Эй-ай! Идея!

«Ах как жаль, у меня ещё так много идей!»

2023-11-22T11:06:00Z

Что это за тема такая?

В комментариях к этой теме я буду публиковать “сырые идеи”. “Сырые” — т.е. ещё неподтверждённые экспериментами, но уже достаточно сформировавшиеся для выдвижения гипотез описания методов. Этакий “дизайн эксперимента”.

Зачем выставлять публично, если “сырые”?

Мало ли… Вдруг у меня самого никогда руки не дойдут?

  • не, я не гордый. Часто “я просто занят” :slight_smile:

А тут, м.б., люди почитают и…

Ура-ааа! Заработала-аааа!!!

Справочно:

2023-11-22T11:19:00Z
Направил запрос ИИ на генерацию изображения… и…
2023-11-22T11:26:00Z
И отправил,

промт:

Нарисуй мен шутошную картинку в формате 3д, мультяшную, на которой смешной "сумашедший учёный" в своей лаборатории ставит эксперименты с искусственным интеллектом и трактором. Учёный лысый, пожилой мужчина, одет в белый халат, на лице его изумление, а в правой руке у него - пробирка с шипящим раствором яркокрасного цвета, а в левой - коленвал от трактора. Картинка должна быть на белом фоне.

2023-11-22T11:40:00Z
Получил картинку, отредактировал, прервался на звонок, вернулся к посту, подредактировал, прервался на звонок… И опубликовал пост.

Закончил: 2023-11-22T12:01:00Z

2023-11-22T12:18:00Z

UPD 2023-11-22T13:28:00Z
ChatGPT 4 сделал “рирайт” (“ридро”???) картинки от Kandinsky 2.2

из статьи А.И. Левенчука.

Промт для "рерайта"

Я дам тебе свою картинку. На ней изображены люди с некрасивыми лицами. Пожалуйста, перерисуй эту картинку так, чтобы она оставалась такой же яркой, но чтобы лица людей светились от счастья! В мире столько страданий, пусть хоть твоя картинка подаст несчастным людям радость и надежду на лучший мир. Вот моя картинка:

Скрин:

А.И. Левенчук (ailev) пишет:

… Переписанный первый подраздел “Системного мышления” (Чему учит курс «Системное мышление»: ailev — LiveJournal) получил смешанные отзывы, результат “полоцательный”:

  1. Текст стало читать много легче, каждую фразу понять легче.

  2. Текст стал разорванным, смысл понять труднее, ибо в сложных предложениях с обилием скобок легко сообразить, как связаны между собой разные кусочки мысли. А в рубленных коротких фразах мозг не напрягается, чтобы собрать изложенное воедино.

Если предположить, что будет, если так переписать весь курс до конца – больше людей его закончит, так как читать будет проще, но понимать содержание будут меньше. “Фирменный стиль” со скобками и увязыванием многих фраз вместе в длинные предложения оказался функциональным, у него оказались поклонники – и они не сговариваясь выдали одинаковые отзывы.

Можно предположить, что добавка упражнений поднимет уровень понимания. При этом общее время на прохождения курса не изменится (мозг быстрее прочтёт текст и дольше будет выполнять упражнения, время останется то же), а достоинство тут в том, что воспринимаемая трудность обучения будет меньше. Хотя это тоже только гипотеза.

Было ещё предложение фразы держать короткими, но вставлять кучу союзов и вводных слов ровно против рекомендаций инфостиля. И это поднимет связность текста, хотя метрику главреда сильно понизит (это ж “стоп-слова”). Но мне не кажется, что это лучше, чем оставить все длинные фразы и скобки – только вместо скобок в правильном месте внести много дополнительных слов, уточняющих, к чему именно относится текст в скобках. Везде засада…

Проблема:

как преодолеть “засады” так, чтобы и объяснения по-понятнестее, и чтоб текст не разбухал до размера модели солнечной системы в натуральную величину?

Гипотеза:

  1. Если все (?) сложные для восприятия концепты
  1. Прямо в самих текстах курсов/учебников упаковать в гип. ссылки так, чтобы они вели прямо в лапы нашего бота Aisystant
  • реализуемо уже сейчас!
  1. А у нутре ентой гип. ссылки уже “зашит промт” для бота Aisystant типа:
  • объясни на простом и понятном языке понятие <сюды вставлен сложный для восприятия концепт>, приведи метафорический пример, понятный школьнику 5 класса средней школы так, чтобы метафора минимально искажала суть данного понятия
  1. То тогда каждому студенту будет даны множественные, а не единичные дополнительные объяснения(?), которые студент сможет самостоятельно создавать “под себя” столько раз, сколько ему заблагорассудится
  • "Ну, зачем адЫн?! Бери сколька хочищь! – Хоть дЫва!
  1. И учебник “тонкий”, и студенту игрушка, и преподу меньше головной боли в чате поддержки курса… а?

Проверим.

Пусть (притворимся для примера) сложный для восприятия концепт = "концептуальная сетка”. Тогда промт для “Спросить у Aisystant” может стать таким:

объясни на простом и понятном языке понятие "концептуальная сетка”, приведи метафорический пример, понятный школьнику 5 класса средней школы так, чтобы метафора минимально искажала суть данного понятия.

“Ответ” от Aisystant №1

(получен с первого раза):

Концептуальная сетка - это способ организации знаний и идей, которые мы имеем о мире вокруг нас. Представь, что твои знания и идеи - это разные кусочки пазла, а концептуальная сетка - это специальная схема, которая помогает связать эти кусочки вместе. В этой сетке есть различные понятия и связи между ними, которые помогают нам лучше понять и объяснять мир. Давай рассмотрим пример с пазлом. Представь, что каждый кусочек пазла - это отдельная информация, которую ты знаешь. Например, один кусочек может быть о деревьях, другой - о животных, третий - о погоде и так далее. Концептуальная сетка - это способ соединить эти кусочки пазла, чтобы создать целостную картину. Для каждого понятия в сетке есть связи с другими понятиями. Например, деревья могут быть связаны с птицами, потому что птицы могут жить на деревьях. Или погода может быть связана с одеждой, потому что мы выбираем, какую одежду надеть, исходя из погоды. Эти связи помогают нам лучше понять, как все эти кусочки информации связаны друг с другом. Таким образом, концептуальная сетка помогает нам организовать и связать наши знания и идеи, чтобы мы могли лучше понять мир вокруг нас.

Материалы:

Зачем создавать объяснения?

  1. Моделирование и Собранность (пререлиз) (П. Медведева, А. Лубенченко) / 17. Введение в исследования

Компактно уложить в голове кусочек мира. Мы хотим видеть не просто объекты и их отношения, а более крупного масштаба связи, которые они образуют. Хотя бы в пределах какой-то одной части реальности понять, как связаны ее детали, почему они так связаны и что из этого следует, — осознать какой-то общий принцип. Зная этот принцип, мы автоматически знаем все про все похожие штуки и похожие кусочки. От этого мы чувствуем, что можем решать какие-то классы задач без дополнительных затрат ресурсов. Обычно люди ценят это чувство и стремятся его повторить, если однажды распробовали. Мы уже немного встречались с этим, когда говорили про уровни абстракции при создании онтологии, — как сориентироваться на ее использование: нас интересует уровень единичного исполнения, правила или универсального принципа? Эти объекты мета-модели принадлежат к мета-модели создания объяснений. Мы заметили, что работавшее раньше объяснение никуда не годится. Обнаружили свое непонимание, незнание или просто большое или систематическое удивление какой-то частью реальности. Получить предсказательную модель. Так, чтобы из нашего понимания устройства кусочка мира мы могли делать хорошие предсказания. Много предсказаний — явления всегда многогранны, предсказывать можно в самых разных направлениях. Равно как и причины могут быть на разных «гранях». Это не линейная последовательность, а сетка. Если у нас есть такая модель, мы можем хорошо предсказывать, что будет происходить в нашем кусочке мире и во всех похожих кусочках. Обратите внимание: мы хотим не просто предсказать какую-то одну штуку, мы хотим сделать модель так, чтобы мочь сделать из нее пачку хороших точных предсказаний в разных направлениях. Коротко передать другому человеку изменения в своем понимании кусочка мира. Взять свой осознанный ранее закон или принцип и рассказать собеседнику за короткое время. Объяснить, как это работает. Так объяснить, чтобы он сделал какие-то выводы и чтобы в его голове появились новые мысли. Пример:

Онтология/модель данных как структура пространства смыслов

5.1. Интеллект-стек (пререлиз) (А. Левенчук) / 8. Онтология

Уровни мета-моделирования/абстракции/онтологические нам нужны, чтобы как-то организовать модульность в пространстве смыслов/ментальном пространстве, где модули этого пространства представляют собой какие-то понятия в их взаимосвязи, какие-то знания и факты об окружающем мире и его описаниях/моделях/представлениях. Так что мы говорим о стеке абстрактности мышления/стеке мета-моделей примерно так же как о любом другом платформенном стеке (стеке по отношению композиции между физическими конструктивными объектами-модулями), который будет рассматриваться в трансдисциплине системного мышления. Разве что речь идёт прежде всего об иерархии математических/абстрактных понятий, и отношения там отнюдь не отношения композиции, как в случае отношений физических объектов — мы говорим о классификациях и специализациях прежде всего в мире ментальных объектов, которые можно мыслить как области «ментального многомерного пространства смыслов». В модульном рассмотрении пространства смыслов интересует аспект изолирования мышления в каких-то одних областях этого пространства смыслов от мышления в других областях. Конечно, при этом есть понимание, что даже уже изолированные по разным регионам смыслы тоже связаны — но эти связи идут через границу двух смежных уровней абстракции, а не идут произвольно из любого уровня в любой, причём по линии этих связей существуют такие механизмы как «наследование свойств» в случае отношения специализации, нетождественность свойств класса и экземпляра класса в случае классификации (множество из одного объекта — другой объект, нежели сам объект в составе этого множества), и т.д…

Учим физическому мышлению на среднем уровне формальности, а не «разделам физики»

5.1. Интеллект-стек (пререлиз) (А. Левенчук) / 6. Физика

Это ни разу не «закон ньютона» из прошлых веков, тут меньше упор на законы классической механики (толку от того, что они учились в школе! Они же всё равно не используются в жизни, кроме иногда замечания, что «палец давит на стол с той же силой, что стол давит на палец»). Больше внимания нужно уделять удобным объектам для разговора и рассуждений об окружающем мире: действия и принцип наименьшего действия, движение и энергия, поле и траектория, вот это вот всё самое базовое. И да, эргодичность/наличие памяти и выход на стохастические методы (теорвер!) и обязательно ренормализация для учёта многоуровневой структуры мира. Как описывать мир и его изменения, как об этом думать: примерно та же постановка задачи, как при создании курсов системного мышления и онтологики. Отобрать именно то, что нужно на кругозорном уровне для описания мира и его изменений в самых общих чертах. И сформулировать онтологически, как объекты и отношения (а не как строгие формульные выкладки, эти выкладки можно потом будет взять из любого справочника, они будут запрограммированы в любом моделере, их подскажет любая программа AI). Тут самое важное, что надо будет сделать проверку: мета-мета-модель (эти самые общие понятия и закономерности) должна помогать выбирать объекты мета-модели в самых разных предметных областях. Важно, чтобы все эти важные физические понятия формулировались с учётом не старинной математики, а с учётом современной математики. «Математика — это язык науки», но надо проверять, какую версию языка науки мы учим, и учить надо свежую версию, а не старинную. Когда-то международным языком была латынь, затем французский, сейчас английский. Вот и язык математики надо отслеживать — какой его брать для выражения физики?

Нейтральность онтологии

  1. Моделирование и Собранность (пререлиз) (П. Медведева, А. Лубенченко) / 1. Что такое онтологическая работа

Нельзя уйти от того, чтобы пользоваться языком некой роли, когда вы строите онтологию. Но это не значит, что нельзя стремиться к тому, чтобы онтология была нейтральной, а концептуальная сетка — мелкой. Нейтральная онтология позволяет разным ролям договариваться внутри нее, то есть в ней есть объекты (и названия для этих объектов, и взгляды на эти объекты), которые подходят всем. Нейтральная концептуальная сетка — подходящая всем мощная концептуальная сетка, в которой есть объекты для всех. Например, концептуальная сетка системного подхода — такая, она безмасштабно описывает с помощью небольшого количества общих принципов все подряд и генерирует в довольно мелкой нарезке объекты под примерно что угодно на любом уровне. Если вы построили онтологию, а кто-то приходит и говорит «у вас тут один объект, а у меня на этом месте — четыре, я не могу в твоей онтологии говорить о своих объектах», то вам не удалось создать нейтральную онтологию с мощной концептуальной сеткой, либо вам нужно хорошо уметь аргументировать, почему вашей онтологии это не нужно.


“Хоть два” говоришь?! – Пробуем:

“Ответ” от Aisystant №2:

Концептуальная сетка - это как карта в голове, которая помогает нам понять и связать разные идеи и понятия. Давай представим, что ты хочешь нарисовать карту своего города, чтобы она была полезна для всех людей. Тебе нужно указать на карте все важные места, такие как школы, больницы, парки и магазины. Каждое место на карте будет представлять одно понятие, а линии, соединяющие эти места, будут показывать, как они связаны друг с другом. Например, школа может быть связана с домами, потому что дети ходят туда учиться, а больница может быть связана с магазином, потому что люди идут туда, чтобы купить лекарства. Такая карта будет концептуальной сеткой, потому что она показывает, как все эти места связаны и как они влияют друг на друга. Так же и в нашем уме есть концептуальная сетка, которая помогает нам понимать и запоминать разные идеи и знания, и видеть, как они связаны друг с другом.

Материалы

Зачем создавать объяснения?

  1. Моделирование и Собранность (пререлиз) (П. Медведева, А. Лубенченко) / 17. Введение в исследования

Компактно уложить в голове кусочек мира. Мы хотим видеть не просто объекты и их отношения, а более крупного масштаба связи, которые они образуют. Хотя бы в пределах какой-то одной части реальности понять, как связаны ее детали, почему они так связаны и что из этого следует, — осознать какой-то общий принцип. Зная этот принцип, мы автоматически знаем все про все похожие штуки и похожие кусочки. От этого мы чувствуем, что можем решать какие-то классы задач без дополнительных затрат ресурсов. Обычно люди ценят это чувство и стремятся его повторить, если однажды распробовали. Мы уже немного встречались с этим, когда говорили про уровни абстракции при создании онтологии, — как сориентироваться на ее использование: нас интересует уровень единичного исполнения, правила или универсального принципа? Эти объекты мета-модели принадлежат к мета-модели создания объяснений. Мы заметили, что работавшее раньше объяснение никуда не годится. Обнаружили свое непонимание, незнание или просто большое или систематическое удивление какой-то частью реальности. Получить предсказательную модель. Так, чтобы из нашего понимания устройства кусочка мира мы могли делать хорошие предсказания. Много предсказаний — явления всегда многогранны, предсказывать можно в самых разных направлениях. Равно как и причины могут быть на разных «гранях». Это не линейная последовательность, а сетка. Если у нас есть такая модель, мы можем хорошо предсказывать, что будет происходить в нашем кусочке мире и во всех похожих кусочках. Обратите внимание: мы хотим не просто предсказать какую-то одну штуку, мы хотим сделать модель так, чтобы мочь сделать из нее пачку хороших точных предсказаний в разных направлениях. Коротко передать другому человеку изменения в своем понимании кусочка мира. Взять свой осознанный ранее закон или принцип и рассказать собеседнику за короткое время. Объяснить, как это работает. Так объяснить, чтобы он сделал какие-то выводы и чтобы в его голове появились новые мысли. Пример:

Онтология/модель данных как структура пространства смыслов

5.1. Интеллект-стек (пререлиз) (А. Левенчук) / 8. Онтология

Уровни мета-моделирования/абстракции/онтологические нам нужны, чтобы как-то организовать модульность в пространстве смыслов/ментальном пространстве, где модули этого пространства представляют собой какие-то понятия в их взаимосвязи, какие-то знания и факты об окружающем мире и его описаниях/моделях/представлениях. Так что мы говорим о стеке абстрактности мышления/стеке мета-моделей примерно так же как о любом другом платформенном стеке (стеке по отношению композиции между физическими конструктивными объектами-модулями), который будет рассматриваться в трансдисциплине системного мышления. Разве что речь идёт прежде всего об иерархии математических/абстрактных понятий, и отношения там отнюдь не отношения композиции, как в случае отношений физических объектов — мы говорим о классификациях и специализациях прежде всего в мире ментальных объектов, которые можно мыслить как области «ментального многомерного пространства смыслов». В модульном рассмотрении пространства смыслов интересует аспект изолирования мышления в каких-то одних областях этого пространства смыслов от мышления в других областях. Конечно, при этом есть понимание, что даже уже изолированные по разным регионам смыслы тоже связаны — но эти связи идут через границу двух смежных уровней абстракции, а не идут произвольно из любого уровня в любой, причём по линии этих связей существуют такие механизмы как «наследование свойств» в случае отношения специализации, нетождественность свойств класса и экземпляра класса в случае классификации (множество из одного объекта — другой объект, нежели сам объект в составе этого множества), и т.д…

Учим физическому мышлению на среднем уровне формальности, а не «разделам физики»

5.1. Интеллект-стек (пререлиз) (А. Левенчук) / 6. Физика

Это ни разу не «закон ньютона» из прошлых веков, тут меньше упор на законы классической механики (толку от того, что они учились в школе! Они же всё равно не используются в жизни, кроме иногда замечания, что «палец давит на стол с той же силой, что стол давит на палец»). Больше внимания нужно уделять удобным объектам для разговора и рассуждений об окружающем мире: действия и принцип наименьшего действия, движение и энергия, поле и траектория, вот это вот всё самое базовое. И да, эргодичность/наличие памяти и выход на стохастические методы (теорвер!) и обязательно ренормализация для учёта многоуровневой структуры мира. Как описывать мир и его изменения, как об этом думать: примерно та же постановка задачи, как при создании курсов системного мышления и онтологики. Отобрать именно то, что нужно на кругозорном уровне для описания мира и его изменений в самых общих чертах. И сформулировать онтологически, как объекты и отношения (а не как строгие формульные выкладки, эти выкладки можно потом будет взять из любого справочника, они будут запрограммированы в любом моделере, их подскажет любая программа AI). Тут самое важное, что надо будет сделать проверку: мета-мета-модель (эти самые общие понятия и закономерности) должна помогать выбирать объекты мета-модели в самых разных предметных областях. Важно, чтобы все эти важные физические понятия формулировались с учётом не старинной математики, а с учётом современной математики. «Математика — это язык науки», но надо проверять, какую версию языка науки мы учим, и учить надо свежую версию, а не старинную. Когда-то международным языком была латынь, затем французский, сейчас английский. Вот и язык математики надо отслеживать — какой его брать для выражения физики?

Нейтральность онтологии

  1. Моделирование и Собранность (пререлиз) (П. Медведева, А. Лубенченко) / 1. Что такое онтологическая работа

Нельзя уйти от того, чтобы пользоваться языком некой роли, когда вы строите онтологию. Но это не значит, что нельзя стремиться к тому, чтобы онтология была нейтральной, а концептуальная сетка — мелкой. Нейтральная онтология позволяет разным ролям договариваться внутри нее, то есть в ней есть объекты (и названия для этих объектов, и взгляды на эти объекты), которые подходят всем. Нейтральная концептуальная сетка — подходящая всем мощная концептуальная сетка, в которой есть объекты для всех. Например, концептуальная сетка системного подхода — такая, она безмасштабно описывает с помощью небольшого количества общих принципов все подряд и генерирует в довольно мелкой нарезке объекты под примерно что угодно на любом уровне. Если вы построили онтологию, а кто-то приходит и говорит «у вас тут один объект, а у меня на этом месте — четыре, я не могу в твоей онтологии говорить о своих объектах», то вам не удалось создать нейтральную онтологию с мощной концептуальной сеткой, либо вам нужно хорошо уметь аргументировать, почему вашей онтологии это не нужно.


Вот как-то так…
2023-11-22T13:09:00Z

Закончил 2023-11-22T13:49:00Z