скачать книгу бесплатно
Разные виды мастерства выполнения трансдисциплинарных практик, входящих в интеллект-стек, управляют обнаружением и удержанием объектов внимания в прикладных дисциплинах, определяют рациональные приёмы мыслительной работы с объектами этих дисциплин. Вы легко находите «приглашения» для мышления в непонятных ситуациях, часто даже без подстройки/дообучения. Сначала надо задействовать общие способности к познанию, задействовать мышление сильного интеллекта, чтобы быстро разобраться в новой ситуации, познать/learn происходящее как можно быстрее, а потом уже бегло рассуждать в пределах более-менее понятного прикладного мастерства решения задач в изученной хоть как-то прикладной предметной области. Если ты хороший инженер, и тебе надо вдруг разобраться с менеджментом, то это для тебя будет всего лишь ещё одна инженерная практика. Если ты хороший инженер, и тебе надо вдруг разобраться с инженерией личности (заняться развитием личности), то и это будет всего лишь ещё одна инженерная практика. Хорошо ли это? Конечно, это хорошо! Если четыре уравнения Максвелла компактно описывают весь бесконечно разнообразный мир электромагнитных явлений, то непонятно, почему мы не можем компактно размышлять о бесконечно разнообразном мире создания и развития самых разных систем.
Именно трансдисциплины интеллект-стека работают как алгоритмы интеллекта, когда мы учимся чему-то прикладному, подстраиваем свой мозг к работе в какой-то узкой предметной области в новом классе проектов. При обучении важна сила/универсальность нашего интеллекта, важна вменяемость.
При этом даже чтение и письмо оказываются навыком, которому надо учиться: это навык использования инструмента внешней памяти, усиливающего интеллектуальные возможности «голого биологического мозга». В 21 веке чтение и письмо сами по себе не целевые прикладные умения, а просто предобученные общие способности, нужные главным образом для научения делать что-то ещё. Это в древнем Египте писец владел письменностью как прикладным мастерством. А сейчас это просто результат предобучения, часть интеллекта, это нельзя считать прикладным мастерством/умением/скиллом, просто за умение читать-писать денег сегодня не платят. Если ты похвастаешься «я умею читать и писать», на тебя очень странно посмотрят. Более того, чтение и письмо мы не включаем прямо в состав интеллект-стека (хотя косвенно эти умения разбираются во множестве дисциплин, например, в семантике).
Общим для мыслительного мастерства является мастерство собранности, дающее способность заниматься чем-то одним не просто несколько часов без отвлечения (например, пару часов читать сложную книжку, не отрываясь, без потери внимания – это было обычной нормой образованного человека буквально пару десятков лет назад, хотя и сегодня на планете достаточно людей, которые не утратили эту способность к чтению длинного текста без отвлечения на какие-то чаты и социальные сети), но и несколько лет подряд – удерживая внимание записями, а не «ментально». Более того, есть приёмы удержания внимания целой команды людей, собранность оказывается не чисто человеческой психопрактикой! Мастерство собранности тоже познаётся, а не врождённое. Как и за все трансдисциплины, за мастерство собранности как прикладное умение не платят, эту собранность нужно применить ещё к чему-то. Например, к решению прикладной менеджерской задачи, вроде составления плана-графика конкретного проекта методом критической цепи. Отдельно за задействование мастерства логики не платят! И не платят отдельно за методологическое мастерство! Не платят отдельно за мастерство по любой из практик интеллект-стека. Платят за прикладное мастерство, но вы его не получите быстро и качественно, пока не овладеете «неоплачиваемым» мыслительным мастерством, пока не станете умным, то есть не получите фундаментальное образование.
?
Граница между мыслительным и прикладным мастерством размыта
Эволюция делает очень размытой саму границу между врождённым интеллектом в его биологических границах (человеческий детёныш рождается совсем не умным! Но потом растёт и быстро развивается. В том числе окружение этого детёныша и свойство пластичности мозга влияют на то, как развивается биологическая «аппаратная» часть интеллекта) и привнесённым культурой: усиления интеллекта в силу трансдисциплин и прикладных дисциплин. Щенок не умеет в момент рождения ходить, но научается потихоньку и ходить, и бегать, и прыгать – щенки играют с окружающим миром, это их обучение. Люди делают то же самое. Но кроме бегать-прыгать они ещё выучиваются читать-писать, а современный человек по идее должен выучивать ещё в школе, а затем в вузе трансдисциплины, увеличивать силу своего интеллекта, расширять диапазон проблем, которые он сможет решить при встрече с ними. Так что никакой ребёнок не рождается «умным» по абсолютной шкале силы его интеллекта, разве что есть биологическая возможность этим умным стать.
По большому счёту, у людей сейчас не естественный интеллект (вспомним людей-маугли, которые вырастают в джунглях и даже разговаривать не умеют), а вполне искусственный интеллект, полученный обучением знаниям, накопленным поколениями людей – и большинство этих знаний передаются самым умным людям вообще через бумагу и экраны с текстом, а не каким-то другим путём, например, получением «опыта» в решении проблем.
Это и есть «цивилизованность»: становиться умным от научения, а не просто быть потенциально умным от рождения. Интеллект можно и нужно развивать, а различие между естественным и искусственным интеллектом в этом плане будет несущественным.
Сам интеллект оказывается не абсолютным, а относительным: он зависит ещё и от прикладных задач. Интеллект белки, определяемый батареей тестов по разным задачам скакания по деревьям, будет выше, чем интеллект скачущего по деревьям человека. Это нормально. Другое дело, что их потом могут сравнить по общему числу возможных решаемых проблем, куда попадут и другие даже телесные задачи – и белка тут же проиграет, белка своим телом не сможет делать многое из того, что сумеет сделать человек. Ровно поэтому тесты интеллекта всегда задействуют максимально широкий набор задач, говорят о батарее тестов – проверяется универсальность, а не умение решить конкретную задачу. Тест только математики ничего не скажет про ваш интеллект. А вот тест собранности ума и тела, онтологии, риторики, системного мышления, информатики, трудового кругозора – вот такая батарея тестов будет говорить о вашем интеллекте много больше. А ещё могут быть тесты на вменяемость, на агентность. Всё по поводу тестирования интеллекта становится запутанным, на настоящее время не предложено никаких способов тестирования интеллекта: само понятие интеллекта предполагает возможность решения задач, которые не предусмотрены при обучении этого интеллекта. А если задачи предусмотрены, то это тестирование прикладного мастерства.
Интеллект зависит не только от «аппаратуры» устройства AI или человека, но и от учебного плана/curriculum, т.е. порядка предъявления задач, а также от количества информации, которая была предложена в ходе научения, а ещё от качества этой информации. В какой-то момент разработчикам AI казалось, что можно получать всё более сильный интеллект, просто увеличивая размер нейронной сети («объём мозга»), но оказалось, что есть зависимость между размером нейронной сети и количеством данных, которые требуется предъявить этой нейронной сети, чтобы полностью задействовать размер этой нейронной сети[78 - Ключевая работа тут была – https://arxiv.org/abs/2203.15556 (https://arxiv.org/abs/2203.15556)]. Поэтому стратегия поменялась: стали применять более простые «аппаратные решения» (алгоритмы нейросетей меньшего размера, требующие меньше вычислительной аппаратуры для работы с ними), но предобучать их на большем количестве данных, а ещё делать лучше сами данные (по двум параметрам прежде всего: уменьшать количество ошибок в данных, чтобы в обучение арифметике не попадали примеры типа 2*2=5, а также закрывать данными более широкие классы предметных областей, ибо оказалось лучше иметь по паре примеров из десяти предметных областей, чем двадцать примеров из одной предметной области). Оказывается, «образование» кремниевых нейросетей более важно, чем «врождённый интеллект» этих нейросетей. Для людей выполняется всё то же самое. Если потенциального Эйнштейна не учить читать и писать, то он так и останется дикарём, ему не поможет никакая «врождённая гениальность».
Если вам свезло с последовательностью предъявляемых задач, то ваш интеллект может оказаться по их итогам лучше. «Ему повезло попасть в хороший проект, он там сильно вырос за последнюю пару лет» так же важно, как «ему повезло с родителями, они ему дали хорошие гены для мощного интеллекта».
?
Важен порядок решения проблем:
их надо решать по мере возрастания сложности
Важен не только порядок обучения, но и порядок решения проблем! Проведено много экспериментов, показывающих, что решение какой-то одной трудной проблемы «с нуля» обучающимся вычислителем на базе нейронной сети и какого-то эволюционного алгоритма часто невозможно, но решение какой-то последовательности проблем возрастающей трудности возможно[79 - we show in the technical paper that with just 30 minutes of focused training on a newly presented complex task, the [pretrained on multiple tasks] agents can quickly adapt, whereas agents trained with RL from scratch cannot learn these tasks at all, https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play (https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play)].
Рабочая жизнь – это бесконечное развитие, бесконечное познание, бесконечное обучение. Опыт предыдущих проектов ведь тоже учит мастерству, учит не только образование, понимаемое как «импорт» уже полученного кем-то знания. Получается, что чем лучше учебный план по обучению мыслительному мастерству/интеллекту – тем сильнее будет получаемый по итогам обучения интеллект! Те, кто решает больше самых разных проблем и берёт их каждый раз на границе тумана будущего, то есть на пределе своих возможностей – у тех вырабатывается не только хороший набор прикладного мастерства, но и сильный интеллект, набор общих для самых разных прикладных умений мыслительных умений/способностей, дающий возможность на следующем такте решить проблему, которую нельзя решить «с нуля», просто потратив много времени именно на её решение. Время на «упереться и попробовать решить» таким не предобученным и неопытным агентом будет потрачено, но результата не будет! Именно это неизменно подтверждается в экспериментах по AI: с нуля агент не может научиться решать какой-то класс проблем, потратив много времени, но если агент накапливает опыт решения проблем промежуточной сложности, то он справляется и с той проблемой, которую не мог решить при попытке это сделать «в лоб», методом грубой вычислительной силы.
Это ровно то, чем отличаются «вечно подающие надежды, но никак не становящиеся мастерами» от в юности середнячков, которые воспитывают из себя настоящих интеллектуалов – и оказываются потом мастерами в прикладных практиках. IQ[80 - https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence_quotient (https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence_quotient)], показывающий развитие «аппаратуры» мозга на специфических тестах зрительного восприятия, простых лингвистических тестах, оказывается коррелирующим с уровнем интеллекта, но не определяющим его! Мозг пластичен, синаптические связи в нём отращиваются, кровоснабжение адаптируется, интеллект вполне тренируем – как мышцы. Предобучение как хорошее образование перед занятием каким-то делом, правильно подобранная последовательность задач для этого предобучения, и правильно подобранные для этого обучения трансдисциплины влияют на интеллект даже больше, чем родительские гены.
Вы должны усиливать свой интеллект обучением себя по двум направлениям:
• обучаясь трансдисциплинам и давая себе деятельностный кругозор, то есть делая «прошивку интеллекта» в её самой современной версии, доступной человеческой цивилизации. Ещё пару веков тому назад такие трансдисциплины включали в себя чтение-письмо-арифметику. Нынешнее поколение чтение-письмо-арифметику не считает даже за отдельные дисциплины (но таки в начальной школе их учат!), а разные исследователи говорят о разных наборах этих дисциплин, мы в нашем курсе предлагаем свою версию.
• обучаясь полагаться в том числе и на внешние компьютерные средства присмотра за личным и коллективным вниманием на личной и коллективной внешней памяти, т.е. улучшая свою «аппаратуру» до самой современной версии, доступной цивилизации. Да, по факту нужно становиться киборгом. Вы уже не расстаётесь со смартфоном, признайтесь себе в этом! А смартфон подключает к вам огромные датацентры, которые начинают работать на вас, усиливая вашу аппаратуру мозга. Прошлое поколение усиливающей интеллект аппаратуры включало в себя ручку-бумажку, которые резко увеличивали объём памяти и внимания, нынешнее поколение такой аппаратуры – дата-центры (основные вычислительные мощности планеты в них!), настольные компьютеры, планшеты, смартфоны и средства связи, которые на предыдущем такте технологической эволюции люди и представить себе не могли. Человек с луком и стрелами может добыть не дающегося голым рукам зверя, человек с доступом к дата-центру может решить не дающуюся голым мозгам задачу.
Повторим: уровень IQ[81 - https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence_quotient (https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence_quotient)] не так уж и важен для жизненного успеха. «Коэффициент интеллектуальности» – это просто умение решать какие-то классы задач, замеряемое в простых тестах. Конечно, на IQ влияет в том числе и генетика, но и обучение тоже (мозг пластичен! Если его упражнять, то он развивается). IQ дикарей меньше, ибо их мозг меньше тренировали в детстве. Более того, поскольку в 2020 году во всём мире принимались активные «антиковидные» меры по ограничению общения людей, их буквально запирали дома, как в тюрьме, возможности малышей получать новую информацию были существенно снижены. И для младенцев средний IQ (вербальные, моторные, когнитивные навыки) в США упал со 100 до 78[82 - пре-принт https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.08.10.21261846v1.full.pdf (https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.08.10.21261846v1.full.pdf)] именно из-за недостатка общения, стимуляции. Это непонятно, навсегда или временно, например, умение говорить должно быть освоено детьми, в более взрослом возрасте оно уже не осваивается, если человека выкормили животные и некому было его учить разговаривать. Будем надеяться, что это отставание будет навёрстано.
Но в любом случае, IQ оказывается не сильно связан с успехом в жизни: упорность и настойчивость в сочетании с удачливостью оказываются более важны. А с учётом того, что люди с низким IQ могут использовать в своих размышлениях результаты умственного труда других людей (в том числе с высоким IQ), и даже результаты вычислений компьютера, то разница и вообще становится небольшой.
Человек с низким IQ, которого выучили умножать в столбик и усилили тем самым его мозг ручкой, бумажкой и методом вычисления, может оказаться в этом умножении много искусней человека с высоким IQ, который пытается умножать в уме, да ещё и незнаком с методом умножения в столбик. Что уж говорить о более сложных умениях! Человек с низким IQ, который вовремя догадывается задавать вопросы Гуглу, легко победит в интеллекте человека с высоким IQ, который игнорирует Гугл и пытается каждый раз что-то сообразить самостоятельно. При этом лучшие умы человечества как раз используют Гугл, не стесняясь[83 - «Этот человек в топ-1% по навыкам кодинга, скорее даже 0.01%, и при этом он делает то, чего я часто не вижу у вопрошающих людей в Slack/телеграм чатах/у стажеров на работе. Он видит ошибку И СРАЗУ ЕЕ ГУГЛИТ, НЕ СТЕСНЯЯСЬ. И, внезапно, находит решение. Я не знаю, почему люди этого не делают, быть может думают, что умные и сами разберутся» – https://t.me/seeallochnaya/414 (https://t.me/seeallochnaya/414)] – а их «аппаратный IQ» вообще перестаёт играть большую роль. Большую роль играет образование (включая умение пользоваться инструментами!), использование этих инструментов (не лениться использовать! Всё записывать!), а также решение цепочек всё более трудных проблем вместо безуспешного решения запредельно трудной проблемы «в лоб» (важны способы решения проблем, которые используются, и этому тоже надо учиться).
Культурная (следующая каким-то выработанным цивилизацией шаблонам быстрого эффективного мышления, а эти шаблоны даёт хорошее образование) работа побеждает «творческое дикарство», равно как использование дополнительной вычислительной аппаратуры (от ручки-бумажки до современных дата-центров с софтом AI) уравнивает жизненные шансы людей с низким IQ и высоким IQ.
Кейс: интеллект как способность научиться
Собачка Тяпа научилась бегать и прыгать за полгода, а девочка Таня за пару лет, и то не очень. Какие из этих высказываний верны:
–– У Тяпы интеллект сильнее, ибо она научилась бегать и прыгать быстрее, чем Таня. ### Нет, интеллект сильнее у Тани, ибо она научится не только бегать и прыгать, но ещё и читать-писать, готовить, программировать, играть на рояле, а собачка Тяпа – никогда. Тут речь идёт об интеллекте в целом, его сила определяется по уровню общности в решении задач.
–– У Тяпы телесный интеллект сильнее, ибо она научилась бегать и прыгать быстрее, чем Таня. ### Нет, телесный интеллект сильнее у Тани, ибо она быстро научится не только бегать и прыгать, как собачка, но ещё и петь (мышечная работа), рисовать (мышечная работа), танцевать (мышечная работа), поднимать штангу (мышечная работа). А собачка Тяпа всего этого не сможет.
Пётр – отличный математик, никогда ничем кроме математики не занимался, «узкий специалист», но лауреат какой-то важной математической премии. Павел – занимался самым разным, и даже немножко математикой (совсем чуть-чуть, это оказалось «не его»), но там была и инженерия, и исследования по химии, и много чего ещё. Разбираться приходилось с нуля в каждом новом проекте. Премий Павел не получал, но со всеми работами справлялся, и часто получше, чем местные «узкие специалисты». У кого интеллект сильнее?
–– У Петра, у него ведь математическая премия ### Нет, интеллект определяется как эффективность в обучении новому, причём акцент на разнообразии этого нового. Пётр узкий специалист, у него интеллект «широкая генерализация» (мастерство), но не «экстремальная генерализация» (на что претендует Павел).
–– у Петра, он настоящий, глубокий специалист! ### Нет, «глубокий специалист» указывает как раз на узость предметной области (хотя сама по себе математика не так уж и узка, как предметная область, но в разнообразии задач, стоящих перед людьми, математические задачи – это крошечный класс задач)
+++ У Павла, он быстро научится любому новому делу ### Да, сила интеллекта определяется именно этим: скоростью обучения новым делам, акцент на широте этих дел, их разнообразии. «Любое новое дело» указывает на «экстремальную генерализацию» (то, чему можно научить людей), хотя понятно, что это сильное преувеличение, бытовой речевой оборот. Тем не менее, в определении силы интеллекта разнообразие выигрывает у узкой специализации.
Богдан на выходе из средней школы имел IQ 120, Марина IQ 130, Дженнифер IQ 140.
??? Кто из них разбогател через 15 лет после окончания школы?
+++ нельзя сказать ### Да, это невозможно сказать, ибо богатство больше определяется случаем, чем целенаправленными усилиями. IQ тут не влияет. Кроме того, мы даже не можем сказать, кто из них стал за 15 лет умнее (ибо кто-то мог получить хорошее высшее образование, а кто-то так и остался неучем – и никакой IQ тут не поможет). С другой стороны, статистика говорит, что у Дженнифер в плане «разбогатеть» шансы больше!
–– разбогатеет Дженнифер, у неё IQ выше всех ### нет, богатство и IQ не непосредственно связаны друг с другом. Во-первых, интеллект можно поднимать образованием, а во-вторых, богатство больше зависит от случая – чтобы стать богатым, не нужно иметь сверхвысокий IQ, достаточно не делать грубых ошибок, и чтобы удача была на твоей стороне. Поэтому нельзя сказать, кто разбогатеет. Может быть, и Дженнифер, но это определяется отнюдь не только её высоким IQ.
–– разбогатеет Марина, у неё средний IQ, поэтому у неё всё сбалансировано ### Нет, нельзя сказать, кто разбогатеет. Богатство практически не зависит от IQ, а «всё сбалансировано» – это вообще непонятно, что имеется в виду.
??? Кто из них стал самым успешным учёным, если известно, что все трое пошли в науку?
+++ нельзя сказать ### Да, это невозможно сказать, ибо успех в науке больше определяется случаем, упорством, организованностью, задействованием компьютеров, но не IQ.
–– лучше всех станет Дженнифер, у неё IQ выше всех ### нет, нобелевские премии получают учёные не с самым большим IQ, равно как разброс по IQ среди именитых и продуктивных учёных весьма велик. Может быть, великим учёным станет именно Дженнифер, но не по причине её высокого IQ.
Мышление – это функция/поведение/назначение интеллекта
Мышление – это поведение интеллекта, его функция. Интеллекты бывают разной направленности (удачные для разных классов проблем, которые только можно представить во вселенной – помним, что вычислители неодинаково эффективны для разных классов вычислений, теорема об отсутствии бесплатного обеда), разного калибра/силы/уровня/общности/эффективности в части «отращивания» разных видов прикладного мастерства. Учим интеллектам разной направленности и силы – учим мышлению разной направленности и силы. Качество мышления обученного нами интеллекта мы должны смотреть не на знакомых ему в ходе обучения ситуациях, и даже не на знакомых нам, его учителям, ситуациях, а на незнакомых ситуациях – на решении проблем, которые ранее ещё не встречались. И не в условиях «экзамена», а в условиях реальной жизни, в реальных проектах. Интеллект – это когда ты изучаешь что-то новое, научаешься новым мыслительным операциям, которые потом войдут в прикладное мастерство.
А что же с мышлением в ходе решения прикладных задач? Если будут затыки/проблемы, то это будет мышление. Если просто вы ещё и ещё раз будете решать знакомую вам задачу, то это будет не мышление. Мышление – это когда один алгоритм-интеллект составляет другой алгоритм-объяснение, кодирует правила рассуждений в объяснениях для незнакомой ранее предметной области. Если же просто производится работа прикладного вычислителя-мастерства, то в нашем случае это прикладные рассуждения, работа уже выученного робота, автоматизм. Конечно, это очень условное разделение, но оно кажется полезным, если обсуждать, каким образом прирастают знания и умения агентов. Прирост знаний – результат мышления, которое с учётом выхода «вычислений» в физический мир (эксперименты) называют «познание», а в машинном интеллекте предпочитают называть learning.
Конечно, мышление включает «просто рассуждения»/inference! Без этого никак! Это всё вычисления как операции над изменениями информации, записанной в памяти, причём эти операции делаются по определённым «правилам вывода/рассуждений/inference» – это и есть «рассуждения»/inference. Но вот использование знаний, полученных мышлением – это «просто рассуждения», а не «рассуждения мышления». Нам просто удобно разделить рассуждения::вычисления на происходящие при мышлении интеллекта и происходящие при пользовании прикладным мастерством. Так что интеллект можно задействовать для улучшения не только прикладного мастерства, но и рассуждений самого интеллекта, отрастить себе новую версию какого-то мыслительного мастерства, или даже отрастить её не в себе, а в инструменте, например, компьютере – или даже в нанятой для этих рассуждений фирме! И всё это оперирование с практиками требует интеллекта.
Если вы умеете читать, то вы просто читаете, задействуете привычное мастерство чтения, а не мыслите про чтение. Если вы умеете считать, то вы просто считаете. Работа интеллекта, мышление нужно было, когда вы знакомились с чтением и письмом, осваивали эти дисциплины. Мышление у вас работает в вузе, когда вам нужно разобраться за пару месяцев с очередной парой толстых томов с формулами. А когда вы уже пятый год на работе просто применяете эти формулы, вы это делаете автоматически, мышления не происходит – пока вы не встречаетесь с проблемой, которой раньше не было. Только в этот момент вы включаете мозг, ту его часть, которая ответственная за интеллект. И эта часть начинает работать – эта работа и есть мышление. Если проблем долго нет, то мозг пластичен: мышление не включается, пластичный мозг потихоньку деградирует, сила интеллекта потихоньку падает. В текущем году это падение с лихвой компенсировано информационно-коммуникационными технологиями: раньше нужно было «придумать решение проблемы», сегодня нужно «не забыть погуглить решение проблемы». Проще простого перейти в режим неинтеллектуальной обезьянки, которая проблемы не решает, но бодро щёлкает задачки, на которые она была надрессирована раньше – и так живёт годами, пока не окажется, что интеллект совсем зачах, прошивка мозга устарела, жизнь несётся мимо, и непонятно как вернуть те времена, когда интеллект в ходе обучения и решения проблем непрерывно усиливался, а не деградировал. Интеллект должен расти всю жизнь, это не дело, когда мышлением люди занимаются последний раз в вузе!
Напомним, что поведение вычислителя определяется не только и даже в силу универсальности вычислителей, не столько аппаратурой (хотя скорость работы аппаратуры и физика в основе работы аппаратуры – биологические нейроны, классическая электроника, квантовые явления влияют на поведение вычислителя), сколько программным обеспечением, «софтом». Тезис Тьюринга-Чёрча-Дойча про универсальность вычислителя говорит, что все вычислители независимо от физической их природы умеют вычислять ровно столько же видов функций, сколько простейшая машина Тьюринга, просто скорость вычисления будет разная. Этот тезис подробно раскрывается Дэвидом Дойчем в его книжках. И вообще, граница между аппаратурой и софтом весьма размыта.
Мы это для случая интеллекта-вычислителя и мышления как его вычислений формулируем так, что интеллект может быть не только врождённый «аппаратный» (человеческий, машинный, человеко-машинный, коллективный для людей и машин как аппаратных вычислителей, пришедших «с завода», без «предустановленного софта», необразованных), но и выученный/learned. И машины, и люди, и даже коллективы должны быть обучены, чтобы в них появился «софт» алгоритмов сильного интеллекта. Врождённого интеллекта никогда не хватает!
Можно говорить как об усилении интеллекта (вычислитель как функциональный объект), так и об усилении мышления (поведение вычислителя, его функция) – по сути, это одно и то же. «Мышление» неуловимо, как и любое поведение/работа: процессы сложно представлять, их сложно обсуждать. А интеллект как функциональная часть мозга, ответственный за освоение нового мастерства – вполне понятно, как о нём думать. В нужный момент, при появлении новой задачи, он включается, и начинает мыслить, то есть мастерить другую функциональную часть мозга, которая называется «прикладное мастерство» и будет ответственна за рассуждения по решению «на автомате» какого-то класса прикладных задач. Или даже какое-то мастерство (например, в логике) может быть ответственно за решение «на автомате» задач самого интеллекта! Поэтому развиваем интеллект (в инженерии было бы «создаём и развиваем», но мы не создаём врождённый интеллект в людях, а только развиваем его. Но в случае AI мы этот интеллект ещё и создаём), а уже потом развитый/усиленный интеллект проявляет сильное мышление во время его использования.
Всё, конечно, не так просто. Мы говорим про функциональную часть мозга, или функциональную часть компьютера, или функциональную часть мозга и компьютера вместе (гибридный интеллект человека и компьютера), или функциональную часть мозгов и компьютеров группы людей, да ещё и с неизвестным сегодня науке способом реализации конструктивными частями – анатомическими структурами мозга. Разве что в случае компьютеров тут можно рассказывать, как именно происходит мышление или рассуждения, но и тут есть оговорки: если речь идёт о компьютерных нейронных сетях, то до сих пор не очень понятно, как именно они работают. Но главное: никакой мистики, никакой психологии! Мышление, интеллект, правильные рассуждения, мастерство – обо всём этом мы можем говорить инженерно, и включать в рассуждения не голого человека, и обязательно одного, а команды людей с их компьютерами. И обсуждать как познание (обучение и исследования, образование и науку), так и работу с достижением целей на основе уже познанного: приложение мастерства.
Важно различать в обучении то, что ведёт к усилению интеллекта (знаний о том, как получать знания, как решать проблемы) и что ведёт к увеличению объёма прикладных знаний (знания о том, как решать какие-то известные классы задач, например, «умножать столбиком, если под рукой нет калькулятора, хотя сегодня калькулятор под рукой есть всегда»). При всей условности различения этих знаний, для образования нужно приоритетно выбирать знания по усилению интеллекта, то есть знания практик интеллект-стека: трансдисциплины интеллект-стека и инструменты (прежде всего моделеры) для поддержки рассуждений по этим трансдисциплинам. Это позволит решать всё более и более сложные проблемы, в том числе проблемы, связанные с развитием практик самого интеллект-стека.
Чему учиться уже образованным?
Занимаясь парой-тройкой прикладных практик, умнее не станешь, интеллект не разовьёшь. Для усиления интеллекта надо заниматься трансдисциплинами: сначала просто освоить лучшие их версии, известные на сегодняшний день, а потом пытаться решать проблемы создания новых версий трансдисциплин интеллект-стека, которые будут лучше сегодняшних (то есть заниматься мышлением по поводу самого мышления).
Трансдисциплины могут быть неосознаваемые «народные», «самопальные» («здравый смысл», а не математическая логика), или наоборот – хорошо осознаваемые лучшие известные на данный момент человечеству, SoTA. Много ли таких SoTA трансдисциплин вы изучали в школе, бакалавриате, магистратуре традиционной государственной системы образования? Можно поспорить, что ничтожное количество. Вот физкультура там была предметом, который понятным образом влияет на качество последующей жизни: здоровое тело может долго поддерживать ясность внимания, меньше уставать за полный рабочий день. Но даже физкультура (главным образом командные игры: баскетбол, волейбол, и немного лёгкая атлетика) не подавалась для этих целей. А для чего? А непонятно для чего! Для сдачи норм ГТО («готов к труду и обороне»), рудимент эпохи примата физического труда и милитаристской организации общества.
Большинство других предметов имели более чем прикладное значение (даже физика и математика!), сегодня их знание не помогает ориентироваться в непрерывно меняющейся жизни, не используется никак. Когда вы в последний раз задействовали знание различия дифракции и интерференции из курса оптики или закона Кирхгофа из раздела «Электричество» школьного курса физики? Сходу можете сказать, чем отличается момент инерции и импульс? А это вы всё учили как «базовые знания, которые пригодятся в жизни»! Ну что, пригодились ли в жизни, или пригодились только при сдаче экзамена и при изучении вузовского курса физики, который так же в жизни никак не пригодился? А учили ли вас логике как искусству правильных рассуждений, и если таки случайно учили, то сколько времени от времени всей школьной и вузовской программы? И какой версии логики вас учили? Аристотелевская логика ведь давно была «уволена» примерно так же, как была уволена теория флогистона и алхимия: она плохо работала! Нашлись варианты логики получше, state-of-the-art.
Прошивку интеллекта, полученную «исподволь» (не прямым обучением трансдисциплинам, а путём накопления более-менее случайного опыта при изучении каких-то прикладных дисциплин) в традиционном образовании, нужно менять на современную текущего года, нацеленную на будущую жизнь в условиях полной рабочей неопределённости. Помним, что интеллект работает в условиях, о которых не догадывается ни ученик, ни его учитель.
Вспомним игровую метафору. Мышление как работа интеллекта нужно, чтобы научиться играть разные проектные роли в проектах, как в ролевых играх. Мастерство в каких трансдисциплинах, исполнение каких ролей даст нам мастерство в мышлении, то есть мастерство справляться со всё новыми и новыми ситуациями, с новыми и новыми задачами? Ведь каждый раз, когда нам нужно зайти в проект, интеллект должен выбрать подходящее мастерство, сориентировать агента на занятие роли, далее следить, чтобы не было проблем. То есть мы видим агента-киборга внутри проекта в какой-то роли
Мыслительные практики (практики, которые исполняет интеллект) тоже имеют названия ролей, которые занимает агент, чей интеллект выполняет эти практики. И эти практики работают с какими-то функциональными объектами: суть практики в том, чтобы выделять вниманием из пёстрого и мелькающего окружающего и виртуального/ментального/абстрактного миров объекты и проводить с ними какие-то рассуждения по правилам.
Конечно, трансдисциплины интеллект-стека в любой его версии представляют собой плотно сплетённую сеть («клубок») объяснений, в которых они тянут какие-то тематические нити, плотно спутанные между собой. Примерно так об этом говорит Дэвид Дойч в книге «Структура реальности», он там выделяет четыре объяснительные нити, которые он считает самыми важными как лежащие в основе всех других объяснений, да ещё и переплетёнными так, что объяснения каждой из них невозможны без объяснений других нитей:
• Квантовая физика. Дойч считает, что фронтир тут – в интерпретации многих миров Эверетта.
• Эволюционная эпистемология и критический рационализм Поппера
• Вычисления и универсальный компьютер Тьюринга
• Меметика и эволюция мемов Докинза
В наш вариант интеллект-стека всё это вошло, но мы не просто перечисляем какие-то объяснения. Мы, как и Дойч, говорим, что эти объяснения дают возможность бесконечного познания, в том числе бесконечного усиления интеллекта, но мы ещё и говорим, что этим объяснениям надо целенаправленно учить и людей, и AI. Поэтому у нас есть задача нарративизации, то есть последовательного изложения этого клубка идей в развёрнутом тексте учебных курсов. Мы весьма условно растягиваем клубок объяснений разных трансдисциплин на отдельные части и располагаем их весьма условно в виде стека. Мы просто очень грубо оценили, что трансдисциплины/объяснения верхних уровней стека используют трансдисциплины/объяснения более низких уровней больше, чем наоборот (помним, что это плотно перепутанная сеть объяснений!).
Мыслительное мастерство поэтому нельзя приобрести, если просто «выучить всё снизу вверх». Нет, поскольку там клубок, то для того, чтобы последовательное изложение трансдисциплин как-то собралось в голове в связную картину мира, потребуется специальная организация учебного курса. Упоминание понятий, которые ещё не объяснены, неизбежно – и поэтому либо потребуется дважды проходить короткую последовательность курсов, чтобы откорректировать на втором проходе непонимание первого прохода, или иметь длинную якобы «однократную» версию с неизбежными повторами.
Жизненное мастерство агента в целом как мастерство отличной жизни (в том числе жизни компании! Жизнь – это просто поведение агента в ходе его существования), включает:
• непрерывно развиваемое прикладное мастерство («компетенции» для рынка, в том числе для рынка труда, если речь идёт о людях, чтобы мочь получать ресурсы для жизни), и
• мыслительное мастерство/интеллект, как врождённый (который не надо учить, доступный в момент создания агента), так и познанный. Если речь идёт о человеке, то это получаемый от родителей (гены врождённого интеллекта) и в его научаемой части в детском саду, школе, бакалавриате, в семье, в кружках, самообразованием. Мы считаем, что это владение трансдисциплинами из интеллект-стека на некотором уровне беглости, причём и личное владение, и командное владение, в том числе с учётом доступа к AI и интернету.
План действий по приобретению жизненного мастерства (очень условно, но речь идёт и о людях, и о компьютерных AI, и даже о фирмах с их гибридным коллективным интеллектом, это рассуждение общее для агентов любой природы):
1. Сначала нужно обучиться сильному мышлению, то есть поднять силу своего интеллекта, стать умным (если это фирма, то нанять умную команду и AI поумней, или нанять любую команду, но затем дать ей фундаментальное образование).
2. Затем нужно научиться каким-то прикладным практикам, за выполнение которых будут платить деньги в проектах. Прикладные практики дадут деньги, на которые можно будет продолжать что-то делать. Что делать? Избегать неприятных сюрпризов, в том числе на уровне человечества в целом (скажем, принимать участие в организации политической жизни без войн, добиться решения проблемы биологического бессмертия, решить проблему ядерного синтеза для получения больших количеств энергии, космического расселения для предотвращения рисков столкновения цивилизации с астероидами, и т.д.).
Выбор того, в какое мыслительное или прикладное мастерство в каких количествах инвестировать своё учебное время, делается практикой стратегирования (она описана в курсе «Системный менеджмент», это практика общая для стратегирования агента-личности и агента-фирмы).
За силу интеллекта (мастерство в мышлении, мыслительное мастерство) не платят, платят за приложение прикладного мастерства, которое с интеллектом связано только тем, что сильный интеллект позволяет его приобрести много быстрее. Прикладное мастерство придётся менять довольно часто, ибо практики устаревают. Нельзя ожидать ни от людей, ни от компьютеров, ни даже от фирм, что выучился какой-то профессии – и это на всю жизнь. Нет, новым прикладным практикам надо учиться всю жизнь, а для этого нужен сильный интеллект.
Если бросить все силы только на получение прикладного мастерства, чтобы стать в нём лучшим в мире, и проигнорировать фундаментальное образование (то есть дисциплины интеллект-стека), то жизнь в целом лучше не станет: менять проекты (оказываться в новой предметной и организационной ситуации), и в связи с этой сменой проектов прикладное мастерство (исполняемую в проекте основную роль) придётся довольно часто, ибо мир не стоит на месте, так что быть прикладным мастером без мастерства в мышлении (то есть без сильного интеллекта) не получится. У глупых людей (людей с низким интеллектом) возможности в жизни сильно ограничены, равно как и у глупых фирм!
Ситуация осложняется тем, что практики интеллект-стека тоже довольно быстро меняются, прогресс не стоит на месте. Но ситуация облегчается тем, что можно чередовать образование по фундаментальным и прикладным практикам, делать «блинчатый пирог» в своём образовании. Но в любом случае, надо делать это образование непрерывным, заниматься им всю жизнь, развиваться, приобретая новые «фичи», то есть научаясь выполнять всё новые и новые практики. Это относится к людям, к AI, к коллективам людей и AI (организациям), сообществам, человечеству в целом.
Так что получаем сначала мастерство в мышлении (сильный интеллект на базе освоения практик интеллект-стека), а затем используем его по прямому назначению: разбираемся во всё новых и новых проблемах (и быстро обучаясь, если знания уже где-то есть, или самостоятельно проводя исследования, если знаний ни у кого на планете нет). Это даёт возможность исполнять всё новые и новые роли (их жизнь будет подкидывать с избытком), решать всё более и более трудные проблемы, причём за деньги. Бесконечно развиваемся при помощи интеллекта, наносим непоправимую пользу человечеству прикладным мастерством, и нам за это платят! Это и есть жизнь, задействование жизненного мастерства!
Интеллект, конечно, может быть использован и для усиления самого себя, мастерством собственного мышления можно поднимать своё мастерство мышления ещё выше. Каждый агент сам решает, сколько времени «мозговые мышцы» качать, развивая мозг с экзокортексом в части трансдисциплин, а сколько времени использовать текущую силу интеллекта для прикладной работы в проектах. Хотите небольшие результаты прямо сейчас, или большие немного погодя? Синицу в руках прямо сейчас, или журавля в руках – но попозже? Да, это вечный вопрос выбора между познанием и использованием знания, exploration против exploitation, классическая проблема, не имеющая математического решения[84 - https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0095693 (https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0095693)]. И это вопрос как для людей, так и для AI, так и для компаний.
Упражнение:
оценка мыслительного мастерства
Оцените по десятибалльной шкале, насколько вас научили мыслительному мастерству в вузе, и сколько вы добавили самообразованием (в сумме 10 баллов на вуз+самостоятельное изучение). Это ничего, что вы не очень понимаете пока содержание трансдисциплин интеллект-стека: попробуйте догадаться по тем функциональным объектам, которые являются предметом этих трансдисциплин. Дальше в курсе будут приведены краткие пояснения по каждой трансдисциплине, но сначала попробуйте оценить, насколько вы владеете культурой современного мышления, практиками интеллект-стека.
Особую пикантность моменту придаёт то, что SoTA практик интеллекта как мыслительного мастерства кардинально поменялось уже в 21 веке. Хорошее фундаментальное образование прошлого века работает сегодня примерно так же хорошо, как в физике работала теория флогистона до прихода современной термодинамики. То есть это образование 20 века вроде как работает, но по современным критериям очевидно, что работает плохо! Не может образование прошлого века сегодня работать хорошо! Фундаментальное знание изменилось! Теория флогистона когда-то отлично работала, потому что никто не знал, что можно вычислять точнее. Затем теория флогистона была заменена в физике более современными теориями, которые постепенно (не сразу!) попали и в массовое образование. А вот набор практик интеллект-стека в их современном состоянии пока в массовое образование не попали. Люди по-прежнему думают, что аристотелевская логика и есть та логика, которой нужно пользоваться. Но нет, математическая логика давно заменила аристотелевскую логику, в логике аристотелевская логика имеет примерно такой же статус, как теория флогистона: относится к истории логики, а не к современной логике, как и теория флогистона относится к истории физики, а не современной физике.
И не забываем, что после того, как интеллект отработал и вы сориентировались в ситуации, вам нужно будет задействовать своё прикладное мастерство: деньги-то вам заплатят за выполнение работы, а не за хорошее понимание ситуации. Если вы (или ваш компьютер с AI, или ваша фирма) торгуете хорошим пониманием ситуации, то вам придётся достичь и в этом уровня прикладного мастерства, иначе проиграете конкурентам!
?
Интеллект против культа карго
Интеллект работает на простом принципе: он фильтрует многообразие окружающего мира, концентрируя внимание на определённых его объектах и отношениях (или в случае перехода на конструктивные онтологии – объектах и операциях с ними). Интеллект даёт чеклист – что надо заметить в мире и его моделях, на что обратить внимание, о чём не забыть подумать, а что наоборот – откинуть. Только самое важное, только самое надёжное. Все трансдисциплины – это такие чеклисты для определения самого важного и надёжного в самых разных ситуациях.
Вы заходите в комнату с работающими людьми, вы хотите разобраться в том, что они делают. Системное мышление подсказывает: эти люди занимаются какой-то системой, выясни у них, какой. Это и есть «проект» по созданию и развитию какой-то системы. Ты выясняешь – ибо если это атомная электростанция, то это один разговор, а если вечер фортепианной музыки – то разговор будет совершенно другой. Все эти люди в проекте по поводу этой системы играют какие-то роли и выполняют какие-то практики, и вы быстро ориентируетесь, с кем о чём разговаривать и как их заинтересовать в ваших проблемах. Методология позволяет внятно описать саму деятельность, а не мычать что-то на эту тему. Системное мышление подсказывает: они тут сидят в том числе и потому, что какие-то внешние по отношению к этому проекту люди играют какие-то внешние проектные роли. Вы интересуетесь этим, и становится понятно, зачем эти собравшиеся в комнате люди собрались, что они делают, вы можете как-то предсказать результат проекта и принять решение о вашем дальнейшем участии.
Если ситуация так и осталась непонятной, то вы начинаете выдвигать какие-то догадки и проверять их. Это познание/исследование: вы абсолютно осознанно выдвигаете эти догадки/гипотезы, осознанно их проверяете. Вы не путаете физический мир и описания, знание онтологии в том числе и про это. Иногда даже начинаете заниматься созданием новой прикладной дисциплины (ибо в совсем новых проектах может встретиться деятельность, которой раньше не было), задействуя исследование и методологию.
При этом вам хватает остроты внимания на полный рабочий день, это своё внимание и память вы поддерживаете записями в компьютере – это даёт мастерство собранности. Иногда вы строите какие-то модели ситуации (или задействуете модели сидящих в комнате ваших собеседников), компьютер проводит над ними вычисления – это вы используете мастерство моделирования, включающее в себя и мастерство понятизации, и семантики, и теории понятий, и логики. А ещё вы можете объяснить другим людям ваше понимание, это даст рациональность. Сможете убедить их сделать что-то полезное для улучшения ситуации – это даст риторика.
Понятия каждой упомянутой трансдисциплины делают именно это: заставляют о чём-то думать, а что-то из мышления выкидывать в силу неважности, экономить мышление. Если у вас нет современной версии интеллекта, который даёт вам лучшие на сегодня способы мышления, то весьма вероятно, что вы создадите в проекте мыслительный культ карго[85 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Карго-культ (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D1%80%D0%B3%D0%BE-%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82)].
Во время второй мировой войны в Меланезии было замечено, что дикари строят буквально из коры и веток модели самолётов. Почему? Потому что на самолётах прилетали посланники богов, и давали им дары богов: консервы, одежду (cargo/груз на самолётах). Так что они обращали внимание на самое важное: больших птиц из непонятных материалов. Они делали таких птиц, и ожидали, что это привлечёт ушедших после окончания войны посланников богов, и они появятся из этих птиц и опять одарят их разными полезными диковинами.
Если вы не имеете понятийного мышления, привлекающего внимание к действительно важным объектам (об их важности известно из опыта человечества, данного в виде лучших на сегодняшний день объяснений/теорий/трансдисциплин), то вы в незнакомой вам ситуации неизбежно создадите прикладной карго-культ! Соорудите себе мышление из коры и веток, но оно не сможет летать.
Интеллект для того и нужен, чтобы вы смотрели не глазами дикаря, а глазами современного человека, вооружённого самым изощрённым мышлением, которое придумала человеческая цивилизация на настоящий момент.
Дикарский мир 21 века: переучиваться самому, жалеть и учить других
Дикарей нужно жалеть и учить. Население глобуса в его большинстве (кто думает только о какой-то одной стране, тот думает местечково) автор объявляет агрессивно и неполиткорректно дикарями. Почти всё это население училось в школе. Огромное число этих дикарей училось ещё и в вузах, а некоторая часть представляет собой седовласых профессоров или даже академиков. Всех их надо жалеть и учить, жалеть и учить, причём и профессоров, и академиков тоже (хотя в каких-то очень узких предметных областях профессор и академик могут быть вполне на фронтире, но мы помним, что прикладное даже фронтирное мастерство – это ещё не интеллект, интеллект занимается как раз новым и неизведанным и его свойством является универсальность/широта, а не узость и прикладность).
Ликвидация безграмотности осталась кампанией уже вековой давности, когда за парты садились и стар и млад, когда читать-писать никто не умел. А сейчас читать-писать-считать все умеют. Но лучшие известные цивилизации способы мышления изменились существенно в 21 веке, и культурные и передовые профессора двадцатилетней давности оказались дикарями в 21 веке точно так же, как дикарями в начале 20 веке оказались преподаватели теорий витализма и флогистона. Изменилось всё, даже сам 21 век уже обычно не пишут римскими цифрами, так его писали только старики, пришедшие из XX века.
Автор лично попал в группу студентов, которые были вынуждены сдавать два экзамена по квантовой химии: один по с трудом уцелевшей в СССР, но потом всё-таки списанной в утиль по старости теории резонанса[86 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_резонанса (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B0)], а другой по относительно молодой тогда (конец 70-х двадцатого века) теории молекулярных орбиталей[87 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_молекулярных_орбиталей (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BE%D1%80%D0%B1%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D0%B9)]. Это был последний год, когда теория резонанса преподавалась в вузах, и нам было объяснено, что такова традиция, и её сходу не поменяешь: учителей быстро не переучишь, и нам просто не свезло: сдавать экзамен на знание выкинутой на свалку научной истории дисциплины надо по не спрашивайте каким соображениям – социальным, историческим, административным, но ни разу не научным, не рациональным. Это было ещё в прошлом веке, теории сменяли друг друга не спеша, не было интернета, не было свободного доступа к научным журналам через планшет в парке на скамеечке.
Сегодня ровно такое массовое преподавание дисциплин со свалки научной истории происходит не с узкими прикладными теориями, но с фундаментальными, лежащими в основе светского/научного мировоззрения трансдисциплинами.
Современные «мировоззренческие» теории оказываются зубодробительными для почтенной профессорской публики примерно как сама идея современной экспериментальной науки была зубодробительна для тогдашней почтенной публики где-нибудь во времена Галилео Галилея (1564—1642), а идея о том, что не только палец давит на стол, но и стол давит на палец была неподъёмна для учёной публики во времена Исаака Ньютона (1642—1727).
Объяснить мировоззренческие изменения 21 века сложно. А без этого непонятно, в чём обвинять просвещённое и вроде как рационально (по меркам прошлого века, но не нынешнего) мыслящее население глобуса. Ведь ещё пару десятков лет назад они и были носителями state-of-the-art мышления! Они были лучшими! Но state-of-the-art, «лучшее на данный момент» жёстко привязано ко времени. То, что хорошо вчера, уже не так хорошо сегодня: в трансдисциплинах всё время появляются новые приёмы мышления, новые объяснения реальности.
Новое содержание старых мыслительных трансдисциплин интеллект-стека сегодняшним образованным людям непонятно, как непонятна была ньютоновская физика во времена Ньютона – и нельзя было даже объяснить, зачем она была нужна, аристотелевской физики ведь вполне хватало! Да ещё и Галилей со товарищи внёс в физику много нового (в том числе сделал физику экспериментальной наукой), прогресс физики был налицо, зачем вся эта новомодная ньютоновщина-лейбницевщина в те далёкие времена? Все эти новомодные «интегралы» – зачем?! Мысль о том, что этому будут через сотню-другую лет учить в средней школе всех подряд, учёным того времени даже в голову не могла прийти.
