Системное мышление 2024. Том 1. Анатолий Левенчук
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 более фундаментальных методов мышления интеллект-стека: инженерии, методологии, риторике, этике и так далее до собранности и понятизации. Под работой каждым методом есть какие-то умения. Так, собранность – 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 наш курс, а сколько минут подряд вы смотрите ленту в соцсетях. Понятизация – это умение облачить неясные ощущения о понятиях в словесную форму.
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 сами методы интеллект-стека быстро эволюционируют. Например, существенно изменилась часть, связанная с семантикой: в связи с быстрым развитием современных систем AI появилось обучение представлениям (representations learning, главным образом векторным/распределённым/distributed27, отвязанным/disentangled28, непрерывным/continuous29) как альтернатива семиотике (изучающей знаки как локальные/атомистические/дискретные представления).
Моделирование: понятия
Заполните таблицу, основываясь на материале нашего курса:
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 уровней сегодняшнего интеллект-стека (набор методов может меняться! Развитие не стоит на месте! Более того, могут быть и альтернативные варианты интеллект-стека
https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/distributed-representation
https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/disentangled-representation-learning
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666651021000206