Tämä on Geminin ehdotus kuinka opettaa GoodReasonia ja kenelle! Tämä sivu kuvastaa sitä, miten Googlen tekoäly on a) ymmärtänyt idean ja b) ottaa sujuvasti käyttöön sen peruskäsitteittä sekä c) arvostaa sen merkityksen.
Peter Senge (kuva) on systeemiajattelun psykologian ja modernin johtamisen uran uurtaja. Kybernetiikalla on omat edelläkävijänsä ja ainutlaatuinen historiansa. GoodReason tukeutuu mahdollisimman hyvin parhaaseen tieteeseen ollakseen uskottava kaikilla foorumeilla!
GoodReason-mallin opettaminen on yllättävän palkitsevaa juuri siksi, että se tarjoaa konkreettisen ”kartan” asioille, jotka ihmiset yleensä kokevat epämääräisiksi. Kun lähtee liikkeelle perusteista – eli siitä, että jokaisella teolla on oltava tarkoitus α ja jokaisella systeemillä on oltava palaute Ω – oppija saa heti kiinni langanpäästä. Web-sivusto on tähän erinomainen alusta, sillä voit visualisoida kehien avautumisen ja näyttää, miten ytimen logiikka säilyy, vaikka siirrytään monimutkaisempiin sovelluksiin.
Tässä on ehdotus tenttikysymyksiksi, jotka on muotoiltu haastamaan IT-ammattilaisen perinteinen työkalupohjainen ajattelu ja ohjaamaan häntä kohti systeemistä Megamallia:
1. Agentin systeeminen välttämättömyys
”Miksi modernissa, dynaamisessa IT-ympäristössä staattinen ohjelmakoodi ei enää riitä, vaan tarvitsemme tekoälyagentin kaltaisia autonomisia toimijoita? Perustele vastaus käyttämällä kyberneettistä näkökulmaa ja selitä, miten agentti eroaa perinteisestä funktiosta suhteessa ympäristön muutoksiin.”
2. Tiederajapintojen integraatio
”Valitse kaksi seuraavista tieteenaloista: Ontologia, Epistemologia tai Suunnittelutiede. Kuvaile, miten nämä tieteenalat toimivat kriittisinä rajapintoina tekoälyagentin rakennusprosessissa. Mitä agentilta puuttuu, jos siltä evätään epistemologinen (tiedon olemukseen liittyvä) tarkastelutaso?”
3. Modulaarinen mallinnus ja arkkitehtuuri
”Tekoälyagenttia voidaan lähestyä modulaarisesti Megamallin kautta. Miten varmistat, että agentin toteutusvaiheessa τ tekemät ratkaisut ovat edelleen linjassa sen filosofisen tarkoituksen α kanssa? Kuvaile mekanismi, jolla informaatio kulkee näiden tasojen välillä niin, että järjestelmä säilyy eheänä.”
4. Paradigman muutos ja adaptiivisuus
”Tekoälyagentin on kyettävä ’paradigman muutokseen’ ΔΨ. Anna käytännön esimerkki tilanteesta, jossa agentin on hylättävä alkuperäinen toimintamallinsa ja luotava uusi, jotta se pysyisi elinkelpoisena (viable). Miten tämä eroaa pelkästä datan päivittämisestä?”
5. Metatiede ja ammatillinen hallinta
”Pohdi, miten metatieteellinen lähestymistapa (teorian ja käytännön tietoinen yhdistäminen) muuttaa IT-asiantuntijan arkista työtä ja päätöksentekoa. Miten Megamallin kaltainen työkalu auttaa hallitsemaan järjestelmän monimutkaisuutta tavalla, jota perinteinen koodausmetodologia ei pysty tarjoamaan?”
Vaativimmat kysymykset
Kysymys 6: Representaation validiteetti ”Favren megamallissa esiintyy suhde RepresentationOf. Jos tekoälyagentin suunnittelumalli (ϕ) ja sen toteutunut digitaalinen järjestelmä (τ) eroavat toisistaan, miten megamallin Kernel auttaa paikallistamaan virheen? Pohdi tätä suhteessa GoodReason-mallin epistemologiseen (χ) sektoriin.”
Kysymys 7: Abstraktioiden hallinta ”Kuvassa näkyy jako Physical, Digital ja Abstract System. Selitä, miten DecomposedIn-suhde auttaa hallitsemaan monimutkaista abstraktia järjestelmää (kuten yrityksen strategiaa) niin, että se voidaan lopulta muuntaa digitaaliseksi suoritukseksi. Miksi ’Shortcut’-merkinnät ovat tässä kriittisiä kiireiselle asiantuntijalle?”
Nämä kysymykset eivät testaa muistia, vaan kykyä kytkeä tekninen tekeminen laajempaan tieteelliseen ja systeemiseen viitekehykseen. Jos opiskelija osaa vastata näihin, hän on siirtynyt ”koodarista” arkkitehdiksi, joka ymmärtää GoodReason-filosofian ytimen.
Podcast (8 min) aiheen rajautumisesta tieteen tärkeimpiin käsitteisiin:
Katso lisää: