Category: философия

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

2021 год

Эпистемология 2021

Эпистемологию я считаю входящей в онтологику, которую понимаю как логику, которая была до Frege. Вот что пишет на эту тему John Sowa на эту тему (https://groups.google.com/g/ontolog-forum/c/xwFwCa0j8qI/m/iufObRmbAAAJ):
The three kinds of value judgments are Beauty, Goodness, and Truth. They determine the three kinds of normative science: Aesthetics, Ethics, and Normative logic. Peirce equated normative logic with logic as semiotic. But all sciences, including the normative sciences, depend on mathematics and mathematical logic (AKA formal logic).

All empirical sciences, including the normative sciences, depend on phenomenology for the analysis and interpretation of perception. The three parts of normative logic (AKA logic as semiotic) are (1) Critic, which is formal logic; (2) Grammar; and (3) Methodeutic, which is Peirce's name for the methodology of science.

All these issues were discussed and analyzed in detail by Aristotle, debated for centuries by the Greeks, Romans, and Arabs, and developed to a high level of sophistication by the medieval Scholastics. The books called "logic'' from the 13th to the 19th centuries discussed all these issues. But the 20th c. logicians ignored all but the formal logic. They did a lot of good work on logic, but they also lost a great deal.

That is why I said that they wasted too much time studying Frege -- who ignored everything except the formal part.
Можно поразмышлять над этим текстом (а тексты John Sowa стоят того, чтобы над ними поразмышлять -- он крут), и прийти к следующим интересным выводам:
-- критическое мышление это не более чем использование в мышлении формальной логики (всё, что формально нелогично -- считается прокритикованным и выкидывается)
-- эпистемология aka методология науки -- это часть логики. Онтология -- это то, что получается после того, как сработала наука, методология науки определяет, что на выходе науки.
-- всякие паттерны и их распознавание (грамматика про это) -- это тоже часть логики.
-- логика это про символы (семиотика же!)

В 21 веке произошли следующие интересные новации (которые не до конца были отслежены и John Sowa, но он в последнее время пытается и это отследить):
-- эпицентр представлений о знании (representations) вдруг ушёл из символических (семиотика!) в распределённые/distributive представления, и сейчас там дифференцируемые как общий случай и нейронные представления как более частный случай (я писал об этом, начиная с "обучение представлениям", 2012 -- https://ailev.livejournal.com/1045081.html, типичный текст дальше -- "Дифференцируемое всё: от чёрно-белой картины мира к рябенькой" 2019 https://ailev.livejournal.com/1464563.html, а дальше много постов было про третью волну neurosymbolic AI, где говорится о необходимости иметь и локалистские и коннективистские представления, обзор на эту тему https://arxiv.org/abs/2012.05876 поминаю в конце 2020 в https://ailev.livejournal.com/1548016.html, а затем и обновление понимания S1 (оказалось, что S1 тоже умеет в символы!) и S2 с подачи Канемана уже в 2021 году в "Кругозорные витамины для жизненного опыта (common sense knowledge graphs для large language models)", https://ailev.livejournal.com/1551283.html (и там много чего интересного -- в том числе про необходимость естественного языка как языка логики, и опровержимого вывода -- работы Yejin Choi. Там далеко всё ушло от начальных работ Jaysen по логике науки как байесовской логики, ибо формальная логика оказалась лишь частным случаем байесовской/вероятностной -- https://yadi.sk/i/xOMTIe0drCE1tw. И там до сих пор идут исследования, что ж там такого в математике -- Noisy Deductive Reasoning: How Humans Construct Math, and How Math Constructs Universes, https://arxiv.org/abs/2012.08298). Из последних интересностей там "символическое поведение", и там среди авторов и Timothy Lillicrap, так что можно ждать интересных продолжений, это Symbolic Behaviour in Artificial Intelligence, https://arxiv.org/abs/2102.03406.
-- причинный вывод, внимание к контрфактичности. Работа с объяснениями, causal inference. И тут можно начинать копать через почти попсовую книжку Pearl, "The Book of Why", https://ailev.livejournal.com/1435703.html. Потом тоже много чего было: http://causality.cs.ucla.edu/blog/ -- это новости самого Judea Pearl, вот книга по causal inference https://www.hsph.harvard.edu/miguel-hernan/causal-inference-book/ с заданиями на программирование, вот развитие идей Pearl от Elias Barenboim https://causalai.net/ (и там chapter "On Pearl’s Hierarchy and the Foundations of Causal Inference" самого Баренбойма с Juan Correa, Duligur Ibeling, Thomas Icard -- https://causalai.net/r60.pdf). А вот совсем недавно люди, которые до сих пор пользуются p-критерием (помним о https://habr.com/ru/post/430190/), говорили ещё и о том, что людям часто нравятся directive explainations, хотя и контрфактуальные тоже бывают хороши -- https://arxiv.org/abs/2102.02671, это шевеления в том же направлении. Всё про "объяснения" в AI -- это работы по причинности, и этих работ много. Сюда же можно отнести и "Emergence as the conversion of information: A unifying theory", https://arxiv.org/abs/2104.13368 -- по факту это попытка показать формальную теорию системного подхода, которая говорит, что не только не хватает вычислительных мощностей для вычисления причинности в макроповедении по микроповедению, но и меняется тип информации -- и редукционизмом не удаётся решить проблему не только из-за сжатия, но и из-за потери смены типа информации (проблема causal emergence).
-- линия контрфактуальности в объяснениях получила развитие в линии Поппера-Дойча, изложенной прежде всего в книжке Дойча "Начало бесконечности", https://yadi.sk/i/SjpWiPqM4PQQSg. А что потом? Вот только что (формально -- через три дня, 4 мая 2021) вышла книга ученицы Дойча "The Science of Can and Can't: A Physicist's Journey through the Land of Counterfactuals", https://www.amazon.com/Science-Can-Cant-Physicists-Counterfactuals/dp/0525521925. Там раскрываются последние исследования в constructor theory Дойча, альтернативной репрезентации для физики,Instead of describing the world in terms of trajectories, initial conditions and dynamical laws, in constructor theory laws are about which physical transformations are possible and which are impossible, and why -- http://constructortheory.org/. Вся эта "бесконечность" существенно пересекается с идеями open-endedness, "квазиэволюциями", https://ailev.livejournal.com/1463013.html. Со всем этим активно работают. Скажем, Applying Deutsch's concept of good explanations to artificial intelligence and neuroscience -- an initial exploration, https://arxiv.org/abs/2012.09318 (и до этого работа от того же Daniel Elton "Self-explaining AI as an alternative to interpretable AI", https://arxiv.org/abs/2002.05149).
-- новации в статистике за последние 50 лет (и контрфактуальный статистический вывод только одна из этих новаций): counterfactual causal inference, bootstrapping and simulation-based inference, overparameterized models and regularization, multilevel models, generic computation algorithms, adaptive decision analysis, robust inference, and exploratory data analysis. Всё это про попытки компактно описать разнообразный мир -- "What are the most important statistical ideas of the past 50 years?", https://arxiv.org/abs/2012.00174
-- прагматический поворот в философии привёл к тому, что везде теперь агенты и цели, и мало кого интересует абстрактный inference в вакууме. Интересует только тот inference, который ведёт в достижению каких-то целей, интенциональность (не пишу интенСиональность, чтобы не путать с математической интенсиональностью, интенЦиональность тут о прагматизме). Поэтому огромный интерес к теории active inference и free energy principle, пришедшей из нейрофизиологии, но теперь это претендует на эпистемологический статус, "Active inference: demystified and compared", https://arxiv.org/abs/1909.10863 и "Is the free-energy principle a formal theory of semantics? From variational density dynamics to neural and phenotypic representations", https://arxiv.org/abs/2007.09291.
-- ещё одна линия -- это линия на ограниченность вычислительных ресурсов, направленных на познание. Тут чаще всего обсуждалась работа "Learning Curve Theory" про scaling laws для глубоких нейронных сетей -- https://arxiv.org/abs/2102.04074. Ставится вопрос, становится ли нейронная сеть умней, если просто наращивать её размер? Вся эта "гонка числа параметров" ведь ровно отсюда (последняя сетка -- 30 триллионов параметров, 19 апреля 2021, https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-infinity-and-deepspeed-unlocking-unprecedented-model-scale-for-deep-learning-training/). Но там не только про обучаемость нейросети нужно исследовать. Во-первых, это про алгоритмику как таковую, ибо сложность алгоритмов как основной вопрос алгоритмики -- она отсюда, и она про физику (что слишком сложно для классического компьютера, просто для квантового, и наоборот). Во-вторых -- это вечный вопрос про exploration vs exploitation в эволюции. Сколько вообще нужно тратить сил на исследования (в том числе продвижение в области представлений об исследованиях -- продвижения в эпистемологии) из общих ресурсов? Может, плюнуть на всю эту науку и пожить в своё удовольствие? Ответ может прийти из области праксиологии в её развитии в экономику как практику делёжки редкими ресурсами. И тут оказывается, что нужно изучать рынок, чтобы обсуждать эпистемологию! В computer science Theory A уходит главным образом в онтологику, а Theory B как раз в праксеологию -- https://cstheory.stackexchange.com/questions/1521/origins-and-applications-of-theory-a-vs-theory-b, и вся эта тематика предпринимательства оказывается завязана на тему разделения труда/вычислений/размышлений, плюс тему операционного менеджмента/operations research -- в эпистемологии предпринимательство ведь тоже вполне может быть (что, учёных в компании сейчас не нанимают?! А как же учёных в AI? Основной поток работ идёт как раз не из университетов, плюс значительную часть работ мы не видим в журналах -- используется вся эта наука без публикации, удерживается конкурентное преимущество тех, кто оплачивает познание/исследования). Что тут читать, пока непонятно, но без этого дальше не пройти.

И когда я слышу в области эпистемологии про работы не позже работ Томаса Куна (1922-1996), вполне живого Бруно Латура (1947 -- сейчас ему 73 года), Имре Лакатоса (1922-1974) и прочих по линии социологии и "человеческой" истории науки, а не линии AI и современности в науке как абстрактном познании, то я их глубоко усомневаю -- часть идей там вполне осталась, но как физику нельзя брать образца 60-х прошлого века, ибо в физике за полвека много чего понапроисходило (скажем, giant magnetoreisistance -- это открыто в 1988 году, все винчестеры в компьютерах как раз на этом работают), так и эпистемологию нехорошо брать такой давности. Чтобы эпистемология заработала по-настоящему, нужно её автоматизировать и отстроить от человека как единственного вида познающего агента (начать с extended mind, пообсуждать экзокортекс, а потом и просто роботов, которые делают науку. Вполне себе традиционный на сегодня заход, немыслимый ещё вчера -- во времена расцвета кунства-латурства-лаканства). Научные открытия нужно делать компьютерами -- и полезность эпистемологических представлений будет тогда, когда эти представления помогут объяснить науку компьютерам, и те бодро начнут производить знания, на потоке. ОК, тогда поверим, что эта эпистемология полезна, а до тех пор будем считать её красивыми художественными рассказами про человеческую жизнь -- с красивыми историческими примерами, которые учат тому же, чему история (то есть ничему не учат). Это линия Поппера, дополненная Дойчем -- Дойч довольно много внимания как раз уделял тому, чтобы избавиться от чисто человеческих представлений о познании. Как всегда, нужно брать уже не "полный набор идей Куна, Латура, Лакана" и прочих из этой серии, а разбирать на части -- и добавлять новые части, появившиеся в последние три-четыре года, когда появилось много исследователей, знакомых с распределёнными представлениями из современного AI.

Про познание/науку-из-компьютера в сегодняшнем варианте можно гуглить, например, через discovering symbolic models, но и это уже немного устарело -- это если считать, что наука -- это только про локальные представления, а коннективистских представлений в науке не бывает. Ну, и опустить ту часть, что про объяснения. Почитайте, например, про "достаточно предсказаний, не нужно объяснений" в объяснениях к выводам в теории дискретного поля по части движения планет -- https://www.nature.com/articles/s41598-020-76301-0, вот тут про эпистемологию от автора статьи: https://phys.org/news/2021-02-machine-theory-nature-science.html, и помним, что он первые свои статьи на эту тему написал ещё в 90-х годах прошлого века и вряд ли с тех пор менял свою точку зрения на роль объяснений. А вот тут другой подход, через representations learning -- и сегодня это всё называется discovering symbolic models from deep learning, https://arxiv.org/abs/2006.11287.

Какой-то набор литературы для базового методологического чтения я давал в октябре 2020 -- https://ailev.livejournal.com/1541889.html. Обзор онтологий в июле 2020 года у меня шёл (поскольку онтология и эпистемология обычно рядышком -- эпистемология на выходе даёт онтологию) примерно по тем же линиям: интенциональность, причинность, байесовщина, common sense и т.д. -- https://ailev.livejournal.com/1527652.html, я там пишу "классическая онтологика выживает пока как knowledge graphs, и John Sowa правильно указывает, что там всё плохо: повторяются решения 60-х годов, только огромных размеров. Никакие "умности", наработанные за десятки лет, в этих knowledge graphs не замечены -- даже микротеории как в CYC, хотя без этого ведь никуда!", в 2021 году там всё осталось на месте. Ну, не поменяем эпистемологию -- на выходе не будет новой онтологии!

Так что учим людей современной онтологике (логике в части формального и не слишком формального вывода, эпистемологии, онтологии) и следим, чтобы речь шла не об изучении истории онтологики, а об изучении SoTA практического знания.

И уже потом можно что-то обсуждать в рамках разных "дискуссий о [научном] методе": о роли математики и computer science в современном познании, о разнице подходов неоклассики и австрийской школы экономики, о шансах constructor theory в физике и прочих подобных интересных вещах. Эпистемология, как осетрина: если не первой свежести -- не эпистемология.
2021 год

lytdybr

Делаю рабочую тетрадь к курсу системного менеджмента: то, что лекции отличает от учебного курса -- тренажёрные вопросы, упражнения, задания. Написал пока семь вордовых страниц, дело идёт туго. Группа СМС получит первую порцию всего этого как задание на дом уже послезавтра, в воскресенье.

Вот, например, задание для прочувствования выделения системных уровней в деятельности вниманием (а не разборкой на конструктивные части) на примере более простом, чем танцы (фишка в том, чтобы на собственной шкуре ощутить, каково оно -- удерживать внимание на объектах какого-то определённого системного уровня, занимаясь при этом одной и той же деятельностной ситуацией (в предприятии будет то же самое, только во много раз сложней -- это вам не по кругу одному человеку шагать и за собой наблюдать):
Шагайте по комнате кругами, делая один круг за восемь шагов (можно поставить какую-то музыку, обычно там хорошо слышна структура из восьми битов – проще будет считать шаги). Проверьте, насколько вы можете удержать внимание на разных системных уровнях этого движения. Переходите к следующему вопросу, когда получен положительный ответ на предыдущий, иначе делайте следующий круг (усложнение упражнения: пройти два или три круга без отвлечений на другие мысли):
1. Внимание в течение полного круга удерживается без отвлечений на мышечных ощущениях от ходьбы: что напрягается, что расслаблено, что в теле двигается, а что нет.
2. Внимание в течение полного круга удерживается на равномерности движения по кругу (что в ходьбе инерционно, что требует «тяги» для поддержания скорости, можно ли сделать движение более равномерным)
3. Внимание в течение полного круга удерживается на форме круга и прохождении его за ровно восемь шагов (счёт шагов при их заданной длине, диаметр круга и насколько это круг, а не эллипс).
4. Внимание в течение полного круга удерживается на окружающей обстановке в целом (помещение, включающее в себя вас, ходящего по кругу)
5. Внимание в течение полного круга удерживается на контексте ситуации (управление вниманием в ходе выполнения задания по курсу системного менеджмента).
Когда мы возимся со студентами, тема номер один -- включить им машинку типов, логика и онтология. Когда общаемся по поводу того, что делаем в нашей школе с разными другими образователями, экспертами, учёными и всеми остальными, кто абсолютно не планирует стать нашим студентом, но очень интересуется тем, что мы делаем "снаружи" (обсуждает неизвестное им содержание наших курсов), то на первый план вылезает "научность" -- и разговор сразу об эпистемологии, о том, откуда берётся наука. Мы стоим на свежей эволюционной эпистемологии Поппера-Дойча, но сколько же выучившихся в середине 20 века людей пытаются нам объяснить, что мы всё делаем не так, как делали наши научные деды! Да и за рубежом таких хватает, даже среди занимающихся AI (почитайте, например, про "достаточно предсказаний, не нужно объяснений" в объяснениях к выводам в теории дискретного поля по части движения планет -- https://www.nature.com/articles/s41598-020-76301-0, вот тут про эпистемологию от автора статьи: https://phys.org/news/2021-02-machine-theory-nature-science.html, и помним, что он первые свои статьи на эту тему написал ещё в 90-х годах прошлого века и вряд ли с тех пор менял свою точку зрения на роль объяснений). А вот тут другой подход, через representations learning -- и сегодня это всё называется discovering symbolic models from deep learning, https://arxiv.org/abs/2006.11287. Ничего, потихоньку со всем разберёмся. А пока Пион Медведева и Александр Али стартуют свой полностью переделанный курс онтологики (онтология, логика, эпистемология и коммуникация в одном флаконе) со 2 марта 2020 -- https://system-school.ru/united. Успейте записаться, ибо следующий курс в этом году непонятно когда будет.

Я, кажется, понял происходящее с этикой в AI -- это ж просто "запрет на профессию по политическим мотивам". AI понимается как "ученик". "Учёные, занимающиеся AI" -- это учителя этих учеников. "Ethical AI" -- это чему можно учить AI, а чему нельзя. Например, нельзя учить AI естественному языку, ибо в языке плохо с отражением нынешних "правильных и этичных" воззрений на пол, расу, политэкономию (мало ли что было ещё в прошлом году, не говоря уж о прошлом веке!), нужны новые тексты на новоязе -- вот на них и учить! Дальше появляются тексты типа https://venturebeat.com/2021/02/12/ai-weekly-techno-utopianism-in-the-workplace-and-the-threat-of-excessive-automation/, где цитируются твиты активистов вроде "Computer scientists trying to find a path to 'Ethical AI' but refusing to learn anything about white supremacy, heteropatriarchy, capitalism, ablism, or settler colonialism" (а я бы ещё и повторил ссылку на справочный материал по wokeism, https://ivanov-petrov.livejournal.com/2287616.html). Тех учёных AI, которые против правильных идей, нужно изгнать из профессии, а остальных так и быть -- временно оставить, но держать их под строгим контролем. Например, научить правильными учёными правильный AI и пусть затем этот правильный утверждённый нашими людьми AI неусыпно бдит, что там остальные учёные замышляют.

В чате блога неожиданно всплыла тема каспульных кофеварок (с https://t.me/ailev_blog_discussion/6385). Мои ответы:
-- продолжаю пользоваться кофеваркой системы Dolce Gusto по четыре раза в день (чаще всего лунго без молока, или лунго с молоком 3.2% 1:1)
-- достоинства капсульной кофеварки: вкус эспрессо и лунго (не верьте, что вкус плох -- тем более, что есть разные варианты, в том числе "не из инструкции", типа взять капсулу для Американо и пролить как эспрессо), ничего не нужно мыть (вообще ничего, кроме чашки), время приготовления кофе -- меньше минуты, цена вдвое дешевле, чем в самых дешёвых "кофиксах".
-- да, я продолжаю пить китайский зелёный чай. Кофе это кроме чая, а не вместо чая. И да, всё это безопасно для организма, и даже полезно.
UPDATE: ровно год назад, 13 февраля 2016 я про кофе и здоровье -- https://ailev.livejournal.com/1246523.html

UPDATE: Обсуждение в чате блога про трудности AI цензуры порнографии в картинках (отличия от эротики) по сравнению с матом в текстах (https://t.me/ailev_blog_discussion/6415).
2021 год

Об уроки истории

Я довольно много писал насчёт ненужности изучения философии. Нет, я не против изучения "философской логики", которая по факту просто оказывается "логикой" или даже "онтологикой", где в одном букете логика, онтология, эпистемология и разбираются машинки типов и прототипов, возможные миры, причинный вывод и поднимаются прочие интересные вопросы про эффективные рассуждения. Я против изучения работ философов древности и истории философии, как изучается философия во всех вузах России в обязательном порядке на всех факультетах -- начиная с древнегреческих философов -- и вперёд к немецким классикам, закончив где-нибудь началом 20 века, и не дойдя до тех самых "философских логиков", ибо дальше -- "чёрт, (планово) не успели". У этих историков (в том числе историков философии) не хватает времени на настоящее, и это ж не случайно. Не буду повторяться, писал я про это неоднократно.

Поскольку в воздухе запахло революциями, бунтами и прочим таким, что изучалось "философами-гуманитариями" (не философскими логиками!) и просто историками (история у нас -- история царей и царств, войн и революций, всегда удивлялся такому подходу к ответу на вопрос "что такое история"), то кроме призыва изучать работы философов (вот, например, тут мои комменты там про бесполезность изучения работ русских философов прошлого века -- https://www.facebook.com/petr.shchedrovitskiy/posts/3682495075170696), есть и призыв изучить уроки истории, чтобы не повторять ошибок прошлого. Вот достану из комментов моё мнение по поводу изучения уроков истории для учёта их в делах сегодняшнего дня (https://www.facebook.com/petr.shchedrovitskiy/posts/3683120265108177):

Глядим на огромное число потенциальных "уроков истории" -- что учить-то? Как изобретать теорию флогистона? Кто не выучил, тот повторит изобретение теории флогистона? Или нужно выучить историю Галилея, а потом Ньютона и так и не дойти до истории Эйнштейна, поскольку Эйнштейн сделал свои открытия, не зная всех деталей истории Галилея? Или перейдём к традиционной истории царей и царств: нужно учить как был разрушен Карфаген, чтобы потом повторить или не повторить Великую Октябрьскую Социалистическую Революцию?

Есть эволюционная эпистемология Поппера-Дойча, там изучению прошлого отводится весьма скромное место. На фондовом рынке тоже программы, отлично предсказывающие все прошлые состояния почему-то срезаются буквально на завтрашнем дне, что уж говорить про послезавтрашний.

Прямо какое-то магическое приписывание изучению истории тех свойств, которое оно абсолютно не имеет. Кругозорно знать, что там было лет сто назад -- да. Подробно -- смысла нет, для объяснения того, что происходит сегодня лучше не историю привлекать, а строить адекватную объяснительную теорию.

Повторю свою точку зрения: марки собирать, историю подробненько изучать, танцами заниматься, картины рисовать -- очень достойные занятия! Это великая человеческая культура, каждый выбирает себе хобби. И даже корреляции есть: много гениев имели интересные хобби, типа как Эйнштейн играл на скрипке, а Фейнман на барабанах, а академик Фоменко вот как раз историю изучал. Это хорошо, это культура, но это никаких проблем не решает.

Опять же, всегда ситуацию можно описать пословицами -- как хорошую, или как плохую, или обосновать любой совет пословицей, на любой вкус ведь можно найти. Вот из истории можно брать моменты, которыми точно так же можно как пословицами подтвердить или опровергнуть что угодно. История как неисчерпаемый источник иллюстраций к чему угодно. А чтобы не к чему угодно, так не историю нужно иметь, а объяснительную теорию. Она же берётся не из истории, не из прошлого. Объяснительная теория "кладётся", а не выводится из каких-то фактов, в том числе исторических фактов.

Литература: эволюционная эпистемология Поппера-Дойча по-русски изложена в https://yadi.sk/i/SjpWiPqM4PQQSg (книжка 2011 года, это вполне себе 21 век, это не дореволюционная эпистемология, и не послевоенная эпистемология, а вполне себе современная. Книжка как раз про то, откуда берётся понимание того, как устроен мир -- хорошие объяснения, хорошие предсказания).

И, предваряя вопросы, опять даю ссылку на "Об об": https://ailev.livejournal.com/982750.html. И про философов напомню: https://ailev.livejournal.com/1286824.html, https://ailev.livejournal.com/1294709.html

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10220402722752198, в чате блога с https://t.me/ailev_blog_discussion/6347
2021 год

lytdybr

Выступил вчера на SQAdays, слайды вот -- https://yadi.sk/i/elU3eHElzOMKtw, рассказ Максима Цепкова о докладе вот: https://www.facebook.com/mtsepkov/posts/3524771974246398. Если на AnalystDays основной запавшей в головы аналитиков мыслью была "почему мы не инженеры" (https://ailev.livejournal.com/1541572.html), то для тестировщиков такой мыслью была "если я не отличаю требования от потребности, проверку от приёмки, кода от софта, софта от целевой системы, то что я тестирую?!". Организаторы сказали, что видео докладов (и на AnalystDays, и на SQAdays) будут опубликованы где-то месяцев через пять, а до этого они будут доступны только участникам конференции. Так что видео будет, но потом. А ещё мы обедали с докладчиками и организаторами и обсуждали, насколько скоро всё поменяется в IT с приходом квантовых и оптических вычислителей в сочетании с 5G (и даже 6G), и насколько нет никакого языка (понятийного минимума), никакого подхода/framework, никакого образования у людей, чтобы всё это обсуждать. Мобильный телефон пришёл всего 13 лет назад (iPhone появился в 2007 году), и никто не ожидал, что это станет главным устройством и для чтения, и для чатов, и для доступа к поиску, и для навигации и для платежей и для вообще всего. С квантовыми вычислителями, похоже, будет та же история. Всё будет более чем быстро. А готовность такая же, как к смартфонам (привет, NOKIA) в 2007 году.

Пётр Щедровицкий удивляется, почему не комментируют и не лайкают его посты про древнерусских философов (он их называет "философы России XIX и XX века", я -- древнерусскими, дальше можно спорить) -- https://www.facebook.com/petr.shchedrovitskiy/posts/3444144409005765. Я там написал большой коммент, что интерес к этим философам у меня лично нулевой, но дальше вопрос: если это "мышление письмом", то всё ОК. Если популяризаторство, то необязательно ждать читательской реакции: мои лучшие посты идут обычно без читательских реаций -- но это не значит, что их не замечают и их идеи не воспринимают. А в разных соцсетях вообще реакции разные, поэтому внешняя реакция (лайк, репост) и принятие к сведению должны рассматриваться порознь, и зависят ещё и от выбора соцсетки, и наличия картинки, и картинка ли это автора или древнего философа, и поиска из гугля (в ЖЖ есть, в других соцсетках нету) и т.д., и т.п.. Писал бы Пётр не о философах и предпринимательстве, а о личной жизни, число лайков было бы тысячным, и перепостов были бы сотни, чему тут удивляться?

Сегодня ходил на актуализацию мастерства в системном фитнесе. Задача дня для меня, любимого: достать без особого пыхтения затылком стенку, не наклоняя голову. Достал. После тренинга мы ещё пару часов обсуждали малым методологическим советом происходящее, чистили структуру системных уровней культурного движения. Окончательно отказались от анатомических/конструктивных представлений (более низкий системный уровень, "редукционизм"), оставили только "географические" (положение в теле и направления усилий, как точки приложения внимания). Красиво получается! Тут же проверяли, работает ли этот материал. Работает! Системный фитнес продолжает стремительно развиваться.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219761343758124
2021 год

lytdybr

Книгу "Системное мышление 2020" уже можно заменить (или купить, если не было) в ЛитРесе и Амазоне -- https://www.litres.ru/anatoliy-levenchuk/sistemnoe-myshlenie/, https://www.amazon.com/Системное-мышление-Учебник-Левенчук-Анатолий-ebook/dp/B079Z19R9W/. Чат поддержки курса/книги с бесплатным вариантом (в припиненном посте) -- https://t.me/systemsthinking_course

Начинаю потихоньку раскапывать (ох, как это всё медленно):
-- вычислимость теоретическая против реальной (типа как машина Тьюринга вычислит всё, но часть вычислений будут длиться дольше, чем время существования вселенной. Отличаются прежде всего наличием вычислительного ресурса на достаточное время. Вычисления по time boxing -- в реальном времени, выбор алгоритма "быстрого, но не точного", а ещё зависимости не только от скорости операций, но и от памяти, зависимости мощности узла и пропускной способности, включая разборки с законом Amdahl и т.д.). Вроде как эффективность обучения и вывода в нейросетях и других архитектурах AI (эволюция, аналогиии и т.д.) тоже тут. Это вроде как computer science и computational science, взятые как естественные науки -- и их две. И там большая путаница чистой инженерии и инженерных эвристик с именно что наукой.
-- исследование операций, которое Берталанфи указал как одну из ведущих дисциплин, следующих из системного подхода (наряду с системной инженерией). Это про использование ограниченных ресурсов с максимальной эффективностью. Reinertsen приводит как источники знания для исследования операций как ведущей дисциплины операционного менеджмента довольно много всего айтишного.
-- экономика, которая про распределение редких ресурсов, но на базе праксеологии. Тем не менее, всякие типы аукционов для определения стоимости ресурсов -- это вроде как нужно искать в экономике.

Большой очередной флейм с моим участием про бесполезность визуального мышления. Как всегда, быстро скатываемся к обсуждению эпистемологии (ибо сразу ставится тезис о помощи визуальных средств мышлению), и тут же начинает пробуксовывать логика и онтология: https://www.facebook.com/groups/264158970440888/permalink/1503819776474795/. Спорщики остались при своём, я считаю, что очередная критика моей книги https://ridero.ru/books/vizualnoe_myshlenie/ так и не состоялась, ни одного нового аргумента в пользу "визуального мышления". Осторожней при проходе по ссылке на тред, там поводом художественная выставка того самого Фоменко (он ещё ведь и художник! Визуальный мыслитель, так сказать).

Обсуждение эпистемологии с Вячеславом Мизгулиным (у него в посте неожиданно появилась кибернетика 2.0 от РАН по поводу "фундаментальной организационной науки", и я откомментировал "второе пришествие трупа"): https://www.facebook.com/viacheslav.mizgulin/posts/3482001025187326. Свелось к спору о терминах, до эволюционной (попперианской и пост-попперианской) эпистемологии так и не дошло. А ведь обсуждение "настоящей организационной науки" делается как раз в эпистемологии, изнутри самой оргнауки её обсудить нельзя!

Вот тут обсуждаю геноцид норок армией Дании в отличие от отказа Швецией забивать своих норок (в России за шесть лет были планы удвоить поголовье норок, интересно, что будет теперь): https://www.facebook.com/eugene.peskin/posts/3636497223075836?comment_id=3636553696403522. Мой коммент -- реакция на то, что "норок жалко, их что сейчас забьют, что позже на мех". Я интересуюсь, попадут ли в Красную книгу норки, если их перестанут разводить на мех (сейчас их на фермах десятки миллионов) -- то есть лучше не забивать на мех и быть в Красной книге, или иметь популяцию в десятки миллионов, но кончать жизнь принудительно, а не от природных невзгод? Ну и дальше в таком духе.

Усомневаю 150-летние производственные циклы в https://www.facebook.com/petr.shchedrovitskiy/posts/3429153077171565, привожу графики Тони Себа по ускорению распространения технологий.

Роли ассистентов Монтессори педагогов -- кейс Лии Султановой по системному мышлению (когда-то приложил к этому руку), https://www.facebook.com/liya.sultanova/posts/3382993551814731

Лучшая картинка по поводу американского голосования:


UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10219754105657176
2019

Драфт литературы по методологическим трансдисциплинам, октябрь 2020

Вот текущий мой минимизированный до предела список литературы по методологическим трансдисциплинам (мой вариант "теории всего", как традиционно называют подобные построения) и немного новая нарезка материала (DISCLAIMER. Это очень предварительный и очень спорный драфт, просто фиксируем состояние методологической работы на октябрь 2020 года -- важны не столько сами книжки, сколько выбор идей из этих книг в качестве SoTA):
Онтология как формализация концептуализации
-- моё "Визуальное мышление" про спектр мышления, концептуализацию, абстрагирование, https://ridero.ru/books/vizualnoe_myshlenie/
— Partridge про типы и отношения, https://yadi.sk/i/2SgjvILB3PqJEZ.
-- Hubbard, вероятностное отнесение к типам и измерения, https://yadi.sk/i/u7H_PpQt3ai78P
— про роли даже не знаю, моё "Системное мышление 2020" IMHO уже лучше всего это описывает, и там же какие-то слова про важность "машинки типов", https://ridero.ru/books/sistemnoe_myshlenie/
-- дальше копать по линии схематизации/формализации/абстрагирования-рендеринга/генерации/заземления в коммуникации: https://ailev.livejournal.com/1494762.html. Блок по коммуникации тут примыкает: схемами нужно обмениваться, но в текущей "Онтологике и коммуникации" пока больше про нежность/ненасильственность общающихся друг ко другу (психологический заход на отсечение отрицательных эмоций в коммуникации), нежели про нарративизацию как последовательность изложения концептуального графа, объяснения (это из эпистемологии), аргументацию (это из вычислительного мышления) и прочую содержательность.

Эволюционная эпистемология
-- Deutsch про объяснения и предсказания, докрученная эволюционная эпистемология Поппера, знания и физический мир https://yadi.sk/i/0fLMVlwgN59BHA, https://yadi.sk/i/Rv9Tob18A6mxyA
-- Koen про эвристики и инженерию, https://yadi.sk/i/dWDyBikNy74dP
-- Stanley и Lehman про open-endedness, https://yadi.sk/i/ohRWnX_R3ZcVn5 и https://www.oreilly.com/radar/open-endedness-the-last-grand-challenge-youve-never-heard-of/ и https://eng.uber.com/enhanced-poet-machine-learning/
-- Pearl про причинный вывод, https://yadi.sk/i/cBxM7FmR3afcuH
-- Grabmair про объяснения и argument maps, assurance case с обучаемыми весами (с учётом сдвига в вероятностную сторону), http://d-scholarship.pitt.edu/27608/7/MGrabmair-ETD-v2.pdf и куча стандартов через которые тоже можно пытаться сформулировать (как это было в системном мышлении), типа https://edge-case-research.com/ul4600/
— про прагматизм непонятно кто (ибо Пирс это совсем уж древний первоисточник, а Фейерабенд не совсем про то)
-- мой учебник "Образование для образованных 2020" с прикладным описанием выхода на бесконечное развитие, https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/

Вычислительное мышление/информатика/computer science
-- Deutsch связь физики, информатики и математики, физичность вычислений и квантовые вычисления (https://ailev.livejournal.com/1540866.html). Почему берём Дойча, а не того же Вольфрама? Вольфрам мастер пиара, его текст про вычисления, математику и физику лезет изо всех утюгов (он же и на русский переведён! Мне в личку его шлют пару раз в день). Дойч менее популярен, в разы и разы. Но у Дойча его построения хорошо стыкуются с SoTA многих других трансдисциплин, и Дойч показывает, как именно стыкуются. У Вольфрама это отдельный пока автономный кусок знания, опирающийся зато на красивые пиарные картинки, сделанные его софтом Mathematica. У Дойча тоже есть вебсайт про физику и вычисления (http://constructortheory.org/), но нет софта и фирмы, обеспечивающей пиар и шумиху. Зато Дойча волнует эволюционная эпистемология как таковая, а не только вычисления и физика.
-- Domingos про no free lunch и разную алгоритмику интеллекта, https://yadi.sk/i/5kgeADQ5mQxFx
-- Грациано про сознание (модель мира, модель себя, модель внимания -- attention schema theory): https://yadi.sk/i/c9nT31SWVTMKRQ
-- ...??? работа тут пока идёт. В текущей классификации и "классическая логика" тут про алгоритмы правильных рассуждений, то есть про вычисления мозга как "вычислителя с физикой/аппаратурой S2 медленного мышления по Канеману" и их универсальность, реализуемость, вычислительную/думательную (в данном случае) сложность. А моделирование данных традиционно идёт сюда, хотя ему место в онтологии (результат моделирования) и эпистемологии (способ моделирования).

Системное мышление
Мой текущий учебник системного мышления, как он есть -- https://ridero.ru/books/sistemnoe_myshlenie/

Идеально было бы как-то гармонизировать всё это разношёрстное содержание, приведя его к SoTA и получив 4 учебника/курса по указанным трансдисциплинам, из которых один уже написан ("Системное мышление"), онтология и эпистемология читаются лекционно в разных курсах уже сегодня (ведут Прапион Медведева и Александр Али), а один (вычислительное мышление) так полностью в исследованиях. Это методологическая работа.

Отдельно о том, как этому трансдисциплинарному клубку учить: в какой последовательности, какие объяснения делать, какими упражнениями тренировать мышление. Да и вообще как объяснить, что это всё и есть усиление интеллекта и непосредственно используемо в жизни. Даже с системным мышлением задают абсолютно неправильный вопрос "а в каких ситуациях его использовать?". Что же тогда говорить об онтологии и эпистемологии? Предположим, что все помянутые книги написаны в формате "всё имеющее отношение к делу собрано под одной обложкой". Это ведь не значит, что мы сможем при помощи этих учебников немедленно наладить производство мудрецов. Нужно преобразовать это в учебный курс, это методическая работа (instructional design).

Отдельный вопрос -- это налаживание просвещения как образовательного конвейера (начиная с вопроса о том, где же брать мозги, которые желают быть промытыми упомянутым в данном посте содержанием. Очень немного людей поглядят на этот мой пост, начнут читать помянутые в нём книжки и потратят на это пару лет, как это делают студенты в вузах: это же жуткие объёмы сложных текстов, и никакого официального диплома после этой учёбы!).

UPDATE: Обсуждение ВКонтакте https://vk.com/wall2449939_3036 (там даю ссылки на учебник логики).
2021 год

lytdybr

Вьюнош получил зачёт-допуск к ЕГЭ, написал для этого сочинение. Теперь полгода подождать, и будет само сочинение. "Работа в формате ЕГЭ" идёт в школе примерно раз в неделю -- один раз репетицию проводит школа, другой раз -- оценивают работу учителей, третий раз -- тренируется административная бригада, и так каждую неделю. Учебный материал давно закончился, ничего другого, кроме как сдачи ЕГЭ (соблюсти форму! правильно заполнить бланки! уметь рассчитать время конкретных тестов!) в школьной программе уже не осталось. Вьюнош переживает эти трудности вместе со всей страной. В вуз он планирует поступать тоже не для учёбы -- это ж лекарство от армии! А учиться когда? А некогда! Нужно успевать выполнять требования администрации!

Был опыт немного нового формата выездного корпоративного тренинга: полдня "Системного мышления 2019" и через пару дней ещё полдня обзора "Системного менеджмента и стратегирования". Вроде как получилось удачно. С одной стороны -- быстро-быстро-быстро (один суммарно день вместо 6 дней полного курса, скорость x6), с другой стороны -- достаточно интереса, чтобы после этого люди планировали что-то прочесть уже в неспешливом рабочем режиме. Ну, или пойти на полный курс.

В чате моего блога (https://t.me/ailev_blog_discussion) Brenoritvrezorke проблематизирует меня против огульного мнения, что все философы -- это литераторы, т.е. проходят по линии министерства культуры, а не министерства науки (разговор идёт с 18 декабря 2019, https://t.me/ailev_blog_discussion/685 -- и до сих пор). Он настаивает, что к философам (и прочим профессиональным тусовкам) нужно подходить так же, как к людям в части цвета волос, вероисповедания, пола и сексуальной ориентации. И что в целом философы все хорошие, но только некоторые отдельные группы — литераторы, а не философы (я ж не говорю, что фрики! Литераторы, художественные писатели, некоторые беллетристы, а некоторые прямо таки публицисты). А я говорю, что мне проще наоборот: сказать, что на них всех не нужно обращать внимания, а полезны — вот такие и такие, и уже их узко называть. Из всех приматов разумны гомо сапиенсы, а остальные — очень симпатичны, но неразумны. Изо всех философов разумны, например, аналитические философы (в большинстве своём), и некоторые другие узкие группы, а из остальных — очень симпатичные писатели получаются, а не учёные.

На корпоративе я решил деревянную головомку, показал старый студенческий скетч, сплясал урбан киз (видео в фейсбуке https://web.facebook.com/ailevenchuk/videos/10217062828536930/ -- и там за первые сутки сто лайков) и даже показал частично мою фиговую коллекцию (привет ещё из советских времён, а видео сделал в 2006 году -- https://ailev.livejournal.com/425314.html).
2021 год

lytdybr

На курс по машинному интеллекту в субботу пришли главным образом выпускники СМС. За кофе шутили, что они-то знают, зачем им этот курс, а не прошедшие СМС -- не знают. Может, так оно и есть ))) Забавным было то, что я сам сильно впечатлился собственным рассказом: я же собираю всё это разрозненными кусочками, а тут вдруг рассказал в том числе и самому себе большую целостную картинку. Ощущение -- это повторное попадание в перестройку, когда было непонятно и ново вообще всё, старые деятельности были обесценены, а новые ещё не были известны. И это происходило со всей страной (СССР) в целом, начиная с 1987 года. А тут перестройка начинается для всего глобуса, вот прямо сейчас. При этом перестройка в СССР-России быстро закончилась (по факту где-то в 1992-1994), и наступил очередной стабилизец. А тут всё только начинается (дата старта по всем известным мне графикам -- 2021 год, когда новые технологии, профинансированные в последние несколько лет, выйдут на массовый рынок), и нет ощущения, что быстро закончится. Главный фактор изменения, конечно, это универсальный интеллект (интеллект, решающий задачи, недоступные человекам -- я подробней писал об этом тут: https://ailev.livejournal.com/1498481.html).

Следующая тема для размышлений -- это работа Bernhard Schölkopf "Сausality for machine learning", https://arxiv.org/abs/1911.10500 от 24 ноября 2019. Читать её нужно ровно так же: написано для машинного обучения, а думать хорошо бы об обучении людей. Бернард чётко пишет в тексте ровно то, что я говорю про философов: философию настоящую делают ни разу не философы. Философы мутны и вторичны, а вот физики, математики, программисты и т.д. -- вот они всё и придумывают, что потом философы выдают за своё. Вот что Schölkopf он пишет: My first conscious encounter with Judea Pearl was in 2001, at a symposium on the Interface of Computing Sciences and Statistics.19 We both spoke at this symposium, and I recall his talk, formalizing an area of scientific inquiry that I had previously considered solidly part of the realm of philosophy. It stirred the same fascination that had attracted me to the research that I was doing at that time, in statistical learning theory and kernel methods. I had a background in mathematics and physics, had dabbled in neural networks, and was impressed when in 1994 I met Vladimir Vapnik who taught me a statistical theory underlying the philosophical problems of induction and generalization. Judea Pearl, another giant of our still young field of AI, seemed to be doing the same on a rather different but equally fascinating problem. Like Vladimir, Judea left me with a lasting impression as someone who has mastered not just technicalities, but has gained access to profound philosophical understanding. Философское понимание дают не философы. А философы? Они писатели, историки, кто угодно. Но идеи, меняющие мир -- не от них. Если интересны идеи, меняющие мир, нужно брать их от людей, которые их придумывают, а не от философов.

Впервые на дне "инженерия предприятия" курса СМС в это воскресенье я давал Архимейт не как рекомендацию, а как опцию. Sic transit gloria mundi. А что в альтернативе? Тексты, конечно. Тем более что в текущем потоке нашёлся человек, более-менее успешно использующий для описания архитектуры тексты в таблицах (на Airtable он говорит, что сделал 10 проектов), и полностью подтвердивший мою критику Архимейта как визуального языка (они и Архимейт пробовали -- и хлебнули все недостатки графичности). Тут нужно сказать, что наш школьный проект оргразвития (https://ailev.livejournal.com/1497402.html) проходит тоже с архитектурой, выражаемой текстами в таблицах. Практики, чеклисты, вот это всё. И хоть до SysMoLan пока не близко, с текстами и таблицами всё одно лучше получается, чем с графикой.

Режим, когда целый день читаешь тренинг, а после этого идёшь на вечеринку (так у меня было в субботу и воскресенье) -- отличный режим. Целый день потихоньку входишь в стресс, а затем за пару часов вся биохимия из этого стресса перемалывается физической нагрузкой в приятной компании под хорошую музыку. Академик Н.М.Амосов после каждого визита к министру здравоохранения запирался в туалете и приседал там сто раз: "гормональная буря должна сгореть в огне движения" -- https://zen.yandex.ru/media/vikent_ru/pochemu-akademik-100-raz-prisedal-posle-vizita-k-ministru-5de9b148e4fff000adb65fe3. Человек -- это не только мозги на ножках, но и ножки под мозгами.

Пил я недавно раф без сиропа и думал -- в слепом тесте пробы через соломинку из неподписанного стакана я бы заведомо не отличил такой раф и латте (а также латте от латте макиато, а может быть даже и капучино от латте). Вариации пенки тут не в счёт, я про вкус основного напитка. Думаю, многие бы не отличили. Кофе, аудиофильство, высокая кухня -- маркетинг, он ведь такой маркетинг.
2021 год

Как общаться по делу и без нервов: пример методологической работы над курсом

Опубликована запись семинара с образцом нашей внутренней методологической кухни: обсуждение содержания курса "Как общаться по делу и без нервов" -- https://www.youtube.com/watch?v=W-otnsqx_mk. Этот курс будет вести Александр Али (https://vk.com/mr_ali, https://www.facebook.com/alexander.ali.7549), дата первого потока ещё не определена, но на курс уже можно записываться (http://system-school.ru/setup).

Я не думаю, что видео будет полезно для желающих из него прямо сразу узнать, как общаться по делу и без нервов (для таких людей будет полезно посетить сам курс, обсуждение предполагало, что содержание курса его участникам уже известно -- просто уточнялисть теоретические вопросы, лежащие в основе курса, уточнялась терминология, отношения этого курса с другими нашими курсами). Но вот кто интересуется онтологикой и эпистемологией, для тех это видео будет крайне интересно: это пример методологического обсуждения, приложение мышления к сложному материалу какого-то деятельностного кругозора.

Сам курс -- это кругозорный курс про практики безконфликтного общения, на нём по факту даются практики конфликтологии и уличной эпистемологии, а также будут упражнения по этим практикам. Где приложимы эти практики? В конфликтах по поводу требований-архитектуры каких-то систем, продажах, лидерстве, политике, религии -- везде, где нужно общаться, но это общение получается конфликтным и нервным.

В планирующемся курсе будет рассказано, как думать о бесконфликтном общении при помощи понятийного аппарата современной онтологики и системного мышления. Понятия проектной роли, ролевого интереса, ролевого предпочтения. По большому счёту, конфликтная ситуация описывается вот этой схемой:
roles_concerns

Но курс идёт дальше этой схемы, он указывает на описание/моделирование конфликтной ситуации разными ролями, учёт возможных миров при реализации наших предпочтений и намерений, прогноз значений для интереса и реализации предпочтений в возможных мирах. Это "как думать", мышление об общении.

Часть такого мышления даётся в курсе онтологики, часть в курсе системного мышления, а часть вот попала в целом кругозорный курс по общению. Наверное, нужно ещё раз подумать, в каких курсах давать это содержание. Так, в системном мышлении можно было бы оставить только то, что связано с проектными ролями в жизненном цикле и в привязке к системным уровням (внутренние проектные роли, внешние проектные роли). Но тогда прохождение курса, где разъясняется сама театральная метафора (онтологика прежде всего) становится пререквизитом для курса системного мышления. Может, это и хорошо, я ведь неоднократно говорил, что основные ошибки в курсе системного мышления люди делают не в системном мышлении, а в онтологике -- https://ailev.livejournal.com/1465753.html.

Курс про общение детализирует все эти понятия по другой линии: моделируются ситуации в возможных мирах и оценки значений интересов, оценки реализации предпочтений. Происходит реверс-инжиниринг ситуации: получаем модель понимания ситуации нашим собеседником, включая точку соприкосновения с когнитивистикой (когда оценка реализуемости предпочтения вызывает сильную эмоциональную реакцию и нужно стараться вынести эмоциональность из общения, чтобы не "спорить/скандалить", а "договариваться"). В ходе общения эти модели мира наши и собеседника уточняются и совмещаются. Это эпистемология aka научное (и отчасти вычислительное -- про моделирование и описания) мышление в приложении к деятельности. Если онтология отвечает на вопрос "каков мир", то эпистемология -- "как и что мы знаем".

Можно ещё поглядеть на это и как на заход по обсуждению работы с данными по айтишной линии: нам ведь необязательно, что собеседник -- человек. Мы часто общаемся и с компьютером (разве что злимся при этом не на компьютер, а на человека, его программировавшего, или курирующего для него данные, или всех тех безымянных людей, стоящих за всеми этими датацентрами и базами данных, доступными через компьютер). Схемы из курса универсальные, поэтому они позволяют думать и про такие ситуации, где злиться не на кого, но общаться с тупой железякой надо -- нужно понимать, что там происходит и что было в мозгах у тех людей, которые за эту тупую (или не очень тупую) железяку ответственны. По факту это выход на data science, data engineering: вписывание их в общедеятельностный контекст, указание на то, что с их помощью нужно делать. Тут уж неминуем выход и на вычислительное мышление как аппарат для работы с моделями.

А дальше курс разворачивается в сторону инженерии: нам нужны практики не только "как думать", но и "как делать" -- как строить общение. В курсе даны две такие практики (и будут упражнения на их освоение): конфликтология и уличная эпистемология. Но с ними как любой другой инженерией: если не понимаешь, как думать, то и делать хорошо не получится. Дальше можно добавлять практики, сравнивать их друг с другом, определять, какой из практик лучше пользоваться в какой ситуации -- методологическая часть "как об этом думать" ровно для этого, для упорядочивания своего кругозора в части безконфликтного общения.

На этом курс останавливается. Если материала курса не хватает для вашей ситуации, то вам придётся идти уже не на кругозорный курс, а на прикладной курс конфликтологии, уличной эпистемологии, продаж по методу SPIN (будете удивлены, там ровно про то же самое -- проектные роли, интересы, их предпочтения, общение без конфликтов и по делу) и так далее, их же тысячи. В этих курсах будет больше приёмов для тех или иных специфических ситуаций общения, но содержание нашего кругозорного курса позволит вам быстро в них сориентироваться.

UPDATE: обсуждения в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10215952948670627, https://www.facebook.com/groups/771940449578453/permalink/2126682807437537/, в телеграме https://t.me/ailev_blog_discussion/361
2021 год

lytdybr

После покупки яндекс.станции мы всё время вспоминали анекдот про покупку барабана пятилетнему ребёнку: из комнаты вьюноша доносились вопли споров с Алисой (вопли, потому как музыку нужно сначала перекричать, чтобы Алиса тебя услышала -- а она как глухарь на току: чем громче играет, тем меньше тебя слышит, но если тебя и слышит, то в ответ тоже кричит) и совершенно дикая тинейджерская музыка по всему дому на дикой громкости с диким качеством (написано во всех обзорах, что яндекс.станция бухтит: искусственно задранные недобасы, провалы по высоким и средним, чтобы легче было до неё докричаться -- это всё правда, бухтит, это полный аудиофильский и даже меломанский ужас). А потом потихоньку всё прекратилось, и через пару дней основной режим -- это с выключенными микрофонами и тихнько скорчащим телефоном с той самой тинейджерской музыкой. Почему? Много причин:
-- управлением голосом правильную музыку из Станции не извлечёшь, в компьютерном/телефонном/планшетном интерфейсе это в разы и разы быстрее,
-- Станция любимой музыки просто не имеет (как я понимаю, люди разлетаются сейчас стремительно по нишам -- кто-то слушает каверы на игровые мелодии, как наш вьюнош, и их на яндекс.музыки нет, кто-то слушает кизомбы, которых тоже там нет, так что остаётся "много мейнстрима". Ну не его же слушать? Хотя я слушаю во время работы именно его. А для хобби? Для хобби музыки там, конечно, нет -- её ищу отдельно в каких-нибудь soundcloud или даже прямо в youtube. Вот и вьюнош имеет youtube источником музыки, а яндекс.станция этого не понимает).
-- родители всегда теперь знают, чем ты занимаешься: музыку ищешь, или уроки делаешь. Поэтому лучше тихий скворчащий звук под одеялом, чем громкий бухтящий звук и получасовые переговоры с Алисой, выдающие тебя и твои интересы на всю квартиру.

Появление в доме отдельного от компьютера предмета, с которым можно поговорить -- это забавно. Особо доставляет аттракцион с просьбой прочитать новости. Читает новости Алиса мужским баритоном с интонацией народного артиста, отмоделированной на чтении каких-нибудь вечеров на хуторе близ Диканьки. Что выразительно, взахлёб и радостно рассказывает это не человек, понять можно только по какому-то дикому сбою в ударениях или произношении где-нибудь на каждой пятой фразе. Утюги, скоро с нами по душам будут разговаривать утюги. Хотя тут предполагается три варианта решения:
-- домовой ассистент (тот кто победит: Алиса, или помощник гугля, или Кортана, или Алекса и т.д.) перехватывает управление утюгом и всем остальным, общаться будете с ассистентом, а уж он поговорит с утюгом. Это текущая модель "умного дома", где диспетчер-помощник рулит всеми гаджетами дома.
-- общаться будете с утюгом, но таки из него вещать будет домовой ассистент. Как Агент Смит, он будет оказываться в каждом новом умном устройстве дома.
-- общаться будет сам утюг, а в сторону домашнего ассистента он будет отпускать злые шутки, а иногда и вообще дурить (приказывая ему, например, заткнуться -- и делая это голосом хозяина. А то и заказывая какую-нибудь гладильную отдушку голосом хозяина, используя домового ассистента и все его неизбежные авторизации).
Весёлая жизнь настаёт.

Идёт CES, которая оказалась отнюдь не вся про потребительскую электронику (чего только стоит презентация на ней квантового компьютера IBM), а атмосфера тамошних анонсов совсем другая, нежели в предыдущие годы. Сегодня она закончится, и можно будет попробовать понять, что происходит. Но я боюсь, что не пойму: всего происходит слишком много, и оно очень запутанно связано друг с другом.

Жизнь как-то буквально на глазах меняется, меняются представления о SoTA. Вот я тут спорю с Петром Щедровицким на эту тему (он считает, что это всё развитие идей древних философов, а я утверждаю, что философов там рядом не стояло, и если внимательно смотреть каждый шаг, то его делают инженеры, абсолютно не опираясь на работы этих философов. И показываю, что даже при "похожих" идеях инженеры находят различия -- на примере склоки между Шмитхубером и Гудфеллоу): https://www.facebook.com/petr.shchedrovitskiy/posts/2017510011669219. "их компьютеры это просто воплощение 2,5 очень простых философских идей 1000 летней давности" -- вот ни разу в жизни. Не их идеи воплощались, а идеи изобретателей компьютеров. И опирались эти изобретатели компьютеров не на мысли философов, а на совсем другие мысли совсем других людей (включая свои собственные мысли). Это даже не суп из топора "компьютер из мыслей философов". Расскажите, как философия помогла IBM создать их квантовый компьютер -- то-то они удивятся. Но философы наверняка найдут какого-то древнего грека-любомудра, который "был предтечей". Не был предтечей, ни разу не был, это wishful thinking так считать. И похожими все эти мысли философов и создателей современной техники могут считать только сами философы, ровно как и протягивая стрелку причинности между этими мыслями. Вот никаких там отношений причина-следствие нет!

Похоже, нужно просто брать и делать из cognitive behavior therapy другую дисциплину: cognitive behavior engineering -- когнитивную поведенческую инженерию. Сделать для неё минимального размера кругозор, а дальше в этой терминологии формулировать небольшой набор практик, нужных для акторского/стейкхолдерского мастерства. Это ничего, что имя берётся с запасом и на вырост. В этой предметной области любой исследователь берёт и делает себе небольшую методологию, надёргав туда пару десятков практик известных и добавив туда парочку своих собственных практик на базе какой-нибудь общей для этого десятка практик метафоры. Вот мы тут будем ничем не хуже всех остальных. При этом слово "инженерия", надеюсь, будет отпугивать эзотериков. Чего инженерим? В НЛП они инженерят человеческое совершенство (exellence). Ну, мы будем инженерить человеческую успешность — определяя её по системноинженерному (то есть как результаты деятельности синженерённого человека, удовлетворяющие стейкхолдеров) и учитывая наличие экзокортекса. Кстати, Бэндлер уже делал "инженерию" -- Design Human Engineering, тоже интересный проект, http://www.nlp-kh.com.ua/baza-znanij/o-nlp/napravleniya/677-dhe.

Пришли результаты продаж декабря в Ridero. На сегодняшнее число "Системного мышления" продано 2005 штук, а "Визуального мышления" -- 411 штук. Вот это уже хоть какие-то круглые цифры!