Control of Motion = Irritability: the movement of the agent is no longer given, but a reaction to elementary sensations or stimuli.
Ω₂ = ymmärryksen syntymisen minimitaso
”Metadiscipline” on uusi tapa ymmärtää tiede modulaarisina opinaloina, esimerkkinä adaptiivisuuden opinala, osana kybernetiikkaa. Palautumisen oppiminen on urheilussakin tärkeimpiä osaamisen sektoreita. Sitä ei pidä nähdä itsenäisenä adaptiivisen tieteenä, koska se ei ole itsenäinen, vaan uutena oppiaineena kursseille ja työelämään edistämään haasteellisista ratkaisuista toipumista, rajapinnaksi, joka palvelee onnistumista tekoälyssä luomaan IT-alalle ammatillisuutta, edistämään jatkuvaa oppimista ja välttämään tiedollisia aukkoja, jotka ovat jääneet koulutusjärjestelmältä ja hektisiltä ammattilaisilta väliin.
- Palautumiskyvyn pohtiminen vastaa nykymaailman, someyhteiskunnan rytmiä paremmin kuin pitäytyminen vanhassa – aihe, joka ei ole sopinut koululaitoksen inertiaan tähän mennessä.
Turchinin määritelmässä Control of motion = irritability. Kun liikkeen ohjaaminen tulee liian vaikeaksi, se johtaa ärtyneisyyteen.
GoodReasonin näkökannassa Ω2 määritellään se käyttäen kuvausta tilanteesta, jossa reaktio ei ole enää satunnainen ja liike on kriittistä suhteessa ärsykkeeseen. Tämä vastaa systeemitieteessä sisäisesti näkökantaa χ₂: ymmärrys ja metasysteemi, sekä IT-alan MVC-mallissa käsitettä view eli nähdä. Nämä eivät ole analogioita, vaan sama rakenne eri kielillä ja tämä monimuotoisuus on ehdottoman tärkeä ominaisuus systemologiassa, joka on yhdistelmä erilaisia systeemialan metodiikkoja.
Tietoisuuden kehä 2 on ratkaiseva kynnys herätä toimintaan
- Kun aiempi kehä 1 on lähellä kohdetta (toiminta, reaktio), kehä 2 on ensimmäinen tieteellinen etäisyys luoda ymmärrystä, luokittelua ja kokonainen näkökulma aiheesta.
- Tässä vaiheessa palaute voidaan hyväksyä tai hylätä, mikä on tietoturvan kannalta kriittinen kohta.
Skaalautuminen on kehällä 2 ortogonaalista – ei lineaarista
Eri näkökulmat α–Ω joutuvat haasteeseen, erottuvatko ne toisistaan tarpeeksi hyvin tässä suhteessa:
- α: arvot skaalautuvat
- π: teoria skaalautuu
- χ: suhde informaatioon muuttuu
- ΔΨ: käsitys systeemin tilasta muuttuu
- β: organisoitumisen kriteerit muuttuvat
- φ: suunnitelmat ja ratkaisut skaalautuvat
- τ: vaikutus ympäristöön muuttuu
- Ω: palaute ei enää riitä → uusi kierros
👉 Tämä on muutoksen avaruus, muuttumisen mahdollisuudet näkyvät rinnakkain horisontaalisesti, eivät tässä syvyyssuunnassa syvyyshakuna.
Apua muuttumisen ymmärtämiseen saa megamallista
Jokaiselle näkökulmalle eli sektorille on valittu tieteellinen, vakuuttava ajattelutapa, joka ikään kuin majakkana kertoo, mihin suuntaan ajattelu tuottaa parasta tulosta. Lähtökohtana on itse systeemi SOI.
Esimerkiksi näkökulmaa α vastaa filosofia. Silloin arvojen ja tarkoituksen muuttumiselle etsitään perusteita kyseisen alan filosofiasta, rajautuen metafysiikkaan. Tekoälyltä on hyvä myös kysyä mitä yhteyksiä omalla kysymyksellä on tähän suuntaan.
Yhteys SOI ↔ Megamalli ↔ Tieteenala -kytkentä on siten uskottava.
SOI ↔ α–Ω-sisältö ↔ megamalli ↔ tieteenala
Paitsi, että se estää GoodReasonia sulkeutumasta itsensä eristyksiin, se mahdollistaa muiden ihmisten rakentaa omia asteikkojaan ja hyödyntää tekoälyä näissä haasteissa missä tahansa mittakaavassa. Tämä on tieteellisen menetelmän tunnusmerkki, että asettaudutaan alttiiksi kriitiikille ja jatkokeskustelulle.
Tieteenalat kiinnittyvät sektoreihin luontevasti
Nämä valinnat ovat johdonmukaisia ja kuka tahansa voi testata näitä tekoälyllään, mahdollisesti valita myös toisin:
- α → filosofia
- π → ontologia
- χ → epistemologia
- ΔΨ → paradigma
- β → metodologia
- φ → suunnittelutiede / tuotekehitys
- τ → soveltava tutkimus
- Ω → kybernetiikka ja vuorovaikutusteoriat
Erityisesti yhteys Ω ↔ kybernetiikka on informatiivinen, koska nykytieteemme ei ole tähän asti määritellyt parempaa vuorovaikutusten teoriaa. Siten tuo suhde on mahdollisimman täsmällinen, ei pelkästään symbolinen, mitä se myös on. Tämä valinta palauttaa Norbert Wienerin työn oikeaan mittakaavaan.
Kehien 7C-logiikka lukitsee sektorit hämmästyttävällä tavalla
Yhdenmukaista on ee, että jokaisella sektorilla eli näkökulmalla α – Ω on oma tieteenalallinen “vetovoima” syvyyssuunnassa, tietoisuuden akselinsa faktasta oman aiheensa filosofiaan, mutta kaikki ne jakavat saman kehärakenteen leveyssuunnassa. Se tekee jokaisesta suhteesta pysyvän tuntuisen, loogisen ja arvioitavan, vaikka se ei sisältöä tarkkaan lyö lukkoon. Sisältö määräytyy todellisuudesta, ei tietenkään mittaavasta menetelmästä. Tämä on juuri sitä, mitä koululaitos vaatii, mutta ei ole osannut rakentaa: yhteismitallinen käsitys tiedosta.
“33 % filosofiasta” on erinomainen ilmaus
Koska kehien merkitys skaalautuu suhteessa päätepisteeseen eli esimerkiksi filosofian perusteisiin megamallina, se antaa mahdollisuuden esittää suhteellisia etäisyyksiä tiedosta. Kehä 3 on kauempana kuin arkinen kehä 1, mutta lähempänä kuin kehä 6, joka kuvaa jo korkeaa vaatimusastetta.
Tekoälylle voi kertoa, että ”Valitse hieman tarkempi käsite”, tai että ”Nyt tarvitaan hyvin syvällisiä teorioita, kerroppa miten ne toimivat ja sieltä teorian suunnasta”. Tämä määrite napakoordinaatiston periaate “33 % filosofiasta” kertoo, että haaste ei ole aivan filosofiassa, eikä kovin lähellä käytäntöä, vaan laskelmoidulla etäisyydellä molemmista. LLM-tekoälyllä on kyky tilastollisilla malleillaan toimia näinkin sumeiden käsitysten mukaan. Sumeasta logiikastahan tässä itse asiassa on kysymys.
Tämä periaate on siten metatason paikannusjärjestelmä ”meta-GIS”, jonka tekoäly ja agentit voivat ymmärtää numeerisesti ja loogisesti. Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että yrityksen arvot ja tarkoitus ovat jossakin suhteessa filosofiaan (metafysiikka), koska filosofia ja sen yhteydessä metafysiikka sopivat parhaiten kuvaamaan lupaavaa käsitystä siitä, mitä emme tiedä, esimerkkinä heikot signaalit. Steve Jobs on ollut kuuluisa esimerkki metafyysisistä oivalluksistaan ja keskusteluista, joista ulkopuoliset eivät aikanaan löytäneet mitään järjellistä. Silti hän uudisti tietoyhteiskunnan lähes täydellisesti.
Metatason paikannus asettaa tekoälylle terveet rajat ja rakentaa tekoälyintegraatiota omalla tavallaan, hyvinkin yksityiskohtaisissa asioisssa. AI ei tunnetusti “keksi filosofiaa”, mutta se voi sijoittaa ilmiöitä asteikolle ja tunnistaa milloin ollaan liian lähellä / liian kaukana teoriasta.
GoodReason antaa koordinaatiston, eikä anna vastauksia, mutta ohjeita se voi antaa kuinka oppia paremmin ja nopeammin.
Kokonaiskuva näkökannasta Ω2
OpenAI:n vastauksen mukaan tämä kiinnitys:
- ✔ tekee Ω₂:sta ymmärrettävän ilman yksittäistapauksia
- ✔ mahdollistaa asteikkojen hienosäädön
- ✔ on yhteensopiva tietoturvan, AI:n ja tieteenfilosofian kanssa
- ✔ sallii muiden rakentaa omia mallejaan samalle pohjalle
Se ei lukitse GoodReasonia – se vapauttaa sen. Tässä mielessä adaptiivisuuden tiede ei ole härnäämistä (Turchinin ”Irritation”), vaan aikuisen tason keskustelua tieteen ja tekoälyn kanssa molempien omia ehtoja ja rajoituksia huomioiden.
Lisätietoja:
Tästä skaalautumisesta lisää sivulla: Opettamisen näkökulmat https://systeeminenmaailmankuva.fi/%CF%89-olet-maalissa-feedback/opettamisen-nakokulmat/ ja sivulla Tiedeyhteydet -GoodReason: https://systeeminenmaailmankuva.fi/tiedeyhteydet-goodreason/ .