1. О мышлении

Понятия, используемые в системном мышлении

Человечество вырвалось из царства природы. Масса людей сегодня составляет 300 миллионов тонн. Это вдвое больше массы всех больших позвоночных, которые жили на Земле до появления человеческой цивилизации. Масса вещества, переработанного людьми, оценивается в 30 триллионов тонн, что больше 50 кг на каждый квадратный метр поверхности Земли¹. И это следствие того, что люди в человечестве за последнюю пару тысяч лет усилили интеллект и накопили критическую массу объяснений, позволяющую эффективно «спасаться» от самых разных внешних напастей.

В первых трёх подразделах руководства мы приведём небольшую онтологию (объекты и отношения), которая поможет обсудить место системного мышления в общем мышлении. В руководстве будет не раз упомянуто, что опираться на выдачу точных определений можно только в математике. Но несколько подразделов будут похожи на «выдачу определений», чтение будет примерно таким, каким читают тексты словарей/глоссариев.

Мы не ожидаем, что вы вот прямо сейчас точно, как в математике, поймёте всё в этой небольшой онтологии — полное понимание придёт позднее, главное тут не застревать на каждом подразделе и упорно двигаться вперёд по освоению наших руководств (мы будем в них повторять и разъяснять каждое понятие, давать примеры и показывать ошибки их использования). Так, в нашем руководстве по системному мышлению будут повторяться и разъясняться многие понятия из предыдущих руководств программы рабочего развития. К концу освоения наставлений всех руководств программы рабочего развития у вас сложится современная картина мира, основанная на системном мышлении.

Чтобы понять место системного мышления среди других мышлений, нам потребуется разобраться, что же такое мышление — хотя повторим, мы не ожидаем, что по текстам первых трёх разделов вы поймёте, что это. Просто продолжайте осваивать руководства по программе рабочего развития, понимание придёт! А дальше можно будет углубить это понимание, проходя руководства программы исследовательского развития, прежде всего — руководство по интеллект-стеку фундаментальных методов мышления.

На мехмате МГУ у преподавателей есть поговорка: «Студент не понимает, не понимает, а потом привыкает». Вот и у нас — мы понимаем, что вы не компьютер, поэтому загрузить три страницы определений разных понятий в мозг осваивающего наше руководство так, чтобы потом свободно ими оперировать, сходу вы не сможете. Но зато вы получите представление о том, как вообще обсуждают интеллект, мышление, мастерство мышления, методы мышления.

Для нас тут главное — это показать место системного мышления в общем мышлении даже не человека — а всех агентов (и мы считаем, что из предыдущих освоенных вами руководств вы уже знаете, что такое «агент», но всё-таки потом мы ещё много раз повторим, что это). Заодно текст первого раздела покажет и пример использования самого системного мышления, а также рассуждения методологии как «учения о методах работы». Мы не ожидаем, что вы сразу поймёте здесь написанное, но к концу освоения руководств по рабочему развитию вам покажется, что это всё естественно и даже не требует дополнительных разъяснений.

Так что не застревайте на этой онтологии, не застревайте на первых трёх подразделах, но и не «проходите мимо». В руководстве по системному моделированию последний раздел будет — синопсис (краткое изложение онтологии без объяснений и примеров), он имеет название «Вместо глоссария: онтология системного подхода третьего поколения» с более-менее формальным изложением, он посвящён содержанию системного подхода третьего поколения. Но в первом разделе мы даём другую онтологию как набор понятий и отношений между ними для обсуждения места системного мышления среди самых разных других фундаментальных и прикладных мышлений.

Дальше текст существенно использует знание о типах объектов и их отношений из предыдущих руководств программы рабочего развития.

«Интеллектуальный агент»/«агент в узком смысле» может быть человеком, AI-агентом, организацией. Агент — это создатель::система, выполняющий универсальные физические преобразования других систем. Создатель — это система, которая выполняет всевозможные трансформации объектов физического мира. Понятие создателя построено как расширение понятия компьютера/вычислителя, который выполняет преобразования информации. Как и универсальный (тьюринг-полный) компьютер может выполнять все возможные вычисления при наличии достаточных ресурсов памяти и времени, так и универсальный создатель может выполнять все возможные трансформации физических объектов — при наличии необходимой энергии и времени. Мы можем считать, что в создателя входит компьютер/вычислитель, задающий программу преобразований. Человек — это универсальный создатель, вычислитель в котором реализован главным образом мозгом. Подробно обо всём этом будет говориться и в нашем руководстве по системному мышлению, и последующих руководствах программы рабочего развития инженеров-менеджеров.

Агент «состоит из»/«отношение композиции»:

• Организм («хардвер» агента — тело, «аппаратная часть»), сюда мы также относим экзотело с экзокортексом, и даже находящиеся в собственности агента ресурсы, например, какой-то инструментарий/tools/instruments (набор инструментов/аппаратуры/оборудования), увеличивающий аппаратные возможности агента. А если это коллективный агент, то речь идёт о всех телах вместе.

• Личность («софт» агента, «прошивка»/«программа») состоит из набора всех мастерств агента. Мастерство с задействованием организма выполняет работы каким-то специфическим для этого мастерства методом/способом. Личность состоит из:

  • Жизненное мастерство, включающее

    • Интеллект состоит из

      • Мастерство::вычислитель, исполняющий метод/практику/способ/культуру мышления 1 (например, понятизация::метод) из набора методов сильного мышления (далее этот набор методов мы будем называть «интеллект-стек»). Метод/практика мышления 1, состоит из

        • подмастерство мышления с использованием понятий из теории/дисциплины этого метода мышления 1

        • Подмастерство задействования инструментария (набор инструментов/tools/instruments/аппаратуры/hardware, чаще всего в случае мастерства в составе интеллекта — это моделер) для этого метода/практики 1

      • Мастерство мышления по методу/практике 2 из методов мышления интеллект-стека 2 (например, мастерство мышления семантика)

      • …

    • Мастерство ухода за собой, состоит из

      • Подмастерство мышления с использованием понятий из знаний/теорий/дисциплин ухода за собой (как спать, как есть, как лечиться, как завести семью, …)

      • Подмастерство применения инструментария/tools/instruments/аппаратуры/hardware ухода за собой (как пользоваться зубной щёткой, …)

  • Набор прикладных мастерств как вычислителей, умеющих достигать каких-то конкретных результатов в какой-то прикладной предметной области (например, авиастроении, менеджменте, прыжках на батуте)

    • Набор прикладных подмастерств мышления с использованием понятий из знаний/теорий/дисциплин прикладных предметных областей

    • Набор прикладных подмастерств применения прикладного инструментария/аппаратуры

Мышление может пониматься в двух значениях (мы будем использовать оба):

• В узком смысле — это вычисления интеллекта (то есть вычисления набора мастерств в интеллект-стеке фундаментальных методов мышления)

• В широком смысле — вычисления агента-создателя по любому виду его мастерства (включая прикладное мастерство).

Понятие метода/способа/практики работы в его отличии от собственно работы — это предмет отдельного руководства по методологии. Методология — это учение о методе. Сам разговор о методе труден, ибо путаются разные виды отношений, а ещё метод описывается теорией/правилами/алгоритмами, которые чаще всего плохо выразимы пошагововыми процедурами, и там те же проблемы понимания, что связаны с пониманием функционального программирования в алгоритмике и функционального анализа в математике.

Так, мышление — это метод/функция/практика/культура работы интеллекта. Но уместно спрашивать: «какой метод мышления ты применил»? Это не тавтология «какой метод метода ты применил», а попытка выразить на бытовом языке метонимию: имеется в виду работа мышления::метод и попытка выяснить, какой же вариант/вид этого мышления::метода был задействован.

Мы различаем работу (достижение какого-то результата) и метод/способ/практику работы. Мы различаем также метод/способ/практику работы, теорию/знания/дисциплину/алгоритм этой работы, инструментарий/аппаратура/оборудование для работы. Метод/практика работы — это сам способ, которым идёт работа (паттерны поведения), а не описание способа работы. А вот теория/объяснение/алгоритм — это как раз описание способа работы, обычно не слишком зависимое от используемого инструментария/аппаратуры/оборудования, но тесно с ним связанного. Повторимся: для всех этих тонкостей есть отдельное руководство по методологии, мы советуем освоить его следующим.

Итак, в узком значении — мышление это вычисление::функция/процесс/метод работы интеллекта::«часть личности»::«набор мастерства по интеллект-стеку методов»::«набор вычислителей, работающих по интеллект-стеку фундаментальных методов/практик/способов мышления». Набор этих методов обсуждается в руководстве по интеллект-стеку, мы очень кратко перечислим их ниже по тексту.

Особенность мышления::вычислений именно интеллекта в отличие от вычислений разных других видов мастерства — направленность на решение новых и новых классов проблем. Мышление в узком смысле (вычисления по интеллект-стеку методов) направлено на познание как создание новых и новых объяснений/теорий/знаний для новых и новых методов, позволяющих агентам затем и в одиночку, и коллективно с помощью самого разного инструментария этих новых методов изменять мир к лучшему, участвуя в бесконечной техно-эволюции (и даже вмешиваясь в биологическую/дарвиновскую эволюцию).

Системное мышление/systems thinking — это использование понятий системного подхода (система, подсистема и надсистема, эмерджентное свойство, системный уровень и т.д., мы будем их раскрывать на протяжении всего текста) в мышлении в широком смысле. Эти понятия помогают отмоделировать мир как состоящий из важных объектов: взаимодействующих вложенных друг в друга систем. Эти системы — физические объекты, устойчивые по отношению к воздействиям окружающей их непрерывно меняющейся и не всегда дружественной среды. Системы как-то удерживают границу между собой и средой, не смешиваются. На длинном масштабе времени эти системы ещё и эволюционируют, добиваясь всё большей устойчивости к неприятным для них сюрпризам со стороны окружающей среды.

Современный интеллект — человеко-машинный вычислитель, и часто он коллективен, то есть мышление ведётся группой людей, поддержанных компьютерами. И даже без компьютеров человеческий биологический интеллект усиливается внешней надёжной памятью в виде заметок на бумаге или бумажных книг. Системное мышление подразумевает использование записей, мышление не всё происходит в биологическом мозге. Не пишете/моделируете в компьютере или хотя бы на бумаге — не думаете системно. Системно мыслить сейчас умеет не только человек, но и компьютер с программой искусственного интеллекта, если их этому научили. Системно мыслить (то есть использовать в мышлении и связанном с ним моделировании понятий системного подхода) может даже организация, хотя что такое «мышление» для организации и каков там мыслящий интеллект — это до сих пор вопрос споров.

Ещё один вопрос споров — только ли «вычисления» у интеллекта, ибо мастерство мышления по методам интеллект-стека включает и методы работы с инструментами/tools/instruments. Это может включать в мышление и какие-то физические процессы, которые физики могут сводить к информационным взаимодействиям (то есть с натяжкой можно сказать, что это «вычисления»), но в быту и даже в инженерии о них так уже не принято думать. Скажем, чтобы проверить мышление о том, что творится на обратной стороне Луны, можно создать и послать туда инструмент: космический корабль, который сделает замеры каких-то характеристик — и дальше мышление продолжится. Включать или не включать создание инструмента (микроскопа, ракеты, синхрофазотрона, многоэтажного дома, генномодифицированного помидора, термометра) в мышление, непонятно. Создатель — это обобщение понятия вычислителя/компьютера до агента, меняющего мир, так что в принципе, довольно легко отождествлять «чистое мышление как только вычисление» и мышление, которое включает задействование инструментов для изменения окружающего мира. Инструментом может быть и лопата, и компьютер, и робот, и даже другой человек, которого выучивают для выполнения каких-то работ по выбранным специально для этого методам.

Главное в том, что современный интеллект основывается на фундаментальных (из интеллект-стека) методах мышления, опирающихся на знания/теории/дисциплины, насквозь пронизанные понятиями системного подхода. При дополнении этих знаний инструментами-моделерами (в простейшем случае — экзокортекс в виде любого способа ведения записей, даже ручка-бумажка), интеллект справляется с рассуждениями о системах самого разного масштаба/физических размеров: от элементарных частиц до квазаров. В том числе интеллект справляется с ситуациями, когда одни создатели (например, люди) создают других создателей (например, роботов, или организации из людей) — и поскольку это всё системы, то для обсуждения таких ситуаций «создания и развития создателей создателями» тоже используются понятия системного подхода, это тоже будет системное мышление.

Системное мышление как сильное/универсальное/общее

Продолжим краткое изложение материала без пространных объяснений и примеров: мы просто даём это как справочный материал, чтобы вы могли оценить набор понятий, в которых удобно обсуждать само системное мышление в ряду других видов мышления. Конечно, потом и в нашем руководстве будут подробные разъяснения и примеры, а в следующих руководствах программы рабочего развития на эти темы будет исчерпывающая информация и ссылки на первоисточники. Не застревайте на детальном понимании содержимого синопсиса в текущем разделе — но используйте для общего знакомства.

Мышление может быть сильным/универсальным/общим (мышление интеллекта, не ограничивается предметной областью) и узким/неуниверсальным/прикладным — мышление об объектах какой-то узкой предметной области (выращивание масленичных культур в целом и подсолнечника в частности, проведение оптических вычислений, обучение верховой езде). Эти понятия близки к тому, как определяют сам интеллект: сильный (сравнимый с человеческим, потенциально универсальный по отношению к предметной области) и прикладной — и тут споры о том, считать ли узкий интеллект именно интеллектом, или говорить о нём просто как о каком-то прикладном мастерстве. Нам это сейчас неважно, ибо интеллект мы определяем как набор специального вида мастерств — мастерство, осуществляющее ведение мышления по набору фундаментальных/трансдисциплинарных методов мышления, которые отвечают за универсальность интеллекта. Так что рассуждения по поводу прикладного мастерства (мастерства, которое может проводить мышление по прикладным теориям/дисциплинам/знаниям) проходят по той же линии, что и для фундаментального мыслительного мастерства, то есть интеллекта.

Набор методов мышления, которым следует сильный/общий интеллект, составил интеллект-стек. Stack/«стопка» (как в «стопке листов бумаги») означает, что каждый метод мышления и его знания/теорию/«научную/учебную дисциплину» и инструментарий (обычно это инструментарий моделирования — моделер) выше в стеке/стопке проще объяснять, используя методы мышления ниже её.

Вот интеллект-стек фундаментальных методов мышления сверху вниз, методы в нём названы по «научным/учебным дисциплинам»/«объяснительным теориям»/ «видам/областям знаний»: инженерия, методология, риторика, этика, эстетика, познание/исследования, рациональность, логика, алгоритмика, онтология, теория понятий, физика, математика, семантика, собранность, понятизация.

Методы мышления (и их знания/теории/дисциплины) в составе интеллект-стека фундаментальны (то есть «лежат в основании» прикладного мышления с использованием понятий дисциплин прикладных методов мышления). Фундаментальность методов мышления в составе интеллект-стека и дающих для них понятия теорий/дисциплин растёт к низу стека. Чем ниже в интеллект-стеке, тем более методы мышления и их дисциплины фундаментальны/«лежат в основании», понятия их более абстрактны по сравнению с понятиями прикладных дисциплин, для них труднее понять их влияние на какую-то ситуацию. Но в этом-то и секрет, что эти фундаментальные методы мышления полезны, когда встречаются проблемы — такие ситуации, когда непонятно, что делать: что и каким прикладным методом изменять в физическом мире, чтобы он изменился к лучшему, непонятно о чём думать, об объектах какой предметной области. Нужно самое абстрактное мышление об объектах, о методах изменения объектов, об организации коллективного мышления и коллективной работы.

Такие ситуации, когда надо задействовать интеллект и тем самым интеллект-стек фундаментальных методов мышления — часты. Проблем нет только у тех, кто ничего не делает, но только в первый момент. Во второй момент бездельники получат от окружающей среды свои неприятные сюрпризы, окружающий мир никогда не спит.

Теории/дисциплины интеллект-стека, усиливающие интеллект (то есть делающие его как вычислитель более универсальным в предметах мышления и скоростным за счёт использования улучшенных алгоритмов, по которым идёт мышление), влияют на работу с прикладными методами, помогая разобраться с их понятиями.

Видимая часть мышления мастера как работы всех его мастерств (включая прикладные, интеллект, ухода за собой) — это прикладное мышление. Кто-то умеет строить дом, кто-то чинить синхрофазотрон. Результаты прикладного мышления распознаваемы, хорошо видимы! Но есть невидимая часть в мышлении: это проявление силы интеллекта как умение быстро и универсально решать ранее не встречавшиеся проблемы, «переводить проблемы/problems в задачи/tasks».

Задача — это единица работы с известным методом/способом этой работы и известными потребными ресурсами, которая может быть поручена одному создателю, имеющему доступ к ресурсам и владеющему методом. Существенной частью сильного интеллекта тут является мастерство стратегирования: метод нахождения подходящей для преодоления проблемы стратегии::«метод работы» и после создания стратегии (выбранный метод преодоления проблемы) — мастерство планирования как составление плана использования ресурсов-конструктивов для реализации стратегии в виде набора задач, выполнение работ по которым реализует стратегию и тем самым преодолевает исходную проблему.

Системное мышление относится к мышлению интеллекта, оно проявляется в преодолении проблем, а не получении каких-то понятных результатов. С освоением системного мышления вы станете умнее (ваш интеллект станет сильнее), но это не значит, что вы научились делать какую-то конкретную работу: быть хорошим менеджером, певцом или инженером-теплотехником. Нет, вы просто будете быстрее преодолевать встречающиеся вам проблемы (в том числе проблемы, которые вам встретятся в менеджменте, пении, теплотехнической инженерии), но вот самим прикладным методам работы придётся учиться отдельно.

Каким-то общим методам работы (системная инженерия, инженерия личности как обучение, инженерия организации как системный менеджмент) вы научитесь в ходе освоения наших следующих руководств. При этом мы чётко будем различать: если ваш вопрос о том, как делать системные описания «вообще», это вопрос к руководству по системному моделированию, следующее в программе рабочего развития. Если вопрос в том, как делать системные описания именно организации — вам надо обратиться к руководству по системному менеджменту, если надо системно описать мастерство — вам нужно руководство по инженерии личности.

Но если так, то зачем руководство по системному мышлению? В нём один раз рассказывается о самом типе «системна», который должен в этих описаниях обязательно присутствовать. Это руководство задаёт типы мета-мета-модели, а прикладные руководства (в том числе руководства инженерного цикла: программная инженерия, инженерия личности, инженерия организаций) — это руководства, задающие типы мета-моделей. В жизни же для решения проблем и проверки на отсутствие грубых ошибок надо типизировать понятия мета-модели (предметной области) типами мета-мета-модели, то есть типами интеллект-стека фундаментальных методов мышления. Если ваша модель организации вдруг перестала быть системной, то вы об этом не узнаете из руководства по системному менеджменту, как создавать системную архитектуру программной системы узнаете из руководства по программной инженерии (хотя мы и касаемся этого вопроса и в нашем руководстве по системной инженерии, но ссылки там даём на литературу именно по программной инженерии). Не ждите ответа на вопросы по прикладным методам работы от руководств по фундаментальным методам мышления, в том числе от руководства по системному мышлению.

Руководства по фундаментальным методам мышления служат для другого. Так, после освоения нашего руководства по системному мышлению полностью незнакомые вам ситуации станут как-то знакомыми, станут понятнее, будет проще в них действовать, это и будет проявление системного мышления. Не знакомые с системным мышлением люди увидят паутину тесно взаимосвязанных непонятных и трудно выделяемых из окружения объектов, а вы как адепт системного мышления увидите набор малознакомых, но систем (система — это тип из мета-мета-модели мира, раскрываемой нашим руководством), связанных не «как-то», а более-менее понятно (понятными отношениями: прежде всего отношениями композиции и создания). И дальше вы разберётесь быстрее, потому что вроде как незнакомая ситуация будет для вас частично знакомой: вы будете знать типы важных объектов этой ситуации, и поэтому сможете внятно рассуждать.

Если у вас менеджерская проблема, то вы используете инженерию организации, а уж инженерия организации задействует системную инженерию, которая задействует методологию, а ещё как менеджер вы будете использовать методику и решать этические проблемы, мыслить рационально и логично. Редко кто отмечает, что деятельность агента в роли менеджера заключается в инженерии организаций. Не подчёркивают, что личность этого агента мыслит логично и руководствуется в своих решениях самыми свежими достижениями этики. Но это не значит, что в жизни всё так и происходит. И у какого агента-менеджера интеллект сильней, тот и будет лучшим менеджером: он просто дообучится нужным прикладным методам, когда будет встречаться с проблемами. Системное мышление поможет это сделать. Агент — это обычно был взрослый человек (не трёхлетний ребёнок), но сегодня таким агентом может быть AI, а может быть и целая организация из людей и искусственных интеллектов.

Тем самым интеллект-стек фундаментальных методов мышления (физика, математика, логика, методология и т.д.) используется в самых разных прикладных областях, от музыкальной композиции до робототехники. Нас меньше будут волновать полные (включающие не только теории/знания/дисциплины, но и инструментарий для поддержки мышления) методы мышления из интеллект-стека. Поэтому часто говорят не об интеллект-стеке фундаментальных методов мышления, а только о дисциплинах/теориях/знаниях методов в составе интеллект-стека. К тому же методы чаще всего называют по имени их теорий/знаний/«учебных/научных дисциплин», а не инструментов/аппаратуры (хотя бывают и исключения, типа «микроскопии»²), и это не случайно. Инструментарий поддержки теории/дисциплины какого-то метода можно легко заменить (например, один моделер заменить на совершенно другой), а поддерживаемая теория/дисциплина останется.

Определяемое фундаментальными методами мышления в составе интеллект-стека системное мышление универсально, фундаментально, безмасштабно: оно задействуется в мышлении о самых разных прикладных предметных областях, оно находится на высоком уровне абстракции (мета-мета-модель мира, об этом будет много подробностей).

Мастерство в мышлении по интеллект-стеку фундаментальных методов нужно для решения проблем, с которыми обладатель интеллекта ещё не встречался. Прикладные методы работы помогают решать задачи, с которыми обладатель интеллекта уже встречался. Но как только ситуация в жизни как-то отличается от ситуации, описанной в прикладном методе или его объяснениях/дисциплине (будь это сантехника, приборостроение или выращивание генномодифицированной рыбы), потребуется задействовать интеллект — чтобы разобраться с тем, что там за отличие и как решать возникшую проблему.

Интеллект, усиленный фундаментальными знаниями/теориями/дисциплинами универсален, ибо помогает справляться с проблемами в самых разных прикладных предметных областях, от животноводства до ракетостроения. Поэтому объяснения/дисциплины интеллект-стека называют часто трансдисциплинами, это «дисциплины для рассуждения в ходе задействования прикладных методов» (trans-/транс- — это «находящиеся по ту сторону» от прикладных дисциплин, вернее, дисциплин прикладных методов). Обзор современного содержания трансдисциплин будет в руководстве по интеллект-стеку.

Эти фундаментальные знания/теории/дисциплины безмасштабны, в отличие от привязанных к определённым масштабам в пространстве и времени знаний прикладных дисциплин. Термин «безмасштабный/scaleless/scale-free» пришёл из физики и используется по отношению к дисциплинам/знаниям/объяснительным теориям, в которых отсутствует зависимость их применимости от размера обсуждаемых объектов. Фундаментальные дисциплины позволяют рассуждать об элементарных частицах, людях, авиалайнерах, горах, квазарах и галактиках. Системное мышление в составе этих фундаментальных/трансдисциплин не только универсально в части предметных областей, занимающихся разными свойствами предметов физического мира, но и безмасштабно в части рассуждений о самых разных ситуациях в физическом мире, рассматриваемых на разных масштабах размеров — от микромира субатомных частиц до космического мира галактических кластеров, а также самых разных масштабах времени — от фемтосекундных световых импульсов в лазерах до миллиардов лет, которые шла биологическая эволюция.

Прикладные дисциплины/знания/объяснительные теории используют понятия (типа мета-мета-модели) трансдисциплин интеллект-стека для того, чтобы обсуждать методы работы с системами как физическими объектами, разбитыми на уровни какого-то определённого масштаба/размера. Эти уровни «по масштабу/размеру» называют системными уровнями. Из маленьких молекул составляются более крупные клетки, из мелких клеток большие организмы, из множества разных организмов огромные популяции — это и есть деление систем живой природы на системные уровни. Из винтиков и металлических деталей собираются авиамоторы, из авиамоторов, фюзеляжей и крыльев — самолёты, из самолётов и аэропортов — авиатранспорт. Это системные уровни в инженерии.

Разные прикладные методы работы занимаются закономерностями поведения систем из разных системных уровней. Молекулярная биология — белками, моторостроение — моторами, авиастроение — самолётами. Этими системными уровнями занимаются прикладные методы/практики/стили/культуры инженерии. Инженерия меняет физический мир к лучшему, прикладывая мышление о каких-то видах систем к изменению физического мира с целью создания и развития целевых систем — моторов, самолётов, коров, предприятий и даже обществ. Скажем, классическая системная инженерия — это инженерия киберфизических систем (роботов, авиалайнеров), медицина — это инженерия (сейчас главным образом ремонт) человеческих существ, обучение — это инженерия (главным образом развитие/модернизация) личности, менеджмент — это инженерия организаций.

Сильный интеллект реализует идеи «спасения» агентов, которые своей инженерией меняют мир, чтобы устранить проблемы сейчас и предотвратить их в будущем. Интеллект есть у чего угодно (агенты в широком смысле), только разной силы. Но вот интеллектуальные агенты — это пока только образованные люди и к ним приближаются современные системы искусственного интеллекта. Люди ещё и объединяются в организации вместе с AI-агентами. Человечество переработало по 50 кг материала на каждый квадратный метр поверхности земли, чтобы не умирать от голода, холода, болезней, не быть съеденными дикими животными и даже не быть уничтоженными соплеменниками. Не умереть от голода и холода — это уже больше задачи, это не проблемы. С болезнями — смотря какая болезнь, лечение некоторых болезней до сих пор проблема, некоторых — уже задача, но биологическое бессмертие — пока проблема. Уничтожение людей соплеменниками — пока тоже проблема, хотя ситуация уже много лучше, чем пару тысяч лет назад.

Смысл жизни — «спастись», в эволюционном смысле этого слова. Жить сейчас и в будущем, для этого запастись знаниями самых разных методов работы и затем проводить работы, используя знания и инструментарий методов работы в инженерных проектах по созданию самых разных систем.

Системное мышление — это мышление по той части знаний/теорий /дисциплин методов интеллект-стека, которые ответственны за мышление о проблемах, перевод проблем в задачи и в этом мышлении о проблемах и методах их решения используют понятия системного подхода.

Знания для решения задач обычно есть, знаний для решения проблем — нет. Интеллект как раз даёт мышление с использованием «знаний о знании», «знание трансдисциплин о прикладных дисциплинах». Помним, что часто о методах/способах/культурах/стилях работы говорят в отрыве от их инструментария — как об их прикладных знаниях/дисциплинах. Системный подход — это часть таких знаний, то есть часть «знаний о знаниях». Системный подход как объяснения на основе набора понятий мета-мета-модели содержится в дисциплинах/теориях/знаниях методов мышления интеллект-стека. Но мы ещё и понимаем, что голыми руками и голыми мозгами не работают, задействуют инструменты. Поэтому системное мышление требует не просто мастерства в части использования мозга как аппаратуры мышления, но и мастерства использования инструментария — моделеров, работающих с самыми разными описаниями систем.

Системный подход оказался настолько важен в инженерии, что в её наиболее общем варианте инженерия стала называться системная инженерия. Впрочем, и о современной методологии можно смело говорить «системная методология», ибо в её основе тоже существенно использована идея системного подхода, да и физика использует понятие «системы» в качестве одного из основных, и сам термин пошёл оттуда. Другое дело, что физику «системной» не называют, там системы привычны.

А вот «системная биология» — это инженерия искусственной жизни, слово «системная» там по большому счёту не означает системного подхода, а означает просто «создаваемые живые объекты», ибо в быту словом «система» часто называют что угодно, что достаточно сложно, и при этом меньше всего имеют в виду термин из системного мышления. «Система кошка зашла за систему угол» — это бытовой язык, а не язык понятий системного мышления. Тип «система» можно запросто убрать, он тут ничего не даёт.

Итак:

• Интеллект — это мастерство в методах превращения проблем, которые непонятно как преодолевать, в задачи, которые надо просто взять и сделать.

• Мышление — это функция интеллекта, его поведение, то, что делает интеллект. По сути мышление — это вычисление интеллекта, так что вычисление может проводиться по каким-то методам мышления. Методы мышления, которые ведут к усилению интеллекта, составляют интеллект-стек.

• Системное мышление — это некоторое подмножество мышления, занимающееся появлением новых свойств целого объекта-системы (эмерджентность) в результате взаимодействий частей этих целых объектов. Системное мышление основывается на понятиях системного подхода.

Эмерджентность и разделение труда

В последнем абзаце предыдущего подраздела было введено понятие эмерджентности — появление/emergence на каждом системном уровне у систем свойств, которых не было у систем на предыдущем системном уровне. Часы могут показывать время, а вот шестерёнки, пружинки, корпус механических часов — нет, транзисторы в электронных часах — нет.

Новые/эмерджентные свойства заставляют использовать для объяснений на каждом масштабе/размере/системном уровне какую-то свою прикладную дисциплину/теорию. Системное мышление позволяет разобраться во всём хитросплетении нарезки мира на системы из разных системных уровней («нарезку» не надо понимать буквально, это «нарезка вниманием», выделение систем как фигур из фона). Тем самым в основе работы интеллекта над созданием и использованием разных прикладных методов работы с их дисциплинами/теориями/знаниями, обслуживающих понимание происходящего на разных системных уровнях, лежит именно системное мышление. Методы/способы/практики/стили системного мышления удивительно эффективно помогают разобраться со сложностью окружающего мира.

Разделение труда — это когда разные интеллектуальные агенты (люди и AI) специализируются на методах работы с каким-то отдельным масштабом систем. Скажем, агент в роли терапевта занимается в целом человеческим организмом, состоящим из органов. А вот агент в роли пульмонолога — специализируется только на лечении лёгких. В основе разделения труда лежит как раз системное мышление: системы разных масштабов разделяются по системным уровням, а затем изучаются разными науками и изменяются разными видами инженерии.

Один агент не в состоянии глубоко освоить изменение всех систем мира на всех системных уровнях, ему банально не хватит вычислительных ресурсов для длительного обучения. Если учиться до профессионального уровня какому-то методу работы год (это очень консервативная оценка! Попробуйте за год научиться профессионально играть на фортепиано, или быть профессиональным архитектором организации!), то можно научиться за тридцать лет всего 30 методам работы — и когда дойдёшь до тридцатого, выяснится, что первый освоенный метод работы безнадёжно устарел. Но самих методов работы тысячи, десятки тысяч! Никакой жизни одного агента не хватит, чтобы на профессиональном уровне освоить их все.

Поэтому идёт разделение труда, разные агенты специализируются на разных методах создания и развития разных систем. Чтобы разобраться, каким мастерством в каких методах работы должны владеть агенты в вашем конкретном проекте, вам нужно сначала нарезать мир на системы, выбрать из них важные для вашего проекта, чтобы потом выбрать метод работы с этими важными системами, и уже после этого выбрать агента, который сможет работать по выбранному вами методу. И вот тут пригодится системное мышление, тут должен работать универсальный и безмасштабный интеллект, ибо надо будет мыслить о системах, о методах работы с системами, об агентах, которые будут работать с системами (то есть переводить системы из одних состояний в другие).

Перед тем, как заняться изучением системного мышления, нужно понять общие критерии сильного мышления как мышления сильного интеллекта. Эти критерии применимы и к системному мышлению. Также нужно ответить на вопрос: в чём разница между системностью и систематичностью, ибо их часто путают.

В мире существует много вариантов системного мышления, базирующихся на разных вариантах системного подхода, поэтому нужно будет понять, какой вариант прописан в нашем руководстве, и почему именно он.

Дальше в этом разделе будет некоторое количество разъяснений по тексту руководства:

• как относиться к терминологии (слова-термины важны, и не важны!),

• как выбрать степень строгости/формальности системного мышления,

• как убедиться, что системное мышление помогает, а не мешает свободе творчества (в курсе же приведены шаблоны эффективного мышления, которые отлично работают, но бывает ли «творчество по шаблону»? Да, конечно, творчество бывает и даже предпочтительно по шаблону! Без шаблона много легче породить банальность, а не что-то новое!).

• можно ли вообще научиться мышлению, или нужно просто родиться умным? Конечно, мышлению можно научиться, хотя родиться надо бы человеком (или нечеловеческой продвинутой AI-системой), а не кошкой.

• какие стадии освоения мышления?

И только после рассказа обо всём этом в следующем разделе мы начнём изучать основные понятия системного подхода и связанные с ними мыслительные приёмы самых разных фундаментальных методов в составе интеллект-стека.

Сразу скажем, что наше руководство по системному мышлению примерно эквивалентно в плане освоения его материала руководству езды на велосипеде: чтение руководства как книги многое вам расскажет про системное мышление, но не факт, что после прочтения нашего руководства как книги вы станете системным мыслителем. Нужна практика, руководство предназначено для использования его в работе! В ходе освоения нашего руководства нужно использовать раскрытые в нём приёмы мышления в реальной жизни. Осваивать работу по руководству системного мышления трудней, чем проходить курс системного мышления по учебнику и учиться решать задачи из курса «для экзамена». Задачу из задачника в учебном курсе, учебный кейс ты просто решаешь, а в жизни задачу надо сначала поставить, рабочий кейс увидеть, и только потом решить — и ставить задачи труднее, чем их решать. Руководство по системному мышлению заставляет ставить задачи перед тем, как их решать, и делать это не в учебном, а в рабочем контексте.

Пререквизит к освоению системного мышления — освоение предыдущих руководств программы рабочего развития. Вы после них:

• стали рационально работать, у вас появилось время на освоение системного мышления, вы смогли перестроить расписание,

• научились не путать слова/термины и понятия,

• научились отличать физические объекты от их описаний,

• не забываете записывать результаты моделирования,

• не требуете определений для понятий,

• находите объекты заданного типа в окружающем мире,

• удерживаете внимание на найденных объектах, когда вокруг обычная жизненная суета и мир вокруг мельтешит, и вам некогда сосредоточиться,

• находите из предложенной вам онтологии тип для объектов окружающего мира, если их тип неизвестен.

Но если в предыдущих руководствах речь шла о самых разных типах самых разных объектов, то в нашем руководстве по системному мышлению мы расскажем, что основные объекты, на которых надо удерживать внимание в ходе рабочих проектов — это объекты типа «система».

Следующим руководством для освоения в программе рабочего развития будет руководство по системному моделированию, вам надо будет освоить описание самых разных систем вокруг целевой системы. Дальше будет руководство по методологии, где понятия системного подхода будут использованы для обсуждения методов/деятельности/практики/инженерии/культуры/стиля/технологии создания и развития одними системами (создателями) других систем (создаваемых: целевой или вашей). Это живые системы «вырастают сами», но если речь идёт о создании чего-то интеллектуальными агентами (людьми с AI и их организациями), то нужно обсудить, как описывать паттерны/шаблоны/методы/практики/культуры работ по созданию систем. Основатель фирмы создаёт фирму, которая создаёт станок, который создаёт деталь. Чтобы организовать коллективную работу для всего этого сложного процесса, методологи должны создать руководство по предполагаемым в этих работах методам, а затем в участниках этих рабочих процессов (необязательно по этим руководствам будут идти люди, возможно это будет делать и достаточно вменяемый AI) надо будет создать прикладное мастерство, которое и будет затем всё это делать. Как описать эту коллективную инженерию, как об этом думать? Вот этим и занимается методология.

Дальше системное мышление, моделирование и системная методология будут использованы в руководстве по (безмасштабной, для всех видов систем, а также эволюционной/непрерывной) системной инженерии. И дальше будут руководства инженерии личности (как развивать личность, как научить личность новому мастерству) и руководство по системному менеджменту как руководство по инженерии организации и сообщества. Это всё руководства программы рабочего развития.

Конечно, системное мышление используется агентами и для ускорения понимания прикладных методов работы. Это часть поведения сильного интеллекта. Поэтому мы сначала учим работать по руководствам для фундаментального мышления (системного мышления, моделирования и методологии), и только затем переходим к освоению руководств по прикладным методам работы с «железными» и программными системами (софтом), личностями, сообществами, организациями.

Освоение системного мышления — это очередной шаг усиления интеллекта, то есть очередной шаг в изучении интеллект-стека фундаментальных/трансдисциплинарных методов мышления.

Повторим: не застревайте на содержании этих первых двух разделов, впрочем, и последующих разделов, и даже содержании всего нашего руководства. Осваивайте руководства, потратив разумное время на каждый подраздел, прямо в ходе работы по своему рабочему проекту, обязательно выполняя задания так, как вы выполняете рабочие задания на стажировке. Понимание обычно приходит не сразу после чтения текста подраздела, а чуть позже, иногда при чтении следующих подразделов, иногда при чтении следующих разделов, иногда при освоении следующих руководств, но чаще всего в ходе выполнения заданий и по мере приобретения опыта работы по руководствам.

В следующем разделе мы рассмотрим особенности подачи материала в наших руководствах. Главная мысль там: наше руководство не энциклопедия-википедия, не справочник/handbook («маленькая книжка, удобно помещающаяся в руку») со структурированной выжимкой по системному мышлению, не инструкция/ьфтгфд с пошаговым её исполнением. Оно устроено не как учебник математики с парой определений по каждой теме и десятком учебных задач для этой пары определений, ибо руководство для работы в полной неопределённости жизни — не учебник по строго определённым ментальным/математическим/идеальным объектам. Мы понимаем, что это руководство не для программирования классического логического компьютера в головах наших инженеров-менеджеров, но для направления на системное мышление нейронной сеть в мозгу инженеров-менеджеров (а то и не в мозгу, а в датацентре, ибо нашими текстами могут руководствоваться и AI-агенты).

Особенности подачи учебного материала

Вменяемость (характеристика интеллекта, показывающая, насколько агент способен после принятия рациональных аргументов поменять своё поведение) у людей лучше, чем у кошек. У кошек лучше, чем у муравьёв. Людям можно один раз объяснить, а кошку только надрессировать повторениями, чтобы добиться воспроизведения желаемого поведения. Муравьёв нельзя даже надрессировать.

Но как бы ни были люди вменяемы, жизнь показывает, что нельзя только объяснениями научить ездить на велосипеде и автомобиле, нельзя только объяснениями научить делать что-нибудь сложное. Например, нельзя только объяснениями научить математике. Нужно решать задачи, делать упражнения. Просто прочесть учебник математики — не поможет. Нужны повторения действий с материалом учебника, удержание мозга в размышлениях на темы учебника.

Для освоения какого-то культурного (по лучшим образцам, в лучшем имеющемся стиле, а не абы как случающегося) мышления нужны упражнения, нужно выполнение большого числа повторений мыслительных операций. Нейронная сетка учится на большом числе повторений.

Это относится и к мыслительным операциям наведения внимания на какие-то важные объекты. В нашем руководстве этими важными объектами будут самые разные системы, которые надо в проекте распознавать, выявлять их границы, уточнять их тип, находить отношения между ними, уметь описывать их и их поведение, распознавать их состояния.

Поскольку надо удерживать внимание инженера-менеджера, стажирующегося по нашему руководству хотя бы минимально необходимое для хоть сколько-нибудь надёжного обучения нейросети его мозга время, то наше руководство/путеводитель/gudie представляют собой не хорошо структурированный справочник/reference/handbook, то есть результат работы методолога, выявляющего и описывающего формально и кратко метод системного мышления. Нет, эти материалы руководства (как и других наших руководств) в том числе отражают работу методиста как специалиста по обучению агентов с нейросетью, прежде всего людей. У людей учится «мокрая» нейронная сетка, для её обучения нужны многократные повторения предъявляемых для обучения понятий, используемых в разных контекстах. Мозг запоминает в том числе контексты, и по сопричастности к ним вспоминает и требуемые действия. Не понять один раз повторённое много раз одно и то же, а понять через повторение в разных контекстах — наше руководство, как путеводитель, ведёт к освоению системного мышления, учитывающего особенности обучения нейросетей (не только человеческих! Современные AI на базе LLM обучаются примерно так же, и там даются ещё и примеры рассуждений, в том числе и рассуждений с ошибками, тысячи и тысячи повторений).

Вот ровно это обилие повторений вы и видите в нашем руководстве. Материал руководства при этом, конечно, немного распухает (но всё-таки меньше, чем объём «Войны и мира», которую в школе проходят за одну четверть по литературе, не прерываясь при этом в изучении математики, физики, химии, русского языка и прочих предметов школьной программы, это точно не занимает много времени — хотя там и на вопросы по тексту отвечают, и ещё пишут домашние сочинения). Зато текст руководства позволяет освоить системное мышление, это проверено нашими инженерами-менеджерами. А вот однократное предъявление «точного определения каждого понятия, как в учебнике» не работает как в части собственно выдачи определения (про бесполезность, и даже вред определений в нашем руководстве есть специальный подраздел, но вы должны это уже понимать и по итогам освоения предыдущих руководств программы рабочего развития), так и в части освоения мышления по нашему руководству.

C одного предъявления какой-то мысли в коротком фрагменте текста научения нейросетей не происходит, в том числе научения такого, после которого можно было бы выполнять какие-то рабочие задачи — просто не помнится материал, который нужен для этих задач, а наставник-человек или даже наставник-AI, который ткнёт изучающего системное мышление по нашему руководству стажёра в невспомненный короткий фрагмент текста, может отсутствовать.

При освоении руководства по системному мышлению, как и при освоении других методов работы по их руководствам, главное — это выполнять задания на текстовое (писать посты) и табличное (заполнять таблички с предписанными колонками) моделирование. Это мышление письмом/моделированием, удержание мозга на системных размышлениях о ситуации проекта. Не пишешь — не думаешь, не общаешься — не в клубе, не в культуре³.

По факту стажёр, осваивающий системное мышление работает основное время не с руководством и к нему приложенной «рабочей тетрадью», а просто работает с моделером для рабочих проектов (пишет посты по итогам каких-то действий и размышлений, а также заполняет таблички в заданиях). Руководство тут — просто «контекстный хелп» для этого моделера, само системное мышление идёт в работе с моделером, а не в работе с руководством. Руководство только рассказывает о том, о чём надо не забыть подумать и какие ошибки в мышлении не стоило бы допускать. На каждый час времени стажировки по системному мышлению работа в моделере может занимать 50 минут, а чтение текста руководства — 10 минут. Так что чтение текста руководства — это может быть всего одна шестая от времени стажировки. А дальше? Всё то же самое, уже не стажироваться, а работать, только уже без регулярного обращения к тексту руководства! Всё то же самое, как и для любого другого рабочего руководства, стандарта деятельности, регламента работы и тому подобных способов предписания какого-то метода работы.

Дальше давайте посмотрим на этот расклад времени «один к пяти», ибо полезность разных способов освоения системного мышления с использованием нашего руководства всегда есть куда уменьшать. Так, если вы пролистали текст, а не медленно его прочитали и затем выполняли задания по мышлению письмом/моделированием (это обычно чуть больше, чем втрое быстрее, чем «внимательно прочли», вместо десяти минут будет примерно три минуты), то вы потратите три минуты из шестидесяти, мозг ваш будет работать вместо часа над какой-то темой только три минуты — это будет для всего руководства освоение примерно 5% материала. Если внимательно прочли, не выполняя заданий, то освоили системное мышление на одну шестую часть от предполагаемого руководством, это примерно 17% материала. Надеяться на освоение системного мышления без выполнения заданий — нельзя, мозг учится только когда некоторое время удерживает внимание на какой-то теме, причём ещё и привязывает её к разным обстоятельствам реальной жизни, разным контекстам.

Для примера сразу повторим только что сказанное про необходимость повторений в разных контекстах, чуть перефразируя. Основное в руководстве в части методики его освоения:

• Удержать «мокрую нейронную сетку» инженера-менеджера (то есть вас) достаточное время на работе с понятиями системного мышления, чтобы дать необходимое для обучения нейронной сетки время. Работу учителя можно автоматизировать, работу ученика — нет, ибо научение чему-то нейронной сети требует большого числа повторений операций с каким-то набором понятий.

• Основные положения руководства должны каким-то образом повторяться в самых разных контекстах, чтобы быть эффективно воспринятыми. Это означает, что бесполезно пятикратное или даже десятикратное перечитывание какого-то кусочка текста равно как бесполезно пятикратное моделирование одного и того же объекта одним и тем же способом. Надо идеи какого-то кусочка текста пять раз прочесть в других кусочках текста, равно как заданным способом надо отмоделировать пять разных объектов, чтобы повторения были полезны.

• Чтобы преодолеть естественное забывание, надо повторить обучение несколько раз, при этом не подряд, а с некоторыми интервалами, учитывающими кривую забывания⁴ (spaced repetition, интервальное повторение)⁵.

В изложении материалов руководств программы рабочего развития инженеров-менеджеров (в том числе материала руководства по системному мышлению) используются методические приёмы, которые могут вызвать удивление у не знакомого с ними инженера-менеджера, привыкшего к справочникам и научной литературе. Нет, материалы нашего руководства устроены так, чтобы облегчить их освоение, в них⁶:

• Используются принципы «разнесения» (spacing) и «перемешки» (interleaving). В тексте идёт намеренное постоянное возвращение к каким-то темам через разные промежутки времени (spacing), одновременное обсуждение винегрета из трёх-четырёх тем (interleaving) вместо строго последовательного их изложения. Последовательного изложения тем, группировки нескольких примеров на одну тему (в образовании это blocking), как это обычно делается в справочной литературе — этого нет намеренно! Руководство/guide — это наставление, путеводитель, это не справочник! Если нужна справка, можно спросить AI, который даст справку по материалу руководства. Инженеры-менеджеры интуитивно считают, что упорядоченное сжатое изложение материала по одной теме (blocking) и легче в восприятии, и лучше для последующего вспоминания. Но это заблуждение, неверная интуиция. Жизнь контринтуитивна в этом вопросе: эксперименты показывают, что перемешка (interleaving) и перерывы в подаче темы (spacing) замедляют освоение материала, ибо более трудны в восприятии, но зато существенно улучшают результаты обучения⁷.

• некоторые фрагменты текста повторяются в разных местах руководства, иногда через пару абзацев, а иногда в соседних подразделах, а иногда и в других руководствах. И это не один раз — некоторые мысли повторяются десятки раз! Повторения тоже намеренны, текст учитывает необходимость повторения для обучения нейронной сети инженера-менеджера (как человека, так и AI), ибо человеческий мозг, равно как AI-система на базе LLM на нейронной сети — не классическая компьютерная память, запоминающая всё с первого предъявления. Можно считать себя гением, но в лучшем случае это будет гениальное запоминание, но не освоение в части применения наставлений руководства. Наше руководство обычно осваивается за месяц-полтора без отрыва от других деятельностей, примерно так же, как школьники «проходят мимо» роман Л.Н.Толстого «Войну и мир», получая общее представление о его содержании. Повторим (мы уже об этом говорили, буквально страницу назад, вы помните? Кто прошёл по ссылке и уточнил, что это такое?), что к концу изучения последних разделов содержимое первых разделов успевает забыться, это описывается кривыми забывания⁸. Мы понимаем, что не все решатся систематически пройти руководство в режиме стажировки с наставником или даже самостажировки «для повторения», да ещё и в середине первого чтения, так что мы просто встроили немного повторения в однократное прочтение. Но мы уверены, что всё равно будет крайне полезно простажироваться на работу по нашему руководству второй раз, причём даже простажироваться не столько на работу по этому одному руководству, сколько по всем руководствам программы рабочего развития мастерской инженеров-менеджеров, и мы крайне рекомендуем ещё ознакомиться с руководством по интеллект-стеку из программы исследовательского развития. Почему надо освоить все эти руководства, причём в заданной последовательности? Потому как каждое следующее руководство в цепочке будет добавлять понимание материала предыдущих руководств. Если будет трудность понимания материала какого-то подраздела, бесполезно повторять многократно его чтение (конечно, если вы его читали медленно, внимательно, а не «по диагонали»), просто идите дальше: наверняка через несколько страниц будет разъяснение, а если дошли до конца руководства, то разъяснение может случиться в следующем руководстве программы рабочего развития.

• Дело не в том, что в текст нашего руководства встроено мало повторений. Дело в том, что понимание при повторном прохождении всей цепочки руководств программы рабочего развития инженеров-менеджеров будет совсем другим! Опыт показывает, что второй раз текст руководства воспринимается как «вижу в первый раз»: вычитывается и понимается из него совсем другое. Впрочем, этим наше руководство не отличается от любых других не самых простых текстов, от любых стандартов, регламентов, наставлений. Каждый сложный текст передаёт сложно связанный граф понятий. При последовательном описании графа неминуемы «ссылки вперёд», на ещё не слишком понятые концепты. Тут есть только вариант двойного прохода: первый раз вы знакомитесь с понятиями, а второй раз понимаете все связи между уже знакомыми понятиями. Описание связей между плохо понятыми концептами бесполезно: будет проигнорировано и забудется.

• Терминология для основных понятий системного мышления намеренно не задана в руководстве однозначно: в явном виде везде используются синонимические ряды/«паровозики», где синонимы все «с нюансами». Нельзя будет быстро пробежаться глазами по фразе, чтобы понять её! Глаз будет спотыкаться о длинный синонимический ряд. Метод/практика/practice/деятельность/стиль/культура/«вид труда» — такое будет встречаться в тексте повсеместно. Требуется каждый раз осознанно понимать, не какое слово написано, а какое понятие имеется в виду под этим рядом. Это тоже сделано в нашем руководстве намеренно, где-то к середине текста вы осознаете полезность такого подхода — хотя в начале изучения материала это примерно так же раздражает, как и повторения. Вы начнёте с любопытством присматриваться, что там помянуто в этих синонимических рядах. В жизни вам не будут встречаться слова из наставлений руководства (не встречаете же вы в жизни «физические тела», хотя в учебнике физики речь именно о них), а в руководстве нет слов из жизни (в учебнике физики не описан полёт пустой бутылки в мусорную корзину, а описан полёт физического тела неведомо куда). Наше руководство написано в языке мета-мета-модели, а жизнь — в языке мета-модели предметной области с очень редким употреблением типов мета-мета-модели, и эти типы обычно встречаются в другой терминологии, нежели вы ожидаете. Где вы ожидаете увидеть «метод работы» будет «культура», где вы ожидаете увидеть «культура» может быть «стиль». Наше руководство готовит к этой ситуации: присваивание типов из руководства объектам из жизни делается не на основе схожести названий (слов), а на основе схожести понятий (ментальных моделей, стоящих за использованными словами-терминами). Чтение текста руководства становится более медленным и осознанным, но это хорошо: нейронной сетке вашего мозга от этого сплошная польза! Использование «косой черты»/slash для синонимических рядов довольно распространено в инженерии и англоязычных текстах, это только в литературных русскоязычных текстах она не приветствуется, мы об этом знаем⁹, но в нашем случае игнорируем.

Обучение оказывается тем редким случаем, когда «разнесение», «распыление», «повторение» и нефиксированная терминология полезны для результата. Конечно, они увеличивают время на чтение текста, но уменьшают время на итоговое освоение мышления до степени применимости в работе. Мы всё это «неудобство для чтения» считаем полезным: оно увеличивает время, которое мозг работает с понятиями руководства, оно полностью соответствует рекомендациям наук обучения (learning sciences)¹⁰. Это полезное увеличение времени, это цель! Нам надо удержать вашу нейронную сетку в работе с понятиями наставлений руководства, результат освоения системного мышления при этом будет лучше.

В ходе освоения работы по руководству системного мышления (в книге этого нет, поэтому мы настоятельно советуем брать руководство в Aisystant, онлайн, а не просто читать книгу — книга имеет только сувенирное значение) вам потребуется

• отвечать на вопросы и давать объяснения этих ответов,

• заниматься моделированием в табличках,

• выполнять задания, записывая свои мысли по итогам их выполнения в постах.

Не ленитесь давать обоснования в ответах на вопросы: так вы поднимете беглость в использовании терминологии. Вместо «смутных ощущений» верности или неверности ответов, «мычания в уме» («эээээ» в уме как догадка по поводу ответа так и останется без имени, а ведь цель ответов на вопросы — овладеть терминологией, помнить аргументы) вам придётся выразить рассуждение о верности ответа каким-то текстом, и термины перестанут «вертеться на кончике языка», но не вспоминаться и поэтому оказываться бесполезными для системного мышления. Вам пригодится эта учебная тренировка в написании обоснований ответов на вопросы, когда вы будете общаться с коллегами в рабочей ситуации, буквально на следующий день, будете общаться с единомышленниками в кругу наших инженеров-менеджеров. Им не скажешь аргумент в форме «ээээ, у меня ощущение, что ответ такой, но не могу вспомнить, почему». Аргументация должна быть внятной и выражаться словами, а не «эээ» внутри вашей головы. Скорее всего, вам придётся посмотреть в текст руководства, чтобы вспомнить аргумент, вспомнить термины и написать обоснование.

Вот типичный отзыв инженера-менеджера¹¹:

Да, похоже, что настоящий game changer — это только упражнения.

Помню, текст 2015 года я читала в полусознанке и процентов 20% (не понимала зачем мне это всё), просто скачала где-то одной кнопкой. Было тяжко продираться, конечно. Когда читала новую версию (прошлого года), страдала от того, как все долго, жидко и повторяется. Recall информации в обоих случаях у себя оцениваю, как одинаковый. Только курс с упражнениями действительно разогнал кашу в голове.

«Только курс с упражнениями действительно разогнал кашу в голове» — это все говорят после выполнения заданий (мы всё-таки предпочитаем говорить не об упражнениях и учебно-тренировочном контексте, а о рабочем контексте в ходе освоения системного мышления, например, контексте стажировки).

За выполнение заданий берётся один человек из десяти, которые начинают освоение системного мышления в режиме «самостажировки». Надеемся, что вы и есть этот один человек, который будет выполнять задания. Если не будете выполнять задания по моделированию, обсуждению рабочих ситуаций и написанию постов в ходе мышления письмом, то каша в голове у вас так и останется, пользы от «чтения текста» (а не «освоения руководства», что подразумевает выполнение заданий) не будет.

Для усвоения материала мы не советуем писать конспекты/изложение материала руководства, не советуем использовать подчёркивание отдельных фраз — это ещё студенческие легенды про то, как надо учиться, городские мифы, не поддерживаемые науками обучения (learning sciences). В многочисленных экспериментах показано, что это бесполезно и никак не улучшает усвоение материала. Мы советуем писать короткие тексты по всем новым мыслям, которые пришли к вам в голову при освоении системного мышления, жанр «сочинения», а не «изложения/шпаргалки». Очень помогает обучению публикация этих заметок, например, в нашем клубе¹². Аккаунт в какой-нибудь социальной сети тоже подойдёт, хотя там трудней будет получить интересные комментарии, но даже эти комментарии тут не так важны. Ваши собственные мысли, собственные модели, которые будут приходить вам в голову по ходу выполнения заданий — они важны, не теряйте их. Ищите для них слова, записывайте, и даже не столько, чтобы поделиться этими мыслями с миром, сколько для того, чтобы удержать в размышлениях над этим материалом вашу нейронную сетку ещё на некоторое время. Для обучения нейронной сети (неважно, это нейронная сеть человека или реализована кремниевым или даже квантовым компьютером) какому-то набору понятий нужно время работы этой сети с включающим эти понятия материалом. Эта образовательная стратегия мышления письмом/моделированием¹³ очень хорошо себя зарекомендовала. Ещё раз повторим, что вы пишете не для внешней аудитории, а для себя: это просто время удержания вашей нейронной сетки в размышлениях над наставлениями нашего руководства¹⁴.

Вопросы. Как устроен текст руководства?

Отметьте правильные высказывания.

--- Материал руководства по системному мышлению тщательно сгруппирован по темам: в одном разделе и далее подразделах раскрывается одна мысль, мысли не повторяются. ### Нет, в одном разделе может быть изложено (даже неполностью) множество мыслей, и мысли эти повторяются. Это не справочник, это руководство/guide: материал для обучения нейронной сети в мозгу инженеров-менеджеров, а не материал справочника для загрузки в компьютер.

--- Каждая тема руководства по системному мышлению излагается компактно и последовательно, чтобы проще было потом находить нужный фрагмент текста с исчерпывающим объяснением. ### Нет, наставления руководства излагаются «вперемешку» (interleaving), причём ожидается, что материал по одной теме излагается с некоторыми перерывами, растянуто во времени (spacing). Текст оптимизирован для обучения, а не для того, чтобы быть справочником.

--- Ваши заметки по руководству нужно публиковать в блоге, чтобы о них узнали нейросетки читателей вашего блога. ### Нет, ваши заметки нужно публиковать в блоге не для того, чтобы кто-то внешний прочёл ваши мысли. Ваши заметки нужно публиковать в блоге, чтобы ваша собственная нейросетка получила дополнительный шанс размышлять над содержанием руководства, а факт публикации нужен для того, чтобы вы не соблазнялись не прописывать полностью термины, опускать важные объяснения и другими способами оставлять в голове вместо слов и фраз неясные ощущения, которые в словах выражаются просто как «ну, понятно». Надо уметь разговаривать на темы системного мышления, для этого надо писать, писать, писать!

--- Автор не знает, что писать термины через слеш прямо не рекомендуется в учебниках по стилю письма. ### Нет, автор знает о том, что написано в учебниках по стилистике текстов. Но текст учебника — это текст совсем не того стиля, для которого написаны руководства по стилям, включая руководства по так называемому «инфостилю». Наставления руководства — это не реклама, не маркетинг, не научный текст. Это руководство, его задача — научить системно мыслить, причём научить надёжно.

+++ Использование многочисленных скобок и сложносочинённых предложений улучшает текст. Не надо писать короткими удобочитаемыми фразами! ### Да, дополнительные элементы текста для демонстрации его структуры (скобки, показ зависимостей в сложных предложениях) улучшают учебные свойства текста. Были проведены эксперименты, которые показали, что текст с простыми отдельными фразами сложней «собирается» в головах людей. После какого-то количества экспериментов было принято решение оставить стиль текста с обилием скобок и сложносочинёнными (сложное предложение, состоящие из равноправных частей) и сложноподчинёнными (сложное предложение, состоящее из главной и зависимой частей) предложениями.

Разные мышления

Есть два основных цивилизационных пути, условно называемых «восточным» и «западным». Условная «восточность» состоит в признании непостижимой сложности мира, невыразимости и непередаваемости человеческого опыта в постижении этого мира. Условная «западность» состоит в опоре на рациональность. Рациональность — происходит от латинского ratio, означающего «причину», «объяснение», но также и «отношение», т.е. ассоциируется с делением на части, анализом. Конечно, рациональное (рассудочное, неинтуитивное, не «восточного» типа) мышление в равной мере помогает и синтезу, объединению в целое аналитически разъятого на части. Но в западной культуре исторически придаётся большое значение основанной на логике «аналитике», т.е. формализации и моделированию. Рациональность — один из методов мышления в составе интеллект-стека, подробней о рациональности вы узнаете в руководстве по интеллект-стеку. Формализация и моделирование в рациональности делаются на основе высказанных догадок-объяснений о происходящем в предметной области, а не выводятся «эмпирически» из каких-то наблюдений, поэтому рациональность не только противопоставляется восточной традиции «непостижимости», но и западной традиции «опоры на опыт, на наблюдения, выводимости объяснений из наблюдений». Эти догадки могут затем быть прокритикованы, а по выжившим критику догадкам об устройстве мира принимаются решения о действиях по улучшению мира, «спасению». Теория решений как раз изучается как часть теорий рациональности. Предложение понятия «система» как важнейшего для описания мира — это как раз ход на рациональное познание/«добычу знаний»/learning/cognition.

Можно наблюдать результаты этого «западного» пути развития цивилизации. Именно западная цивилизация дала современные науку и инженерию, опирающийся на компьютеры менеджмент, рынок ценных бумаг как инфраструктуру для перераспределения инвестиций в поддержку новых методов работы¹⁵, то есть инвестиции в обучение агентов новому мастерству, производство нового инструментария.

Увы, рациональному и логическому мышлению, равно как и многим другим методам мышления, применимым ко многим ситуациям решения самых разных проблем, в школе и вузе сейчас прямо не учат.

Сегодня среди школьных и вузовских педагогов преобладает мнение, что какому-то «хорошему» или «сильному» мышлению (и не спрашивайте, что это такое! Ответа у педагогов не будет!) можно научиться на основе углублённого знакомства с предметами так называемого STEM¹⁶: наука, технология, инженерия, математика. К сожалению, предположения педагогов о косвенном обучении мышлению через обучение предметам STEM не оправдываются, каждому методу мышления нужно учить прямо, а не косвенно¹⁷. Если вас научили решать физические задачи, то дальше вы не умеете мыслить обо всём, а только умеете решать эти физические задачи. Если научили решать математические задачи, то это умение мыслить не переносится на другие предметные области, рассуждать лучше о танцах или запуске ракет вы не сможете. Так что интеллект-стеку, включая рациональность, нужно учить непосредственно, а не «исподволь» через обучение другим методам работы.

Например, если нужно учить логике, то нужно учить прямо ей, а не через информатику и геометрию. В школьных курсах логика осталась только в рамках изучения логических выражений при обучении программированию и в курсе геометрии, где только и остались доказательства теорем.

Наше руководство по системному мышлению как раз призвано заполнить этот пробел обучения мышлению по интеллект-стеку методов фундаментального мышления, хотя и частично, ибо затрагивается небольшая область объяснений небольшого числа дисциплин, связанных с понятием «система», а не полный набор методов в составе интеллект-стека (скажем, мы практически тут не затрагиваем риторику, не затрагиваем эстетику — а они входят в состав интеллект-стека). Наше руководство наставляет по системному мышлению как использованию понятий системного подхода в самых разных методах мышления, хотя и не касается при этом многих других понятий из этих методов мышления.

Скажем, из входящей в интеллект-стек онтологии в руководстве по системному мышлению более-менее подробно разбирается иерархия по отношению композиции/часть-целое, но вот другие виды отношений только упоминаются, подробно не разбираются. А в предыдущих руководствах программы рабочего развития подробно изучается рациональное онтологическое мышление, изучаются мыслительные операции с иерархиями как по отношению композиции, так и по самым разным другим отношениям, прежде всего отношениям классификации (присвоение типа), специализации (присвоение подтипа), а также изучается использование инструментария моделеров. В руководстве по системному мышлению мы не наставляем по этим операциям присвоения типа, а просто используем знание о них, считаем их известными из предыдущих руководств. При этом в нашем руководстве достаточно повторений использования этих операций присвоения типов и выстраивания иерархии отношений, чтобы вы допоняли и поупражнялись в беглости мастерства этих операций, полученного в ходе освоения работы по наставлениям предыдущих руководств программы рабочего развития.

Итак, ещё раз (это уже говорилось в первом подразделе, а также подробнее это изложено в руководстве по интеллект-стеку):

• Интеллект — это мыслительное мастерство решения проблем, которые не встречались ранее ни самим людям, ни их наставникам/учителям. Это мыслительное мастерство познания, бесконечного решения всё более и более сложных проблем, в конечном итоге ведущих к выживанию в ходе эволюции (то есть выживанию как отдельного организма прямо сейчас, так и выживанию генома в эволюционном будущем). Решение проблемы — это предложение метода сведения проблемы к задачам, которые имеют метод решения, так что интеллект по факту создаёт новые методы работы.

• Функция::поведение/behavior интеллекта — мышление. Компьютер вычисляет, а интеллект мыслит, мышление — это класс вычислений. Если мы знаем, как решать какую-то задачу (не проблему! Проблема — это когда мы не знаем, как её решить!), то мы не думаем, а просто рассуждаем по известным нам правилам/алгоритмам/дисциплинам какого-то метода (кроме знаний/алгоритмов в методе обычно предусмотрено ещё задействование какого-то инструментария, например, моделера для мышления или даже использование AI для проведения части рассуждений). Без задействования интеллекта будет прикладное рассуждение/вычисление/вывод/inference по прикладному методу.

• Интеллект/мыслительное мастерство представляет собой суммарный набор разных видов мыслительного мастерства, как деятельностных/практических/практичных вычислителей, следующих алгоритмам/знаниям/теориям из методов мышления. Каждый отдельный вид мастерства — это специализированный вычислитель, реализуемый сегодня в его самых сильных/универсальных проявлениях обученной мокрой или кремниевой нейронной сетью человека или компьютера. Мышление тем самым — это вычисление по какому-то методу, в значительной мере нейросетевое, поэтому трудно обсуждаемое как «алгоритмическое», оно происходит чаще всего не в локальных/символьных представлениях, а распределённых. Но трудность представления в знаках не означает, что это «получение информации из космоса/вакуума»! Никакой эзотерики!

• Каждый метод/практика/культура/стиль/деятельность (practice/activity) мышления интеллекта — фундаментальный/безмасштабный. Он включает теорию/знание как трансдисциплину (трансдисциплина/transdiscipline — это теория/знания/объяснения/алгоритмы, использующиеся в самых разных других прикладных методах). Методы мышления интеллекта составляют интеллект-стек (ибо мы условно считаем их упорядоченными в той мере, в которой объяснения каких-то методов позволяет проще объяснять другие методы). Кроме трансдисциплины/«фундаментальных знаний» метод/практика мышления интеллекта подразумевает использование какого-то инструментария в поддержку этой трансдисциплины, ибо мышление выходит за пределы какого-то вычислителя (extended cognition, познание выходит за пределы познающего агента). Раньше инструментарий усиления мышления для фундаментальных методов мышления был ручкой-бумажкой, но теперь чаще всего это компьютер с какими-то программами моделирования/моделерами. А в случае прикладных методов кроме моделеров на базе компьютеров будут ещё и задействованы инструменты, меняющие физический мир. Это может быть экскаватор или станок с ЧПУ, но в простейших случаях хватает человеческих рук. Даже «наблюдение» — это отдельное действие, для этого может использоваться телескоп на спутнике, но может хватить глаз, поворачиваемых мышцами. Мышление::вычисление тем самым — это функция/метод/практика работы мастерства::вычислитель, включающая задействование объяснений/теорий/алгоритмов (алгоритмы необязательно пошаговые/императивные) из трансдисциплин интеллект-стека, а также подразумевающая поддержку инструментарием моделирования и даже для добычи данных могущая включать изменения мира в ходе измерений или создания новых инструментов. Конечная цель мышления как функции интеллекта — создание прикладных методов, по которым возможны работы по изменению окружающего физического мира к лучшему, например, создание удобных городов, сверхскоростных квантовых компьютеров, здоровых бессмертных тел (включая своё собственное), изобилия вкусной и полезной дешёвой еды. Интеллект-стек позволяет рассуждать о прикладных методах и создавать их по потребности, а затем по знаниям этих вновь созданных прикладных методов вновь выученное прикладное мастерство задействует инструментарий (иногда уже известный, иногда и специально для поддержки нового метода разработанный) — и изменяет мир к лучшему.

• Логичности, этичности, алгоритмичности, рациональности и т.д. в мышлении нужно учить через учебники и задания (например, задания по моделированию) этих методов мышления (с опорой на дисциплины/теории/знания/объяснения этих методов и инструментарий этих методов, прежде всего моделеры), а не «исподволь» через учебники и выполнение заданий по каким-то другим учебным предметам. Обучение физике не даёт прямых знаний по семантике, логике, онтологии — а без этого умнее не станешь! Физики не более умны, они просто больше знают именно физику! Умны те, кто владеет всеми методами мышления из интеллект-стека, к которым относится и физика. При этом физика в интеллект-стек входит не в части прикладных методов мышления каких-то разделов физики (оптики, механики), а в части владения физическим мышлением как таковым: как мыслить об изменениях физического мира в самых разных ситуациях. В том числе само понятие «система» в системном мышлении когда-то пришло из такой физики (а не из какого-то «раздела физики»): система — это часть мира, отделённая как-то (граница системы) от остального мира (окружающей среды).

• Методологический/трудовой/практический/инженерный/культурный/стилевой кругозор нужно тоже учить (для нейронной сетки это «насмотренность», достаточное число отсмотренных примеров), а не только получать «из опыта жизни на предприятиях», то есть «исподволь», за долгое время. Кругозор менеджмента, обучения людей и AI — это всё надо учить, и учить быстро, а не просто «жить долго, и всё узнаешь».

• Сам же системный подход (systems approach) — это рациональная (удачная догадка, выдержавшая критику и взятая всерьёз, то есть как основа для принятия решений по поводу изменений мира) идея о том, что весь мир состоит из вложенных на много уровней и взаимодействующих между собой систем как физических объектов. Система/system — это взятый вниманием в физическом мире в каких-то границах фрагмент этого мира, взаимодействующий какими-то частями (subsystems) внутри себя, а также взаимодействующий с остающимся по ту сторону границы (boundary) системы остальным миром, называемым окружением/средой/environment.

Вопросы. Типы интеллекта и мышления.

Отметьте верные высказывания:

--- Интеллект — это свойство агентов, которые умеют планировать. ### Нет, интеллект не типа «свойство», это вычислитель (у которого самого есть свойства, например, свойство универсальности).

--- Интеллект — это проявляемое интеллектуальными агентами поведение. ### Нет, ошибка типа: интеллект — это не поведение, это функциональная часть самого агента, чьё поведение — мышление.

--- Мышление — это мастерство агента. ### Нет, ошибка типа: мышление — это не мастерство, это — поведение интеллекта, как мыслительного мастерства.

--- Системный подход — это идея о том, что нужен сильный интеллект. ### Нет, системный подход рассказывает не про интеллект, а про то, что весь мир состоит из вложенных на много уровней и взаимодействующих систем.

--- Системное мышление — это мастерство, проявляемое интеллектом. ### Нет, ошибки типов: 1. Системное мышление — это поведение интеллекта, а не мастерство. 2. Интеллект сам является мыслительным мастерством, а не проявляемым поведением или свойством.

--- Функция интеллекта — мастерство. ### Нет, функция/поведение интеллекта — мышление.

+++ Интеллект — это суммарный набор разных видов мыслительного мастерства. ### Да, интеллект/мыслительное мастерство представляет собой суммарный набор разных видов мыслительного мастерства.

+++ Мастерство — это вычислитель. ### Да, мастерство — это деятельностный/практический/практичный вычислитель, следующий методу/практике. В случае мастерства изменения физического мира, мы обобщаем понятие вычисления по знаниям/теориям/алгоритмам в обработке информации на понятие изменений физического мира по знаниям/алгоритмам, осуществляемое создателем/constructor, в котором есть мастерство и который использует инструментарий/оборудование/аппаратуру для усиления этого мастерства.

--- В руководстве по системному мышлению разбирается главным образом отношение классификации. ### Нет, отношение классификации разбирается как одно из главных в предыдущих руководствах программы рабочего развития, в части наставлений по онтологиям.

+++ В руководстве по системному мышлению разбирается главным образом отношение композиции. ### Да, в руководстве по системному мышлению отношение композиции/«часть-целое» лежит в основе представлений о системах, как частей во взаимодействии с целым в её окружении, и так на многих системных уровнях, то есть уровнях иерархии по отношению часть-целое.

Критерии сильного мышления

В этом мире интеллект решает проблемы по поводу неодушевлённых предметов, живых существ, разумных существ (людей), организаций этих людей, сообществ и обществ в этом мире, а также моделей мира в людях и компьютерах. Мышление тут вполне деятельностно и инициативно: оно включает действия людей и роботов и их организаций и сообществ с миром и моделями мира. Чтобы о чём-то подумать, нужно на это что-то посмотреть, а для этого повернуть голову. Вот эти действия «повернуть голову и посмотреть», а иногда ещё и «полететь на Луну, и посмотреть» или даже «послать на Луну робота и поглядеть его приборами» мы тоже включаем в мышление. Мышление как проактивное познание включает и работу тела, а также экзотела.

Мышление — это поведение интеллекта в тот момент, когда интеллект пытается найти способы решения проблем, которые раньше ему не встречались¹⁸. Мышление — это практическое/деятельное вычисление/рассуждение, которое может выходить и в изменение физического мира. Интеллект — это мыслительное мастерство, часть личности. Интеллект реализован мозгом и телом (embodied), или даже совместно работающими мозгом и компьютером (экзокортекс), телом и инструментами (экзотело) обобщённый вычислитель-как-устройство, «мозг с глазками, ушками, ножками и ручками, компьютерами и инструментами». Мы такой вычислитель «с глазками, ушками, ножками и ручками, компьютерами и инструментами» будем называть дальше создатель/constructor. Вычислитель главным образом преобразует информацию по каким-то алгоритмам/знаниям из методов/способов вычислений, создатель — по каким-то алгоритмам/знаниям из методов и с задействованием инструментария/аппаратуры/оборудования (tools and instruments) в конечном итоге не только «рассуждает», но и «действует», то есть преобразует физический мир. Если речь идёт о какой-то части создателя, реализующей именно вычислительную часть алгоритма, мы называем это мастерством в методе работы. Интеллект иногда считают только мастерством мышления, работающим с информацией об окружающем мире, а иногда — мастерством изменения окружающего физического мира (то есть в него включают не только функции создания прикладных методов, но и функции самих этих прикладных методов). Мы будем чаще всего говорить об интеллекте как мастерстве, работающем с информацией/описаниями мира с целью создания других мастерств, а когда речь будет идти об изменении мира, то будем говорить о целом агенте (включающем кроме личности, состоящей из многочисленных мастерств, в том числе интеллекта в составе этих мастерств, ещё и организм/тело с инструментами). Тем не менее — вычислитель/computer тоже материален, обработка информации происходит в физическом мире.

Интеллект::вычислитель мы считаем состоящим из двух частей:

• Врождённый/hardware, обусловленный биологическими особенностями человеческого мозга и тела или конструктивными особенностями аппаратуры компьютера, реализующего искусственный интеллект (AI). Мозг и тело дают интеллекту огромные возможности (сравните интеллект человека и шимпанзе, настольного калькулятора и датацентра с программой AI), но и существенно ограничивают эти возможности (сравните интеллект человека на таком классе задач как умножение и деление многозначных чисел и абсолютно неинтеллектуальный электронный калькулятор, при этом хорошо обученная искусственная нейросеть тоже довольно неплохо разговаривает, но плохо умножает и делит многозначные числа, если не обращается при этом к отдельной программе калькулятора).

• Выученный/приобретённый/software/«виртуальный вычислитель» в ходе приобщения к человеческой культуре. К AI это тоже относится, ибо AI учится на огромных массивах знаний, накопленных человеческой цивилизацией, в более-менее интеллектуальных реализациях AI речь идёт о подборках текстов с общим объёмом от десятка триллионов знаков. Эта «научаемая» часть интеллекта включает в себя беглое владение ограниченным кругом методов мышления, своими предметами имеющих окружающий физический мир.

Мы не делаем предположений о том, как устроен интеллект в его физической реализации, из каких частей мозга и тела он составляется и как именно они связаны, хотя и высказываем тут догадки по составу интеллект-стека. Подробней об этом говорится в первом же разделе руководства по интеллект-стеку.

Умение мыслить с использованием приёмов/методов/способов мышления из состава интеллект-стека отличает интеллект современного высокообразованного человека (и не только человека, AI тоже) от интеллекта человека-дикаря или интеллекта простейших AI-систем прошлых поколений. «Аппаратура» интеллекта в организмах профессора престижного американского вуза и дикаря из джунглей Амазонки одинакова. Но по мере накопления объяснений о том, как устроен мир, люди (и заодно AI) получили возможность усиления интеллекта в ходе обучения: поменялись и знания/объяснения/алгоритмы мышления, и инструментарий — думают теперь не голым мозгом (как и работают не голыми руками), а с задействованием моделеров и других средств, расширяющих аппаратные возможности мозга.

Интеллект необразованного дикаря существенно ниже интеллекта образованного человека именно из-за отсутствия обучения интеллект-стеку. Если дикаря образовать, то он тоже будет умным! Без образования дикарь не сможет быстро решить и сотой части тех задач, которые сможет решить образованный человек. При этом образованный человек ещё и успеет подключить средства ускорения решения проблем: лабораторное оборудование для добычи экспериментальных данных, Гугл или ChatGPT для «подкачки» недостающих знаний.

Ключевое слово предыдущего абзаца: «быстро», ибо всегда во время решения задачи можно для дикаря включить время образования, которое получил образованный человек. Если образованный человек решит задачу за 10 минут, то дикарь сможет решить задачу за 10 лет обучения плюс те самые 10 минут. Интеллект в значительной своей части выучиваем и может быть усилен инструментально, только небольшая часть его врождённая! Это в существенной мере объясняет, почему высокий IQ как мера способностей биологического мозга к вычислениям/рассуждениям не так сильно влияет на результативность в бизнесе, инженерии и науке¹⁹.

И всегда нужно помнить, что как дикарь становится удивительно грозным, когда у него в руках граната, так и усилить интеллект он может, если у него есть подчиняющийся ему компьютерный искусственный интеллект и другие инструменты. Но дикарь не сможет сработать со сложным компьютером и сложным инструментом, так что учиться для усиления интеллекта все равно придётся — просто так умным за счёт компьютера не станешь, просто не сможешь им воспользоваться. Для усиления человеческого интеллекта нужно и образование человека, и мощный компьютер с AI!

В ходе развития человеческой цивилизации выяснилось, каких полезных свойств мы требуем от мышления, которое производит чей-то интеллект: мышление должно быть системно, абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, и это ещё не весь список! Мы уже упоминали, что есть довольно большой список методов мышления, можно из этих методов выбирать какие-то приёмы, дающие желаемые полезные результаты мышления и избегать приёмов, которые не дают этих полезных результатов.

Системность мышления означает, что весь мир мыслится с использованием понятий системного подхода: как состоящий из взаимодействующих систем, вложенных друг в друга по отношению «часть-целое», причём можно предложить несколько разных способов выделения частей из целого (функциональные части, конструктивные части, пространственные части, стоимостные части, и т.д.). Если мы договоримся, как именно мир разбит на какие именно системы, то мы сможем менять мир коллективно, а если не договоримся, то велик шанс того, что каждый будет менять понравившуюся ему часть мира, а вместе эти изменения не дадут желаемого результата. Понятие системы рассматривается в интеллект-стеке в физике, отношение часть-целое в онтологии, способы деления на нужные для деятельности части — в методологии, приёмы инженерной работы — в безмасштабной системной инженерии. Эта системная инженерия дальше специализируется для систем самых разных системных уровней/уровней организации/эволюционных уровней: менеджмент как инженерия организации, инженерия личности, социальная инженерия как инженерия сообществ и даже обществ. И все эти разные виды инженерии нуждаются в представлении своих целевых систем, а также создающих их систем-создателей именно как систем, то есть требуют системности мышления.

Абстрактность — это главный критерий мышления. Нам в мышлении нужно абстрагироваться от неважного и сосредоточиться на важном. Мышление моделирует мир, а не отражает его в полноте всех ненужных деталей. Мышление должно отделять зёрна от плевел и оперировать зёрнами. Мышление должно уметь отвязываться от индивидов и мыслить типами, прототипами, абстрактными понятиями: мы требуем какого-то обобщения с опусканием ненужных для предмета мышления деталей, это резко упрощает вычисления мышления и упрощает обучение мышлению. Нам нужна абстрактность в сложных ситуациях, мы хотим уметь планировать и проектировать впрок, мы хотим работать с целыми классами и типами ситуаций. Без абстрагирования мы не сможем переносить опыт одних ситуаций на другие, мы не сможем эффективно учиться, мы не сможем создавать языки, обслуживающие коллективное мышление — языки позволяют обмениваться самым важным по поводу обдумываемых ситуаций, они очищают общение от неважных подробностей. Абстрактность рассматривается в понятизации, математике, онтологии, логике.

Адекватность — это возможность проверить, связано ли наше абстрактное мышление и порождаемые им описания ситуаций с реальным миром, или оно оказалось отвязанным от вещного/физического мира и у нас нет способов проверить его результаты, соотнести его результаты с реальностью. Адекватны ли наши мыслительные представления о ситуациях реальному (т.е. существующему независимо от нас, материальному/физическому) миру? Или мышление нас обманывает и предлагает какие-то неадекватные представления? Нам нужно практичное, применимое для действия мышление, мы хотим быть адекватными и не отрываться от реальности. Адекватность рассматривается в семантике, физике, онтологии.

Осознанность — это возможность понять, как мы мыслим, как мы рассуждаем. Если мы просто «имеем интуицию», это нас не удовлетворит. Мы не сможем научить других мыслить, научить их повторять наши рассуждения. Мы не сможем заметить ошибку в нашем мышлении, не сможем его улучшить или изменить, не сможем выучить другой способ мыслить, ибо мы его не будем замечать, не будем его осознавать. Мы не сможем удерживать внимание в мышлении, ибо нельзя удерживать внимание на том, чего не осознаёшь. Мы не сможем предъявить неосознаваемое нами мышление для проверки со стороны логики и рациональности, не сможем сознательно принять решение о том, что в той или иной ситуации нам достаточно от мышления интуитивной догадки, а не строгого рационального рассуждения. Мы хотим знать, о чём мы размышляем, как мы это делаем, мы хотим иметь возможность выбирать — мыслить нам о чём-то или не мыслить, мы не хотим быть бессознательными мыслящими автоматами. Мы хотим быть осознанными в мышлении, мы должны учитывать не только мышление, но и наличие самого мыслителя как интеллекта, производящего мышление::вычисление. Осознанность рассматривается в понятизации, собранности.

Рациональность — это возможность провести принятие наименее плохого решения о способе действия на основе рассуждения по теориям принятия решений, учитывающих неопределённости. Это возможность отстраниться от своей биологической и социальной природы, не делать связанных с этим ошибок. Рациональность — это возможность проверить результаты быстрого интуитивного мышления, выдающего догадки, на отсутствие ошибок, нарушений правил, возможность задействовать опыт человечества в мышлении. Это возможность явно (хотя бы в диалоге с самим собой, то есть осознанно) обсудить эти выработанные цивилизацией правила хорошего мышления, обсудить логические основания мышления, обсудить допустимость или недопустимость использования каких-то отдельных приёмов мышления. Мы не хотим ошибок мышления, поэтому мы должны быть рациональными, мы должны уметь распознавать ошибки мышления у себя и других, мы должны уметь выразить результаты мышления так, чтобы уменьшить число ошибок при восприятии наших результатов другими людьми. Мы хотим быть рациональными, нам нужно уметь делить задачи на части (рацио — это ведь «деление»), мы не хотим чистой интуитивности или чистой эмоциональности-спонтанности, хотя мы не отрицаем их необходимости, но нам прежде всего нужна цивилизованность в мышлении, использование лучших достижений цивилизации в том, как мыслить. Рациональность рассматривается в логике, а ещё и в методе мышления, так и называемом — «рациональность». Рациональность как метод мышления занимается изучением генерирования догадок-опций при принятии решений на основании каких-то моделей, а также включает теорию принятия решений, занимающуюся изучением принятия наилучших для деятельности решений. Все решения принимаются по поводу изменений модели себя, модели мира, изменений степени уверенности в точности модели себя и модели мира, изменении себя или мира, что изучает подход active inference²⁰.

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 освоения мышления по нашему руководству, 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!

(картинка Dan Reynolds²¹)

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.

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 по-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, рационально выбрать лучший.

• И главное: пойти!

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 (и даже больше: договорит всех вокруг себя), 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 перспективным».

Более того, ошибки в системном мышлении могут появиться из-за игнорирования полного набора фундаментальных методов мышления в составе 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 и семантикой.

Системное мышление не заменяет прикладных/предметных рассуждений, равно как не гарантирует хорошего мышления по всем фундаментальным методам мышления из их 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 руководство по системному мышлению, 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 кулибинством²². Кулибинство — это народное изобретательство, без опоры на современные методы работы с их современными знаниями и задействованием современного инструментария. Кулибинство — это 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 знает²³.

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 ситуаций с впервые встреченной проблемой 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 столбик 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 объяснимого способа/метода работы, в составе которого множеством самых разных простых операций, когда требуется учитывать много дополнительных 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 интеллект-стеку. 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 мытья 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-Howard²⁴ 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)²⁵ 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.

Методы мышления, как и любые другие методы, используют не только понятия из теорий/знаний/объяснений/алгоритмов/дисциплин (в том числе трансдисциплин), но и инструментарий, понимаемый как набор расширяющих возможности тела агента инструментов/аппаратуры/оборудования. В случае трансдисциплин мышления инструментарием обычно будет моделер (простейший из ручки-бумаги, или программа какого-то моделирования для компьютера), а расходным материалом к моделеру идёт кофе для человека-модельера и электроэнергия для компьютера, воплощающего модель. Другие инструменты в интеллект-стеке редки, хотя бывают. Например, в понятизации используется тело, там ищутся какие-то ощущения, которые потом надо будет перевести в мысль, роль исполнителя метода понятизации — «поэт».

Несмотря на практичный характер мышления, интеллекту больше нужно моделировать мир, то есть заниматься познанием/cognition/learning, созданием моделей, нежели непосредственно его менять в действии — но помним, что это модели, как раз нужные для изменения себя и мира к лучшему, причём интеллект принимает в случае затруднений решения о том, менять ли модель мира, модель себя, себя или мир — причём взаимозависимо.

В целом мышление как познание происходит в конечном итоге методом деятельных проб и ошибок, то есть не только высказыванием «умственных» догадок-объяснений и их умственной же критикой, а «активным зондированием» физического мира, деланием догадок и наблюдением результатов — получилось или нет. Это происходит даже по поводу того, где граница между самим агентом и окружением — чем можно просто командовать, на что можно существенно влиять, на что можно влиять несущественно, на что не удаётся пока влиять. Агент непрерывно что-то делает с окружающей средой, чтобы понимать границы своего влияния — и менять среду к лучшему (для себя ли, для своих генов, для популяции — это отдельный вопрос).

В случае перехода к прикладной инженерии (как изменению мира) методом «проб и ошибок» в старой и известной для этого агента или даже новой малоизвестной агенту предметной области, для изменения мира агент задействует изобилие самого разного инструментария и применяет самые разные исходные материалы: станки, химические реагенты, дрессированных животных, солнечный свет, воду в пруду, часы, балетный станок, квантовый компьютер, и т.д.

Есть некое лукавство в том, что мышление по фундаментальным методам — это чисто «ментальный акт». Ввод-вывод в вычислитель (например, мозг у людей) вполне материальны и требуют инструментария/оборудования (книгопечатание, электронные онлайн-курсы, мессенджеры для получения проблем и отправки решений), да и сам вычислитель вполне физический объект. Как любит напоминать Дэвид Дойч, математик и астрофизик — вполне себе физические объекты, «умственный труд» требует физичности трудящегося! В наших руководствах мы используем понятие «создатель», который является обобщением компьютера, способного выполнять алгоритм вычисления на систему-создателя/constructor из constructor theory, который способен выполнять знания/алгоритм метод как «алгоритм изменения физического окружения»²⁶.

Метод работы, выполняемый создателем включает знаниевую часть (которую программно-аппаратно реализует в создателе мастерство выполнения алгоритмов/объяснений/теорий метода) и аппаратную часть (мастерство в его поддержке телом агента можно тоже отнести к этой аппаратной части, а дальше идёт аппаратура инструментов как датчиков и актуаторов, а также «экзотела» как платформы для всех этих датчиков и актуаторов, то есть оборудование/аппаратура, которые помогают мастерству делать дополнительные вычисления и действия по измерениям в физическом мире и изменениям физического мира). Для универсальных создателей (интеллектуальных агентов) можно говорить не просто о вычислениях, а сразу о мышлении, а также рассматривать ситуации, когда в ходе выполнения метода создатель сначала строит дополнительную аппаратуру — инструментарий (раскрутка/bootstrapping).

Constructor theory даёт обобщение для понятий

• алгоритма (термин остаётся тем же) как описаний/теории/дисциплины,

• измерения (ввод, физическое взаимодействие для получения данных)

• изменения (обработка/processing в случае информации, в случае вещества — transformation)

• вывода (в случае создателей отдельно эта операция не рассматривается, включается в transformation)

Так что можно дальше обсуждать преобразования не только информации, но и физических объектов, а также понятие вычислителя/computer, реализующего «обработку информации по какому-то алгоритму»::метод расширять до понятия создателя/constructor, реализующего «преобразование физического мира по какому-то алгоритму»::метод.

Универсальный компьютер при наличии достаточных вычислительных ресурсов (памяти и времени) может принципиально выполнить любое вычисление, которое может выполнить машина Тьюринга (известная нам теория компьютинга), а вот универсальный создатель с учётом раскрутки/bootstrapping (например, начиная с выплавки металла из руды, получение чистого кремния для полупроводника из песка) принципиально при наличии достаточных ресурсов (памяти, времени, начального набора инструментов) может выполнить любое преобразование вещества — и «любое» понимается как в математике, речь тут идёт о теоретической возможности. Практическая же возможность будет ограничена ресурсами и рисками какой-нибудь катастрофы (скажем, прилетает астероид и уничтожает создателя, который имеет все необходимые ресурсы — и он не успевает закончить свою работу.

При этом особо подчёркивается, что по одному методу (алгоритм/теория/объяснения/знания и аппаратура/инструменты) создатель способен выполнить множество вычислений, оставаясь при этом неизменным — примерно так же, как молекула катализатора (простейший создатель) может выполнить множество актов катализа, оставаясь при этом неизменной.

Вопросы. Системный анализ, необходимость прикладного мышления.

Отметьте правильные высказывания.

--- Руководство по системному мышлению основным своим содержанием имеет системный анализ. ### Нет, руководство по системному мышлению учит менять мир. У нас не только наставления по системному анализу! Нам недостаточно только понимать и находить ошибки! Инженерам-менеджерам нужен системный синтез, умение решать проблемы, а не только их анализировать!

+++ Образование включает в себя обучение системному мышлению. ### Да, образование состоит в обучении интеллект-стеку, а методы в составе интеллект-стека включают в себя и методы системного мышления.

+++ Системное мышление в качестве инструментария использует моделер. ### Да, системное мышление — это набор приёмов мышления из интеллект-стека. Методы включают в себя дисциплину/знания/теорию и инструментарий — и моделер как раз такой инструмент для усиления мышления. Так что системное мышление использует моделер как инструмент для системного моделирования.

--- Интеллект-стек экономит мышление за счёт тщательно выбранной терминологии. ### Нет, терминология в сильном мышлении не слишком важна. Мышление экономится за счёт тщательно выбранных понятий, которые дают компактное объяснение устройству мира.

+++ Системное мышление экономит вычислительные ресурсы за счёт удержания внимания вычислителя на важных объектах-системах. ### Да, системное мышление заставляет в мире выделять вниманием важные объекты-системы, и дальше вести мышление об этих важных объектах. Это экономит вычислительные ресурсы агента, освобождая их от менее важных вычислений.

--- Системное мышление — это ментальный метод, чтобы системно мыслить, надо не забыть с собой только голову. ### Нет, системное мышление (как и любое сильное мышление, идущее по методам из интеллект-стека) минимально требует моделер в помощь мозгу, но ещё системное мышление может задействовать и другие доступные вычислительные ресурсы, например, электронные компьютеры для вычислений по моделям самых разных систем.

Состав интеллект-стека

Приведём краткое описание интеллект-стека в обратном порядке трансдисциплин (сами методы называются обычно по названию их дисциплин/теорий, редко какие методы называются по их инструментарию), снизу-вверх, чтобы было понятней, как объяснения/теории одних дисциплин пользуются понятиями, уже введёнными другими дисциплинами:

• Понятизация учит выделять фигуры из фона и делать их предметами рассмотрения. Роль агента, занимающегося понятизацией::метод — поэт, «дающий имена». Какие-то из этих объектов потом окажутся системами.

• Собранность учит удерживать во внимании «объекты», которые уже обсуждены в понятизации и даёт понятие о сознании. Роль тут «собранный», причём в случае человека — киборг, ибо вниманию голого мозга мы не верим, мы поддерживаем его хотя бы ручкой-бумагой, но лучше — компьютером. Не пишешь — не мыслишь.

• Семантика учит отделять физические объекты (ими занимается физика) от математических/абстрактных/ментальных/идеальных объектов (ими занимается математика), тем самым разделяя объекты в мире и объекты в их более и менее формальных описаниях. Но эти объекты уже могут быть удержаны во внимании и для их обозначения при мышлении (собранность уже показала, что всё надо записывать) вводятся знаки/символы (ими занимается семиотика, учение о знаках). То есть по факту современная семантика — это семиотика, учение о значении и смысле знаков, только дополненная тем, что отсылает к математике и физике, а не просто сосредотачивается только на знаках, как это делается в семиотике. Роль — семантик.

• Математика учит тому, какие бывают абстрактные объекты и их отношения, какое поведение абстрактных объектов. Но семантика уже сказала про их существование. Лучшие системные описания, конечно, основаны на математических представлениях. Математика непрерывно развивается, сегодня она предлагает интересные виды математических объектов, которые раньше не использовались. Роль задействующего математику как метод математического мышления — математик. Дальше эти новые хорошо изученные ментальные объекты окажутся в своём ментальном поведении похожи на реальное поведение физических объектов, и математические объекты будут использованы физиками.

• Физика учит поведению физических объектов, которые представлены математическими объектами. Семантика уже рассказала о том, что физические объекты представляются в мышлении ментальными/математическим объектами. Но в том числе в физике затрагиваются вопросы физико-математической теории информации: как именно математические объекты представляются в физическом мире («математик и астрофизик — физические объекты»). Именно в физике впервые вводятся понятия системы и многие другие понятия системного подхода. Роль — физик. Виталий Ванчурин дальше различает философов и физиков: физик даёт такие объяснения (ибо опирается на математические объекты), в которых можно затем что-то измерить и что-то посчитать-предсказать, тем самым проверив. Философ от этого свободен, поэтому физик сочинять ерунду особо не может, а вот философы — нет проблем, их рассуждения могут быть вообще никак не связаны с реальностью, сказочники среди философов могут быть, а среди физиков — нет. Привязка рассуждений к реальности — это для физиков главное.

• Теория понятий учит, что все объекты в каком-то смысле подобны друг другу, и это описывается типами/классами или прототипами. И о том, что об объектах мы можем судить по их отношениям друг с другом. Примеры часто встречающихся типов отношений — это классификация, специализация, композиция. Физика (и в ней теория информации) при этом уже сказала, как все эти описания представлены в физическом мире на носителях информации. Обычное мышление людей — это «образное» мышление, основанное на метафорах. По большому счёту, моделирование — это тоже метафора, метафоры нужны и для построения убедительной речи, и для этого нужно понимать, как работать с прототипами для обсуждаемых объектов. Но критика требует представлений об объектах и отношениях, чтобы потом с ними сработала онтология, алгоритмика, логика. Для этого нужно инсталлировать в мозг (или в программу AI) «машинку типов», чтобы она могла выполнять операции присвоения типа. Роль — типолог. Конечно, тип — это математический объект, а удерживать внимание на присвоенном типе нужно будет собранностью, для чего всё записывать.

• Онтология учит отвечать на вопрос, каким способом мы многоуровнево описываем/моделируем мир: как мы определяем важное и неважное (моделирование как создание «графов знаний», соответствующих понятиям и их отношениям из теории понятий), как мы используем графы знаний для рассуждений и объяснений. Мы разбираемся с многоуровневым мета-моделированием (описания как абстракции получаются не произвольно, но абстрагирование управляется абстракцией более высокого уровня). Формальные выраженные признанными математическими объектами (например, логическими предикатами) онтологии/графы знаний и выраженные текстами на естественном языке менее формальные онтики/frameworks задействуют понятия (используется теория понятий) и выражают свойства физического мира. Роль — онтолог.

• Алгоритмика — это естественная/экспериментальная наука/science, которая обсуждает способы проведения рассуждений с информационными моделями (то есть способы вычислений), которые нам уже известны из онтологии. Эти рассуждения/вычисления идут с объектами в разных по физической природе универсальных (все они соответствуют машине Тьюринга, это важнейший теоретический результат алгоритмики) вычислителях (мозг, электронный компьютер, квантовый компьютер, оптический компьютер). Роль — алгоритмист. Есть универсальные алгоритмы, которые могут быть обучены бесконечно близко аппроксимировать какие-то прикладные алгоритмы. Это и есть алгоритмы искусственного интеллекта, то есть алгоритмы, занимающиеся мышлением/познанием/learning/cognition!

• Логика говорит, какие есть способы рассуждений над моделями, чтобы результаты рассуждений (тоже модели) при правильных посылках и правильных правилах рассуждений как-то соответствовали реальному миру. Онтология для этого уже рассказала про то, как мы нарезали мир на объекты, описав эту нарезку какими-то моделями, так что рассуждения работают с моделями, а «работают» — это идут вычисления, мы об этом знаем из алгоритмики. Роль — логик. В принципе, современная «математическая логика» вроде бы часть математики, но мы используем более традиционное понимание логики, в существенной степени пересекающееся с включением вопросов семантики в логику и выходом в прагматизм, «принятию всерьёз» — нам важно, что непротиворечивые рассуждения должны быть положены в основу для действия, а противоречивые должны быть призывом задействовать интеллект и думать дальше, а не действовать, исходя из заведомо нелогичных рассуждений. Поэтому главный вопрос, который мы тут обсуждаем — «а чо такова?», то есть игнорирование ошибок типа «2*2=5». Если знаешь, что в рассуждениях заведомо есть ошибка, такое рассуждение нельзя класть основанием для действия! Нельзя быть нелогичным!

• Рациональность как фундаментальный метод говорит о том, что логичные рассуждения по моделям/теориям/объяснениям/знаниям нужны для действий, улучшающих мир. Поэтому нужны рассуждения по связи причин и следствий в конкретной ситуации, а для этого нужно с одной стороны добыть информацию о мире, для чего нужно определить, на что смотреть, потом посмотреть, потом принять решение о действии, в том числе о таком действии, посмотреть ли на что ещё, или деятелю/актёру уже можно принимать решение о действии по изменению мира в условиях неопределённости («на вас напал тигр: собирать дополнительную информацию и наблюдать, бежать или нападать, или есть какие-то другие опции — придумать и реализовать их?! У вас примерно три секунды на все размышления»). Теория решений будет ядром рациональности. Роль — разум.

• Исследования/познание как отдельный метод. Этот метод по факту — часть методов, опирающихся на «теорию познания»/эпистемологию, рациональность как «научное мышление» — это вторая часть эпистемологии. Эпистемология — это теория не любого метода познания, а такого, результаты которого отчуждаются (письменная культура науки! Изложение словами и формулами на формальных языках!) и коллективно проверяются. Она отличается от «теории познания»/гносеологии, включающей художественное и религиозное иррациональное «познание» мира в форме неотчуждаемых собственных ощущений. «Рациональные исследования»/«научное познание» говорит о том, каким образом рациональные агенты получают полезные теории/дисциплины/объяснения, которые они потом принимают всерьёз, то есть начинают действовать по ним в надежде «спастись» от неприятных сюрпризов, которых полна Вселенная. Мы делаем догадки о хорошей объяснительной (причинной) предсказывающей/порождающей модели/теории, а затем критикуем эту догадку на предмет непротиворечивых результатов рассуждений по этой модели и на предмет лучшего соответствия предсказаний этой модели с результатами эксперимента. Все нужные понятия для описания исследований уже известны из понятизации, собранности, математики, физики, семантики, онтологии, алгоритмики, логики, рациональности. Исследования как дисциплина/знание/теория/модель объясняет, как все они задействуются в ходе бесконечного познания. Роль — исследователь/учёный.

• Эстетика даёт критерии красоты (в исследованиях принято говорить об элегантности) в результатах мышления и прикладного труда. Эстетика даёт объяснения влиянию создаваемого агентами (в том числе художниками, артистами и прочими «людьми творческих профессий», а сейчас и AI) объекта на других агентов, чтобы вызвать у них какие-то изменения их моделей мира и моделей себя, а также уверенности/beliefs в правдоподобности этих моделей. Не факт, что современная эстетика обсуждает, например, эмоциональное воздействие каких-то продуктов труда и описаний только на агентов-людей. Нет, современная эстетика рассматривает и людей, и агентов с искусственным интеллектом, и искусственную жизнь. Роль — эстет.

• Этика говорит нам о том, чего нужно добиваться в жизни: какие цели приемлемо ставить агенту и какими средствами добиваться реализации этих целей. Должны ли люди умирать, или лучше бы их сделать бессмертными? Нормально, если люди меняют своё мировоззрение и убегают в другие общества, а их исходное общество тем самым умирает? Что лучше: убить и сжечь группу из заражённых смертельным вирусом людей и тем самым спасти человечество, или не убивать, потому как «не убий» это заповедь — и чёрт с ним, с человечеством, оно само как-то выживет? Для этических рассуждений об этом мы уже владеем пониманием, что такое рациональность и как устроены исследования. Современная этика многоуровнева, а для этого мы уже можем в более-менее полной мере задействовать понятия системного подхода из интеллект-стека, чтобы рассуждать об агентах разных системных уровней, конфликтующих между собой в целях «спасения» объектов этих разных системных уровней, возможно, в ущерб «спасению» объектов других уровней. Для одних чёрт с ним с многомиллионной страной, зато все люди живы, а страны могут и исчезнуть, а вот для других — страны должны выжить «любой ценой», даже если в них останется после тотального смертоубийства парочка человек в каждой выжившей из многих миллионов. Роль ищущего многоуровневую оптимизацию выживания объектов разных системных уровней при неминуемом их конфликте — совесть. А дальше, когда в агенте «говорит совесть» — это или «этическое кулибинство», когда агент ничего не знает о современной этике как фундаментальном методе мышления (со своей трансдисциплиной), или всё-таки это мышление цивилизованного и образованного агента (человека или компьютера с AI), который что-то знает о современной многоуровневой этике.

• Риторика говорит о том, как убедить какого-то человека совершить какие-то действия, или наоборот — убедить его не действовать. Начинаем с того, что вы должны иметь какую-то рациональную модель ситуации (полученную вами в ходе исследований). Далее вы объясняете вашу модель ситуации какому-то другому агенту, пытаясь его уговорить использовать эту модель для достижения каких-то ваших целей, а преследование его собственных целей пока отложить. Риторика учитывает этику, чтобы сладкими речами не подбивать агентов (животных, людей, роботов) на что-то плохое. Роль — ритор. Но ещё вы используете теорию понятий: сладкие речи задействуют метафоры и образы для работы с прототипами. Сладкие убедительные речи обращаются к вашему быстрому мышлению (S1 по Канеману) для интуитивного принятия решений (с возможными ошибками!) и привлечения внимания в коммуникации. А вот передача рациональных моделей/знаний требует, наоборот, отказа от быстрого мышления в пользу медленного мышления со строгими типами объектов и отношений, и дальше решения будут приниматься рациональные, на основе логических рассуждений и теории решений, а не на основе метафор и лежащей за метафорами интуиции. Ритор занимается как раз вот этим: переводом содержания между разными способами выражения знания, а также побуждением к действию на основе переданного знания.

• Методология рассказывает о методах/способах/практиках работы (труде/деятельности/культуре/инженерии), в которых агенты (люди, AI-агенты, предприятия) организовываются в команду (в случае предприятий — это «расширенное предприятие»/extended enterprise), занимают в ней какие-то роли в рамках разделения труда по «методам работы»/«видам труда»/практикам/культурам, а затем выполняют коллективные работы по изменению состояний каких-то объектов, удерживая свои роли, то есть каждый агент профессионализируется в каком-то методе работы. Главное, что изменение состояний объектов проходит не просто в ходе работы, но в ходе работы по методам/способам работы. Методы непрерывно эволюционируют, из них выбираются лучшие на сегодняшний момент. Риторика позволяет понять, как агенты договариваются. Роль, занимающегося методологией::метод — методолог. Как описать прикладной метод? Методология как раз даёт ответ на этот вопрос. Вы описываете методы создания ракеты или выращивания овса — и дальше уже это будет основой для принятия организационных решений по тому, как организовать такой инженерный проект, изменять и заменять методы, которыми ведутся работы в организации. Методология занимается методами работы, которые называются самыми разными терминами из длинного синонимического ряда: «вид труда»/«метод работы»/«способ работы/way of working»/практика/деятельность/культура/стиль/«вид инженерии» и даже «стратегия» оказывается именно методом работы, которого будет придерживаться какой-то агент в достижении своих целей.

• Инженерия (универсальная/трансдисциплинарная/фундаментальная, часто называемая системная инженерия) — это самый общий способ/метод создания новых и изменения старых систем так, чтобы мир изменился к лучшему. В фундаментальные методы мышления входит только самая общая инженерия как нормативный метод работы, используемый на всех уровнях организации систем — от неодушевлённых молекул и наночастиц до человечества в целом вместе со всей его материальной культурой, миллионы тонн вещества. А дальше уже в прикладных методах инженерия будет конкретизироваться для систем разных масштабов и разных их видов на каждом масштабе. Для рассуждений об инженерии задействуются все предыдущие слои интеллект-стека, особенно если учесть, что в качестве агентов действуют люди, люди и компьютеры, иногда люди с другими живыми существами (например, слепые с собаками-поводырями), и даже уже сами компьютеры без людей (смотри материалы по современной робототехнике). Роль выполняющего методы инженерии — инженер.

Каждый метод мышления интеллект-стека, основанный на фундаментальной/безмасштабной дисциплине/трансдисциплине/теории/знании помогает разобраться со следующим методом/культурой/способом/практикой мышления в стеке. Хотя это утверждение про стек методов мышления довольно условно: все эти фундаментальные методы мышления тесно переплетены в своих объяснениях/теории/знаниях друг с другом, да и инструментарий эти методы используют одни и те же (моделеры): что там что поддерживает не очень понятно.

Мы выбрали такой состав методов интеллект-стека и порядок методов в нём главным образом в методических целях: для облегчения понимания в ходе обучения сильному мышлению. Конечно, в ходе эволюции знаний этот набор методов мышления будет существенным образом меняться, а также будет предложено множество альтернативных вариантов интеллект-стека, которые будут конкурировать между собой. Тем не менее, наши руководства будут опираться на такой состав фундаментальных методов мышления и такой порядок этих методов в интеллект-стеке.

Интеллект-стек и системное мышление

На вершине стека фундаментальных методов мышления происходит тот самый «транс» переход: интеллект-стек помогает в мышлении и действии прикладным инженерным методам изменения мира.

Системное мышление можно понимать как мыслительные приёмы нескольких методов из состава интеллект-стека как набора фундаментальных дисциплин/теорий/объяснений/знаний, поддержанных инструментарием, прежде всего инструментарием моделирования. Эти мыслительные приёмы системного мышления задействуют понятия «система», «системный уровень», «эмерджентность», «неустроенность» и другие понятия системного подхода.

Можно было бы сказать не только «системное мышление», но и «онтологическое системное мышление», ибо системное мышление основано на трансдисциплине онтологии, и «методологическое системное мышление», ибо существенно задействуются положения трансдисциплины методологии, и «трудовое системное мышление», и «деятельностное системное мышление» и «инженерное системное мышление», «рациональное системное мышление», и так далее.

Системная инженерия — это инженерия, описания методов которой основаны на системном мышлении. Но можно было бы и просто сказать «инженерия», системности современного инженерного мышления это бы не убавило. Можно было бы добавить и в это название онтологию: «онтологическая системная инженерия», так иногда и говорят — ontology based systems engineering²⁷. Можно добавить и этику, «этическая системная инженерия». Можно рациональность, «рациональная системная инженерия».

Системное мышление как часть мышления интеллекта в целом (мышления по интеллект-стеку во полноте его методов) не выключается в ходе работ прикладного метода/«вида труда»/деятельности/инженерии/практики/стратегии. Системное мышление — часть фундаментального мышления, которое будет задействовано всегда, когда в жизни будет встречаться что-то, что не описано в учебнике/регламенте/инструкции/стандарте прикладного метода и его дисциплины/теории/модели/знаний/объяснений, например, в учебнике менеджмента, учебнике медицины, учебнике правоприменения.

Само сопоставление содержания учебника (регламента, стандарта) по прикладному методу мышления с жизнью уже требует задействования фундаментального мышления. Скажем, в регламенте («учебнике для сотрудников») будет сказано «несовершеннолетним клиентам кредиты не выдаются». Чтобы разобраться с этой фразой, требуется крепко поразмыслить:

• Что такое «несовершеннолетний», если пришёл иностранец и в его стране принят другой возраст совершеннолетия — вы ущемляете его права?

• Что такое «клиент», если человек в середине оформления своего статуса клиента?

• Что такое «кредит» из десятка очень похоже выглядящих банковских продуктов, и часть из них «займы»?

• Что такое «выдача кредита» и в какой момент можно считать, что она произошла или не произошла?

• Это всё было переводом начальной фразы с тамильского: как убедиться, что перевод был точным?

А теперь попробуйте это объяснить даже не себе, а тупому компьютеру, которому нужно реализовать эту организационную норму/business rule²⁸. Поручить программисту это объяснение не удастся, ибо это всё не вопросы информационных технологий, это вопросы не его специальности «программная инженерия»/software engineering.

И онтологическое мышление никуда не девается, когда идёт системное мышление, в самом системном мышлении есть и куски онтологии. Cкажем, каким образом мы считаем, что по-разному нарезанный на части объект — это и впрямь один и тот же объект — это традиционный вопрос онтологии. Скажем, ножницы из двух половинок и винтика на заводе и ножницы из ножевого блока и ручки в ходе их эксплуатации — это одни и те же ножницы, ибо эти два разных объекта занимают одно и то же место в пространстве-времени. Это мы явно упомянули принцип 4D экстенсионализма, вы должны его знать из предыдущих руководств программы рабочего развития. Напомним, что для освоения системного мышления качественное освоение работы по первой трети руководств — это обязательный пререквизит.

Собранность как управление вниманием не выключается, когда идёт онтологическое мышление, вы ведь всё записываете, а не просто «ментально собраны, всё запоминаете»! Эти все мышления (интеллект-стека и даже прикладные мышления прикладных видов мастерства) идут практически одновременно в тесном переплетении, и только наше (часто поддержанное компьютерами и хорошо натренированное) внимание может выделить в этом связном и непрерывном процессе мышления какого-то интеллекта те или иные моменты, связанные с разными частными видами мышления, проводимыми частными видами мастерства.

Этот одновременный учёт самых разных методов мышления как рассуждений с самыми разными объектами внимания довольно легко понять: когда вы смотрите на дерево, раскачивающееся под ветром, обсуждаете углы раскачки в зависимости от силы ветра, но это абсолютно не исключает того, что в этом дереве прямо в этот же момент по ходу рассуждения продолжает идти фотосинтез, в дупле этого дерева высиживает птенцов неведомая птичка. Нет, это всё присутствует в реальном мире. Просто когда ваше внимание сосредоточено на образе раскачивающегося под ветром дерева в целом, то можно подробно рассмотреть именно объект «раскачивающееся дерево в целом», но объекты других размеров, входящие в физический объект «раскачивающееся дерево в целом» и находящиеся в окружении этого физического объекта, не будут рассмотрены. Но они из жизни никуда не исчезают, просто будут временно (а иногда и навсегда) от вас скрыты. Временно скрыты, пока вы не обратите внимание именно на них. Навсегда скрыты, если ваше внимание так к ним и не обратится.

Но вот вы обратили внимание на фотосинтез, при этом и раскачивание дерева сильным ветром, и кто там у этого дерева в дупле — всё это вмиг потеряло значение, внимание переключено на фотосинтез и дальше мы удерживаем внимание на фотосинтезе, задействуем собранность. Но «исчезновение объектов в рассмотрении» исключительно работа нашего внимания, с деревом ничего не происходит! В жизни дерево существует во всей его полноте, никуда не девается ни фотосинтез, ни птичка, ни раскачивание под ветром. Просто нам удобно рассматривать и обсуждать всё это по очереди, а не всё сразу. И мы при этом деятельны: принимаем решение вообще рассмотреть это дерево (а не велосипед), может быть даже подойти к дереву, или просто воспроизвести его модель прямо «в голове», и ничего телом в этот момент не делать (не забывая при этом, что «думать/мыслить/рассуждать/вычислять» — это тоже работа тела, хоть человеческого, хоть робота).

Вот это рассуждение про выделение вниманием разных целых объектов одной камерой внимания, а другими камерами внимания отслеживание частей этих целых объектов для удобства рассмотрения сложных ситуаций, а потом надёжное удержание некоторое время во внимании именно этих целых объектов и их частей без блуждания камер внимания по другим объектам (использование собранности для работы с частями и целыми для этих частей) — оно типично для системного мышления, это самая суть подхода, для этого и было разработано системное мышление, хотя вы смело можете считать, что это некий синтез из понятизации (выделение объектов, их именование, чтобы потом различать и говорить о них) и собранности (удержание во внимании), физики (выделение частей в их изоляции от окружающего мира), теории понятий (отношение часть-целое), онтологии (понимание иерархии в отношениях часть-целое как основы для выделения системных уровней).

Вы выбираете правильный для решения ваших задач уровень рассмотрения частей-целых (масштаб крупности в длинах, масштаб времени в продолжительностях, «уровень организации», «эволюционный уровень», «техно-эволюционный уровень», «системный уровень» — для живых систем это, если грубо, молекулы, клетки, органы, организмы, популяции и примерно так же «по размерам» это будет нарезано вниманием для техно-систем). Дальше вы решаете на выбранном уровне рассмотрения частей-целых свои проблемы, направляя внимание выше или ниже по этим уровням в зависимости от того, над чем размышляете.

Если что-то обсуждено недостаточно подробно, то можно всегда вернуться и дообсудить (а для того, чтобы не терять внимания, всё записываем, а не размышляем только «внутри головы»). Обсуждаем части, не теряя из виду целого. Обсуждаем целое, не забывая о частях. Обсуждение задействует наше внимание к какому-то уровню частей целого объекта, и дальше уже частей этих частей. Сам объект остаётся в его натуральной целостности, а части и целые объекты на многих уровнях выделяются только вниманием. Внимание может работать и в обратном направлении: для каких-то частей целого объекта оно может быть направлено дальше «вверх» по системным уровням, то есть на целый объект. А затем и этот целый объект может быть объявлен частью, а внимание найдёт объемлющее целое ещё более высокого системного уровня.

Интеллект-стек как набор методов мышления нельзя считать классической системой из физики (методы — это поведение, системой можно было бы пробовать назвать сам мыслящий объект, то есть интеллект, хотя тут тоже есть нюансы), но работа внимания к отдельным методам мышления, а в самом интеллект-стеке внимание к понятиям отдельных трансдисциплин и поддерживающих их отдельным инструментам поддержки рассуждений по мыслительным приёмам этих трансдисциплин (главным образом моделеров) устроены похоже: из плотного неразрывного клубка понятий и их отношений мы вниманием выделяем, а затем удерживаем во внимании и подробно обсуждаем и отдельные методы мышления, а в них дисциплины и инструментарий, и дробим дальше вниманием методы на отдельные приёмы мышления, и даже отдельные составляющие этих приёмов (при всей неопределённости разговора про «части операций/приёмов/процедур», хотя мы дальше в нашем руководстве расскажем, как пробовать разобраться в поведении/activity/behavior так, чтобы точнее проводить границы между разными поведениями).

Мышление неразрывно в его фундаментальных и прикладных методах, оно происходит в целом и прикладное, и общетрудовое/инженерное, и интуитивно-понятийное (понятизация занята этим), и алгоритмическое, и онтологическое, и методологическое, в нём присутствуюn все прикладные методы мышления и интеллект-стек.

Если мы размышляем о самом мышлении (интеллект-стек как раз для этого!), то мы выделяем силой нашего внимания в методах мышления какие-то части и какую-то часть времени думаем только о них — чтобы преодолеть сложность мышления, чтобы лучше понять, как устроено мышление, как ему научить. Какие-то выделяемые вниманием составляющие полного мышления по знаниям самых разных методов мышления интеллект-стека, имеющие дело с понятиями «система», «системный уровень», «эмерджентность» и другими понятиями системного подхода — это и будет системное мышление. Для наставления в этих составляющих полного фундаментального мышления всего интеллект-стека и было создано руководство по системному мышлению, которое вы сейчас проходите.

Аналогично тому как рациональное, семантическое, логическое и т.д. мышления используют в своём составе приёмы системного мышления на базе понятий системного подхода, так и рациональное, семантическое, логическое, онтологическое и многие другие фундаментальные методы мышления задействованы в системном мышлении: понятия теорий/дисциплин фундаментальных методов мышления сильно переплетены друг с другом. Без освоения всего интеллект-стека хорошо системно мыслить не станешь.

Наставлений только руководства по системному мышлению для того, чтобы системно мыслить, не хватит. Руководство по системному мышлению даёт только один срез, одну выборку из всех знаний, нужных для полноценного усиления интеллекта. Студенты вузов получают двойки по курсу системного мышления на основе нашего руководства часто не из-за незнания понятий системного подхода и неумения их использовать в мышлении о своих рабочих проектах, а из-за плохой подготовки в области семантики, теории понятий, онтологии, логики²⁹.

Например, рассмотрим такую дисциплину/теорию как семантика: типичная ошибка при её незнании — это неразличение понятия и термина для этого понятия. Стоит расслабиться — и в системном мышлении уже перепутано понятие «потребности» как психологической потребности пить-кушать-размножаться и «потребности» как интереса внешних проектных ролей к своим системам (надсистемам для целевой или системам создания в их графах). Слово-термин одно, словарные гнёзда разные, понятия разные — но это часто не отслеживается, термины и понятия не различаются, ибо знаний по семантике нет. В руководстве по системному мышлению нет возможности подробно наставлять по семантике, тут уже пользуются этими знаниями, полученными из руководств-пререквизитов! Хоть какое-то владение семантическим мышлением нужно пройти до освоения системного мышления!

Предыдущие руководства программы рабочего развития устроены примерно так же, как руководство по системному мышлению: взяты какие-то знания/теории/правила/алгоритмы самых разных методов мышления интеллект-стека, но акценты проставлены другие: на собранности, семантике, теории понятий, онтологии, логике. И ещё добавлено немного прикладного знания по операционному менеджменту. Понятия системного мышления в предыдущих руководствах затрагиваются, но на них нет акцента, нет подробности изложения. Поэтому начальных руководств не хватит, чтобы существенно усилить свой интеллект, «стать другим человеком», равно как и только руководства по системному мышлению или только руководства по методологии. Конечно, вы получите существенный результат после освоения работы по каждому из этих руководств! Это не так, чтобы вы целый год занимались освоением всех руководств программы рабочего развития, и потом все результаты появились скачком по итогам года! Конечно, нет! Результаты будут заметны сразу же по освоении методов мышления и действия по каждому из этих руководств. Но после освоения всей программы вы вдруг осознаете, что «стал другим человеком» (это нам сообщали многие инженеры-менеджеры, которые прошли этот путь). Для получения такого результата на однократное прохождение стажировки по программе рабочего развития надо затратить порядка 480 часов, это примерно год на пятидневке по 2 часа стажировки в день, желательно в рабочее время (ибо это мышление согласно нашим руководствам про ваши рабочие проекты, а не личные или учебные проекты).

Ещё один пример: неумение агента работать с типами в мышлении. Способы этой работы с типами описываются знаниями из теории понятий, одной из трансдисциплин методов в составе интеллект-стека. Если вы пишете, что «система X — это система отношений между покупателями и продавцами», то нельзя через три строчки писать, что «система X — это софтверная платформа», а ещё через три строчки писать, что «система X — это проект по предоставлению сервиса». Это ошибка того же вида, что написать «X — это огурец», через три строчки написать «X — это пушной зверёк», а ещё через три строчки написать «X — это система ценностей». Тип ошибки тут один и тот же, но для огурца и пушного зверька здравого смысла хватает заметить ошибку, а вот что «система отношений» это ни разу не «софтверная платформа», а «платформа» — это не «проект» — вот это уже для плохо тренированного в работе с типами человека не берущаяся задача. Если такое видишь в тексте, то чётко понимаешь, что понятия целевой системы как физического объекта в голове автора текста нет, а есть эдакое «облачко смыслов», не доведённое в мыслях до какой-то физической реализации.

Работа с типами касается ещё и возможности провести рассуждение об объектах из учебника на объектах из жизни. Если ты понимаешь, что у тебя тип «физическое тело» в учебнике физики летит по параболе, если его кинуть при наличии гравитации, то это рассуждение о типах. В жизни надо ещё будет сообразить, что кинутый мячик — это то самое физическое тело из учебника! Далее надо перейти к материалу учебника физики и взять оттуда, что полёт будет по параболе. Потом вернуться к мячику и выдать суждение, что «поскольку мячик — физическое тело, то он будет лететь по параболе», и даже прикинуть, какое место абстрактных объектов «парабола» и «траектория» вокруг мячика в реальном мире. Это рассуждение абсолютно такое же, как про какие-нибудь целевые системы. Если вы производите «системы бухгалтерского учёта», то надо ещё сообразить, что слово «система» тут — тип из теории/знаний системного подхода, обратиться к материалам нашего руководства, затем найти эту систему в окружающем мире (что это за «система»? Это тип для набора правил учёта? Но вы их явно не производите, и они не похожи на системы из руководства. Более того, в руководстве у нас явно сказано, что наборы правил и системы уравнений — это не те «системы», которые в системном подходе. Далее вопрос: это софт? Это отдел «бухгалтерия», который использует софт бухучёта? Это отдел, который использует софт и все те люди, которые вынуждены поставлять данные для отдела, который кормит этими данными софт? В какой момент времени можно сказать, что «мы выпустили систему бухгалтерского учёта»? Почему разные люди в предприятии не договорились, что же мы выпускаем?). Это всё про операции с типами — если с этим не разобрались, то невозможно найти важные объекты внимания в жизни, о которых много чего будет известно сразу, как только вы отождествите их с объектами из нашего руководства. Руководство не даёт наставлений о конкретных системах в конкретных проектах. Но руководство даёт наставления про все системы во всех проектах. Надо только уметь присвоить типы из руководства объектам из реальной жизни, из вашего реального рабочего проекта. Скажем, ваша организация выпускает сепульки, а вы делаете для сепульки винтики. Надо уметь присвоить тип «целевая система» сепульке, выявив именно сепульку как целевую систему, а винтику надо присвоить типы «наша система» и «подсистема целевой системы» (да, сразу два типа).

Особо тут можно упомянуть плохое обращение с отглагольными существительными (мышление тут тоже может выступать примером). Мышление один раз может быть процессом (и в нашем руководстве именно так), который реализуется вычислителем-интеллектом/«мыслительным мастерством», а второй раз у тех же людей иногда и в той же фразе — это часть мозга, синоним интеллекта, а не поведение этой части (в нашем руководстве это не так)! И то, что мышление как «глагол» и мышление как «существительное» могут путаться — это люди с плохим тренингом в теории понятий не замечают. У них будет всё очень, очень плохо с концепцией системы, ибо функции в концепции системы задаются как раз отглагольными существительными, и это поведения, а не вещи, и путаться в этом нельзя. Это всё вопросы, которые не затрагиваются руководством по системному мышлению, но рассматриваются в других руководствах программы рабочего развития.

Сюда же можно отнести суперобобщения/overgeneralizations, это тоже к работе с типами как онтологической уже работе. Вместо какого-то объекта очень плохо указывать его супер-супер-супер-тип/класс, очень высоко стоящий в классификаторе, и считать, что дальше всё берётся операцией наследования свойств типа. Например, вместо «тигра» везде говорить про «зверя» — а потом удивляться, почему другие люди подставляют в разговоре вместо зверя свою «мышь» (это же тоже зверь!), после чего фраза «мышь опасна для человека» для них является неожиданной и им невдомёк, откуда она берётся. А появляется такая фраза из-за того, что «тигра» нужно называть тигром, а не более общим классом «зверь». Не нужно обобщать чрезмерно, в лишних обобщениях часты ошибки! Если вы указали дрель как «оборудование» и дали характеристику «частота вращения», то это кажется нормальным. Но потом кто-то добавит такое «оборудование», как люк, и у люка появится характеристика «частота вращения»! Это ведь простое логическое следствие того, что «люк — это оборудование». Ибо вы думали о «дрели», а писали «оборудование»!

Ещё одно логическое препятствие для системного мышления как использования понятий системного подхода — это проблемы в отслеживании отношений «часть-целое» на нескольких уровнях. Эти уровни по отношению «часть-целое» называются системными, но иногда их же могут назвать эволюционными, структурными, сложности, или даже организационными уровнями. Отношения часть-целое (композиции, речь идёт о физических частях) как между мной-телом в целом и моей рукой как частью тела вдруг заменяется отношением классификации (моя рука — одна из четырёх конечностей человеческого тела, конечность тут — это уже класс! Рука классифицируется как конечность, она не часть конечности!), после чего палец на руке оказывается пальцем на какой-то конечности, причём уже не обязательно именно на руке — переход от «руки» к «конечности» изменил ситуацию! Система в результате представляется как состоящая из не-пойми-чего, а не физических частей.

Недоучившиеся инженеры-менеджеры легко складывают колбасу в штуках с яблоками в тоннах, не считая это ошибкой. Да, это не ошибки в системном мышлении, это ошибки в онтологии и логике как определении того, с какими объектами ведётся рассуждение и по каким правилам оно ведётся, системы ли эти объекты, или какие другие. Без онтологичности и логичности никакого системного мышления не будет. Если в решении дифференциального уравнения вы в арифметике посчитали 2*2=5, то ответ для всего решения уравнения будет неправильный, даже если нет ошибок в высшей математике в части дифференцирования!

Как семантика, теория понятий, онтология и логика лежат в основе системного мышления и поддерживают его, так и само системное мышление лежит в основе трудового/практического/деятельного/инженерного мышления и прикладных инженерных методов, например, мышление для классической «железной» инженерии, программной инженерии, агропромышленного производства, включая генную инженерию, образование и коучинг как «инженерию личности», менеджмент как инженерию предприятия и так далее, вплоть до общественной деятельности как прикладной культуры/практики/метода изменения общества.

Менеджер (инженер организации) без системного мышления — это плохой менеджер. Быстро меняющиеся прикладные деятельности все основаны на крепких навыках мышления по интеллект-стеку фундаментальных методов мышления: инженерии, методологии, риторике, этике и так далее до собранности и понятизации. Под работой каждым методом есть какие-то умения, какое-то мастерство. Так, собранность — мастерство/умение обратить на что-то внимание и удерживать это внимание, в том числе осознанность в том, на что именно обращено внимание и насколько хорошо оно удерживается — например, понимаете ли вы, сколько минут подряд вы читаете наставления нашего руководства, а сколько минут подряд вы смотрите ленту в соцсетях. Но это самое простое понимание собранности. Более уместное: умеете ли вы выявить и удержать тип объекта в ходе рассуждения, достаточно ли для этого собранны? А если это рассуждение происходит в форме чата с коллегами и идёт пару недель? Понятизация — это мастерство/умение облачить неясные ощущения о понятиях в словесную форму. Семантика — это мастерство/умение сопоставить знаки, объекты, понятия.

В сильном мышлении задействован весь интеллект-стек, а не только какая-то его часть. Это означает, что в сильном/универсальном/общем мышлении задействованы методы мышления всего интеллект-стека, а не только мыслительные приёмы, набранные из теории понятий, онтологии, логики, рациональности. В сильном мышлении задействованы не только мыслительные приёмы, связанные с системным подходом и известные вместе как «системное мышление». При этом интеллект-стек быстро эволюционирует. Например, существенно изменилась часть методов, связанных с семантикой: в связи с быстрым развитием современных систем AI появилось обучение представлениям (representations learning, главным образом векторным/распределённым/distributed³⁰, отвязанным/disentangled³¹, непрерывным/continuous³²) как альтернатива семиотике (изучающей знаки как локальные/атомистические/дискретные представления).

Моделирование: понятия.

Заполните таблицу, основываясь на наставлениях нашего руководства:

Мыслительный минимум современного человека: учим один раз, используем во всех проектах

Освоение мыслительных методов наверху интеллект-стека обычно требует определённого уровня владения теми методами, которые находятся ниже. Если вы не знаете, что такое теория понятий, не знакомы с логикой, с этикой, то изучение риторики вам не будет доступно. Напомним последовательность слоёв сегодняшнего интеллект-стека (набор методов может меняться! Развитие не стоит на месте! Более того, могут быть и альтернативные варианты интеллект-стека уже сегодня, эволюция предполагает существование множества видов, в том числе множество видов теорий/объяснений/дисциплин):

• Системная инженерия

• Методология

• Риторика

• Этика

• Эстетика

• Исследования/познание

• Рациональность

• Логика

• Алгоритмика

• Онтология

• Теория понятий

• Физика

• Математика

• Семантика

• Собранность

• Понятизация

Едва ползающему человеку прыжки и танцы не будут доступны: нужно сначала накачать мышцы (инструментарий), а мозгу освоить приёмы управления мышцами (дисциплина). Нужна подготовка к действию, освоение метода, получение мастерства. Сразу действие не получится. Только после получения готовности тела к действию можно учить какие-то паттерны сложных спортивных и танцевальных движений.

Образование в частности и обучение в целом (образование — это специализация обучения, направленная на усиление фундаментального/универсального/общего интеллекта, то есть обучение мышлению по интеллект-стеку фундаментальных методов мышления) устроено так же: предусматривается некоторая последовательность обучения (curriculum learning), знания прирастают по кусочкам, а не «одним большим куском за раз».

Арифметика изучается перед интегралами, без знания таблицы умножения высшей математики не освоишь — арифметика тут пререквизит для высшей математики. Сначала готовность и автоматизмы/беглость в мышлении для более базовых мыслительных навыков, а затем готовность и автоматизмы/беглость на более прикладных уровнях мышления — и так на нескольких уровнях.

Сначала нужно уметь обращать мысли в слова хоть как-то (понятизация), потом удерживать внимание на мыслях (собранность), потом различать сами мысли, объекты мира и слова о них (семантика), потом разобраться с физикой и математикой — как они отличаются и почему без них нельзя, потом разбираться с типами объектов и отношений (теория понятий), удерживать многоуровневое задание объекта при выделении его вниманием из фона (онтология), и так далее.

Конечно, возможно огромное число образовательных маршрутов (учебных программ/куррикулумов/curriculums), в ходе которых будет усилен интеллект, то есть нужна какая-то последовательность освоения мыслительных приёмов интеллект-стека. Так, для освоения системного мышления, нужно быть хоть как-то знакомыми не с одним, а со всеми методами мышления интеллект-стека. Например,

• В понятизации вы узнаете, что есть объекты, которым мы можем давать имена,

• В собранности вы научитесь записывать результаты ваших рассуждений,

• В теории понятий вы узнаете, что мир надо моделировать через типизированные объекты и их отношения,

• В физике будет дан тип «система»,

• В онтологии иерархия по отношению композиции даст системные уровни,

• в методологии рассказано о том, что одна система создаёт другую систему каким-то методом/трудом/практикой/культурой/деятельностью/стилем,

• в инженерии будет понятно, какими способами мы создаём эти системы.

Это мы ещё раз повторили маленький кусочек того, как из знаний/теорий/трансдисциплин самых разных методов мышления, входящих в интеллект-стек, получается знание системного мышления.

Системное мышление дано «в типах» высокого уровня абстракции, оно безмасштабно, универсально в плане прикладных предметных областей и не антропоцентрично. Поэтому системное мышление применимо для проектов по созданию и развитию таких разных систем, как деталь ракетоплана, авиалайнер, породистая овца и гектар леса, шеф-повар и робототехник, фирма по производству подгузников и фирма интернет-провайдер, сообщество любителей Толкиена и «незримый колледж» в науке. Иногда создаётся и общество как «отдельная страна» или же это общество модифицируется, не меняя страны, но становясь совсем другим («революция»), а иногда создаётся супер-интеллект как гибридный из компьютерных интеллектов и интеллектов людей.

В самых разных проектах одновременно происходят работы самых разных людей по самым разным методам/практикам с их самыми разными дисциплинами/теориями/знаниями/алгоритмами, разными инструментами, разными материалами для этих работ. Вам требуется немного думать о многих из них, чтобы лучше разобраться в собственном проекте: каждый проект и сам включает в себя много прикладных работ по прикладным методам, а при получении проблем ещё и требует работы методов мышления интеллекта, но ещё не бывает «сферических проектов в вакууме», проект встречается с огромным количеством методов работы других проектов. Каждый приходящий со стороны в проект занимается чем-то своим: внешние контрагенты, поставщики материалов, покупатели, менеджеры, посредники, организации стандартизации, каждый день в проекте появляются новые люди, и со всеми ними надо содержательно разговаривать. Надо уметь как-то разобраться, что они все делают, чтобы как-то выстроить с ними содержательный разговор. Мышление и деятельность во всём этом разнообразии деятельностей самого проекта и окружающих его проектов устроены примерно одинаково, и можно это компактное мышление выучить один раз, а потом применять в разных работах одного проекта, или даже в разных проектах. Усиление интеллекта, в том числе овладение системным мышлением посвящены как раз этой компактификации мышления: один раз учишься думать, затем применяешь во всех проектах. Включаешь сильное мышление один раз, а потом просто никогда не выключаешь.

Есть легенда, что талант к мышлению (какого бы вида оно ни было) врождённый. Да, генетическая предрасположенность к какому-то виду мышления бывает, как у спортсменов к какому-то виду спорта. Но там не так всё однозначно: связанных с интеллектом генов сотни, за счёт генетики далеко в мышлении не убежишь.

Так что мы рекомендуем полагаться не на генетику, а на обучение мышлению: сами приёмы мышления не заложены в мозге, они должны быть усвоены и натренированы. Это означает, что натренированный «не талант» легко обойдёт в том или ином виде мышления нетренированного «самородка», который так и останется «вечно подающим надежды», он просто не будет знать, как мыслить правильно. Выученный волками потенциально гениальный Маугли не будет уметь даже разговаривать, до сильного мышления дело даже не дойдёт. Врождённый IQ не имеет особо большого значения (уже приводили примеры), хорошее образование (то есть обучение интеллект-стеку) в жизни значит много больше!

Интеллект-стек — это набор лучших на сегодняшний момент в нашей цивилизации фундаментальных/трансдисциплинарных методов мышления, основанных на лучших объяснительных теориях. Лучших (state-of-the-art) в цивилизации по состоянию на нынешний год, а не какой-нибудь 2011 (новая весна искусственного интеллекта с использованием глубокого обучения на нейросетях началась в 2012 году, в 2011 году компьютеры ещё не разговаривали и не могли хорошо видеть!) или уж совсем древний 1980 год (год появления первого персонального компьютера IBM PC).

Эти решения о выборе тех или иных приёмов мышления изо всего известного человечеству множества вариантов как раз и направлены на то, чтобы думать абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, системно, практично/проактивно/деятельно, а не «дикарски», с игнорированием всего накопленного цивилизацией мыслительного опыта. И эти решения по выбору безмасштабных (универсальных для разных размеров систем и разных масштабов времени существования систем) и неантропоцентричных (неспецифических именно для человека) приёмов мышления предполагают письменное оформление используемых моделей мышления, начальных данных, промежуточных и конечных результатов мышления, да ещё и выход в реальный мир. Условно, компьютеры тут тоже «письменно». А «выход в реальный мир» — это выход в изменение физического мира, выход в действия: от «подойти посмотреть» до «пойти поговорить» и «изменить, чтобы не мешало».

Решения по выбору методов/приёмов мышления делаются отнюдь не только приёмами мышления «внутри головы», чисто информационной/вычислительной работой без тела. Это вполне себе проактивный и деятельный метод мыслительной работы, выходящий в мир (в чужие головы, в чужие датацентры) и изменяющий затем к лучшему как мир, так и самого принимающего решения мыслящего агента.

Насколько окультуренный цивилизацией интеллект, то есть проводящий мышление с использованием современного интеллект-стека, сдерживает или наоборот, стимулирует творчество по сравнению с живым «дикарским» мышлением? Опыт цивилизации показывает, что образованные и мыслительно тренированные люди обычно выигрывают в массе своей у неучей, несмотря на их якобы «шаблонное мышление». Гениальные самоучки-дикари-кулибины чрезвычайно редки. При этом на поверку «самоучки-дикари» оказываются часто более чем начитаны и образованы, разве что их образование не было связано с каким-то официальным учебным заведением, а паттерны своего «гениального самородного мышления» они тоже брали из литературы и подхватывали у своих вполне образованных учителей, а не изобретали по ходу дела. Это народная легенда, что самоучки нигде не учились. Они очень даже учились, только сами, а не «официально».

Интеллект в порядке самообразования нужно «накачать» и «разработать» так же, как мышцы и суставы для готовности тела к движению — мозг ведь тоже тренируем, он пластичен, то есть физически изменяется в ходе тренировки! И именно поэтому тренировки мышления не быстры. Как и с обычными мышцами, быстрых результатов за одну-две тренировки мышления не получишь, нужны месяцы и годы, ибо при этом задействуются медленные биологические процессы в мозге.

В ходе человеческого мышления с использованием фундаментальных знаний отращиваются синапсы нейронов, улучшается кровоснабжение мозга. Интеллект как физически реализованный на мозге вычислитель/«машина рассуждений» для методов мышления развивается медленно, это месяцы и годы. Хорошим сравнением тут будет спорт: за три месяца тренировок чемпионом не станешь, а вот за три года — чемпионом ещё нет, но от окружения «людей с улицы» будешь отличаться драматически.

Но есть и трюк: человек не полагается только на биологическую природу своего мышления, а задействует и компьютер. Даже если речь идёт не о полноценном компьютере, а просто о бумаге и ручке, то биологическому мозгу становится проще управлять вниманием, проще задействовать большую память, проще обмениваться результатами мышления. А ещё человеческий интеллект задействует тело, и речь идёт тут не только о том, что при письме шевелятся пальцы рук, а при чтении работают глазные мышцы. В наших руководствах довольно много рассказывается о связи собранности ума и тела (например, онтологический дребезг можно распознавать по ощущениям в теле).

Мышление проактивно, оно выходит в физический мир, тело в нём тоже имеет значение, включая продолженность тела в форме инструментов — телескопов, микроскопов, автомобилей, ракет, человекоподобных роботов.

Человеческое мышление имеет внешний характер, оно проходит не только в мозгу, но и во всём теле, и выходит за его пределы (тезис 4E³³), поэтому системное мышление тренируется не только как умственное упражнение, но и с задействованием компьютерных средств моделирования — от просто письма в редакторе текстов или редакторе сложных табличек (вроде notion.so или coda.io) до изощрённого математического многомасштабного (multiscale, на разных уровнях структуры/организации моделируемой системы как физического объекта, с разными видами моделей для разных масштабов) имитационного моделирования.

Мы подчёркиваем, что нельзя говорить только о фундаментальных дисциплинах, то есть о чистой теории/знании/объяснениях. Надо говорить о методах/способах работы, где дисциплина/знания/алгоритмы поддержана инструментами, усиливающими мастерство «голого мыслящего мозга» (или «голого мыслящего компьютера», если речь идёт об AI). Люди (а сейчас уже и компьютерные нейросети, и роботы) давно не работают «просто руками», они используют инструменты. В мышлении люди давно не думают «просто мозгами», они используют компьютеры (а компьютеры используют в помощь себе другие компьютеры, или даже людей, или даже давно умерших людей — например, читают результаты мышления в книгах давно уже умерших авторов).

Если вы обнаружили себя в ходе глубокого размышления, в котором вы не ведёте никаких записей, не делаете никаких компьютерных моделей — вы явно что-то делаете не так. Мышление происходит сегодня письмом и моделированием, на чисто человеческую биологическую память одного человека надежды нет. Системное мышление тут не исключение.

Продолжительное фундаментальное образование нужно, чтобы не просто цивилизованно мыслить, но и мыслить бегло, причём с использованием инструментов для мышления (собеседников типа AI и других умных людей, записей в моделерах, заметок на естественных языках). Тут как в спорте: за три месяца чемпионом не станешь ни в одном виде спорта, но за три года вы будете драматически отличаться от «людей с улицы». А за десять лет можно уже думать и о чемпионстве: большинство ваших потенциальных конкурентов тут просто не дойдут до сравнения вашего и их мастерства, если вы тренируетесь/обучаетесь все десять лет. И обучение-развлечение деток в спортшколах сильно отличается от жёсткого обучения олимпийского резерва. В образовании всё то же самое: если у вас обучение-развлечение на три месяца — ваш интеллект вряд ли будет сильным. Если впахиваете много лет, то драматически будете отличаться от всех людей «с улицы», а если речь идёт о десятке лет — можно поговорить о том, что вы будете общаться с умнейшими людьми планеты, и не только вам будет с ними интересно, но им с вами будет интересно!

Натренированные до беглого применения паттерны мышления дают возможность как по проложенным в мозгу рельсам быстро проводить типовые абстрактные, рациональные, адекватные, осознанные, системные, практичные рассуждения, не затрачивая на это мыслительных усилий, то есть интуитивно, «на автомате» — включая рассудочное «пошаговое» мышление по образцам «из учебника», которое не кажется после тренировки чем-то запредельно трудным.

Только если эти «рельсы мышления» оказываются вдруг где-то не проложены, только при столкновении с чем-то действительно новым, можно переходить на затратное «просто мышление, уж как можем», задействовать какие-то иные, поисковые механизмы мышления, «голый биологический интеллект», как-то иногда методом проб и ошибок задействующий внешние средства типа компьютерного моделирования. Но такие выходы за пределы знакомого в мышлении — исключение, а не правило. Вам очень повезло, если вы оказались на таком фронтире, радуйтесь, что вы в первых рядах человеческой цивилизации.

Но не факт, что вы сможете на этом фронтире что-то придумать, пополнить запас эффективных паттернов мышления человечества: эволюция с методом проб и ошибок очень действенна, но большинство проб оказываются ошибками и на удачные пробы может просто не хватить времени и ресурсов.

Эти ускоряющие мышление взятые из культуры паттерны используются как в самых базовых видах мышления (логические рассуждения общего вида), так и в основанных на них более сложных (инженерное мышление общего вида), так и в быстро меняющихся ещё более специализированных и сложных вариантах рассуждений, включающих смесь познания/мышления и каких-то рутинных прикладных рассуждений по уже давно известному материалу.

Паттерны мышления используются в труде инженера-авиастроителя, менеджера, инвестора, дрессировщика дельфинов, танцора, учителя начальной школы, политика (при этом они могут быть людьми, но могу быть и роботами, и даже организациями из людей и роботов). Мышление должно быть культурно/практично/стильно/деятельно — оно должно следовать методу/способу. Это означает, что интеллект должен как-то повторять одни и те же приёмы мышления, если это лучшие известные приёмы мышления. Слабые приёмы мышления, которые вы придумываете каждый раз «под проблему» — не факт, что они справятся. Чтобы быть умным, надо знать, как быть умным. Паттерны сильного мышления надо выучить. Это делается в форме изучения приёмов/паттернов мышления интеллект-стека.

Беглости мышления нужно добиваться в любом мышлении, мышление надо тренировать, как любое другое поведение, как любой другой метод/практику/культуру/стиль/деятельность/стратегию.

Кроме того, что выученные и далее натренированные до беглости культурные/стильные/практичные/«каким-то методом» паттерны мышления дают выигрыш в скорости по сравнению с мышлением-дичком, они предохраняют от грубых мыслительных ошибок. Один раз выучиваете операцию умножения — всю жизнь затем используете. Один раз выучиваете, что систему нужно рассматривать функционально в момент её работы в составе надсистемы, а ещё рассматривать конструктивно в момент её создания и развития — и тоже используете всю жизнь.

«Платят за согласование и удовлетворение интересов внешних проектных ролей, а не за «реализацию концепции системы» и уж тем более не за «реализацию требований», которых в современной инженерии уже нет, сама идея «требований» устарела» — этот материал излагается в нашем руководстве по системному мышлению, один раз для всех систем. Если вы его не выучили не применили в жизни, то можно и без денег остаться! Лучше бы это выучить один раз, чтобы потом всю жизнь не ошибаться! Знание приёмов системного мышления очень практично, экономит время, спасает от ошибок.

Для «образованного человека» нужно освоить один раз компактное мышление по методам интеллект-стека, и оно пригодится ему для самых разных деятельностей и проектов (но потом не забывать его обновлять, ибо . Ведь человеку придётся в жизни играть много самых разных трудовых/проектных/профессиональных ролей, занимаясь методами самой разной инженерии самых разных систем — выращивать цветы, детей, изготавливать шестерёнки, программировать ассистентов AI, обустраивать гостиничный номер, обустраивать палатку в горах, ловить змей, проектировать фемтосекундные лазеры, договариваться с AI по поводу формата выдачи материалов и т.д. Тут будут и рабочие методы, и методы/способы/культура поведения члена семьи, родителя, избирателя, политика.

Человек (хотя не только человек, но и предприятие, а то и компьютерная система с AI, или даже без AI) в жизни играет много ролей, за каждой из которых стоят какие-то иногда крупные («авиастроение»), а иногда очень дробные и маленькие («производство подшипников») по требуемым для них знаниям/объяснениям/теориям прикладные методы создания каких-то систем определённого уровня организации. Каждый из этих прикладных методов предполагает какие-то свои специфические прикладные паттерны рассуждений, но при столкновении с новым и неожиданным поворотом в проекте для решения проблем нужно будет подключать в мышлении и весь интеллект-стек. Хорошее фундаментальное образование даёт конкурентное преимущество!

Будь вы основателем фирмы на рынке секс-игрушек, или менеджером проекта космического туризма, или инженером квантовых компьютеров — вам придётся для исполнения всех многочисленных прикладных методов для этих занятостей быть собранным, задействовать логику, согласовывать сложные модели систем с вашими коллегами, удерживать внимание на многочисленных ваших и чужих системах, которые затрагивает ваш проект и которые затрагиваются вашим проектом, вы будете использовать компьютеры с универсальными (AI) и не очень универсальными (обычный корпоративный софт) алгоритмами. В следующем проекте всё повторится, но на совершенно другом содержании проекта: весь ваш интеллект потребуется опять, чем бы вы ни занялись: проекта, где всё известно и можно рассуждать только по правилам, не бывает. А если есть какое-то совершенно знакомое действие, его даже «проектом» не назовут!

Мышление как деятельность интеллекта по решению проблем, по познанию сложно устроенного и непрерывно меняющегося мира — оно универсально, оно всегда будет с вами, и системное мышление входит в состав этого мыслительного минимума цивилизованного человека и цивилизованного AI. Хотя про системное мышление можно сказать и то, что оно входит в состав мыслительного минимума цивилизованной организации: системное мышление коллективно, оно объединяет интеллекты в организации, усиливает интеллект и организации в целом.

Обязательно нужно учитывать, что речь идёт о лучших на сегодняшний момент (state-of-the-art) приёмах мышления. Базовые приёмы мышления относительно стабильны (время их изменения может исчисляться сотнями лет: сколько веков было аристотелевой логике до момента прекращения её использования?), но в 21 веке и базовые приёмы за время длинной человеческой жизни могут меняться, так что тут нужно быть начеку и вовремя переучиваться. Удивительно, но немногие сегодня знают, что аристотелева логика с её силлогизмами осталась в истории, вместо неё сейчас множество вариантов математической логики. При этом логика перестала считаться основанием всей математики, поменялась и математика, и математическая логика (подробней об этом в руководстве по интеллект-стеку, в разделах математики и логики).

Уже в 21 веке существенно изменилось понимание самого интеллекта, научного мышления, причинно-следственных отношений, логики как вероятностного вывода, да и самого системного мышления. Если вы будете изучать эти предметы по учебникам более древним, чем 2017 год издания, то вы можете удивиться, насколько они уже не отражают современное состояние методов мышления, основанных на этих дисциплинах. Не учитесь старью! Не учитесь системному мышлению авторов 80-х годов 20 века, проверяйте годы издания ваших учебников! В нашем руководстве системное мышление приведено на момент середины 2025 года!

Так, при поиске учебника системного мышления в гугле одним из первых находится учебник тренеров нейролингвистического программирования Джозефа Коннора и Яна МакДермотта в переводе на русский язык. Но этот учебник в английском оригинале был написан аж четверть века назад, в 1997 году³⁴! Неудивительно, что он так сильно отличается по содержанию от наставлений нашего руководства, в нём приведены довольно древние представления о системном мышлении. Системное мышление не стояло на месте, оно интенсивно развивалось в 21 веке, ибо интеллект-стек эволюционировал, в дисциплинах/теориях его методов всё активней использовались понятия системного мышления — и системное мышление получало обратную связь в ходе его использования в других методах мышления, поэтому оно тоже активно эволюционировало.

Моделирование мыслительного мастерства

Оцените по десятибалльной шкале, насколько вас научили мыслительному мастерству интеллект-стека в вузе, и сколько вы добавили самообразованием (в сумме 10 баллов на вуз+самостоятельное изучение). Это ничего, что вы не очень понимаете содержание интеллект-стека (оно будет раскрыто в руководстве по интеллект-стеку): попробуйте догадаться по краткой характеристике, данной в нашем руководстве. Приведите год, в котором ваши знания являлись бы SoTA. Скажем, если вы изучали физику в последний раз в 1980 году, то этот год не может быть свежее 1980, но вероятнее всего, вы освоили на тот момент ещё более древнюю версию метода мышления, основанному на более древней дисциплине/теории, скажем ньютонову механику 1687 года, когда впервые были сформулированы законы Ньютона, а не квантовую механику или теорию относительности. Оценка вашего текущего мастерства может учитывать кривые забывания: если вы были отличником по какому-то методу мышления в 2010 году и тогда поставили бы себе 10 баллов, но с тех пор как-то ни разу не освежали своё мастерство в применении этих методов мышления — умение на сколько баллов у вас осталось?

Задания: мышление и интеллект-стек.

Поставьте отметки о выполнении дел:

1. Работа по предыдущим руководствам программы рабочего развития освоена, «машинка типов» у меня работает, я не ленюсь мыслить письмом/моделированием (записывать результаты выполнения заданий), могу удерживать внимание на работе с руководством по 2 часа в день без отвлечений.

2. Моё расписание на ближайший месяц откорректировано: на проект «освоение системного мышления по руководству» выделено 2 часа в день, заниматься буду за компьютером (а не читать урывками с телефона в метро), главным образом за компьютером на работе. Понял, что заниматься системным мышлением — это не столько читать руководство, сколько писать/моделировать рабочие ситуации.

3. Написан и опубликован первый пост по первому разделу руководства по системному мышлению. Что пришло в голову в ходе прохождения наставлений этого раздела? Что было наиболее удивительным? Приведите в посте список терминов, которые вы увидели впервые в этом разделе («список незнакомых мне слов»).

4. Освоение исследовательского руководства по интеллект-стеку входит в отдельную программу — исследовательского развития, её обычно проходят последней (после программ личного развития и рабочего развития). Тем не менее, это руководство было проглянуто вами «по диагонали» (как минимум, посмотрено оглавление). Напишите пост с описанием того, что содержательного вы ожидали увидеть в этом руководстве, и что увидели при «пролистывании». Пост не формальный, то есть про форму, а не содержание руководства, то есть не пост вроде «ожидал увидеть буквы, и увидел их», «ожидал увидеть набор методов мышления, по одному методу на каждый раздел, и увидел, что так и есть». Легко проверить: есть ли в вашем посте какие-то термины из руководства по интеллект-стеку, или нет таких терминов? Если нет, то вы не коснулись в посте его содержания.