Category: образование

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

2019

Современное бесконечное развитие

Современное бесконечное развитие, onen-endedness as stepping stones through fog (via https://www.minds.com/newsfeed/1198559708823244800).


Буду летом переписывать "Образование для образованных 2020" на версию 2021 года, не поменять ли обложку? А то как-то несовременно пока, https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/
2019

Кругозорные витамины для жизненного опыта (common sense knowledge graphs для large language models)

Второе пришествие здравого смысла/common sense/кругозора в AI
Кругозором мы называем то, что в AI издавна называют common sense и плохо переводят как "здравый смысл". Нет, речь идёт о наборе фактов, которые уже есть у интеллекта и которые используются при мышлении. Классический пример -- это "любой человек знает, что из перевёрнутого стакана вода выливается", и таких знаний у людей огромное количество. У компьютера таких знаний нет, поэтому чисто логический вывод в конкретных ситуациях не работает: информация о ситуации у компьютера обычно неполная, но люди недостающую информацию легко достают из своего необъятного кругозора (а дети имеют кругозор поменьше, и поэтому они не так умны). И тут начинаются проблемы:
-- кругозор необъятен, и его непонятно как получить вручную. Компания CYC просадила огромное количество денег на создание своей базы данных. И продаёт теперь лицензии на логический/дискретный/символьный кругозор, собранный вручную по $1млн.
-- кругозор необъятен, и поэтому логический вывод на нём вычислительно труден
-- кругозор состоит из бесчисленного количества исключений. Так, тот самый стакан с водой, если в центрифуге с вертикальной плоскостью вращения, то скорей стекло лопнет, чем вода выплеснется из него в тот момент, когда он оказывается "перевёрнутым". Или если вода в нём замёрзла, то она не выльется. Или если на стакане крышка. И всё это нужно учитывать в выводе, это defeasible reasoning (опровержимые рассуждения, https://plato.stanford.edu/entries/reasoning-defeasible/), и для работы с такими рассуждениями нужны не просто логики, а немонтонные логики, https://plato.stanford.edu/entries/logic-nonmonotonic/, позволяющие опровержение/retraction вывода. Вот эта "опровержимость" хорошо иллюстрируется моими замечаниями к решению тренажёрных задач (есть раздел учебника на эту тему), где инженеры вместо обсуждения наиболее вероятной ситуации обсуждают ситуацию с минимальной вероятностью, но формально опровергающую задуманный ответ. С естественным языком обычно всегда можно найти какие-нибудь маловероятные исключения и проблемы, редко встречающиеся, но делающие предположение формально не истинным (если хотя бы иногда не истинно, то в формальном исчислении ведь это просто "не истинно" -- доказательство от противного всегда сработает, достаточно предъявить один пример невыполнения правила!). И весь этот кругозор в конечном итоге привязан к контрфактическим рассуждениям, причинному выводу.
-- по факту речь идёт о формальной системе в theory theory, "онтологии". Знание о какой-то ситуации скорее всего будет в другой формальной системе, и общего вывода на этих системах не сделаешь.

Идея с кругозором поэтому осталась маргинальна, CYC с его дико дорогим и неуклюжим проектом уехал на обочину прогресса, и финансирование подобных проектов было прекращено, научное сообщество посчитало это полным тупиком, заниматься common sense стало неприлично, как до 2012 года заниматься нейронными сетями.

Но нейронные сети с 2012 года уже были, а с 2017 года в них на первый план вышли нейросетевые языковые модели (начиная с модели BERT архитектуры Transformer), в которых:
-- есть модель собственно языка, поэтому вход-выход этой модели не в виде ужасных формул (на входе тексты, на выходе тексты. И ещё можно говорить о "визуальных языках", рассматривать и картинки и целые ситуации). Тут решаются проблемы перевода, в том числе проблемы перехода от дискретных "словесных" (из символов/слов) к непрерывным репрезентациям (я писал про representational learning в 2015 -- https://ailev.livejournal.com/1045081.html). Понятия живут в непрерывных представлениях, а слова их представляют неточно, для перевода в слова делается discrete sampling -- иногда одно слово берём, иногда три для выражения понятия, иногда целую историю рассказываем. Но совмещать онтологии в таком пространстве можно, все построения Хофштадтера про "аналогии" работают! И даже есть что-то похожее на способность рассуждать, хотя с этим совсем непонятно: достаточно большие нейросетки типа GPT-3 со 175млрд. параметров или вновь появившаяся Switch Transformeк с 1.6 триллионами параметров (https://arxiv.org/abs/2101.03961) явно могут что-то выводить, но не очень понятно пока что и как.
-- есть знания о мире, а поскольку обучение идёт по какому-то гигантскому корпусу текстов (или текстов с картинками, или даже просто картинками), описывающих что-то в мире. Можно считать, что решена проблема кругозора (вот я обсуждал их связь с кругозором в 2018, https://ailev.livejournal.com/1449229.html).
Но не тут-то было. Нейросетевые языковые модели оказались тупы, причём очень похожим способом на тупость людей, у которых нет "машинки типов" (писал про неё https://ailev.livejournal.com/1532144.html -- машинка типов вскрывает нелепости в тексте). В кругозоре языковых моделей чего-то не хватает крайне важного, они генерируют легко как красивые художественные тексты, так и полную ахинею. Вот Евгений Пескин привёл пример диалога, типичный для людей и нейросеток, у которых нет этого контроля типов, нет учёта контекста социального взаимодействия/social-interaction с намерениями и какой-то связной онтологией для ситуации:
- Девушка, дайте мне таблетку.
- Вам какую?
- Белую.
- Послушайте, это аптека. У нас много белых таблеток.
- Одну дайте.
Этим вопросом опровержимого вывода и кругозора/common sense занялась Yejin Choi (https://homes.cs.washington.edu/~yejin/, https://arxiv.org/search/?query=Yejin+Choi&searchtype=all&source=header), у которой научная судьба похожа на судьбу выбравших нейронные сети "когда это ещё было не модно": ей все говорили, что у неё не будет денег и научных результатов с этим провальным "здравым смыслом", а она таки занялась проблемой, ибо:
-- вычислительные мощности выросли
-- появились непрерывные представления понятийных пространств (в том числе такие, как большие языковые модели, large language models типа BERT)
-- можно использовать не убогое формальное представление ситуаций, а полноценное языковое (ибо нейросетка хорошо работает с языком)

Команда Yejin Choi получила отличные результаты, которые можно посмотреть в ролике https://www.youtube.com/watch?v=h2wzQKRAdA8 и работах https://arxiv.org/abs/2101.00297, https://arxiv.org/abs/2012.08012, https://arxiv.org/abs/2010.12884, и особенно https://arxiv.org/abs/2010.05953.

Для вывода в AI вместо формально-логических триплов нужно использовать полноценный естественный язык
Первый вывод в том, что нужно использовать естественный язык для представления информации о common sense, ибо пространство понятий непрерывно, и никакие символы-термы не передают понятия точно (categories/concepts vastly outnumbered words and require free form open text description). Вывод в таком непрерывном бесконечном пространстве становится с этого момента generative as opposed to categorization/discriminative task -- ибо пространство вывода/inference/reasoning бесконечно, мы не выбираем результат рассуждения из ограниченного их набора, а порождаем результат мышления. Порождение идёт через абдукцию (поиск минимального объяснения к частичному наблюдению, и обычно требует дополнительной внешней информации, занимался этой абдукцией Charles Sanders Peirce, https://plato.stanford.edu/entries/abduction/peirce.html, и тут John Sowa и Yejin Choi удивительно единодушны). Тут можно обсуждать о том, как вообще делается вывод в нейросетях. Choi в своих работах обсуждает алгоритмы neural backpropagation (алгоритм DeLorean), search with logical constraints (алгоритм NeuroLogic), distributional neural imagination (reflective decoding). И таких работ по выводу в бесконечных пространствах понятий, которые можно выразить в языке, довольно много. Но всё одно там работает "машинка типов": logical constraints, правила, формулируются через and и or, это ж всё равно логический язык! Хотя речь в defeasible reasoning идёт не о строгих доказательствах (вывод не доказательный, non-demonstrative), а просто об "усиленном рассуждении" (ampliative reasoning).

Естественный язык недоспецифицирован, и это важно (замечу, что из онтологов практически то же самое говорит John Sowa, и он же говорит о необходимости выражения знаний на естественных языках, но далее он же спокойно говорит о формально-логических построениях в языке логики первого порядка/common logic, а вот Yejin Choi сразу говорит, что этих логических представлений и не нужно, естественный язык лучше). И дальше в тех местах, где люди обычно говорят "факты" или "отношения" или "триплы", Choi сотоварищи говорит сразу о правилах/rules и об элементарных выводах/inferences, которые могут быть использованы или опровергнуты/retract в ходе опровержимых рассуждений/defeasible reasoning.

Кругозорные графы знаний (common sense knowledge graphs) на естественном языке: без них большие языковые модели глупы
Второй вывод -- это то, что важных для вывода "отношений", "элементарных выводов" кругозорного уровня нет в исходных текстах, они оттуда не вытаскиваемы! Какие это отношения? Указывающие прежде всего на прагматику (чего обычно хотят люди, на что направлена коммуникация), на события (например, возможные препятствия к реализации намерений) и физический мир (использование объектов). А остальное? А про остальное есть надежда, что может быть вытащено из корпуса текстов (хотя опять же, исследования тут только-только начинаются).

Choi предлагает: давайте а) триплы просто представим как входной текст для обучения нейросетевой языковой модели, просто вот так вытянем их всех в линейку и скормим так же, как основной огромный корпус текстов. В модели кругозорного графа знаний/common sence knowledge graph/CSKG Atomic-2020 1.33млн. трипловых высказывания по 23 типам отношений, в виде текста это очень немного (явно завышенная оценка -- 100Мбайт) по сравнению с, например, 750GB текстов в Colossal Clean Crawled Corpus, на котором обучалась языковая модель Switch Transformer Гугля. Так сказать, "не еда, а витаминчики -- нужно их мало, но без них цинга и смерть". И вот тут оказывается, что "знаниевые витаминчики" бывают разными, эти CSKG отличаются друг от друга по типам представленных отношений существенно. Витаминчики для персональных ситуаций могут существенно отличаться от витаминчиков для обсуждения производства. Вот картинка из https://arxiv.org/abs/2010.05953, показывающая разнообразие CSKG по относительному составу входящих в них отношений:


А вот пример этих типов "триплов":


И вот когда вы набираете "витаминчиков" в том числе по социальным взаимодействиям, то можете дальше учитывать и моральные и этические соображения. Так что по этой линии выходят ещё и приложения к рассуждениям на темы морали и этики https://arxiv.org/abs/2011.00620, https://arxiv.org/abs/2008.09094. Машинки строгих выводов на строгих правилах не работают, ибо правила обычно сильно противоречат друг другу в реальных ситуациях, оказываются недоспецифицированными. Когда их начинаешь конкретизировать, то там сплошные противоречия и нюансы, но нужно как-то рассуждать на этом материале. Вот добавка этического и морального кругозора (descriptive ethics, https://en.wikipedia.org/wiki/Descriptive_ethics в отличие от normative через кем-то определённые правила ethics) позволяет тут сдвинуться с места и что-то думать про этику и мораль. Вывод в сложных моральных ситуациях (в "витаминчиках морального кругозора" 300тыс. "правил") оказывается вычислительно трудным. Но если работать не в дискретной строгой логике, а "аппроксимировать", "порождать решение" в непрерывном пространстве, а не выбирать единственно верный ответ, то всё вполне работает.

Очень далёкая аналогия тут -- это в части трудности точных вычислений нестабильности планетных орбит. Но если взять нейронную сеть (свежий пример: https://arxiv.org/abs/2101.04117), то можно получить приближённое решение задачи, которое оказывается со всех сторон (точность, трудоёмкость вычислений) на порядки лучше, чем попытки вычислить точно. Если "слишком много всего учитывать" и этот учёт запутанный, то приблизительные решения в непрерывных представлениях оказываются легче достижимыми, чем в дискретном аналитическом представлении.

Это всё делает Allen Institute, поэтому "кругозорные витаминчики" доступны в open source: https://mosaickg.apps.allenai.org/ (хотя для атласа кругозорных отношений/atlas of commonsense relations Atomic-2020 ничего пока не было опубликовано, для более ранних работ наборы данных все опубликованы уже, так что ждём публикации окончательных работ, а не препринта в arxive, и дальше публикации датасета).

Так что CSKG/common sense knowledge graphs рекомендуют использовать как витаминчики, которые исследования/self-supervising learning по корпусу текстов сами выделить не могут, и поэтому предлагается их просто добавлять в концентрированном виде, "без воды" (как большой такой текст, полученный конкатенацией высказываний о триплах отношений). Где берём? Краудсорсинг, "механический турок", толока. Дорого?! Но тут идёт замечание, что это копейки по сравнению с обучением основной языковой модели на гигантских корпусах текстов, а результат получается ошеломительный: neural knowledge model Comet-Atomic2020 successfully transfers declarative knowledge to beat GPT-3, the largest pre-trained language model, in spite of using 400x fewer parameters.

Понятно, что эти "кругозорные витаминчики" совершенно не мешают, а только помогают потом настроить предобученную по корпусу текстов и кругозорному графу знаний языковую модель. А потом её ещё можно донастроить по какому-нибудь zettelkasten -- и если это личный экзокортекс, то получить личного помощника, а если это проектный экзокортекс (у нас ведь проектная команда вполне себе мыслит/вычисляет), то получить коллективного помощника. Этот помощник как минимум сможет содержательно отвечать на какие-то вопросы с учётом содержания zettelkasten, генерировать какие-то осмысленные тексты и предположения там, где "просто преобученная языковая модель плюс подстройка под предметную область" не справляется.

Я писал в "Предобучи, потом подстрой/pretrain then finetune" о том, что прикладное обучение будет делаться после обучения трансдисциплинам для появления какого-то кругозора, https://ailev.livejournal.com/1485511.html. Обучение людей и нейронных сеток вполне можно обсуждать как в чём-то похожие, и способы обучения брать из AI назад в педагогику/хьютагогику (https://ru.wikipedia.org/wiki/Эвтагогика )/андрагогику. Работы Choi указывают на развитие этой идеи: она считает, что нейросетки нужно учить не только давая доступ к богатому на объекты и действия миру, но ещё и так же, как и людей -- через чтение учебников (а не художественной или случайной литературы), проведение тьюториалов (а не путём "проблемного обучения", когда дают решить задачу, решение которой давно известно), то есть давая знания в декларативной/"объявительной" форме. Весь вопрос, какие именно это знания! Добавлять нужно те знания, которые трудно вытащить самому из окружающей среды. Например, знания о машинке типов (что можно вот так проверять тексты, вот так относиться к словам).

S1 и S2 это про осознанность, а не про распределённое против символического или про формальное против неформального
Третий вывод -- это то, что "автоматическое мышление" S1 нужно рассматривать по Канеману вместе с восприятием (object recognition, image segmentation), ибо нарезка мира на объекты идёт из восприятия. Этой нарезке на объекты нужно учить. И это знание об объектах тоже нужно давать декларативно/обучением, а не только надеяться на то, что правильные объекты будут выделены вниманием в ходе исследований. Нет, предыдущие усилия в исследованиях нужно брать -- и скармливать ученикам (тут мне уже без разницы, кремнивые эти ученики или мясные) "без воды" как материал для опровержимого и контрфактуального вывода. Но не в виде логических утверждений, а в сформулированном на естественном языке виде. Хотя да, люди учебник прочтут, но этот же материал в виде "естественноязыковых триплов" (то есть триплов не в RDF) не прочтут. И людям ещё потребуется немного поработать с этим материалом, чтобы его усвоить. Но речь идёт о целенаправленном процессе обучения, без надежды, что "поживёт, наберётся опыта". "Из опыта" объекты для S1 не берутся.

А дальше Choi с Kahneman хором (Канеман это делал несколько раз, последний вот тут, на AI Debates 2 в декабре 2020: https://www.youtube.com/watch?v=2zNd69ZGZ8o) уточняют про S2:
-- неверное понимание, что S1 это про распределённое представление, а S2 про символьное/язык. S1 тоже знает про язык, интуитивные мысли -- они вполне в языке! S1 делает львиную долю работы по выводу! Байесовский вычислитель в S1, и он отлично работает с понятиями! Другое дело, что понятия там в непрерывном пространстве и выражаются естественным языком. Вот это "понятийное мышление в бесконечном пространстве значений" естественного языка -- это ключ, оно необходимо. Язык есть, но он используется как язык в целом, а не отдельные слова или словосочетания или даже графы ситуаций типа фреймового представления знаний Марвина Минского (Choi подчёркивает вот этот факт: число выражаемых языком понятий бесконечно больше числа используемых в языке слов и устойчивых словосочетаний). И в S1 ни один вывод не верен абсолютно, выводы на этом понятийном киселе причинны и вероятностны по природе, а при добавлении контекста ("новых привходящих") все результаты вывода вполне могут быть объявлены враньём (в формальных онтологиях тут возникает проблема ontology revision -- менять/согласовывать придётся все знания, а не только текущий вывод. Даже использование микротеорий тут помогает мало). S1 держит представление мира, и оно каким-то образом имитационно моделирует мир (simulation of the world). Но оно отслеживает невязки (что укладывается в "нормальное", и что расходится с "нормальным", удивляет -- расхождение симуляции и реальности). Контрфактуальное мышление, причины и следствия, а ещё оценка эмоций и намерений, вплетение прагматизма, нацеленности на какой-то результат в деятельности -- это S1 мышление.
-- S2 это про "намеренное выполнение каких-то вычислений", это про надзор за вниманием (сознание, kahneman использует слово explicit в противовес implicit в S1). Нет, ключевое различие для Канемана -- это something that happens to you (S1) and something that you do (S2), и это всё внеязыковое или языковое тут уже неважно. Важно тут: для чего это мы напрягаемся какие-то вычисления/мышление делать, а не довольствуемся тем, что просто "случилось"? Для социальности, для коммуникации (включая коммуникацию с собой): только когда сталкиваемся с другими (или хоть и собой, но осознанно) мы занимаемся аргументацией, контрфактуальностью, удерживанием длинных цепочек причинных связей (то есть объяснениями), учётом этики, морали и вообще социальных взаимодействий.

По первому пункту ("S1 про богатое концептуальное представление, в том числе и естественный язык") я всегда говорил, что понятия могут быть представлены и ощущениями, и выражены синестезийно (это мы регулярно обсуждали в рамках разговоров о телесном мышлении, TAE и всём подобном, а также при обсуждении материала книжки "Визуальное мышление", https://ridero.ru/books/vizualnoe_myshlenie/).

Но вот эти уточнения про S2 удивительно похожи (вот прямо все слова совпадают) про дискуссию о сознании и внимании, и именно на это обратил в какой-то момент внимание Виктор Агроскин (https://vvagr.livejournal.com/2379034.html и видео семинара по трёхчастной модели сознания Graziano https://www.youtube.com/watch?v=lyOQhPlSxgI):
-- тоже упоминание о коммуникационном характере (при этом коммуникация может быть и с собой! но языковый "интерфейс" есть и в модели Graziano), значимости аргументации "для других", для себя же достаточно "ощущения правоты" от S1, незачем обращаться к трудному S2
-- удержание внимания при захождении в тупики, backtracking в рассуждениях, модель самого мышления (работа с контрфактуальностью и опровержимостью).
-- использование extended cognition для удержания внимания, а также подхват в мышление внешних вычислителей (коммуникация с другими)

Так что S1 выходит как "неосознанное/автоматическое/основное мышление" (и сопричастное ему восприятие, которое у Канемана рассматривается рядом!), а S2 -- мышление в рамках осознанности. А схема формальности оказывается про другое, про уход от естественного языка, про representation sampling -- переход от непрерывного пространства понятий к дискретной выборке из его точек. Но мышление про эти выборки из точек обсуждается отдельно в части S1 и S2 -- как неявное/implicit или явное/explicit, это совсем другая шкала. Поэтому про "спектр формальности мышления" нужно материал уточнить.

А ещё нужно учитывать, что для обучения хорошо бы использовать качественные данные: ибо обученная по помоечным датасетам сетка делает затем помоечные выводы (это было проверено работой . Если вы обучаете свою мокрую сетку по текстам "из этих ваших интернетов", а не по научной литературе и не по учебникам, то выводы у неё тоже будут вполне помоечными -- и это будет вне вашего внимания, вы этого не заметите. Поэтому учиться лучше бы не в "университетах жизни" (хотя и это нужно), но и просто в университетах, где хоть какой-то шанс, что тебе дадут качественных "знаниевых витаминчиков" для обучения, а не огромное количество фантазийных текстов непонятного качества и направленности для "набора опыта из жизни".
2019

Онтологический статус практик/деятельностей: материал для машинки типов

В связи с введённой в https://ailev.livejournal.com/1548229.html типологией мышления (Мышление бывает познанием и выводом, познание бывает исследованием и обучением) можно уточнить онтологический статус практики/practice (в СМД-подходе ближайший термин "[предметная] деятельность"), как она понимается в системном мышлении (и вспомним, что Ivar Jacobson недаром в своей hump diagram называл практики disciplines). Кратко мы говорили "практика -- это дисциплинарное мышление, развёрнутое в голове и оперирование технологиями, развёрнутыми на местности". Но совсем кратко формула была "практика -- это дисциплины плюс технологии", что онтологически многих смущало, ибо тут была уже непонятка с типами, вот эту непонятку и уточним.

Практика -- это функция/поведение какой-то системы практики/оргроли. Инженерная практика/деятельность -- это поведение инженеров, роли которых выполняют оргзвенья из людей (в том числе и единственного человека) со знанием инженерии и их инструментов и рабочих продуктов (моделеры, приборы, станки и т.д.). Онтологическая практика/деятельность -- это поведение онтологов, роли которых выполняют люди и их онтологические инструменты (моделеры, языковые модели, тезаурусы и т.д.). Думаешь о практике -- думай об организационной роли, думаешь об организационной роли -- думай о практике. Забивало забивает, актёр играет, предприниматель предпринимает, операционный менеджер занимается операционным менеджментом. Ролевой объект и его поведение: при упоминании практики/деятельности машинка типов должна учитывать эти типы.

Поведение в практике состоит из мышления/мыследеятельности и актуальной работы в физическом мире. Тут могут быть нюансы, является ли работой в физическом мире нанесение надписей на физический носитель, порождение звуковых колебаний при коммуникации и т.д.: то есть является ли мышление письмом/моделированием, управление памятью и вниманием согласно идеям extended mind/cognition мышлением, или это уже предметная деятельность по физическому изменению или хотя бы физическому опробованию (в ходе познания) окружающего мира? Ответ тут зависит в существенной мере от проекта и от того, для чего будет использован ответ. Эвристика тут проста: если речь идёт об "управлении информацией" (неважно содержание, речь идёт о "данных на носителе", например типография изготавливает тираж, или телекоммуникационная компания передаёт пакеты данных по компьютерной сети), то это деятельность в физическом мире. А если важно содержание информации (а не её носитель), то речь идёт о мышлении.

Помним также, что когда мы говорим о мышлении, то мы не различаем мышление "биологического человека из его неандертальского прошлого, то есть без компьютера" и мышление современного человека, которое не происходит без письма и компьютерных вычислений (самых разных: от использования калькулятора для численных прикидок до использования гугля для ответа на какой-то вопрос -- "вспомнить что-то из собственной памяти" и "вспомнить что-то из памяти человечества" становится вполне сравнимым по времени и усилиям).

Дальше мы говорим, что для прикладных практик, основывающихся на чётком наборе понятий прикладной дисциплины/теории мышление в составе поведения этой практики -- вывод. Если вы занимаетесь практикой музицирования после музыкальной школы, и думаете о музыке и исполнительстве так, как вас научили в этой школе, то у вас "музыкальный вывод" (у СМД-методологов "мыследействие", а не общее "мыследеятельность"). А вот если вы музыкант теоретик, ругаетесь по поводу идиотизма текущей музыкальной теории и разрабатываете свою, посовременней, то речь идёт о музыкальном познании-исследовании -- и тут вы задействуете практики познания, т.е. пратики с трансдисциплинами в части мышления. А в части работы с физическим миром? Там будут практики того же музицирования. Физик-экспериментатор тут хороший образ: его практика состоит из исследования как мышления и большого количества экспериментальной работы, где можно уже обсуждать -- действует ли физик как инженер, который должен по Фарадею "уметь пилить буравом и буравить пилой", или это всё ещё физик-исследователь и мы говорим о выработке новых понятий в физике. Как об этом думать, зависит от того, для чего именно вы думаете, каким проектом занимаетесь.

А ещё практики/деятельности (и деятельностные роли, которые их выполняют) хорошо декомпозируемы. Так, практики исследования в своём составе содержат мышление-исследование как поведение интеллекта у учёного ("чистое мышление" у СМД-методологов), но эти практики можно относительно легко разбить на онтологическую, логическую, эпистемологическую, вычислительную, системную -- и роли их выполняющие будут онтологом, логиком, эпистемологом, информатиком, системщиком (да, можно спорить с выбором терминов "информатик" и "системщик", но это явно не массовые роли, и речь идёт о практиках мышления с трансдисциплинами в их составе, а не инженерных практиках -- тогда можно было бы говорить об "айтишниках" и "системных инженерах", например). Ещё можно подумать, роли там "учёного" или "методолога" (ибо думать приходится не только о понятийной части в мышлении, но и о части деятельности по преобразованию/восприятию окружающего мира -- создание практик в целом, а не только в части мышления, это методологическая работа по методологическим трансдисциплинам, её делает роль методолога. Вот я обычно в проектах методолог).

Конечно, все эти роли будут использовать какой-то инструментарий: прежде всего различные моделеры, а также просто zettelkasten для удержания внимания ("лабораторные журналы", вот как мой этот блог, который вы сейчас читаете), и вот использование этого инструментария в составе мышления как составной его части на сегодня не оговаривается -- идеи extended cognition ещё не слишком распространены. Скорее, сегодня практику печати слепым десятипальцевым методом вытащат из мышления в простые телесные практики, хотя без неё мышлению будет туго (да, я понимаю, что это заявление породит холивары: покушаюсь на святое). Повторим: ответ сильно зависит от проекта. Или вы хотите что-то сделать с мышлением (например, учить деятельностям познания и познавательному мышлению в их составе -- как исследовательскому, так и ученическому, вот я этим занимаюсь, "усилением интеллекта"), или спрашиваете из абстрактного любопытства (тогда вам произвольно любые ответы могут нравиться или не нравиться, заведомо не договоримся).

Но если ответ зависит от проекта, то что тогда говорит пост? Он даёт набор понятий, как это для каждого конкретного проекта обсуждать, на какие объекты обратить внимание:
-- практика/деятельность (в составе которой есть мышление, ещё мало нами обсуждаемая коммуникация, а также изменение предметного физического мира с использованием технологий как рабочих продуктов)
-- дисциплины (как наборы понятий и их взаимосвязи aka онтологии/теории/модели плюс рекомендации по их использованию в мышлении)
-- деятельностная роль практикующего/деятеля
-- мышление (познающее в случае интеллекта -- как исследование и обучение с использованием трансдисциплин, а также вывод как прикладное мышление деятельностной роли)
-- технологии для практики/деятельности (инструменты и рабочие продукты)
-- указание на многоуровневость (декомпозицию ролей и их практик, а также декомпозицию мыслительной части деятельности и преобразующей/воспринимающей физический мир).

И традиционный DISCLAIMER: что не сказано в этом посте, то просто не сказано. В этом посте нельзя сказать, что такое машинка типов (но об этом уже говорилось, https://ailev.livejournal.com/1532144.html), дать основные схемы СМД-методологии (это просто tribute, я знаю, что меня читает много СМД-методологов, им проще будет понять содержание), пересказать учебник системного мышления (в котором в том числе говорится, что практика не может быть системой, ибо это поведение, а вот проектная роль, которую кто-то играет -- запросто, ибо это функциональный объект), пересказать материал про extended cognition/mind (и то же мышление письмом/моделированием/кодированием https://ailev.livejournal.com/1513051.html и инструментарий для него https://ailev.livejournal.com/1515735.html-- и т.д.).
2019

Итоги года: что прихвачено в ушедшем 2020 году

Прошлые итоги 2019 -- https://ailev.livejournal.com/1500001.html. В этом году TL;DR:
-- написал книгу/курс "Образование для образованных 2020" на 400 страниц
-- в пятый раз переписал "Системное мышление 2020" на 716 страниц
-- немного прорвался с вычислительным мышлением
-- продолжаю танцевать, стал мультидансером
-- сын поступил в СТАНКИН на программу робототехники и мехатроники
-- перестал ходить в магазины, купил капсульную кофемашину, и пью теперь кофе по четыре раза в день

1. Методология
Основная работа в этом году была методологическая, я занимался формулированием трансдисциплин и структурированием "образования для образованных". Весной я стал отшельником, практически до конца лета. Принудительно, конечно, из-за онинасизоляции, но это явно пошло на пользу.

В 31 июля 2020 в Ridero вышла моя книжка "Образование для образованных 2020" на 400 страниц (https://ailev.livejournal.com/1530368.html), а дальше я разогнался и в пятый раз переписал учебник системного мышления, 30 сентября 2020 в Ridero вышло "Системное мышление 2020" на 716 страниц (https://ailev.livejournal.com/1539602.html).

Когда я отдал "Системное мышление 2020" на вёрстку, я выбрал из короткого списка возможных следующих проектов (https://ailev.livejournal.com/1535897.html) создание курса вычислительного мышления и занялся им в режиме практически fulltime. Проект оказался похож на то, чем я занимался в ходе создания курса системного мышления: нужно "из воздуха" взять и гармонизировать раскиданные по самой разной литературе идеи SoTA трансдисциплины. В какой-то мере эта работа оказалась преемником моей работы по чтению курса машинного интеллекта (в апреле 2020 я опубликовал слайды курса машинного интеллекта, последний раз я читал его 7 декабря 2020: https://ailev.livejournal.com/1509694.html). Был создан чат проекта курса вычислительного мышления, в котором сейчас 245 человек, https://t.me/comp_thinking. И вот через три месяца дело чуть-чуть сдвинулось (увы, только чуть-чуть), что можно отследить по вот этим текстам и докладам (в обратном хронологическом порядке):
-- Мышление -- это работа интеллекта по познанию (исследования и обучение) и прикладной вывод -- https://ailev.livejournal.com/1548229.html, где даётся понятийный сверхминимум и русскоязычная терминология для мышления как универсального вычисления естественных и искусственных интеллектов и их приложений. Мышление делится на познание (обучение и исследование) и вывод.
-- Обзор обзоров по универсальным алгоритмам (AI) и универсальной интеграции моделей (digital twins), https://ailev.livejournal.com/1548016.html -- набор свежайших (декабрь 2020) обзоров для более подробной проработки понятийного минимума верхнего уровня вычислительного мышления.
-- видео семинара ШСМ по понятийному минимуму для мышления как вычисления, https://www.youtube.com/watch?v=4eOPE9zQY2I, видео семинара по модели Graziano для сознания и внимания, https://www.youtube.com/watch?v=lyOQhPlSxgI
-- Мышление/learning и трансдисциплины, мыследействование/inference (привет СМД-методологам) -- https://ailev.livejournal.com/1547260.html, там классы алгоритмов learning (алгоритмы интеллекта, базирующиеся на inductive bias из трансдисциплин) и inference (прикладные алгоритмы, вычисляемые интеллектом). И там оммаж СМД-методологам, которые различали на схеме мыследеятельности чистое мышление/learning и мыследействование/inference (мысли-коммуникацию пока не трогаем). В частности, все работы по digital twins содержат уже указание на использование в них AI, поэтому подобное различение актуально и в разговоре о самом верхнем уровне вычислительного стека.
-- Вычислительное мышление, декабрь 2020: думаем о современных digital twins, https://ailev.livejournal.com/1546514.html, там задан некоторый алгоритмический стек и стек интеграции данных, где верхний уровень -- интеграции прикладных вычислителей. Когда речь идёт об интеграции данных полного жизненного цикла, включая эксплуатацию, и во время этой эксплуатации непрерывное отслеживание невязки модели и реальной системы -- тогда мы обращаемся к концепции digital twins. Это следующий шаг развития PLM-систем. Вот из него мы и берём язык обсуждения моделей, алгоритмов, данных -- ибо для интеграции их нужно как-то обсуждать.
-- Видео доклада "Вычислительное мышление 2020" https://ailev.livejournal.com/1545919.html, тут некоторая общая сборка содержания с постановкой задачи (в ней есть уже указание на необходимость системности, но ещё нет хода на собственно понятийный минимум)
-- Алгоритмика- 2020, https://ailev.livejournal.com/1545180.html, где говорится о многоуровневости алгоритмики (про данные пока молчим) и приводятся примеры SoTA для разных уровней алгоритмического стека (от физики вычислителей через железо классических машин к обычным "алгоритмам Кнута" и далее "алгоритмам Домингоса" как унивесальным алгоритмам интеллекта).
-- Вычислительное мышление в интеллект-стеке уровнем выше, чем системное, https://ailev.livejournal.com/1544639.html, делается вывод, что вычислительное мышление многоуровневое, и о нём нельзя думать иначе как системно, системное мышление тут пререквизит, без него обсуждать вычисления нельзя.

Вот в этих текстах практически три месяца моей жизни. Увы, методологическая работа медленная и не очень благодарная. Но зато она очень хорошо структурирует мозги, а ещё потом позволяет быстро разбираться в самых разных проектах, для чего и нужна.

Основным методическим материалом для меня тут были книги David Deutsch, показывающие важность физичности вычислителей (https://yadi.sk/i/hXVNjM31D9R8Ew, https://yadi.sk/i/SjpWiPqM4PQQSg). В 2021 году я планирую перечитать эти книги. Наверняка вторым проходом я вычитаю много больше (впрочем, первую книгу я читал пару десятков лет назад, и сейчас как раз и был второй проход. Так что первая книга в плане на третье прочтение, а вторая -- на второе. Хорошие книжки интересно читать много раз).

Ещё одним большим методологическим проектом была проработка методологии системного фитнеса. Увы, тут пока немного письменных материалов -- но в результате из курса системного фитнеса таки окончательно ушла анатомия, начали проработку уровня тела в целом, а ещё перешли на язык школьной физики в описании инерционного движения. И ещё больше работы было по методологии социального мультиданса (в конце концов его переделали в системный мультиданс -- окончательно стала ясны его системные уровни), и там сотни страниц текста: https://vk.com/buffdance. Особо можно выделить проекты моделирования танго нуэво (февраль-март с Эльдаром Кадышевым, https://vk.com/wall-179019873_632) и самбы (декабрь, с Ильдусом Шакировым). Эти проекты вели с Антоном Климатом и Ириной Парамоновой. Настоящий тест для системного мышления!

Потихоньку всю осень прорабатывались идеи расширения курсовой линейки (подробней в "куда думать в первом квартале 2021" https://ailev.livejournal.com/1548494.html и roadmap в https://ailev.livejournal.com/1549019.html). Множество встреч и семинаров по обсуждению моделей внимания, праксиологии, онтологики и коммуникации, системной инженерии -- со всеми нашими преподавателями. Всё-таки я научный руководитель Школы, и это основная моя работа! Конечно, у меня есть и свои исследовательские проекты, и свои преподавательские проекты, но главнамя моя задача -- это обеспечить целостность программы курсов ШСМ по усилению интеллекта, результативность постановки опирающегося на компьютеры мышления наших выпускников. К счастью, основную организационную головную боль с меня снял Церен Церенов, управляющий партнёр Школы, за что ему огромное спасибо. Я мог заниматься научным руководством, а он помогал организовывать даже методсоветы (хотя я понимаю, что это в существенной мере моя задача -- но я приходил на методсоветы "на всё готовенькое" в части организации, моей задачей было обеспечить только качество содержательной работы).

Одной из важнейших содержательных задач в моём научном руководстве было удавить опору на поп-психологию и прочие не-SoTA онтологические представления во вводных курсах, в телесных и танцевальных практиках, результатом чего явился пост "Преподавание алхимии на алхимическом языке: и не пытайтесь!", https://ailev.livejournal.com/1509956.html.

А ещё неожиданно высказал соображения по учебнику/курсу "Робототехника 2020" -- https://ailev.livejournal.com/1532460.html

2. Образование
Как и в прошлом году, главным проектом 2020 года была Школа системного менеджмента (итоги года в ШСМ -- https://ailev.livejournal.com/1549019.html). Сейчас трудно представить, что прошлый январь начинался в Школе без онлайн-курсов и без MS Teams. А сейчас кажется, что это было всегда -- к хорошему привыкаешь быстро.

Я обновил задачи к курсу системного мышления (не очень большая правка, но всё-таки) и 3 февраля 2020 мы опубликовали онлайн-курс "Системное мышление 2019" (https://ailev.livejournal.com/1503792.html), а после переписки учебника на версию 2020 года 5 сентября 2020 курс пошёл в новой версии (https://ailev.livejournal.com/1535338.html). Из курса 2019 года в курс 2020 года было перетащено 717 эккаунтов! А ещё составил набор упражнений к "Образованию для образованных 2020" и 3 августа 2020 мы запустили онлайн-курс (https://ailev.livejournal.com/1530775.html). Нельзя сказать, что "препод спит, а обучение идёт": есть же чаты поддержки! В чате поддержки системного мышления сейчас 2153 человека, https://t.me/systemsthinking_course. В чате поддержки образования для образованных сейчас 752 человека, https://t.me/odo_course.

Кроме этого я помогаю вести две группы техпредпринимателей в МФТИ (по факту я минимизировал там своё участие: основную работу там ведут выпускники прошлых лет Михаил Бухарин и Илья Бурдин), там примерно пятьдесят человек. А в ВШЭ я в этом году отказался преподавать, ибо там окончательно всё протухло: преподавателей активно увольняли по причине их политической неблагонадёжности, так я сам заранее ушёл.

И провёл несколько корпоративных мастер-классов, а также бесчисленное количество мастер-классов и докладов на разных конференциях -- главным образом по системному мышлению, иногда с уклоном в системную инженерию, но часть была уже и по образованию для образованных (а часть так и вообще гибридная).

А ещё зимой провёл парочку потоков "Образования для образованных", ещё до написания книги. Были слушатели, которые пришли туда в третий раз!

Главным моим курсом был в этом году шестидневный монстр "Системный менеджмент и стратегирование 2020", я сделал апдейт его содержания: в качестве лекционного материала выступили видеозаписи прошлого потока, а вот на занятиях мы днями напролёт разбирали рабочие проекты студентов -- и ещё это было в дистантном режиме. По факту в этом курсе три части: 1. практикум системного мышления на пару дней, 2. системный менеджмент (кроме лидерства и финансов с контроллингом) три дня, 3. день стратегирование -- оно залетело сюда из предпринимательства. Вот тут я сформулировал контринтуитивные моменты в кусре: https://ailev.livejournal.com/1503099.html. В 2020 году уже объявлен последний поток в таком варианте (https://system-school.ru/sms), а потом весной 2021 я хочу разобрать всё это на отдельные части и сделать отдельными курсами.

Интересный опыт был в преподавании системного мультиданса. Хотя я и методолог курса, а не преподаватель, я всё равно ходил на все занятия и даже попал на видео. А кроме того я аккуратно писал методические заметки по каждому занятию, 24 занятия курса (хотя и была пара пропусков). Интересно то, что несколько десятков лет назад я преподавал и ставил танцы, а сейчас речь шла по факту о преподавании танцевального мышления. Суть курса в том, что выпускники могут встретиться с новым танцем, которого не видели раньше ни они, ни их преподаватели -- и справиться с этой ситуацией быстро, ибо их учат использовать для разбирательства системное мышление. В декабре после проведения курса connection в социальном мультидансе (я там присутствовал "на всякий случай", как методолог, а преподавали Антон Климат и Ирина Парамонова) появилась идея нового курса "Танцевальное введение в системное мышление", где не столько системное мышление помогает танцам, сколько в ходе освоения танца происходит практическое усвоение понятий системного мышления (системных уровней, проектных ролей и т.д.). Но всё это пограничная деятельность между преподавательской и методологической.

К образованию (и просвещению) можно отнести и мою работу по стратегированию Школы (март 2020 -- https://ailev.livejournal.com/1508030.html, декабрь 2020 -- https://ailev.livejournal.com/1547551.html). Ну, и важным было выделить проектные роли в образовании, это потом многократно пригождалось: https://ailev.livejournal.com/1517176.html. В феврале пробовали пообсуждать про сообщества умных (https://ailev.livejournal.com/1505198.html), а дальше в мае был программный текст, "Коллективный иммунитет от глупости", https://ailev.livejournal.com/1520730.html, где я декларирую идею массового поднятия интеллекта людей и компьютеров как важную задачу. Там было ещё много текстов в этом направлении "поднять интеллект, и это спасение от многих бед", это всё вошло потом в книгу/курс ОдО 2020.

И сюда же проработку мышления письмом/моделированием -- это был апрель, https://ailev.livejournal.com/1513051.html и https://ailev.livejournal.com/1515735.html (обзор софта). Потом это всё вошло в "Образование для образованных 2020", реализовалось как блог Школы и породило множество обсуждений.

Было и множество других текстов, но их проще находить полнотекстовым поиском, бесполезно писать тут все темы.

3. Мои танцы
В этом году я прошёл ещё раз курс системного фитнеса, и таки начал чуть-чуть распрямляться. Это трудно, но в танцах важно, чтобы было чем танцевать: если нет нормального тела, то танцевать нечем, танца не будет. Я ещё весной вполне мог сделать два оборота на одной ноге (тур) и остаться на этой ноге (майский видеопруф -- https://vk.com/video-179019873_456239088), но на третий день курса системного фитнеса я сделал тур в три оборота.

В этом году я таки стал мультидансером (в прошлом я только ставил такую цель, а в этом уже чего-то добился). Только в этом декабре я ходил не только на кизомба-вечеринки, но и на импро-мультиданс вечеринки в Буфф, а также был на паре форро-вечеринок, и на паре альтернативных (т.е. с нетанго-музыкой) милонг. Я даже потанцевал немного на фестивале свинговых танцев, а ещё побывал на трёх фестивалях кизомбы, двух фестивалях форро и даже на фестивале зука. Во многом это, конечно, заслуга Ирины Парамоновой, у неё самой прозвище Иратанцуетвсё, и она из меня активно изготавливает Толиктанцуетвсё, по образу и подобию своему. Это трудно и неподъёмно для меня, но весело и очень полезно (я продолжаю повторять: девочки мягче тренажёров и лучше пахнут, тренажёрные залы точно не для меня. А на танцы меня ещё можно уговорить).

У меня есть огромное (сотни!) количество фотографий меня танцующего в 2020 -- https://vk.com/albums2449939. Вот я тут на кизомба-вечеринке "Посада", с той же Ириной Парамоновой:


И я даже рискнул выложить несколько своих танцевальных видео, самые крутые из них -- с Виолеттой Шумеевой https://vk.com/video2449939_456239420, https://vk.com/video2449939_456239419, с Юлией Чистяковской https://vk.com/video15642586_456240381 и той же Ириной Парамоновой https://vk.com/video2449939_456239371. Есть и ещё, их можно найти тут: https://vk.com/videos2449939.

Танцы помогли мне сделать существенный прорыв в методологии изложения системного мышления. Ключевым текстом тут был "Системное развитие мультиданс-танцора", https://vk.com/wall-179019873_534. После этого текста (он был написан в феврале 2020) я смог в марте более-менее внятно описать интеллект-стек с трансдисциплинами (https://ailev.livejournal.com/1508228.html), вот буквально по образу и подобию танцевального стека -- и уже летом этот интеллект-стек, равно как и пример системной (то есть многоуровневой) программы развития танцора вошёл в обе написанные мной книги (ОдО и системное мышление). Но тут можно обратиться и к содержанию: по факту это немного приукрашенная программа развития меня, любимого. Можно пообсуждать, насколько я приукрасил ситуацию, насколько выполнил эту программу (мне кажется, что на треть таки выполнил), насколько поменялась сама программа с февраля по декабрь (у меня есть отдельный файл для планирования развития, но вряд ли он кому интересен, кроме меня самого). Но сам вот этот прорыв в понимании системного развития как многоуровневого -- это февраль 2020 года, на примере танцевального развития меня лично.

4. Студиозус
У вьюноша полгода в голове были ЕГЭ. Он их как-то сдал (то, что у школьников были тотальные карантикулы, я молчу -- предпроф экзамен сдавался с прокторингом, дистантно. Остальные вроде как уже можно было ходить по городу). И сразу заявил, что пойдёт на робототехнику в СТАНКИН (лицей его был при СТАНКИНе, и пропаганда там сработала на все сто). И ни о чём другом и слышать не хочет. Мы прикинули, что с железом руками в Москве у него шанс будет поработать лишь в СТАНКИНе, а в остальных местах его уделом останется только электроника или вообще программный код. Так что документы он по факту сдал только в СТАНКИН, и баллов в ЕГЭ вполне хватило на бюджет. Вьюнош стал студиозусом.

Дальше началось его обучение, которое оказалось дистантным. Никакого не то что железа, но даже никаких лабораторных -- ни по химии, ни по физике. В жизни тем самым ничего не поменялось, кроме замены школьных предметов на вузовские. Но остались и история России, и физкультура. Черчение карандашом и угольником (а не в софте), дискеты в курсе информатики -- я даже написал об этом текст "СТАНКИН: исторический заповедник 80-х годов прошлого века", https://ailev.livejournal.com/1546463.html. Тем не менее, начертательная геометрия, матан, физика и даже химия там вполне вузовские. Зачётную неделю он прошёл, а с 11 января 2021 у него будет первая сессия, пяток экзаменов.

Ужас в том, что всё это не выходя из дома. Все студенческие посиделки и приключения происходят в разных чатах, не вылезая из кресла. Очное было только одно мероприятие: физкультурный праздник в декабре, на котором их заставили играть в пейнтбол на морозе. Но на этот пейнтбол дошла отнюдь не вся группа. Так что первый семестр оказался заочным образованием. Что мы с этим делаем? Ничего особенного. К истории России относимся как к рукоделию в начальных классах (то есть разгружаем его от идеологической нагрузки по максимуму, не спрашивайте как), а вот матан, начерталку, физику, химию -- вот это требуем сдавать аккуратно и вовремя, ничего не откладывая на последний день. Благо всё происходит дома, на наших глазах.

Парень ходит бородатый, военки на первом курсе нет. Питается главным образом пиццей "4 сыра" (достать из морозилки и приготовить в режиме гриля в микроволновке), или пельменями (достать из морозилки, сварить), заедая тортом "Шоколадница". Поварские замашки прошлого года (типа "пожарить себе мясо") испарились, утончённость вкуса на выходе дала однообразие диеты. Из фруктов удаётся скормить главным образом яблоки (только зелёного цвета!) и бананы (и чтобы на них ни пятнышка!). И всегда готов поменять это всё на фастфуд из Макдональдса (но не бигмаки, а чизбургеры!). Вода литрами, "Судогодская" без газа, и никаких вам кока-кол или даже соков. Впрочем, Актуэль -- сок с молочной сывороткой -- вот это пожалуйста. Или та же вода, но в виде чая. Воспитанию это всё не поддаётся. Тут нужно рисовать длинный ряд эмотиконов фейспалма, но я удержусь. Зато никаких поползновений в сторону алкоголя и табака. Что хуже -- полторта "Шоколадница" за завтраком или банка пива -- это я даже не берусь сравнивать. Оба хуже.

Любимое занятие -- смотреть аниме, в том числе на телефоне ночами (делая вид, что отсыпается перед очередным зачётом. Потом бледнозелёное чудо рано утром включает компьютер, это он "идёт сдавать зачёт", при этом полная голова насмотренных почти до самого утра аниме). Вот они, современные студенты. Думаю, таких сейчас (впрочем, и всегда было -- только вместо аниме был какой-нибудь преферанс в общаге) много.

5. Просто жизнь
Лебедевские чтения в этом году не проводили, ибо дистантно решили не проводить, а очно в условиях онинасизоляции не получается. Проведём в 2021, как виртуриал (докладчики очно, остальные дистантно). В Бекасово выезда тоже не было, по той же причине (и опять был директором по исследованиям Русского отделения INCOSE, и опять переизбрался на 2021 год). За весь год так никуда и не съездил, сидел в Москве (в какой-то момент у меня появились билеты в Новосибирск, хотели таки сделать там корпоративный семинар, но билеты пришлось сдать -- поменять на "ваучер", обычное сейчас дело).

Все наши исторические сайты (включая Либертариум) перехали с Коммунивера на github.io -- закончилась эпоха, коммунивер-движок держался с 1998 года (https://ailev.livejournal.com/1547345.html).

Существенное изменение в образе жизни -- это полностью перестал ходить в магазины. Яндекс.лавка, Перекрёсток.впрок и иногда Яндекс.маркет закрывают практически 100% потребностей в еде и всём остальном. Гаджет года -- купленная в июне кофемашина Krups 130510 Lumia красный, Dolce Gusto (https://ailev.livejournal.com/1523559.html). Питьё года -- кофе из кофемашины, постепенный переход от латте к лунго (это эспрессо, только воды в проливе вдвое больше). Обычная доза на день -- эквивалент четырёх эспрессо (вроде как общепринято, что это абсолютно безопасная). Еда года -- домашний хлеб из хлебопечки Hitachi HB-E303, которая была куплена на Горбушке в 2004 году за $170 (https://ailev.livejournal.com/184764.html). Когда всех заперли дома, об этой хлебопечке вспомнили, и нещадно её эксплуатировали.

Музыка -- по-прежнему Яндекс.музыка, перетягивание меня на Спотифай так и не состоялось (https://freefeed.net/ailev/39f07de1-303e-4866-a950-f3a02347bcb8).

Инстаграм (https://www.instagram.com/ailevenchuk/) -- 95 фоток и 389 подписчиков. В телеграм-канале блога 1446 подписчиков (https://vk.com/ailev), чат там (https://t.me/ailev_blog_discussion) 505 участников. Во фрифиде (https://freefeed.net/ailev) 94 подписчика. В фейсбуке (https://www.facebook.com/ailevenchuk) 4419 френдов, 2408 фолловера. В ЖЖ (https://ailev.livejournal.com/) 1733 место в общем рейтинге пользователей, 5961 записей, 27418 комментариев написано, 65548 комментария получено. ВКонтакте (https://vk.com/ailev) 999 подписчиков.

Провёл в июле три AMA-стрима (https://ailev.livejournal.com/1526845.html, https://ailev.livejournal.com/1528094.html, https://ailev.livejournal.com/1529163.html).

Вот и всё, что я прихватил в ушедшем 2020 году. А вы, читатели моего блога, что прихватили от меня?
2019

Итоги 2020 в Школе системного менеджмента

Мы опять выросли количественно, по нашим очным и дистантным программам пошли в 2020 году полторы тысячи человек, и это только за год! Счёт уверенно идёт уже не на сотни, а на тысячи, в чате поддержки курса системного мышления сейчас 2151 человек -- https://t.me/systemsthinking_course

В этом году вышли учебники и онлайн-курсы "Системное мышление 2020" (https://system-school.ru/uptodate, сертификаты курса 2020 года успели получить двести человек, причём курсом воспользовались и несколько вузов) и "Образование для образованных 2020" (https://system-school.ru/uptodate, тут сертификаты получило 35 человек из двух с половиной сотен идущих по курсу, чат поддержки https://t.me/odo_course с 751 человеком -- многие просто читают книгу, а не идут по курсу).

Год назад онлайн-курсов ещё не было! А сейчас уже работает Aisystant -- наша платформа для blended learning, прототип LMS (собственная разработка). Мы разработали архитектуру Школы, в том числе её IT-архитектуру (окончательно отказавшись от ArchiMate, архитектура текстовая с таблицами), эту работу возглавил Ильшат Габдуллин. В декабре мы объявили текущую реализацию успешным прототипом, а в январе 2021 начнём проект миграции на одну из LMS-систем третьего поколения. Мы пару раз обновляли нашу стратегию (в марте и декабре 2020), вот последний вариант: https://ailev.livejournal.com/1547551.html. "Курсанты" стали "студентами", явно сказано о подготовительных курсах, добавлено "мышление письмом", сделана заметка о целевых масштабах, уточнён интеллект-стек, дано замечание о школе как платформе для прикладных курсов, оговорена помощь вузам, и т.д.

Наши курсы складываются в программу ШСМ по усилению интеллекта: постановку опирающегося на компьютеры мышления. Это именно то, чем занята школа: мы нагло заявляем, что мы усиливаем интеллект (а не просто "занимаемся образованием", мы целенаправленно учим трансдисциплинам), и что мы учим мышлению, опирающемуся на компьютеры -- учим задействовать в своём мышлении экзокортекс, и это сегодня не карандаш и бумага. Курс "Образование для образованных 2020" как раз об этом, он чётко разъясняет эту нашу программу.

Буквально сегодня, 31 декабря 2020, мы с управляющим партнёром Цереном Цереновым структурировали и документировали наши планы по развитию линейки курсов (конечно, существенно меняться будут и те курсы, которые в этой программе присутствуют как уже имеющиеся. *** -- курсы, которые мы разработаем за ближайшие год-два, их активное обсуждение уже идёт). Вот что получилось:

1. Подготовительные курсы:
    1.1. "Образование для образованных"
    1.2. "Введение в системное мышление"
    1.3. Connection в социальном мультидансе
    1.4. "Танцевальное введение в системное мышление"***
2. Мастерство собранности:
    2.1. Практикум "Собранность"***
    2.2. Курс "Управление вниманием"***
    2.3. "Системный фитнес" + регулярные классы
3. Мыслительное мастерство:
    3.1. Методологическое мастерство:
        3.1.1. "Онтологика и коммуникация", в т.ч. онтология, логика, коммуникация
        3.1.2. "Научное мышление/эпистемология"***
        3.1.3. Системное мышление:
            -- Онлайн-курс "Системное мышление"
            -- Базовый курс "Системный подход в менеджменте и инженерии"
            -- Практикум "Системное мышление"
            -- Менторинг по рабочим проектам
        3.1.4. "Вычислительное мышление"***
        3.1.5. "Праксиология и экономика"***
        3.1.6. "Этика"***
    3.2. Ролевое мастерство и деятельностный кругозор:
        3.2.1. "Системное предпринимательство"***
        3.2.2. "Системная инженерия"
        3.2.3. "Системный менеджмент и стратегирование"
        3.2.4. Практикум "Ролевое мастерство"***
        3.2.5. "Системный мультиданс"
4. Прикладное мастерство:
    4.1. Интенсивы системного фитнеса (лицо, руки, ноги, глотка, таз, ….)***
    4.2. Практикумы "Системное лидерство", "Архитектура предприятия", "Инженерия системной архитектуры", "Инженерия требований", "Операционный менеджмент" и другие***
    4.3. Интенсивы баз социальных танцев (танго, сальса, хастл, кизомба, …)***
    4.4. Интенсивы видов спорта (плавание, футбол, теннис, бокс, …)***
    4.5. Ритмика в музыке и танцах***

Никакая онинасизоляция не повлияла на наши планы, мы были полностью готовы к уходу на полностью дистантное образование, из очных у нас остались только курсы системного мультиданса и отдельные потоки системного фитнеса. В качестве коммуникационной платформы Школы мы использовали MS Teams. В марте мы провели с НИСИПП и Русским отделением INCOSE уже двухдневную конференцию "Прикладное системное мышление" (первый день -- https://ailev.livejournal.com/1508452.html, второй день -- https://ailev.livejournal.com/1508747.html), и у нас была сотня участников как в офисе, так и онлайн. Поучаствовали в программе школ мышления в "Архипелаге", там было 7 мастер-классов от ШСМ (https://ailev.livejournal.com/1543717.html).

Весь год мы вели методические советы, тематические семинары, часть видео этих заседаний можно видеть на канале Школы -- https://www.youtube.com/channel/UCJ0Uq_WB7GLmY-NTz2oFoUQ/videos, там у нас 1800 подписчиков. Активно работают лаборатории -- вычислительного мышления (чат поддержки -- https://t.me/comp_thinking, 245 человек), телесного мышления (чат поддержки -- https://t.me/labolatoryTM, 375 человек), системного мультиданса (сообщество https://vk.com/buffdance, 566 человек). Много проектов (разработка курсов управления вниманием, праксиологии и экономики и т.д.) координируются через закрытые чаты, но и там немаленькие коллективы. Есть проекты по "обратному переводу" курса системного мышления на английский язык, подготовке учебных стандартов по системному мышлению и онтологике, моделирования социальных танцев, подготовке курса лидерства, переструктурированию курсов онтологики и ещё много других инициатив.

А ещё у нас появился блог Школы, где студенты и выпускники практикуют мышление письмом: https://blog.system-school.ru/, там уже сотни постов. И Школа начинает заниматься просвещением, у нас даже появился подготовительный курс, куда пускают и школьников, "Введение в системное мышление" (https://system-school.ru/intro), несколько школьников его успешно закончило. И активно работает группа в фейсбуке, за постами там следят 2666 человек, https://www.facebook.com/system.school.ru

Так что в 2020 году мы смело можем считать, что занимались усилением интеллекта и постановкой мышления сотням, заинтересовали тысячи, а в следующем году мы планируем масштабироваться и нанести непоправимую пользу ещё большему числу людей. Мы продолжим быть уникальными в России и в мире.

Вебсайт Школы: https://system-school.ru/ (и там много идей, как провести новогодние каникулы, усиливая свой интеллект: наши онлайн-курсы "Системное мышление 2020" и "Образование для образованных 2020" стоят 1 рубль за две недели пользования, этих новогодних двух недель как раз хватит для прохождения курсов в интенсивном режиме, не растягивая обучение на месяцы).

Итоги 2019 года: https://ailev.livejournal.com/1499649.html
Итоги 2018 года: https://ailev.livejournal.com/1461063.html
2019

Видео доклада "Образование для образованных 2020"

Опубликовано видео моего двухчасового доклада "Образование для образованных 2020", посвящённого усилению интеллекта для бесконечного развития -- https://www.youtube.com/watch?v=Vvq_J72zszM

Доклад был 7 декабря 2020 года на международной конференции по системной инженерии Высшей инженерной школы УрФУ.

Материалы к докладу:
-- слайды: https://yadi.sk/i/N7zfAP7Tsp5clQ
-- онлайн-курс: https://system-school.ru/uptodate (1 рубль за две недели, 1000 рублей за три месяца, 1500 рублей за год)
-- книга в разных электронных форматах: https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/ и https://www.litres.ru/anatoliy-levenchuk/obrazovanie-dlya-obrazovannyh-2020/ (240 рублей), бумажная цветная книга https://balovstvo.me/#!/Образование-для-образованных-2020/p/223077692/category=11822003 ($16.90)
-- чат поддержки курса -- https://t.me/odo_course (и там бесплатная книга в припиненном посте)
2019

Куда думать в первом квартале -- 2021

Мои исследовательские планы ближайшего месяца (на каникулы):
-- сделать проход по обзорам digital twins (тему поднял в https://ailev.livejournal.com/1546514.html, а обзор обзоров поминает их в теме интеграции моделей https://ailev.livejournal.com/1548016.html)
-- докрутить тему внимания и удерживания его на разных временных горизонтах (удерживание планов/стратегирование тут смежная тема).
-- собрать с учётом этого материал по вычислительному мышлению (предыдущая сборка была в докладе https://ailev.livejournal.com/1545919.html, а с начала декабря много чего было сформулировано -- с конечным выходом на понятийный минимум по интеллекту и мышлению в https://ailev.livejournal.com/1548229.html)
-- докрутить выход вычислительного мышления на архитектуру предприятия, и не только digital twins, но и идею внимания, многоуровневого по системным уровням и временнЫм горизонтам.

Мои методические и преподавательские планы:
-- начитать на видео с учётом всего нового материала лекционный материал для курса "Системный менеджмент и стратегирование 2021" (старт там будет 31 января 2021, https://system-school.ru/sms). Новые тексты сделать будет очень времязатратно -- там только слайдов объём в целую книжку! Тексты точно написать не успею, если книгописательством займусь. Но лекционные куски из предыдущих потоков обновлю, жизнь не стоит на месте, курс продолжит меняться.
-- распланировать по-новому классную и домашнюю работу студентов на курсе "Системный менеджмент и стратегирование 2021" с учётом новых возможностей Aisystant (нашей школьной LMS).
-- провести очередной поток курса в виртуреальном формате (очный класс с добравшимися до офиса, и удалённое участие одновременно. Так раньше проводили)

Мои планы в научном руководстве:
-- всё-таки запуск курса вычислительного мышления. Продвижения уже заметны, но нужно довести начатое до конца: начать преподавание. В принципе, одно это дело требует full time, но в текущем повороте понимания "просто мышление" -- это "верхнеуровневое универсальное вычисление", так что без продвижения в вычислительном мышлении говорить о том, что мы преподаём системное, инженерное, танцевальное и т.д. мышление -- это говорить без опоры на теорию. Мы таки будем осторожными, и не будем говорить о "курсе мышления" (верхнеуровневых универсальных вычислений и их приложений), но о вычислительном мышлении в целом. А там посмотрим. Материал "Мышление -- это работа интеллекта по познанию (исследования и обучение) и прикладной вывод" https://ailev.livejournal.com/1548229.html получился достаточно неожиданным даже для меня. И он требует осмысления.
-- переформатирование кругозорных курсов системной инженерии, менеджмента, предпринимательства (в том числе курс предпринимательства требует новых дисциплин праксеологии и экономики). Тут уже есть множество разных идей (в том числе и радикальных, типа "инженерия -- это reverse-epistemology" из https://ailev.livejournal.com/1544639.html, или "инженерия это про решение задачи архитектурного синтеза, а наука и искусство (как вариант науки) дают анализ, функциональные элементы" .
-- переформатирование курса онтологики и коммуникации (тут потихоньку идут подвижки, и хочется выйти в какой-то момент на полноценный набор курсов, сегодняшний вариант знакомит с предметом, но нам нужна как минимум надёжная инсталляция в мозг машинки типов)
-- курс по собранности (откуда выкинуты будут все старинные модели внимания и сознания из поп-психологии. Никакого больше "бессознательного" и "внесознательного", только SoTA из современных теорий сознания и внимания. Ну, и опора на extended cognition: компьютеры в помощь управлению вниманием).
-- осознать, что за курс получается "введение в системное мышление" (по содержанию он похож на более попсовый вариант "Образования для образованных", ибо собственно системного мышления там не так много).
-- курс "танцевальное введение в системное мышление" (выпускники последних танцевальных курсов и курса системного фитнеса с удивлением обнаружили, что они как-то разобрались с идеей системных уровней и выделением их вниманием в динамической системе, с построением системных/многоуровневых планов развития, с различением функциональных и конструктивных объектов. Вот нужно эту линию освоения методологического материала на практике докрутить: сделать теперь материал системного мышления основным, а танцы и системный фитнес давать как "сквозной рабочий пример сложней механической системы, но проще предприятия" -- в учебнике ведь они именно так проходят. А поскольку речь идёт о танцевальном и телесном интеллекте, то и материал вычислительного мышления там тоже будет осваиваться по необходимости).
-- важно: переписать книжку/курс "Образование для образованных 2021" (хотя это вряд ли получится сделать до лета, но уже сейчас есть понимание, что это нужно сделать)
-- дописать книжку для организаторов образования (у меня есть уже собранный черновичок постов на 300 книжных страниц, вот взять этот черновичок и пройтись по нему сверху вниз -- переписать из формата постов в формат книжки). Но это небольшой приоритет. Для текущей работы хватит и иногда появляющихся тут постов в блоге, а книжку непонятно, кто будет читать. "Образование для образованных 2020" писалась для широкой аудитории, а тут аудитория в разы и разы меньше. Овчинка, скорее всего, не стоит выделки.

Мои планы по телесной/физической и танцевальной культуре:
-- продолжать лаборатории по моделированию отдельных танцев (сейчас идёт самба, и возбновить танго нуэво -- включая походы на альтернативные милонги). Заодно и сам научусь.
-- второй фестиваль зука (проверить гипотезу, что "три фестиваля -- и я чуть-чуть танцую на вечеринках"), 6-8 января семинар ламбазука
-- потихоньку продолжать распрямляться, для чего включить силовые упражнения ("лодочки" и "отжимания в мостик" в положении лёжа -- из системного фитнеса).

Предыдущие посты серии:
-- куда думать в четвёртом квартале 2020, https://ailev.livejournal.com/1535897.html (там предлагалось выбрать какие-то проекты для фокусирования на них, и после консультаций с окружающими неожиданно победило фокусирование на вычислительном мышлении -- чем и занялся практически фуллтайм)
-- куда думать в первом квартале 2020, https://ailev.livejournal.com/1501024.html (страшно подумать, год назад ещё не было онлайн-курсов! Сейчас кажется, что они всегда были!).
2019

Стратегирование Школы системного менеджмента, декабрь 2020

Очередной апдейт стратегии Школы системного менеджмента (прошлая версия от марта 2020 -- https://ailev.livejournal.com/1508030.html, радикальных изменений за прошедшие 8 месяцев не было, но в текст всё-таки внесено множество уточнений. Например, "курсанты" стали "студентами", явно сказано о подготовительных курсах, добавлено "мышление письмом", сделана заметка о целевых масштабах, уточнён интеллект-стек, дано замечание о школе как платформе, оговорена помощь вузам, и т.д.).

1. Мы поднимаем интеллект наших студентов, даём им мыслительное мастерство, чтобы они смогли быстро сориентироваться в завтрашних самых неожиданных проектах, о которых сегодня не догадываются ни они, ни наши преподаватели.

2. Мы занимаемся образованием для образованных: устанавливаем в мозги уже получивших высшее образование взрослых свежую прошивку бакалавриата -- универсальных для многих специализаций мыслительных практик (второй бакалавриат). Но мы делаем и подготовительные курсы, поэтому работаем со всеми возрастами -- в том числе школьным и студенческим (первый бакалавриат).

3. Мы выпускаем не учёных/исследователей/аналитиков (которые занимаются описанием мира), но деятелей, меняющих физический мир к лучшему.

4. В системных уровнях интеллект-стека мы занимаемся подъёмом интеллекта на самых универсальных трансдисциплинарных нижних уровнях: учим state-of-the-art трансдисциплинарным (методологическим, кругозорным) дисциплинам и собранности ума и тела (по содержанию нашего образования есть учебный курс "Образование для образованных 2020", https://system-school.ru/uptodate). Прикладным дисциплинам (профессиональным компетенциям) учим не мы, но мы ни на секунду не забываем о существовании более высоких уровней мышления -- и у нас не птолемеевская модель интеллекта/мышления, мы не ограничиваемся уровнем одного человека:
-- глобальная производственная культура
-- культура бизнес-эко-системы
-- культура предприятия (расширенное! не юрлицо!)
-- культура команды проекта
-- мышление прикладного специалиста
-- деятельностное мышление (кругозор менеджера, предпринимателя, инженера и других деятельностных ролей)
-- вычислительное мышление
-- системное мышление
-- онтологическое, эпистемологическое, логическое, коммуникативное мышления
-- собранность ума и тела

5. Школа планирует быть платформой для прикладных курсов по двум направлениям:
-- поднимает интеллект выпускников, чтобы они могли быстро освоить какой-то прикладной курс. Наших выпускников учить прикладным практикам быстрее, если опираться на полученные у нас навыки трансдисциплинарного мышления и деятельностный кругозор.
-- предоставляет организационную и компьютерную инфраструктуру (LMS), если прикладной курс опирается на наше содержание образования.

6. State-of-the-art у нас даётся на базе свежих (чаще всего появившихся после 2015 года) первоисточников из науки и промышленности. Никакой попсовой литературы, никаких "британских учёных" и "мотивационных тренингов".

7. Мы ничему не учим "исподволь", мы добиваемся осознанности в обучении, https://ailev.livejournal.com/1487672.html. Мы не практикуем обучение методом личной передачи (как в духовных практиках и единоборствах, при обучении перформерским дисциплинам), содержание учебных курсов у нас явное, максимально отчуждённое от преподавателей.

8. Что делать с теми, кому нужно попроще? С ними ничего не делать! Труд по учёбе нельзя автоматизировать, царских путей в хорошее образование нет. За числом мы не гонимся, планку не снижаем, хотя не забываем совершенствовать наши объяснения, чтобы снизить образовательный ценз -- но не конечный уровень. Мы выпускаем интеллектуальную элиту, а не полчища недоучек. Никакого сюсюканья и сверхупрощения, потакания популярным заблуждениям (химии на алхимическом языке не научишь, https://ailev.livejournal.com/1509956.html). Взрослые учат взрослых, а не детей. Если взрослые не могут овладеть нашим материалом, то они идут на подготовительные курсы. Но просвещаем всех: люди должны быть информированы о текущей ситуации с возможностью поднять уровень своего интеллекта, получить его современную версию. Сейчас мы учим тысячу человек в год, планируем учить десятки тысяч, а просвещать -- сотни тысяч. Мы не сможем привести десятки тысяч людей к нам в офис, поэтому ориентируемся на онлайн-работу. Мы не сможем иметь тысячи преподавателей, поэтому максимально будем поддерживать работу преподавателей компьютерной инфраструктурой (вплоть до использования искусственного интеллекта), а также будем организовывать работу помогающих им добровольцев из числа выпускников Школы.

9. Когда толпы хорошо обученных маркетологов и лидеров борются за твоё внимание, чтобы использовать особенности работы твоего обезьяньего мозга и заставить тебя что-то сделать, мы используем компьютер, чтобы помочь присмотреть за этим вниманием -- с компьютером оно не сбежит, проблему дефицита внимания решаем технологически, опираясь на идеи extended mind. Мы активно поощряем "мышление письмом" у наших студентов, помогаем студентам использовать технические средства для организации своего мышления. Мы работаем с киборгами -- человеческими и организационными. Школа у нас тоже киборг, мы активно развиваем её компьютерную часть: вебсайт Школы https://system-school.ru/, AIsystant на базе blended learning services (https://ailev.livejournal.com/1494270.html, ставим цель поднять его до уровня LMS третьего поколения), блог с материалами школы, присутствие в социальных сетях. Мы понимаем, что проблема наших курсантов сегодня даже не в тайм-менеджменте (перестройка распорядка дня, чтобы хватало времени на учёбу), а в менеджменте внимания (attention management) -- и компьютеры помогают им организовывать не столько время, сколько внимание.

10. Школа учит тоже state-of-the-art методами (https://ailev.livejournal.com/1496494.html): conceptual-based learning, flip teaching и blended learning, interactive collaborative learning, "мышление письмом/моделированием" и т.п. Большинство из этих методов опираются на использование как живого обучения с преподавателем, так и задействование компьютеров (https://ailev.livejournal.com/1473691.html).

11. Учим людей, а не сотрудников компаний (мы не хотим принимать на себя ответственность за то, что часть выучившихся у нас выпускников наносит непоправимую пользу своей компании, но часть выпускников принимает решение, что они лучше будут высаживать цветы своего разума не в каменистую почву своей текущей компании, а в плодородную почву совсем другой компании -- и сразу после обучения увольняется). В том числе мы учим людей не только лидерству (как катализировать сотрудничество других людей), но и ролевому мастерству (как хорошо выполнять свои роли в проекте, в том числе выбирать, какие роли играть, а от каких вовремя отказываться). Учим присмотру как за собственным умом, так и за собственным телом -- по своим, а не корпоративным планам. Помогаем жизни по личным, а не корпоративным интересам или интересам каких-то субкультур. В то же время мы признаём, что наши выпускники все где-то работают, общаются в каких то сообществах практики. Мы поднимаем уровень интеллекта наших студентов, увеличиваем калибр их личности, ставим им сильное мышление, чтобы поднять качество и скорость последующего обучения прикладным дисциплинам -- но это их решение, каким именно прикладным дисциплинам им учиться, какие сообщества поддерживать, где и как работать и считать ли корпоративные интересы и интересы из субкультур их сообществ их личными интересами (https://ailev.livejournal.com/1505198.html).

12. Занимаемся (https://ailev.livejournal.com/1495662.html) всеми образовательными ролями (https://ailev.livejournal.com/1517176.html):
-- исследованиями мышления (методология: моделируем state-of-the-art трансдисциплинарные практики) и разработками (instructional design: оформляем модели в виде учебных курсов -- https://ailev.livejournal.com/1503271.html),
-- образованием, то есть улучшаем мышление наших студентов (преподавание в части лидерства/мотивирования и в части консультирования по изучаемому предмету): учим state-of-the-art трансдисциплинарным практикам,
-- просвещением (несём state-of-the-art мышление в массы, как энциклопедисты -- но просвещаем не только в том, как устроен мир, но и как менять мир).
-- организацией образования, чтобы обеспечить и исследования, и образование, и просвещение (да и саму организацию образования).

13. Преподаватели ходят на курсы друг ко другу, все курсы между собой согласованы. Ориентируемся на полноценное "длинное" фундаментальное образование (наша оценка, что полный наш курс повышения интеллекта будет двухлетним -- 48 тренинговых дней раз в две недели, https://ailev.livejournal.com/1469354.html), а не на разрозненный набор коротких модных прикладных курсов. Школа не бросает своих выпускников, поддерживает их сообщество. При этом преподаватели сами практикуют то, что преподают.

14. Мы ведём активную проектную работу (https://ailev.livejournal.com/1505327.html) -- помогаем нашим студентам вести их рабочие проекты, а преподавателям вести исследовательские проекты и разработку курсов. Также Школа ведёт организационные/инфраструктурные проекты по собственному развитию, ведёт учебные проекты (собственно обучение) и просвещенческие проекты. Мы школа системного менеджмента, так что мы проектов не боимся. В работе с проектами и преподавании мы учитываем этические ограничения и обращаем внимание наших студентов на этические аспекты в их работе.

15. На государство/чиновников не надеемся: не соблазняемся его объёмами (их всё равно не будет), не тормозимся его скоростью, не заражаемся его неминуемыми ограничениями, всегда приходящими вслед за лицензиями и причитающимися учебным заведениям льготами. Но всегда готовы помочь вузам: чем больше людей пройдёт наши образовательные программы, тем лучше.
2019

lytdybr

В вычислительном мышлении у меня за последний месяц есть умеренные подвижки, документированные в текстах (в обратном хронологическом порядке):
-- Мышление/learning и трансдисциплины, мыследействование/inference (привет СМД-методологам) -- https://ailev.livejournal.com/1547260.html, там классы алгоритмов learning (алгоритмы интеллекта, базирующиеся на inductive bias из трансдисциплин) и inference (прикладные алгоритмы, вычисляемые интеллектом). И там оммаж СМД-методологам, которые различали на схеме мыследеятельности чистое мышление/learning и мыследействование/inference (мысли-коммуникацию пока не трогаем). В частности, все работы по digital twins содержат уже указание на использование в них AI, поэтому подобное различение актуально и в разговоре о самом верхнем уровне вычислительного стека.
-- Вычислительное мышление, декабрь 2020: думаем о современных digital twins, https://ailev.livejournal.com/1546514.html, там задан некоторый алгоритмический стек и стек интеграции данных, где верхний уровень -- интеграции прикладных вычислителей. Когда речь идёт об интеграции данных полного жизненного цикла, включая эксплуатацию, и во время этой эксплуатации непрерывное отслеживание невязки модели и реальной системы -- тогда мы обращаемся к концепции digital twins. Это следующий шаг развития PLM-систем. Вот из него мы и берём язык обсуждения моделей, алгоритмов, данных -- ибо для интеграции их нужно как-то обсуждать.
-- Видео доклада "Вычислительное мышление 2020" https://ailev.livejournal.com/1545919.html, тут некоторая общая сборка содержания с постановкой задачи (в ней есть уже указание на необходимость системности, но ещё нет хода на собственно понятийный минимум)
-- Алгоритмика- 2020, https://ailev.livejournal.com/1545180.html, где говорится о многоуровневости алгоритмики (про данные пока молчим) и приводятся примеры SoTA для разных уровней алгоритмического стека (от физики вычислителей через железо классических машин к обычным "алгоритмам Кнута" и далее "алгоритмам Домингоса" как унивесальным алгоритмам интеллекта).
-- Вычислительное мышление в интеллект-стеке уровнем выше, чем системное, https://ailev.livejournal.com/1544639.html, делается вывод, что вычислительное мышление многоуровневое, и о нём нельзя думать иначе как системно, системное мышление тут пререквизит, без него обсуждать вычисления нельзя.

По предварительным оценкам, Школа отгрузила курсы чуть более чем тысяче человек, всего полторы тысячи курсов, это в среднем по полтора курса на человека. То есть на единицы тысяч (единицу тысяч) мы уже вышли, и продолжаем потихоньку масштабироваться. Такие результаты года очень радуют.

В танцах за неделю было несколько интересных событий:
-- в прошлую пятницу выпускная вечеринка второго потока группы мультиданса в Буффе. Пришли, потанцевали, получили удовольствие. В чате запостили фоточки себя танцующих. Методика работает!
-- в прошлые понедельник-вторник мы провели шестичасовой семинар по connection для мультидансеров, по три часа вечерами. Minutes первого дня https://vk.com/wall-179019873_1125, второго дня -- https://vk.com/wall-179019873_1126, вот один из отзывов -- https://vk.com/wall-179019873_1134. Это чудо чудесное: за шесть часов научили тангеро вести форрозейро, форрозейро вести кизомби, и т.д.. В первый день вести друг друга людям из разных танцевальных сообществ не удавалось, а в конце второго дня -- всё получалось, импровизационный танец был вполне себе уже танцем, а не просто "упражнением на ведение". Я очень, очень доволен результатом.
-- попробовал задать вопрос в одном из танго-сообществ на 900 человек: в чём специфика танго, о которой нужно знать мультидансеру? Получился мощный наброс на вентилятор: в треде за три дня набежало 570 комментов, едва-едва всё утихло -- https://www.facebook.com/groups/2979915785566910/permalink/3530302853861531/. Но неожиданно тема была поддержана постом Алексея Котикова про неизбежный приход современных методик быстрого обучения каким-то двигательным навыкам https://www.facebook.com/groups/2979915785566910/permalink/3531910550367428/. Мой пойнт там в том, что мы не навыкам учим, а интеллекту: машинке, которая позволяет быстро выучивать те или иные двигательные навыки, о которых преподаватель этой машинки выучивания навыков и не догадывался. То есть учим двигательным трансдисциплинам: системному фитнесу, а в случае танцев -- даём общетанцевальную подготовку.
-- начали моделировать самбу гафиэйро. Пока это всё идёт в лабораторных чатах, но скоро начнём эти модели публиковать.

А танцевал ли я сам, или только писал и говорил о танцах? Конечно, танцевал! И на кизомба-вечеринках (их было много), и на форро-вечеринках, и даже зашёл на фестиваль неотанго на полное воскресенье -- и пару семинаров прошёл днём, и весь вечер танцевал на милонге. Чем интересна альтернативная милонга, она же неолонга? В танго могут выстраивать композицию в соответствии с крещендо или диминуэндо. А в танцевальной музыке такое редко, это ж попса -- там идёт компрессия. На неолонгах можно встретить музыку, которая совсем не попса -- и там ещё остались невычищенные при звукозаписи крещендо и диминуэндо. Ну, и что-то типа трип-хопа на неолонгах ставят часто, а на других типах вечеринок -- редко. Я планирую почаще туда ходить. А ещё я снял видео экспериментального урбан киза с Виолеттой Шумеевой -- в фейсбуке оно получило 201 лайк https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219979339447880, в ВКонтакте много скромнее, 31 лайк (но и френдов тут всемеро меньше, чем в фейсбуке) -- https://vk.com/wall2449939_3159. Тут ещё интересный эффект: в разных плеерах музыка чуть-чуть может расходиться с изображением, и в одних плеерах тамошний быстрый танец смотрится с чёткими акцентами в ритм, а в других -- просто как такое мягкое танцевание, ничего особенного, никаких акцентов. Что с этим делать -- понятия не имею.

А ещё все наши коммунивер-сайты как статические страницы все перешли на исторический вариант показа, они вещают теперь с github.io -- ещё один проект закончился, ещё одна страница жизни перевёрнута. Коммунивер-движок прожил долгую жизнь, 22 года (его история началась осенью 1998 года). Вполне приличный возраст для софта! С github.io вещает теперь и Либертариум, вебсайту уже 26 лет (запуск был в августе 1994 года) -- http://libertarium.ru/. Строим на века, пишем нетленку!
2019

Мышление/learning и трансдисциплины, мыследействование/inference (привет СМД-методологам)

Снова и снова возникает вопрос про мышление: поскольку слово бытовое, и каждый волен его трактовать как хочешь, приходят разные люди со своими размышлениями (двамышлениями, измышлениями, измышлизмами и т.д.). "Мышление -- это оперирование образами", "мышление -- это осознанный поиск правильных интуиций", "мышление -- это поиск лучшего научного описания проблемы" и это первая линия ad hoc определений, а вторая линия приходит как пересказ случайно выдернутой из литературы разных лет идеи из какой-нибудь околохудожественной философской школы. Скажем, берём Ницше и гуглим "Ницше мышление" -- и там сразу "воля к власти как осуществление мышления", и дальше можно уже бесконечно развлекаться словесными построениями вообще вне связи с идеями Ницше или его последователей. Обязательно придёт в дискуссию кто-то, кто погуглил "Анохин мышление", и он будет рассказывать про афферентацию и мозг, и полное отсутствие связи с волей власти его волновать не будет (равно как любителей Ницше не будет волновать афферентация).

Мы говорим об интеллекте как вычислителе, который способен находить решение разнообразных проблем. Вычисления этого интеллекта -- это и есть мышление. Больше разнообразие этих проблем -- выше уровень интеллекта, мощнее мышление, используем модель Chollet -- https://ailev.livejournal.com/1498481.html.

Затруднения возникают, когда мы говорим о системном интеллекте, системном мышлении. Если мы определяем, что трансдисциплины определяют важные объекты, которые выделяет своим вниманием интеллект этой трансдисциплины, то возникает вопрос: если дан набор понятий из учебника кулинарии, можем ли мы считать это "кулинарным мышлением"? Чем отличаются учебники кулинарии (в любом учебнике обычно дают какой-то набор понятий для настройки внимания интеллекта, полученного путём изучения учебника) от учебника кулинарного мышления? Учебники инженерии от учебника инженерного мышления? Учебники системного подхода от учебников системного мышления? Да, принято говорить, что мышление с использованием понятий системного подхода — это и есть системное мышление. Или использование понятий, связанных с вычислениями — это вычислительное мышление. Но использование понятий "кулинарного подхода" или "понятий кулинарии" -- это "кулинарное мышление"?

Есть ещё примеры, как люди определяют виды мышления. Мне наиболее запомнился Дейкстра, который вводил виды мышления (его интересовало программистское мышление, близкое к нужному нам в вычислительном мышлении) на примерах: "Хотя во времена, к которым относится наша история, человечество не знало ЭВМ, неизвестный, нашедший это решение, был первым в мире компетентным программистом. Я рассказывал эту историю разным людям. Программистам, как правило, она нравилась, а их начальники обычно сердились все больше и больше по мере ее развития. Hастоящие математики, однако, не могли понять, в чем соль." — это знаменитая история о туалетах, http://hosting.vspu.ac.ru/~chul/dijkstra/pritcha/pritcha.htm.

Помним, что "программирование" — это для Дейкстры "структурное программирование", то есть алгоритмика на императивном языке с простыми структурами данных. Но вот это "чем мышление программиста отличается от мышления математика" — это важно, Дейкстра различал виды мышления. "Хвост коровы Маргариты это часть стада" для системного мыслителя неправильное высказывание, а для математика -- правильное. Системный интеллект и математический интеллект мыслят по-разному!

Тут произошёл незаметный, но важный сдвиг: мы говорим уже не о мышлении как таковом, а о видах мышления, его специализациях. Не об интеллекте в целом, а о видах интеллекта, специализациях. Или частях общего мышления? В онтологии это вопрос удобства выбора отношения: виды/специализации это мышления и интеллекта, классы/классификации или части.

В случае трансдисциплин мышление "всё системное", "всё онтологическое", "всё эпистемологическое", "всё вычислительное". И только для удобства обсуждения и обучения (но не использования -- оно как раз растворено в целом интеллекте и его мышлении) мы делим этот кисель трансдисциплинарной части интеллекта и его мышления на растворённые друг в друге до неразличимости, но "логически" отдельные/функциональные части, они все "одновременны", то есть выделяются из функционирующего интеллекта и осуществляющегося мышления нашим вниманием.

В AI эта "одновременность" обсуждается как life long learning: все акты inference далее обрабатываются на то, насколько они оказались успешными, и эти результаты идут в learn. При этом времени на learn не хватает в живой природе, и по итогам inference обучение идёт ещё и во сне (мозг пересматривает записи того, что там происходило в ходе inference и перестраивает вычислитель).

Творчество и импровизация — это всё то же самое, но режиме generative алгоритмов, то есть в inference работаем с шумом как входными данными для inference и на выходе получаем выходные приемлемые результаты. А чтобы улучшить порождение/генерацию, нужно всё равно делать шаг learn. Можно ещё пообсуждать функцию награды в рамках reinforcement learning, исследовательскую деятельность в рамках self-supervised learning, самонаграждение в рамках исследований и т.д.. Но это пока лишнее (но на втором такте рассуждений придётся затрагивать, конечно).

Если в мышлении объектами внимания являются системы, выстроенные в какие-то разбиения/иерархии по отношениям часть-целое, то это системное мышление, "мышление системами". Интеллект -- это вычислитель, мышление -- это его поведение, то есть вычисление. Мышление вычислителями, мышление вычислениями, вычислительное мышление, вычислительный интеллект: всё равно, про объекты-вещи или про их поведение, объекты-процессы с объектами-вещами (поведение -- это взаимодействие вещей).

Если у нас в мозгу решение прикладных задач по уже известным объектам внимания, то есть вывод/inference (не меняем синаптические связи мокрой нейронной сетки, то есть не занимаемся работой с понятиями, работаем в режиме GPT-3 на нейроморфном вычислителе), то это мыследействование в рамках мыследеятельности (неразрывно связанных мышления и деятельности). Если занимаемся образованием новых объектов (скажем, выделяем системный уровень тогда, когда он очевидно не выделяется "по правилам", то есть нет прямого алгоритма его получения — не описано в каком-то учебнике), то это чистое мышление/learning. Когда генерируем/строим /кладём гипотезы о том, какие это могли бы быть понятия, каким объектам в жизни они могли бы соответствовать, чтобы была удобна деятельность — вот тогда чистое мышление/learning. Если нейронная сетка (хоть мокрая, хоть кремниевая, хоть оптическая) не меняется сама, а только используется — тогда чистый вывод/inference/мыследействование. Понятно, что любая принадлежность к классам (в том числе классам вычислений inference и learning) определяется статистически.

Learning в жизни ещё известен как программирование, онтологизирование, моделирование. А вот всякие "вычисления программы", "интерпретация модели", "использование онтологии" — это inference/мыследействование. Если плохо вывелось, в мыследействовании затык — идём в мышление, продолжаем мыследеятельность в мышлении.

Трансдисциплины как раз обслуживают learning, это алгоритмы (описания вычислителя-интеллекта), дающие inductive biases для определения целевых понятий в ходе learning/мышления. Для inference потом просто тренируешь мозг обезьянки, и далее S1 хватает. А для понятийных размышлений в S2 нужно построить понятия, в терминах которых дальше будет автоматический (с небольшой утерей качества, но быстрый и лёгкий) S1. В природе они круто перемешаны, конечно, выделяются нашим вниманием, но имеют слегка разные конструктивы и чуток таки разведены во времени. Мы предпочитаем эти "слегка" и "чуток" доводить до экстремума в наших схематизациях мышления и мыследействования в рамках общей мыследеятельности.

В СМД-методологии в ходе деятельности люди занимаются не столько мышлением, сколько мыследействованием, перемежаемым мыслекоммуникации -- и у них есть для этого схема мыследеятельности aka "трёхслойка" (вот публикация с её рассмотрением 1987 года, https://gtmarket.ru/laboratory/basis/3961/3974). Переведём часть той схемы на современный язык, то есть скажем чуть другими словами то, что я уже сказал чуть выше: для мыследействования речь идёт не о мышлении как функции интеллекта по способности найти/выучить/learn алгоритм решения какого-то класса проблем, а о применении этого выученного ранее алгоритма к решению прикладной проблемы данного класса, проведению вычисления/inference по этому алгоритму. Нет вычисления мышления/learn, есть вычисление мыследействования/inference. "Выход в мышление" — это когда вывод/inference на имеющихся понятиях как объектах внимания в деятельности с заземлением/grounding их на имеющиеся объекты в физическом мире невозможны, и требуется ввести новые объекты внимания (или подкорректировать старые), то есть выполнить обучение или дообучение/learning. Работа интеллекта — чистое мышление, разборка с новым типом задач, для этого используем в качестве объектов внимания понятия из трансдисциплин. А когда идёт inference по шаблону - не мышление, а мыследействование, использование выученных в ходе мышления понятий прикладных дисциплин. Про коммуникацию из схемы пока будем молчать, в полной схеме мыследеятельности есть и она.

Дальше СМД-методологи любят прибавить, что чистое мышление так же часто встречается в мире, как танцы лошадей. То есть этих вычислений у человечества по объёму не так много: вычисления системного мышления, вычислительного мышления, эпистемологического мышления и т.д. редки, как танцы лошадей. Хотя и бывают. А основной объём "думания" на планете -- это мыследействование/inference, использование плодов интеллекта: создаваемых интеллектом прикладных алгоритмов решения каких-то классов задач, для которых понятна понятийная структура. Нет затыков в (мысле)деятельности -- мозг работает в режиме автомата, лёгкий режим с использованием S1 (как GPT-3 -- работает "интуиция", новые теории при этом не порождаются). Есть затыки -- это значит, что наше описание мира/модель неверна, нужно выдвигать новую модель, описывать мир получше. Это делается дообучением/learning, и проверки/доказательства для полученных решений -- это понятийная работа, логические рассужения "по правилам", использование S2.

Примат мыследействования/inference активно обсуждается: по объёму в датацентрах вывода (распознавания голоса, например), в разы и разы больше в части задействования ресурсов. Но чтобы выучить/learn/вычислить_интеллектом этот распознаватель, ресурсов тоже немало нужно. Но всё одно меньше, чем ресурсов для задействования итогового распознавателя голоса.

У мыслителей, которые главным образом вырабатывают новые понятия (наука, да и существенная часть инженерии) мышления/learning много. А вот у каких-нибудь клерков среднего звена — понятийной работы ноль, сплошной вывод (вот их, замечу, и списывают за ненадобностью, заменяют компьютерами, это легко. Плохо понятно, как выучить компьютер пока, требуются разработчики софта со всем их искусством нахождения мыследействования и пересадки его в компьютер, но хорошо понятно, как заставить софт делать могучий вывод, когда его выучили/learn мозгом, а потом записали в машинночитаемой форме ("разработали"). А уж если не просто "автоматизируют", пересаживая мыследействование в компьютер, а задействуют чистое мышление разработчиков (получают новые объекты внимания и уже их воплощают в софте), то тогда вообще могут говорить о "цифровой трансформации" (ага, это я даю ретроспективное придание смысла бессмысленным словосочетаниям, навеянным современной атишной музыкой).

Тут в комменты обязательно придут СМД-методологи сказать, что я схему мыследеятельности в СМД-методологии не понимаю. Привет! (тот самый -- из заголовка поста). Я им отвечу, что они сами её не понимают, а я довольно много этой схемой занимался -- впервые я увидел её зимой 1988 года на ОДИ. И любил спрашивать: на каком холсте нарисована эта схема, то есть что там за foundational ontology, upper ontology для этой схемы? Молчание мне обычно было ответом. Ну вот, считайте, что я этим постом двинул СМД-методологию, связал хоть как-то с современностью. Цели СМД-методологов хорошие, я их вполне разделяю -- вот об этом мой текст 2011 года, https://ailev.livejournal.com/718446.html. Но вот средства существенно устарели, там ведь десятки лет уже ничего не происходит. И хотя пожилые уже СМД-методологи могут сказать, что "всё это они говорили прямо в момент появления схемы мыследеятельности, ничего нового не сказано и мир только ещё через десяток лет поймёт всю глубину трёхслойки", я отвечу, что идеи людям на планете приходят в голову давно уже очень похожие, терминология только разная -- и различение learning и inference из современного AI имеет больше шансов стать рабочим языком человечества, нежели различение "мышления" и "мыследействования" по схеме-трёхслойке.

В мире сегодня есть и обсуждение интеллекта по Chollet (хотя и это только одна из школ), и обсуждение трансдисциплинарности (https://en.wikipedia.org/wiki/Transdisciplinarity), и обсуждения вычислительного мышления. Этот пост просто показывает, что всё это разные части одного и того же набора идей -- в посте проделана примерно та же работа, которую я делал, выдёргивая разные фрагменты системного мышления из инженерных стандартов в один связный текст учебника. Или работа, которую делал Дэвид Дойч, рассказывая связно о четырёх сюжетных линиях объяснений структуры вселенной: квантовая физика, эпистемология, теория эволюции и вычисления, которые невозможно понять без учёта их тесной связи.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10220035178483821