MVP курса логических основ мышления

Re: MVP курса логических основ мышления

by Евгений Волков -
Number of replies: 0
Anatoly Levenchuk (ailev) написал в thpectrum
2017-12-13 12:49:00

Отстройка от науки

Я всегда подчёркиваю, что исследования и инженерия связаны в тесном цикле, они по факту неразделимы. И я согласен, что исследования являются необходимым способом получения дисциплин (особенно, когда дисциплин по факту нет, и их приходится создавать).

У нас в целевой аудитории курса очень мало людей, которые реально занимаются наукой (то есть разрабатывают мета-модели). У нас инженеры, менеджеры, даже танцоры есть, немножко предпринимателей. Есть буквально двое-трое людей, разрабатывающих теории и отчитывающихся о работе написанными статьями.

И что, полноспектровая логика им всем не нужна? Нужна. Им всем, таким "ненаучным" нужно аргументировать, рассуждать по правилам, читать и писать инструкции, а также видеть сны о том, что они занимаются наукой.

Увы, разработчики курсов обычно близки к университетам, и у них сбита мушка. Близость университетов накладывает некоторый отпечаток на язык, цели, приоритеты. И университетские курсы (сам заканчивал университет, меня не для жизни готовили, а для исследований) тоже стереотипны. Ну, нужно ломать стереотип. Не требуется "научных доказательств". Требуется наличие доказательств, и чтобы были хорошие (а не "научные". Хотя хорошие могут совпасть с научными, но это должно волновать учёных, а не всех остальных).

Отдельно про доказательства: они необязательно должны быть математически строгими, более того, вообще необязательно иметь курс полноспектральной логики, основанный на доказательствах. Ибо доказательства нужны, когда мы хотим воспитать людей, способных дальше развивать предмет (в данном случае полноспектральную логику). У нас пока нет целей воспитать таких людей! У нас есть цель воспитать не учёных-логиков, а прикладных логиков!

Ещё про "занаученность" -- легко ведь оторваться от жизни с излишней формализацией, а "классическая наука" требует именно неё. Скажем, математические доказательства в огромном большинстве случаев вообще вредны.

Например, математически одноуровневая нейронная сеть является универсальным аппроксиматором и может реализовать любую функцию. Любую! Доказано! Толку от этого никакого, ибо вычисляться это будет запредельно долго, трудоёмкость вычислений там растёт экспоненциально, проблема решается только переходом к глубоким сетям. Так что математическое доказательство есть, но оно только отвлекает от сути дела. В случае мышления мне долго и нудно доказывают, что "есть ограничения машины Тьюринга, и поэтому на современном компьютере нельзя ничего помыслить того, что нельзя помыслить на машине Тьюринга" -- да, математически вроде всё так, но ядерные взрывы и другие аналоговые абсолютно нетьюринговские штуки отличненько моделируются, математические доказательства тут пальцем в небо. Поэтому математика очень, очень хороша, но должна сидеть в своём загончике. Можно с физиками на эту тему поговорить, они много чего могут рассказать про отношения реального мира и математики (тем более, дискретной математики).

В это-то и фишка, чтобы задействовать весь спектр мышления от интуитивного через вероятностное до формального, и знать когда какое. Где математическое доказательство убьёт хорошее дело, а где наоборот, поддержит. В этом суть курса, а не в выращивании потенциальных учёных-логиков, развивающих преподаваемую дисциплину.

Нам нужны люди, которые смогут разбираться с уже имеющимися практиками прежде всего. Конечно, желательно иметь людей, которые смогут ещё и создавать эти практики, но это следующая ступень, для этого курсов обычно не хватает. Не все, заканчивающие университет, становятся именно учёными. Исследователями part time -- да, но "настоящих учёных" мало, стандартной университетской программы курсов для этого недостаточно.

Обычно созданием и описанием практик занимается методология, которая вроде как не считает себя наукой или философией, а которая стоит особнячком. Она методология, сама по себе отдельная категория. Но дисциплины в ней создаются обычно не столько "научным методом" (путём выдвижения гипотез и проведения натурных экспериментов "с природой"), сколько путём формализации уже имеющегося разлитого в книгах и живых людских мозгах знания/опыта деятельности. Гипотезы при этом есть, но эксперименты главным образом идут мысленные: создаётся некоторая онтология, которая хорошо выражает опыт. Но эта онтология затем не проверяется в научном классическом "приборном" эксперименте. Более того, не используются ходы на задействование научного "социального" набора: весь этот бла-бла-бла про "познание", "стремление к истине" (потому как делаются полезные модели, а не "истинные"), сотрудники не являются "научными" и т.д..

То есть мышление по созданию онтологий в ходе какой-то промышленной работы есть, а атрибутики классической науки у этого мышления нет. И желания "уйти в чистые учёные, заняться познанием" тоже нет -- как в MIT, "руки держать грязными", мастерские должны быть поблизости, инженерия и исследования тесно связаны.

У меня замечание по поводу языка, используемого при создании курса полноспектровой логики: нехорошо, чтобы наши тексты/курсы считались классическими университетскими-для-будущих-учёных, Школа готовила (как университеты) младших научных сотрудников на выходе, прослушавшие курс логики объявлялись бы будущими исследователями-логиками, "занимающимися познанием", а не людьми, которые смогут поначалу разобраться "по инструкции" с какой-то прикладной дисциплиной (например, системным лидерством), а потом и сами когда-нибудь сформулировать такую прикладную дисциплину.

Так что пока жёстко: готовим тех людей, которые смогут разобраться "по инструкции" с дисциплиной. Знают, из чего состоит дисциплина, как развернуть свой мозг для загрузки дисциплины, для перезагрузки дисциплины, связи дисциплины с другими дисциплинами, связи дисциплины с технологиями для рассуждений о практике,
и т.д..

Не готовим (и не планируем готовить) курс для тех, кто сможет сформулировать свою дисциплину, ибо сначала нужно освоиться в работе с уже имеющимися дисциплинами. Для будущих методологов/исследователей просто готовим список литературы для дополнительного чтения. Научить целенаправленно делать дисциплины, конечно, можно, но это другого уровня курсы, другое время на подготовку и тут пока проще заняться охотой и собирательством способных к этому людей -- способных взять книжку и прочесть её в голову. Кто не может не исследовать, будет исследовать.

Это, конечно, не означает, что сами создатели курса не занимаются исследованиями! Но они мне представляются не столько классическими "научными исследованиями", сколько методологическими -- гармонизацией уже наработанного другими исследованиями и привязкой этих наработок к деятельностным ситуациям.

Но я сейчас стараюсь сбить уровни рассуждений с "мышления в целом", "логики в целом", "науки в целом", "рациональности в целом" на что-то обозримое. Ибо тут не Эйнштейны и не Куайны, околонаучный трёп про вопросы бытия, вселенной, жизни и всего-всего-всего и так известно, чем закончится: 42. Поэтому и начинать не стоит.

Что-то более прикладное бы пообсуждать, что можно потом сделать, или чем воспользоваться.

Вау, просто вау )))

А я ведь путал науку с методологией.
Я работаю аспирантом в Сколтехе и в моём непосредственном окружении учёных нет - есть профессора и есть research engineers, люди, в обязанности которых входит:
- предпринимательство (привлекают деньги под исследования от грантов и корпорации)
- промышленный консалтинг ( работают "в поле" у заказчика + делают интересные для корпораций прототипы)
- академическая деятельность (пишут статьи + преподают + общаются на конференциях)
- менеджмент проектов по деятельностям, перечисленным выше
И мы ровняемся на MIT и "держим руки грязными” - скажем, сервера с вычислительным софтом заказываем, собираем и устанавливаем сами, а уже потом отдаём на техподдержку.

И в мире будущего классической науке места нет - её возьмут на себя роботы. Вопрос в том, кто будет разрабатывать к ним обновления  и выпускать новые модели. А методология - это та дисциплина, которая поможет проложить путь от прикладных терний к фундаментальным звёздам.

Пункт моего плана
> разобраться, почему процесс исследования видится людям как блуждание в потёмках. построить черновую схематизацию научного исследования

именно про автоматизацию/схематизацию той части науки, которая не методология. И начинать обкатывать основы курса логики я хочу именно с людей, которые в логику более менее умеют. Но при этом перевести текст (научную статью) в схему так просто не получается, тем более наоборот схему (ключевые мысли для донесения аудитории) в текст (презентацию/заявку на грант/отчёт по этапу проекта). Мой план в том, чтобы быть первым потребителем своего курса основ логики, вторыми будут мои коллеги (которые уже проявляют интерес), а насчёт третьих посмотрим уже позже. И для этого и BORO, и DEMO пригодятся, и байесовщина будет во все поля.

Работать надо, вот что.
Время давать определения проходит, наступает время собирать прототипы.

 

Вариант описания абстрагирования и усложнения для цикла Деминга-Бойда

diagram.png

1242 words