Формы мышления

Эпистемология37 – это наука, отвечающая на вопрос «что вы знаете» (по-русски при этом часто говорят о гносеологии, «теории познания», с упором на «как вы узнали то, что вы знаете»), в ней анализируется природа и возможности знания и познания, его границы и условия достоверности, отношение знания к реальности.

Знание в отличие от «просто фактов» – это то, что можно использовать в разных ситуациях, что можно взять с собой из проекта в проект. Факты же могут характеризовать конкретные проекты и объекты в них. Знание о метрах как единицах измерения общее для всех проектов. Длина пути в каком-то проекте 14 метров – это нельзя применить к другим проектам, так что это не «знание», это просто «факт».

Мышление о мире с необходимостью включает в себя знание об объектах мира – эпистемология обсуждает, как это знание можно получить и насколько этому знанию можно верить, а онтология что-то может сказать о том, каковы эти объекты. Логика затем помогает как-то оперировать с этим знанием – и помним, что логика науки и инженерии совсем необязательно булева, она имеет вероятностную компоненту (опираясь при этом на байесово понимание вероятности, а не частотное!), и поэтому может использовать и эвристические («неформальные формализмы», неточные правила) рассуждения38.

Тем самым мы должны ещё задать вопрос: как мы получили знание о системах, обязательно ли это знание формально (выражено в символической форме, доступной для строгого логического вывода), или оно неформально, т.е. образно и интуитивно? Получено ли это знание умозрительно, только в результате размышлений, или были проведены какие-то эксперименты и знание обобщает их результаты? Эпистемология не так популярна, как онтология, но когда речь заходит об обучении каким-то знаниям, без неё не обойтись.

Главное, что нужно тут обсудить – это наличие и важность полностью неформального, интуитивного и невыразимого словами и иными знаками знания. Тем более что сегодня такое знание могут иметь не только люди, но и компьютеры, запрограммированные для работы в рамках коннекционистской парадигмы. Современные достижения искусственного интеллекта связаны с развитием именно «компьютерной чуйки» (а не развития логических языков программирования) в рамках машинного обучения в целом и направления глубокого обучения (deep learning) в частности.

В коннекционистской (connectionism) парадигме39 знание представляется существующим не как набор связанных какими-то отношениями понятий, а как распределённое по множеству определённых простых однородных элементов (часто нейронов в нейронных сетях как искусственных, так и естественных).

Человеческий мозг для мышления использует нейронную сеть, а не логический вычислитель, действующий по законам аристотелевой логики. Современные системы машинного обучения тоже начинают использовать для своей работы похожие принципы, и к ним применяются отнюдь не традиционные наработки для знаний, понимаемых как формальные модели. Объединение методов формальной, «научной» работы со знаниями и методов «неформальной» интуитивной работы в нейронных сетях (искусственных или естественных, в мозгу человека – это тут неважно) представляет собой научный и технический фронтир, мы не будем касаться этих вопросов в нашей книге40. Но нужно понимать, что когда говорят про человеческие «интуицию» и «чуйку», то имеется в виду именно такое мышление41.

Мы в нашей книге исходим из того, что мышление «бибинарно»42 (би – это умножающая приставка от латинского bis, «дважды»), т.е. дважды двойное:

1. По шаблонам – нешаблонное

1.1. «Культурное» мышление, следующее лучшим цивилизационным образцам, шаблонам (patterns), использующее накопленное человечеством знание и одновременно

1.2. нетронутое какой-либо культурой, шаблонами «дикое» мышление, которое приходит новыми путями к выводам, потенциально каких цивилизация ещё не знала, паттерны чего ещё не различала.

В нашей книге мы делаем упор на культурную часть системного мышления, пытаемся взять в нём самое важное, отмоделировать и передать пытающимся освоить его людям. При этом мы понимаем, что в реальной жизни приходится всё время выходить за рамки имеющегося знания, давать ответы на вопросы, которые в учебниках (в том числе и нашей книге), стандартах, публичных документах и даже научных статьях ещё не рассматривались.

2. Знаковое-незнаковое (формальное-неформальное)

2.1. Формальное мышление (дискретное), опирающееся в своих приёмах на строго определённые дискретные объекты какой-то конкретной онтологии. Это мышление состоит в выражаемых знаками (symbols) классических логических рассуждениях. Но одновременно

2.2. мышление непрерывное, коннекционистское, опирающееся на объекты, определённые лишь статистически, вероятностно, без их знакового выражения и интуитивно проводимое эвристическое (т.е. необязательно формально верное, но применимое в большинстве случаев, хотя и не во всех) рассуждение. Правила такого рассуждения тоже могут быть не формализованы.

В нашей книге мы делаем упор на формальное системное мышление, дискретные знаковые представления о системах, но понимаем, что в реальной жизни приходится в существенной мере опираться на автоматизмы мышления, использующие интуитивные непрерывные представления, и это зачастую даёт огромные преимущества. Например, формальные (дискретная логика) рассуждения для разных конкретных онтологий и отдельных предметных онтик принципиально (т.е. формально-логически) несопоставимы, но их можно как-то объединять в коннекционистских (непрерывных) представлениях.

Мышление, о котором мы говорим в нашей книге, появляется там и тогда, где и когда нужно решать проблемы – что-то, что непонятно как решать. Это «медленное» рассудочное мышление. До этого момента можно не мыслить, можно заимствовать какие-то типовые решения, использовать уже имеющиеся знания, «на автомате». Даниэль Канеман утверждает43, что у человека есть два механизма мышления: быстрое малозатратное интуитивное и медленное трудоёмкое, включающееся при появлении каких-то проблем при использовании «быстрого» интуитивного мышления.

По факту речь идёт о целом спектре мышления от интуитивного неформального через вероятностное (с какими-то оценками этих байесовских вероятностей по самым разным источникам априорных свидетельств и данных эксперимента) к классическому формальному на основе математической логики. Вот схема Прапион Гайбарян, иллюстрирующая этот полный спектр:

Обычно интуитивные догадки на уровне «ощущений» вытаскиваются в качестве явно сформулированных эвристик, а эвристики проверяются статистическими методами, или в случае большой удачи формальными методами. В случае подтверждения догадок формальное медленное мышление о каком-то типе задач потом можно натренировать (в ходе решения множества задач) так, что оно становится автоматическим и «интуитивным», не требующим особых мысленных усилий, решение этого класса задач перемещается из части спектра с «обдумыванием» и «направленным вниманием» в зону быстрого интуитивного без особого задействования дорогого ресурса сосредоточенности – но при этому оно из интуитивного «дичкового» становится уже интуитивным «окультуренным», следует проверенным медленным внимательным мышлением образцам.

Но и медленное мышление при всех его достоинствах может испытывать содержательные проблемы, даже когда люди готовы тратить на него достаточно времени. Хорошо сформулированная проблема обычно содержит в себе явное формальное противоречие, которое необходимо «снять» – только в этот момент включается мышление, только в этот момент нужно «сесть и подумать» (а не «вспомнить и применить»). Иногда говорят, что мышление появляется тогда, когда нужно «перевести проблемы в задачи», т.е. создать список работ, которые понятно как выполнять, и которые вместе решают проблему, снимают противоречие, убирают коллизии.

Решение проблем путём формулирования и снятия противоречий (коллизий) присуще и теории ограничений Элияху Голдратта («грозовая туча»44), и методологии ТРИЗ Генриха Альтшуллера45, и системомыследеятельной методологии (школа Георгия Щедровицкого46). Все эти школы мысли утверждают, что они основаны на системном подходе, отсюда и общность мыслительных приёмов.

Системное мышление ничего не говорит про то, как снимать противоречия. В нашей книге нет никаких «методов творческого мышления», таблиц решений, способов проводить мозговые штурмы, приёмов развития воображения. Чудес не бывает, думать тут приходится не меньше и не больше, чем в любых других школах мысли. Системное мышление позволяет удерживать ви?дение всей системы в целом при решении проблем, не терять за деревьями леса, не терять за листьями дерева.

Системное мышление позволяет целенаправленным образом находить противоречия, требовать их решения, документировать эти решения. При этом само системное мышление развивается по мере его употребления в разных его предметных специализациях: системной инженерии, системном менеджменте, системной химии, системной биологии и т. д.

Есть и другие, менее распространённые специализации системного мышления. Например, есть специализация системного мышления для танцевальной импровизации Viewpoints47, на системном подходе также основан текст «Танцевальное мышление и его развитие»48.

Во всех этих многочисленных специализациях системного мышления накапливаются знания по типовым инженерным, менеджерским, танцевальным и т. п. решениям, поощряется задействование опыта этих инженерных, менеджерских или танцевальных решений. Но когда вам нужно что-то делать впервые в мире (как когда-то летели на Луну, а сейчас в SpaceX делают первые возвращаемые на Землю повторно используемые ракетные системы), то есть два варианта – изобретать что-то беспорядочно, «по интуиции», или мыслить системно, чтобы как-то последовательно ставить и решать проблемы, находить и решать противоречия, снижать риск забыть что-то важное в многолетнем проекте.

Системное мышление помогает поделить решение проблемы между разными людьми в команде (более того, часто решение принципиально не может быть найдено одним гениальным человеком, требуется работа больших коллективов). Для этого системные инженеры, менеджеры, предприниматели, танцоры и другие члены команды явно обсуждают метод своей работы. При этом они не просто «генерируют основные инженерные, менеджерские, творческие решения», а «создают архитектуру системы»: основанный на системном подходе профессиональный язык системных инженеров, менеджеров и даже танцоров, позволяет быстрее, чем на бытовом языке, договариваться о том, что в каком порядке делать при постановке и решении многочисленных задач в ходе создания самых разных систем – космических кораблей, организаций, танцев, т.е. всего того, что делают люди.

Итого: системное мышление ничего не говорит про содержание мышления, только про его форму. Более того, развиваемые на его основе дисциплины (системная инженерия, менеджмент и т.д.) делают всё, чтобы и не нужно было много мыслить, а чтобы было можно просто применять в проекте уже известные технические, менеджерские, творческие решения. Мощь системного мышления будет проявляться в тот момент, когда известных типовых решений не будет и нужно будет делать первую из нового вида (first of a kind, FOAK) систему, или обходить какие-то жёсткие ограничения, которые не встречались раньше, или избегать каких-то часто встречающихся ошибок в деятельности – например, не забывать в суете выполнения какой-то работы подумать о чём-то важном, для чего нужно заранее знать – что именно является важным.

В нашей книге обсуждается только форма для мышления: взятая из стандартов и публичных документов и только слегка авторски доработанная системная онтология. Но в книге ничего не говорится про содержание мышления, оно уникально для каждого проекта. И даже если вы второй раз будете делать какой-то похожий на первый проект, то мышление ваше по содержанию уже будет другим: вы получите какой-то опыт выполнения проекта, у вас будут какие-то новые мыслительные интуиции.