Куда думать во втором квартале
Да, я понимаю, что второй квартал ещё не наступил, но уже готовлюсь. Куда думать в первом квартале было тут: http://ailev.livejournal.com/1239875.html, но стратегия ничто, а стратегирование всё! Итак, вот планы моих текущих размышлений:
1. Обучение системному мышлению в менеджменте и инженерии.
-- курс в школе системного менеджмента: закончить второй поток, апдейт содержания.
-- курс в межвузовской магистратуре МФТИ-МИСиС-МИФИ: апдейт программы и методологии преподавания.
-- курс в Красноярске (СФУ) на базе команды кафедры технологического предпринимательства МФТИ: новая методология "экспорта курса".
-- учебник системного мышления: очередная редакция.
-- новая редакция программы общего верхнего образования: http://ailev.livejournal.com/1259411.html
-- стратегирование, целеполагание и бесцельность, фланирование: как разобраться в этом?
2. Коллаборационный нейровеб и инженерия психики.
-- разобраться, как выглядит коллаборация (традиционная из collaborative engineering) на ранних стадиях инженерного проекта, в разнообразии проектов. Попробовать выполнить стандартное описание коллаборации как системы -- state-of-the-art, выполнить выявление стейкхолдеров и их concerns. Не всё просто: асинхронные (в том числе через подобные slack системы) и синхронные коллаборации, system-of-systems и "обычные" коллаборации, заочные и очные коллаборации, структура времени встреч ("заседания" и периоды "между заседаниями").
-- сформулировать, как выглядит PLM стадии концептуального проектирования (допроектная работа), state-of-the-art.
-- САПР/моделер концептуального проектирования (допроектная работа, MBCD -- model-based conceptual design), state-of-the-art: а) в локальных (символических) представлениях б) в распределённых представлениях (визуальные и метафорические/blending подходы) -- "невербальный замысел".
-- моделирование фасилитационного + коучингового (типа scrum master) экселенса, включая "бесфасилитационные" варианты и аргументы против подобных позиций (скажем, из книжки http://www.jrosspub.com/hyper-productive-knowledge-work-performance.html): а) методологическое, б) традционное нейролингвистическое, б) постановка задачи на машинное обучение -- "интерпретируемая модель".
-- формулирование продуктов (PLM для ранних стадий, концептуальный моделер, модель фасилитации-коучинга, и как предел мечтаний -- virtual collaborative assistant, включающий в себя всё это и ещё чуть-чуть. Дистантный "полуживой" сервис по типу нынешнего фейсбуковского М -- и размышление о нём по линии Uber в части перехода с людей на нелюдь, и даже просто протоколирование всей беседы с возможностью потом поиска, резюмирование бесед, плюс real time индикация эмоций в ходе бесед, это ведь уже доступно!).
-- поддержание внимания на проекте по линии "борьбы с тупняком" (по мотивам работы cartmendum).
3. Новые инженерии.
-- какие ещё (кроме инженерии предприятия, инженерии машинного обучения, инженерии психики) можно указать инженерии, где плохая модульность? Под подозрением генная инженерия -- всё-таки гены представляют фенотип распределённо, а не локально.
-- "антимодульный тренд" в изложении Alan Key, "поучиться у биологии", это он говорит в Programming and Scaling http://www.tele-task.de/de/archive/lecture/overview/5819/ (и больше ссылок в http://mythz.servicestack.net/blog/2013/02/27/the-deep-insights-of-alan-kay/). Плохая модульность, composability, scalability.
-- ЖЦ систем с обучением: их hardware, sotfware и внутри них не пойми что (paramware?). Помним, что ЖЦ -- это прежде всего практики, и только потом стадии!
-- эволюционные (в смысле "бесцельные") жизненные циклы, по линии рассуждений в http://bookzz.org/book/2556650/4f33f2 ("Why Greatness Cannot Be Planned : The Myth of the Objective от Kenneth Stanley и Joel Lehman"), в том числе "ЖЦ с обучением" через эволюцию против curriculum learning. Практики, и только потом стадии!
4. Методология и онтология.
-- мощность аппроксимаций: в пользу эвристик против теорий, развивая http://bookzz.org/book/1244348/d69dbc ("Discussion of the Method: Conducting the Engineer's Approach to Problem Solving" by Billy Vaughn Koen).
-- мощность аппроксимаций: что там говорил об этом Поль Дирак? "В шестнадцать лет Поль поступил в Бристольский университет на инженерный факультет, хотя его любимым предметом была математика. В дальнейшем, когда Дирак стал выдающимся физиком-теоретиком, он всё равно высоко ценил своё инженерное образование. «Раньше я видел смысл лишь в точных уравнениях. Мне казалось, что если пользоваться приближёнными методами, то работа становится невыносимо уродливой, в то время как мне страстно хотелось сохранить математическую красоту. Инженерное образование, которое я получил, как раз научило меня смиряться с приближёнными методами, и я обнаружил, что даже в теориях, основанных на приближениях, можно увидеть достаточно много красоты… Если бы не инженерное образование, я, наверное, никогда не добился бы успеха в своей последующей деятельности…» Перед окончанием университета Поль проходил практику на одном из машиностроительных заводов, но там не были впечатлены талантами новоиспечённого инженера-электротехника и работу ему не предложили". Подробнее см.: https://www.nkj.ru/archive/articles/28308/index.php?PAGEN_3=1&ELEMENT_ID=28308#nav_start_3 (Наука и жизнь, Сказка о молчаливом Поле Дираке, открывшем мир античастиц).
-- мощность аппроксимаций: нейронные сетки -- глубокие как простые аппроксиматоры против персептрона как экспоненциально сложного вычислительно.
-- мощность аппроксимаций: переход к bitwise сеткам (начиная, например, с обзора в http://arxiv.org/abs/1603.01025 -- где обсуждаются пятибитные и трёхбитные логарифмические разрядные представления для весов и активаций в свёрточных сетях).
-- онтологии в распределённых представлениях (развить моё письмо в Ontology Summit).
-- семантическая интеграция в распределённых представлениях (по мотивам текущего Ontology Summit).
-- дифференцируемые архитектуры как "самолётные" (в отличие от biologically plausible "птичьих-махолётных" на иных принципах, без backpropagation). Аргумент против бионики как магистрального пути инженерии.
-- тупик дифференцируемых вычислителей для локальных вычислений: от архитектуры дифференцируемой машины Тьюринга и даже других дифференцируемых "бывших локальных" архитектур как выхода на symbolic variable binding, computation и reasoning к идее "символического ускорителя" для нейросеток. Так сказать, "вперёд к назад" -- второй эволюционный виток появления символического в нейросетях с выносом их в экзокортекс (в данном случае машинных нейросетях с выносом их в экзосети с локальными/символическими представлениями для дискретных традиционных хранения, вычислений и вывода).
-- дифференцируемый блокчейн, новые учётные принципы: http://ailev.livejournal.com/1258352.html
-- как там с размерностью пространства значений/фактов: от 650-мерного для word2vec до 18000 ужатых через PCA до 6000 для сохранения значений фраз (например, в http://arxiv.org/abs/1511.06078)
-- изменение модели компьютинга как основание новых инженерий, новых бизнес-моделей, новых рынков.
-- новый системный экологический эволюционный подход (http://ailev.livejournal.com/1258949.html)
1. Обучение системному мышлению в менеджменте и инженерии.
-- курс в школе системного менеджмента: закончить второй поток, апдейт содержания.
-- курс в межвузовской магистратуре МФТИ-МИСиС-МИФИ: апдейт программы и методологии преподавания.
-- курс в Красноярске (СФУ) на базе команды кафедры технологического предпринимательства МФТИ: новая методология "экспорта курса".
-- учебник системного мышления: очередная редакция.
-- новая редакция программы общего верхнего образования: http://ailev.livejournal.com/1259411.html
-- стратегирование, целеполагание и бесцельность, фланирование: как разобраться в этом?
2. Коллаборационный нейровеб и инженерия психики.
-- разобраться, как выглядит коллаборация (традиционная из collaborative engineering) на ранних стадиях инженерного проекта, в разнообразии проектов. Попробовать выполнить стандартное описание коллаборации как системы -- state-of-the-art, выполнить выявление стейкхолдеров и их concerns. Не всё просто: асинхронные (в том числе через подобные slack системы) и синхронные коллаборации, system-of-systems и "обычные" коллаборации, заочные и очные коллаборации, структура времени встреч ("заседания" и периоды "между заседаниями").
-- сформулировать, как выглядит PLM стадии концептуального проектирования (допроектная работа), state-of-the-art.
-- САПР/моделер концептуального проектирования (допроектная работа, MBCD -- model-based conceptual design), state-of-the-art: а) в локальных (символических) представлениях б) в распределённых представлениях (визуальные и метафорические/blending подходы) -- "невербальный замысел".
-- моделирование фасилитационного + коучингового (типа scrum master) экселенса, включая "бесфасилитационные" варианты и аргументы против подобных позиций (скажем, из книжки http://www.jrosspub.com/hyper-productive-knowledge-work-performance.html): а) методологическое, б) традционное нейролингвистическое, б) постановка задачи на машинное обучение -- "интерпретируемая модель".
-- формулирование продуктов (PLM для ранних стадий, концептуальный моделер, модель фасилитации-коучинга, и как предел мечтаний -- virtual collaborative assistant, включающий в себя всё это и ещё чуть-чуть. Дистантный "полуживой" сервис по типу нынешнего фейсбуковского М -- и размышление о нём по линии Uber в части перехода с людей на нелюдь, и даже просто протоколирование всей беседы с возможностью потом поиска, резюмирование бесед, плюс real time индикация эмоций в ходе бесед, это ведь уже доступно!).
-- поддержание внимания на проекте по линии "борьбы с тупняком" (по мотивам работы cartmendum).
3. Новые инженерии.
-- какие ещё (кроме инженерии предприятия, инженерии машинного обучения, инженерии психики) можно указать инженерии, где плохая модульность? Под подозрением генная инженерия -- всё-таки гены представляют фенотип распределённо, а не локально.
-- "антимодульный тренд" в изложении Alan Key, "поучиться у биологии", это он говорит в Programming and Scaling http://www.tele-task.de/de/archive/lecture/overview/5819/ (и больше ссылок в http://mythz.servicestack.net/blog/2013/02/27/the-deep-insights-of-alan-kay/). Плохая модульность, composability, scalability.
-- ЖЦ систем с обучением: их hardware, sotfware и внутри них не пойми что (paramware?). Помним, что ЖЦ -- это прежде всего практики, и только потом стадии!
-- эволюционные (в смысле "бесцельные") жизненные циклы, по линии рассуждений в http://bookzz.org/book/2556650/4f33f2 ("Why Greatness Cannot Be Planned : The Myth of the Objective от Kenneth Stanley и Joel Lehman"), в том числе "ЖЦ с обучением" через эволюцию против curriculum learning. Практики, и только потом стадии!
4. Методология и онтология.
-- мощность аппроксимаций: в пользу эвристик против теорий, развивая http://bookzz.org/book/1244348/d69dbc ("Discussion of the Method: Conducting the Engineer's Approach to Problem Solving" by Billy Vaughn Koen).
-- мощность аппроксимаций: что там говорил об этом Поль Дирак? "В шестнадцать лет Поль поступил в Бристольский университет на инженерный факультет, хотя его любимым предметом была математика. В дальнейшем, когда Дирак стал выдающимся физиком-теоретиком, он всё равно высоко ценил своё инженерное образование. «Раньше я видел смысл лишь в точных уравнениях. Мне казалось, что если пользоваться приближёнными методами, то работа становится невыносимо уродливой, в то время как мне страстно хотелось сохранить математическую красоту. Инженерное образование, которое я получил, как раз научило меня смиряться с приближёнными методами, и я обнаружил, что даже в теориях, основанных на приближениях, можно увидеть достаточно много красоты… Если бы не инженерное образование, я, наверное, никогда не добился бы успеха в своей последующей деятельности…» Перед окончанием университета Поль проходил практику на одном из машиностроительных заводов, но там не были впечатлены талантами новоиспечённого инженера-электротехника и работу ему не предложили". Подробнее см.: https://www.nkj.ru/archive/articles/28308/index.php?PAGEN_3=1&ELEMENT_ID=28308#nav_start_3 (Наука и жизнь, Сказка о молчаливом Поле Дираке, открывшем мир античастиц).
-- мощность аппроксимаций: нейронные сетки -- глубокие как простые аппроксиматоры против персептрона как экспоненциально сложного вычислительно.
-- мощность аппроксимаций: переход к bitwise сеткам (начиная, например, с обзора в http://arxiv.org/abs/1603.01025 -- где обсуждаются пятибитные и трёхбитные логарифмические разрядные представления для весов и активаций в свёрточных сетях).
-- онтологии в распределённых представлениях (развить моё письмо в Ontology Summit).
-- семантическая интеграция в распределённых представлениях (по мотивам текущего Ontology Summit).
-- дифференцируемые архитектуры как "самолётные" (в отличие от biologically plausible "птичьих-махолётных" на иных принципах, без backpropagation). Аргумент против бионики как магистрального пути инженерии.
-- тупик дифференцируемых вычислителей для локальных вычислений: от архитектуры дифференцируемой машины Тьюринга и даже других дифференцируемых "бывших локальных" архитектур как выхода на symbolic variable binding, computation и reasoning к идее "символического ускорителя" для нейросеток. Так сказать, "вперёд к назад" -- второй эволюционный виток появления символического в нейросетях с выносом их в экзокортекс (в данном случае машинных нейросетях с выносом их в экзосети с локальными/символическими представлениями для дискретных традиционных хранения, вычислений и вывода).
-- дифференцируемый блокчейн, новые учётные принципы: http://ailev.livejournal.com/1258352.html
-- как там с размерностью пространства значений/фактов: от 650-мерного для word2vec до 18000 ужатых через PCA до 6000 для сохранения значений фраз (например, в http://arxiv.org/abs/1511.06078)
-- изменение модели компьютинга как основание новых инженерий, новых бизнес-моделей, новых рынков.
-- новый системный экологический эволюционный подход (http://ailev.livejournal.com/1258949.html)