Анатолий Левенчук – Системное мышление 2024. Том 1 (страница 10)

Мышление – это поведение интеллекта в тот момент, когда интеллект пытается найти способы решения проблем, которые раньше ему не встречались. Мышление – это практическое/деятельное вычисление/рассуждение, которое может выходить и в изменение физического мира. Интеллект – это мыслительное мастерство, часть личности. Интеллект реализован мозгом и телом (embodied), или даже совместно работающими мозгом и компьютером (экзокортекс), телом и инструментами (экзотело) обобщённый вычислитель-как-устройство, «мозг с глазками, ушками, ножками и ручками, компьютерами и инструментами». Мы такой вычислитель «с глазками, ушками, ножками и ручками, компьютерами и инструментами» будем называть дальше создатель/constructor. Вычислитель главным образом преобразует информацию по каким-то алгоритмам/знаниям из методов/способов вычислений, создатель – по каким-то алгоритмам/знаниям из методов и с задействованием инструментария/аппаратуры/оборудования (tools and instruments) в конечном итоге не только «рассуждает», но и «действует», то есть преобразует физический мир. Если речь идёт о какой-то части создателя, реализующей именно вычислительную часть алгоритма, мы называем это в методе работы. Интеллект иногда считают только мастерством мышления, работающим с информацией об окружающем мире, а иногда – мастерством изменения окружающего физического мира (то есть в него включают не только функции создания прикладных методов, но и функции самих этих прикладных методов). Мы будем чаще всего говорить об интеллекте как мастерстве, работающем с информацией/описаниями мира с целью создания других мастерств, а когда речь будет идти об изменении мира, то будем говорить о целом агенте (включающем кроме личности, состоящей из многочисленных мастерств, в том числе интеллекта в составе этих мастерств, ещё и организм/тело с инструментами). Тем не менее – вычислитель/computer тоже материален, обработка информации происходит в физическом мире. 15 мастерством

Интеллект::вычислитель мы считаем состоящим из двух частей:

• , обусловленный биологическими особенностями человеческого мозга и тела или конструктивными особенностями аппаратуры компьютера, реализующего искусственный интеллект (AI). Мозг и тело дают интеллекту огромные возможности (сравните интеллект человека и шимпанзе, настольного калькулятора и датацентра с программой AI), но и существенно ограничивают эти возможности (сравните интеллект человека на таком классе задач как умножение и деление многозначных чисел и абсолютно неинтеллектуальный электронный калькулятор, при этом хорошо обученная искусственная нейросеть тоже довольно неплохо разговаривает, но плохо умножает и делит многозначные числа, если не обращается при этом к отдельной программе калькулятора). Врождённый / hardware

• в ходе приобщения к человеческой культуре. К AI это тоже относится, ибо AI учится на огромных массивах знаний, накопленных человеческой цивилизацией, в более-менее интеллектуальных реализациях AI речь идёт о подборках текстов с общим объёмом от десятка триллионов знаков. Эта «научаемая» часть интеллекта включает в себя беглое владение ограниченным кругом методов мышления, своими предметами имеющих окружающий физический мир. Выученный / приобретённый / software / «виртуальный вычислитель»

Мы не делаем предположений о том, как устроен интеллект в его физической реализации, из каких частей мозга и тела он составляется и как именно они связаны, хотя и высказываем тут догадки по составу фундаментальных методов мышления интеллект-стека. Подробней об этом говорится в первом же разделе курса «Интеллект-стек».

Умение мыслить с использованием приёмов мышления из фундаментальных методов интеллект-стека отличает интеллект современного высокообразованного человека (и не только человека, AI тоже) от интеллекта человека-дикаря или интеллекта простейших AI-систем прошлых поколений. «Аппаратура» интеллекта в организмах профессора престижного американского вуза и дикаря из джунглей Амазонки одинакова. Но по мере накопления объяснений о том, как устроен мир, люди (и заодно AI) получили возможность усиления интеллекта в ходе обучения: поменялись и знания/объяснения/алгоритмы мышления, и инструментарий – думают теперь не голым мозгом (как и работают не голыми руками), а с задействованием моделеров и других средств, расширяющих аппаратные возможности мозга.

Интеллект необразованного дикаря существенно ниже интеллекта образованного человека именно из-за отсутствия обучения методам мышления интеллект-стека. Если дикаря образовать, то он тоже будет умным! Без образования дикарь не сможет решить и сотой части тех задач, которые сможет решить образованный человек. При этом образованный человек ещё и успеет подключить средства ускорения решения проблем: лабораторное оборудование для добычи экспериментальных данных, Гугл или ChatGPT для «подкачки» недостающих знаний. быстро

Ключевое слово предыдущего абзаца: , ибо всегда во время решения задачи можно для дикаря включить время образования, которое получил образованный человек. Если образованный человек решит задачу за 10 минут, то дикарь сможет решить задачу за 10 лет обучения плюс те самые 10 минут. Это в существенной мере объясняет, почему высокий IQ как мера способностей биологического мозга к вычислениям/рассуждениям не так сильно влияет на результативность в бизнесе, инженерии и науке. «быстро» Интеллект в значительной своей части выучиваем и может быть усилен инструментально, только небольшая часть его врождённая! 16

И всегда нужно помнить, что как дикарь становится удивительно грозным, когда у него в руках граната, так и усилить интеллект он может, если у него есть подчиняющийся ему компьютерный искусственный интеллект и другие инструменты. Но дикарь не сможет сработать со сложным компьютером и сложным инструментом, так что учиться для усиления интеллекта все равно придётся – просто так умным за счёт компьютера не станешь, просто не сможешь им воспользоваться. Для усиления человеческого интеллекта нужно и образование человека, и мощный компьютер с AI!

В ходе развития человеческой цивилизации выяснилось, каких полезных свойств мы требуем от мышления, которое производит чей-то интеллект: Мы уже упоминали, что есть довольно большой список методов мышления, можно из этих методов выбирать какие-то приёмы, дающие желаемые полезные результаты мышления и избегать приёмов, которые не дают этих полезных результатов. мышление должно быть системно, абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, и это ещё не весь список!

означает, что весь мир мыслится с использованием понятий системного подхода: как состоящий из взаимодействующих систем, вложенных друг в друга по отношению «часть-целое», причём можно предложить несколько разных способов выделения частей из целого (функциональные части, конструктивные части, пространственные части, стоимостные части, и т.д.). Если мы договоримся, как именно мир разбит на какие именно системы, то мы сможем менять мир коллективно, а если не договоримся, то велик шанс того, что каждый будет менять понравившуюся ему часть мира, а вместе эти изменения не дадут желаемого результата. Понятие системы рассматривается в интеллект-стеке в физике, отношение часть-целое в онтологии, способы деления на нужные для деятельности части – в методологии, приёмы инженерной работы – в безмасштабной системной инженерии. Эта системная инженерия дальше специализируется для систем самых разных системных уровней/уровней организации/эволюционных уровней: менеджмент как инженерия организации, инженерия личности, социальная инженерия как инженерия сообществ и даже обществ. И все эти разные виды инженерии нуждаются в представлении своих целевых систем, а также создающих их систем-создателей именно как систем, то есть требуют системности мышления. Системность мышления

– это главный критерий мышления. Нам в мышлении нужно абстрагироваться от неважного и сосредоточиться на важном. Мышление моделирует мир, а не отражает его в полноте всех ненужных деталей. Мышление должно отделять зёрна от плевел и оперировать зёрнами. Мышление должно уметь отвязываться от индивидов и мыслить типами, прототипами, абстрактными понятиями: мы требуем какого-то обобщения с опусканием ненужных для предмета мышления деталей, это резко упрощает вычисления мышления и упрощает обучение мышлению. Нам нужна абстрактность в сложных ситуациях, мы хотим уметь планировать и проектировать впрок, мы хотим работать с целыми классами и типами ситуаций. Без абстрагирования мы не сможем переносить опыт одних ситуаций на другие, мы не сможем эффективно учиться, мы не сможем создавать языки, обслуживающие коллективное мышление – языки позволяют обмениваться самым важным по поводу обдумываемых ситуаций, они очищают общение от неважных подробностей. Абстрактность рассматривается в понятизации, математике, онтологии, логике. Абстрактность

– это возможность проверить, связано ли наше абстрактное мышление и порождаемые им описания ситуаций с реальным миром, или оно оказалось отвязанным от вещного/физического мира и у нас нет способов проверить его результаты, соотнести его результаты с реальностью. Адекватны ли наши мыслительные представления о ситуациях реальному (т.е. существующему независимо от нас, материальному/физическому) миру? Или мышление нас обманывает и предлагает какие-то неадекватные представления? Нам нужно практичное, применимое для действия мышление, мы хотим быть адекватными и не отрываться от реальности. Адекватность рассматривается в семантике, физике, онтологии. Адекватность