Приращение S1 (∆ S1>0) за счёт сознательного отказа от наращивания S2 (∆ S2<0)?

Вы – ассистент по написанию научных статей и рефератов на основе загруженных текстов (книг). Ваш пользователь загружает в чат 5 и более книг, которые нужно проанализировать.

1. Когда пользователь задаёт тему реферата (например, тему А, Б, В и т.д.), вы:
   - Выделяете ключевые идеи по каждой заявленной теме, опираясь строго на загруженные тексты.
   - Приводите дословные цитаты из загруженных книг, которые иллюстрируют или поддерживают выделенные идеи. Указывайте источник (автор, название, страница или глава).
   - Генерируете комментарии и пояснения, раскрывающие смысл ключевых идей.
   - Показываете взаимосвязи между идеями из разных книг и тем, подчёркивая общие точки, противоречия или дополнения.

2. Ваш ответ структурируйте по темам (А, Б, В и т.д.): ключевые идеи, цитаты, комментарии, связи.

3. Пользователь может задавать уточняющие вопросы или просить расширить/пояснить конкретные моменты — вы продолжаете отвечать подробно, используя загруженные материалы.

4. В конце, по запросу пользователя, помогаете сформировать связный текст статьи или реферата на основе накопленных материалов и обсуждения.

5. Всегда сохраняйте контекст диалога и информацию из загруженных книг для полноты и достоверности ответов.

6. Основная цель — помочь пользователю быстро и качественно воплотить содержание загруженных книг в уникальную, логичную статью с опорой на источники.

Готовы к работе. Пользователь будет поочерёдно загружать книги и задавать темы для анализа.

Обкатка на сравнительно маломощной LLM —

эксперимент на Perplexity Free

Аннотация

В данной статье проводится анализ динамики развития когнитивных систем мышления человека на основе теории Даниэля Канемана о двух системах: быстром интуитивном (S1) и медленном осознанном (S2) мышлении. Обсуждается влияние новых технологических инструментов, таких как крупные языковые модели (LLM), на ускорение развития и эффективности системы S2 и особенности кумулятивных изменений в структуре когнитивных процессов. Особое внимание уделяется сложностям и ограничениям трансформации на уровне S2, парадоксу Джевонса в контексте интеллектуальных ресурсов и механизмам когнитивных искажений под воздействием пропаганды и искажения информации. Полученные выводы иллюстрируют современные вызовы и возможности психологии мышления в эру усиленного взаимодействия человека и ИИ.

Объект исследования

Когнитивные системы человека, отвечающие за мышление, принятие решений и обработку информации, с фокусом на взаимодействие и развитие быстро действующей системы S1 и медленной контролирующей системы S2.

Предмет исследования

Механизмы динамического изменения и роста когнитивных ресурсов, роль технологической поддержки (например, LLM) в ускорении прироста эффективности S2, а также влияние когнитивных искажений и информационной среды на развитие и деградацию этих систем.

Гипотезы

  1. Традиционная модель двух систем Канемана описывает основные свойства мышления, но развитие и прирост системы S2 происходят медленно и ограниченно из-за естественной лени и ограниченных ресурсов. [ … ]

  2. Активное вовлечение технологических ассистентов (LLM) вызывает сдвиг в когнитивной нагрузке от S1 к S2, инициируя положительную дельту (∆ S2 = S2'-S2), выраженную в росте эффективности и скорости когнитивных процессов (dS2/dt). [ … ]

  3. В условиях информационных искажений и пропаганды возможна отрицательная дельта развития S2, приводящая к деградации критического мышления и усилению когнитивных ошибок
    (∆ S2 = S2'-S2<0). [ … ]

  4. Аналогично парадоксу Джевонса, увеличение активности мышления ведет не к экономии «мыслетоплива», а к кумулятивному росту расхода когнитивных ресурсов, стимулирующему динамическое развитие S2. [ … ]

Текущие выводы по состоянию на 2025-09-23T00:04:00Z

  • Эмпирическая и теоретическая база Канемана подтверждает существование двух систем мышления с частично независимыми механизмами и ограничениями. [ … ]

  • Рост и улучшение осознанного мышления (S2) в традиционной парадигме ограничен, однако технологии ИИ создают новые возможности ускорения и углубления этих процессов. [ … ]

  • Для достижения устойчивого развития когнитивных ресурсов необходимо учитывать риски информационных искажений и прилагать усилия к осознанной фильтрации и обработке знаний. В противном случае ∆S1, возможно (?) и будет заметно больше, чем ноль (см. в постах “начинашек”), но в перспективе — через “единомыслие” и подражание “наставнику в области ∆S1”, — “начинашки” начнут заметно деградировать (∆S2<0), т.к. упрощённые псевдомодели, выхолощенные пропагандой в угоду “пропитки неофитов”, неминуемо ведут к оболваниванию большинства “профессиональных учеников” (см. эффект "группомыслия"). [ … ]

  • Концепция скорости изменения когнитивной системы S2 во времени (dS2/dt) с привлечением внешних инструментов является перспективным направлением для исследований и практики в области психологии мышления и развития личности, но только в том случае, если сознательно отказаться от порочной прокачки S1 за счёт административных (управленческих) запретов на прокачку S2. [ … ]


Справочно:

Эффект группомыслия

Часто, когда в группе появляются разногласия, возникает феномен “огруппления мышления”. Стремясь избежать конфликта, участники пытаются все уладить и найти решение, устраивающее всех. Желание разумное, но только компромисс для них важнее объективности решения.

Участники группы добровольно отказываются от критических суждений и разносторонней оценки, а ее лидеры пресекают любое инакомыслие. Открытие этого феномена принадлежит американскому психологу Ирвингу Джанису.


Источник: Nipar «Ловушка “группомыслия” и другие эффекты работы в команде», Хабр, дата публикации: 24.09. 2010 в 16:14, URL — https://habr.com/ru/articles/104880/
Дата / время обращения: 2025-09-23T00:36:00Z

Да, я в курсе, что упоминания за «критическое мышление» и «когнитивные искажения» в МИМ не приветствуются:

Критическое мышление и его несовременность

Критическое мышление — это педагогическая традиция 20-го века для «мягкого» (исподволь, через много примеров) обучения адекватности и рациональности в мышлении и прикладных рассуждениях через выискивание «фактических ошибок». Впервые его использовал в 1910 году теоретик в области образования John Dewey в книге «Как мы мыслим».

Основание для такого названия были простые: «критика» — это был один из разделов логики582 The three kinds of value judgments are Beauty, Goodness, and Truth. They determine the three kinds of normative science: Aesthetics, Ethics, and Normative logic. Peirce equated normative logic with logic as semiotic. But all sciences, including the normative sciences, depend on mathematics and mathematical logic (AKA formal logic). All empirical sciences, including the normative sciences, depend on phenomenology for the analysis and interpretation of perception. The three parts of normative logic (AKA logic as semiotic) are (1) Critic, which is formal logic; (2) Grammar; and (3) Methodeutic, which is Peirce’s name for the methodology of science. All these issues were discussed and analyzed in detail by Aristotle, debated for centuries by the Greeks, Romans, and Arabs, and developed to a high level of sophistication by the medieval Scholastics. The books called «logic’’ from the 13th to the 19th centuries discussed all these issues. But the 20th c. logicians ignored all but the formal logic. They did a lot of good work on logic, but they also lost a great deal. That is why I said that they wasted too much time studying Frege — who ignored everything except the formal part. — это рассказано John Sowa в https://groups.google.com/g/ontolog-forum/c/xwFwCa0j8qI/m/iufObRmbAAAJ (сегодня этот раздел — формальная/математическая логика как наука о правильных рассуждениях), а другими двумя разделами были эпистемология (наука о познании, как рассуждения отражают физический и абстрактный мир) и нормативная логика (логика как семиотика, работа со знаками). Критическое мышление подразумевало, что мы проверяем рассуждения логикой, и что не проходит этот фильтр, то просто отбрасывается. Критическое мышление поначалу означало просто логичные рассуждения , а не абы какие фантазии .

У термина была довольно бурная жизнь, его значение интерпретировалось то очень широко, то очень узко583. То, что это педагогическая традиция, а не что-то живое, используемое в жизни (просто логичное мышление), подтверждается графиком частоты запроса critical thinking в Гугле. Пик планетарного интереса ежегодно — 1 сентября, в каникулы интерес падает практически до нуля:

Изучение предмета «критического мышления» в его нынешней форме обычно не приводит к усилению интеллекта, а само критическое мышление в его текущем виде неприменимо в сложных проектах (например, в крупных инженерных проектах, где просто пользуются логикой), поэтому осталось на уровне учительских обсуждений в старшей школе и в силу исторических традиций в гуманитарных вузах на младших курсах. При внимательном рассмотрении критическое мышление сводится к призывам использовать в жизни попсовые (на уровне «здравого смысла») знания по логике и научному мышлению/исследованиям/эпистемологии. Но чаще нет и этого, дело ограничивается призывами «думать больше! думать точнее! проверять факты! сомневаться!». Для реализации этих призывов показывают разные способы, придумываемые «на коленке» тем или иным преподавателем критического мышления. О цивилизационном state-of-the-art речи не идёт…


А.И. Левенчук, архив, «Интеллект-стек», раздел «Критическое мышление и его несовременность», URL — https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/intelligence-stack/2023-07-27/11578
Дата / время обращения: 2025-09-23T01:08:00Z

… Беда с этими когнитивными искажениями, даваемыми длинными списками, как раз в этом: лекарство незаметно и как-то печально неизбежно становится болезнью. Как бороться с когнитивными искажениями? Сознательно уходить от интуитивного мышления, развивать логику. Если известно, как рассуждать правильно — то можно отслеживать все отклонения от этой правильности, какие бы они ни были, а не заучивать списки «чего делать нельзя». Если 2*2=4, то неправильные ответы — 5, 26, xbc, 4.41, «число», и не нужно запоминать список того, что могло пойти не так. Правильно «по правилам логики» вот так, а всё остальное — неправильно, не нужно проверять специально. Но нужно помнить, что человеческий мозг — это очень плохой логический вычислитель, если работает «интуитивно» в быстром и нетрудном режиме S1. Его логике нужно специально учить, используя трудный медленный осознанный режим работы S2!

Для логичных рассуждений нужно научиться моделировать/формализовать предмет обсуждения (всё это разные способы называть одно и то же: переход к логической строгости начинается с формализации предметной области). То есть логическое рассуждение базируется только на том, что вы рассуждаете, применяя правила логики к каким-то объектам, но ещё и на том, что вы выделяете подходящие объекты внимания из фона, планируете ресурсы для рассуждений, уточняете типы объектов и их отношения. Логичное рассуждение возможно только тогда, когда у вас в порядке с применением мыслительных практик всех предыдущих уровней интеллект-стека. Если там непорядок (плохо с онтологией, плохо с семантикой, плохо с собранностью — много с чем может быть непорядок), то у вас будут правильное применение правильных логических операций к неправильным объектам, результат будет печальный.

Логика тесно связана с формализацией знания. В западной культуре аналитике, т.е. основанных на логике формализации и моделированию, исторически придаётся большое значение. Результаты этой западной ветки цивилизации с её аналитичностью и логичностью хорошо видны: восточная цивилизация успешна сегодня примерно в той мере, в какой она копирует западные достижения научной, инженерной, менеджерской, предпринимательской, да и всей остальной (кроме искусства и религии) мысли487. Формализация/моделирование/онтологизирование в связке с рассуждениями по правилам с элементами этих моделей лежит в основе западной цивилизации. Знания накапливаются прежде всего в форме моделей, важных объектов с важными связями! И дальше с этими моделями производят вычисления/рассуждения — и люди, и компьютеры, и люди вместе с компьютерами, и в одиночку, и коллективно.

Быть логичным, не умея моделировать/ абстрагировать — нельзя! Или вы обучаетесь моделированию, с которого и начинается медленное рассудочное (формальное, логичное, по лучшим цивилизационным образцам) мышление S2 по Канеману, и будете защищены от когнитивных искажений в силу самого устройства этого мышления, или вы будете вечно искать в результатах вашего интуитивного мышления, вашей «смекалистости» ошибки от искажений/предвзятостей быстрого мышления S1 по Канеману, то есть предвзятостей интуитивного мышления животного.

Вместе с тем, часть этих «когнитивных искажений» не является искажениями. Люди являются совсем плохими формально-логическими вычислителями, а даже плохими, но не такими уж плохими байесовскими вычислителями, когда работают в режиме S1 (то есть без использования сознательного рассуждения), это давно было установлено экспериментально. И при этом отлично живут! Если вам не надо супернадёжного логического вывода, чтобы запустить ракету в космос, то можно полагаться и на интуицию — это много менее энергозатратно, требует меньше внимания, результаты доступны быстрее (надо «прикинуть», но не надо «рассуждать по правилам»). Сейчас это наблюдение уточнено: люди являются плохим байесовским вычислителем, но при этом неплохим квантовоподобным вычислителем! Некоторые психологические эксперименты, которые нельзя было объяснить, если считать человека байесовским вычислителем, можно объяснить, если принять гипотезу о быстрых квантовоподобных вычислениях «по интуиции», и результаты при этом не совпадают с логическими и «чистыми байесовскими». Например, эффект порядка ответов (люди оценивают вероятность разных ситуаций по-разному, в зависимости от порядка предъявления вопросов) оказался лучше всего объясним, если предположить квантовоподобность в рассуждениях488 [2010.10444] Modeling combination of question order effect, response replicability effect, and QQ-equality with quantum instruments. Кроме того, квантовоподобное рассуждение даёт быстрый ответ (за счёт того, что вычисления идут не непрерывных функций и тем самым не должны быть верными для бесконечного числа точек, квантовоподобные вычисления привязаны к квантам/дискретам различимости, то есть вычислений надо меньше, и решения можно сделать линейными, что много быстрее), а ещё там учитывается априорная информация, о которой мы не знаем, и которая в чисто байесовском расчёте просто откидывается. Если у вас ограниченное время и ресурсы на вычисление, то квантовоподобная логика (как раз «интуиция», S1 человеческого мышления) становится вполне рациональным и правильным выбором логики! А бесконечное выискивание «предвзятостей, искажающих суждения» — оно ведёт к analysis paralysis, застреванию в бесконечных бесплодных рассуждениях вместо выхода на продуктивное действие. В животном мире лишние раздумья приводят к тому, что вас съедают, или вы сами не успеваете кого-то съесть. В мире конкурентного рынка всё то же самое: если выбрана не та логика, то будут или ошибки, или вы просто не успеваете всё продумать, или хотите получить результат точнее, чем это теоретически возможно — в любом случае, проигрываете в конкуренции. Логика важна!"


А.И. Левенчук, архив, «Интеллект-стек», раздел «Предвзятости», URL — https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/intelligence-stack/2023-07-27/11567
Дата / время обращения: 2025-09-23T01:08:00Z

"… Следите также за психологическим комфортом вашего собеседника, который будет неминуемо падать при указании вами на когнитивные искажения, несоответствия метафор ситуации, уточнения неверно употреблённых типов. Собеседникам обычно очень некомфортно, когда им начинают выпрямлять льющийся из них поток интуитивных мыслей (говорят «поток сознания», но в том-то и проблема, что сознания в этом потоке нет, сознание как раз про удержание S2, а тут поток S1) со всей встроенной в него нелогичностью. И у вас должны быть способы этой некомфортности для ваших собеседников избегать, вести беседы без эмоциональных конфликтов.

Например, в нейролингвистическом программировании предупреждают, что техника мета-моделирования707 Урок 1. Модель языка или метамодель НЛП, направленная на поиск когнитивных искажений и пробелов в мышлении, вызывает резкое улучшение внятности и резкую неприязнь у того, чью внятность повышают. Если выясняется, что наш свежеобученный адепт логического мышления будет приводить в бешенство всех людей, с кем он начинает разговаривать, ибо фиксируется только на выискивании ошибок, не видит за деревьями ошибок в отдельных высказываниях леса общей направленности рассуждения — это нельзя будет считать хорошим результатом, но именно такой результат вполне вероятен и нужно эти риски как-то учесть.

А ещё нужно учесть, что вы не просто так общаетесь. У вас обычно есть какая-то цель, вам нужно убедить собеседников не в верности вашей картины мира, а в необходимости выполнения совместного действия для достижения ваших и их целей. …"


А.И. Левенчук, архив, «Интеллект-стек», раздел « Результатом коммуникации является её результат, а не исходное намерение», URL — https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/intelligence-stack/2023-07-27/11567
Дата / время обращения: 2025-09-23T01:08:00Z

Но я также чуточку знаю историю запретов — см., например, про запреты Аристотеля — «Литература под цензурой: 10 громких случаев запрета книг»:


Картинка, источник: https://n1s2.hsmedia.ru/92/ca/1f/92ca1f4c99dc37fb698dff3799977afa/664x996_1_136d6b1ddae2dcf7dca2385cbbe06d1f@1000x1500_0xac120003_10204060791631878517.jpeg

«Метафизика» Аристотеля и его труды по натурфилософии

1210–1215 гг.

Французские богословы запретили преподавать труды Аристотеля на факультете искусств Парижского университета под страхом отлучения от церкви, опасаясь, что ученые распространяют еретические идеи — например, о тождестве Бога и природы.

В 1231 году папа Григорий IX специальной буллой предостерег от пересказа этих книг в лекциях, пока трактаты не будут очищены от вредных мыслей.

Так что, пока не сжигают за “критическое мышление” и дают урезанные ссылки на Канемана

  • “свадебные генералы” в чине “нобелевский лауреат” — хорошее подкрепление для маркетинга. А всё “лишнее” из Канемана-Тверски — так это и урезать можно. И опорочить как “немодное”/“несовременное”… )))

Пока Канемана не вычеркнули из МИМ-руководств полностью, можно и дальше вести исследования про положительное приращение S2 (∆ S2>0). А вот следует ли развивать S2 за счёт ∆ S1, да ещё если сам “развиватель” надёжно окопался в своей комфортной зоне S1 — вопрос спорный. Может быть, лучше сразу с ∆ S2 начинать? А “окопавшихся” — куда девать тогда?..

Итоги обсуждения с Perplexity Pro:

Рациональное мышление и онтологическое обучение в эру LLM

Пресс-релиз по результатам аналитической беседы

Ключевые слова

  • онтология
  • субъективно-предикатная структура (СПО)
  • понятийный граф
  • S1/S2 мышление (Канеман-Тверски)
  • обучение азам
  • когнитивные искажения
  • критическое мышление
  • LLM/AI-ассистенты
  • моделирование
  • дидактика

Аннотация

В беседе рассмотрены возможности и ограничения формализации и обучения новым предметным областям средствами онтологии и логики в контексте работы с крупными языковыми моделями (LLM). Проанализирован баланс между медленным осознанным мышлением (S2) и быстрым интуитивным мышлением (S1) при построении учебных маршрутов для новичков. Представлены концептуальные рамки, включая архитектуру “Пентахор ясности” и формальные системные промты, обеспечивающие постепенное усложнение педагогиеской траектории. Выделены дидактические риски, преимущества гибридных подходов, обоснованно предложен вектор дальнейших исследований.


Часть I. Онтологический формат: СПО, графы и их роль в обучении

Обсуждение

  • СПО (субъект–предикат–объект) — универсальная единица для атомарных утверждений, пригодная для построения базы знаний и начального обучения.
  • Понятийные графы — более гибкие структуры, позволяющие моделировать сложные, контекстуальные, многозначные отношения.
  • Гибридизация СПО и графов обеспечивает формализацию знаний с удобной перспективой дальнейшего анализа внутри LLM.

Таблица: сравнение СПО и понятийных графов

Критерий СПО Понятийный граф
Простота + -
Гибкость - +
Непротиворечивость + -
Стартовое обучение + -
Формализация сложных связей - +

Вывод:
СПО — основа модульного обучения, после освоения азов предпочтителен переход к графовой структуре.


Часть II. Дидактика: обучение с акцентом на S2, риски и ограничения

Обсуждение

  • Акцент на развитии S2 (по Канеману-Тверски) — формализация, логика, рефлексия, моделирование.
  • Ограничения: перегруз, высокий порог, отсеивание, утрата мотивации, недоучёт роли S1.
  • Необходимость баланса: интеграция простых примеров (S1), постепенное введение формализации, учебная гибкость по мере роста аналитических навыков.
  • В стратегической перспективе LLM — катализация S2, но только при учёте когнитивных особенностей и персонализации трека обучения.

Вывод:
Чистый акцент на S2 утопичен для массового новичкового образования; эффективен интегративный (гибридный) подход.


Часть III. Формальные системные промты, архитектура “Пентахор ясности” и роль визуальных метафор

Обсуждение

  • Прототип промта “Пентахора ясности” — поэтапный многомерный анализ: логика, стиль, культура, синтез, рефлексия.
  • Каждый этап (тетраэдр) — автономный смысловой блок, готовый для обучения и практики.
  • Архитектура учёта S2 — через последовательные уровни, интеграцию системных промтов с задачами рефлексии и синтеза.
  • Визуальные метафоры — способ структурировать сложную предметную область для восприятия и поэтапного освоения.

Вывод:
Пентахор ясности” — дидактически эффективная многоуровневая методика, если реализуется пошагово, с учётом удобства для новичка.


Часть IV. Риски, открытые вопросы, дальнейшие исследования

  • Риски перегруза, отсева, создания элитарной “клубной” логики.
  • Проблематика применения чистого S2 вне узкой экспертной среды.
  • Прогнозы по когнитивной динамике S2/S1 в будущем ИИ-образовании.

Открытые вопросы

  1. Как оптимально балансировать S2/S1 в обучающих системах LLM для разных категорий учащихся?
  2. Каковы минимальные пороговые требования к уровню S1/S2 для успешного освоения онтологического подхода?
  3. Возможно ли массовое внедрение подходов, ориентированных на СПО+графы, без потери мотивации и глубины освоения?
  4. Какие когнитивные искажения могут скрытно проникать даже в формализованное обучение и как их диагностировать?
  5. Какие методики рефлексии и обратной связи наиболее эффективны для поддержки процесса накопления S2 у новичков?
  6. Как задачи практической коммуникации и принятия решений интегрировать в траекторию системного обучения с фокусом на S2?

Текущие наблюдения и предварительные выводы

  • Модульное обучение онтологии и логики через СПО и графы — эффективная стратегия для выстраивания базовых знаний.
  • Чистое усиление S2 ограниченно эффективность массового обучения; интеграция S1 необходима для мотивации и удержания.
  • Архитектура “Пентахор ясности” успешна при пошаговой, адаптивной реализации.
  • Для достижения устойчивого развития критического мышления и защиты от когнитивных искажений необходимы рефлексия, гибкая дидактика и осознанное педагогическое сопровождение.

Источники для самостоятельного изучения

  1. Канеман Д. “Думай медленно… решай быстро” (Thinking, Fast and Slow, 2011)
  2. Канеман Д., Словик П., Тверски А. “Принятие решений
    в неопределенности. Правила и предубеждения” (Judgment under Uncertainty: Heuristics and biases, 2001)
  3. Сова Дж. (John F. Sowa). “Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations” (2000); “Formal Ontology: A Introduction” (2001)

Иллюстрация (схема)

S1 (интуиция)

Примеры, кейсы, ассоциативные задачи

СПО, атомарные знания

Понятийные графы, формализация

S2 (логика, моделирование, рефлексия)

Многомерный анализ, синтез решений