Анатолий Левенчук – Методология 2025 (страница 20)
• Начальная путаница с методами происходит от типовых онтологических ошибок. Скажем, метод завязывания шнурков – это метод работы по завязыванию шнурков агентом, причём это само завязывание шнурков (паттерн действий в реальном мире) в его содержательной части. А описание метода – это алгоритм, оно же теория, оно же объяснение. Ввиду массовой путаницы между описаниями и реальной жизнью у методологов-аналитиков, а также часто у программистов (они работают с «данными», а не с «жизнью») обсуждения реальности не происходит, рабочий процесс вдруг оказывается «описанием», а не тем, что происходит в жизни, алгоритм путается с мастерством (программой на каком-то компьютере, то есть путаница с вычислителем, выполняющим алгоритм), статус алгоритма как описания/объяснения/теории исчезает.
• Метод описывается алгоритмом, а алгоритм – это одновременно и теория, для объяснения надо разбираться в конструктивной математике, соответствии Curry-Howard и прочих основаниях математики и computer science.
• Более того, это не просто алгоритм действий с данными, а алгоритм действий в реальном мире, и это тоже трудно понимается. Речь идёт об идее 4E (extended, embedded, embodied, enactive) cognition72, и это алгоритмы роботов с датчиками и актуаторами (станка с ЧПУ в простейшем случае), а не алгоритмы классического компьютера. Иногда это алгоритмы, реализуемые вычислителями на мокрой нейронной сетке (у людей) и задействующие сложные инструменты (станки), и ещё и многоуровневые (скажем, ваш заказ пиццы по каким-то методам в пиццерии обрабатывает довольно много людей и компьютеров, а также довольно много разного кухонного оборудования). Об этом трудно думать как-то в общем виде. Но именно такие размышления «в общем виде» позволяют переносить найденные в одних предметных областях методологические решения в другие предметные области. В частности, в ходе цифровой трансформации надо как-то сдвигать выполнение работ с физических двойников на цифровые двойники (например, подстройку режимов работы), а с людей на роботов. Это требует единообразного описания методов работы софта, людей, станков и даже AI-агентов.
• Трудность ещё и в том, что разложение алгоритма представляется как код – и понимание разных парадигм этого разложения алгоритма трудно, с мультипарадигмальным программированием с трудом справляются и профессиональные программисты. Автор этих строк знает огромное число программистов, которые в начале своей работы буквально страдали, пытаясь писать объект-ориентированно, но выдавая императивный код, а когда речь шла о переходе на функциональное программирование, например программирование на Haskell, имели вообще непреодолимые трудности. Даже если прорваться через типизацию объектов (что тоже проблема для многих людей – поэтому-то и нужно использовать трюки типа «онтологического дребезга» и всякие другие альтернативные интерфейсы к мокрой нейросетке новоявленного методолога), то прорваться через функциональную парадигму будет очень трудно. Та же печальная судьба трудностей в изучении постигла средства логического программирования (прежде всего Prolog, но дальше и Agda73, и Coq74 – они считаются ещё более трудными в изучении, чем средства функционального программирования, ибо могут рассматриваться и как функциональные языки, и как логические языки с зависимыми типами75). Радикальное решение тут – сразу учить конструктивизму, конструктивной математике, теории категорий, гомотопической теории типов. Но это оказывается ещё труднее, чем учить распространённым функциональным и логическим языкам программирования. В любом случае, пошаговые представления метода хорошо применимы в мизерном количестве случаев, сама методологическая/функциональная действительность требует функциональных/декларативных представлений, а не императивных/процедурных. Рабочий процесс какого-то завода нельзя разложить на более мелкие рабочие процессы – и так довести это разложение до рабочих процессов, выполняемых отдельными людьми, если использовать идею «пошагового выполнения процесса», ничего не получится.
Дополнительная трудность как для фундаментальной методологии (у неё тоже есть свои методы!), так и для прикладной методологии самых разных предметных областей – это сверхразнообразие уже предложенных в ходе техноэволюции методов работы. Сегодня часто непонятно, что лучше: взять готовый метод, или создать новый. Когда-то это было обнаружено химиками ещё в эпоху бумажных публикаций: найти в реферативном журнале рецепт синтеза какого-то вещества, чтобы синтезировать его в лаборатории занимало столько же времени, сколько придумать этот метод синтеза! Сейчас ситуация с поиском вроде бы наладилась и найти описание метода можно быстро – но проблема обратная, вы найдёте слишком много методов разной степени сомнительности, и велика вероятность, что вы вместо затрат времени на проверку этих методов попросту разработаете свой собственный метод, времени на это может уйти столько же, сколько на проверку уже известных методов.
Например, по данным Американской ассоциации психологии с 1993 года было опубликовано около 39000 новых конструктов и 43000 новых методов76. Более половины этих методов никогда не использовались за пределами своей первоначальной статьи, в которой они были представлены. Можно поглядеть, как выглядит картинка «методов в психологии» – интерактивная карта со ссылками на оригинальные описания предложенных методов психологической работы77.
Это дополнительная сложность для прикладных методологов: если вы хотите как-то связно рассуждать про «методы в психологии», то вам надо понять, как вообще этому многообразию методов учить, как понять, что там важно, а что не очень. Распространённость методов тут не очень поможет. Так, теория флогистона и теория эфира когда-то были в физике тоже чрезвычайно распространены вместе с базирующимися на них методами описаний мира, а термодинамика едва-едва появилась, и была крайне контринтуитивна в понимании. Впрочем, и сейчас можно утверждать, что термодинамика контринтуитивна, идеи флогистона и эфира много легче в понимании, но термодинамические расчёты работают, а расчёты по теориям флогистона и эфира – нет. В случае теорий менеджмента или теорий психологии так однозначно сказать о работающих или не работающих методах – нельзя.
То же самое разнообразие методов наблюдается сегодня во всех предметных областях, например, методах создания систем AI, и даже в самих методах физики, и даже в методах самой методологии, да и в кулинарии – число рецептов как методов готовки конкретных блюд огромно, различать их трудно. Похоже, с таким многообразием должны работать не люди, а какие-то системы AI – и даже в случае AI нет впечатления, что можно эффективно участвовать в этой эволюции методов, ведь каждый день надо будет отслеживать появление сотен новых методов, придуманных как людьми, так и AI – и тут же запатентованных как smart mutations по отношению к предыдущему методу. Патенты ведь – это тоже описание методов работы, «как работает» (и сложность их текста показывает, что методы крайне сложно описывать формально). Но как определить, каким патентом стоит воспользоваться, а какие патенты уже устарели?
В этом месте любой человек, разбирающийся с методологией вообще и методологией прикладной предметной области говорит «Ааааа!» и хватается за голову. Много легче жить, когда просто не знаешь о всех этих трудностях. Как обычному человеку совладать с таким объёмом знаний в каждой предметной области, как стать методологом какой-то прикладной предметной области? Этот вопрос остаётся открытым.
Как минимум, надо разобраться с фундаментальной методологией, чтобы потом размышлять о методах работы в какой-то предметной области.
Задание: разложение метода вашей работы
Поставьте отметку о выполнении:
1. Написан пост о представлениях метода работы по материалу первого раздела. Что так и осталось непонятным? Что оказалось контринтуитивным? Что вам удалось уже применить в рабочих проектах?
2. Написан пост о методе вашей собственной работы. Для этого определите, какая работа занимала у вас основное время на прошлой неделе. Опишите метод/способ, которым вы делали эту работу – и используйте для этого какие-то представления из пройденного раздела нашего курса.
2. Создание и развитие: не жизненный, не цикл
Биологический жизненный цикл, нулевая версия
Поскольку системный подход поначалу развивался на примерах относительно простых физических, а затем (фон Берталанфи был биологом) сложных биологических систем, то часть его терминологии осталась с времён зарождения общей теории систем. Вот сборник работ фон Берталанфи, 1940—1968, это как раз про первое поколение системного подхода:
Так, биологи хотели найти подходы к обсуждению таких сложных объектов, как заливной луг со всеми его взаимосвязанными сотнями видов растений, животных и сменой времён года – а слов для этого обсуждения не было. Они эти слова придумали, например «жизненный цикл». Вот жизненный цикл печёночного сосальщика78:
Этот паразитический плоский червь проводит свою жизнь в разных состояниях (яйца, личинки, цисты, взрослого червя), проходя метаморфозы (полную перестройку своей внутренней структуры) за время своей жизни. При этом никто не замысливает и не проектирует систему червя, нет таких стадии в жизненном цикле биологического объекта, нет «замысливания» и «проектирования». «Проект/design червя» делала дарвиновская эволюция, она безлична и бесцельна. Никто также не изготавливает систему червя, полностью документированную в его ДНК в форме генома (геном очень условно можно считать «проектом/design» биологического организма): все эти стадии изготовления происходят без вмешательства человека, это и есть жизнь. А ещё всё повторяется, начиная с яиц червя. И там ещё в «изготовлении» участвуют и другие существа (крупный рогатый скот, прудовик), а не человек.