Анатолий Левенчук "Системное мышление 2024. Том 1"

• Дело не в том, что в текст нашего курса встроено мало повторений. Дело в том, что понимание при повторном прохождении всей цепочки курсов будет совсем другим! Опыт показывает, что второй раз курс проходится «как в первый»: вычитывается и понимается из него совсем другое. Впрочем, этим наш курс не отличается от любых других не самых простых текстов. Каждый сложный текст передаёт сложно связанный граф понятий. При последовательном описании графа неминуемы «ссылки вперёд», на ещё не слишком понятые концепты. Тут есть только вариант двойного прохода: первый раз вы знакомитесь с понятиями, а второй раз понимаете все связи между уже знакомыми понятиями. Описание связей между плохо понятыми концептами бесполезно: будет проигнорировано и забудется.

• Терминология для основных понятий курса намеренно не задана однозначно: в явном виде везде используются синонимические ряды/«паровозики». Нельзя будет быстро пробежаться глазами по фразе, чтобы понять её! Глаз будет спотыкаться о длинный синонимический ряд. Метод/практика/practice/деятельность/стиль/культура/вид труда – такое будет встречаться в тексте повсеместно. Требуется каждый раз осознанно понимать, не какое слово написано, а какое понятие имеется в виду под этим рядом. Это тоже сделано в курсе намеренно. В жизни вам не будут встречаться слова из курса (не встречаете же вы в жизни «физические тела», хотя в учебнике физики речь именно о них), а в курсе нет слов из жизни (в учебнике физики не описан полёт пустой бутылки в мусорную корзину, а описан полёт физического тела неведомо куда). Наш курс готовит к этой ситуации: присваивание типов из курса объектам из жизни делается не на основе схожести названий (слов), а на основе схожести понятий (ментальных моделей, стоящих за использованными словами-терминами)! Чтение текста курса становится более медленным и осознанным, но это хорошо: нейронной сетке вашего мозга от этого сплошная польза! Использование косой черты/slash для синонимических рядов довольно распространено в инженерии и англоязычных текстах, это только в литературных русскоязычных текстах она не приветствуется, мы об этом знаем[7 - https://bureau.ru/soviet/20140629/ (https://bureau.ru/soviet/20140629/)], но в нашем случае игнорируем.

Обучение оказывается тем редким случаем, когда «разнесение», «распыление», «повторение» и нефиксированная терминология полезны для результата. Конечно, они увеличивают время на обучение, но мы это воспринимаем как полезное явление: «увеличивают время, которое мозг работает с понятиями курса». Это полезное увеличение времени, это цель! Нам надо удержать вашу нейронную сетку в работе с понятиями курса, результат прохождения курса в части постановки системного мышления будет лучше.

В курсе системного мышления (в книге этого нет, поэтому мы настоятельно советуем проходить курс в Aisystant, а не просто читать книгу) вам потребуется

• отвечать на вопросы и давать объяснения этих ответов,

• заниматься моделированием в табличках,

• выполнять задания, записывая свои мысли по итогам их выполнения в постах.

Не ленитесь давать обоснования в ответах на вопросы: так вы поднимете беглость в использовании терминологии. Вместо «смутных ощущений» верности или неверности ответов, «мычания в уме» («эээээ» в уме как догадка по поводу ответа так и останется без имени, а ведь цель ответов на вопросы – овладеть терминологией, помнить аргументы) вам придётся выразить рассуждение о верности ответа каким-то текстом, и термины перестанут «вертеться на кончике языка», но не вспоминаться и поэтому оказываться не выученными после прохождения курса. Вам пригодится эта учебная тренировка в написании обоснований ответов на вопросы, когда вы через месяц-два будете общаться с коллегами в рабочей ситуации. Ибо коллеге не скажешь аргумент в форме «ээээ, у меня ощущение, что ответ такой, но не могу вспомнить, почему». Аргументация должна быть внятной и выражаться словами, а не «эээ» внутри вашей головы. Скорее всего, вам придётся посмотреть в текст учебника, чтобы вспомнить аргумент, вспомнить термины и написать обоснование.

Вот типичный отзыв студента[8 - https://t.me/ailev_blog_discussion/23418 (https://t.me/ailev_blog_discussion/23418)]:

Да, похоже, что настоящий game changer – это только упражнения.

Помню, текст 2015 года я читала в полусознанке и процентов 20% (не понимала зачем мне это всё), просто скачала где-то одной кнопкой. Было тяжко продираться, конечно. Когда читала новую версию (прошлого года), страдала от того, как все долго, жидко и повторяется. Recall информации в обоих случаях у себя оцениваю, как одинаковый. Только курс с упражнениями действительно разогнал кашу в голове.

«Только курс с упражнениями действительно разогнал кашу в голове» – это все говорят после прохождения упражнений. Но за упражнения берётся один человек из десяти проходящих курс. Надеемся, что вы и есть этот один человек. Если не будете выполнять упражнений, не будете заниматься работой над заданиями, то каша в голове у вас так и останется, пользы от «чтения курса» (а не «прохождения курса», что подразумевает выполнение заданий) не будет.

Для усвоения материала мы не советуем писать конспекты/изложение материала учебника курса, не советуем использовать подчёркивание отдельных фраз – это студенческие легенды про то, как надо учиться, но в многочисленных экспериментах показано, что это бесполезно и никак не улучшает усвоение материала. Мы советуем писать короткие тексты по всем новым мыслям, которые пришли к вам в голову при прохождении курса, жанр «сочинения», а не «изложения/шпаргалки». Очень помогает обучению публикация этих заметок, например, в нашем клубе[9 - https://systemsworld.club/ (https://systemsworld.club/)]. Аккаунт в какой-нибудь социальной сети тоже подойдёт, хотя там трудней будет получить интересные комментарии, но даже эти комментарии тут не так важны. Ваши собственные мысли, собственные модели, которые будут приходить вам в голову по ходу курса – они важны, не теряйте их. Ищите для них слова, записывайте, и даже не столько, чтобы поделиться этими мыслями с миром, сколько для того, чтобы удержать в размышлениях над этим материалом вашу нейронную сетку ещё на некоторое время. Для обучения нейронной сети (неважно, это нейронная сеть человека или реализована кремниевым или даже квантовым компьютером) какому-то набору понятий нужно время работы этой сети с включающим эти понятия материалом. Эта образовательная стратегия мышления письмом/моделированием[10 - https://ailev.livejournal.com/1513051.html (https://ailev.livejournal.com/1513051.html) – в курсе-пререквизите «Моделирование и собранность» этому учат, как отдельному важному мастерству.] очень хорошо себя зарекомендовала.

Ещё раз повторим, что вы пишете не для внешней аудитории, а для себя: это просто время удержания вашей нейронной сетки в размышлениях над материалом курса[11 - https://www.youtube.com/watch?v=MnCV3sOkVVw (https://www.youtube.com/watch?v=MnCV3sOkVVw)].

Разные мышления

Есть два основных цивилизационных пути, условно называемых «восточным» и «западным». Условная «восточность» состоит в признании непостижимой сложности мира, невыразимости и непередаваемости человеческого опыта в постижении этого мира. Условная «западность» состоит в опоре на рациональность. Рациональность – происходит от латинского ratio, означающего «причину», «объяснение», но также и «отношение», т.е. ассоциируется с делением на части, анализом. Конечно, рациональное (рассудочное, неинтуитивное, не «восточного» типа) мышление в равной мере помогает и синтезу, объединению в целое аналитически разъятого на части. Но в западной культуре исторически придаётся большое значение основанной на логике «аналитике», т.е. формализации и моделированию. Рациональность – один из методов мышления интеллект-стека, подробней о рациональности вы узнаете в курсе «Интеллект-стек». Формализация и моделирование в рациональности делаются на основе высказанных догадок-объяснений о происходящем в предметной области, а не выводятся «эмпирически» из каких-то наблюдений, поэтому рациональность не только противопоставляется восточной традиции «непостижимости», но и западной традиции «опоры на опыт, на наблюдения, выводимости объяснений из наблюдений». Эти догадки могут затем быть прокритикованы, а по выжившим критику догадкам об устройстве мира принимаются решения о действиях по улучшению мира, «спасению». Теория решений как раз изучается как часть теорий рациональности. Предложение понятия «система» как важнейшего для описания мира – это как раз ход на рациональное познание/«добычу знаний»/learning/cognition.

Можно наблюдать результаты этого «западного» пути развития цивилизации. Именно западная цивилизация дала современные науку и инженерию, опирающийся на компьютеры менеджмент, рынок ценных бумаг как инфраструктуру для перераспределения инвестиций в поддержку новых методов работы[12 - Подробней про преимущества рациональности перед восточным упованием на интуицию и «непосредственное знание» см. в текстах А. Левенчука «Об членораздельное и голографическое в социологии» http://ailev.livejournal.com/1281819.html (http://ailev.livejournal.com/1281819.html) и «Об интуицию и чуйку» http://ailev.livejournal.com/1295595.html (http://ailev.livejournal.com/1295595.html).], то есть инвестиции в обучение агентов новому мастерству, производство нового инструментария.

Увы, рациональному и логическому мышлению, равно как и многим другим методам мышления, применимым ко многим ситуациям решения самых разных проблем, в школе и вузе сейчас прямо не учат.

Сегодня среди школьных и вузовских педагогов преобладает мнение, что какому-то «хорошему» или «сильному» мышлению (и не спрашивайте, что это такое! Ответа у педагогов не будет!) можно научиться на основе углублённого знакомства с предметами так называемого STEM[13 - Определение STEM: https://en.wikipedia.org/wiki/Science,_technology,_engineering,_and_mathematics (https://en.wikipedia.org/wiki/Science,_technology,_engineering,_and_mathematics)]: наука, технология, инженерия, математика. К сожалению, предположения педагогов о косвенном обучении мышлению через обучение предметам STEM не оправдываются, каждому методу мышления нужно учить прямо, а не косвенно[14 - Лей Бао и др. показали, что умение рассуждать и тренинг в мышлении на базе какого-то набора концептов это не одно и то же, http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0807/0807.2061.pdf (http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0807/0807.2061.pdf). Изучение физики оказывается не таким уж «выправляющим мозги» – A historically held belief among educators and researchers is that training in physics, which has a beautiful structure of logical and mathematical relations, would in general improve students’ abilities in conducting reasoning that is intellectually challenging. However, the result from this study suggests that training in physics content knowledge in the traditional format alone is not enough to improve students’ general reasoning abilities).]. Если вас научили решать физические задачи, то дальше вы не умеете мыслить обо всём, а только умеете решать эти физические задачи. Если научили решать математические задачи, то это умение мыслить не переносится на другие предметные области, рассуждать лучше о танцах или запуске ракет вы не сможете. Так что методам мышления интеллект-стека, включая рациональность, нужно учить непосредственно, а не «исподволь» через обучение другим методам работы.

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 в курсе системного мышления разбирается иерархия по отношению композиции/часть-целое, 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.

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.

Мышление – это поведение интеллекта в тот момент, когда интеллект пытается найти способы решения проблем, которые раньше ему не встречались[15 - Fran?ois Chollet, On the Measure of Intelligence, https://arxiv.org/abs/1911.01547 (https://arxiv.org/abs/1911.01547)]. 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 мастерством 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.

Интеллект::вычислитель мы считаем состоящим из двух частей:

• Врождённый / hardware, 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).

• Выученный / приобретённый / software / «виртуальный вычислитель» 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.

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 быстро 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.

Ключевое слово предыдущего абзаца: «быстро», 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. Интеллект в значительной своей части выучиваем и может быть усилен инструментально, только небольшая часть его врождённая! 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[16 - https://www.quora.com/What-was-John-von-Neumanns-IQ-Was-he-smarter-than-Einstein (https://www.quora.com/What-was-John-von-Neumanns-IQ-Was-he-smarter-than-Einstein) – сравнение Альберта Эйнштейна и Джона фон Неймана, они оба были гениями. Нейман признавался всеми как ну очень умный и скоростной, явно умнее и быстрее Эйнштейна, с IQ явно побольше. И научных достижений у него было неисчислимое количество. Но вот Эйнштейн признавался всеми как более медленный, но более глубокий учёный. В зачёт бралась глубина и новизна идей, а не скорость и количество спродуцированных идей, которые потом отнюдь не все пройдут проверку критикой и экспериментом. IQ у ещё одного гения физики, Ричарда Фейнмана, был 125, https://www.quora.com/Was-Richard-Feynmans-IQ-really-125 (https://www.quora.com/Was-Richard-Feynmans-IQ-really-125). Весь вопрос, оказывается, не в большом IQ, а в том, как употребить мозг! Если мозг употребить правильно, то и небольшого IQ хватит, чтобы оставить след в истории. Если неправильно, то и большого IQ не хватит, чтобы хоть что-то изменить в мире к лучшему. И уж тем более IQ не определяет, насколько вы будете хорошим человеком.].

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: мышление должно быть системно, абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, и это ещё не весь список! 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.

Системность мышления 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.

Абстрактность – 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.

Адекватность – 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.

Осознанность – это возможность понять, как мы мыслим, как мы рассуждаем. Если мы просто «имеем интуицию», это нас не удовлетворит. Мы не сможем научить других мыслить, научить их повторять наши рассуждения. Мы не сможем заметить ошибку в нашем мышлении, не сможем его улучшить или изменить, не сможем выучить другой способ мыслить, ибо мы его не будем замечать, не будем его осознавать. Мы не сможем удерживать внимание в мышлении, ибо нельзя удерживать внимание на том, чего не осознаёшь. Мы не сможем предъявить неосознаваемое нами мышление для проверки со стороны логики и рациональности, не сможем сознательно принять решение о том, что в той или иной ситуации нам достаточно от мышления интуитивной догадки, а не строгого рационального рассуждения. Мы хотим знать, о чём мы размышляем, как мы это делаем, мы хотим иметь возможность выбирать – мыслить нам о чём-то или не мыслить, мы не хотим быть бессознательными мыслящими автоматами. Мы хотим быть осознанными в мышлении, мы должны учитывать не только мышление, но и наличие самого мыслителя как интеллекта, производящего мышление::вычисление. Осознанность рассматривается в понятизации, собранности.

Рациональность – это возможность провести принятие решения на основе рассуждения по правилам, логичного рассуждения. Это возможность отстраниться от своей биологической и социальной природы, не делать связанных с этим ошибок. Рациональность – это возможность проверить результаты быстрого интуитивного мышления, выдающего догадки, на отсутствие ошибок, нарушений правил, возможность задействовать опыт человечества в мышлении. Это возможность явно (хотя бы в диалоге с самим собой, то есть осознанно) обсудить эти выработанные цивилизацией правила хорошего мышления, обсудить логические основания мышления, обсудить допустимость или недопустимость использования каких-то отдельных приёмов мышления. Мы не хотим ошибок мышления, поэтому мы должны быть рациональными, мы должны уметь распознавать ошибки мышления у себя и других, мы должны уметь выразить результаты мышления так, чтобы уменьшить число ошибок при восприятии наших результатов другими людьми. Мы хотим быть рациональными, нам нужно уметь делить задачи на части (рацио – это ведь «деление»), мы не хотим чистой интуитивности или чистой эмоциональности-спонтанности, хотя мы не отрицаем их необходимости, но нам прежде всего нужна цивилизованность в мышлении, использование лучших достижений цивилизации в том, как мыслить. Рациональность рассматривается в логике, а ещё и в методе мышления, так и называемом – «рациональность». Рациональность как метод мышления занимается изучением генерирования догадок-опций при принятии решений на основании каких-то моделей, а также включает теорию принятия решений, занимающуюся изучением принятия наилучших для деятельности решений. Все решения принимаются по поводу изменений модели себя, модели мира, изменений степени уверенности в точности модели себя и модели мира, изменении себя или мира, что изучает подход active inference[17 - https://ailev.livejournal.com/1611838.html (https://ailev.livejournal.com/1611838.html), https://ailev.livejournal.com/1612513.html (https://ailev.livejournal.com/1612513.html)].

Все остальные критерии сильного мышления – это чаще всего частные варианты или сочетания представленных. Так, «сильное мышление» обычно сводится к высоким характеристикам по всем критериям (мышление сильного интеллекта), «мудрость» – это просто другие слова для адекватности и системности, «творческое мышление» – это задействование правильного абстрагирования и высказывание труднокритикуемых догадок по поводу важных объектов, «рефлексия» – это осознанность, но только не на текущую ситуацию, а уже прошедшую.

Легко придумать и какую-то другую выборку «мышлений» как мыслительных частных методов из полного набора методов интеллект-стека – по образу и подобию того, как выбрали «системное мышление». Помним: метод/практика/культура/стиль – это теория/знания/алгоритм/«учебная/научная дисциплина» как приёмы мышления о каких-то важных объектах, причём эти приёмы мышления поддерживаются кроме вычислений мастерства ещё и инструментарием, например моделерами для записи представлений мыслительных объектов и операций с ними.

Легко представить себе такую выборку приёмов мышления из полного набора методов интеллект-стека, как, «деятельное мышление». «Деятельное мышление» будет включать в себя главным образом рациональное мышление с акцентом не столько на познание, сколько на выход в (инженерные) проекты по изменению мира, задействование прикладных методов системной инженерии в её приложении к каким-то определённым видам систем. Его же можно назвать и «предпринимательским мышлением», в бытовом смысле слова «предприниматель». В деятельном/предпринимательском мышлении одна система принимает решение о том, как изменить мир, в том числе и себя – «что-то предпринять», создать или изменить какую-то систему, предпринять инженерный проект, или «исследовать возможность выгодно изменить мир», что можно описать и как «исследовательское мышление». Деятельное мышление можно назвать и «трудовым мышлением», оно же будет «практическим мышлением», «проактивным/enactive мышлением» и даже просто «инженерным мышлением», ибо каждый инженер делает шаг в неведомое, планируя полезное в будущем изменение мира (предпринимательский/проактивный/творческий/исследовательский/деятельный/культурный шаг) и выполняя потом актуальное изменение («рабочая» часть инженерии, «изготовление»). Почему всё это более-менее синонимично, станет понятно по мере изучения курса, это всё отсылки к дисциплине методологии, учения о деятельности.

Мышление не «пассивно», не «аналитично», результат мышления – это не «компьютерная выдача» в виде «аналитического отчёта о раздумьях». Нет, мышление проактивно/деятельно/практично/трудово/инженерно, и к системному мышлению это тоже относится. У нас не «системный анализ», а «системное мышление», мышление меняет мир, а не только «понимает мир»! Если ваше системное мышление не нацелено на изменение мира к лучшему, то это вряд ли системное мышление!

Мы вовсе не имеем в виду, что агент (человек или AI, или человеко-компьютерный киборг, или даже организация) с сильным интеллектом, умеющий абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, системно мыслить, сможет решить любую задачу. Нет, для этого ему нужно обладать кроме мыслительного мастерства интеллект-стека ещё и мастерством предметных / прикладных (domain-specific) рассуждений – по прикладным (то есть используемым в рабочих проектах) методам/«видам (инженерного) труда». Агенту, чтобы выжить и ему как «организму», и ему как «виду», нужно быть практичным / деятельным / предприимчивым творческим / proactive / enactive. Дальше это же рассуждение может быть применено ко всей эко-системе, ибо все виды эволюционируют взаимозависимо, это относится и к дарвиновской биологической эволюции, и к техно-эволюции.

(картинка Dan Reynolds)[18 - https://en.wikipedia.org/wiki/Dan_Reynolds_(cartoonist)]

Каждый вид труда/деятельности имеет какие-то свои специфические предметные/прикладные рассуждения и действия, исполняемые той функциональной частью мозга и тела, которые мы назвали бы прикладным мастерством по отношению к мыслительному мастерству. Прикладное мастерство важно, оно позволяет рассуждать быстро и без типичных для новичков в этих видах труда ошибок.

Вообще, системное мышление даёт небольшой набор типов, который позволяет быстро ориентироваться в ситуации. Это такая высокоуровневая (высокий уровень абстракции, мета-мета-модель) модель ситуации, «карта». Карта не говорит, куда идти, но знание карты позволяет не заблудиться, не пройти в болото. Карта, конечно, может использоваться, чтобы рассматривать её перед сном, многим людям такое нравится, они коллекционируют атласы. В плане мета-мета-модели это аналитики, они не выходят в действие, не меняют мир. Они именно что «диванные аналитики». Нет, системное мышление используется под-другому:

Вы выделяете вниманием какие-то объекты в мире, типы этих объектов задаются мета-мета-моделью. По сути дела, у вас есть карта, и вы «ориентируетесь на местности»: отождествляете объекты местности с объектами на карте. Ура, вы теперь знаете, где находитесь (а если какие-то объекты не найдены, но на карте они есть – вы знаете, где их искать).

Но теперь вы должны знать, куда вам, собственно, надо идти. И вы можете сгенерировать десяток маршрутов, покритиковать их, и выбрать лучший. Это рациональность,

Заменяет ли системное мышление прикладное мышление?

Одна из неправильных идей состоит в том, что можно иметь сильный общий интеллект, в том числе развить у себя системное мышление – и иметь огромное преимущество перед профи в своих предметных областях. Грубо говоря, вы станете очень умным, а затем будете иметь преимущество перед, например, более глупым пианистом или даже сварщиком. Увы, это не сработает. Человек с системным мышлением будет иметь перед профи преимущество в том, с какой скоростью он разберётся в проекте в целом, как быстро договорится с остальными участниками проекта, насколько сможет удерживать внимание на главных задачах проекта и не увлекаться чем-то не слишком важным в ходе работы. А ещё он сможет быстро чему-то научиться. Но у него не будет немедленного преимущества в решении прикладных задач! Никакое системное мышление не поможет вам сразу начать играть на скрипке, или пользоваться сварочным аппаратом, или даже ставить медицинские диагнозы, если вы этим никогда не занимались. Не сразу – да, обучитесь всему этому быстрее, но вот просто стать умным и считать, что это даёт преимущество в какой-то прикладной дисциплине перед профи в этой дисциплине – это ошибка. Если вы станете профи в этой прикладной дисциплине, то будете больше профи, чем ваш менее умный коллега. Но если не станете профи – будете «вообще умным», «вечно переспективным».

Более того, ошибки в системном мышлении могут появиться из-за игнорирования самых разных трансдисциплин интеллект-стека. Если вы хорошо разобрались с тем, как строить иерархию по отношению композиции, но плохо понимаете отношение классификации, вам системное мышление не поможет, ошибки в мышлении будут по другим причинам, вам нужно будет доразобраться с онтологией (например, перепройти пройти курс «Моделирование и собранность», который пререквизит к нашему курсу системного мышления).

Системное мышление не заменяет прикладных/предметных рассуждений, равно как не гарантирует хорошего мышления по всем фундаментальным методам мышления интеллект-стека. Например, системное мышление не гарантирует рациональности: не факт, что если вы мыслите системно, то вы обязательно будете принимать хорошие решения, пользоваться современной теорией решений!

Для того, чтобы видеть ошибку в «2*2=5», нужно по-прежнему знать арифметику, никакое системное мышление тут не поможет. Если вы не умеете ремонтировать унитазы, а вам это потребовалось, то вам поможет не курс системного мышления, вам поможет учебник сантехники. Но системное мышление усиливает, направляет и дополняет прикладные рассуждения, а также рассуждения в рамках фундаментальных методов мышления. Например, системное мышление поможет выбрать современный/лучший учебник сантехники из многих имеющихся, разобраться в ситуации ремонта унитаза в целом. Вдруг унитаз этот вообще не нужно ремонтировать, а проблема в чём-то другом: унитаз тут «симптом», а не «болезнь»! Но фундаментальное системное мышление не заменит прикладного сантехнического мышления. Обучение по инженерии систем-унитазов придётся-таки получить, освоить прикладной инженерный метод/культуру/практику этой работы, то есть получить знания сантехники как учебной дисциплины/объяснений, в том числе знания по использованию тамошнего инструментария (например, знание о том, как использовать разводной ключ, трос с ершом для прочистки труб, пробивные штанги с разнообразными насадками для разных типов засора).

Если вы собираетесь решать задачи какой-то прикладной предметной области без знания SoTA (state-of-the-art, лучшее на сегодня известное знание) методов работы в этой предметной области, опираясь только на смекалку и сообразительность, то мы назовём это кулибинством[19 - Вот примеры кулибинства: https://vk.com/club45696675 (https://vk.com/club45696675)]. Кулибинство – это народное изобретательство, без опоры на современные методы работы с их современными знаниями и задействованием современного инструментария. Кулибинство – этото что-то типа знахарства, только в инженерии.

Иногда кулибинство срабатывает и даёт «работоспособную систему», но в серию на рынок такую систему не выпустить. «Работоспособная система» по итогам кулибинства – это необязательно лучшая в своём классе по характеристикам, надёжная, дешёвая в эксплуатации и готовая к массовому выпуску. Нельзя игнорировать достижения человеческой культуры, считать, что «творчество» – это когда ты всё сам придумываешь. Вопрос в том, что качественное творчество должно быть чем-то заведомо лучше, чем уже имеющиеся варианты. Поэтому о имеющихся вариантах инженерных идей нужно как минимум знать, чтобы иметь возможность сравнить свои придумки с уже имеющимися в культуре.

Нужно как минимум гуглить прикладное знание/объяснения, спрашивать его у интеллектуальных ассистентов и со-пилотов. Ещё лучше – освоить прикладной метод работы из учебника, ещё надёжней – закончить учебные курсы по прикладному методу. Профессионал – это тот, кто не делает новичковых ошибок (знает о них!), а не тот, кто вообще много знает[20 - Это определение приписывают Нильсу Бору.].

Плохо действовать всегда методом проб и ошибок, уповая на «свободу творчества» и приговаривая «некогда исследовать вопрос, некогда учиться, работать надо». «Изобрести что-то на коленке» – это ж и есть «попробовать, вдруг получится», такой метод техно-эволюции в конечном итоге очень дорог, разве только у вас миллионы лет в запасе, как у природной эволюции. Конечно, метод проб и ошибок в инженерии используется, в инженерии он признан, но он не главный. Если бы метод кулибинства был главным, то инженерам не нужно было бы образования.

Системный мыслитель – это не тот, который игнорирует учебники, стандарты, регламенты по прикладным методам работы. Совсем наоборот: это тот, кто может быстро выбрать необходимый учебник или найти современный стандарт работы, разобраться в их содержании, учесть особенности текущей ситуации с задействованием всех других прикладных методов работы в сложном командном проекте. Системное мышление помогает прикладному мышлению, а не заменяет его.

Место системного мышления среди других мышлений: интеллект-стек

Есть разные мнения о том, можно ли называть прикладное мышление (например, мышление инженера-разработчика ракетной техники, или ведение обучения людей с использованием педагогического метода blended learning, или ремонт унитазов на космических кораблях) мышлением. По одному мнению – конечно, агенты всегда мыслят, но согласно другому мнению, мышление – это только функция порождения нового прикладного метода с его знаниями/дисциплинами как потенциальными алгоритмами изменения мира для ситуациями встреченной проблемы и инструментарием для этих изменений, а вот для вычислений/рассуждений прикладными методами собственно мышления уже не требуется, эти рассуждения идут «автоматом». Работу калькулятора не называют «мышлением», он считает что-то «аппаратно», и всё. По другому мнению (которого придерживаемся и мы) в ситуациях прикладного метода (даже работы калькулятора, например, ребёнка, мучительно умножающего трёхзначные числа в в столблик на бумаге) мы всё-таки будем говорить о прикладном мышлении. В какой-то заданной прикладной предметной области можно хорошо понимать, что делать в типовой ситуации – и делать «на автомате», не задумываясь о методе работы, «не думать». Но в этой прикладной предметной области может быть очень много объектов, так что надо будет:

• составить самостоятельно какой-то метод решения (объяснения/знания/алгоритмы и инструменты в их поддержку) конкретной проблемной ситуации, конкретного затруднения, даже не выходя за пределы конкретной предметной области (иногда составление метода для какой-то проблемной ситуации называют стратегированием, а найденный метод – стратегией),

• затем спланировать работы (метод – это только способ выполнения работы, стратегия не предусматривает плана с проставленными в нём сроками работ и ресурсами), исходя из наличных или ожидаемых ресурсов (а если ресурсов не хватает, то откорректировать метод, заменив таким, для которого ресурсов хватит, или предусмотреть работы по каким-то методам добычи нужных ресурсов), а

• затем только выполнять работы по этому методу-стратегии, и ещё

• отслеживать, удовлетворяют ли результаты выполняемой работы, или надо срочно адаптировать метод, поскольку или ситуация с исходными данными или требуемыми результатами изменилась, или были ошибки в предыдущих шагах.

То есть для элементарных каких-то операций/действий в мире мышления вроде не надо, а мышление нужно для выбора какой-то объяснимой цепочки действий (это и есть метод) подлиннее, когда требуется учитывать много привходящих обстоятельств, удерживать внимание на огромном числе объектов, меняющихся на каждом шаге следования методу работы – и вот тут мы склонны говорить о прикладном мышлении, а не просто об автоматическом выполнении отдельных операций. Ударить молотком, то есть просто двинуть мышцами молоток – большого ума не надо, но вот чтобы ударить безопасно, в нужное время, в нужное место – вот для этого мышление уже надо, надо как-то обсудить метод ударов молотком, знания/дисциплины и инструментарий этого метода.

Cразу освоить прикладное мышление для решения проблем/затруднений в рабочей предметной области, да ещё потом и сочетать эти разные прикладные мышления для разных методов работы в сложных проектах, в которых задействованы сотни людей, не удаётся. Но и после освоения узкого прикладного мышления по одному методу надо признать, что без опоры прикладного знания на фундаментальное/трансдисциплинарное знание хорошо действовать в реальном мире не получится. На стыках работ по любым прикладным методам будут встречаться ситуации, не описанные ни в одном учебнике, ни в одном регламенте или стандарте работы! Люди просто обязаны использовать фундаментальные знания/объяснения человеческой цивилизации, ибо только они позволяют связать в мышлении между собой как знания разных прикладных методов, так и знания о работе на цивилизационном фронтире: решении проблем, методы типовых решений для которых ещё никто на Земле не выработал, поэтому эти решения нельзя вот так просто взять и нагуглить, понять – и затем применить не думая. Хотя можно спросить метод решения проблемы у AI, но не факт, что этот AI будет достаточно умным, чтобы выдать что-то толковое (спросите AI сегодня: как стать бессмертным? Не факт, что получите в ответ описание какого-то подходящего метода решения этой проблемы).

Если мы хотя бы частично что-то знаем о структуре мира, это на несколько порядков уменьшает количество вычислений интеллекта/объем мышления в неполностью известных нам предметных областях. Это много? Скажем, какую-то проблему P мы можем решить человеческим мозгом за десять тысяч лет. Это побольше, чем время существования человеческой цивилизации, хотя вы можете сократить это время до десяти лет, если будет работать тысяча мозгов, а у вас есть ресурсы для поддержания жизни тысячи человек, и ещё вы знаете, как организовать эффективно разделение работ на тысячу человек. Так что лучше сделать какие-то не случайные, а уже известные цивилизации предположения о структуре задачи и её предметной области. В нашем примере проблемы P они позволят снизить объем вычислений одного мозга в десять тысяч раз, задача будет решена одним человеком за год. На кону примерно такая разница между скоростями работы необразованных людей и образованных: необразованные люди (дикари) знают мало общих объяснений об устройстве мира, а образованные – много. Надо учиться, чтобы быстро решать задачи собственным мозгом. Вариант: надо учиться, чтобы сдвинуть этот объём вычислений на мозги других людей и на компьютерные инструменты (включая AI).

Цивилизация при помощи науки с её опорой на письменное накопление объяснений/теорий/знаний/моделей даёт нам в готовом к изучению виде догадки об устройстве мира, а также учит формулировать проблемы (которые не знаешь как решить, предмет работы интеллекта) и переводить их в задачи (которые известно как решать, предмет работы прикладного мастерства). Эти догадки и лежат в основе образования. Образование – это усиление возможностей интеллекта путём обучения методам мышления интеллект-стека. Образование тем самым – это специализация обучения (образование::обучение). Напомним: обучение – это метод создания мастерства выполнения работ по целевому методу, которому учат. Образование даёт возможность быстрее находить прикладные методы по преобразованию проблемы в задачи, т.е. переводить ситуацию «не знаю как к такому подступиться» в ситуацию «знаю, по какому методу надо работать, чтобы получить результат – какие использовать знания и инструменты».

Приобретённый в ходе образования интеллект::мастерство позволяет решать проблемы в десятки тысяч раз быстрее, чем это могло бы быть сделано необученным структуре окружающего мира естественным врождённым интеллектом homo sapiens. Цивилизованный мозг – это не «дикий», это обученный мозг, он быстр в мышлении, а современный мозг ещё и использует мозги других людей (коллективная мыслительная работа) и компьютеры (классические и с программами AI) для усиления скорости своего мышления. При этом компьютеры могут быть использованы в минимальных вариантах даже не за счёт компьютерных вычислений, а просто за счёт помощи в организации памяти и удержании внимания. Компьютер как «ручка-бумажка» тоже крайне эффективен для мышления! Умный и ленивый образованный человек с ноутбуком может сделать много больше, чем толпа деятельных, но необразованных дураков-дикарей!