Category: наука

Category was added automatically. Read all entries about "наука".

2019

Только одна из компьютерных физик: заказан цифровой компьютер с 0.01 секстиллиона операций в секунду

NVIDIA получила заказ на изготовление цифрового компьютера Leonardo вычислительной мощностью 0.2экзафлопс, если замерять в FP64, стоить он будет примерно €0.24 миллиарда, строиться начнёт в следующем году летом, а в 2022 году вступит в строй -- нынешний экзафлопс FP64 идёт по цене миллиарда долларов, https://www.hpcwire.com/2020/10/15/nvidia-and-eurohpc-team-for-four-supercomputers-including-massive-leonardo-system/.

Но если брать AI вычисления, то речь в Leonardo уже идёт о мощности в 10 экзафлопс (10 квинтиллионов, то есть 10**18 операций половинной точности в секунду) -- https://venturebeat.com/2020/10/15/nvidia-will-supply-hardware-for-leonardo-a-10-exaflop-supercomputer/. Мы уже привыкли к классическим цифровым компьютерам, и вроде как шла борьба за экзафлопс, но она плавно перешла в борьбу за зетафлопс (это уже 0.01зетта -- начинаем учить новый префикс, секстиллионы). Ещё можно поспорить, о каких флопсах говорится, https://medium.com/@moocaholic/fp64-fp32-fp16-bfloat16-tf32-and-other-members-of-the-zoo-a1ca7897d407 (самым популярным становится TF32, который подразумевает 19 бит в умножении, но 32 бита в сложении -- https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/14/tensorfloat-32-precision-format/, у Intel это FP19. Скорее всего, речь идёт именно о 10экзафлопс с именно такими плавающими -- 32 бита в памяти, в сложении, но 19 бит в умножении). Если вы ухитряетесь делать умножения на калькуляторе за одну секунду, то чтобы выполнить 10экзафлоп операций с этой скоростью вам нужно будет потратить 316887650000 лет (т.е. почти 17 миллиардов лет, Земле всего 4.5 миллиарда лет, нужно было бы работать вчетвером, чтобы управиться за время от зарождения Земли до настоящего времени вычислить с дикой скоростью одного умножения в секунду столько умножений, сколько их будет делать Leonardo всего за секунду. Там ведь примерно 14тыс. NVIDIA A100GPU, да ещё на водяном охлаждении! Невероятная мощьность).

Вот я писал про квинтиллионы операций в секунду (и желание иметь нейросетки с тера/триллионом параметров) в сентябре -- https://ailev.livejournal.com/1536283.html, вот про ускорение и перестройку в айтишном мире по состоянию на осень 2020 -- https://ailev.livejournal.com/1540648.html, тут лишь добавлю несколько штрихов.

Computer science это естественная наука, ответ на вопрос о том, что может быть вычислено, а что не может быть вычислено даётся теориями computer science, а работающие теории выбираются экспериментами, а не математически. Ужас в том, что в евклидовой геометрии сумма углов треугольника 180 градусов, но если реально замерить сумму углов треугольника вблизи Земли, то это будет (искривление пространства-времени большой массой!) 180,0000002 градуса, и если эту поправочку "из физики" не учитывать, то нельзя построить GPS. То же самое относится к любым другим объектам: математическая точка и физическая точка (особенности с учётом особенностей квантовой физики) это очень разные объекты. И математическое понятие вычисления и физическое вычисление -- это разные объекты. Так, математическое вычисление прежде всего даёт нам легко имитируемые аналоговыми цепями классического цифрового компьютера операции логики (и, или, не) с нулями и единицами. А теперь поменяем физику компьютера с цифрового на квантовый, где ровно вот эти операции делаются с огромным трудом, но зато какое-нибудь разложение на множители -- раз плюнуть. Что теперь с computer science? Можем мы быть уверенными в результатах вычислений квантовых компьютеров? А если это оптический компьютер (например, https://venturebeat.com/2020/06/03/lighton-researchers-explain-how-they-trained-an-ai-model-on-an-optical-co-processor/) -- то что именно он считает, и насколько мы должны быть уверенными, что он считает именно это? Кто это должен сказать: математики или физики? Кто должен сопоставить "математические треугольники" и "физические треугольники" для тамошних вычислений?

Чтобы было понятней: классический компьютер имеет алгоритмы, которые при добавлении одного разряда к разлагаемому на множители числу утраивают время вычисления. Время вычисления растёт в геометрической прогрессии. Рекорд прошлого года -- 240 десятичных разрядов, и речь идёт о примерно четырёх тысячах лет работы одного компьютерного ядра (ну, или четырёх годах работы тысячи компьютерных ядер), https://listserv.nodak.edu/cgi-bin/wa.exe?A2=NMBRTHRY;fd743373.1912. Квантовый алгоритм Шора 250-значное число раскладывает на множители лишь за несколько тысяч операций, то есть практически мгновенно. Но этот алгоритм раскидывает вычисления по примерно 10**500 вселенных в мультиверсе (интерпретация Эверетта для квантовой механики -- самая понятная в части объяснений происходящего), собирая результаты этих вычислений через механизм интерференции. Во всей вселенной существует всего около 10**80 атомов, что существенно меньше по сравнению с 10**500. Для квантовых компьютеров таким образом открыты такие задачи, которые классические цифровые компьютеры вообще не могут решить. Это физика, математика тут отдыхает.

А есть ли квантовые алгоритмы обучения нейронных сетей? Да, есть. И вы попадаете в другой мир, где трудно вычислить 2*2, но легко вычислить разложение на множители 250-значного числа. Можно начинать computer science сначала, и мир ждёт квантового Дональда Кнута (https://en.wikipedia.org/wiki/Donald_Knuth): квантовые алгоритмики в новом мире будут самыми главными (как и в классическом IT "просто алгоритмики"), чтобы потом точно так же отойти в тень: алгоритмики (ну, или алгоритмисты, уж кому как нравится) всё-таки ближе к кодерам, а вот программисты, приходящие им на смену больше озабочены вопросами "зачем" и "почему", нежели "как", они больше инженеры, а не computer scientists. Но без знания алгоритмики, то есть что можно, а чего нельзя просить у компьютера -- классического, квантового, нейроморфного, оптического, мемристорного -- software engineering времени мультипарадигмальной компьютерной физики не взлетит.

А поскольку компьютеры по факту будут (как и люди!) во всех проектах, то компьютерный кругозор должен быть у всех -- software engineering как специализация systems engineering должна присутствовать в образовании. И базироваться должна на естественной науке computer science, а не на чистой математике.

Квантовая и оптическая революции в вычислениях уже начались, через пяток лет вычислительный пейзаж будет абсолютно другим: я считаю, что в этих областях экспоненты работают, так что всё будет дешёвым -- и быстро. Проблема будет только в том, чтобы люди изобрели killer application (за этим не заржавеет) и дальше появилось достаточное число людей, чтобы с этим работать.

Классические цифровые компьютеры скоро достигнут мощности зеттафлопса (ещё парочка поколений архитектуры GPU и архитектуры датацентров-компьютеров), но это будут классические тьюринговские алгоритмы, а квантовые компьютеры (которые через пару лет тоже уже будут вполне "классическими", равно как и оптические компьютеры) будут блистать в других алгоритмах, имеющих абсолютно другие оценки скорости вычислений, ибо элементарные операции в них будут абсолютно другими, несводимыми к логическим конъюнкциям, дизъюнкциям, отрицаниям.

No free lunch theorem можно переформулировать с математической постановки задачи (нет универсально хорошего алгоритма для оптимизации/обучения во всех классах задач) на физическую (нет универсально хорошего физического вычислителя для всех классов задач).

Computer science нужно переписывать, она перестаёт быть универсальной дисциплиной: computers оказываются более чем разными физически, и математики для них тоже оказываются разными! И только эксперимент даёт ответ: можем ли мы сопоставить с достаточной степенью надёжности эти разные математики этим разным компьютерным физикам. Это идёт физическая революция в computer science, революция физического разнообразия вычислительной мощности: для разных алгоритмов будем использовать разные физики в компьютерах, что трудно для одной физики -- раз плюнуть для другой, и наоборот.

И это, заметим, никак не отменяет тезис Alan Key: The Computer Revolution Hasn't Happened Yet -- https://ailev.livejournal.com/469995.html (мой текст ещё 2007 года с пересказом идей Алана от 2004 года) и более жёсткие формулировки в тексте 2017 года (https://ailev.livejournal.com/1363194.html): компьютер удивительный музыкальный инструмент, на котором люди не играют удивительную музыку, а пищат и шумят (грубо говоря, используют компьютер как микроскоп, которым заколачивают гвозди -- и ситуация с этим всё печальней и печальней). Даже плохие сегодняшние компьютеры не используются по назначению, на них никто не учится быть умнее, на них учатся быть глупее. И тут дело не в компьютерах, а в людях: не пианино виновато, что на нём играют "Чижика" одним пальцем вместо Шопена. 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.

Вот я осознал, вот я думаю над курсом вычислительного мышления. Этот курс должен выжить пришествие квантовых и оптических вычислителей/computers, и он должен рассказывать о том, как эти вычислители делают человека и группы людей умнее, усиливают интеллект, а не развлекают и автоматизируют. Да, это очень непопулярная постановка вопроса. Если бы я делал курс по гарантированному выигрышу в покер на раздевание, да ещё предлагал "никакой теории, только практика", то за мной пошли бы толпы. Тут же толп пока не намечается, на фронтире толп обычно не бывает.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219608604139729
2019

lytdybr

Вторая волна коронабесия характеризуется фразой "маразм крепчал": во время заказа в "Братьях караваевых" мне было велено одеть и перчатки тоже, иначе не будет обслуживания. Оплата бесконтактно и ничего руками не беру? Не волнует! Конечно, для разблокировки телефона пришлось снять перчатку с левой руки, для набора пин-кода -- с правой. Бесконтактная оплата в перчатках не работает! Впрочем, в этот момент перчатки никого не волновали, лишь бы я указывал на выбор блюда рукой в перчатке и проговаривал желаемый вес губами в маске. Лучше всего на тему второй волны и её безумств написано в резюме круглого стола во ВЦИОМ: https://www.facebook.com/gleb.kuznetzov/posts/3358064850981527. Тамошний вывод: если власти в первую волну говорили "мы пока ничего не понимаем, поэтому спросим у учёных, а до тех пор потерпите, мы что-нибудь предпримем", то во вторую волну они говорят "учёные ничего не знают, там 10тыс. препринтов с полным безумием, они договориться не могут, поэтому мы уж как-нибудь сами что-нибудь предпримем, без оглядки на учёных". А ещё отработаны механизмы принятия неконституционных решений мэриями, и к этому привыкли. В третью волну и ковида как предлога не потребуется, просто будут "принимать меры" неважно от чего, и безо всяких учёных.

Студиозус долбит матанализ: комплексные числа, бесконечные ряды. Инженерная графика -- это начертательная геометрия. По физике идут лабораторки, но ничего там руками делать не нужно, это ж дистант идёт! Всё это происходит в онлайне, поэтому нам известны и подробности процесса. Так, лабораторные работы по физике делаются путём обсчёта данных измерений, которые даются сразу в письменном виде. Расчёт погрешности идёт как прямой, а не косвенной, хотя погрешности -- это тема ОГЭ (девятый класс), то есть по сравнению со школой идёт детренировка. Выводы лабораторки были продиктованы. Будут онлайн-обученные робототехники, ага.

При этом "так называемый прогресс" от всего этого цирка, похоже, не слишком замедляется. Например, выучите новое слово: дентроника/dentronics (https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0109564120300762). А пока "британские учёные" придумывают новые слова, в эту в зубную робототехнику идут инвестиции: https://www.neocis.com/ (получили $72млн на фактически тиражирование их робота зубной хирургии, одобренного FDA -- https://venturebeat.com/2020/10/08/neocis-raises-72-million-for-its-dental-surgery-robot/).

в США уже планируют термоядерную реакцию запустить на новом токамаке, строительство могут начать чуть ли не в 2025 году. Это уже и Motley Fool пишет, вся научная пресса уже отписалась давно: https://www.fool.com/investing/2020/10/11/americas-first-nuclear-fusion-reactor-online-2025/. А что изменилось, в чём прорыв? Новые достижения в части сверхпроводящих магнитов. Вот ещё декабрьская 2019 года информация, всё идёт по объявленным тогда планам: https://www.nextbigfuture.com/2019/12/commonwealth-fusion-systems-raised-another-115-million-to-reach-arc-fusion-commercialization-phase-starting-2025.html
В фидике вдруг проснулась старая июльская тема перехода с яндекс.музыки на спотифай: https://freefeed.net/ailev/39f07de1-303e-4866-a950-f3a02347bcb8. Я сам пока не перехожу, подкасты там ещё в центре внимания, но уже не так навязчиво. Но перешедшие на спотифай люди выражают восторг и радость, и я задумался.

В эти выходные поучаствовал на фестивале DJ's Elite 3 совместно с KizzStars -- https://vk.com/kizzstars2020 (в прошлый раз я на этот фестиваль ходил в 2018 году, https://ailev.livejournal.com/1447611.html). Всё там было, как и раньше, только роль французов выполняли россияне. С ночных вечеринок я уходил где-то в полночь, зато шустрил на соушеле (это когда играют диджеи, и всё как на вечеринках, только без тонн макияжа и вечерней одежды, более уютно и по-домашнему). И посетил примерно половину мастер-классов. Перед этим я неделю смотрел ролики кизомба-олимпиады 2019 года, чтобы разобраться в текущих трендах. В кизомбе это нужно делать регулярно, потому как танец быстро меняется. Сегодня в нём выделяют сембу, сеншуал, урбан, мужской и женский стиль, таррашу (http://htdprod.fr/olympiads/en). В финалах в критерий судейства попадает хипхопский fresh, "покажите нам что-нибудь новенькое, чего ещё никто в кизомбе не видел". Поглядеть финалы и современный урбан киз можно в этом плейлисте: https://www.youtube.com/watch?v=DHDlbU54K3k&list=RDDHDlbU54K3k&start_radio=1&t=1. После просмотра я расслабился и перестал быть сильно озабоченным "попаданием в стиль". В какую точку этого стилевого разнообразия ни целься, всё равно не промахнёшься, нужно только качественное исполнение (body control, отслеживание качественного connection, попадание в базу, то есть прежде всего качественная работа на низких системных уровнях). Так что на самом фестивале я откровенно веселился в танце, никакой заботы о стиле: что танцевалось, то и танцевалось, и было очень весело. Фестиваль ещё не закончился, сегодня будет афте-пати, схожу и туда.

Ещё подоспели фоточки с фестиваля бальбоа пару недель назад, и в одной из них даже в кадр попали не только я и партнёрша Анна, но и саксофонист! Говорят же, что танцуют трое: партнёр, партнёрша и диджей, а на этом фестивале вместо диджея была живая шикарная музыка:
2019

Вычислительное мышление, октябрь 2020

Жизнь с computer thinking ползёт медленно, но я не переживаю: мой опыт показывает, что ровно в такие периоды случаются какие-то драматические изменения -- и я нахожу себя в какой-нибудь совершенно новой области, получаю совершенно новый опыт. Главное -- я копаю вычислительное мышление, и там:
-- связи с эпистемологией. Про эпистемологию и causal inference лучше всего написано у Pearl в The Book of Why (2018), неплохо также у Billy Koen в Discussion of the method (2003, основная идея в том, что идёт tinkering и находятся эвристики по этому поводу), и дальше про собственно вычисления/доказательства, предсказания и объяснения у David Deutsch в его паре книжек ("Структура реальности" (https://b-ok.cc/book/2902987/e2df2c, "Начало бесконечности" https://b-ok.cc/book/2703035/908de5)-- но вне связи с говорящимся в The Book of Why. Нужно сделать какую-то гармонизацию материала.
-- связь computations с бесконечным развитием. Это у того же Дойча, но нужно связать с работами Stanley и Lehman по open-endedness. Как сделать хороший генератор? Мутации мутациями, но как попадать в полностью новые объяснения?
-- принцип свободной энергии https://en.wikipedia.org/wiki/Free_energy_principle, который называют и active inference, то есть это тоже про вычисления, "активные вычисления". Вроде как это тоже нужно учитывать. Вот тут видео с Karl Friston на эту тему (начиная с этой темы): https://www.youtube.com/watch?v=NwzuibY5kUs&t=2585s
-- computer science как естественная наука. Это пока у Дойча, но есть ведь куча ещё литературы, и это нужно копать.
-- связь с operations research, это по той же линии "естественной науки": работы на ограниченных ресурсах, вычисления на ограниченных ресурсах.
-- курс должен выжить при переходе к массовому квантовому компьютингу. Похоже, что массовый этот компьютинг случится лет через 6-10 (оптимисты обещают настольный квантовый вычислитель к этому времени, и я склонен верить: тут экспоненциальный рост уже идёт).
-- прицелиться с уровнем глубины изложения (вузовский курс, но полезный условному директору стадиона -- не как производственный/прикладной, а как часть методологической подготовки)
-- онтология: моделирование данных и как это связано с собственно вычислениями. Это пока более чем таинственное место. Были попытки затеять разговор на эту тему в группе "Типы в языках программирования, моделирования и представления знаний" https://t.me/typeslife, но они пока были безуспешными.
-- не столько компьютерная архитектура в её текущем для фон-неймановского компьютинга виде аппаратного и программного стека, сколько понимание разниц цифровой, квантовой, оптической архитектур в их многообразии.
-- практическая часть (другими словами: нужно ли пробовать хоть что-то программировать на курсе computer thinking, то есть решать задачи для понимания материала? Это ведь не должно быть просто изложением SoTA, это должно быть как-то осознанно).

И ещё там всплывают отсылки к математике и физике (которые вроде как тоже для "второго бакалавриата" как-то нужны, должны попадать в интеллект-стек, но мы этой темы до сих пор успешно избегали -- может быть, пришла пора к ней обращаться, разворачивая из прикладной физики и математики в их эпистемологию):
Наука -- поиск наиболее компактного набора объяснений. Объяснения=теории/модели. Новые теории получаются "из шума", и выбор сильнейшей определяется экспериментом в конечном итоге (иногда по цепочке наук) в физическом мире (не мысленным!). Эксперимент идёт по физическим законам нашего мира/мультиверса, в этом его ценность.

Естественная наука -- её предметом являются объяснения поведения физических/материальных объектов в их взаимодействии на разных системных уровнях. Фильтрация плохих объяснений в конечном итоге идёт проведением физического эксперимента (теория, которая плохо предсказывает результаты эксперимента, уменьшает свой вес в SoTA набора теорий данной науки). Объяснения включают в себя возможность предсказаний (предсказания не главное, если у вас хорошее объяснение -- вы предскажете, а если есть предсказание без объяснения, то будут проблемы). Объяснения даются на разных системных уровнях, эмерджентность ликует и искрится: химия, биология вполне себе такие науки более высоких системных уровней. Базисная наука -- физика, и в ней есть много интересных начинаний (типа той же constructor theory от Дойча, http://constructortheory.org/, эта теория ищёт универсальность в законах физики, как в computer science ищут универсальности в вычислениях/доказательствах).

Информатика -- естественная/физическая наука о вычислениях/доказательствах, как физических процессах, идущих в вычислителях (мозгах, компьютерах разной природы и даже эволюции в целом -- помним землю-компьютер с мышами и ответ 42, вот это оно). Вычислители нужны для моделирования (виртуальная реальность) абстрактных сущностей (чисел, уравнений). Это теория доказательств: что является корректным вычислением/доказательством/рассуждением/выводом, а что не является. Ложные доказательства/вычисления в информатике устраняются в конечном итоге в результате идущего в физическом мире эксперимента: совпадают ли результаты вычисления с предсказываемыми теориями информатики. Ложные теории вычислений исключаются. Тем самым в информатику попадает и солидный кусок логики.

Математика -- искусственная/абстрактная наука (то есть разница в теориях определяется разницей в результатах доказательств) об объяснениях абстрактных/трансцедентных сущностей. Доказательства (вычисления в физическом мире, соответствующие лучшему известному в информатике -- неважно, в мозгах, классических или квантовых компьютерах) используются для исключения ложных объяснений и обнаружения абстрактных/математических истин, требующих объяснения. Доказательства выходят из информатики, а в математике только используются! Поэтому за "основаниями математики" нужно идти в информатику, а из информатики идти в физику.
Всё это превращается в длинное приключение, но и сразу было понятно, что кавалерийским наскоком тема не берётся.
2019

lytdybr

Всё происходит быстро, сегодня прочёл вступительную лекцию по системному мышлению полусотне магистрантов-техпредпринимателей в МФТИ. Первый семестр у них будет системное мышление, потом будет системная инженерия. Курс там идёт с 2012 года, по факту каждый год новый. В этом году тоже курс новый: онлайн-курс 2020 года по учебнику 2020 года. По факту я полчаса посвятил рассказу про опыт предыдущих семи потоков (за что ставят двойки, какой объём изучаемого материала, что из материала курса они успевают забыть к госэкзаменам), полчаса отвечал на вопросы, час рассказывал "Образование для образованных 2020" (у них этого курса не будет, но знать о его существовании полезно), и час про системное мышление в его текущем варианте. Приятно осознавать, что в текущей версии курса системного мышления (https://system-school.ru/systems-thinking) он отлично вписывается и в подготовку инженеров, и в подготовку менеджеров, и в подготовку предпринимателей. Особенно забавно, что всё это приключение с преподаванием системного мышления началось именно с обучения предпринимателей, а не инженеров или менеджеров! Но почему предпринимателям дальше читается именно системная инженерия? Потому что курсы по предпринимательству и менеджменту у них будут за два года магистратуры в количестве, а системная инженерия -- это последний шанс, когда студенты смогут ознакомиться с мышлением инженера, если дальше они пойдут именно по предпринимательской и менеджерской стезе, а без понимания мышления инженера им дальше в проектах придётся туго. Я с этим аргументом полностью согласен.

Потихоньку грызу тему вычислительного мышления. Она более чем тесно переплетена с темами онтологики в части моделирования, физичности вычислений (те же квантовые и оптические компьютеры, ресурсы и сложность алгоритмов), и AI с эволюцией/open-endedness. Плотнейший клубок. Отклик на мой прошлый пост с сентябрьским вариантом эскиза структуры курса (https://ailev.livejournal.com/1539088.html) показал, что пока обсуждать эту тему не с кем: большинство откликов было от программистов, которые хотят научить следующее поколение программистов. Обсуждения трансдисциплины не получилось. ОК, некоторое время буду начитываться. Пока продолжаю читать Дэвида Дойча, но его книжки были написаны до основных прорывов что в квантовом компьютинге, что в open-endedness, что в causal inference, что в AI -- но Дойч хорош тем, что показывает плотную перевязанность этих тем друг с другом, целостное мировоззрение. Его собственный (конечно, маргинальный) взгляд на физику, вычисления и всё остальное -- в constructor theory (ибо на Deutsch вы будете находить исключительно немецкий язык, а не работы Дэвида), http://constructortheory.org/, и это относительно свежее приключение, начавшееся в 2012 году. Типичная тема: Babbage’s Analytical Engine was a Universal Classical Computer. The question of whether a Universal Constructor can exist is of great interest in Constructor Theory. Пиара у этой работы нуль, но мне двадцать человек прислали ссылку на умелого пиарщика Вольфрама, его новый сайт https://www.wolframphysics.org/. При этом я понимаю, что главное в этой истории про вычисления -- хорошо прицелиться в трансдисциплину, то есть довести до уровня, когда рассуждения о вычислениях можно будет использовать во всех проектах непосредственно, как системное мышление, хотя вычислительное мышление я поместил уровнем ниже в интеллект-стеке, над онтологикой, но под системным мышлением. В вычислительном мышлении модели уже есть, нотации есть, вычисления есть, а что речь идёт моделях именно систем -- вот этого ещё нет.

Пион Медведева тоже замышляет глубокую переработку курса онтологики и коммуникации. Чует моё сердце, что после окончания переработки курса онтологики и вычислительного мышления придётся опять переписывать учебник системного мышления, а ещё переписывать "Образование для образованных 2020". Все эти трансдисциплины очень плотно перевязаны друг с другом. И мы всё ближе и ближе к длинному формату образования, ближе к реально бакалаврского уровня программе.

А где моё мышление письмом? Я делаю заметки, а как же! Но они настолько сырые, что я их пока не публикую. Как только появится что-то осмысленное -- за мной не заржавеет, немедленно напишу и опубликую.

Dell выпустил очередные ноутбуки той же серии, что я купил в октябре 2019 года (Dell XPS 13 2-in-1 7390-7880 с док-станцией WD19TB, https://ailev.livejournal.com/1493843.html) -- XPS 13 2-in-1 9310, -- https://www.dell.com/en-us/work/shop/dell-laptops-and-notebooks/sr/laptops/xps-laptops/13-inch?appliedRefinements=15602,23775. У меня с прошлогодним 2-in-1 одна проблема: не хватает процессорной мощности: когда со всеми этими MS Teams, Zoom и прочим подобным работает видеокамера и вещается экран (4К, других нет), то всё более чем медленно -- при полной загрузке процессора. Если поменять прошлогоднее шило 7390 на этогоднее мыло 9310 -- поможет ли это, и насколько именно поможет?! Вроде как новые процессоры должны быть побыстрей, плюс переделали систему охлаждения. Нужно ли срочно менять компьютер, или ещё год подождать? С прошлым компьютером мне ничего не жало четыре года до его смены (и менял по факту из общих соображений, состарилась батарея, я и ноут поменял). В этом году дистант и связанные с ним тормоза в работе. Задумался.

Продолжил попадать на видео и фото в своей танцевальной жизни, вот таррашо-на-вейвинге с Натальей Романчевой -- https://vk.com/video2449939_456239372. Качество съёмки там не очень, это достаточно новый танец, который идёт к нам главным образом из Парижа и танцуют его на кизомба-площадках. Суть его в том, что ведение в танце происходит не столько в движении по танцполу (хотя и это немного есть), сколько на полутора метрах по вертикали: один волнообразно двигающийся корпус ведёт другой корпус. У начинашек при этом не хватает гибкости, и никаких волн вообще не получается. У меня уже немного получаются, но явно не парижских амплитуд, и на видео это плохо видно. Но в паре это отлично чувствуется. И обратите внимание: на этом видео только женские лайки, и две трети лайкнувших что-то подобное со мной танцевали -- то есть могут оценить, как оно там чувствуется изнутри пары. Незнакомые с этим танцем думают о нём примерно так же, как о танго в начале прошлого века ("до чего докатилась нынешняя молодёжь!". Это я-то молодёжь?!). Антон Климат поглядел это видео, и сказал, что я всё правильно делаю: волны у меня не плоские, а спиральные, остальное приложится, если практиковать такие танцы подольше (это всё описано в пункте 2 поста про урбан сембу https://vk.com/wall-179019873_853, и даже учебное видео Антона приложено). Пока у меня в таррашо конкурентное преимущество на московском танцполе: остальные чуть менее разнообразны, и танцуют таррашо-на-паппинге (с мышечными ударами-остановами, Антон это называет "заиканиями"), а я танцую практически без заиканий на вейвинге (без остановов). Через пару лет таких умельцев будет море, и хип-хоп будут выдавать все танцоры кизомбы, и даже зука. Я же потихоньку оглядываюсь по сторонам уже сегодня: очень много чудесного (и часто незаслуженно забытого) стайлинга можно брать из свинговых. Мне свезло, я попал на фестиваль свинговых, слушал чудесный живой джаз и даже танцевал под живую джазовую музыку -- https://vk.com/moscowcomesaround2019 (меня танцующего под джаз можно даже увидеть на заднем плане вот этого видео: https://vk.com/video-178725410_456239031). А ещё идут занятия в нашей экспериментальной группе социального мультиданса, и я много пишу всякой теории для этого: https://vk.com/buffdance (смотрите там посты последней пары недель).
2019

Нет ничего практичней хорошей книги, нет ничего теоретичней хорошего курса

Вот что меня сильно расстраивает в том, куда катится массовое образование, так это напор на практичность в ущерб теории. Все рекламы курсов предупреждают в первых строках о том, что "никакой теории, у нас только сплошная практика" -- я читаю это так, что "никаких достижений цивилизации, университетов, длинных цепочек аргументации: у нас строго уровень ПТУ: к токарному станку, восемь приёмов по трём принципам -- и тренироваться, тренироваться". Для меня уход от длинных цепочек объяснений (той самой теории) в образовании -- это путь к деградации от инженеров к практичным рабочим, от учёных к практичным лаборантам, от менеджеров к клеркам.

Это нужно учитывать при разговоре про книги и курсы: даже если содержание книги и курса одинаковы, за исключением упражнений (которые в курсе есть, а в книге их нет), курсы перестали восприниматься как источник знаний -- а только как источник умений-без-знаний! Когда говоришь о каком-то курсе, то ещё лет пять назад предполагалось, что на курсе ты получишь в голову какой-то набор понятий предметной области курса, и умение как-то рассуждать в этих терминах, строить аргументацию, ориентироваться в ситуации. Сегодня курс рассматривается только как место, где (чудесным образом перепрыгнув через знания) ты получаешь прикладные умения -- но не понятийный аппарат, не умение рассуждать и думать.

Для меня это оказалось неожиданной проблемой в коммуникации, ибо я выпустил одновременно книги и онлайн-курсы, отличающиеся наличием в курсах интерактивной "рабочей тетради" из кейсов и упражнений (в книгах упражнений нет):
-- "Образование для образованных 2020" (книга https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/, курс https://system-school.ru/uptodate),
-- "Системное мышление 2020" (книга https://ridero.ru/books/sistemnoe_myshlenie/, курс https://system-school.ru/systems-thinking).

Выяснилось, что большинство моих собеседников не считают, что из курса можно почерпнуть знания о предметной области усиления интеллекта (в "Образовании для образованных"), предметной области системного мышления. Знания о тамошних понятиях, типах рассуждений, основных принципах, культурном контексте, литературу для дополнительного изучения мои собеседники ожидают получить только от книги. В культуре именно книга источник знаний, источник теорий! От курса же ожидают "практичности", то есть "дайте, дяденька, пять приёмов системного мышления, которые немедленно помогут мне в указанных мной ситуациях". Курсы в народном мнении -- это про умение решать типовые задачки (и отчасти распознавать ситуации применимости типовых решений), а книги -- да, это фундаментальное образование, они учат рассуждать и прочищают мозг, но неприложимы к жизни. Курсы мозг не прочищают, курсы зато приложимы к жизни -- вот такая народная онтология образования в 2020 году.

"Нет ничего практичней хорошей теории" раньше как-то говорилось про теории-книги, а теперь надо сочинить и противоположное "нет ничего теоретичней хорошего курса", ибо в курсах уже не ищут глубокого содержания. В них ищут набор рецептов для конкретных затруднений, а не передачу способа мышления в широком классе ситуаций. По формам обучения пролегла пропасть, текущее верование сродни религиозной вере: "нет ничего практичней хорошего курса, а за теорией обращайтесь к книгам". При таком подходе жаждущие знаний читают книжки и не проходят курсов (книжки для души ведь, а не для употребления в дело), а жадущие умений идут на курсы и не читают книжки (ибо теория для души, а нам тут надо делом заниматься).

Как я с этим работаю? У меня ведь и курсы прочищают мозг, и книги приложимы к жизни -- но не объяснишь, что содержание образования одно и то же, разница только в упражнениях! ОК, я в книге и курсе начал ссылаться на них как "книга/курс", а в текстах даю знать, что есть и книга (то есть описана предметная область) и курс (то есть этот материал приложим к жизни) -- привожу ссылки на обе формы. Не знаю, насколько это помогает, и насколько понятно.

Но с этой "практичностью образования" проблемы ещё будут, и немаленькие. Одна надежда на то, что в какой-то момент этот маятник качнётся таки в обратную сторону, и про теории/модели/объяснения ещё вспомнят, не будут ограничиваться только регламентами/рабочими процессами/инструкциями по выживанию.

UPDATE: обсуждение https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219512081246717, https://www.facebook.com/groups/771940449578453/permalink/3080215225417619/, в чате блога с https://t.me/ailev_blog_discussion/4480
2019

lytdybr

С визионерской лекцией по системной инженерии выступил Вячеслав Мизгулин, видео: https://www.youtube.com/watch?v=SL1uOaXWbTw. Он предлагает там новацию в русскоязычной терминологии: concern таки называть "тематика" (ролевая тематика). Принцип табуирования: если какое-то слово вызывает массовые затруднения, то отказываться от него. У меня в учебнике concern традиционно передаётся как "интерес" (хотя правильней было бы "озабоченность", что совсем уж жаргонно), но я его ровно через "тематику" и объясняю (при этом акцент в старом тексте был больше на "тематику", а в новом я добавил ещё и акцент на характеристиках/свойствах): "В конечном итоге нас интересуют даже не сами роли, а их ролевые интересы (concerns, системные интересы, деятельностные интересы) — это какие-то характеристики/свойства системы, темы интереса, на которые обращают внимание роли/которые интересны ролям в связи с их деятельностью/практикой и ситуацию с которыми они имеют намерение изменить в какую-то сторону для реализации предпочтений в этих интересах". Вячеслав предлагает выкинуть слово "интерес" как сбивающее с толку слово и оставить только "тематику", примерно как я выкинул слово "стейкхолдер" и вместе с ним всевозможные непонимания. Пион Медведева использует не "интерес", а "область интересов". В учебнике этот термин тоже есть, он пришёл из OMG Essence, и ссылается в чуть модифицированном нами варианте на менеджерскую, инженерную, предпринимательскую область интересов как некоторый объём в пространстве смыслов, где лежат отслеживаемые объекты-альфы и их характеристики, и этот объём накрывает множество интересов. Если считать "область" дробной (подобласть-подобласть-...), то тоже отличная замена. То есть слово-термин "интерес" по факту получило чёрную метку, и два термина-кандидата на замену: тематика и область интересов.

В самом видео Вячеслава (ссылка в предыдущем абзаце) обсуждается отличие системного мышления и просто "проектирования" в инженерии от системной инженерии и даны ответы на некоторые самые типовые вопросы производственников, главный из которых "зачем нам это всё такое сложное?". Видео из "визионерской" серии, и я думал, что там будет проблематизация самой системной инженерии. Но нет, как я понял, это серия кругозорных докладов по каким-то SoTA -- и эта цель вполне достигнута (в той мере, в какой за полтора часа можно рассказать о довольно таки большой практике). В принципе, мы недавно обсуждали с Вячеславом списочек проблем самой системной инженерии, в лекции Вячеслава из этого подчёркивается главным образом про незабывание правой части V-диаграммы, но я ожидаю, что он в своём курсе системной инженерии как-то коснётся всех этих проблем:
-- классическая системная инженерия сдохла (кроме военных и правительственных долгостроев, неподъёмных по дармовым деньгам), всё давно agile и в компьютерах
-- прикладная инженерия стала по факту системной, ибо у большинства разработчиков какой-то классический системноинженерный жизненный цикл в голове (все понимают про необходимость разработки требований, использование архитектур, хоть и типовых, проведение испытаний, готовы использовать понятие "жизненный цикл" -- кривовато, но по факту это всё есть в большинстве инженерий)
-- собственного набора понятий там нет, ибо основные понятия прихвачены из "просто инженерии" и системного мышления. То есть там в основе не "истинная теория", вводящая новые объекты во внимание и имеющая лучшие объяснения мира, а дисциплина вроде как "учебная" (классические тексты типа учебника Косякова -- это и есть "дисциплина", все слова заимствованные из других дисциплин).
-- правая часть V-диаграммы потихоньку забывается (после того, как научились делать надёжные модели и потом изготавливать с достаточной точностью, чтобы работало с первого раза -- и поэтому каждый раз при неминуемых проблемах с воплощением системная инженерия не говорит, что делать, идём в пробы и ошибки).

Завтра вечером в 19 часов в ШСМ будет сделан ещё один шаг возврата к нормальной допандемической жизни: перезапуск второго потока курса социального мультиданса после вынужденных карантикул. Поток пойдёт оффлайн (ибо другого способа научить парным танцам пока не придумали, дистант может учить только соло-танцам и телесным практикам) и будет учить сразу всем социальным танцам сразу -- танго, хастл, кизомба, сальса, бачата, зук, ВКС. Поскольку прошло довольно много времени с момента остановки, приняли решение учиться с самого начала -- и есть возможность присоединиться: https://system-school.ru/multidance (особенно рекомендуется девушкам, ибо в группе явный гендерный дисбаланс в сторону хорошо системно мыслящих парней). Экспериментальная оценка первого потока: удаётся учить танцам примерно впятеро быстрее, чем в среднем по Москве -- за счёт того, что общая часть для всех танцев (трансдисциплина социального танца) выносится за скобки и обучение ей идёт независимо от конкретного танца, то есть учим танцевальному интеллекту, быстрому разбирательству с самыми разными танцами. Заодно в курс входит кусочек системного фитнеса, чтобы получить вместо офисного рыхлого или силового дубового тела гибкое танцевальное тело (поэтому на курсе два преподавателя: системного фитнеса и собственно мультиданса). Я занятий сам не веду, я на этом курсе методолог. Кстати, я опять написал какие-то тексты по методологии социальных танцев в сообществе https://vk.com/buffdance (а вот тут даже дал в комменте ещё парочку видео того, как я танцую урбан сембу: https://vk.com/wall-179019873_853).

Сам я довольно много времени уделяю сейчас чтению книг Дэвида Дойча и сопутствующей литературы. По сути, Дэвид Дойч предпринял в 1997 году попытку в книге "Структура реальности" (https://b-ok.cc/book/2902987/e2df2c, а более свежая его вторая книга https://b-ok.cc/book/2703035/908de5) выразить тогдашний уровень SoTA "Теории всего" -- онтики самого верхнего уровня, самого общего описания реальности. Он выделил в этом описании четыре нити/threads обсуждения, крепко друг с другом перевязанных, и они довольно близки к тому, что мы делаем. По Дойчу ткань реальности, каковой она открывается любому носителю разума, сплетается из четырех основных нитей (и мы в ШСМ по факту имеем немного другой набор нитей, но очень похожий. И хотим обновить SoTA этих нитей и из переплетения, ибо прошло 20 лет, жизнь изменилась!). Это:
-- эпистемология Карла Поппера, раскрывающая путь научного знания (у нас онтологика включает в себя именно это. И SoTA тут существенно поменялась: упор на causal inference и не "опровержения" и "доказательства", а сдвижки в вероятностной оценке адекватности теорий/моделей, обсуждение редукционизма и холизма с выходом на системное мышление и т.д.);
-- это квантовая механика, которая целостно интерпретируется лишь после признания реальности мультиверса — бесконечного ансамбля параллельных вселенных (у нас акцента именно на мультиверс нет, но по факту мы это используем отсылками к возможным мирам и 4D плюс обязательное заземление всех моделей в конечном итоге на физический мир)
-- это основанная Тьюрингом теория вычислений, без которой не понять природу математических объектов (у нас это должно быть в курсе computational thinking -- в том числе я полез в Дойча именно в порядке работы над запуском этого курса, и квантовые компьютеры уже запускаются -- помним, что Дойч физик и придумывал именно первые квантовые алгоритмы, так что сегодня это потихоньку вылезающее в мейнстрим SoTA);
-- и, наконец, это универсальная теория эволюции, объясняющая развитие не только жизни, но и цивилизации (у нас это open-endedness, тоже вполне присутствует и это как раз SoTA)

В чате блога у меня случился флейм на тему Дойча, где я в очередной раз говорю, что философов нужно относить к писателям художественной литературы, ибо их рассуждения бесполезны для обсуждения реальных проектов по изменению физического мира. Главное -- что они ставят вопросы, на которые не нужно давать ответы! Вот отсюда, началось всё с невинного вопроса про содержание курса вычислительного мышления, а дальше слово за слово, и понеслось: https://t.me/ailev_blog_discussion/4160. В первой книжке Дойча приведён, кстати, пример криптоиндуктивиста как человека, который считает, что необоснованность индуктивного рассуждения поднимает серьезную философскую проблему, а именно — как обосновать то, что мы полагаемся на научные теории. Правильный ответ по Дойчу: нет никакой философской проблемы, необоснованность индуктивного рассуждения никакой проблемы не содержит, не нужно отвечать на такие вопросы: выбросили индуктивизм как таковой, и тем самым выкинули все связанные с ним "проблемы" и "вопросы", на них не нужно отвечать. А я сам ещё и добавляю, что перед ответами на вопросы философов нужно спрашивать "с какой целью интересуетесь?", ибо чаще всего окажется, что ответ на их вопрос никак не связан с какими-то изменениями в физическом мире (то есть будут фразы типа "кто-то кое-где у нас порой может принять какие-нибудь другие решения по поводу своих каких-нибудь вполне реальных проектов" -- и никакого заземления не будет, ибо его и нет, это художественная литература, рассуждения ради рассуждения, как беллетристика -- письмо ради письма. Философия, "любовь к мудрости" вместо собственно мудрости).

Сжатие информации и интеллект: дискуссия в фейсбуке -- https://www.facebook.com/groups/agirussia/permalink/3483693388335881/ (в интеллекте сейчас сжатие информации мейнстримно, и даётся несколько ссылок на работы в этом направлении). Собственно, горячие темы в AI сегодня включают и проблему сжатия как того, что важно в интеллекте:
-- сознание и внимание
-- сжатие информации (включая всякие теории любопытства и интересности, все эти goldilock задачи из open endedness)
-- символьная и коннективистская гибридная работа (частично уходит в проблему символьной работы как сжатия информации)
-- воображение (моделирование, проверка гипотез)
-- объяснения (понимание, причинный вывод, а не рефлекторные реакции)
-- ... списочек, конечно, невероятно обширный. Не забываем, что "проблема человека" (то, о чём написаны тома, тома и тома) это "проблема разумного существа", и всё то же самое относится и к "разумному веществу", то есть AI.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219442923357813, обсуждение в чате блога с https://t.me/ailev_blog_discussion/4301
2019

Курс вычислительного мышления: надо делать!

Студиозус в первом семестре института мехатроники и робототехники СТАНКИНа имеет только два предмета из инженерного кругозора: машиностроительные технологии и инженерную компьютерную графику. Всё, инженерия на этом закончилась. Остальное -- продолжение средней школы: химия, физика, математика, информатика, иностранный язык. И продолжение индоктринации (враг не пройдёт!): физкультура, история, русский язык. Это чётко показывает, что в вузах нет продуктивных идей по поводу современного бакалавриата. Понимание, что в школе чему-то недоучили -- это есть. Но нет понимания, чему именно. "Мы учили 11 лет ребёнка русскому языку, и ещё он каждый день разговаривал и писал по-русски, жил-то в России. И что-то плохо получилось -- умней он от этого не стал. Давай поучим ещё в бакалавриате, вдруг всё-таки поумнеет?!" -- логика примерно такая.

Продолжаю определяться с тем, куда думать в четвёртом квартале (https://ailev.livejournal.com/1535897.html). По очкам начинает выигрывать тема сдвижки с места вычислительного мышления. Аргумент Вячеслава Мизгулина, что без этого курса и системная инженерия и системное моделирование в системном мышлении, и кусок с моделированием в онтологике не очень понятны -- он остаётся, в этом месте у нас пока образовательная дыра. Я сообразил, что и в части мышления о личном и корпоративном экзокортексе без вычислительного мышления плохо, да и моделирование предприятий тоже как бы в воздухе: как системное мышление лежит в основе системного менеджмента, так и вычислительное мышление! И в части понимания как думать об AI, что сегодня уже совсем актуально (если фон-неймановский компьютер для выпускника 2000 года не шайтан-машина, то нейросетевые алгоритмы уж точно загадочны, а квантовый компьютинг уж совсем непонятен -- а ведь уже полно коммерческих сервисов, типа https://forge.qcware.com/, https://aws.amazon.com/braket/).

Кому предназначен этот курс? Хорошее предложение было -- поглядеть на директора стадиона как студента. Ибо если какой-нибудь программист будет делать курс вычислительного мышления, то он неявно будет стараться породить себе подобного -- тоже программиста, соблазн велик! А нам нужна постановка вычислительного мышления, а не выпуск очередного программиста. Понятно, что директор стадиона нуждается в вычислительном мышлении, ибо активно работает со всевозможными моделями. Но не факт, что он хочет быть программистом, и что его нужно готовить к программированию. Речь идёт о трансдициплине, а не о прикладной дисциплине. Это даже не кругозорная дисциплина типа программной инженерии/системной инженерии. Нет, это трансдисциплина: как думать о моделях и вычислениях над ними, на что обращать внимание (какие объекты в этой предметной области). И помним, что речь идёт о computer science, которая всё чаще и чаще рассматривается сегодня как "экспериментальная наука".

Текущая постановка задачи курса вычислительного мышления была сформулирована в середине 2019 года в https://ailev.livejournal.com/1477090.html, в каком-то чуть упрощённом виде она вошла в книжку "Образование для образованных 2020" (https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/). Это, конечно, сильно отличается от текущей трактовки в MIT, где computational thinking это главным образом про численные методы (вычисления же!) и как их реализовать на классических компьютерах (https://mitmath.github.io/18S191/Fall20/). На данном такте (конец 2020 года) эту постановку задачи нужно докручивать в стыковке с курсами онтологики и коммуникации а также системного мышления. Вот текущее понимание предмета, в сверхкомпактной форме:
Вычислительное мышление (computer science) -- это управление вниманием в ситуациях вычисления (как системное мышление -- это управление вниманием в ситуациях с системами). Вычисления -- это работы вычислителей с описаниями (тезис extended computer, аналогичный тезису extended mind нужно рассмотреть отдельно). Вычислители (алгоритмы, реализованные компьютерами самых разных архитектур или живыми мозгами) не должны восприниматься как шайтан-машины: это основная задача курса. Описания=тексты (концепция "всё есть текст") и коды. Работы с описаниями -- работы информатики (https://ailev.livejournal.com/1008054.html, перетекстовка, кодирование, отекстовка, перекодирование). Стык с системным мышлением: описания -- это информационные модели системы, или же информационные модели других описаний (описания описаний). В ситуациях вычислений (в том числе вычислений интеллекта -- мышления) должны быть объекты внимания, при отслеживании которых можно создавать успешные вычисления (успешные описания aka моделирование данных и успешные вычислители aka алгоритмы для вычислений как работы с описаниями). Моделирование, программирование, онтологизирование -- это одно: подготовка описаний к вычислениям. Программная инженерия и компьютерная инженерия -- это про разработку и воплощение успешных вычислителей над данными описаний (вычислители -- это алгоритмы, они воплощаются софтом и аппаратурой, граница между которыми весьма условна).
Это всё онтологически чистить, раскрывать, потихоньку формировать последовательность изложения.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219409311557539
2019

Наш интроекциозис и онинамсознание против Neuralink. Как тебе такое, Илон Маск?

Вышло видео панели по нейроинтерфейсам, которую я вчера модерировал: https://vk.com/video-198432432_456239183?t=1h23m33s (с 1:23:33), участниками обсуждения стали:
-- Левенчук Анатолий Игоревич (модератор), научный руководитель Школы системного менеджмента, директор по исследованиям Русского отделения международного совета по системной инженерии
-- Горбань Александр, профессор Center for Mathematical Modeling, University of Leicester, UK - ОНЛАЙН
-- Аушев Тагир Абдул-Хамидович, профессор, член РАН, АНО «Идея», научный директор
-- Александр Панов, СЕО Импульс Нейри
-- Сергей Елизаров, руководитель дизайн центра цифровой микроэлектроники МГУ
-- Василий Пятин, доктор медицинских наук, заведующий кафедрой физиологии СамГМУ - ОНЛАЙН
-- Рыкованов Сергей, профессор Сколковского Института Науки и Технологий
-- Наталия Галкина, основатель проекта Нейротренд
-- Михаил Бурцев, к. ф-м.н, зав.лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, руководитель проекта IPavlov - ОНЛАЙН
-- Кошев Николай, профессор Сколковского Института Науки и Технологий - ОНЛАЙН
-- Казанцев Виктор, доктор физико-математических наук, зав. кафедрой нейротехнологий Института биологии и биомедицины Нижегородского государственного университета имени Н. И. Лобачевского - ОНЛАЙН

Вопросы я писал в https://ailev.livejournal.com/1536146.html. Удалось обойтись без традиционных тем "большого брата и прайвеси", "порчи человечества через киборгизацию", политики (хотя один призыв к государству подкинуть деньжат таки был) и военных применений вкупе с развлекательными (ну, почти -- было таки мнение, что нейроинтерфейсы будут использоваться не столько для хлеба, сколько для зрелищ). Удерживали фокус возможных применений и технологий. Откровений особых не было, но в такой хорошей компании обсуждение было вполне интересно.

При этом стандарты нейронета у нас уже начали приниматься в виде ГОСТов. Вы этого хотели -- вот вам! Этих стандартов уже много, это только один из них (https://allgosts.ru/35/020/gost_r_43.4.16-2020):
ГОСТ Р 43.4.16—2020
НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Система «человек—информация»
ИНТРОЕКЦИОЗИС ИНФОРМАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Informational ensuring of equipment and operational activity. System «man—information». Interception of information activities
Дата введения — 2021—02—01

1 Область применения
Настоящий стандарт устанавливает общие и основные положения, относящиеся к интроекциозису информационной деятельности.
Положения настоящего стандарта по интроекциозису информационной деятельности могут быть использованы для формирования семантики мышления с осуществлением психофизиологических процессов висцериозиса и рефлектиозиса при проведении человекоинформационных взаимодействий (ЧИВ). образовании систем «человек—информация» (СЧИ) и возникновении информационно-обменных процессов (ИОП).
Текст "ГОСТ Р 43.0.21-2020 Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Сознание и самосознание" в гостовских базах отсутствует, хотя он принят 24 июля 2020 года. Но когда-нибудь и этот текст появится. Иначе как мы стандартизируем самосознание? Как определим, до какого уровня государство должно поднимать самосознание граждан? Мне кажется, что как эти чиновники онинасизоляцию назвали самоизоляцией, так и онинамсознание назвали самосознанием.

UPDATE: обсуждение в https://www.facebook.com/groups/nevronet/permalink/1772337029599277/
2019

Машинка типов

Системное мышление существенно задействует ваши навыки по онтологике, и прежде всего – «машинку типов», которая должна к моменту изучения курса уже хорошо работать в вашей голове. Скажем, вам сообщили: «Лидер – это роль. Какая роль у лидера?». Если у вас нет в голове машинки типов, то вы начнёте что-то сочинять бытовое про лидера: что он ведёт за собой людей, что лидер должен быть образцом для действий других людей. Если машинка типов у вас в голове есть, то вы должны прийти в недоумение: «лидер – это роль». В этот момент лидер у вас помечен типом «роль». Следующая фраза – «какая роль у роли»? Ибо если лидер помечен у вас в сознании как роль, то вы удерживаете это и до второй фразы, и проверяете на соответствие типу. Вопрос «какая роль у роли» должен страшно напрячь, ибо его осмысленность мала. Машинка типов, которая встроена в голову, вскрывает все нелепости в тексте.

В среднем машинка типов работает в голове примерно у 10% имеющих высшее образование. Почему так мало? Это неизвестно. Что нужно, чтобы она надёжно заработала? Есть разные гипотезы, одна из них – чтение большого количества нехудожественной литературы, требующей удержания в голове длинных цепочек рассуждений.

Что стоит за машинкой типов? Мозг поддерживает работу с разными теориями понятий/concepts (https://iep.utm.edu/concepts/). Одна из простейших теорий, тяжело задействующая быстрое мышление S1 по Канеману – это теория прототипов, когда мы для каждого объекта представляем какой-то объект-прототип, и дальше действуем по аналогии. В этой теории понятий всё мышление – это непрерывная обработка метафор, поиск похожестей. Другая теория понятий – это существенно более сложная theory theory (https://iep.utm.edu/th-th-co/), в которой типизированные понятия связаны между собой отношениями (которые тоже можно выразить понятиями). Она соответствует медленному мышлению S2, формальному мышлению, логическим построениям. И тексты типа «сепулька это зверь. Есть ли позвоночник у сепульки?» разбирает именно такой механизм мышления. Если вы знаете, что у зверей есть позвоночник, то указание для сепульки типа «зверь» вполне достаточно, чтобы сообразить – да, позвоночник у сепульки есть. Если вы в уме не отнесли сепульку к типу, или просто это отнесение сепульки к типу не удержали во внимании до второй фразы в этом коротком тексте, то вы будете в недоумении – как отвечать про наличие или отсутствие позвоночника в абсолютно неизвестном объекте?!

Начиная с раздела про роли, вам будет необходимо, чтобы машинка типов в вашей голове хорошо работала. Если вы не попали в те 10% населения, у которых она «просто есть», то вам с системным мышлением будет запредельно трудно: вы будете просто не понимать материал. Системное мышление всё основано на theory theory, и логика там просвечивает через кажущиеся абсолютно художественными и гуманитарными тексты. Но нет, эти тексты прошиты типами: системное мышление заставляет оперировать типами существенно чаще, чем это встречается в обычной жизни. Эта работа с типами и даёт силу системному мышлению.

Постановка работы машинки типов делается на курсе онтологики и коммуникации в Школе системного менеджмента (https://system-school.ru/united). Это трудный курс, не менее трудный, чем само системное мышление. Но если на входе этого курса машинка типов работает у 10% студентов, то на выходе – у 80%. А дальше? Как сказал один из выпускников этого курса, «я вообще не понимаю, что вы вычитываете из учебника системного мышления, если вы не прошли онтологики!».
Если вам сказали, что инженер – это роль Васи, то нехорошо спрашивать инженера, как ему сегодня спалось. Инженер – это роль, всё равно что Принц Гамлет. Спалось хорошо актёру, который играет роль инженера или Принца Гамлета. Актёра и нужно спрашивать. Такой вопрос инженеру – это сбой в машинке типов, мозг такое должен запрещать!

Так что у нас к курсу системного мышления пререквизит из онтологики: хорошо работающая машинка типов. Без неё системного мышления у вас не будет.
* * *
Это я поставил новый небольшой раздел прямо в начале главы "Роли". Ибо сколько не пиши про различие Васи Пупкина как исполнителя роли и его же в роли какого-нибудь операционного менеджера, это различие сразу понимается всё теми же 10% студентов, у которых машинка типов работает "из коробки". А остальных приходится долго и печально тренировать, и с негарантированным результатом, ибо речь идёт не о системном мышлении, а о более базовых механизмах мышления. Курс онтологики в этой тренировке существенно помогает: хотя бы показывает, на что обратить внимание! Без курса онтологики студенты считают, что а) учебник невнятен, б) препод более чем невнятен в) хотят от него чего-то невнятного, г) нормальные у них ответы, а придирки к этим ответам -- именно придирки, и они невнятны!

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219158576689324, фрифиде -- https://freefeed.net/ailev/c64880a0-db95-46be-bcde-65b4eeef705b
2019

lytdybr

Книжка ОдО уже вышла в Амазоне (https://www.amazon.com/Образование-для-образованных-Russian-Левенчук-Анатолий-ebook/dp/B08FB9B3R2/) и по давней традиции сразу заняла третье (сейчас уже первое! см. скриншот в комменте) место в разделе русскоязычных бестселлеров по религии (https://www.amazon.com/gp/bestsellers/digital-text/9938704011/). А ещё книжка вышла в Литресе, https://www.litres.ru/anatoliy-levenchuk/obrazovanie-dlya-obrazovannyh-2020/ (туда нужно идти, если хочется какого-то редкого электронного формата -- этих форматов там изобилие). Как выглядит цветной бумажный вариант в Balovstvo -- https://t.me/odo_course/389.

С системным мышлением я на середине первой главы. Как всегда, очень хочется сократить текст, но вместо этого вписываю дополнительные примеры. "Системный подход преодолевал очевидную бессмысленность одноуровневого упрощенчества редукционизма, и поэтому стал очень популярен. Системно мыслить — это прежде всего удерживать во внимании тот уровень дробления системы на части, на котором уместно обсуждать проявляющиеся на этом уровне новые (emergent, эмерджентные) свойства, которых ещё не было на предыдущих уровнях разбиения системы на части, и уже нет на уровнях выше системы, на уровне надсистемы. Вкус борща в момент его готовки нужно обсуждать как зависящий от способа приготовления его из кусочков овощей и мяса, неадекватно обсуждать идущие в ходе готовки биохимические процессы на уровне клеток растений-овощей и клеток мяса. Эти процессы никуда не деваются, они вполне себе идут в ходе готовки, но это неправильный уровень структуры вещества для обсуждения вкуса борща! Знание о том, как сворачивается белок мяса в ходе варки борща, конечно, имеет непосредственное отношение к изменению вкуса сырого мяса на варёное, но вряд ли это поможет повару! Вниманием нужно выделять целые овощи и их куски, приёмы готовки и зависимость вкуса от этих приёмов обсуждаются на этом уровне крупности вещества: целые овощи и куски мяса, нарезанные на небольшие кусочки, принятые в той или иной кухне (чуть более крупные в южной готовке, чуть более мелкие в северной). И нельзя обсуждать вкус борща, если обсуждать званый вечер со сменой шести блюд, где борщ будет только одной из смен: обед уже не имеет «вкус борща», хотя борщ там и является его составляющей частью. И главное – это просто выделение вниманием в реальной ситуации готовки борща и реальной ситуации обеда нужных нам для каких-то целей (приготовление обеда с вкусным борщом) частей" -- пишу что-то типа такого.

Закончился IS2020 (международный симпозиум INCOSE), он шёл онлайн -- но я на него не пошёл. И правильно сделал, ибо там остались военные и государственные проекты, никаких докладов от нормальных системных инженеров типа тех же из SpaceX. Сдохла организация, очень жаль. Но это ничего, системноинженерный рок-н-ролл продолжает жить в других местах, его трудно не заметить. То что, SpaceX вернула космонавтов на землю на своём космическом корабле, это даже не новость -- кто б сомневался! А вот новость -- это стальной космический корабль Starship (пятый прототип, SN5), взлетевший на 150 метров и вернувшийся назад на землю -- https://www.space.com/spacex-starship-sn5-prototype-1st-test-flight.html. А в пятницу на орбиту полетят очередные 57 спутников StarLink. Всё быстро. Вот этот рок-н-ролл в INCOSE и не замечен, государственная и военная бюрократия скушала и эту организацию.

Сегодня уволили из ВШЭ Виктора Горбатова https://www.facebook.com/victor.gorbatov.1/posts/10224367534681911 и Эллу Панеях https://www.facebook.com/ella.paneyakh/posts/10158305736612508. Лавка сгнила окончательно. Вопрос: у меня ж там намечается в новом учебном году очередной курс системного мышления для цифровых трансформаторов образования. Не пришла ли мне пора валить с этого курса по этическим основаниям? Какие такие в атмосфере ВШЭ цифровые трансформаторы образования будут воспитаны? Что они там натрансформируют после выпуска? Воспроизведут в каком-то очередном учебном заведении гнилой воздух альма-матер? Задумался.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219133360218928