Читать книгу Образование для образованных. 2020 - Анатолий Левенчук - Страница 9

Процессы, бесконечно повышающие разнообразие

и сложность

Бесконечное развитие (open-endedness) это идея, которая позволяет в разы компактней и точнее (т.е. с использованием математических моделей) говорить про сложные вопросы «прогресса», «развития», «целеполагания», «эволюции», «вечного обучения», «постоянной инновации» и т. д. Идея бесконечного развития помогает отбросить бессмысленные споры по вопросам типа «труба ржавеет: можно ли сказать, что она развивается? Что будет прогрессом для трубы?».

Под словами «бесконечное развитие» сегодня скрывается более общий концепт, чем даже «эволюция» (эволюция тут будет только частный случай). Речь идёт об алгоритмах, исполнение которых порождает всё более и более сложные объекты. Это алгоритмы вечно непрекращающегося творчества.

Open-endedness переводится обычно как «открытость» или в крайнем случае «незавершённость», и весь аромат английского слова немедленно теряется. Поскольку это применяется к алгоритмам, которые всё время научаются делать что-то новое, то это мы будем переводить как «бесконечное развитие». Это «что-то новое» в подобных алгоритмах и называется stepping stone/ступенька. Это может быть биологический вид в эволюции, вид продукта или сервиса в технологической эволюции, вид мастерства в эволюции деятельности.

И как растёт видовое разнообразие и сложность организмов в биологической эволюции, растёт разнообразие и сложность продуктов и сервисов в технологической эволюции, растёт разнообразие и сложность деятельностей и тем самым разнообразность и сложность мастерства в этих деятельностях. Люди на земле владеют всё более и более разными видами мастерства (углубление разделения труда), и эти виды мастерства всё более сложно освоить, для надлежащего уровня требуется 4—10тыс. часов прохождения ступенек в мастерстве от «полный новичок» через «иногда получается» до «настоящий мастер».

Мало учиться решать проблемы.

Нужно еще и ставить проблемы

Базовый текст декабря 2017 года «Open-endedness: The last grand challenge you’ve never heard of»36 написан в соавторстве с Lisa Soros теми же Kenneth O.Stanley и Joel Lehman, которые в 2015 году написали книжку про важность новизны, «Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective».

В соответствии с подходом бесконечного развития, нужно не просто решать проблемы – ибо сложность и изящество решения при этом ограничено сложностью проблемы. Нужно делать две вещи: 1) порождать проблемы и 2) решать их.

Всё более и более сложные проблемы должны быть не любые, а находящиеся в зоне «ближнего развития» – не слишком трудные для решения, и не слишком лёгкие (тут в английском используется ещё одно плохо переводящееся слово: goldilocks, означающее в том числе «не горячее, и не холодное, а в самый раз»). Бесконечное развитие требует ступенек, не слишком низеньких, не слишком высоких.

В январе 2019 года Stanley (он сейчас возглавляет лабораторию искусственного интеллекта в OpenAI) и Lehman сделали алгоритм бесконечного развития37 а в марте 2020 года усилили этот алгоритм38. Алгоритм порождает своей стратегирующей частью всё более и более сложные рельефы местности (даёт параметры генератору рельефов: «ставит цель»), а затем его решающая часть-робот решает эти проблемы, то есть учится проходить заданные частью целеполагания рельефы. Оказалось, что постепенно наученные через «проблемы в зоне ближнего развития» роботы могут проходить в конечном итоге самые сложные среды, а попытки просто «решить проблему» без этих промежуточных научений, а просто «научиться с нуля», без stepping stones/ступенек проваливаются. Оказывается, без эволюции, без промежуточных ступенек мы не можем научиться чему-то сложному! Обучение какой-то деятельности должно быть многоступенчатым, развитие должно проходить через ступеньки, находящиеся на границе тумана – не слишком трудные (тогда научение невозможно), ни слишком лёгкие (тогда не будет накоплен опыт).

Для алгоритма бесконечного развития нужно достаточное время, и мы получим удивительные результаты. По большому счёту, эволюция на Земле получила удивительный результат, ибо она как раз реализует такой алгоритм: условия существования Земли ставят всё более и более разнообразные и сложные задачи развивающимся на ней животным и растительным видам, а эти виды достигают удивительного мастерства в решении этих задач. Один из самых интересных моментов тут – это получение биологического интеллекта, затем развитие цивилизации, а сейчас и получение искусственного интеллекта. Человечество ставит и ставит себе всё более и более сложные задачи, и научается эти задачи решать.

Этот алгоритм реализуется не только всей Землёй, не только всей цивилизацией, но даже в одном мозге. Автор когда-то задавал вопрос проф. Дж. Гриндеру (одному из основоположников нейролингвистического программирования), считает ли он перспективным «остановку внутреннего диалога» и прочие средства обеспечения «единства сознания», «недуальности». Джон Гриндер отвечал, что не считает: для развития всегда должно быть некоторое противоборство, а хоть и в одном мозге. Единство – это путь к стагнации, а не к развитию/эволюции/прогрессу, как это ни назови. Поэтому даже в одном и том же мозге постановщик проблем должен всё время ставить задачу, а решатель проблем учиться её решать – и так развиваться до бесконечности. Никакой остановки, никакой стагнации, никакого успокоения при достижении «конечной цели». Каждая новая цель, каждая новая ступень сложней предыдущей, цепочка этих ступеней никогда не заканчивается, это и есть жизнь.

Кто ставит проблемы

Детёныши млекопитающих сами ставят себе цепочку усложняющихся задач, сами их решают – это игры. В этих играх они учатся двигаться, учатся добывать пищу. Иногда детёнышам помогают взрослые особи, но это происходит отнюдь не всегда. Дальше детёныши вырастают, и просто имеют какой-то уровень мастерства, уж какой позволяет их биологическая природа. Бесконечного развития не происходит, они перестают играть, они научились – и просто живут. Мастер-гепард умеет бегать, мастер-попугай умеет кого-то передразнить. И это на всю жизнь.

У людей ситуация другая: детёныши людей тоже играют, в ходе игры ставят себе задачи сами – и сами научаются эти задачи решать. Но значительную часть задач ставят перед ними взрослые, они предлагают некоторый обязательный (обязательное школьное образование! И даже вузовское образование такое же) учебный план/curriculum. А потом эти внешние задачи заканчиваются – и развитие опять переходит к бывшему ученику. И дальше всё зависит от него самого.

Освоение новых видов мастерства этот бывший ученик себе может не запланировать, и его текущие знания и умения тогда быстро устареют, он рискует остаться на обочине жизни (всегда помним, что не нужно волноваться: котят и морских свинок кормят повсеместно, а уж человеку точно не дадут от голода помереть, если тот будет достаточно ласков с другими людьми). В другом варианте стратегом выступит начальник: на работе сотруднику будут ставить задачи из ближней зоны развития, и развитие случится. Если же на работе будут одни и те же однотипные задачи – развития не будет. Ещё возможно, что человек после первичного обучения возьмёт ответственность за собственное развитие на себя – сам будет ставить перед собой всё более и более сложные и разнообразные проблемы, а потом учиться их решать. И так всю жизнь.

Никого не волнует, научились ли вы решать какие-то проблемы сами, или вас кто-то научил. Волнует, что вы эти проблемы решать умеете. И помним, что «научить с нуля» делать что-то сложное невозможно, обязательно нужен опыт решения более лёгких проблем, чтобы приступать к более сложным проблемам. Развитие идёт по ступенькам, и перескочить через много ступенек одним учебным усилием невозможно. Поэтому не расслабляйтесь: берите стратегирование на себя, всегда имейте достойную проблему для решения, достойный проект – не слишком лёгкий, но и не невозможный. Имейте всегда цель на границе тумана, двигайтесь за горизонт.