Анатолий Левенчук
Системное мышление 2024. Том 1
Работа с типами касается ещё и возможности провести рассуждение об объектах из учебника на объектах из жизни. Если ты понимаешь, что у тебя тип «физическое тело» в учебнике физики летит по параболе, если его кинуть при наличии гравитации, то это рассуждение о типах. В жизни надо ещё будет сообразить, что кинутый мячик – это то самое физическое тело из учебника! Далее надо перейти к материалу учебника физики и взять оттуда, что полёт будет по параболе. Потом вернуться к мячику и выдать суждение, что «поскольку мячик – физическое тело, то он будет лететь по параболе», и даже прикинуть, какое место абстрактных объектов «парабола» и «траектория» вокруг мячика в реальном мире. Это рассуждение абсолютно такое же, как про какие-нибудь целевые системы. Если вы производите «системы бухгалтерского учёта», то надо ещё сообразить, что слово «система» тут – тип из теории/знаний системного подхода, обратиться к материалам нашего курса, затем найти эту систему в окружающем мире (что это за «система»? Это тип для набора правил учёта? Но вы их явно не производите, и они не похожи на системы из курса. Более того, в курсе явно сказано, что наборы правил и системы уравнений – это не те «системы», которые в системном подходе. Далее вопрос: это софт? Это отдел «бухгалтерия», который использует софт бухучёта? Это отдел, который использует софт и все те люди, которые вынуждены поставлять данные для отдела, который кормит этими данными софт? В какой момент времени можно сказать, что «мы выпустили систему бухгалтерского учёта»? Почему разные люди в предприятии не договорились, что же мы выпускаем?).
Это всё про операции с типами – если с этим не разобрались, то невозможно найти важные объекты внимания в жизни, о которых много чего будет известно сразу, как только вы отождествите их с объектами из нашего курса. Курс не даёт знаний о конкретных системах в конкретных проектах. Но курс даёт знания про все системы во всех проектах. Надо только уметь присвоить типы из курса объектам из реальной жизни, из вашего реального рабочего проекта.
Особо тут можно упомянуть плохое обращение с отглагольными существительными (мышление тут тоже может выступать примером). Мышление один раз может быть процессом (и в нашем курсе именно так), который реализуется вычислителем-интеллектом/«мыслительным мастерством», а второй раз у тех же людей иногда и в той же фразе – это часть мозга, синоним интеллекта, а не поведение этой части (а в нашем курсе это не так)! И то, что мышление как «глагол» и мышление как «существительное» могут путаться – это люди с плохим тренингом в теории понятий не замечают. У них будет всё очень, очень плохо с концепцией системы, ибо функции в концепции системы задаются как раз отглагольными существительными, и это поведения, а не вещи, и путаться в этом нельзя. Это всё вопросы, которые не затрагиваются курсом системного мышления, но рассматриваются в других курсах по усилению интеллекта, прежде всего в курсе «Моделирование и собранность».
Сюда же можно отнести суперобобщения/overgeneralizations, это тоже к работе с типами как онтологической уже работе. Вместо какого-то объекта очень плохо указывать его супер-супер-супер-тип/класс, очень высоко стоящий в классификаторе, и считать, что дальше всё берётся операцией наследования свойств типа. Например, вместо «тигра» везде говорить про «зверя» – а потом удивляться, почему другие люди подставляют в разговоре вместо зверя свою «мышь» (это же тоже зверь!), после чего фраза «мышь опасна для человека» для них является неожиданной и им невдомёк, откуда она берётся. А появляется такая фраза из-за того, что «тигра» нужно называть тигром, а не более общим классом «зверь». Не нужно обобщать чрезмерно, в лишних обобщениях часты ошибки! Если вы указали дрель как «оборудование» и дали характеристику «частота вращения», то это кажется нормальным. Но потом кто-то добавит такое «оборудование», как люк, и у люка появится характеристика «частота вращения»! Это ведь простое логическое следствие того, что «люк – это оборудование». Ибо вы думали о «дрели», а писали «оборудование»!
Ещё одно логическое препятствие для системного мышления как использования понятий системного подхода – это проблемы в отслеживании отношений «часть-целое» на нескольких уровнях. Эти уровни по отношению «часть-целое» называются системными, но иногда их же могут назвать эволюционными, структурными, сложности, или даже организационными уровнями. Отношения часть-целое (композиции, речь идёт о физических частях) как между мной-телом в целом и моей рукой как частью тела вдруг заменяется отношением классификации (моя рука – одна из четырёх конечностей человеческого тела, конечность тут – это уже класс! Рука классифицируется как конечность, она не часть конечности!), после чего палец на руке оказывается пальцем на какой-то конечности, причём уже не обязательно именно на руке – переход от «руки» к «конечности» изменил ситуацию! Система в результате представляется как состоящая из не-пойми-чего, а не физических частей.
Студенты легко складывают колбасу в штуках с яблоками в тоннах, не считая это ошибкой. Да, это не ошибки в системном мышлении, это ошибки в онтологии и логике как определении того, с какими объектами ведётся рассуждение и по каким правилам оно ведётся, системы ли эти объекты, или какие другие. Без онтологичности и логичности никакого системного мышления не будет. Если в решении дифференциального уравнения вы в арифметике посчитали 2*2=5, то ответ для всего решения уравнения будет неправильный, даже если нет ошибок в высшей математике в части дифференцирования!
Как семантика, теория понятий, онтология и логика лежат в основе системного мышления и поддерживают его, так и само системное мышление лежит в основе трудового/практического/деятельного/инженерного мышления и прикладных инженерных методов, например, мышление для классической «железной» инженерии, программной инженерии, агропромышленного производства, включая генную инженерию, образование и коучинг как «инженерию личности», менеджмент как инженерию предприятия и так далее, вплоть до общественной деятельности как прикладной культуры/практики/метода изменения общества.
Менеджер (инженер организации) без системного мышления – это плохой менеджер. Быстро меняющиеся прикладные деятельности все основаны на крепких навыках более фундаментальных методов мышления интеллект-стека: инженерии, методологии, риторике, этике и так далее до собранности и понятизации. Под работой каждым методом есть какие-то умения. Так, собранность – умение обратить на что-то внимание и удерживать это внимание, в том числе осознанность в том, на что именно обращено внимание и насколько хорошо оно удерживается – например, понимаете ли вы, сколько минут подряд вы читаете наш курс, а сколько минут подряд вы смотрите ленту в соцсетях. Понятизация – это умение облачить неясные ощущения о понятиях в словесную форму.
В сильном мышлении задействован весь интеллект-стек, а не только какая-то его часть. Это означает, что в сильном/универсальном/общем мышлении задействованы методы мышления всего интеллект-стека, а не только мыслительные приёмы, набранные из теории понятий, онтологии, логики, рациональности. В сильном мышлении задействованы не только мыслительные приёмы, связанные с системным подходом и известные вместе как «системное мышление». При этом сами методы интеллект-стека быстро эволюционируют. Например, существенно изменилась часть, связанная с семантикой: в связи с быстрым развитием современных систем AI появилось обучение представлениям (representations learning, главным образом векторным/распределённым/distributed27, отвязанным/disentangled28, непрерывным/continuous29) как альтернатива семиотике (изучающей знаки как локальные/атомистические/дискретные представления).
Моделирование: понятия
Заполните таблицу, основываясь на материале нашего курса:
Мыслительный минимум современного человека: учим один раз, используем во всех проектах
Освоение мыслительных методов наверху интеллект-стека обычно требует определённого уровня владения теми методами, которые находятся ниже. Если вы не знаете, что такое теория понятий, не знакомы с логикой, с этикой, то изучение риторики вам не будет доступно. Напомним последовательность уровней сегодняшнего интеллект-стека (набор методов может меняться! Развитие не стоит на месте! Более того, могут быть и альтернативные варианты интеллект-стека уже сегодня, эволюция предполагает существование множества видов, в том числе множество видов теорий/объяснений/дисциплин):
• Системная инженерия
• Методология
• Риторика
• Этика
• Эстетика
• Исследования/познание
• Рациональность
• Логика
• Алгоритмика
• Онтология
• Теория понятий
• Физика
• Математика
• Семантика
• Собранность
• Понятизация
Едва ползающему человеку прыжки и танцы не будут доступны, нужно сначала накачать мышцы (инструментарий), а мозгу и освоить приёмы управления мышцами (дисциплина). Нужна подготовка к действию, освоение метода, получение мастерства. Сразу действие не получится. Только после получения готовности тела к действию можно учить какие-то паттерны сложных спортивных и танцевальных движений.
Образование в частности и обучение в целом (образование – это специализация обучения, направленная на усиление фундаментального/универсального/общего интеллекта, то есть обучение методам мышления интеллект-стека) устроено так же: предусматривается некоторая последовательность обучения (curriculum learning), знания прирастают по кусочкам, а не «одним большим куском за раз».
Арифметика изучается перед интегралами, без знания таблицы умножения высшей математики не освоишь – арифметика тут пререквизит для высшей математики. Сначала готовность и автоматизмы/беглость в мышлении для более базовых мыслительных навыков, а затем готовность и автоматизмы/беглость на более прикладных уровнях мышления – и так на нескольких уровнях.
Сначала нужно уметь обращать мысли в слова хоть как-то (понятизация), потом удерживать внимание на мыслях (собранность), потом различать сами мысли, объекты мира и слова о них (семантика), потом разобраться с физикой и математикой – как они отличаются и почему без них нельзя, потом разбираться с типами объектов и отношений (теория понятий), удерживать многоуровневое задание объекта при выделении его вниманием из фона (онтология), и так далее.
Конечно, возможно огромное число образовательных маршрутов (учебных программ/куррикулумов/curriculums), в ходе которых будет усилен интеллект, то есть нужна какая-то последовательность освоения мыслительных приёмов из методов интеллект-стека. Так, для освоения системного мышления, нужно быть хоть как-то знакомыми не с одной, а со всеми методами мышления интеллект-стека. Например,
• В понятизации вы узнаете, что есть объекты, которым мы можем давать имена,
• В собранности вы научитесь записывать результаты ваших рассуждений,
• В теории понятий вы узнаете, что мир надо моделировать через типизированные объекты и их отношения,
• В физике будет дан тип «система»,
• В онтологии иерархия по отношению композиции даст системные уровни,
• в методологии рассказано о том, что одна система создаёт другую систему каким-то методом/трудом/практикой/культурой/деятельностью/стилем,
• в инженерии будет понятно, какими способами мы создаём эти системы.
Это мы ещё раз повторили маленький кусочек того, как из знаний/теорий/трансдисциплин самых разных методов мышления, входящих в интеллект-стек, получается знание системного мышления.
Системное мышление дано «в типах» высокого уровня абстракции, оно безмасштабно, универсально в плане прикладных предметных областей и не антропоцентрично. Поэтому системное мышление применимо для проектов по созданию и развитию таких разных систем, как деталь ракетоплана, авиалайнер, породистая овца и гектар леса, шеф-повар и робототехник, фирма по производству подгузников и фирма интернет-провайдер, сообщество любителей Толкиена и «незримый колледж» в науке. Иногда создаётся и общество как «отдельная страна» или же это общество модифицируется, не меняя страны, но становясь совсем другим («революция»), а иногда создаётся супер-интеллект как гибридный из компьютерных интеллектов и интеллектов людей.
В самых разных проектах одновременно происходят работы самых разных людей по самым разным методам/практикам с их самыми разными дисциплинами/теориями/знаниями/алгоритмами, разными инструментами, разными материалами для этих работ. Вам требуется немного думать о многих из них, чтобы лучше разобраться в собственном проекте: каждый проект и сам включает в себя много прикладных работ по прикладным методам, а при получении проблем ещё и требует работы методов мышления интеллекта, но ещё не бывает «сферических проектов в вакууме», проект встречается с огромным количеством методов работы других проектов. Каждый приходящий со стороны в проект занимается чем-то своим: внешние контрагенты, поставщики материалов, покупатели, менеджеры, посредники, организации стандартизации, каждый день в проекте появляются новые люди, и со всеми ними надо содержательно разговаривать. Надо уметь как-то разобраться, что они все делают, чтобы как-то выстроить с ними содержательный разговор. Мышление и деятельность во всём этом разнообразии деятельностей самого проекта и окружающих его проектов устроены примерно одинаково, и можно это компактное мышление выучить один раз, а потом применять в разных работах одного проекта, или даже в разных проектах. Усиление интеллекта, в том числе овладение системным мышлением посвящены как раз этой компактификации мышления: один раз учишься думать, затем применяешь во всех проектах. Включаешь сильное мышление один раз, а потом просто никогда не выключаешь.
Есть легенда, что талант к мышлению (какого бы вида оно ни было) врождённый. Да, генетическая предрасположенность к какому-то виду мышления бывает, как у спортсменов к какому-то виду спорта. Но там не так всё однозначно: связанных с интеллектом генов сотни, за счёт генетики далеко в мышлении не убежишь.
Так что мы рекомендуем полагаться не на генетику, а на обучение мышлению: сами приёмы мышления не заложены в мозге, они должны быть усвоены и натренированы. Это означает, что натренированный «не талант» легко обойдёт в том или ином виде мышления нетренированного «самородка», который так и останется «вечно подающим надежды», он просто не будет знать, как мыслить правильно. Выученный волками потенциально гениальный Маугли не будет уметь даже разговаривать, до сильного мышления дело даже не дойдёт. Врождённый IQ не имеет особо большого значения (уже приводили примеры), хорошее образование (то есть обучение методам мышления интеллект-стека) в жизни значит много больше!
Интеллект-стек – это набор лучших на сегодняшний момент в нашей цивилизации методов мышления, основанных на лучших объяснительных теориях. Лучших (state-of-the-art) в цивилизации по состоянию на нынешний год, а не какой-нибудь 2011 (новая весна искусственного интеллекта с использованием глубокого обучения на нейросетях началась в 2012 году, в 2011 году компьютеры ещё не разговаривали и не могли хорошо видеть!) или уж совсем древний 1980 год (год появления первого персонального компьютера IBM PC).
Эти решения о выборе тех или иных приёмов мышления изо всего известного человечеству множества вариантов как раз и направлены на то, чтобы думать абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, системно, практично/проактивно/деятельно, а не «дикарски», с игнорированием всего накопленного цивилизацией мыслительного опыта. И эти решения по выбору безмасштабных (универсальных для разных размеров систем и разных масштабов времени существования систем) и неантропоцентричных (неспецифических именно для человека) приёмов мышления предполагают письменное оформление используемых моделей мышления, начальных данных, промежуточных и конечных результатов мышления, да ещё и выход в реальный мир. Условно, компьютеры тут тоже «письменно». А «выход в реальный мир» – это выход в изменение физического мира, выход в действия: от «подойти посмотреть» до «пойти поговорить» и «изменить, чтобы не мешало».
Решения по выбору методов/приёмов мышления делаются отнюдь не только приёмами мышления «внутри головы», чисто информационной/вычислительной работой без тела. Это вполне себе проактивный и деятельный метод мыслительной работы, выходящий в мир (в чужие головы, в чужие датацентры) и изменяющий затем к лучшему как мир, так и самого принимающего решения мыслящего агента.
Насколько окультуренный цивилизацией интеллект, то есть проводящий мышление с использованием фундаментальных методов интеллект-стека в современном варианте этих методов, сдерживает или наоборот, стимулирует творчество по сравнению с живым «дикарским» мышлением? Опыт цивилизации показывает, что образованные и мыслительно тренированные люди обычно выигрывают в массе своей у неучей, несмотря на их якобы «шаблонное мышление». Гениальные самоучки-дикари-кулибины чрезвычайно редки. При этом на поверку «самоучки-дикари» оказываются часто более чем начитаны и образованы, разве что их образование не было связано с каким-то официальным учебным заведением, а паттерны своего «гениального самородного мышления» они тоже брали из литературы и подхватывали у своих вполне образованных учителей, а не изобретали по ходу дела. Это народная легенда, что самоучки нигде не учились. Они очень даже учились, только сами, а не «официально».
Интеллект в порядке самообразования нужно «накачать» и «разработать» так же, как мышцы и суставы для готовности тела к движению – мозг ведь тоже тренируем, он пластичен, то есть физически изменяется в ходе тренировки! И именно поэтому тренировки мышления не быстры. Как и с обычными мышцами, быстрых результатов за одну-две тренировки мышления не получишь, нужны месяцы и годы, ибо при этом задействуются медленные биологические процессы в мозге.
В ходе человеческого мышления с использованием фундаментальных знаний отращиваются синапсы нейронов, улучшается кровоснабжение мозга. Интеллект как физически реализованный на мозге вычислитель/«машина рассуждений» для методов мышления развивается медленно, это месяцы и годы. Хорошим сравнением тут будет спорт: за три месяца тренировок чемпионом не станешь, а вот за три года – чемпионом ещё нет, но от окружения «людей с улицы» будешь отличаться драматически.
Но есть и трюк: человек не полагается только на биологическую природу своего мышления, а задействует и компьютер. Даже если речь идёт не о полноценном компьютере, а просто о бумаге и ручке, то биологическому мозгу становится проще управлять вниманием, проще задействовать большую память, проще обмениваться результатами мышления. А ещё человеческий интеллект задействует тело, и речь идёт тут не только о том, что при письме шевелятся пальцы рук, а при чтении работают глазные мышцы. В курсе собранности, где даются и основы понятизации, довольно много рассказывается о связи собранности ума и тела (например, онтологический дребезг можно распознавать по ощущениям в теле).
Мышление проактивно, оно выходит в физический мир, тело в нём тоже имеет значение, включая продолженность тела в форме инструментов – телескопов, микроскопов, автомобилей, ракет, человекоподобных роботов.
Человеческое мышление имеет внешний характер, оно проходит не только в мозгу, но и во всём теле, и выходит за его пределы (тезис 4E30), поэтому системное мышление тренируется не только как умственное упражнение, но и с задействованием компьютерных средств моделирования – от просто письма в редакторе текстов или редакторе сложных табличек (вроде notion.so или coda.io) до изощрённого математического многомасштабного (multiscale, на разных уровнях структуры/организации моделируемой системы как физического объекта, с разными видами моделей для разных масштабов) имитационного моделирования.
Мы подчёркиваем, что нельзя говорить только о фундаментальных дисциплинах, то есть о чистой теории/знании/объяснениях. Надо говорить о методах/способах работы, где дисциплина/знания/алгоритмы поддержана инструментами, усиливающими мастерство «голого мыслящего мозга» (или «голого мыслящего компьютера», если речь идёт об AI). Люди (а сейчас уже и компьютерные нейросети, и роботы) давно не работают «просто руками», они используют инструменты. В мышлении люди давно не думают «просто мозгами», они используют компьютеры (а компьютеры используют в помощь себе другие компьютеры, или даже людей, или даже давно умерших людей – например, читают результаты мышления в книгах давно уже умерших авторов).
Если вы обнаружили себя в ходе глубокого размышления, в котором вы не ведёте никаких записей, не делаете никаких компьютерных моделей – вы явно что-то делаете не так. Мышление происходит сегодня письмом и моделированием, на чисто человеческую биологическую память одного человека надежды нет. Системное мышление тут не исключение.
Продолжительное фундаментальное образование нужно, чтобы не просто цивилизованно мыслить, но и мыслить бегло, причём с использованием инструментов для мышления (собеседников типа AI и других умных людей, записей в моделерах, заметок на естественных языках). Тут как в спорте: за три месяца чемпионом не станешь ни в одном виде спорта, но за три года вы будете драматически отличаться от «людей с улицы». А за десять лет можно уже думать и о чемпионстве: большинство ваших потенциальных конкурентов тут просто не дойдут до сравнения вашего и их мастерства, если вы тренируетесь/обучаетесь все десять лет. И обучение-развлечение деток в спортшколах сильно отличается от жёсткого обучения олимпийского резерва. В образовании всё то же самое: если у вас обучение-развлечение на три месяца – ваш интеллект вряд ли будет сильным. Если впахиваете много лет, то драматически будете отличаться от всех людей «с улицы», а если речь идёт о десятке лет – можно поговорить о том, что вы будете общаться с умнейшими людьми планеты, и не только вам будет с ними интересно, но им с вами будет интересно!
Натренированные до беглого применения паттерны мышления дают возможность как по проложенным в мозгу рельсам быстро проводить типовые абстрактные, рациональные, адекватные, осознанные, системные, практичные рассуждения, не затрачивая на это мыслительных усилий, то есть интуитивно, «на автомате» – включая рассудочное «пошаговое» мышление по образцам «из учебника», которое не кажется после тренировки чем-то запредельно трудным.
Только если эти «рельсы мышления» оказываются вдруг где-то не проложены, только при столкновении с чем-то действительно новым, можно переходить на затратное «просто мышление, уж как можем», задействовать какие-то иные, поисковые механизмы мышления, «голый биологический интеллект», как-то иногда методом проб и ошибок задействующий внешние средства типа компьютерного моделирования. Но такие выходы за пределы знакомого в мышлении – исключение, а не правило. Вам очень повезло, если вы оказались на таком фронтире, радуйтесь, что вы в первых рядах человеческой цивилизации.
Но не факт, что вы сможете на этом фронтире что-то придумать, пополнить запас эффективных паттернов мышления человечества: эволюция с методом проб и ошибок очень действенна, но большинство проб оказываются ошибками и на удачные пробы может просто не хватить времени и ресурсов.
Эти ускоряющие мышление взятые из культуры паттерны используются как в самых базовых видах мышления (логические рассуждения общего вида), так и в основанных на них более сложных (инженерное мышление общего вида), так и в быстро меняющихся ещё более специализированных и сложных вариантах рассуждений, включающих смесь познания/мышления и каких-то рутинных прикладных рассуждений по уже давно известному материалу.
Паттерны мышления используются в труде инженера-авиастроителя, менеджера, инвестора, дрессировщика дельфинов, танцора, учителя начальной школы, политика (при этом они могут быть людьми, но могу быть и роботами, и даже организациями из людей и роботов). Мышление должно быть культурно/практично/стильно/деятельно – оно должно следовать методу/способу. Это означает, что интеллект должен как-то повторять одни и те же приёмы мышления, если это лучшие известные приёмы мышления. Слабые приёмы мышления, которые вы придумываете каждый раз «под проблему» – не факт, что они справятся. Чтобы быть умным, надо знать, как быть умным. Паттерны сильного мышления надо выучить. Это делается в форме изучения приёмов/паттернов мышления из методов интеллект-стека.
Беглости мышления нужно добиваться в любом мышлении, мышление надо тренировать, как любое другое поведение, как любой другой метод/практику/культуру/стиль/деятельность/стратегию.
Кроме того, что выученные и далее натренированные до беглости культурные/стильные/практичные/«каким-то методом» паттерны мышления дают выигрыш в скорости по сравнению с мышлением-дичком, они предохраняют от грубых мыслительных ошибок. Один раз выучиваете операцию умножения – всю жизнь затем используете. Один раз выучиваете, что систему нужно рассматривать функционально в момент её работы в составе надсистемы, а ещё рассматривать конструктивно в момент её создания и развития – и тоже используете всю жизнь.
«Платят за согласование и удовлетворение интересов внешних проектных ролей, а не за „реализацию концепции системы“ и уж тем более не за „реализацию требований“, которых в современной инженерии уже нет, сама идея „требований“ устарела» – этот материал излагается в курсе системного мышления, один раз для всех систем. Если вы его не выучили не применили в жизни, то можно и без денег остаться! Лучше бы это выучить один раз, чтобы потом всю жизнь не ошибаться! Знание приёмов системного мышления очень практично, экономит время, спасает от ошибок.
Для «образованного человека» нужно освоить одно и то же компактное мышление по методам интеллект-стека, и оно пригодится ему для самых разных деятельностей и проектов. Ведь человеку придётся в жизни играть много самых разных трудовых/проектных/профессиональных ролей, занимаясь методами самой разной инженерии самых разных систем – выращивать цветы, детей, изготавливать шестерёнки, программировать ассистентов AI, обустраивать гостиничный номер, обустраивать палатку в горах, ловить змей, проектировать фемтосекундные лазеры, договариваться с AI по поводу формата выдачи материалов и т. д. Тут будут и рабочие методы, и методы/способы/культура поведения члена семьи, родителя, избирателя, политика.
Человек (хотя не только человек, но и предприятие, а то и компьютерная система с AI, или даже без AI) в жизни играет много ролей, за каждой из которых стоят какие-то иногда крупные («авиастроение»), а иногда очень дробные и маленькие («производство подшипников») по требуемым для них знаниям/объяснениям/теориям прикладные методы создания каких-то систем определённого уровня организации. Каждый из этих прикладных методов предполагает какие-то свои специфические прикладные паттерны рассуждений, но при столкновении с новым и неожиданным поворотом в проекте для решения проблем нужно будет подключать и общие/фундаментальные методы мышления интеллект-стека.
Будь вы основателем фирмы на рынке секс-игрушек, или менеджером проекта космического туризма, или инженером квантовых компьютеров – вам придётся для исполнения всех многочисленных прикладных методов для этих занятостей быть собранным, задействовать логику, согласовывать сложные модели систем с вашими коллегами, удерживать внимание на многочисленных ваших и чужих системах, которые затрагивает ваш проект и которые затрагиваются вашим проектом, вы будете использовать компьютеры с универсальными (AI) и не очень универсальными (обычный корпоративный софт) алгоритмами. В следующем проекте всё повторится, но на совершенно другом содержании проекта: весь ваш интеллект потребуется опять, чем бы вы ни занялись: проекта, где всё известно и можно рассуждать только по правилам, не бывает. А если есть какое-то совершенно знакомое действие, его даже «проектом» не назовут!
Мышление как деятельность интеллекта по решению проблем, по познанию сложно устроенного и непрерывно меняющегося мира – оно универсально, оно всегда будет с вами, и системное мышление входит в состав этого мыслительного минимума цивилизованного человека и цивилизованного AI. Хотя про системное мышление можно сказать и то, что оно входит в состав мыслительного минимума цивилизованной организации: системное мышление коллективно, оно объединяет интеллекты в организации, усиливает интеллект и организации в целом.
Обязательно нужно учитывать, что речь идёт о лучших на сегодняшний момент (state-of-the-art) приёмах мышления. Базовые приёмы мышления относительно стабильны (время их изменения может исчисляться сотнями лет: сколько веков было аристотелевой логике до момента прекращения её использования?), но в 21 веке и базовые приёмы за время длинной человеческой жизни могут меняться, так что тут нужно быть начеку и вовремя переучиваться. Удивительно, но немногие сегодня знают, что аристотелева логика с её силлогизмами осталась в истории, вместо неё сейчас множество вариантов математической логики. При этом логика перестала считаться основанием всей математики, поменялась и математика, и математическая логика (подробней об этом в курсе «Интеллект-стек», в разделах математики и логики).
Уже в 21 веке существенно изменилось понимание самого интеллекта, научного мышления, причинно-следственных отношений, логики как вероятностного вывода, да и самого системного мышления. Если вы будете изучать эти предметы по учебникам более древним, чем 2017 год издания, то вы можете удивиться, насколько они уже не отражают современное состояние методов мышления, основанных на этих дисциплинах. Не учитесь старью! Не учитесь системному мышлению авторов 80-х годов 20 века, проверяйте годы издания ваших учебников! В нашем курсе системное мышление приведено на момент 2024 года!
Так, при поиске учебника системного мышления в гугле одним из первых находится учебник тренеров нейролингвистического программирования Джозефа Коннора и Яна МакДермотта в переводе на русский язык. Но этот учебник в английском оригинале был написан аж четверть века назад, в 1997 году31! Неудивительно, что он так сильно отличается по содержанию от нашего курса, в нём приведены довольно древние представления о системном мышлении. Системное мышление не стояло на месте, оно интенсивно развивалось в 21 веке, ибо развивались все методы интеллект-стека, в их дисциплинах/теориях всё активней использовались понятия системного мышления.
