Методология 2025

Это основная проблема, которая сдерживает сегодня развитие робототехники: роботов надо программировать, они не могут сами разобраться с методами своей работы, сопоставить эти методы работы с предметами окружения, а далее строить длинные планы из цепочек операций этих методов – причём подстраивая методы работы под ситуацию в случае неожиданности (скажем, переходя к методам работы из другой предметной области: если вы пролили кофе на одежду в момент приготовления кофе, то вы прервёте приготовление кофе и будете спасать одежду. Увы, современные роботы не способны к подобным переключениям – ну, или вам придётся считать ситуацию «пролил кофе на одежду» частью метода заварки кофе). Ситуация, конечно, быстро меняется, но даже ведущие исследователи AI считают, что достижения интеллектуальными агентами уровня работы с методами и планирования работ хотя бы кошки или крысы – предмет ещё нескольких лет работы. В науке это известно как парадокс Моравека[22 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Парадокс_Моравека (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%81_%D0%9C%D0%BE%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B5%D0%BA%D0%B0)]: нейросети сегодня могут поговорить с вами о философии и дать совет по маркетингу (главным образом на основе того, что они прочли из написанного людьми, но иногда бывают и новые оригинальные идеи). Для людей это обычно очень трудно и требует много лет обучения, для начала – обучения языку, ведь люди в момент рождения не умеют разговаривать. С другой стороны, обезьяна видит на дереве банан, планирует маршрут прохода к этому дереву, а затем ещё и управляет лапами-хвостом (сотни мышц), чтобы взобраться к банану и взять его. Современный робот может выполнять только отдельные действия в такой истории, особые трудности – в адаптации метода работы к текущей ситуации и планировании сложных последовательностей действий. Это и есть парадокс: что легко для животных и людей, то оказывается трудным для систем AI, а что трудно для животных и людей, то оказывается легко для AI или даже более простых систем (скажем, калькулятор легко умножает пятизначные числа, а люди в большинстве своём этого не могут).

Тут ещё надо заметить, что понятия policy и plan в AI относятся к выбору метода и планированию одновременно, а в менеджменте стратегия и план – различаются предметом (стратегирование – про выбор метода, а планирование – про построение графика работ и оптимизацию использования ресурсов для выполнения работ по методу). Более того, policy – это понятие для современного AI, работающего с распределёнными представлениями и задействующего обучение с подкреплением, а в старом «логическом» (с экспертными системами) искусственном интеллекте прошлого века понятие «план» ещё и как в классическом проектном управлении – это up front plan (то есть полное планирование перед производством всех работ, что в реальной жизни уже признано практически недостижимым, кроме довольно редких ситуаций). План будет представлять собой строго определенную последовательность действий, ведущую от начального состояния предметов метода к конечному (ну, он может быть и сложнее, если у вас есть параллелизм, но это все равно основная идея). Политика будет определяться набором пар «состояние предмета метода -> действие», которые должны позволять из любого достижимого состояния в конечном итоге достичь заданного сигнатурой метода состояния[23 - https://www.quora.com/In-artificial-intelligence-which-is-better-policies-or-plans-and-why (https://www.quora.com/In-artificial-intelligence-which-is-better-policies-or-plans-and-why)].

Интеллектуальные агенты из всего множества IPU (живых и неживых) выделяются как раз как способные спроектировать по каким-то методам изменения в своих моделях себя и окружения, а также себя и окружения как предметов методов, а также запланировать и провести действия по этим изменениям. Это довольно большой спектр систем, микробы тут вряд ли будут подходить под «интеллектуальных агентов», кошки – в малой степени, а вот люди и тем более «люди с компьютерами»/cyborgs или даже «компьютеры с людьми в их составе»/hybrots как оргзвенья – вполне подходят. И когда мы говорим об агентах, мы чаще всего будем представлять не просто систему-агента, но интеллектуального агента, причём чаще всего – агента-создателя где-то в графе создания какой-то целевой системы.

Так что после обсуждения семантики и её бурного развития в части распределённых представлений, мы всё-таки вернёмся в локальные представления и потребуем знаний в онтологии, ибо само обсуждение уровней абстракции в выделении важных объектов (работа с типами мета-мета-моделей, мета-моделей, моделей и предметов моделирования, которые сами часто в физическом мире, а не мире моделей-описаний) – это предмет онтологии. А для понимания онтологии надо разобраться с теорией понятий, чтобы говорить об объектах и отношениях, или объектах и операциях их построения – и противопоставлять их рассказу в терминах образцов или прототипов, удобных для нестрогой бытовой коммуникации. Для выбора метода из ряда методов надо ещё знать рациональность, включать разум. Вот основной алгоритм выбора метода (он сводится к рациональному, то есть на основе лучших известных нам теорий принятия решений «прохождения развилки», которое подробно разбирается в курсе «Системной инженерии» – смотри там разделы «Принятие решений: прохождение развилок», «Изобретение: генерация идей для концепции», «Что обосновывают в инженерии», «Рациональность обоснований» и «Прохождение архитектурных развилок», но тут мы «проходим развилку» для выбора метода):

• Каждый раз, когда вы хотите понять метод, попробуйте точно сформулировать его сигнатуру, как-то формализовать эту сигнатуру. Вы запросто можете ошибиться в постановке задачи на реализацию какой-то функции (для неживых систем) или стратегирование (для интеллектуальных создателей), поэтому попробуйте помоделировать. Смотрите в окружение, зачем вам вообще надо что-то делать? Если делать ничего не надо, то не надо понимать, каким методом!

• Всегда есть более одного варианта разложения метода, и они абсолютно разные в части задействуемых ресурсов и качества результата. Возможно, вам надо разложить метод на несколько уровней вниз. Если вы считаете, что есть только один вариант, никаких «развилок», никакого принятия решений по выбору из нескольких вариантов методов/способов действий, то вы что-то упустили. Подумайте ещё и вспомните, погуглите или спросите у AI-ассистента, примените какие-то приёмы генерации идей.

• Затем примите рациональное (то есть на базе лучших теорий принятия решений) решение: выберите между альтернативами. Это будет неоптимальный выбор, «наименее худшего из всех имеющихся» (ибо лучший метод или вы не знаете, или его ещё не изобрели).

• Обоснуйте выбор, приведите его инженерное обоснование.

Это повседневная работа любого инженера, любого менеджера, любого разумного человека. Даже чистка зубов требует определения метода: зубочисткой, жвачкой, ногтем, зубной нитью, щёткой и пастой, ультразвуковым специальным аппаратом у врача, струёй воды из ирригатора, жеванием семян кунжута – и это даже не все методы, например, в Индии разжёвывают щепочку священного дерева удумбар, и чистят зубы получившейся щёточкой.

Почему надо это делать на много уровней разложения метода? Потому как на каждом уровне вы формулируете сигнатуры следующих методов – и дальше эту процедуру выбора функции (разузловки, функциональной декомпозиции или синтеза функций, мы уже обсуждали, что терминология тут может различаться) или выбора метода (стратегирования) надо будет повторять на новом уровне – проверяя, что оптимален весь выбранный стек методов, а не оптимален один метод в стеке. Например, если вы выберете чистку зубной пастой и щёткой, то это ещё не конец истории – если у вас брекеты, то щётка должна быть V-образной, детям большая щётка не положена, щётка может быть механической, а выбор пасты будет зависеть ещё от множества факторов, причём вместо пасты раньше вообще использовали зубной порошок.

Так что для работы с методами нужно ещё и уметь рационально принимать решения, опираясь на лучшие известные нам контрфактуальные объяснения. И это мы даже ещё не весь интеллект-стек методов мышления прошли.

Скажем, ещё надо знать этику, а чтобы не выбрать какой-то метод (недаром именно в этике говорят, что цели, то есть сигнатуры методов с заданным состоянием предметов метода, не оправдывают средства, то есть разложение метода – цель «вылечить головную боль» не оправдывает средства «отрубить голову», хотя голова уж точно не будет болеть после того, как её отрубили. Можно и не свою голову рубить – была же людоедская поговорка «нет человека – нет проблемы»).

Ещё нужна риторика, чтобы как-то убедить других агентов следовать методу. Так что для понимания и практикования методологии нужно быть высокообразованным человеком, то есть человеком с сильным интеллектом, то есть человеком, который бегло владеет всеми методами мышления интеллект-стека. Собственно, прохождение нашего курса «Методология» в какой-то мере продвигает в решении этой задачи.

Безмасштабная неантропоцентричная методология готова обсуждать и то, каким образом создателями могут выступать сообщества, общества и человечество (в них нет «поручений работ», но разделение труда вроде как есть), но это пока проработано крайне слабо – уже понятно, что для продуктивного создания комфортной/малорисковой среды обитания подходит рыночная экономика и нужно вводить понятия собственности (включая собственность на собственное тело, но и на рабочие продукты) и свободы обмена результатами труда, выходить на праксиологию. Дальше надо описывать то, каким образом происходит разделение труда – каким образом люди узнают, мастерства в каких методах работы не хватает, какие работы будут в дефиците. Это тесно связано с рыночными ценами: они передают информацию в подобных распределённых системах о том, где востребован какой-то вид труда (метод работы), и туда начинается «межотраслевой перелив капитала», то есть в дефицитный труд идут инвестиции. Это и есть содержание методологии в варианте праксиологии, лежащей в основе экономических учений.

Вот, например, праксиология в варианте Murray Rothbard[24 - https://mises.org/library/praxeology-reply-mr-schuller (https://mises.org/library/praxeology-reply-mr-schuller)] от 1951 года (и нельзя сказать, чтобы человечество сильно продвинулось в построении этой праксиологии):

1. Теория изолированного агента (экономика Робинзона Крузо)

2. Теория добровольного межличностного обмена (каталлактика, или рыночная экономика)

2.1. Бартер

2.2. Со средствами для обмена

2.2.1. Свободный рынок

2.2.2. Эффекты насильственного вмешательства в рынок

2.2.3. Эффекты насильственного запрета рынка (социализм)

3. Теория войны – враждебная деятельность

4. Теория игр (например, работы von Neumann and Morgenstern)

5. Неизвестное

Как при этом должны быть устроены сообщества, общества и человечество в целом политически и как там должно быть устроено право, основанное на праксиологии как общей теории деятельности – это большой вопрос. Наш курс методологии не будет касаться в текущей версии практик/деятельности/труда сообществ, обществ и человечества, равно как будет мало говорить о «методе работы станка» или «методе работы робота», хотя в этом случае всё будет проще и понятней, разве что станок и робот не могут принимать решений о методе своей работы, это за них делают люди и организации людей, в состав которых входят и станки, и роботы. Но сейчас с развитием машинного интеллекта возможен и другой вариант рассмотрения: какой-нибудь отдел может быть представлен как компьютер, в состав которого входят люди – и по мере развития постепенно люди замещаются компьютерами, это и есть тренд «автоматизация всего», концепция киборга (cybernetic organism) как образа агента будущего заменяется концепцией гиброта (hybrot – hybrid robot[25 - https://en.wikipedia.org/wiki/Hybrot (https://en.wikipedia.org/wiki/Hybrot)]).

Само содержание нашего курса методологии связано с тем, что мы рассматриваем проекты создания и развития систем, которые выполняются создателями этих систем. Так что последующие разделы можно рассматривать как продолжение курса системного мышления, и наш курс затронет не только методологию из интеллект-стека, но попутно даст знания и по другим фундаментальным дисциплинам – или хотя бы укажет на необходимость получения этих знаний (как мы это сделали в текущем подразделе).

В понятия системного подхода второго поколения включают понятие «жизненный цикл» как проводимые создателями работы по каким-то методам, а с появлением третьего поколения системного подхода и понятие развития как происходящее в ходе эволюции системы, и тем самым понятие «жизненный цикл» как работы создателей по каким-то методам заменилось понятием «создание и развитие системы» как работы создателей по каким-то методам. Мы рассматриваем эти понятия в рамках курса методологии, а не курса системного мышления.

Современная идея в том, что исполнитель каждой прикладной роли задействует два мастерства методолога на двух онтологических уровнях:

• Фундаментальное методологическое мастерство (из методов мышления интеллект-стека, раскрывается в нашем курсе «Методология», более подробно его место в интеллект-стеке раскрывается в курсе «Интеллект-стек»). Это умение рассуждать о методах, сравнивать методы, описывать методы, убеждаться в реальном выполнении методов в ходе работ (например, умение создавать чеклисты). Это уровень мета-мета-модели.

• Прикладное методологическое мастерство как умение разобраться в методах работы в его конкретной области. Если это архитектор – то в методах архитектурной работы, если это менеджер-организатор, то в методах организационной работы, если это танцор – то в методах танцевания. Всё то же самое, что в фундаментальной методологии, но много подробней для конкретной предметной области. Это уровень мета-модели.

Так, из фундаментальной методологии вы знаете, что в ходе создания какой-то системы вам нужно будет создавать функциональные описания – и без этого никак нельзя. Всегда будет вопрос «как оно работает», и ответ должен быть методологический: надо описывать, какими методами мы меняем состояние каких предметов метода. Но дальше надо владеть каким-то кругозором многочисленных методов работы и уметь выбрать подходящие методы работы для получения в ходе работы по этим методам необходимых состояний объектов – это владение предметной областью, но не просто прикладной/предметной онтологией как описанием объектов и отношений в предметной области, но и прикладной/предметной методологией – описанием методов изменения состояний объектов предметной области, специфичных для этой предметной области.

Моделирование: выбор метода

Опишите три работы, которые заняли у вас вчера самое большое время, выпишите сигнатуры методов этих работ, в произвольной форме опишите метод, каким вы выполняли работу, затем предложите ещё две альтернативы метода, выдайте комментарии, почему вы выполняли работы так, как вы их выполняли, а не альтернативным методом (то есть как вы выбрали метод работы, каким методом принятия решений воспользовались).

Метафора разложения метода в стек. Спектр мастерства по стеку методов как спектральной шкале

?

Есть множество трудностей с пониманием самого понятия метода работы – очень трудно представить себе, что же это такое. Так, легко представить себе бегуна, но если попробовать представить бег этого бегуна, то представится опять-таки бегун, хотя и «развёрнутым видео бегуна в движении», без бегуна представить бег сложно, это ведь поведение без того, кто как-то себя ведёт. Похоже на попытки обсуждения Чеширского кота: улыбка кота есть, а самого кота нет. В 4D экстенсионализме это нормально, это подробно разбиралось в курсе «Системное мышление».

Но вот дальше проблемы: надо как-то рассматривать/моделировать бег как метод работы бегуна, и тем самым надо выдавать его разложение на составляющие – как работают мышцы, как происходит дыхание, какие позы принимает всё тело, маршрут движения тела из точки А в точку Б в ходе бега и т. д. А уж если попробовать представить разные виды (тут часто используется ещё один синоним метода: «техники») бега как альтернативные варианты разложения сигнатуры метода «бег» на составляющие – это будет очень проблемно, но именно этим занимаются тренеры лёгкой атлетики. Основной способ разбираться с каким-то объектом – это разбираться с его составляющими. Но если части и целые собираются в систему, то с поведением всё не так. Составляющие метода не представляют собой части и целые, они сосуществуют вместе, сплетаются, выдают целостное поведение в весьма хитром их соединении.

?

Одна из трудностей тут – путаница между:

• самим методом как тем, что происходит в жизни в ходе работы,

• описанием метода,

• методом обучения мастерству выполнения метода (в том числе описание метода путают с описанием метода обучения мастерству выполнения метода).

?

Скажем, когда пловец участвует в заплыве, то он одновременно дышит по какому-то методу, гребёт руками по какому-то методу, выполняет правила заплыва, то есть участвует в соревнованиях – и эта «одновременность» характеризует сам метод в момент его выполнения. А вот как это обсуждать? Обсуждаем описание – и отдельно обсуждаем метод дыхания как составляющую метода плавания, который сам будет составляющей метода участия в заплыве, метод выполнения гребков, методы участия в заплывах. А как это описывать – описывать это «одновременно» не получится, ибо всего много, всё слишком запутанно. А вот по-отдельности – описывать можно. При этом не забывать, что описания раздельны, а в момент выполнения метода – всё происходит одномоментно, причём порядок и самого описывания/моделирования, и затем чтения модели не соответствует происходящему: моделирование и чтение моделей составляющих последовательны, а в жизни составляющие происходят одновременно.

Иногда при описании идут ещё дальше и дают не собственно описание метода, а описывают метод обучения: например, не могут рассказать, как же происходит дыхание – но могут дать десяток «подводящих упражнений», после которых налаживается дыхание по нужному культурному методу, а не дыхание по «дикому» методу, о котором никто не думал. Мы бы рекомендовали всё-таки иметь отдельно описание метода и отдельно – описание методов обучения методу, чтобы иметь возможность для какого-то метода предложить множество методик обучения (иногда методы обучения называют методиками).

А ещё при обсуждении метод путают с мастерством его выполнения. Мастерство – это «контроллер», выполняющий метод, и вот если это выполнение оказывается не соответствующим методу, то даже непонятно, как это обсуждать. Понятно, что можно обсуждать частный вариант метода, который выполняется недообученным агентом с частичным мастерством, но хотелось бы уметь как-то оценивать составляющие и мастерства тоже – например, в плавании это могло бы быть мастерство дыхания, мастерство выполнения гребков, мастерство участия в заплывах. Конкретный метод работы агента (работа плавания) по всем этим составляющим мастерства плавания проявляется одновременно, но хорошо бы как-то структурировать обсуждение, чтобы обсуждать (и для этого – описывать) составляющие мастерства и степень мастерства, то есть степень, в которой достигнуто выполнение SoTA метода этого мастерства – «не знаю о методе», «знаю, но не умею», «умею, но делаю новичковые ошибки», «умею, но в сложных случаях не справляюсь», «умею», «умею и могу развивать метод».

Проще всего разобраться с тем, как думать о составляющих (намеренно не пишем «частях», у поведения нет частей в привычном понимании, метод как поведение системы – это не система!) метода можно, если использовать аналогии, прежде всего наглядные аналогии из физики, а не математики.

Роман Варьянко предложил метафору не математического «разложения функции в ряд», а «разложение света в спектр», что выполняет примерно ту же функцию разложения сложного объекта не-вещи на составляющие.

В головах людей со словом «спектр» ассоциируется «радиочастотный спектр», который во всех учебниках иллюстрируется не двумерными картинками именно спектра (распределение мощности электромагнитного излучения по разным частотным диапазонам), а одномерными картинками шкалы спектра, то есть картинками частотных диапазонов, или диапазонов длин волн.