Мышление определим как ту функцию/поведение интеллекта, которое даёт эффективность в научении решению самых разных проблем. Эффективность – это с какой скоростью оператор/владелец интеллекта (человек, машина, коллектив людей и машин) чему-то может научиться, с учётом разнообразия возможных к научению решений проблем. Научиться – это от «проблемы» (не знаю, как решать эту проблему с доступными ресурсами) перейти к «задаче» (знаю практику, имею мастерство решить задачу с доступными ресурсами).

Смогли научиться операционному менеджменту или высшей математике за год (то есть перейти от «не знаю как решать эти проблемы» к «знаю, как решать эти задачи») – отлично! Смогли за два года – интеллект вдвое хуже. Не смогли научиться даже за десять лет (больной человек, или даже собака) – совсем плохо с интеллектом!

Это отличается от произвольных «народных» трактовок понятия «мышление», или даже трактовок каких-то отдельных научных сообществ. Поскольку слово бытовое, и каждый волен его трактовать как хочешь, приходят разные люди со своими размышлениями (двамышлениями, измышлениями, измышлизмами и т.д.) про мышление, и утверждают, что их определение – правильное. «Мышление – это оперирование образами», «мышление – это осознанный поиск правильных интуиций», «мышление – это поиск лучшего научного описания проблемы», и это только первая линия «народных» определений, вторая линия приходит как пересказ случайно выдернутой из литературы разных лет идеи из какой-нибудь околохудожественной философской школы. Скажем, берём Ницше и гуглим «Ницше мышление» – и там сразу «воля к власти как осуществление мышления», и дальше можно уже бесконечно развлекаться словесными построениями вообще вне связи с идеями Ницше или его последователей. Обязательно придёт в дискуссию кто-то, кто погуглил «Анохин мышление», и он будет рассказывать про афферентацию и мозг, и полное отсутствие связи с волей власти его волновать не будет (равно как любителей Ницше не будет волновать афферентация).

Мы говорим об интеллекте как вычислителе, который способен находить решение разнообразных проблем. Вычисления этого интеллекта – это и есть мышление. Больше разнообразие этих проблем – выше уровень интеллекта, мощнее мышление, используем модель Chollet.

ИНТЕЛЛЕКТ – ЭТО ВЫЧИСЛИТЕЛЬ ПРИ ПОЗНАНИИ,

МЫШЛЕНИЕ – ЭТО ВЫЧИСЛЕНИЯ ПРИ ПОЗНАНИИ

Человеческий мозг – это нейроморфный вычислитель/computer, обеспечивающий самые разные вычисления для личности как при её развитии/обучении/предобучении/познании, так и при участии в какой-то деятельности с использованием познанного (хотя в принципе для людей это трудноразличимо и часто совпадает: что там развитие-обучение-накопление опыта, а что простое использование своего достигнутого уровня развития. У людей поиск новых потенциально лучших решений/exploration и использование найденных возможно не самых лучших решений/exploitation не так легко разделимы, как в теории). Это важно: считать мозг по его главной функции универсальным компьютером/вычислителем109, а не каким-то магическим устройством (например, «антенной, получающей информацию из Космоса» или «орган, подключающий нас к мировому разуму»). Мы чтим SoTA в нейрофизиологии: мозг занят вычислениями, хотя мы и не можем точно сказать, какими именно, об этом только-только начинаем догадываться (благодаря исследованиям по машинному интеллекту и нейронным сетям).

Особо подчеркнём, что мы не проводим тут инженерных рассуждений, то есть не втаскиваем вопросы конструктивного наполнения функциональных ролей в вычислителе (аппаратном, или определяемом программно), то есть не обсуждаем архитектуру мозга как физического вычислителя (задача инженерии), то есть не занимаемся собственно вопросами нейрофизиологии. И не обсуждаем, что из вычислений для познания или просто какой-то рутинной деятельности выполняется живым мозгом, что коллективом из людей-с-мозгами, что мозгом-в-теле, что мозгом-в-теле-с-инструментами и даже дальше с окружающей средой. В когнитивистике это обсуждается как тезис extended cognition110, тезис extended mind111. И мы даже не будем особо обсуждать многоуровневость вычислителя, который занят мышлением-познанием и прикладным вычислением-выводом (inference, вывод/рассуждение как его принято называть в логике), который мышлением обычно не называют (вот когда обсуждают, можно ли научить медведя ездить на велосипеде, обсуждают его интеллект и мышление, а когда обсуждают езду уже обученного медведя на велосипеде, это уже не считают чем-то интеллектуальным, не считают эти вычисления в мозгу медведя мышлением. Примерно то же и у людей: мыслители придумывают новые способы решения задач. А вот кто просто решает эти задачи уже известным ему способом – те уже не мыслители, это вычисление-вывод, его даже рассуждением часто назвать нельзя, вычисление проходит «автоматом».

А ещё мы учитываем, что вычислители и их вычисления крайне многоуровневы:

• физика вычислителей (логика на транзисторных гейтах, квантовые цепи на разных технологиях, нейронные сети на настоящих живых клетках-нейронах и т.д.)

• физические вычислители/аппаратура (сами по себе многоуровневые, «компьютеры»)

• вычислители локалистских/монопроблемных/узких в рамках одной предметной области представлений, полученные настройкой вычислений аппаратуры (классические алгоритмы примерно в том виде, в каком их изучают в школе на уроках алгоритмики/информатики – назовём их условно «алгоритмы Кнута», по имени Дональда Кнута, всю жизнь занимающегося составлением справочника по таким «узким алгоритмам»112)

• универсальные вычислители (интеллект естественный и машинный, отличающийся как раз тем, что решает проблемы, которые раньше не встречались – алгоритм решения которых пока неизвестен. А потом полученное мышлением с использованием трансдисциплин знание может быть использовано для прикладных вычислений в ходе какой-то прикладной деятельности). И вот тут тоже много уровней, в том числе универсальные вычислители, реализованные конструктивно человеческим мозгом, компьютерами с разной физикой (электронными, квантовыми, оптическими), а также сетями из людей и компьютеров (например, вычислений какой-нибудь компании, которые она делает в ходе её деятельности – в том числе вычислений, которые делает компания и своими исследовательскими лабораториями и производственными подразделениями, и даже службой маркетинга).

Отнюдь не все вычисления тем самым попадают под понятие мышления. Но уже понятно, что мы тут обсуждаем не нейрофизиологию. Естественный интеллект – это обеспечивающая универсальные вычисления часть вычислителя-мозга. Дальше можно обсуждать в рамках extended cognition, насколько в состав вычислений естественного интеллекта можно включать вычисления, выполняемые компьютерами. Скажем, если автор погугли в ходе написания этого поста – это его естественный интеллект работал, или уже полумашинный интеллект, поскольку вычисления в датацентрах Гугла тут тоже поучаствовали? Опять же, что естественного в человеческом интеллекте? Без inductive biases (специально устраиваемыми предпочтениями в рассуждениях), привносимых мыслительными трансдисциплинами (предобучение в детском саду, школе, вузе), никакого традиционно понимаемого «естественного интеллекта» нет, есть Маугли из джунглей, который даже разговаривать не умеет. Трансдисциплины же абсолютно искусственны сами по себе: онтология, логика, эпистемология, различные теории коммуникации, системное мышление и все остальные дисциплины из интеллект-стека придуманы людьми и продолжают придумываться-уточняться, они не «естественного происхождения». Ничего «естественного» в логике нет, это продукт работы многих поколений учёных! Логика абсолютно искусственна. Маугли из джунглей, воспитанный волками, логикой не владеет! Он даже разговаривать не умеет (человеческий язык тоже ведь не вполне естественен: мы знаем часто, какие его слова кто придумал). Так что слово «естественный» по отношению к интеллекту не вполне естественно (pun intended113).

Поэтому дальше не будем различать в мышлении «естественную» и «искусственную» составляющую, неявно отсылающую к конструктиву универсального вычислителя: на вакуумных ли лампах он, транзисторный на самых разных полупроводниках, квантовый на разных технологиях, или биологический, то есть «мозг в теле», а то и «мозг с телом» embodied intelligence традиции или даже «мозг с телом и куском окружающей среды» в extended mind традиции. Это всё оказывается про инженерию, а для разговора об интеллекте и мышлении не так важно.

Мышление – это не любые вычисления/рассуждения, а являющиеся познанием. Познание/learning – это вычисление интеллектом объяснений на базе нового набора понятий («формирование понятий», иногда обобщаемое до «формирования представлений»114), организация внимания на объектах для последующих прикладных вычислений. Это тот самый learning из «машинного обучения» и «искусственного интеллекта» как предметных областей. У СМД-методологов это «чистое мышление» + «коммуникация» в их схеме мыследеятельности115. Мышление коллективно, обеспечение коммуникации в работу/вычисления интеллекта тоже попадает! Недаром профи говорят не об «информационных технологиях»/IT, а об «информационно-коммуникационных технологиях»/ICT. Можно называть это «интеллектуальным мышлением» (мышлением интеллекта), но вообще-то и само по себе слово «мышление» лучше резервировать только для всех вычислений именно познания, и даже не для прикладных вычислений-рассуждений с использованием познанного набора понятий (у СМД-методологов для прикладных вычислений в ходе выполнения практики используется слово «мыследействие», а вот мышление+коммуникация+мыследействие называются вместе «мыследеятельность»).

Тут нужно отметить, что мы обозначаем словом «познание» как познавательную деятельность/практику людей-в-теле-и-с-инструментами в мире (эпистемология и гносеология тут используют слово cognition), так и только работу их вычислителей-интеллектов как функциональной части мозга (люди из AI используют для этого слово learning). Мы не обращаем на эти особенности внимания, ибо вычислители физичны, что позволяет им заниматься в принципе и практикой по изменению мира. Входят ли датчики и актуаторы в состав компьютера-вычислителя или человека-вычислителя, или находятся в его окружении – это вопрос отдельный. Мы уже упоминали, что, в embodied cognition и extended mind они вполне себе входят в состав вычислителя, вычислитель всегда «телесен» и тело всегда находится в окружающем его мире. Так что «деятельность/практика/мыследеятельность» и «вычисления» оказываются разве что не синонимами.

Практика – это мышление/вычисления и коммуникация по дисциплине/теории/модели/объяснению и влияние на указанные дисциплинами объекты в мире + технология как инструменты для влияния на мир, и в числе этих инструментов ещё и аппаратура вычислителя со всеми необходимыми для выполнения практики настройками/inductive bias/алгоритмами/знаниями.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/

https://system-school.ru/uptodate

Geoffrey Hinton, The Fog of Progress, https://youtu.be/FOqMeBM3EIE

https://ru.wikipedia.org/wiki/Бэббидж,_Чарлз

https://ru.wikipedia.org/wiki/Электронная_лампа

https://ru.wikipedia.org/wiki/Мокли,_Джон

https://ru.wikipedia.org/wiki/ЭНИАК

https://www.lifehacker.com.au/2015/11/invisible-women-the-six-human-computers-behind-the-eniac/

Вы можете заказать вычисления на квантовых компьютерах у десятка разных провайдеров, https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud-based_quantum_computing. Один расчёт будет стоить в 2021 году единицы долларов.

https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet

Занятия машинным интеллектом «на фронтире» в 2020 году требовали суперкомпьютерные вычислительные мощности, это миллионы долларов: https://ailev.livejournal.com/1536283.html, в 2021 году в этом плане ничего не поменялось (суперкомпьютеры на единицу мощности стали дешевле, но и их размеры выросли).

В отличие от breakthrough technologies, прорывных технологий, которые означают просто новинки, «то, чего раньше нельзя было сделать, и вот получилось».

Версия доклада 2018 года (видео 37 минут): https://youtu.be/KVm74yE0aUE, пересказ доклада 2016 года по-русски: http://tv2.today/TV2Old/Budushchee-uzhe-nastupilo-lekciya-andreya-pozdnyakova-0

А в 2021 году переключился на изменения в энергетике, они не менее драматические: на наших глазах стремительно исчезают угольные электростанции, шахтёры остаются без работы! Вот его видео: https://www.youtube.com/user/tonyseba/videos

https://ru.wikipedia.org/wiki/Apple_Newton

https://www.bbc.com/news/business-55224462

https://arxiv.org/abs/1905.13178

https://onnx.ai/

https://www.youtube.com/watch?v=O-kbzfWzvSI

https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/14/drive-platform-nvidia-ampere-architecture/, https://blogs.nvidia.com/blog/2021/04/12/volvo-cars-extends-partnership-nvidia-drive-orin/

https://www.buyacar.co.uk/cars/economical-cars/electric-cars/650/cost-of-running-an-electric-car

https://www.braincorp.com/newsroom/brain-corp-to-expand-ai-services-in-retail-industry

https://www.roboticsbusinessreview.com/opinion/robots-will-transform-retail-operations-in-2021-heres-why-how/

https://en.wikipedia.org/wiki/Gig_worker

https://en.wikipedia.org/wiki/Wright_brothers – и дело даже не в том, что они догадались поставить на самолёт лёгкий мотоциклетный двигатель, изготовленный в их мастерской. Они придумали проводить эксперименты в аэродинамической трубе, а ещё придумали систему управления самолёта по трём осям воздушными рулями. Но они не были «профессиональными авиаторами»!

Мегафон – https://www.cnews.ru/news/top/2020-01-29_novyj_servis_megafona, МТС – https://rb.ru/news/mts-norma/.

https://www.rbc.ru/technology_and_media/07/02/2018/5a7b20d29a79473903543eaa

Сервис «Сбер-звук», https://sber-zvuk.com/

http://www.macdigger.ru/iphone-ipod/iphone-7-plus-protiv-zerkalki-canon-semka-fotografij-s-effektom-boke.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Bokeh

https://www.technavio.com/report/digital-camera-market-industry-analysis

https://phys.org/news/2021-06-goodbye-camera-miniaturized-optics-counterpart.html, https://www.nature.com/articles/s41467-021-23358-8

https://venturebeat.com/2020/04/29/microsoft-teams-passes-75-million-daily-active-users/, https://www.statista.com/statistics/1033742/worldwide-microsoft-teams-daily-and-monthly-users/

https://vc.ru/office/127764-pochemu-my-reshili-dat-vozmozhnost-sotrudnikam-ostatsya-na-udalenke-navsegda

https://arxiv.org/abs/1706.03762

https://ailev.livejournal.com/1551283.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_regression, https://arxiv.org/abs/1912.04825

https://arxiv.org/abs/2006.11287

https://www.nutonian.com/

https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html

https://www.youtube.com/watch?v=yP5cavP4eWc,

https://www.algoriddim.com/djay-ios/releasenotes

https://arxiv.org/abs/2011.13062

https://www.zdnet.com/article/manufacturers-allocate-one-third-of-overall-it-spend-to-ai-survey-shows/

https://www.youtube.com/watch?v=0XpRhQX7BpU

https://www.jimcollins.com/

https://www.amazon.com/От-хорошего-великому-компании-совершают-прорыв-ebook/dp/B06XP1H8LQ/

https://ru.wikipedia.org/wiki/Икигаи

https://www.amazon.com/Антихрупкость-извлечь-выгоду-Азбука-Бизнес-Russian-ebook/dp/B0156M8ISC/

https://ru.wikipedia.org/wiki/Фланёр – городской тип, впервые отмеченный в Париже середины XIX века (также boulevardier). Фланирование означало гуляние по бульварам с целью развлечения и получения удовольствия от наблюдения городской жизни.

Вот мемуар, сделанный под влиянием предыдущей версии нашей книги, https://danielko.medium.com/musings-of-tech-space-enthusiast-part-i-428c28655b44. Автор мемуара (Даниэль Корнев) радуется, что у него пропало чувство вины от того, что он недостаточно жёстко много лет преследует одну и ту же мечту. Оказывается, мечту просто можно время от времени менять, чтобы оставаться современным! И никакого чувства вины при этом, наоборот – радость от того, что остаёшься современным!

Слово, использованное в переводе книги, https://ru.wikipedia.org/wiki/Лох_(жаргонизм)

https://arxiv.org/abs/1802.07068

https://www.amazon.com/Why-Greatness-Cannot-Planned-Objective-ebook/dp/B00X57B4JG/

Original Painting on Canvas, 2001

https://www.amazon.com/Бизнес-нуля-быстрого-тестирования-бизнес-модели-ebook/dp/B00K4YYUHG/

https://ru.wikipedia.org/wiki/У-вэй

http://www.amazon.com/dp/0465065708/

https://ru.wikipedia.org/wiki/Калькуляционный_аргумент

https://www.oreilly.com/ideas/open-endedness-the-last-grand-challenge-youve-never-heard-of

https://eng.uber.com/poet-open-ended-deep-learning/

https://eng.uber.com/enhanced-poet-machine-learning/

https://www.litres.ru/devid-doych/nachalo-beskonechnosti-obyasneniya-kotorye-menyaut-mir/chitat-onlayn/

https://www.informit.com/articles/article.aspx?p=378964&seqNum=5

https://www.strategyhubbub.com/blogs/organization-development-od/strategic-management-history-and-development/

https://en.wikipedia.org/wiki/John_Boyd_(military_strategist)

http://www.newcode.ru/media/NeoCode.Boyd.pdf

https://www.amazon.com/Enlightenment-Now-Science-Humanism-Progress-ebook/dp/B073TJBYTB/

https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/news/documents/2019-08/Happiness-Study-report-August-2019.pdf

https://www.facebook.com/kapterev/posts/10222689292514882,

https://psyarxiv.com/d8f2z/

https://www.princeton.edu/news/2006/06/29/link-between-income-and-happiness-mainly-illusion

https://newscenter.sdsu.edu/sdsu_newscenter/news_story.aspx?sid=78079

Talent vs. Luck: The Role of Randomness in Success and Failure, http://arxiv.org/abs/1802.07068

Подробный рассказ про закат профессий: http://erazvitie.org/article/zakat_professij

Про компетенции в стандартах Болонской системы: https://vnaumov.blogspot.com/2020/02/blog-post_37.html. Но мы предпочитаем не использовать канцелярит «компетенция» из образовательных стандартов, мы заменяем его сразу на слово «мастерство», делая дополнительный акцент на результативности.

https://en.wikipedia.org/wiki/T-shaped_skills

https://stemfoundation.org.uk/asset/resource/%7B3EA5228A-B620-4783-AE91-190F2C182DAA%7D/resource.pdf

https://en.wikipedia.org/wiki/Science,_technology,_engineering,_and_mathematics

https://arxiv.org/abs/2004.08900

Можно попробовать в работе на русском языке предоставленную Сбером предобученную языковую модель: https://sbercloud.ru/ru/warp/gpt-3, и попробовать предобученную Яндексом языковую модель: https://yandex.ru/lab/yalm?style=0, при этом есть и некоторое разнообразие архитектур этих моделей, https://huggingface.co/sberbank-ai

https://arxiv.org/abs/2107.01238

Pretrain then Finetune: A New Paradigm for NLP – https://www.mihaileric.com/posts/nlp-trends-acl-2019/

https://arxiv.org/abs/2005.14165

https://arxiv.org/abs/2107.13586

https://iq.hse.ru/news/471163755.html

Школа системного менеджмента https://system-school.ru/ специально нацеливает свои программы на предобучение. Прикладными дисциплинами всегда можно будет заняться в других учебных заведениях, а вот знания уровня бакалавриата, специально предназначенные для последующего быстрого набора прикладного мастерства – это только в ШСМ.

https://ridero.ru/books/sistemnoe_myshlenie/

https://system-school.ru/systems-thinking

https://arxiv.org/abs/1502.00121

http://psyhoinfo.ru/programma-sozdaniya-obshchestvennoy-professionalnoy-sfery-prosveshcheniya

https://en.wikipedia.org/wiki/Transdisciplinarity

https://www.litmir.me/br/?b=116477&p=83 Итак, предприятие – это большая Жила, по которой течет сила, питающая нас, дающая жизнь всем, кто работает на этом предприятии, и тем, кто вокруг. Мы, в силу слабости видения, воспринимаем лишь внешнее, «съедобное» проявление этой силы жизни – деньги. Неважно. Пусть так. Если тебе сложно все время прозревать сквозь пену, просто прими это и помни о том, что деньги мчатся по этой жиле твоего предприятия, как пена на потоке силы. И поскольку пена от потока неотделима, следи за движением силы по движению денег. Что для этого надо? Надо увидеть свое предприятие как цепочку последовательных шагов, которые необходимо сделать, чтобы сила-деньги пришла к людям. А себя – как чистильщика потока, который держит источники силы, проливающейся в наш мир, открытыми. Тогда сведения с мест, которые соответствуют шагам достижения силы, будут сведениями о заторах в жиле, сведениями о том, где образовался разрыв тока силы.

https://medium.com/no-flame-no-game/что-такое-jobs-to-be-done-и-job-stories-4c57c1dc84cf

про проблемы инженерии требований как дисциплины см. в https://ailev.livejournal.com/1425741.html.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Европейская_система_перевода_и_накопления_баллов

https://ru.wikipedia.org/wiki/Флогистон

https://ria.asturias.es/RIA/bitstream/123456789/6548/1/Archivo.pdf

http://www.mempc.org/, While MBA and MEM programs share some similarities in shaping capable leaders through a core curriculum in economics, marketing, and operations, students with MEM degrees are a better fit for today’s technology companies simply because an undergraduate degree in a STEM field is a prerequisite for admission. Since it’s not a prerequisite for an MBA, a majority of candidates graduate with a non-technical education. In a world where technology touches almost all aspects of life and business, students with a MEM degree fit seamlessly into today’s high-tech companies that need tech-savvy leaders for data-driven decision making and innovation-driven global strategy and growth.

<1...9 10 11 12 >

На страницу:

Перейти

11 из 12

Полная версия

Образование для образованных. 2021

Другие книги автора