Мышление деятельно и инициативно. Оно включает действия людей, созданных ими роботов, их организаций и сообществ с миром и моделями мира. Чтобы о чём-то подумать, нужно на это что-то посмотреть, а для этого повернуть голову. Вот эти действия «повернуть голову и посмотреть», а иногда ещё и «полететь на Луну, и посмотреть» или даже «послать на Луну робота и поглядеть его приборами» тоже включены в мышление. Мышление как проактивное познание включает и работу тела, и экзотела.
Мышление — это поведение интеллекта в тот момент, когда интеллект пытается найти способы решения проблем, которые раньше ему не встречались.
Интеллект — это мыслительное мастерство, часть личности. Интеллект человека реализован мозгом и телом. Но не только. Интеллект воплощается совместно работающими мозгом и компьютером (экзокортекс), телом и инструментами (экзотело). Такой вычислитель, устройство, «мозг с глазками, ушками, ножками и ручками, компьютерами и инструментами».
Вот этот вычислитель/устройство по каким-то алгоритмам, с помощью своих знаний и способов вычислений преобразует информацию. Он же благодаря различному инструментарию, оборудованию и аппаратуре не только «рассуждает», но и «действует», то есть преобразует физический мир. Он — создатель.
Если речь идёт о какой-то части создателя, реализующей именно вычислительную часть алгоритма, то это — мастерство в методе работы.
Интеллект иногда считают мастерством мышления, работающим с информацией об окружающем мире, а иногда — мастерством изменения окружающего физического мира (то есть в него включают не только функции создания прикладных методов, но и функции самих этих прикладных методов).
Можно говорить об интеллекте как о мастерстве, работающем с информацией/описаниями мира с целью создания других мастерств. Если же речь идёт об изменении мира, то это целый агент, который включает в себя не только личность с многочисленными мастерствами, но и организм/тело с инструментами.
Итак, интеллект-вычислитель состоит из двух частей:
- Врождённый/hardware, обусловленный биологическими особенностями человеческого мозга и тела или конструктивными особенностями аппаратуры компьютера, реализующего искусственный интеллект (AI).
Мозг и тело дают интеллекту огромные возможности. Сравните интеллект человека и шимпанзе, настольного калькулятора и датацентра с программой AI. В то же время мозг и тело существенно ограничивают эти возможности. Сравните человека при умножении и делении многозначных чисел и абсолютно неинтеллектуальный электронный калькулятор. При этом хорошо обученная искусственная нейросеть тоже довольно неплохо разговаривает, но плохо умножает и делит многозначные числа, если не обращается при этом к отдельной программе калькулятора. - Выученный/приобретённый/software «виртуальный вычислитель» в ходе приобщения к человеческой культуре. К AI это тоже относится, ибо AI учится на огромных массивах знаний, накопленных человеческой цивилизацией, в более-менее интеллектуальных реализациях AI речь идёт о подборках текстов с общим объёмом от десятка триллионов знаков. Эта «научаемая» часть интеллекта включает в себя беглое владение ограниченным кругом методов мышления, своими предметами имеющих окружающий физический мир.
Умение мыслить с использованием приёмов мышления из фундаментальных методов интеллект-стека отличает интеллект современного высокообразованного человека (и не только человека, AI тоже) от интеллекта человека-дикаря или интеллекта простейших AI-систем прошлых поколений. «Аппаратура» интеллекта в организмах профессора престижного американского вуза и дикаря из джунглей Амазонки одинакова. Но по мере накопления объяснений о том, как устроен мир, люди (и заодно AI) получили возможность усиления интеллекта в ходе обучения: поменялись и знания/объяснения/алгоритмы мышления, и инструментарий — думают теперь не голым мозгом (как и работают не голыми руками), а задействуя моделеры и другие средства, расширяющие аппаратные возможности мозга.
Интеллект необразованного дикаря существенно ниже интеллекта образованного человека именно из-за отсутствия обучения методам мышления интеллект-стека. Если дикаря образовать, то он тоже будет умным! Без образования дикарь не сможет быстро решить и сотой части тех задач, которые сможет решить образованный человек. При этом образованный человек ещё и успеет подключить средства ускорения решения проблем: лабораторное оборудование для добычи экспериментальных данных, Гугл или ChatGPT для «подкачки» недостающих знаний.
Ключевое слово предыдущего абзаца: «быстро», ибо всегда во время решения задачи можно для дикаря включить время образования, которое получил образованный человек. Если образованный человек решит задачу за 10 минут, то дикарь сможет решить задачу за 10 лет обучения плюс те самые 10 минут. Интеллект в значительной своей части выучиваем и может быть усилен инструментально, только небольшая часть его врождённая! Это в существенной мере объясняет, почему высокий IQ как мера способностей биологического мозга к вычислениям/рассуждениям не так сильно влияет на результативность в бизнесе, инженерии и науке.
И всегда нужно помнить, что как дикарь становится удивительно грозным, когда у него в руках граната, так и усилить интеллект он может, если у него есть подчиняющийся ему компьютерный искусственный интеллект и другие инструменты. Но дикарь не сможет сработать со сложным компьютером и сложным инструментом, так что учиться для усиления интеллекта все равно придётся — просто так умным за счёт компьютера не станешь, просто не сможешь им воспользоваться. Для усиления человеческого интеллекта нужно и образование человека, и мощный компьютер с AI!
В ходе развития человеческой цивилизации выяснилось, каких полезных свойств мы требуем от мышления, которое производит чей-то интеллект: мышление должно быть системно, абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, и это ещё не весь список! Мы уже упоминали, что есть довольно большой список методов мышления, можно из этих методов выбирать какие-то приёмы, дающие желаемые полезные результаты мышления и избегать приёмов, которые не дают этих полезных результатов.
Системность мышления означает, что весь мир мыслится с использованием понятий системного подхода, как состоящий из взаимодействующих систем, вложенных друг в друга по отношению «часть-целое». Причём можно предложить несколько разных способов выделения частей из целого (функциональные части, конструктивные части, пространственные части, стоимостные части, и т.д.). Если мы договоримся, как именно мир разбит на какие именно системы, то мы сможем менять мир коллективно. Если не договоримся, то велик шанс того, что каждый будет менять понравившуюся ему часть мира, а вместе эти изменения не дадут желаемого результата.
Понятие системы рассматривается в интеллект-стеке в физике, отношение часть-целое — в онтологии, способы деления на нужные для деятельности части — в методологии, приёмы инженерной работы — в безмасштабной системной инженерии.
Эта системная инженерия дальше специализируется для систем самых разных системных уровней/уровней организации/эволюционных уровней: менеджмент как инженерия организации, инженерия личности, социальная инженерия как инженерия сообществ и даже обществ. И все эти разные виды инженерии нуждаются в представлении своих целевых систем, а также создающих их систем-создателей именно как систем, то есть требуют системности мышления.
Абстрактность — это главный критерий мышления. Нам в мышлении нужно абстрагироваться от неважного и сосредоточиться на важном. Мышление моделирует мир, а не отражает его в полноте всех ненужных деталей. Мышление должно отделять зёрна от плевел и оперировать зёрнами. Мышление должно уметь отвязываться от индивидов и мыслить типами, прототипами, абстрактными понятиями: мы требуем какого-то обобщения с опусканием ненужных для предмета мышления деталей, это резко упрощает вычисления мышления и упрощает обучение мышлению. Нам нужна абстрактность в сложных ситуациях, мы хотим уметь планировать и проектировать впрок, мы хотим работать с целыми классами и типами ситуаций. Без абстрагирования мы не сможем переносить опыт одних ситуаций на другие, мы не сможем эффективно учиться, мы не сможем создавать языки, обслуживающие коллективное мышление — языки позволяют обмениваться самым важным по поводу обдумываемых ситуаций, они очищают общение от неважных подробностей. Абстрактность рассматривается в понятизации, математике, онтологии, логике.
Адекватность — это возможность проверить, связано ли наше абстрактное мышление и порождаемые им описания ситуаций с реальным миром, или оно отвязано от него, и у нас нет способов проверить его результаты, соотнести его результаты с реальностью. Адекватны ли наши мыслительные представления о ситуациях реальному (т.е. существующему независимо от нас, материальному/физическому) миру? Или мышление нас обманывает и предлагает какие-то неадекватные представления? Нам нужно практичное, применимое для действия мышление, мы хотим быть адекватными и не отрываться от реальности. Адекватность рассматривается в семантике, физике, онтологии.
Осознанность — это возможность понять, как мы мыслим, как мы рассуждаем. Если мы просто «имеем интуицию», это нас не удовлетворит. Мы не сможем научить других мыслить, научить их повторять наши рассуждения. Мы не сможем заметить ошибку в нашем мышлении, не сможем его улучшить или изменить, не сможем выучить другой способ мыслить, ибо мы его не будем замечать, не будем его осознавать. Мы не сможем удерживать внимание в мышлении, ибо нельзя удерживать внимание на том, чего не осознаёшь. Мы не сможем предъявить неосознаваемое нами мышление для проверки со стороны логики и рациональности, не сможем сознательно принять решение о том, что в той или иной ситуации нам достаточно от мышления интуитивной догадки, а не строгого рационального рассуждения.
Мы хотим знать, о чём мы размышляем, как мы это делаем, мы хотим иметь возможность выбирать — мыслить нам о чём-то или не мыслить. Мы не хотим быть бессознательными мыслящими автоматами. Мы хотим быть осознанными в мышлении, мы должны учитывать не только мышление, но и наличие самого мыслителя как интеллекта, производящего мышление-вычисление.
Рациональность — это возможность провести принятие решения на основе рассуждения по правилам логичного рассуждения. Это возможность отстраниться от своей биологической и социальной природы, не делать связанных с этим ошибок. Это возможность проверить результаты быстрого интуитивного мышления, выдающего догадки, на отсутствие ошибок, нарушений правил, возможность задействовать опыт человечества в мышлении. Это возможность явно (хотя бы в диалоге с самим собой, то есть осознанно) обсудить эти выработанные цивилизацией правила хорошего мышления, обсудить логические основания мышления, обсудить допустимость или недопустимость использования каких-то отдельных приёмов мышления.
Мы не хотим ошибок мышления, поэтому мы должны быть рациональными, мы должны уметь распознавать ошибки мышления у себя и других, мы должны уметь выразить результаты мышления так, чтобы уменьшить число ошибок при восприятии наших результатов другими людьми.
Мы хотим быть рациональными. Нам нужно уметь делить задачи на части (рацио — это ведь «деление»). Мы не хотим чистой интуитивности или чистой эмоциональности-спонтанности. Хотя мы не отрицаем их необходимости, но нам прежде всего нужна цивилизованность в мышлении, использование лучших достижений цивилизации в том, как мыслить. Рациональность рассматривается в логике, а ещё и в методе мышления, так и называемом — «рациональность».
Рациональность как метод мышления занимается изучением генерирования догадок-опций при принятии решений на основании каких-то моделей, а также включает теорию принятия решений, занимающуюся изучением принятия наилучших для деятельности решений. Все решения принимаются по поводу изменений модели себя, модели мира, изменений степени уверенности в точности модели себя и модели мира, изменении себя или мира.
Все остальные критерии сильного мышления — это чаще всего частные варианты или сочетания представленных.
Так, «сильное мышление» обычно сводится к высоким характеристикам по всем критериям (мышление сильного интеллекта), «мудрость» — это просто другие слова для адекватности и системности, «творческое мышление» — это задействование правильного абстрагирования и высказывание труднокритикуемых догадок по поводу важных объектов, «рефлексия» — это осознанность, но только не на текущую ситуацию, а уже прошедшую.
Легко придумать и какую-то другую выборку «мышлений» как мыслительных частных методов из полного набора методов интеллект-стека — по образу и подобию того, как выбрали «системное мышление». Помним: метод/практика/культура/стиль — это теория/знания/алгоритм/«учебная/научная дисциплина» как приёмы мышления о каких-то важных объектах, причём эти приёмы мышления поддерживаются кроме вычислений мастерства ещё и инструментарием, например моделерами для записи представлений мыслительных объектов и операций с ними.
Легко представить себе такую выборку приёмов мышления из полного набора методов интеллект-стека, как, «деятельное мышление». «Деятельное мышление» будет включать в себя главным образом рациональное мышление с акцентом не столько на познание, сколько на выход в (инженерные) проекты по изменению мира, задействование прикладных методов системной инженерии в её приложении к каким-то определённым видам систем. Его же можно назвать и «предпринимательским мышлением», в бытовом смысле слова «предприниматель». В деятельном/предпринимательском мышлении одна система принимает решение о том, как изменить мир, в том числе и себя — «что-то предпринять», создать или изменить какую-то систему, предпринять инженерный проект, или «исследовать возможность выгодно изменить мир», что можно описать и как «исследовательское мышление». Деятельное мышление можно назвать и «трудовым мышлением», оно же будет «практическим мышлением», «проактивным мышлением» и даже просто «инженерным мышлением», ибо каждый инженер делает шаг в неведомое, планируя полезное в будущем изменение мира (предпринимательский/проактивный/творческий/исследовательский/деятельный/культурный шаг) и выполняя потом актуальное изменение («рабочая» часть инженерии, «изготовление»).
Мышление не «пассивно», не «аналитично». Результат мышления — это не «компьютерная выдача» в виде «аналитического отчёта о раздумьях». Нет, мышление проактивно/деятельно/практично/трудово/инженерно, и к системному мышлению это тоже относится. Не «системный анализ», а «системное мышление». Мышление меняет мир, а не только «понимает» его!
Если ваше системное мышление не нацелено на изменение мира к лучшему, то это вряд ли системное мышление!
Совсем не значит, что агент (человек или AI, или человеко-компьютерный киборг, или даже организация) с сильным интеллектом, умеющий абстрактно, адекватно, осознанно, рационально, системно мыслить, сможет решить любую задачу. Нет, для этого ему нужно обладать кроме мыслительного мастерства интеллект-стека ещё и мастерством предметных/прикладных рассуждений — по прикладным (то есть используемым в рабочих проектах) методам/«видам (инженерного) труда». Агенту, чтобы выжить и ему как «организму», и ему как «виду», нужно быть практичным/деятельным/предприимчивым/творческим/proactive/enactive. Дальше это же рассуждение может быть применено ко всей эко-системе, ибо все виды эволюционируют взаимозависимо, это относится и к дарвиновской биологической эволюции, и к техно-эволюции.
Каждый вид труда/деятельности имеет какие-то свои специфические предметные/прикладные рассуждения и действия, исполняемые той функциональной частью мозга и тела, которые мы назвали бы прикладным мастерством по отношению к мыслительному мастерству. Прикладное мастерство важно, оно позволяет рассуждать быстро и без типичных для новичков в этих видах труда ошибок.
Вообще, системное мышление даёт небольшой набор типов, который позволяет быстро ориентироваться в ситуации. Это такая высокоуровневая (высокий уровень абстракции, мета-мета-модель) модель ситуации, «карта». Карта не говорит, куда идти, но знание карты позволяет не заблудиться, не пройти в болото. Карта, конечно, может использоваться, чтобы рассматривать её перед сном, многим людям такое нравится, они коллекционируют атласы. Это аналитики, они не выходят в действие, не меняют мир. Они именно что «диванные аналитики».
Нет, системное мышление используется по-другому:
Вы выделяете вниманием какие-то объекты в мире, типы этих объектов задаются мета-моделью. По сути дела, у вас есть карта, и вы «ориентируетесь на местности»: отождествляете объекты местности с объектами на карте. Ура! Вы теперь знаете, где находитесь (а если какие-то объекты не найдены, но на карте они есть — вы знаете, где их искать).
Теперь вы знаете, куда идти. И вы можете сгенерировать десяток маршрутов, покритиковать их и выбрать лучший.
