Анатолий Левенчук – Системное мышление 2024. Том 1 (страница 9)

Например, если нужно учить логике, то нужно учить прямо ей, а не через информатику и геометрию. В школьных курсах логика осталась только в рамках изучения логических выражений при обучении программированию и в курсе геометрии, где только и остались доказательства теорем.

Наш курс по системному мышлению как раз призван заполнить этот пробел обучения мышлению с использованием методов интеллект-стека, хотя и частично, ибо затрагивается небольшая область объяснений небольшого числа дисциплин, связанных с понятием «система», а не полный набор методов интеллект-стека. Наш курс учит прямо системному мышлению как использованию понятий системного подхода в самых разных методах мышления, хотя и не касается при этом многих других понятий из этих методов мышления. Скажем, более-менее подробно из входящей в интеллект-стек онтологии , но вот другие виды отношений только упоминаются. А в курсах по моделированию (например, «Моделирование и собранность», где подробно изучается онтологическое мышление) изучаются мыслительные операции с иерархиями как по отношению композиции, так и по самым разным другим отношениям, прежде всего это отношения классификации (присвоение типа), специализации (присвоение подтипа), а также изучается использование инструментария моделеров. В курсе системного мышления эти операции присвоения типа мы не изучаем, а просто используем, считаем известными из предыдущих курсов. При этом в нашем курсе достаточно повторений использования этих операций, чтобы вы допоняли и поупражнялись в беглости использования полученных в курсе «Моделирование и собранность» знаний по этим операциям работы с присвоением типов и иерархиями отношений. в курсе системного мышления разбирается иерархия по отношению композиции/часть-целое

Итак, ещё раз (это уже говорилось в первом подразделе, а также подробнее это изложено в курсе «Интеллект-стек»):

• Интеллект – это мыслительное мастерство решения проблем, которые не встречались ранее ни студентам, ни их преподавателям. Это мыслительное мастерство познания, бесконечного решения всё более и более сложных проблем, в конечном итоге ведущих к выживанию в ходе эволюции (то есть выживанию как отдельного организма прямо сейчас, так и выживанию генома в эволюционном будущем). Решение проблемы – это предложение метода сведения проблемы к задачам, которые имеют метод решения, так что интеллект по факту создаёт новые методы работы.

• Функция::поведение/behavior интеллекта – мышление. Компьютер вычисляет, а интеллект мыслит, мышление – это класс вычислений. Если мы знаем, как решать какую-то задачу (не проблему! Проблема – это когда мы не знаем, как её решить!), то мы не думаем, а просто рассуждаем по известным нам правилам/алгоритмам/дисциплинам какого-то метода (кроме знаний/алгоритмов в методе обычно предусмотрено ещё задействование какого-то инструментария, например, моделера для мышления или даже использование AI для проведения части рассуждений). Без задействования интеллекта будет прикладное рассуждение/вычисление/вывод/inference по прикладному методу.

• Интеллект/мыслительное мастерство представляет собой суммарный набор разных видов мыслительного мастерства, как деятельностных/практических/практичных вычислителей, следующих алгоритмам/знаниям/теориям из методов мышления. Каждый отдельный вид мастерства – это специализированный вычислитель, реализуемый сегодня в его самых сильных/универсальных проявлениях обученной мокрой или кремниевой нейронной сетью человека или компьютера. Мышление тем самым – это вычисление по какому-то методу, в значительной мере нейросетевое, поэтому трудно обсуждаемое как «алгоритмическое», оно происходит чаще всего не в локальных/символьных представлениях, а распределённых. Но трудность представления в знаках не означает, что это «получение информации из космоса/вакуума»! Никакой эзотерики!

• Каждый метод/практика/культура/стиль/деятельность (practice/activity) мышления интеллекта – фундаментальный/безмасштабный. Он включает теорию/знание как трансдисциплину (трансдисциплина/transdiscipline – это теория/знания/объяснения/алгоритмы, использующиеся в самых разных других прикладных методах). Методы мышления интеллекта составляют интеллект-стек (ибо мы условно считаем их упорядоченными в той мере, в которой объяснения каких-то методов позволяет проще объяснять другие методы). Кроме трансдисциплины/«фундаментальных знаний» метод/практика мышления интеллекта подразумевает использование какого-то инструментария в поддержку этой трансдисциплины, ибо мышление выходит за пределы какого-то вычислителя (extended cognition, познание выходит за пределы познающего агента). Раньше инструментарий усиления мышления для фундаментальных методов мышления был ручкой-бумажкой, но теперь чаще всего это компьютер с какими-то программами моделирования/моделерами. А в случае прикладных методов кроме моделеров на базе компьютеров будут ещё и задействованы инструменты, меняющие физический мир. Это может быть экскаватор или станок с ЧПУ, но в простейших случаях хватает человеческих рук. Даже «наблюдение» – это отдельное действие, для этого может использоваться телескоп на спутнике, но может хватить глаз, поворачиваемых мышцами. Мышление::вычисление тем самым – это функция/метод/практика работы мастерства::вычислитель, включающая задействование объяснений/теорий/алгоритмов (алгоритмы необязательно пошаговые/императивные) из трансдисциплин методов мышления интеллект-стека, а также подразумевающая поддержку инструментарием моделирования и даже для добычи данных могущая включать изменения мира в ходе измерений или создания новых инструментов. Конечная цель мышления как функции интеллекта – создание прикладных методов, по которым возможны работы по изменению окружающего физического мира к лучшему, например, создание удобных городов, сверхскоростных квантовых компьютеров, здоровых бессмертных тел (включая своё собственное), изобилия вкусной и полезной дешёвой еды. . Фундаментальные методы интеллект-стека позволяют рассуждать о прикладных методах и создавать их по потребности, а затем по знаниям этих вновь созданных прикладных методов вновь выученное прикладное мастерство задействует инструментарий (иногда уже известный, иногда и специально для поддержки нового метода разработанный) – и изменяет мир к лучшему

• Логичности, этичности, алгоритмичности, рациональности и т. д. в мышлении нужно учить через учебники и задания (например, задания по моделированию) этих методов мышления (с опорой на дисциплины/теории/знания/объяснения этих методов и инструментарий этих методов, прежде всего моделеры), а не «исподволь» через учебники и выполнение заданий по каким-то другим учебным предметам. Обучение физике не даёт прямых знаний по семантике, логике, онтологии – а без этого умнее не станешь! Физики не более умны, они просто больше знают именно физику! Умны те, кто владеет всеми методами мышления интеллект-стека, к которым относится и физика. При этом физика в интеллект-стек входит не в части прикладных методов мышления каких-то разделов физики (оптики, механики), а в части владения физическим мышлением как таковым: как мыслить об изменениях физического мира в самых разных ситуациях. В том числе само понятие «система» в системном мышлении когда-то пришло из такой физики (а не из какого-то «раздела физики»): система – это часть мира, отделённая как-то (граница системы) от остального мира (окружающей среды).

• Методологический/трудовой/практический/инженерный/культурный/стилевой кругозор нужно тоже учить (для нейронной сетки это «насмотренность», достаточное число отсмотренных примеров), а не только получать «из опыта жизни на предприятиях», то есть «исподволь», за долгое время. Кругозор менеджмента, обучения людей и AI – это всё надо учить, и учить быстро, а не просто «жить долго, и всё узнаешь».

• Сам же системный подход (systems approach) – это рациональная (удачная догадка, выдержавшая критику и взятая всерьёз, то есть как основа для принятия решений по поводу изменений мира) идея о том, что весь мир состоит из вложенных на много уровней и взаимодействующих между собой систем как физических объектов. Система/system – это взятый вниманием в физическом мире в каких-то границах фрагмент этого мира, взаимодействующий какими-то частями (subsystems) внутри себя, а также взаимодействующий с остающимся по ту сторону границы (boundary) системы остальным миром, называемым окружением/средой/environment.

⠀

Критерии сильного мышления

В этом мире интеллект решает проблемы по поводу неодушевлённых предметов, живых существ, разумных существ (людей), организаций этих людей, сообществ и обществ в этом мире, а также моделей мира в людях и компьютерах. Мышление тут вполне деятельностно и инициативно: оно включает действия людей и роботов и их организаций и сообществ с миром и моделями мира. Чтобы о чём-то подумать, нужно на это что-то посмотреть, а для этого повернуть голову. Вот эти действия «повернуть голову и посмотреть», а иногда ещё и «полететь на Луну, и посмотреть» или даже «послать на Луну робота и поглядеть его приборами» мы тоже включаем в мышление. Мышление как проактивное познание включает и работу тела, а также экзотела.