Идея второго бакалавриата, о которой я годами читал в ЖЖ ailev, раскрылась для меня особенно ярко на фразе из #сиОдО:
...математика за это время перестала требовать ручной работы, она идёт сейчас в специальных программах компьютерной алгебры.
Действительно, я получал качественное образование по Computer Science/Math в университете Paderborn с 1992 по 1998 - и ни разу за время обучения математике (моя вторая специализация) нам не предложили использовать алгебраический пакет. Притом, что именно в моём универе разрабатывался пакет MuPAD (PAD for Paderborn), который позже был поглощён MATLAB и использован в качестве движка символьных вычислений.
Когда примерно в 2008 я на Coursera проходил курс Andrew Ng по машинному обучению, в качестве вычислительной платформы там использовался "scientific programming language" Octave. Я удивлялся, насколько удобнее и нагляднее выражать на нём алгоритмы, работающие со сложными данными типа матриц. Уже через несколько лет те же задачи стали массово решать на Python/numpy, потом пришёл черёд Julia. И с каждым шагом мощность и выразительность языка/инструмента моделирования растёт.
Начав заниматься программированием со своими детьми я обнаружил, что в детском, "тривиальном" языке Scratch доступно распознавание изображений и многочисленные эффекторы типа датчиков, моторов и командных модулей роботов Лего. От возможностей, которые при этом открываются, у меня лично захватывает дух, и возникают идеи типа "а давайте сделаем робота, которого дети будут учить - чему захотят".
По тегу "ИИ" можно почитать о моём хобби-проекте Робик, которым я занимался осенью 2019. Как только от фантазий пробуешь перейти к созданию систем - выясняется, что готовых кусочков паззла сделано уже много, но они - не вполне собираются в целое. Пользоваться готовыми продуктами - просто, об этом заботится рынок. А вот делать что-то новое - трудно. И становится всё труднее и труднее. Потому что:
- готовые паззлы всё сложнее устроены, всё гибче в настройке
- уже существующие продукты всё мощнее
- рынок стремится в первую очередь обслужить массового потребителя (прибыльнее), а массовый потребитель - "не хочет учиться играть ни на чём"
Причём по личному опыту - хорошо понятно, почему потребитель не хочет учиться. Учиться - значит изменять себя. А это значит - отказываться от уже сформированных быстрых, автоматических реакций, вкладывать ресурсы в формирование новых. При этом обязательно будут нестыковки, противоречия в собственной картине мира. И потребуются инструменты для выявления и устранения этих противоречий. Возможно, именно дефицит качественных инструментов для этой задачи делает бесконечное развитие таким непростым на практике делом. Конкретному человеку гораздо легче продолжать делать то, что уже получается. И время от времени наслаждаться талантливыми рассказами о том, как бы мы все могли зажить, если бы могли непрерывно изменять себя.
Практические приёмы и знания по изменению себя в количестве накоплены в так называемых "трансформационных духовных традициях", лучше знакомых обывателю под ярлыком "секты". В последние десятилетия стал моден подход "а давайте вычленим из буддизма, суфизма, эзотерического христианства итп. технологическую часть работы с психикой". Увы, процесс это очень небыстрый, сопряжённый с большим расходом рациональных искателей. В том смысле, что начав с рационального, технологичного подхода, некоторые (но, надеюсь, не все) исследователи ударяются в поиск особых состояний.
Эх, опять меня занесло... Время вышло, текст абсолютно сырой, заметок ещё гора - а внятного высказывания не получилось. Но как минимум тему автоматических реакций, особенно эмоциональных, я затронул. И тема эта кажется мне важной в контексте личного стратегирования. Ранее я писал об этом в связи с курсом "Введение в системное мышление", буду продолжать. Потому что когда снаружи не получается целый продукт - это печально, но можно пережить. А вот когда не хватает целостности внутри - это бывает пережить труднее. Хотя окружающим это может быть и непонятно: чего переживать, если есть крыша над головой и хватает еды?
