Обратная связь
Пишите нам — мы на связи!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности
ИССЛЕДОВАНИЕ
«Вычислительное мышление»
«Вычислительное мышление»
Дисциплина
вычислительное мышление
Лаборатория
Лаборатория вычислительного мышления
Руководитель
Роли для волонтеров
пока никого
Площадка коммуникации
Контекст исследования
В ШСМ уже есть курсы методологических трансдисциплин онтологии, эпистемологии, логики, системного мышления, ведутся работы по созданию курса праксиологии и экономики. Но вот по вычислительному мышлению пока работ не велось. В то же время нельзя использовать текущие курсы информатики, ибо жизнь изменилась:
- Алгоритмы искусственного интеллекта стали главными в информатике (сделавший в 2015 году в книге The Master Algorithm обзор алгоритмов искусственного интеллекта Педрос Доминго по факту написал что-то типа краткого изложения новой алгоритмики, ранее документируемой Дональдом Кнутом на языке ассемблера MIX для классического компьютера). В 2017 году появилось понимание алгоритмов работы с вниманием (transformers), а в 2018 году Хинтон привлёк внимание к алгоритмике сознания (Workspace model для сознания).
- Появились вполне работоспособные коммерческие компьютеры, и даже (с некоторыми оговорками) уже достигнуто квантовое превосходство (quantum supremacy).
- Стало окончательно ясно (показано в книгах David Deutsch), что computer science/информатика — это естественная наука, и её не стоит давать как «математическую дисциплину», нужно восстановить связь с физическим миром, проведением экспериментов с физическими вычислителями.
Исследовательская/предпринимательская гипотеза
В основу нового курса нужно брать идею Дойча о неразделимости вычислительного мышления (computer science) как естественной науки, эпистемологии, теории эволюции, (квантовой) физики. И в алгоритмической части использовать идеи Педро Домингоса. В части моделирования данных использовать идеи из AI (коннективистская память, языковые модели), Криса Партриджа из BORO Book. В части программирования как моделирования, цепочек языков (chain of meanings) идеи VPRI (группы Alan Key).
Время начала исследования
в активной форме с сентября 2020
Программа исследования
Вычислительное мышление в интеллект-стеке
- для чего нужны вычисления
- границы с онтологикой (физика, математика, вычисления физичность вычислений и т.д.)
- границы с системным мышлением
- границы с кругозорами (инженерия для вычислений software engineering, data engineering)
- информатика как работа с текстами и кодами
- скорость вычислений и исследование операций
Понятие вычисления
- логика/inference как вычисления (включая causal inference)
- объяснения в вычислениях
- доказательства как вычисления
- моделирование как вычисление
- мышление как вычисление
- проблема генерации (вычисления нового)
- модели и данные
Структуры и базы данных
- системное моделирование как формализация/кодирование/онтологизирование
- имитационное моделирование как рендеринг/деформализация
- моделирование данных (онтологии/графы знаний)
- коннективистские модели (языковые модели)
Основные вычислительные парадигмы
- императивное программирование
- функциональная оценка
- логическое программирование
- вероятностное программирование
- квантовое программирование
- дифференцируемое программирование (и нейросетевое программирование как подкласс)
- генетическое программирование и эволюционные алгоритмы
- NLP и элементы искусственного интеллекта (inference в парадигме QA)
Многоуровневость вычислений (стеки и конвейеры/ленивость)
- размытость границы софт-хард
- ленивость и t-shirt конвейер Алана Кея
- компьютерная архитектура
- ОС, виртуализация
Основные типы аппаратуры вычислителей
- аналоговые компьютеры
- цифровые компьютеры
- статистические компьютеры (вычислительная оптика)
- квантовые компьютеры
- разные вычисления (на DNA и прочей экзотике)
Распределённые вычисления
- компьютерные сети и закон Амдаля
- компьютерный туман
- совместные вычисления людей и экзокортекс
- совместные вычисления людей и компьютеров (exploratory programming)
Представления и нотации
- мощность, безопасность, человеколюбие языков программирования
- графика против текста
Искусственный интеллект как вычислитель
- сжатие, внимание и сознание, воображение и т.д.
Особенности обеспечения/жизненного цикла вычислителей
- жизненный цикл вычислителя (от компьютерной инженерии до DDD в корпоративном IT — есть ли особенности?)
- использование вычислителей для создания вычислителей (от кремниевых компиляторов до AI-автокомплита в IDE)
- вычисления "в малом" и "в большом"
- закон Мура и аналогичные ему представления
- Разъяснения от октября 2020 — https://ailev.livejournal.com/1540866.html
- Текущая презентация слайдов рассказа о предмете, ноябрь 2020 — https://yadi.sk/i/cICi8L6d48rqGA
- Неправильное понимание (без связей с эпистемологией, без квантового компьютинга, ориентированное не на "директора стадиона", а на подготовку low code программиста), 2019: https://ailev.livejournal.com/1477090.html — вот с таким пониманием к нам приходят большинство программистов, приходится им объяснять, что мы учим трансдисциплине, а не готовим будущих программистов классических компьютеров.
- Библиотечка проекта (Дойч, Домингос и т.д.): https://yadi.sk/d/ga11Jt16N-pTXA
Знания SoTA по данному направлению позволит ориентироваться в текущем изменении вычислительной среды, в котором с экспоненциальной скоростью растёт вычислительная мощь (момент перехода с облачных суперкомпьютеров в датацентрах на квантовые компьютеры в облаках) и эта мощь используется для алгоритмов искусственного интеллекта. Вычислители (мозги и компьютеры) используются в каждом проекте, поэтому нужно дать понятийный минимум, позволяющий поддерживать разговор на предмет заказа эффективных по ресурсам вычислений и использования их результатов в проектах.
Для участия необходимы знания по онтологии, эпистемологии и информатике/computer science.
Больше материалов школы смотрите в Системном клубе
Получите чек-лист и начните его применять прямо сейчас!
Хотите самостоятельно убедиться, что с вашим проектом все в порядке? Чек-листы по проектному анализу - удобный и эффективный способ диагностики проекта на любой стадии. Пользуясь чек-листами, вы:
- проверяете, все ли гипотезы, перспективы и риски учли на этапе планирования;
- структурируете имеющуюся информацию по проекту;
- получаете обратную связь от команды;
- определяетесь с дальнейшим курсом;
- можете быть уверены в том, что "белых пятен" не осталось - чек-листы охватывают все возможные стороны проектного управления.
Это бесплатно!
Другие важные статьи