Анатолий Левенчук - Системная инженерия – 2022

Какое значение правильное? Оба, и жизнь покажет, какое из них выживет. Пока же используются оба значения, в нашем курсе/книге тоже так.

Нельзя путать роли инженера и исследователя. Мы тут говорим слово «исследователь», а не «учёный» главным образом потому, что научное/рациональное мышление как построение объяснительных (про причины-следствия) порождающих (generative, пригодных для «обратного моделирования», предсказания состояний мира, конкретизации/рендеринга) теорий сегодня используется отнюдь не только в «науке» как особом роде деятельности «учёных», но повсеместно в самых разных деятельностях/практиках/видах труда.

Исследователи (это роли, а не люди!) ровно обратны инженерам: если инженеры делают реальные материальные вещи, опираясь на какие-то (необязательно «научные»! ) описания, то исследователи делают объяснительные теории физической и абстрактной (математики как раз занимаются исследованием поведения абстрактных/ментальных объектов) реальности. Исследователи получают компактные, понятные и формальные описания действительности. Слово «реальность» тут означает именно физический и ментальный мир, а вот «действительность» – мир, преломлённый нашими понятиями, отражающими то, что нам об этом мире уже известно и что мы можем выразить по поводу этого мира (скажем, если человечество пару веков назад не знало о существовании электронов, то в реальности они были, а в действительности их не было). Конечно, инженерия и исследования тесно переплетены:

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Без различения model-based и model-driven.

https://ailev.livejournal.com/1106188.html – и это текст ещё 2014 года. События 2022 года показали, что в этом мире «непрерывной разработки» отключить миллионы людей от пользования самыми разными системами стало не просто легко, а очень легко.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Каталлактика

https://ru.wikipedia.org/wiki/Число_Данбара

https://system-school.ru/systems-management

См. обсуждения в постах «Онтологический статус интеллект-стека: мы не устраняем inductive bias, мы приветствуем его!», https://ailev.livejournal.com/1598826.html; «Инженерия и исследования xGI: учитесь сами, чтобы научить и людей, и нежить», https://ailev.livejournal.com/1600567.html; «Мои претензии в xGI: я не натуральное хозяйство, я участник разделения труда», https://ailev.livejournal.com/1600861.html.

https://fondgp.ru/publications/проблемы-построения-системной-теори/

https://system-school.ru/uptodate

Помним, что вся литература и более подробное изложение есть в «Практическом системном мышлении».

https://countrymeters.info/ru/World

https://arxiv.org/abs/2206.08896

https://techcrunch.com/2022/06/23/amazon-launches-codewhisperer-its-ai-pair-programming-tool/

https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering

https://ailev.livejournal.com/1009201.html

Например, вот такие работы по мультимодальным вычислениям в нейронных сетях – Allen AI & UW Propose Unified-IO: A High-Performance, Task-Agnostic Model for CV, NLP, and Multi-Modal Tasks, https://arxiv.org/abs/2206.08916

GENA_LM – первая в мире языковая модель ДНК, обученная на самой полной версии генома человека (T2T-CHM13), которая была опубликована в конце марта 2022 года, https://huggingface.co/AIRI-Institute/gena-lm-bert-base/, https://github.com/AIRI-Institute/GENA_LM

https://ailev.livejournal.com/1464563.html

https://ru.wikipedia.org/wiki/Евгеника

https://www.nbcnews.com/politics/supreme-court/supreme-court-wipes-away-constitutional-guarantee-abortion-rights-over-rcna18718

https://ailev.livejournal.com/1622346.html

https://lesswrong.ru/w/Политика_убийца_разума

https://tass.ru/mezhdunarodnaya-panorama/14956829

https://ru.wikipedia.org/wiki/Сецессия

https://en.wikipedia.org/wiki/Geometrical_frustration – и обязательно смотрите там видео Frustrated magnetism in solids, ибо нужно понимать динамику происходящего, она лучше даётся в видео.

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1807890115

https://ailev.livejournal.com/1619025.html

первый абзац в https://ailev.livejournal.com/1621262.html

Очень интересные исследования про порог эмерджентности при масштабировании в обучающихся/эволюционирующих системах, и помним, что нейросети, термодинамика, эволюция имеют общую теорию/математику (в курсе «Практическое системное мышление» про это рассказывается и даются ссылки на работы Ванчурина-Кацнельсона-Вольфа-Кунина): Emergent Abilities of Large Language Models, резкие пороги в работоспособности нейросетей в зависимости от числа вычислений, размеров и прочего масштабирования, https://arxiv.org/abs/2206.07682гифка дерева возможных приложений у сети с масштабируемостью (пороги возможностей с ростом числа параметров сетки): https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.htmlрезкое появление самых разных свойств у случайных графов (порог эмерджентности при росте связности графа): https://www.quantamagazine.org/elegant-six-page-proof-reveals-the-emergence-of-random-structure-20220425/

https://en.wikipedia.org/wiki/Technical_debt

https://www.hospitality-school.com/buffet-meaning-table-setting/

If there is an issue between SE and EoS, it may be semantic, rather than grammatical. Classically, the first word moderates the second: so, in SE, ’systems’ appears to moderate (describe the type or flavour of) engineering; and in EoS, ’engineering’ appears to moderate (describe the type and flavour of) systems. – из prof. Dereck Hitchins, «SYSTEMS ENGINEERING VS. ENGINEERING OF SYSTEMS – SEMANTICS?», https://systems.hitchins.net/profs-blog/systems-engineering-vs.html

https://system-school.ru/teaching

«It’s relatively easy to make a prototype but extremely difficult to mass manufacture a vehicle reliably at scale. Even for rocket science, it’s probably a factor of 10 harder to design a manufacturing system for a rocket than to design the rocket. For cars it’s maybe 100 times harder to design the manufacturing system than the car itself. The issue is not about coming up with a car design – it’s absolutely about the production system,» Musk said. «You want to have a good product to build, but that’s basically the easy part. The factory is the hard part.» – https://www.businessinsider.com/elon-musk-says-building-factory-100-times-harder-than-making-car-2019-3

https://issuu.com/ppisyen/docs/ppi_syen_111_april_2022/29

http://www.worldscinet.com/srf/03/0302/free-access/S1793966609000080.pdf

Обычно deep, «глубина» в речи означает рост числа уровней какой-то иерархии. Скажем deep learning – это многоуровневое обучение, то есть обучение нейронных сетей с числом скрытых уровней/слоёв больше одного. В углублении разделения труда речь идёт об увеличении числа уровней иерархии по отношению специализации (род-вид) между практиками.

См. доклад Влада Свяжина рассуждениями об этой идее, с 1:04:11, https://www.youtube.com/watch?v=lpgpnCoV14w&t=3851s