Образование для образованных. 2021

Люди-прочерки

Вам нужно не только общее для всех практик мыслительное мастерство владения трансдисциплинами, но ещё и прикладное мастерство, чтобы вы могли не просто вписаться в проект, но и выполнить свою прикладную роль. Если вы на должности руководителя, это подразумевает выполнение множества самых разных инженерных (помним, что мы сюда и врачей, и учителей и многих других включаем), менеджерских, предпринимательских ролей «по потребности».

Руководству/управлению/организации/менеджменту как ролевой практике сегодня тоже учат, это вполне прикладное мастерство менеджмента: нужно освоить ряд вполне понятных дисциплин (операционный менеджмент, управление изменениями и лидерство, архитектура предприятия, и т.д.), некоторые на кругозорном уровне, но некоторые достаточно глубоко, если основное время уходит именно на руководство.

Платить (деньгами, долей в капитале, чем угодно) вам будут за выполненную прикладную работу, а не просто за коммуникабельность и широкий кругозор, за умение вписываться в коллектив. Платят за то, что вы и выполнили прикладную работу, и вписали её в работу коллектива. Не «или», а «и». И просто способностей не хватит. Актёры, конечно, обладают способностями к своему актёрскому мастерству, но зачем-то заканчивают театральные вузы, без этого в топы можно попасть один раз и случайно, но нельзя там долго оставаться и конкурировать с непрерывно приходящими молодыми талантами. Если вы такой умненький и со всеми умеете договариваться, то лучше бы вам ещё и научиться это делать профессионально, а не просто «на основе врождённых данных».

Никакие навыки и умения не делятся на hard skills и soft skills – это различение часто используется, хотя такая дихотомия глубоко неправильна. Но это деление «скиллов» недаром так популярно, ибо при всей невнятности этого разделения в нём можно найти всё ту же идею разделения на повсеместно применяемые «компетенции» (иногда организаторы образования даже путают soft skills и компетентностный подход) и прикладное мастерство как набор hard skills плюс отношение к делу в части этих «твёрдых навыков и умений». Вот этим soft skills, оказывается, тоже можно учиться, и тогда они по принципу мало отличаться будут от hard skills. Но без обучения вы сможете договориться и увлечь каким-то делом десяток человек, а с обучением – это могут быть уже тысячи!

Изучите повсеместно применяемое мастерство на уровне профессионала в этом мастерстве, тратящего на это значительную часть рабочего времени – и вы обнаружите, что это уже ничем не будет отличаться от прикладного мастерства. Если вы ведёте переговоры, вступаете в коммуникацию с какой-то группой, то это повсеместно применяемое мастерство. Если вы главным образом ведёте переговоры, выступаете конфликтологом, то вам придётся изучить дополнительный десяток учебников, пройти дополнительно пяток курсов – у вас будет уже прикладное мастерство ведения переговоров. Ещё и преподавать конфликтологию будете! Если вы изучили математику на уровне профессионала как прикладное мастерство, а не на общем для инженеров и менеджеров (финансовые модели! Модели операционного менеджмента!) уровне повсеместно применяемого мастерства, то просто станете прикладным математиком.

Несмотря на эту очень нечёткую разницу повсеместности и прикладности в части работы с людьми в одном проекте, довольно часто агитируют в пользу акцента на изучение софт скиллов как умения вписаться со своей ролью в проект, забывая про то, что после вписывания в проект нужно ещё и что-то суметь по своей роли сделать. Платят-то не за вписывания в проект, а за работу по той роли, в которой вы в этот проект вписались! Кроме акцента на софт скиллы нужно не забывать и акцент на хард скиллы!

Если вы взялись организовывать коммуникацию в проекте (вроде как soft skill, и на его основе будет повсеместно применяемое мастерство), всё ОК, если вы этим заняты 5 минут в день. Если 5 часов в день, то вас спросят: а какие методы вы используете? Можно ли это сделать эффективней, быстрей, проще, чем это делаете вы с вашим кругозорного уровня пониманием организации коммуникации? Как измерить результат – вас же должны были этому учить, если у вас компетенция/мастерство профессионального организатора коммуникации? А если вы не профессионал – то и результаты будут непрофессиональны, и оплата соответствующей (неважно, речь идёт о зарплате, или о доли в проекте). Ну, или вы гений-самоучка, и сможете организовывать коммуникацию без обучения – такое иногда бывают. Вы правда гений, или всё-таки будете специально учиться вроде как общему мастерству? Про эффект Даннинга-Крюгера помните?98

Алексей Корнилов99 написал про примат «социализации важнее знаний», примат бытовым образом понимаемых soft skills над hard skills:

Что, если специалистов убрать? Любой, чуть разобравшийся в теме, уже круче окружающих, выбора всё равно нет, а обходится существенно дешевле.

Так что какие у нас навыки будущего? Правильно: обучаемость и креативность. Зачем тут знания, навыки, компетенции, если можно чего-то нахвататься по верхам и что-то придумать «по месту»?

В общем, дешево и сердито! Не: дешево, но при этом с полным удовольствием и взаимопониманием – там же в soft-skills еще и коммуникабельность! Накосячил – но, вроде, человек хороший, не обидно. «Как бы врач» больного залечил, зато сам родственников утешил так, что и претензий нет: дело же житейское. «Как учитель не научил ничему? Вон как с ним детям интересно – он такой креативный!»

Так что готовьтесь жить в мире дружелюбных и изобретательных… ну, как бы их назвать? На самом деле, вы уже среди них живете, если вдруг не заметили, оглянитесь по сторонам.

Когда мы рассматривали T-людей (глубокие прикладники, но с широким кругозором) мы их понимали как прикладников, у которых магистерское образование позволяет выполнить работу, а бакалаврское – быстро вписаться с этой работой в любой проект, а ежели что, так и быстро поменять прикладное мастерство, переучиться. А как назвать людей, у которых только широкий кругозор и коммуникабельность, но нет никакой прикладной экспертизы, которые специалисты ни в чём, мастера «вписываться в коллектив», но не мастера делать!? От них осталась в метафоре Т-людей только горизонтальная чёрточка – прочерк. Так и назвать: люди-прочерки.

Трудовой/деятельностный/практический/широкий кругозор очень важен, но его для работы недостаточно – какую-то деятельность/практику/вид труда нужно знать глубоко, не на уровне кругозора. Нельзя прожить, полагаясь только на кругозор и общительность, общую сообразительность, даже владение системным мышлением, но не проявляя мастерства в какой-то избранной деятельности. Сразу ориентируйтесь на получение самых разных прикладных специализаций, разных видов прикладного мастерства, которых вы сможете освоить много в длинной жизни. Активное предобучение дорого и относительно редко (прошивку в мозгу менять приходится редко, но раз в десяток лет это неплохо бы делать), но вот устанавливать в мозг прикладные программы мастерства по каким-то специальностям приходится часто, уж точно чаще раза в год! Подучиваться чему-то прикладному нужно непрерывно, бежать со всех ног, чтобы только-только остаться современным!

Нельзя загадывать, что это будут за прикладные специальности. Кому-то придётся побывать в жизни и операционным менеджером, и инженером по холодильным установкам, и тренером в спортивном клубе. Кому-то стюардом, каменщиком и математиком. В любом случае, для этого нужно получать прикладное образование, на чистой эрудиции не выедешь, спецом-мастером таки нужно становиться. Каждый раз на прикладную дисциплину нужно потратить несколько тысяч учебных и рабочих часов, чтобы приобрести в ней квалификацию. Хорошее базовое образование сократит эти часы, но речь идёт не о десятках часов, а о тысячах – начиная от нескольких месяцев обучения по многу часов в день. Их нужно будет потратить, и это не зависит от общей позитивности и коммуникабельности, проявляемых в проекте.

Никто не останется голодным, даже если ничему не научится. Котёнок и даже морская свинка (восхитительно глупое существо! Но не кусается и мило пищит) находит сегодня себе работу в огромном числе семей, буквально «за красивые глаза», за умение «вписаться в проект» и жить там дружно. Люди смогут это делать не хуже котят и уж точно лучше морских свинок. Так что люди без работы не останутся, будут работать в проектах вместо котят, ежели чего. Но те, кто этих котят в конечном итоге должен будет кормить, лечить, одевать и даже учить – вот там не обойдёшься без хард скиллов, складывающихся в прикладное мастерство.

Общество дикарей от цивилизованного общества отличается не уровнем софт скиллов отдельных людей (хотя они у цивилизованных людей неизмеримо выше, чем у дикарей), а всё-таки уровнем хард скиллов, прикладных умений. Если соберутся сто человек убалтывать друг друга что-то сделать и будут выпячивать это своё умение уболтать как основное достоинство, развитый soft skill – грош им цена, ничего они не сделают. Всё-таки кто-то должен выполнить работу, работа сама себя не сделает, если её никто не умеет делать. И даже если это работа организатора – она должна быть выполнена на уровне hard skills, не хуже, чем описанное в свежих (не десятилетней давности!) учебниках по организации.

Важность развития прикладного мастерства самых разных видов, хард скиллов для этих видов мастерства, приходится проговаривать отдельно только в силу буквального выполнения слогана о важности софт скиллов: про важность хард скиллов забывают, все ресурсы уходят на поддержку-прокачку софт скиллов. Получаются на выходе такой «подготовки» жизнерадостные, комфортные в общении неумехи. Ещё одна книжка про переговоры и командную работу читается не труднее тупления в фейсбук, а результата для ведения переговоров по-прежнему не дает – и всё из-за того, что прикладное содержание переговоров недостаточно понимается в силу отсутствия тех же переговорных хард скиллов, скиллов по конфликтологии, мастерства в них, полученного налётом часов применения современного теоретического знания в жизненных практических ситуациях.

А если вспомнить, что сами переговоры имеют не только форму переговоров, но и являются переговорами по какому-то предметному содержанию – нужно ещё и разбираться в обсуждаемом на переговорах предметном содержании, особенностях содержательных позиций переговорщиков. Сама «переговорная» часть как форма – это только часть переговоров, мышление по поводу содержания конфликта тут даже важнее. Если переговоры по цене контракта, а переговорщики не знают пяти-шести способов формирования цены (по продукту-аналогу, по смете, и т. д. – это не изучается на курсах по переговорам как форме коммуникации!), то переговоры легко зайдут в тупик, хорошего решения не будет.

Всё чаще и чаще на разных хакатонах собирается команда общительных, коммуникабельных, хорошо презентующих любую чушь людей, мгновенно договаривающихся о чём угодно с кем угодно – но сделать они сами ничего не могут, ибо ни головой, ни руками работать не умеют, продукт произвести не могут. Только договариваться и презентовать. Тоже хорошие умения, но когда близко к 100% населения оказываются людьми-прочерками, умеют только «дружить» и «договариваться», и этим даже гордятся, жизнь становится печальной.

По счастью, ещё много людей не верят в общество ласковых кошечек и тянутся к прикладному обучению, к хард скиллам, уж как могут. И тянут к ним своих деток, тоже уж как могут. Слава интернетам, тропинки к этим хард скиллам можно проложить уже и мимо школы, и мимо вуза. Но это тяжкий, тяжкий труд. Путешествие по очень длинной, никогда не кончающейся и абсолютно нецарской дороге.

«Старовации» в кругозорных практиках

Теория ограничения систем (theory of constraints, TOC) Элияху Голдратта – одна из самых популярных сегодня в операционном менеджменте школ мысли. Публикация первого труда по этой теории, книги «Цель», была в 1984 году, 37 лет назад. Термин lean («бережливое производство»), другое популярное в операционном менеджменте направление, был впервые упомянут John Krafcik в его статье «Triumph of the Lean Production System» в 1988 года, это была его магистерская диссертация в MIT Sloan School of Management. С тех пор прошло 33 года!

Теория ограничений систем, бережливое производство и прочие отсылки к древней Toyota manufacturing system (это всё один комплекс идей), подающиеся как «менеджерские инновации» – это уже «старовации»!

Сегодня книги по операционному менеджменту уже работают не с относительно лёгким сборочным производством или складской логистикой, но и с более трудным случаем знаниевой работы, разработки.

Сегодня говорят о lean for development (в отличие от lean for manufacturing), и о втором его поколении. Чтобы получить кругозорное представление о современном операционном менеджменте, нужно изучать книгу Donald Reinertsen (которая уже тоже стремительно устаревает, ибо это 2009 год)100.

В этой книге приведён набор приёмов, которые были взяты «сбоку» из самых разных других дисциплин:

• computer operating systems

• control engineering

• data communications networks

• finance and economics

• information theory

• maneuver warfare

• manufacturing

• operations research

• probability and statistics

• queueing theory

И все эти приёмы были использованы в операционном менеджменте. Это и есть современное состояние операционного менеджмента, оно пришло из самых разных предметных областей – и хорошо бы менеджерам знать это современное состояние, а не состояние двадцатилетней давности, когда только-только закладывались основы проектного и процессного управления, а об управлении программами и кейсами знали только единицы (но вы-то знаете?!). Но и этой книги мало, если вы хотите иметь представление о современном операционном управлении! Вам потребуется познакомиться с одним-двумя примерами каких-то практик вроде канбана для разработки101, где особо подчёркивается «пост-голдраттовский» характер этого метода управления работами.

Сегодняшний образовательный стандарт высшего образования по системной инженерии SEBoK (Systems Engineering Body of Knowledge)102 учит той системной инженерии, которая была полтора десятка лет назад, когда только-только появлялось 3D информационное моделирование и мир уходил от бумажных 2D чертежей. Сегодня фронтир системной инженерии – программы машинного интеллекта, но их использования ещё нет ни в каких образовательных стандартах. Например, последний тренд в инженерии – дифференцируемая архитектура, использование методов машинного интеллекта в приложении к инженерии103. Увы, образование в системной инженерии даже в мире существенно отстаёт от того, что происходит в этой инженерии в передовых компаниях. Если применять вузовские знания, вы будете с вашими результатами инженерной работы неконкурентоспособными на рынке. После вуза надо доучиваться до современного состояния!

То же самое происходит в области предпринимательства, там тоже всё меняется быстро. Сегодняшний рынок высоких технологий характеризуется практиками серийного предпринимательства и венчурного бизнеса. Долгосрочных бизнес-планов ведь давно не пишут, понятие давно ушло в прошлое! В маркетинге тоже всё изменилось по сравнению со временами, когда пару десятков лет назад писались самые популярные учебники по маркетингу. Сегодня появилось новое понятие маркетинговых технологий на базе IT, MarTech. Вот, например, лого 8тыс. продуктов в области маркетинговых технологий, собранных в апреле 2020104. Один из пяти продуктов там просто не существовал в 2019 году, рынок инструментов маркетинга растёт стремительно. Если вам незнакомы реализующиеся там маркетинговые идеи, и вы работаете в сфере маркетинга – вы отстали от жизни, догоняйте:

Только европейский рынок MarTech в 2021 году по числу продуктов стал таким же, как глобальный рынок был всего пять лет назад, в 2016 году (3647 продуктов), рост экспоненциальный, ибо в 2011 году было всего 150 продуктов105:

Инженеры, менеджеры и предприниматели должны хотя бы примерно понимать, что происходит вот прямо сейчас в их деятельностях: границы возможного и невозможного на сегодняшний день, а не на прошлый год и тем более не на десять лет назад.

Булки растут не на деревьях, общая структура бизнес-мира должна быть вами изучена по состоянию на сегодня, чтобы у вас было современное понимание происходящего в каждом новом проекте, куда вы попадаете сегодня (вы же не попадаете в «новые проекты десятилетней давности»! ). Вы должны уметь поддержать разговор и с операционным менеджером, и с инженером архитектором, и с маркетологом – вы должны понимать, что они делают, что у них в головах, о чём с ними разговаривать. Вы должны ожидать, что они не менее современны, чем вы сами. Если вы оказались более современны, то это ваш шанс внести вклад в конкурентоспособность вашего продукта или услуги. Если менее современны, то ваш трудовой вклад может быть вкладом в рыночную неудачу!

Ваш трудовой кругозор должен быть свежайшим, а не прошлого века. Внимательно смотрите, знакомитесь ли вы со state-of-the art текущего года, или это лучшее из того, что было известно в 80-е годы прошлого века.

3. Сильный интеллект: готовьтесь к неведомому

Развиваем интеллект: способности научиться, а не навыки и умения

БЕРЁМ ПОНЯТИЕ ИНТЕЛЛЕКТА У РАЗРАБОТЧИКОВ

МАШИННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Тем, кто развивает естественный интеллект в мокрых детских и взрослых нейронных сетях, нужно отслеживать подходы из сферы искусственного интеллекта. В сфере AI (artificial intelligence) нужно научить много более тупой (поскольку он не прошёл эволюционного развития по части обучения) кремний, и это требует существенного разбирательства в том, чему этот кремний учить, как учить, зачем учить. Даже если заменить кремний на квантовый компьютер, эти вопросы не изменяются. Это разбирательство делают огромные лаборатории крупных корпораций с большим финансированием. Нельзя полагаться на то, что этот кремний в классическом компьютере или какие-нибудь ионы да фотоны в квантовом компьютере обучатся интеллекту сами, если им дать железное тело с моторчиками, снабдить множеством датчиков и не мешать быть любопытным к миру. Возможности сегодняшнего AI более чем ограничены, поэтому инженерам AI нужно точней определяться с подходами, точней оперировать терминологией в своих теориях/объяснениях, чем педагогам (включая андрагогов – педагогов для взрослых, и даже новый извод этих педагогов для взрослых – хьютагогов/эвтагогов, которые специализируются на самообразовании взрослых106). Ибо естественный интеллект может справиться и без педагогов. Ученик-человек-самоучка легко может оказаться умней учителя-человека, это легко представить. AI без инженеров (пока) не справляется, и инженеры с этим активно работают, улучшая свои объяснения/теории/модели того, как учить и как учиться.

Мы делаем радикальное предложение: в традиционной педагогике/андрагогике/хьютагогике/эвтагогике используем принципы и связанную с ними терминологию из сферы AI вместо опоры и на традиционную/классическую педагогическую терминологию, и на «на ходу» придумываемые собственные педагогические «новаторские» идеи.

Сегодня учим человека с его телефоном, компьютером, социальной сетью, персональным ассистентом и т. д. – учим киборга, у которого память и сознание как управление вниманием поддержаны техническими средствами. Так что мы не просто можем, а чтобы оставаться современными должны использовать одни и те же принципы обучения, одни и те же принципы измерения результатов обучения, одну и ту же терминологию для искусственного/машинного и естественного/человеческого интеллекта, граница между ними уже размылась, речь идёт о просто «интеллекте» без особого подчёркивания разницы в происхождении этого интеллекта. Если вам кто-то через интернет выдаст умную мысль, то вы не будете знать, собака это, человек, киборг из человека и компьютера или просто навороченный компьютер с современными алгоритмами машинного интеллекта. Это хорошо отрезвляет: нам важно качественное, продуктивное, рациональное (а иногда и художественное) мышление интеллекта, но меньше важно то, какой конструкции этот интеллект. Это только в спорте важно, чтобы бегуны быстро бежали без допинга и не использовали велосипед с электромоторчиком для более быстрого передвижения. В реальной, а не развлекательной как в спорте, жизни использование даже не корабля или самолёта, а ракеты для межконтинентального перелёта107 идёт в безусловный плюс по сравнению с бегом строго биологического человека через океан. К усилению интеллекта техническими средствами всё это относится в полной мере. В телешоу нельзя подглядывать в Гугл в поисках ответа на вопросы викторины. В жизни же наоборот, нельзя не подглядывать в Гугл, и даже нельзя не спрашивать совета у других людей: важно получить хороший ответ на вопрос, а не задействовать биологический вычислитель строго одного человека!

В сфере AI учёные и инженеры всегда считали, что они черпают вдохновение в традиционном обучении людей. Они берут там идеи, дорабатывают их, чистят-блистят, и потом используют в своих работах по обучению компьютеров. Давайте активно пользоваться этими улучшенными идеями: принесём их из сферы AI назад, в образование людей. А заодно и про образование людей будем думать более инженерно, то есть более точно, более прогнозируемо в плане результата.

Мы не будем делить «интеллект» на машинный/искусственный и естественный. François Chollet108 следует примерно той же линии и задаёт подход (framework, набор понятий и терминологию) по сравнению искусственных интеллектов на базе обсуждения текущих подходов по психометрии как измерению человеческого интеллекта. По словам François Chollet, человеческий естественный интеллект работает явно лучше всех других искусственных и естественных животных интеллектов, имеющихся у нас для сравнения. Ориентироваться в измерении силы интеллектов поэтому больше не на что, давайте разбираться с естественным интеллектом и всем вокруг него – и дальше сравнивать интеллекты животных, машин и людей одинаковым образом.

Не будем стараться точно следовать определениям (и уж тем более математическому формализму), которые дал для интеллекта François Chollet. Мы возьмём не букву его предложений, а их дух.

ИНТЕЛЛЕКТ – ЭТО ВЫЧИСЛИТЕЛЬ,

МЫШЛЕНИЕ – ЭТО ВЫЧИСЛЕНИЯ

Прежде всего определим интеллект как ту функциональную часть мозга, которая осуществляет мышление. Увы, мы пока мало понимаем про конструктивные части мозга, которые играют роль этой функциональной части. Где-то среди мелких деталей там наверняка будут нейроны, а ещё среди более мелких – крупные молекулы. Но интеллект «работой молекул» или даже «работой нейронов» не объяснишь, нужны более крупные структуры, наука пока на этот счёт не имеет хороших моделей, которые были бы достаточны для инженерной работы на их основе. Интеллект как функциональная часть мозга вполне материален, это нейроморфный биологический вычислитель в случае человека и разный в плане его конструкции в случае человеко-машинных и даже чисто машинных (классические, оптические, квантовые компьютеры) систем.

Внешнее поведение интеллекта – мышление, но это не любое проявление мозговой работы. Интеллект – это вычислитель, мышление – вычисление. Но интеллект – это не вычислитель чего угодно (калькулятор ведь тоже вычисляет, но это же не интеллект!), мышление – это не любое вычисление!

Да что там калькулятор! У муравья тоже есть мозг, но мы не считаем его разумным/мыслящим существом. И у собаки есть мозг, мы тоже не считаем её мыслящим существом, хотя и как-то интуитивно понимаем, что сила/уровень интеллекта (то есть сила/уровень мышления этого интеллекта) у муравья меньше, чем у собаки, у собаки меньше, чем у человека, а у человека меньше, чем у команды людей, да ещё и вооружённой компьютерами с доступом к интернету. Но обо всём этом нужно говорить как-то точнее, если мы хотим заниматься усилением интеллекта, повышением мощности его мышления. Все эти «мощности мышления» и «силы интеллекта» ведь довольно метафоричны, их неплохо бы определить как-то более точно.

Так, давайте определимся с частями-целыми в интеллекте по отношению к мозгу, в системном мышлении это будет рассуждением про системные уровни. Так, шестерёнки в часах ещё не показывают время, часы показывают время, а интерьер квартиры с часами уже вроде опять не показывает времени – на каждом уровне частей-целых функция «показа времени» обсуждается по-разному. Но не очень системное (то есть вне привязки к системным уровням) мышление в словах менее последовательно: команда футболистов пнула мяч, человек (в целом) как член команды пнул мяч, нога человека (часть человека!) пнула мяч – в языке не слишком хорошо понятно, о чём речь. Про интеллект всё то же самое: мыслит человек (включая его карандаш-бумагу или компьютер, или даже без их учёта), или мыслит мозг в целом, или мыслит интеллект как часть мозга – язык не различает. Мы будем считать, что мыслит в человеке его интеллект, роль которого играют какие-то плохо понимаемые нами структуры в мозге. Для наших целей пока этого достаточно. Но нам нужно теперь определить функцию интеллекта точнее: для чего мыслит, для чего нужно мышление, о чём все эти вычисления, которые делает интеллект?