Анатолий Левенчук – Интеллект-стек 2023 (страница 16)

Итого: приобретение нового мастерства и у человека, и у AI, и у компании не через чисто «природную смекалку» человека, AI или коллективную смекалку людей и компьютеров в компании, а через «облагороженную образованием смекалку», через получаемые из культуры путём «импорта» готового знания о структуре мира и структуре задач – и уже к этим «импортированным» знаниям предобучения добавляется «возня»/tinkering, «опыт».

Трансдисциплинарный интеллект-стек

Мастерство/умение и навык/скилл/skill – это вычислители для рассуждений по какой-то прикладной дисциплине или трансдисциплине, интеллект – это набор таких вычислителей по разным видам мыслительных практик, поддерживающих рассуждения с объектами и по правилам/объяснениям трансдисциплин этих практик, и с использованием необходимых для этого инструментов. Инструменты тут чаще всего – моделеры, использующиеся для «усиления памяти», даже ручка-бумажка, но иногда для усиления именно вычислений – компьютерные имитационные модели или даже просто калькуляторы.

Трансдисциплины – это и есть сведения о структуре мира, которая оказывается удобной для практик скоростного мышления, мыслительного мастерства быстрого разбирательства с новыми ситуациями. Трансдисциплины – это дисциплины о дисциплинах, наиболее общие мыслительные шаблоны о более конкретных мыслительных шаблонах, используемых для каких-то более конкретных предметных областей. Логика позволяет обсуждать, логичны ли рассуждения какой-нибудь астрологии или квантовой теории поля, онтология позволяет обсуждать объекты мышления в машиностроении и менеджменте, и так со всеми трансдисциплинами.

Проблема, которая займёт всё время очень смекалистого дикаря на полжизни, у обученного мышлению с использованием трансдисциплин человека может занять несколько часов, или даже несколько секунд (особенно, если такой человек будет использовать компьютерный экзокортекс).

Трансдисциплин множество самых разных, они выстроены в условный стек («стопку»), поскольку внутри рассуждений о каких-то одних типах объектов одних трансдисциплин будут использованы рассуждения о других типах объектов других трансдисциплин. Мы называем такой условный (потому как там всё-таки полноценный граф, а не какая-то последовательность, но в целях упрощения мы это игнорируем и продолжаем говорить о «стопке») стек трансдициплин, использующихся для рассуждений о самых разных предметных областях, в том числе предметных областях друг друга, Приведём его в обратном порядке, снизу-вверх, чтобы было понятней, как одни трансдисциплины пользуются в своих объяснениях уже введёнными другими трансдисциплинами объектами: интеллект-стек.

• Понятизация учит выделять какие-то типизированные (тут явное забегание вперёд: понятие типа будет определено в интеллект-стеке позже, но мы предупреждали об условности предлагаемой последовательности практик) фигуры из фона и делать их предметами рассмотрения, давать какие-то имена этим фигурам. Роль – поэт.

• Собранность учит удерживать во внимании «объекты», которые уже вытащены понятизацией. Это делается не «чистым мозгом», а при помощи внешней аппаратуры памяти и поиска в ней. Так что роль – «собранный», и этот собранный – киборг. Впрочем, интеллект-стек относится и к AI, так что «киборг» тут условно, только для людей, чьё внимание усилено компьютерными средствами.

• Семантика учит связывать физические/реальные объекты с математическими/абстрактными/ментальными/идеальными, а также работать со знаками, обозначающими объекты. Если вы вытащили своим вниманием объекты из пестроты окружающего мира, можете удержать их во внимании, то дальше можно обсуждать эти объекты, представляя объекты знаками. Роль – семантик.

• Математика учит тому, какие бывают «ментальные» объекты, как они могут себя вести, каким образом конструируются одни из других. Роль – математик.

• Физика учит тому, какие бывают физические объекты в реальном мире, а также каким образом мы используем математические/ментальные объекты с хорошо изученным поведением для представления физических объектов с целью рассуждений о них. Роль – физик.

• Теория понятий учит тому, как мы думаем о понятиях – математических/абстрактных/ментальных объектах, которые представляют физические объекты. Человеческий мозг (а значит, и AI, если его научить) представляет понятия или в виде объектов и отношений (теоретическая теория понятий), или как какие-то объекты-прототипы и объекты с описанием некоторых отличий от прототипа (теория прототипов), и это даже не единственные два варианта, есть и ещё. Логика хорошо будет работать с теоретической теорией понятий, а вот метафоры и всякая художественность – с теорией прототипов. Это пригодится для всех последующих обсуждений. Теория понятий учит машинке типов: что все объекты в каком-то смысле подобны друг другу, и это описывается типами. Примеры часто встречающихся типов отношений в теоретической теории понятий – это классификация, специализация, композиция. Появляются и конструктивные теории понятий, где объекты «конструируются» путём каких-то операций, а не просто представляются объектами и отношениями. Роль – типолог.

• Онтология учит отвечать на вопрос, каким способом мы описываем/моделируем мир: как мы определяем важное и неважное (моделирование), как мы используем модели для ответа на вопросы (рассуждения на основе моделей). Мы разбираемся с мета-моделированием (описания как абстракции получаются не произвольно, но абстрагирование управляется абстракцией более высокого уровня), разбираемся с тем, что вещи/системы на разных системных уровнях (то есть уровнях по отношению часть-целое) описываются по-разному, ибо при взаимодействии частей получаются новые свойства (эмерджентность). Модели задействуют понятия (используем теорию понятий, в том числе пользуемся идеей конструктивной онтологии, понятия которой получаются путём применения операций, а не обсуждая отношения «вечных понятий»). А ещё модели используются для проведения по ним рассуждений с целью предсказания будущего состояния мира (демоделирование/рендеринг/порождение), тем самым после разбирательства с онтологией мы уже готовы заняться рассуждениями и объяснениями. Роль – онтолог.

• Алгоритмика говорит нам о том, как эффективно (с наименьшей затратой ресурсов) вычислять, то есть проводить каким-то физическим устройством (универсальным компьютером) заданные последовательности операций (алгоритмы) над содержимым какой-то памяти, представляющей собой знаки для математических объектов. Алгоритмика тесно связана с понятием интеллекта, так как интеллект – это программно-аппаратно реализованный универсальный алгоритм, способный с большой эффективностью вычислять самые разные функции. Но физическая природа компьютера не позволяет одинаково эффективно вычислять что угодно, а алгоритмика изучает, что же возможно в этом плане сделать на текущей аппаратной базе, какие последовательности операций на той или иной аппаратуре наиболее универсальны и эффективны. Математик, физик, компьютер – это универсальные вычислители, то есть физические объекты, поведение которых как-то отражает поведение математических/идеальных/ментальных/абстрактных объектов. Алгоритмика тем самым и про живых людей с их рассуждениями/вычислениями, и про классические компьютеры с их рассуждениями, и про квантовые компьютеры с их рассуждениями/вычислениями – всё это просто разные типы физики вычислителей. Роль – алгоритмист.

• Логика говорит, какие есть способы вычислений как рассуждений над моделями, дающие наиболее безошибочные результаты: логический вывод, функциональная оценка, вычисления математических функций, интуитивные оценки в человеческом мозге, прикидки, предсказания, и т. д. Онтология для этого уже рассказала про то, как мы нарезали мир на типизированные (или сконструированные) объекты, описав эту нарезку какими-то моделями, алгоритмика уже рассказала, что такое рассуждения-как-вычисления, так что методы рассуждений работают как алгоритмы с моделями.

• Рациональность занимается созданием правильных объяснений. Объяснения представляют собой теории/модели, которые рассказывают о причинах и следствиях в физическом мире. К этому моменту, если мы изучали интеллект-стек в последовательности «снизу вверх», из онтологии уже известно про разнообразие моделей, из логики – о разнообразии правил рассуждений. Математика даст возможность оценить формальность работы с причинами и следствиями, физика позволит говорить о соотношении того, что мы представляем рациональными моделями и того, что происходит с реальным миром. Роль – разум, который не приемлет кривых объяснений и нещадно их критикует, а модели использует для принятия решений о деятельности.

• Исследования как практика познания говорит о том, каким образом мы получаем хорошие объяснения. Мы уже понимаем, какие должны быть свойства у хорошего (рационального, на основе моделей) объяснения, и надо теперь объяснить, каким образом мы накапливаем на планете всё более и более точные и удобные в использовании знания о том, как устроен мир. Мы делаем догадки о хорошей объяснительной (причинной) модели/теории, а затем критикуем эти догадки на предмет непротиворечивых результатов рассуждений по этой модели (логика) и на предмет лучшего соответствия предсказаний этой модели с результатами эксперимента (измерения). И дальше та догадка, которая пережила критику (поэтому рационализм у нас – критический!), принимается всерьёз, то есть может быть положена в основу планирования действий. Роль – исследователь.