Моделировали вчера интеллект-стек (в очередной раз, и явно не последний), главные новации там:
-- это платформенный стек трансдисциплин, но я склоняюсь к тому, чтобы назвать его стеком транспрактик (тут может быть дискуссия о том, что в трансдисциплины это про мышление/вычисления, а практики про действия -- но все эти экзокортексы с их моделерами и прочими компьютерными моделями тут явно попадают в технологии, их не нужно выкидывать) и в явном виде вводим те оргроли, которые выполняют практики. Ибо практики это поведения (в случае стека -- вложенные поведения), которые выполняются ролями, разъяснения были тут:
https://ailev.livejournal.com/1550013.html-- практика осознанности выполняется осознанным киборгом (ибо extended cognition, включаем экзокортекс) и праксеология, экономическое мышление и агентность тут. Праксеология и экономическое мышление -- сознание это вычисления, это ресурс, и нужно чётко планировать как его тратить. Это означает, что курс праксиологии идёт довольно рано по стеку, а не в предпринимательском кругозоре (там можно давать его на другом уровне: в приложении уже не столько к экономическому мышлению, сколько в объяснении "традиционной экономики-с-деньгами").
-- в онтологике онтология и логика/вывод, плюс добавляем выход на физику и стек естественных наук и математику и стек абстрактных наук, вычисления вроде как упаковываются в естественные науки (computer science как естественная наука про доказательства). Тут очень, очень мутно, и нужно разбираться.
-- обсуждались отдельные роли объяснятеля (линии Дойча и Перла в эпистемологии) и доносителя/persuader (линия убеждающей коммуникации)
-- системное мышление бьётся на собственно системное мышление (про целевую систему) и системную методологию (про жизненный цикл как практики)
-- стек остановили пока на деятельностном кругозоре (и оно подозрительно совмещается с "управлением жизненным циклом"), прикладные уровни не рассматриваем.
В этом стеке мне пока не хватает чёткого выхода на (художественную) культуру/искусство, хотя мы и занимаемся моделированием танцевального практического стека (будет докладываться 20 мая, писал вот тут во втором абзаце:
https://ailev.livejournal.com/1566616.html). Мы, кстати, после этого моделирования интеллект-стека, пошли танцевать странные танцы под Андреевский мост (я, Пион Медведева, Анна Лубенченко, и там к нам примкнула и Ирина Парамонова). А Виктор Агроскин вместо этого пошёл танцевать танго. Так что с культурой-искусством у самих модельеров всё ОК, плохо только в их моделировании. Я ещё и на очередной рейв пошёл, в тусовку любителей баса (вот сюда,
https://vk.com/wall-204501700_5 -- там об меня аж фейс-контроль запнулся, не могли представить себе, что я на их вечеринке мог бы делать. Но ничего, таки пустили). И думал я там: вот десяток диджеев на пару сотен присутствующих зевак там тусуются, их хорошо видно, они там презентуют своё творчество, свой труд. А остальные зеваки вроде как потребляют, хотя есть и их косвенная роль: они показывают, что они готовы потреблять, так сказать, представляют "невидимую руку". И как это отличается от тусовки под Андреевским мостом: там, конечно, тоже есть несколько зевак, но остальные трудятся-сочиняют-танцуют, сами производят и сами потребляют свой продукт. А конкуренция? Ну, несмотря на всю кажущуюся демократию (начинашки там рядом с преподами трудятся-пляшут) не все со всеми могут потанцевать, и приходится впахивать -- чисто "потреблять" там не получится. Ну, и культур-мультур разный получается: хвастовство потреблением искусства "я тут сходил на концерт, получил море удовольствия" (ну типа как "поглядите фото, вот какой я завтрак съел!") против хвастовства творчеством "я тут сходил поплясать/порисовать/поиграть/побороться" (ну типа как "поглядите фото, вот какой я себе и друзьям завтрак приготовил!"). То есть на рейв я сходил, удовольствие получил, но чем хвастаться-то? Но времени пока разбираться с культурой по-тяжёлой нет, нужно ещё физику-математику-вычисления додумывать.
Добавочки к литературе по линии Дойча:
-- блог Naval
https://nav.al/ -- короткие тексты с разъяснениями отдельных положений и короткие аудиоотрывки с их чтением в
https://www.youtube.com/channel/UCh_dVD10YuSghle8g6yjePg-- видеоблог Brett Hall, там множество разъясняющих видео
https://www.youtube.com/channel/UCmP5H2rF-ER33a58ZD5jCig/videos-- статья Дойча про логику экспериментальных проверок (и выводом, что эвереттовская трактовка квантовой механики вполне проверяема),
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S135521981530023X. В статье он чётко прописывает, чем его подход отличается от подхода Поппера: он уточняет, что It differs from his, if at all, by regarding fundamental science as exclusively explanatory. И его explanations такие, какие hard-to-vary. И он применяет подход Поппера и опору на объяснения к квантовой механике, включая Эвереттовскую интерпретацию). А ещё он чётко проговаривает, что в хороших объяснениях он не приемлет случайности (и регулярно оговаривает, что байесовский подход к науке не очень применим. У Пёрла же больше не просто про "объяснения, которые трудно менять", а про вероятности и причинность -- а сами объяснения вроде как делаются subject matter expert, которые откуда-то берут граф причинности, и уж затем только работает вся механика расчётов. Дойч же напирает на то, что лучшие объяснения вообще идут не по линии вероятности (и поэтому, кстати, отвергает все вероятностные модели в квантовой механике и тяжело наезжает на байесианцев). Тут нужно ещё покопаться, как это всё вместе понимать.
-- твиттер Дойча
https://twitter.com/DavidDeutschOxf, твиттер Перла
https://twitter.com/yudapearl, Chiara Marletto in not on twitter (
https://twitter.com/brutalpleb/status/1392649932566409217).
Active inference и collective intelligence --
https://arxiv.org/abs/2104.01066, разбираются там с самоорганизацией агентов на базе active inference. Альтернативное название для идей active inference in the case of non-equilibrium physics -- self-organization or self-assembly (
https://arxiv.org/abs/1906.10184 -- и тут становится понятным, что идеи free energy principle требуют существенной доработки, чтобы считаться хорошими объяснениями по Дойчу-Марлетто. В приложении к физике там статистика на статистике, и статистикой погоняет. Бейтсон любил говорить "плохая эпистемология", так вот с эпистемологией в active inference нужно долго и много разбираться. При этом по active inference довольно много выходит работ, хотя это ещё явно не мейстрим (это ж оппозиция reinforcement learning, что до сих пор мейнстрим -- но вроде как должно решать проблемы reinforcement learning), взгляните на
https://arxiv.org/search/?query=%22active+inference%22&searchtype=all&abstracts=show&order=-announced_date_first&size=50. А координация работ по active inference идёт в еженедельных стримах
https://www.youtube.com/channel/UCbPq2w41ZaJSWtpCq4BE6Dg.