Вчера ChatGPT сняло требование иметь для регистрации американский номер номер телефона (https://help.openai.com/en/articles/6613520-phone-verification-faq, “updated today”), так что я там зарегистрировался на gmail.com адрес почты и оплатил Plus эккаунт ваучером от МТС (Пополнение баланса ChatGPT банковской картой: оплата аккаунта Чат ГПТ), зверские проценты, зато относительно надёжно. Через месяц буду разбираться, как это всё пополнять. Да, у меня платный Browsec с приемлемой скоростью на США. Просьба “Answer me as professional researcher at the professor level” оказывает магическое действие на стиль ответов, при этом можно попросить прочесть что-то (в отличие от всех этих телеграм-чатов), например, мои собственные посты в блоге. Основное, почему я так рвался к оригинальному ChatGPT – это удобство использования в части разного инструментария, мне явно недостаточно простого “доступа к вопросам через API”. Но тут засада: умная o1 не имеет всего этого инструментария (https://help.openai.com/en/articles/10258472-does-o1-support-file-uploads), там “олимпиадное программирование”, а не “нормальная работа”. Нет в жизни полного счастья.
Проблема, над которой я работаю сейчас – это концептуальный синтез идей eco-evo-devo с переводом их на русский. Скажем, “всё новое приходит сбоку” – если брать мемы и темы/temes, то это же “горизонтальный перенос генов”. Если брать зависимость структуры разрабатываемой системы от структуры разрабатывающей систему организации, то это же обсуждается в evo-devo, если брать фенотипическую пластичность в части eco, то это ход на концепцию системы, если evolvability и modularity – это предметы системной архитектуры. Надо как-то научиться разговаривать на эту тему единообразно. Можно говорить о том, что идеи эволюции применимы и к культуре (это изучается уже в рамках eco-evo-devo), технологии (тут материалов меньше, причём вне связи с разработкой – пока только “фенотипически”, но на разных уровнях. Скажем, Тони Себа как раз про это говорит в его “конвергенциях” – это ж тот самый “горизонтальный перенос генов”, приходящая сбоку функциональная novelty, новые фичи – из-за модулей, реализующих новую функциональность, иногда даже уже имеющихся модулей, которые в ходе разработки заставили выполнять новые функции, ранее этими модулями не выполнявшиеся (камень заставили выполнять функции забивала гвоздя или пресс-папье, хотя естественные/природные или даже неестественные/инженерные создатели камня такой функции не задумывали). В eco-evo-devo всё-таки обсуждается функциональность “успеха”, и этот успех имеет метрикой численность популяции как мера её адаптируемости/приспособленности/fitness.
Причём речь идёт в таком заходе не столько об экологии в целом, сколько расщепление экологии по уровням (конечно, это только одна из версий, там каждый эколог предлагают свою таксономию экологических дисциплин, и своё название для дисциплины):
– аутэкология/autecology (Autecology - Wikipedia), упор на организм: жизненный цикл организма в его окружении в части его видо-специфичной адаптации, а также поведение в окружении, она же “экология вида”. По большому счёту это и есть основное eco в eco-evo-devo. Не пишите autoecology, пишите autecology! Это от греческого aut- “самостоятельно”, в латыни это “auto-”
– демэкология/demecology (Population ecology - Wikipedia), упор на группу организмов одного вида: популяционная экология – скорости рождения и смерти, иммиграции и эмиграции какой-то популяции одного вида. Семья/стая/прайд – это уже популяция, а не организм.
– синэкология/synecology (https://en.wikipedia.org/wiki/Community_(ecology)), экология сообществ, это про биоценозы – набор взаимодействующих между собой популяций разных видов в одной местности. Ключевой предмет изучения, например, хищничество/predation.
Гугл, заметим, тоже не остался в стороне – и начал генерировать AI-комментарий для предмета поиска. А поскольку LLM любят до сих пор галлюцинировать и не любят давать примеры и подробности, то основным инструментом по-прежнему является гугл – ChatGPT его не вытеснил. Вот пример запроса branches of ecology. Хорошо видно, что эволюция знания (теорий, моделей) даёт и тут неплохое видовое разнообразие, включая межвидовое скрещивание, и там хороший подзаголовочек “from sources across the web”, а не, например, “из статьи в википедии”:
Яндекс тоже такое начал практиковать, там есть “поиск с нейро” что твой perplexity, но там лучи поноса – на каждой странице ответа он перекрывает вывод огромной плашкой с просьбой установить яндекс-браузер. Фиг ему, а не браузер – мне проще воспользоваться могучим Гуглом вместо навязчивого Яндекса. “Дайте воды напиться, а то так есть хочется, что переночевать негде”, вот такой там UX от яндекс-поиска. Никакого ему горизонтального переноса его генов, пшёл он вон.
В принципе, само такое верхнеуровневое разложение экологии на составляющие как отражение эволюционного роста сложности, под вопросом – она же получена “исторически”. Вот, например, картинка из Phylogenetic paleoecology: macroecology within an evolutionary framework, 2021,(Phylogenetic paleoecology: macroecology within an evolutionary framework | Paleobiology | Cambridge Core). Интересно тут не то, что вводится ещё пара-тройка “экологий” – макроэкология, палеоэкология, филогенетическая палеоэкология. Интересно то, что “эволюционный подход/framework” заставляет смотреть на две иерархии – системную как частей-целых, она же уровней сложности, а также информационную “единиц эволюции”/репликаторов :
Тут можно рассмотреть две иерархии:
– наследуемых идей (условно говоря, “функциональную”) генеалогическую по многим уровням репликаторов, которая легко путается с конструктивами как носителями информации этих идей (Codons-Genes-COGs-GRNs-organelles-cells-tissues-organs-organisms-demes-species-clades/lineages-orders-classes-phyla). Это вполне себе иерархия функций, которые в конечном итоге ведут к выживанию, репликации (на разных уровнях! не только уровне генов!) и адаптации к среде в ходе выживания и репликации.
– воплощений идей, экологическую/конструктивную, по частям-целым, модульную (Atoms-molecules-proteins-cells-tissues-organs-organisms-populations-communities-ecosystems), это про границы между объектами. И тут путаница как модулей-носителей информации/репликаторов, так и модулей, описанных этой информацией/репликаторами.
Конечно, функциональные и конструктивные декомпозиции в системных иерархиях переплетены. При этом в биологических системах носители функциональных описаний ещё и вписаны в конструктивы, на всех конструктивных уровнях (у биологов уже не принято говорить, что “гены описывают итоговый организм и даже популяцию” – нет, там всё много сложнее, а “генетика определяет всё” осталось в прошлом веке, там ведь вопрос “откуда у вас именно эта генетика”, то есть вплетается вопрос не только survival of the fittest, но и arrival of the fittest). И обсуждение тех же организмов и видов различается: в генеалогии там важны traits и processes (скажем, фенотипические признаки и адаптации разных уровней – скажем, организма с его фенотипической пластичностью и вида), а в экологии – там сразу масштабы и модульность. Конечно, всё это обсуждается совместно и нещадно путается как биологами, так и инженерами. Скажем, наследуемость идёт по функциональной линии, а материал воплощения этой наследуемости – по конструктивной линии. Поэтому очень и очень условно – но можно говорить о методологии (как раз она про функционал) как о генеалогической линии (мемы и темы – там) в инженерии, а архитектуре – как об экологической линии. Форма следует функции, конструкция отражает метод, архитектура следует методологии. Но и наоборот. Всё сложно, но какой-то общий паттерн рассуждения об эволюции/развитии систем тут прослеживается.
И дальше обычное – ходы от “водопада” к эволюционированию, известному как agile. Скажем, в части развития личности первые ходы были в описании личности в её конечной взрослой форме, “фенотип”. Затем появились ходы на devo – примитивные, без eco. И там были типичные идеи “инженерии”, стадии развития. Там так же прошёл период учёта eco, переход от стадийных теорий развития личности к “путешествиям” в контакте с окружением. Практически все из них (Piaget с когнитивным, Kohlberg с моральным, Erikson с развитием идентичности, Beck and Cowan с развитием приверженности ценностям, этих теорий огромное количество) развалились под гнётом самых разных аргументов – начиная с невоспроизводимости результатов экспериментов и плохой процедуры относимости к плохо определяемому понятию “стадия” (фаза, этап – неважно, вот немного такой критики, https://faculty.fiu.edu/~pelaeznm/wp-content/uploads/2019/11/Critique-of-Stages.pdf). Ответ на критику был в предложении новых теорий по линии eco-evo-devo с упором на многоуровневость и многолинейность развития в ответах на внешние воздействия в самых разных контекстах (прихват мемов) и внутренние какие-то размышления человека (“подумал-подумал – и принял решение”), нелинейность в плане стадийности, переплетённость всех этих когнитивных, моральных, социальных и прочих факторов вместо подстраивания развития по стадиям одной из этих линий. По большому счёту, это тот же переход от “водопада в развитии” к agile в его современной постановке “непрерывного всего” – только создателем выступает весь мир, а также сам развивающийся человек. Это то же eco-evo-devo, только другими словами. Надо бы включить это в “Инженерию личности” при обсуждении развития личности примерно по той же линии, как обсуждался переход от водопадов в инженерии к современному “непрерывному всему”. Не уверен, что этот материал надо включать в программу “Личное развитие”, но хотя бы информировать, что никакой предписанной стадийности нет, а также нет остановок в развитии ввиду достижения конца, “зрелости”. Помним, что в менеджменте давно уже отказались от “уровней зрелости” – а ведь все эти “спиральные динамики” по факту замаскированные “водопады” и “уровни зрелости”. Ежели учесть, что спиральная динамика предполагает возможные путешествия по уровням, то тогда она сводится к обычной классификационной схеме типа знаков зодиака и типов личности в соционике или оргдизайне, с примерно таким же уровнем обоснованности (помним, что обоснованность там отсутствует: кризис репродуцируемости и плохой методологии экспериментов проехался по всем этим теориям, там концы с концами в плане эмпирических обоснований не сходятся).
Вот это всё требует развитого методологического мышления, которое является продолжением алгоритмического мышления. Увы, это мышление даётся с огромным трудом. Вот тут большой тред в чате поддержки “Рациональной работы” по понятию “метод” (а ведь мы эволюционную-генеалогическую линию даём как раз по линии поведения создателя, это ведь обсуждается “программирование и перепрограммирование создания/development, затем исполнение программы”) – с Telegram: Contact @modelcollect, а вот тут в чате поддержки курсов инженерии и менеджмента обсуждается функциональное мышление для описания методов – с Telegram: Contact @systemsthinking_course. Конструктивная же часть с экологией – это архитектура. И там всё переплетено, конечно, а также для биологических “самосоздающих себя систем с генами в каждой клетке” и инженерных с мемами в КБ и отдельно стоящим заводом – разное, терминология также крайне разная, поэтому думать об этом трудно. А ChatGPT думать вместо тебя не будет (никогда, даже когда поумнеет через пару-тройку версий так, что станет умней тебя), разве что только думать вместе с тобой.
В любом случае, надо учить эволюционному/функциональному/методологическому мышлению, экологическому/конструктивному/архитектурному мышлению (separation of concerns), а также совместному мышлению про всё это вместе — и для людей-команд-организаций-сообществ-обществ как создателей, и для создаваемых систем в их окружениях/среде.