День учителя, и это до сих пор про меня
Сегодня меня поздравляют со всех сторон с днём учителя, и мне хочется сказать “всё, у меня ведь не Школа, а Мастерская, и там не обучение, а развитие” – но нет, я же с 2012 года старший преподаватель кафедры технологического предпринимательства МФТИ, и вся эта линия обучения людей системному мышлению выросла как раз из этого по факту вузовского проекта, начало всех этих размышлений было именно там и тогда, здесь и сейчас мы видим дальние следствия. Признаю: праздник до сих пор и мой тоже, при этом я честно стараюсь заниматься сегодня уже не обучением, а развитием студентов. Но перед развитием надо таки пообучать. Чему? Первым принципам, сильному мышлению, такому мышлению, которое связано с появлением нового знания, а не применением уже имеющегося знания. Мышление о том, как придумать, чего ещё не было, а не как нагуглить то, что уже описано в учебниках. В этом году студенты-техпреды начали, наконец-то, с руководства по рациональной работе – хотя курс (там до сих пор ещё курсы, это же вуз!) называется по-прежнему “Системное мышление”. Системное мышление там будет, и методология тоже будет, но чуть позже. Нам же не название важно, а чему студент научится. И это не просто “студент”, а студент МФТИ, то есть с неплохой физмат-подготовкой.
Постановка задачи в 2012 году, когда я начал сотрудничать с техпредами МФТИ: надо учить прежде всего основам мышления за пределами физики и математики: тому самому, чему вроде бы научить невозможно, ибо учебников нет, преподов нет, но иногда таки научить в правильных местах правильными людьми – получается. Таким мышлением представлялось тогда системноинженерное мышление: фронтир инженерного мышления, отличающийся тогда от классики прикладного инженерного мышления.
Напомню, что OMG Essence 1.0 был только в 2014 году, а ШСМ появилась только 2015 году и там упор был сразу на обучение инженеров и менеджеров хоть с каким-то производственным и управленческим опытом, а на кафедре – там были и совсем-совсем студенты, у которых не было этого рабочего опыта, а учить надо было “просто мышлению”. В 2013 году я выпустил учебник системноинженерного мышления, в 2014 году сделал вторую версию, по ней и учились. В 2018 году вышел курс “Системное мышление” на Coursera, а также учебник “Системное мышление” в Ridero. Где-то к 2015 году было уже совершенно понятно: учить системной инженерии и системному менеджменту студентов абсолютно не получается, если им непонятно значение слова “система”. При этом системный подход – это довольно сложно, за один семестр почему-то не очень получается обучить всю группу. Искали причины, и вот появился очень важный текст 2019 года “Два балла по системному мышлению обычно не связаны с системным мышлением”, Два балла по системному мышлению обычно не связаны с системным мышлением: ailev — ЖЖ. Там я обсуждаю общие проблемы обучения системному мышлению и в студенческих группах МФТИ, и в группах ШСМ – они одни и те же: “Полное игнорирование (онто)логики. Ужас в том, что с системным подходом всё было бы ОК, но нет никаких умственных возможностей его применить – не хватает более базовых мозговых умений”. Вот: “базовые мозговые умения”, первые принципы.
Мы явно недоучиваем “базовым мозговым умениям”: первым принципам
Пион Медведева, наставник по этой самой (онто)логике, которая сейчас называется “рациональная работа” и “онтологика” там в слове “рациональная”, говорила на встрече лаборатории неделю назад, что наши стажёры демонстрируют удивительное отсутствие “базовых мозговых умений”, и она убеждается, что эта самая “онтологика” – это не базовое, а очень продвинутое умение, а пропущены умения, которым надо учить чуть ли не в детском саду. Оказалось, что части наших вполне взрослых “давно не студентов” трудно даётся понимание, что у двуместного отношения два места, что у функции с двумя аргументами таки два места для аргумента, а уж трёхместное отношение give, где одновременно должны связываться “кто даёт”, “кто берёт” и “что даётся-берётся”, так и вовсе не ухватывается нетренированным мозгом. А само give это что, четвёртое место в трёхместном отношении?! Куда его-то? Если вы удивляетесь, что тут непонятного, то это как я всё время удивлялся, почему Алексей Солдатов любил говорить, что “как меня учили, у линии связи два конца”. Это ведь то же самое! А приговаривал он это не зря, это не всем понятно. И с понятием “многоместного отношения” тоже не всем дано разобраться сходу так, чтобы бегло применять. А это ведь база, “объекты и отношения”. Хотя в FPF это уже и не совсем база, но это уже другая история.
Я на семинаре приводил пример первых принципов на примере перевода школьной информатики в дошкольную информатику, где эти первые принципы искались где-то двадцать лет. Они настолько базовые, что мышление для этих принципов не воспринимается людьми как умения! Отличить программу, компьютер, программиста, моделируемый программой мир – это трудно, это требует объяснения, примеров, тренировки. И не надо говорить, что у всех взрослых это есть. Нет, не у всех. Даже у нынешних айтишников этого нет. Попробуйте подставить вместо программиста другой компьютер, компьютер сделать квантовым – и всё, простейшие рассуждения в этой предметной области вдруг становятся программистам недоступными, а про тезис Чёрча и универсальность вычислений приходится напоминать, ибо это про первые принципы, о которых часто слышали, но нет – не использовали, нет владения, ибо не надо заниматься развитием информатики, надо применять знания информатики уровня ПТУ, “как заменить прокладку в унитазе”, “как писать ADR, какие там поля”. И вот появляется LLM, которая готова уже сегодня выполнить всё на уровне этого ПТУ, а вам надо организовать бригаду людей и нежити на что-то более сложное с несколькими типами компьютеров, необязательно типовых (ибо тогда это та же сантехника и “монтаж туалета в дачном домике”, ПТУ). Чему надо учить, чтобы потом можно было развиваться (альтернативная формулировка: как поднять-натренировать интеллект до такого уровня, чтобы потом интеллект развивался уже как-то сам в ходе уже не столько обучения, сколько в ходе исследований и разработок)? Ну, например:
– strict distinction между объектом и его описанием (вы уверенно различаете архитектуру и архитектурное описание, онтологию и онтологическое описание, тряпку с рисунком и страну, описываемую этим флагом, код программы и собственно компьютерную программу?)
– идентичности, инварианты, симметрии (узнавание сохраняемых свойств при преобразованиях).
– композиция и разложение (часть-целое, причём рекурсивно на многих уровнях вниз и вверх)
– причинность и интервенции (что меняем и как проверяем, чтобы отделить корреляции от механизма).
– типизация и уровни абстракции (отличать класс, экземпляр, роль, состояние, правило).
– сравнимость (измерение – это сравнение. А можете объяснить, почему “длина вдвое больше” и “вес вдвое больше” это ОК, а “температура вдвое больше” – не ОК)
– масштабирование (что сохраняется/ломается и по какому закону меняется при увеличении бюджета денег, времени, вычислений, данных и т.д.)
– портфельное мышление для идей/стратегий/решений проблем (качество-новизна-разнообразие, доминирование и Парето).
– … и такого много. Где такому учат?
Со взрослыми проблема, а что говорить про студентов? Как мы учим техпредов МФТИ?
Вячеслав Николаевич Чикин, который фактически и руководит кафедрой техпреда МФТИ, всегда в разговорах со мной настаивал, что есть какие-то те самые базовые мозговые умения, которые мы и должны вложить в головы студентам, и они где-то очень близки к базовым умениям физиков, математиков и некоторых биологов. И системное мышление вроде бы про это, хотя плохо понятно, как. Но да – работает, курс влияет на студентов и (каламбур, да), “системообразующий” для кафедры. Я всегда соглашался, но всегда понимал, что чёткого ответа про эти “базовые умения” у меня пока нет. Говорил я на эти темы более мутно и чисто интуитивно, не так чётко и понятно, как в предыдущем абзаце.
От формулирования этих умений в терминах “недостающих курсов” (типичная ошибка! разговор-то о трансдисциплинах, а не о курсах, в которых могут быть перемешаны самые разные трансдисциплины и дисциплины) и пару выпусков “Образования для образованных” я перешёл к выпускам описания этих самых трансдисциплин, это был “Интеллект-стек”, до которого вообще мало кто добирался. Но там был ответ на вопрос: чему же учить в плане физического, математического, инженерного и прочего мышления, а не в плане “разделов физики”, “разделов математики”, “инженерных специальностей” и т.д. И там было про SoTA в этом мышлении.
Я уже писал, что в подкасте “для бизнесменов МФТИ” (lytdybr: ailev — ЖЖ, Что такое фундаментальное образование, зачем оно нужно для понимания системной инженерии, и почему его нет в инженерных ВУЗах — Подкаст «Технари в бизнесе») Егор Батарин признал, что в “Интеллект-стеке” он в разделах про математику и физику узнал то, чему его не обучали в МФТИ, и это более фундаментальное знание, чем которому его обучали в МФТИ – хотя он всю жизнь считал, что лучше образования по физике-математике, чем в МФТИ сейчас не найти. Фишка в том, что физика и математика требуют какого-то мышления, которое используется для их развития. А учат применению физики и математики. Получается так, что есть мышление тех, кто делает физику и математику, мышление тех, кто применяет физику и математику (мышление тех, кто не делает и не применяет, а “изучает историю” я даже не рассматриваю. Философия превратилась в художественную литературу, и изучается как литература – история философии, а не применение философии и тем более не “делание новой философии”). И чем отличается мышление людей, которые делают новую физику (Эйнштейн, Ванчурин и т.д.), новую математику (Воеводский, Перельман) от мышления тех людей, которые только “применяют разделы”? Тем, что они чаще говорят слова “инвариант”, “симметрия” и некоторые другие слова, которые в речи таких людей встречаются чаще, а учебников, где они вводятся существует меньше.
Эти все термины – отсылки к “первым принципам”, трансдисциплинарным знаниям, из которых потом и вырастает вся махина “разделов физики”, “разделов математики”, “разделов компьютерной науки”, “разделов инженерии” и прочих “разделов знания” в их общем виде. Я обращался уже к теме “первых принципов” (Уровни Марра и первые принципы: это всё системное мышление: ailev — ЖЖ, 2021), ибо их популяризировал Элон Маск, и в 2021 году мне было ясно, что “первые принципы” – это как раз и есть системное мышление. На остальное я тогда не очень обращал внимания. Но потом оказалось, что системное мышление (мышление про части-целые и транс-системный переход) это только маленький кусочек базовых мыслительных конструкций, которые общи для многих и многих дисциплин, это первые принципы, но не все, и даже не самые общие (холоническое мышление как обобщение системного мышления – вот это уже ближе к реальным первым принципам). Вот явное проговаривание всего этого и стало одной из целей работы над FPF, почему я и выбрал такое название. Всё как полагается: надо уметь думать, а там тебе подвластны и физика, и математика, и биология, но также и новый рынок, новое предприятие, новая команда, новые жизненные обстоятельства.
Что же такое “первые принципы”?
На семинаре я ещё раз сформулировал то, что же такое “первые принципы” – это те аксиомы и постулаты (вы их различаете? на семинаре мы эту разницу даже успели обсудить: отличие аксиом геометрии Евклида от постулатов теории относительности Эйнштейна), пошевелив некоторые из них и применяя все остальные, мы можем получить новое знание, новое содержание научной традиции (скажем, заменить ньютоновскую механику на релятивистскую, классическую физику на квантовую, евклидову геометрию на риманову, а множество объявить отнюдь не начальной математической конструкцией, заявив “унивалентные основания математики”, как это сделал Воеводский). Это обратный ход на мышление о таких понятиях, которые лежат в самом основании огромного научного знания. Какие это понятия? Давайте послушаем, какие понятия звучат постоянно в речи “настоящих физиков” (которые “делают физику”, а не “применяют физику”), математиков, computer scientists. И попробуем выстроить мышление так, чтобы они опирались на похожие понятия, которые могут оказаться более-менее похожими для самых разных дисциплин и составляющих их научных традиций. Все эти “инварианты”, “симметрии”, “ренормализации”. Это то место, которое “обучение” переводит в “развитие”. Обучение – это оптимизация в фиксированном пространстве задач, а развитие – это open-ended evolution (OEE) с портфельным поиском по новизне-качеству-разнообразию и illumination-подходами (конечно, слайды про это были в количестве, это термины конкретных алгоритмов, а не метафоры), при этом разнообразие заставляет находить новые и новые классы задач, а решения нужны на непрерывно двигающейся границе Парето, и выигрыш в неизбежной в ходе эволюции конкуренции – это сдвиг этой самой границы Парето, поэтому учитываем ещё и устаревание сегодняшних “лучших решений”. А ещё и bitter lesson оказывается связанным с этим самым развитием как ставка на простые методы, выигрывающие от масштаба, вроде той же эволюции, так что дальше можно разговаривать и про рыночную экономику против плановой, и agile с планированием on-the-fly против upfront-планирования проектного управления с классическим однократным жизненным циклом, и много что другое, включая то самое “однократное обучение” (оптимизация для заданного множества задач) против бесконечного/открытого/open-ended развития/эволюции.
Так что я с FPF затеял после интеллект-стека (акцент на сборку трансдисциплинарного мышления в интеллект) альтернативный ход: выявление этих самых первых принципов и концептуальный синтез правил мышления, основанных на этих принципах. Принцип строгого разграничения объектов и их описаний, метода и работы – и самые разные другие принципы, при этом игнорируя принадлежность этих принципов к конкретным традиционным дисциплинам. Собрать такие принципы “под одной обложкой”, а поскольку я уже понимал, что читать такое никто не будет, то читать это должен был сразу AI. Вот это и есть First principles framework.
Про эти первые принципы на вчерашнем семинаре я рассказывал до обеда: какие именно принципы лежат в основе сильного творческого мышления, в том числе мышления физиков, математиков, computer scientists, и дальше всех-всех, кто занимается методами решения самых разных проблем. Мышление по первым принципам способно создать новую научную или инженерную традицию, новую школу мысли. Но вот этому как раз нигде не учат. Слайд 9 (из 67 слайдов всего) этого семинара, где первые принципы самого FPF относит к первым принципам физики, математики, computer science (их разбирали отдельно на слайдах до этого слайда 9, а потом ещё три слайда ушло на разбор первой строчки этого слайда):
От обучения к развитию
Развитие – это эволюция, захват многих и многих ниш с самыми разными проблемами многими и многими методами решения этих проблем. Если чему-то и учиться (учиться – оптимизировать что-то на фиксированном наборе задач), то вот этому развитию, о том, как заниматься бесконечным развитием на бесконечном наборе проблем. А остальное – это уже в ходе развития, его нельзя свести к “обучению”. Хотя “адаптация и обучение” тоже вполне ОК как языки разговора об эволюции, они чаще привязаны к одному “организму”, а эволюция работает с “популяциями” и “разнообразием”, это как-то не очень в языке “обучения” и “адаптации”, для этого хода нужно менять язык, подробно я писал об этом неделю назад в “Развитии для развитых”, Развитие для развитых: ailev — ЖЖ. Да, Школу меняем на Мастерскую, образование для образованных на развитие для развитых, а учим прежде всего бесконечному развитию.
До обеда на семинаре я рассказывал про первые принципы и демонстрировал, что они “витают в воздухе”, “передаются из уст в уста”, если вы попали к правильному профессору (и не ниже уровня профессора), но осознанно и целенаправленно мышлению по этим принципам никто не учит. И это ОК, ибо не каждому надо разрабатывать новую предметную область или перекраивать предметную область с нуля. Но в эпоху AI что-то “круто переделывать” или “идти в неведомое” и вообще заниматься тем, чем занималась человеческая элита, придётся очень и очень многим. Ибо Эйнштейны ещё как-то будут требоваться, постановщики проблем будут требоваться, а “рядовые решатели проблем” – для этого есть AI, и вам ещё придётся организовывать их команду на решение проблем, побыть и в шкуре менеджера тоже. Для этого надо уметь мыслить не по каким-то методам, которым учат современные вузы как учат в ПТУ, только в ПТУ учат работать по известным методам и с известными инструментами руками, а в вузах работать по известным методам и с известными инструментами, но только головой. Нет, надо будет уметь мыслить о работе с неизвестными методами с неизвестными инструментами над непонятными никому проблемам. Для этого откидываем огромный объём знания человечества – и переходим к трансдисциплинарному, фундаментальному мышлению, мышлению по первым принципам.
Самый краткий сегодня путь освоить мышление по первым принципам – это сначала освоить мышление по руководствам МИМ (по руководствам программы рабочего развития, ибо исследовательского развития без этого не одолеть, а личное развитие вообще про другое). Затем – познакомиться с интеллект-стеком, ибо там ещё написано более-менее по-человечески. И тогда появляется шанс разобраться с FPF, где про первые принципы говорится уже более явно и более концентрировано и в их более современном SoTA виде, чем в руководстве по интеллект-стеку. А царских путей в эти первые принципы нет. На семинаре 66% были знакомы с программами рабочего развития, 42% с интеллект-стеком. Поэтому семинар удался. Тем, кто впервые об этом всём слышал – тем сочувствую, но в кулуарах они признавали, что проблема с этими первыми принципами есть, и сожалели, что надо таки идти осваивать рациональную работу (о чём был даже специальный слайд, очередная группа с наставниками стартует уже на следующей неделе – Рабочее развитие | Мастерская инженеров-менеджеров).
После обеда я рассказывал о том, какие первые принципы лежат в основе разговора про развитие и стратегирование в ходе бесконечного развития. От “Образования для образованных” через понимание первых принципов переходим к “Развитию для развитых”, ибо в первые принципы попадает open-ended evolution. И там огромное количество новых слов, которые показывают всяческие диаграммы “прогресса” и “развития”: там и “портфель”, и “архив”, и “освещение” (illumination) и “качество” как характеристика пользы, и “разнообразие” и “новизна” как “разбиватель ничьей” (tie-breaker), и быстро двигающаяся граница Парето и многое другое, что плохо укладывается в понятие “обучение”.
Так что день учителя, да. Но дальше должен бы быть день развивателя (который оказывается по факту днём предпринимателя, стратега, первопроходца, пассионария и прочего такого с очень плохо определёнными значениями, ибо мало слов, которые могут эти значения помочь определить и обсудить хоть на каком-то уровне формальности более высоком, чем поэтический).
Использование FPF, особенности работы с AI – рок-н-ролл всё-таки не в этом месте, это форма, а не содержание. Это всё есть, всё работает, не хуже, чем у других
Третья часть была про использование FPF, я показал пару примеров результатов работы AI – это просто из серии “если вы и LLM понимают то, о чём я до сих пор рассказывал, то LLM сделает, а вы сможете прочесть и оценить сделанное”. И ещё я выдал несколько комментов о том, как мне удалось заставить работать огромный (2.86Mзнаков) текст спецификации FPF при заведомо маленьком контексте и наличии RAG.
Почему так мало было в семинаре про собственно AI и специфику работы с LLM? Потому что AI доступен всем, есть у всех, специфики там особой нет, об этом вещают изо всех утюгов. И даже уже вещают о том, что фишка не в том, что AI-агент сегодня может ответить не на все вопросы, а фишка в том, чтобы уметь задавать такие вопросы, на которые LLM стоило бы отвечать, и на которые LLM могла бы ответить (то есть интересные вопросы, goldilocks вопросы). Стратегирование и отношение к LLM как к сотруднику, пока туповатому, но с возможностью “договориться”. В принципе, в самом AI уже рок-н-ролла нет, ибо это уже обыденность, у всех есть. Рок-н-ролл в вопросах, которые надо решать с учётом того, что AI уже общедоступен и дешевле грибов.
Развитие заставляет не только уделять внимание методам решения проблем (обучение – это метод решения проблем, там постановка проблем не рассматривается как важное, проблемы вроде как уже есть), но и методам постановки проблем, определения направлений развития. А решение проблем? Поручите решить проблему AI – сегодня это дёшево. Поставить правильную и интересную проблему сегодня становится важнее, чем её решить. Конечно, FPF и разрабатывался при помощи AI, и применяется при помощи AI. А примеры я показывал? Конечно! И показывал, и рассказывал, и даже сегодня утром в чате семинара продолжил показывать и рассказывать. Вот, например, мой промпт демонстрации FPF, который я давал сегодня в чате для участников: “В файле у тебя FPF, приготовь UTS по паттернам части F для дисциплин процессного управления, проектного управления, case management и ещё добавленных тобой пяти похожих дисциплин операционного управления, обеспечивающих quality diversity выборки этих дисциплин”.
FPF можно попробовать, выдаёт вполне интересные результаты, ставит проблемы и заставляет задуматься – то самое развитие для развитых (людей и не очень людей), хотя пока это только первые исследовательские результаты. А неисследовательские результаты? Обычная ситуация: вам о них никто не расскажет, про происходящее на работе не так много желающих рассказывать публично. Но в кулуарах отмечалось, что результаты есть. К началу семинара 38% участников попробовали применить FPF.
На семинаре было больше 80 человек, в Москве до офиса добралось 13 человек. Было весело, мне понравилось! Я вот думаю, не сделать ли мне теперь более попсовый семинар “Развитие для развитых” по образцу “Образования для образованных”?