей и чистоты вещества. Вот вам пример, попытайтесь объяснить там происходящее, не прибегая к химическому объяснению, а используя только тамошнюю алхимическую лексику! Они ведь не знают умных слов, а вы не собираетесь их произносить, чтобы не спугнуть вашу нежную мозгами аудиторию (http://gothicsstyle.ru/2011/02/02/srednevekovaya-alximiya-recepty/, я уже приводил этот пример в учебнике "Системноинженерное мышление", апрель 2015):
Чтобы приготовить эликсир мудрецов, или философский камень, возьми, сын мой, философской ртути и накаливай, пока она не превратится в зелёного льва. После этого прокаливай сильнее, и она превратится в красного льва. Дигерируй (нагревание твёрдого тела с жидкостью, не доводя её до кипения) этого красного льва на песчаной бане с кислым виноградным спиртом, выпари жидкость, и ртуть превратится в камедеобразное вещество, которое можно резать ножом. Положи его в обмазанную глиной реторту и не спеша дистиллируй. Собери отдельно жидкости различной природы, которые появятся при этом. Ты получишь безвкусную флегму, спирт и красные капли. Киммерийские тени покроют реторту своим темным покрывалом, и ты найдёшь внутри неё истинного дракона, потому что он пожирает свой хвост. Возьми этого чёрного дракона, разотри на камне и прикоснись к нему раскалённым углём. Он загорится и, приняв вскоре великолепный лимонный цвет, вновь воспроизведёт зелёного льва. Сделай так, чтобы он пожрал свой хвост, и снова дистиллируй продукт. Наконец, мой сын, тщательно ректифицируй, и ты увидишь появление горючей воды и человеческой крови" (Dumas, 1837, с. 30).

Современное пояснение: “Философская ртуть — свинец. Прокалив его, получаем массикот (желтую окись свинца). Это зеленый лев, который при дальнейшем прокаливании превращается в красного льва—красный сурик. Затем алхимик нагревает сурик с кислым виноградным спиртом — винным уксусом, который растворяет окись свинца. После выпаривания остается свинцовый сахар — нечистый ацетат свинца (чистый Рb(С2Н3OO)2 3Н20—это бесцветные прозрачные кристаллы). При его постепенном нагревании в растворе сперва перегоняется кристаллизационная вода (флегма), затем горючая вода—«пригорелоуксусный спирт» (ацетон) и, наконец, красно-бурая маслянистая жидкость. В реторте остаётся чёрная масса, или чёрный дракон. Это мелко раздробленный свинец. При соприкосновении с раскалённым углём он начинает тлеть и превращается в жёлтую
окись свинца: чёрный дракон пожрал свой хвост и обратился в зелёного льва. Его опять переводят в свинцовый сахар и повторяют все вновь.
Химию учат с 7 класса, это не бог весть какое умное знание. Алхимией занимались раньше разве что не самые мудрецы. Может быть наоборот, педагогам нужно разъяснять все эти новые слова, чтобы снизить барьер понимания объясняемой дисциплины, а не использовать бытовой бред?! Говорить "свинец", а не привычное алхимику "чёрный дракон" и "сделай так, чтобы он пожрал свой хвост", вызывая дополнительные вопросы "а этот дракон самка или самец", "а где у этого дракона крылья"?

Если вы хотите дать идею системных уровней, прекратите продолжать общение на редукционистском языке и явно введите в разговор эти самые системные уровни (пункт 2 в https://ailev.livejournal.com/1508747.html). Если хотите говорить о ведении в танго, то избегайте языка женских романов "ты не со мной!", говорите о работе внимания и телесной работе (третий абзац в https://ailev.livejournal.com/1507534.html). Если хотите объяснить детям, что проекты не на деревьях растут, скажите им слово "предприниматель" и объясните, что оно означает (только сегодня обсуждали этот вопрос в https://www.facebook.com/alx.kornilov/posts/2568712780006942).

Если вы хотите рассказать людям про системное мышление, системную инженерию, системный менеджмент, предпринимательство и т.д., то не используйте бытовой язык -- взялись образовывать, так образовывайте, чёрт возьми! Результат обучения это как раз и есть новые понятия, которые вам нужно объяснить в их взаимосвязи, и эти понятия позволяют вашим ученикам иметь надёжную модель какой-то предметной области, а ещё язык для её обсуждения. Можно ещё поторговаться, какие выбрать термины для этих понятий (кальку ли с английского, выдумать собственный неологизм, использовать слово устоявшегося русского перевода, использовать дающее меньше всего ошибок мышления слово, и т.д.). Но не пытайтесь делать вид, что никаких таких новых понятий нет, что новое знание вы передадите на пальцах, химию расскажете на алхимическом языке в силу неразумности пришедших к вам слабых мозгами людей. Не расскажете. Утонете в философской ртути, которая оказывается тем же, что чёрный дракон. И запутаетесь в жёлтом порошке, который оказывается зелёным львом, сыном воздуха и то ли философской ртути, то ли чёрного дракона. Наоборот: прекращайте использовать бытовые понятия, используйте понятия той предметной области, которой хотите обучить. И адекватные термины. Вы же учить чему-то новому собираетесь, вот и учите! Или вы просто приятно проводите с учениками время? Тогда я умолкаю, но не называйте это "популяризацией", "просвещением", "обучением" и прочими умными словами, где хоть как-то фигурирует передача знаний.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10217975761279678
2019

Слайды курса "Машинный интеллект -- текущее состояние и перспективы" (декабрь 2019)

Вот 65 слайдов для последнего потока курса "Машинный интеллект -- текущее состояние и перспективы": https://yadi.sk/i/C2nj0CcJk7au6g.

Курс https://system-school.ru/machine прошёл 7 декабря 2019 года, это было аж четыре месяца назад (в AI как в детстве: четыре месяца длятся как четыре года у взрослых!). Я с тех пор немного подправлял слайды, но не слишком сильно. А вчера опубликовал текст "Дело спасения утопающих -- дело интеллекта самих утопающих" (https://ailev.livejournal.com/1509601.html), который предполагает существенные дополнения контекста (глобальный распределённый интеллект как верхний системный уровень) для обсуждения именно машинного интеллекта. Что-то мне подсказывает, что спрос на курс про интеллект (машинный и человечий) появится к осени, как раз перед второй волной бардака с онименяизоляцией. Тогда и обновлю слайды, и курс проведу.

В принципе, для меня курс "образование для образованных" -- это как раз про человечью часть из вчерашнего текста про "дело интеллекта самих утопающих утопающих", а курс про машинный интеллект -- про машинную часть. Вот думаю, нужно ли делать курсы по остальным частям? Нейронет как инфраструктура сотрудничества смешавшихся в сети искусственных и естественных интеллектов тоже ведь вполне достоин получения по нему кругозора. Но по факту он у меня внутри "Системного менеджмента и стратегирования" -- сквозной нитью через весь курс, без айтишной поддержки коллаборация ведь сегодня в компаниях не живёт. Не уверен, что его оттуда нужно выковыривать в отдельный курс. И с робототехникой как отдельным курсом тоже непонятно, кому бы это было интересно.

И я понимаю, что это всё абсолютно неприкладное знание. Это просто упорядочение содержимого головы, чтобы текущий мутный дождик технологических новостей раскладывался в голове на правильные полочки, а полочки были не конца прошлого века, а state-of-the-art.
2019

Дело спасения утопающих -- дело интеллекта самих утопающих

Со всем этим бардаком/кризисом/сингулярностью/апокалипсисом/правительственным террором/(подставьте сами какой-нибудь экзистенциальный риск) может справиться только достаточной силы интеллект, ибо интеллект это и есть решатель новых классов проблем (мы тут идём по линии, предлагаемой François Chollet в https://arxiv.org/abs/1911.01547, я уже писал об этом подробно в "развиваем способности, а не компетенции" https://ailev.livejournal.com/1498481.html и "Спасайся, кто может: поднимайте свой интеллект, ибо непонятно, от чего спасаться" https://ailev.livejournal.com/1505596.html). Магистральный путь цивилизации -- усиление интеллекта. Если хватит интеллекта, то человечество справится с теми бедами, на которые интеллекта хватит. Если не хватит интеллекта -- никто не обещал, что вселенная к людям дружественна.

Этот интеллект и его мышление мы рассматриваем как многоуровневый -- и верхние его уровни находятся не столько в рамках одной головы или одного компьютера, сколько распределённы по многим головам и компьютерам.</b> Подробней про это я писал в разделе "интеллект-стек мышления в выполнении проектов", https://ailev.livejournal.com/1508228.html, но можно обобщать это и за пределы производства:
Обратите внимание, что ниже уровня проекта поведение его называется "мышление", а выше этого уровня поведение коннекционистски распределённого по многим мозгам и компьютерам интеллекта (https://ru.wikipedia.org/wiki/Коннекционизм ) называется "культура". Рядом с верхними уровнями через разделитель (|) приведены названия для полных практик (мышления+изменения мира), а не только практик мышления. Также мы назвали и оргроли, у которых есть эти практики (а оргзвенья, назначенные на эти оргроли, кроме мышления поддерживают действия по изменению физического мира своим оборудованием и инструментами, включая и тела исполнителей оргролей в этих оргзвеньях, плюс их компьютеры, станки, машины и т.д.):
-- глобальный производственный распределённый интеллект -- глобальная производственная культура | глобальное производство -- производственный уклад
-- распределённый интеллект эко-системы (спонтанный порядок!) -- культура эко-системы | эко-система -- практики эко-системы
-- распределённый интеллект предприятия (расширенное! не юрлицо!) -- культура предприятия | предприятие -- практики предприятия
-- интеллект команды проекта -- мышление выполнения проекта | проект -- практики жизненного цикла
-- прикладной интеллект -- прикладное/компетентностное мышление | проектная роль -- практика
-- кругозорный/деятельностный интеллект -- кругозорное/деятельностное мышление | деятельностная роль -- метод (т.е. набор всех практик, служащих для выполнения работ какой-то деятельности "под ключ")
-- системный интеллект, вычислительный интеллект -- практика системного мышления, практика вычислительного мышления.
-- онтологический и коммуникационный интеллект -- практика онтологического мышления
-- функционально-ориентированное сознание -- практика функционально ориентированного сознания (и тут могут быть и другие низкоуровневые части онтологического и коммуникационного интеллекта, которые и интеллектами назвать трудно. Скажем, механизмы, обеспечивающие theory theory -- "машинка типов объектов, удерживающая theory theory и поднимающая тревогу на уровень сознания при её искажениях и переходах на иные теории концептов, например при встрече метонимии или метафоры с теорией прототипов")
Для развития глобального распределённого интеллекта можно предложить:
1. Поразбираться с тем, как устроено бесконечное развитие (open-endedness), и получить интеллект в том числе как его результат
2. Усиливать интеллект отдельных людей
3. Усиливать интеллект отдельных программ (при всей условности того, что это такое -- даже таких больших, как программ, живущих во многих дата-центрах)
4. Обеспечивать распределённое коллективное мышление (сети из компьютеров и людей, дальше это будут сети сетей, и т.д. по системным уровням вверх. Раньше это было "нейронет")
5. Обеспечивать должный уровень embodiment (как развитие body control у людей, так и использование роботов)

1. Интеллект как результат бесконечного развития (open endedness)
Человечество в целом научается (learn, "научает себя" -- инопланетян, которые бы обучили человеков, нету. Цивилизация всё сама, всё сама!) решать всё новые и новые проблемы. Вот это-то свойство справляться с новыми (неизвестными даже учителям!) проблемами активно изучается сегодня в области AI, и всё чаще это называют open endedness (https://ailev.livejournal.com/1463013.html): работа алгоритмов, которые одновременно создают всё более и более сложные проблемы и всё более и более умных агентов, которые могут эти проблемы решить. Фишка тут в том, что для уже известных алгоритмов машинного обучения не получается агента научить решать сложную задачу "с нуля". Но если гнать его через постепенно усложняющийся набор задач, то оказывается, что научить можно! НеФишка в непрерывно идущей и не кончающейся эволюции пар "проблема -- агент", а не в подготовке агента для решения какой-то одной очень сложной и уже известной проблемы! В этом плане самое интересное из недавнего -- это публикация "Enhanced POET: Open-Ended Reinforcement Learning through Unbounded Invention of Learning Challenges and their Solutions", https://arxiv.org/abs/2003.08536. Unbounded Invention of Learning Challenges and their Solutions -- это ж бесконечное изобретательство проблем для самонаучения (обучать-то некому, проблемы специально изобретаются новые!) и их решений (воспитание агента, который может успешно решить все проблемы какого-то класса -- агента, у которого сформирована необходимая компетенция). Вот этим и должен заниматься интеллект! Непрерывно развиваться, чтобы мочь решать новые и новые проблемы!

Идея бесконечного развития пока ещё не слишком распространена в умах, понятие open ended algorithm плохо понимается. А ведь речь идёт как раз о творчестве, как его ни понимай:
-- хоть системном творчестве, которое понимаем как преодоление известных противоречий (https://ailev.livejournal.com/1425331.html)
-- хоть об архитектурном творчестве, которое понимается как нахождение новых архитектурных решений (работы по линии open endedness как раз по этой линии, примеры технического прогресса показывают, что его нельзя планировать, футурология бессильна, https://ailev.livejournal.com/1254147.html, we cannot know in advance the stepping stones that must be crossed to reach a far-off achievement. Science’s history repeatedly confirms this kind of lesson: Microwaves were invented not by food-heating researchers but by those studying radar; and computers were not invented by optimizing the abacus to increase computations per second, but because scientists invented vacuum tubes and electricity for entirely unrelated purposes.
-- хоть о художественном творчестве (я приводил в пример свои любимые танцы: высшее танцевальное образование должно давать возможность свободной работы с разными стилями и тем самым позволять изобретать новые стили, вносить свой вклад в развитие танцев -- https://ailev.livejournal.com/1375140.html и близко примыкающий по смыслу и поминающий системные уровни https://ailev.livejournal.com/1365583.html).
-- тут же идея, что развитие многоуровневое: определяющими тут являются обычно нижние уровни, которые потом дают основу многочисленным верхним уровням во всём их разнообразии. И переход на другую "элементную базу" (какой бы она ни была) перекраивает наверху в технологическом стеке буквально всё.

В идею бесконечного развития входит и идея конкуренции/эволюции, как необходимой для развития (конкурируют между собой и проблемы за "интересность", и агенты за "интеллектуальность", AlphaStar и GAN рассматриваются как часть идей по этой линии рассуждений), и определение "интересности" проблемы в том, что "из коробки" какие-то уже известные ужасные решения других проблем начинают отлично работать даже без оптимизации и доводки как отличные решения для проблем новых -- вот это и есть предпринимательское "интересно" (подробней см. в статье про Enhanced POET, https://arxiv.org/abs/2003.08536).

Но есть и линия рассуждений про ровно то же самое как конкурентное (тоже!) нахождение всё более и более удачных репрезентаций мира, что позволяет решать всё больше и больше проблем: это теория любопытства и творчества через "сжатие информации" (там главным образом Шмитхубер). Вот я писал пару лет назад (https://ailev.livejournal.com/1411106.html):
В частности, речь идёт о теории креативности/любопытства Ю.Шмитхубера и другие теории творчества -- https://ailev.livejournal.com/1251987.html, -- http://ailev.livejournal.com/1293469.html. Более того, для меня тема творчества и сжатия информации является центральной в широко обсуждаемых дебатах Yann LeCun и Christopher Manning про Deep Learning, Structure and Innate Priors (http://www.abigailsee.com/2018/02/21/deep-learning-structure-and-innate-priors.html) -- эти самые innate priors в какой-то мере отражают абстрагированные/сжатые и выраженные в устройстве мыслительной машинки знания о мире! Для меня системное мышление это ведь тоже удачно найденные innate priors. И значения слов (отражение всех возможных мыслей в пространство слов) тут тоже priors, только более гибкие -- их можно довычислять/обдумывать их смысл, а устройство самого вычислителя более ригидно по отношению к его обдумыванию. Да что там, вся наука работает на сжатие информации, я недаром всегда говорю про науку как поставщика не просто описаний окружающего мира, а компактных описаний. VPRI -- viewpoints research institute (это Алан Кей сотоварищи, http://vpri.org/) оказывается по его идеологии тем же самым: поиском лучших абстракций, "сжимателем информации". Хорошо сжатый код вы можете хотя бы прочесть, а потом очень сложно обработать в мозгу/компьютере. Плохо сжатый код у вас не будет шанса просто прочесть из-за его огромного объёма, хотя его обработка проста. Компактность в конечном итоге выигрывает. Хотя на примере тех же работ VPRI и скрипки Энгельбарта видно, что steep learning curve выигрывает среди ленивых людей -- компактность оказывается не единственным критерием, а увеличение объёма простой обработки компенсируют разделением труда, а не умощнением процессора. Скрипка Энгельбарта заменяется симфоническим оркестром на 80 человек, играющих на разных свистульках. А что, разделение труда и параллелизация тоже работает! Но не для всех задач работает хорошо, увы.
Были и попытки автоматического нахождения хороших репрезентаций, например Douglas Lenat с его Accretion Model of Theory Formation (http://ailev.livejournal.com/469995.html). Да, это всё старинная модель символических репрезентаций (помним, что representation learning это как раз про сжатие, абстракции, работу с паттернами/узорами бытия -- https://ailev.livejournal.com/1045081.html). И вот уже работаем с глубокими коннективистскими структурами, продолжая с поиском представлений не вручную, а при помощи суперкомпьютеров. Вот свежайшая работа самого Юргена Шмитхубера по lifelong learning -- там по факту два режима: обучения и последующего сжатия обученного -- One Big Net For Everything, https://arxiv.org/abs/1802.08864".

Конечно, есть и просто улучшения алгоритмов для известных проблем. Так, Agent57 играет лучше людей во всех 57 видеоиграх Atari -- это впервые достигнуто вот прямо сегодня, https://deepmind.com/blog/article/Agent57-Outperforming-the-human-Atari-benchmark. Но этот алгоритм сочинили люди, текущий распределённый интеллект (показана история алгоритма, как он постепенно изобретался своими разными частями). Текущие усилия в том, что этот алгоритм должен был бы быть изобретён без участия человека. Но мой тезис в том, что в любом случае компьютеры и люди будут над этими изобретениями работать вместе, так что не так уж и важно: компьютер или человек сделал последний тюнинг для алгоритма. Важно, что алгоритм таки появился и работает. И это общий алгоритм для довольно разных задач одного класса, который умней человека: With Agent57, we have succeeded in building a more generally intelligent agent that has above-human performance on all tasks in the Atari57 benchmark. It builds on our previous agent Never Give Up, and instantiates an adaptive meta-controller that helps the agent to know when to explore and when to exploit, as well as what time-horizon it would be useful to learn with. A wide range of tasks will naturally require different choices of both of these trade-offs, therefore the meta-controller provides a way to dynamically adapt such choices. А вот и Педро Доминго отметился в конце марта, он добавил "человеческих priors" в алгоритм и We evaluate our approach on a subset of the Atari benchmarks, and learn up to four orders of magnitude faster than the standard deep Q-learning network, rendering rapid desktop experiments in this domain feasible. To our knowledge, our system is the first to learn any Atari task in fewer environment interactions than humans -- это в https://arxiv.org/abs/2003.01384.

В любом случае, интеллект будет получаться в ходе конкурентного изобретения всеми наличными интеллектами ещё более сильного интеллекта, это банально эволюция. Самую крутую программу напишет уже не человек, а программа (которую тоже напишет программа, которую тоже напишет программа, в написании которой поучаствовал обученный ещё какой-то другой программой человек, и так далее: везде будет обнаруживаться развесистый граф растянутого в пространстве и времени совместного человека-машинного коллективного творчества).

2. Для усиления интеллекта людей нужно:
-- обучать их прежде всего трансдисциплинам, каждого. Чем ниже в интеллект-стеке трансдисциплина, тем больше её влияние на интеллект. Беда в том, что чем ниже в интеллект-стеке трансдисциплина, тем ниже стимулы к её освоению. И да, коммуникация с другими людьми и коммуникация с компьютерами -- это тоже трансдисциплины.
-- задействовать компьютеры для усиления интеллекта каждого. Это программа усиления интеллекта Дугласа Энгельбарта и многих других "шестидесятников" (https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence_amplification). Это цель компьютерной революции ещё одного "шестидесятника" Алана Кея, я пересказывал его интервью (https://ailev.livejournal.com/1363194.html, июль 2017): "компьютерная революция будет не в тот момент, когда компьютер сумеет автоматизировать что-то ещё (разгрузит человека), а в тот момент, когда наоборот, компьютер сможет быть использован для того, чтобы человек смог выполнять более сложные задачки. Ну, типа компьютер из лестницы, ведущей мозг вниз, станет лестницей, ведущей мозг вверх. Конечно, для этого нужно будет дополнительно учиться, как учатся играть на скрипке (и тут я не могу не напомнить "Никто не хочет учиться играть на XYZ" -- http://ailev.livejournal.com/1158826.html, рынок такое не оплачивает). Но для этого нужно поменять всю систему образования, а для этого нужно осознать, что происходит развал цивилизации".

Собственно, я тут довольно много писал текстов в последнее время, так что читайте мой блог, там много на эту тему. Я со Школой системного менеджмента работаю по факту в этом направлении (см. стратегию https://ailev.livejournal.com/1508030.html и видео доклада по этому тексту https://www.youtube.com/watch?v=y5bC28DDWD8). Дальше можно говорить о том, что интеллект ещё и предметно-специфичен (инженерный, менеджерский, танцевальный и т.д.). Вот мой курс "Системный менеджмент и стратегирование 2020" (https://system-school.ru/sms) поднимает менеджерский интеллект, после него люди способны разобраться с ситуациями в менеджменте, о которых даже я не знаю в момент их обучения. И этот курс серьёзно опирается на трансдисциплину системного мышления (а та -- на онтологику, а та -- на более базовые механизмы работы интеллекта, см. доклад "Онтологика 2020", https://www.youtube.com/watch?v=8D8cfcJ20zI).

3. Для усиления интеллекта отдельных программ (а хоть и таких больших, как занимающих целый датацентр):
-- прежде всего выполнить тезис Sutton о росте вычислительной мощности как определяющем факторе (bitter lesson, http://incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html). Это прежде всего новая "нецифровая" аппаратура: аналоговые оптические вычислители (поглядите свежие тексты про уже работающий такой аппарат, там победа за победой: https://www.lighton.ai/our-technology/), квантовые вычислители (нет сомнений, что они будут хорошо работать с алгоритмами AI-- https://venturebeat.com/2020/03/12/d-wave-quantum-computing-and-machine-learning-are-extremely-well-matched/, хотя люди из deep learning не очень хотят ими заниматься, а у разработчиков их есть дела и поважней, AI всего 20% от применений квантовых компьютеров сегодня. Пока же алгоритмы AI помогают решать их собственные проблемы: https://www.nature.com/articles/s41534-019-0241-0 -- тут AlphaZero вместо шахмат и шоги занялась проблемами оптимизации квантовых вычислений, и добилась нетривиальных результатов), мемристорные вычислители (в июле 2019 появился первый работающий мемристорный компьютер, https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/processors/first-programmable-memristor-computer).
-- если мощность у нас константа, то нужно просто применить правильные алгоритмы. Так, если у нас суперкомпьютерное имитационное моделирование физики (например, вычисления погоды), то можно ускорить вычисления с использованием нейросеток в миллиард раз, получая результат на 99.9% идентичный оригинальному варианту (https://www.sciencemag.org/news/2020/02/models-galaxies-atoms-simple-ai-shortcuts-speed-simulations-billions-times, метод DENSE, The emulators that DENSE created, in contrast, excelled despite the lack of data. When they were turbocharged with specialized graphical processing chips, they were between about 100,000 and 2 billion times faster than their simulations. That speedup isn’t unusual for an emulator, but these were highly accurate: In one comparison, an astronomy emulator’s results were more than 99.9% identical to the results of the full simulation, and across the 10 simulations the neural network emulators were far better than conventional ones. Kasim says he thought DENSE would need tens of thousands of training examples per simulation to achieve these levels of accuracy. In most cases, it used a few thousand, and in the aerosol case only a few dozen. Этот метод основан на новом алгоритме поиска нейронной архитектуры ENAS, который в 1000 раз быстрее предыдущих, https://arxiv.org/abs/1802.03268, it delivers strong empirical performances using much fewer GPU-hours than all existing automatic model design approaches, and notably, 1000x less expensive than standard Neural Architecture Search. On the Penn Treebank dataset, ENAS discovers a novel architecture that achieves a test perplexity of 55.8, establishing a new state-of-the-art among all methods without post-training processing. On the CIFAR-10 dataset, ENAS designs novel architectures that achieve a test error of 2.89%, which is on par with NASNet, whose test error is 2.65%). В эту же точку бьёт инициатива SciML (https://sciml.ai/2020/03/29/SciML.html) -- научные вычисления с использованием машинного вычисления (нейросетки, дифференцируемое всё и алгоритмы решения дифференциальных уравнений в одном флаконе, это продолжение работ по ускорению научных вычислений в десятки тысяч раз на прежнем железе, типа https://arxiv.org/abs/2001.04385 -- Our examples show how a diverse set of computationally-difficult modeling issues across scientific disciplines, from automatically discovering biological mechanisms to accelerating climate simulations by 15,000x).
-- алгоритмы машинного обучения ускоряют работу обычного компьютинга: компиляторов, операционных систем, датацентров (вычисляют параметры кеширования, параметры разбиения графов на части и т.д., вот небольшой обзорчик: http://deliprao.com/archives/354. Это всё сегодня, и рецепт один: там, где стоит руками подобранная какая-то константа для всех типов применений, можно поставить вычисляемое на основе статистики по текущим задачам переменное значение -- и получить удивительно приятные эффекты, типа ускорения в сто раз или уменьшения фрагментации памяти на 78%).

4. Обеспечивать распределённое по людям и компьютерам мышление
Для того, чтобы обеспечить распределённый по людям и машинам интеллект, нужно связать людей и компьютеры в сеть, которая обеспечит их коллаборацию/сотрудничество. В описании деятельности это коммуникационный акцент -- и думайте при этом, например, о DEMO (https://ailev.livejournal.com/644440.html) для коллабораций уровня а хоть и расширенного предприятия, а на более высоких уровнях эко-систем и далее глобуса в целом (свободного рынка) всё в разы менее очевидно, но и тут справляются: электронная торговля и социальные сети тут только маленький кусочек всего происходящего.

Раньше технологическая поддержка коллаборации как часть усиления людского интеллекта (по мотивам работ того же Энгельбарта) шла у нас под кодовым именем "нейронет" (пока не появился проект РособороннейронЭт, https://ailev.livejournal.com/1261047.html), но можно поглядеть на более ранние работы, например 2014 года (https://ailev.livejournal.com/1123738.html): "Сапдейтили понятие нейронета: раньше был "эпоснет", когда знание передавалось в устной традиции, потом "букнет" для письменной традиции, потом "интернет" с его гуглём, поиском, социальными сетями, а уже потом будет "нейронет", когда "нейро" переместится в саму сеть и "нечеловеческие и/или сверхвалидные узлы" станут активными переустроителями как себя, так и самой сети ("САПР переместится в систему", как я это называю). Техническая реализация интерфейса непосредственно от нейронов к сети тут не самый важный и интересный момент, как не самый важный момент в развитии самого интернета переход от интерфейса интернета от толстеньких CRT-дисплеев к дисплеям на смартфонах и планшетах и прохождения самого интернета не по проводам, а через WiFi или LTE. Как говорится, в играх побеждает лучший геймплей, а не техническая реализация полигонов: кто и в какую игру играет важней, чем на каком движке оно сделано (но разные движки позволяют при этом делать разные игры, это тоже забывать нельзя)".

Тут из интересных инициатив я бы назвал даже не человеко-компьютерные интерфейсы (мысли уже читают, но это нам не нужно: клавиатура, мышка и даже голос с жестами оказываются много надёжней и быстрей). Более интересны факты про сетевую инфраструктуру, ибо тут тоже действует тезис Sutton, только для глобального вычисления: или мы имеем суперкомпьютеры на плохих сетях -- и суперкомпьютеры обеспечивают компактность передаваемой информации; или мы имеем маломощные узлы и широкие быстрые сети -- результат общей производительности вычислений будет тот же. Так что нужно и суперкомпьютеры в узлах иметь, и сети побыстрее, чтобы общая производительность вычислений выросла). И вот тут я бы обратил внимание на:
-- 6G выйдет в 2030 году со скоростью в 8000 раз выше, чем 5G (https://www.vanillaplus.com/2020/03/23/51484-zte-elaborates-6g-challenges-innovations-2nd-6g-wireless-summit/, https://telecoms.com/503142/consensus-on-6g-is-gradually-forming/)
-- только что предложено сделать таки новый интернет (и международный скандал уже вовсю бушует, ибо в лидерах предлагающих Huawei): https://naked-science.ru/article/hi-tech/huawei-sovmestno-s-kitajskimi-vlastyami, https://www.gizmochina.com/2020/03/31/china-and-huawei-propose-a-new-internet-protocol-with-a-built-in-killswitch/, The telecommunications giant has stated that the update is vital to powering “holo-sense teleportation” and self driving cars.
-- StarLink уже имеет на орбите 360 спутников, и цель -- подцепить к интернету 3-4% населения земного шара, которые живут в далёких от цивилизации местах, https://www.zdnet.com/article/new-spacex-launch-starlink-now-has-360-internet-beaming-satellites-as-us-service-nears/. Запуск сети в эксплуатацию (хотя и с минимальным покрытием) -- уже в текущем году. То, что обанкротился конкурент OneWeb (https://thenextweb.com/hardfork/2020/03/30/oneweb-collapse-internet-space-race-leo-satellite-bezos-musk-back-on/), так это неважно, спутниковый интернет не остановить.

На усиление интеллекта пойдёт незначительная часть этих сетевых мощностей. Основная мощность пойдёт на то, чтобы обеспечивать удалёнку с телеприсутствием-голографией. Не хотите переклеить свои обои в гостиной на дешёвые экраны 15К? Это пока не хотите, а когда будет выбор между относительно дорогой голографией с эффектом присутствия и дешёвыми 15К плоскими обоями, вопрос в 2030 году будет по-другому звучать. Напомню, что этот сценарий со стенами гостиных хорошо прописан Рэем Брэдбери в 1953 году, в "451° по Фаренгейту", и на стенах этих транслировались отнюдь не достижения глобального распределённого интеллекта. Но и сейчас вся наука и инженерия занимают крошечный сетевой трафик, порносайты и киносериалы тут лидируют с огромным опережением. Вряд ли ситуация изменится через десять лет, когда все эти сегодняшние проекты станут реальностью. Тут нужно ехидно заметить, что и сегодняшние нейронные сетки это показывают: основное использование технологий DeepFake тоже будет не в науке и медицине, а на порносайтах и опять же в "важнейшем для нас искусстве после цирка" -- кино, вернулось ведь нечитающее поколение!, так что ещё совсем немножко и в политике, https://www.forbes.com/sites/ibmai/2020/03/31/4-steps-financial-services-firms-can-take-with-ai-to-improve-customer-experience/).

5. Embodied intelligence
Интеллект ничто, если он не изменяет мир. Спасение от всяких напастей -- оно в физическом мире, для спасения недостаточно дать умный совет. Нужно ещё действие, изменение мира к лучшему. Понятно, что мир голыми руками не изменишь. Так что тут отслеживаем появление роботов -- как складских (только в Amazon их сейчас более 200тыс., и другие фирмы тоже закупают их тысячами -- https://techcrunch.com/2020/03/11/dhl-will-deploy-1000-robots-from-locus-robotics-for-delivery-fulfillment/), так и животно- и человекоподобных (полюбуйтесь на прогресс у Boston Dynamics за 10 лет и прикиньте, что будет ещё через десяток лет -- https://www.businessinsider.com/boston-dynamics-robots-progress-10-years-is-astounding-terrifying-2020-3), и вообще странной формы (типа магазина без кассиров, от Amazon -- https://www.forbes.com/sites/ilkerkoksal/2020/03/30/amazon-officially-selling-cashierless-store-technology-to-retailers/, и Besides Amazon, there are other startups selling similar technology systems such as Grabango, AiFi, and Zippin). По большому счёту, сюда можно отнести и летающих роботов SpaceX (интеллект, управляющий космическим кораблём, а также интеллектуальный космический корабль без разделения на управляющий компьютер и железо корабля -- это ж классические фантастические сюжеты! И это ведь чистая правда!). То, что фейсконтроль и турникет -- это тоже такой робот, я молчу, это все уже осознали, и это уже работает сегодня.

Мы понимаем, что выход в физический мир тут крайне важен. И я бы отслеживал по этой линии компьютерную поддержку системной инженерии: прежде всего эволюционирующие и дифференцируемые архитектуры (https://ailev.livejournal.com/1464563.html) и digital twins (то есть точные компьютерные модели). Это, конечно, прикладные задачки для текущего распределённого интеллекта, но фишка их в том, что результаты этой человеко-компьютерной мысли будут воплощены в физическом мире. Industrie 4.0 термин уже протух (Гугль новости показывают, что все новости по Industrie 4.0 прошлогодние, кончилось финансирование и кончились пиарные бюджеты -- https://3dprint.com/259437/adidas-kills-the-speedfactory-industrie-4-0-funeral-date-not-yet-set/, Industrie 4.0 is despite all the hype and subsidy dead. The Germans are, through one of their most internationally known and largest firms, publicly now stating that Industrie 4.0 was a subsidy trough). Но слова умирают, а инженерия и производство (и строительство, не будем исключать его из инженерии) продолжаются совершенствоваться. Помним, что фирма Apple выпустила Newton, и потерпела неудачу, и все смеялись. А потом фирма Apple выпустила iPod, iPad и iPhone. И уже никто не смеялся. Так и с выходом инженерии в физический мир: сначала умелыми руками, потом умелыми станками, а потом вообще как-то будет "само". Было бы для решения тамошних проблем достаточно мозгов (помним тезис Sutton: побеждает в конечном итоге количество).

И да, ещё нужно бы развивать тела у людей, куда ж без этого. Тот самый системный фитнес, готовность к сложному координированному движению. Мы работаем над этим (кстати, мы сумели курс перевести в дистантный -- регулярные занятия в онлайн уже идут, https://t.me/labolatoryTM/1168).

Надо как-нибудь отдельный текст про выход интеллекта в физический мир написать. Но это уж потом, когда я из онименяизоляции (ага, унтер-офицерская вдова сама себя изолировала, понимаю) выберусь -- а то и так в посте слишком многабукофф.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10217966608570866
2019

lytdybr

Вьюношу в голову вбили таки где-то (точно не дома), что ЕГЭ нужно сдать как можно лучше. И он воспользовался переходом на дистант на всю катушку: затребовал закупки нескольких онлайн "интенсивов" (это часа по четыре в день онлайна) по каким-то разделам профильных ЕГЭ, типа решения систем нелинейных неравенств, электродинамики и что-то там из информатики (о, боги, опять повторение! каждую пару лет повторение этой информатики, и ни шагу вперёд!). Переход на дистантное образование оказал благотворное воздействие на вьюноша. Он занимается чем-то для него осмысленным, троллит преподов (они в ответ быстро вырубают ему микрофон -- так что заодно и социализируют его, а не только учат), делает довольно сложные домашние задания в количестве, и совсем не занимается школьными предметами. Но интернет хорош и тем, что любая собака в нём может представиться человеком. Так что жена тоже получила развлечение: она вчера получила две четвёрки по истории, а сегодня сдала работу по обществоведению. Все довольны, все при деле.

Наша Школа работает, как и работала. И я работаю, как обычно: я не могу придумать, что может быть важней задачи делать как можно быстрее как можно больше людей чуток интеллектуальней, а затем более умные люди сами найдут выход из трудных ситуаций, которые в рамках переживания трудностей вместе с глобусом будут у каждого свои ("Спасайся, кто может: поднимайте свой интеллект, ибо непонятно, от чего спасаться", https://ailev.livejournal.com/1505596.html, а ещё смотрите видео моего установочного доклада по стратегии Школы на только что прошедшей конференции, там подробненько: https://www.youtube.com/watch?v=y5bC28DDWD8). Я ведь именно этим и занимаюсь, повышаю уровень интеллекта как свой, так и всех остальных, до кого дотянусь. Смею заметить, что это сильно осмысленней той суеты, которой я занимался во времена своей работы консультантом (задним умом-то мы все крепки!).

Сегодня мы решили, что наш регулярный класс по системному фитнесу будет идти онлайн (по тому же расписанию: каждая среда, 19 часов, участие через zoom). Для перехода онлайн требовалось решить методологическую задачу: как указывать субъективно наблюдаемые (первая позиция восприятия, "я изнутри меня") феномены в речи. Это делается путём организации некоторой процедуры, вызывающей феномен (часто это несколько примеров похожих ощущений в разных частях тела в нашем случае, а потом генерализация этого для "везде примерно так"). Дальше это феномен именуется. И если препод и ученики оба имели эти ощущения в ходе упражнений, то они называют одинаковым словом один и тот же феномен (например, ощущение обмякания каких-то мышц, когда они "поплыли" -- уникальное по внутреннему ощущению восприятие у каждого человека, но унифицированное в коммуникации одним словом-термином). После этого можно обсуждать субъективно воспринимаемые феномены без трогания пальцем тела. После этого можно делать онлайн-курс и не беспокоиться, что тебя неправильно поймут. Жаль, мы пока не можем сделать социальные танцы такими (там требуется пара танцоров сразу, плюс часто демонстрация внешних усилий в ведении) — но и тут мысль не дремлет.

Нашли сегодня слово "практик" (тот, кто выполняет практику) вместо слова "стейкхолдер". Недостатки те же, что и у "стейкхолдера" (и Вася Пупкин у нас практик, и Принц Гамлет). Одно достоинство: все вопросы к степени прожарки стейка исчезают. И удобно для обозначения "позиции" (человека, который не в роли, а слился с ролью). Ещё одним синонимом тут является "деятель" (для деятельностных ролей вроде как самое оно, и тоже подталкивает к ошибке смешивания исполнителя роли как конструктивного субъекта и ролевого/функционального субъекта). И вот слово "деятель" тут тоже вполне конкурирует с практиком (деятельностная роль -- деятель, проектная роль -- практик). Может, будем использовать "практик" для позиционера (позиция -- это роль, в которой застрял её исполнитель, склеился с ней). Танцор-практик или архитектор-практик -- это у которого образ жизни танцора или архитектора, склеившиеся с ролью люди!

Ещё один текст про использование системных уровней в моделировании практик: жизненный цикл танцора, https://vk.com/wall-179019873_625 (про танцы, а хоть и системное, я по традиции пишу ВКонтакте). Суть там в том, что танцор медленно-медленно в плане мотивации и тренинга идёт от прикладного уровня вниз по стеку, а потом резко выходит наверх, в уровни культуры. Ровно такие же рассуждения можно привести и на тему других практик, например "жизненный цикл мыслителя" будет таким же — от прикладного уровня в интеллект-стеке медленно-медленно вниз (чтобы разобраться! чтобы стать умнее!) к функционально-ориентированному сознанию, а затем скачком в какой-то момент вверх (занятие культурой: развитие мышления как такового, обучение других людей, просвещение и т.д.). Не уверен, что нужно такой же текст писать про мыслителей, ибо тогда и третий текст нужно сразу писать — про любой стек практик, где ровно то же самое. Там сразу же много засад: много танцоров, спортсменов и прочих "из ремесленников в мастера" людей-спецов проходят такой путь, но вот мы не учитываем тех, кто застревает на каких-то уровнях, кто так и остаётся редукционистом в мышлении и действии (нет во внимании уровня, нельзя сместиться на его освоение), кто срывается с одного жизненного пути какой-то практики на совсем другой, и т.д. Так что "осторожно, там драконы".

И это же рассмотрение жизненного цикла практика (хе-хе! исполнителя ролей, который идёт по жизненному циклу, а не самой деятельностной роли!) ставит тему мотивации. Мотив всегда идёт от желания получить кайф на каком-то более высоком системном уровне, и при затыках получается стимул поисследовать какие-то более низкие системные уровни, и промежуточные кайфы от этого ("сдвиг мотива на цель", ага) -- тем самым мотивация скользит. В тексте по ссылке в предыдущем абзаце рассказано, как это происходит для танцоров. Дальше вопрос о том, как учить: учить хорошо бы сразу с главного -- с нижних уровней стека практик (а когда практика непонятна, так с нижних уровней интеллект-стека). Но мотив то обращения за обучением -- прикладной! Налицо противоречие: учить нужно тому, за чем обратились, и учить нужно тому, что определяет успех обучения тому, за чем обратились (т.е. начинать с нижних уровней -- для тех же танцоров решать задачу развития тела, ибо "танцевать нечем"). Это задачка для ТРИЗа. И тут нужно решать кучу вопросов, связанных с этим "разрывом мотивации по системным уровням":
— этичность в том, на что приглашать (прикладное) и что реально давать (фундаментальное, без которого трёхдневные курсы не работают, https://ailev.livejournal.com/1430047.html). Не должно быть манипуляции при затаскивании на курсы, всё должно быть честно.
— мотивация учить прикладные уровни, а учить нужно более низким уровням для подъёма скорости обучения, там мотивации нет и мотивация появляется только у тех, кто уцелел и продержался годы. И что с этим делать (ждать годы? брать только тех, кто уцелел? так их же мало, мы и хотим учить для того, чтобы уцелело побольше!).
— похожесть мотивации любым сулимым кайфом (от танцев, от проектного управления, от системной инженерии, от медитаций и просветления), причём мы не можем поддержать разговор о кайфе, ибо эти специфические виды кайфа переживаются субъективно. Если поступать так же, как мы поступаем с системным фитнесом (заманивать, например, в танцы на ощущение тангазма, но требовать года-другого тяжёлой работы просто для того, чтобы дать почувствовать этот тангазм и назвать его этим словом), то заманить не удастся. Просветленцы (и их светские собраться из движения mindfullness) заманивают людей пачками, и как они это делают -- этично? Что сулят? Просветлиться-то хотят многие, и даже заниматься для этого медитациями долго и нудно, но зачем им это просветление?! А вот надо! Хотя реально медитируют отнюдь не все, и это хотя бы чуть-чуть утешает. С интеллектом вроде те же проблемы -- интеллект вообще если бесплатно и быстро, то всем нужен. Если за плату и медленно -- никому, нужны быстрые прикладные знания (это ещё один повод вспомнить про "Скрипку Энгельбарта", https://ailev.livejournal.com/1158826.html, полезно время от времени перечитывать этот текст, чтобы понимать перспективы любых усилий по усилению человеческого интеллекта. В тексте про усиление интеллекта софтом, а от замены софта обучением ничего по смыслу не меняется!).

А ещё хотел бы напомнить мой текст одиннадцатилетней давности про принципы организации тусовок, раз мы всё чаще и чаще начинаем говорить о культуре и системных уровнях выше прикладного: https://ailev.livejournal.com/719659.html
-- организатор сам должен делать что-то содержательное (а не быть просто организатором)
-- планирование деятельности тусовки идёт в терминах "мероприятий", вся деятельность -- это по факту подготовка мероприятий
-- "мероприятия" идут по законам трагедии (единство места, времени и действия)
-- организационное оформление имеет значение
-- архивы по факту не являются значимыми, они нужны только для ностальгирования (а если архивы важны, то у вас не тусовка, а проектная команда!)

За пару недель у меня была только одна вечеринка: подпольная закрытая мультиданс-вечеринка с разновсякой музыкой, да ещё и с круглым столом (это где все разговаривают за столом, а не танцуют на столе). Вполне себе "мероприятие" в духе предыдущего абзаца. И я там даже подиджеил десять минут — поставил аж три трека бразильской музыки! Последний раз я диджеил, насколько я помню, в середине девяностых в культовом проекте О.Г.И. на Потаповском переулке, а перед этим ещё диджеил в легендарном "Луче", хотя и не тогда, когда он был "Птюч". А сейчас живу от него в 10 минутах хода пешком, но клуба там давно нет. На своей последней дискотеке я сделал программу исключительно босса-новы. Сначала это были медленные спокойные разве что не симфонические босса-новы, потом неотличимые от музака, играющего в нынешних хороших кофейнях (так, "Братья Караваевы" уже пару недель гоняют бразильскую музыку в своих кафе), потом как-то незаметно накал страстей в музыке начинал возрастать, и к полуночи (четыре часа только разных босса-нов!) народ скакал под уже вполне электронные босса-новы так, что разве что на столы не заскакивал! Горжусь этим мероприятием, достойный был конец моей диджейской карьеры. Но вот вчера оказалось, что ещё не конец, и опять вышел с бразильской музыкой. Вот тут подробности мероприятия и те три трека, которые я там ставил: https://vk.com/wall-179019873_626.

А ещё мы таки развернули в офисе MS 365 Group с MS Teams -- и забавно видеть, как привыкший к чатам люд там делает чат из форума/бесед (каждая тема форума оказывается просто репликой в чате, вместо ответа постят ещё тему, и т.д.). Кроватка когда-то была вытеснена форумами, а теперь мессенджеры вытеснили форумы, и нужно ожидать второго пришествия этих форумов-в-мессенджерах (когда сделают штатные комменты в группах телеги и выделять отдельно тип "форум"? то есть повторят то, что сделано в MS Teams с беседами?). Но это я так, бурчу. Чаты всякие нужны, форумы всякие важны.

Моё отношение к проблемам обнуления короны вирусов хорошо выражено вот в этом тексте: https://www.facebook.com/podosokorskiy/posts/4057941380890169

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10217926212840998, обсуждение в телеграме, начиная с https://t.me/systemsthinking_course/9729
2019

Системный менеджмент и стратегирование 2020

Я вношу много изменений в содержание курса "Системный менеджмент и стратегирование", и меняю его название -- там теперь будет цифра 2020 (а не 2019, как сейчас). Текущий семнадцатый поток уже многое из этого получает, но с 5 апреля 2020 (первое занятие курса) это "внеплановое содержание" станет уже вполне запланированным и будет доноситься более упорядоченно.

1. Основное изменение -- это тренинг в работе с системными уровнями, особенно системными уровнями социотехнических систем. Проблема была в том, что системные уровни понимались статически, и неизбежно это было "мёртвое" понимание design-time/enabling, а мы будем менять его на "живое" представление run-time/operations, а затем тренировать использование системных уровней в мышлении о предприятии. Нет в мышлении системных уровней -- нет системного мышления! Это необходимое, хотя и недостаточное условие для системности мышления. Мы начнём с простого примера "танец" (в отличие от автомобиля и атомной электростанции его трудно представить вне динамического контекста, и в нём уже есть люди как материал и как исполнители проектных ролей, и он очень нагляден), потом займёмся менее наглядными примерами системных уровней в мышлении (интеллект-стек -- https://ailev.livejournal.com/1507279.html, https://ailev.livejournal.com/1508228.html), в софте (https://ailev.livejournal.com/1508747.html), в бизнесе (целевые системы "лот", "сделка", "сессия", "мероприятие" и т.д.) и в практиках в общем виде. Разбирательство с окружением, выход в "культуру" как практики более высокого системного уровня. Вот системные уровни практик/деятельности -- это и есть системные уровни деятельности предприятия. Мы будем безжалостно тренировать тот факт, что системные уровни -- это выделяемый вниманием уровень деления системы на части (а не способ сборки-разборки на части! Разобранный даже мышлением на части организм -- это мёртвый организм, нам такой не нужен! Нам нужно выделение частей живого организма вниманием в момент, когда организм живой!).

2. Часть курса по разъяснению ролей переделана, чтобы сшить в мозгу кусок схемы понятий системного мышления про интересы-предпочтения-намерения и кусок про интересы-ролевые методы описаний-ролевые описания (https://ailev.livejournal.com/1505852.html). А то инженеры по требованиям (до прохождения моего курса это "аналитики"), предприниматели/стратеги и менеджеры всех мастей предпочитают делать акцент на первый кусок и игнорировать второй, а архитекторы -- выпячивать второй кусок и игнорировать первый. А надо бегло использовать в мышлении и то, и другое.

3. В разговоре о программном обеспечении более чётко будет проводиться линия о софте как механистически понимаемом "сознании" (механизм присмотра за вниманием к памяти и входному потоку информации -- https://ailev.livejournal.com/1488271.html) организации в противовес "автоматизации". Функция "бумаги и ручки" (базы данных и отчёты) оказывается важней функции "сам думает"! Софт понимается как необходимая часть для координации деятельности людей в предприятии, не выделяется отдельно в "цифровизацию" или "интеллектуализацию" -- https://ailev.livejournal.com/1497402.html. А дальше пообсуждаем интеллектуализацию: по каким линиям идёт "скриптование" (автоматизация), и по каким линиям идёт включение программ AI в бизнесе. У нас в курсе это всегда было, но сейчас будет сделан акцент (перенесена часть материала из курса по AI).

4. Мысли Питера Сенджа про learning organization обновлены в части подъёма интеллекта организации, в явном виде добавлено про нижние уровни практик мышления в проекте и в организации как способе ускорения развития. Идея многоуровневости развития. Идея связи стратегирования и целеполагания против разработки и реализации стратегии и целей корпоративных (декомпозиция/каскадирование целей -- balancing scorecards, KPI)и личных (OKR) -- где там стратегирование, а где лидерство, в чём фишка cadence/цикличности. Более чётко связь с open-endedness (прихват идей из статей типа https://arxiv.org/abs/2003.08536 -- продолжаем гармонизировать идеи из мира искусственного интеллекта и традиционные идеи из гуманитарных дисциплин типа организационного развития и предпринимательства).

5. Чётче проработано донесение контринтуитивных моментов курса (подробней они в https://ailev.livejournal.com/1503099.html -- отличие ролей от людей и должностей, материальность целевой системы, различие функциональных и конструктивных частей, понятие практики, разница между управлением проектами-программами-кейсами-процессами, инженерная и лидерская части в развитии и совершенствовании, цикличность как наше всё в менеджменте).

6. Мы запустили онлайн-курс системного мышления, и он будет доступен курсантам (первая часть курса идёт как blended learning). Там ожидается довольно много интересного: от запуска помидорок на 25 минут прямо в интерфейсе курса (помогаем удерживать внимание) до привязки дополнительных материалов и разъяснений прямо к разделам учебника.

Тут нужно было бы писать что-то про дистантную работу на курсе, но это у нас уже хорошо отработано с предыдущими версиями. Я не думаю, что тут будет много изменений: у нас всегда было много участников курса из разных стран, и они у нас активно участвуют в онлайне. Хотя могут быть эксперименты, мы не зарекаемся.
2019

Конференция "Прикладное системное мышление"-2020, день второй

Во второй день мы практически не потеряли в численности, людей в пике была та же сотня (первый день я обсуждал в https://ailev.livejournal.com/1508452.html). Доклады были по сравнению с прошлыми годами несравненно сильнее в части методологии, это работает наш упор на системное мышление и онтологику: разговор об инженерии и менеджменте на крепком методологическом основании становится сразу серьёзным, без размахивания руками и ссылок на личное чутьё в качестве аргумента. Видео (кроме двух последних докладов) появится в ближайшее время в https://yadi.sk/d/mzj4OrkwOnNrdQ

Вот мои заметки по основным замеченным мной проблемам:

1. Неразличение уровней формализации на спектре мышления и используемой нотационной техники.
Псеводкод, текст с формальными идентификаторами, текст, код, схема, диаграмма -- всё это замешивается в невообразимую кучу. Текст полностью формальный и текст на естественном языке сравниваются с диаграммами, схема тут не поймёшь -- диаграмма или набор концептов (формальный или не очень формальный, "схемоид" на спектре формальности мышления, т.е. выражаемый в языке обычно всякими отходами от theory theory). Явная дыра в нашем курсе онтологики, прямое техническое задание заплатки к курсу. Но и другие курсы должны обратить у нас на это внимание, прежде всего курс "Системная инженерия", где Вячеслав Мизгулин поднял проблему необходимости текстовых описаний в инженерии и отметил в своём докладе недостаточность методологических материалов по стыку схематизации-рендеринга в части концептуализации и в части нотационной инженерии. Отдельно концептуализации разного уровня формальности, отдельно нотационные техники текстовые (с разной степени вменяемости синтаксисами!), отдельно нотационные техники диаграммные. Ну ведь правда же, когда говорят "псевдокод", то аспекты свободы концептуализации или свободы синтаксиса имеются ввиду, или обе свободы сразу -- непонятно.

Мне больше всего понравился кейс Антона Меркулова, где он для выражения архитектуры предприятия последовательно пробовал ArchiMate, собственную диаграммную нотацию (на основе существенно более компактной нотации из функциональных описаний для электроники) и остановился на свободном тексте с типизированными понятиями системного подхода сущностями, именованными на CamelCase (https://ru.wikipedia.org/wiki/CamelCase ), например, Роль_ПерекатчикСолнцаВручную. Тип позволяет делать проверки (например, не путаются ли роли и должности), идентификатор выражает концепт, а отношения и менее формальные понятия выражаются текстом. Дальше можно в этот "текстокод" вводить потихоньку другие конструкции. Ещё пара проектов демонстрировала текстовые архитектуры вместо диаграммных техник, так что процесс пошёл. Кирилл Гайдамака сделал замечание, что текущие языки требований тоже по факту представляют собой "текстокод" -- синтаксис задаётся текстовыми шаблонами, терминология выделяется из текста, но текст таки остаётся свободным, язык не формальный, а естественный. Но в этом "текстокоде" (боюсь, боюсь писать "псевдокод"!) люди с удовольствием делают правки (ибо чётко видны последствия правок, формализма достаточно), в отличие от полностью свободного литературного текста, с которым они отказываются работать. Давний спор (14 февраля 2019 года на заседании Русского отделения INCOSE я спросил, почему в одном и том же проекте одни и те же люди отказывались работать с текстами у Александра Лучкова, и отказывались работать с картинками у Кирилла Гайдамаки -- https://ailev.livejournal.com/1465997.html, и там ссылка на видео) получил разрешение: слово "текст" не отражало степень формальности этого текста, а "картинка" также не отражала степень формальности -- они отсылали только к типу нотации (и даже не к нотации, ибо для "текста" и "картинки" могли быть десятки нотаций для самых разных уровней формализации и разных вариантов концептуализаций/онтик предметной области). Теперь понятно, о чём нужно было спрашивать дальше!

Вопрос про "полнотекстовое на естественном языке представление против формального текста" обсуждался лет десять назад с Donald Firesmith (он приезжал к нам в Москву и резко выступал против того, что архитектура выражается только формальными языками, настаивая на необходимость текстовых документов. Но он как раз из "старых системных инженеров", о которых говорил Вячеслав в своём докладе). И этот же вопрос лишней формализации буквально вчера всплыл в закрытом обсуждении в фейсбуке (чем плохо тегирование по сравнению с текстами), и я там тоже отметился: 11 лет назад я писал про эту вакханалию лишней(т.е. не ведущей к проверкам, вычислениям или чему-то осмысленному) формализации/тегирования в https://ailev.livejournal.com/715272.html, и привёл байку Моя любимая байка про IBM Watson, который выиграл Jeopardy!, причём я лично участвовал в той встрече онтологов, где был этот диалог. Там спросили, почему люди в IBM не кодируют википедию в виде онтологии/knowledge graph (по сути -- не формализуют википедию), а используют полнотекстовую обработку? Ответ был таков, что вопросы они не могут предопределить, а любое сжатие информации/формализация/схематизация/моделирование -- потеря ответа на какой-то неожиданный вопрос, ибо вопрос может быть про важное для спрашивающего, но неважное для формализатора. На удивление онтологов, что работа с полными текстами без их кодирования/сжатия в виде формальных представлений требует диких вычислительных мощностей, они ответили "так ровно поэтому IBM Watson -- это прежде всего суперкомпьютер!". Все эти соображения остаются верными и сегодня, когда говорим о knowledge graphs. Если не очень понятна цель, то чересчур сжатые формализации быстро оказываются бесполезными в тот момент, когда цель становится ясной и оказывается не той, которая была при формализации.

Вот в требованиях и архитектуре вы не знаете, какие вопросы могут быть у людей, и что именно люди будут искать в ваших описаниях, и на каком уровне формальности они будут это искать. Поэтому не нужно стремиться всё архитектурные описания делать в виде формальных моделей, особенно если вы не собираетесь с ними дальше работать формально (скажем, обрабатывать каким-то алгоритмом), а читать их дальше будут люди.

Особенно обидно было то, что неудачные нотации закрывают хорошие концептуализации. Так, всё направление GORE (goal-oriented requirements engineering) появилось как указание на необходимость учитывать человеческие цели (ролевые интересы, предпочтения и намерения по реализации предпочтений) в инженерии требований, особенно разбираться с возникающими конфликтами между стейкхолдерскими ролями: разбираться не столько с требованиями, сколько с проектными ролями, которые тянут эти требования каждый в свою сторону в силу своих предпочтений. Моделями требований начали называть представления, в которых кроме требований указывалась трасса к проектным ролям и их конфликтам. Но у языков для моделей требований с их графическим представлением не нашлось много интересных кейсов по моделям требований (хотя тот же ArchiMate явно указывает, что учитывает фреймворк i* в своей концептуализации, то есть он в какой-то мере язык GORE, т.е. включает подъязык требований -- вот тут у меня есть абзац на эту тему в разговоре про SysArchi и там пара ссылок: https://ailev.livejournal.com/1454948.html).

Отдельно нужно подумать, как развести формализационный и нотационный аспекты в рендеринге (ибо как я сейчас понимаю, в паре "схематизация-рендеринг" крепко перемешаны оба аспекта проблемы, и нужно особо оговаривать, что имеется ввиду -- см., например, последнюю дискуссию об этом тут: https://ailev.livejournal.com/1494762.html). Онтологам и коммуникаторам может быть там всё ясно, но когда дело дойдёт до системных инженеров, лучше бы это "всё ясно" дополнительно разъяснять на пальцах, разводя формализационный и нотационный аспекты явно и давая примеры.

2. Редукционизм в мышлении разработчиков
Несколько докладов говорили о разрыве коммуникации между системным архитектором и рядовыми разработчиками. Этот разрыв каждый раз оказывался тем или иным изводом разрыва между редукционистским (в голове нет понимания идеи системных уровней) и системным (в голове есть идея системных уровней) представлением систем в проекте. Вопрос в том, что делать в этой ситуации: учить разработчиков системному мышлению? Или как-то автогенерировать "рабочку" (в том числе программный код) из архитектурных артефактов и тем самым просто выкинуть разработчиков (умощнить архитектора автоматизацией, а быдлокодеров-редукционистов сократить)?

Моё мнение -- нужно научиться быстро доносить идею системных уровней до разработчиков (я вот сейчас как раз занимаюсь ускорением этого донесения, пошли первые результаты). Ибо химии на алхимическом языке не научишь. Нельзя архитектурное многоуровневое описание донести до разработчиков в редукционистском языке. Но для этого архитекторам нужно чётко понимать, в чём проблема их общения с разработчиками и в чём проблемы их собственного инструментария в этой части (поскольку дискуссия редукционистов с системщиками была лет пятьдесят назад, то мало кто помнит, с чего там начиналось и чем закончилось -- поэтому как лечить эту ментальную чуму никто не помнит). Что у самих "системных" архитекторов тут тоже рыльце в пушку -- это мне тоже понятно, у меня на каждом потоке один или двое системных архитектора, и после курса они мне доверительно обычно говорят, что только после курса поняли, чем они на самом деле занимались. Я и сам такой: в начале перестройки я гордо называл себя "системный архитектор", не понимания ни значения слова "системный", ни системного характера архитектурного моделирования, и уж тем более не смог бы внятно рассказать разницу между системными и редукционистскими описаниями. Вот об этом нужно говорить явно, и учить разработчиков "через нехочу".

Учить не только разработчиков, конечно, но и всех остальных. Архитектура -- это коммуникационный артефакт, и её нужно уметь не только архитекторам писать, но всем остальным читать и понимать. Для этого нужно понимать принципы архитектурной концептуализации, то есть с мереологией нужно разбираться и разработчикам, и архитекторам, и менеджерам, и всем вообще: это мыслительная компетенция "бакалавриат" для всех, а не только "магистратура архитеторов". Можно не знать слова "мереология", но вот отношения "часть-целое" отслеживать в разбиениях по разным принципам нужно уметь всем.

Вторая засада в этой проблеме непоняток между разработчиками и архитекторами именно софта -- это длинная цепочка описаний: архитектура описывает программу, код тоже описывает программу, которая описывает домен. Описывает ли архитектура домен и что мы там делаем с DDD? Ответы тут очень, очень невнятны.

3. Проблема мереологии софта
Мереология -- это подраздел онтологии, занимающийся отношениями частей и целого. Для софта:
-- отношения "вызова" путаются с отношениями "часть-целое" (я немного затронул этот вопрос в "мереологии практик мышления": https://ailev.livejournal.com/1508228.html).
-- мереология описаний (кода), мереология софта в момент исполнения, мереология данных, мереология домена и их трассировки друг ко другу -- это всё разное. Сегодня это не очень различается в части работы с системными уровнями, а надо различать. А то обсуждаются системные уровни непонятно чего. Помним при этом, что функциональные разбиения -- это разбиения в момент работы/operations, и они связаны с назначением/функцией (а она в свою очередь упирается в то, что это даёт для моделирования софтом домена, и если не просматривается целевой домен, то что-то с функциональностью не так, архитектура не архитектура). Мой опыт таков, что софтовые архитекторы испытывают огромные трудности с функциональными описаниями и мереологией функциональных объектов! Впрочем, архитекторы предприятий тоже (это ж разговор про практики, труднопонимаемые "процессные объекты").
-- мереология платформ может быть выстроена разным образом. Например, сам "вызов" может быть превращён в 4D объект "сессия" и сервер/платформа и клиент/надстройка над платформой могут выступить взаимодействующими объектами на одном уровне (как показано было в великолепном архитектурном докладе Ивана Подобеда), или можно идти традиционным путём "стеков", где платформа/сервер уровнем ниже её надстройки/клиентов -- и так на много уровней вверх. И в одном и в другом случае можно развести команды (по платформенным уровням или по модулям в рамках одного уровня в разных мереологических вариантах концептуализации домена), но какие-то примеры таких мереологических развилок в моделировании можно было бы рассмотреть в ходе обучения системному мышлению. Повторюсь, обучать нужно не только архитекторов, но и всех остальных.

Я написал в чат спикеров конференции, что считаю сегодняшний день крайне полезным. Почему? Да вот же -- три пункта, которые я тут записал (1. Путаница между формализационным и нотационным аспектами при обсуждении моделей. 2. Редукционизм разработчиков. 3.Мереология софта), это же довольно точные задания на исследования преподавателям наших курсов -- и это не абстрактные исследования из разряда "интересненько", а исследования в ответ на реальные проблемы, которые пришли из производственной жизни. Когда результаты этих исследований попадут в курсы, наши выпускники будут способны замечать проблемы из этих пунктов в своих проектах и они будут знать, в каком направлении искать решение этих проблем. Мир станет чуточку лучше. Так что очень полезно сегодня посидели, я очень доволен.

Наконец-то собрался попробовать в "Братьях Караваевых" калитку с уткой (калитки -- это такие финские пирожки. Похоже по конструкции на хачапури по-аджарски, только тесто слоёное, вместо сыра картошка, а вместо яйца утка. Понятно ведь описал?!). Очень вкусно, рекомендую! За едой беседовал на два фронта: за соседними столами обедали друзья, которые заканчивали сегодня очередной поток "Системного фитнеса". А после конференции я зашёл в зал, где этот "Системный фитнес" только-только закончился, и таки встал на руки: сделал колесо. Впервые после перерыва в три десятка лет. Показывать это ещё совсем нельзя (к земле я был явно не перпендикулярен, это попало на видео, и там градусов шестьдесят -- для первого раза после трёх десятков лет это ОК, но и хвастаться нельзя). Так что я ещё и на двух мероприятиях Школы сегодня побывал -- на конференции и на "Системном фитнесе"!

UPDATE: обсуждение в чате блога с https://t.me/ailev_blog_discussion/1942