Анатолий Левенчук - Системное мышление – 2022

Если вы собираетесь решать задачи какой-то прикладной предметной области без знания SoTA (state-of-the-art, лучшее на сегодня известное знание) дисциплины, а опираясь только на смекалку и сообразительность, то мы назовём это кулибинством 30 30 Вот примеры кулибинства: https://vk.com/club45696675 . Народное изобретательство, без опоры на современные научные знания, лучшие инженерные образцы. Типа знахарства, только в инженерии. Иногда срабатывает и даёт работоспособную систему, но в серию на рынок не выпустить, «работоспособная система» – это необязательно лучшая в своём классе по характеристикам, надёжная, дешёвая в эксплуатации и готовая к массовому выпуску. Нельзя игнорировать достижения человеческой культуры. Нужно как минимум гуглить прикладное знание, ещё лучше – освоить прикладную практику из учебника, ещё надёжней – закончить учебные курсы по прикладной дисциплине. Плохо действовать всегда методом проб и ошибок, уповая на «свободу творчества» и приговаривая «некогда исследовать вопрос, некогда учиться, работать надо». «Изобрести что-то на коленке» – это ж и есть «попробовать, вдруг получится», такой метод техноэволюции в конечном итоге очень дорог, разве только у вас миллионы лет в запасе, как у природной эволюции. Конечно, метод проб и ошибок в инженерии используется, в инженерии он признан, но он не главный (если бы был главным, то инженерам не нужно было бы образования!).

Системный мыслитель это не тот, который игнорирует учебники по прикладным дисциплинам. Совсем наоборот: это тот, кто может быстро выбрать необходимый учебник, разобраться в его содержании, учесть особенности текущей ситуации с задействованием всех других прикладных дисциплин в сложном командном проекте. Системное мышление помогает прикладному мышлению, а не заменяет его.

Но сразу освоить прикладное мышление (например, инженерию требований, или ведение обучения людей с использованием педагогической практики blended learning, или ремонт унитазов на космических кораблях), да ещё потом и сочетать мышления для разных деятельностей в сложных проектах, в которых задействованы сотни людей, не удаётся. Прикладное знание должно опираться на фундаментальное знание, без фундаментального образования хорошо применить прикладной метод не получится. Люди просто обязаны использовать фундаментальные знания человеческой цивилизации, ибо на стыках любых прикладных знаний будут встречаться ситуации, не описанные ни в одном учебнике.

Если мы хотя бы частично что-то знаем о структуре мира, это в десятки тысяч раз уменьшает количество вычислений/мышления по достижению мастерства в решении задач. Это много? Скажем, какую-то задачу мы можем решить человеческим мозгом за десять тысяч лет. Это побольше, чем время существования человеческой цивилизации. Если мы сделаем какие-то предположения о структуре задачи и её предметной области, и они позволят снизить объем вычислений в десять тысяч раз, то задача будет решена за год. На кону примерно такая разница между скоростями работы необразованных людей и образованных: необразованные люди (дикари) знают мало о структуре мира, а образованные – много. Надо учиться, чтобы быстро решать задачи.

Цивилизация (и особенно в ней наука, она почти целиком ровно этим и занимается) даёт нам предположения о структуре мира и учит формулировать задачи. Это приобретённый интеллект: он позволяет решать задачи в десятки тысяч раз быстрее, чем это могло бы быть сделано необученным структуре окружающего мира интеллектом. Цивилизованный мозг – это не «дикий», это обученный мозг, он быстр в мышлении, а современный мозг ещё и использует компьютеры для усиления скорости своего мышления (и даже не за счёт компьютерных вычислений, а просто за счёт помощи компьютера в организации памяти и удержании внимания, компьютер как «ручка-бумажка» тоже крайне эффективен для мышления!).

Освоение нового мастерства идёт у человека не через «природную смекалку», а через «облагороженную образованием смекалку», через знания о структуре мира и структуре задач, а также знания о том, какие доступны инструменты (например, компьютеры как универсальные моделеры для системного моделирования самых разных объектов).

Умение и навык, скилл – это элементы владения какой-то прикладной дисциплиной, интеллект – это мастерство владения фундаментальной дисциплиной (трансдисциплиной), которая работает с объектами прикладных дисциплин. Трансдисциплины/фундаментальные дисциплины – это и есть сведения о структуре мира, удобной для скоростного мышления о мире, удержания внимания вычислений/рассуждений/мышления на важном, сохранения ресурса мозга от разбазаривания на мышлении о неважном.То, что занимает у очень смекалистого дикаря полжизни, у обученного фундаментальным дисциплинам человека может занять несколько часов, или даже несколько секунд.

Этот целый стек/стопку поддерживающих друг друга фундаментальных дисциплин/трансдисциплин мы назовём интеллект-стеком.Равным образом мы будем говорить о фундаментальных мыслительных практиках, которые используют не только понятия из фундаментальных дисциплин (трансдисциплин), но и технологии/инструменты и материалы. В случае трансдисциплин это обычно моделер (из ручки-бумаги или комьютера), а расходным материалом к моделеру идёт кофе для человека-модельера. Другие инструменты в фундаментальных дисциплинах редки, ибо несмотря на практичный характер мышления, интеллекту больше нужно моделировать мир, нежели непосредственно его менять в действии, если речь не идёт всё-таки о переходе к мышлению методом деятельных проб и ошибок (не высказыванием догадок и их критикой, а «активным зондированием», деланием догадок и наблюдением результатов – получилось или нет). В этом случае перехода к прикладной инженерии «пробами и ошибками» в старой или даже новой малоизвестной предметной области для изменения мира задействуется изобилие самого разного инструментария и применяются самые разные исходные материалы: станки, химические реагенты, дрессированные животные, солнечный свет, вода в пруду, часы, балетный станок, квантовый компьютер, и т. д.

Приведём краткое описание фундаментальных дисциплин интеллект-стека в обратном порядке, снизу-вверх, чтобы было понятней, как одни дисциплины пользуются в своих объяснениях понятиями, уже введёнными другими дисциплинами:

• Понятизация учит выделять фигуры из фона и делать их предметами рассмотрения.

• Собранность учит удерживать во внимании «объекты», которые уже обсуждены в понятизации и даёт понятие о сознании.