Обсуждение

Спасибо большое! Это было очень интересно! У меня был свой контекст - я приехала после двухдневного семинара по Щедровицкому, где было много теории. Сегодняшний день расставил многие вещи на свои места с практической точки зрения. Теперь в арсенале есть мысли, что делать, и инструменты, как делать. Вот теперь еду в сапсане и думаю все это ;)

В свежем INCOSE e-Newsletter есть заметка про мероприятия, проводившиеся при участии INCOSE Systems Science Working Group и International Society for Systems Sciences (ISSS). Вопрос: учитываются ли как-то результаты их деятельности в данном курсе?

Специально эти мероприятия не учитываются. Но, например, ISO 15288:2015 учитывается -- и хорошо видно, что мы заранее "попали в тренды".

Ну я даже больше не про конкретные мероприятия интересуюсь, а про вообще деятельность ими ведущуюся. Они же не вчера появились...

Мои попытки с тамошними людьми взаимодействовать были не слишком удачными. Там не инженерный подход и не системный подход 2.0, а торжественная философия прошлого поколения. Так сказать, развитие кибернетики и мира во всём мире с причитаниями (но ничегонеделаньем) на тему онтологии. Я этого не могу перенести, увы. Не думаю, что за последний год-два там много чего поменялось. У нас тут много бодрей всё происходит.

Учитывая "сбитую собственную мушку" (т.е. проблемы "белковых" стейкхолдеров с объективностью), может лучше поручить распознавание целевых систем нейросеткам? Вообще, такое возможно?! (при текущем развитии технологии глубокого обучения) На самом деле, вопрос хотелось бы поставить и иначе... Если за целевую систему принять какой-то софт, что-то активно пишущий/меняющий в общем корпоративном хранилище данных (куда пишут еще десятки других программных систем), то можно ли обучить нейросетку детектировать этот конкретный софт среди других? И если да, то можно ли придать такой нейросетке универсальность - способность детектировать не только "свой" софт, но и любой иной?

Я даже не пойму постановку вашей задачи. Выбор целевой системы -- это сознательное действие. Если целевую систему "детектировать", то это подразумевает объективность её существования. А целевая система определяется субъективно, сознательным выбором. Это типа как жена: софт может выбрать девочков, которые вам потенциально нравятся. Но вот дальше вы должны принять сознательный выбор, за кем ухаживать, на ком жениться. С системами так же.

Да, я немного не в тему. Про то, что если уже есть жена, то можно ли научить машину понимать, она ли так разложила белье в шкафу или кто еще (гостящая тёща?!). Кого хвалить/ругать. ...Было бы очень полезно для корпораций в плане оценки используемого софта (т.е. кажется, хорошее применение нейросеткам).

Тогда целевая система, которую вы хотите сделать -- это система оценки софта, подсистема это нейронная сетка, другие подсистемы -- люди, которые что-то с этой сеткой должны будут делать (как-то использовать в работе эти результаты). Я не понимаю пока, как у вас склеился в голове материал по deep learning и понимание целевых-использующих-обеспечивающих систем.

Туго в голове с пониманием системной инженерии. Не многим лучше с deep learning. Пока все на уровне интуиции/поверхностного знания. Зато там полно клея. Клей - мечта выйти на принципиально новую бизнес-модель в ИТ. Ту о необходимости которой Андрей Акопянц говорил еще лет 15 назад. В голове есть вариант такой модели (о ней, собственно, я только и говорю) и там сейчас не обойтись без двух вещей: нейросеток и графовых баз данных. Обе - сфера интересов системной инженерии. Более прямой увязки пока нет. Среди косвенных увязок отметил бы это... Как ни крути, что бы использовать системную инженерию нужно вкладывать кучу денег в обучение всех участвующих в процессе. А свободных денег на это у бизнеса может не найтись до того как они станут по системно-инженерному эффективными. Замкнутый круг. И вообще-то, если уж мы думаем о успешности систем в целом, то нужно этот круг размыкать. Так вот, "акопянцевская" новаторская бизнес-модель и должна стать таким размыкающим ключиком.