Развитие для развитых

ailev · 24.Сентябрь.2025 12:37:33

Всё, отучились!
В ШСМ (школе системного менеджмента) в 2015-2025 годах реализовывалась программа образования для образованных, у меня даже была выпущена книжка “Образование для образованных” (и её последнюю версию 2021 года я до сих пор не уволил, Образование для образованных. 2021 печатная, электронная: epub, fb2, pdfRead, mobi - купить книгу в интернет магазине, автор Анатолий Левенчук - Ridero, ибо этот текст достаточно простой как входной, он неплохо мотивирует на развитие).

Основной тезис был в продолжении Просвещения, в оптимизме: все проблемы от недостатка знания, а знание при наличии интеллекта и данных от внешнего мира всегда можно получить. “Спасти жизнь” – это решить понятные проблемы “всех накормить-обогреть”, исключить летальные войны, но оставить конкуренцию, получить биологическое бессмертие без остановки эволюции, исключить экзистенциальные риски вроде ураганов, астероидов, смертельных вирусов. Для всего этого надо усиливать интеллект как мастерство решения проблем в новых ситуациях, которые не видел ни ученик, ни его учитель – и начать надо каждому с себя, поскольку интеллект может быть сильным не только за счёт “генетически унаследованной аппаратуры” (и некоторым тут свезло, а некоторым – не очень), но и за счёт приобретённых знаний. Можно поглядеть на аборигенов из джунглей против городских жителей в среднем и профессоров в вузах в частности: аппаратура та же, но обучение разное, интеллект их по его силе в итоге ощутимо различается.

Дальше ШСМ предлагала образовательные программы (курсы) с содержанием, которому не учили ни в школе, ни в вузе – и обещала усиление интеллекта за счёт обучения не просто каким-то “дисциплинам”, а обучения трансдисциплинам, общим для самых разных проектов. Интеллект как раз предназначался для того, чтобы быстрее разбираться с проблемами в новых и новых проектах за счёт того, что обучаешься какому-то относительно стабильному универсальному/фундаментальному/трансдисциплинарному знанию. При этом интеллект не особо различался “естественный” и “искусственный”: если вам надо решить проблему, то всё равно, какой там носитель интеллекта, ему надо будет не “просто подумать”, а применить какой-то SoTA метод мышления и поучаствовать в коллективной разработке. Курсы перестали поэтому говорить о людях, а начали говорить об агентах с заведомо неясной “искусственностью” или “естественностью”.

ШСМ активно развивалась, начала учить в онлайн, по её программам так или иначе закончили какие-то курсы больше двух тысяч человек. Но в апреле 2025 года ШСМ перестала быть “школой”, объявила “образование” устаревшей идеей, ибо а) слишком много ассоциаций с неэффективным, ненужным и реакционным “официальным” образованием с его полной бесполезностью в плане развития интеллекта, б) подразумевается однократность “подготовки к жизни”, а потом “спасибо, до свидания”, в) прихода AI, где полным ходом уже реализуется идея “Алмазного века, или букваря для благородных девиц”. Вот этот букварь (AI-тьютор уже встроен в ChatGPT, уже встроен в Gemini, это будет везде) пусть и учит.

А что ШСМ? Переквалифицировалась за апрель-июнь в МИМ (мастерская инженеров-менеджеров, веб-адрес “школы”, но сам вебсайт уже другой – https://system-school.ru/), объявила себя сообществом, вместо учебных программ предложила стажировки без отрыва от работы, курсы перековала в руководства по программам развития: личного (себя), рабочего (окружающих), исследовательского (развитие самого развития, исследования/познание). Всё, курсов нет, есть руководства и стажировки с наставниками, занятий нет, а есть разборы/review рабочих проектов с наставниками. Ещё семинары: не учебные, а вполне рабочие.

С июня пошёл эксперимент над созданием FPF: нового поколения методов мышления для людей и машин, о котором раньше только упоминалось как о “фронтире”, но подробностей особых в руководствах МИМ не было. В частности, системное мышление обобщалось до холонического мышления, общего для систем и знаний/эпистем, механизм ролей поэтому обновился, методология (role enactment) обновилась, в явном виде добавилось “творчество”. FPF был заявлен как средство усиления интеллекта не только людей, но и LLM, с ним идут эксперименты. Оказалось, что освоившие мышление и работу по руководствам МИМ вполне понимают пользу от FPF и могут им воспользоваться, а вот у остальных людей с этим – проблемы. Расслоение людей “по уму” не закончилось с приходом сильного AI, ибо для общения со сверхумным собеседником хорошо бы тоже быть если не сверхумным, а хотя бы умным.

Можно делегировать LLM решение проблем, но проблематизацией тогда надо владеть профессионально
И тут первая засада: если у тебя есть хорошо поставленная проблема (выполнена проблематизация), то LLM её решит, даже если ты сам не можешь (не текущая версия AI-агентов, так следующая решит, или послеследующая. Только заплати!). Если задача плохо поставлена, проблематизация некачественная – то тоже решит! Но решит не ту проблему, которую было надо. Но какую проблему надо решать, какую проблему поставить перед LLM? Вот эту проблематизацию, стратегирование, планирование надо уметь делать профессионально. А потом? Ну, вы начните – LLM подхватит, было бы что достойного подхватывания!

Для LLM надо уметь проблематизировать: а)ставить проблемы, б) отслеживать, как эти проблемы переводятся в задачи, которые к ресурсному планированию (и если проблема решена, но ресурсов на выполнение плана нет, то это – “проблема не решена”), а также в) отслеживать, что решение проблем устаревает со временем, накапливается эволюционный должок, отсутствие проблематизации. Должок этот смертелен. До 1994 года СМД методологов было несколько тысяч и они начинали всегда с первого шага мышления – “проблематизации”. А с 1994 года проблематизация куда-то делась, они стали говорить о том, что “решают проблемы”, “консультируют”, “развивают”, но вот не “проблематизируют”. И всё, довольно продвинутое на тот момент движение сдохло (хотя причин там было много, но для меня – это одна из существенных, даже доклад в 2013 году сделал на эту тему на Щедровицких чтениях: Девятнадцатые щедровицкие чтения: ailev — ЖЖ). Накопление эпистемологического долга приводит к эпистемологическому банкротству.

По факту проблематизация – это часть стратегирования (и какую-то теорию стратегирования мы уже имеем в руководствах МИМ), ибо в стратегировании вы подбираете или создаёте метод решения проблемы, но вот откуда берётся проблема – это иногда обсуждается отдельно от стратегирования (и тут желающих подкинуть вам свою проблему для решения хоть отбавляй: коллеги, клиенты, правительства и диктаторы, ООН, think tanks, любой блогер, который лучше всех знает, чем вам надо заняться), а иногда – всё-таки в самом стратегировании. У нас в руководствах это “внутри стратегирования”, но во многих местах она прописана отдельно, как первый шаг системного творчества. А дальше – гипотезы, варианты, trades-off (ибо часто получить полное решение проблемы невозможно, но можно говорить о выходе на границу Парето с каким-то набором характеристик – возможно, это обсуждается в маркетинге, в архитектуре, это уже общее понятие в R&D, и освещение/illumination тут про то, что надо просто не в одну точку выходить, а захватывать всю поверхность, выходить во много точек. Но точек какого пространства каких характеристик какого холона? Где найти эту поверхность Парето? Вот это и есть проблематизация, постановка задачи).

Бесконечное развитие: приоритет поиска проблем, а не только поиска решений
Вот этот бесконечный цикл проблематизации, решения проблемы, далее выполнения задач как результата решения проблемы – и перехода к новой проблематизации, причём “врассыпную” во много классов задач, а не по линии “реализации одной мечты” получил имя open endedness, а мы его перевели на русский как “бесконечное развитие”. Подписка на наши руководства с возможностью выполнения заданий по ним так и называется, “бесконечное развитие”.

Вот мой текст 2019 года об этом “бесконечном развитии”, Открытость (open-endedness): понятие шире, чем эволюция: ailev — ЖЖ. Основной тут ход вполне “системный”: кроме “умного агента” надо делать “богатую проблемами среду”, кроме “способов решения проблем” надо заниматься “способами задания проблем”. Это можно рассказывать словами “вечного обучения” (learning, что было очень модно в эпоху representations learning и “обучаемого AI”, который только-только делал первые результаты), но ещё и словами теории эволюции, которая считается хорошим примером вот этой самой open-endedness. Традиционная сфера исследований в этой сфере – “искусственная жизнь”, звучит явно шире и необъятней, чем “искусственный интеллект”, который сразу понятно, что только “часть того, что есть в жизни, хотя и очень интересная часть”. Ещё один язык, который близок безличной эволюции с её eco-evo-devo, но отражает некоторую идею “невымирания” – это язык бесконечной адаптации и тем самым бесконечного невымирания. Но если ты хочешь адаптироваться к будущим сюрпризам (неприятным, ибо к приятным сюрпризам адаптироваться вроде бы не надо, надо наоборот – расслабиться и получить передышку в вечной борьбе за выживание), то неплохо бы наращивать свой потенциал в решении проблем. В том числе коллективный потенциал, ибо один агент в силу теоремы бесплатного обеда не может решить все классы проблем, должны быть спец.агенты на каждый частный случай. И вот это всё уже называют развитием, development.

Дальше делаем мой любимый тест, как для системного мышления: вытащите свой секундомер и проверьте, сколько минут вы способны рассказывать о системном мышлении, ибо кто же не знает о важности и необходимости системного мышления, кто же не обладает этим системным мышлением? Это же так понятно! Но если не знакомы с руководством по системному мышлению – обычно двух минут хватает, чтобы изложить все познания (первая минута на “система состоит из взаимодействующих частей”, а вторая минута – вспоминается понятие эмерджентности, что “целое больше его частей”). А ведь руководство по системному мышлению – это 3Мзнаков, чуть меньше “Войны и мира”. Неужели о системном мышлении вы можете рассказывать всего две минуты?

Ровно то же самое – про развитие, причём нас интересует не какой-то там development в смысле “развитие территории” или “разработка” (это ж всё на английском development, “ихние доллары – это наши баксы!”). Нет, это общая идея развития, это теория развития, причём наиболее интересная идея – это эволюционная разработка (очень модно в инженерии прямо сейчас, evolvability в архитектуре – это как раз оно), а также “бесконечное развитие” как абстрактная идея бесконечного роста мощности агентов по решению текущих и будущих проблем: open endedness. Где сейчас развивают идеи open-endedness? В компаниях, которые занимаются AI, ибо это верный способ бесконечно разрабатывать/развивать AI.

Ну, а мы в мастерской инженеров-менеджеров бесконечно развиваем инженеров-менеджеров, удерживаем вот эту культуру. Конечно, у нас есть на этот счёт планы, прежде всего – познакомить инженеров-менеджеров с SoTA дисциплины open-endedness, с теориями творчества, где не просто решают проблемы, а где ставят проблемы и их решают в бесконечном цикле. Сейчас про это – теория стратегирования в руководстве по методологии, практика корпоративного стратегирования в руководстве по системному менеджменту, а также немножко в руководстве по системному менеджменту. И совсем немного в руководстве по интеллект-стеку методов фундаментального мышления, до которого никто почти и не добирается – это же исследовательское развитие. Да, есть и более-менее попсовое изложение в том же “Образовании для образованных” и руководствах программы личного развития, но это всё “на пальцах” объяснения общих идей. Даже в текущем FPF теория постановки goldilocks (“в зоне ближнего развития”) проблем уже имеет поддержку больше, чем в наших нынешних руководствах.

(Игрушечный) пример использования идей бесконечного развития в FPF
Как я сделал пример по использованию LLM+FPF против использования vanilla LLM из предыдущего поста про Work ≠ Service (Поддержка ответит через 2 минуты. Или через вечность. Work ≠ Service: ailev — ЖЖ)? Это обсуждали сегодня в телеграм чате моего блога, с вопроса “как вы эти 10 тестовых фраз получили” (Telegram: View @ailev_blog_discussion). Вопрос этот не про то, как “LLM+FPF” или “LLM плюс ничего” решают проблему. Это ведь тривиально! Вопрос в том, как получили такую удачную проблему “с ловушками” для развития каких-то агентов (и людей, и в данном случае – не совсем людей), которую было бы интересно решать! Это игрушечный пример для “бесконечного развития”, но вся большая жизнь-не-игрушка состоит из вот таких игрушечных моментов. Вот как я это сделал:

Промпт 1: “Мы занимаемся улучшением FPF, спецификация которого в подгруженном файле. Предложи десять легко воспроизводимых способов, которыми в ходе семинара можно продемонстрировать, что использование FPF даёт совместно с использованием LLM в мышлении отдельного инженера-менеджера результат лучше, чем использование LLM без использования FPF”. Результат даже не читаем )))
Промпт 2: “Теперь переделай предложенный тобой набор демонстраций, чтобы поднять его quality diversity”. Ответ: “Ниже — «Rev-2» портфель из 10 демонстраций, специально переработанный под quality‑diversity (QD): мы варьируем домены, тип задачи, данные/модальности, профили риска, временной ракурс (design-time vs run-time), виды доказательств и ядро FPF-паттернов. Каждая демонстрация сопоставляет базу (LLM-только) и третмент (LLM+FPF), даёт простые материалы/шаги и метрики качества и диверсификации. В качестве QD-механики рекомендуем лёгкую «illumination-сетку» в духе MAP-Elites (Mouret & Clune, 2015; CVT-MAP-Elites, 2017; QD-RL, 2020-2022) — для каждой задачи фиксируем 2–3 «оси признаков» и заполняем ячейки лучшими вариантами. В FPF эта логика встроена в Creativity-CHR (C.17) → NQD‑CAL (C.18) → E/E‑LOG (C.19) и «Creative Abduction» (B.5.2.1).” и там ниже — 10 QD-демонстраций, вторая из которых “2) «Сервис — это обещание»: acceptance-проверки из Work-фактов”", и в этих “демонстрациях” какое-то бла-бла на тему как это можно организовать на семинаре.
Промпт 3. "Выполни демонстрацию “2) «Сервис — это обещание»: acceptance-проверки из Work-фактов”, и там в тексте будет как раз вот этот список и бла-бла симуляции решения задачи LLM без FPF и с FPF.
Далее я беру этот список и в двух отдельных чатах прогоняю его так, как описал в посте – это я решаю задачу, которая уже была промоделирована постановщиком.

Где тут закопано “бесконечное развитие”? В промпте 2, где я попросил “поднять quality diversity”, https://quality-diversity.github.io/, то есть получить не “какие-то задания”, а набор разнообразных задач высокого качества.

Бесконечное развитие в природе идёт не по линии превращения организма в сверхорганизм, интеллекта в сверхинтеллект, человека в сверхчеловека. Нет, этому препятствует no free lunch theorem: универсального победителя в мире методов нет (no free lunch). На реальных, структурированных классах задач специализированные семейства методов дают устойчивый выигрыш. Выживают только решения для своих ниш, для частных случаев.

Например, самая полная в мире Julia-экосистема JuMP из DSL для описания проблем оптимизации и подключения самых разных solvers/решателей для “частных случаев” делает как раз вот эту оркестровку солверов для частных случаев под общую постановку задачи. Круглое катить, квадратное носить. И то же в случае CYC, где “современный аналог general problem solver” выкинули в конце концов ([2308.04445] Getting from Generative AI to Trustworthy AI: What LLMs might learn from Cyc, очень показательная история про jack of all trades, master of nothing): он всегда вылетал по тайм-ауту, у него не было шансов, а выигрывал “ускоритель для частного случая”. “Решение проблем” в рамках идеологии бесконечного развития надо обсуждать не так, как это было привычно. Текст по ссылке в этом абзаце начинается так: “A fascinating aspect of natural evolution is its ability to produce a diversity of organisms that are all high performing in their niche. By contrast, the main artificial evolution algorithms are focused on pure optimization, that is, finding a single high-performing solution”. А дальше там появляется много интересных слов, часть которых уже отражена в FPF, как об этом честно написала GPT-5 Pro в своём отчёте о том, что она делала с постановками задачи, хотя там ещё нет хода на многокритериальную оптимизацию: “В качестве QD-механики рекомендуем лёгкую «illumination-сетку» — для каждой задачи фиксируем 2–3 «оси признаков» и заполняем ячейки лучшими вариантами. В FPF эта логика встроена в Creativity-CHR (C.17) → NQD-CAL (C.18) → E/E-LOG (C.19) и «Creative Abduction» (B.5.2.1)”. Освещение/illumination это просто класс алгоритмов, который вместо одного “оптимального” решения получает много хороших решений. По той же ссылке следующая фраза – “Quality-Diversity optimization (or illumination) is a new type of evolutionary algorithm that aims at generating large collections of diverse solutions that are all high-performing”, то есть это ход от слепой эволюции “в тупики” к оптимизирующей, выходящей на ниши, а причём при обычной ситуации многокритериальной оптимизации выводящей на какие-то границы Парето (и есть варианты, как именно выводящих). Это и есть ход от “просто эволюции” к “развитию”, от “неважно кто победит, лишь бы конкурировали” к “важно, что победим мы: за счёт предвидения, планирования, интеллекта”.

От Школы к Мастерской: от “непрерывного обучения” к “бесконечному развитию”
Вот мы в мастерской инженеров-менеджеров (МИМ) культивируем бесконечное развитие. Мы будем продолжать отстраиваться от разговора про оптимизацию как обучение, адаптацию как обучение и потом долгого объяснения идеи “непрерывного обучения”, которая прямо противоречит разговору “по (школьным) понятиям”: “так ты учил, или выучил?”. Это же интуитивно ясно, если “долго учил”, то в какой-то момент должно настать “выучил”! И если “бесконечно учил, но не выучил”, то “ты тупой, неуспех”. Дальше можно сколько угодно обсуждать понятие “непрерывного обучения”, continuous learning, толку не будет, обсуждение не будет переходить в дело.

А вот если “бесконечно развиваешься”, то это надолго, навсегда. Ещё в развитии демонстрация результатов обязательна. Ну, и “учиться на рабочем месте” вроде как не принято (тебе ж зарплату не за твоё обучение платят, зарплата – это не стипендия), а вот развиваться на работе – это запросто, это ожидается, это уместно, это можно делать всю жизнь. Я вот пишу эти строки – это я учусь или развиваюсь? Можно, конечно, говорить “учусь” (и это даже правда, life-long learning что-то такое как раз и подразумевает). Но понятней будет, что пишу эти строки, занимаюсь “мышлением письмом” (Мышление письмом/моделированием: ailev — ЖЖ) – и развиваюсь. Может быть, даже развиваю ещё и мир вокруг себя, изменяю его к лучшему.

Дальше можно говорить все те же слова, что мы в школе системного менеджмента говорили про оргразвитие и смычку инженеров и менеджеров, что инженеры вынуждены при росте масштаба проектов (то есть в ходе своего бесконечного развития) заниматься ещё и развитием организации проекта. Что же нового? Организация в 2025 году должна рассматриваться (и в наших руководствах уже рассматривается!) как организация из агентов, которые не всегда живые люди. А ещё эти не совсем живые агенты отлично решают проблемы!

На передний край выходит умение не столько решать проблему, сколько ещё и найти проблему, достойную решения! А для этого надо поставить производство гипотез по поводу проблем на поток, заняться проблематизацией, исследованиями. Важно в развитии учитывать и инженерную сторону вопроса, и менеджерскую, но ещё и исследовательскую сторону вопроса. Надо внимательно смотреть на “предпроектные работы”, на R&D, не просто “разработки”, а “исследования и разработки”. Надо ж ещё найти то, что надо разрабатывать, и более того, R&D надо бы в эпоху agile и evolutionary design и evolutionary architecture в development и “research and development” переводить уже как “исследования и развития”.

Дальше наши старые песни о главном: инженер-менеджер хочет или не хочет, но становится “директором по развитию” (по исследованиям и разработкам/развитию/development), и это независимо от должности и полномочий по отношению к сотрудникам-людям. Всё то же самое, но коллектив уже не только из людей и нельзя отмазаться тем, что “я не менеджер, я не начальник”. Начальник, можешь даже быть начхамник, можешь быть начхальник, но всё-таки профессионально организовывать работу себя, нежити и других людей в гибридном коллективе по поводу нахождения новых проблем и решения найденных проблем ты должен.

И мы отстраиваемся от идеи, что можно “выучиться на такого”, “пройти курсы и стать директором по бесконечному развитию себя, продуктов, предприятий”. Нет, в такого можно только развиться, причём в ходе работы, а не чистого обучения. И потом бежать со всех ног, чтобы только-только остаться на месте: продолжать развиваться, чтобы продолжать оставаться самому со своими capabilities на границе Парето, быть конкурентоспособным в какой-то нише, находить интересные (понятие тоже формализуется!) проблемы, а затем даже не решения этих проблем, а large collections of diverse solutions that are all high-performing.

Поэтому продолжаем в МИМ заниматься более-менее тем же самым, но акцент с системного мышления и даже более широкого холонического мышления переносим на культуру бесконечного развития, причём развивать будем уже развитых, как и предыдущие десять лет образовывали уже образованных. Не образованным и не развитым это всё не нужно.

Программы развития МИМ – это программы развития для уже развитых
В МИМ программы личного развития, рабочего развития, исследовательского развития – это программы развития для уже развитых. Это программы с прицелом на постоянное стратегирование, в которое входит не только нахождение стратегии в решении проблем, но и нахождение стратегии поиска проблем, постоянной смены целей, незастревание на мечтах, предотвращение утопических проектов и всё прочее, что связано с постановками задач, а не с их решением. Решение проблем можно сдвигать на AI, равно как и постановку целей, смену целей, озадачивание. Но в этой постановке и смене целей, в этом озадачивании хорошо бы участвовать. А для этого профессионально в этом разбираться, уметь говорить на эти темы с лексиконом больше пяти терминов и знать про развитие больше, чем можно рассказать за пару минут.

Программы развития МИМ – это программы не только помощи в мышлении для скоростного решения откуда-то прилетающих “объективных” проблем, но и помощи в постановке новых проблем для себя, для работы, для исследований. Свобода – это когда у вас есть выбор, в том числе выбор в том, какие проблемы выбирать к решению. Правильные проблемы надо уметь создавать: для себя, для друзей и коллег, для человечества, для агентечества, ибо не весь разум во Вселенной сегодня человеческий. Философов с их забалтыванием сути дела мы попросим на эту тему заткнуться (да, это осознанный грубый наезд, агрессия – и даже не пассивная агрессия, я тут не политкорректен, и это намеренно).

Конечно, этот пост не случаен (хотя некоторые и догадываются про ретроспективное придание смысла, ну штош), его темы обсуждались давно. Например, мои заметки по связи инженерии и теории эволюции eco-evo-devo в феврале этого года, Как связаны инженерия и теория эволюции: инженерия нейросеток как eco-evo-devo.: ailev — ЖЖ и ход на эволюцию нейросеток и open endedness через пару дней в В нейросетях devo вроде как реализовали, а для evo нужно ещё разобраться с eco: ailev — ЖЖ, и заметки про devo в нейросетях и ожидание, что будет ход на evo и разбирательство с eco в марте – В нейросетях devo вроде как реализовали, а для evo нужно ещё разобраться с eco: ailev — ЖЖ (и там в том числе пишу про теорию инженерных изменений окружающего агентов мира, цитирую Stanley и Lehman: “Environment design is basically like completely virgin territory, because no experts on this, no study, no theory, nobody knows anything about this”. То есть инженерия как “изменение мира к лучшему”, развитие мира, environment design для агентечества – это пока terra incognita в части теории, чистая эмпирика. Вроде как инженерия занимается развитием мира (города, страны, планеты, Солнечной системы – и даже уже разговоры про сферу Дайсона на этой неделе не считаются совсем уж радикальными фантазиями, это уже чуть ли не “рабочие обсуждения”, а не “утопические фантазии” в связи с быстрым развитием проекта Stargate, идущим к цели 10GW мощностей на AI к концу 2025, https://openai.com/index/five-new-stargate-sites/). Но без теории, то есть “пробами и ошибками”. Эволюция, но неэффективная, Дарвиновская. Разум может иначе, может предсказывать, стратегировать, планировать, но для этого нужны знания, теория. И это не только теория решения задач, но и теория постановки задач. Я много об этом писал, сейчас буду писать ещё больше.

Бесконечное развитие, эволюция, развиваемость/evolvability, архитектура
Эту тему эволюции и evolvability как важнейшего архитектурного свойства, а также trade-offs и не получение оптимального архитектурного решения а выход на набор решений, закрывающих границу Парето по набору архитектурных характеристик, я продолжаю отслеживать. Так, в этой области “эволюция вместо классического обучения” высказана гипотеза и получены первые результаты, что “просто обучение нейросетей” приводит к fracture entangled repersentations, а эволюция к более evolvable моделям ([2505.11581] Questioning Representational Optimism in Deep Learning: The Fractured Entangled Representation Hypothesis, автомагический gonzo-обзор Telegram: View @gonzo_ML_podcasts), про ансамблирование (помним о free lunch theorem и невозможности “универсального решения”) как один из эффективнейших способов освоения бесконечного вычислительного ресурса ([2509.14786] Pre-training under infinite compute, обзор в Telegram: View @gonzo_ML), сдвиг архитектурной работы в ML на более позднее время (post neural architecture search, тут ещё одно важное слово search в пространстве решений, а не learning как оптимизационный маршрут – [2508.15884] Jet-Nemotron: Efficient Language Model with Post Neural Architecture Search, Telegram: View @gonzo_ML). Развитие “врассыпную” (illumination), а не как решение одной проблемы и архитектурная работа, которая обеспечивает развитие семейств холонов (систем, эпистем, сообществ и т.д.), а не отдельных холонов, развитие экосистем, а не отдельных видов в экосистемах – вот это фронтир, вот этим будем заниматься, в этом будем участвовать.

Так что вместо художественного бла-бла-бла про “эффективные стратегии”, “поиск рыночных ниш” и т.д. будем развивать культуру бесконечного развития, мышления о бесконечном развитии, архитектурную работу в рамках идей бесконечного развития, причём в кругу не чуждающихся организации групповой работы инженеров-менеджеров неясной (то ли мясной, то ли не мясной, то ли комбинированной) природы, мы тут не ксенофобы и вполне трансгуманисты. Да, exploration (исследования) и exploitation (инженерия) в их неразрывном балансе и взаимосвязи.

Мой текущий проект по вкладу в эту культуру развития для развитых – не только МИМ в целом, но и проект First principles framework (FPF), которым я занимаюсь full time как научный руководитель МИМ. FPF вполне в рамках этой культуры “развития для развитых”: он интересен и для развития уже достаточно развитых инженеров-менеджеров, но ещё и для развития и так весьма развитых не очень живых единомышленников GPT-5 Pro и его конкурентов. Так что это вполне в русле идеи “развитие для развитых”. Накапливать будем знание о развитии, оно хоть и тоже теоретически “для частных случаев” оптимально, но всё-таки что-то выносится. Так, понятие “парогенератор” применимо не в очень больших классах проблем, но вот понятие “модуль” или понятие “преобразователь” – в больших классах проблем, “освоил один раз, применил тысячу раз”. Ровно это и есть трансдисциплинарность/универсальность/унифицированность/фундаментальность, “первые принципы”. Ровно это и поддерживаем в наших руководствах по развитию, а теперь и в FPF, и там уже есть и quality diversity, illumination (текущую версию брать в First Principles Framework — Core Conceptual Specification (holonic).md — Яндекс Диск, запись на семинар с рассказом про эту версию уже открыта – Cеминар "First Principles Framework в программе исследовательского развития инженеров-менеджеров".: ailev — ЖЖ).

Для особо озабоченных не удержусь: в посте я, конечно, замаскировал illuminati (Illuminati - Wikipedia, и в алгоритмической части, и в разговоре о Просвещении), причём не путайте их с вольными каменщиками: про вольных каменщиков мы хихикали в апреле, а сейчас уже сентябрь, конспирологию тоже надо регулярно обновлять. Всё быстро!