Системное мышление 2024. Том 1

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

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 кулибинством19. 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 знает20.

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!

Освоение нового мастерства идёт у человека не через «природную смекалку», а через «облагороженную образованием смекалку», через знания/модели/объяснения/теории/дисциплины о структуре мира, структуре проблем и задач, а также знания/объяснения/дисциплины о том, какие доступны инструменты (например, компьютеры как универсальные моделеры для системного моделирования самых разных объектов).

Всё то же самое относится и к AI. Изготовленные на заводе компьютеры для AI тупы, они могут выполнять только простейшие операции типа перемножения матриц. А вот после обучения на огромном объёме знаний, уже накопленных в письменном виде цивилизацией, в этих компьютерах появляется мастерство рассуждений на основе этих знаний, «большие языковые модели/large language models/LLMs», которые иначе называют «фундаментальными моделями/foundation models», имея в виду как раз их трансдисциплинарный характер. Это аналог «образования»: обучение мышлению и каким-то инженерным кругозорам. А потом такие фундаментальные модели легко или дообучать прикладным знаниям (finetune) или подключать к таким моделям прикладные знания в виде каких-то инструментов (скажем, подключать Wolfram Mathematica для решения математических задач).

Умение и навык, скилл – это отсылки к владению агентом мастерством исполнения работы по какому-то методу, опирающемуся на теорию/знание/объяснения/алгоритм/дисциплину, причём выполнение этого метода/способа работы поддержано каким-то инструментарием. Интеллект – это мастерство владения набором фундаментальных методов мышления, нужных для самого обсуждения методов в условиях, когда непонятно, какой метод применить (возможно, такого метода ещё нет – или нет знаний, или нет инструментария, их нужно ещё создать).

Интеллект::мастерство работает с прикладными методами (и тем самым их знаниями/дисциплинами/алгоритмами/теориями) как объектами своей работы. Можно сказать, что интеллект как мастерство фундаментального мышления как раз создаёт и дальше развивает прикладные методы, он как раз нужен для познания, для бесконечного роста знаний (эволюции знаний) и инструментария поддержки работы с этими бесконечно растущими знаниями. Больше знаний и поддерживающего эти знания инструментария – больше перевода всё самых разных проблем в задачи. Инфекционные болезни были проблемой, но вот знание о микробах и мыло в качестве инструментария с методом гигиенического мыться рук в существенной мере решили эти проблемы, борьба с инфекциями стала набором задач, а не проблемой: известно, что делать, надо только найти ресурсы, и дальше просто делать.

Интеллект в его врождённой части позволяет людям быть умней кошек и обезьян, а вот в полученной образованием/выученной его части – это полученная образованием машинка по получению прикладных дисциплин. Интеллект – это эволюционно полученный людьми инструмент познания, машинка по разработке способов решения проблем – превращения проблем, которые не решаются никаким известными методами в выполняемые/решаемые известными прикладными методами задачи. Это относится и к естественному интеллекту, и к искусственному, и к гибридному, и к коллективному.

Трансдисциплины/«фундаментальные дисциплины» – это и есть объяснения/теории/знания/модели/алгоритмы по поводу устройства мира. Они удобны для скоростного мышления о мире, удержания внимания на вычислениях/рассуждениях/мышлении о важном, сохранении ресурса мозга или компьютера от разбазаривания на мышление о неважном. А само это мышление по знаниям/алгоритмам трансдисциплин затем нужно для создания методов изменения мира к лучшему.

То, что занимает у очень смекалистого дикаря полжизни, у обученного фундаментальным дисциплинам человека может занять несколько часов, или даже несколько секунд – особенно, если учитывать, что знания/алгоритмы методов мышления включают в себя и знания по задействованию инструментария мышления (чаще всего это моделеры). И то же относится к компьютерам с AI, только у этих компьютеров нет биологических ограничений по скорости и объёму вычислений для одного агента, почему их и боятся примерно так же, как в голливудских фильмах боятся гениальных учёных-злодеев.

Интеллект – это мастерство беглого задействования целого стека/stack/стопки/слоёного пирога поддерживающих друг друга фундаментальных методов мышления. Этот набор методов мышления (опирающихся на задействование фундаментальных дисциплин и использование инструментария их поддержки) мы называем интеллект-стеком.

В фундаментальных методах мышления дисциплины/теории/знания будут только «алгоритмической» частью. Мы эти дисциплины/теории/знания смело будем считать ещё и «алгоритмами» (описаниями задействования метода в самых разных обстоятельствах/ситуациях – ровно как алгоритмы могут быть использованы для вычислений с самыми разными входными данными):

• Есть множество указаний на то, что конструктивная математика – это по факту переход от декларативных (объекты и отношения) описаний к описаниям через операции построения объектов. Это можно распространить на всю работу с понятиями (ментальными/математическими объектами).

• В компьютерной науке давно получены результаты, которые позволяют рассматривать самые разные виды представления алгоритмов, а не только «пошаговое выполнение императивных программ» (в том числе соответствие Curry-Howard21 между императивным алгоритмом и набором логических высказываний). Мы достаточно широко трактуем этот результат.

• Надо рассматривать не знания сами по себе, а то, что с ними делает вычислитель – в данном случае это мастерство выполнения метода, использующего знания для вычислений (мышление) или даже изменения мира (мышление и задействование инструментов). В теории создателей (constructor theory)22 проводится обобщение понятия «алгоритм» на описание преобразований не только информации и сверхинформации (superinformation, в квантовых компьютерах, представленной не в битах, а кубитах), но и теоретически любых физических преобразований.