День знаний для нежити (но есть и стажировки для людей)

Учитель нежити Вот и осень наступила, день знаний. Всю жизнь я занимался обучением не только людей, но и компьютеров: -- ещё в студенчестве занимался machine learning, тогда это называлось распознаванием образов. Где-то в 1977 году мне попала в руки вот эта книжка: https://www.centrmag.ru/irkutsk/catalog/product/raspoznavanie_obrazov_v_himii/, я её зачитал до дыр, а затем начал писать программы, в Киеве в институте противопожарной обороны на практике после четвёртого курса ночами вёл расчёты на ЕС ЭВМ каталитической способности хелатных соединений, за что и получил (с некоторым скандалом, ибо мой завкафедрой считал ML шарлатанством, "машины ничего не могут, только люди могут!", знакомо до сегодняшнего дня, но за меня тогда вступились) первое место на студенческой конференции. -- потом работа в исследовательском ВЦ РГУ, пару лет 1980-1981 занимался проектом чего-то типа фреймовой системы (никакого Минского там не было и в помине, но идеи были удивительно похожи). Это всё работало на EC ЭВМ. -- потом занимался выпуском редактора для concept map, выпущено этих редакторов (называли Аквизитор, от knowledge acquisition) было аж три штуки, использовались они в медицине, но также и для экспертной системы сварочного производства Атоммаша (небольшой текст об этом писал в 2006 году, почти двадцать лет назад, а тогда с 1988 года попыток торгануть этим аквизитором повторно прошло 18 лет https://ailev.livejournal.com/400816.html). -- продолжение проекта Аквизитор было в форме онтологического редактора .15926, памятник этому проекту (вполне работоспособный и с кучей интереснейших идей) лежит в https://github.com/TechInvestLab/dot15926/ -- deep learning отслеживаю с 2012 года, https://ailev.livejournal.com/1044735.html, и даже читал лекции на первых хакатонах DeepHack и вообще вещал про AI тогда, когда это ещё было не модно. И написал в том же 2012 году, что я бы учил AI, когда он появится, занимался бы артигогикой (https://ailev.livejournal.com/1011621.html), "Я бы разделял занимающихся искусственным интеллектом на две крупных категории: разработчиков программно-аппаратной платформы и артигогов". Так сказать, предвосхитил prompt engineers и затем context engineers, а отчасти и data engineers, но всё-таки у меня оказался таки свой путь: промпты-как-инструкции, ибо мой тезис в том, что учить нежить и людей надо более-менее одинаковым способом, то есть подсовывать учебники (вот тут писал об этом в мае 2025, ибо эту же мысль высказал и Karpathy, "новостной повод", https://ailev.livejournal.com/1764648.html). -- в июне 2025 года я занялся проектом создания First principles framework при помощи нежити, ибо вышедшие в начале июня новые модели ведущих провайдеров вроде как уже что-то могли, хотя и плохо. Но попробовать очень хотелось, и я попробовал. Вот тут таймлайн начала этого проекта, от первого августа 2025, https://ailev.livejournal.com/1772090.html (старт по факту был 12 июня, экспертименты с унификацией системного мышления). Текущее состояние FPF На сегодняшний день First principles framework -- это огромный (2.2Мзнака, 28тыс. строчек) файл в формате .md, он лежит вот тут: https://disk.yandex.ru/d/N2xaJZWo-hhFYw. Эта ссылка смотрит прямо на мой рабочий файл, а вот тут Станислав Недбайлов сделал копию в GitHub (синхронизируется раз в сутки), если кому надо без firewall: https://github.com/venikman/fpf-sync/commits/main/yadisk/First%20Principles%20Framework%20%E2%80%94%20Core%20Conceptual%20Specification%20(holonic).md (там вам выдадут raw file). Какая читалка? Ну, например Obsidian, я работаю с ним. Впрочем, бывают и другие (но GitHub уже не делает превью, слишком большой файл). Что туда попало с момента последней публикации? Исчисление характеристик (измерений и сравнений), унифицированный механизм графа состояний по мотивам альф OMG Essence, контекстуальные (а не "объективные") характеристики эпистемы (формальность, область охвата), механизм типов-видов (Kinds) с аспектом уровня абстрактности. И много чего ещё по мелочи. Конечно, lexical debt вырос, и существенно. Но и не только lexical debt, ибо упростился механизм выбора уровня формальности и надо довольно много править, чтобы это учесть -- и такие же значительные нестыковки там сохраняются и для многих других решений. Тут ждём-с нового инструментария для правки документов (а не кода) и новых умных моделей с большим контекстом. Это всё должно появиться к новому году. Пока же будем пользоваться FPF в исследовательском режиме, понимая, что там абсолютно всё неотлажено, поэтому LLM с его использованием будут сбоить и работать плохо. Сапожник без сапог, ибо FPF планировался как раз как средство снижения мыслительного долга (thought debt). В тексте дикий винегрет из рассуждений на математическом псевдокоде, примеров для инженеров-менеджеров, а также семантических, онтологических, эпистемологических обоснований. По форме там -- архитектурные паттерны (архитектура мышления), по содержанию -- что-то похожее на содержание наших руководств по рабочему развитию, но на предельно формальном языке. Удивительно, но современный AI (тут я говорю о GPT-5 Pro, ибо всё остальное вообще не справляется своими сухими мозгами) как-то в этом ориентируется. У меня ностальгия: когда я был суперпрограммистом, я писал удивительные программы, довольно большие, и они работали. Для меня это было чудом, что эти программы работают, ибо я понимал их сложность. Вот ровно такое же ощущение чуда от того, что FPF работает. Класс этого продукта, конечно, уникален. "Чебурашка, как бы тебе объяснить, что такое вертолёт? Апельсин знаешь? Отлично, знаешь! Вот вертолёт на него совсем никак не похож" -- это полностью приложимо к FPF. Хотя кто знает наши руководства по программе рабочего развития может себе представить их переписанные формальным языком по канонам архитектурных паттернов, вот это оно и есть. А как применять? Точно так же: загруженный FPF будет проверять на ошибки мышления (не когнитивные искажения! это именно ошибки мышления, ибо если ты считаешь, что 2*2=5, то это не когнитивное искажение, если ты путаешь систему и её поведение -- это не когнитивное искажение, это ошибка мышления). Но ещё и будет подсказывать ходы мышления (хотя эту часть я ещё не очень подгрузил, это же материал про мантры/канвы/промпты). Чего ещё нет из важного: -- понятие системы есть, но исчисление систем до сих пор отсутствует -- понятие эпистемы уже есть, но динамика знаний по факту не описана -- ничего не написано по поводу архитектуры (в том числе функциональной) -- ничего не написано по поводу подсказок "о чём подумать" -- ничего про личность и обучение, про распределённые представления -- ... много ещё чего не написано, проще всего тут сделать сверку с нашими руководствами, о чём там написано (но у нас тоже не все темы ещё в руководствах, которые хотелось бы там иметь) Тем не менее, как и предупреждал, в сентябре я займусь МИМ: объявляю паузу в дописке (хотя время от времени, конечно, буду этим заниматься), подниму голову и осмотрюсь -- надо теперь разобраться подробнее в том, что получилось, как получше использовать этот FPF, собрать отклики, и уже затем продолжать его допиливать. А чем же я занимался всю последнюю неделю? Основное -- старинное ощущение "отладок" времён мейнфреймов. На мейнфреймах было два времени: -- "счёт" (это когда что-то должно было считаться от пяти минут до пяти часов), и этот "счёт" шёл главным образом ночами. -- "отладки" (до пяти минут машинного времени). Можно было засунуть перфокарты в окошечко, и тебе выдавали иногда через двадцать минут, а иногда и через час твою колоду перфокарт и распечатку выдачи с АЦПУ в трубочке, притороченной резинкой к колоде. Не столько времени, чтобы уйти домой, но и явно не диалоговый режим. Ещё надо было дежурить в часы отладки, ибо если свезёт и выдадут тебе колоду через двадцать минут, можно найти оперативно какую-нибудь опечатку, залепить дырочки в перфокарте бумажной крошкой от перфоратора или "отперфорировать" бритвочкой -- и отдать на отладку ещё раз, прокрутив за час колоду два раза, большая удача! С GPT-5 Pro время ожидания ответа у меня обычно от 4 до 10 минут, все более лёгкие режимы "не тянут", там ответы явно глупее и с кучей багов. Поэтому ощущение "вечных отладок". Какие промпты? У меня они типовые и нетиповые одновременно, я их пишу "из головы" каждый раз. Вот пример парочки промптов, которые я использовал для проверок паттернов, определяющих характеристики эпистемы:

Вот я написал тебе паттерн С.3 [нет, это не я написал, это сама сетка написала, но надо же проверить, что она написала!] Нужна критика: 1. Насколько этот паттерн отражает унифицированное (в смысле FPF части F) понятие эпистемы, общее для представления соответствующего вида холона в FPF? 2. Насколько этот паттерн отражает общепринятые представления о семантическом треугольнике или параллелограмме? 3. Насколько этот паттерн подходит для последующего представления о динамике знаний (эпистем) как движении отдельных углов семантического параллелограмма или треугольника, а также эпистемы в целом как движении в пространстве характеристик этих углов или эпистемы в целом (пространстве эпистемических характеристик)? 4. Насколько этот паттерн поддерживает разговор о документах и артефактах против разговора об их содержании? 5. Насколько этот паттерн поддерживает обсуждение стандартов представления знаний, где допускается множество нотаций (вроде SBVR)? 6. Насколько этот паттерн учитывает не только рассуждения в рамках Working-Model (типы и классическая логика), но и Assurance levels, где эпистемы могут быть в терминах конструктивной математики и рассуждения про них не будут укладываться в строгое логическое рассуждение (ибо оно будет считаться нестрогим?). 7. Насколько учитывается, что в некоторых типах эпистем объект равен понятию (математика, аксиоматические теории), а в некоторых объект всегда внешний, тем самым метрики уверенности/доверия F будут существенно отличаться (верификация как "проверка выводимости" и валидация как "проверка того, что понятие из эпистемы конгруэнтно объекту"? Заодно как учитывается разница конкруэнтности аксиоматических эпистем друг другу (умозрительная конгруэнтность) и конгруэнтности постулатных эпистем через эксперимент (описывается в работах Rodin по Homotopically Venus, разница между claims в математике и тождественностью в ней и claims в физике и тождественностью физических объектов, которая может быть установлена только с учётом измерений, а не только мыслительной работы). 8. Насколько поддерживается возможность рассуждать на разных уровнях формальности, строгостях доказательств, использовать разную (конструктивную, интуиционистскую) математику для доказательств и поддерживать концептуальное мышление инженеров и менеджеров "в уме", а не только "под запись в крупных проектах"?

Вот ещё:

Надо проверить: 1. Насколько паттерн не содержит сам противоречий и содержательных ошибок, содержание его отражает заявленную тему и предложенный тобой план. 2. Насколько паттерн противоречит текущему содержанию FPF или наоборот, дублирует текущее содержание FPF (а не приносит новое полезное содержание). 3. Насколько содержание отражает не только обоснование и введение AT, но поддержку работы CT2R, Compose-CAL, Role-CAL и других архитеорий FPF. 4. Насколько соблюдена ориентация на инженеров-менеджеров как основных пользователей FPF: паттерн содержит не только нормативные и информативные формулировки, но ещё и объяснения и примеры, а не только формализм предлагаемого механизма. Менеджерам не говорится что-то на сленге математиков. 5. Насколько выполнены требования части E (скажем, почему нет раздела Rationale, который обязателен). 6. Какие ещё подпаттерны надо написать (тут, похоже есть "микропаттерны в паттерне" прямо внутри паттерна, не надо ли их вынести в отдельные паттерны и прописать подробней -- это вроде как больше в стиле FPF). 7. Насколько жёстко избегается линия ориентации на tooling, машинную обработку, любые даже неявные отсылки не на концептуальную "работу ума", а на работу с данными и data governance, а также отсылки к отдельным нотациям для записи эпистем. Должен быть разговор только о концептуальных решениях FPF.решениях. Согласовываем паттерн с содержанием обсуждений в нашем чате (тут есть несколько паттернов, которые мы сделали, но ещё не внесли в исходный файл, надо учитывать их наличие). Согласовываем с паттернами, которые уже есть в исходном файле спецификации FPF. Дай подробный план исправлений, по этому плану потом будет писать отдельные пакеты min diff для улучшения паттерна.

И так часами. При этом запрошенные min diff я аккуратно вношу руками, и никак иначе: без этого текст довольно быстро деградирует. А что про людей? Про людей в день знаний, как всегда: жалеть и учить. Это модели нейросеток умнеют каждый год, ибо они не могут отказаться учиться, а модели людей, увы, остаются на том же уровне интеллекта, а то и меньше, ибо с каждым годом для того, чтобы прожить неплохую жизнь, можно иметь всё меньше и меньше мозгов. Одна из задач сентября -- это научиться говорить об обучении так, чтобы это не ассоциировалось с официальным образованием и классно-урочной системой. Развитие, культура интеллекта, что угодно -- но не "образование". Ибо образование в его текущей форме сдыхает, а нового языка для постоянной подкачки мозгов нет. После переименования Школы системного менеджмента в Мастерскую инженеров-менеджеров стало много проще говорить с производственниками, но всё-таки язык этого разговора пока беден. Ну, и маркетинг наших стажировок поэтому практически на нуле. Ничего, прорвёмся. Людям я бы по-прежнему рекомендовал наши программы развития инженеров-менеджеров, у нас как раз начало нового учебного года. Поэтому картинка к посту -- наглая реклама наших стажировок с наставниками. Что дают эти стажировки? Если будете тратить по паре часов в день в размышлениях над вашим рабочим проектом не "как придётся", а как это описано в наших руководствах для инженеров-менеджеров, вы станете умнее. Вебсайт с записью на стажировку вот тут: https://system-school.ru/, памятка по программе рабочего развития инженеров-менеджеров вот тут: https://ailev.livejournal.com/1766423.html