Category: наука

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

2019

Видео моего вчерашнего AMA-стрима

Видео первого стрима ШСМ "Как усилить интеллект", я вчера час отвечал на вопросы для всех присутствующих (AMA, формат Ask Me Anything) -- https://www.youtube.com/watch?v=caLtP2BndKU. Вот вопросы, на которые я успел ответить:
-- Насчёт "мышления письмом". Так ли, что мышление письмом более эффективнее чем мышление печатанием? Ведь при печатании практически нет мышечных усилий. То есть, наверное полезнее делать заметки на бумаге, чем на клаве/дисплее. Ну да, можно сказать, дело привычки. Но только ли привычки. Роман
-- Как научиться мышлению письмом? с чего начать? как начать? какие инструменты лучше подходят? Спасибо вам большое за вашу работу! Катерина
-- 1. Правильно ли я понимаю, что развитие рефлексии предшествует развитию осознанности? Т.е. рефлексия - обязательный этап на пути развития осознанности? 2. Правильное ли я понимаю, что при создании системы есть 2 цели - 1. воплотить спроектированную систему в реальность 2. обеспечить работу мышления в процессе разработки и воплощения системы, что позволит перенести полученный опыт на другие подобные проекты (этот этап реализуется через описание системы). И тогда описание системы (документация) выполняет 2 функции - условно говоря, стартовая (описание проекта, без которого сложно начать воплощение) и итоговая ( описание, сделанное с учетом опыта реализации, всех его ошибок и корректировок на пути воплощения и готовое для переноса на новые проекты) 3. В одном из подразделов, где речь шла о терминологии и ее значении в разных контекстах коммуникации, встретилось словосочетание ""ожидаемые представления"". Само это словосочетание не помешало пониманию содержания текста, но.... оно зависло где-то ""на заднем плане"", как загадочное, потому что я не могу стыковать эти 2 слова в одном сочетании)) Ожидаемые - это значит пока не случившиеся варианты возможного, но высоко вероятные (из предидущего опыта). Представление - это. это какой то устойчивый образ чего-то, он уже есть... Т. е. я ожидаю, что какой-то из моих образов будет реализован? ....Наверное, уже много слов)) Если посчитаете нужным объяснить - хорошо, нет- тоже годится. Спасибо Светлана Светличная
-- Еще лет 5-10 назад был спор между управлением проектом и управлением процессом. Первый выиграл. Сейчас начали активно говорить про продукт. Чему сейчас лучше учиться: управление продуктом или управление проектом? Елена
Анатолий Игоревич, почему у вас в школе наука соседствует с фитнесом? Это совсем не похоже на стандартные бизнес-школы. Или по крайней мере, в ВУЗах не приводят единой методологии под физкультуру и физику. Елена
-- С чего началось Ваше знакомство с системным подходом. Как вы решаете проблему баланса - воспроизводства ~ развития сейчас? Какие практики используете? Малик
-- Как вы думаете, чем является наша реальность (в разрезе новых знаний в квантовой физике, и других науках)? Юля
-- Политик, меняющий своё мнение кажется ненадёжным. Но постоянный рост, развитие - это часто смена убеждений. В итоге в политику нужно идти тогда, когда считаешь свои убеждения максимально неподвижными/нерушимыми? Стоит ли вообще политику менять своё мнение хоть когда-нибудь? Анатолий
-- Возможно ли работать по 12 часов? а учиться/исследовать? Насколько продуктивны Вы в течение дня? Анатолий
-- Планирует ли ШСМ расширяться до международного масштаба? Россия - круто, но достаточно ли русских людей, которые заинтересованы в том, что предлагает ШСМ? И есть ли вообще в мире места, где предлагают то, что предлагает ШСМ?" Анатолий

Ответить я успел не на все вопросы, поэтому в следующий четверг в 19 часов я продолжу отвечать. Ссылки на стрим и форму для задания вопросов можно найти в этом посте блога Школы -- https://blog.system-school.ru/2020/07/10/стрим-как-усилить-интеллект-первый-в/

Кому уж совсем любопытно, то вот видео предыдущего стрима AMA со мной, апрель 2016 года: https://ailev.livejournal.com/1261942.html

UPDATE: Обсуждение (и ответы на дополнительные вопросы про ЖСТЛ) ВКонтакте: https://vk.com/wall2449939_2865
2019

lytdybr

Бета-читатели начали присылать первые замечания (и лучше бы они поторопились), а я начал прописывать кейсы и упражнения "Образования для образованных". Упражнения -- это превращение книжки в "рабочую тетрадку", разные таблички для заполнения. Скажем, в учебнике системного мышления это могло бы быть заполнением таблицы ролей для совещания или проекта. А тут я могу предложить оценить для нескольких последних проектов, в которых ты принимал участие отдельно этичность целей и отдельно этичность средств -- по пятибалльной системе. Фишка упражнений в том, чтобы материал курса пытаться прикладывать к себе, не считать его абстрактным. Без кейсов и упражнений книжку можно было бы уже отдавать на вёрстку, но я таки жду комментариев от бета-тестеров. Писал я в том числе и ночами, фанетичиских аписок там палным пално, их бы лучше удавить до публикации.

AI приходит в науку тихо и неслышно, но в ближайшее время перевернёт там всё к чёртовой матери. Вот тут https://arxiv.org/abs/2006.11287 предложили, как графовую нейронную сетку дистиллировать в алгебру, а затем подбирать в этой алгебре математическую форму (символьная регрессия, https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_regression ) для выражения закономерностей в физических наборах данных. Чтобы проверить подход, переоткрыли уравнения ньютоновской механики, переоткрыли гамильтониан, и предложили закон (математическую формулу) для описания гало тёмной энергии в космологии -- чтобы продемонстрировать не "переоткрытие", а "открытие". Собственно, основная физическая интуиция как раз и берётся символьной регрессией, причём там тот самый эволюционный подход, на который я последнюю пару лет указываю, как на основной, за которым нужно следить после собственно нейросетей как частного случая дифференцируемого программирования. Лидер в этой области вполне уже коммерциализован: https://www.nutonian.com/, эволюционный/генетический алгоритм символьной регрессии Eureqa. Физика оказывается при этом только хобби и рекламой, я даже не уверен, что разработчики Eureqa имеют какое-то отношение ко всей этой космологии и гамильтонианам. Compared to other machine learning outputs, M.I. models are simpler and more transparent. The models are presented as mathematical equations, interactive visualizations, and plain English explanations, so end users can seamlessly understand results and recommendations. Это из https://www.nutonian.com/products/, и в этой фразе M.I. это Machine Intelligence™ -- уже сделали (tm), как мило с их стороны. В любом случае, наука уже не будет прежней. Копают уже не руками, и не палкой-копалкой, и не лопатой, а экскаватором. Для вытаскивания законов природы из данных палка-копалка уже готова, статья опубликована. А лет через пять ждём, что новые законы будут грести уже лопатой. Просто удивительно, как мало людей, понимающих суть происходящих перемен. В науке тоже всё новое приходит сбоку. Новое в физике приходит отнюдь не из самой физики, неудивительно, что физики не будут понимать, что происходит -- как уже сейчас не очень понимают лингвисты. Вот думаю, что нужно это тоже в книжку вписать. А то у меня там пока сплошная промышленность с подобными примерами.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10218828433275945
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

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

Приглашение на шестнадцатые Лебедевские чтения

Шестнадцатые чтения, посвящённые памяти Геннадия Лебедева, состоятся в субботу, 23 мая 2020 года, в 10:00, в Москве.

Многие из нас ведут проекты, которые начинали вместе с Геннадием, продолжают размышлять над темами, обсуждавшимися с ним, и вызвавшими его интерес, начинают новые дела, которые, мы уверены, привлекли бы и его внимание, дела, в которых нам так не хватает его острого ума, неожиданных подходов, полезных советов и необычайной целеустремлённости.

Геннадий приложил немало сил к тому, что мы можем назвать продвижением «дела свободы» – в экономике, в политике, в образовании. Поэтому именно свободу мы решили сделать темой чтений, организуемых в его память. Собравшись вместе, мы и поделимся воспоминаниями о Геннадии Лебедеве, и расскажем о своих работах, ведущихся в разных областях, но объединенных идеей свободы. Девизом чтений является сформулированный Лебедевым принцип «Всё новое – свободно».

Доклады и сообщения на чтениях делаются на темы экономической теории, этики и права, политики и идеологии. В докладах представлены фундаментальные исследования, прикладные модели, практики их применения и обратная связь с реальностью.

Участие в чтениях открыто для всех желающих. Доклады, сообщения и статьи для распространения среди участников будут отобраны оргкомитетом в соответствии с изложенной выше идеологической направленностью и содержанием чтений.

Участие
Оргкомитет просит желающих принять участие в чтениях зарегистрироваться до 19-00 17 мая 2020 года. Регистрация может быть осуществлена на сайте чтений http://g-l-memorial.ice.ru/, а также по электронной почте ailev@asmp.msk.su. Незарегистрировавшиеся участники будут допущены на чтения при наличии свободных мест в зале, поэтому просим вас регистрироваться заранее.

Участие в чтениях бесплатно. Проведение чтений финансируются из добровольных пожертвований, желающие внести средства могут указать своё намерение при регистрации или связаться с оргкомитетом до или во время чтений.

Оргкомитет не обеспечивает проезд и проживание иногородних участников чтений.

Доклады
Желающие выступить на чтениях с докладом, кратким сообщением, или распространить свои материалы среди участников, могут зарегистрироваться на странице заявок http://g-l-memorial.ice.ru или по электронной почте ailev@asmp.msk.su. Заявка должна содержать тему доклада или сообщения, развёрнутые тезисы и/или слайдовую презентацию и/или полный текст доклада.

Продолжительность доклада – не более 30 минут, сообщения -- не более 10 минут. После каждого доклада программой чтений будет предусмотрено время для обсуждения.

Срок регистрации заявок на доклады и сообщения – до 16 мая 2020 года. Оргкомитет оставляет за собой право отклонить предложенные выступление или материалы для распространения без объяснения причин отказа. Оргкомитет свяжется с докладчиками для дальнейшего согласования времени и формы выступления.

Предварительная программа будет публиковаться и уточняться на сайте чтений. Окончательная программа чтений будет объявлена Оргкомитетом не позднее 17 мая 2020 года.

Список членов оргкомитета чтений доступен на вебсайте чтений (http://g-l-memorial.ice.ru).

Оргкомитет

Событие в фейсбуке -- https://www.facebook.com/events/2576650192602551/
2019

Обсуждение по схематизации и рендерингу

Вчера провели методологический семинар по схематизации/моделированию/кодированию/формализации и рендерингу/порождению/деформализации/элокуции/разворачиванию схемы/нарративизации. Очень много из того, чему там учить и с чем разбираться в наших курсах уже есть, задачей было пополнить список для следующего такта планирования. Вот итоговый список тем для разбирательства:
— grounding/4D экстенсионализм (BORO Book)/сенсорно-вербальный декодер (https://codenlp.ru/stati/trenirovka-dekodera.html) /абстрактный-физический мир (у Харари/Ильяхова)
— Нарратив/сериализация – пройти стадии понимания Раскрытие схемы -- https://www.americanscientist.org/article/the-science-of-narrative, There seems to be a relative unanimity that narrative does not merely list what happens, but that it brings out or creates meaningful connections between events or experiences, thereby rendering them (at least partly) intelligible -- http://www.uta.fi/ltl/yhteystiedot/henkilokunta/meretoja/Narrative%20and%20Human%20Existence%20(New%20Literary%20History,%20Meretoja).pdf. Поддержание мотива слушать «интересность» -- против бездушной сериализации тут часть проблемы.
— Понимание роли: своей и чужой (осознанность в схематизации и рендеринге): https://ailev.livejournal.com/1487672.html и киберсредства поддержки осознанности -- https://ailev.livejournal.com/1488271.html
— И что делать, если чужой роли нет (лидерство в убеждении).
— выявление и постулирование: в какой части спектра мышления наш исходный текст/схема и в какой части спектра мышления выходной текст/схема.
— Убеждающая речь – каждая речь является программой (интерес и предпочтение, базовые потребности). Целеполагание, прагматизм.
— Тропы и фигуры речи (другие теории концептов – учёт теории концептов: человеческое восприятие): не украшение, а средство убеждения [классификация тропов и фигур речи как связана с теорией концептов – включая аллитерацию как смысл на звуках/работы Карпаты по character-level, http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ ].
— «Всё есть текст» -- схематизация и рендеринг произвольных систем паттернирования, в том числе телесных, визуальных, музыкальных и т.д. (информатика -- https://ailev.livejournal.com/1008054.html, вот весь текст про схематизацию и рендеринг, хотя и в другой терминологии: перетекстовка из текста в текст, кодирование из текста в код, отекстовка из кода в текст, перекодирование из кода в код). Телесный рендеринг -- обсуждение в первом абзаце https://ailev.livejournal.com/1492409.html
— отдельно про контекст обучения для умения схематизировать и понимания результата рендеринга (описания описаний, претренинг, понятийные расстояния, трансдисциплины типа системного мышления и онтологики)

Ещё ссылки:
-- курс "Схематизация на салфетке и в уме" -- https://system-school.ru/modelling, четырёхминутная презентация курса https://youtu.be/1BO43AH2asI).
-- мои заметки после обсуждения курса риторики -- https://ailev.livejournal.com/1491835.html
-- Схематизация и рендеринг на разных теориях концептов, фордеф (2011 -- https://ailev.livejournal.com/884842.html, это ещё до нейронных сетей, и даже 2010, где я жалел, что двигаю только по линии theory theory, игнорируя другие когнитивные архитектуры на других теориях концептов, и поминал Витгенштейна, что сегодня закрывается нейросетками -- https://ailev.livejournal.com/884842.html).

UPDATE: Обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10216643454012829
2019

lytdybr

Вчера закончил СМС2019.2 (осталась только защита) -- и очень доволен. Это уже вторая группа, выпускаемая по новому учебнику. Учебник работает, его выпуск оказался правильным делом. Я для себя отметил бы три существенных улучшения: 1. Проектные роли понимаются нынешними выпускниками лучше, чем выпускниками прошлых потоков. Все они перестали откладывать этот материал "на потом" и начинают использовать в повседнемном мышлении. 2. Суть системного мышления (отношения часть-целое, системные уровни) как-то присутствуют в понимании примерно у половины группы. Как ни странно, это успех! Раньше пользование концептом системного уровня было не очень практически у всех. 3. Функциональные объекты против конструктивных понимаются практически всеми и активно используются в описаниях рабочих проектов. В прошлых потоках это был камень преткновения.

Мои курсы в октябре-ноябре:
-- "Системный менеджмент и стратегирование 2019", третий поток, http://system-school.ru/uptodate. Старт уже в это воскресенье, 13 октября 2019, шесть дней по воскресеньям раз в две недели, с 11:30 -- закончим 22 декабря 2019. Первые два дня курса мы разбираемся с системным мышлением (собственными ролями и целевыми системами) на примерах рабочих проектов участников курса. Затем три дня идёт кругозор менеджмента, и ещё день разбираемся со стратегированием (это предпринимательство). А ещё на курсе по вторникам проходят 11 еженедельных семинаров с решением задач. Перед курсом надо читать учебник "Системное мышление 2019" (хотя бы до половины, но большинство курсантов успевают прочесть его перед курсом весь. Этим ШСМ сильно отличается от вузов, где учебник остаётся нечитанным долго -- чуть ли не до самой сессии).
-- "Образование для образованных", один день 26 октября 2019, http://system-school.ru/uptodate. Общий рассказ об идеях "предобучения и подстройки" (https://ailev.livejournal.com/1485511.html), краткая характеристика наших курсов по принципу "предъявите всё меню". Именно на этом курсе я обычно рассказываю о своих последних исследованиях. Например, на этом потоке будет больше свежего материала по системной осознанности (https://ailev.livejournal.com/1487672.html) и киборгизацию в части управления вниманием (https://ailev.livejournal.com/1488271.html).
-- новинка "Машинный интеллект 2019", один день 3 ноября 2019, http://system-school.ru/machine. Это я сделал обзорный курс, в котором будет рассказ непрограммистам (то есть без математики и технических подробностей) о сегодняшнем машинном интеллекте и его использовании. Программа курса с подробной тематикой на странице курса, в ней три крупных блока: про интеллект машинный и биологический, интеллект-стек и применения. Спасибо Сергею Шумскому: если бы не волшебный пендель с его стороны, я бы никогда не сподвигся сделать такой курс. Но вот сделал!

Видео моего доклада по методике обучения всем социальным танцам сразу опубликовано: https://www.youtube.com/watch?v=cGDqLJvmam4. Там пропущено первые пятнадцать минут, но два часа пятнадцать минут таки записалось -- включая демонстрации, которые мне помогала делать Ирина Парамонова. Курс начнётся уже завтра (страница курса с описанием и записью -- http://system-school.ru/multidance, мини-группу планируем закрыть 15 октября, выпуск перед новым годом. Я планирую бывать там на занятиях, хотя и не гарантирую, что каждый раз (я ж там не препод, а методолог). Занятия пока будем вести прямо в помещении школы, на ул. Щипок, 11с1. Кстати, по нашей методике в зале для занятий не требуется зеркал. И мы в таком "беззеркальном обучении танцу" не одиноки, я даже короткий текст про это написал, где цитирую Охада Нахарина: https://vk.com/wall-179019873_313.

Институт образования НИУ ВШЭ готовится выпустить доклад про фреймворк о том, как думать о компетенциях и грамотности. Я не удержался, откомментировал тут: https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/permalink/2432557766986758/. Вот часть моего там коммента: "Мы обобщили литературу по ватрушкам. В большинстве источников признаётся, что ватрушки делаются с творогом, но изредка встречались авторы, которые предлагали ватрушки делать и картошкой. При этом ватрушки разительно отличались по форме, но непринципиально по технологии изготовления. Авторы предлагают framework для понимания ватрушек, который раз и навсегда поможет цифрово трансформировать деятельность поедателей ватрушек, изготовителей ватрушек, сравнивать ватрушки между собой, кладёт надёжную основу для ресторанной критики. Авторы даже написали письмо в ООН, поскольку считают мнение тамошних экспертов более авторитетным, чем мнение Усть-Урюпинского хлебозавода №2. Теперь все ватрушки мы будем сравнивать по форме и начинке, а вот используемое тесто будем считать отдельным предметом ввиду универсальности его использования и в других контекстах, не только в контексте ватрушкиной начинки". Надо как-нибудь про компетенции сделать сервис генерирования текстов такой же, какой сделали про цифровую трансформацию: http://martynov.info/digital/. Это легко, там вот такой шаблон:


Самая крутая мысль изо всего того, что обсуждалось в последнее время -- это тезис "5. Суть убедительности: работа с разными теориями концептов при движении по спектру формальности мышления" из текста https://ailev.livejournal.com/1491835.html. Добавлю ещё штришок: если генерация по схеме человеческого текста должна как-то делать его убедительным, то схематизация наоборот -- это "разубеждение". Если ты убеждён и упёрт, то ошибок ты у себя в тексте не найдёшь. Схема заведомо менее убеждающа, нежели текст. Она антириторична. В этом её достоинство, она позволяет преодолеть соблазны всяческих cognitive bias, хранит от искушений. Формализация убивает человечность, и это не так плохо. Рендеринг её восстановит. И для обсуждения этого движения по спектру формальности мышления нам нужно использовать разные теории концептов в разных частях спектра мышления. Вполне возможно, что все эти architecture relax в дифференцируемости всего https://ailev.livejournal.com/1464563.html должны быть не в рамках только relax представления theory theory, а должны использовать разные теории концептов. Или наоборот: в этом-то и сила компьютеров, что им не нужно продираться через несколько теорий концептов в части представления смысла -- и это способ компьютера стать умней человека, меньше искажений, связанных с особенностями убеждения именно человека и поэтому необходимость задействования различных механизмов представления знаний, хорошо описываемых различными теориями концептов. Мутное, но очень перспективное направление размышлений.

А ещё нужно думать о каком-то тренажёре по работе с типами, ибо на непривычную для животного мира работу в theory theory мозг людей нужно тренировать. Это просто беда, как трудно с нетренированными. Они-то никаких проблем не чувствуют, но вот я побеседовал с новым набором очников МФТИ -- и в печали. Нужно добавлять дни в курс "Схематизация на салфетке и в уме", и добавлять много-много задач, и разбирать много-много ситуаций. В этом нужна беглость, материал схематизации не осваивается (хотя все выпускники благодарны за то, что курс знакомит с самим существованием материала. Но вот получить навык беглой схематизации на салфетке, и уж тем более в уме -- вот этого курс пока не даёт).
2019

Заметки с семинара по риторике

Мы провели в этот четверг 3 октября 2019 методологический семинар ШСМ, где обсуждали риторику с Георгием Хазагеровым и Вадимом Новиковым (видео -- https://yadi.sk/i/tf4TNmO1qnY8kg), и на этом семинаре были подняты очень интересные и важные вопросы. Вот несколько моих заметок по ходу обсуждения.

1. Практичная теория, а не практические лайфхаки
ШСМ не делает "чисто практические, чисто прикладные, вы не беспокойтесь" курсы. Мы даём фундаментальное образование, для нас главное -- это предобучение. А прикладная подстройка на узкую предметную область (подробней про этот подход предобучения и подстройки в https://ailev.livejournal.com/1485511.html) может быть получена и не у нас. Прикладных "практичных, никакой теории" курсов -- тьма, их реклама звучит изо всех утюгов, но мы сосредоточены не на этом. Мы создаём уникальные курсы, которые учат не дюжине лайфхаков, а дают целостное мировоззрение. Конечно, это мировоззрение практично, мы тренируем привязку глубокой state-of-the-art теории к рабочим проектам и личной жизни. Но мы даём фундаментальное знание, на базе которого потом можно долго развиваться, а не разрознённые "приёмчики". Все частные практики которые мы рассматриваем, у нас тут только примеры, и их статус примеров ясен с самого начала. Курсы потом позволяют ориентироваться в море этих практик, они дают те "полочки в мозгу", где эти практики потом можно расставлять.

И вот эта передача теории у нас идёт прямо и непосредственно, а не замаскированно и исподволь. Мы не стесняемся тому, что у нас кроме практики есть и теория, мы этим гордимся.

Поэтому курс риторики у нас должен предъявлять не просто разрозненный набор эвристик/лайфхаков, а давать state-of-the-art теорию -- и эта теория должна быть минимальной, потому как в соседних курсах наверняка уже тем или иным языком сказано многое из того, что было в древней теории риторике.

А прикладные курсы риторических приёмов из серии "никакой теории, у нас вы сразу будете практиковать" -- это не к нам, это на разные спецкурсы, их тьма. После нашего курса прохождение этих прикладных курсов будет осознанным и осмысленным.

2. Риторику как дисциплину нужно обновить: выбрать живой вариант
Риторика как набор практик жизненного цикла убеждающей речи имеет сейчас практики, приходящие из самых разных сфер человеческого знания. Скажем, самые разные гипотезы по поводу лингвистики сегодня подтверждаются или опровергаются в сфере NLU (natural language understanding). Вот оттуда, а не из учебников лингвистики прошлого века нужно брать идеи для курса. И эти идеи нужно излагать не архаичным языком, долго объясняя историю появления этих терминов и оправдывая их существование, а языком современным. Нужен state-of-the-art в практиках, и современная терминология может излагать этот state-of-the-art, сократить дорогу от теории к жизни. Старыми словами ведь неудобно будет рассказывать убеждающие речи по использованию практик самой риторики.

Если сегодня более понятно говорить о превращении схемы в текст как о рендеринге (именно так говорится в моей книжке "Визуальное мышление"), то вполне можно так и говорить -- вместо специфичного для древней риторике слова "элокуция". Помним, что когда уже была "элокуция", не было ни слова "схема", ни слова "рендеринг" в их современных значениях. Мы всё равно преподаём онтологику, и в рамках онтологики обсуждаем, как из текста отмоделировать схему, и как схему отрендерить в текст.

Риторика добавляет, что текст может быть не любой, а убеждающий. Но для этого не нужно называть соответствующую практику убеждающего рендеринга "элокуцией", это добавляет заумности и историчности, но уменьшает cognitive load в восприятии предмета. В системном мышлении мы заменили "стейкхолдера" на "проектную роль", и стало сразу легче и понятней, число ошибок уменьшилось. Вот то же самое нужно делать и с терминологией риторики. Язык живёт, и не нужно транслировать нормы двухтысячелетней давности -- степень архаичности дисциплины нужно уменьшать всеми силами, включая использование современной терминологии.

Если мы считаем, что сейчас вот нас окружает варварство, а наша столетней давности дисциплина -- это цивилизация, то с огромной вероятностью мы заблуждаемся. У нас, скорее всего, абсолютно дикарская (столетней давности потому что) дисциплина. Теория флогистона, а хоть и в риторике. А якобы варвары могут оказаться вполне себе современными людьми: просто они используют совершенно другие средства и другую терминологию для своих вполне работающих теорий. Поэтому любую "панхронистичность" предмета усомневаем и постоянно отслеживаем state-of-the-art. Системное мышление как "мышление о сложном" вполне себе меняется во времени, и каждый десяток или даже пяток лет в нём появляются существенные изменения. Их нужно учитывать!

В части системного мышления я когда-то сделал ровно такой же ход: системное мышление как-то развивалось в рамках очень разнородного системного движения -- системный подход отрабатывался в биологии, в социологии, в инженерии, в науках о сложности, кибернетике, были десятки школ системного подхода с самыми разными его вариантами. Я выбрал и оформил как дисциплину "Системное мышление 2019" тот системный подход, который доказал свою успешность и современность в практических работах системных инженеров (а не академических учёных, которые занимались многочисленными другими версиями). И взял его не из академической литературы, а из международных стандартов, куда эти положения системного подхода попали после коллективных обсуждений инженеров и поддерживающих их менеджеров. Вот что-то подобное нужно сделать и с риторикой: взять за основу живую ветвь, даже если там уже не используется имя "риторика".

3. (Кибер)риторика: цифровая трансформация риторики и риторический машинный интеллект.
В той же риторике убеждающая речь вполне может изучаться в каком-нибудь колл-центре, где чат-боты через A|B-testing исследуют какие-нибудь гипотезы о стратегии диалога, извлечённые из сотен тысяч записей предыдущих диалогов. Корпусная риторика, которая ни разу не будет так называться -- но зато будет использоваться сотнями тысяч людей, работающих с этими чат-ботами. Вы будете с этим ботами общаться больше, чем с живыми людьми (с библиотеками и книжными магазинами ведь вы уже общаетесь через Гугль, а не через разговоры с библиотекарями и продавцами в магазинах). A|B-тестирование -- это ж эксперименты, риторика резко становится экспериментальной. Научный подход, риторика как научная дисциплина и практика риторики называется по научной (а не эвристической) дисциплине.

Вообще, это хороший ход на проверку state-of-the-art: вопрос о том, как и что мы можем автоматизировать в практике. И вопрос о том, каковы были результаты последних исследований, которые позволяют лучше предсказывать успех артефактов, полученных с использованием дисциплины. Нет, не "доказательная риторика". Но и не чистое воспроизведение древних классификационных схем, древних систем понятий: обновление риторического знания должно быть понятно.

Никакие ссылки на то, что гуманитарное знание развивается не так, как физическое или химическое тут не помогут. Люди из deep learning показали, что понятие "художественного стиля" вполне себе может быть ухвачено в виде коннективистской модели, стили можно переносить, их можно изучать, с ними можно оперировать. Эксперименты со стилизациями текстов ведут лингвисты, математики, программисты, и добиваются неплохих результатов. Риторы тут могут отставать. Вот нужно дать базовое знание того, что там происходит со стилями -- знание, которое поможет и в собственной речи, и в собственных текстах, и в работе с компьютерными речами (уже ж давно компьютеры говорят голосами народных артистов, уже год как!) и текстами (сочинения школьные компьютеры уже пишут, хотя и с переменным успехом. Но подождём ещё год-другой, тут всё быстро).

"Цифровая трансформация риторики" -- так сказали бы сегодня чиновники, это текущий хайп. Риторический машинный интеллект -- так бы сказали промышленники. Неважно, какие тут использовать слова. Важно, что общаются уже не только люди между собой, но люди и компьютеры между собой. И в подготовке, донесении и сопровождении убеждающей речи участвуют отнюдь не только люди. Курс риторики это должен учитывать, он не должен быть курсом древней бескомпьютерной риторики.

У нас уже 19% 21 века, поэтому художник должен рисовать с компьютером (то есть в надцать раз быстрее, чем средневековый художник и в надцать раз круче). Ритор должен тоже убеждать с компьютером, в надцать раз быстрее и надцать раз круче, чем средневековый ритор. А его аудитория должна или убеждаться, или наоборот, не убеждаться (несмотря на весь напор и натиск) тоже в разы и разы круче и быстрей -- и тоже использовать при этом компьютер. Например, как средство управления вниманием. Или хотя бы для того, чтобы погуглить незнакомые слова. Или послушать речь до половины, позавтракать, а потом послушать вторую половину -- если речь записана. Или попросить компьютер с выражением прочесть речь, если она дана как текст. Или попросить компьютер написать речь (это сегодня тоже возможно). Да, "обычное выступление" и все лайфхаки для него сегодня остаются в силе, но мы должны учитывать современную ситуацию. Лайфхак по тренировке речи с камешками во рту сегодня должен быть заменён, например, использованием PowerPoint Presenter trainer (https://news.microsoft.com/europe/2019/06/18/say-hello-to-presenter-coach-powerpoints-new-ai-powered-tool-which-will-help-you-nail-your-next-presentation/), который даже предупредит вас о словах-паразитах и будет показывать ваш прогресс в их устранении.

4. Неисторичность в преподавании риторики
Не нужно строить образование риторики на историческом подходе, начинать с древних ораторов. Я знаю, что это наиболее спорный в среде гуманитариев тезис: преподавать ли историю предмета как основу преподавания предмета, или преподавать сразу state-of-the-art. Поэтому я его заостряю, как могу: опора на историю тут просто нарративный, дидактический (а не сущностный!) ход, но современный instructional design подсказывает и другие ходы. Физике не учат, как истории физики, и это благо. Там, где учат не предмету, а истории предмета, показывают содержание предмета через призму многовекового движения мысли, учат плохо -- ибо долго и непродуктивно. Учить нужно сразу state-of-the-art, а интересующихся историей отправлять читать исторические материалы факультативно. Конечно, в культуре будут обрывки древних и современных теорий и поддерживающих их древних и современных практик. Но эмбриону знания в голове человека не нужно последовательно проходить стадии рыбы, амфибии, зверушки с хвостом и т.д.. Нужно начинать сразу с современного состояния и современных ошибок. Конечно, нужно показывать, что современно и работает хорошо, а что устарело, и работает похуже (и почему похуже). Но для начала нужно научить state-of-the-art, а потом потихоньку рассказывать, как оно плохо было раньше, а не много рассказывать, как оно было раньше, а потом тратить день-два на рассказ современного состояния дисциплины, перебивая уже выученное.

Гуманитарщикам из своего предмета сделать историю предмета -- раз плюнуть, и в эту ловушку они попадают на раз-два. История философии вместо философии, обучение рассуждать об истории философии вместо философствования -- вот это ужас. "Что я вычитал у корифея" это самый ужасный жанр, ибо вместо "что я сделал, опираясь на корифеев, и что я добавил или исправил у корифея, что помогло мне сделать какой-то проект успешней" -- вот это нужно. Художники должны рисовать, а риторы должны убеждать. Среди них должны быть любители истории, но нескольких человек достаточно. Историки риторики, историки художественного творчества -- их много не нужно.

Поэтому учить нужно state-of-the-art риторических практик, а не рассказывать о долгом многовековом пути истории. Этот исторический рассказ -- в факультатив. В обучении физики не должно быть подробного рассказа о теории флогистона и сдачи экзамена на тему, какими аргументами учёные были убеждены отказаться от этой теории. Это на факультатив.

5. Суть убедительности: работа с разными теориями концептов при движении по спектру формальности мышления
У меня всё больше зреет гипотеза, что без разбирательства с разными теориями концептов мы не справимся с проблемой убеждающей речи. Убеждение идёт двумя путями: логика, основанная на медленном (по Канеману) формальном мышлении на базе theory theory. И прямая интуитивная уверенность, которая базируется на быстром (по Канеману) неформальном мышлении -- и вот тут оказывается, что это "непосредственное восприятие" базируется, например, на теории прототипов, если речь идёт о словах. Метафоры, вот это всё. Риторика, конечно, изучает тропы. И поэтому изучение того, как избавляться от ошибок мышления, связанных с тропами и наоборот, понимать механизмы интуиции, опирающиеся на тропы -- это важно. И это как-то оказывается связано с риторикой.

Вот я в 2012 году поднимал тему метафоры, метонимии, блендинга и концептуальной интеграции в связи с теорией категорий — https://ailev.livejournal.com/1015195.html (в теории категорий это всё "морфизмы": метафора это мэппинг из одного domain в другой domain, метонимия это мэппинг внутри того же domain, и т.д.). В риторике ровно эти темы (но без связи с теорией категорий, конечно) оказываются в эпицентре обсуждения.

Мы на комментируемом семинаре по риторике обсуждали с Георгием Хазагеровым его идею, что метонимия через приятную глазу визуализацию съест метафору (сопротивляющуюся непосредственной визуализации) на завтрак, и будет Великое Опрощение. Культура опасносте, все такоэ. Вот у него текст на эту тему: https://cyberleninka.ru/article/v/my-ne-pervye-v-istorii-chelovechestva-lyudi-leyblov-i-sloganov

Он на немного другом языке (у риторики и лингвистики там свои заморочки и терминология) ставил уже поднимавшийся у меня в текстах (например, "дискуссия о типах и SysMoLan продолжается" раздел "Теория прототипов, трансформеры и успех языков программирования", https://ailev.livejournal.com/1489546.html) вопрос о важности для людей удобства для первичного восприятия в языках программирования:
justy_tylor заметил, что помимо упоминавшихся BORO, ISO 15926, Gellish, HQDM, IEC 81346, а также моей книжки "Системное мышление", для понимания как создавать ключевые eDSL нужно почитать:
1. Три тома материалов HOPL. https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_Programming_Languages
2. Пару книг Лакоффа по когнитивной лингвистике: George Lakoff and Mark Johnson "Metaphors We Live By", George Lakoff "Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind".

Лакофф затем, что популярно описывает явления вроде "базового уровня восприятия".

Я нашёл это замечание очень интересным. Типы и FOL из theory theory поддерживают медленное мышление по Канеману, а прототипы (Лакофф! Первичное восприятие!) — быстрое. Если говорить об успехе в рамках теории percieved cognitive load, то эту нагрузку, получается, нужно считать не в типах/классах из theory theory, а в прототипах (https://plato.stanford.edu/entries/concepts/ -- про теории понятий, в том числе theory theory и prototypes, хотя там есть и другие). То есть в спектре мышления по мере движения по этому спектру в пространстве смыслов формализация не просто relax в рамках theory theory по мере движения влево, но и меняется её способ, и всякие "интуиции" по поводу тех же типов/классов (и отнесения к типам/классам) формулируются как прототипы для типов/классов. Это, конечно, гипотеза, но покрутить её было бы весьма любопытно. Если (как предложила @pionmedvedeva в какой-то момент) у нас таки спектр формальности, т.е. в середине там гибриды медленного и быстрого мышления, то по факту у нас где-то в середине будут и гибриды theory theory и теории прототипов.

Сам заход на то, что нужно для создания удобного eDSL поразбираться с мышлением, мне кажется важным. Понятно, что и IEC81346, и понятия из учебника системного мышления — они все из theory theory. И предлагаемые для них варианты концептуализации (предлагаемые foundational ontology) тоже из theory theory. Что про эти навороты будут думать люди, которые не прошли десятилетнего математико-логического тренинга (а, например, прошли пятилетний подобный тренинг) — это в дискуссии только разок мелькало, когда про когнитивную нагрузку говорили и в том числе теорию piercieved cognitive load как барьер к массовому распространению.


В формализмах из теории концептов по факту сейчас рулит theory theory, но вот непосредственное восприятие людей (риторика, "убедительная речь") зависит и от метафор (Лакофф, теория прототипов), и от метонимии (вроде как можно объяснять в рамках theory theory, но хитрым способом: пробивается shortcut через связи и отношения). И Хазагеров говорит, что времена поменялись, и не Лакоффа нужно изучать с теорией прототипов, чтобы рулить восприятием, а вот эту самую метонимию, ибо Лакофф остался в эпохе до смайликов. Метафора не уменьшает сложность, ибо отображает два мира друг в друга. А метонимия не добавляет сложности, она отображает мир на себя, только криво. Визуализация всё съест.

Идея justy_tylor была в том, что к языкам представления знаний всё это относится в той же мере, что и к естественным языкам. Мощь выражения формализма (прямота выражения theory theory, например, разные изводы FOL и HOL) — да, это в языке принципиально важно! Это язык формализации! Но удобство в непосредственном восприятии у языка представления знаний тоже должно быть, и ключ к популярность тут, а не в формализационной части языка. Хазагеров говорит, что по этому критерию языки 80-х прошлого века и языки 20-х этого века, чтобы быть популярными, должны опираться на разные механизмы рендеринга (в риторике представление схемы в тексте речи называется элокуцией, я тут следую терминологии книжки "Визуальное мышление". Когда компьютерное схемное представление графики показывается в виде пиксельной графики с трассировкой лучей и прочей красивостью, "убедительно" и "с украшениями", это называют рендерингом). Языки 80-х тут должны быть метафоричны, чтобы иметь успех, а языки 20-х годов этого века метонимичны (тут ещё нужно подумать, что бы это могло означать. Какая теория понятий этому соответствует? Но это хоть какая-то дебютная идея в таких размышлениях). Впрочем, Георгий тут же заявляет, что это гуманитарная катастрофа, шаг на опрощение, ход от цивилизации к варварству. Пока же понятно, что чисто формальные системы трудно доносить другим людям без этих ходов по понятизации/рендерингу/элокуции (см. мой текст "Модифицированная понятизация: онтологический перевод" https://ailev.livejournal.com/631742.html, и там внутри ссылку на собственно текст по опирающийся на поиск хорошей метафоры метод "понятизации", как метод сделать какой-то новояз (неизбежный при исследованиях и разработках) понятным и убеждающим, http://www.libertarium.ru/libertarium/l_libsb3_3-5).

Вот эту мысль про разные теории концептов, связанные с движением по спектру мышления и лежащие в основе языков (естественный язык поддерживает их все, формальные языки имеют тут предпочтения в выражении тех или иных теорий концептов) нужно думать, и думать крепко.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10216402121179659
2019

Дело в шляпе? Нет, в шляпе как раз не дело. Дело в ролях.

Оказывается, не все понимают, что "шляпы" -- это традиционное обсуждение ролей в английском на уровне сюсюканья (то есть абсолютно бытовом). Ничего оригинального или научного, чистая бытовая кулибинщина с ролями, наколенное творчество любого англоговорящего человека, проходящего мимо какой-то профессии, "публицистика без последствий", не более.

Вот вам гугль запрос на шляпы для учителя (с этих учительских шляп, собственно, всё и началось) -- https://www.google.com/search?q=many+hats+of+a+teacher

Кто обожает картинки, пройдите там по ссылке "картинки", их там сотни. Кто предпочитает тексты, почитайте тексты, их тоже сотни. И по любой другой профессии будет то же самое, не только по учительской -- шляпы в английском абсолютно традиционны при подобных обсуждениях. Вот, например, для менеджера -- https://www.google.com/search?q=many+hats+of+a+manager (и там попутно кого только нет, даже множество шляп юриста).

Я повторю свой тезис, что обсуждения лучше бы делать профессиональными. Если хочется пообсуждать проектные роли учителя, то придётся обсуждать роли, интересы, предпочтения, намерения, практики/деятельности -- полный набор понятий, задаваемых схемой (схемой, а не картинкой).

При этом я вроде как должен приписать, что лучше шляпное сюсюканье, чем вообще ничего на эту тему. Сказать, что "теперь будет мотивация обсуждать более серьёзно". Но нет. Мотивационные материалы влекут за собой просто ещё больше мотивационных материалов, ровно как серьёзное обучение влечёт за собой больше серьёзного обучения. Мотивационные материалы по факту не переходит в серьёзное обучение, так и остаётся весёлым и приятным трёпом, вечная мотивация-для-мотивации. Меня когда-то учили, что в программировании разговоры переходят в разговоры, документация в документацию, а код в код. И очень трудно перейти с одного уровня на другой. Вот тут то же самое: мотивационные материалы сами по себе не переходят в изучение вопроса на серьёзном уровне.


Игры со счётными палочками в первом классе переходят в изучение арифметики как минимум потому, что учителя арифметики знают и про четыре арифметических действия, умеют делить и умножать в столбик. Шляпы в изучение сначала ролей вообще, а потом и театральной метафоры для ролей людей не переходят, так и остаются шляпами, "счётными палочками" -- люди, которые в этой терминологии пишут, в ролях особо ведь не разбираются, они только "мотивируют" окружающих поразбираться. Это всё публицистика, то есть развлекательное чтиво, не требующее каких-то последующих действий или хотя бы дополнительного изучения вопроса. Но мне было бы интересно поглядеть на какие-то серьёзные материалы по проектным ролям в образовательных проектах. Я писал про это в https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/permalink/2389749841267551/ (и давал ещё несколько ссылок в https://ailev.livejournal.com/1484368.html). Но тогда я не знал, что многие читатели не представляют, обыденность и банальность этих текстов со "шляпами учителя" (почему и предлагаю в этом посте пройти по ссылке гугля и ознакомиться с этими сотнями текстов и картинок).

На мой взгляд, про роли люди должны учиться рассуждать ещё в школе. Но это невозможно, пока учителя про них знают как "шляпы". Ибо начинаем мы эти рассуждения не с действующих лиц и исполнителей (театральная метафора), а ещё раньше -- с ролей, которые играют неживые предметы.

Вот первые две подглавки третьей главы моего учебника "Системное мышление 2019" ((https://ridero.ru/books/sistemnoe_myshlenie/)), она называется как раз "Роли". Текст не простой, но зато он позволяет с этими ролями разобраться подробней. Ибо мышление про роли (функциональные объекты) и их поведение (функции) у большинства людей очень мутное, хотя оно крайне необходимо для нормальной инженерии и нормального менеджмента.
* * *
3. Роли
Роли и действия
Системное мышление рассматривает системы как имеющие какое-то назначение в своём окружении, то есть играющие какую-то внешнюю роль. Молоток играет роль гвоздезабивального устройства. Эту роль может играть камень, может играть микроскоп. Можно назвать систему, которая играет роль забивателя гвоздей молотком — по её первичному назначению. Назначение — это поведение системы в роли, действие. Действие — забивание гвоздей. Роль системы — забивать гвозди. Система в роли — забивальщик гвоздей. Всё это об одном и том же, разве что иногда нам нужно указать на действие (куда может входить не только сама система в роли выполнителя действия, но и сопутствующие предметы — гвозди, доска, плотник), а иногда на главный в этом действии объект-в-роли, систему. И чаще всего (увы, но это так) при этом используется «аристотелевская физика», в роли забивальщика гвоздя будет «активный объект» — молоток (или любой предмет, назначенный на роль молотка), при игнорировании в этом взаимодействии действий всех остальных предметов. Помним аристотелевскую физику? Когда палец давит на стол, но стол не давит на палец? Роли очень часто рассматриваются ровно так: ролевой объект действует на другой ролевой объект, а обратным действием пренебрегают.

В какой-то мере это «анимизация» неживого мира, удобный способ думать о неживых предметах так, как будто они живые — не в терминах ньютоновской физики, а в терминах аристотелевской (где делятся предметы-участники действия на «активные» и «пассивные», типа «молоток бьёт по гвоздю»). У этого способа думать есть свои ограничения, но его нужно как минимум распознавать и понимать, о чём идёт речь в таких случаях, как понимать подобные описания.

Одним из примеров такого подхода служит инженерный способ разработки требований «сценарии использования» (use case, но автор Ivar Jacobsen оговаривал, что в шведском языке, на котором он сначала предложил этот способ разработки, вместо слова case использовалось слово «сценарий»). Сценарий — это последовательность действий актёра/актора/actor, то есть активного действующего предмета. Это может быть как человек (и в предлагаемом для описания сценариев использования для описания актёра служит фигурка человека), так и вовсе не человек, и даже неодушевлённый предмет — тот же молоток, который предлагается активным элементом в последовательности действий, складывающихся в пьесу-сценарий. Сценарии использования оказались очень удачны для описания работы/процессов/последовательностей_действий/сценариев/поведения системы и её частей. Этот способ описания стал повсеместным для инженеров, он приводит к построению функциональных/ролевых описаний.

Термин «функция», как мы обсуждали в первом разделе, имеет множество самых разных значений. Очень часто ролевое поведение/действие (поведение для какого-то назначения) называют функцией. Так, могут говорить, что функция молотка — забивание гвоздей.
Эта функция/ролевое поведение/действие ему назначена какими-то людьми, это не сам молоток себе эту функцию назначил. Например, мы можем взять микроскоп и назначить его молотком — забивать им гвозди. Молоток при этом — не более чем роль для микроскопа (или камня, или даже молотка), а поведение в этой роли — забивание гвоздей.

Если выбрана терминология с «функцией», то функция выполняется функциональным объектом (или, что то же самое, ролевое поведение выполняется ролевым объектом, или действие выполняет ролью. Или функциональный объект называется функциональным элементом, при этом игнорируется тот факт, что «элемент» означает что-то неразделимое дальше на части. Слова термины важны и не важны!).
Приём мышления тут состоит в том, что для каждой роли (функционального объекта) предусмотрено культурно-обусловленное (иногда говорят «нормативное», обусловленное культурными нормами и правилами) поведение. Мышление позволяет использовать в какой-то роли самые разные предметы, и думать о них одинаково. Если функция/действие — забивать гвозди и роль/ролевой объект/функциональный элемент — молоток, то камень, микроскоп, специально сделанный для забивания гвоздей молоток в общем и целом будут делать одно и то же. И совпадение имён ролевого объекта «молоток» и физического объекта «молоток» тут можно считать случайным.

Знания передаются из ситуации в ситуацию в виде норм поведения для ролей, а не норм поведения для разных физических объектов.

Этот приём, когда вещи определяются по их основному назначению/роли/функции, по их ролевому поведению, позволяет существенно экономить мышление. Системы прежде всего рассматриваются как ролевые/функциональные объекты в тот момент времени, когда они выполняют свою роль, то есть готовы и работают, приносят пользу. Например, самолёт как система — это прежде всего ролевой/функциональный объект, который летит, при этом перевозя по воздуху пассажиров и грузы. Назначение самолёта — самому летать. Назначение насоса — насасывать.

Системы именуются обычно по первичному их назначению, то есть по назначаемым им ролям, эти роли и определяют их поведение/действие/функцию. Когда мы именуем микроскоп, то прежде всего имеем в виду то, что он позволяет «мелко смотреть» в тот момент, когда он полностью изготовлен и работает. Если бы мы считали, что микроскопом нужно главным образом что-то колотить (орехи, например, колоть), назвали бы его «колотилка».

Как всегда в языке, самые древние названия имеют неясное происхождение и часто указывают не на роль/функцию, а на форму (молоток, маленький молот — но вот сам молот — это от «молотить», «бить») или что-то другое. Но если мы разрабатываем системы, или хотим понять что-то про системы, то в названии правильно искать не физический объект, представляющий систему, а роль — и указание на действия.

Физические и функциональные объекты
Функциональные объекты/роли интересны тем, что они могут исчезать из физического мира и снова появляться совершенно другими — в тот момент, когда у них появляется новый исполнитель роли. Колотилка исчезает, когда мы перестаём использовать камень в этой роли, и вдруг появляется в виде микроскопа, когда мы начинаем колотить микроскопом. Физичны ли функциональные объекты/роли? Да, физичны, хотя некоторые философы и настаивают, что роли нужно считать абстрактными объектами, но инженеры и менеджеры прислушиваются к другим философам, которые указывают, что большинство людей считает функциональные/ролевые объекты существующими в тот момент, когда какие-то физические объекты играют их роль.

Мы можем мыслить о Принце Гамлете, подразумевая что он существует в тот момент, когда его роль играет один из актёров (например, известный артист Василий Пупкин). По Принцу Гамлету в этот момент можно постучать, можно ткнуть в него пальцем, он занимает место в пространстве-времени. А когда Принц Гамлет идёт обедать? Ответ: никогда, ибо обедать идёт Василий Пупкин, а Принц Гамлет во время обеда не существует — он прекращает в этот момент своё существование.

Можно вспомнить, что мы с разными именованиями или прочими неопределённостями по поводу совпадений и различий объектов разбирались в соответствии с предложением Декарта: нужно уходить от определений (прекращать спор о терминах, названиях и т.д.) и обсуждать вопрос, какое место в пространстве занимают обсуждаемые предметы. Роль и играющий её физический объект, конечно, будут занимать одно и то же место в пространстве. При этом ролевой объект может исчезнуть в любой момент, когда его роль закончится — когда физический объект прекращает играть его роль. Физический же объект просто так не уничтожишь — действует закон сохранения материи.

Например, я могу выделить в своей жизни (ролевой по отношению к моей жизни!) объект «моя любимая игрушка» — это плюшевый мишка в период 40 лет назад, игрушечный самолётик в период 30 лет назад и планшетный компьютер сегодня. А в промежутках, может быть, мне было не до игр, и этот ролевой/функциональный объект «моя любимая игрушка» в этот период вовсе не существовал. Физические индивиды, играющие роль функционального объекта «моя любимая игрушка» несколько раз менялись, а вот функция/действие/поведение «участвовать в моих играх» оставалась той же. Моя любимая игрушка в тот момент, когда она существует, вполне занимает место в пространстве — по ней можно постучать, её можно понюхать, о ней можно говорить как о физически существующем предмете. Но, конечно, вы будете стучать и нюхать физические объекты, играющие эту роль в те или иные моменты. Если вы захотите понюхать Принца Гамлета, то вы унюхаете только запах Васи Пупкина, играющего его роль. Или не унюхаете ничего, если Вася Пупкин не будет играть эту роль. Но по факту запах Васи Пупкина и будет запахом Принца Гамлета, как его внешний вид и будет видом Принца Гамлета, как играемая им роль будет последовательностью действий Принца Гамлета.

Зачем нужны ролевые/функциональные объекты? Чтобы отделить выполнение каких-то действий от объектов, выполняющих действия. Действий в мире не так много (можно сравнить число их типов условно с числом глаголов в языке — несколько десятков тысяч), а вот объектов, пригодных для действий (как и существительных, которых в языке сотни тысяч) — огромное разнообразие. Поэтому можно обсуждать деятельность «президента США» и накапливать знания об этой деятельности — независимо от того, кто выполняет эту роль сейчас. Точно так же можно по его роли выделить объект «водяной насос» и деятельность «повышение давления» и дальше использовать или физический насос Муромского завода в этой роли, или водонапорную башню. Рассуждение тут одно и то же про «президента США» и про «водяной насос». Все ролевые/функциональные рассуждения устроены абсолютно одинаково — и про людей, и про животных, и про системы искусственного интеллекта («нежить»), и про совсем уж неживые системы.
Эта одинаковость обсуждений очень удобна. Поэтому система определяется как ролевой/функциональный объект (играющий какую-то роль в своём окружении, выполняющий там функцию/действия/назначенное_поведение), и также как физический (существующий в физическом мире) объект. Если не играет роли (никак себя не ведёт) — не система! Если не существует в физическом мире, то не может играть роль — не система!

* * *
А дальше в этой главе подглавки про людские роли (и шляпы там не упоминаются):
-- Второе поколение системного подхода
-- Театральная метафора
-- Мышление о людях: прежде всего они исполнители ролей
-- Интересы и предпочтения
-- Позиция
-- Лидерство
-- Внешние и внутренние роли/стейкхолдеры
-- Организационные места, оргзвенья
-- Звание и компетенция
-- Сколько всего стейкхолдеров
-- Кто участвовал в последнем совещании?

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10216023884603981
2019

lytdybr

140 вордовых страниц (главы 1-4 по старой нумерации), поправленные на новую терминологию слайды материала первого дня, а ещё литература курса -- уехали записавшимся на курс, он ведь начнётся уже в это воскресенье (и название я оставил "Системный менеджмент и стратегирование 2019" (http://system-school.ru/sms). Пока всё по плану, и у меня ещё больше двух недель на редактирование второй половины учебника. И дело не только в правке терминологии, я ж вписал в эту половину учебника 25 вордовых страниц новых разъяснений (так, только в 4 главе у меня много про разницу ролевого поведения/функций и сервисов, а также сервис-ориентированность, и я дал побольше примеров), и переписал большие куски старого текста. С новой терминологией многое в текстестановится "самоочевидным", а многое там начинает чуть разными словами описываться по второму кругу -- но это нормально. Во-первых, "самоочевидность" тут обманчива, у меня просто за много лет глаз замылился, и это лично мне "самоочевидно". Во-вторых, пусть нейронная сетка читателей учится на разном словоупотреблении. Хотя учиться эта нейронная сетка всё равно будет главным образом при решении задач и описании своих проектов, тем не менее.

Обсуждение возможной прикрутки системного моделера к CAD (поводом был выход FreeCAD 0.18): https://www.facebook.com/photo.php?fbid=2209589279121379&set=a.255211514559175

В сообществе blended learning развлекаюсь:
-- спрашивают, как лучше провести выпускную линейку -- я советую провести не линейку (военное прямое построение), а лекало -- что-нибудь не такое прямое и военное. Например, фуршет с соками, а грамоты выдать во время фуршета -- это ж понятно как. И тосты можно яблочным соком. Всё ж не звериная серьёзность казарменного построения именно "линейки" по стойке смирно. А поскольку сообщество про онлайн, то и вообще унести это "лекало" в онлайн -- пусть чатятся, и в чате опубликовать сканы грамот отличникам, раз уж именно тут надо награждать. Опять же, чатиться тут лучше будет, чем вещание отдельных начальников на линейке -- https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/permalink/2325779157664620/.
-- спрашивают, как использовать ленту времени жизни математиков, доступную онлайн. Я там отвечаю, что если будут знать Ньютона в лицо и даты его жизни, но использовать аристотелевскую физику (палец давит на стол, но стол не давит на палец!), то может ну его обучать истории, а не самим дисциплинам? С историей нужно быть очень осторожным: по жизни нельзя идти ракоходно, глазами назад. Я бы вместо этой информации давал деткам какой-нибудь обзор того, что в головах учёных сейчас, какой там фронтир. А то ищем не там, где потеряли, а там, где светло: в древности, где математика была такая, что даже учителя истории её сейчас понимают. -- https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/permalink/2325281404381062/.

В группу нейронета запостил весёлые ссылки про специализацию мозга на распознавание покемонов: https://www.facebook.com/groups/nevronet/permalink/1318229441676707/, о путях развития нейронета как "расширенного фенотипа", в развитие идей "эгоистичного гена". Вводится понятие "интереса" для генов, для спродуцированного генами мозга, для спродуцированного генами софта (прежде всего рекламного софта). Далее обсуждается, должен ли индивидуальный мозг защищать свой интерес от генов (атака "снизу", и у нас есть CRISPR для этого) и от софта (который он же и породил, но интерес которого не может проконтролировать -- разработчики софта в бизнес-модели оплаты за свой труд рекламой изобретают хитрые модели подсадки мозга на нужные им алгоритмы, а не желаемые самим мозгом). В основе всех рассуждений -- "расширенный фенотип", то есть киберлюди (люди со всеми их печёнками и мозгами, но также телефонами, сердечными ритмоводителями, датацентрами и т.д.) -- https://www.facebook.com/groups/nevronet/permalink/1314884872011164/.

В ленту Школы добавил про генетическое лекартство стоимостью $2-5млн. и сомнения страховщиков на тему оплаты использования подобных лекарств https://www.facebook.com/system.school.ru/posts/1055220734668493,